方仕杰 彭杰 姚靖銣

摘要：本文結(jié)合我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的經(jīng)濟(jì)實際，選取了幾個影響糧食產(chǎn)量的因素進(jìn)行分析，主要包括農(nóng)藥化肥施用量、糧食播種面積、成災(zāi)面積、農(nóng)業(yè)機械總動力四個因素。通過分析得出結(jié)論：提高糧食作物耕種面積是糧食增產(chǎn)的最有效途徑，不過考慮到我國耕地資源有限，可提高糧食面積單產(chǎn)來達(dá)到提高糧食總產(chǎn)量的目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：糧食產(chǎn)量；影響因素

1、引言

糧食是人類賴以生存的必需品，關(guān)系到全國人民的溫飽問題。我國是一個農(nóng)業(yè)大國，同時又是一個農(nóng)業(yè)相對落后的國家，加快糧食生產(chǎn)發(fā)展是我國農(nóng)業(yè)肩負(fù)的重大任務(wù)。然而，由于人口的不斷增加，耕地的減少和退化，水資源的缺乏及農(nóng)業(yè)環(huán)境污染等問題的存在，我國糧食生產(chǎn)和供給能力無法進(jìn)一步提高，糧食問題仍然是我國面臨的首要問題之一。因此，有必要對糧食產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行分析研究。

2、數(shù)據(jù)處理與模型設(shè)定

2.1 數(shù)據(jù)收集與整理

根據(jù)實際情況和模型設(shè)定需要，選擇1996年至2019年的數(shù)據(jù)。以糧食產(chǎn)量Y（萬噸）為被解釋變量，農(nóng)藥化肥施用量X1（萬噸）、糧食播種面積X2（千公頃）、成災(zāi)面積X3（千公頃）、農(nóng)業(yè)機械總動力X4（萬千瓦）和農(nóng)業(yè)稅收政策為解釋變量，建立多元線性回歸模型。本模型的所有數(shù)據(jù)均來自中國國家統(tǒng)計局發(fā)布的2019年《中國統(tǒng)計年鑒》，來源可靠，不摻雜虛假數(shù)據(jù)，具有權(quán)威性，內(nèi)容真實，所估計出來的回歸模型更具說服力。

2.2 建立模型

為了更好地對模型理解，我將對五個解釋變量做簡單的說明。

農(nóng)藥化肥施用量，指實際播種和生產(chǎn)中對糧食施以化肥的數(shù)量。糧食播種面積，指實際播種或移植有農(nóng)作物的面積，包括耕地和非耕地上的農(nóng)作物面積。

成災(zāi)面積，這里是指在遭受自然災(zāi)害的受災(zāi)面積中，農(nóng)作物實際收貨較常年正常產(chǎn)量減少3成以上的播種面積。農(nóng)業(yè)機械總動力，指主要用于農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的各種動力機械的總和。農(nóng)業(yè)稅政策，是本文的主要創(chuàng)新點，來研究取消農(nóng)業(yè)稅的政策對糧食產(chǎn)量的影響。將該變量設(shè)定為虛擬變量D1，2006年為分界點，1996-2005年間還未取消農(nóng)業(yè)稅條例，所以其值為0，從2006-2015年其值為1。

基于以上五個因子，本文將模型設(shè)定為：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5D1+μ

3.模型的估計、檢驗和調(diào)整

3.1最小二乘估計

運用Eviews7軟件對模型進(jìn)行最小二乘估計得到的回歸方程如下：

Y=-18336.81-0.953965X1+0.632277X2-0.1971X3+0.137795X4+877.2911D1

t=（-1.162609）（-0.206451）（14.05423）（-3.688315）（1.102906）（0.799938）

R2=0.986566 Adjusted R2=0.981768 F=205.6299

下面開始對回歸的結(jié)果進(jìn)行分析。

3.2 檢驗與調(diào)整

3.2.1統(tǒng)計推斷檢驗

從回歸結(jié)果來看，可決系數(shù)R2=0.986566，，調(diào)整R2=0.981768，可以判斷該模型的擬合優(yōu)度較好。F=205.6299，顯著性較強，模型整體回歸的顯著性很好。但是，農(nóng)藥化肥施用量X1的t統(tǒng)計值的絕對值僅有0.206451，不顯著，農(nóng)業(yè)機械總動力的t統(tǒng)計值的絕對值也只有1.102906，也不顯著，在5%的顯著水平下，D1（虛擬變量）也沒有通過t檢驗，說明農(nóng)藥化肥施用量和農(nóng)業(yè)機械總動力以及廢除農(nóng)業(yè)稅政策對糧食產(chǎn)量的影響不顯著，或者變量之間存在多重共線性的影響使其t值不顯著。因此，在初步判定的基礎(chǔ)上，下面進(jìn)行計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗和修正。

3.2.2 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗

1、異方差檢驗

利用G-Q檢驗法檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲睢?/p>

由于糧食總產(chǎn)量Y與糧食作物耕種面積X2的線性關(guān)系強，擬合程度較好，故選取X2進(jìn)行異方差性的檢驗。將20個樣本觀測值從小到大排列，去掉中間的4個樣本，余下部分平分得到兩個樣本區(qū)間，每組樣本有8個，自由度為4。對每組樣本分別求出回歸模型，再求出各自的殘差平方和RSS1和RSS2，得到統(tǒng)計量F值，與臨界值F0.05（4，4）比較。

F=RSS2/RSS1=1257646/1250847=1.0054

查表：F0.05=6.39，1

2、自相關(guān)檢驗

從模型設(shè)定來看，沒有違背D-W檢驗的假設(shè)條件，因此可以用D-W檢驗來檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谧韵嚓P(guān)。運用OLS估計出來的結(jié)果為DW值=1.432773，得k=3時的臨界值為dL=0.998，dU=1.676，dL<1.432773

nR^2=2.082504，，伴隨概率為0.3530，查表得χ?（3）為7.81473，所以nR^2<χ?（3），

接受原假設(shè)，不存在自相關(guān)。

綜合D-W檢驗和B-G檢驗可得出模型不存在自相關(guān)。

由于該模型的回歸結(jié)果、t值以及F統(tǒng)計值均顯著，且不存在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題，因此最后得到的糧食產(chǎn)量的影響因素的多元線性回歸的模型為：

Y=-23455.98+0.643732X2-0.180660X3+0.127767X4

4.結(jié)論

從整個模型結(jié)果來看，糧食產(chǎn)量和糧食播種面積成正相關(guān)關(guān)系，且對糧食產(chǎn)量的貢獻(xiàn)顯著，每增加一單位的糧食播種面積，糧食產(chǎn)量增加0.643732萬噸。

參考文獻(xiàn)

[1]龐浩.計量經(jīng)濟(jì)學(xué).科學(xué)出版社，2014.6

[2]李妍：中國糧食生產(chǎn)影響因素及地區(qū)差異分析.經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2009（13）

[3]趙慧江：基于回歸分析的糧食產(chǎn)量影響因素分析.懷化學(xué)院學(xué)報，2009（2）

（作者單位：中國計量大學(xué)）