学文网摘要：根据1983-2008年中国小麦生产的时间序列数据，采用H-P滤波法对中国小麦产量波动性进行了分析。结果表明，在1983-2008年间小麦生产包括了6个完整的周期，平均年距为4.5年，其中扩张期的长度平均为2.5年，而收缩期的平均值为1.7年，扩张与收缩长度之比在逐期下降，说明中国小麦产量扩张能力正在下降。通过建立多元线性回归方程，验证了中国小麦产量的波动与单产波动及种植面积波动的关系，估计得出种植面积对小麦产量的波动影响程度大于单产，应继续确保种植面积来平抑小麦产量的波动。
关键词：H-P滤波法；小麦产量波动；播种面积；单产
中***分类号：F362.11 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）06-1457-03
1 问题的提出
从中国传统粮食种植结构来讲，小麦一直是继水稻之后的第二大粮食作物，2008年小麦总产量
11 246万t，占粮食总产量的22.27%，种植面积
23 617千hm2，占粮食面积的22.12%，但是从1983年来中国小麦产量的变化来看，小麦产量具有较强的周期波动性（表1）。
目前对粮食产量波动及其影响因素的分析主要从全国粮食产量波动及影响因素和地方粮食产量波动及影响因素两方面展开，对全国粮食产量波动的分析主要有：赖红兵[1]将中国粮食波动划分为8个周期，粮食结构性波动是其波动的主要原因，其中玉米波动对粮食波动的影响程度大于小麦和大米。吴英杰[2]通过建立扩展的C-D生产函数模型对中国粮食产量及相关影响因素数据，结果表明化肥使用量的增加一直是中国粮食增产的首要因素。黄卉[3]将改革开放以来中国粮食产量波动分为4个阶段，并从***策、农民、科技、生产条件等4个方面分析影响粮食产量的因素，认为对粮食生产影响较大的主要因素是价格***策、补贴***策、土地***策等。郝泽英[4]利用距平值法对中国1978-2007年的粮食单产及其影响因素进行分析，结果表明作物单产是影响中国粮食总产量变化的主要因素，单产受作物品种及相应技术的影响呈周期性变化规律，而***策因素则显著影响粮食作物播种面积。张营周[5]利用1985-2007年时间序列数据对粮食单产及主要影响因素进行分析，指出在中国耕地面积日益减少的情况下，提高粮食单产水平是满足中国粮食需求的主要途径。一些学者对地方粮食产量波动进行了分析，陈慧中等[6]利用剩余法和灰色关联系数法分别对河南省粮食波动及其主要影响因素进行分析，基本结论是河南省粮食产量波动具有阶段性变化特征，其中有效灌溉面积、机耕面积、化肥施用量和农村家庭年人均纯收入是影响河南省粮食产量及波动的主控因素。冯金[7]用同样的方法分析甘肃张掖粮食产量波动及影响因素得出了相近的结论。王巧巧等[8]基于1949-2005年安徽省粮食产量数据来拟合安徽省粮食产量，建立ARMA粮食产量模型，实证研究得出粮食产量随着时间的推移呈现指数增长趋势。
综上所述，国内学者对粮食产量及影响因素的研究取得了较为丰富的成果，但现有研究也存在一些不足，一是现有研究主要集中在粮食产量影响因素分析，但对影响粮食产量波动的因素，特别是基于单产、面积波动对产量波动的贡献分解方面的研究尚不多见。二是现有研究大多将粮食作为整体，研究影响粮食产量的因素，但从单一品种视角，专门考察小麦产量波动及其与单产、种植面积波动之间关系的研究相对不足。本研究利用H-P滤波法对中国小麦产量的波动性及特征进行分析，计量分析中国小麦种植面积、单产波动对产量波动的影响程度，以期为中国小麦产业***策的制定提供实证依据。
2 数据说明及研究方法
2.1 数据说明
1983-2008年中国小麦总产量、种植面积和单产等相关数据（表1）主要来源于2010年《中国农业统计年鉴》和《中国统计年鉴》。由于时间序列的波动范围很大，在不改变原始变量互动关系基础上，分析中使用对数序列，以避免数据的剧烈波动对拟合效果的影响。小麦总产量、种植面积和单产的对数序列分别以LnQ，LnS，LnAQ表示。
从表1可以看出，小麦单产和总产量总体呈上升的趋势，但是小麦的种植面积却呈下降的趋势。1998-2002年小麦产量出现了持续5个年度的下滑，2003年后产量才又开始恢复缓慢增长。同期小麦种植面积的变化规律和总产量的变化表现出一致性。
2.2 研究方法
时间序列数据存在一定的时间趋势影响，在其波动周期分析中必须剔除时间趋势因素，在目前对该问题的研究一般采用H-P滤波法。滤波法是由Hodrick和Prescott[9]提出来的一种分析经济变量周期波动的趋势分解方法，简称H-P滤波法。H-P滤波法的基本思路是从经济波动中分离出长期趋势分量和短期波动分量后，以周期波动分量为标准偏差，再用方差分析滤波法或者傅里叶周期分析滤波法进行滤波，将剩余部分界定为随机波动，并分别对各种波动予以分析，把握其规律。根据H-P滤波分离出时间趋势后将得到周期趋势并由此计算出波动指数（变异率VR）。其计算公式为：
3 小麦产量的波动特征分析
产量波动的分析有利于发现小麦产量波动规律和特征，依据周期波动理论，以年为单位时间序列其波峰与波谷的持续时间至少要在两年以上才可划分为一个完整周期，由于小麦生长周期为一年，故对小麦可以以2年划分为一个周期。借助于H-P滤波分析方法，得到了剔除时间趋势后周期波动曲线（Cycle），并从中可以发现中国小麦产量波动周期性明显（***1）。按照“峰-峰”法划分，将1983-2008年小麦产量波动划分为6个完整周期（表2）。
3.1 波动类型基本属于古典型波动
从波峰和波谷的形态特征来看，除第五周期1996-1998年近似属于增长型波动外（增长率出现下降，但不出现负值，一般表现为波谷波峰都为正值），其余周期均属于古典型波动（增长率出现下降后由正值转为负值，一般表现为波谷为负波峰为正），由此可以判断中国小麦产量波动程度较大。
3.2 周期频度较高，且长度比较规则
平均年距为4.5年，说明中国小麦产量每4.5年波动一次，波动比较频繁。但从整体来看自1999年后周期长度开始加长，这应该与1998年中国出现“卖粮难”现象，及2002年起国家对小麦等粮食作物实行补贴等其他扶持农业的相关***策有着直接的关系。
3.3 波动幅度比较稳定，产量的波动指数幅度较小
1999年前中国小麦产量的波动幅度较小，均为弱幅度，但是从1999年后中国小麦产量的波动幅度加大并且周期明显加长。
3.4 扩张期与收缩期基本相等
计算结果表明中国小麦产量波动的扩张长度平均为2.5年，而收缩年度的平均值为1.7年，扩张期大于收缩期，扩张与收缩长度之比为1.5，为长扩张期。前5个周期的扩张与收缩长度之比为1.8，最后一个周期即第六周期的扩张与收缩长度之比为1.25，说明中国小麦产量扩张能力正在下降。
4 单产波动及面积波动对总产波动贡献
为了分析产量波动的机理，根据H-P滤波法分别计算了小麦产量、单产、种植面积的波动指数，并做出各波动指数趋势***（***2）。由***2可以看出，单产波动、播种面积波动与总产量的波动之间存在密切关系，为了探明单产和种植面积对小麦产量波动所做的贡献大小，通过构建多元回归模型进行分析，模型中以小麦产量波动指数为因变量，选择了小麦的种植面积波动指数及单产波动指数两个自变量作为影响小麦产量波动的主控因素。
4.1 数据平稳性检验
由于小麦产量波动指数（VRQ）、单产波动指数（VRAQ）和面积波动指数（VRS）均为时间序列数据，故在构建多元线性回归模型之前必须对其进行平稳性检验，以避免出现伪回归估计结果。
4.2 模型估计
由各变量的平稳性检验结果（表3）可以看出产量波动指数、单产波动指数和面积波动指数均为平稳序列，故可以直接对三者间关系构建多元线性回归模型。具体形式如下：
VRQt=β0VRAQt+β1VRSt+μt
式中VRQt、VRAQt、VRSt分别代表当期小麦产量、单产、种植面积的波动指数，μt为随机干扰项。
利用Eviews5.0软件对该方程进行估计，结果如表4所示。由结果可知模型通过检验，R2=0.999 494模型拟合效果非常好，DW值为2.37，变量间不存在序列自相关关系。
从模型结果看，β0=0.89；β1=1.1均通过1%的显著性水平检验，所以可以肯定单产波动和种植面积波动是中国小麦产量波动的主要影响因素，引起产量波动因素中种植面积波动的贡献为55%，而单产波动的贡献为45%。小麦种植面积波动对产量波动的影响程度大于单产波动对产量波动的影响程度。
5 结论和建议
根据1983-2008年数据，从波动类型、周期频度、波动幅度、扩张与收缩期4个方面分析表明中国小麦产量表现为较强的周期性，小麦产量虽然表现出了一定程度的上涨，但是前5个周期的扩张与收缩长度之比为1.8，最后一个周期即第六周期的扩张与收缩长度之比为1.25，说明中国小麦产量扩张能力正在下降。
小麦单产和种植面积的波动直接影响了中国小麦产量波动，小麦种植面积的波动对小麦产量波动的影响程度较大于单产波动的影响。为平抑小麦产量的波动应继续确保种植面积稳定，同时也应重视农业基础设施建设，加大农业科技的投入及推广，做好减灾防灾工作，加强小麦生产的综合生产能力建设，逐步提高小麦单产水平。
参考文献：
[1] 赖红兵. 中国粮食产量波动及其结构分析[J].农业技术经济，2009（5）：91-96.
[2] 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，2009，45（7）：24-26.
[3] 黄 卉.改革开放以来中国粮食产量的影响因素及对策分析[J].经济研究导刊，2010，91（17）：65-67.
[4] 郝泽英.近30年中国粮食产量增减变化及主要影响因素[J].山西农业科学，2009，37（5）：3-6.
[5] 张营周.中国粮食单产及其影响因素的协整分析[J].生态经济，2010（8）：129-132.
[6] 陈慧中，徐梦洁，刘 勤.河南省粮食产量波动及其影响因素分析[J].江西农业大学学报（社会科学版），2010，9（3）：60-65.
[7] 冯 金.张掖市粮食产量波动分析[J].河西学院学报，2010，26（2）：64-68.
[8] 王巧巧，朱喃喃.基于ARMA的粮食产量模型的构建――以安徽省为例[J].经济研究导刊，2010（7）：153-154.
[9] HODRICK R J，PRESCOTT E C. Postwar U S business cycles： an empirical investigation[J]. Journal of Money， Credit and Banking，1997（2）：1-16.
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