基于主成分回歸的我國糧食生產影響因素研究

秦茜 熊健益 褚金萍

摘 要：穩(wěn)定糧食生產能力是保障糧食安全的基石，明確糧食生產影響因素及其影響程度至關重要。以1991—2017年數據為研究樣本，選取12個因素指標，采用主成分回歸方法，分析各因素對糧食產量的影響程度。結果表明：糧食作物播種面積影響程度最大，受災面積影響程度次之，農藥使用量影響程度最小。

關鍵詞：糧食生產;影響因素;主成分回歸

文章編號：1004-7026（2020）04-0030-02 ? ? ? ? 中國圖書分類號：F326.11 ? ? ? ?文獻標志碼：A

糧食生產一直是學術界關心的熱門話題。從糧食生產定量分析的相關文獻來看，在研究方法上，主要為回歸分析、主成分分析和灰色關聯(lián)分析等;在研究范圍上，主要是全國和省域;在研究指標選取上，主要有成災面積、農民收入、糧食播種面積、化肥施用量、農村用電量等[1-2]。這些研究為糧食產量穩(wěn)定增長提供了良好的理論支持及指導方向。根據影響糧食產量的12個因素，通過1991—2017年數據，采用主成分回歸方法，得出各因素對糧食產量的影響程度，對提高我國糧食生產能力具有重要的現實意義，也是對現有糧食生產研究理論的有效補充。

1 ?研究設計

1.1 ?指標選取與數據來源

把糧食產量作為因變量，用Y表示。根據相關文獻研究，選取鄉(xiāng)村就業(yè)人員、農業(yè)機械總動力、農產品生產價格指數、糧食類商品零售價格指數、受災面積、除澇面積、水土流失治理面積、有效灌溉面積、農用化肥施用折純量、農村用電量、農藥使用量、糧食作物播種面積等12個影響因素作為自變量，分別用X1、X2、…、X12表示。建模數據選取1991—2017年數據，數據來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。

1.2 ?建模方法

采用主成分回歸法建模，將主成分分析法與線性回歸相結合。具體操作如下：第一步，對m個自變量進行主成分分析，提取前n個主成分;第二步，將確定的n個主成分F1、F2、…、Fn與因變量Y進行線性回歸，得到回歸模型Y=？琢0+？琢1F1+？琢2F2+…+？琢nFn;第三步，每個主成分均是自變量的線性組合，故經轉化可得到最終回歸模型Y=b0+b1X1+b2X2+…+bmXm。

1.3 ?數據預處理

主成分分析的前提是各項指標要滿足同趨勢化，需將逆指標正向化，選擇加負號的方法來實現（即X'i=-Xi），X3正向化為X3'，X5正向化為X5'。為了去除因為量綱不一致而對結果產生影響，需對各項變量數據做標準化處理，變量Xi標準化后用ZXi表示。標準化的方法為ZXi=（Xi-X）/？啄i，？啄i為標準差，X為均值。其中ZX'i=-ZXi。

2 ?實證研究

2.1 ?主成分提取

由KMO和Bartlett檢驗可知：KMO值為0.822，大于0.7;P值為0，小于0.05。表明這些變量間有著高度的相關關系，有必要進行主成分分析。

根據累計方差貢獻率達到85%以上及特征根大于1的原則，確定主成分個數為2個。此時變量ZX12只提取到了25%的信息，信息損失過多。主成分分析要求損失信息較少，其中包括所有原始變量信息總和損失較少及每個原始變量信息各自均損失較少。因此再增加1個主成分，總共3個主成分，此時每個變量都提取到了超過85%的信息。第一、2、3個主成分的方差貢獻率分別為73.13%、14.42%、8.22%，其累積方差貢獻率高達95.77%，反映了原始變量信息總和的95.77%，保留了絕大部分的原始變量信息（表略）。

3 ?結論分析

3.1 ?第一主成分F1對糧食產量的影響

F1代表了糧食的生產性因素。根據回歸模型可以看到，第一主成分的影響程度最大，彈性高達0.931。這是由于F1提取了原始變量73.13%的信息，絕大部分信息提取使F1對糧食產量的影響比重較大。

首先，F1中受災面積影響程度最大，且為負相關關系，彈性達-0.167。糧食生產受到自然條件極大制約，應加強農業(yè)防災設施建設，采用高效防災方法，降低災害損失。

其次，鄉(xiāng)村就業(yè)人員影響程度次之，彈性達-0.166。這是由我國農業(yè)生產方式轉變造成的。現代農業(yè)是規(guī)?；洜I農業(yè)，所需農業(yè)從業(yè)人員較少，人員過多反而增加糧食生產壓力。應引導過剩的農業(yè)勞動力從土地上解放出來，鼓勵農民進城務工，緩解土地壓力。

再次，農藥使用量影響程度最小，彈性僅0.011。這是因為我國培育引進了大量優(yōu)質高產的作物品種，使農藥作用下降。農藥過度使用帶來的危害很大，應提倡綠色種植，減少農藥用量，提升糧食安全性。

3.2 ?第二主成分F2對糧食產量的影響

F2代表了糧食價格因素。在第1個回歸模型中，F2系數不顯著，表示F2對Y影響不大，但不能就此說明糧食價格因素對糧食產量沒有影響。因為F2雖然提取了糧食價格因素中大部分信息，但仍有小部分信息被F1、F3提取，而F1、F3對Y是有影響的。因此，只能說明糧食價格因素的影響較小。

在最終的回歸方程中，農產品生產價格指數、糧食類商品零售價格指數的彈性分別為-0.017、0.012，影響均較小，這印證了主成分F2系數的不顯著。這是因為我國糧價主要由國家控制，糧食價格一直沒有大幅度波動。

3.3 ?第三主成分F3對糧食產量的影響

雖然第三主成分對糧食產影響較小，彈性僅為0.339，但F3提取的基本都是糧食作物播種面積這1個因素的信息。從最終的回歸模型中可知，糧食作物播種面積的彈性達0.342，是所有變量中對糧食產量影響最大的因素。這意味著增加糧食作物播種面積是糧食增產的最有效辦法。

土地是糧食生產的必需要素，保護耕地顯得特別重要。近年來我國耕地面積呈下降趨勢，土地閑置浪費及隨意變更土地原有用途的現象較嚴重。應高度重視糧食播種面積，引進現代化生產要素，實現規(guī)?；洜I，避免土地大量閑置。還應增強土地使用監(jiān)管力度，穩(wěn)定耕地資源，緊守“18億畝基本耕地紅線”。

參考文獻：

[1]郝振華，葉得明.甘肅省糧食生產影響因素分析[J].中國農業(yè)科技導報，2013（2）：45-53.

[2]王國敏，周慶元.我國糧食綜合生產能力影響因素的實證分析[J].四川大學學報（哲學社會科學版），2016（3）：82-88.