发布时间 : 星期三 文章我国粮食产量的影响因素分析 计量经济学模型更新完毕开始阅读8b038b7031b765ce0508141e
我国粮食产量的影响因素分析
一.研究背景：
改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛，对粮食的需求日益增加。粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平，因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。为此，本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。
二.研究方案与数据的搜集统计：
影响粮食总产量的因素有很多，包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等，根据实际情况及模型建立需要选取其中五个作为研究对象，分别农业化肥施用量（x1），粮食播种面积(x2)，成灾面积(x3)，农业机械总动力(x4)，农业劳动力(x5)。表中列出了中国粮食生产的相关数据，拟建立中国粮食生产函数：
表1 中国粮食生产与相关投入资料 年份 粮食产量 农业化肥施用量 粮食播种面积 成灾面积 农业机械总动力 农业劳动力 (万吨) （万公斤） （千公顷） （公顷） （万千瓦） （万人） 1983 38728 1660 114047 16209 18022 31151 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 40731 37911 39151 40208 39408 40755 44624 43529 44264 45649 44510 46662 50454 49417 51230 50839 46218 1740 1776 1931 1999 2142 2357 2590 2806 2930 3152 3318 3594 3828 3981 4084 4124 4146 112884 108845 110933 111268 110123 112205 113466 112314 110560 110509 109544 110060 112548 112912 113787 113161 108463 15264 22705 23656 20393 23945 24449 17819 27814 25895 23133 31383 22267 21233 30309 25181 26731 34374 19497 20913 22950 24836 26575 28067 28708 29389 30308 31817 33802 36118 38547 42016 45208 48996 52574 30868 31130 31254 31663 32249 33225 38914 39098 38699 37680 36628 35530 34820 34840 35177 35768 36043 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 45264 45706 43070 46947 48402 49804 50160 4254 4339 4412 4637 4766 4928 5108 106080 103891 99410 101606 104278 104958 105638 31793 27319 32516 16297 19966 24632 25064 55172 57930 60387 64028 68398 72522 76590 36513 36870 36546 35269 33970 32561 31444 注：这里由于没有从事粮食生产的农业劳动数据，用第一产业劳动力替代。 资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。
研究假设：农业化肥施用量（x1）与粮食产量正相关
粮食播种面积(x2) 与粮食产量正相关 成灾面积(x3) 与粮食产量负相关
农业机械总动力(x4) 与粮食产量正相关 农业劳动力(x5) 与粮食产量正相关
三、模型的估计、检验、确认
1.画散点图
由于点较分散，将他们取对数，使其更集中。
设A1=log(1) A2=log(2) A3=log(3) A4=log(4) A5=log(5) Z=log(y), 做散点图如左侧。 由图可以看出，log（y）和log(x1),log(x4)有较为明显的线性关系，建立多元回归模型。
2.用OLS估计模型：
LogY=b0+b1log(x1)+b2log(x2)+b3log(x3)+b4log(x4)+b5log(x5)
Logy=-4.173+0.381log(x1)+1.222log(x2)-0.081log(x3)-log(x4)-0.101log(x5)
从模型可以看出，x1,x2,x3均通过了显著性检验，且估计量的系数符合经济含义，x4和x5未通过显著性检验，且系数为负，不符合经济含义。模型整体R^2为0.981587，F-statistic为202.6826>2.74 (0.05水平下的F统计量值)，DW=1.79 ，可以看出模型整体较优，但个别解释变量没有通过显著性检验，具有多重共线性。 由于我们更关心多重共线性的程度，所以运用KLEIN
判别法：