我国粮食作物播种面积的影响因素
Analysis on the Influencing Factors of Grain Sown Area in China
DOI: 10.12677/ASS.2017.67139, PDF, HTML, XML,  被引量 下载: 1,579  浏览: 4,704 
作者: 吴添添:云南财经大学,统计与数学学院,云南 昆明
关键词: 粮食作物播种面积Matlab多元回归分析逐步回归法Grain Sown Area Matlab Multiple Regression Analysis Stepwise Regression Method
摘要: 随着国家经济的迅速发展,粮食生产作为其重要基础,不仅关系到国家的生存,而且关系到国民经济的发展,粮食作物播种面积是保证国家粮食生产的重要途径,研究粮食作物播种面积具有重要意义。不少学者认为粮食净进口量、城乡收入比、农业机械总动力、第一产业就业人口、化肥施用量这五个因素是影响粮食作物播种面积的主要因素,为综合度量粮食作物播种面积的影响程度,本文增加了受灾面积、有效灌溉面积、农业总产值、粮食产量变量来进一步分析。由于这些变量影响粮食种植面积有不确定和动态性,为更好的研究它们之间的关系,本文采用多元线性回归法、逐步回归法得出农业机械总动力、受灾面积、粮食净进口量、粮食产量对粮食作物播种面积有促进作用,城乡收入比、农业总产值对粮食作物播种面积有抑制作用,并据此对今后粮食播种面积的发展提出了建议。
Abstract: With the rapid development of the national economy, grain production which is as an important basis is not only related to the survival of the country, but also the development of the national economy. The grain sown area is an important approach to ensure the national grain production; therefore, it is of great significance to study the grain sown area. Many scholars believe that the net imports of grain, ratio of urban-rural income, amount of agricultural machinery, employment population in the primary industry, and chemical fertilizer inputs are the main factors affecting the grain sown area. In order to comprehensively measure the impact of various factors on the grain sown area, the affected area, effective irrigated area, output value of agriculture and the grain yield variable are increased for further analysis in this paper. However, these variables are uncertain and dynamic in terms of affecting the grain sown area, and for better study of the relationship between them, multi factor line regression method and the stepwise regression method are adopted, and the results show that the amount of agricultural machinery, affected area, net imports of grain and grain yield play a role in helping grain sown area, while ratio of urban-rural income and output value of agriculture have a negative effect on the grain sown area. Finally, according to the analysis, we give some suggestions for the further development of grain sown area.
文章引用:吴添添. 我国粮食作物播种面积的影响因素[J]. 社会科学前沿, 2017, 6(7): 970-978. https://doi.org/10.12677/ASS.2017.67139

参考文献

[1] 马艳玲. 提高粮食综合生产能力的对策思考[J]. 现代农村科技, 2015(19): 4-5.
[2] 何春花, 胡丽平, 李炳军. 河南省粮食生产影响因素的灰色关联动态分析[J]. 农业系统科学与综合研究, 2011, 27(3): 311-315.
[3] 史铁丑. 河北省速生林与粮食生产研究[J]. 广东农业科学, 2013, 40(6): 220-223.
[4] 王春娟. 凤翔县粮食产量波动的关联分析[J]. 陕西农业科学, 2000(7): 24-27.
[5] 陈婧. 基于BP网络的黑龙江省粮食播种面积动态仿真研究[J]. 黑龙江水利科技, 2012, 40(3): 31-33.
[6] 丁立超. 基于指数平滑法的粮食作物播种面积预测研究[J]. 林区教学, 2009(12): 140-141.
[7] 马馨悦. 我国粮食种植面积影响因素分析[J]. 宜宾学院学报, 2017(6): 120-124.
[8] 周玲, 韩朝怡. 基于机器学习建模方法的我国粮食种植面积影响因素研究[J]. 时代金融, 2017(11): 324-334.
[9] 赵红燕, 唐乃雄, 林思寒. 最低收购价对粮食种植面积影响的修正模型研究[J]. 粮食问题研究, 2017(1): 30-35.
[10] 陈巧燕, 范胜龙. 福建省粮食播种面积变化及其驱动因子研究[J]. 三明学院学报, 2016(6): 83-89.
[11] 朱园, 童纪新. 农作物播种面积与农业经济增长——基于江苏省的协整分析[J]. 江西农业学报, 2015, 27(11): 139-142.
[12] 中华人民共和国国家统计局. 中国统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社, 2016. http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2016/indexch.htm
[13] 张宇山, 多元线性回归分析的实力研究[J]. 科技信息, 2009(9): 54-56.
[14] 包翠莲, 开小明. MATLAB语言在多元线性回归中的应用[J]. 安徽教育学院学报, 2005, 23(3): 55-56.
[15] 刘云香, 刘刚. Matlab中多元逐步回归分析在肝阳化风症状敏感性研究的应用[J]. 电脑知识与技术, 2010, 6(34): 9876-9878.