Nonlinear Effects of Agricultural Technology on Sustainable Grain Production in China

Bizhen Chen; Dehong Sun

doi:10.35784/preko.6037

PDF (English)

Opublikowane: lip 1, 2024

DOI: https://doi.org/10.35784/preko.6037

Numer Tom 19 Nr 2 (2024)

Articles

Kraje Unii Europejskiej a ubóstwo, przed i po kryzysie COVID-19
Milan Marković

6-13
Ocena wpływu pandemii COVID-19 na chińską gospodarkę i przedsiębiorstwa handlu zagranicznego z perspektywy zrównoważonego rozwoju
Zimin Lin, Zi Ye, Xiaohua Hou, Fangbiao Liu, Sarita Gajbhiye Meshram, Chao Chen

14-22
O zrównoważonym rozwoju w warunkach migracji kapitału ludzkiego: nowy program na rzecz zewnętrznych i wewnętrznych przesiedleń ludności
Nataly Martynovych, Igor Britchenko, Lesya Kolinets, Yuliia Popova

23-34
O rozwoju naturalnie niezrównoważonym i równoważonym sztucznie
Wiesław Sztumski

35-54
Sztuczna inteligencja w naukowym i technologicznym paradygmacie gospodarki światowej
Dmytro Lukianenko, Anastasiia Simakhova

55-65
Ekonomiczne i środowiskowe ograniczenia zrównoważonej transformacji energetycznej w Europie
Olha Prokopenko, Viktor Koval, Julia Yereshko, Olexiy Kuzkin, Tetiana Skibina, Vitalii Travin

66-80
Straty i marnotrawstwo żywności w łańcuchu dostaw – perspektywa międzynarodowa
Marija Jeremić, Bojan Matkovski, Danilo Đokić, Žana Jurjević

81-90
Nieliniowy wpływ technologii rolniczej na zrównoważoną produkcję zbóż w Chinach
Bizhen Chen, Dehong Sun

91-105
Analiza porównawcza jakości życia zawodowego na Ukrainie i w krajach UE
Olena , Olena Khandii, Olga Nowikowa

106-113
Teoretyczne i praktyczne podejście do wykładniczej relacji między innowacjami a zrównoważonym rozwojem
Enriko Ceko, Reis Mulita, Artur Jaupaj

114-125
Zrównoważony rozwój w mediach społecznościowych: studium przypadku konta Światowego Forum Ekonomicznego na Twitterze (obecnie X)
Jiri Preis, David Klika

126-138
Wpływ korzystania z Internetu na ślad ekologiczny: analiza danych panelowych dla pięciu krajów niestabilnych (Brazylia, Indie, Indonezja, Republika Południowej Afryki i Turcja)
Fatih Akin, Fergul Ozgun

139-152
Wkład literatury biznesowej, zarządczej i księgowej w realizację Celów zrównoważonego rozwoju ONZ
Bilge Katanalp, Aybüke Şimşek Sağlık

153-165
Symbioza kreatywności i zrównoważonego rozwoju: modelowanie dynamicznych relacji pomiędzy zrównoważonym rozwojem a kulturą i przemysłem kreatywnym w krajach UE, Wielkiej Brytanii i Ukrainie
Serhii Plutalov, Olena Iastremska, Tetiana Kulinich, Nataliia Shofolova, Oleksandr Zelenko

166-185
Symbioza kreatywności i zrównoważonego rozwoju: modelowanie dynamicznych relacji pomiędzy zrównoważonym rozwojem a kulturą i przemysłem kreatywnym w krajach UE, Wielkiej Brytanii i Ukrainie
Oktay Kizilkaya, Oktay Kizilkaya, Gökhan Akar, Faruk Mike

186-202
Międzynarodowe uwarunkowania rozminowywania terytoriów w kontekście zrównoważonego rozwoju: perspektywa ekonomiczna
Yuliia Rohozian, Kseniia Sieriebriak, Yevhen Akhromkin, Mykhailo Plietnov, Viktoriia Vakhlakova

203-214
Równość w zrównoważonym rozwoju: realia finansowe i perspektywa globalnego południa w zakresie łagodzenia emisji gazów cieplarnianych
Sumiti Kataria

215-227
Jak innowacje sportowe mogą kształtować zrównoważone miasta: podejście interdyscyplinarne
Narek Parsamyan, Aleksander Orłowski

228-241
Badania nad problemami związanymi z budową zielonego systemu zarządzania uczelnią w ramach edukacji ekologicznej
Jing Zhou

242-250
Harmonia z naturą: odkrywanie zrównoważonego rozwoju przez pryzmat tradycji hinduskiej
Subhasmita Maharana, Ajit Kumar Behura

251-264
Rola zrównoważonego rozwoju niematerialnego dziedzictwa kulturowego Chin w rewitalizacji obszarów wiejskich w oparciu o perspektywę doświadczenia
Yingying Cui, Youjing Wang, Jinshi Jiang

265-271
Waloryzacja pozostałości rolniczych na pelety w zrównoważonej biogospodarce o obiegu zamkniętym
Anders Svensson, Madelene Almarstrand, Jakob Axelsson, Miranda Nilsson, Erik Timmermann, Venkatesh Govindarajan

272-278
Podejście oparte na teorii gier w ekonomicznej współpracy dla zrównoważonego rozwoju: optymizacja South Pars – North Dome Field pomiędzy Iranem a Katarem
Siab Mamipour, Mohammad Hadi Sobhanian, Sattar Salimian, Salah Salimian

279-292
Transformacja sektora energetycznego Unii Europejskiej
Dmytro Banas, Tetiana Melnyk

293-308

Archiwum

2026

Tom 21 Nr 2
2026-07-01 24
Tom 21 Nr 1
2026-01-10 21

2025

Tom 20 Nr 2
2025-07-10 19
Tom 20 Nr 1
2025-01-10 22

2024

Tom 19 Nr 2
2024-07-01 24
Tom 19 Nr 1
2024-01-08 27

2023

Tom 18 Nr 2
2023-07-10 25
Tom 18 Nr 1
2023-01-01 25

2022

Tom 17 Nr 2
2022-07-04 26
Tom 17 Nr 1
2022-01-03 28

Authors

Bizhen Chen

1343700050@qq.com

a:1:{s:5:"en_US";s:77:"School of Information Management, Minnan University of Science and Technology";}, Chiny

https://orcid.org/0009-0000-8559-9996

Dehong Sun

155065349@qq.com

Minnan University of Science and Technology, Chiny

Abstrakt

Produkcja zbóż jest ważnym elementem Celów zrównoważonego rozwoju ONZ, dotyczących źródeł utrzymania i stabilności społecznej. W tym artykule przeanalizowano dane dotyczące technologii rolniczej, czynników społecznych i produkcji zbóż w Chinach w latach 2011-2022 oraz wykorzystano uogólniony model addytywny (GAM) w celu dogłębnego zbadania nieliniowego wpływu technologii rolniczej i czynnika społecznego na produkcję zbóż. Wyniki badania pokazują, że (1) produkcja zbóż w Chinach ogólnie wykazuje tendencję wzrostową, ale tempo wzrostu maleje i podlega znacznym wahaniom. Istnieje znacząca różnica w produkcji zbóż przed i po epidemii COVID-19. Co więcej, produkcja w regionie północnym jest znacznie wyższa niż na południu. (2) Z wyjątkiem wydatków konsumpcyjnych na mieszkańca, wszystkie inne zmienne związane z technologią rolniczą i czynnikami społecznymi są dodatnio skorelowane z plonami zboża. (3) Wpływ technologii rolniczej i czynnika społecznego na wielkość plonów zboża wykazuje znaczną charakterystykę nieliniową, a efekt jego oddziaływania zmienia się w różnych przedziałach. W szczególności, gdy stacja rolniczej obserwacji meteorologicznej wynosi 20-25, efektywna powierzchnia nawadniania jest większa niż 1800, wydatki konsumpcyjne na mieszkańca są większe niż 17000, a całkowita powierzchnia zasiewów roślin wynosi 7500, może znacznie zwiększyć plon ziarna. Natomiast jeśli wartość emisji chemicznego zapotrzebowania tlenu przekracza 130, ma to istotny wpływ hamujący na plon ziarna. Co więcej, wpływ na maksymalne plony zbóż ma sytuacja, gdy całkowita moc maszyn rolniczych, PKB i liczba bezrobotnych w miastach zbliżają się odpowiednio do 3000, 10000 i 20. Wyniki badań stanowią ważną podstawę do optymalizacji alokacji zasobów rolnych i zwiększania efektywności produkcji zbóż. Przedstawiono także kilka praktycznych zaleceń politycznych.

Słowa kluczowe:

produkcja zbóż, zrównoważony rozwój, uczenie maszynowe, uogólnione modele addytywne, technologia rolnicza, czynnik społeczny

Bibliografia

BI X., WEN B., ZOU W., 2022, The Role of Internet Development in China’s Grain Production: Specific Path and Dialec-tical Perspective, Agriculture, 12(3): 377. DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture12030377

CHAI J., WANG Z., YANG J., ZHANG L., 2019, Analysis for spatial-temporal changes of grain production and farm-land resource: Evidence from Hubei Province, central China, Journal of Cleaner Production, 207: 474–482. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.10.008

CHEN X., SHUAI C., WU Y., 2023, Global food stability and its socio‐economic determinants towards sustainable de-velopment goal 2 (Zero Hunger), Sustainable Development, 31(3): 1768–1780. DOI: https://doi.org/10.1002/sd.2482

CHENG J., YIN S., 2022, Quantitative Assessment of Climate Change Impact and Anthropogenic Influence on Crop Production and Food Security in Shandong, Eastern China, Atmosphere, 13(8): 1160. DOI: https://doi.org/10.3390/atmos13081160

DÍAZ MARTÍNEZ Z., FERNÁNDEZ MENÉNDEZ J., GARCÍA VILLALBA L. J., 2023, Tariff Analysis in Automobile Insurance: Is It Time to Switch from Generalized Linear Models to Generalized Additive Models?, Mathematics, 11(18): 3906. DOI: https://doi.org/10.3390/math11183906

FANG W., HUANG H., YANG B., HU Q., 2021, Factors on Spatial Heterogeneity of the Grain Production Capacity in the Major Grain Sales Area in Southeast China: Evidence from 530 Counties in Guangdong Province, Land, 10(2): 206. DOI: https://doi.org/10.3390/land10020206

FU Y., ZHU Y., 2023, Internet use and technical efficiency of grain production in China: A bias-corrected stochastic fron-tier model, Humanities and Social Sciences Communications, 10(1): 643. DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-023-02149-0

GE D., KANG X., LIANG X., XIE F., 2023, The Impact of Rural Households’ Part-Time Farming on Grain Output: Promotion or Inhibition? Agriculture, 13(3): 671. DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture13030671

HUANG H., HOU M., YAO S., 2022, Urbanization and Grain Production Pattern of China: Dynamic Effect and Mediat-ing Mechanism, Agriculture, 12(4): 539. DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture12040539

LI X., ZHANG Y., MA N., ZHANG X., TIAN J., ZHANG L., MCVICAR T. R., WANG E., XU J, 2023, Increased Grain Crop Production Intensifies the Water Crisis in Northern China, Earth’s Future, 11(9): e2023EF003608. DOI: https://doi.org/10.1029/2023EF003608

LI Z., LI J, 2022, The influence mechanism and spatial effect of carbon emission intensity in the agricultural sustainable supply: Evidence from china’s grain production, Environmental Science and Pollution Research, 29(29): 44442–44460. DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-022-18980-y

LI Z., WANG W., JI X., WU P., ZHUO L., 2023, Machine learning modeling of water footprint in crop production distin-guishing water supply and irrigation method scenarios, Journal of Hydrology, 625: 130171. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.130171

LIU X., XU Y., ENGEL B. A., SUN S., ZHAO X., WU P., WANG Y., 2021, The impact of urbanization and aging on food security in developing countries: The view from Northwest China, Journal of Cleaner Production, 292: 126067. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126067

LU S., BAI X., LI W., WANG N., 2019, Impacts of climate change on water resources and grain production, Technologi-cal Forecasting and Social Change, 143: 76–84. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.01.015

ONWUCHEKWA-HENRY C. B., OGTROP F. V., ROCHE R., TAN D. K. Y., 2022, Model for Predicting Rice Yield from Reflectance Index and Weather Variables in Lowland Rice Fields, Agriculture, 12(2): 130. DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture12020130

QIU T., BORIS CHOY S. T., LI S., HE Q., LUO B., 2020, Does land renting-in reduce grain production? Evidence from rural China, Land Use Policy, 90: 104311. DOI: https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2019.104311

RAVINDRA K., RATTAN P., MOR S., AGGARWAL A. N., 2019, Generalized additive models: Building evidence of air pollution, climate change and human health, Environment International, 132: 104987. DOI: https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.104987

SHEN X., ZHANG D., NAN Y., QUAN Y., YANG F., YAO, Y., 2023, Impact of urban expansion on grain production in the Japan Sea Rim region, Frontiers in Earth Science, 10: 1025069. DOI: https://doi.org/10.3389/feart.2022.1025069

WANG J., ZHANG Z., LIU Y., 2018, Spatial shifts in grain production increases in China and implications for food secu-rity, Land Use Policy, 74 204–213. DOI: https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2017.11.037

WU Z., DANG J., PANG Y., XU W., 2021, Threshold effect or spatial spillover? The impact of agricultural mechanization on grain production, Journal of Applied Economics, 24(1): 478–503. DOI: https://doi.org/10.1080/15140326.2021.1968218

XU H., YANG R., SONG J., 2023, Water rights reform and water-saving irrigation: Evidence from China, Water Science & Technology, 88(11): 2779-2792. DOI: https://doi.org/10.2166/wst.2023.385

YANG Q., ZHENG J., ZHU H., 2020, Influence of spatiotemporal change of temperature and rainfall on major grain yields in southern Jiangsu Province, China, Global Ecology and Conservation, 21: e00818. DOI: https://doi.org/10.1016/j.gecco.2019.e00818

YANG W., LI B., 2020, Prediction of grain supply and demand structural balance in China based on grey models, Grey Systems: Theory and Application, 11(2): 253–264. DOI: https://doi.org/10.1108/GS-09-2019-0039

YIN D., LI F., LU Y., ZENG X., LIN Z., ZHOU Y., 2024, Assessment of Crop Yield in China Simulated by Thirteen Global Gridded Crop Models, Advances in Atmospheric Sciences, 41(3): 420–434. DOI: https://doi.org/10.1007/s00376-023-2234-3

YUE Q., WU H., WANG Y., GUO P, 2021, Achieving sustainable development goals in agricultural energy-water-food nexus system: An integrated inexact multi-objective optimization approach, Resources, Conservation and Recycling, 174: 105833. DOI: https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2021.105833

ZHANG S., LI B., YANG Y., ZHANG Y., 2022, Analysis on Scientific and Technological Innovation of Grain Production in Henan Province Based on SD-GM Approach, Discrete Dynamics in Nature and Society: 4165586. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/4165586

ZHENG Y., FAN Q., JIA W., 2022, How Much Did Internet Use Promote Grain Production? – Evidence from a Survey of 1242 Farmers in 13 Provinces in China, Foods, 11(10): 1389. DOI: https://doi.org/10.3390/foods11101389

Chen, B., & Sun, D. (2024). Nieliniowy wpływ technologii rolniczej na zrównoważoną produkcję zbóż w Chinach. Problemy Ekorozwoju , 19(2), 91–105. https://doi.org/10.35784/preko.6037

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##