湖南粮食产量影响因素的实证分析_彭佳妮

- 0. 008 - 0. 420
- 0. 026 - 0. 682
0. 039 0. 191
- 0. 021 - 1. 233
0. 633 0. 636 0. 642 0. 633 0. 663
F值 5. 065 15. 494 9. 915 10. 177 9. 788 11. 135
42
D. W 值 1. 109 1. 731 1. 689 1. 747 1. 726 1. 730
[关键词 ] 粮食产量; 计量经济学 [中图分类号 ] F812. 42 [文献标识码 ] A [文章编号 ] 1008- 4614- ( 2010) 04- 0041- 03
在世界粮食危机的背景下, 粮食安全成了众人 瞩目的焦点。在我国, 饲料粮、工业用粮增 加, 农民 工群体由粮食生产者向粮食消费者转变, 但粮食主 产区粮食产量的增产趋势已渐缓慢, 这都对我国的 粮食安全提出了新的挑战。虽然湖南是粮食生产大 省, 可是湖南 省人口从建国以来 2986. 83 万人到现 在 6327. 42万人, 人口一直有增无减, 并且人们的生 活水平和要求不断提高对粮食安全都提出了更高的 要求。同时, 湖南省的耕地面积有限, 粮食播种面积 一直在 500千公顷左右, 而农业机械化程度相对较 其他省较低, 可见湖南省的粮食安全在多方面面临 着巨大 的挑战。本 文通过建 立数学 模型和数 据分 析, 找出与湖南省粮食产量有关因素中最为重要的 因素, 并从不同角度提出保证粮食安全的建议 (本文 未讨论农业科技进步因素 ) 。
常数和解释变量 参数估计值 参数标准误差 t统计量 双侧概率
C
3. 874354 3. 032326 1. 277684 0. 2221
LOG ( X 1 ) LOG ( X 2 ) LOG ( X 3 ) LOG ( X 4 ) LOG ( X 5 ) LOG ( X 6 )
0. 346817 0. 151175 2. 294146 0. 0378 0. 660928 0. 184216 3. 587789 0. 0030 0. 001157 0. 023391 0. 049464 0. 9612 0. 019334 0. 100992 0. 191437 0. 8509 - 0. 307490 0. 385830 - 0. 796958 0. 4388 - 0. 047968 0. 040191 - 1. 193514 0. 2525
+ 0. 019 lnX4 - 0. 307lnX5 - 0. 048 lnX6 ( 0. 191) ( - 0. 797) ( - 1. 194)
R2 = 0. 688822, F = 5. 165065, D. W = 1. 876047 模型的可决系数 R2 = 0. 688822, 调整后的可决 系数为 0. 555461, 可见模型的拟合度较好。检验方 程显著性的 F 值较大, 表明模型的线性关系在 95% 的置信水平下显著成立。但是农业化肥施用量、粮 食播种面积、受灾面积、农业机械总动力与粮食产量 成正比, 农业劳动力、支农支出与粮食产量 成反比, 其中农业劳动力、支农支出与粮食产量与粮食产量 应该是正相关, 而模型中系数为负, 与经济不符, 则 可能存在多重共线性, 只能对变量逐步回归, 以求出 最优模型。 分别做 Y 的对数和 X1, X2, X3, X4, X5, X6的对数 的一元线性回归, 通过结果 ( 表三 ) 可知, 湖南的粮食 生产受化肥施用量的影响最大, 与经验相符, 因此选 Y = F( X1 )为初始回归模型。
X1 0. 107 2. 250 0. 165 4. 643 0. 175 4. 075 0. 205 3. 019 0. 162 3. 895 0. 244 3. 351
X2
X3
X4
X5
X 7 可决系数 R2
0. 210
0. 679 4. 547 0. 657 4. 049 0. 634 3. 819 0. 669 4. 103 0. 621 4. 009
- 3. 838086
F统计量 F统计量的概率
5. 165065 DW 统计量 0. 005398
1. 876047
lnY = 3. 874+ 0. 347lnX1 + 0. 661 lnX 2 + 0. 001 lnX3
( 1. 278) ( 2. 294) ( 3. 588) ( 0. 0495)
可决系数
0. 688822 被解释变量均值
7. 892021
调整可决系数
0. 555461 被解释变量标准差
0. 045004
回归方程标准差 0. 030006 赤池信息准则 A IC
- 3. 913648
残差平方和
0. 012605 施瓦兹准则 SC
- 3. 565474
似然函数的对数 48. 09331 HQ 统计量
表三:
Y = F( X1 ) t检验值
Y = F( X2 ) t检验值
Y = F( X3 ) t 检验值
Y = F( X4 ) t 检验值
Y = F( X5 ) t 检验值
Y = F( X7 ) t 检验值
C 7. 209 23. 745 5. 227 4. 175 7. 848 45. 347 7. 697 38. 283 4. 103 2. 060 7. 859 245. 937
* [ 收稿日期 ] 2010 - 07- 21 [ 作者简介 ] 彭佳妮 ( 1989- ) , 女, 湖南岳阳人, 就读于湖南农业大学经济学院 2007级农林经济管理 2 班。
41
(二 )模型的参数估计及检验 收集的数据如 表所示: 利 用 EV IEW S 软件, 用 OLS 方法对模型进行回归分析, 回归结果如下: 表二:
0. 059
1. 207
D. W 值 1. 109 0. 851 1. 016 0. 992 1. 124 1. 026
再将其他变量分别导入上述初始模型, 寻找最佳回归方程, 结果如表四: 表四:
Y = F( X1 ) t 检验值
Y = F( X 1, X 2 ) t 检验值
Y = F( X1, X2, X3 ) t 检验值
表一:
化肥施 粮食播 成灾 机械总 农业劳 支农 粮食 年份 用 量 种面积 面积 动 力 动 力 支出 产量
( 万吨 ) (千公顷 ) (万亩 ) (万千瓦 ) (万人 ) (亿元 ) (万吨 ) 1985 369. 64 516. 14 1289 892. 02 1908. 43 4. 01 2514. 28 1986 432. 12 521. 04 885 1059. 37 1929. 37 4. 52 2631. 54 1987 457. 77 515. 09 630 1053. 56 1968. 58 3. 09 2593. 7 1988 490. 07 519. 63 1297 1112. 91 2007. 96 5. 88 2536. 18 1989 517. 88 533. 05 703 1168. 47 2061. 4 6. 91 2675. 54 1990 543. 06 536. 56 1240 1209. 17 2133. 07 8. 17 2692. 67 1991 588. 66 536. 52 1132 1270. 52 2174. 96 8. 81 2734. 4 1992 607. 08 524. 36 971 1284. 37 2169. 74 9. 86 2680. 01 1993 612. 33 468. 84 1345 1374. 35 2101. 88 12. 89 2631. 37 1994 639. 68 507. 74 1427 1459. 07 2041. 28 13. 74 2667. 15 1995 667. 59 511. 56 1976 1532. 54 2114. 71 14. 55 2752. 09 1996 673. 1 513. 39 1430 1616. 29 2089. 33 17. 09 2701. 5 1997 687. 23 515. 53 1973 1692. 84 2074. 12 17. 66 2876. 99 1998 693. 95 507. 48 3692 1825. 57 2074. 51 22. 16 2818. 19 1999 688. 82 513. 52 1931 2006. 97 2074. 13 21. 49 2725. 4 2000 695. 45 502. 99 1139 2209. 74 2065. 92 22. 15 2874. 97 2001 693. 39 480. 28 1193 2358. 02 2058. 67 25. 55 2700. 3 2002 686. 28 465. 26 2387 2498. 09 2019. 6 40. 59 2501. 3 2003 688. 61 452. 98 2867 2664. 45 1997. 67 36. 21 2442. 73 2004 735. 95 508. 22 1691 2923. 93 1975. 89 74. 13 2640 2005 754. 36 521. 52 1776 3189. 86 1951. 90 71. 91 2856. 55
通过逐步回归发现, 方程二的可决系数较大, 则 表明方程拟合优度较好; 且 F 值较大, 表示该方程线 性关系显著, 则其通过了 F 检验; D. W 检验 ( 杜宾 瓦森检验 )也表明模型无一阶自相关性, 则为最优方 程。而且通过 WH ITE 异方差检验, 检验结果如表五:
Y = F( X1, X2, X4 ) t 检验值
Y = F( X1, X2, X5 ) t 检验值
Y = F( X1, X2, X6 ) t 检验值
C 7. 209 23. 745 2. 597 2. 506 2. 739 2. 460 2. 825 2. 559 2. 382 1. 535 2. 514 2. 456
X1 0. 107 2. 250
X2
0. 428 2. 128
X3
0. 006 0. 256
X4
0. 026 0. 972
X5
0. 497 1. 902
X7
可决系数 R2
F值
0. 210
5. 065
0. 193
0. 798
0. 003
0. 066
0. 047
0. 945
0. 159
3.ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ618
0. 013 1. 099
一 模型建立及分析
(一 )数据来源及模型的建立 模型中农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面 积、农业机械总动力、支农支出与农业劳动力粮食产 量的数据来自湖南统计年鉴 1986) 2006, 数据表参 见表一: 根据 CD生产函数 ( 柯布 - 道格拉斯生产函 数 ) , 按照不同要素投入, 湖南粮食产量的生产模型 可设计为: lnY = C+ B1 lnX1 + B2 lnX3 + B3 lnX 3 + B4 lnX4
- B5 lnX5 - B6 lnX6 + L 其中: X1) ) ) 农业化肥施用量, 单位: 万吨; X2) ) )
粮食播种面积, 单位: 万公顷; X3 ) ) ) 成灾面积, 单位: 万亩; X4 ) ) ) 农业机械总动力, 单位: 万千瓦; X5) ) ) 农业劳动力, 单位: 万人; X6) ) ) 支农支出 (支援农村 生产支出及农业 事业费 ), 单位: 亿元; Y) ) ) 粮食产 量, 单位: 万吨; L 为随机变量; C 为常数。
2010年 08月第 4期 第 23卷 (总第 113期 )
湖南税务高等专科学校学报 Journa l o fH unan T ax Co llege
V o.l 23 N o. 4 A ug. 2010
*
湖南粮食产量影响因素的实证分析
t 彭佳妮
(湖南农业大学经济学院 , 湖南 长沙 410128)
[摘 要 ] 在计 量经济学的理论基础上建立了 1985年至 2005年间的湖南省粮食产量生产函数的 计量 模型。通过对粮食产量的多因素分析, 建 立以粮食产量为因变 量, 以农 业劳动力、有效灌 溉面积、农业化 肥施 用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械 总动力、耕地面积、粮食播 种面积为 自变量的回 归模型, 并利用 模型 对粮食产量的原因进行数量化分析, 并对其如何提高粮食产量提供一些参考性建议。