2011年中國(guó)各省區(qū)糧食產(chǎn)量的相關(guān)因素分析

2011年中國(guó)各省區(qū)糧食產(chǎn)量的相關(guān)因素分析摘要：本研究通過(guò)應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，對(duì)可能影響中國(guó)各省區(qū)糧食產(chǎn)量的幾個(gè)主要因素進(jìn)行回歸分析，經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)糧食產(chǎn)量與播種面積、化肥施用量及農(nóng)村居民家庭的人均出售糧食數(shù)量這三個(gè)因素有比較高的聯(lián)系。并且該結(jié)論可以用來(lái)引導(dǎo)我國(guó)采取關(guān)于制定與改善某些相關(guān)制度與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的措施，科學(xué)有序的發(fā)展糧食生產(chǎn)，確保中國(guó)糧食安全。關(guān)鍵字:糧食產(chǎn)量播種面積化肥施用量農(nóng)村居民家庭一、引言糧食是人類賴以生存的物質(zhì)基礎(chǔ)，2011年是中國(guó)糧食產(chǎn)量獲得勝利的一年。我國(guó)是糧食產(chǎn)量大國(guó)，耕地面積世界排名第四，但人均耕地面積排到世界126名。毫無(wú)疑問(wèn)，未來(lái)中國(guó)的糧食問(wèn)題非常嚴(yán)峻。同時(shí)，可以預(yù)見(jiàn)，在中國(guó)23個(gè)省以及自治區(qū)、直轄市糧食產(chǎn)量的影響因素必定是有所差異的，那么在眾多的影響因素中哪些是主要因素？哪些是次要因素？我們又該如何把握這些主要因素去發(fā)展中國(guó)糧食產(chǎn)業(yè)？為此研究各省市地區(qū)的糧食產(chǎn)量以及影響因素對(duì)我國(guó)糧食生產(chǎn)的下一步戰(zhàn)略性規(guī)劃和發(fā)展具有重要的發(fā)展意義。下面本研究將用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法對(duì)相關(guān)影響因素進(jìn)行回歸分析，以期發(fā)現(xiàn)主要影響因素，為糧食產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及相關(guān)政策的決定提供有利的依據(jù)。二、理論模型的設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)的搜集影響糧食總產(chǎn)量的因素很多，根據(jù)理論和經(jīng)驗(yàn)分析，影響糧食生產(chǎn)（Y)的主要因素有：播種面積（XI)、農(nóng)業(yè)化肥施用量（X2)、有效灌溉面積（X3)、成災(zāi)面積（X4)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（X5)和農(nóng)村居民家庭平均每人出售糧食數(shù)量(X6)。1.數(shù)據(jù)的收集表一2011年我國(guó)各地區(qū)糧食總產(chǎn)量與相關(guān)因素資料地區(qū)總產(chǎn)量播種面積化肥施用量有效灌溉面積成災(zāi)面積農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力平均每人售出糧食單位（萬(wàn)噸）（千頃）（萬(wàn)噸）（千公頃）千公頃（萬(wàn)千瓦）（公斤）北京122209132112276130天津16231125344.7587.310河北317362863224548.83310151396山西1193328811012748912809.328內(nèi)蒙古23885562177302712903033.902遼寧2036317014015375672248.1029吉林317145451831726.56321452431黑龍江5571115032143875.97437363088上海122186122012104.56江蘇3308531934138191933937455浙江7821254921450.61242777安徽3136662231935194855409680福建6731227121967.3021206133江西20533650137.18529933805527山東44267146475.4955105211629563河南55439860655508058510195540湖北2389412235023808973371447湖南29394880236273814044651245廣東136125302371872183234582廣西1430307323715238692768148海南18818646.243.8342554重慶1127225991685186107188四川329264412482553850315585貴州87730568611311146173056云南1674432718415882136241185西藏9417042372237842陜西1195313519612845362000210甘肅101528338512786631977205青海10327982515842177寧夏12258523746456729395新疆1225204816737216491643634注：資料來(lái)源：《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2011）2.模型構(gòu)建(1)設(shè)糧食生產(chǎn)函數(shù)為lnY=β0+β1lnX1+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+β5lnX5+β6lnX6(2)用OLS估計(jì)模型DependentVariable:LOG(Y)Method:LeastSquaresDate:10/10/12Time:16:14Sample:131Includedobservations:31VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C0.1768630.5416810.3265070.7469L〇G(X1)0.6849530.1441994.7500530.0001L〇G(X2)0.2868670.1154622.4845150.0203L〇G(X3)-0.0549100.186985-0.2936620.7715L〇G(X4)-0.0381990.053815-0.7098300.4846L〇G(X5)0.0177300.1419270.1249220.9016L〇G(X6)0.1337220.0559632.3894770.0251R-squared0.963573Meandependentvar7.035738AdjustedR-squared0.954467S.D.dependentvar1.220867S.E.ofregression0.260515Akaikeinfocriterion0.343368Sumsquaredresid1.628835Schwarzcriterion0.667171Loglikelihood1.677803F-statistic105.8097Durbin-Watsonstat2.141130Prob(F-statistic)0.000000Y=0.17+0.68X1+0.28X2-0.05X3-0.04X4+0.02X5+0.13X6R2=0.9635F=105.80D.W=2.1411R2較大說(shuō)明具有很高的擬合程度，而且F=105.8>F0.05(6,24)=3.84,故認(rèn)為糧食生產(chǎn)與上述解釋變量間總體線性關(guān)系顯著。進(jìn)行t檢驗(yàn)，t0.05(24)=2.064,X3、X4、X5前的參數(shù)估計(jì)值未能通過(guò)t檢驗(yàn)，而且X3、X4前的符號(hào)為負(fù)，不符合經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，故認(rèn)為解釋變量間存在多重共線性。(3)檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)表二相關(guān)系數(shù)表lnX1lnX2lnX3lnX4lnX5lnX6lnX110.91830.94100.86430.92190.5972lnX20.918310.92740.79620.90680.5211lnX30.94100.927410.8000.94200.6071lnX40.86430.79620.800610.81860.4157lnX50.92190.90680.94200.818610.5373lnX60.59720.52110.60710.41570.53731由表中數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)lnX1、lnX2、lnX3、lnX5彼此間都具比較高的相關(guān)系數(shù)，證實(shí)存在多重共線性。(4)找出最簡(jiǎn)單的回歸模型

分別作lnY與lnX1，lnX2,lnX3,lnX4,lnX5,lnX6間的回歸：lnY=-0.11+0.93lnX1R2=0.9422D.W=2.1411lnY=2.63+0.93lnX2R2=0.8611D.W=1.8517lnY=-1.06+1.12lnX3R2=0.8720D.W=2.2048lnY=4.02+0.54lnX4R2=0.6620D.W=1.5220lnY=-0.62+1.01lnX5lnY=3.15+0.70lnX6R2=0.4293D.W=1.3101可見(jiàn)，不同地區(qū)的糧食產(chǎn)量受播種面積的影響最大，與經(jīng)驗(yàn)相符合，因此選（1）為初始的回歸模型。(5)逐步回歸表三逐步回歸表ClnX1lnX2lnX3lnX4lnX5lnX6RD.WY=f(X1)-0.110.930.94021.7527t值-0.3421.75Y=f(X1,X2)0.390.710.250.94861.9334t值1.057.082.39Y=f(X1,X2,X3)0.260.680.230.060.94701.9789t值0.505.341.910.35Y=f(X1,X2,X4)0.120.790.25-0.060.95471.9122t值0.296.652.44-1.26Y=f(X1,X2,X5)0.430.710.25-0.010.9486t值0.905.942.21-0.12Y=f(X1,X2,X6)0.240.610.270.132.24t值0.726.412.78討論：Step1：在初始模型中引入X2，模型擬合優(yōu)度提高，且參數(shù)符號(hào)合理，t0.025(28)=2.048,7.08>2.048,2.39>2.048,通過(guò)了t檢驗(yàn)。D.W檢驗(yàn)中，DL=1.36，Du=1.50,并且1.36<1.9334<4-1.50，表明不存在1階序列相關(guān)性。Step2：引入X3,擬合優(yōu)度有所下降，除此之外，t0.025(27)=2.052,三個(gè)變量均不能通過(guò)t檢驗(yàn)，去掉X3。Step3：引入X4，擬合優(yōu)度提高，但均未通過(guò)t檢驗(yàn)，去掉X4。Step4：引入X5，擬合度下降，并且未通過(guò)t檢驗(yàn)，去掉X5。Step5：引入X6，擬合度提高，通過(guò)t檢驗(yàn)，并且1.36<2.24<4-1.5,表明不存在1階序列相關(guān)性。因此最終糧食生產(chǎn)函數(shù)應(yīng)以Y=f(X1,X2,X6)為最優(yōu)，擬合結(jié)果如下：lnY=0.24+0.61lnX1+0.27lnX2+0.13lnX63.異方差檢驗(yàn)采用懷特檢驗(yàn)，記e2為對(duì)原始模型進(jìn)行普通最小二乘法回歸得到的殘差平方項(xiàng)，將其與X1、X2、X6及其平方項(xiàng)與交叉項(xiàng)作輔助回歸。表四有交叉項(xiàng)White檢驗(yàn)VariablecoefficientStd.Errort-StatisticProbC-2.5474091.078701-2.3615520.0279LOG(X1)-0.0763040.449023-0.1699330.8667(LOG(X1))A20.0525270.0912540.5756140.5710(LOG(X1))*(LOG(X2))-0.1645610.186281-0.8833980.3870(LOG(X1))*(LOG(X6))0.0120420.0680590.1769410.8612LOG(X2)0.4994710.4111451.2148280.2379(LOG(X2))A20.1404850.1117761.2568500.2226(LOG(X2))*(LOG(X6))-0.1198520.078764-1.5216530.1430LOG(X6)0.6342520.3069812.0660960.0514(LOG(X6))A2-0.0096220.026930-0.3572780.7244R-squared0.406576AdjustedR-squared0.152251S.E.ofregression0.123450Sumsquaredresid0.320035Loglikelihood26.89922Durbin-Watsonstat2.127784Meandependentvar0.053775S.D.dependentvar0.134077Akaikeinfocriterion-1.090272Schwarzcriterion-0.627696F-statistic1.598649Prob(F-statistic)0.179714得到e2=-2.54-0.07lnX1+0.49lnX2+0.63lnX6+0.05(lnX1)2+0.14(lnX2)2-0.01(lnX6)2-0.16lnX1lnX2+0.01lnx1lnX6-0.11lnX2lnX6R2=0.4065懷特統(tǒng)計(jì)量nR2=31*0.4065=12.60，該值大于5%的顯著水平下、自由度為5的分布的相應(yīng)臨界值X20.05=11.07,因此，拒絕同方差的原假設(shè)。去掉交叉項(xiàng)后的輔助回歸結(jié)果：表五無(wú)交叉項(xiàng)White檢驗(yàn)VariablecoefficientStd.Errort-StatisticProbC-1.6893331.022806-1.6516650.1116LOG(X1)0.2246890.3788620.5930620.5587(LOG(X1))A2-0.0143910.026929-0.5344210.5980LOG(X2)0.0161520.1690440.0955500.9247(LOG(X2))A2-0.0108370.020318-0.5333680.5987LOG(X6)0.3593310.2380871.5092400.1443(LOG(X6))A2-0.0288170.020898-1.3789170.1806R-squared0.256551AdjustedR-squared0.070689S.E.ofregression0.129252Sumsquaredresid0.400944Loglikelihood23.40567Durbin-Watsonstat2.216474Meandependentvar0.053775S.D.dependentvar0.134077Akaikeinfocriterion-1.058430Schwarzcriterion-0.734627F-statistic1.380331Prob(F-statistic)0.262656得到e2=-1.68+0.22lnX1+0.01lnX2+0.35lnX6-0.01(lnX1)2一0.01(lnX2)2-0.02(lnX6)2R2=0.2565懷特統(tǒng)計(jì)量nR2=31*0.2565=7.95小于5%的顯著水平下、自由度為5的X2分布的相應(yīng)臨界值X20.o5=11.07,因此，不拒絕同方差的原假設(shè)，即不存在異方差。4.序列相關(guān)性檢驗(yàn)由逐步回歸結(jié)果可知，D.W=2.24，1.36<D.W<4-1.50,表明不存在1階序列相關(guān)性。5.模型的最終確定Y’=0.24+0.61lnXl+0.271nX2+0.13lnX6R2=0.9627F=232.41D.W=2.24經(jīng)濟(jì)意義分析：通過(guò)模型分析可知，糧食播種面積每增加1%,該地