影響我國糧食產(chǎn)量因素的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析

(景德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院 江西 景德鎮(zhèn) 333000)

一、模型設(shè)定

影響糧食產(chǎn)量的因素有許多，基于我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的經(jīng)濟(jì)實(shí)際，通過國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站搜集了1998年—2017年的糧食產(chǎn)量Y(萬噸)、農(nóng)用化肥施用折純量X1(萬噸)、灌區(qū)有效灌溉面積X2(千公頃)、糧食作物播種面積X3(千公頃)、成災(zāi)面積X4(千公頃)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力X5(萬千瓦)作為數(shù)據(jù)來源，具體解釋如下：

農(nóng)用化肥施用折純量，指實(shí)際播種和生產(chǎn)中對(duì)糧食施以化肥的數(shù)量。

灌區(qū)有效灌溉面積，是地塊比較平整，有一定水源、灌溉設(shè)施配套，在一般年景下當(dāng)年能進(jìn)行正常灌溉的農(nóng)田面積。

糧食作物播種面積，指實(shí)際播種或移植有農(nóng)作物的面積，凡是實(shí)際種植有農(nóng)作物的面積，不論種植在耕地上還是種植在非耕地上，均包括在農(nóng)作物播種面積中。

成災(zāi)面積，指年內(nèi)因遭受旱災(zāi)、水災(zāi)、風(fēng)雹災(zāi)、霜凍、病蟲害及其他自然災(zāi)害，使農(nóng)作物較正常年景產(chǎn)量減產(chǎn)一成以上的農(nóng)作物播種面積，受災(zāi)面積不得重復(fù)計(jì)算，在同一塊土地上如先后遭受幾種或幾次災(zāi)害，只按其受害最大最重的一次計(jì)算受災(zāi)面積。

農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力，指主要用于農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的各種動(dòng)力機(jī)械的動(dòng)力總和。

二、實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

(一)多元回歸模型的結(jié)構(gòu)

設(shè)模型結(jié)構(gòu)為:

Y=β0+β1*X1+β2*X2+β3*X3+β4*X4+β5*X5+μ

其中Y代表糧食產(chǎn)量，β0，β1，β2，β3，β4，β5代表線性回歸系數(shù)，X1農(nóng)用化肥施用折純量(萬噸)、X2灌區(qū)有效灌溉面積(千公頃)、X3糧食作物播種面積(千公頃)、X4成災(zāi)面積(千公頃)、X5農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(萬千瓦)，μ為隨機(jī)干擾項(xiàng)，以此模型來分析糧食產(chǎn)量的影響因素。

(二)多元線性回歸模型的擬合和修正

運(yùn)用Eviews軟件對(duì)模型進(jìn)行最小二乘估計(jì)(OLS)得到回歸方程如下：

Y=-43415.27+6.1035X1+0.0117X2+0.6679X3-0.1593X4-0.0541X5

t=(-4.8543)(2.3628)(0.2984)(11.9372)(-2.6678)(-0.6744)

R2=0.9891 Adjusted R2=0.9852 F=255.1216

三、模型檢驗(yàn)

(一)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

1.擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

從回歸結(jié)果看，可決系數(shù)R2=0.9891，調(diào)整R2=0.9852，R2較大且接近于1，所以該模型的擬合優(yōu)度較高，模型解釋變量對(duì)被解釋變量的影響力高。

2.t檢驗(yàn)

假設(shè)在5%的顯著性水平下，自由度為n-k-1=20-5-1=14的t的臨界值t0.025(14)=2.145，由此可見X2，X5未通過顯著性檢驗(yàn)。

3.F檢驗(yàn)

在5%顯著性水平下F0.05(5,14)=2.96，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值為255.1216，顯著性較強(qiáng)，方程整體的顯著程度很好。

總體而言，X2，X5通不過t檢驗(yàn)，且X5解釋變量的符號(hào)的經(jīng)濟(jì)意義也不合理，故認(rèn)為解釋變量間可能存在多重共線性。

(二)多重共線性的檢驗(yàn)及修正

1.相關(guān)系數(shù)矩陣

根據(jù)理論分析，X2的t檢驗(yàn)不顯著，X5的回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，可見X1，X4，X5之間存在高度的線性相關(guān)性，模型存在多重共線性，需進(jìn)行檢驗(yàn)和修正。

2.運(yùn)用逐步回歸法進(jìn)行修正

分別作Y對(duì)X1，X2，X3，X4，X5的一元回歸，發(fā)現(xiàn)X3的R2最大，t值通過檢驗(yàn)且經(jīng)濟(jì)意義正確，所以糧食總產(chǎn)量受糧食作物播種面積的影響最大，以X3為基礎(chǔ)變量，順次加入其他變量逐步回歸。

因此，我們可以暫時(shí)得到修正后較優(yōu)的回歸方程：

Y=-39598.84+4.3746X1+0.6791X3-0.1669X4

t=(-6.3556)(7.2997)(14.2079)(-2.9717)

R2=0.9887F=466.9732D.W.=1.1245

(三)異方差性檢驗(yàn)

利用White檢驗(yàn)對(duì)模型是否存在異方差進(jìn)行檢驗(yàn)，懷特統(tǒng)計(jì)量nR2=9.9477，經(jīng)過查找分布表，nR2=9.9477<臨界值16.92，因此接受原假設(shè)，模型的回歸方程不存在顯著異方差。

(四)序列相關(guān)性檢驗(yàn)

利用拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)法，取最終回歸結(jié)果的殘差es，作其關(guān)于全部變量的歸回，得到nR2=0.77238。在5%的顯著性水平下，χ2(2)=5.99，nR2=0.77238<χ2(2)=5.99，不存在顯著序列相關(guān)。

(五)模型的確定

經(jīng)過一系列的模型檢驗(yàn)和設(shè)定，可以認(rèn)為修正后的模型已無多重共線性，不存在異方差也無序列相關(guān)性。最終可將模型設(shè)定為：

Y=-39598.84+4.3746X1+0.6791X3-0.1669X4

t=(-6.3556)(7.2997)(14.2079)(-2.9717)

R2=0.9887F=466.9732D.W.=1.124542

四、結(jié)論

從回歸模型可以看出，糧食產(chǎn)量和農(nóng)用化肥施用折純量、糧食作物播種面積成正比，與成災(zāi)面積成反比，并且糧食作物播種面積對(duì)糧食產(chǎn)量的影響最大，其次是化肥施用折純量。

(1)應(yīng)該合理的增加播種面積，不應(yīng)該讓田荒廢，在城市化的進(jìn)程中要合理分配土地的使用，不應(yīng)該為了發(fā)展工業(yè)，增加GDP而強(qiáng)占糧食的耕地面積。

(2)如果能夠更好的使用工程措施和生物措施來保持水土，可以保證糧食作物的播種面積，就可更大程度的達(dá)到糧食產(chǎn)量的增收。

(3)可以通過科技技術(shù)提高化肥的效用，從而對(duì)糧食的增產(chǎn)起到一定正面的效果。

(4)各地應(yīng)加強(qiáng)對(duì)自然災(zāi)害等情況的預(yù)防和補(bǔ)救，避免成災(zāi)面積的擴(kuò)大，從一定程度上緩解我國糧食產(chǎn)量的減收。