中国粮食生产函数的计量经济学研究
浅析我国粮食产量的影响因素——基于计量经济模型的分析
理论研讨
浅析我 国粮 食产量 的影 响 因素
— —
基 于计量 经济模 型的分析
杨 玲 玲
（ 郑州大学商学院）
摘 要：本 文利 用 １ ９ ７ ８ －２ ｏ ｏ ６ 年我 国粮 食产量及相关统计 数据 ，
开始 的完全人 力与畜 力的耕作方 式到现 在完全机械化 ，我 国粮食 生
去掉解释变量 ｘ ３ 做Ｏ Ｌ Ｓ 回归得 ： ＝ ０ ． ８ ３ ３ ７ 去掉解释变量 ） （ ４ 做Ｏ Ｌ Ｓ 回归得 ： 瓦 ＝ ０ ． ９ ３ ０ ５
产方式有 了质 的飞跃 。因此考 虑农 业机械 总动力也是影响我 国粮食 生 产 的一个 主要 因素。
由分析可知 ， 化肥施用量对我 国粮食产量 的影响很大 ， 且与经验符
在任何一个经济领域 ，任何经济活动都是在市场规 律的作用下运
３ ． 化 肥 施 用 量
根据 ＯＬ Ｓ 回归得出 的结果可知 可 ｎ ａ ｘ ， ， ， Ｉ ２ ） ＝ ＝ ｏ ． ９ ４ １ ６ ， 且与 锄 ． ９ ４ ５ ９ 很接近 ，说明原模型中去掉 ｘ ２ 后相关程度没有发生明显
的变化 ， 因此 ｘ 可能是引起 多重共线性产生 的变量 。 ２ ． 多重共线 ｝ 生的处理 （ 逐步 回归分析法 ）
２ ． 农 业 机 械 总动 力
１ 多 重共线性 的检验 （ 利 用不包含 某一个解 释变量 的样本 决定 系
数检验 ） 去掉解释变量 ｘ 做Ｏ Ｌ Ｓ 回归得 ： ， 。 ＝ ０ ． ９ １ ５ ９
从改革开放到现在 ， 我 国的粮食生产方式 有了突飞猛进 的发展 ， 从
中国玉米生产的生产函数分析
ISSN 100020054CN 1122223 N 清华大学学报(自然科学版)J T singhua U niv (Sci &Tech ),2009年第49卷第12期2009,V o l .49,N o .12w 29h ttp : qhxbw .ch inaj ournal.net .cn 中国玉米生产的生产函数分析张成龙1, 柴沁虎1, 张阿玲2, 韩维建3(1.清华大学公共管理学院,北京100084;2.清华大学核能与新能源研究院,北京100084;3.福特汽车(中国)有限公司,北京100004)收稿日期:2008208217作者简介:张成龙(1976-),男(汉),山西,博士研究生。
通讯联系人:张阿玲,研究员,E 2m ail :zhangal @tsinghua .edu .cn摘 要:为了稳定和扩大玉米产量,保证中国粮食安全和能源安全,分析了有效播种面积、单位播种面积的费用要素投入等影响玉米生产的主要因素。
单位播种面积的费用要素投入包括化肥、农家肥、农业机械、排灌、农药、以及劳动力投入。
采用计量经济学的方法,建立了玉米的生产函数模型。
用该模型比较了近20年来各因素对玉米产量的贡献率。
结果表明:有效播种面积和化肥投入费用是玉米增产最主要的贡献因素,而技术进步等其他因素目前贡献率比较小。
关键词:玉米生产;粮食安全;能源安全;计量经济学;生产函数;技术进步中图分类号:X 24;S 9文献标识码:A文章编号:100020054(2009)1222028204Production function ana lysis of ma ize production i n Ch i naZHANG Che ng long 1,CHA IQ inhu 1,ZHANG A ling 2,HAN W e ijia n3(1.School of Public Policy and M anage men t ,Tsi nghua Un iversity ,Be ij i ng 100084,Ch i na ;2.I n stitute of Nuclear and New Energy Technology ,Tsi nghua Un iversity ,Be ij i ng 100084,Chi na ;3.Ford M otor (Ch i na )L td .,Be ij i ng 100004,Chi na )Abstract :T he m ain facto rs affecting m aize p roducti on,such as the effective p lanted areas and the unit area input co st facto rs,w ere analyzed to develop m ethods to raise the m aize yield to ensure food and energy security in Ch ina .T he unit area input co st facto rsincluded the chem ical fertilizer,farm fertilizer,pesticide,irrigati on and drainage,m achine,and labo r input .T he p roduct model used a m aize econom etric functi on model to analyze the effects of the m ain facto rs on the m aize p roducti on fo r the past 20years .T he results show that the p lanted areas and fertilizer input are the mo st i m po rtant facto rs,w hereas o ther facto rsincludingtechnicalp rogress have less effect though they can no t be igno red .Key words :m aize p roducti on;food security;energy security;econom etrics;p roducti on functi on;technical p rogress随着油价提高,中国粮食安全也将面临生物燃料产能扩张的严重困扰。
我国粮食产量的影响因素分析 计量经济学模型
我国粮食产量的影响因素分析计量经济学模型我国粮食产量的影响因素分析一.研究背景：改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛，对粮食的需求日益增加。
粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。
同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平，因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。
为此，本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。
二.研究方案与数据的搜集统计：影响粮食总产量的因素有很多，包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等，根据实际情况及模型建立需要选取其中五个作为研究对象，分别农业化肥施用量（x1），粮食播种面积(x2)，成灾面积(x3)，农业机械总动力(x4)，农业劳动力(x5)。
表中列出了中国粮食生产的相关数据，拟建立中国粮食生产函数：表1 中国粮食生产与相关投入资料资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。
研究假设：农业化肥施用量（x1）与粮食产量正相关粮食播种面积(x2) 与粮食产量正相关成灾面积(x3) 与粮食产量负相关农业机械总动力(x4) 与粮食产量正相关农业劳动力(x5) 与粮食产量正相关三、模型的估计、检验、确认1.画散点图由于点较分散，将他们取对数，使其更集中。
设A1=log(1) A2=log(2) A3=log(3) A4=log(4) A5=log(5) Z=log(y), 做散点图如左侧。
由图可以看出，log（y）和log(x1),log(x4)有较为明显的线性关系，建立多元回归模型。
2.用OLS估计模型：LogY=b0+b1log(x1)+b2log(x2)+b3log(x3)+b4log(x4)+b5log(x5)Logy=-4.173+0.381log(x1)+1.222log(x2)-0.081log(x3)-log(x4)-0.101log(x5)从模型可以看出，x1,x2,x3均通过了显著性检验，且估计量的系数符合经济含义，x4和x5未通过显著性检验，且系数为负，不符合经济含义。
中国粮食生产的计量经济学预测模型研究
2 模型优化、参数估计及统计检验
2.1 进入回归分析
首先使用最小二乘法进行回归分析，得到的分析结果如下：
表 1 模型整体回归分析结果
Tab.1 Conclusion of the total regression analysis
系数 a
模型
非标准化系数
标准系数
B
标准 误差
试用版
t
Sig.
(常量)
6.690
2.2 逐步回归分析
接下来进行逐步回归分析，以消除多重共线性，方法还是最小二乘法，得到的分析结果
如下：
模型
1 2 3
R
.909a .974b .984c
Tab.2
R方 .826 .948 .967
表 2 逐步分析后的模型汇总
Model collection of analysis step by step
在本文中，笔者以 C-D 生产函数为基础，选取了我国 1978—2007 年间的粮食生产数据， 采用八个指标对我国粮食生产的计量经济学预测模型进行了研究。
1 模型设计及数据收集
1.1 C- D 生产函数（Cobb- Douglas Production Function）模型简介
美国数学家 Charles·Cobb 和经济学家 Paul·Douglas 提出了著名的 Cobb-Douglas 生产函 数。他们利用 20 世纪初美国的历史统计资料，展开了资本投入（K）和劳动投入（L）对 产量（Y）的影响研究，得出了一种生产函数，这种生产函数可以很好地分析资源投入与产 品产出之间的经济数量关系，因此被广泛地运用。其基本模型为：
Study on the econometric forecasting model about Chinese grain production
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素粮食是人类的基本生活物资之一，粮食产量的增加直接影响着国家的粮食供应和粮食安全。
了解和研究影响我国粮食产量的因素对于保障国家粮食供应具有重要意义。
种植面积是影响粮食产量的关键因素之一。
种植面积的增加可以提高粮食产量，而减少则会导致粮食产量下降。
影响种植面积的因素包括耕地面积、农业政策和制度等。
耕地面积的扩大有助于增加种植面积，而耕地面积的减少则会限制种植面积的增长。
农业政策和制度也对种植面积有着重要的影响，例如对农民耕地保护政策的支持与限制等。
农业投入是影响粮食产量的重要因素。
农业投入包括劳动力、资本、农药、化肥等。
劳动力的增加可以提高农业生产效率，从而增加粮食产量。
资本的投入可以提高农民的种植技术和设备水平，从而提高粮食产量。
农药和化肥的使用可以防治病虫害，提高农作物的产量和质量。
气候条件是影响粮食产量的重要因素。
充足的阳光、适宜的温度和降水量都对粮食产量的增长起着至关重要的作用。
不同的粮食作物对气候条件的要求不同，不同的气候条件对各地粮食产量的影响也存在差异。
第四，技术进步是提高粮食产量的关键因素。
种植技术、农业机械和农业科技的进步可以提高粮食生产效率，从而增加粮食产量。
新品种的引进和适宜的耕作措施可以提高作物的产量和抗病虫能力。
市场需求也是影响我国粮食产量的重要因素。
市场需求对粮食价格的影响可以影响农民的粮食种植决策。
当市场需求较高时，农民倾向于增加粮食种植面积以满足市场需求，从而增加粮食产量。
我国粮食产量的影响因素与农业政策、经济发展、气候条件、农业投入、技术进步和市场需求等因素紧密相关。
深入研究和分析这些因素的作用，有助于制定合理的粮食生产政策，提高粮食产量，保障国家粮食供应和粮食安全。
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素一、概述粮食产量作为国家经济安全和社会稳定的重要基础，历来受到广泛关注。
中国作为世界上人口最多的国家，粮食产量的稳定与增长对于保障国家粮食安全、促进经济社会持续健康发展具有重大意义。
随着全球气候变化、土地资源紧张、农业生产技术革新等多重因素的影响，我国粮食产量面临着诸多不确定性。
深入分析影响我国粮食产量的因素，对于制定科学合理的农业政策、提高粮食生产效率和保障国家粮食安全具有重要的理论价值和现实意义。
本文旨在运用计量经济学的方法，系统分析我国粮食产量的影响因素。
通过对国内外相关文献的梳理和评价，明确粮食产量影响因素的研究现状和不足。
结合我国粮食生产的实际情况，选取适当的计量经济学模型，如多元线性回归模型、面板数据模型等，对影响粮食产量的因素进行定量分析和检验。
在此基础上，深入探讨各因素对粮食产量的具体影响程度和方向，揭示各因素之间的内在联系和作用机制。
根据分析结果，提出针对性的政策建议，为我国粮食生产的可持续发展和国家粮食安全的保障提供科学依据。
通过本文的研究，期望能够为我国粮食生产领域的决策提供有益参考，同时也为计量经济学在农业经济领域的应用拓展新的思路和方法。
简述粮食产量对国家经济和社会发展的重要性粮食产量对一个国家经济和社会发展的重要性不言而喻。
粮食是人类生存的基础，是满足人民基本生活需求的必需品。
粮食产量的稳定增长是保障国家粮食安全、维护社会稳定的重要前提。
只有粮食供应充足，人民才能安居乐业，社会才能和谐稳定。
粮食产业是国民经济的重要组成部分。
粮食的种植、加工、储运、销售等环节涉及众多行业和领域，对经济增长和就业有着直接的拉动作用。
粮食产量的增加不仅意味着农业生产水平的提升，也为工业和服务业的发展提供了有力支撑。
粮食产量还是国家宏观调控的重要工具。
政府通过调整粮食生产政策、价格等手段，可以影响市场供求关系，进而调控经济运行。
在面临经济危机或通货膨胀等复杂经济环境时，粮食产量的稳定对于稳定物价、保障民生、维护国家经济安全具有重要意义。
我国粮食生产与相关投入计量经济学模型分析(1)
我国粮食生产与相关投入计量经济学模型分析一． 理论分析 二． 建立模型以1980——2003年各年粮食产量作为被解释变量，解释变量中，包括农 业化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积，农业机械总动力，农业劳动力。
模型设定为^01122334455Y X X X X X ββββββ=+++++其中 Y ：粮食产量（万吨） X1：农业化肥试用量（万吨） X2：粮食播种面积（千公顷） X3：成灾面积（千公顷） X4：农业机械总动力（万千瓦） X5：农业劳动力（万人）显著性水平α＝0.05 三． 估计参数假定模型中随机项满足基本假定，用OLS 法估计参数，估计结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/15/06 Time: 00:16 Sample: 1980 2003 Included observations: 24C -5410.500 21545.50 -0.251120 0.8046 X1 8.164618 1.611512 5.066433 0.0001 X2 0.163901 0.151925 1.078830 0.2949 X3 -0.230792 0.103152 -2.237399 0.0381 X4 -0.251621 0.131538 -1.912919 0.0718 R-squared0.922443 Mean dependent var 42847.33 Adjusted R-squared 0.900899 S.D. dependent var 5325.186 S.E. of regression 1676.383 Akaike info criterion17.89898 Sum squared resid Schwarz criterion18.19350 Log likelihood -208.7878 F-statistic 42.81740 估计方程为^123455140.58.160.160.230.250.64Y X X X X X =-++--+t: (-0.25) (5.07) (1.08) (-2.24) (-1.91) (1.49)2R =0.9224 F=42.8174由于2X ，4X ，5X 未通过t 检验，而且4X 前的符号经济意义也不合理，因此解释变量键可能存在多重共线性。
关于我国粮食生产的单方程计量经济学模型
• 摘������ 要: 以我国改革开放以来1978~ 2002 年的相关数据为依托, 运用计量经济学方法 对影响我国粮食生产的主要因素进行了回 归分析, 最终得出结论: 粮食播种面积对我 国粮食生产的正面影响最大. 同时, 利用模 型对提高我国的粮食产量进行了数量化分 析. • 关键词: 计量经济学; C- D 生产函数; 多重共 线性; 自相关; 异方差; 预测; 评价
文章内容结构
• 一 变量确定与生产函数模型 • 二 数据收集 • 三 模型检验
1、多重共线性的检验与消除 2、自相关的消除 3、异方差的检验 4、经济意义检验 5、模型预测检验
• 四 模型的预测与分析 • 五 政策评价及建议 • 六 模型的进一步改进
变量确定与生产函数模型
一、被解释变量与解释变量的确定
其中
二、数据收集
三、模型检验
• 运用Eviews 软件对模型( 3. 2) 进行估计, 我 们得到估计结果( 见表2) ( 表4~ 表11 分析方 法同表2) :
㈠多重共线性的检验与消除
• 从表2 可以看出, 回归估计的判决系数R ² 很 高, 方程很显著, 但是8 个参数的t 检验值却 只有两个略微显著. 显然, 出现了严重的多 重共线性. • １、相关系数法 从各解释变量之间的相关系数可以看出X3 与 X4 , X5 , X6 , X7 之间存 在较高的相关系数, 这说明它们之间可能存在 着多重共线性.
模型的进一步改进
在本模型中存在一个很大的缺陷，就是没有 把农民种粮的积极性和粮种的改良因素考虑在 模型中。 但这些因素在本模型中，由于时间和技术的 限制，很难收集到相关的数据，因此我们无法 用计量经济学的方法处理，这样就导致模型的 不足。如若能对这两方面的因素加以处理，那 么这个模型将会变得更加完善，更具有实用价 值。
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。
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素我国作为全球最大的粮食生产国之一，粮食产量的变化对国家粮食安全和农村经济发展都具有重要影响。
对我国粮食产量的影响因素进行深入的计量经济学分析具有重要意义。
本文将从农业生产要素投入、气候因素和政策因素三个方面进行分析，探讨这些因素对我国粮食产量的影响及其对应的政策建议。
一、农业生产要素投入农业生产要素投入是影响粮食产量的重要因素之一。
农业劳动力是农业生产的重要生产要素，直接关系到粮食产量的增长。
我国农业生产中，大部分劳动力集中在小农户中，且由于劳动力的外流，导致农业生产力下降。
加强对农业劳动力的培训和流转政策，促进农业生产的现代化和规模化，可以有效提高粮食产量。
农业生产中的资本投入也是影响粮食产量的重要因素。
随着农业现代化的发展，农业生产需要更多的资金投入用于购买化肥、农药、农机具等生产资料。
政府应该加大对农业生产资金的投入，支持农民购买先进的农业生产技术和设备，以提高农业生产效率和粮食产量。
二、气候因素气候因素是影响粮食产量的另一重要因素。
近年来，全球气候变化对我国农业生产造成了一定的影响，尤其是极端天气事件频发，如干旱、洪涝等，直接影响了我国的粮食产量。
为了应对气候变化对粮食产量的影响，政府应该加强对气象灾害的监测和预警，开展抗旱、防洪等农业防灾减灾工作，加强水资源管理，提高农业生产的抗灾能力，保障粮食产量的稳定增长。
三、政策因素政策因素也对粮食产量产生了直接的影响。
农业支持政策、农业补贴政策、粮食流通政策等，都会对粮食生产产生积极的促进作用。
实施粮食最低收购价政策，可以增加农民生产粮食的积极性，保障粮食生产的稳定。
又如，加大对粮食生产的补贴政策，可以提高农民的收入，激发他们的生产积极性，从而提高粮食产量。
政府应该根据实际情况，制定更加科学合理的农业政策，支持和保障粮食产量的稳定增长。
我国粮食产量受到农业生产要素投入、气候因素和政策因素等多方面因素的影响。
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素
我国粮食产量的影响因素是一个复杂的系统工程，涉及到农业生产、自然环境、农村社会经济等多个方面。
在基于计量经济学的分析中，我们可以通过建立经济模型来研究这些影响因素，并利用数据进行实证分析。
农业生产技术是影响粮食产量的关键因素之一。
农业生产技术在很大程度上决定了农作物的种植质量和产量水平。
农业机械化水平、化肥、农药使用量、新品种引进等都会对粮食产量产生重要影响。
通过计量经济学模型，我们可以分析和估计这些因素对粮食产量的影响程度，从而为粮食生产提供技术指导。
自然环境因素也是影响粮食产量的重要因素。
自然灾害、气候变化、土地质量等都会对农作物种植和生长产生直接的影响。
利用计量经济学方法，我们可以建立模型，估计这些因素对粮食产量的影响强度，从而提供应对自然环境风险的政策建议。
在进行基于计量经济学的分析时，我们可以选取适当的数据集来进行实证研究。
根据研究的问题，我们可以选择跨区域和跨时间的数据，建立时间序列或者面板数据模型。
通过进行回归分析，我们可以估计各个因素对粮食产量的影响效应，并进行显著性检验和灵敏度分析，以评估模型的可靠性和稳定性。
通过基于计量经济学的分析，我们可以深入了解我国粮食产量的影响因素，并为粮食生产和农业政策提供科学的决策依据。
还可以为其他国家和地区的粮食生产问题提供经验借鉴和政策参考。
计量经济学实验报告——粮食产量的影响因素分析
粮食产量的影响因素分析一、问题的提出改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛，对粮食的需求日益增加。
粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。
同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平，因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。
为此，本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。
二．研究方案与数据的搜集统计通过对影响粮食产量的主要因素的分析，把影响农民收入的因素主要归结与以下几个方面：农业化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积，农业机械总动力，农业劳动力。
通过查找中国统计年鉴，我们得到如下的统计资料：注：这里由于没有从事粮食生产的农业劳动数据，用第一产业劳动力替代。
资料来源：《中国统计年鉴》（1985，2009）三、模型的估计、检验、确认对模型有如下假设：1.零均值： 0)(=i u E n i ,,3,2,1 =2.同方差无自相关：3.随机扰动项与解释变量不相关：0),(=i ji u X Cov k j ,,3,2 =4.无多重共线性5. 残差的正态性：显然这些假设是不可能完全成立的，所以必须对其进行检验。
残差的正态性检验已完成。
主要需要检验的有：一、多重共线性检验。
二、异方差性检验。
三、自相关性检验。
由于现有知识有限，只能对检验出来的一种情况进行修正，其它的暂不做修正，只做检验。
我们将基于以上数据进行分析。
（1）利用Eviews5.0作OLS 估计的结果为：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/26/11 Time: 12:41 Sample: 1985 2009 Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -26695.08 7507.527 -3.555775 0.0021 X1 5.994511 0.609713 9.831685 0.0000 X2 0.536701 0.057858 9.276245 0.0000 X3 -0.135873 0.029720 -4.571732 0.0002 X4 0.090822 0.042053 -2.159696 0.0438 X5-0.0073900.070511-0.1048140.9176R-squared0.980829 Mean dependent var 44945.64 Adjusted R-squared 0.975783 S.D. dependent var 4150.729 S.E. of regression 645.9230 Akaike info criterion 15.98480 Sum squared resid 7927113. Schwarz criterion 16.27733 Log likelihood -193.8100 F-statistic 194.4114 Durbin-Watson stat1.715679 Prob(F-statistic)0.000000⎩⎨⎧≠===--=ki k i u u E Eu u Eu u E u u COV k i k k i i k i ,0,),()])([(),(2σ),0(~2σμN iY= -26695.08+5.994511X1+0.536701X2+-0.135873X3+0.090822 X4+-0.007390X5 (7507.527) (0.609713) (0.057858)(0.029720) (0.042053) (0.070511) T =（-3.555775）(9.831685) (9.276245) (-4.571732) (-2.159696) (-0.104814)R-Squared=0.980829df=19从上面的估计的结果可以看出：可决系数R-Squared=0. 980829，表明模型在整体的拟和非常好。
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素粮食产量是一个国家农业生产的核心指标，影响着粮食供应和国家经济发展。
研究粮食产量的影响因素对于指导农业生产和制定农业政策具有重要意义。
本文基于计量经济学方法，分析了我国粮食产量的影响因素，并提出了相应的政策建议。
粮食产量受到农业生产投入的影响。
农业生产投入包括农地面积、劳动力投入、农业机械使用情况、化肥使用量等。
通过计量模型的分析，我们可以得出这些投入因素对粮食产量的弹性。
研究表明，农地面积对粮食产量的影响较大，农地面积每增加1%，粮食产量可提高0.5%左右。
在政策制定过程中，应注重优化土地资源配置，提高土地利用率，增加农地面积。
气候条件是影响粮食产量的重要因素。
气候因素包括降水量、温度、光照等。
研究发现，气候因素对于不同作物的影响程度有所不同。
大豆对温度和光照的要求较高，而水稻对降水量和温度的要求较高。
在粮食生产管理中，应根据作物的生长特点，合理调控气候条件，以提高粮食产量。
农业技术进步对粮食产量也具有重要影响。
农业技术进步包括播种时期、种植方式改进、农药使用等。
研究表明，农业技术进步可以提高粮食产量，特别是在作物抗病虫害、耐旱等方面的技术进步。
在政策制定中，应加大对农业科技的投入，推动农业技术的创新，提高粮食产量。
市场需求和价格也会影响粮食产量。
市场需求和价格对农民种植意愿和农作物选择有重要影响。
研究发现，粮食价格的上涨可以刺激农民增加种植面积和改变种植结构，进而提高粮食产量。
在市场监管中，应合理调控粮食价格，提高粮食生产者的收益，从而促进粮食产量的增加。
我国粮食产量的影响因素包括农业生产投入、气候条件、农业技术进步和市场需求和价格等。
在制定粮食生产政策时，应重视这些因素的相互作用，通过合理调控政策，提高粮食产量，以满足人民的粮食需求，促进农业可持续发展。
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素引言作为世界上最大的粮食生产国之一，中国的粮食产量直接关系到国家粮食安全和农业经济发展。
分析和探讨我国粮食产量的影响因素对于优化农业生产、保障粮食安全具有重要意义。
计量经济学方法是研究经济问题和解决实际问题的重要工具，可以通过建立数学经济模型来分析不同因素对粮食产量的影响程度，并为政府制定农业政策提供科学依据。
本文旨在通过计量经济学分析探讨我国粮食产量的影响因素，为政府农业政策的制定提供参考依据。
一、数据来源和变量选择本研究选取了1990年至2019年的我国粮食产量和一系列可能影响粮食产量的经济、气候和政策等因素作为研究对象。
具体而言，本文选取的变量包括粮食种植面积、化肥使用量、农村劳动力人口、粮食价格、气温、降水量、国家粮食政策等。
这些变量既包括了农业生产的内生因素，也包括了外生因素的影响，具有广泛的代表性。
二、模型建立在数据准备好之后，本文利用计量经济学中的多元线性回归模型对粮食产量的影响因素进行分析。
多元线性回归模型可以较好地剖析多个变量对一个因变量的影响，通过对系数的估计和显著性检验可以得出不同因素对粮食产量的影响程度。
多元线性回归模型的基本形式为：Y= β0+ β1X1+ β2X2+ β3X3+ ...+ βnXn+ ε。
Y为粮食产量，X1至Xn为影响因素，β0为截距项，β1至βn为各自变量的回归系数，ε为误差项。
本文将采用逐步回归法，根据变量的显著性逐步筛选出最终的影响因素。
三、计量分析结果在进行计量分析之后，得到了如下的回归结果：Y= β0+ β1X1+ β2X2+ β3X3+ β4X4+ β5X5+ β6X6+ β7X7+ β8X8+ ε。
Y为粮食产量，X1为种植面积，X2为化肥使用量，X3为农村劳动力人口，X4为粮食价格，X5为气温，X6为降水量，X7为国家粮食政策。
结果显示，种植面积、化肥使用量、农村劳动力人口、粮食价格、气温、降水量和国家粮食政策均对粮食产量有显著影响。
Eviews案例分析—中国粮食生产
根据理论和经验分析，影响粮食生产（Y）的 主要因素有： 农业化肥施用量（X1）；粮食播种面积(X2) 成灾面积(X3); 农业机械总动力(X4); 农业劳动力(X5) 已知中国粮食生产的相关数据，建立中国粮食 生产函数： Y=β0+β1 X1 +β2 X2 +β3 X3 +β4 X4 +β4 X5 +
2、检验简单相关系数
列出X1，X2，X3，X4，5的相关系数矩阵：
X1 X2 X3 X4 X5 X1 1.00 0.01 0.64 0.96 0.55 X2 0.01 1.00 -0.45 -0.04 0.18 X3 0.64 -0.45 1.00 0.69 0.36 X4 0.96 -0.04 0.69 1.00 0.45 X5 0.55 0.18 0.36 0.45 1.00
R2
0.8852 0.9558
DW 1.56 2.01 1.53 1.80 1.55
0.67 5.16 0.41 3.35 0.42 3.57 0.40 3.02
-0.19 -3.57 -0.17 -3.09 -0.20 -3.47
0.9752 -0.09 -1.55 0.07 0.37 0.9775 0.9798
发现： X1与X4间存在高度相关性。 发现：
3、找出最简单的回归形式
分别作Y与X1，X2，X4，X5间的回归：
Y = 30867.64 + 4.576 X 1
(25.58) (11.49) R2=0.8919 F=132.1 DW=1.56 (-0.49) (1.14) R2=0.075 F=1.30 DW=0.12
X3
（公顷） 16209.3 15264.0 22705.3 23656.0 20392.7 23944.7 24448.7 17819.3 27814.0 25894.7 23133.0 31383.0 22267.0 21233.0 30309.0 25181.0 26731.0 34374.0
我国粮食生产与相关投入计量经济学模型分析
Y =β 0 +β 1X 1 +β 2 X 2 +β 3 X 3 +β 4 X 4 +β 5 X 5R =0.9224我国粮食生产与相关投入计量经济学模型分析一． 理论分析 二． 建立模型以 1980——2003 年各年粮食产量作为被解释变量，解释变量中，包括农业化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积，农业机械总动力，农业劳动力。
模型设定为^其中 Y ：粮食产量（万吨）X1：农业化肥试用量（万吨） X2：粮食播种面积（千公顷） X3：成灾面积（千公顷）X4：农业机械总动力（万千瓦） X5：农业劳动力（万人）显著性水平α ＝0.05 三． 估计参数假定模型中随机项满足基本假定，用 OLS 法估计参数，估计结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/15/06Time: 00:16Sample: 1980 2003 Included observations: 24Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -5410.500 21545.50 -0.251120 0.8046 X1 8.164618 1.611512 5.066433 0.0001 X2 0.163901 0.151925 1.078830 0.2949 X3 -0.230792 0.103152 -2.237399 0.0381 X4 -0.251621 0.131538 -1.912919 0.0718 X50.638869 0.4294961.4874850.1542 R-squared 0.922443 Mean dependent var 42847.33 Adjusted R-squared 0.900899 S.D. dependent var 5325.186 S.E. of regression 1676.383 Akaike info criterion 17.89898 Sum squared resid 50584693 Schwarz criterion 18.19350 Log likelihood -208.7878 F-statistic 42.81740 Durbin-Watson stat0.415364Prob(F-statistic)0.000000^估计方程为 Y = -5140.5 + 8.16 X 1 + 0.16 X 2 - 0.23X 3 - 0.25X 4 + 0.64 X 5 t: (-0.25) (5.07) (1.08) (-2.24) (-1.91) (1.49)2 F=42.8174 由于 X 2 ， X 4 ， X 5 未通过 t 检验，而且 X 4 前的符号经济意义也不合理，因此解释变量键可能存在多重共线性。
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素中国是世界上最大的农业生产国之一，粮食产量对中国的经济和社会稳定具有重要影响。
研究我国粮食产量的影响因素对于农业生产优化和粮食安全具有重要意义。
本文将基于计量经济学方法，探讨我国粮食产量的影响因素。
气候因素是影响我国粮食产量的重要因素之一。
中国地域广阔，气候变化较为显著。
气温和降水是农作物生长的关键影响因素之一。
研究表明，适宜的温度和降水对粮食产量具有良好的促进作用。
气候灾害，如干旱和洪涝，会严重影响农作物的生长和产量。
合理调整农业生产结构以适应气候变化，并应对气候灾害，是提高我国粮食产量的关键。
投资水平是影响我国粮食产量的重要因素之一。
农业的现代化需要大量的投资，包括土地改良、农业机械化和科技创新等方面的投入。
研究发现，农业投资水平与粮食产量呈正相关关系。
加大农业投资，提高农业生产效率和农民收入，可以促进我国粮食产量的增长。
农业政策也是影响我国粮食产量的重要因素之一。
农业政策包括价格政策、补贴政策和扶持政策等。
研究发现，合理的农业政策可以刺激农民的生产积极性，提高农业生产效益，从而增加粮食产量。
这表明，调整农业政策，支持农业现代化和农民的可持续发展，是提高我国粮食产量的重要途径。
人口因素也是影响我国粮食产量的重要因素之一。
中国人口众多，对粮食的需求量巨大。
研究发现，人口的增长会带动农业生产的扩张和农村地区经济的发展。
人口的增长对于提高我国粮食产量具有积极的影响。
我国粮食产量的影响因素包括气候因素、投资水平、农业政策和人口因素等。
合理调整这些因素，加强农业现代化建设和农业科技创新，是提高我国粮食产量和保障粮食安全的重要举措。
应加强科学研究，深入探讨粮食产量的影响因素，为制定合理的农业政策和推动农业可持续发展提供科学依据。
中国粮食生产的计量经济学相关函数精品PPT课件
粮食播种 面积（X1)
受灾面积 (X2)
农业化肥 施用量(X3)
数据来源
2021/2/20
相关数据
2021/2/20
散点图
2021/2/20
建立模型
• 已知中国粮食生产的相关数据，建立中国 粮食生产函数：
• Y=C(1)+C(2)*X1 +C(3)*X2 +C(4)*X3
2021/2/20
回归分析
White检验
接受原假设，表明模型不存在异方差。
2021/2/20
加权最小二乘法（WLS）
2021/2/20
由此我们得到修正后;0.630532X1-0.131778X2+3.583150X3
2021/2/20
写在最后
成功的基础在于好的学习习惯
The foundation of success lies in good habits
2021/2/20
➢粮食与我们生活息息相关 ➢在过去十年的大部分时间里，全球粮食消
费量一直高于产量。据预测到2030年粮食 需求将会提高30%至40%，全球新一轮粮食 危机的到来似乎已无法避免。
2021/2/20
中国粮食生产的相关函数
根据理论和经验 分析，影响粮食 产量（Y）的主
要因素有：
2021/2/20
2021/2/20
由表我们可以看出，回归模型为：
• Y=-28909.09+0.634053X1-0.138894X2+3.583150X3
•
=0.973636
=0,967045
2021/2/20
Goldfeld-Quandt检验
RSS1=123795.3 RSS2=17923.24 RSS2/RSS1=0.14478<F(4,4)=6.39 So2,0不21存/2/在20 异方差性。
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上海电力学院计量经济学（论文）题目：中国粮食生产函数的计量经济学研究院系：经管学院专业年级：经济学2010272组员姓名：xxx 学号：********组员姓名：xxx 学号：********指导教师：yhm2012年12月12日目录题目与摘要 (3)一、模型设定 (3)二、用普通最小二乘法估计模型 (4)三、简单相关系数 (5)四、逐步回归（排除多重共线性） (6)五、序列相关性检验 (9)六、异方差检验 (9)七、总结 (9)八、参考文献 (10)Gzj 20103400（数据寻找、思路形成、eviews操作）Xlz 20103398（word、ppt形成）上海电力学院经管学院2010272班摘要：粮食综合生产能力与粮食安全问题一直是世界性重大问题，备受世界各国政府及专家学者的关注与研究。
粮食是关系国计民生的重要战略物资，认真研究和加深了解中国粮食生产的规律和特点，找出影响粮食产量的主要因素，并采取针对性的粮食增产措施，对于稳定和发展粮食生产具有重要意义，对增加农民收入，乃至拉动整个国民经济的增长具有重要的作用。
本文借鉴李子奈《计量经济学》一书中中国粮食生产函数的例子，提出几个显著影响粮食产量的因素，用evwies分析，并提出自己的观点——只有提高生产的科学技术才能提高粮产。
一、模型设定考虑到各项数据较大，且数据间的差距较大，模型可能存在较大误差。
因此对模型函数取对数。
设粮食生产函数为：ln y=b0+b1 ln x1+b2 ln x2+b3 ln x3+b4 ln x4+u其中，y：粮食产量（万吨）x1：农业化肥施用量（万吨）x2：粮食播种面积（千公顷）x3：成灾面积（千公顷）x4：农业机械总动力（万千瓦）x5：农业劳动力（万人）u：随机误差项，表示解释变量以外的随机扰如气候、创新发明、政策等难以量化的因素影响以上数据中，x3的成灾面积为负，其余均是正。
表格数据如下：中国粮食生产与相关投入资料粮食产量农业化肥施用量粮食播种面积成灾面积农业机械总动力农业劳动力年份(万吨）（万吨）（千公顷）（公顷）（万千瓦）（万人）1983 38728 1660 114047 16209 18022 31151 1984 40731 1740 112884 15264 19497 30868 1985 37911 1776 108845 22705 20913 31130 1986 39151 1931 110933 23656 22950 31254 1987 40208 1999 111268 20393 24836 31663 1988 39408 2142 110123 23945 26575 32249 1989 40755 2357 112205 24449 28067 33225 1990 44624 2590 113466 17819 28708 389141991 43529 2806 112314 27814 29389 39098 1992 44264 2930 110560 25895 30308 38699 1993 45649 3152 110509 23133 31817 37680 1994 44510 3318 109544 31383 33802 36628 1995 46662 3594 110060 22267 36118 35530 1996 50454 3828 112548 21233 38547 34820 1997 49417 3981 112912 30309 42016 34840 1998 51230 4084 113787 25181 45208 35177 1999 50839 4124 113161 26731 48996 35768 2000 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444 2008 52850 5239 106667 22283 82190 29923 2009 53082 5404 108986 21234 87496 28890 2010546415562109872185389278127931注：这里由于没有从事粮食生产的农业劳动力数据，用第一产业劳动力代替。
资料来源：《中国统计年鉴》二、 用普通最小二乘法估计模型5ln 1027.04ln 0603.03ln 0781.02ln 1722.11ln 3916.05540.3ˆX X X X X Y---++-= t (-1.9288) (7.6249) ( 9.6273 ) (-4.9388) (-1.3646) (-1.8056) R 2=0.9837 9800.02=R F=265.7360 D.W.=1.852454R 2较大，说明拟合得较好，F=262.7360>F 0.05(5,28-5-1)=2.66,可认为粮食生产与各解释变量线性关系显著。
当α=5%时，074.2)1528()1(025.02/=--=--t k n t α， 其中x4，x5的参数估计值未通过t 检验，符号也不合实际，所以，可能存在多重共线性。
三、简单相关系数ln x1 ln x2 ln x3 ln x4 ln x5之间的相关系数，运行如下：其中ln x1和ln x4，LN X2和LN X4之间的相关性较高。
分别作ln y 和ln x1 ln x2 ln x3 ln x4 ln x5的回归，运行如下：ln y 和ln x1的回归ln y 和ln x2的回归ln y和ln x3的回归ln y和ln x4的回归ln y和ln x5的回归观察可得，在ln y 与ln x1的回归中，R2判定系数最大按从大到小排列为ln x1 ln x4 ln x5 ln x2 ln x3所以可以以ln x1为基础，逐步回归。
四、逐步回归（排除多重共线性）ln y 对ln x1 ln x4回归:4ln 0841.01ln 3491.07864.8ˆln X X Y-+= t (46.26938) (3.9299) (-1.2047)当α=5%时，060.2)1228()1(025.02/=--=--t k n t α，ln x4参数t 检验不显著，且R 2进步很小，（ln x3可以很好地解释ln y ）故剔除ln x4。
加入ln x5回归得：5ln 1112.01ln 2460.08897.9ˆln X X Y-+= t (9.6945) (10.5763) (-1.1552)当α=5%时，060.2)1228()1(025.02/=--=--t k n t α ln x5未通过t 检验R 2=0.8189 857332.02=R 0.8044，进步很小，剔除。
加入ln x2回归得：2ln 3039.11ln 31084.09227.6ˆln X X Y++-= t (-3.8439) (22.1357) (8.7047)当α=5%时，060.2)1228()1(025.02/=--=--t k n t α 都通过t 检验 F=46.23216 >F 0.05(28-2-1)=3.30，R 2=0.9527进步较大加入ln x3回归：3ln 0865.0-2ln 2710.11ln 3237..07750.5ˆln X X X Y++-= t (-4.9323) (34.9664) (13.2032) (-6.0594)当α=5%时，064.2)1328()1(025.02/=--=--t k n t α 所有参数通过t 检验F=202.6826> F 0.05(28-3-1)=3.40，说明回归模型中的解释变量ln x1、ln x2、ln x3对因变量影响显著，回归总体是显著线性的R 2=0.9813进步较大，拟合得较好。
所以得回归函数： 3ln 0865.0-2ln 2710.11ln 3237..07750.5ˆln X X X Y++-=五、序列相关性检验杜宾—瓦森检验：主要用于检验残差序列一阶自相关，但是对于模型中解释变量包含有因变量滞后期的，DW 检验失效。
在该方程中，dL=1.18<1.4762<dU=1.65.不能确定。
LM 检验：在显著性水平为5%的情况下，F 统计量的P 值=0.2533大于0.05，接受原假设。
即：模型不存在自相关。
六、异方差检验怀特检验：由输出结果的概率值P 可知,0.05<0.9229 即：不存在异方差。
七、总结综上：该模型通过各检验粮食生产函数：3ln 0865.0-2ln 2710.11ln 3237..07750.5ˆln X X X Y++-= R 2=0.9813的数值表示：粮食总产量的变化可以在98.13%的程度上由化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积这三点因素解释。
Ln X1的回归参数0.03237表示：在其他条件不变的情况下，化肥施用量每增加1万吨，粮食产量增加5．25万吨；Ln X2的回归参数1.2710表示：在其他条件不变的情况下，粮食播种面积每增加1千公顷，粮食产量增加1.27101万吨；Ln x3的回归参数-0.0865表示：在其他条件不变的情况下，成灾面积每增加1千公顷，粮食产量和增加减少-0.0865千公顷。
科技进步和代表科技进步的农业机械总动力（x4）没有被纳入方程和通过检验．但这并不是要忽视农业科技的作用。
超级稻、矮败小麦等一大批农业科技创新成果的广泛应用，对我国粮食增产发挥了重要的支撑作用。
但是中国农业技术进步并不像工业技术进步内生于资本积累，在存在大量剩余劳动力的背景下，市场选择必定排斥机器资本的进入，这种情况在我国长期没有通过政府扶持而得到解决，家庭小农户经营也限制了大规模机械化农业的发展．而且科技工作者发明的新的作物品种具有一定地域特点，所以可以认为农业科技进步对粮食生产类似一种随机冲击，属于难以量化的部分。
劳动力（x5）被排除在模型之外的原因在于农村存在大量剩余劳动力，导致劳动的边际生产率为零。