多因素计量经济学论文

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1978-2005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。．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。．模型设定Y=B+PX+PX+PX+PX+PX+u01122334455Y表示粮食总产量（万吨），X1表示化肥投入（万吨），X表示机械化投入（万吨），X3表示灌溉面积（千公顷1），X表示种植面积（千公2顷），X表示农产品价格指数3。表1为由中国统计网、中国4数据网得到的1978~2005年的5有关数据。表11978〜2005年有关农业数据年份化肥投入机械化投入灌溉面积种植面积农产品价格粮食总产量X/万吨X/万吨——X2X3/千公顷3X丿千公顷4指数X5Y/万吨197888411749.942320.413010510130467.519791086.313379.244399.2148477103.733211.519801269.413382.144288.3146381103.532055.519811334.915679.844574147.381103.93250219821513.416614.244677148755103.23545019831659.818022.144744149993103.43872819841739.818021.444453144221103.33773119851775.820912.544462.3144626103.3137910.819861930.62295044831.1144204104.323915119871999.72483644903.4144957106.24029819882141.52357544375.9144869114.13940819892357.12806744917.2146554121.340755

19902590.328707.747403.1148363122.4244624.319912805.129388.647512.6149586108.643529.319922930.230308.447332.3149007124.344265.819933151.931826.648727.9147741127.745648.819943317.931624.148711.1148241148.744510.119953593.736118.149281.2149879148.746661.819963827.935238.447201.4152381134.440453.519973980.742015.651238.5153969107.549417.119984083.741207.752295.615570692.141220.5319994124.348996.153158.415637396.440838.5820004146.3952573.653820.315630090.146217.5120014253.855172.154249.4155708101.545263.6720024339.3957929.954354.915463698.645705.7520034411.660386.554014.3152415102.243069.5220044636.664027.953302.1101606126.546946.9420054766.268397.855304.3104278101.448402.19三．参数估计Eviews的回归结果如表2所示。表2回归结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/21/10Time:08:46Sample:19782005Includedobservations:28VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C12810.5727549.740.4649980.6465X12.0301222.1851470.9290550.3629X20.0622230.1373520.4530180.6550X30.1479590.6096970.2426760.8105X40.0225980.0183841.2292350.2320X591.7967447.834961.9190300.0680R-squared0.780215Meandependentvar41230.13AdjustedR-squared0.730264S.D.dependentvar5143.950S.E.ofregression2671.566Akaikeinfocriterion18.80613Sumsquaredresid1.57E+08Schwarzcriterion19.09160Loglikelihood-257.2858Hannan-Quinncriter.18.89340

F-statisticProb(F-statistic)1.85795515.61961F-statisticProb(F-statistic)1.8579550.000001Y=-12810.57+2.03X+0.06X+0.14X+0.02X+91.797X12345

(0.46)(0.92)(0.45)(0.24)(1.22)(1.91)

R2=0.78F=15.61n=28DW=1.86括号内为T统计值模型检验1、经济意义检验X、1X、1X、X、X234X符号不正确，X与现实经济意义不符。552、统计推断检验拟合优度较好，F检验也较显著，5个变量的T检验都不是很显著。3、计量经济学检验(1)多重共线性检验①检验：(显著性水平a=0.05由F=15.61>f(5,23)=4.53,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。0.05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相关系数矩阵变量X1X2X3X4X5X110.950.940.180.11X20.9510.960.08-0.04X30.940.9610.12-0.10X40.180.080.1210.03X50.11-0.04-0.100.031由此可见，解释变量之间相关系数较大,可能存在共线性。②修正：采用逐步回归法对其进行补救把X作为基本变量。然后将其余解释变量逐一代入X的回归方程，重新回归。11Y=31064.32+3.52X1(22.88)(8.12)1

R2=0.71F=65.94

逐步回归。将其余解释变量逐一代入，得如下模型：Y=30696.97+4.81X-0.09X12(21.65)(3.31)(-0.93)

R2=0.72F=33.23经比较添加X后，T统计量不显著，F统计量下降，去掉X就添加X,223Y=52237.42+5.22X-0.54X

(3.19(3.8)1(-1.3)3

R2=0.73F=34.69T检验不都显著，并且符号错误，F统计量有所下降。去掉X。继续添加x，34Y=-28622.45+3.44X+10.01X(10.81)(7.81)1(1.07)4R2=0.72F=33.74T检验还可以，保留X，继续添加X，45Y=-20922.1+3.34X+0.01X+72.89X(4.94)(8.121)(-4.09)4(2.23)5R2=0.77F=27.74T检验显著，R2得到改善，但是X的系数显然不合理，去除，最终得到：Y=-20922.1+35.34X+0.01X14(4.94)(8.12)(-4.09)R2=0.77F=27.74(2)、异方差检验①图形检验4,000-2,000-E3,000-图1e对Xi的散点图4,000-2,000-E3,000-图1e对Xi的散点图用Eviews生成残差序列e=abs(resid)，作e对X、X的散点图，如图1图2。14X15,000-1,000-图2e对X的散点图X46,0005,000-4,000-E3,000-2,000-'1,000-011040,00080,000120,000160,000X4图形很散乱，可能不存在异方差。②White检验表4White检验结果HeteroskedasticityTest:WhiteF-statistic1.233666Prob.F(5,22)0.3271Obs*R-squared6.131468Prob.Chi-Square(5)0.2936ScaledexplainedSS2.775480Prob.Chi-Square(5)0.7346由表4可看出，nr2=6.13，由White检验知，在a=0.05下，查咒2分布表,得临界值％2（5）=11.07，因为nr2=6.13V%2（5）=11.07，表明模型无异方差。0.050.05（3）一阶自相关检验①图形检验绘制e和e的散点图及e的线图，如图3、图4所示。t—1tt图3e和e的散点图t-1

6,000-1,000-5,000-4,000-3,000-2,000-6,000-1,000-5,000-4,000-3,000-2,000-由图形推断出模型不存在自相关。②DW检验从模型设定来看，没有违背DW检验的假设条件，因此可以用DW检验来检验模型是否存在一阶自相关。根据上表中估计的结果，由DW=1.94定显著性水平a=0.05查Durbin-Watson表，n=28,k=4得d=1.104,d=1.747。因为DW统计量为DW=1.82，根据判lu定区域知，无自相关。五