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)戶數(shù)量（單位：萬(wàn)戶），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

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（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

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表3 回歸系數(shù)結(jié)果

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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)具有線性相關(guān)性，可以進(jìn)行線性回歸分析。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)

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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偷漠惙讲钚裕缦鄬?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

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*.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)

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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。

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