粮食总产量的影响因素分析(计量经济学论文).docxVIP

粮食总产量的影响因素分析摘要：目前，我国70%人口为农村人口，农业生产的发展直接关系广大农民生活的提高，直接关系到国家经济建设目标的实现。影响粮食产量的因素很多，本文将对影响我国粮食产量的部分因素（包括农用机械总动力、化肥施用量、粮食作物耕种面积）进行分析，并利用Eviews5统计软件，运用逐步回归分析方法，建立了我国粮食产量的回归模型，从中分理出主要影响因素。研究表明，利用逐步回归分析法建立的模型具有很好的拟合效果，影响我国粮食产量的主要因素为：化肥施用量、粮食作物耕种面积。通过分析得出结论：提高粮食作物耕种面积是粮食增产的最有效途径，不过考虑到我国耕地资源有限，可提高粮食面积单产来达到提高粮食总产量的目标；高度机械化带来农业机械的闲置，农业机械的大量增加在粮食增产上效果并不明显：盲目增加化肥的使用量并不能从根本上增加粮食产量，关键是要提高化肥的利用率。关键词：粮食总产量 农用机械总动力 化肥施用量 粮食作物耕种面积 OLS回归 多重共线性 一、引言1998—2003年，我国粮食总产量连续5年下降，总产量由51230万吨下降到43065万吨，下降幅度到16%。从各个影响因素来看，造成下降的主要原因是耕种面积的减少。而造成耕种面积减少的根本原因就是来自粮食价格的信号，粮食价格低迷直接造成种粮收益的降低，农民或者改变种植结构，或者索性撂荒，致使粮食耕种面积大幅下降。2004年以后，我国粮食实现恢复性增产，重视退耕还林草，进行水土治理，改善生态环境，改善农田小气候，同时应加强农田水利建设，进行生产能力建设，保证粮食生产的稳定发展。粮食总产量（Y）随时间（1983—2008年）变化曲线二、模型设定及数据准备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三个作为研究对象，分别为粮食作物耕种面积（）、化肥用量()、农业机械总动力()，选取被解释变量为粮食总产量(Y)，影响被解释的变量的解释变量有粮食作物耕种面积，化肥使用量，农用机械总动力，并设定理论模型为：表一 中国粮食生产与相关投入资料年份粮食总产量Y粮食耕种面积农用化肥施用量农业机械总动力1983387281140471659.8180221984407311128841739.8194971985379111088451775.8209131986391511109331930.6229501987402081112681999.3248361988394081101232141.5265751989407551122052357.1280671990446241134662590.3287081991435291123142806.1293891992442641105602930.2303081993456491105093151.9318171994445101095443317.9338021995466621100603593.7361181996504541125483827.9385471997494171129123980.7420161998512301137874083.7452081999508391131614124.3489962000462181084634146.4525742001452641060804253.8603872002457061038914339.457930200343070994104411.6603872004469471016064636.6640282005484021042784766.2683982006498041049584927.7725222007501601056385107.876590200852871106793523982190数据来源：国家统计局——中国2009统计年鉴其中，Y为粮食总产量，为粮食作为耕种面积，为化肥用量，为农用机械总动力。收集数据完成模型分析：三、回归模型建立与检验首先，根据1983年—2008年的相关数据进行OLS回归估计，结果如下：回归函数为：t: (-4.863081)(8.878677)(8.874843)(-0.479376)=0.961425=0.956165 D.Y.=1.868646 F=182.7714根据收集数据OLS回归分析进行以下模型检验：1、经济意义检验如上述回归函数所示，农用机械总动力X3的系数为负，虽然理论上说不通应剔除，但是符合中国国情，所以应该保留，并在后面作进一步解释。其他的解释变量参数系数为正，综合考虑，可知该模型具有经济意义。2、统计推断检验从回归结果可以看出，=0.961425