基于RLI的粮食单产变化因素分解模型及实证研究-《江苏农业科学》(2016年10期).docx

龙源版权所有 基于RLI的粮食单产变化因素分解模型及实证研究作者：郝瑞彬来源：《江苏农业科学》2016年第10期 doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2016.10.163 摘要：为了揭示河北省粮食单产变化的时序特征及其决定因素，利用1993—2013年相关数据，基于改进的拉氏因素分解方法，构建粮食单产变化的因素分解模型，从作物和区域的角度对河北省粮食单产变化进行定量分解。结果表明：河北省粮食单产呈明显上升趋势，但单产变化的稳定性降低；从单产变化的作物贡献看，小麦和玉米的单产变化效应最大，对河北全省单产变化的平均贡献率达108.91%；从单产变化的区域贡献看，邯郸、沧州、邢台和保定发挥主导作用，其中邯郸市对河北全省粮食单产变化的贡献最大；从生产力效应和结构效应的综合作用看，生产力效应是粮食单产变化的主导因素，平均贡献率达76.43%，而粮食结构效应贡献相对较小，平均贡献率为23.57%。 关键词：河北省；粮食单产；因素分解；实证研究；拉氏因素分解法（RLI） 中图分类号： F326.11文献标志码： A文章编号：1002-1302（2016）10-0579-04 收稿日期：2015-08-28 基金项目：河北省社会科学基金（编号：HB15YJ013）。 作者简介：郝瑞彬（1975—），男，河北承德人，硕士，副教授，研究方向为区域农业发展、粮食安全。E-mail：haorbzy@。粮食安全一直是政府和学术界关注的热点问题[1-2]，对我国而言，粮食安全的核心就是有效供给问题。2015年中央一号文件提出要“不断增强粮食生产能力”，这是我国在农业资源短缺、开发过度、污染加重的资源环境约束下保障粮食有效供给的必然选择，而不断提升单产则是不断增强粮食生产能力的主攻方向[3]。 粮食单产决定于特定区域不同粮食作物單产和粮食种植结构2个因素，区域粮食单产的变化可以理解为各作物单产水平变化和作物结构变化共同作用的结果。理解粮食单产的变化，需要对导致粮食单产变化的2个因素进行分解，才可以解释单产变化在多大程度上源于各作物自身单产水平的变化、作物结构的变化，再定量把握2个因素对单产变化的作用方向和强度，为区域粮食生产决策提供科学依据。相关分析[4]、回归分析[5]、主成分分析[6]、灰色关联分析[7]等“间接”定量分析方法无法对这2个因素进行分解，而因素分解技术则可以。因素分解是研究事物变化机理的一种分析技术，它通过数学恒等式的形式变换，将目标变量分解成若干关键因素，进而将目标变量的变化分解成若干部分，与相应关键因素一一对应，再定量分离各因素对总指标变化的贡献[8]。 目前，应用相对成熟的因素分解方法有对数平均迪氏分解法（log mean Divisia index method，LMDI）和改进的拉氏因素分解法（rened Laspeyres index method，RLI），2种方法各有其适用条件和限制因素[9]，共同点是可以实现完全分解，不存在残差的“剩余”问题，已经在能源和环境等领域得到广泛应用[10-12]。 朱晶等就粮食内部种植结构变化对粮食产量变动的影响做过分解分析，分析中涉及粮食作物的单产效应和结构效应，但是分解方法尚有待探讨[13]；刘玉等将LMDI方法应用于区域粮食生产变动的分解研究中，取得了较好的效果，但是由于适用性的限制，LMDI技术无法应用到粮食单产变化的因素分解中[14-15]；金涛等利用RLI方法对江苏省粮食单产的空间差异进行研究，实现了单产变化2种效应的分解[16]，但是利用该方法对省域粮食单产变化的作物贡献、区域贡献及时空差异的研究还鲜有报道。 河北省是全国13个粮食主产省（区）之一，在全国粮食生产格局中占有重要地位。1990—2013年河北省粮食产量由 2 356.75万t增长到3 857.86万t，增加了1 501.11万t，其中单产、播种面积的贡献量分别为1 672.72万、-171.60万t，贡献率分别为111.43%、-11.43%，可见稳定并提高单产是河北省粮食生产发展的关键。鉴于此，本研究尝试以河北省为例，在单产时序变化特征分析的基础上，采用RLI方法，从作物和区域2个层面对粮食单产变化进行定量分解，探究单产变化的直接动力来源，试图为其他区域的相关研究和河北省粮食生产决策提供参考。 1研究方法与数据来源 1.1研究方法 本研究用Sun提出的RLI模型[17]。以2因素系统为例，模型推导过程如下：假设系统v=xy，则v在时期t=0到t的变化公式： Δv=vt-v0=xtyt-x0y0=（x0+Δx）（y0+Δy）-x0y0=y0Δx+x0Δy+ΔxΔy。 式中：y0Δx、x0Δy分别为时期t=0到t因素x、y的变化对Δv的影响；ΔxΔy为残