河南省糧食產量影響因素的實證研究

呂換換

本文1978-2014年37年的數據為基礎，選取了與河南糧食產量相關的指標，以探析和檢驗不同因素對河南糧食產量產生的影響程度。實證表明：化肥施用折純量與糧食播種面積兩因素對糧食產量具有顯著影響。

河南 糧食產量

影響因素 實證分析

引言

目前，我國糧食需求處于剛性增長的狀態，供求缺口逐步加大，如何解決糧食供應問題成了人們所關注的重要課題。河南地處中原地帶，適宜種植農作物。因此，研究歷年來河南糧食產量的變化情況相關影響因素，對保證河南糧食產量可持續增長和滿足中國糧食需求問題具有深遠的影響。

探究糧食產量的綜合作用因素及各因素之間的關聯程度是學者們關注的問題。李瑞華，李明秋（2009）從自然、經濟和社會等角度展開研究，結果發現：對河南糧食產量產生作用的因素之中，自然因素的作用較小，社會和經濟因素作用較大，其中作用程度最大的指標是播種面積。顧樂民（2013）從播種面積、施肥量與成災面積等角度，構建了關于糧食產量的生產函數。周忐剛，鄭明亮（2015）運用了對數均值迪氏指數的方法，從耕地面積、復種指數、種植結構與播面單產等方面，建立關于作用因素的分解模型，以研究糧食產量波動情況。李青松，鄧素君，徐國勁，文倩和朱嘉偉（2015），利用小波診斷技術研究1978-2012年河南糧食產量變化的特征和影響因素，結果顯示這些因素與糧食產量之間存在正相關關系，其中播種面積的作用程度最大，農村用電量的作用程度最小。周昊天（2016）通過冗余變量檢驗法以及最小二乘法建立回歸模型，選取了8個指標分析糧食產量的作用因素，包括播種面積、化肥施用量、灌溉面積、成災面積、農村用電量、農村勞動力、國家財政用于農業的支出、農業機械動力等。

由上可知，存在不同的作用因素影響著糧食產量，本文通過選取6個指標建立關于糧食產量的多元線性模型，以探究各種因素對河南糧食產量產生的作用。

研究設計

（1）指標選取

糧食產量的作用因素會因所在地區存在差異和所處時間段不同而會產生各種不同的結果。鑒于存在以上差異，在考慮河南省的地理位置、氣候情況、政策方針、勞動力群體特征等方面的因素后，從以下6個方面選擇構建了解釋變量，分別是播種面積X1、農村的從業人員X2、農用機械總動力X3、農田的有效灌溉面積X4、化肥施用折純量Xs以及農村用電量X6，同時選取糧食產量Y作為被解釋變量。

（2）資料來源

本文的數據資料來源于2015年的《河南統計年鑒》，共37年的年度數據，分別是從1978到2014年的有關數據，選取了與河南糧食產量相關的部分指標利用Eviews8軟件進行數據處理。

（3）模型設定

本文選擇了多元線性回歸模型，假定模型中被解釋變量為Y，解釋變量為X1、X2…Xn，回歸系數為βo、β1、β2、β3…βn，隨機誤差項為μ。則模型形式為：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+…+β

nXn+μ

（l）

研究結果與分析

（1）建立多元線性回歸模型

假設時間年份為t，t=l代表1978年，t=2代表1979年……t=37代表2014年，那么糧食產量與各因素之間存在以下關系：

Yt=β0+β1Xit+β2X2t+β3X3t+…+β

6X6t+μ（t=l，2，3，…，T） （2）

式中：T為樣本數；βo表示了不受任何因素影響下的河南糧食產量；β1代表了播種面積的作用水平；B2代表了農村從業人員的作用水平；B3代表了農用機械總動力的作用水平；B4代表了農田有效灌溉面積的作用水平；B5代表了化肥施用折純量的作用水平；B6代表了農村用電量的作用水平；μ代表了隨機擾動項。

運用最小二乘法進行回歸分析.得到的回歸方程為：

Y=-5705.869+0.741020X1+0.22119

X2-0.187414X3+0.135722X4+5.73343

7X5+1.2865X6

t= （-1.954253）

（2.85631 ）

（0.768917）

（-1.820417）

（0.614858） （2.338673）

（0.251711）

R2=0.97524

F=196.9419

結果顯示：R2=0.975240，說明此樣本回歸線的解釋力為97.524%，即河南省糧食產量Y的總變化量中，由這6項解釋變量共同解釋的程度為97.524%，模型對樣本的擬合度較高；F=196.9419，臨界值F0.05（6，34） =2.42，因為F=196.9419>F0.05（6，34） =2.42，總體上回歸模型顯著，即這6項指標對河南糧食產量的共同影響是顯著的；對于X2、X4與X6三個指標進行的T檢驗，結果發現并不顯著，而X3的系數與所預期得符號完全相反，由此可知各個解釋變量之間很可能存在著多重共線性的關系。基于此，獲取6個解釋變量之間的相關系數，結果如表l所示：

由上可知，X1與其它變量之間存在的相關程度很弱，而X2、X3、X4、X5和X6之間的相關程度比較高，這證實了解釋變量之間的確存在著多重共線的關聯。因此可采用前向有進有出逐步回歸法來解決多重共線性問題，根據檢驗結果確立的回歸方程為：

Y=-3224.447+7.155249X5+0.56614

Xl-0.145276X3

t=（-2.510374）

（6.954512）

（3.998528）

（-2.15948）

R2=0.97424， F=416.0144， DW=1.52368

（2）模型檢驗

1.經濟意義檢驗

進行多重共線的檢驗發現，播種面積X1與化肥施用折純量Xs的系數都是正數，這個結果符合經濟價值；農用機械總動力X3的系數是負數，然而這個結果并不符合經濟理論，因此需要進行剔除。

2.統計意義檢驗

本文選擇的方法是擬合優度檢驗（R2檢驗），對X1、X5與Y做回歸分析，根據統計檢驗的回歸結果而得到的回歸方程為：

Y=-145 9.89 6+0.379916X1+4.976773X5

T=（-1.399646）（3.214432）（23.38371）

R2=0.970599

F=561.2207

由上可知，R2=0.970599，這說明樣本回歸直線的解釋能力為97.06%，這代表了糧食產量Y的總變化量中，在97.06%的水平上是由播種面積X.和化肥施用折純量Xs進行解釋的，模型的擬合優度較高。

3.計量經濟意義檢驗

第一，異方差性檢驗（懷特檢驗）

因為模型中隨機誤差項具有異方差時，會影響模型的檢驗、應用以及參數估計，基于此接下來選擇懷特檢驗的方法來檢測異方差性。檢驗結果是取顯著水平α=0.05，則nR2=4.14790.05，故該回歸模型不存在異方差。

第二，自相關性檢驗（DW檢驗）

本文采用DW檢驗的方法進行自相關性檢驗，結果如下：

由表5可知，DW=2.4957，給定顯著水平α=0.05時根據Durhin-Watson統計表，n=37，k=2，得下限臨界值dL=l.42和上限臨界值du=1.53，因為4-du=2.47

et=-116.3679+0.013418Xl-0.02269

4X5+0.303311et-l-0.080486et-2

t=（-0.112688）（0.114647）

（-0.107339 ）（1.706982 ）

（-0.450031）

p1=0.303311，

p2=-0.080486

其中F=0.728451

（3）模型的解釋

經過系列檢驗，本文所確定的解釋變量分別是糧食播種面積X1以及化肥施用折純量X5，回歸方程如下所示：

Y=-1459.896+0.379916X1+4.976773X5

由此可知：在保持其它因素不變時，增加播種面積l千公頃能夠增加糧食產量0.38萬噸；增加化肥施用折純量l萬噸能夠增加糧食產量4.98萬噸。2014年，針對糧食產量進行預測的結果是5931.34萬噸，它的實際產量是5772.3萬噸，預測的誤差是2.755%，該模型的效果比較好。

結論

通過實證分析和檢驗可知，糧食播種面積以及化肥施用折純量兩個因素對河南糧食產量的作用相對較大。一方面，糧食播種面積是對河南糧食產量產生作用的重要因素。因此應該盡量避免對農田的不合理占用，不適合大塊種植的田地可分成多個小塊農田和梯田種植，充分利用每一寸土地。另一方面，適當的化肥施用量對糧食增產有非常重要的作用，若施用的化肥過少，糧食增產的效果會很弱；若施用過多，很可能會把糧食作物燒壞而減產。因此，我們應該根據每年的化肥施用量，以找出最適合增加糧食產量的化肥量。同時，盡可能降低因化肥的使用而對土地造成的酸化，更好地發揮化肥對糧食產量的促進作用。

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