2012学年第一学期。
科目金融计量经济学导论
任课教师。班级。
组员。中国粮食生产与相关投入的分析。
摘要】“民以食为天”。粮食是宝中之宝，世界上任何国家都注重粮食生产，我们中国也不例外，以7%的土地养活了世界22%的人口，取得举世瞩目的成果。粮食是人类最基本的生活消费品，一个国家的粮食问题是关系到本国的国计民生的头等大事。
人们都知道，农业是国民经济发展的基础，粮食是基础的基础，因此粮食生产是关系到一个国家生产与发展的一个永恒的主题。建国以来我国的粮食产量出现了多次的波动，给消费者和生产者带来了很不利的影响，所以了解影响粮食生产因素很重要。本文根据粮食产量的历史和现状，从计量经济的角度分析影响我国粮食产量的因素。
运用线性回归方法建立了影响粮食产量的计量经济模型，并对模型进行分析和评价。结果我们会发现粮食播种面积、农化肥施用量、成灾面积是影响粮食生产的三大因素，其中农化肥施用量的影响最大。
关键词】粮食产量、播种面积、化肥施用量、成灾面积、农业机械总动力、
农业劳动力。
一、摘要简介。
研究主题：以过国内数据为例，研究影响我国粮食生产的因素，初步考虑相关因素可能有：粮食产量（y）、 农化肥施用量（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）
数据类型：年统计数
数据频度：年。
起止时间：1983-2023年。
样本大小：28
主要研究方法：线性回归。
小组成员：
二、模型的提出。
影响粮食生产的因素很多，有劳动力、物质投入、土地、生产方式、技术进步、生产结构、制度因素、气候变化和自然灾害等等因素都影响着粮食产量。为了基本涵盖这些基本因素，本文选择了以农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力等为解释变量，以粮食产量为被解释变量。对于这些影响因素，我找到了1983到2023年的关于这些因素的数据，借此来分析中国粮食产量的影响因素和它们是如何来影响粮食产量的，以下是对所找的数据做的一些说明：
1、粮食产量。作为被解释变量，从表中我们可以知道它是波动不定的，但总体趋势还是增长的。
2、播种面积。随着播种面积的减少，粮食产量也会相应的减产，二者成正相关的关系。
3、化肥施用量。增施化肥的潜力我国农业正在从传统农业向着现代化农业转化。农业生产是能量转化的生物再生产过程，国内外的实践证明，能量投入多产出也多，能量投入少产出也少，在能量的投入中化肥是相当重要。
4、成灾面积。成灾面积的增加会使粮食产量减少，它们是负相关的关系。
5、农业机械总动力。包括耕作机械、排灌机械、收获机械、农用运输机械、植物保护机械、牧业机械、林业机械、渔业机械和其他农业机械等。它的增加也会使粮食产量增加。
6、农业劳动力。农业劳动是农业的存在与发展和整个国民经济或社会存在与发展的基础，它的增减也会影响到粮食产量。
三、样本数据的选择。
以2023年版的《中国统计年鉴2011》为资料**，使用了2023年到2023年的中国粮食产量、播种面积、化肥施用量、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力的数据，对影响粮食产量的因素进行实证分析。
中国1983-2023年的粮食产量及其相关影响因素统计表。
数据**：2023年版的《中国统计年鉴2011》
四、经济计量模型的建立。
建立粮食产量、播种面积、化肥施用量、成灾面积、农业机械总动力、
农业劳动力的一个5元线性回归模型：
其中：β0 、β1 、β2 、β3 、β4、β5是待定参数。
是随机误差项。
样本大小： n=28
总平方和的自由度： n-1
回归平方和的自由度：k=5 (解释变量的个数)
残差平方和的自由度： n-k-1
待定参数个数：k+1=6
y--粮食产量、 x1--农化肥施用量、 x2--粮食播种面积、 x3--成灾面积、
x4--农业机械总动力、 x5--农业劳动力。
一）显著性检验。
利用eviews软件，采用已搜集的数据对模型进行ols回归，结果如下表所示：
由此可见，该模型=0.983838，调整的=0.980165都很高，在10%的显著性水平下，f=267.
8502明显显著。x1、x2、x3、x4、x5的p值分别为.8115，则：
x1、x2、x3、x4显著地拒绝系数显著为零的零假设，x5则接受零假设，即：播种面积、化肥施用量、成灾面积、农业机械总动力都能用来解释影响粮食产量的因素，而农业劳动力对粮食总产量影响不是很显著。此时，x5的t检验不显著，这表明可能存在很严重的多重共线性。
二）、多重共线性的检验。
由相关系数矩阵可以看出，有些解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在多重共线性。
三）、修正多重共线性。
y对x1的一元回归结果。
y对x2的一元回归结果。
y对x3的一元回归结果。
y对x4的一元回归结果。
y对x5的一元回归结果。
可见y和x1组合最好。
以x1为基础，顺次加入其他变量逐步回归，做4个二元回归，结果如下表：
y对x1,x2二元回归结果。
y对x1,x3二元回归结果。
y对x1,x4二元回归结果。
y对x1,x5二元回归结果。
可见：y与x1,x2组合最好。
选择保留x2，再加入其他新变量逐步回归，结果如下表：
y对x1,x2，x3三元回归结果。
y对x1,x2，x4三元回归结果。
y对x1,x2，x5三元回归结果。
由此看出，y对x1,x2,x3的组合最好，选择保留x3，最后结果：
y = 33769.88212 + 4.56418322*x1 + 0.5976663292*x2 - 0.0872***x3
0.983796 f=349.0916 =0.980977
经济解释：农化肥施用量每增加1万吨，粮食产量就增加4.56418322万吨，说明对我国的粮食产量的影响较大。
粮食播种面积每增加1千公顷，粮食产量就增加0.5976663292万吨。
成灾面积每增加1千公顷，粮食产量就减少0.0872***万吨。
四）、异方差的检验。
white检验方法：
利用white方法检验是否存在异方差，得到下表。
怀特检验结果。
分析：零假设为模型不存在异方差，由上表可知，在怀特检验中p=0.706365>0.1，模型不拒绝零假设，即模型不存在异方差，所以通过异方差检验。
五）、自相关检验。
分析：自相关检验的零假设是残差项之间不存在自相关，从表中可以看出p=0.531369>0.1,不拒绝零假设，即不存在自相关关系，故模型通过检验。
六）、非正态性检验。
分析：非正态检验的零假设是残差呈正态分布。实验结果所示，p=0.424998>0.1不拒绝零假设，实验数据服从正态分布，故模型通过检验。
七）、稳定性检验。
由上图可以看出，2023年是粮食产量的一个转折点，因此我们选取2023年，作为稳定性检验的“断点”。实验结果如下：
分析：稳定性检验的零假设是：参数随时间变化保持稳定。由上表知p=0.727160>0.1不拒绝数据稳定的零假设，则系数稳定。
八）、单位根检验。
对y序列的单位根检验。
从检验结果看，概率p=0.7833，大于10%，从而接受存在单位根的零假设，表明粮食产量序列存在单位根，是非平稳序列。
对y序列滞后一期的单位根检验。
从检验结果看，概率p=0.0107，小于10%，从而拒绝存在单位根的零假设，表明粮食产量序列不存在单位根，是平稳序列。
对x1序列的单位根检验。
从检验结果看，概率p=0.8792，大于10%，从而接受存在单位根的零假设，表明农化肥施用量序列存在单位根，是非平稳序列。
对x1序列滞后一期的单位根检验。
从检验结果看，概率p=0.0376，小于10%，从而拒绝存在单位根的零假设，表明农化肥施用量序列不存在单位根，是平稳序列。
对x2序列的单位根检验。
从检验结果看，概率p=0.2672，大于10%，从而接受存在单位根的零假设，表明粮食播种面积序列存在单位根，是非平稳序列。
对x2序列滞后一期的单位根检验。
从检验结果看，概率p=0.0335，小于10%，从而拒绝存在单位根的零假设，表明粮食播种面积序列不存在单位根，是平稳序列。
对x3序列的单位根检验。
从检验结果看，概率p=0.0067，小于10%，从而拒绝存在单位根的零假设，表明成灾面积序列不存在单位根，是平稳序列。
九）葛兰杰因果检验。
以上结果表明：在x2与x1的关系中，p=0.08655，小于10%，拒绝零假设，表明x2不是引起x1变化的原因，在x3与x1，x3与x2中，p值分别为.
66187，均大于10%，接受零假设，表明x3对x1和x2有较大的影响。
五、结论和建议。
经过实证分析，粮食产量的主要受化肥施用量、播种面积和成灾面积的影响。播种面积的增加和成灾面积的减少使粮食产量增加，化肥施用量的增加使得粮食产量增加，但在实际中，有限的土地上只能施用有限的化肥。
近年来城市化和工业化不得不再占用耕地，在耕地不足的情况下，为减少污染而将减少化肥施用的情况下，粮食产量将更多的依赖于技术进步。
以下总结了五点粮食增产的建议：
一、平衡合理施用化肥。大量研究结果证明，只要测土配方合理施用化肥，特别是其养分的均衡**，不仅可以提高农产品品质，也不会对生态环境造成破坏。所以，合理的施肥量及其均衡养分的精准确定至关重要。
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