农业资源综合生产条件对粮食生产的影响农业资源利用与粮食安全的实证研究以重庆市为例

农业资源综合生产条件对粮食生产的影响农业资源利用与粮食安全的实证研究以重庆市为例

一、主成瘾分析法根据粮食生产条件的一般含义，采用1973年至2000年的数据，选择粮食播种（var00001）、农村劳动力（var00002）、有效灌溉（var00003）、总农业动力（var0004）和农业化肥（var00005）五个指标进行综合测量。应注意，还有许多重要的指标，如资本和技术，但它们被认为是农业能源、农业化肥和有效灌溉。采用的方法是主成份分析法,通过各主成份对总体方差的贡献率的分析,发现第一主成份对总体方差的贡献率为73.825%,第一、第二主成份对总体方差的累积贡献率为94.735%。为了更能表达因子所表达的专业意义,用最大方差法进行因子旋转。通过因子旋转图和因子的得分系数矩阵可以揭示第一主成份和第二主成份所表达的专业意义。第一主成份可以看作非土地因素(事实上是人的因素包括资本、技术、劳动力素质等)的度量指标,而第二主成份恰恰表达了土地因素的度量。我们看到VAR00003(有效灌溉面积)在两个主成份的表达试中取的符号都是正号,恰恰说明这一变量既可以衡量土地利用水平,也可以衡量资金、技术等方面的利用水平。因此我们得出的结论是:(1)第一主成份、第二主成份可以作为粮食综合生产条件的测度指标,其表达式如公式所示:COMPONENT1=-0.061VAR00001+0.272VAR00002+0.227VAR00003+0.273VAR00004+0.273VAR00005COMPONENT2=0.940VAR00001-0.066VAR00002+0.216VAR00003-0.098VAR00004-0.071VAR00005(2)土地因素在粮食生产中的极其重要地位在分析中明晰可见,它占据了一个主成份,而且这一主成份的方差贡献率达到20.99%。二、对剩余变量进行重新建立模型通过前面对粮食生产条件的综合评价,我们得出了两个主成份是最为重要的,即土地因素和非土地因素。现在我们通过建立多元线性回归模型来进行粮食生产条件对粮食综合生产能力的影响的测度。1.我们选择粮食产量为Yi,选取粮食播种面积(VAR00001)、乡村劳动力(VAR00002)、有效灌溉面积(VAR00003)、农业机械总动力(VAR00004)、农业化肥使用量(VAR00005)五个指标进行综合测度。建立如下的回归关系:Yi=β0+β1VAR00001+β2VAR00002+β3VAR00003+β4VAR00004+β5VAR00005+μi模型的统计检验中常数项VAR00001、VAR00004三项的t检验不显著,因此舍掉这三项,利用剩余三个变量重新建立模型,运算结果如下:重新建立模型后的判定系数为0.966,DW检验完全符合要求,但常数项仍然不显著,为此舍掉。最终模型的估计结果为:(注:这里的变量都是标准在后的变量)Yˆi=0.228VAR00002+0.474VAR00003+0.325VAR00005Y^i=0.228VAR00002+0.474VAR00003+0.325VAR00005左式分别求偏导得:∂Yˆi∂VAR00002=0.228∂Yˆi∂VAR00003=0.474∂Yˆi∂VAR00005=0.325∂Y^i∂VAR00002=0.228∂Y^i∂VAR00003=0.474∂Y^i∂VAR00005=0.325结果表明:重庆市过去的42年中对粮食生产产生较大影响的农业基本条件为:乡村劳动力、有效灌溉面积和农业化肥的使用。其影响程度为:在其他农业基本条件不变的情况下,1单位乡村劳动力的增加会引起0.228单位的粮食产量的增加;同理,1单位有效灌溉面积的增加会引起0.474单位的粮食产量的增加;1单位化肥使用量的增加会引起0.325单位的粮食产量的增加,对此结果我们将在后面进一步讨论。2.为了进一步揭示土地因素和非土地因素对粮食增长的贡献,我们用粮食产量对第一主成份得分和第二主成份得分进行回归,模型设定如下:Yi=β0+β1factorscore1+β2factorscore2+μi。模型的判定系数为0.949,DW检验的结果均符合要求,常数项t检验的结果不显著,故应舍去,至此模型的估计结果为:Yˆi=0.964factorscore1+0.142factorscore2Y^i=0.964factorscore1+0.142factorscore2对模型求偏导得:∂Yˆi∂factorscore1=0.964‚∂Yˆi∂factorscore2=0.142∂Y^i∂factorscore1=0.964‚∂Y^i∂factorscore2=0.142。结果表明:非土地因素对粮食增长的贡献要比纯土地因素对粮食增长的贡献大,前者的贡献为0.964,后者的贡献为0.142,这也恰好验证了前面分析的结论,因为乡村劳动力、化肥的使用量和有效灌溉面积的一部分均为非土地因素。三、谷物生产的供需平衡粮食安全的本质是粮食供需的基本平衡,以下从供给和需求两个方面对粮食安全问题进行分析。(一)粮食生产率预测的结果分析粮食增产潜力有两个层次的含义:(1)一定的粮食理论生产能力与现实生产能力的差距。给定粮食理论生产能力,该生产能力由于自然因素或经济制度及政策的约束未能完全转变为现实生产力,由此构成了粮食增产的潜力。(2)粮食理论生产能力由于技术进步、投入增长或粮食生产组织的变革而提高到一个新的水平,其增幅即增产潜力。从粮食供给方面看,粮食增长主要取决于下列因素:耕地面积和粮食播种面积的稳定;粮食单产的提高;生产成本的上升幅度。因此,要建立粮食总产量与技术进步、要素投入、资源约束之间的函数关系,需要较多的数据资料。限于数据资料的考虑,下面我们所做的粮食总产量的预测主要考虑重庆市粮食生产过去的变化规律,用粮食产量的时序样本(1949—2000年)作为预测的依据,采用趋势预测的方法并结合其他因素进行适当的调整来进行预测。首先,我们对粮食总产量进行线性回归分析。设YT表示第T年的粮食总产量,T表示第T年,则我们得到下列回归模型:YT=303.666+17.019T,模型和变量都通过显著性检验,模型对数据的拟合优度较高。用此模型对粮食产量进行预测的结果如下:考虑粮食播种面积、技术进步、农业投入等因素,我们认为总体上粮食生产在相当长的一段时间内将保持低速增长。粮食低速增长的主要原因是因为改革以来,科研投资和农业基础设施的投资增长缓慢,农业的比较效益和相对优势下降,稳定耕地面积、提高单产有较大的难度,土地生产率提高障碍因素不易消除等等。从前面重庆市粮食综合生产能力的实物形态的数据可以发现,事实上粮食已经有7年的时间是在1100—1200万吨之间徘徊,鉴于目前的农业结构调整的压力,想突破这一数量级是困难的,因此,我们预测重庆市粮食的供给能力到2010年为1300万吨。(二)粮食需求的消费与消费结构.在粮食粮食消费增长的主要决定因素:粮食消费需求的增长主要来自新增人口、城市居民动物性食品消费水平的刚性以及随着工业化、城市化进程的推进,农村消费结构的变化三方面的推动。(1)人口的刚性增长是粮食需求增长的重要影响因素,重庆市每年新增加人口在18—22万,仅此每年就要增加8.8万吨粮食的消费需求。(2)消费结构的变化对粮食需求的影响,一方面由于消费需求的刚性,现阶段城市居民恩格尔系数偏高的情况不可能在短期内得到改变,将保持较高的粮食间接消费水平的需求;另一方面,目前经济正处于人均国民生产总值向1000美元上升的阶段。根据国际经验,这个阶段是食物结构转换较快的时期,其特点即动物性食品的消费需求由低速增长转变为高速增长。(3)未来相当长一段时间,粮食需求增长主要来自农村城市化,城市人口增长所致消费结构的变化。通常认为,人均粮食年消费量在250—400公斤时处于温饱阶段,人均粮食年消费量在400—600公斤时才进入粮食消费的小康水平,而重庆市人均占有粮食水平为398公斤。事实上,工业化、乡村城市化已成为农业和农村发展的主旋律,随着农村剩余劳动力的加速转移和农民身份变迁,以及城市流动人口的扩大,将大幅度推动粮食间接消费水平的上升,从而对粮食总共给产生巨大的压力。虽然从理论上分析,粮食需求量应受人口增长、城市化进程、消费结构、收入增长等因素的影响,但限于资料的原因,我们主要以人口增长作为我们预测粮食需求的变量来进行考察。1.用二次曲线模型预测人口数量的结果设YT表示人口数量,T时间变量,以1978年为基期,通过参数估计获得如下结果:YˆT=2591.867+27.056T−0.227T2Y^Τ=2591.867+27.056Τ-0.227Τ2。应用该模型预测人口数量的结果如下:用最近几年的人口自然增长率3‰—5‰计算的结果如下:结果的对比表明,用二次曲线模型趋势预测的结果与人口自然增长率5‰的预测结果非常接近,由于近几年人口的自然增长率控制得比较好,因此预测的结果可能偏大。从人口预测的基础上,我们分别以人均口粮400公斤、425公斤、450公斤的低、中、高三种需求量计算粮食需求的预测数,结果见表4。2.粮食消费对消费的影响。据测算,直接显示了做(1)城镇居民纯粮食消费的收入影响。根据1981—2000年的数据,设立如下的消费模型:Dc=a×Yβeμ,其中Dc代表城镇居民的纯粮食消费,Y代表消费性支出。参数估计的结果为:Dc=782.5947Y-0.28021t检验的结果模型的参数都极显著,R2=0.876,表明人均消费性支出对粮食消费的解释度也是比较高的。模型运行的结果表明:人均消费性的收入每增加10%,纯粮食消费将以2.8%的比例减少。这一结果与日本1950—1980年代的水平相当,日本为2.14(全国平均水平),还有这里的量纲是不一样的,前者是重量,后者是货币。对于蔬菜消费是增加的,而肉类消费基本没有大的变化。(2)农村居民纯粮食消费的收入影响。根据1978—2000年的数据,根据上述方法得出农村居民的纯粮食的收入消费模型:Dr=601.3638Y-0.12928,t检验的结果参数的估计值极显著,R2=0.65,偏低,但只要说明问题即可。这一结果表明:农民人均纯收入每增加10%,纯粮食的消费以1.3%的比例减少。同样道理,在农村肉类的消费随人均纯收入提高增加迅速。(3)利用收入水平进行粮食消费增长的预测(收入对用于食物的支出的影响)。由于中国的统计惯例是分农村和城镇不同的口径进行的,给建立模型的数据处理带来很大不便,因此首先预测GDP增长率,再根据中国目前的消费水平进行预测。按照大多数学者的研究,目前中国粮食消费的收入弹性在0.4左右,由于历史资料的极度匮乏,我们用D=267.22Y0.419(R2=0.986)进行粮食需求增长率的预测,假定重庆市国民经济收入水平增长率在今后能够保持7%,根据此模型预测的粮食需求增长率为0.2933%,由于我们采用的模型是全国的平均水平,而重庆市的弹性值根据实际情况应当偏大,所以粮食增长率在0.3%以上是可能的。(三)粮食供给能力测算模型的研究由前面粮食生产能力的预测和粮食需求的预测可知,未来在现有的生产条件没有根本改变的情况下,将存在一个供需缺口。对表5,有如下几点说明:(1)对于粮食的生产能力我们抱着乐观的态度,即认为通过我们的努力,粮食的供给能力可以逐年攀升,而且,攀升的速度比人口的增速是要快的,因而才会有缺口越来越小的趋势。(2)近期的缺口值可能没有这样大,那只是因为我们的供需模型均采用了线性函数,而且我们用的是点预测的值,而事实上,真实值本来就是在变动的某一范围内的。(3)通过综合分析,我们认为如果粮食综合生产条件没有根本改善,那么未来粮食缺口在50—100万吨之间将是常态。四、保持持续增长指数fao综合考虑各种因素及从可操作意义出发建立如下指标体系:1.粮食总产量波动系数。粮食总产量在很大程度上决定了粮食供给能力及安全水平。但受气候和政策因素的影响,总产量随着时间的推移往往呈现出一定的波动性。波动幅度的大小在一定程度上反映了粮食安全水平。波动幅度可以用波动指数来表示,其数学形式为:Vi=(YT−YˆT)/YˆTVi=(YΤ-Y^Τ)/Y^Τ其中,Vi代表粮食总产波动指数,YT代表T年的实际粮食产量,YˆY^T代表T年的趋势粮食产量。反映了粮食总产量随时间推移表现出来的一种较为稳定的增长或下降的趋势,它代表着YT的基本方向。公式反映了粮食总产偏离趋势产量的程度,显然,Vi越大,说明粮食总产偏离趋势产量越远,稳定性就越差,粮食安全水平也就越低;反之,Vi小,说明粮食总产偏离趋势产量的程度越小,稳定性就越高,粮食安全水平也就越高。我们计算了重庆市的结果并作图如下。作为预警的主要指标,波动指数的取值必须给定一个阈值,这里我们取0为阈值,大于0,可以认为粮食生产的状况良好,小于0预示着粮食生产正在走下坡路。2.粮食自给率。多数经济学家认为,自给率大于95%表明已经基本上实现了粮食自给,或者说达到了足够高的粮食安全水平,只要自给率大于90%,即达到了可以接受的粮食安全水平。追求100%的粮食自给目标,会付出高昂的经济代价,因此不一定是明智的选择。3.粮食储备水平。粮食储备是在新的作物