影响我国粮食产量的计量经济学模型探究

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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