李晶 張碧云
摘 要 本文基于1990—2015年我國糧食產(chǎn)量影響因素的相關(guān)時間序列數(shù)據(jù),通過Eviews軟件建立多元線性回歸模型,對我國糧食產(chǎn)量變化原因進行分析,并對數(shù)據(jù)和模型進行多重共線性檢驗及修正,異方差的檢驗及修正以及自相關(guān)檢驗及修正,從而得出各個影響因素對糧食產(chǎn)量的影響程度。
關(guān)鍵詞 糧食產(chǎn)量 多元線性回歸 逐步回歸
一、建立回歸模型
本文以糧食產(chǎn)量作為被解釋變量(Y),以糧食播種面積(X1)、成災(zāi)面積(X2)、農(nóng)業(yè)機械總動力(X3)、有效灌溉面積(X4)4個變量作為自變量,建立如下模型:
Y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+μ
模型回歸結(jié)果:
=-38769.32+0.5437X1-0.0822 X2+0.0688 X3+0.4922 X4
t=(-2.6405) (6.6951) (-1.7236) (0.8210) (1.2306)
R2=0.9638 =0.9569 F=139.8381 n=26
二、多重共線性的檢驗及修正
(一)多重共線性的檢驗
通過Eviews軟件檢驗,解釋變量的相關(guān)系數(shù)較高,確實存在多重共線性。
(二)多重共線性的修正
采用逐步回歸法,經(jīng)過連續(xù)三次采用逐步回歸,最終保留X1,X2,X4,剔除X3,回歸結(jié)果為:
=47806.94+0.5060X1-0.0969X2+0.8164X4
t=(-4.9573) (7.6055) (-2.2095) (13.1539)
R2=0.9627 =0.9576 F=189.0271 DW=0.7307
三、異方差的檢驗
選用White檢驗,構(gòu)造輔助函數(shù):
經(jīng)計算出現(xiàn)White檢驗結(jié)果,得到nR2=12.1985,由White檢驗可知,在顯著性水平α=0.05情況下,不存在異方差。
四、自相關(guān)的檢驗及修正
(一)自相關(guān)的檢驗
根據(jù)修正多重共線性影響后的回歸方程可以看出,可決系數(shù)較高,回歸系數(shù)均顯著。在顯著性水平為α=0.05,說明該模型存在自相關(guān)。
(二)自相關(guān)的修正
采用廣義差分法修正自相關(guān),回歸方程為:
*=-17013.03+0.5544X1t*-0.1408X2t*+0.6610X4t*
t=(-4.1025) (6.5793) (-4.1613) (7.3603)
R2=0.9297 =0.9196 F=92.5104 DW=1.9594
其中:
Yt*=Yt-0.6064Yt-1,X1t*=X1t-0.6064X1t-1,X2t*=X2t-0.6064X2t-1,X4t*=X4t-0.6064X4t-1。
由差分方程式得:==-43224.1616,我國糧食產(chǎn)量模型為:Y=-43224.1616+0.5544X1-0.1408X2+0.6610X4。
五、結(jié)語
從回歸結(jié)果可以看到,在假定其他變量不變的情況下,當我國的種植面積每增長1000公頃,我國糧食產(chǎn)量就會增加0.5544萬噸,當我國成災(zāi)面積每增加1000公頃,我國糧食產(chǎn)量就會減少0.1408萬噸,當有效灌溉面積每增長1000公頃,我國糧食面積就會增加0.6610萬噸。
(作者單位為華北理工大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院)
參考文獻
[1] 焦宇航,王紅梅.糧食產(chǎn)量影響因素分析[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué),2016,55(07):1873-1879.
[2] 王珺鑫.糧食產(chǎn)量影響因素的實證分析[J].中州大學(xué)學(xué)報,2018,35(03):37-41.
[3] 李秀芝,褚鵬.中國糧食產(chǎn)量應(yīng)先和因素分析[J].林業(yè)勘察設(shè)計,2018(01):87-90.