【正文】
，急需守護共同的土地資源我國國土遼闊，土地資源總量豐富，而且土地利用類型齊全，這為我國因地制宜全面發(fā)展農(nóng)、林、牧、副、漁業(yè)生產(chǎn)提供了有利條件，但是我國人均土地資源占有量小，而且各類土地所占的比例不盡合理，主要是耕地、林地少、難利用土地多，后備土地資源不足，特別是人與耕地的矛盾尤為突出；另外，我國土壤的水蝕和風(fēng)蝕現(xiàn)象嚴(yán)重；還有，人口的過快增長也是導(dǎo)致耕地面積減少和不合理利用的重要原因；除了人口因素，工業(yè)化和城市化進程加快，也導(dǎo)致人均耕地進一步減少。在社會主義條件下，它還是城鄉(xiāng)協(xié)作、工農(nóng)聯(lián)盟的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。在長三角地區(qū),一個農(nóng)民工的月收入普遍在1000元以上,有一技之長的農(nóng)民工,月收入可達3000元甚至更高,數(shù)倍于種糧的收入。由于年齡偏長,文化偏低,他們外出務(wù)工已沒有優(yōu)勢,只能在家繼續(xù)種糧。到2010年我國居民人均糧食消費量為389公斤，糧食需求總量達到5250億公斤；到2020年人均糧食消費量為395公斤，需求總量5725億公斤?？诩Z消費反映了人們最基本的溫飽問題，是糧食消費中一個最基礎(chǔ)、最主要的構(gòu)成部分。這項醞釀已久的重大改革，大大地調(diào)動了農(nóng)民生產(chǎn)糧食的積極性，促進了糧食生產(chǎn)，保證了糧食安全。隨后兩年糧食產(chǎn)量出現(xiàn)小幅度下降。第二步：逐個將需分類的模式樣本{x}按最小距離準(zhǔn)則分配給K個聚類中心中的某一個zj(1)。相似測度：Xi Yi2/(Xi2)(Yi2)，即兩項間的相似性是向量間的余弦，值域1—1，用0值表示相互垂直。最小方差：以類間方差最小為聚類原則。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。造成周期性波動的原因用以上定義的客觀因素已經(jīng)不能較好地解釋，考慮到這可能與外部性因素，如國內(nèi)糧食生產(chǎn)政策的變動，國際市場環(huán)境的波動等有關(guān)。多重共線性檢驗ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.Collinearity StatisticsBStd. ErrorBetaToleranceVIF1(Constant).013lnx2.187.359.000.413lnx6.431.028.000.134lnx8.036.001.872lnx10.010.015.169a. Dependent Variable: lny由VIF值可以看出沒有多重共線性。糧食播種面積是解釋糧食產(chǎn)量變化的一個關(guān)鍵變量 ,且對糧食產(chǎn)量是一種正向影響。殘差分析先來檢驗殘差的自相關(guān)性，通過軟件輸出，存在較強的正自相關(guān)性。多重共線性檢驗多重共線性的定義設(shè)回歸模型如果矩陣X的列向量存在一組不全為零的數(shù)，使，則稱其存在完全共線性,如果，則稱其存在近似的多重共線性多重共線性的診斷(1) 直觀的判斷方法ⅰ.在自變量 的相關(guān)系數(shù)矩陣中，有某些自變量的相關(guān)系數(shù)值比較大；ⅱ.回歸系數(shù)的符號與專業(yè)知識或一般經(jīng)驗相反；ⅲ.對重要的自變量的回歸系數(shù)進行t檢驗，其結(jié)果不顯著，但是F檢驗確得到了顯著的通過；ⅳ.如果增加一個變量或刪除一個變量，回歸系數(shù)的估計值發(fā)生了很大的變化；ⅴ.重要變量的回歸系數(shù)置信區(qū)間明顯過大。讓n為觀察數(shù)，RSS為剩余平方和，那么AIC變?yōu)椋?AIC=2k + nln(RSS/n)，增加自由參數(shù)的數(shù)目提高了擬合的優(yōu)良性，AIC鼓勵數(shù)據(jù)擬合的優(yōu)良性但是盡量避免出現(xiàn)過度擬合的情況。如果希望多選一些變量進人回歸方程, 則應(yīng)適當(dāng)增大檢驗水平α 值, 即減小F1=F2的值, 特別地,當(dāng)F1=F2=0時, 則全部變量都將被選入, 這時逐步回歸就變?yōu)橐话愕亩嘣€性回歸。其后重復(fù)( a)～(c )再進行下步計算。(偏回歸平方和)。接著再對未引人回歸方程中的變量分別計算其偏回歸平方和, 并選其中偏回歸平方和最大的一個變量, 同樣在給定F水平下作顯著性檢驗, 如果顯著則將該變量引入回歸方程, 這一過程一直繼續(xù)下去, 直到在回歸方程中的變量都不能剔除而又無新變量可以引入時為止, 這時逐步回歸過程結(jié)束。所謂“最優(yōu)”回歸方程, 主要是指希望在回歸方程中包含所有對因變量y影響顯著的自變量而不包含對y 影響不顯著的自變量的回歸方程。6．農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)，指反映一定時期內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格變動趨勢和程度的相對數(shù)?；适寝r(nóng)業(yè)生產(chǎn)最基礎(chǔ)而且是最重要的物質(zhì)投入。 水利是農(nóng)業(yè)的命脈，灌區(qū)是命脈中的命脈，灌區(qū)成為我國糧食安全保障的重要基地。因而對我國糧食綜合生產(chǎn)能力影響因素的分析實際上就是對我國糧食產(chǎn)量影響因素的分析。近幾年國家減免稅收和補貼政策只是引子，因占農(nóng)戶收入比重過小，因此對農(nóng)戶增加投入和提高糧食產(chǎn)量影響甚微（史清華等）[5]。糧食是關(guān)系國計民生的特殊商品，確保糧食安全是中國一項長期的戰(zhàn)略任務(wù)。在廣泛收集近年來有關(guān)糧食生產(chǎn)理論資料的基礎(chǔ)上,對糧食綜合生產(chǎn)能力影響因素的若干問題進行探索,希望有助于糧食綜合生產(chǎn)能力理論研究的進一步深入,進而推動新時期我國糧食生產(chǎn)的持續(xù)健康發(fā)展。s future food production. After that, we get the total number of china39。然后，通過整合匯總數(shù)據(jù)對中國糧食需求總量進行分析，分別建立糧食需求高值模型與低值模型，給出未來幾年糧食需求預(yù)測值，通過比較未來糧食的產(chǎn)量和需求量的大小，結(jié)合實際，研究中國糧食安全狀況并給出合理化建議。 本模型在總結(jié)有關(guān)學(xué)者對糧食供需問題研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合現(xiàn)階段我國糧食消費和生產(chǎn)情況，通過中國統(tǒng)計年鑒以及中國統(tǒng)計局網(wǎng)站搜集數(shù)據(jù)，分別建立糧食需求和供給模型，并預(yù)測未來糧食的供求量，較為系統(tǒng)地分析了糧食供需平衡及糧食安全問題，對我國糧食問題提供借鑒。s longterm stability.
The model summary is based on some scholars’ studies about the food supply and demand, bined with the status of China39。其次,糧食綜合生產(chǎn)能力的高低,直接關(guān)系到國家的糧食安全。而隨著基礎(chǔ)建設(shè)的擴大、 城市建設(shè)的發(fā)展、 各種園區(qū)的興起， 耕地還會減少。王玉斌等通過對我國1978~2004糧食產(chǎn)量波動原因發(fā)現(xiàn)，要實現(xiàn)糧食生產(chǎn)持續(xù)穩(wěn)定增長的目標(biāo)，就必須給糧食生產(chǎn)以合理的收益預(yù)期，使糧食生產(chǎn)的比較收益與經(jīng)濟作物相比處于相對合理的水平[2]。如何將上述兩類預(yù)測模型所考慮的因素和方法綜合起來，以提高預(yù)測精度，這就是本文提出的糧食產(chǎn)量綜合預(yù)測模型。 糧食播種面積是解釋糧食產(chǎn)量變化的一個關(guān)鍵變量 ,且對糧食產(chǎn)量是一種正向影響。本文將農(nóng)村人口數(shù)作為影響因素。同時，農(nóng)村居民收入也影響著農(nóng)民對于種植上一些設(shè)備等的投入，所以也考慮在影響農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的范圍內(nèi)。 為消除 1978 年開始的農(nóng)村制度變革對之影響，本模型不考慮1978年前的全國糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)。逐步回歸分析的實施過程是每一步都要對已引入回歸方程的變量計算其偏回歸平方和(即貢獻), 然后選一個偏回歸平方和最小的變量, 在預(yù)先給定的F水平下進行顯著性檢驗, 如果顯著則該變量不必從回歸方程中剔除, 這時方程中其它的幾個變量也都不需要剔除(因為其它的幾個變量的偏回歸平方和都大于最小的一個更不需要剔除)。n為原始數(shù)據(jù)觀測組數(shù),k為估計可能選人回歸方程的變量個數(shù)。值的一個并計算F值, 如果FF1, 則表示該變量顯著, 應(yīng)將其引人回歸方程, 計算轉(zhuǎn)至( c)。 逐步回歸選取變量是逐漸增加的。赤池信息量準(zhǔn)則建立在熵的概念基礎(chǔ)上，可以權(quán)衡所估計模型的復(fù)雜度和此模型擬合數(shù)據(jù)的優(yōu)良性。參數(shù)XXXXXXX10最終被保留，X1農(nóng)村人口數(shù)（萬人）、X2糧食作物種植面積、X6化肥使用量（萬噸）、X10國家農(nóng)業(yè)財政支出對糧食產(chǎn)量有正向影響，符合實際情況， X3生產(chǎn)資料價格指數(shù)、X8受災(zāi)面積（千公頃）與糧食產(chǎn)量成負(fù)向影響，符合實際情況，但是X5有效灌溉面積實際應(yīng)該與糧食產(chǎn)量成正向影響，所以符合實際情況，說明這十個影響因素中X5有效灌溉面積與其他因素可能有多重共線性。根據(jù)條件數(shù), ， 其中為最大的特征根 為其他的特征根，通常認(rèn)為0k10,沒有多重共線性，k10存在著多重共線性。下面是用N（0,859216）對此進行的擬合。2）基于CD生產(chǎn)函數(shù)的糧食產(chǎn)量回歸分析CD生產(chǎn)函數(shù)模型簡介 生產(chǎn)函數(shù)這一名詞由美國數(shù)學(xué)家Charles Cobb和經(jīng)濟學(xué)家Pau l Dauglas提出，他們利用歷史統(tǒng)計資料研究二十世紀(jì)初美國的資本投入(K) 和勞動投入(L)對產(chǎn)量(Y) 的影響時, 得出的一種生產(chǎn)函數(shù). 是分析資源“投入”與產(chǎn)品“產(chǎn)出”之間經(jīng)濟數(shù)量關(guān)系的最常用的一種生產(chǎn)函數(shù). 其基本模型為：Y=AKαLβ其中A是常數(shù)項，代表一定的技術(shù)水平。改革開放以來，我國糧食生產(chǎn)的發(fā)展并不平穩(wěn)，總產(chǎn)量波動非常明顯。聚類分析的目標(biāo)就是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來分類。最遠鄰法：用兩類之間最遠點間的距離代表兩類間的距離。測度方法有計算連續(xù)變量的距離、離散變量的不相似性、二值變量的距離或不相似性。若r=p，則為明氏距離。軟件運行結(jié)果及其分析Number of Cases in each Cluster分類序號分類數(shù)目時間區(qū)間119781986219871992319932005420052009Final Cluster CentersCluster1234X180129733618398878873X2114728105377111702104461X3103108108100X4108108107101X544571565854855254110X61474501431414288X71727752034045652X840685422024927152089X9278397212202429X1014842485351506Y35707502114542345064ANOVAClusterErrorFSig.Mean SquaredfMean SquaredfX1328.000X2328.000X3328.189X4328.452.718X5328.000X6328.000X7328.000X8328.001X9328.000X10328.000Y328.000按照SPSS的分析數(shù)據(jù)，聯(lián)系中國近些年來的糧食發(fā)展實際狀況以及相關(guān)的政策措施，可以得到以下分類結(jié)果。然而，從1999年開始糧食產(chǎn)量出現(xiàn)連續(xù)下滑，在2003年達到了谷底，為43070萬噸，20002003年糧食年增長率為1．75％，首次出現(xiàn)負(fù)增長。所以根據(jù)XXXX8的預(yù)測方程，我們可以得到未來年份的XXXX8的預(yù)測值，再根據(jù)回歸方程通過殘差的誤差調(diào)整我們就能得到未來年份的糧食產(chǎn)量預(yù)測值。糧食需求量——年份模型擬合與參數(shù)估計表