[1]沈方,郝瑞彬,尹力军,等.我国粮食主产区粮食生产变动贡献因素分解[J].江苏农业科学,2018,46(22):328-333.
　Shen Fang,et al.Decomposition of contributing factors for grain production changes in Chinas major grain producing areas[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(22):328-333.
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我国粮食主产区粮食生产变动贡献因素分解()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第46卷
期数:
2018年第22期
页码:
328-333
栏目:
农业经济与管理
出版日期:
2018-12-01

文章信息/Info

Title:
Decomposition of contributing factors for grain production changes in Chinas major grain producing areas
作者:
沈方;  郝瑞彬;  尹力军;  李文荣;  殷书柏
唐山师范学院资源管理系，河北唐山 063000
Author(s):
Shen Fang; et al
关键词:
粮食产量; 因素分解; RLI法; 粮食主产区; 播种面积效应; 作物生产力效应; 作物结构效应
Keywords:
-
分类号:
F326.11
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
利用2003—2014年我国粮食主产区相关数据，基于改进的拉氏因素分解方法，建立粮食产量变动因素分解模型，定量分析了粮食播种面积、作物单产和种植结构三者的变化对粮食产量变动的影响。结果表明：研究期主产区粮食增产同时得益于播种面积扩大、作物生产力提高和粮食种植结构调整，贡献率分别为53.92%、32.78%、13.30%。从作物角度看，小麦、玉米、稻谷单产提高是主产区作物生产力效应提高的主体；玉米、稻谷种植比例调增是作物结构效应提高的主体。研究期13个主产省(区)都实现了粮食增产，但增产量及其驱动因素空间差异大，黑龙江、吉林、辽宁等9个主产省(区)的首要增产因素是播种面积扩大；河北、安徽等4个主产省(区)的首要增产因素是作物生产力提高。从作物角度看，各主产省(区)作物生产力效应变化的主要驱动作物差别大，规律性不明显；而作物结构效应变化的主要驱动作物基本上都是相对高产的玉米、水稻、小麦种植比例调增，相对低产的大豆、薯类、杂粮种植比例调减。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2017-06-23
基金项目：河北省社会科学基金(编号：HB17YJ102)；河北省高等学校人文社会科学研究项目(编号：SZ17164)。
作者简介：沈方(1970—)，男，陕西西安人，副教授，主要从事区域农业发展研究。E-mail：53149161@qq.com。
通信作者：郝瑞彬，硕士，教授，主要从事区域农业发展、粮食安全研究。E-mail：510889987@qq.com。
更新日期/Last Update: 2018-11-20