粮食产量与化肥施用量回归分析
最新应用回归分析-第6章课后习题参考答案
第6章多重共线性的情形及其处理思考与练习参考答案6.1 试举一个产生多重共线性的经济实例。
答：例如有人建立某地区粮食产量回归模型，以粮食产量为因变量Y，化肥用量为X1，水浇地面积为X2，农业投入资金为X3。
由于农业投入资金X3与化肥用量X1，水浇地面积X2有很强的相关性，所以回归方程效果会很差。
再例如根据某行业企业数据资料拟合此行业的生产函数时，资本投入、劳动力投入、资金投入与能源供应都与企业的生产规模有关，往往出现高度相关情况，大企业二者都大，小企业都小。
6.2多重共线性对回归参数的估计有何影响？答：1、完全共线性下参数估计量不存在；2、近似共线性下OLS估计量非有效；3、参数估计量经济含义不合理；4、变量的显著性检验失去意义；5、模型的预测功能失效。
6.3 具有严重多重共线性的回归方程能不能用来做经济预测？答：虽然参数估计值方差的变大容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。
但如果利用模型去做经济预测，只要保证自变量的相关类型在未来期中一直保持不变，即使回归模型中包含严重多重共线性的变量，也可以得到较好预测结果；否则会对经济预测产生严重的影响。
6.4多重共线性的产生于样本容量的个数n、自变量的个数p有无关系？答：有关系，增加样本容量不能消除模型中的多重共线性，但能适当消除多重共线性造成的后果。
当自变量的个数p较大时，一般多重共线性容易发生，所以自变量应选择少而精。
6.5 自己找一个经济问题来建立多元线性回归模型，怎样选择变量和构造设计矩阵X才可能避免多重共线性的出现？答：请参考第三次上机实验题——机场吞吐量的多元线性回归模型，注意利用二手数据很难避免多重共线性的出现，所以一般利用逐步回归和主成分回归消除多重共线性。
如果进行自己进行试验设计如正交试验设计，并收集数据，选择向量使设计矩阵X 的列向量（即X 1，X 2， X p ）不相关。
6.6对第5章习题9财政收入的数据分析多重共线性，并根据多重共线性剔除变量。
基于回归分析的粮食产量影响因素分析——以江西省为例
效 灌溉 面积 Ｘ 直 接摘 录 自《 中国统计 年鉴 》 （ １ ９ ９ ５ －２ ０ １ ２）
ｐ ｚ ｌ ｎ ｘ ２ ＋ ｐ ３ ｌ ｎ Ｘ ３ ＋ ４ ｌ ｎ Ｘ ４ ＋ Ｂ ５ ｌ ｎ Ｘ ５ ＋ （ 为随机误差 项 ） ； 模 型 的
对的是江 西省 的粮食播 种面积长久 以来一直维持 在 ３ ５ ０多
万公顷左右 ， 加 快 提 高 粮 食 产 能 成 为 提 高 粮 食 产 量 的 重 中 之
（ 一） 数 据 收集 本 文 以江 西 省粮 食 产 量为 研 究 对象 ， 收 集 了 江 西 省
１ ９ ９ ４ —２ ０ １ １ 年的农业 生产相关数据 ， 数据（ 粮食产量 Ｙ、 粮食 播种面积 Ｘ ， 、 成灾 面积 Ｘ 、 化肥施用量 ｘ ， 、 农机 总动力 ｘ 、 有
（ 青 岛农业大学 经济与管理学院 ， 山东 青岛 ２ ６ ６ １ ０ ９ ）
摘
要： 江西 省 作 为 中国 南方 水 稻 主 产 区 ， 在 提 高粮 食 产 量 方 面发 挥 着十 分 重 要 的 作 用 ， 根 据 江 西省 １ ９ ９ ４ ～２ ０ ｌ １
年 的相 关统计资料 ， 选取粮食播种 面积 、 成 灾面积等五个影响 江西省粮食 产量 的指标 ， 采 用回 归分析 法 ， 解释影响江西
（ 中华人民共和 国国家统计局编 ） ， 相关数据 （ 见下页表 １ ） 。
（ 二） 预 测模 型 的设 计
将 Ｙ作为 因变量 ， ｘ均为 自变量 ， 参照柯 布一 道格拉斯 生产 函数 ， 将 江西 省粮食 生 产模 型设 计 为 ： ｌ ｎ Ｙ ＝ Ｃ ＋ ￣ ． １ ｎ Ｘ ＋
我国粮食产量与化肥使用量之间的实证分析
由 于 模 型 研 究 的 是 粮 食 产 量 与 其影 响 因 素 之 间 的 关 系 ． 因 此 选 取 Ｃ Ｄ 生 产 函数 ， 一 般 形 式 为 ｙ Ａ 中 ： 表 示 － 其 ： ‘ 觥 其 Ｙ
件 Ｅ ｉ ｅ． ｖｗ５ ｅ ０和 Ｓ ｓ １ ． 。 ＰＳ１ ５
量 的 因素之 阍 的 关 系 出发 ， 用 ｃ— 生 产 函数 ， 用计 量 经 济 利 Ｄ 使
学软 件— — Ｅ ｉ ５０和 Ｓ Ｓ １ ． 影 响 我 国粮 食 产 量 的主 要 ｖ ｗｅ ． ｅ ＰＳ１ ５对 因素 进 行 实证 分 析 ． 后 得 出农 用 化 肥 的 使 用 是 影 响 我 国粮 食 最
（ ２）
量 统 计 分 析 和 经 济 意 义 分 析 ． 出 了最 终 的 经济 计 量 模 型 。 得
２ 样 本数 据 及 其理 论 模 型
Ｓ ＝ ５７ ６ ０ １ ５ ０４ ９ ０ ２ ）（ ．１ ） （ ． ０ ｅ （ ． ）（ ． １ ）（ ． ）（ ． ０ ０ １ ３ ０ １ ） ７ ４ ３ ０ ｔ （ ０ ５ ）（ ．８ ）（ ．３ ）（ ｏ５ ２ 一 ． ６ ２３ ０ ＝ 一 ． ３ ４７ ８ ２６ ４ － ． ）（ １８ ）（ ． ） ６ ４ ２ ６
Ｒ ： ．５ Ｒ２ ０ ９ ７ Ｆ ５ ． ５ ０９ ４ － ＿ ．３ ＝ ７５ ９
模型使用时间序列 数据 ， 据来源于《 国农村统计年鉴》 数 中
ｆ９ １ ２ ｏ） 由 于统 计 数 据 没 有 粮 食 生 产 的 专 用 数 据 ， 用 化 １８ ～ ０ ｏ。 农
回归分析案例资料
回归分析案例现收集到若干年粮食产量以及受灾面积、农作物总播种面积、乡村从业人员、农用化肥施用折纯量等数据，利用多元线性回归分析，分析影响粮食产量的主要因素。
一、相关分析（相关矩阵）setwd("D:/Rdata")data<-read.csv(file=file.choose(),head=T)colnames(data)<-c("Y","X1","X2","X3","X4")dataX<-cor(data)Xpairs(data)结果显示分析X1与Y的相关系数较小，X2、X3、X4与Y的相关系数较大。
X3、X4可能存在较强的相关性。
二、多重共线性诊断kappa(X,,exact=T)结果显示K值<100说明共线性很小，K值在100到1000之间说明中等强度，K>1000存在严重共线性。
此处K=580.8733，说明存在多重共线性。
三、线性回归attach(data)lm.sol<-lm(Y~X1+X2+X3+X4)summary(lm.sol)结果显示分析F统计量的P-value<0.05,故线性回归显著。
X1、X3的系数显著，其他系数均不显著，2R为0.9023。
这很可能出现多重共线性。
综合kappa检验，确定是多重共线性引起的。
可用逐步回归法修正该模型。
lm.step<-step(lm.sol)summary(lm.step)结果显示分析删掉了X2、X4两个变量，F统计量的P-value<0.05，线性关系同样显著，常数项，X1、X3系数均显著。
2R=0.8966，略微有所降低。
综合来看，模型拟合较合适。
四、异方差检验library(lmtest)bptest(lm.step)结果显示分析p-value=0.1442>0.05 所以可以认为不具有异方差性，即残差是同方差的。
玉米产量与氮肥和钾肥施用量相关性研究
－
－
０ ２ ３ ６ ，说 明玉米施氮量 与产 量 ５ ｇ时玉米产 量达 到最高点 ，到最 高点 ． ４２２ ３ ｋ
【 考 文 献】 参
之间有显著的回归关系 。 后 随着施 钾量 的提 高 玉米 产量 逐渐 下 通 过 一 元 二 次 方 程 的 拟 合 图 得 出 降 ， 最佳施钾量为亩施 Ｋ０ ． ｇ ４ ｋ。 ５
肥试验 ， 以确 定 其 最佳 配 比 。 据 禄 丰 县 根
土壤肥力以及气候 特点 ， 玉米施肥量为 ：
在 亩 施 磷 肥 （ ２ ８ｇ 钾 肥 （ ： ５ ｇ的 Ｐ０ ）ｋ 、 ＫＯ）ｋ
水平下 ，最佳施氮量 为亩施纯氮 ２ｋ ； ０ ｇ 在亩施纯氮 ２ ｋ 、 ０ ｇ磷肥 （ ８ ｇ的水平 ０ ）ｋ 下 ，玉米钾 肥 （ ２ Ｋ０）的最高施用量 为 ５ ｇ 最佳施用量为 ４５ ｇ ｋ， ． 。 ｋ ３ 肥 料 在 农 业 生产 中 具 有 举 足 轻 重 ） 教材》对 ２ ３ ６ ｌ 处理进行 回归分析 ， 钾 肥 施 用 量 与 产 量 之 间 的 相 关 系 数 为 、 、 、１ 得 出在 我 县 中海 拔 地 区玉 米 在 磷 钾 固定 ０９ ２ ３说 明 钾 肥 用 量 与 玉 米 产 量 有 高 的作用 。合理施肥能大幅度提高作物产 ．７ ３ ， 降低 生产 成本 。 目前 ， 国农村普遍 我 时 玉 米施 氮 肥 与 产 量 的 回归 模 型是 ： 度 相 关 关 系 ， 测 定 系 数 为 ０９ ５ ２ ， 量 、 复 ．４ ４ ６ Ｙ＝ ８ ．９ １ ．０ Ｘ一 ． ６ ３ ４ ２ １ ＋ ６ ７ ３ ０２ ８ Ｘ 也 达到较高 的拟合效果 ， 差分析 得出 存在盲 目施用 化肥和过量 施肥 的现象 ， 方 通过从 回归统计得出 ，在亩施磷肥 Ｆ ８６ １８ ， 大 于 Ｆ∞ ０２ ３ １５ ４说 这不仅造成肥料资源严重浪费 ，农业 生 ＝ ．６ ８ ８ ｎ ＝ ．３ ６ ０ ８ ， 而且影响农产 品品质 ， 污染 （ ２ ８ ｇ钾肥（ ２ ５ ｇ Ｐ０ ）ｋ 、 Ｋ０）ｋ 水平下， 玉米氮 明施钾 量 与产 量之 间有 显著 的 回归 关 产成本增 加 ， 环 境 。 而 开 展 测 土 配 方 施肥 有利 于推 进 肥 施 用 量 与 产 量 之 间 的 相 关 系 数 为 系 。 促进耕地质量建设 ， 是促 ０９ ５ ４ ， 明是 高度 相关 关 系， ．４９ ５说 复测 定 通过一元二次方程 的拟合 图得 出在 农业节本增效 ，
河北省粮食产量影响因素多元回归分析
河北省粮食产量影响因素多元回归分析
河北省是中国粮食生产大省之一，其产量受多种因素的影响。
本文将利用多元回归分析方法，探究影响河北省粮食产量的多个因素。
在多元回归分析中，我们需要确定一个依赖变量和多个自变量。
在本文中，依赖变量为河北省粮食产量，而自变量可能包括气候因素（如降雨量、气温等）、土地利用情况、农业技术水平等。
为了进行分析，我们需要收集相关数据。
我们可以收集河北省的粮食产量数据、气象数据、土地利用数据、农业技术数据等。
这些数据可以从相关机构、研究报告、统计年鉴等渠道获取。
获取数据后，我们可以进行多元回归分析。
根据多元回归模型，我们可以得到每个自变量对粮食产量的影响程度和方向。
通过分析回归系数，我们可以确定哪些因素对粮食产量的影响比较大，哪些因素对粮食产量的影响比较小。
在分析中，需要注意的是，多元回归分析只能确定相关关系，并不能确定因果关系。
我们需要谨慎解释结果，不能过于绝对地认为某个因素对粮食产量有直接的因果影响。
除了多元回归分析，我们还可以通过分组分析、趋势分析等方法来进一步研究影响粮食产量的因素。
这些方法可以更全面地了解不同因素对粮食产量的影响。
通过多元回归分析等方法，我们可以揭示影响河北省粮食产量的多个因素。
这对于指导粮食生产、优化农业结构和提高粮食产量具有重要意义。
需要注意的是，多元回归分析只是其中的一种方法，我们还需要综合运用其他分析方法来更全面地研究这一问题。
基于逐步回归分析的粮食产量影响因素研究
一
、
数 据 来 源 及 建 模 过 程
粮 补 贴来 提 高农 民 的种 粮 积 极 性 ．对 粮 食 增 产 具 有 重 要 意 义 ：
高度 机 械 化 带 来农 业 机 械 的 闲 置 ． 业 机 械 的 大 量增 加 在 粮 食 农 增 产 上 效 果 并 不 明 显 ： 目增 加 化 肥 的使 用 量 并 不 能从 根 本 上 盲 增 加 粮 食 产 量 ． 键 是 要提 高化 肥 的 利 用 率 。 关
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（ 、 岛理工 大学经 贸学院 山 东 青 岛 ２ ６２ １青 ６ ５０ ２ 中国石油 大学石 油工程 学院 山 东 青 岛 ２ ６ ５ ） 、 ６ ５ ５
１影 响 因子 的 选取 与数 据 来 源 、
影响粮 食产量的因素很 多 ， 由于研 究方法和地理 范围的不 同， 研究结果亦 有很大 差异 。本文结 合山东省实际情 况选 择了
七 个因子作为 分析 对象 ， ： 一粮食单 产（ 斤 ／公顷 ）ｘ厂 即 ｘ 公 、
【 关键词 】 山东省 逐步回归分析 粮食单 产 价格指数比 粮食作 为国家 的战略产业 ， 事关经济发展和社会稳定大局 。 建国 ６ ０年来 ， 山东省粮食生产成绩显著 ， 变化趋 势如 图 １ 所示 。
Ｘ２ ｏ ９ １ ０ ．７ ５ ３
１ ｏ ｏ ｏ －ｏ ６ ５ ６ ｏ．５ ２ １ ｏｏ ｏ ９ ３ ８ ９ ０ ４
ｏ８ ３ ３ ．６ ０ ４
ｏ４ ９ ７ ６ ６ ２
我国粮食生产与相关投入计量经济学模型分析
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。
最新应用回归分析-第6章课后习题参考答案
第6章多重共线性的情形及其处理思考与练习参考答案6.1 试举一个产生多重共线性的经济实例。
答：例如有人建立某地区粮食产量回归模型，以粮食产量为因变量Y，化肥用量为X1，水浇地面积为X2，农业投入资金为X3。
由于农业投入资金X3与化肥用量X1，水浇地面积X2有很强的相关性，所以回归方程效果会很差。
再例如根据某行业企业数据资料拟合此行业的生产函数时，资本投入、劳动力投入、资金投入与能源供应都与企业的生产规模有关，往往出现高度相关情况，大企业二者都大，小企业都小。
6.2多重共线性对回归参数的估计有何影响？答：1、完全共线性下参数估计量不存在；2、近似共线性下OLS估计量非有效；3、参数估计量经济含义不合理；4、变量的显著性检验失去意义；5、模型的预测功能失效。
6.3 具有严重多重共线性的回归方程能不能用来做经济预测？答：虽然参数估计值方差的变大容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。
但如果利用模型去做经济预测，只要保证自变量的相关类型在未来期中一直保持不变，即使回归模型中包含严重多重共线性的变量，也可以得到较好预测结果；否则会对经济预测产生严重的影响。
6.4多重共线性的产生于样本容量的个数n、自变量的个数p有无关系？答：有关系，增加样本容量不能消除模型中的多重共线性，但能适当消除多重共线性造成的后果。
当自变量的个数p较大时，一般多重共线性容易发生，所以自变量应选择少而精。
6.5 自己找一个经济问题来建立多元线性回归模型，怎样选择变量和构造设计矩阵X才可能避免多重共线性的出现？答：请参考第三次上机实验题——机场吞吐量的多元线性回归模型，注意利用二手数据很难避免多重共线性的出现，所以一般利用逐步回归和主成分回归消除多重共线性。
如果进行自己进行试验设计如正交试验设计，并收集数据，选择向量使设计矩阵X 的列向量（即X 1，X 2， X p ）不相关。
6.6对第5章习题9财政收入的数据分析多重共线性，并根据多重共线性剔除变量。
回归分析与非参数检验
2）写出销售量与销售价格、年人均收入、广告费用的多元线性回归方程，并解释各回归系数的意义。
3）检验回归方程的线性关系是否显著？
4）检验各回归系数是否显著？
5）计算判定系数，并解释它的实际意义。
6）计算回归方程的估计标准误差，并解释它的实际意义。
2.实验结果
1）
Anovab
(五)7.5
(四)7.4
1.实验内容
利用习题二第6题数据，选择恰当的非参数检验方法，分析不同收入人群本次存款金额的总体分布是否存在显著差异。
2.实验步骤
分析→非参数检验→多个独立样本→不同收入人群导入分组变量、本次存款金额导入检验变量列表→确定
3.实验结果及分析
在表中可以看出，在Kruskal-Wallis检验、中值检验、Jonckheere-Terpstra检验在显著水平为0.05下得到的sig值均为0.00<0.05，所以拒绝原假设，即认为不同收入人群本次存款金额的总体分布存在显著差异。
3.实验结果及分析
上表进行了拟合优度检验，由于该方程有多个解释变量，因此参考调整判定系数（0.986）较接近1，因此认为拟合有度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，不能被解释的部分较少。
上表进行了回归方程的显著性检验，由于Sig为0小于0.05，所以拒绝原假设，认为各回归系数不同时为0，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，可以建立线性模型。
意义为：产品的销售量的总误差中有89.4%可以用产品的销售价格、各地区的年人均收入和广告费用的线性关系来解释，只有10.6%属于随机因素影响，因此这条回归线是合适的。
6）估计标准误差为：
二、非参数检验
(一)7.1
1.实验内容
多元线性回归在全国粮食预测中的应用
应用回归分析课程论文论文题目：多元线性回归模型在全国粮食预测中的应用学生姓名：王淑婷学号：0804100434专业：统计学班级：0804完成日期：2011年7月2一、引言耕乃百业之本，仅此一句就说明了农业的重要性，而其中最重要最基础的就是粮食产量的问题，它的高低决定人民的最基本生存是否可以的到保障，确保所有人在任何时候既能买得到又能买得起他们所需的基本食品，每天都能吃得饱，吃的好，吃的健康，是我们大家所希望的，而这样的希望从古至今，一直在人们的心里传播，从未有片刻停留。
（一）我国粮食的历史农村改革伊始，1978年—1984年，国家实行改革开放的政策，实地农村家庭联产承包经营的正确政策，带来了6年的连续大丰收，平均每年递增5.45%，我国粮食产量从3．0477亿吨增长到4．0730亿吨；在转轨时期，1985-1990年粮食总产量的6年大徘徊，除了1985、1988年有大灾外，究其原因，与存在宏观调控和政策方面的失误有关；1993年—1998年，粮食产量又从4．5649亿吨增长到5．1230亿吨。
但是这两次上升之后的变化有所不同，1985年—1989年，粮食产量大体稳定，农业生产结构调整效果明显。
而1999年—2003年，粮食产量下降比较大，2003年仅有4．307亿吨，比1998年下降0．8亿吨。
同期农业生产结构虽有所调整，但是，耕地减少的情况非常突出，1999年—2004年耕地共减少1亿多亩。
尽管其中主要是退耕还林，但是非农建设用地明显增加。
因此，2003年国内外粮食价格大涨时，粮食生产的恢复比较缓慢，这样的结果在下面的折线图中也可以看到。
（二）我国粮食的现状在旧中国，战乱和灾荒不断，民众流离失所，饥寒交迫，食不果腹，饿死的不在少数，新中国成立以来，特别是改革开放以来，党和政府为解决让农民的吃饭问题倾注了极大地精力。
30年的农村改革发展，极大地解放和发展了农村生产力，从根本上改变了农产品长期短缺的状况，才实现了人民填饱肚子的希望。
中国粮食产量影响因素分析
——中国粮食产量影响因素分析影响粮食总产量的因素有很多，有的影响因素可能会对粮食产量的预测产生直接的影响，而有些因素的影响可以忽略。
对粮食产量影响显著的因素是必须要考虑的，影响不是很显著的可以忽略。
下面主要选取农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、粮食作物播种面积、受灾面积这六个因素来探讨他们对粮食总产量的影响。
这些变量分别用下面的字母表示。
y：粮食总产量（万吨）x1：农业机械总动力（万千瓦）x2：有效灌溉面积（千公顷）x3：化肥施用量（万吨）x4：农村用电量（亿千瓦小时）x5：粮食作物播种面积（千公顷）x6：成灾面积（千公顷）通过查阅各年的中国统计年鉴，搜集整理了从1991年到2010年的粮食总产量、农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、农作物播种面积、成灾面积的数据。
见下表（表一）表一：各年的粮食总产量及相关指标数据数据来源：中国统计年鉴要想知道哪些因素对粮食总产量的影响显著，下面用一些模型方法和Eviews软件对数据进行分析。
1.多元线性回归：1.1 最小二乘法对数据进行回归用最小二乘法对数据进行回归，编写程序及相关结果如下。
编写程序：LS y c x1 x2 x3 x4 x5 x6Eviews运行结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/18/12 Time: 13:29Sample: 1991 2010Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -59476.77 17101.57 -3.477854 0.0041X1 -0.474401 0.194104 -2.444054 0.0295X2 0.999522 0.549567 1.818744 0.0921X3 5.260176 0.777593 6.764690 0.0000X4 2.566848 1.123099 2.285504 0.0397X5 0.495208 0.053717 9.218897 0.0000X6 -0.134343 0.031293 -4.293066 0.0009R-squared 0.984131 Mean dependent var 48136.30Adjusted R-squared 0.976806 S.D. dependent var 3424.003S.E. of regression 521.4577 Akaike info criterion 15.62035Sum squared resid 3534935. Schwarz criterion 15.96886Log likelihood -149.2035 Hannan-Quinn criter. 15.68838F-statistic 134.3647 Durbin-Watson stat 2.566516Prob(F-statistic) 0.000000结果分析：从上面的运行结果可以看出方程的拟合优度R2=0.984，调整后的拟合优度为0.9768，说明模型拟合效果很好。
不同阶段化肥施用量对我国粮食产量的影响分析_省略_于1952_2006年30个省_2
农业技术经济 2008年第4期 不同阶段化肥施用量对我国粮食产量的影响分析———基于1952—2006年30个省份的面板数据张利庠 彭 辉 靳兴初(中国人民大学农业与农村发展学院 北京 100872) 内容提要 本文通过把1952—2006年全国30个省市的大样本面板数据分成5个不同时期,首次使用引入时间变量的变截距双对数模型,并根据不同结果的各方面检验进行模型改进,对不同阶段我国化肥施用量对粮食产量的影响进行了计量分析。
分析结果表明,化肥施用量对粮食产量的显著的正增产效应一直保持到近期才变得不显著;化肥施用量对粮食产量的增产弹性先增大后减小;单位质量化肥投入带来的实际粮食产量增加量不断减少。
关键词 粮食产量 面板数据 不同阶段 变截距双对数模型在我国粮食产量提高的过程中,很多因素都起了非常重要的作用,其中最直接的影响来自粮食的种植面积和单产水平(张红宇,2003)。
单产水平则主要受化肥施用、农业技术和农业机械化的影响。
而在诸多影响因素中,化肥的贡献作用非常明显。
美国著名的作物育种专家、诺贝尔奖获得者Nor2 man E1Borlaug指出,20世纪全世界农作物产量增加的一半得益于化肥的施用。
尽管化肥在我国粮食产量增加的过程中起了不可替代的作用,但从1998年开始,我国粮食总产量开始有所下滑,由1998年的51230万吨下降到2001年的45264万吨,而化肥施用量却稳步上升,两者的趋势出现了背离。
可见,化肥对粮食增产的效用在开始不断下降。
但是,相对而言,化肥的增产效用到底下降了多少?不同时期的化肥贡献率有什么变化?至今为止化肥的增产效用是否依然明显?这就是本文试图回答的问题。
一、文献综述(一)国内研究现状近年来,人们对粮食产量的关注程度不断加大,研究频率有所提高。
但是其中专门研究化肥施用量对粮食产量影响的文献不到5%,研究不同时期化肥施用影响的文献就更少了。
现有关于化肥施用量对粮食产量影响的文献,研究主要集中于不同区域间化肥增产效率的差异、化肥施用对特定粮食作物的影响、特定省份的化肥施用的效果、不同化肥施用结构和配比的影响及化肥施用产生的农业污染问题等相关影响,研究角度分为两类:经济学的角度与自然科学、环境科学、土壤和肥料的角度,研究方法多为描述现状、统计分析(如关联度分析等)、计量分析等,其中近年来对于化肥施用影响的研究逐渐转向数量化,计量分析越来越多。
2024年潢川县农户化肥施用量调查分析
1.背景化肥是农业生产中必不可少的营养物质，可以提高农作物产量和质量，促进农业发展。
然而，在农户使用化肥时往往存在施用不当、使用过量等情况，造成了环境污染和资源浪费。
为了解农户的化肥施用情况，本文对2024年潢川县的农户化肥施用量进行了调查分析。
2.调查方法本调查采用问卷调查的方式，通过随机抽样的方法在潢川县的不同乡镇选择了1000户农户进行调查。
问卷内容主要包括农户的基本信息、种植作物情况、化肥种类和施用量等。
3.结果分析调查结果显示，潢川县的农户主要种植水稻、玉米、小麦等粮食作物，化肥种类主要为复合肥和尿素。
化肥施用量方面，大部分农户施用的量在每亩50-100公斤之间，占比达到60%左右。
在化肥施用问题上，调查结果显示存在以下几点问题：（1）施用量过大：有30%的农户施用的化肥量超过每亩100公斤，其中有15%的农户施用的超过150公斤。
这说明部分农户存在过度施用化肥的问题，对土壤和环境造成了一定的压力。
（2）施用频率不规范：有20%的农户存在施用频率不规范的情况，过度施用或者施用不足都会对农作物的生长和发育产生影响。
（3）缺乏科学指导：调查结果显示，大部分农户在化肥的使用上缺乏科学指导，没有根据土壤类型和作物需求来确定化肥的种类和施用量。
4.原因分析导致农户化肥施用不当的原因主要包括以下几点：（1）缺乏科学知识：部分农户缺乏化肥使用的科学知识，不了解化肥对土壤和环境的影响，导致施用不当。
（2）市场宣传误导：部分农户受到市场上的宣传误导，认为化肥使用量越大产量就会越高，忽视了化肥施用量对土壤和环境的影响。
5.对策建议为了解决农户化肥施用不当的问题，建议采取以下几项措施：（1）加强宣传教育：通过开展农业技术培训和宣传教育活动，向农户普及化肥使用的科学知识，引导农户合理使用化肥。
（2）提供技术支持：建立农业技术服务体系，为农户提供化肥使用的技术支持和指导，帮助农户科学施肥。
（3）建立监督机制：建立化肥施用监督机制，加强对农户化肥使用的监管和评估，确保化肥使用符合相关法规。
江苏省农产品化肥施用量与产值的计量关系分析
江苏省农产品化肥施用量与产值的计量关系分析通过对1980年-2008年江苏省统计年鉴提供的数据进行计量分析，得出农业产值与化肥的施用量之间确实存在一定的抛物线形关系，最后分析出形成此关系的原因。
标签：江苏省;化肥施肥量;计量分析一、引言自从我国改革开放以来，农业的发展取得了巨大的进步，农业经济水平得到了喜人的增长，农民的收入也得到较大的提高。
但随着经济的发展和科学的进步，生产对环境的影响逐渐加大，对环境的负担也逐渐加剧，然而，经济水平并不一定得到相应程度的发展，如果此时不处理好环境污染的问题，可能会对今后的经济发展带来不利的影响。
根据我国农业目前生产的实际情况，农产品污染的主要来源来自于农药、化肥等化学品的大量使用。
在高速提升农业生产力的过程中，也相应的带来了农业化学品的部分滥用，而这些使用的农业化学品有的会流失到土壤或水源中，对人畜和其他农作物造成污染，有些会残留在农作物上，对食用的人畜造成危害，这些情况都使得农产品污染日趋严重。
二、模型分析上世纪90年代时，一些经济学家通过大量的数据研究发现，大多数污染物的排放与经济发展的趋势之间都呈现先增长后下降的的曲线关系，这种抛物线形关系称之为环境库兹涅茨曲线。
根据这一发现，我们可以假设农业化学品污染量与农业产值之间也可能存在这种曲线关系。
基于以上假设，可以建立如下模型：X=a+bP+cP2+e其中P为农业产值，X为化肥的施用量，a、b、c为系数，e为随机干扰项。
根据1980年-2008年江苏省统计年鉴提供的资料，江苏省农业产值和化肥施用量如下表所示：从以上数据可以看出，在1989年-2008年的20年间，随着江苏省农业产值的不断提高，化肥的施用量基本呈现先升后降的情形，其基本趋势可以由如下散点图表现：以农业产值为P，化肥的施用量为F，进行计量回归计算，拟合的结果表明，农业产值与化肥的施用量之间确实存在一定的抛物线形关系，模型的决定系数R2的值为0.939009，说明拟合优度较好，两个变量之间的抛物线形关系显著。
计量经济背景下农业产量中化肥施用量的影响-计量经济学论文-经济学论文
计量经济背景下农业产量中化肥施用量的影响-计量经济学论文-经济学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：我国自古地域辽阔，是农业生产大国，但近些年农业产值却一直停滞不前。
通过对该现象的深入分析发现农村存在着化肥品牌泛滥、对于化肥使用量没有准确概念、使用无节制等现象，所以笔者大胆提出了化肥使用量对于农业产值负效应的猜想，为此笔者选取了合肥2011-2016年农业总产值、化肥施用量、播种人口数以及播种面积作为研究变量，运用Excel、Eviews等数据分析软件重点研究了化肥使用量对农业总产值的影响。
主要运用计量经济分析方法建立多元线性回归模型、逐步回归剔除无关变量、检验模型显着性等方法得到了农业总产值和化肥使用量之间的关系，验证了猜想并以此为合肥市加快推进现代化农业高效发展提供政策建议。
关键词：化肥使用量；农业总产值；回归分析；模型检验；1、绪论1.1 研究背景当下中国倡导经济可持续发展，各行各业纷纷响应。
但在农业生产领域仍然存在大量的资源浪费和环境污染问题，其中对于化肥的过量使用是一重大影响因素。
由此所导致的农作物的生产效益低下，投入产出比例严重失衡、环境恶化等问题也困扰着广大农民。
笔者通过观察合肥市农业生产状况，发现农民普遍存在对于化肥的施于量没有概念、尽可能多地施肥等问题。
在结合生活实际观察到这一背景的情况下，笔者开始收集数据展开研究。
1.2 研究意义一方面我国面临着有效耕地面积逐年减少的趋势，另一方面我国人口每年均以一定的比例增长，二胎政策实施后我国将面临新一轮的人口增长高峰。
所以对于农产品的多数量和高质量的要求也将随之而来。
提高单位面积的粮食产量是保障粮食安全的重要途径，在过去的几十年里我国农业增产的主要途径是通过化肥的使用，而这种方式势必不能满足我国当前对于高质量农产品的需求。
近年来，我国粮食生产中存在着化肥过量施用的问题，造成土壤肥力下降。
那么化肥的使用是否已经达到了一种边际产出递减的状态，临界边际产出为零的状态在什么时间以及抑或已经达到了这种临界状态是目前正处于化肥依赖期的中国所必须解决的问题。
化肥施用对中国粮食产量的贡献率分析——基于主成分回归C-D生产函数模型的实证研究
化肥施用对中国粮食产量的贡献率分析——基于主成分回归C-D生产函数模型的实证研究房丽萍;孟军【期刊名称】《中国农学通报》【年(卷),期】2013(29)17【摘要】施肥是农业持续发展的重要措施,施用化肥对中国粮食安全的保障作用是投入其他生产要素所不能替代的,掌握化肥的增产效应从指导农业生产及确定科学有效的施肥方案方面来说,都具有重要的理论与实践意义。
分析了化肥施用量与粮食产量之间的关系,选取粮食作物播种面积、农用机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量和农业从业人员为中国粮食产量的影响因素,采用主成分回归C-D生产函数模型,计算了化肥投入对粮食增产的弹性及贡献率。
结果表明:化肥施用与粮食产量之间存在较强的正相关关系;1978—2010年间化肥投入对粮食产量增长的弹性值为0.18,贡献率达20.79%,化肥对粮食增产的弹性和贡献与以往的研究结果相比略有下降,单位质量化肥投入带来的实际粮食产量增加量有所减少,但化肥投入仍是影响粮食产量增长的重要因素。
【总页数】5页(P156-160)【关键词】中国;化肥施用;粮食产量;贡献率【作者】房丽萍;孟军【作者单位】东北农业大学理学院【正文语种】中文【中图分类】S147【相关文献】1.中国民航运输生产要素贡献率的实证研究--基于CES生产函数模型 [J], 刘光才;赖汪湾2.中国股价波动的影响因素研究——基于主成分回归的实证分析 [J], 贺坤;张旭3.标准化对我国物流业经济增长的影响——基于C-D生产函数及主成分分析法的实证研究 [J], 叶萌;祝合良4.基于主成分回归的中国经济增长影响因素的实证研究 [J], 范秋芳;孙旭杰5.中国棉花补贴方式的最优选择——基于主成分回归的实证分析 [J], 丁鹿伟;汪晓银;谭砚文;康灿华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。