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        基于回歸分析的馬鈴薯產(chǎn)值總量實(shí)證研究

        2016-04-21 16:29:49劉敏
        商場(chǎng)現(xiàn)代化 2016年6期
        關(guān)鍵詞:線(xiàn)性回歸甘肅馬鈴薯

        劉敏

        摘 要:針對(duì)馬鈴薯總產(chǎn)值的變化,從勞動(dòng)力和資本角度選取指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行差異性分析和回歸模型建立,這樣可以找到其中的關(guān)聯(lián)性。本文通過(guò)選取指標(biāo)對(duì)馬鈴薯的總產(chǎn)值進(jìn)行回歸模型分析,選取了種植面積、種植農(nóng)戶(hù)數(shù)量、資金投入作為變量指標(biāo),得出相應(yīng)的結(jié)論。

        關(guān)鍵詞:甘肅;馬鈴薯;SPSS;線(xiàn)性回歸;異方差

        一、引言

        甘肅是馬鈴薯生產(chǎn)大省,隨著商品農(nóng)業(yè)的發(fā)展和馬鈴薯加工業(yè)的迅速崛起,馬鈴薯已由傳統(tǒng)的糧食作物轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟(jì)效益顯著的經(jīng)濟(jì)作物,從而使得馬鈴薯產(chǎn)業(yè)不僅成為新世紀(jì)甘肅農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化中最具發(fā)展前景的產(chǎn)業(yè)之一,也成為加入WTO后甘肅農(nóng)村經(jīng)濟(jì)中最具優(yōu)勢(shì)和特色的產(chǎn)業(yè)之一。由于甘肅農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平低,產(chǎn)品成本高,農(nóng)村市場(chǎng)化程度低,如何提高和促進(jìn)甘肅馬鈴薯的產(chǎn)量,拓展馬鈴薯產(chǎn)業(yè)更大的生存和發(fā)展空間是我們面臨的重要課題之一。

        二、結(jié)合經(jīng)濟(jì)背景,建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

        1.關(guān)于數(shù)據(jù)(來(lái)源)

        數(shù)據(jù)來(lái)源于甘肅省各市區(qū)農(nóng)村發(fā)展年鑒。

        2.關(guān)于模型

        (1)建立模型

        我們研究的是甘肅地區(qū)馬鈴薯產(chǎn)量之間的差異。影響馬鈴薯產(chǎn)量的主要相關(guān)變量是種植面積,種植農(nóng)戶(hù)數(shù)量,資金投入。根據(jù)調(diào)查7個(gè)不同的馬鈴薯產(chǎn)值地,我們可以通過(guò)建立以種植面積,種植農(nóng)戶(hù)數(shù)量,資金投入作為解釋變量來(lái)解釋被解釋變量即馬鈴薯的產(chǎn)量變化。Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3,其中,Y代表馬鈴薯總產(chǎn)值(單位:萬(wàn)元),X1代表種植面積(單位:公頃),X2代表種植農(nóng)戶(hù)數(shù)量(單位:萬(wàn)戶(hù)),X3代表資金投入(單位:萬(wàn)元)。

        (2)數(shù)據(jù):分別來(lái)源于2013年七個(gè)不同地區(qū)馬鈴薯產(chǎn)值數(shù)據(jù)(以下地區(qū)名稱(chēng)分別由英文字母ABCDEFG來(lái)代替)。

        表1 甘肅省各市區(qū)綜合指標(biāo)數(shù)據(jù)值

        (3)所選用計(jì)量軟件和計(jì)算方法

        本文所選用的計(jì)量軟件為SPSS19.0,其分析方法主要為異方差分析和回歸分析。在異方差分析中,我們使用的方法為殘差圖法和等級(jí)相關(guān)系數(shù)法。

        三、參數(shù)估計(jì)

        運(yùn)用spss軟件對(duì)整體變量進(jìn)行回歸分析,如表2、表3。

        表2 回歸數(shù)據(jù)結(jié)果

        表3 回歸系數(shù)結(jié)果

        四、模型相關(guān)檢驗(yàn)

        1.經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)

        Y=-32310.292-4.170X1+8.187X3,這也就是從回歸結(jié)果上看,在保持其他變量不變的條件下,馬鈴薯種植面積每增加一個(gè)單位,馬鈴薯的產(chǎn)量減少4.170個(gè)單位;在保持其他變量不變的條件下,資金投入量增加以單位,馬鈴薯的產(chǎn)量增加8.187個(gè)單位。

        2.統(tǒng)計(jì)推論檢驗(yàn)

        由分析結(jié)果可以看出,R2=0.905,調(diào)整后的R2=0.857,說(shuō)明模型對(duì)樣本的擬合較好。從上表可以看出,sig值小于0.1,可知系數(shù)具有線(xiàn)性相關(guān)性,可以進(jìn)行線(xiàn)性回歸分析。F檢驗(yàn):針對(duì)H0:X1=X2=X3=0,給定的顯著性水平a=0.05,有上表得到F=20.620,在F分布表中查出自由度為k-1=2和n-k=4的臨界值為Fa(2,4)=19.25,則F=20.620>Fa(2,4)=19.25,應(yīng)拒絕原假設(shè)H0:X1=X2=X3=0,說(shuō)明回歸方程顯著,即“種植面積”、“種植農(nóng)戶(hù)數(shù)量”和“資金投入”等變量聯(lián)合起來(lái)確實(shí)對(duì)“總產(chǎn)值”有顯著影響。T檢驗(yàn):分別針對(duì)H0:Xi=(i=1,2,3),給定顯著性水平a=0.05,查t分布表的自由度為n-k=4臨界值ta/2(n-k)=2.776,由上可知,出X1、X2、X3對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量分別為-2.920,-0.238,3.667,說(shuō)明除了種植農(nóng)戶(hù)數(shù),其他t值都分別大于2.776,說(shuō)明都分別表示應(yīng)當(dāng)拒絕H0:Xi=0(i=1,3),也就是說(shuō),當(dāng)在其他解釋變量不變的情況下,解釋變量“種植面積”、“資金投入”分別對(duì)被解釋變量“總產(chǎn)值”Y都有顯著的影響,X2絕對(duì)值小于2.667,說(shuō)明X2的系數(shù)對(duì)t檢驗(yàn)不顯著,這表明很可能存在多重共線(xiàn)性。

        3.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)意義檢驗(yàn)

        (1)殘差和異方差檢驗(yàn)

        圖1回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖 圖2回歸標(biāo)準(zhǔn)化散點(diǎn)圖

        運(yùn)用SPSS19.0得出如圖1和圖2所示,我們可以看出,并沒(méi)有服從正態(tài)分布,所以認(rèn)定模型存在異方差性,在此要用Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)?zāi)P偷漠惙讲钚?,如相?duì)系數(shù)表所示,Sig值小于0.1,認(rèn)為異方差一定存在。

        表4 Spearman相關(guān)檢驗(yàn)值

        *.在置信度(雙測(cè))為0.05時(shí),相關(guān)性是顯著的

        **.在置信度(雙測(cè))為0.01時(shí),相關(guān)性是顯著的

        (2)異方差性的消除

        運(yùn)用SPSS19.0對(duì)Y和X1和X3進(jìn)行Weight-Eetimate分析,得到結(jié)果表5。

        表5 Weight-Eestimate消除異方差檢驗(yàn)

        從上述結(jié)果可以得出,還原后的最小二乘估計(jì)的結(jié)果為Y=-36416.963+-4.411X1+8.737X3,該模型既通過(guò)了T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn),也通過(guò)了多重共線(xiàn)性檢驗(yàn),消除了異方差。

        四、結(jié)論和相關(guān)建議

        通過(guò)本文分析,針對(duì)馬鈴薯的產(chǎn)量總產(chǎn)值的影響中,種植面積和資金投入影響最大,這兩個(gè)因素基本上對(duì)馬鈴薯的總產(chǎn)量產(chǎn)生了決定因素,相對(duì)之下,種植馬鈴薯的農(nóng)戶(hù)數(shù)對(duì)馬鈴薯的產(chǎn)值基本沒(méi)產(chǎn)生相應(yīng)的影響。

        針對(duì)此,認(rèn)為可以擴(kuò)大馬鈴薯的種植面積這樣可以相應(yīng)的增加馬鈴薯的產(chǎn)值,另外,政府也應(yīng)該相應(yīng)的提升資金投入,也可以增加馬鈴薯的最終產(chǎn)值,并且,針對(duì)馬鈴薯種植應(yīng)當(dāng)采用多樣化、規(guī)模化及機(jī)械化程度種植,可以節(jié)約人力,逐步對(duì)馬鈴薯產(chǎn)量進(jìn)行相應(yīng)的提升。

        參考文獻(xiàn):

        [1]何曉群.現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析方法與應(yīng)用(第二版)[M].中國(guó)人民大學(xué)出版社,2007.

        [2]張翔.基于我國(guó)城鎮(zhèn)居民住房面積的多元回歸分析[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技,2013:12-14.

        [3]郁菁.回歸模型異方差性的檢驗(yàn)與消除研究——以SPSS為分析工具[J].長(zhǎng)沙民政職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2007:34-36.

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