Frontiers in Sustainable Food Systems·10月14日 · 周三论文农业人工智能与决策模型阅读 0

Production dynamics, trade behavior and spatial market integration of sesamum in India

Ramalingareddy Vijaya Kumari · SREENIVAS AKULA · Ramakrishna Gundu 等 4 人

Frontiers in Sustainable Food SystemsDOI 10.3389/fsufs.2026.1938242开放获取 PDF ↗
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分析印度芝麻1980-2025年生产动态、价格波动与主要产区市场整合关系。

方法

CAGR、分解分析、ADF、协整、Granger因果、VECM等时间序列方法。

发现

产量增长主要靠单产提升而非面积扩张,各主产州市场间存在显著长期价格联动。

机会点

可将价格传导与市场整合模型扩展到气候、政策变量,构建农产品市场预警与决策支持系统。

影响力16
信息增量21
专业深度17
信源权威13
时效性9

基于1980-2025年长序列数据对印度芝麻产销与市场整合的实证研究,方法扎实、结论可靠,对我国油料作物市场监测与数字营销平台建设有借鉴价值。

原文摘要

背景 芝麻(Sesamum indicum L.)是最古老的栽培油料作物之一,因其含油量丰富、营养价值高且适应多种农业气候环境,在印度农业中占有重要地位。该作物主要种植于西孟加拉邦、北方邦、古吉拉特邦、中央邦和拉贾斯坦邦等地区,这些地区对全国产量贡献显著。多年来,芝麻种植面积逐渐缩减,反映了种植模式和生产条件的变化;然而,单产水平的提高有助于维持产量水平。评估长期生产趋势和市场动态对于制定支持可持续作物多样化、增强农民生计以及通过改善价格传导和跨区域市场整合提高市场效率的策略至关重要。方法 本研究通过考察1980-81年至2025-26年期间面积、产量和生产率的变化,分析了印度芝麻种植的长期表现。同时利用芝麻主产区的批发价格数据,研究了价格变动和市场整合程度。采用复合年增长率(CAGR)、分解分析、不稳定性测度、季节指数和相关性分析等方法评估增长表现和生产动态。为考察市场间价格关系的性质,采用了增广迪基-富勒(ADF)单位根检验、约翰森协整检验、格兰杰因果分析、向量误差修正模型(VECM)、脉冲响应分析和预测误差方差分解等计量经济学工具。这些方法有助于评估印度芝麻市场中的短期和长期价格传导机制。结果 研究表明,印度芝麻产量的增长主要源于作物生产率的提高,尽管种植面积随时间呈下降趋势。不稳定性测度表明,各主产区的种植面积、产量和市场价格存在明显波动。季节性分析显示价格变动明显,收获期和市场到货高峰期价格较低,供应有限时期价格较高。通过高相关性确认了市场间存在较强的联动关系,显著……

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