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        中國糧食產(chǎn)量影響因素的嶺回歸分析

        2015-06-27 05:52:24梁雨薇倪萍王哲
        決策與信息 2015年24期
        關(guān)鍵詞:回歸系數(shù)施用量化肥

        梁雨薇 倪萍 王哲

        云南大學(xué)發(fā)展研究院

        中國糧食產(chǎn)量影響因素的嶺回歸分析

        梁雨薇 倪萍 王哲

        云南大學(xué)發(fā)展研究院

        糧食對于一個國家的重要性,無論是在原始農(nóng)耕時代還是在經(jīng)濟大發(fā)展的今天,始終是世界性的共識。我國人口眾多,糧食問題更是關(guān)系國計民生的大問題。本文利用SPSS軟件,通過嶺回歸的方法,對影響我國糧食生產(chǎn)水平的因素進行了實證分析,最后得出農(nóng)業(yè)化肥施用量、糧食播種面積以及農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量均對糧食總產(chǎn)量存在正向影響,而成災(zāi)面積對糧食總產(chǎn)量存在反向影響關(guān)系。

        一、研究背景及意義

        作為發(fā)展中國家,我國一直致力于促進經(jīng)濟的發(fā)展。然而,任何經(jīng)濟的發(fā)展,必須以農(nóng)業(yè)的發(fā)展為基礎(chǔ)。正所謂“大軍未動,糧草先行”,糧食正是經(jīng)濟發(fā)展的保障,是農(nóng)業(yè)的根本。

        盡管改革開放以來,我國糧食總產(chǎn)量總體趨勢是增長的,但這種增長并不穩(wěn)定[1]。從市場經(jīng)濟的角度來看,影響糧食產(chǎn)量的是糧食的價格,尤其是糧食的收購價格;從生態(tài)學(xué)的角度來看,影響糧食產(chǎn)量的是包括氣候、物種生存等等的環(huán)境因素,風調(diào)雨順自然大豐收,而自然災(zāi)害頻發(fā)只能導(dǎo)致大量減產(chǎn)。市場經(jīng)濟分析的方法,已有經(jīng)濟學(xué)家在為是否應(yīng)當設(shè)定糧食收購的最低價及其影響進行研究。而環(huán)境因素是整個糧食生產(chǎn)的大環(huán)境,對糧食產(chǎn)量的影響是有目共睹、毋庸置疑的。同時,在對糧食產(chǎn)量所進行的研究中,灰色系統(tǒng)理論分析、最小二乘法、多元回歸法都是常用的方法[2],而少有學(xué)者運用嶺回歸的方法來進行研究。本文嘗試從中國統(tǒng)計年鑒查找有關(guān)糧食生產(chǎn)的數(shù)據(jù),運用嶺回歸分析的方法找到影響糧食生產(chǎn)的主要因素以及影響方式,為中國糧食產(chǎn)量這個宏觀問題給出另一種微觀分析視角和盡量令人信服的解釋。這也是本文研究意義所在。

        二、模型的建立和變量的選擇

        對我國糧食產(chǎn)量問題進行的研究一直也是相關(guān)學(xué)者們的工作。王玉斌等人通過對1949-2004年和1978-2004年兩個區(qū)間段內(nèi)我國稻谷、小麥和玉米產(chǎn)量的波動進行分析后,選用了減稅純收益、成災(zāi)面積、勞動用工數(shù)量、物質(zhì)投入情況等六個變量,運用最小二乘法進行了實證研究。2009年,吳英杰[3]通過建立柯布道格拉斯對數(shù)形式的生產(chǎn)函數(shù),對1978-2005年的相關(guān)數(shù)據(jù)進行了回歸分析。文章選用的指標包括勞動力數(shù)量、糧食作物播種面積、化肥用量、國家凈支農(nóng)支出,分析結(jié)果證實了她們對糧食產(chǎn)量的影響作用,并且化肥使用量的彈性系數(shù)最大。陳秧分和李先德[4]在2013年進行的研究中,建立了一個包含土地、勞動力、資本和宏觀背景四個方面共11個指標的模型,對中國糧食產(chǎn)量變化進行了分析。模型中包含了耕地面積、受災(zāi)面積、農(nóng)業(yè)勞動力、農(nóng)業(yè)機械總動力等。綜合相關(guān)研究,以及數(shù)據(jù)的可得性,本文選取了農(nóng)業(yè)化肥施用量、糧食播種面積、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)業(yè)勞動力以及成災(zāi)面積作為本文模型中的自變量。數(shù)據(jù)來源于1983-2012中國統(tǒng)計局官網(wǎng)的相關(guān)統(tǒng)計結(jié)果。

        本文建立的模型如下:

        Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ

        在方程中,

        Y代表糧食產(chǎn)量(單位:萬噸);

        X1代表農(nóng)業(yè)化肥施用量(單位:萬公斤);

        X2糧食播種面積(單位:千公頃);

        X3代表成災(zāi)面積(單位:公頃);

        X4代表農(nóng)業(yè)機械總動力(單位:萬千瓦);

        X5代表農(nóng)業(yè)勞動力(單位:萬人);

        μ代表隨即擾動項

        μ指其他政策因素以及對因變量有影響的隨機因素

        三、統(tǒng)計分析及結(jié)果

        應(yīng)用SPSS軟件對所收集的數(shù)據(jù)進行回歸分析,結(jié)果如表一:

        表一 5個因素對糧食產(chǎn)量影響的回歸結(jié)果

        查表可知,在0.05的置信水平下,F(xiàn)(5,24)=2.62,t0.025(24)=2.064,由以上結(jié)果可知,模型的整體擬合優(yōu)度為0.987,并且F檢驗高度顯著(F=359.416,P=0.000)說明模型對實際問題的擬合情況比較好。杜賓沃森值也比較接近于2,說明模型并不存在嚴重自相關(guān)問題。但是回歸系數(shù)的顯著性檢驗中,X4,X5的回歸系數(shù)都無法通過,同時,X4和X5的回歸系數(shù)為負值,顯然與經(jīng)濟意義不符。說明用所有5個變量做回歸并不是很好。

        從VIF值可以看出,農(nóng)業(yè)化肥施用量以及農(nóng)業(yè)機械總動力這兩個自變量的方差膨脹因子遠遠超過10,說明存在嚴重的共線性問題。另外,由方差比例表可以看到,第5行X1,X4,X5的方差比例值同時比較大,分別為0.59,0.54.0.52,第6行X2的方差比例值也較大,為0.91.也說明模型中這幾個變量之間存在多重共線性。

        以上5個自變量在實際問題中,肯定都對糧食產(chǎn)量有影響,因此不能簡單剔除某些因素以消除或減少共線性問題。這里我們嘗試使用嶺回歸的方法,其結(jié)果如表二至表四:

        表二:5個因素嶺回歸分析R2與β系數(shù)和K值關(guān)系表

        表三:5個因素的嶺跡圖

        表四:5個因素嶺回歸分析R2和K值關(guān)系圖

        從嶺跡圖上可以看出,X4、的標準化嶺回歸系數(shù)比較穩(wěn)定,并且絕對值很小,按照嶺回歸剔除變量的原則,可以予以剔除。而其他幾個因素的標準化嶺回歸系數(shù)都是比較平滑地趨近于零,無法予以剔除。經(jīng)過以上分析,模型中保留的自變量為X1,X2,X3,X5,再做嶺回歸,得嶺跡圖如表五和表六:

        表五:4個因素嶺回歸分析R2與β系數(shù)和K值關(guān)系表

        為了保證嶺跡回歸圖上各回歸系數(shù)的嶺估計基本穩(wěn)定,并且符號合理,取K=0.05,做嶺回歸估計,得結(jié)果如表七:此時,模型擬合優(yōu)度為0.9794464,F=297.8330972,P=0.000高度顯著。同時,嶺回歸的殘差平方和為18294458,是原來的殘差平方和11730433.58的1.56倍,相差不大??梢哉f,模型的擬合效果很好,各解釋變量的經(jīng)濟含義也是符合的。

        嶺回歸方程為:Y=-25204.16341+4.28843X1+0.52375X2-0.11790X3+0.03814X5

        標準化嶺回歸方程為:Y=1.0 1 2 9 5 X1+0.3 5 2 11 X2-0.12237X3+0.02476X5

        但是在回歸系數(shù)的顯著性檢驗中,在0.05的置信水平下,農(nóng)業(yè)勞動力對糧食產(chǎn)量的影響不顯著。這并不能說農(nóng)業(yè)勞動力對糧食產(chǎn)量沒有影響。出現(xiàn)這個統(tǒng)計分析結(jié)果,可能是由于農(nóng)業(yè)機械化水平的提高導(dǎo)致的機械對勞動的替代,以及糧食品種的改良和種植技術(shù)的提高等因素造成的。

        表六:4個因素的嶺跡圖

        四、結(jié)論及建議

        從以上嶺回歸結(jié)果可以看到,農(nóng)業(yè)化肥施用量、糧食播種面積以及農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量均對糧食總產(chǎn)量存在正向影響,也就是在一定條件下,可以通過提高農(nóng)業(yè)化肥施用量、擴大糧食播種面積以及加大農(nóng)業(yè)勞動力投入的方式來提高我國糧食產(chǎn)量。這需要我們做好農(nóng)業(yè)化肥銷售和定價工作,科學(xué)施肥,還需要在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的同時,注意保障農(nóng)業(yè)用地和農(nóng)村勞動力的教育和扶持政策。另一方面,成災(zāi)面積對糧食總產(chǎn)量存在反向影響關(guān)系。這一點提醒我們要注重生態(tài)環(huán)境保護,減少二氧化碳和其他污染物的排放,盡量減少甚至避免認為因素引起的各種災(zāi)害,真正為糧食增產(chǎn)保駕護航。

        表七:4個因素下嶺回歸結(jié)果

        [1]王玉斌,蔣俊明,王曉志,陳慧萍.中國糧食產(chǎn)量波動影響因素實證分析[J].北京農(nóng)學(xué)院學(xué)報,2007年10月.第22卷第4期 P38-41.

        [2]高衛(wèi),張電學(xué),雷利軍,劉杰.中國糧食產(chǎn)量影響因素分析及研究方法綜述[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2014,42(33):11954-11955,11958

        [3]吳英杰.中國糧食產(chǎn)量影響因素實證分析[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)刊,2009年第7期:24-26.

        [4]陳秧分,李先德.中國糧食產(chǎn)量變化的時空格局與影響因素[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2013年10月第29卷第20期:1-10.

        梁雨薇.198708.女.漢.湖北紅安.云南大學(xué).管理科學(xué)與工程.項目管理方向.碩士研究生

        倪萍.199011.女.漢.陜西咸陽.云南大學(xué).管理科學(xué)與工程.項目管理方向.碩士研究生

        王哲.199003.女.漢.山西晉城.云南大學(xué).技術(shù)經(jīng)濟及管理.項目管理方向.碩士研究生

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