中国粮食安全的影响因素评估与测度研究.pdf
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1、北京农学院学报2 0 2 4,3 9(1):5 8-6 3Journal of Beijing University of Agriculturehttp:/doi:10.13473/ki.issn.1002-3186.2024.0112中国粮食安全的影响因素评估与测度研究袁世一,李干琼*(中国农业科学院农业信息研究所,北京10 0 0 8 1)摘要:【目的】为了科学评估粮食安全体系,保障粮食安全。【方法】采用SEM结构方程测算了19 7 8 一2 0 2 2年中国粮食的发展水平、影响因素以及影响因素间的关系,在粮食安全总指数的基础上对未来10 年的粮食安全进行预测。【结果】结果表明:经济因素
2、和生产因素对粮食安全具有显著的促进作用,生产因素和环境因素对经济因素具有推动作用。19 7 8 一2 0 10 年粮食安全指数呈负值,2 0 11一2 0 2 1年转为正值,且2 0 2 1年指数值最高。【结论】未来粮食安全状态持续上升,各影响因素发展存在差异,需要针对不同的影响因素,采取针对性的措施,以实现粮食安全状态的全面提升。关键词:粮食安全;影响因素;因子分析;SEM;灰色预测中图分类号:F762.1文章编号:10 0 2-3 18 6(2 0 2 4)0 1-0 0 5 8-0 6 文献标志码:AEvaluation and measurement of influencingfac
3、tors of food security in ChinaYUAN Shiyi,LI Ganqiong(Institute of Agricultural Information,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 10o081,China)Abstract:Objective To evaluate food security system scientifically and ensure food security.MethodsJ The structural equa-tion of SEM was used to es
4、timate the level of grain development in China from 1978 to 2022,the influencing factors and the re-lationship among the influencing factors,and the food security in the next 1o years was predicted based on the total index offood security.Results The results showed that economic factors and producti
5、on factors had a significant role in promotingfood security,and production factors and environmental factors had a significant role in promoting economic factors.The foodsecurity index was negative from 1978 to 2010,and turned positive from 2011 to 2021,with the highest index value in 2021.Conclusio
6、n The state of food security continues to rise in the future,and there are differences in the development of variousinfluencing factors.It is necessary to take targeted measures according to different influencing factors to realize the overall im-provement of food security.Keywords:food security;inf
7、luencing factors;factor analysis;SEM;grey prediction伴随人口增长、气候变迁以及资源匮乏等多重复杂因素,全球粮食安全问题的挑战日益严峻。当前中国粮食供应基本稳定,但是问题和挑战也逐渐显现?。城市化的快速发展引发的饮食结构转变,使得粮食种类和质量的需求也随之提升;农村人口的流失对传统农业生产模式形成了威胁;土地流转和耕地荒漠化问题日趋严重。粮食生产技术、管理水平、粮食质量安全、环保和资源利用等方面呕待提高,粮食体系也需要进一步加强。因此,科学评估粮食安全体系,应对当前挑战,确保国家的粮食安全,具有重大的理论研究意义和现实应用价值。收稿日期:2 0
8、 2 3-0 8-16基金项目:国家自然科学基金项目(6 2 10 3 4 18);中国农业科学院农业信息研究所基本科研业务费(JBYW-AII-2023-07)第一作者:袁世一(19 8 8 一),女,辽宁阜新人,博士,助理研究员,主要从事农业经济、粮食安全监测预警研究,Tel:010-62137741,E-mail:通信作者:李干琼(19 8 0 一),江西南康人,博士,研究员,主要从事农产品市场监测预警与农业展望,E-mail:li-2024年第1期粮食安全是指能够合理有效地对全体国民供应质量达标、结构合理、数量充足的粮食及食物。近年来中国在粮食安全方面的研究取得了较大进展 3 。研究内
9、容涵盖各种因素 4 、区域差异 5 ,演化特征,发展预测等。这些研究为思考和探讨粮食安全的主要因素打下了坚实的基础,但仍存在不足。一是在内容上对粮食安全的影响因素考虑不够充分,可能导致整体评价出现的偏差。二是在方法上方法主要集中在主成分分析法和熵权法,忽视要素间的客观评价。三是在内容上缺乏影响因素间的定量分析。因此,以影响因素为视角,深人挖掘粮食安全的各部分的特性和关联机制,运用因子分析和结构方程模型对经济、生产、保障、科技、环境等因素进行量化分析,探讨了各因素对粮食安全的影响程度,以及因素间的作用关系,在合成总指数的基础上,对未来十年中国粮食安全水平进行预测具有重要意义。1材料与方法首先根据
10、粮食安全的内涵和特征,确定反映粮食安全状态的一级和表征指标;其次梳理国内外文献资料,对相关指标进行频度统计,将使用频度相对较高的指标纳入表征指标;再次,按照每个二级指标中设置3 4 个核心或重要表征指标的要求,确定表征指标类型,从而初步构建指标体系;最后将该指标体系向专家进行咨询,根据专家意见进行调整,最终确定粮食安全评价指标体系(表1)。1.1因子分析使用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)值来评估变量是否适合进行因子分析。KMO值大于0.5 被认为比较适合进行因子分析,而较高的KMO值则表示更为适合 6 。另外,通过执行Bartlett球形检验也能得出结论。如果Bartlett球
11、度检验统计量的 P值接近于0,则意味着变量之间存在较强的相关性,从而适合进行因子分析。F,-2aux,j1其中,F,为第i个因子的得分;i为第i个因子与第j个原始变量之间的因子载荷,X,为原始变量的观测值。1.2SEM结构方程SEM结构方程模型是一种基于概率论的结构建模技术,主要用于对原始数据的有效估计,以及变量之间的因果关系推断和回归分析,方程式如下袁世一等:中国粮食安全的影响因素评估与测度研究E1经济增长率经济因素EE2人口增长率Economic factorE3农业劳动生产率E4城乡居民收人比P1单位面积粮食产量生产因素PP2粮食产量波动率ProductionFactorP3人均粮食产量
12、P4粮食对外依存度S1农业贷款余额保障因素SS2农业保险保费Safeguard factorS3支农性财政支出T1农业机械机械化水平科技因素TT2农村互联网普及率TechnologicalT3农业研发投入强度factorT4农业科技进步贡献率F1城乡道路密集度设施因素FF2铁路货运量Facility factorF3道路货运量环境因素HN1粮食受灾面积占比EnvironmentalN2单位播种面积农药使用量factorN3单位播种面积化肥使用量n=Y+SX=入xE+8Y=入yn+e式(1)(3)中,为外生潜在变量,n为内生潜在变量,X和Y分别为观察变量,与分别代表X与Y的残差项。1.3灰色预测
13、采用灰色预测模型GM(1,1)。灰色预测模型是基于灰色理论的数学模型,它在处理缺乏历史数据、样本数量较少或存在不确定性问题方面具有优势。一是可以通过插值技术填补数据的缺失,不需要过多的历史数据,这使得它能适应数据缺失或不完整的情况;二是该模型能考虑到数据的发展趋势(1)和动态变化,更好地处理非线性问题,能更准确地预测未来趋势。灰色预测模型GM(1,1)如下:1-e-akr(k+1)=(0)e-ak+12(i)-b(k-1)ai=1其中,k十1为时间点,(0)为初始值,a是发展系数,b是灰作用量。1.5数据来源及处理数据来源于19 7 8 一2 0 2 1年中国统计年鉴、59表1粮食安全指标评价
14、体系Tab.1FFood security index evaluation system一级指标单位属性Primary indexRepresentational index表征指标Unit%kg/hm2%kg%万亿元负亿元正%正%正%正%正正km/km2正万吨正万吨正%负kg/hm?负kg/hm2负(2)(3)(4)(5)Stats正负正负正负正负60北京农学院学报第3 9 卷农村统计年鉴以及社会发展统计公报。采用极差标准化方法对原始指标数据进行标准化处理。2实证分析2.1#指标分析与检验KMO检验和Bartlett的检验都是用于确定数据适合因子分析的重要方法。KMO检验主要用于评估变量之
15、间的相关性和贡献度,判断因子提取的数量;而Bartlett的检验则是基于样本相关矩阵进行的,用于检验变量之间是否存在显著相关性,进一步确定是否适合进行因子分析 7。将2 种检验方法通常结合使用,以便更全面地评估因子分析模型的可行性和合理性。KMO值通常介于0 和1之间,越接近1表明变量间的相关性越强,当KMO检验(KMO0.6),说明了变量之间是存在相关性的,符合因子分析要求;在进行Bartlett检验时P0.05,具有显著性,则可以进行因子分析。根据检验的结果显示,经济因素、生产因素、保障因素、科技因素、设施因素、环境因素的KMO值分别为0.8 5 2、0.7 8 5、0.8 2 3、0.8
16、12、0.7 4 5 和0.7 5 4,合计值为0.7 8 5,Bartlett球成分IngredientCharacteristic rootE28.602P12.338S3.952T2.899F1.414H1.2692.2景影响因素分析根据表3 可以看到不同因素与变量之间的关系以及影响程度。在经济因素中,经济增长率的非标准载荷系数为1,与经济因素具有正向相关性。人口增长率、农业劳动生产率、城乡居民收入比对经济因素的影响力也很大,并且P值均小于0.0 5,具有显著性。生产因素中,单位面积粮食产量的非标准载荷系数为1,与生产因素具有正向相关性,粮食产量波动率、人均粮食产量、粮食对外依存度的标准
17、化载荷系数均较高,对生产因素的影响力较大。但是,P值均远大于0.0 5,说明这三个变量对于生产因素的影响上不显著。保障因素中,农业贷款余额的非标准载荷系数为1,与保障因素具有正向相形检验的显著性P值为0.0 0 0,可以确定样本相关矩阵适用于因子分析。为进一步评估主成分分析结果的质量和稳定性,将方差解释进行旋转。旋转前方差解释率显示了每个成分中包含的原始数据的方差比例。从表2 中可以看出,第一个成分的旋转前方后的差解释率最高,其余成分的旋转前方后差解释率相对较低。前两个成分的累积方差旋转后的解释率为7 0.4 3 1%,说明这两个成分对于整体数据的解释具有重要性。第一个成分的特征根和方差解释率
18、均为最高,而第五、第六个成分的特征根和方差解释率则相对较低。权重结果显示,经济因素在这六个因素中具有最高的权重,为5 3.2 6 4%,其次是生产因素,权重为2 2.0 8 6%。这表明在粮食体系中,经济因素和生产因素对于粮食生产的影响最为重要。保障因素、科技因素、设施因素和环境因素的权重均不高,分别为10.265%、8.0 7 7%、3.4 6%和2.8 4 8%,表明这些因素对于粮食生产的影响相对较小。通过累积方差解释率可以发现,经济因素和生产因素就已经解释了大部分的方差(7 0.4 3 1%),表明这两个因素对于整体的解释力度最强。表2 方差解释及因子权重Tab.2Interpretat
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