我國糧食產量影響因素實證分析

李晶　張碧云

摘 要 本文基于1990—2015年我國糧食產量影響因素的相關時間序列數據，通過Eviews軟件建立多元線性回歸模型，對我國糧食產量變化原因進行分析，并對數據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檢驗及修正，從而得出各個影響因素對糧食產量的影響程度。

關鍵詞 糧食產量 多元線性回歸 逐步回歸

一、建立回歸模型

本文以糧食產量作為被解釋變量（Y），以糧食播種面積（X1）、成災面積（X2）、農業機械總動力（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，解釋變量的相關系數較高，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，經過連續三次采用逐步回歸，最終保留X1，X2，X4，剔除X3，回歸結果為：

=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，構造輔助函數：

經計算出現White檢驗結果，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、自相關的檢驗及修正

（一）自相關的檢驗

根據修正多重共線性影響后的回歸方程可以看出，可決系數較高，回歸系數均顯著。在顯著性水平為α=0.05，說明該模型存在自相關。

（二）自相關的修正

采用廣義差分法修正自相關，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，我國糧食產量模型為：Y=-43224.1616+0.5544X1-0.1408X2+0.6610X4。

五、結語

從回歸結果可以看到，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，我國糧食產量就會增加0.5544萬噸，當我國成災面積每增加1000公頃，我國糧食產量就會減少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經濟學院）

參考文獻

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