摘要：作為中國(guó)西南地區(qū)重要的農(nóng)業(yè)省份之一，貴州省糧食生產(chǎn)產(chǎn)值在其國(guó)民經(jīng)濟(jì)組成中占有重要地位。根據(jù)貴州省1993—2012年糧食生產(chǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用最小二乘回歸方法建立了貴州省糧食生產(chǎn)影響因素初始回歸模型，之后運(yùn)用逐步回歸法對(duì)上述回歸方程進(jìn)行精確性調(diào)整、相關(guān)性檢驗(yàn)和異方差性檢驗(yàn)，得到最佳擬合回歸方程。通過(guò)對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)糧食播種面積和化肥施用量是影響貴州省糧食生產(chǎn)的關(guān)鍵因素，并認(rèn)為在糧食播種面積受限、化肥施用量達(dá)到使糧食邊際產(chǎn)量開(kāi)始遞減的極限背景下，資本投入和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步是提高貴州省糧食產(chǎn)量的新途徑。因此，貴州省應(yīng)該通過(guò)有效保護(hù)耕地、穩(wěn)定糧食作物種植面積、改善施肥結(jié)構(gòu)、加大農(nóng)業(yè)資本投入和技術(shù)投入等措施來(lái)保證本省糧食的穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)。

關(guān)鍵詞：貴州??；糧食生產(chǎn)；影響因素；回歸模型

中圖分類號(hào)：F326.11；F327 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2016）08-2146-06

DOI：10.14088/j.cnki.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(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國(guó)家安定富強(qiáng)的重要基礎(chǔ)和重要保障，糧食問(wèn)題關(guān)系著國(guó)計(jì)民生，是中國(guó)政府一直以來(lái)高度重視的重大問(wèn)題之一[1]。特別是近些年來(lái)，隨著世界氣候變化、人口增長(zhǎng)及環(huán)境問(wèn)題的日益凸顯，糧食生產(chǎn)與安全問(wèn)題更加受到人們的關(guān)注。在這種情況下，科學(xué)分析糧食綜合生產(chǎn)能力，探究糧食生產(chǎn)投入要素對(duì)糧食產(chǎn)出的影響，尋找制約糧食生產(chǎn)的瓶頸因素，對(duì)于穩(wěn)定糧食生產(chǎn)、確保糧食安全意義重大。

國(guó)內(nèi)圍繞糧食產(chǎn)量影響因素問(wèn)題，趙慧江[2]在1990—2005年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用普通回歸分析方法通過(guò)建立以5種可量化的影響因素為自變量，以糧食產(chǎn)量為因變量的多元線性回歸模型，對(duì)中國(guó)糧食產(chǎn)量的主要影響因子進(jìn)行了分析，并以此為依據(jù)提出了關(guān)于中國(guó)穩(wěn)定發(fā)展糧食生產(chǎn)的參考意見(jiàn)。肖海峰[3]通過(guò)建立糧食總產(chǎn)量和影響因素的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，對(duì)中國(guó)1978—2002年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分段分析，從而研究中國(guó)糧食綜合生產(chǎn)能力。高倩倩等[4]運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)采用Eviews 6.0統(tǒng)計(jì)軟件建立了糧食產(chǎn)量評(píng)估模型，對(duì)建國(guó)以來(lái)山東省糧食增產(chǎn)的主要因素進(jìn)行了分析，得出了提高糧食單產(chǎn)是糧食增產(chǎn)的最有效途徑的結(jié)論。廖婧琳等[5]則更加關(guān)注自然災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響，分析了水旱、冰雹、病蟲害和低溫冷凍等農(nóng)業(yè)災(zāi)害對(duì)貴州省糧食產(chǎn)量的影響機(jī)理，并提出了相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施。本研究在參考前人研究成果的基礎(chǔ)上，以貴州省1993—2012年糧食生產(chǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)為依托，構(gòu)建了一個(gè)統(tǒng)計(jì)特征合理的分析模型，來(lái)對(duì)影響貴州省糧食產(chǎn)量的因素進(jìn)行分析，以期為貴州省制定合理的農(nóng)業(yè)政策提供科學(xué)的理論依據(jù)。

1 貴州省糧食生產(chǎn)函數(shù)的構(gòu)建

1.1 糧食生產(chǎn)影響因素指標(biāo)體系

現(xiàn)實(shí)中影響糧食產(chǎn)量的因素有很多，對(duì)這些因素進(jìn)行量化是分析研究的基礎(chǔ)，同時(shí)也是一個(gè)比較復(fù)雜和困難的工作。本研究從數(shù)據(jù)可獲取性、指標(biāo)量化的可行性等指標(biāo)選取原則出發(fā)，參考前人研究成果，并結(jié)合貴州省農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的實(shí)際狀況，選取糧食總產(chǎn)量（Y）作為要預(yù)測(cè)的目標(biāo)數(shù)據(jù)，選取糧食播種面積（X1）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（X2）、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員（X3）、化肥施用量（X4）、家庭農(nóng)業(yè)支出（X5）、政府財(cái)政支農(nóng)支出（X6）和成災(zāi)面積（X7）7個(gè)對(duì)貴州省糧食產(chǎn)量有較大影響的因子來(lái)構(gòu)建農(nóng)業(yè)系統(tǒng)糧食生產(chǎn)的指標(biāo)體系。所需數(shù)據(jù)均來(lái)源于1993—2012年的《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒》和《貴州年鑒》，模型采用線性生產(chǎn)函數(shù)：

Y=θ0+θ1X1+θ2X2+θ3X3+θ4X4+θ5X5+θ6X6+θ7X7+？著

式中，θi（i=1，2，…7）為各指標(biāo)系數(shù)，？著為隨機(jī)誤差項(xiàng)，表示受這些指標(biāo)影響以外的其他隨機(jī)擾動(dòng)。

1.2 基于OLS的模型估計(jì)

運(yùn)用OLS法對(duì)貴州省糧食產(chǎn)量影響因素回歸方程進(jìn)行估計(jì)，假設(shè)取顯著性水平為α=0.05，那么估計(jì)結(jié)果為：

Y=-9 253 308.42+5.37X1-0.79X2-0.65X3+4.13X4+0.88X5+0.92X6-4.74X7

t統(tǒng)計(jì)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，F(xiàn)0.05（6.20）=2.60，F(xiàn)檢驗(yàn)值35.16>F0.05（6.20），因此可以認(rèn)為貴州省糧食產(chǎn)量與其影響因素之間存在著顯著的線性關(guān)系。但是，X4和X6未通過(guò)t檢驗(yàn)，X2的系數(shù)符號(hào)表示的經(jīng)濟(jì)意義也不合理，這說(shuō)明這種線性關(guān)系很有可能不是單重的，而是比較復(fù)雜且難以處理的多重線性關(guān)系。為了驗(yàn)證以上推斷，下面對(duì)各指標(biāo)之間相關(guān)關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)（表1）。

由表1可以看出，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（X2）和農(nóng)業(yè)從業(yè)人員（X3）之間存在著高度的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)接近0.96，證明了以上的推斷。為了排除指標(biāo)間多重共線性給解決問(wèn)題帶來(lái)的干擾和困難，有必要設(shè)法對(duì)上述回歸方程進(jìn)行調(diào)整。

1.3 用逐步回歸法對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整

用糧食總產(chǎn)量（Y）分別對(duì)指標(biāo)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(chǎn)受糧食播種面積影響最大，與實(shí)際調(diào)研結(jié)果相符，故選Y=F（X1）的表達(dá)式作為以下研究的基本回歸模型。之后把其他指標(biāo)依次引入到基本回歸模型中，通過(guò)逐步回歸，進(jìn)一步尋找一個(gè)單線性且各指標(biāo)系數(shù)經(jīng)濟(jì)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(duì)X1、X2做回歸分析，得Y=F（X1，X2）；

②再把X3引入模型，用Y對(duì)X1、X2、X3做回歸分析，得Y=F（X1，X2，X3）；

③去掉X3，引入X4，用Y對(duì)X1、X2、X4做回歸分析，得Y=F（X1，X2，X4）；

④引入X5，然后再用Y對(duì)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(duì)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(duì)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(yōu)度有所提高，X2的參數(shù)符號(hào)經(jīng)濟(jì)意義合理，且變量均通過(guò)了t檢驗(yàn)；引入X3后，R2值從0.898 7提升到0.925 5，說(shuō)明擬合優(yōu)度得到進(jìn)一步提高，但X3的參數(shù)符號(hào)經(jīng)濟(jì)意義不合理，且未能通過(guò)t檢驗(yàn)；去掉X3引入X4后，擬合優(yōu)度再次提高，且X4參數(shù)符號(hào)經(jīng)濟(jì)意義合理，各變量也都通過(guò)了t檢驗(yàn)；之后依次引入X5、X6、X7，擬合優(yōu)度繼續(xù)提升，從0.954 0提高到0.988 2，這3個(gè)指標(biāo)的參數(shù)符號(hào)的經(jīng)濟(jì)意義也都合理，但X5、X6未通過(guò)t檢驗(yàn)，而X7順利通過(guò)了t檢驗(yàn)。據(jù)此得到的較為合理的回歸模型應(yīng)該為：

Y=-5 247 300.15+5.44X1+0.82X2+4.12X4-5.16X7

1.4 序列相關(guān)性檢驗(yàn)和異方差性檢驗(yàn)

對(duì)回歸方程Y=-5 247 300.15+5.44X1+0.82X2+4.12X4-5.16X7 進(jìn)行序列相關(guān)性檢驗(yàn)：

t統(tǒng)計(jì)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(yàn)表明，n=20，k=5時(shí)，在5%的顯著性水平下，有dk=1.52，因?yàn)镈.W=1.79>dk，證明該回歸模型各變量間不存在一階自相關(guān)性。

之后采用懷特檢驗(yàn)法[7]（White test）對(duì)該模型進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)，模型估計(jì)結(jié)果見(jiàn)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(lái)的問(wèn)題，運(yùn)用WLS對(duì)以上回歸模型參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整：

Y=-7 136 218.23+5.25X1+0.76X2+4.37X4-5.08X7

t統(tǒng)計(jì)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(yàn)表明，n=20，k=5時(shí)，在5%的顯著性水平下，有dk=1.52，因?yàn)镈.W=1.46

Y= -7 136 218.23+5.25X1+0.76X2+4.37X4-5.08X7

圖1是根據(jù)擬合方程計(jì)算的貴州省1993—2012年糧食產(chǎn)量擬合值與實(shí)際值二者對(duì)照?qǐng)D。

2 結(jié)果分析與預(yù)測(cè)

2.1 結(jié)果分析

結(jié)果表明，在上述選取的7個(gè)指標(biāo)中，糧食播種面積X1、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力X2、化肥施用量X4和成災(zāi)面積X7等是影響貴州省糧食生產(chǎn)最關(guān)鍵的因素。其中，糧食種植面積X1的回歸參數(shù)為5.25，表示在影響糧食產(chǎn)量的其他條件不變的情況下，糧食播種面積每增加1萬(wàn)hm2，糧食總產(chǎn)量就會(huì)增加5.25萬(wàn)t；農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力X2的回歸參數(shù)為0.76，表示農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力每提升1%，就會(huì)引起糧食總產(chǎn)量增加0.76倍；化肥施用量X4的回歸參數(shù)為4.37，表示化肥施用量每增加1萬(wàn)t，就會(huì)使糧食總產(chǎn)量增加4.37萬(wàn)t；而成災(zāi)面積X7的回歸參數(shù)為-5.08，說(shuō)明成災(zāi)面積與糧食產(chǎn)量之間存在著負(fù)相關(guān)關(guān)系，成災(zāi)面積每減少1萬(wàn)hm2，就會(huì)促使糧食產(chǎn)量增加5.08萬(wàn)t。由圖1貴州省糧食總產(chǎn)實(shí)際值與模型擬合值的對(duì)比曲線圖可以看出擬合值與實(shí)際值具有高度的擬合優(yōu)度，最大擬合誤差僅5.5%。

1）在該回歸模型中，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員（X3）即農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力被排除在了模型之外，之所以會(huì)這樣，是因?yàn)槟壳百F州省農(nóng)村中存在著大量的未轉(zhuǎn)移或者待轉(zhuǎn)移的剩余勞動(dòng)力，導(dǎo)致勞動(dòng)的邊際生產(chǎn)率很低，甚至為零[8]。另一方面，由于勞動(dòng)與土地、資本等其他生產(chǎn)要素之間存在著替代效應(yīng)，因此在目前貴州省糧食耕種面積有限、農(nóng)業(yè)資金匱乏的條件下，農(nóng)民必會(huì)繼續(xù)投入勞動(dòng)，直至勞動(dòng)的邊際收益為零。此外，根據(jù)Leontief生產(chǎn)函數(shù)Q=Min（L/M，K/N），糧食產(chǎn)量Q取決于L/M和K/N兩個(gè)比值中較小的那一個(gè)，即使其中的一個(gè)比例數(shù)值較大，也不會(huì)提高產(chǎn)量，其中，L和K分別表示糧食生產(chǎn)中勞動(dòng)和資本的投入量，M和N分別表示固定的勞動(dòng)和資本的生產(chǎn)技術(shù)系數(shù)，它們分別表示生產(chǎn)一單位產(chǎn)品所需要的固定的勞動(dòng)投入量和資本投入量。因此，在當(dāng)前貴州省農(nóng)村中存在著大量剩余勞動(dòng)力的情況下，糧食產(chǎn)量就應(yīng)該由資本投入量K決定，而K又可以進(jìn)一步分解為農(nóng)業(yè)機(jī)械、化肥等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素，這也解釋了模型中不包含家庭農(nóng)業(yè)支出（X5）和政府財(cái)政支農(nóng)支出（X6）的原因。

2）由貴州省糧食產(chǎn)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(chǎn)量最大的一個(gè)影響因素，糧食播種面積每增加1萬(wàn)hm2，會(huì)帶來(lái)的糧食增量高達(dá)5.25萬(wàn)t，就可以多養(yǎng)活人口3.40萬(wàn)人[9]，可見(jiàn)保證糧食播種面積對(duì)國(guó)計(jì)民生的重要性。貴州省是全國(guó)人均耕地占有最少的省份之一，其可用于農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)的土地資源不多，耕地面積少、質(zhì)量差，開(kāi)發(fā)利用比例大，后備耕地嚴(yán)重不足，這極大地制約了糧食種植面積的擴(kuò)大和整個(gè)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。1993年貴州省共有水、旱耕地436.22萬(wàn)hm2，總?cè)丝跒? 155.23萬(wàn)人，人均耕地占有量為0.138 hm2；到2012年，全省共有耕地469.85萬(wàn)hm2，人口3 474.65萬(wàn)人，人均占有量降低到0.135 hm2，雖然20年間人均占有量?jī)H減少0.003 hm2，卻反映了貴州省耕地面積持續(xù)減少趨勢(shì)的進(jìn)一步惡化。耕地是不可再生或者說(shuō)很難再生的稀缺資源，而糧食又是耕地密集型產(chǎn)品，在人類尚未開(kāi)發(fā)出不使用耕地就可以進(jìn)行大規(guī)模糧食生產(chǎn)的技術(shù)之前，必須加強(qiáng)耕地保護(hù)，確保一定的耕種面積。

3）模型顯示，成災(zāi)面積（X7）是對(duì)貴州省糧食產(chǎn)量影響排名第2的因素，二者之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。因受農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害的影響，貴州省糧食產(chǎn)量多年來(lái)波動(dòng)較大。貴州省常發(fā)性農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害有冰雹、春旱、暴雨、倒春寒和作物病蟲害等，其中寒災(zāi)和旱災(zāi)是對(duì)該省糧食生產(chǎn)影響最大的兩種自然災(zāi)害。1993年，貴州省農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害成災(zāi)面積為56.36萬(wàn)hm2，約占當(dāng)年全省糧食播種面積的15%，之后的7年里，貴州省糧食成災(zāi)面積逐年減少，到2000年，成災(zāi)面積僅為20.54萬(wàn)hm2，減少量為35.82萬(wàn)hm2，降幅達(dá)63.56%，是8年里的最小值[10]。1999年以后，貴州省又經(jīng)歷了兩個(gè)自然災(zāi)害多發(fā)期（分別為2000—2002年和2006—2008年）和兩個(gè)自然災(zāi)害少發(fā)期（分別為2003—2005年和2009—2012年），在兩個(gè)自然災(zāi)害多發(fā)期內(nèi)和兩個(gè)自然災(zāi)害少發(fā)期內(nèi)，貴州省糧食作物年均成災(zāi)面積分別為56.10萬(wàn)hm2和21.34萬(wàn)hm2，糧食產(chǎn)量年均增長(zhǎng)7.6%和15.8%，可見(jiàn)自然災(zāi)害成災(zāi)面積對(duì)貴州省糧食生產(chǎn)的影響程度是很大的。

4）化肥施用量（X4）對(duì)貴州省糧食產(chǎn)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(wàn)hm2增加到2012年的305.43萬(wàn)hm2，增幅僅為6.7%，而化肥施用量卻從36.40萬(wàn)t增加到98.2萬(wàn)t，增幅高達(dá)169.78%，可見(jiàn)這20年里化肥施用量對(duì)貴州省糧食產(chǎn)量的促進(jìn)作用還是相當(dāng)大的，這也驗(yàn)證了學(xué)術(shù)界關(guān)于“20世紀(jì)最后十年和21世紀(jì)前十年中國(guó)西部地區(qū)糧食產(chǎn)量增量的很大一部分來(lái)自于化學(xué)肥料的大規(guī)模施用”的結(jié)論[11]。貴州省農(nóng)業(yè)化肥施用量與糧食產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度較高，對(duì)糧食產(chǎn)量影響也比較大，化肥在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的廣泛應(yīng)用，對(duì)糧食穩(wěn)產(chǎn)和增產(chǎn)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(guī)律的影響，化肥投入在貴州省糧食生產(chǎn)方面的促進(jìn)作用也必將逐步下降，因此一味地靠增加化肥施用量來(lái)增加糧食產(chǎn)量的做法并不可行，關(guān)鍵是要提高化肥的使用效率。

5）農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（X2）是對(duì)貴州省糧食產(chǎn)量影響較大的又一因素。貴州省地貌屬于中國(guó)西部高原山地，素有“天無(wú)三日晴，地?zé)o三里平”之說(shuō)，境內(nèi)地勢(shì)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(nóng)業(yè)機(jī)械在此不能使用，這也制約著貴州農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展[12]。自上世紀(jì)90年代以來(lái)，針對(duì)貴州省特殊的農(nóng)業(yè)地理?xiàng)l件，逐步推出了小型輕便的農(nóng)機(jī)具，這使得貴州省農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平得到了很大的提高。1993—2012年，貴州省農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力從12.28萬(wàn)臺(tái)提升到56.69萬(wàn)臺(tái)，其中30馬力以下的中小型機(jī)械增加25.6萬(wàn)臺(tái)，占到全部增加量的57.64%。尤其是2008年以后，貴州省的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力呈現(xiàn)出直線型增長(zhǎng)趨勢(shì)，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的提升對(duì)促進(jìn)貴州省糧食產(chǎn)量的增加起到了至關(guān)重要的作用。

2.2 產(chǎn)量預(yù)測(cè)

根據(jù)以上得到的模型Y=-7 136 218.23+ 5.25X1+0.76X2+4.37X4-5.08X7可以預(yù)測(cè)2013年和2014年貴州省的糧食產(chǎn)量，根據(jù)2013年貴州省農(nóng)委發(fā)布的有關(guān)數(shù)據(jù)和《貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)》（2013）等相關(guān)資料，可知該年的模型解釋變量分別為：

X1=311.84 hm2，X2=59.85萬(wàn)臺(tái)，X4=97.4萬(wàn)t，X7=36.92萬(wàn)hm2

把以上數(shù)據(jù)都帶入模型，得到Y(jié)=1 207.11萬(wàn)t。查閱資料可知，2013年貴州省實(shí)際的糧食總產(chǎn)量為1 030.38萬(wàn)t，二者誤差較小，可見(jiàn)該回歸模型還是相當(dāng)精確的，它完全可以用來(lái)表征貴州省的糧食生產(chǎn)情況。

通過(guò)對(duì)貴州省2013年糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)的實(shí)例計(jì)算，驗(yàn)證了該模型的準(zhǔn)確性。下面用該模型預(yù)測(cè)2014年貴州省的糧食產(chǎn)量。由于糧食播種面積在短時(shí)間內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)大的變動(dòng)，這里姑且認(rèn)為糧食播種面積相較2013年沒(méi)有出現(xiàn)變化，即仍為X1=311.84 hm2；由于自2008年以來(lái)貴州省的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力增長(zhǎng)呈現(xiàn)線型趨勢(shì)，年均增幅為5.57%，本研究仍以這一增速來(lái)大體估算2014年貴州省的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力情況，估算結(jié)果為X2=63.19萬(wàn)臺(tái)；在估算2014年貴州省的農(nóng)業(yè)化肥施用量時(shí)，本研究取1993—2012年這20年間化肥施用量的年均增速來(lái)作為2014年相比2013年的化肥施用量增幅，由此計(jì)算得X4=107.52萬(wàn)t；由于2008年以后一直到2013年貴州省農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害相比以往少發(fā)，2014年也沒(méi)有出現(xiàn)特別嚴(yán)重的自然災(zāi)害，因此可以認(rèn)為2014年仍處于這個(gè)自然災(zāi)害少發(fā)的局部時(shí)間段內(nèi)?；诖耍?008—2013年5年間的年均受災(zāi)面積作為2014年農(nóng)業(yè)成災(zāi)面積的估算值相對(duì)來(lái)說(shuō)比較科學(xué)，這樣得到X7=33.85萬(wàn)hm2。把以上各解釋變量都帶入模型，得到2014年貴州省糧食產(chǎn)量的預(yù)測(cè)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(wàn)t）

3 政策建議

3.1 加強(qiáng)耕地保護(hù)，穩(wěn)定糧食種植面積

2012年貴州省政府1號(hào)文件要求要保證全省糧食種植面積穩(wěn)定在423.3萬(wàn)hm2、糧食總產(chǎn)量穩(wěn)定在1 150萬(wàn)t左右，為此必須進(jìn)一步挖掘耕地潛力。近5年來(lái)，貴州省糧食播種面積一直保持在441萬(wàn)hm2至499萬(wàn)hm2之間，平均為475.8萬(wàn)hm2，總體糧食播種面積還算比較穩(wěn)定[13]。糧食播種面積會(huì)受到諸如糧價(jià)、氣候環(huán)境、耕地?cái)?shù)量與質(zhì)量等多方面因素的影響，只有確保糧食價(jià)格穩(wěn)定增加農(nóng)民種糧收入，加強(qiáng)預(yù)測(cè)預(yù)警以減小氣候環(huán)境對(duì)播種的影響，實(shí)行嚴(yán)格的耕地保護(hù)政策減少非農(nóng)建設(shè)對(duì)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(huì)有所保障。

3.2 加快農(nóng)業(yè)災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)建設(shè)，減少災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響

要加快完善自然災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)，最大限度地攻克突發(fā)性農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害在預(yù)報(bào)方面的難關(guān)?？梢钥紤]將地理信息系統(tǒng)中的遙感遙測(cè)技術(shù)引入到自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)中，提高預(yù)報(bào)精度。要加快貴州省防汛抗旱領(lǐng)導(dǎo)辦公室的職能建設(shè)，對(duì)災(zāi)后農(nóng)業(yè)減災(zāi)工作開(kāi)展專業(yè)指導(dǎo)、對(duì)口援助，最大限度地降低糧食產(chǎn)量損失。另一方面，還要深化貴州省綜合防治體系建設(shè)。農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，只有有的放矢、全面規(guī)劃、綜合防治，才能有效減少自然災(zāi)害對(duì)糧食產(chǎn)量的影響。

3.3 改革現(xiàn)有耕地制度，進(jìn)一步挖掘糧食生產(chǎn)潛力

目前貴州省耕地的使用存在著以下幾個(gè)問(wèn)題：①省政府和各下級(jí)地方政府在耕地保護(hù)上目標(biāo)不一致。省政府更注重耕地的可持續(xù)利用和全省的糧食生產(chǎn)與安全，地方政府更注重短期經(jīng)濟(jì)效益而不太關(guān)注對(duì)耕地的保護(hù)和永續(xù)利用。②貴州全省耕地規(guī)模化經(jīng)營(yíng)水平很低，不利于提高糧食生產(chǎn)效率[14]。針對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題，必須果斷改革現(xiàn)有耕地制度，可考慮通過(guò)耕地有效保護(hù)和地方政府政績(jī)掛鉤來(lái)規(guī)范其非理性的供地行為；要提高土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)程度，通過(guò)立法立規(guī)為其提供法律保障，以進(jìn)一步挖掘糧食生產(chǎn)潛力，提高糧食產(chǎn)出效益。

3.4 加快農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，提高糧食單產(chǎn)

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(chǎn)量的增加必須依靠提高單位面積產(chǎn)量。在2006—2012年6年間，貴州省糧食單產(chǎn)平均值為268 kg，而同期全國(guó)糧食單產(chǎn)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(chǎn)量依舊很低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率不高。要想提高糧食單產(chǎn)，就必須加快農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，提高糧食生產(chǎn)中的科技含量，具體可以考慮選育適合貴州省的優(yōu)良糧食作物生長(zhǎng)品種，提高生物技術(shù)應(yīng)用能力，擴(kuò)大應(yīng)用范圍，研制綠色新型肥料，改善施肥結(jié)構(gòu)，提高肥料使用效率等。

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