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1.概述房建工程施工管理的現狀
1.1 房建工程施工人員和管理人員綜合素質低
首先從事房建工程施工的人員大都是進城務工的農民工，這些人普遍文化水平較低，安全意識淡薄，對房建施工的專業知識也知之甚少，更別提具備相關的專業證書和上崗資格證了，他們從事房建工程施工僅僅是為了糊口，這種狀況直接影響了工程的質量，同時也是造成安全事故頻繁的重要因素之一； 其次是施工管理人員綜合素質不高，具體表現為文化水平較低，缺乏基本的管理知識，不能有效的掌控全局等，這些無疑都對房建工程質量的提高起到了嚴重的抑制作用。
1.2 施工管理創新意識和創新力度低下
很多施工單位觀念過于保守，不敢嘗試新事物，害怕冒險，片面認為引進新工藝、新設備、新技術都是浪費，結果使施工團隊一直停留在傳統陳舊的管理模式上， 在質量檢測手段和方法上不能與時俱進，仍然運用傳統的方式來進行，而這些方法早已被先進的、專業的施工企業所摒棄，由于缺乏創新意識和創新舉措，致使施工管理的水平不高，管理能力低下。
1.3 采用事后控制的落后管理模式
事后控制管理模式的弊病是眾所周知的，應用這種模式很容易導致工程質量問題不能被及時發現和解決， 從而埋下質量安全隱患，以致在后期頻發各種房建工程事故， 很多施工單位為了趕工程進度，明知這種情況還繼續采用此種管理模式，可謂害人害己。
1.4 缺乏完善的管理制度
健全完善的管理制度可以有效保障企業順利施工，在開展工作的過程中做到有法可依，有章可循，進而確保工作有條不紊的進行下去，但是當前很多企業似乎對這方面工作并沒有給予足夠的重視，存在體制制度不健全，項目責任管理不明確等現象，最典型的就是在一個施工團隊中一人身兼數職，試想一下，這樣又怎么能真正提高房建施工質量管理呢。
2.采取提高房建工程施工管理水平的有效舉措
2.1 要加強對工程質量的控制和管理
施工企業要切實重視對施工現場工程質量的監控，這是提高工程整體質量的有效舉措之一，具體建議可從以下三方面著手展開，首先施工單位要積極構建質量保證體系， 不斷健全和完善質量管理制度，將質量管理責任具體落實到個人，這樣可有效提高相關負責人的質量意識和責任意識，在施工之前，就要先做好質量技術交底工作，將質量技術交底和作業指導書發到施工班組， 使施工團隊做到心中有數，同時還要正確劃分各級技術管理人員的權限， 使各級人員都能各司其職，各盡其能，切實做到責任到人；其次要做好施工全過程質量控制，所謂施工全過程質量控制，主要指事前、事中、事后質量控制，事前質量控制主要是指在施工之前，對整個項目施工現場進行整體的規劃和把握，事中質量控制主要是指在施工的過程當中，對工程質量進行做好監控和把握， 事后質量控制顧名思義就是指在工程項目完成之后，嚴格按照相關標準和規定對工程成品進行驗收， 做好質量評定工作；最后要嚴格控制好工程施工程序，按照施工工藝進行施工，建議可請專人來負責這項工作，這是提高工程質量的關鍵之處，同時施工單位還要勇于嘗試和采用新工藝、新技術，通過技術的革新和進步，實現施工質量和效率的提高。
2.2 要做好對工程進度的把握和管理
做好對工程進度的把握和管理，確保按時完成建設項目，避免拖沓現象的出現，為此可著重做好以下幾方面工作，首先施工單位在施工之前，要合理編制好施工進度計劃，計劃編制完成之后，要嚴格按照施工計劃進行和實施，及時調配人力、物力及資金等，保證工程的順利施工，與此同時，做好動態跟蹤，及時檢查和發現各種可能影響工程進度的問題和因素，并采取有針對性的措施加以改善，把隱患扼殺在萌芽狀態；其次利用好施工時間，合理配置好施工資源，施工資源和時間的配置也是工程部署的一個重要組成部分，因此切不可輕視這方面工作，一是要做好施工機械的均衡和限制，因為可能布置的機械數量或者可能獲得的臺班數量，都起著關鍵性的作用，直接決定著主要工程量可能達到的最大施工強度；二是在人力資源安排上，要努力實現時間上的均衡，力爭達到人力資源的最優化，從而取得最佳的工作效率。
2.3 努力優化工程成本，實現企業經濟效益的提高
工程成本的高低直接影響到企業經濟效益的高低，因此施工單位要嚴格科學的控制好施工成本，首先要做好成本預算，合理規劃好資金的支出， 施工單位先要深入仔細的研究招標文件所列的各項條款，并在此基礎上，對投標工程成本作出科學的預測和計算，分析在正常情況下，完成工程所需要的人工費、材料費、機械費等，然后，制定正確的投標報價策略，最后要做的工作就是做好標書的書寫，這樣可為今后可能發生的索賠等提供保障和依據；其次要控制好工程成本，還要加強對施工現場的監管，堅決杜絕偷工減料及浪費現象的發生，在施工材料的采購上，要選擇那些思想覺悟高，責任心強，工作清正廉潔的采購員開展這項工作，在保證質量的基礎上降低采購成本，對工程材料的消耗量做到心中有數；最后對施工機械要注意保護和保養，努力增加機械的使用壽命，對機械進行出租時，也要做到合理安排，使之利用達到充分化和高效化。
2.4 做好施工現場的安全管理
安全問題是每個施工單位在施工中的重中之重，不斷提問安全意識和技能，不僅是保障施工人員生命權力的需要，也是減少施工成本的需要。首先要積極構建安全生產制度和體系，要求施工人員嚴格按照安全規章制度進行操作，相關負責人也要切實履行好自身工作職責，定期對各項目工程進行安全工作檢查，對于發現的違規操作現象，要按照相關規定進行嚴肅處理，絕不姑息縱容，這樣可起到有效的警示作用；其次施工企業要加強對安全知識及安全重要性的宣傳教育，使安全施工的理念深入每一位施工人員的心中，此外項目組還可成立專門的安全管理小組，設置專職安全員，加強對工人的安全技術交底，這樣可有效減少安全事故的產生；最后相關負責人要做好安全生產檢查，明確獎懲制度，在施工過程之中，除了要進行正常的安全檢查之外，項目組還要不定期的進行抽查，一旦發現問題，要將問題落實到個人，做到整改責任人，并徹查出現問題的根源，這樣可有效減少或消除安全隱患，此外施工單位要實施明確的獎懲制度，對安全工作模范及個人給予及時的鼓勵和表揚，使之繼續發揚這種良好的行為。
3.結語
綜合以上，房建工程質量的優劣直接關系到千家萬戶的利益和安全，關系到房建行業能否得到健康長遠的發展，為此施工單位要做好充分的思想準備，加強對實踐的摸索和總結，同時注意學習和借鑒其它施工企業先進的管理模式和方法，相信經過這樣長期的努力，一定可以提高工程管理的質量和水平。
參考文獻：
中圖分類號：TU855 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2014）20-0039-02
20萬噸高壓聚乙烯裝置采用德國Basell公司的專利技術，設計能力為每年生產20萬噸聚乙烯樹脂，年操作時間為8000小時，共引進16個牌號。裝置采用德國Basell公司的LUPO TECHTR管式法反應器技術，以乙烯為主要原料，醋酸乙烯（VA）為共聚單體，以過氧化物為引發劑，丙烯和丙醛為分子量調節劑，該技術采用乙烯單點進料，過氧化物由四點注入脈沖式反應器，反應轉化率可以達到35%。裝置反應壓力達到300MPa，反應溫度最高可以達到320℃，產品密度范圍在0.920-0.927g/cm3。它可以生產中密度的產品，以及含量在10%以下的EVA共聚物。
高壓低密度聚乙烯產品正品每噸售價近萬元，而不合格品只能按照正品的20%-30%的價格出售，因此不合格品的產生對裝置來說損失巨大，因此裝置技術人員一直積極尋找到產生不合格品的原因并加以改進，以便提升裝置整體產品質量合格率，提升裝置產品的整體競爭力。
1 裝置的生產工藝
來自界區的原料乙烯進入一次壓縮機，一次壓縮機將其升壓到26.0MPa，低壓循環氣、新鮮乙烯以及調整劑混合進入二次壓縮機，然后被壓縮到260MPa后進入反應器，反應的引發劑過氧化物分為四點注入，引發聚合反應，根據不同的牌號和不同的注入點，過氧化物的配方也是不同的，反應器內反應所產生的熱量被夾套內的熱水換熱走，副產蒸汽。聚合物經過脈沖閥進入高壓分離器，在這里進行氣體和聚合物的分離，從高壓分離器頂部出來的氣體進入高循系統，進行冷卻、脫蠟，然后返回二次機入口。
高壓分離器底部的聚合物進入到低壓分離器，在低分內進一步分離，乙烯經過低壓循環系統返回排放氣壓縮機，進行循環再利用。從低壓分離器出來的熔融聚合物進入擠壓機，經過造粒，被顆粒水輸送到干燥器，振動篩，然后經過風機輸送到脫氣倉、儲存倉，最后包裝出廠。流程工藝簡圖如圖1所示：
2 不合格品出現的原因
一般產生不合格品的原因有以下幾點：
2.1 產品密度低于控制指標
2.2 產品中夾帶粉塵
2.3 產品指數不均
2.4 產品中含有色粒
2.5 產品指數偏高
2.6 產品中含水
2.7 產品顆粒有尾巴
產品的各項指標一旦有一項不合格，產品即按照不合格品出廠，產品價格也大打折扣。
3 出現不合格品的原因分析
裝置技術人員通過多年對產品質量工作的總結，從中吸取的大量的寶貴經驗，對裝置出現不合格品的原因進行深入剖析，尋找不合格品出現的根源，對出現不合格品現象的原因總結如下：
3.1 產品密度低于控制指標
由于產品的密度受反應壓力影響，反應壓力越低，產品的密度也越低，而裝置在正常生產中，脈沖閥無異常波動的情況下，反應壓力不存在異常波動的情況，反應壓力有大幅度波動的情況就是在裝置開停車的過程中，在裝置開車的過程中裝置緩慢升壓，期間產生的聚乙烯顆粒受反應壓力低的影響，導致產品密度隨之偏低。
3.2 產品中夾帶粉塵
3.2.1裝置開車造粒效果不好，切粒機切刀有磨損，產生墊刀料及拉絲料，在產品輸送過程中轉變成粉塵進入成品倉。
3.2.2裝置長時間停車，脫氣倉長時間不進料，料倉內部存在的顆粒粉塵聚集在料倉內壁，再次開車以后，料倉進料后將內部附著的粉塵帶下，隨產品輸送管線進入產品包裝線。
3.2.3裝置長時間停車，成品倉長時間不進料，料倉內部存在的顆粒粉塵聚集在料倉內壁，再次開車以后，產品從脫氣倉進入成品倉以后，將內壁附著的粉塵帶下，隨產品輸送線進入產品包裝線。
3.2.4裝置長時間停車，包裝線長時間不進料，內部存在的顆粒粉塵聚集在料倉內壁，再次開車以后，料倉進料后將內部附著的粉塵帶下，直接進入產品包裝袋中。
3.3 產品指數不均
裝置正常生產的時候，調整劑丙醛是均勻地注入壓縮機，進而參加反應的，因此在調整劑注入泵不出現問題的情況下，是不存在指數不均的情況的，因此產品指數不均的現象多數發生在裝置開車的過程中，裝置開車過程中需要根據生產需要隨時調整丙醛的注入量，因此在開車過程中極容易出現產品指數不均的現象。
3.4 產品中含有色粒
色粒的產生一般是由于產品被氧化變質產生的，因此可能的原因有以下兩點：
3.4.1高壓分離罐液位控制過高，導致產品部分氧化，產生氧化料導致出現色粒
3.4.2裝置長時間停車，低壓分離器內儲存的產品由于儲存時間過長，導致部分顆粒被氧化，導致產生氧化料出現色粒。
3.5 產品指數偏高
裝置開車過程中需要注入過量的調整期，以防止擠壓開車時產品指數過低，不易出料，因此開車剛生產的產品指數會偏高，但指數高的產品量很少，但是如果不進行摻混操作，則會導致這部分料指數偏高。
3.6 產品顆粒含水
①顆粒輸送風機換熱器內漏，導致顆粒輸送過程中帶水。
②因雨季天氣潮濕，部分料倉由于長時間不進料，導致料倉內部潮濕，進料后，料倉內水汽凝結，導致產品中含水
3.7 顆粒有尾巴
3.7.1擠壓機模板平整度不夠，切粒機在切割的過程中導致拖尾粒的產生。
3.7.2切粒機切刀磨損，產生拖尾粒。
3.7.3干燥器提升板與篩網間隙過小，導致顆粒在干燥器內脫水過程中與篩網和提升板摩擦，產生拖尾粒。
3.7.4切刀和模板沒有做好找正工作，導致切刀模板不垂直，切刀和模板之間的間隙不均。
4 減少和杜絕不合格品采取的措施
4.1 產品密度低于控制指標
裝置在開車過程中，及時提升反應器壓力，減少升壓的時間，設置合理的升壓梯度曲線，嚴格按照提壓要求進行反應器升壓，從而減少低密度產品的產生。
4.2 產品中夾帶粉塵
4.2.1開車之前對擠壓機筒體進行充分拉料，將擠壓機筒體及模板填滿，保證造粒質量。
4.2.2脫氣倉、成品倉、包裝線長時間不進料的話，再次進料前需要對料倉進行通風操作，將料倉內聚集的粉塵帶走，防止產生粉塵料。
4.3 產品指數不均
由于指數不均的料多數產生在裝置開車過程中，且量比較少，因此及時對生產初期的產品進行摻混操作，將指數不均勻分布的產品摻混均勻，是杜絕此類情況發生的有效措施。
4.4 產品中有色粒
①嚴格控制高壓分離器液位，防止液位過高導致產品氧化變質。
②如果裝置長時間停車，如非生產需要，將低分罐內的液位拉空，防止產品長時間儲存變質，產生色料。
4.5 產品指數高
嚴格控制開車過程中，調整劑的加入量，并且及時對料頭進行摻混，將料頭的少部分高指數的產品進行摻混混合，保證產品質量。
4.6 顆粒含水
4.6.1及時對輸送風機換熱器進行排水，如遇到雨季，可將換熱器排水導淋微開，并加大排水頻次，保證顆粒輸送管線的潔凈、通暢。
4.6.2如遇到雨季，對長時間不進料的料倉需要進行通風處理，將料倉內可能聚集的水蒸氣及時排出，保證料倉干燥、不含水，從而防止含水料的產生。
4.7 顆粒有尾巴
4.7.1更換擠壓機模板，防止產品切割不均勻產生拖尾粒
4.7.2更換切刀，并在開車前磨刀，保證產品不出現拉絲料的現象
4.7.3利用檢修時間對干燥器進行檢查，調整篩網與提升板之間的間隙，防止出現拉絲料。
4.7.4由于對擠壓機模板進行找正的工作非常細致，要求最小偏差要低于0.03mm，最好低于0.015mm，因此需要用專用的工具和高技術水平的維修人員來進行維護。
5 結論
可以說高壓聚乙烯產品質量問題是一個很復雜的問題，涉及工藝、設備、維修甚至是天氣的影響都很大，需要各個專業的共同努力才能做好，也是極其容易出現問題的一個工作，以上列舉了一些典型的質量問題，具體問題還要根據出現問題的嚴重程度來分析，例如顆粒尾巴的大小，長短，是否有細絲料，墊刀料等等，產生原因大部分時間也是多方面的不能單一考慮，因此論述只為避免和處理問題提供重要的方向，便于高壓聚乙烯技術人員可以逐步完善和提高高壓聚乙烯裝置的產品質量。
參考文獻
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[3] 崔鵬元 于現建 曹晶磊.造粒機組參數調整對高密度聚乙烯膜料產品性能影響[J].全國聚乙烯生產技術交流會論文集.全國聚烯烴樹脂行業組織秘書處.2012：217-221.
一、引言
我國土地資源稀缺，人口多而糧食需求量大，因此糧食產量的穩定增長，直接影響著人民生活和社會的穩定與發展。糧食產量的高低不僅取決于農業生產要素的投入和農業科技的發展水平，而且受到政策、自然環境等諸多因素的影響，是諸多因素綜合作用的結果。研究影響糧食產量的主要因素，對預測和提高糧食產量具有重要的意義。
二、模型設定及變量選取
影響糧食產量的因素眾多，根據經驗和相關文獻，本文選取了農用化肥施用量，糧食播種面積，農業機械總動力，有效灌溉面積，受災面積和成災面積作為研究糧食的產量的模型中的解釋變量。建立多元線性回歸模型為：
CL=b0+b1HF+B2BZ+B3DL+B4GG+B5SZ+B6CZ+U
在方程中，
CL代表糧食產量（萬噸）
HF代表農用化肥施用量（萬噸）
BZ代表糧食播種面積（公頃）
DL代表農業機械總動力（萬千瓦）
GG代表有效灌溉面積（千公頃）
SZ代表受災面積（千公頃）
CZ代表成災面積（千公頃）
U代表隨機擾動項
變量的描述：
農用化肥施用量指本年內實際用于農業生產的化肥數量，包括氮肥、磷肥、鉀肥和復合肥。化肥施用量要求按折純量計算數量。折純量是指把氮肥、磷肥、鉀肥分別按含氮、含五氧化二磷、含氧化鉀的百分之百成分進行折算后的數量。復合肥按其所含主要成分折算。公式為：
折純量=實物量×某種化肥有效成分含量的百分比
農作物播種面積指實際播種或移植有農作物的面積。凡是實際種植有農作物的面積，不論種植在耕地上還是種植在非耕地上，均包括在農作物播種面積中。
農業機械總動力指主要用于農、林、牧、漁業的各種動力機械的動力總和。
有效灌溉面積指具有一定的水源，地塊比較平整，灌溉工程或設備已經配套，在一般年景下，當年能夠進行正常灌溉的耕地面積。
農作物受災面積指年內因遭受旱災、水災、風雹災、霜凍、病蟲害及其他自然災害，使農作物較正常年景產量減產一成以上的農作物播種面積。受災面積不得重復計算，在同一塊土地上如先后遭受幾種或幾次災害，只按其受害最大最重的一次計算受災面積。
成災面積指在遭受上述自然災害的受災面積中，農作物實際收獲量較常年產量減少3成以上的播種面積。
三、數據的收集
在進行實證分析的過程中，所需要的數據，應是能夠度量各變量對糧食產量的影響的指標。在糧食產量和相關變量上，本文采用的是源于《中國統計年鑒》2000～2011年的時間序列數據。
四、實證分析及模型的檢驗和修正
利用Eviews軟件，通過OLS方法，得到模型。經濟意義檢驗：
DL，CZ不符合經濟意義的檢驗，因為糧食產量是隨著農業機械總動力的投入的增加而提高的，是隨著受災面積的增加而降低的?？晒浪愠鰜淼慕Y果正相反，不符合經濟意義，應該去掉。
（1）統計推斷檢驗：從統計結果分析，模型的擬合優度非常好（R2=0.9942），F統計量的值在給定顯著性水平X=0.05的情況下也很顯著（F=143.8619），但DL、CG和CZ三個變量的t統計值均不顯著，說明DL、CG和CZ這三個變量對CL的影響不顯著，或者可能由于變量之間存在多重共線性的影響使其t值不顯著，需要在后面的檢驗中加以證明。
（2）模型的修正：通過模型可以發現，DL、CG和CZ三個變量沒通過t檢驗，而且DL、CZ兩個變量的符號也與經濟意義不符，說明模型可能存在多重共線性。為了更全面地判斷是否存在多重共線性，本文對各變量間的相關系數進行分析通過對各變量間的相關系數分析可以發現，HF和DL，HF和GG，DL和GG，CZ和SZ之間都存在著很高的相關系數，說明他們之間有很強的相關性，所以可以判斷該模型存在著多重共線性，需要對模型進行修正。1）修正后的模型表明，多投1萬噸化肥，糧食增產5.003萬噸，糧食播種面積每增加1公頃，糧食產量增加0.455萬噸；而受災面積每增加1千公頃，糧食減產0.1萬噸。2）化肥施用量是影響糧食產量的顯著性因素。但從經濟意義上來說，施肥過度反而會導致谷物死亡，糧食減產。3）從模型中可以看出，隨機擾動項的數值很大，說明模型中未包含的其它隨機變量，比如說政府政策，農業勞動力等都會對糧食產量產生很大影響。
五、結論及建議
中國的糧食生產問題，不僅是中國經濟界的重要研究課題，而且也越來越受到世界經濟學家的重視?？v觀我國糧食的產量變化，可以看到我國糧食產量主要受制于化肥施用量，播種面積和受災面積，針對這些因素，本文提出了如下的建議：
（1）化肥使用量雖然對糧食增產有著積極作用，但過度使用化肥，必然在很大程度上降低土地肥力，抑制糧食的生產。所以在合理控制化肥量的同時，也要加大對化肥質的提高。
（2）從上述糧食產量的多元線性模型來看，播種面積是一個重要的影響參數。在其他條件不變的情況，增加播種面積就可以增加產量。從整體上看，我國耕地面積在2000～2011年間呈現先減少后增加的趨勢，需要注意的是，我們應該在合理的基礎上有規劃地擴大播種面積，而不能像歷史上的圍湖造田，開山造田等，只顧眼前利益而忽視了長遠利益。此外應盡量做好防汛防旱預防各種人為的和自然災害，以保證農業的持續健康發展。
（3）從一方面說，自然災害對糧食產量也有著重大影響。氣候災害雖然是一個不可控的因素，但可以通過采取積極的災害應對機制，提升氣候災害的應急處理效果，盡可能降低糧食成災面積，將災害的影響度降到最低，避免短期糧食低產、糧食供給不足的現象發生。
（4）在模型之外，還有很多影響糧食產量的因素。例如，政府應該加大對農業的投入和扶持力度，通過給予一定的農業補貼，提高農民的生產積極性，同時，政府可以加大科技投入，改進糧食品種，提高糧食單產，從而更多地提高糧食產量。
（作者單位為山西財經大學統計學院）
[作者簡介：許愷（1993―），女，江蘇南通人，大學，研究方向：金融。]
參考文獻
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[2] 王祖力，肖海峰.化肥施用對糧食產量增長的作用分析[J].農業經濟問題，2008 （08）.
一、經典計量經濟學模型
從1949年至今，我國的糧食產量出現了多次波動，這給全國糧食生產者和消費者的日常生活帶來了負面影響，增加了經濟發展的不穩定性。民以食為天，糧食產量事關經濟發展和社會穩定的大局。
（一）影響變量的選取
本文選取糧食產量（萬噸），糧食播種面積（千公頃），第一產業人口數（萬人），農業總動力（萬千瓦），有效灌溉面積（千公頃），化肥施用量（萬噸），農業災害成災面積（千公頃）這七個指標變量建立計量經濟模型。其中使用的研究數據均來源于《2012中國統計年鑒》。
（二）改進的柯布―道格拉斯農業產量模型
本文借助C―D生產函數模型采用糧食總產量，選取1990―2011年我國糧食產量以及影響因素的變化數量。建立的雙對數模型如下：
[LN（Y）=β0+β1LN（X1）+β2LN（X2）+β3LN（X3）]
[+β4LN（X4）+β5LN（X5）+β6LN（X6）+εt]
將選取的樣本數據帶入模型，運用進行EVIEWS7.0進行OLS估計，模型估計結果是對于給定的顯著性水平，有，因此總體回歸方程是顯著的，即糧食產量，糧食播種面積，第一產業人口數，農業總動力，有效灌溉面積，化肥施用量，農業災害成災面積之間存在顯著相關關系。
1、擬合情況檢驗
回歸結果顯示，各變量對糧食產量的解釋程度為0.980781，調整后的R值為0.973093。
2、系數的顯著性檢
從回歸圖中可以看到[LN（X1）]、[LN（X5）]、[LN（X6）]的T值均能通過了檢驗。但[LN（X1）]、[LN（X5）]、[LN（X6）]的系數符號出現了異常，可以推測因為存在著多重共線性，使得T檢驗的結果失效。
3、多重共線性檢驗
通過OLS方法計算相關系數矩陣，可以看出各變量之間共線性現象嚴重，因此可利用逐步回歸法消除多重共線性。
4、逐步回歸法
應用OLS方法求出各解釋變量與被解釋變量的基本回歸方程。根據我國糧食產量影響因素的現實情況，得出是最重要的解釋變量，故將其分別作為初始回歸方程的解釋變量，然后通過逐步回歸進行修正，得到最優結果：
[LN（Yt）=-6.735324+1.332737LN（X1t）+0.334756LN（X5t）-0.071491LN（X6t）] （-6.031422） （15.34324） （22.24232） （-5.836402）
（0.0000） （0.0000） （0.0000） （0.0000）
5、異方差檢驗
根據White檢驗，得：[nR2=22*0.160373=13.42821]，[χ2（8）=15.51]，
由此可以判定在5%顯著性水平下不存在異方差。
（三）模型分析
我們進行了一系列的檢驗和修正的最終結果如下：
[LN（Yt）=0.832658LN（X1t）+0.253406LN（X5t）-0.096872LN（X6t）+0.627864AR（1）]從模型中可以看出：
（1）按照常理，糧食的產量總是隨著勞動總動力、有效灌溉面積和勞動人數的增加而提高的，所以X[2]，X[3]，X[4]不符合經濟意義上的檢驗，應在最新模型中剔除這三個變量。
（2）新模型表明，化肥施用量每擴大一單位，糧食產量提高0.253單位，糧食播種面積每增加一單位，糧食產量提高0.833單位，成災面積每增加一單位，糧食產量下降0.097單位。
（3）可見播種面積是影響糧食產量的顯著因素。從經濟意義上那個說，播種面積越大，糧食產量越高。
二、結論及建議
由分析結果可以看到糧食的產量主要受制于農藥化肥施用量、成災面積和播種面積。在中國的社會現實下，播種面積逐年減少，這將會導致糧食產量在一定時期內無法突破增產瓶頸，因此需出臺相應政策，避免城市的擴張造成耕地的損失。另外，化肥農藥既可以增加糧食產量，同時也會對人體及自然環境造成一定傷害，對其使用不合理則會造成耕地肥力的下降，甚至會產生食品安全問題。據此提出以下政策性建議：
第一，進一步加大財政支農力度，優化財政支農結構。政府要不斷加大對農業投入的力度，尤其要強化對農業大縣的支持力度，重點增加對農業基礎設施和農業科技的投入，以更好地發揮財政資源的配置效率。
第二，糧食作物播種面積是影響糧食產量的最主要因素，我國由于受農業結構調整、生態退耕、自然災害損毀和非農業建設占用等多種因素的影響，耕地資源逐年減少，因此必須穩定耕地面積，優化結構與布局、加快開發后備資源、運用高科技提高糧食單產量，切實提高糧食生產能力。
第三，強化農民培訓力度，加快農村勞動力轉移。要借鑒城鎮職業人員培訓的模式，為廣大農村勞動者素質的提高提供崗位培訓、培訓資源及師資力量支持，以實現城鄉良性互動發展。完善縣、鄉、村三級教育培訓網絡，鼓勵培訓機構進村入戶開展有針對性的培訓，加快培養農村專業型、特色型人才，提高農民就業創業能力，從而加快農業勞動力的轉移。
第四，充分利用工業技術成果。要積極支持農業科研單位、涉農企業、農業產業化經營組織、中介組織等參與農業技術推廣服務，積極推進基層農技推廣機構、農業科技示范基地、科技進村服務站等機構的發展。同時應加強農田水利設施建設，將農業基礎設施投入與地方政府政績掛鉤，提高資金建設有效性、建立工程建設管理體制，以提高耕地基礎能力和抗災能力。
參考文獻：
1、不斷提高糧食價格，增強農戶種糧積極性。去年秋季以來，玉米價格不斷上漲，種植戶非常高興，積極性很高，但小麥價格仍然感覺偏低。
2、種糧補貼沒有體現出對種植大戶的支持。土地流轉進行規模經營是大勢所趨，但每年的耕地地力保護補貼是按土地確權面積、按農戶發放，土地流轉出去的農戶沒有種地，卻每年拿補貼，而進行規模經營的種植大戶則拿不到耕地地力保護補貼，造成種植大戶成本居高不下，經營利潤持續偏低，積極性收到影響。建議耕地地力保護補貼按照當年種糧面積對種糧者進行補貼。
3、加大對種糧大戶的扶持力度，提高他們的種糧積極性。種糧大戶多數存在缺少資金、投入不足的問題，希望地方政府整合有關項目資金，重點支持種糧大戶，提高種糧大戶的收益，從而提高種植大戶的種糧積極性。
中圖分類號：F323 文獻標識碼：A
隨著人口的增加和非農占地的增多，人均耕地逐年減少，近幾年來，國家在加強土地宏觀調控，嚴格國土資源管理方面采取了一系列重大決策和部署。土地資源需求日益旺盛、管理日益嚴格、形勢日益嚴峻，因此要確保糧食安全，農民增收、農業增效，加強耕地保護尤其是加強基本農田保護越發艱難。
1 耕地利用經歷2個重要階段
1.1 自然開發與原始粗放耕作
伊春市從成立之初耕作方式以牛、馬、木犁為主，拖拉機為輔，多數品種以農家品種為主，肥料投入以農家肥為主導，20世紀60、70年代以后才少量投入化肥，且是以低含量的磷肥（過石）為主，配合少量尿素。土壤耕作層及理化性狀在30a的時間里并沒有大的變化。其主要原因是作物單產低、土壤自然生產相對較高，而且作物布局自然合理、輪作倒茬的耕作制度維持了土壤的自然土壤肥力。這一階段伊春市耕地土壤利用與養護，可概括為“用地養地平衡，投入產出平衡”的自然生態有機農業向無機農業的過渡階段。
1.2 利用與可持續發展結合
耕作方式從牛馬犁過度至以中小型拖拉機為主，作物品種從農家品種更新為雜交種和優質高產品種，肥料投入以農家肥為主過度到以化肥為主導，并且化肥用量連年大幅度增加，農家肥用量大幅度減少，糧食產量也連年大幅度提高。據統計，伊春市從2003～2009年肥料與糧食產量的變化規律。土地二輪承包后農家肥用量逐漸下降，化肥用量高峰出現在2000年，達8592t，但糧食產量并沒有達到預期的理想指標，隨著化肥用量和糧食產量的逐年增加。2001～2005年，5a化肥投入一直維持在8000t左右，糧食總產也維持36～40萬t上下，地力下降造成的糧食增產幅度下降。
2 耕地施肥經歷的6個重要時期
2.1 農家肥開始使用時期
建國前，全市農村很少施用農家肥，不重視農家肥建設。建國后，在黨和政府的號召下，廣大農民逐漸開始施肥，注意農家肥建設。隨著農民互助合作組織的發展，公社建立積肥隊伍常年積肥，施肥面積能占播種面積的15%～20%。
2.2 化肥開始使用時期
1957～1981年，初期施用硫銨硝銨和過磷酸鈣。
2.3 化肥用量攀升時期
1981～1988年，肥料種類仍以有機肥為主，尿素、二銨為主的化肥施用量迅速增加。
2.4 農化結合過渡時期
1989～1999年，農家肥和化肥結合施用的方法普遍推廣，化肥的種類已由單一的尿素、二銨向多元復合肥和多品種肥料過渡。
2.5 平衡施肥推廣時期
1996～2009平衡施肥技術得到推廣應用，全市的施肥技術水平有了很大的提高，施肥方法也更加科學合理。
2.6 配方施肥推進時期
2009年至今，隨著國家測土配方施肥項目在伊春市的實施，測土配方施肥技術得到了大面積應用，依據經驗型與數據型相結合的配方，進行多元素種類、科學搭配的施肥方式已經普遍，測土配方專用肥料達到合理施用水平。
3 耕地保養走過了5個重要路程
3.1開發早期
早期農田多為新開墾土地，土質肥沃，主要靠自然肥力發展農業生產，均不施肥。多年耕種后，地力減弱，施少量農家肥即能保持農作物連續增產，1960年以前，公頃施農肥量不超過7500kg。
3.2 20世紀70～80年代
開墾20～30a的農田土壤有機質略有下降，全市土壤有機質含量普遍在30g/kg以上。為提高糧食產量，全市各公社改進積肥制度，確定施肥指標，大力開展積肥造肥活動，增加農肥施用量，此時期公頃施肥達到了10t以上。
3.3 20世紀80～90年代初
因種植面積擴大，農家肥不足，有機肥施肥量明顯下降，全市施農肥量公頃均3000kg左右。到土地二輪承包開始伊春市的農肥投入量降到最低谷，化肥的投入量在逐年增加，從而達到了提高糧食單產與總產目的。
3.4 2001～2005年
5a間伊春市的糧食始終保持在一個水平線上，讓伊春市政府感受到了地力下降和土壤養分不均衡而使糧食生產難以提高的危機，為此全市開始培肥地力與測土配方技術的研究與推廣。
3.5 2006年至今
每年肥料投入量在加大，作物均衡施肥也在逐步走向科學化，糧食產量開始逐年攀升，使伊春市的糧食產量再次步入一個新的臺階。
4 耕地保護的對策及建議
4.1 改善土壤耕地質量
推廣配方施肥技術，引導農民氮磷鉀肥合理搭配，有機肥和化肥相結合達到肥料養分平衡，提高肥料利用率，促進作物正常生長。減輕土壤和水源的污染，保證農產品質量安全，耕地性質得到改善，耕地質量得到提高。
4.2 合理制定耕地利用規劃
制訂耕地利用規劃要綜合考慮作物布局、地力水平及土壤類型，不侵占高產田，多征用中低產田。高產田是經過長期的耕作改良和地力培育，土壤水、肥、氣、熱諸多因素較好，應納入基本農田保護區域實行重點保護。
4.3 確保糧食播種面積
必須確保一定的耕地面積，才能保證糧食安全。政府應采取補貼政策，以確保耕地數量，提高農民種糧的積極性，合理調整糧食作物和經濟作物比例，保持糧食作物的種植面積，推廣高產優質栽培技術，提高糧食作物的單產。
4.4 發展區域經濟種植
因地制宜調整種植業結構布局，科學合理利用好耕地。首先要推廣糧食作物優質高產高效栽培技術，其次是搞好經濟作物與糧食作物的合理布局。保護土壤耕作層，集中連片發展經濟作物，從而合理保護好耕地生態環境。
模型設定
本文將主要考察農業保險對糧食總產量的影響，包括波動性和均值兩個方面。本文將利用假設檢驗方法考察農業保險對總產量波動性方面的影響，利用線性回歸方法考察農業保險對總產量均值的影響。
變量選取
在本文的模型中將包括農業保險、氣候因素和播種面積三個自變量，下面對其進行詳細介紹。
農業保險：在我們的線性模型中，對農業保險的處理有兩種方式。一種是使用虛擬變量，沒有農業保險用0表示，有農業保險用1表示；一種是使用取值連續的變量，用農業保險費來表示農業保險，農業保險費的多少可以在一定程度上反映農業保險的保障程度和覆蓋范圍。第一種方式的優點是簡單、直觀、處理方便。在微觀領域適合于對農戶的研究，比如說參加農業保險的農戶取值為1，不參加農業保險的農戶取值為0。在宏觀上看，我們也可以用0來表示政府開辦政策性農業保險之前的狀態，用1來表示政府開辦政策性農業保險之后的狀態。這種處理方式很粗糙，不能反映農業保險保障程度和農民參保率等方面的信息。但是，由于可獲得的數據不多，本文仍將采用第一種方式進行最基本的實證檢驗。第二種處理方式部分彌補了第一種方式的不足，但是卻會受到通貨膨脹的影響，尤其是在數據量不大的情況下，第二種方式的優勢并不明顯。
氣候影響：從某種程度上說，氣候是影響糧食產量的最主要因素。而且農業生產技術水平越是落后的地區，氣象變化對糧食產量的影響越大。絕大部分的農業保險產品都是為了應對不利氣象條件而開發的，天氣指數保險更是將某一地區的氣象條件直接作為承保的對象?？疾炷硞€地區的糧食產量受氣候影響的程度，非常復雜。降雨量、氣溫、日照時長、風速等都會影響糧食的產量。當這些變量的取值在某一范圍之內時，其對糧食產量的影響是線性關系，而當其突破這個范圍時，則會產生自然災害。而且這些指標的其他屬性也會影響到糧食的產量。就拿降雨量來說，少則干旱，多則洪澇，即使各年的降雨量相同，但是降雨量在不同月份、植物不同生長期的分布也會造成產量的顯著差異。再比如風速，在植物開花時，太小，則可能影響授粉；而在株高葉茂時，太大，又會吹倒株苗。但是有一個指標可以綜合衡量氣候因素的影響――賠款支出。氣候的影響將會在賠款支出中集中得到體現。
種植面積：在生產函數中通常假定種植面積是固定的。這種假定在短期來看是十分合理的，但是在長期來看卻未必如此。一方面，在過去的十年中，我國經歷了大規模的城市化進程，城市的擴張侵占了大量的優質農田；在城市化的同時，基礎設施建設也十分迅速，各種等級的公路建設和鐵路建設需要占用很多農田。另一方面，在市場經濟條件下，農地的用途是多方面的，既可以用來生產糧食，也可以用來種植各種經濟作物，甚至在效益不好時撂荒。所以，用以生產糧食的土地在長周期中應該具有一定的供給彈性。如果能夠得到比較準確的統計數字，應該將種植面積作為一個變量包含在實證模型中。
數據來源
本文實證部分用到的保費數據和賠付數據來源于蘇州市國發安農管理有限公司，其他數據來源于《蘇州市統計年鑒》。
實證分析
下面我們利用假設檢驗考察農業保險對糧食產量方差和均值的影響。
選中SPSS中“One-Way ANOVA”單因素方差分析中的“Homogeneity of variance test”選項，引入農業保險前后的糧食產量數據進行方差齊性分析，輸出結果如下：
雙尾顯著性概率為0.316。
因此不拒絕方差齊次的假設。
下面建立秋收糧食種植面積、水稻保險保費收入、水稻賠款支出對秋收糧食產量的回歸方程。這里之所以如此選擇變量，是因為受到可獲得的數據限制。但是從蘇州市2010年糧食總產量數據考察，水稻產量占秋收糧食產量的95%以上，而水稻保險是百分之百強制投保險種，這種用水稻保費收入代替所有秋收糧食品種保費收入的做法有一定的合理性。同時為了將氣候因素包括進我們的模型中，本文利用賠款支付來表示氣候變化的影響，農業保險開辦之前，賠款支出統一表示為0。利用上面的變量建立的回歸方程如下：
其中是秋收糧食總產量，單位為萬噸；是秋收糧食種植面積，單位為千公頃；表示水稻保險保費收入，單位為百萬元人民幣；表示水稻保險賠款支出，單位為百萬元人民幣。其相關參數為：
從上面的表格，可以看出：
是0.966，調整的是0.94，方程擬合效果良好。
的t值為6.811，對應的雙截尾概率為0.002，十分顯著。的系數值為0.251，其t值為1.1614，對應的顯著性概率為0.182，不顯著。的系數值為-0.186，其t值為-1.123，對應的顯著性概率為0.324，不顯著。
五、結論及政策建議
本文經過實證分析，發現農業保險開展前后，蘇州市糧食總產量的波動性并無顯著性差異。糧食總產量的可以由播種面積來解釋，農業保險對總產量的影響并不十分顯著。
這個結果蘊含的政策建議是，通過向農民提供農業保險來提高糧食產量的做法收效甚微。雖然農業保險可以穩定農民的收入，但是并不能促進農民增加對糧食的產出。政府為了提高糧食產量，應該出臺可以使農民增加播種面積的政策措施。
參考文獻：
[1]馮登艷，農業保險是公共物品嗎，金融與保險，2009（4）
一、內蒙古糧食生產效益分析
（一）內蒙古糧食生產分布情況
1.分地區分布，五盟市產量超八成。內蒙古的糧食主要產自東部（呼倫貝爾市、興安盟、通遼、赤峰）四個盟市和西部的巴彥淖爾市，它們的糧食產量居全區前5名，這些地區2012年合計糧食產量占全區總產量的87.39%，其中呼倫貝爾市占22.37%，興安盟占13.47%，通遼市占24.05%，赤峰市占19.78%，巴彥淖爾市占7.73%，其他盟市合計占 12.61% 。
2.主要作物分布，四大主要作物產量占九成，玉米超七成。2012年內蒙古的四大主要糧食作物玉米、小麥、馬鈴薯、大豆合計產量占全區總產量的90.15%，玉米占70.57%，小麥占7.45%，馬鈴薯占7.31%，大豆占4.82%。玉米種植主要分布在呼倫貝爾市、興安盟、通遼市、赤峰市和巴彥淖爾市，占玉米總產量的82.2%；小麥種植分布在呼倫貝爾市、巴彥淖爾市和興安盟，占小麥總產量的76.16%；馬鈴薯種植主要分布在呼倫貝爾市、烏蘭察布市和赤峰市，占馬鈴薯總產量的82.34%；大豆主要產自呼倫貝爾市，占大豆總產量的86.44%。
（二）內蒙古主要糧食作物單位面積產能平穩增長
1.全區糧食總產量連增，單產連增，單產增速減緩。內蒙古近年糧食總產量連續增長，從2009年的396.3億斤增加到2012年的505.7億斤，增加109.4億斤，平均每年增加36.4億斤，主要原因是單位面積產量的逐年增長。2009年內蒙古所有糧食作物單位面積產量為每畝487.1斤，2012年內蒙古所有糧食作物單位面積產量為每畝603.2斤，年均每畝增加38.7斤，年均增速7.38%，增速有減緩趨勢。
表1 2009-2012年糧食數據
圖3 內蒙古近年糧食單產增速趨勢圖
2.糧食主產區四大糧食作物單產三增一降。內蒙古糧食主產區主要糧食作物單位面積產量除小麥外，其余呈逐年增長態勢。玉米單位面種產量由2009年的每畝947斤增加到2012年的1163斤，平均每年每畝增長72斤，年均增長7%。大豆單位面種產量由2009年的每畝181斤增加到2012年的259斤，平均每年每畝增長26斤，年均增長12.6 %。馬鈴薯單位面種產量由2009年的每畝2182斤增加到2012年的2365斤，平均每年每畝增長70斤，年均增長 3%。小麥單位面種產量有增有減，4年都保持在500斤以上。
圖4 主產區四大作物畝產走勢圖
3.分地區看。玉米是內蒙古糧食產量的支柱，占總產量70%以上。呼倫貝爾市單位面積產量由2009年的293斤增加到2012年的783斤，平均每年增長163斤，年均增長38%，是增長幅度最快的。其次是興安盟，單位面積產量由2009年的每畝602斤增加到2012年的861斤，平均每年每畝增長86斤，年均增長13%；赤峰市的單位面積產量由2009年的每畝1224斤增加到2012年的1386斤，平均每年每畝增長54斤，年均增長4%；通遼單位面積產量由2009年的每畝1300斤增加到2012年的1400斤，平均每年每畝增長33斤，年均增長2%以上；巴彥淖爾市單位面積產量由2009年的每畝1315斤增加到2012年的1383斤，平均每年每畝增長23斤，年均增長近2%，巴彥淖爾、通遼和赤峰3市的平均畝產都在1400斤左右。
小麥。三個主產區中的兩個呼倫貝爾市和巴彥淖爾市產能都有下降，呼倫貝爾市單位面積產量由2009年的每畝687斤下降到2012年的480斤，平均每年每畝下降69斤，年均下降近12%，巴彥淖爾市單位面積產量由2009年的每畝758斤增加到2012年的717斤，平均每年每畝下降13斤，年均下降2%，主要原因是種植小麥的比較效益在下降，優質土地首選種植玉米；興安盟單位面積產量由2009年的每畝350斤增加到2012年的452斤，平均每年每畝增長34斤，年均增長9%，單產低，效益也低。
大豆。主要產自呼倫貝爾市，占全區總產量的86.44%，由2009年的每畝102斤猛增到2012年的285斤，平均每年每畝增長61斤，年均增長40%，原因是價格近年上漲快，適宜在當地種植。
馬鈴薯。內蒙古的特色糧食作物，全區各地區都有種植，但主要分布在呼倫貝爾、烏蘭察布和赤峰三市，烏蘭察布的馬鈴薯近年發展很快，以旱作為主，品種優，但畝產相對低，由2009年的每畝707斤增加到2012年的1237斤，平均每年每畝增長176斤，年均增長20%，呼倫貝爾和赤峰兩市單位面積產量相對比較高也穩定，是烏蘭察布市的2-3倍，但種植面積相對小很多。
（三） 單位面積主要糧食作物產值情況
1.受近年來糧食價格持續上升和產量不斷增加的影響，內蒙古單位面積糧食產值也連續增長。
玉米單位面積產出由2009年的每畝809元增加到2012年的1147元，平均每年每畝增長113元，年均增長12%。
小麥單位面積產出由2009年的每畝687元增加到2012年的738元，平均每年每畝增長20元，年均增長3 %。
大豆小麥單位面積產出由2009年的每畝326元增加到2012年的507元，平均每年每畝增長60元，年均增長近16 %。
馬鈴薯單位面積產出由2009年的每畝1211元增加到2012年的1485元，平均每年每畝增長91元，年均增長7%。
2.分地區分品種的每畝平均產出水平。
玉米，平均畝產出在1000元以上的有3個市，他們是巴彥淖爾、通遼和赤峰。呼倫貝爾市單位面積面種產出由2009年的每畝249元增加到2012年的855元，平均每年每畝增長202元，年均增長51%，是增長幅度最快的，比全區平均增速高出38個百分點。其次是興安盟，單位面積產出由2009年的每畝481元增加到2012年的775元，平均每年每畝增長98元，年均增長17%，高出全區平均增速4個百分點。巴彥淖爾市單位面積產出由2009年的每畝1049元增加到2012年的1571元，平均每年每畝增長173元，年均增長近14%，高出全區平均增速1個百分點。赤峰市的單位面積產出由2009年的每畝1224元增加到2012年的1344元，平均每年每畝增長40元，年均增長3%，低于全區平均增速；通遼單位面積產出由2009年的每畝1040元增加到2012年的1190元，平均每年每畝增長50元，年均增長4%以上，低于全區平均增速。
小麥三個主產區中一減兩增。呼倫貝爾市產出有所減少，呼倫貝爾市單位面積產出由2009年的每畝625元減少到2012年的518元，平均每年每畝減少35元，年均減少近6%；巴彥淖爾市單位面積產出由2009年的每畝811元增長到2012年的982元，平均每年每畝增長56元，年均增長6%，高于平均增速3個百分點；興安盟單位面積產出由2009年的每畝350元增長到2012年的450元，平均每年每畝增長33元，年均增長9%，高出平均水平的6個百分點。
占大豆總產量86.44%的呼倫貝爾市單位面積產出由2009年的每畝192元猛增到2012年的628元，平均每年每畝增長145元，年均增長48%。
馬鈴薯是烏蘭察布的主打產品，近年發展迅速，由2009年的每畝275元增加到2012年的860元，平均每年每畝增長194元，年均增長46%，呼倫貝爾和赤峰兩市單位面積產出比較穩定，赤峰略有降低，畝產出都在2000元以上，高于平均水平。
（四）單位面積主要糧食作物的投入情況
1.主產區單位面積主要糧食作物投入。由于種植業各項生產要素價格的普遍上漲，導致種植業單位成本增加。
玉米單位面積投入由2009年的每畝326元增加到2012年的468元，平均每年增長47元，年均增長12.8%，2009-2012年平均每畝投入388元。
小麥單位面積投入由2009年的每畝338元增加到2012年的436元，平均每年增長33元，年均增長9%，2009-2012年平均每畝投入389元。
大豆單位面積投入由2009年的每畝202元增加到2012年的302元，平均每年增長33元，年均增長14%，2009-2012年平均每畝投入251元。
馬鈴薯單位面積投入由2009年的每畝516元增加到2012年的570元，平均每年增長57元，年均增長10%，2009-2012年平均每畝投入570元。
圖6 四大作物單位投入趨勢圖
2.單位面積主要糧食作物的分品種投入構成。
表2 2009-2012年主要作物投入構成（%）
分品種看，玉米投入中最大的前兩項是用工和化肥，分別占28%和22%；小麥投入最大的是化肥和收獲，分別占24%和18%；大豆投入最大的是收獲和用工，分別占26%和16%；馬鈴薯投入最大的是種子和收獲，分別占34%和24%。這些都是和不同作物的耕作方式和條件有關。
分項目看，種子投入中馬鈴薯的比重最大，大概有占1/3；化肥中小麥和玉米最高，在1/4到1/5之間；農藥項目投入中，四4個品種差距不大，在2%-4%；地膜只有玉米使用，其他三種作物一般不會需要；耕種項目也是小麥和玉米相對大，分別占10%和13%，是大豆和馬鈴薯的2倍；灌溉中玉米、小麥、大豆3種作物相當，分別占9%、10%、9%；收獲中最大的是大豆，占26%，最小的是玉米占6%；用工是玉米和馬鈴薯占最大，幾乎是小麥和大豆的2倍。
（五）單位面積主要糧食作物收益情況
種植業生產效益及變化發展趨勢是引導農民種糧傾向的根本因素，除受自然環境的限制外，一般情況下是什么效益好，農民就種什么，什么發展前景好就多種什么。
圖7 四大作物收益趨勢圖
分品種看，玉米2009-2012年的平均收益為每畝625元，小麥為每畝307元，大豆為每畝264元，馬鈴薯為每畝854元。
玉米2009-2012年的每年每畝平均增65元，小麥每年每畝平均減少16元，大豆2009-2012年的每年每畝平均增42元，馬鈴薯每年每畝平均增136元。
玉米2009-2012年的每年每畝平均增長12%，小麥每年每畝平均減少5%，大豆每年每畝平均增長18%，馬鈴薯每年每畝平均增22%。
總的來講，四大作物中收益最高的是馬鈴薯和玉米，馬鈴薯受近年價格波動起伏的影響，收益呈下降趨勢，種植面積也呈下降趨勢；玉米收益受市場價格和需求影響，平穩增長，種植面積同步增長，是四大品種中最好的；小麥和大豆收益低，小麥收益有下降趨勢，大豆在地水平上緩慢增長，小麥種植面積略有增加，大豆受國際市場價格和種植條件影響，種植面積呈下降趨勢。
表3 四大主要作物播種面積
（六）收益最大化是作物種植選擇的主要條件
2009-2012年，內蒙古糧食主產區四大糧食作物平均投入成本與產出效益比顯示，玉米最大，達到1：1.61，同時玉米也適宜內蒙古地區種植，成農民首選，種植面積達283萬公頃。其次是馬鈴薯，投入成本與產出效益比為1：1.5，但由于受自然環境及其他因素影響，播種面積不算很大，小麥和大豆的效益低，播種面積逐漸變小。
表4 2009-2012年主產區四大作物投入成本和產出效益比
二、影響糧食增產、農民增收的主要因素
（一）農資價格持續走高，造成農業生產成本快速增加，無形中壓縮了種糧農民的利潤空間
表5 農產品生產價格和農資價格對比
2011年農業生產資料價格比上年上漲6.3%，而農產品生產價格指數才比上年上漲6.8%，相差0.5個百分點，2012年農業生產資料價格比上年上漲4.9%，農產品生產價格指數才比上年上漲5.3%，相差0.4個百分點，可以看出，農產品價格增長相對緩慢，種糧農民的利潤空間很小。
（二）農業生產基礎條件仍然薄弱，農業保險發展相對滯后，抗災救災抗風險能力不足，影響農民生產效益
農業生產基本屬于自然經濟，受自然條件尤其是氣候的影響比較嚴重，改革開放以來，政府每年都有農業基礎設施投入，但相對于農業的發展仍顯不足。農田水利設施陳舊老化，有效灌溉面積增長緩慢，抵御自然災害的能力不強，很多地區還是“靠天吃飯”。
2012年受旱災、洪澇災、風雹災、冷凍災共計2060.7千公頃，比2011年增加了2%。2007年開始，內蒙古實行政策性農業保險發展模式，政策相對滯后，缺少一套比較完善的法律法規支撐，農民風險意識淡薄，認識不足，尚未形成有效的風險防控機制，糧食生產損失巨大，影響農民生產效益。
（三）生產方式落后，規模效益不足
內蒙古農業生產目前大部分還是傳統的以家庭為主的小農生產模式，每戶幾塊地，分散經營，難以滿足現代農業科學技術的推廣和應用，農業規模效益尚未形成。2012年農用機械總動力比上年增長3.4%，節水灌溉機械增長1.5%，旱澇保收面積僅增0.3%。足見發展之緩慢，影響農民生產效益。
（四）種糧等補貼政策力度不夠，難以發揮理想的促進作用
2012年內蒙古糧食直補5.7827億元，糧食作物播種面積為8384.1萬畝，畝均補貼不足7元，難以從根本上調動農民種糧的積極性，難以發揮理想的促進作用。
三、提升糧食生產效益對策建議
糧食生產關系國家安全，農民利益，社會穩定。國家應從長遠出發，制定相應政策，從根本上保證國家糧食安全，農民增產增收。
（一）從宏觀政策制定上鼓勵農民種糧的積極性，保護農民切身利益
1.完善種糧補貼方式，建立長效補貼機制。對糧食生產進行補貼，有利于農民種糧收益的提高，從而有利于農民種糧積極性的提高。十提出工業反哺農業政策，縮小城鄉差別，增加農民收入，采取有效方式，進一步加大補貼力度。
2.提高糧食收購最低保護價格，增加農民種糧比較效益。近年來糧食生產價格雖然穩步升高，但還不足以在更大程度上激勵農民種糧的積極性，所以提高糧食收購價格勢在必行。
（二）優化種植結構，不斷提高糧食產能，增加農民種糧生產效益
首先要優化糧食作物布局，根據具體種植條件，增加優良產品及高效益作物種植。其次還要積極發展內蒙古小雜糧種植，生產優質特色高增加值的小雜量，拓展農民種糧收入來源。內蒙古丘陵旱地較多，發展小雜糧和耐旱作物潛力較大。國家應從政策上加以扶持。
（三）加強農村水利基礎設施建設，加大農業保險力度，提高抗災和抵御風險能力
“水利是農業的命脈”。農村基礎水利設施建設對于糧食生產來說至關重要。搞好水利基礎設施建設，改善農民“靠天吃飯”的現象，提高旱澇保收耕地面積，增強農民抵御氣候災害的能力，將極大地提高糧食生產水平，對于提高農民種糧積極性具有不可估量的作用。因此，建議進一步完善農田水利基礎設施的建設和管理，充分調動農民種糧積極性。提高農民抵御自然風險的能力，加大農業保險工作力度，加強農業保險立法，大力宣傳，提高農民農業保險意識。
（四）加大農業科技攻關和推廣力度，降低生產成本，提高糧食生產效率
中圖分類號：F326.11；F327 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2016）08-2146-06
DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2016.08.059
Abstract： As one of the important agricultural provinces in southwest China， the output value of grain production in Guizhou province have occupy an important status in national economy. Based on the relative data of 1993―2012 food production in Guizhou， using the least-squares regression method， an initial regression model of the factors influencing grain production of Guizhou was established， then using the stepwise regression method to adjust the accuracy and test the correlation and heteroscedasticity of the regression equation， the best fitting regression equation was obtained. Through the regression analysis， the results found that， the area sown to grain and amounts of fertilizer application were the key factors influencing grain production of Guizhou， and which argued that in the extreme background that the area sown to grain was limited， and the amounts of fertilizer began to make the marginal product decline， the capital input and agricultural technical progress were new ways for increasing grain production in Guizhou. Therefore， Guizhou should ensure the stable and increased grain production of the province through measures such as effectively protecting the arable land， making food crops planting area stable， improving fertilization structure， increasing inputs of agricultural capital and technique.
Key words： Guizhou province； grain production； influence factors； the regression model
糧食是人類生存的必需品，是社會經濟發展和國家安定富強的重要基礎和重要保障，糧食問題關系著國計民生，是中國政府一直以來高度重視的重大問題之一[1]。特別是近些年來，隨著世界氣候變化、人口增長及環境問題的日益凸顯，糧食生產與安全問題更加受到人們的關注。在這種情況下，科學分析糧食綜合生產能力，探究糧食生產投入要素對糧食產出的影響，尋找制約糧食生產的瓶頸因素，對于穩定糧食生產、確保糧食安全意義重大。
國內圍繞糧食產量影響因素問題，趙慧江[2]在1990―2005年統計數據的基礎上，采用普通回歸分析方法通過建立以5種可量化的影響因素為自變量，以糧食產量為因變量的多元線性回歸模型，對中國糧食產量的主要影響因子進行了分析，并以此為依據提出了關于中國穩定發展糧食生產的參考意見。肖海峰[3]通過建立糧食總產量和影響因素的柯布―道格拉斯生產函數，對中國1978―2002年的數據進行了分段分析，從而研究中國糧食綜合生產能力。高倩倩等[4]運用統計學的知識采用Eviews 6.0統計軟件建立了糧食產量評估模型，對建國以來山東省糧食增產的主要因素進行了分析，得出了提高糧食單產是糧食增產的最有效途徑的結論。廖婧琳等[5]則更加關注自然災害對糧食生產的影響，分析了水旱、冰雹、病蟲害和低溫冷凍等農業災害對貴州省糧食產量的影響機理，并提出了相應的應對措施。本研究在參考前人研究成果的基礎上，以貴州省1993―2012年糧食生產的相關數據為依托，構建了一個統計特征合理的分析模型，來對影響貴州省糧食產量的因素進行分析，以期為貴州省制定合理的農業政策提供科學的理論依據。
1 貴州省糧食生產函數的構建
1.1 糧食生產影響因素指標體系
現實中影響糧食產量的因素有很多，對這些因素進行量化是分析研究的基礎，同時也是一個比較復雜和困難的工作。本研究從數據可獲取性、指標量化的可行性等指標選取原則出發，參考前人研究成果，并結合貴州省農業系統的實際狀況，選取糧食總產量（Y）作為要預測的目標數據，選取糧食播種面積（X1）、農業機械總動力（X2）、農業從業人員（X3）、化肥施用量（X4）、家庭農業支出（X5）、政府財政支農支出（X6）和成災面積（X7）7個對貴州省糧食產量有較大影響的因子來構建農業系統糧食生產的指標體系。所需數據均來源于1993―2012年的《貴州統計年鑒》和《貴州年鑒》，模型采用線性生產函數：
Y=θ0+θ1X1+θ2X2+θ3X3+θ4X4+θ5X5+θ6X6+θ7X7+？著
式中，θi（i=1，2，…7）為各指標系數，？著為隨機誤差項，表示受這些指標影響以外的其他隨機擾動。
1.2 基于OLS的模型估計
運用OLS法對貴州省糧食產量影響因素回歸方程進行估計，假設取顯著性水平為α=0.05，那么估計結果為：
Y=-9 253 308.42+5.37X1-0.79X2-0.65X3+4.13X4+0.88X5+0.92X6-4.74X7
t統計量為：{-2.32} {7.84} {4.95} {-3.41} {0.73} {2.56} {0.66} {1.21}
R2=0.978 2， F=35.16， D.W=1.98
由于R2值接近1，F0.05（6.20）=2.60，F檢驗值35.16>F0.05（6.20），因此可以認為貴州省糧食產量與其影響因素之間存在著顯著的線性關系。但是，X4和X6未通過t檢驗，X2的系數符號表示的經濟意義也不合理，這說明這種線性關系很有可能不是單重的，而是比較復雜且難以處理的多重線性關系。為了驗證以上推斷，下面對各指標之間相關關系進行檢驗（表1）。
由表1可以看出，農業機械總動力（X2）和農業從業人員（X3）之間存在著高度的相關性，相關系數接近0.96，證明了以上的推斷。為了排除指標間多重共線性給解決問題帶來的干擾和困難，有必要設法對上述回歸方程進行調整。
1.3 用逐步回歸法對模型進行調整
用糧食總產量（Y）分別對指標X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7作一元線性回歸（表2）。
由表2可以看出，貴州省糧食生產受糧食播種面積影響最大，與實際調研結果相符，故選Y=F（X1）的表達式作為以下研究的基本回歸模型。之后把其他指標依次引入到基本回歸模型中，通過逐步回歸，進一步尋找一個單線性且各指標系數經濟意義均合理的回歸方程。
逐步回歸步驟如下[6]：
①把X2引入模型，用Y對X1、X2做回歸分析，得Y=F（X1，X2）；
②再把X3引入模型，用Y對X1、X2、X3做回歸分析，得Y=F（X1，X2，X3）；
③去掉X3，引入X4，用Y對X1、X2、X4做回歸分析，得Y=F（X1，X2，X4）；
④引入X5，然后再用Y對X1、X2、X4、X5做回歸分析，得Y=F（X1，X2，X4，X5）；
⑤之后再引入X6，用Y對X1、X2、X4、X5、X6做回歸分析，得Y=F（X1，X2，X4，X5，X6）；
⑥最后引入X7，再用Y對X1、X2、X4、X5、X6、X7做回歸分析，得到最終的回歸方程Y=F（X1，X2，X4，X5，X6，X7）。
由表3可以看出，引入X2后，擬合優度有所提高，X2的參數符號經濟意義合理，且變量均通過了t檢驗；引入X3后，R2值從0.898 7提升到0.925 5，說明擬合優度得到進一步提高，但X3的參數符號經濟意義不合理，且未能通過t檢驗；去掉X3引入X4后，擬合優度再次提高，且X4參數符號經濟意義合理，各變量也都通過了t檢驗；之后依次引入X5、X6、X7，擬合優度繼續提升，從0.954 0提高到0.988 2，這3個指標的參數符號的經濟意義也都合理，但X5、X6未通過t檢驗，而X7順利通過了t檢驗。據此得到的較為合理的回歸模型應該為：
Y=-5 247 300.15+5.44X1+0.82X2+4.12X4-5.16X7
1.4 序列相關性檢驗和異方差性檢驗
對回歸方程Y=-5 247 300.15+5.44X1+0.82X2+4.12X4-5.16X7 進行序列相關性檢驗：
t統計量為：{-11.95} {6.43} {8.45} {3.57} {6.22}
R2=0.988 2， F=223.17， D.W=1.79
D.W檢驗表明，n=20，k=5時，在5%的顯著性水平下，有dk=1.52，因為D.W=1.79>dk，證明該回歸模型各變量間不存在一階自相關性。
之后采用懷特檢驗法[7]（White test）對該模型進行異方差性檢驗，模型估計結果見表4。
由表4可得，在5%的顯著性水平下，有nR2= 11.07>χ20.05（4）=9.49，因此存在著異方差性。為了克服這種異方差性帶來的問題，運用WLS對以上回歸模型參數進行進一步調整：
Y=-7 136 218.23+5.25X1+0.76X2+4.37X4-5.08X7
t統計量為：{-29.83} {15.23} {7.56} {25.17} {45.09}
R2=0.997 8， F=1 230.55， D.W=1.46
D.W檢驗表明，n=20，k=5時，在5%的顯著性水平下，有dk=1.52，因為D.W=1.46
Y= -7 136 218.23+5.25X1+0.76X2+4.37X4-5.08X7
圖1是根據擬合方程計算的貴州省1993―2012年糧食產量擬合值與實際值二者對照圖。
2 結果分析與預測
2.1 結果分析
結果表明，在上述選取的7個指標中，糧食播種面積X1、農業機械總動力X2、化肥施用量X4和成災面積X7等是影響貴州省糧食生產最關鍵的因素。其中，糧食種植面積X1的回歸參數為5.25，表示在影響糧食產量的其他條件不變的情況下，糧食播種面積每增加1萬hm2，糧食總產量就會增加5.25萬t；農業機械總動力X2的回歸參數為0.76，表示農業機械總動力每提升1%，就會引起糧食總產量增加0.76倍；化肥施用量X4的回歸參數為4.37，表示化肥施用量每增加1萬t，就會使糧食總產量增加4.37萬t；而成災面積X7的回歸參數為-5.08，說明成災面積與糧食產量之間存在著負相關關系，成災面積每減少1萬hm2，就會促使糧食產量增加5.08萬t。由圖1貴州省糧食總產實際值與模型擬合值的對比曲線圖可以看出擬合值與實際值具有高度的擬合優度，最大擬合誤差僅5.5%。
1）在該回歸模型中，農業從業人員（X3）即農業勞動力被排除在了模型之外，之所以會這樣，是因為目前貴州省農村中存在著大量的未轉移或者待轉移的剩余勞動力，導致勞動的邊際生產率很低，甚至為零[8]。另一方面，由于勞動與土地、資本等其他生產要素之間存在著替代效應，因此在目前貴州省糧食耕種面積有限、農業資金匱乏的條件下，農民必會繼續投入勞動，直至勞動的邊際收益為零。此外，根據Leontief生產函數Q=Min（L/M，K/N），糧食產量Q取決于L/M和K/N兩個比值中較小的那一個，即使其中的一個比例數值較大，也不會提高產量，其中，L和K分別表示糧食生產中勞動和資本的投入量，M和N分別表示固定的勞動和資本的生產技術系數，它們分別表示生產一單位產品所需要的固定的勞動投入量和資本投入量。因此，在當前貴州省農村中存在著大量剩余勞動力的情況下，糧食產量就應該由資本投入量K決定，而K又可以進一步分解為農業機械、化肥等農業生產要素，這也解釋了模型中不包含家庭農業支出（X5）和政府財政支農支出（X6）的原因。
2）由貴州省糧食產量影響因素的最終擬合回歸方程可以看出，糧食播種面積是貴州省糧食產量最大的一個影響因素，糧食播種面積每增加1萬hm2，會帶來的糧食增量高達5.25萬t，就可以多養活人口3.40萬人[9]，可見保證糧食播種面積對國計民生的重要性。貴州省是全國人均耕地占有最少的省份之一，其可用于農業開發的土地資源不多，耕地面積少、質量差，開發利用比例大，后備耕地嚴重不足，這極大地制約了糧食種植面積的擴大和整個農業經濟的發展。1993年貴州省共有水、旱耕地436.22萬hm2，總人口為3 155.23萬人，人均耕地占有量為0.138 hm2；到2012年，全省共有耕地469.85萬hm2，人口3 474.65萬人，人均占有量降低到0.135 hm2，雖然20年間人均占有量僅減少0.003 hm2，卻反映了貴州省耕地面積持續減少趨勢的進一步惡化。耕地是不可再生或者說很難再生的稀缺資源，而糧食又是耕地密集型產品，在人類尚未開發出不使用耕地就可以進行大規模糧食生產的技術之前，必須加強耕地保護，確保一定的耕種面積。
3）模型顯示，成災面積（X7）是對貴州省糧食產量影響排名第2的因素，二者之間呈負相關關系。因受農業自然災害的影響，貴州省糧食產量多年來波動較大。貴州省常發性農業自然災害有冰雹、春旱、暴雨、倒春寒和作物病蟲害等，其中寒災和旱災是對該省糧食生產影響最大的兩種自然災害。1993年，貴州省農業自然災害成災面積為56.36萬hm2，約占當年全省糧食播種面積的15%，之后的7年里，貴州省糧食成災面積逐年減少，到2000年，成災面積僅為20.54萬hm2，減少量為35.82萬hm2，降幅達63.56%，是8年里的最小值[10]。1999年以后，貴州省又經歷了兩個自然災害多發期（分別為2000―2002年和2006―2008年）和兩個自然災害少發期（分別為2003―2005年和2009―2012年），在兩個自然災害多發期內和兩個自然災害少發期內，貴州省糧食作物年均成災面積分別為56.10萬hm2和21.34萬hm2，糧食產量年均增長7.6%和15.8%，可見自然災害成災面積對貴州省糧食生產的影響程度是很大的。
4）化肥施用量（X4）對貴州省糧食產量的影響在所有因素中排名第3。貴州省糧食播種面積從1993年的286.22萬hm2增加到2012年的305.43萬hm2，增幅僅為6.7%，而化肥施用量卻從36.40萬t增加到98.2萬t，增幅高達169.78%，可見這20年里化肥施用量對貴州省糧食產量的促進作用還是相當大的，這也驗證了學術界關于“20世紀最后十年和21世紀前十年中國西部地區糧食產量增量的很大一部分來自于化學肥料的大規模施用”的結論[11]。貴州省農業化肥施用量與糧食產量的關聯度較高，對糧食產量影響也比較大，化肥在農業生產中的廣泛應用，對糧食穩產和增產都起到了比較大的作用。然而另一方面，由于受邊際效益遞減規律的影響，化肥投入在貴州省糧食生產方面的促進作用也必將逐步下降，因此一味地靠增加化肥施用量來增加糧食產量的做法并不可行，關鍵是要提高化肥的使用效率。
5）農業機械總動力（X2）是對貴州省糧食產量影響較大的又一因素。貴州省地貌屬于中國西部高原山地，素有“天無三日晴，地無三里平”之說，境內地勢西高東低，喀斯特地貌比較明顯，造成貴州山地比較多，土地比較小，并且高低不平，以至于大型農業機械在此不能使用，這也制約著貴州農業現代化的發展[12]。自上世紀90年代以來，針對貴州省特殊的農業地理條件，逐步推出了小型輕便的農機具，這使得貴州省農業機械化水平得到了很大的提高。1993―2012年，貴州省農業機械總動力從12.28萬臺提升到56.69萬臺，其中30馬力以下的中小型機械增加25.6萬臺，占到全部增加量的57.64%。尤其是2008年以后，貴州省的農業機械總動力呈現出直線型增長趨勢，農業機械總動力的提升對促進貴州省糧食產量的增加起到了至關重要的作用。
2.2 產量預測
根據以上得到的模型Y=-7 136 218.23+ 5.25X1+0.76X2+4.37X4-5.08X7可以預測2013年和2014年貴州省的糧食產量，根據2013年貴州省農委的有關數據和《貴州省農業經濟數據統計》（2013）等相關資料，可知該年的模型解釋變量分別為：
X1=311.84 hm2，X2=59.85萬臺，X4=97.4萬t，X7=36.92萬hm2
把以上數據都帶入模型，得到Y=1 207.11萬t。查閱資料可知，2013年貴州省實際的糧食總產量為1 030.38萬t，二者誤差較小，可見該回歸模型還是相當精確的，它完全可以用來表征貴州省的糧食生產情況。
通過對貴州省2013年糧食產量數據的實例計算，驗證了該模型的準確性。下面用該模型預測2014年貴州省的糧食產量。由于糧食播種面積在短時間內不會出現大的變動，這里姑且認為糧食播種面積相較2013年沒有出現變化，即仍為X1=311.84 hm2；由于自2008年以來貴州省的農業機械總動力增長呈現線型趨勢，年均增幅為5.57%，本研究仍以這一增速來大體估算2014年貴州省的農業機械總動力情況，估算結果為X2=63.19萬臺；在估算2014年貴州省的農業化肥施用量時，本研究取1993―2012年這20年間化肥施用量的年均增速來作為2014年相比2013年的化肥施用量增幅，由此計算得X4=107.52萬t；由于2008年以后一直到2013年貴州省農業自然災害相比以往少發，2014年也沒有出現特別嚴重的自然災害，因此可以認為2014年仍處于這個自然災害少發的局部時間段內?；诖?，用2008―2013年5年間的年均受災面積作為2014年農業成災面積的估算值相對來說比較科學，這樣得到X7=33.85萬hm2。把以上各解釋變量都帶入模型，得到2014年貴州省糧食產量的預測值：
Y=-7 136 218.23+5.25×311.84+0.76×63.19+ 4.37×107.52-5.08×33.85=1 269.47（萬t）
3 政策建議
3.1 加強耕地保護，穩定糧食種植面積
2012年貴州省政府1號文件要求要保證全省糧食種植面積穩定在423.3萬hm2、糧食總產量穩定在1 150萬t左右，為此必須進一步挖掘耕地潛力。近5年來，貴州省糧食播種面積一直保持在441萬hm2至499萬hm2之間，平均為475.8萬hm2，總體糧食播種面積還算比較穩定[13]。糧食播種面積會受到諸如糧價、氣候環境、耕地數量與質量等多方面因素的影響，只有確保糧食價格穩定增加農民種糧收入，加強預測預警以減小氣候環境對播種的影響，實行嚴格的耕地保護政策減少非農建設對耕地的占用，提高耕地使用效率，才能維持可耕地紅線，糧食種植面積才會有所保障。
3.2 加快農業災害預警預報系統建設，減少災害對糧食生產的影響
要加快完善自然災害預警預報系統，最大限度地攻克突發性農業自然災害在預報方面的難關?？梢钥紤]將地理信息系統中的遙感遙測技術引入到自然災害監測中，提高預報精度。要加快貴州省防汛抗旱領導辦公室的職能建設，對災后農業減災工作開展專業指導、對口援助，最大限度地降低糧食產量損失。另一方面，還要深化貴州省綜合防治體系建設。農業自然災害是一個復雜的系統工程，只有有的放矢、全面規劃、綜合防治，才能有效減少自然災害對糧食產量的影響。
3.3 改革現有耕地制度，進一步挖掘糧食生產潛力
目前貴州省耕地的使用存在著以下幾個問題：①省政府和各下級地方政府在耕地保護上目標不一致。省政府更注重耕地的可持續利用和全省的糧食生產與安全，地方政府更注重短期經濟效益而不太關注對耕地的保護和永續利用。②貴州全省耕地規?；洜I水平很低，不利于提高糧食生產效率[14]。針對這兩個問題，必須果斷改革現有耕地制度，可考慮通過耕地有效保護和地方政府政績掛鉤來規范其非理性的供地行為；要提高土地規模經營程度，通過立法立規為其提供法律保障，以進一步挖掘糧食生產潛力，提高糧食產出效益。
3.4 加快農業科技創新，提高糧食單產
在可用耕地面積有限、糧食播種面積也不可能有大幅增加的情況下，貴州省糧食總產量的增加必須依靠提高單位面積產量。在2006―2012年6年間，貴州省糧食單產平均值為268 kg，而同期全國糧食單產平均值為312 kg，是貴州省的1.16倍，由此可以看出，貴州省糧食單位面積產量依舊很低，農業生產效率不高。要想提高糧食單產，就必須加快農業科技創新，提高糧食生產中的科技含量，具體可以考慮選育適合貴州省的優良糧食作物生長品種，提高生物技術應用能力，擴大應用范圍，研制綠色新型肥料，改善施肥結構，提高肥料使用效率等。
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1、藏糧于地，藏糧于技戰略就是要守住管好天下糧倉，科學合理利用耕地資源。
2、“十三五”規劃建議提出：“堅持最嚴格的耕地保護制度，堅守耕地紅線，實施藏糧于地、藏糧于技戰略，提高糧食產能，確保谷物基本自給、口糧絕對安全。”
3、“藏糧于地、藏糧于技”，是中央對確保糧食產能的新思路，是國家“十三五”規劃的新途徑。這意味著我們將不再一味追求糧食產量的連續遞增，而是通過增加糧食產能，保護生態環境，促進糧食生產能力建設與可持續增長。
（來源：文章屋網 ）
河南省是全國的農業大省，是糧食生產的主要核心區.據國家統計局統計數據顯示，截至2015年，河南省糧食產量實現“十二連增”，其中，夏糧突破350億kg，居全國第一，為國家的糧食安全做出了重大貢獻.在糧食補貼政策的支持下，糧農的種糧積極性得到極大的提高［1］.然而，糧食連年增產最終形成產量、庫存、進口“三多并存”的局面，糧食總量的增加與實際的需求并不匹配［2］，供需結構矛盾凸顯，說明當前的糧食增產方式不盡合理，這也是國家提出的農業供給側結構性改革亟待解決的問題.通過對糧食增產諸多影響因素的定性分析發現，各類要素最終直接作用于播種面積和糧食單產［3］.往往人們會將糧食單產的提升簡單歸功于技術進步，而在實際的糧食生產系統中，生產者易受農作物價格和市場需求導向的影響，采取高產作物對低產作物的種植替代，即結構調整，其結果也會使得糧食加權單產提升.為進一步明確各因素對糧食增產的作用，本文參考相關理論研究成果，基于種植結構調整的視角，測算糧食供給側各因素對河南省及各區域糧食增產的貢獻率，找出推動河南省糧食連年增產的主要貢獻因素.分析結構調整因素對糧食供需平衡的影響，根據測算結果，對河南省未來糧食生產發展提出建議和措施，以期能進一步完善糧食生產格局，為今后河南省糧食增產的路徑選擇提供決策參考.
1基于種植結構調整的各因素對糧食增產貢獻率的測度
對于糧食增產影響因素貢獻率的研究，從研究方法上，主要有統計學分析、灰關聯分析和生產函數法三類.陶江采用主成分分析法分析新疆地區糧食增產因素的貢獻率，得出不同階段各要素對糧食增產的作用各異［4］；韓大鵬采用灰關聯法對遼寧省糧食生產影響因素進行研究，并將各因素作用強度由大到小進行排序［5］；李靖等采用固定面板效應模型分析全國的糧食增產狀況，得出糧食播種面積的增加對促進區域糧食增產的貢獻率最大［6］；其他多是采用生產函數法進行測算［7-15］.通過對已有文獻的梳理分析發現，影響糧食生產的各種因素最終將直接作用于糧食單產和播種面積的變化［16-18］.種植面積的增加是糧食增產的有力保證，而糧食單產水平（各類作物的綜合加權單產）的提高不僅取決于技術進步，高產作物對低產作物的有效種植替代（即種植結構調整）也是從總體上提高糧食單產水平，從而促進糧食增產的方式.以下將基于種植結構調整的視角，分析糧食增產各因素的貢獻.1.1河南省糧食增產因素貢獻率測算結果分析實際的糧食生產系統中，糧食產量的變化往往反映的是農業生產系統中糧食種植結構已經發生調整之后的結果.歷年的糧食作物內部種植結構均處于不斷變化之中，為準確測算結構調整因素對糧食增產的貢獻，必須假設糧食種植結構無調整作為前提，具體測算方法參考朱晶（2013，2015）［19-20］的做法，測算播種面積、單產以及結構調整對河南省糧食增產的貢獻率，所有分析指標均由《河南省統計年鑒》［21］原始數據測算得到。由表1可知，2004—2014年間，河南省糧食總量增長率35.5%，播種面積、糧食單產以及結構調整對糧食增產的貢獻率分別為38.93%、53.68%和7.39%.分析各因素對糧食增產貢獻率的變化可知，播種面積的貢獻率皆為正值，且多數年份的貢獻率均超過全省平均水平.作物單產對糧食總量增產的貢獻率最大，但其年際間的波動性較大，由于受天氣等自然條件的影響，2009和2014年的作物單產水平分別下降0.43%和0.23%，因而對糧食總量增產的貢獻率分別為-114.80%和-40.16%，故這兩年糧食增產主要得益于播種面積（198.25%）和結構調整（123.63%）的正向貢獻.造成糧食單產下降的作物不同年份間存在差異，2009年是由于玉米和薯類各自單位面積產量的下降，2014年則是源于玉米、大豆、薯類三種作物單產的下降.結構調整對糧食增產的貢獻率最小（7.39%），且年際間的波動性更大，其中有四年結構調整貢獻率超過全省平均水平，不可否認，作物之間的種植替代，也是增加糧食產量的途徑.1.2河南省分區域糧食增產因素貢獻率的測算分析河南省糧食作物內部種植結構的調整，不同地區所反映出來的高產作物對低產作物的種植替代，在替代方式和替代程度上存在較為明顯的差異.因此，將河南劃分為豫南、豫中、豫北三個區域，首先分析各區域各類糧食作物的種植面積變化（表2），然后再分別測算各區域糧食生產結構調整的貢獻率，確定各區域的主要貢獻因素（見表3）.從全省平均水平來看（表2），2004—2014年間，河南省各糧食作物播種面積所占比重呈現的變化趨勢為：相對高產的玉米和稻谷對相對低產的大豆和紅薯作物的替代，小麥播種面積占比略有下降.具體而言，豫南地區表現為高產的玉米、小麥和稻谷對大豆和紅薯作物的種植替代，三類作物的種植比例在2004—2014年間分別提高了6.39%、1.35%和0.35%，玉米和小麥的種植面積增幅高于全省平均水平，豫南是河南省稻谷的主產地區，稻谷的種植面積相對穩定，大豆、紅薯的種植比例分別減少2.42%和2.55%，紅薯種植比例減幅高于全省平均.豫北、豫中地區結構調整表現為高產玉米對大豆和紅薯作物的替代，雖然大豆的種植比例在減少，但減幅低于全省平均，中部地區紅薯的種植比例減幅為2.43%，高于全省平均.稻谷所占比重穩中有小幅下降，而小麥種植比例分別下降2.64%和2.61%，減幅高于全省平均水平，這也會在一定程度上抵消糧食的增產效果.從分區域的全省平均水平來看（表3），各區域糧食增產主要依靠播種面積的增加和作物單產的提高，結構調整對糧食增產的貢獻率較低，豫南、豫北地區的結構調整貢獻率分別僅為8.31%和8.08%；豫中地區對糧食增產的最大貢獻因素為播種面積，貢獻率達33.45%，其次是作物單產（26.79%），分別帶動糧食增長16.93%和13.56%.結構調整貢獻率達18.38%，為三區域結構調整貢獻率之首，促進糧食產量增長20.13%，該區域高產玉米對其他低產作物的替代作用最強.綜合全省情況來看，糧食總量增長貢獻因素最大的是作物單產水平（53.68%），其次是播種面積（38.93%），最后是結構調整（7.39%）.糧食總量的增加主要還是依托穩定的播種面積和單產水平的提升來保證.單純以糧食增產為導向的結構調整，雖然對糧食增產有促進作用，但其貢獻率總體來看還相對較低，2004—2014年這一階段的全省糧食增量為1512.30萬t，而結構調整所帶來的糧食增加量僅為182.75萬t.
2結構調整對糧食供需結構平衡的影響
作物播種面積所占比例的變化即是對種植結構調整的直觀反映［23］.從播種面積的變化值可知（如表4），河南省糧食種植結構的調整主要表現為高產的玉米和稻谷對相對低產的大豆和紅薯作物的種植替代.總體來看，河南省糧食作物的播種面積呈現13.82%的增幅，其中，玉米播種面積的增幅最大，達到35.70%，故其對糧食增產的貢獻率最大；其次是稻谷，播種面積增長率達到27.75%.與產量變化趨勢相一致，大豆和薯類的播種面積與基期相比呈現大幅度的下降趨勢，其中大豆的播種面積減少34.99%，薯類播種面積減少20.55%.由于大豆等作物的生產成本較高，尤其是人工成本占據生產成本的比例很大，而國外市場的糧價相對較低，價格倒掛現象使得農民不得不減少對低產低收益的大豆作物的種植，而一味地增加高產高收益的玉米等作物的種植，從而形成了連增的糧食總量與實際作物品種需求短缺的局面，作物品種進口量的變化更能說明這一問題（如表5）.根據相關數據測算，河南省糧食產量除了滿足居民基本需求之外，平均每年多出余糧1483.07萬t.近些年來，由于玉米價格上漲，玉米種植面積急劇增加，庫存量嚴重過剩，但從進口量（表5）來看，平均每年還要進口糧食112.28萬t，分析2008—2014年間河南省的糧食進口結構，大米和玉米存在正常的少量進口，滿足特定用途所需；小麥和面粉的進口量為0.76萬t，說明對特定作物品種的生產有所欠缺，河南省的食品加工業較為發達，相關資料顯示，市場上對小麥制成的強筋和弱筋面粉需求量較大，而糧食生產系統產出的更多是中筋面粉，這也是今后糧食供給側結構調整的方向；進口量最大的是大豆，2008—2014年均進口量達111.13萬t，平均進口量占據全省糧食進口數量的98.98%，然而全省年均大豆產量僅有79.25萬t，綜合表4和表5發現，低產大豆作物的種植面積不斷減少，產量必然急劇下降，而每年的進口量則持續增加，產需缺口也將會越拉越大，這是單純以糧食增產為導向的結構調整所造成的必然結果，對糧食市場的供需平衡會造成更大的沖擊.
