中国粮食产量计量模型研究

中国粮食产量计量模型研究

计量经济学eviews论文经典范文8篇之第四篇:影响我国粮食产量的计量经济学模型探究

  摘要:粮食问题关系民生,是各国普遍关注的问题。中国人口基数大、增长速度快,保障粮食安全对促进社会和谐具有重要意义。根据官方数据,通过模型设定、估计、检验、调整,得出影响我国粮食产量的计量经济学模型。分析了影响我国粮食产量的主要因素,提出了相关建议。

  关键词:粮食产量;影响因素;计量经济学模型;

  1模型设定

  基于对粮食产量影响因素的初步认知,采用粮食作物播种面积(千公顷)X1、水土流失治理面积(千公顷)X2、农业机械总动力(万千瓦)X3、自然灾害经济损失(亿元)X4、耕地灌溉面积(千公顷)X5、化肥施用量(万吨)X6为解释变量,用于解释粮食产量(千公顷)Y.建立多元线性回归模型如下:

  在初步建立模型基础上,依次进行最小二乘估计、经济意义检验、统计学及计量经济学检验,作相应调整,得出我国粮食产量影响因素的计量模型。

  2数据收集

  模型数据摘自中国国家统计局2017年公布的《中国统计年鉴》,信息真实可靠,以此为基础建立模型较有信服力[1].

  3模型估计、检验及调整

  3.1最小二乘估计

  操作Eviews6.0软件对模型进行最小二乘估计(OLS),回归结果如下:

  3.2检验与调整

  3.2.1经济意义检验

  回归结果显示,该模型中除X3农业机械总动力、X5化肥施用量除外,其余解释变量的系数符号与实际经济理论符合,初步通过经济意义检验。

  3.2.2统计检验

  最小二乘估计结果显示,可决系数调整后的R2=0.979235,表明粮食产量变化的97.92%可以由选取的6个因素共同变化来解释,模型拟合程度较好。5%的显著性水平下,F=236.7845>2.51,通过F检验,方程整体显著程度好。

  但是从斜率项t检验值来看,X3、X5、X6的t检验值小于临界值,3个因素对被解释变量影响不显著。

  操作Eviews6.0软件制作各解释变量间的相关系数表,初步判断出X1和X5、X3和X6之间存在较大相关性,判断模型存在多重共线性。通过逐步回归进一步检验与修正,逐步回归中,剔除了解释变量X5、X6,解决了多重共线性问题,修正后回归结果为:

  3.2.3计量经济学检验

  满足统计检验后,采用怀特检验方法,对模型进行异方差检验,判断解释变量与随机干扰项之间是否存在关系影响同方差基本假定。根据怀特检验显示,1%显著性水平下,P值大于α值,模型通过P检验,接受原假设,即同方差假设,修正后模型为:

  其中:Y为粮食产量;X1为粮食作物播种面积;X2为水土流失治理面积;X3为农业机械总动力;X4为自然灾害经济损失。

  4相关建议

  一是加强防灾减灾意识,通过成灾机理研究,认识灾害发生发展规律,进行监测预警。

  二是恢复生态,保护植被,减少水土流失面积,因地制宜配置资源。

  三是优化农业基础设施,完善水利灌溉,推广节水灌溉技术,提高防洪能力。

  四是促进农业生产机械化,提高农业生产效率。

  参考文献
  [1]焦宇航。影响我国粮食产量因素的计量分析[J].魅力中国,2014(4):303.

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