中國糧食產量多因素分析

1、中國糧食產量的多因素分析 院系：商學院班級：財務管理0901班姓名：楊肖紅學號：2009314030317中國糧食產量的多因素分析摘要： 近幾年中國農業(yè)方面的發(fā)展受到越來越多因素的影響，各種農作物的產量隨之產生顯著變化。本文利用以糧食播種面積以及谷物單位面積產量作為變量因素，對糧食的總產量進行分析，并進一步建立計量經濟學模型顯示數據化分析結果。關鍵字：糧食產量，模型分析，計量經濟學Abstract: in recent years, the development of Chinas agriculture are affected by more and more factors, all

2、kinds of crops caused significant changes. This paper uses to the grain sowing area and grain yield per unit area as variables, and the output of grain, and further analyzes the econometrics model shows that establish a digital analysis results. Key word: food output, model analysis, econometrics 一、

3、 問題的提出糧食產量水平是一個關系到國民經濟發(fā)展的重要戰(zhàn)略問題。糧食關系著國計民生的大問題，是一個具有時間和空間永恒性的問題，保證國家糧食安全是一項長期的、須臾不可放松的歷史重。新中國成立以來，尤其是改革開放的三十年來，我國糧食產量得到大幅度提高。近幾年來，特別是2007年，糧食再次成為全世界關注的焦點和熱點。在糧食生產、供求關系等方面，國內外變化相差甚遠。特別是糧食價格走勢方面，國內糧食價格保持基本平穩(wěn)，國際卻大幅上漲。歷史再次雄辯地證明：保障我國糧食安全必須立足國內生產。1、近年來世界糧食生產增長乏力的大格局在上世紀90年代中期全球高糧價的刺激下，世界糧食生產跨上了一個新臺階，由90年代前

4、期的18.5億噸左右增長到中后期的20億噸以上。進入新世紀以來，在農業(yè)科技進步的推動下，世界糧食單產水平不斷提高。但另一方面，世界糧食的增長速度并不能適應快速增長的人口。很多地區(qū)如眾多的非洲國家，人民在飽受饑餓的煎熬，糧食增長人中而道遠。2、近年來世界糧食需求增長加快的現實狀況與生產相比，自上世紀90年代中期以來世界糧食需求增長一直比較快，1995-1996年度只有19億噸，2007-2008年度將達到23.3億噸，增長了22.6%。特別是近幾年來，受石油連續(xù)漲價引起的生物質能源發(fā)展速度加快，對玉米、大豆等糧食品種的需求更為迅猛，世界糧食需求增長明顯加快。2004-2005年度至2007-20

5、08年度，年均增長達到2.2%，遠遠高于前四年度1.3%的增長速度。3、近年來世界糧食供求已進入比較緊張的階段近幾年來一方面世界糧食需求加快增長，另一方面世界糧食生產增長乏力，近年來世界糧食供求已進入一個比較緊張的歷史階段。自1999-2000年度以來的9年里，只有2004-2005年度當期生產大于需求，其余年度都是產不足需，需要動用庫存來彌補越來越快的世界糧食消費增長，連年的挖庫存行為已經使得世界糧食期末庫存量由2000-2001年度的5.72億噸下降到2007-2008年度的3.7億噸；庫存消費比也出現大幅度下降，由2000-2001年度的28.2%下降到2007-2008年度的15.8%

6、噸，已明顯低于FAO確定的糧食安全警戒線。二、模型設定（一）模型的建立計量經濟學模型本文采用的是計量經濟學里古典回歸中的多元回歸分析的方法。根據現代回歸分析的定義，回歸分析是關于研究因變量和多個自變量或解釋變量之間依賴關系的分析。1.以下是多元回歸方法的闡述和基本假設:本文研究中，由于針對每一年的數據進行分析，個體之間相互獨立；對于每一個個體i而言，對于每一個因變量Y、自變量Xi和隨機誤差項ui均隨機，且成正態(tài)分布；同時自變量X是給定的，因而X是非隨機的；因此古典回歸的前6項假設前提都滿足。對于誤差項采用DW檢驗時，相應的DW=2.0592442，說明誤差項不存在自相關。2. 建立線性回歸模型

7、通過對數據觀察，根據搜集到的2000年至2010年的統(tǒng)計數據，可以看出，糧食總產量(y)與糧食作物播種面積(x1)呈線性相關關系，與谷物單位面積產量(x2)呈線性相關，與有效灌溉面積（x3）呈線性關系。為分析糧食總產量、糧食作物播種面與谷物單位面積產量以及有效灌溉面積之間的關系，可初步建立線性回歸模型：Y=0+1X1+2X2+3+ui0:表示在沒有任何影響條件下谷物的總產量，1：表示糧食作物播種面積對糧食總產量的影響， 2：表示谷物單位播種面積對糧食總產量的影響，3：表示有效灌溉面積對糧食總產量的影響，ui為隨機擾動項。三、相關數據的搜集為了分析各因素對谷物的影響，選擇以“糧食總產量”為被解釋

8、變量（Y）、糧食作物播種面積、谷物單位面積產量、有效灌溉面積”為解釋變量分別為（X1，X2，X3）。以下表1為2000-2010年糧食總產量的相關數據。表1 2000-2010年糧食總產量及其影響因素的數據分析表年份糧食總產量Y(萬噸)糧食作物播種面積X1（千公頃）谷物單位面積產量X2（公斤/公頃）有效灌溉面積X3（千公頃）200050838.6113161494553158.4200146217.5108463475353820.3200245263.7106080480054249.4200345705.8103891488554354.9200443069.599410487354014

9、.2200546946.9101606518754478.4200648402.2104278522555029.3200749804.2104958531055750.5200850160.3105638532056518.3200952870.9106793554858471.7201053082.1108986544759261.4資料來源：中華人民共和國統(tǒng)計局所以Eviews3.0利用的數據為表2數據：表2 Eviews3.0利用數據obsX1X2X3Y2000 113161.0 4945.000 53158.40 50838.602001 108463.0 4753.000 5382

10、0.30 46217.502002 106080.0 4800.000 54249.40 45263.702003 103891.0 4885.000 54354.90 45705.802004 99410.00 4873.000 54014.20 43069.502005 101606.0 5187.000 54478.40 46946.902006 104278.0 5225.000 55029.30 48402.202007 104958.0 5310.000 55750.50 49804.202008 105638.0 5320.000 56518.30 50160.302009 10

11、6793.0 5548.000 58471.70 52870.902010 108986.0 5447.000 59261.40 53082.103、參數估計利用 Eviews 軟件，做 Y 對 X1、X2、X3 做回歸，回歸結果如圖1：圖 1 函數模型的參數估計結果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/23/11 Time: 19:05Sample: 2000 2010Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X10.509124

12、0.02253322.594180.0000X29.4327520.59530415.845270.0000X3-0.0393340.084451-0.4657570.6555C-51538.493196.387-16.123980.0000R-squared0.995493 Mean dependent var48396.52Adjusted R-squared0.993561 S.D. dependent var3245.184S.E. of regression260.3953 Akaike info criterion14.23757Sum squared resid474639.9

13、Schwarz criterion14.38226Log likelihood-74.30661 F-statistic515.3823Durbin-Watson stat2.120298 Prob(F-statistic)0.000000由計算機所做出的回歸分析結果可得：Y=-51538.49+0.509124X1+9.432752X2-0.039334X3t(0)= - 16.12398 t(1)=22.59418 t(2)= 15.84527 t(3)=-0.465757 R-squared=0.995493 F=515.3823 n=11四、模型檢驗（一）經濟意義的檢驗模型估計結果說明

14、：在假定其他變量不變的情況下，糧食作物播種面積增加一單位，平均說來糧食總產量增加0.509124個單位；在假定其他變量不變的情況下，谷物單位面積產量增加一單位，平均說來糧食總產量增加9.432752個單位; 在假定其他變量不變的情況下，有效灌溉面積增加一單位，平均來說糧食總產量減少0.039334個單位。由此可知，糧食作物面積的增加與谷物單位面積的增加會是糧食總產量呈上升趨勢，而有效面積增加卻導致糧食總產量的減少，這與經濟常識不相符。（二）統(tǒng)計意義的檢驗1、擬合優(yōu)度檢驗樣本決定系數R2的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R2的值越接近0，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。

15、由圖1參數估計結果可得，樣本決定系數R2=0.9954930.8，可見其擬合優(yōu)度不錯。檢驗系數值說明所建模型整體上對樣本數據擬合較好，及三個解釋變量對被解釋變量“糧食總產量”做出來了相應的了解。2、t檢驗對回歸系數的t檢驗：分別針對H0：i=(1,2，3),給定顯著性水平=0.05 n-2=9時，查t分布表，得到t/2（nk）1.796。由回歸結果得知，與1，2，3對應t統(tǒng)計量分別為t(1)= 22.59418,t(2)= 15.84527，t(3)= -0.465757大于t/2（nk）1.796，t檢驗顯著。3、F檢驗針對H0：1=2=3=0，給定顯著性水平=0.05，在F分布表中查出自由

16、度K-1=3和n-k=7的臨界值F（3,7）=8.45由表中得到F=515.3823 F（2,8）=8.45，所以應拒絕原假設，說明回歸方程顯著，即“糧食作物的播種面積，谷物單位產量,有效灌溉面積”等變量聯合起來確實對“糧食總產量”有顯著影響。（三）計量經濟學的檢驗1、多重共線性檢驗很顯然，糧食作物的播種面積(x1)和谷物單位產量（x2）沒有線性關系如圖2所示：圖2 x1與x2的散點圖由統(tǒng)計意義檢驗可知，該模型可決定系數很高，F檢驗值也很大。當顯著性水平=0.05時，X1 X2的系數t檢驗均顯著，但X3檢驗值與總產量與經濟意義相反，表明存在共線性問題。對多重共線性的修正： (1)對Y與X2做回

17、歸，結果如下:Y=-357.5610 + 9.526848X2 (-0.030602) (4.178124)R-squared=0.959822 F=17.45672Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/23/11 Time:20:05Sample: 2000 2010Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X29.5268482.2801744.1781240.0024C-357.561011684.39-0.0306020.9

18、763R-squared0.659822 Mean dependent var48396.52Adjusted R-squared0.622024 S.D. dependent var3245.184S.E. of regression1995.131 Akaike info criterion18.19777Sum squared resid35824920 Schwarz criterion18.27012Log likelihood-98.08775 F-statistic17.45672Durbin-Watson stat0.567223 Prob(F-statistic)0.0023

19、83(2)對Y與X1作回歸：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/23/11 Time: 20:32Sample: 1999 2009Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-8823.91724248.68-0.3638930.7243X10.5410850.2291712.3610530.0425R-squared0.982486 Mean dependent var48396.52Adjusted R-squared0.3

20、13873 S.D. dependent var3245.184S.E. of regression2688.076 Akaike info criterion18.79400Sum squared resid65031752 Schwarz criterion18.86635Log likelihood-101.3670 F-statistic5.574571Durbin-Watson stat0.918739 Prob(F-statistic)0.042528對Y與X3做回歸：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/23/11

21、Time: 20:40Sample: 2001 2011Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X31.2295040.3681493.3396910.0087C-19685.2620397.30-0.9650910.3597R-squared0.553428 Mean dependent var48396.52Adjusted R-squared0.503809 S.D. dependent var3245.184S.E. of regression2285.934 Akaike info

22、criterion18.46990Sum squared resid47029453 Schwarz criterion18.54225Log likelihood-99.58446 F-statistic11.15354Durbin-Watson stat1.054025 Prob(F-statistic)0.008664剔除X3,對Y 與X1,X2做回歸，如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/23/11 Time: 22:13Sample: 2000 2010Included observations: 11Variab

23、leCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-52305.642601.818-20.103500.0000X29.1927150.28299932.483160.0000X10.5073980.02111124.034870.0000R-squared0.995353 Mean dependent var48396.52Adjusted R-squared0.994192 S.D. dependent var3245.184S.E. of regression247.3229 Akaike info criterion14.08627Sum square

24、d resid489349.0 Schwarz criterion14.19478Log likelihood-74.47447 F-statistic856.8352Durbin-Watson stat2.196259 Prob(F-statistic)0.000000最后確定如模型：Y=-52305.64 + 0.507398X1 + 9.192715X2 (-20.10350) (24.03487) (32.48316)R-squared=0.995353 F-statistic=856.83522、自相關性檢驗根據上述回歸方程，可決定系數較高，回歸系數均顯著。對樣本量11，兩個解釋變量

25、模型、1%的顯著性水平，由DW表可知dL，dU的值小于模型中DW=2.196259，說明模型中不存在自相關。五、未來預測每年的糧食作物播種面積X1和谷物單位面積產量X2都區(qū)域增長,由計算可知每年的糧食作物播種面積平均以2%的速度增長,而谷物單位面積產量平均以1%的速度增長,所以預測20111年糧食作物播種面積X1和谷物單位面積產量X2分別為109900和5500,通過Eviews軟件的預測可知,2011年的糧食總產量在54000萬噸左右.六、模型的應用 我國在進入21世紀以來，在農業(yè)發(fā)展方面已經做出了很高的業(yè)績，農村發(fā)展、農民生活水平的提高均體現了我國在堅持可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略中取得很好的效果。在上述模型中，我們可以看出，糧食的耕作面積以及谷物的單位面積產量都對糧食的總產量起到正面的積極影響，但是在現實的經濟社會中，影響糧食產量的因素很多，例如土地的有效灌溉面積、機械設備、其他的農副產品的耕作面積以及自然災害等無法遇見的影響。干旱是影響我國糧食產量最重要的自然災害。我國發(fā)展糧食生產的經驗表明，全國受旱災嚴重的年度糧食往往嚴重減產，干旱對糧食生產的影響遠比洪澇災害大。因為：第一，干旱災害面積遠比洪澇災