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一、粮食生产模型1、选择变量和模型的关系形式研究目的：研究我国近十年粮食产量与主要影响因素之间的定量关系。
（1）确定模型应包含的变量被解释变量：粮食总产量（万吨），y解释变量：X1农用化肥施用量（万公斤）X2粮食播种面积（千公顷）X3成灾面积（千公顷）X4农业机械劳动力（万千瓦）X5农业劳力（万人）变量选择依据：国家粮食政策对粮食生产的积极扶持作用，在样本区间内具有一致性；我国粮食统一平价收购，，农民面临的是“无限的需求”。
因此，影响粮食产量的主要因素是：资本和劳动力农业生产的特点决定了资本主要是：土地和化肥考虑到我国的传统农业耕作方式有一定的变革，一方面从事非农产业的农民增加；另一方面，农业机械化水平有所提高，表示劳动力的变量为：农机动力和农业劳动力。
（2）确定模型的数学形式和参数范围被解释变量和解释变量之间的关系是投入产出关系，因此选用C-D生产函数，设定模型为：lnY=a0+a1lnX1+a2lnX2++++u解释变量的个数从2~5个，可根据实际情况选择最有结果；偏回归系数为相应变量的产出弹性，理论值应介于0~1之间；截距a0为常熟虚拟变量，包含政策、气候等难以量化的影响因素；u为随即扰动项，描述模型之外的因素对模型的干扰。
2、采集样本数据本模型使用时间序列数据，数据来源于《中国农村统计年鉴》（1984——1996）（见表2.10.1）其中：由于统计数据没有粮食生产的专用数据，农用化肥施用量（万公斤）、成灾面积（千公顷）、农业机械总动力（万千瓦）、农业劳力（万人）均为农业总体数据，尤其是农业劳力（万人）为农林牧副渔也总劳动力，只有几个年份有种植业、农业劳力数据，占农林牧副渔也劳力的比重为0.8~0.85之间。
表2.10.1obs Y粮食总产量（万吨）X1农用化肥施用量（万公斤）X2粮食播种面积（千公顷）X3成灾面积（千公顷）X4农业机械劳动力（万千瓦）X5农业劳力（万人）1983387281659.811404716209.31802231645.1 1984407311739.8112884152641949731685 1985379111775.810884522705.32091330351.5 1986391511930.6110933236562295030467 1987402981999.311126820393.72483630870 1988394082141.511012323944.72657531455.7 1989407552357.111220524448.72806732440.5 1990446242590.311346617819.32870833330.4 1991435292805.1112314278142938934186.3 1992442662930.211056025894.73030834037 1993456493151.9110509231333181733258.2 1994445103317.9109544313833380232690.3 1995466623593.7110060222673611832334.5 1996504543827.91125482123438546.932260.4将原始数据格式转换为文本文件格式，并保存为：f:\sq\lzn2101.txt（记住样本区间、各列对应的变量名称）38728 1659.8 114047 16209.3 18022 31645.140731 1739.8 112884 15264 19497 3168537911 1775.8 108845 22705.3 20913 30351.539151 1930.6 110933 23656 22950 3046740298 1999.3 111268 20393.7 24836 3087039408 2141.5 110123 23944.7 26575 31455.740755 2357.1 112205 24448.7 28067 32440.544624 2590.3 113466 17819.3 28708 33330.443529 2805.1 112314 27814 29389 34186.344266 2930.2 110560 25894.7 30308 3403745649 3151.9 110509 23133 31817 33258.244510 3317.9 109544 31383 33802 32690.346662 3593.7 110060 22267 36118 32334.550454 3827.9 112548 21234 38546.9 32260.4进入TSP窗口，进行如下操作：Create a 1983 1996Read(o) F:\sq\ lzn2101.txt y x1 x2 x3 x4 x5write(o) F:\sq\ lzn2101.txt y x1 x2 x3 x4 x5save F:\sq\ lzn2101.txtload F:\sq\ lzn2101.txt3、参数估计结果及统计检验（1）ls lny c lnx23 lnx5 lnx123 lnx423把化肥施用量改为单位面积化肥施用量、农机劳力改为单位面积农机劳力，能够在一定程度上避免可能的多重共线性。
水稻生长模型的建立及其应用水稻作为我国的主要粮食作物，在国民经济和人民生活中具有重要的地位。
因此，研究水稻的生长模型和应用，对于提高水稻产量、优化种植结构、实现粮食安全，具有重要的意义。
本文将介绍水稻生长模型的建立和应用。
一、水稻生长模型的建立水稻的生长过程是一个复杂的生物过程，包括种子萌发、幼苗生长、分蘖、抽穗、灌浆、成熟等多个阶段。
为了研究水稻的生长规律，建立水稻生长模型是必要的。
目前，建立水稻生长模型主要采用数学模型和计算机模拟技术。
1. 数学模型法数学模型法是基于数学理论及实验数据分析的方法，通过建立动态数学模型，来表述水稻生长的规律和机理，得出各个生长发育阶段的关键指标。
比如用微分方程组描述水稻的生长过程，这些方程组包括生物量、土壤水分、光照、温度、CO2浓度等因素，可以对生长过程进行模拟。
2. 计算机模拟法计算机模拟法是采用计算机模拟技术，代替实验和观测来探讨水稻生长过程中的各种因素与生长发育的相关关系。
这种方法需要依靠计算机编程，选择生长发育的关键指标，对于模型中的参数，有些可以直接测定，而有些则需要进行估计和校准。
二、水稻生长模型的应用水稻生长模型的应用主要有以下几个方面。
1. 优化水稻种植结构通过对水稻不同品种、生长场地、气候环境、水肥管理等因素进行模拟，可以选择出适合不同环境条件的水稻品种，使得种植结构更加合理，提高水稻的产量和品质。
2. 确定水稻的最佳生长期在制定水稻种植方案和农业生产计划时，通过水稻生长模型的模拟分析，可以确定水稻各个重要生长阶段的时间和持续时间，以便预测产量和收获时间，从而规划和优化农业生产的过程。
3. 改善水稻生长环境通过对水稻生长模型的参数进行变化，可以模拟不同的种植环境，确定最适宜的光照、温度、湿度、土壤肥力等因素，从而提高水稻的生长速度和产量。
4. 预测水稻灾害通过对水稻生长模型的建立和应用，可以预测水稻可能遭受的天气灾害，如干旱、洪涝、暴雨等。
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展和人口的不断增长，粮食安全问题成为国家和社会关注的焦点。
为确保粮食安全，提高粮食产量是关键。
本报告通过对我国近年粮食产量的数据分析，旨在揭示粮食产量的变化趋势、影响因素及未来发展趋势，为我国粮食生产政策制定提供参考。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告数据来源于国家统计局、农业农村部等官方机构发布的粮食产量相关数据。
2. 分析方法（1）趋势分析：通过对粮食产量时间序列数据的分析，揭示粮食产量的变化趋势。
（2）相关性分析：分析粮食产量与其他相关因素（如种植面积、化肥施用量、农业机械化程度等）之间的关系。
（3）影响因素分析：结合相关理论和实证研究，分析影响粮食产量的主要因素。
三、粮食产量变化趋势分析1. 总体趋势近年来，我国粮食产量呈现出波动上升的趋势。
2000年至2020年，全国粮食产量从46260万吨增长到66949万吨，年均增长率为2.3%。
其中，2015年至2018年粮食产量连续四年保持在65000万吨以上，创历史新高。
2. 季节性波动粮食产量在年度间存在一定的季节性波动。
夏季粮食产量占全年粮食产量的比例较高，冬季粮食产量相对较低。
这主要是由于夏季是我国主要粮食作物（如稻谷、小麦、玉米）的收获季节，而冬季粮食产量相对较低。
3. 区域差异我国粮食产量在区域间存在较大差异。
北方地区以小麦、玉米为主，南方地区以水稻为主。
近年来，北方地区粮食产量稳步增长，南方地区粮食产量波动较大。
四、粮食产量影响因素分析1. 种植面积种植面积是影响粮食产量的重要因素。
近年来，我国粮食种植面积总体保持稳定，但区域间存在一定差异。
北方地区粮食种植面积呈增长趋势，南方地区粮食种植面积相对稳定。
2. 单产水平单产水平是决定粮食产量的关键因素。
近年来，我国粮食单产水平不断提高，主要得益于农业科技进步、农业机械化程度提高和农业基础设施改善。
3. 化肥施用量化肥施用量对粮食产量有显著影响。
数学与农业科学农作物种植模型在农业科学领域，种植模型通过运用数学方法和模拟技术，帮助农业从业者更好地了解和管理农作物的生长和发展。
这些模型基于一系列数学方程和统计数据，可以预测和优化农田生产，并提供有关作物种植的决策依据。
1. 背景介绍农业是人类生存和发展的基础，而农作物的种植是农业生产的核心环节。
然而，在农业生产中，种植决策面临着许多挑战，如何最大化产量、减少病虫害的发生、合理利用资源等等。
数学在农业科学中的应用使得农民和研究人员能够更好地理解和管理农作物的生长过程，提高农业生产效率。
2. 农作物生长模型农作物生长模型是数学与农业科学交叉应用的重要领域之一。
它通过化学反应、物理规律和生物学过程等方面的数学建模，研究农作物从播种到收获的全过程。
农作物生长模型包括以下几个方面的内容： - 气象模型：气象因素对农作物的生长过程有着重要影响，例如温度、湿度、光照等。
数学模型可以将气象因素与农作物的生长关联起来，帮助农民根据气象条件调整种植策略。
- 生理模型：农作物的生理过程如光合作用、呼吸作用和传导作用等对农作物的生长和发展起着重要的作用。
生理模型通过数学方法刻画农作物的生理过程，为农民提供科学依据。
- 生态模型：农作物的生长受到环境因素的影响，例如土壤质量、水资源等。
生态模型综合考虑环境因素，预测和优化农作物的生长状况。
3. 农作物种植决策支持系统农作物种植决策支持系统是将数学建模与农作物生长模型相结合，为农民提供最佳的种植决策。
这种系统通常通过采集实时的农田数据，并结合气象数据、土壤信息等，对农作物的生长状况进行监测和分析，预测未来的发展趋势，并给出相关建议。
农作物种植决策支持系统可以帮助农民合理安排种植时间和区域，根据农作物的需求提供最佳的养分和灌溉策略，以及针对病虫害的防治提供相应的措施。
4. 数学模型的应用案例数学模型在农业科学中有着广泛的应用。
以作物种植为例，数学模型可以通过对统计数据和实验数据的分析，预测不同种植策略下的产量和品质。
实验三 多元线性回归模型及非线性回归一、多元线性回归模型例题3.2.2 建立2006年中国城镇居民人均消费支出的多元线性回归模型。
数据： 地区 2006年消费支出Y 2006年可支配收入X12005年消费支出X2北京 14825.41 19977.52 13244.2 天津 10548.05 14283.09 9653.3 河北 7343.49 10304.56 6699.7 山西 7170.94 10027.70 6342.6 内蒙古 7666.61 10357.99 6928.6 辽宁 7987.49 10369.61 7369.3 吉林 7352.64 9775.07 6794.7 黑龙江 6655.43 9182.31 6178.0 上海 14761.75 20667.91 13773.4 江苏 9628.59 14084.26 8621.8 浙江 13348.51 18265.10 12253.7 安徽 7294.73 9771.05 6367.7 福建 9807.71 13753.28 8794.4 江西 6645.54 9551.12 6109.4 山东 8468.40 12192.24 7457.3 河南 6685.18 9810.26 6038.0 湖北 7397.32 9802.65 6736.6 湖南 8169.30 10504.67 7505.0 广东 12432.22 16105.58 11809.9 广西 6791.95 9898.75 7032.8 海南 7126.78 9395.13 5928.8 重庆 9398.69 11569.74 8623.3 四川 7524.81 9350.11 6891.3 贵州 6848.39 9116.61 6159.3 云南 7379.81 10069.89 6996.9 西藏 6192.57 8941.08 8617.1 陕西 7553.28 9267.70 6656.5 甘肃 6974.21 8920.59 6529.2 青海 6530.11 9000.35 6245.3 宁夏 7205.57 9177.26 6404.3 新疆 6730.018871.276207.51、 建立模型01122Y X X βββμ=+++2、估计模型 （1）录入数据打开EViews6，点“File ”→“New ”→“Workfile ”选择“Unstructured/Undated”，在Observations 后输入31，如下所示：点“ok”。
我国粮食生产与相关投入计量经济学模型分析一，引言著名经济学家李子奈教授在曾对我国1983~1995年粮食生产数据进行过研究分析,他选取的影响因素数据是:农用化肥施用量,粮食播种面积,成灾面积,农业机械动力和农业劳力,并拟合出了关于我国粮食生产的线性回归模型.在本文中,我们将运用计量经济学的方法对上述模型问题进行研究.对于粮食产量的影响,除了选取上述影响因素外,还把农村用电量、国家财政用于农业的支出和灌溉面积的影响因素数据也加到了模型中去.二，变量的确定与C-D生产函数模型i.被解释变量与解释变量的确定最终确定的模型的被解释变量为:粮食总产量;解释变量为:播种面积、成灾面积、化肥施用量、农业机械动力、国家财政用于农业的支出、灌溉面积和农业劳动力.由初步的分析知,粮食产量与成灾面积是负相关的,而与其它变量则是正相关的.ii.C-D生产函数模型我们选择在经济领域应用最广泛的一种生产函数模型—C-D生产函数模型来进行研究.即Y=f(A,K,L,…)其中Y为产出量,A,K,L分别为技术、资本、劳动的投入要素.生产要素对生产函数的作用与影响,主要是由一定的技术条件决定的,从本质上讲,生产函数反映了生产过程中投入要素与产出量之间的技术关系.2 数据收集根据上面的所确定的模型的变量,我们收集到了1980年~2004年主要粮食生产数据(表一)。
iii.模型的估计设定:粮食总产量为Y播种面积为X1成灾面积为X2,化肥施用量为X3,灌溉面积为X4,国家财政用于农业资金为X5,农机动力为X6,农村劳动力为X7.由C-D生产函数模型,得模型形式如下:Y t=AX it biεt(i=1,2,…,7)(1)两边取对数并进行变换,得:log Y t =b0+b i logX it+μt (i=1,2,…,7)(2)其中b0=logA,μt=logεt.运用Eviews软件对模型(2)进行OLS估计,我们得到估计结果Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/10/09 Time: 03:55Sample: 1980 2004Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 3.375895 5.5021110.6135640.5476LOG(X1)0.9587450.279512 3.4300650.0032LOG(X2)-0.1037040.040353-2.5699500.0199LOG(X3)0.4948670.104450 4.7378190.0002LOG(X4)-0.5649730.462026-1.2228180.2381LOG(X5)-0.0143810.074375-0.1933540.8490LOG(X6)0.0183880.1192590.1541820.8793LOG(X7)-0.0694990.137533-0.5053240.6198 R-squared0.963763Mean dependent10.66170varAdjusted R-squared0.948842S.D. dependent var0.127561S.E. of regression0.028852Akaike info criterion-3.998937Sum squared resid0.014151Schwarz criterion-3.608897Log likelihood57.98671F-statistic64.59068Durbin-Watson stat 1.245744Prob(F-statistic)0.000000从表2可以看出,回归估计的判决系数R2很高,方程很显著,但是8个参数的t检验值中，却只有两个略微显著.显然,出现了严重的多重共线性。
我国粮食生产模型的分析08应数徐路 A00814155 卢书浩 A00814135【摘要】农业是国民经济的基础，而粮食生产则是农业发展的根本问题。
作为农业大国，粮食生产对于我国的经济发展和人民生活水平的提高都起着举足轻重的作用，因此，对粮食产量的预测及影响产量相关因素的分析就显得尤为重要。
本文从宏观角度综合考虑影响粮食生产的化肥施用量、播种面积、成灾面积、农业机械劳动力、农业劳动力和国家财政用于农业的支出六大要素，分别用线性与非线性模型拟合中国粮食生产模型，并对中国粮食生产情况进行综合分析。
【关键词】粮食产量多重共线序列相关异方差The analysis of China’s grain production modelAbstract: Agriculture is the foundation of the national economy, and grain production is the basic problem of its development. To China, a large agricultural country, grain production is of vital importance to its economic development and the improvement of people's living standard. As a result, it is especially essential to predict grain production and analyze the related factors to it. Using the linear and nonlinear model, an overall analysis about grain production in China is presented in this paper, which is achieved through the consideration of the six main factors macroscopically---fertilizer consumption, sown area, disaster-hitting area, machinery labour, manpower and financial expenditure.Keywords: grain production; multicollinearity; serial correlation; heteroscedasticity1．文献分析李子奈教授曾对我国1983~1995年粮食生产数据进行过分析[4]，得出其主要受化肥施用量、播种面积、成灾面积影响的结论，并建立了非线性生产模型。
田新建在Research on the Cost of Foodstuff Production in China[7]中提到，影响粮食产量的因素出了前面的三点之外，人力资源，政策和国家投入也是十分重要的方面。
本文将运用计量经济学方法对李子奈教授的模型进行研究，并且建立线性模型与之比较。
除了选取元哟模型中的影响因素外，我们把农业机械劳动力、农业劳动力和国家财政用于农业的支出也加到模型中去，更全面地讨论影响全国粮食产量的因素。
2．变量确定及符号说明结合我国具体情况，我们选取被解释变量为：粮食总产量；解释变量为：化肥施用量、播种面积、成灾面积、农业机械劳动力、农业劳动力和国家财政用于农业的支出。
由初步分析知，粮食产量与成灾面积是负相关的，而与其他变量则是正相关。
对应符号如下：表1 符号说明3．模型设定从计量经济学角度来说，粮食生产时典型的投入产出行为，因此，运用C-D 和CES 生产函数模型[1]，得到：t it t Y AX ε=， 1,2,6i = （1）两边取对数得到：01ln ln t it t Y b b X μ=++， 1,2,6i = （2）因为Y 对每个自变量都有如（2）的表达形式，所以我们可以用ln it X 的线性组合来表示ln Y ，得到如下对数形式的计量经济学模型：0112233445566ln ln ln ln ln ln ln Y X X X X X X βββββββμ=+++++++（*）4．参数估计和模型检验 4．1 参数估计为估计模型中的参数，收集中国粮食产量及相关因素—的数据，如表2所示：表2 中国粮食产量及相关因素的数据注：1990~2007年数据用于模型估计，2008年数据用于模型预测。
运用Eviews 软件对模型（*）进行OLS 估计，得到结果：表3从表3中可以看出，回归估计的可决系数2R 很高，方程很显著，但是7个参数的t 检验值在5%的显著性水平下只有三个通过了检验，因此极有可能出现了多重共线性。
4．2模型检验1）多重共线性的检验与消除123456ln ,ln ,ln ,ln ,ln ,ln X X X X X X 的相关系数如表4所示：表4由表中数据可以发现1ln X 与4ln X 及6ln X 存在高度相关性。
分别作ln Y 与123456ln ,ln ,ln ,ln ,ln ,ln X X X X X X 间的回归，得到：表5从上面的结果我们发现可决系数2R 最大的是25R ，其次分别是21R ，26R ，24R ，22R ，23R ，因此可选取5X 作为模型的出发点，用逐步回归的方法进行估计。
在Y ，5X 中分别加入其他5个解释变量，但回归结果均无法通过显著性检验，因此重新选取1X 为基础，进行估计：加入2X 得到 12ˆln 7.8930.336ln 1.369ln Y X X =-++，20.8776R = ( 3.81)- (10.02) (8.43)可以看出，在加入变量2X 后，可决系数有了明显提高，并且两解释变量的系数及常数项均通过了5%水平下的显著性检验，因此保留1X 和2X 作为解释变量，并继续添加3X ，得到123ˆl n 7.4550.347l n 1.397l n 0.084l n Y X X X =-++-，20.9689R = ( 6.89)- (19.72) (16.46) ( 6.41)-从结果发现，加入3X 后可决系数同样提高了，而且所有解释变量的系数及常数项均通过了5%水平下的显著性检验，所以在此基础上继续添加4X ，得到1234ˆln 7.2330.363ln 1.378ln 0.084ln 0.012ln Y X X X X =-++--，20.9691R = ( 5.34)- (6.26) (12.53) ( 6.17)- (0.29)我们发现，可决系数虽然有略微升高，但4X 得系数并未通过显著性检验，而且其系数为负值，也不符合经济意义，因此不作为解释变量考虑，继续添加5X ，得到1235ˆln 4.4440.296ln 1.312ln 0.076ln 0.161ln Y X X X X =-++--，20.9740R = ( 2.07)- (8.30) (13.58) ( 5.71)- ( 1.60)-同样的，5X 的系数未通过5%水平下的显著性检验，因此不作为解释变量考虑。
最后添加6X ，得到1236ˆln 7.5670.327ln 1.416ln 0.082ln 0.006ln Y X X X X =-++-+，20.9691R = ( 6.44)- (5.14) (13.35) ( 5.79)- (0.31)6X 的加入使得可决系数降低，而且本身的系数也未通过显著性检验，因此最终确定的解释变量为1X ，2X ，3X ，拟合结果如下：123ˆl n 7.4550.347l n 1.397l n 0.084l n Y X X X =-++- （*） t ( 6.89)- (19.72) (16.46) ( 6.41)- 20.9689R = 0.0111SE = .. 1.7987DW= 145.3893F = 2)序列相关性的检验从上面的回归报告可以看出，常数项为负值，不符合经济含义。
下面检验模型是否存在序列相关。
首先做残差图：图1从图中可以看出，相邻残差项没有明显的正相关或者负相关走向，初步盘顶不存在序列相关。
另外，用LM方法检验，得下表：表6可见20.1394nR=，该值小于显著性水平为5%、自由度为1的2χ分布的临界值2 0.05(1) 3.84χ=，因此不存在一阶序列相关性，自然也不存在高阶序列相关性。
3）异方差性的检验用怀特检验法，辅助回归模型的估计结果如下：表7怀特估计量2 2.7116nR=，该值小于5%显著性水平下、自由度为5的2χ分布的相应临界值2 0.05(5)11.07χ=，因此不拒绝同方差假设，即不存在异方差。
最终拟合图像如下：图24．3经济意义检验对于方程（*），经济含意上1ln X 的系数为0.347，2ln X 的系数为1.397，3ln X 的系数为-0.084，三者之和为1.661>，这说明该模型是规模报酬递增的，而且化肥施用量和播种面积的系数为正，成灾面积系数为负，符合经济实际。
5．模型预测检验根据方程（*）我们可以得到估计方程：7.4550.347 1.3970.084123Y e X X X --= 将152870.9X =，25239X =，3106793X =带入上式，预测2008年的粮食产量为：7.4550.347 1.3970.08452391067932228351589.14Y e --==而2008年实际粮食总产量为52870.9万吨，误差率为2.42%。
由此可以看出方程的预测误差较大，原因可能是国家从“十一五”规划以来，加大了对粮食、棉花、畜牧、林果、设施农业、特色农业六大基地建设支持力度，并且正逐步完善农机购置补贴政策，努力提高农业机械化水平。
2008年1月30日，《中共中央国务院关于切实加强农业基础建设进一步促进农业发展农民增收的若干意见》下发，使得农民粮食生产有了更坚实的保障，因此08年的实际值相比于预期值有所提高。
6．结果分析由模型知，影响粮食产量的主要因素为化肥施用量，播种面积，成灾面积，而且，当化肥施用量增加1%时，粮食产量将增加0.347%，播种面积增加1%时，粮食产量将增加1.397%，成灾面积减少1%时，粮食产量将增加0.084%，可见播种面积与化肥施用量对粮食产量的影响更大。
从结果来看，我们可以通过以下措施增加粮食产量：1. 保护耕地资源，稳定粮食播种面积。
要做好农村、城镇规划建设，严格执行土地用途管制制度，严惩占用、乱用土地的行为，尽量减少耕地浪费，要鼓励并指导农民科学地进行土地开发，将荒废用地改造成可耕用地；2.合理施用化肥，提高化肥利用率；3.加大基础设施建设，减少成灾面。
