分析农田景观对农作物单产影响农科论文
现行农业统计
报表制度是采用农作物播种面积来计算单产(曹利剑,1997),即:农作物单产=农作物总产量/农作物总面积。其中,农作物总产量为10种农作物的产量总和,农作物总面积为10种农作物的播种面积总和。面板数据模型本文采用面板数据模型进行分析,所谓面板数据,是指截面数据与时间序列数据组合起来的一种数据类型,它有截面和时间序列两个维度,可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少的共线性、更多的自由度和更高的估计效率,使参数的估计结果更加可靠。农作物产量涉及农田景观格局变化、投入水平等多种因素影响,而且这些因素具有时空变异特征,适宜于构造面板数据模型来考察它们对农作物单产的影响,且在引入多个控制变量的情况下,面板数据模型能够有效地估计农田景观多样性指数变化对农作物单产的影响。影响农作物单产的因素很多,在这方面也已有较多研究,邵晓梅[13]指出土地利用集约度的变化,即有效灌溉面积、化肥施用量、农业机械总动力等均对农作物单产有影响;周四军[14]认为影响我国农作物生产的主要因素有四个方面,分别是土地、化肥、农机动力、农业劳动力;肖海峰和王姣[15]选取粮食总产量、粮食播种面积、粮食成灾面积等变量建立柯布—道格拉斯生产函数;谢杰[16]认为影响农作物单产的因素包括劳动力、物质投入、土地、生产方式、产业结构、技术进步、制度因素等,并使用逐步回归和加权最小二乘回归等单方程计量经济学方法,选取农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力、制度变迁为解释变量,构建了一个中国粮食生产函数,对我国1978~2004年间的数据进行了分析。为了涵盖上述这些因素,本文在选择要研究的农田景观多样性指数作为解释变量的基础上,选择农林牧渔劳动力、新增耕地、农业机械总动力、有效灌溉面积、成灾面积、化肥施用量、农药用量、总播面积作为控制变量,它们是非研究变量,但也是影响被解释变量的重要因素,必须进入回归方程,从而可以避免农田景观多样性指数对农作物单产的影响被高估或者低估。
本文以农作物单产作为被解释变量,选择柯布—道格拉斯生产函数作为分析县城农作物单产与农业景观多样性指数关系的模型,为消除量纲差异对估计结果的影响,本文对各变量的原始值做了取对数运算,将模型参数线性化,因此,本文采用以下面板数据模型:数据及来源本文所使用的数据主要包括农田景观数据以及农业生产投入要素数据。农田景观数据有全国多县的`稻谷、小麦,玉米、豆类、薯类、棉花、油料、麻类、糖类和水果的面积和产量。这些数据均来自于中科院地理科学与资源研究所。农业生产投入要素数据包括总播面积、有效灌溉面积、化肥施用量、农药用量、农业机械总动力等。这些数据以及人口数据均来自于中科院地理科学与资源研究所。本文所采用数据的描述性统计及各变量间的相关系数。相关系数检验结果可以看出,各变量间不存见明显的多重共线性。
结果和分析
从拟合优度来看,R2=0.401对于统计量为19970的数量来说拟合优度较好,说明该模型能够较好地解释农田景观多样性指数及各控制变量对农作物单产的影响。从模型的总体显着性来看,该模型中各变量对农作物单产的共同影响是显着的。农田景观多样性指数的弹性系数估计值为0.268,在1%水平上显着,说明在县城水平上,在控制其他因素的影响下,农田景观多样性指数对于农作物单产有显着的正面影响。ey/ex为0.058表示在一定范围内,农田景观多样性指数每增加1个单位时,农作物单产增加0.058个单位,且表[:请记住我站域名/]现为强弹性。本文以中国1996年至2005年的县级面板数据为基础,构建了面板数据随机效应计量模型,以农田景观多样性指数为解释变量,农林牧渔劳动力、新增耕地、农业机械总动力、有效灌溉面积、成灾面积、化肥施用量、农药用量、总播面积为控制变量来估计农田景观多样性指数对县城农作物单产的影响。研究表明,从整体上看,县级农田景观多样性指数在一定范围内的升高对于农作物单产具有明显的促进作用。针对这些情况,本文提出以下建议:
(1)保持农田景观格局多样化,避免农田景观格局破碎化。本文经过实证研究表明,农田景观多样化将对农作物产量产生明显的促进作用,农田景观多样性的提高使得生物群落物种丰富化、多样化,害虫和天敌之间的相互作用增强,使得生态系统更加稳定,从而有效促使农作物单产增加。然而,过高的景观多样性将使得景观格局破碎化,它会削弱生态系统天敌和害虫自我调节功能,降低农业可持续性(张保华等,2007),造成农作物减产。
(2)加强农业基础建设,采取灾害应对机制。农业机械化对提高农业产值有很大的贡献[18]。通过面板数据模型估计显示,农业机械总动力对农作物单产有促进作用,而成灾面积对农作物单产有反向作用,因此应加大农田基础设施投入,提高农作物生产的物质装备水平,同时应提高灾害应对措施,尽量避免因发生灾害造成农作物减产。
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