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中国粮食总产量多因素分析
[摘要] 本文根据《中国农业信息网》的相关统计数据在建立计量经济学模型的基础上，分析探讨了中国粮食总产量的影响因素，进行了统计分析和经济意义分析，并提出了一些政策建议。
[关键词] 因素分析 参数检验 粮食总产量
一、导论
粮食生产是关系国计民生的战略物资，尤其在我国具有特别重要的意义。中国历史上，因为饥荒而引发的战乱是不胜枚举的，所以大凡出色的皇帝都有强烈的民本农耕思想。直到现代社会，粮食依然是不可或缺的战略物资。世界各国，无论是发达还是发展中国家，都对粮食生产十分重视。依照战略的眼光，粮食和石油对一个国家特别是大国具有十分重要的制约作用，缺乏这两种物资，就会在国际竞争中处于被动地位，受制于人。我国是世界人口第一大国，来自人口的压力直接作用到粮食生产上。西方国家某些学者所讲的中国威胁论，很大一部分来源于对我国粮食生产的担心。
鉴于农业在国民经济中有如此重要的作用，我们想通过计量经济学的方法来分析一下影响粮食总产量的因素和我国农业现状。
粮食生产量是一个变量，其增减和播种面积的多少有着很大的相关性。而施用化肥提高单位面积的农作物产量，就等于变相扩大了耕地面积。中国农村人口占总中国总人口的2/3，是个相当庞大的数目。人多地少，是中国农业的一个特点，在中国农业生产以劳动密集型为主的现在，农业劳动力对粮食产量的影响是不可忽视的。随着经济的发展，农业生产条件显著改善，农业机械拥有量快速增长，农业机械化水平不断提高。现阶段，农业生产中由农业机械承担的劳动已占到40%以上，对粮食产量的影响力同样不容小觑。再则，水旱灾害是农业主要的自然灾害，对农业来说，不可抗拒的自然力对粮食产量的影响也非常大。
二、模型设定
（转载自http://zw.NSEAC.com科教作文网）
其中：：农业化肥施用量（万公斤）
：粮食播种面积（千公顷）
：受灾面积（公顷）
：农业机械劳动力（万千克）
：农业劳动力（万人）
数据如下：（表1）
obs Y X5 X4 X3 X2 X1
1983 38728.00 18022.10 34710.00 31645.00 114047.0 1660.000
1984 40731.00 19497.20 31890.00 31685.00 112884.0 1740.000
1985 37911.00 20912.50 44370.00 30352.00 108845.0 1776.000
1986 39151.00 22950.00 47140.00 30468.00 110933.0 1931.000
1987 40298.00 24836.00 42090.00 30870.00 111268.0 1999.000
1988 39408.00 26575.00 50870.00 31456.00 110123.0 2142.000
1989 40755.00 28067.00 46990.00 32114.00 112205.0 2357.000
1990 44624.00 28707.70 38470.00 33336.00 113466.0 2590.000
1991 43529.00 29388.60 55470.00 34186.00 112314.0 2805.000
1992 44266.00 30308.40 51330.00 34037.00 110560.0 2930.000
1993 45649.00 31816.60 48830.00 33258.00 110509.0 3152.000
1994 44510.00 33744.00 55040.00 32690.00 109544.0 3318.000
1995 46662.00 36118.10 45874.00 32335.00 110060.0 3594.000
1996 50454.00 38546.90 46989.00 32260.00 112548.0 3828.000
1997 49417.00 42015.60 53429.00 32435.00 112912.0 3981.000
从上图我们可以直观的看出，粮食总产量与农业化肥施用量、粮食播种面积以及农村劳动力的走势相仿，可能存在一定的线性关系，但是与受灾面积的关系似乎不大。但具体它们之间存在一种怎样的关系，还需要通过计量模型进行进一步的分析。
三、参数估计
1、对原模型，用EVIEW估计结果如下：（表2）
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/05/05 Time: 11:53
Sample: 1983 2003
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X5 -0.174708 0.062677 -2.787446 0.0138
X4 -0.072177 0.036671 -1.968260 0.0678
X3 -0.095688 0.221397 -0.432201 0.6717
X2 0.511455 0.083372 6.134650 0.0000
X1 6.783589 0.797829 8.502559 0.0000
C -20485.36 10285.35 -1.991703 0.0649
R-squared 0.973458 Mean dependent var 44210.48
Adjusted R-squared 0.964610 S.D. dependent var 4089.884
S.E. of regression 769.3957 Akaike info criterion 16.36404
Sum squared resid 8879547. Schwarz criterion 16.66248
（科教论文网 lw.nSeAc.com编辑发布）
检验与修正
1、多重共线性检验
①分析：
从推断结果可以看出，R2=0.9735拟和效果非常好；（显著性水平α=0.05），从整体上看，粮食总产量与解释变量之间线性关系显著。
②检验：
我们采用简单相关系数矩阵法对其进行检验，如下图：（表3）
X5 X4 X3 X2 X1
X5 1.000000 0.586885 0.218822 -0.623385 0.948744
X4 0.586885 1.000000 0.356708 -0.391814 0.634071
X3 0.218822 0.356708 1.000000 0.242627 0.390217
X2 -0.623385 -0.391814 0.242627 1.000000 -0.444032
X1 0.948744 0.634071 0.390217 -0.444032 1.000000
从上表可以看出，解释变量之间存在高度线性相关。同时，从表2也可以看出，尽管整体上线性回归拟合较好，但是的t值并不显著，的系数符号为负，与经济意义相悖，应剔出。其他解释变量没有与经济意义相悖，有经济意义，但是存在多重共线性，需修正。
③修正：
由表2可以看出的t值最大，因而粮食需求量Y对农业化肥施用量的线性关系最好，拟合程度好，因此把作为基本变量，即：
加入模型变为： 可见，加入该变量以后模型的拟合程度的到了很好的改善，并且t检验也能够很好地通过。
加入模型变为： 可见该变量的引入仅使拟合优度仅略有变动，但其自身的t值太小，不能通过t检验，因而其对Y的影响并不显著，故将删除。模型修改形式如下：
新模型的估计结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares （科教作文网http://zw.ΝsΕAc.com发布）
Date: 06/05/05 Time: 11:54
Sample: 1983 2003
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 4.501931 0.229555 19.61153 0.0000
X2 0.676305 0.063237 10.69483 0.0000
C -44378.57 7323.980 -6.059351 0.0000
R-squared 0.955831 Mean dependent var 44210.48
Adjusted R-squared 0.950924 S.D. dependent var 4089.884
S.E. of regression 906.0395 Akaike info criterion 16.58761
Sum squared resid 14776336 Schwarz criterion 16.73682
Log likelihood -171.1699 F-statistic 194.7641
Durbin-Watson stat 1.927554 Prob(F-statistic) 0.000000
2、自相关检验
从模型设定来看，没有违背D-W检验的假设条件，因此可以用D-W检验来检验模型是否存在一阶自相关。
根据上表中估计的结果，由DW=1.9276, 给定显著性水平α=0.05，查Durbin-Watson表，
n=21, k’=2，得dL=1.125，du=1.538，4－du=2.462，du<DW<4－du，所以不存在一阶自相关。
3、异方差检验
利用ARCH检验法检验模型是否存在异方差。
结果如下：
ARCH Test:
F-statistic 3.116447 Probability 0.060218
Obs*R-squared 7.207404 Probability 0.065573
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/05/05 Time: 21:20
Sample(adjusted): 1986 2003
Included observations: 18 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1531348. 356972.0 4.289827 0.0007
RESID^2(-1) -0.362278 0.234715 -1.543481 0.1450 （转载自科教范文网http://fw.nseac.com）
RESID^2(-2) -0.556626 0.216163 -2.575024 0.0220
RESID^2(-3) -0.409304 0.218435 -1.873801 0.0820
R-squared 0.400411 Mean dependent var 622279.0
Adjusted R-squared 0.271928 S.D. dependent var 768394.7
S.E. of regression 655649.2 Akaike info criterion 29.81777
Sum squared resid 6.02E+12 Schwarz criterion 30.01563
Log likelihood -264.3599 F-statistic 3.116447
Durbin-Watson stat 2.092694 Prob(F-statistic) 0.060218
经滞后三期，p=3，如上图所示，obs*R^2=7.2074，给定显著性水平α=0.05，查＝7.8147，
obs*R^2<，所以不存在异方差。
所以最后确定模型为y=－44378.57＋4.5019X1＋0.6763X2
五、经济意义分析
有计量分析可以看出，直接决定粮食产量的因素有两个——化肥施用量与粮食播种面积，而化肥施用量最直接的影响结果，就是单位面积产量。其它要素诸如劳动力、化肥、农机、气候、价格等产生的效应都可以体现在这两个因素上。数据分析结果与我国现实和粮食生产特点较为符合：我国人多地少，加之城市化与工业化，耕地面积总体上呈下降趋势，因此，要保证我国粮食的稳产与增产，就不能寄希望于播种面积的大幅度增加，而应着重于推动单位产量的稳定和增长。当然，播种面积的影响也不能忽视，1998年以来粮食生产的持续萎缩，首先就表现在播种面积锐减上。
六、政策建议
毫无疑问，我国粮食生产面临着严重的形势，2003年，我国粮食缺口达500亿公斤，致使我国政府动用了战略贮备粮。本文针对我国粮食增产问题，从三个层次提出以下建议：
首先，在短期内为缓解粮食供应紧张，应提高农民种粮的积极性，这是扩大播种面积的唯一办法。农民积极性主要取决于种粮食的收益及其预期，收益则是卖粮收入与成本的差额。因此，应该双管齐下，一方面稳定并提高粮食价格，另一方面控制农用物资价格的过快增长，后者往往容易被忽视，必须提起特殊注意，不能让粮价增长的正效应被后者的负效应所抵消，否则提高种粮收益就成了一句空话。建议我国政府在涉农物资上实行严格的价格管制，控制种粮的成本。
（转载自http://www.ＮＳＥＡＣ.com中国科教评价网）