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
关键词：粮食产量；化肥施用量；粮食播种面积；劳动力投入；
引言
农业是一个国家重要的产业部门和国民经济的基础，而农业中心问题又是粮食问题。1978年以来，我国粮食产出取得了显著的成就，全国粮食总产量由1983年的38727.5万吨增加到2010年的54647.7万吨，年均增长率1.47%①。其间，全国粮食产量从1983年到1998年整体呈逐年增长趋势，但1999年-2003年出现下降态势，2004年之后开始回升，粮食产量波动性较强，到2010年已达到54647.7万吨。
我国是个农业大国，虽然我国的粮食产量在近几年一直呈上升态势，但是我国的粮食生产不足以满足国内消费需求，每年需进口大量的粮食，2010年我国进口谷物和大豆分别达570.8万吨和5480万吨，同时我国粮食没有国际竞争价格优势，这严重制约我国经济发展。因此，研究影响我国粮食增产因素具有现实的意义。
影响粮食增产因素主要有花费使用量、土地耕种面积、劳动力人数、成灾面积以及其他物质投入等，肖海峰、王娇（2004）通过柯布-道格拉斯生产函数，得到播种面积、其他物质费用、化肥费用、劳动投入和成灾面积对粮食产出弹性系数分别为0.879、0.345、0.205、-0.235和-0.104，也即播种面积是影响粮食产量的最大因素。梁子谦和李小军（2006）通过因子分析模型分析，实证结果表明科技进步水平、物质投入、环境与气候和政策是影响我国粮食产量的主要因子，他们对粮食单产方差贡献分别是34.72%、21.35%、19.76%和18.43%。王祖力和肖海峰（2008）[3]运用回归模型分析得到施用化肥量与粮食产量正相关性较强，且1978-2006年间化肥使用量对粮食增长的弹性为0.20，贡献率为56.81%，化肥投入是所有要素投入中贡献最大的。[4]范东君和朱有志的研究表明（2011）[5]农业基础设施和粮食播种面积对粮食产量贡献率分别达41.9%和24.63%，但是粮食播种面积与粮食产量之间相关性不明显，而财政投入、化肥施用量、机械动力对粮食产量影响相对较小，相反，农业劳动力与粮食产量之间还存在负相关关系。
以上分析对研究影响我国粮食增产及其变动因素具有较大的指导意义，然而学者们在做计量的模型的分析时，未考虑解释变量序列相关性，因此在做计量模型时要考虑序列相关情况，否则做的模型再经典，也不会有什么经济意义，还可能出现"伪回归"，做出来的结果会失去其实践意义。因此，本文在前人研究基础上，建立多元回归模型，结合模型分析计量结果，运用相关检验判断分析方法，采用逐步回归法，消除模型可能出现的序列相关性，是其结果更具有指导意义。
1、模型与数据
1.1、模型变量和数据设定
本文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、农业劳动力为解释变量，以粮食产量为被解释变量，模型使用1983年-2010年中国统计年鉴农业数据②。设定模型，采用线性生产函数：
其中，Y是粮食产量（万吨）；X1化肥施用量（万公顷）；X2粮食播种面积（千公顷）；X3成灾面积（公顷）；X4农业机械总动力（万千瓦）；X5农业劳动力（万人）；%e随机误差项，即解释变量以外的随机扰动，如创新发明、气候、政策等难以量化的影响因素。
1.2、模型的参数估计
用OLS方法估计模型，借助计量经济学知识和Eviews软件对1983年-2010年统计年鉴的农业数据进行运算，所得到的结果如下：
统计值F=322.56，线性显著，且R2接近于1，方程整体回归性很好。然而，X4、X5未通过t检验，且前符号不符合经济意义，因此解释变量之间可能存在共线性（这两种情况可能是因为解释变量之间存在多重共线性）。
检验简单相关系数
1.3、逐步回归找出最简单的回归模型
逐个作Log（y）与Log（x1）、Log（x2）、Log（x3）、Log（x4）、Log（x5）间的回归。
可见，粮食产量受农药化肥使用量的影响较大，与经验相符，因此选（1）作为最初的回归模型。把其它解释变量分别引入初始回归模型中，找出最佳回归方程。
1.4、用逐步回归法找出合理的回归模型
逐步回归
第一步，在初始模型中引入lnx2，用lnY关于lnx1、lnx2做回归并用OLS法估计得：lnY=f（lnx1、lnx2）模拟精度变高，且参数符号符合经济意义，变量也通过了t检验，但是D.W.值落在了无法判断的区域，但由LM检验知不存在1阶自相关性；
第二步，再引入lnx3，拟合精度再次提高，且参数符号合理，变量也通过了t检验；但是D.W.值还是落到了无法判断的区域，可由LM检验仍可知不存在1阶自相关性；
第三步，引入lnx4，修正的拟合优度基本没有变化，lnx4的参数为通过t检验，但是参数符号与经济意义不符；
第四步，去掉lnx4，引入lnx5拟合优度又开始下降，lnx5的参数为通过t检验，且参数符号与经济意义不符。
第三步和第四步表明lnx4和lnx5是多余的，因此，合理的回归方程应该是：
1.5、模型分析
在本文研究5个影响因素分析中，修正的模型表明：化肥施用量和粮食的播种面积对粮食的产出影响最大，他们的弹性系数分别为：0.32和1.27，成灾面积弹性系数低，成灾面积会影响产出增长，但弹性影响并不大。未修正的模型中，劳动力弹性也低，表明农民技能须提高，才会使劳动力弹性增大；农业机械动力弹性系数为负表示我国的农业机械动力没有得到有效利用。播种面积和产出的关系紧密，但我国耕地面积有减少趋势，较大的播种面积弹性系数表明单位产量的增加，体现了技术进步作用，实证结果产生的正向关系不能代表播种面积的增加对粮食产量影响最大。综合分析，影响我国粮食产量的最大因素是农用化肥使用量。
2、结论及政策建议
由以上分析可知，其最佳回归方程为：
由该方程知，在其他因素不变的情况下，当化肥施用量增加1%时，粮食产量可增0.23%；播种面积增加1%，粮食产量将增1.27%，成灾面积增加1%，粮食产量会较少0.09%，分析结果是符合客观经济规律的。因而在看待粮食产量问题上，在适当考虑成灾面积前提下，研究分析化肥投入量和粮食播种面积对粮食产量的影响，同时要更加重视现代科技在农业中的推广和运用，确保我国粮食单产量稳步增加目标的实现。
上述分析表明，化肥投入量是影响我国农业产出关键因素。在提高粮食产量对策上，长期来看，主要还是加化肥施用的投入，尤其是增加有机物过河微生物化肥的使用量，以保护环境，发展绿色农业。其次，由于我国农业分布广、地形复杂，农业机械动力没有得到充分的发挥，因此农业机械动力的优化配置显得尤其重要，增加平原地带农业机械自动化，加少丘陵地带机械动力使用量。最后，要科技兴农、实现现代农业科技化，提高农作技术以及农民素质，以增加农业劳动力弹性系数，积极发展科技创新经营机制，实现集约化经营，达到规模经济。当然，政府在政策上也要加大农业支出，提高农民增产的积极性，并实现现代农业发展目标。
注释：
①该组数据来自《中国统计年鉴》（2010年），经换算得到。
②中的统计数据中，由于没有从事粮食生产的劳动力数据，因此用第一产业劳动力代替。
参考文献：
[1]肖海峰，王姣.我国粮食综合生产能力影响因素分析[J].农业技术经济，2004（6）：45-49.
[2]梁子谦，李小军.影响中国粮食生产的因子分析[J].农业经济问题，2006（11）：19-22.
[3]王祖力，肖海峰.化肥施用对粮食产量增长的作用分析[J].农业经济问题，2008（8）：65-68.
[4]奚振邦.简析化肥对现代农业的作用[J].农资科技，2003（4）：15-17.
[5]范东君，朱有志.粮食产量影响因素的实证分析与贡献度测算[J].内蒙古经济学院学报，2011（3）.
[6]吴小飞，吴晨.中国粮食增长因素分析及其统计假设检验[J].仲恺农业工程学院学报，2009（4）.
[7]吴英杰，中国粮食产量影响因素实证分析：1978-2005[J].经济研究导刊.2009（7）.
[8]谢杰.中国粮食生产影响因素研究[J].经济问题探索，2007（9）.
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。
【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
关键词：粮食产量；影响因素；主成分分析；济南市
中图分类号：F326.11文献标识码：A文章编号：0439-8114（2015）15-3821-04
DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2015.15.061
Abstract：Inordertostudytheintensityofnaturalandhumanactivityingrainproductionprocess，thegrainyieldofJi’nancitywasanalyzedfrom1978to2008.Twentyfactorswerechosenandtheprincipalcomponentanalysismethodwasusedtomeasuretheintensityofnatureandhumanactivityfactors.Theresultsshowedthatinthechangeprocessofgrainproduction，58.18%wascausedbyanthropogenicactivity，32.23%wascausedbynaturefactors，and6.47%wascausedbyanthropogenicactivitycombinedwithnaturefactorsinJi’nancity.Themainnaturefactorswereannualmeantemperature，cumulative？temperature，annualprecipitationandannualsunshineduration.Themainanthropogenicfactorsincludedcultivatedarea，totalpowerofagriculturalmachinery，fertilizer，rurallaborforceandtotalpopulation.Thecontributionofnaturefactorsdecreasedgradually，whilethecontributionofanthropogenicfactorsincreasedfrom1978to2008.
Keywords：grainyield；influencefactor；principalcomponentanalysis（PCA）；Ji’nancity
粮食是关系国计民生和国家经济安全的重要战略物资，也是人民群众最基本的生活资料[1，2]。粮食安全与社会的和谐、政治的稳定、经济的持续发展息息相关。日益严峻的气候危机成为粮食安全面临的最大挑战[3，4]。作为粮食生产大国和人口大国，中国的粮食安全问题同样处于这一危机的阴影之下，中国的粮食安全问题已成为国内外学者十分关注的话题[5，6]。相关研究初步预测了不同气候变化情景对中国粮食产量造成的负面影响，若气温升高2.7℃、降水增加5%，中国2050年的粮食产量将因气候变化而损失高达14.9%（5000万t以上）[7]。因此，稳定和提高粮食产量关系到人类的生存、经济的发展和社会的长期稳定，也是当前和今后一段时期内我国面临的主要问题，开展粮食产量影响因素的研究将有利于揭示粮食增产的规律，对指导粮食增产有重要的意义。目前，粮食产量的影响因素研究多采用相关系数、灰色关联、线性回归等方法，讨论气温、降水、农机动力、劳动力、施肥量等因素对粮食产量影响的单因子分析[8-11]。然而，粮食生产是一个同时受气候变化、社会经济和生产技术等多因素影响的复杂、非线性系统。因此，在分析粮食产量影响因素过程中，应同时考虑气候变化、粮食播种面积、农业机械动力、化肥施用量、农业人口等因素对其产生的综合影响。
1研究区概况
济南市地处中纬度地带（36°40′N，117°00′E），属于暖温带大陆性季风气候。年均气温13.6℃，年降水量614mm，气候适宜；全市总面积为577500hm2，是山东省的高产综合型农业区。同时，济南市是黄河中下游和环渤海经济带南翼的重要战略城市。近些年，随着工业化、城市化和现代化建设的发展，人口不断增加，耕地不断减少，人地矛盾进一步突出，使粮食安全生产受到一定程度的威胁[8]。因此，本文拟通过综合分析气温、降水、耕地面积、农用机械总动力、化肥施用总量、农业人口等多方面的自然和社会经济因素，进而区分影响粮食产量的主次因素，为今后粮食生产及粮食安全政策的制定提供理论依据，为管理部门制定短、中、长期的粮食政策提供科学的依据。
2研究方法
本研究采用主成分分析法（Principalcomponentsanalysis，PCA）[12]定量研究自然与人为要素对粮食产量的作用强度。选取影响因素变量共20个，自然因素包括：年均气温（P1）、积温（P2）、年最高气温（P3）、年最低气温（P4）、年降水量（P5）、年日照时数（P6）、年平均风速（P7）、年平均湿度（P8）；人为因素包括：耕地面积（P9）、农用机械总动力（P10）、化肥施用总量（P11）、每公顷耕地化肥施用量（P12）、农村劳动力数量（P13）、农业人口数量（P14）、总人口数量（P15）、城市化率（P16）、国内生产总值（P17）、第一产业产值（P18）、第二产业产值（P19）、第三产业产值（P20）。以济南市1978-2008年的统计数据为分析样本。
3结果与分析
3.1济南市粮食产量变化
济南市粮食总产量在1978-2008年间总体呈波动增长趋势（图1），由1978年的115.38万t增长至2008年的281.50万t，平均每年增5.44万t（趋势线斜率）；粮食单位面积产量也呈现出波动增长趋势（图2），由1978年的3.09t/hm2增长至2008年的8.76t/hm2，平均每年增产0.19t/hm2（趋势线斜率）。图1与图2对比分析显示，济南市粮食总产量与单位面积产量变化趋势相近，粮食总产量与单位面积产量的相关性极强（r=0.998>0.554=α0.001（31），显著水平在0.001以上）。表明粮食单位面积产量直接决定粮食总产量。
3.2主成分分析结果
利用SPSS13.0统计软件的PCA模块对1978-2008年的影响因素数据进行分析，结果（表1）表明，PC1～PC4的累积贡献率达85.9%（已达主成分因子选取原则累积贡献率大于85%），但为进一步明确自然和人为因素对粮食产量的贡献率，特选定累积贡献率大于95%，即选择PC1～PC7作进一步分析。
从各因素在主成分中的载荷量来看（表2），第一主分量的影响因素主要有耕地面积（P9）、农用机械总动力（P10）、化肥施用总量（P11）、每公顷耕地化肥施用量（P12）、农村劳动力数量（P13）、农业人口数量（P14）、总人口数量（P15）、城市化率（P16）、国内生产总值（P17）、第一产业产值（P18）、第二产业产值（P19）、第三产业产值（P20），载荷量绝对值变化在0.76～0.98之间，这些因素全为人为要素，因此该主成分因子可以看作是人为因素因子。第二主分量的影响因素主要有年均气温（P1）、积温（P2）、年最高气温（P3）、年最低气温（P4），载荷量绝对值变化在0.47-0.87，各因子均为自然要素，故该主成分因子可以作为自然因素因子。第三主分量的影响因素主要有年最高气温（P3）、年降水量（P5）、年平均风速（P7）、年平均湿度（P8），载荷量绝对值变化在0.41-0.63，各因子均为自然要素，故该主成分因子作为自然因素因子。第四主分量的影响因素主要有年平均风速（P7）和农业人口数量（P14），载荷量分别为0.59和0.53，且分别属于自然因子和人为因子，所以第四主分量为自然与人为因子综合作用。第五主分量的影响因素主要有年最低气温（P4）和年平均湿度（P8），载荷量分别为-0.68和0.44，且均为自然要素，故该主成分因子为自然因素因子。第六主分量的影响因素主要有年降水量（P5）和年平均风速（P7），载荷量分别为0.59和0.43，均为自然要素，故该主成分因子为自然因素因子。第七主分量的影响因素主要有年最高气温（P3），载荷量为0.47，为自然要素，故该主成分因子为自然因素因子。
从主成分因子的贡献率来看（表1），PC1～PC7的贡献率分别为58.18%、12.71%、8.55%、6.47%、4.67%、3.79%、2.53%，贡献率逐渐降低。根据以上分析，第一主成分因子为人为因素因子，第二、第三、第五、第六、第七主成分因子为自然因素因子，第四主成分因子为自然与人为因子综合作用。因此，在济南市粮食产量变化过程中，人为因素的贡献率为58.18%，自然因素的贡献率为32.23%，自然与人为因素共同作用的贡献率为6.47%。
4讨论
4.1自然因素与济南市粮食产量变化
根据表2的载荷量及综合得分排序结果，对济南市粮食产量影响最大的自然因素主要有年均气温（P1）、积温（P2）、年降水量（P5）、年日照时数（P6）。从图3可见，济南市年平均气温和积温均呈现波动性变化，增减趋势不明显，二者变差系数[13]分别为0.034和0.031，平均气温为14.85℃，平均积温为5071.04℃，表明济南市气温和积温在年际尺度上变化平稳，对粮食产量提供了稳定的气温基础。年降水量变化在347～1090mm之间（图4），变化趋势不明显，降水变差系数为0.267，略高于长江中下游地区和我国北方东部其它区域的降水变差系数[14，15]；2000年之后的变化幅度高于2000年之前。年日照时数变化在1819.8～2398.3h之间，呈下降趋势，这主要是大气污染（气候湿润化）造成的，主要表现为轻雾和霾增加[16]。熊伟等[6]研究表明，气候变化将影响未来三大作物（小麦、玉米和水稻）的单产，特别是雨养作物的单产将会受到更大冲击。
4.2人为因素与济南市粮食产量变化
人为因素的载荷量及综合得分排序显示（表2），影响济南市粮食产量的主要人为因素有耕地面积（P9）、农用机械总动力（P10）、化肥施用总量（P11）、每公顷耕地化肥施用量（P12）、农村劳动力数量（P13）、总人口数量（P15），与郭淑敏等[17]的分析结果一致。济南市耕地面积在1978-2008年间持续减少（图5），由1978年的37.32万hm2减少到2008年的32.13万hm2，共减少5.19万hm2，表明粮食产量的增加主要是由于单位面积产量增加所致。耕地减少、粮食单位面积产量和总产量增加的趋势与全国和各粮食主产区的总趋势一致[17]，由于工业和城镇建设加快及农业结构调整等原因，耕地数量下降已呈不可逆转之势，但由于科技进步亦使粮食总产量上升。济南市农用机械总动力由1978年的69.7万kW上升到2008年的446.6万kW，机械动力增加5.4倍（图6）；化肥施用总量和每公顷耕地化肥施用量均呈现上升趋势，分别由1978年的2.22万t和59.6kg/hm2增至2008年的22.37万t和696.0kg/hm2，分别增加了9.1倍和10.7倍，机械动力与化肥施用量的增加促使粮食单位面积产量及总产量增长。同时，我国主要农作物品种一般10年左右更新换代一次，每次换代使作物增产幅度达到10%左右[18]，因此，品种选育技术的不断提高也是促使粮食产量提高的积极因素。
4.3不同年代粮食产量的影响因素贡献率
为进一步明确不同时段自然与人为因素对粮食产量的贡献率，采用主成分分析分别对不同年代（1978-1989年、1990-1999年和2000-2008年）的数据进行了分析，并根据累积贡献率大于95%对自然和人为因素的贡献率进行了合并（表3）。自然因素的贡献率随时间推移逐渐降低，由33.94%下降到27.01%，下降了6.93%；人为因素的贡献率逐渐升高，由60.87%升到65.10%，上升了4.33%。由此表明，在自然因素较为稳定的情况下，人为因素直接决定粮食的单位面积产量和总产量，即农业技术进步对提高粮食作物单产起了决定性作用[19]，目前技术进步、水资源和土地利用已被公认为影响粮食生产最重要的三大驱动因素[6]，它们对我国未来粮食生产的影响也是不可忽视的。
5结论
本文采用主成分分析定量分析了济南市自然与人为要素对粮食产量的作用强度。在济南市粮食产量变化过程中，人为因素的贡献率为58.18%，自然因素的贡献率为32.23%，自然与人为因素共同作用的贡献率为6.47%。对济南市粮食产量影响最大的自然因素主要有年均气温、积温、年降水量、年日照时数。人为因素主要有耕地面积、农用机械总动力、化肥施用总量、单位耕地化肥施用量、农村劳动力数量、总人口数量。
自然因素对粮食生产的贡献率随时间推移逐渐降低，人为因素的贡献率逐渐升高。在自然因素较为稳定的情况下，人为因素直接决定粮食的单位面积产量和总产量，即农业技术进步对提高粮食作物单产起了决定性作用。
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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
