计量经济学论文影响粮食产量的因素分析
：易士桢
班级：金融1502
学号：********
影响粮食产量的因素分析
我国土地资源稀缺，人口多而粮食需求量大，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。
本文严格按照计量经济分析方法,以1996-2015年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。
一、模型的建立
以Y i=粮食产量、X1=粮食播种面积、X2=农用化肥施用量、 X3=农用机械总动力、 X4=农、林、牧、渔业劳动力、 X5=耕地灌溉面积，设定Y i=c+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+u i 理论模型。
由经济规律知β1、β2、β3、β4、β5都应大于零。
二、数据的收集（资料来源于中国各年统计年鉴）
三、模型的参数估计
利用Eviews8得到结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/01/17 Time: 20:10
Sample: 1996 2015
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -66773.87 37106.01 -1.799543 0.0935
X1 0.790068 0.119139 6.631499 0.0000
X2 1.768843 8.059923 0.219462 0.8295
X3 -0.028692 0.338671 -0.084720 0.9337
X4 -0.087017 0.051349 -1.694614 0.1123
X5 0.477765 0.663745 0.719802 0.4835
R-squared 0.976250 Mean dependent var 51861.43
Adjusted R-squared 0.967768 S.D. dependent var 5548.066
S.E. of regression 996.0571 Akaike info criterion 16.88881
Sum squared resid 13889816 Schwarz criterion 17.18753
Log likelihood -162.8881 Hannan-Quinn criter. 16.94712
F-statistic 115.0958 Durbin-Watson stat 1.811852
Prob(F-statistic) 0.000000
由此数据看出，可决系数和修正可决系数为0.976250和0.967768，F的检验值为115.0958，明显显著，拟合效果还可以。但当a=0.05时，t a/2(n-k-1)=2.1448，说明X2与X5的t检验
不显著，而且X3与X4系数的符号与经济解释相反，可能存在多重共线性。
四、模型的检验
（一）Ⅰ、检验多重共线性（利用相关系数矩阵法）
Covariance Analysis: Ordinary
Date: 06/01/17 Time: 20:27
Sample: 1996 2015
Included observations: 20
Covariance
X4 -39201297 17367126 -9252927. -2.83E+08 2.43E+08
-0.464814 0.265811 -0.809287 -0.787327 1.000000
X5 21025898 5370007. 3232375. 1.03E+08 -49230933 20371599
0.861467 0.284004 0.976901 0.987377 -0.699371 1.000000
由相关系数矩阵可以看出，有些解释变量之间的相关系数很高，证实确实存在多重共线性。
Ⅱ、修正多重共线性
采用逐步回归的方法，去解决多重共线性的问题。分别做Y对X1，X2，X3,X4,X5的一元
按照各解释变量医院回归模型的拟合优度大小进行排序：X5、X2、X3、X1、X4。以Y对X5的一元回归模型为最优基本模型，将其他解释变量引入，寻找最优回归模型。
1、加入X2，重新估计方程得到回归结果为：
YΛ=-12886.76+1.256017X5-1.411091X2
t=（-0.662047）（1.824837）（-0.332989）
R2=0.743796，F=24.67670
可以发现X2的系数估计值为负，参数经济意义不合理，予以剔除。
2、加入X3，重新估计方程得到回归结果为：
YΛ= -52135.10+ 2.091869X5 -0.209898X3
t=（-1.356001）（2.338466）（-1.199823）
R2= 0.762257，F= 27.25294
可以发现X3的系数估计值为负，参数经济意义不合理，予以剔除。
3、加入X1，重新估计方程得到回归结果为：
YΛ= -64569.78+ 0.870047X5+ 0.614831X4
t=（-8.359677）（12.92946）（8.480448）
R2= 0.950698，F= 163.9052
可以发现X1的系数估计值高度显著，保留X1。
