麦价格p为因变量，使用SPSS软件进行线性回归分析。结果如下表：
表 5
Coefficients Standardized Unstandardized Coefficients Model 1 (Constant) p a. Dependent Variable: jk B 95.559 -2.15 Std. Error 10.139 .039 -.217 Coefficients Beta t 9.424 -.628 Sig. .000 .037 a 表 6 Coefficients Standardized a Unstandardized Coefficients Model 1 (Constant) p a. Dependent Variable: ck B 88.785 3.41 Std. Error 13.238 .106 Coefficients Beta t 6.707 .102 .290 Sig. .000 .049 分别得到方程：
jk?95.559?2.15p ?17?
ck?88.785?3.41p ?18?
可以看出，国内小麦价格对小麦的进出口有一定的影响，国内粮食价格增加时，国内粮食销售减少，造成短期内供大于求，进口量将随之减小，而出口量将增加。
4.3 问题三的分析——对策与建议
由模型一、二本文定量分析出了国际粮价对我国粮价的影响程度和国内粮价的波动对中国粮食进出口的影响大小，并给出结论。目前，中国主要农产品价格仍然在很大程度上受到国际价格影响，而国际农产品价格近年来波动十分频繁，而且价格波动的驱动因素仍然十分活跃，如石油价格的不稳定性、生物能源的进一步开发使用、自然灾害、主要出口国的出口管制政策等。基于以上原因，本文对我国粮食生产和进出口给出以下建议：
1. 保障生产基地，确保粮食产量。
首先，要采取最严格的耕地保护措施，确保全国耕地保有量，严格控制非农建设占用耕地。其次，不断优化耕地利用结构，合理调整土地利用布局，加大土地整理复垦，提高土地集约利用水平。再次，大力建设现代化商品粮基地，形成稳定的粮食生产基地，确保粮食产量和供给。
2. 创新科技体系，有效提高粮食生产水平。
从长远来看，发展中国家应对粮食价格猛涨的根本对策是有效发展粮食生产。科学技术是实现粮食增产的重要因素和长期因素。我国的农业科技总体上还比较薄弱，因此，建立和创新科技支撑体系，对于农产品的深加工，提升农产品的附加值，增加农民收入，保障粮食安全十分重要。科技投入必须得到国家财力的支持。因为只有这样，才能稳定发展粮食产量。这也是世界各国发展农业的共性之所在。
3. 最大限度确保农民种粮积极性。
一方面大力强化农业的基础性地位，真正将农业视为衣食之源、生存之本，加大对农业的扶持力度，从资金、科技、流通体系等方面保障农业的健康发展；另一方面，在市场取向的情况下，调动农民种粮积极性的关键是保证种粮收益能随国民经济的发展与市场物价，特别是农用资料价格上涨而得到相应的增长，即使粮食商品生产能获得接近于社会平均水平的合理收益。
4. 改善粮食进出口贸易结构，争取粮价定价权。 中国的农产品价格在未来存在着极大的不确定性，近年来农产品进口量持续增加，国际农产品价格的剧烈波动甚至会在一定程度上引发中国的粮食安全问题。我们要着重改善粮食进出口贸易结构，提高我国粮食产品在国际上的竞争力，
一方面加强国内农产品储备，对农产品贸易进行管制在很大程度上能抵御国际农产品市场价格波动对国内农产品价格的影响。由于农产品贸易，特别是农产品进口在一定范围内是长期存在的，因此加强对国际农产品市场价格的监控，建立农产品价格预警机制，并通过财政补贴等手段平抑因国际价格波动而带来的国内农产品价格上涨。
另一方面加强自身在国际农产品市场上的谈判势力，积极地争取改善农产品贸易条件，做国际粮食价格战中的“大国”。改变以往在大宗商品贸易的不利状况，从根本上平抑国际农产品价格波动造成的中国农产品价格上涨。
五、模型评价
5.1 模型的优点：
1、利用VAR模型时，对国际和国内主要粮食价格之间的动态关联给出了严格的定量分析。选取2010年1月至2012年7月的月度数据，数据精度较高，误差较小。
2、采用Eviews5.0对数据进行统计分析，充分考虑了数据之间的关联性，操作简单，结果准确。
3、在模型二中采用OLS法估计模型参数，科学合理，可靠性较高。 5.2 模型的不足:
1、在本题的VAR模型中，我们没有做脉冲响应分析和方差分解分析，没有明确比较国内粮食价格自身的冲击和国际粮食价格变化的冲击的动态反应；也没有明确指出国内粮食价格对哪个粮食种类更加敏感。
2、文中没有明确指出国际粮食价格变化对国内经济某一具体指标的影响， 如CPI，没有进一步分析对经济影响的程度大小。
六、模型推广
传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型，但是，经
济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的证明。VAR模型是一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型，其实用性更为广泛。在讨论我国粮食价格与CPI关系研究，分析我国居民消费价格指数影响因素，货币政策效应等问题时均可应用。
参考文献
[1] 王铮,刘扬,傅泽田.粮食生产受价格影响的模拟分析[J].经济科学,1999,(03)。 [2] 卢锋,彭凯翔.中国粮价与通货膨胀关系(1987~1999)[J].经济学,2002,(03)。 [3] 程国强,胡冰川,徐雪高.新一轮农产品价格上涨的影响分析[J].管理世界,2008,(1)。
[4] 丁守海.国际粮价波动对我国粮价的影响分析[J].经济科学,2009,(2)。
[5] 罗锋,牛宝俊.国际农产品价格波动对国内农产品价格的传递效应——基于VAR模型的实证研究[J].国际贸易问题,2009,(6)。
附录
1.
年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 粮食价格指数 101.3 103.7 103.5 103.9 100.2 99.9 99.8 110.9 109.3 106.2 114.1 121.3 95.2 108.6 124.3 127.7 148.7 134.4 107.5 92.1 96.9 96.4 90.1 101.5 98.6 102.2 126.5 101.4 102.5 106.4 107 粮食产量（万吨） 30477 3212 32056 32502 35450 38728 40731 37911 39151 40473 39404 40755 44624 43529 44266 45649 44510 46662 50454 49417 51230 50839 46218 45262 45711 43067 46947 48401 49746 50150 52850
2.
年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 小麦价格 67.61 73.67 78.29 84.08 81.32 75.85 84.54 126.03 144.01 102.32 进口量 42.3 92.8 30 298.4 728 107.4 33.8 15 45 140 出口量 3.4 70.3 122.4 208 32.1 47.4 171.5 230 0 90