影响粮食产量的多因素分析Word格式.doc
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4375.7
2模型设定
通过对中国粮食生产及影响因素的初步定性分析后假设,粮食产量与其它7个指标之间存在多元线性关系,即粮食零售价格指数、受灾面积，化肥施用量，乡村农林牧渔业从业人员数，粮食作物播种面积，农用机械总动力，农村用电量之间存在着线性关系,也即可以把粮食产量的线性回归模型初步设定为y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7,其中,y:
粮食产量,x1粮食零售价格指数、x2受灾面积，x3化肥施用量，x4乡村农林牧渔业从业人员数，x5粮食作物播种面积，x6农用机械总动力，x7农村用电量,然后利用已有的数据进行模型拟合,以便发现这些因素之间存在的数量关系。
可能有人会提出质疑,是否遗漏了其它重要的解释变量,的确像农业科技费用等这些因素对粮食产量有重要的影响,但考虑农业科技费用会导致严重的多重共线性（因为它们与粮食单产有极高的正相关性）,又考虑到它代表对农业的投入和科技进步,在选用指标中已有灌溉面积、农机总动力等性质相似的指标,再加上分析工具的局限性,因此就舍弃了这几个指标。
这也是线性相关分析的局限性之一。
3模型结果,检验和调整
将收集到的数据运用计量分析软件进行运算,可得到以上设立模型的参数值,则模型结果为:
Y=15833.13+8.813674x1-1.954853x2+9.762547x3-0.105747x4+0.154043x5+0.022186x6-5.516333x7
Se=（25422.05）（30.81030）（0.565561）（1.802161）（0.482949）（0.143545）（0.203779）（2.316930）
T=0.6228110.286063-3.4564845.417134-0.2189601.0731340.108874-2.380880
R^2=0.946831dw=0.750906df=26
检验和调整
（1）经济意义检验
从回归结果可以看出，x1粮食零售价格指数，x3化肥施用量，x5粮食作物播种面积，x6农用机械总动力系数为正，
x2受灾面积系数为负，符合经济意义。
（2）统计推断检验
从回归结果可以看出，可决系数=0.946831，认为模型的拟合程度可以接受；
系数显著性检验：
大多数比较显著。
（3）计量经济学检验
第一步，怀疑具有多重共线性，用逐步回归方法改善
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/23/07Time:
11:
28
Sample:
19782005
Includedobservations:
28
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
30097.87
1328.764
22.65102
0.0000
X3
4.272552
0.425042
10.05206
R-squared
0.795346
Meandependentvar
42415.58
AdjustedR-squared
0.787475
S.D.dependentvar
5897.959
S.E.ofregression
2718.984
Akaikeinfocriterion
18.72265
Sumsquaredresid
1.92E+08
Schwarzcriterion
18.81781
Loglikelihood
-260.1171
F-statistic
101.0440
Durbin-Watsonstat
0.564307
Prob（F-statistic）
0.000000
29
-9459.738
9982.682
-0.947615
0.3524
3.575994
0.381378
9.376509
X4
1.311414
0.329076
3.985139
0.0005
0.874849
0.864837
2168.357
18.30228
1.18E+08
18.44502
-253.2320
87.37936
0.935247
-38705.66
15308.13
-2.528439
0.0184
4.489125
0.518768
8.653426
1.141247
0.310303
3.677843
0.0012
X5
0.288313
0.120906
2.384612
0.0253
0.898821
0.886174
1989.859
18.16108
95028898
18.35139
-250.2551
71.06816
0.785980
22
-42532.54
14425.73
-2.948381
0.0072
4.786369
0.505006
9.477839
1.292310
0.298790
4.325142
0.0003
0.323185
0.114234
2.829153
0.0095
X2
-1.239087
0.586775
-2.111690
0.0458
0.915252
0.900514
1860.303
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79596708
18.29319
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62.09847
0.496727
30
-46560.69
15518.86
-3.000264
0.0066
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1.247300
0.307543
4.055692
0.351730
0.121422
2.896761
0.0084
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0.600849
-2.187798
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X1
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0.751629
0.4602
0.917374
0.898595
1878.151
18.10137
77603888
18.38684
-247.4192
48.85207
0.527875
第二步，自相关检验
E1
32
Sample（adjusted）:
19792005
27afteradjustments
E2
0.749544
0.129425
5.791341
0.563223
24.96728
1744.502
1152.925
16.97433
34560159
17.02232
-228.1534
1.340050
科克伦-奥克特迭代法
Lsy-0.749544*y（-1）cx3-0.749544*x3（-1）x4-0.749544*x4（-1）x5-0.749544*x5（-1）x2-0.749544*x2（-1）
Y-0.749544*Y（-1）
35
-7759.367
3505.592
-2.213425
0.0375
X3-0.749544*X3（-1）
4.683751
0.669611
6.994732
X4-0.749544*X4（-1）
0.001626
0.385384
0.004218
0.0967
X5-0.749544*X5（-1）
0.597471
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5.102617
X2-0.749544*X2（-1）
-1.154681
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-3.660941
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11231.62
0.790595
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