粮食产量(收集5篇)

粮食产量篇1

一、粮食测产方法对夏秋产量的影响

1.主要粮食测产方法的比较分析。夏粮以前采用长形和圆形面积样本混合测产，现在上级要求统一运用10平方市尺圆形面积样本测算。秋粮根据高低杆作物分别采用长形和圆形面积样本混合测算。夏秋测算方法有着明显的区别。但一直采用实割实测方法测算单位面积产量，可以说与农业部门的随机结构测产方法不同。结构测产是事前观察测算的统计方法，而实割实测是事后的结果测算方法。因此实割实测是粮食产量调查的灵魂，实割地块抽样环节必须按制度规定完成所有抽中小区的踏田估产工作，实割小样本的抽选和放置必须科学、规范、统一，并且实测过程的样本割取、凉晒、脱粒、装袋、测湿、称重、扣损等都是必须完成的项目。预产时上级部门要求可以依据夏秋粮食成产三要素原则，采用结构测产方法。通过对2012年夏秋粮地块测产比较分析：夏粮结构测产采用八五折进行亩产测算，与实割实测方法存在的统计误差在±5%幅度，相应弱于组测算的实际亩产。而秋粮经常因晚熟湿度大，采用上级统一规定的八零折算进行结构测算单产，也可发现误差在±5%左右。

总之，通过大田的密度、穗粒数、粮食品种的粒重可以测算粮食单产，但与农业部门随机测算的不进行折算的结构测产单产有明显的误差。粮食生产三要素中最难以掌握的是夏粮千粒重和秋粮玉米品种的白粒重，不能当时准确测算，只能根据品种或经验进行测算，明显存在一定的误差。另外，大田密度有效株数查测比较严格，因人不同都会产生差异，所以，夏秋粮食测算的实产只有进行统计部门的实割实测方法才能进行最后验证。若不，就会因结构测产标准性误差不能避免或是误差过大影响单位面积产量的测算。

2.粮食测产方法存在的统计误差规范化要求进一步缩小。夏秋粮食预实统计数据因为分别存在着一定的误差，但省市对粮食产量采集方法操作规定严格；抽样与全面统计数据采集方法不同，但规定数据误差标准统计。一是夏秋粮食产量预实产数据，全省统计要求误差在±5%幅度，而我县近年来粮食产量数据在省市统一要求的基础上，统计误差尽量控制在±3%左右，个别年份在±5%左右。乡乡抽样统计数据与市调查网点误差保持在±2%左右，大大提高了粮食产量的统计数据质量。二是为了充分尊重自然规律，调查结果要体现自然条件变化对农业生产的影响。因为农业的再生产过程是自然再生产和经济再生产的统一，自然条件是农业生产中举足轻重的因素，在绝大多数乡镇还起着决定作用。三是自然规律是粮食调查工作必须要尊重的客观规律之一。全面统计的村级数据与抽样调查数据个别村误差较大：有的在10%、15%左右。全面统计数据横向比较误差也很大。所以，为了科学认定乡镇数据，县队以乡乡抽样调查数据先对全面统计的乡镇数据进行第一次评估，再以试点推算数据对全面统计数据进行第二次评估，能够保证缩小全面统计数据与抽样数据的统计误差，达到±5%的要求。即以法定抽样数据对起参考作用的全面统计数据进行科学评估，可以减少统计误差。随着对粮食多种测产方法的经验总结和规范，将会使省市网点与乡乡抽样网点全面统计数据的误差进一步减小，能够全面提高粮食产量的统计数据质量。

3.省市评估反馈数据对县级粮食测产数据的影响。粮食测产数据受气候条件影响特别明显。比如这两年：夏粮春旱突出，收获时常有局部灾情发生；秋粮播种时常有旱情，夏玉米灌桨期经常低温寡照，秋雨连阴，从而使预产形势乐观，但实产灾情影响明显，不是增幅降低，就是生产趋势逆转。总体显现特点是预产高，实产低，与前些年测产数据形成相反的趋势。之所以产生这种特点，主要是小气候多且变化大，对农作物生长影响明显。因为抽样调查样本也不可能充分显现灾情影响。有时就会显得比较乐观。以往省市评估数据是预产高，实产低，现今是以预产数据评估为主。因此，粮食数据会产生一定的误差。但是省市评估又以增减幅度为一硬性控制条件，反会增强县级数据与实情相符，并有效控制在确实的标准误差区间，从而会改变现在预实产趋势难以把握或误差较大的弊病。同时，为了正确掌握粮食统计数据，控制好乡乡抽样数据、省市网点数据与全面统计数据之间的误差，就要科学地参考农业部门的科技推广因素、气象部门的特殊气候条件预报影响和民政部门的灾情数据等，更好的综合评估粮食产量总体数据。这样才能对乡镇数据进行总体认定，并考虑农业生产的地域性因素影响，做到均衡评估，更加准确地反映粮食生产的实际水平。最后依据省市反馈数据统一对县和乡镇粮食总产量进行反馈和公布信息。

二、建议

粮食产量篇2

一、三因素的选择

一个经济时间序列｛xt｝(t＝1,2,…,n)，通常认为由三种因素组成，即长期趋势、周期因素(季节因素)、随机因素。对于一个时间序列，宜于选用自相关分析图来判别序列的平稳性与周期，并且通过自相关和偏相关分析图确定ARIMA模型的自回归阶p与动平阶q。

⒈自相关系数

n-kt=1∑(Xt-X)Xt+k-X)

rk＝─────────

nt=1∑(Xt-X)2

其中X为｛Xt｝(t＝1,2,…,n)的平均值，rk为滞后k期的自相关系数。

(1)平稳性识别

如果rj(j＝1,…,k)随着j增大而迅速靠近零，或散乱地分布在零点周围，则认为序列平稳；否则非平稳。对于非平稳序列，通过差分，消除其趋势。

(2)周期识别

对于一平稳序列，观察其自相关分析图，如果每隔时间T，自相关系数显著偏高，可以认为该序列具有周期T；否则，无周期(无季节性)。

⒉偏自相关系数

在已知自相关系数的条件下，解如下一系列方程组：

│1r1……rk-1││ρk1││r1│

│r11……rk-2││ρk2│＝│r2│

││││││

│rk-1……1││ρkk││rk│

得到偏自相关系数ρ11，ρ22，…，ρkk。然后根据自相关系数和偏自相关系数的截尾与拖尾确定自回归阶p与动平均阶q。

⒊参数估计。

二、周期的确立

“经济周期也叫商业循环或经济波动，这种周期在每一次重复出现中，周期的长度和振幅都不同，完全相似的经济周期是不存在的”，“只有经济从一个高峰到另一个高峰，或者从一个底谷到另一个底谷，波动的时间在15个月以上，才可以算作一个经济周期”。这种对经济周期的定义，笔者认为着重于对经济的事后分析而不是事前预测，并且忽略了两个极其重要的事实：即经济数据的离散性和由于经济增长趋势的影响，可能使后期的底谷值大于前期的高峰值，这样就使对底谷的预见性大幅度降低，造成了对经济周期研究困难性进一步加大。

可以考虑通过差分方法剔除趋势项，并把根据自相关分析图得到的周期视为经济周期。它如同一个数学函数如y=SinX周期(最小正周期2π)，并不规定周期有某种特定的始末点(如高峰点或低谷点)，仅仅要求它使函数满足Sin(2π+X)＝SinX(Sin(2kπ+X)＝SinX，k=±1,…)，或具有统计意义上的类似关系。当然一个周期是否有效或有意义，就看采用这个周期所做的预测模型，是否能够拟合和反映现实。经过差分、计算、分析、筛选和拟合预测结果及对比，最后确定全省粮食生产周期T＝8或10年。

⒈趋势项的剔除

令X(1)t＝Xt+1-Xt,然后进行平稳性识别，如不平稳，继续差分，直至得到一平稳序列｛Zt｝(t＝1,2,…,m≤n)。

⒉周期项的剔除

观察｛Zt｝的自相关分析图，从可能的周期5、8、10、11年中，经过计算分析筛选，最后确定全省粮食生产周期T=8年。

令Yt＝Zt+T-Zt

得到一个无周期的平稳序列｛Yt｝(t＝1,2,…,m-T)。

三、粮食产量预测与分析

根据1949─1994年粮食产量历史数据，对1995─2010年产量进行多步预测，分别选用ARIMA(9,1,9)、ARIMA(2,1,2)、ARIMA(9,1,12)模型，预测方程如下：

(1-Φ1B-…-ΦpBp)·(1-B)dXt=(1-1B-…-qBq)Ξt

其中：p=9,2,9，d=1，q=9,2,12。预测结果见表。

未来甘肃省粮食产量预测表单位：万吨

年份低值中值高值

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

598.11

703.12

713.30

773.89

769.78

768.82

813.36

854.18

719.58

766.91

857.17

931.92

904.36

935.52

994.90

971.99

689.30

751.20

794.85

841.07

816.70

844.72

907.11

865.86

849.22

912.47

957.41

1004.89

981.76

1011.04

1074.68

1034.69

696.37

766.61

762.98

846.38

850.69

860.11

911.38

911.70

868.05

936.43

965.00

1032.23

1025.83

1030.49

1104.36

1089.10

从今年全省农情与气候条件分析，近两年──1995年、1996年粮食产量将呈低位运行态势，今年全年粮食将减至649万吨左右，减幅达－7.2％；如果夏粮实际减产幅度达到两成，则全年减产幅度将会更大，总产有可能降至598万吨左右。

对预测结果的中长期趋势分析表明，随着人口的膨胀，人均消费量的增大，各种投入的增加。全省未来粮食生产，呈低值预测结果最容易达到；而在中期将呈介于低值与中值之间的水平运行态势，长期看将呈中值预测趋势运行的可能性和实现的可能性较大；呈高值预测运行态势的可能性非常小；实现2000年原有900万吨目标的难度非常大，达到的可能性也非常小。原因如下：

现有的有效增产措施有限，有利不利因素并存：

(1)“引大入秦”所增的有效灌溉面积仅有86万亩，以60万亩用于种植粮食，每亩至2000年增加200─300公斤计，仅能增加12─18万吨粮食；同样，通过景电二期工程及延绅工程、黑河及疏勒河等工程以及新开垦荒地，所增加的粮食合计估计也只有18─30万吨左右，全部总计最多也只有30─48万吨左右。同时，这是建立在这些工程如期上马，并在2000年有150万亩水地发挥效益的基础之上的。

(2)现有粮食统计数据由于历史原因虽有一定程度的隐报，但幅度据估算仅有10─15％左右，在未来几年“汲干”其水份的可能性很小。因为全省人均粮食占有量仅有300公斤左右，而整个河东地区仅有两百多公斤；全省还有20％以上的贫困面；全省粮食增减幅度波动较大，一旦减产吃饭问题更难解决；同时，由于计划生肓政策的实施和其所具有的强迫性，必然带来和存在多胎人口(特别是农村女婴、城市流动人口)的普遍的瞒报行为，再加上新生婴儿的普遍迟报现象，使全省人口数具有一定的滞后性。

(3)全省现有耕地5300万亩中水地仅1300万亩左右，而山旱地面积占到70％左右，且坡度大，水土流失严重，土地改造的费用大；同时全省生态问题也趋向严重，如河西地下水水位下降，民勤绿洲的退化问题，沙尘沙暴天气的警示，今年黄河径流量锐减，以致中下游出现有记载以来时间最长、长度最长一次断流现象等。

(4)科教兴农战略的实施，将受制于物质、资金投入水平不足的困难。但任何科技的投入，都离不开其栽体─物质投入。

(5)在甘肃粮食生产的历史上，有两个极其特殊的年份──1956年、1975年，两年相间整整19年。A.这两年都成为一定时期(分别是截至1966年、1986年)历史最高水平，产量分别达到380万吨和550万吨；B.在这两年之后，都同样经历了11年的下降与徘徊期。都在11年之后，即分别在1967年和1986年，才又一次达到1956年的与1975年的生产水平；C.13年之后，即分别在1969年和1988年之后，才分别在400万吨和600万吨以上生产水平上运行，并保持相对平稳的增长势头；D.而1993年距1975年整整18年，并又一次成为一个高峰点，1956年与1975年的历史会否重演？笔者认为，1994年、1995年粮食产量的连续下降，低位预测值的出现，至少给予了我们某种启迪与警示。

四、几点建议

⒈将现有中低田产耕地分为“耕作改良型”与“工程改造型”，对前者实施良田、良法、良种、良制的“四良”综合配套改良技术，力争使这部分耕地的亩产达到高产(这部分耕地主要是指具有灌溉条件且属于中低产田的平川地)；后者由于障碍因素较多，工程改造的费用大，视人财物情况具体而定。

⒉在旱作农业区考察是否能够推广“庄浪经验”与“山西抗旱保粮沟”的技术。

⒊考虑实施玉米战略的可行性──进一步增大玉米种植面积，以增加全省粮食总产，满足饲养业发展和用于省际间粮食品种的调剂，弥补全省粮食的短缺。

⒋加快“引大入秦”的后继工程和疏勒河等工程上马与综合开发速度，力争尽快受益。

⒌对以色列在河西的示范工程给予重视，视土地的盐碱考察其推广的可行性。

粮食产量篇3

今天这次会议，是县政府研究决定召开的。主要是贯彻落实全市粮食产量抽样调查工作调度会精神，进一步推动我县粮食统计调查工作。刚才，县统计局葛海清同志介绍了调查工作的基本情况，对前期工作开展情况做了通报，对下一步的主要工作做了安排。下面，我就如何进一步做好我县粮食产量抽样调查工作，讲几点意见。

一、提高思想认识

粮食是国家经济安全的基础，粮食产量是关系国计民生和国民经济发展的重要基础数据，对国家粮食安全和国民经济平稳发展意义重大。开展县级粮食产量抽样调查，主要目的是建立县级粮食产量监测调查体系，实现对主要粮食作物的直接调查、直接上报、直接推算，及时、准确地反映县级粮食作物的播种和收获情况。这项工作的开展，有利于国家各项粮食补助、奖励政策的落实和执行，有利于国家有针对性的制定粮食市场宏观调控政策，维护国家粮食安全。就我县来讲，摸清粮食生产实情，稳定粮食生产，对于进一步争取上级财政补贴和政策扶持，具有重要意义。因此，我们一定要高度重视，切实增强工作的责任感和使命感，坚持实事求是，切实提高数据质量，把这次全县粮食产量调查工作测准、摸实、做好。

二、明确责任分工

要层层建立责任机制，明确县、乡（镇）两级责任，切实履行好职责。县政府已经印发了通知，成立了领导小组，落实了经费。各乡镇（街道）、有关部门要按照要求，迅速行动，成立组织机构，细化工作任务，做到职责分工明确，目标任务明确，一级抓一级、层层抓落实，坚决按照上级规定的时间节点和进度安排扎实推进。

三、做好宣传发动

县级粮食产量抽样调查工作是一项大规模的农业调查任务，离不开广大调查对象的支持和配合。各级各有关部门要把粮食产量抽样调查作为一项重要任务，大力宣传、深入发动，使调查人员和农户牢固树立依法参与调查的意识，引导和鼓励调查对象，广泛参与支持调查工作，努力营造良好的舆论氛围，确保高效、有序、准确、圆满地完成调查工作。

四、突出工作重点

一要做好经费保障工作。完成好县级粮食产量抽样调查工作，资金保证是前提，测产设备是条件，没有相对充足的经费和必要的设备，就无法开展调查工作。目前来看，县级经费已经解决，能够基本满足调查工作需要。各乡镇（街道）要精心准备调查工作必需的调查、登记、宣传和数据处理等相关物资设备，保障调查工作顺利开展。各级统计调查部门要切实加强对调查资金和设备的管理，坚持专款专用、厉行节约、控制开支，努力把每一笔经费都用在刀刃上，让每一台设备都发挥出最大的作用。二要切实加强辅助调查网络建设。该项工作，乡镇统计站和村级辅助调查员承担着大量的调查任务。辅助调查员的素质高低、工作态度如何，直接影响着数据质量。乡镇分管领导要积极协调，支持和帮助统计调查部门充实农业统计人员。一是把好辅助调查员的准入关。真正把那些具有一定文化水平，不怕吃苦，有一定经验的人员，选聘到调查队伍中来。二是强化教育培训。县、乡（镇）两级统计调查部门，要切实加强对辅助调查人员的业务培训，要将抽样调查制度、工作流程、方法步骤和省里的工作要求，及时传达好，培训好，使基层辅助调查人员真正掌握调查技能，提高调查水平。三是将调查经费向基层倾斜。严格落实辅助调查员的补贴，充分体现对辅助调查员的关心，让他们集中精力做好工作。

五、搞好协调配合

县统计局作为牵头部门，要充分发挥好职能作用，加强对全县粮食产量调查工作的组织、指导、协调、评估和验收等工作；财政、发改、农业等部门要积极发挥各自优势，提供必要的人力、财力和物力支持，全力搞好配合；各抽中乡镇（街道）、村居及各农业生产经营等相关单位，要主动提供本区域、本单位有关资料，抽出专人协助做好样本点抽选核查、辅助调查员选聘、重点调查入户访问、台账建立等工作，确保整个调查工作顺利推进。

六、严格执行调查方案

各级各部门要不折不扣地贯彻执行调查方案，规范工作步骤和环节，坚持独立调查、独立上报；要坚持科学严谨的工作理念，确保调查数据真实可信，如实反映当地粮食产量水平，努力提高数据质量。要抽调精干人员，分片包干，深入到调查工作第一线，切实搞好面积和产量调查，认真建立样本地块台账。要及时入户访问农民粮食种植情况，认真核实调查村粮食播种面积，做到实割实测。任何部门、单位和个人都不得虚报、瞒报、拒报、迟报调查数据，不得伪造、篡改调查资料。

七、抓好推进落实

按照调查进度，秋粮预产、实割实测等工作即将展开，我们还有大量的准备工作要做，时间紧，任务重。各乡镇（街道）和县直有关部门要强化大局意识、责任意识、效率意识，围绕关键环节，狠抓贯彻落实，以科学的方法，求实的作风，全力做好县级粮食产量抽样调查的各项工作。

八、加强督导检查

粮食产量篇4

一、加强组织领导，强力推动项目落实

凉城县将膜下滴灌技术作为“一把手工程”全力推进。成立了由县长任组长，分管县长任副组长，各部门主要领导为成员的“节水增粮行动”膜下滴灌工作领导小组，层层明确责任义务。书记、县长亲自策划总体工作方案，负责全面指挥调度，部门负责宣传引导、技术服务，农开办负责组织实施，并详细制定了2012-2015年度凉城县“节水增粮行动”实施方案。县委、县政府还与农口部门及项目乡镇签订了项目实施责任状，作为年终绩效考核的重要指标。县委、县政府委托农开办，每10天召开一次全县调度会，通报工程进展情况。全程专项督查，同时深入地块，跟踪督导。

二、深入宣传引导，充分调动农民积极性

让农民转变传统的种植习惯，主动接受膜下滴灌这一新生事物，宣传引导是重要环节。通过各种途径全面宣传国家政策、县里措施、操作技术、种植结构调整、预期效益，让农民清楚地认识到这项技术的好处。在项目实施乡镇分别召开现场会，带领村党员干部和种植大户，到膜下滴灌地块进行现场观摩。在集中连片的项目区，让农民亲眼看到膜下滴灌带来的成果和效益。深入细致地宣传引导，使农民的认识普遍提高。

三、强化指导服务，确保先进技术发挥效能

农民自己能安装、会使用、懂管理，是发挥膜下滴灌技术优势、实现节水增产增效的关键。由农开办牵头组成“节水增粮行动”技术指导服务队，全程开展技术服务。将整地打垅、选种施肥、管带安装、科学灌溉等详细技术说明印成手册，发放到每个农户手中。对特殊地区，县农开办还专门组织技术人员，自带材料和发电、焊接设备，进村入户给老乡进行农机改装，得到了项目区群众的认可。

粮食产量篇5

【关键词】粮食产量多水平播种面积化肥施用量机械总动力

一、引言

粮食是人类赖以生存的基石，是国民经济发展的物质基础。我国一直很重视粮食的生产，从新的粮食安全战略中也可以知道，要保障我国粮食安全，首先要确保粮食的生产。中国是世界人口大国，粮食的供求关系以及我国粮食增产的能力会对世界产生重大的影响，因而中国的粮食能否持续稳定的增长成为了国内外学者研究的重点。李晓敏等（2006年）利用29年的粮食数据建立了柯布-道格拉斯生产函数的扩展模型，分析了影响粮食生产效益的因素。王雨鳎2011年）选用影响粮食生产的自然条件、科技、经济和政治四方面因素对粮食产量进行灰色关联度分析，反映出粮食产量的发展趋势。刘忠等（2013年）利用了2003-2011年中国粮食以及各粮食品种的产量和播种面积数据，运用贡献因素分解的方法，对主要增产省和主要作物的增产贡献因素做出分析及划分。刘慧等（2016年）在播种面积、技术、受灾面积这些影响粮食产量因素的基础上增加了第一产业从业人员和农业财政支出两个影响因素，分别对水稻和小麦产量作出分析。

结合以有的对粮食产量的分析，本文运用多水平模型，利用2009年至2014年我国31省市地区的粮食数据，从粮食播种面积、化肥施用量和机械总动力这几个方面入手，对我国粮食产量的影响进行了分析研究。

二、多水平模型建立步骤

2.1无条件两水平模型

假设数据有两个层，yij是第i个个体的第j个观测变量，其中j为水平2，i为水平1，那么无条件两水平模型（又称空模型）可以表示为如下形式：

水平1：yij=β0j+eij

水平2：β0j=γ00+u0j

总模型：yij=γ00+u0j+eij

该模型的水平1和水平2都不存在解释变量，为相互独立的水平1残差，为相互独立的截距项水平2残差。在总模型中，γ00是固定效应部分，表示总截距，u0j+eij是随机效应部分。

ICC值称为组内相关系数，是组间方差占总方差的比例，实际上反映了组内个体相关性，即水平1单位在水平2单位中的聚集性或相似性。公式如下：

ICC的值域在0到1之间，与接近1，说明相关越明显，是用来判断是否可以建立多水平模型的标准。因此需要计算粮食产量组内相关系数ICC，如果计算的组内方差不显著，就直接建立多元回归模型；反之，显著就考虑建立多水平模型。

2.2条件两水平模型

条件两水平模型是在水平1的截距项或是系数项中加入解释变量，可以是一水平解释变量，也可以是二水平解释变量，一水平解释变量模型如下：

水平1：

水平2：

总模型：

在总模型中，可以看出固定效应部分为γ00+α1x1ij+γ10z1ij，随机效应部分为u0j+u1jziij+eij。模型具有多个残差项，这是多水平模型区别经典模型的关键部分。γ00表示总截距，γ01表示第i组的平均值。

三、粮食产量影响因素分析

3.1变量和数据

由于是本文研究粮食产量的影响因素，因而选用各省粮食产量（Y）作为因变量。农业生产属于投入产出行为，因此投入要素是影响粮食产量的重要因素，本文选取粮食播种面积（X1）作为解释变量。同时，技术水平也是影响粮食产量的重要因素，因此本文加入化肥施用量（X2）和机械总动力（X3）作为解释变量。文中数据均来自《2015年中国统计年鉴》，选取了2009年至2014年31个省市地区的粮食产量及相关数据，重点研究基于不同水平（地区）而建立的多水平模型，因此在建立模型的过程中不考虑时间因素的影响。

3.2建模过程

3.2.1空模型建立

首先选用2009年至2014年31个省市地区的粮食产量，利用SPSS软件建立空模型，软件输出结果如下：

从输出结果中可以看到，=1904.66，=33454.87，

=2402532.15，均统计意义显著，表明粮食产量的初始水平在各省之间显著不同，同时各省内也显著不同。从空模型的输出结果中，可以计算ICC值，根据定义计算的ICC值为0.9862，表示98.62%的总变异是由省间差异引起的。由于各指标均显著，因此可以推断ICC是统计显著的，从而可以建立多水平模型。

3.2.2条件两水平模型的建立

现在引入解释变量建立条件两水平模型，在模型中加入粮食播种面积（X1）、化肥施用量（X2）和机械总动力（X3），并且建立模型的时候仅考虑了机械总动力这个变量加入多水平模型中对粮食产量的影响，模型如下：

水平1：

水平2：

这样建立的总型为：

模型的固定效应是，随机效应是，

利用SPSS软件得到的输出结果如表3所示：

从表3的结果中可以看出，除了截距项以外，所有变量均统计意义显著。表示31个省市地区截距项的平均值，=616.02，说明各省市粮食产量的基础值是616.02万吨。α1=6.83，说明化肥施用量每增加一单位，粮食产量平均增加6.83万吨，它是所有系数中最大的且显著，因此可以认为化肥施用量是影响粮食产量最重要的因素；α2=0.17，显示出粮食产量与耕种面积之间存在弱的正向影响，说明粮食耕种面积每增加一单位，粮食产量平均增加0.17万吨；γ01=0.18，f明机械总动力每增加一单位，粮食产量平均增加0.18万吨，说明机械总动力的投入对粮食增产存在正向影响。

从表4中可以知道，和均显著，表明两水平模型的截距和斜率（机械总动力）在各省之间有明显的异质特征，即粮食产量因各省之间的机械总动力不同而不同。>0，并且统计意义显著，表明粮食产量与机械总动力投入量显著正相关，即机械总动力的投入量越高，粮食产量越多。

四、总结

本文运用2009年至2014年中国31个省市地区的粮食数据，建立了条件两水平模型，分析了各因素对粮食产量的影响大小。

分析表明：化肥施用量是影响粮食产量的首要因素，耕地面积和机械总动力均对粮食产量存在正向影响。耕地面积增加必然会使粮食增产，但由于我国现代化的建设，使耕地面积减少，因此必须想其他办法来增加粮食产量。机械总动力代表了农业技术进步，机械总动力对粮食产量的正向影响，也说明了粮食产量的增加需要依靠技术的支撑。

参考文献：

[1]李晓敏，丁士军.对湖北省粮食生产效益的实证分析[J].安徽农业科学，2006，34（12）：2906-2908

[2]王雨.湖北省粮食生产灰色关联动态分析[J].农业技术经济，2011年第6期