计量经济学课程论文
我国粮食产量的 多因素分析
学号：200819121092 学院：经济管理学院 班级：经济系08财政2班
姓名：陈晓晨
粮食产量的多因素分析
摘要：本文采用计量经济学的方法，根据我国1978-2009年粮食产量及其重要影响因素的时间序列为样本，分析了化肥投入、机械投入、灌溉面积、种植面积和农产品价格指数对我国粮食产量的影响。在此基础上对提高我国粮食生产科技支撑能力、稳定发展粮食生产提出建议。
关键字：粮食产量 化肥投入 机械化 灌溉面积 种植面积 农产品价格指数。
一．问题提出
中国是一个农业大国，农业的持续健康发展，关系到整个国民经济的稳定和发展，也是社会稳定的重要因素。本文将从影响粮食产量的多因素着手，分离出主要的影响因素。
二．模型设定
Y??0??1X1??2X2??3X3??4X4??5X5?u
Y表示粮食总产量（万吨），X1表示化肥投入（万吨），X2表示机械化投入（万吨），X3表示灌溉面积（千公顷），X4表示种植面积（千公顷），X5表示农产品价格指数。表1为由中国统计网、中国数据网得到的1978~2005年的有关数据。
化肥投入 X1/万吨 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 884.0 1086.3 1269.4 1334.9 1513.4 1659.8 1739.8 1775.8 1930.6 1999.7 2141.5 2357.1 2590.3 2805.1 2930.2 3151.9 3317.9 3593.7 3827.9 3980.7 表1 1978~2009年有关农业数据 机械化投农产品价灌溉面积 种植面积 入 格 年份 粮食总产量 Y/万吨 30476.5 33211.5 32055.5 32502.1 35449.6 38728.3 37730.8 37910.8 39151.2 40298.1 39408.5 40755.7 44624.3 43529.3 44265.8 45648.8 44510.1 46661.8 50453.5 49417.1 X2/万吨 11749.9 13379.2 14745.7 15679.8 16614.2 18022.1 18021.4 20912.5 22950.2 24836.1 23575.5 28067.4 28707.7 29388.4 30308.4 31816.6 33802.5 36118.1 38546.9 42015.6 X3/千公X4/千公顷 顷 44965.0 150104 44399.2 148477 44888.1 146380 44574.3 147381 44677.1 148755 44744.2 149993 44453.6 144221 44035.9 143626 44831.1 144204 44903.4 144957 44375.9 144869 44917.2 146554 47403.1 148362 47822.1 149586 48590.1 149007 48727.9 147741 48759.1 148241 49281.2 149879 50381.4 152381 51238.5 153969 指数X5 101.4 102.7 103.4 103.9 104.2 105.4 106.7 107.6 106.2 114.1 121.3 122.4 103.7 106.4 103.7 106.4 107.8 108.6 110.9 109.4 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 4083.7 4124.3 4146.4 4253.8 4339.4 4411.6 4636.6 4766.2 4927.7 5107.8 5239.0 5404.4 45207.7 48996.1 52573.6 55172.1 57929.9 60386.5 64027.9 68397.8 72522.1 76589.6 82190.4 87496.1 52295.6 53158.4 53820.3 54249.4 54354.9 54014.2 54478.4 55029.3 55750.5 56518.3 58471.7 59261.4 155706 156373 156300 155708 154636 152415 153553 155488 152149 153464 156266 158639
106.7 106.0 104.7 103.6 104.2 104.9 107.5 105.7 105.4 103.6 105.7 104.6 51229.5 50838.6 46217.5 45263.7 45705.8 43069.5 46946.9 48402.2 49804.2 50160.3 52870.9 53082.1 三．参数估计
Eviews的回归结果如表2所示。
表2 回归结果
Y=34891.90+8.19X1-0.01X2-0.98X3+0.30X4-13.03X5 (0.95) (5.77) (-0.08) (-1.39) (1.77) (-0.10)
R2=0.92
F=57.6 n=32 D.W.=1.182 括号内为T统计值
四．模型检验 1、经济意义检验
X2、X3、X5符号不正确，X5与现实经济意义不符。 2、统计推断检验
从回归结果可以看出，模型的拟和优度较好（R=0.91），F统计量的值在给定显著性水平α=0.05的情况下也较显著，但是X2、X3、X4、X5的t统计值均不显著（X2、X3、X4、X5的t统计量的值的绝对值均小于临界值2.056），说明X2、X3、X4、X5这四个变量对Y的影响不显著，或者变量之间存在多重共线的影响使其t值不显著。
3、计量经济学检验 （1）多重共线性检验
① 检验：(显著性水平α=0.05)，由F=53.65>F0.05(5,26)=2.59，表明模型从整体上看，粮食总产量与解释变量间线形关系显著。
这里采用简单相关系数矩阵法对其进行检验，如表3所示。
表3 相关系数矩阵、
2
由表中数据可见，解释变量X1、X2、X3之间相关系数较大,存在高度相关性。 ② 修正：采用逐步回归法对其进行补救
由于X1的值最大，线形关系强，拟合程度最好，因此把X1作为基本变量。然后将其余解释变量逐一代入X1的回归方程，重新回归。
Y=29975.30+4.26X1 (27.15) (13.29) R2=0.850 F=176.59
逐步回归。将其余解释变量逐一代入，得如下模型：
Y=28083.04+7.61X1-0.21X2 (26.24) (7.86) (-3.61) R2=0.900 F=130.18
经比较,添加X2后,,模型拟合优度提高，变量也通过了t检验。但是参数符号合理，故去掉X2，引入X3：