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河南省糧食產(chǎn)量影響因素的實證研究

2018-05-14 08:55:57呂換換
財訊 2018年21期
關(guān)鍵詞:純量播種面積河南

呂換換

本文1978-2014年37年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),選取了與河南糧食產(chǎn)量相關(guān)的指標,以探析和檢驗不同因素對河南糧食產(chǎn)量產(chǎn)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(chǎn)量具有顯著影響。

河南 糧食產(chǎn)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(tài),供求缺口逐步加大,如何解決糧食供應(yīng)問題成了人們所關(guān)注的重要課題。河南地處中原地帶,適宜種植農(nóng)作物。因此,研究歷年來河南糧食產(chǎn)量的變化情況相關(guān)影響因素,對保證河南糧食產(chǎn)量可持續(xù)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(chǎn)量的綜合作用因素及各因素之間的關(guān)聯(lián)程度是學者們關(guān)注的問題。李瑞華,李明秋(2009)從自然、經(jīng)濟和社會等角度展開研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn):對河南糧食產(chǎn)量產(chǎn)生作用的因素之中,自然因素的作用較小,社會和經(jīng)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(zāi)面積等角度,構(gòu)建了關(guān)于糧食產(chǎn)量的生產(chǎn)函數(shù)。周忐剛,鄭明亮(2015)運用了對數(shù)均值迪氏指數(shù)的方法,從耕地面積、復(fù)種指數(shù)、種植結(jié)構(gòu)與播面單產(chǎn)等方面,建立關(guān)于作用因素的分解模型,以研究糧食產(chǎn)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(shù)研究1978-2012年河南糧食產(chǎn)量變化的特征和影響因素,結(jié)果顯示這些因素與糧食產(chǎn)量之間存在正相關(guān)關(guān)系,其中播種面積的作用程度最大,農(nóng)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(chǎn)量的作用因素,包括播種面積、化肥施用量、灌溉面積、成災(zāi)面積、農(nóng)村用電量、農(nóng)村勞動力、國家財政用于農(nóng)業(yè)的支出、農(nóng)業(yè)機械動力等。

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

研究設(shè)計

(1)指標選取

糧食產(chǎn)量的作用因素會因所在地區(qū)存在差異和所處時間段不同而會產(chǎn)生各種不同的結(jié)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(gòu)建了解釋變量,分別是播種面積X1、農(nóng)村的從業(yè)人員X2、農(nóng)用機械總動力X3、農(nóng)田的有效灌溉面積X4、化肥施用折純量Xs以及農(nóng)村用電量X6,同時選取糧食產(chǎn)量Y作為被解釋變量。

(2)資料來源

本文的數(shù)據(jù)資料來源于2015年的《河南統(tǒng)計年鑒》,共37年的年度數(shù)據(jù),分別是從1978到2014年的有關(guān)數(shù)據(jù),選取了與河南糧食產(chǎn)量相關(guān)的部分指標利用Eviews8軟件進行數(shù)據(jù)處理。

(3)模型設(shè)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(shù)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(jié)果與分析

(1)建立多元線性回歸模型

假設(shè)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(chǎn)量與各因素之間存在以下關(guān)系:

Yt=β0+β1Xit+β2X2t+β3X3t+…+β

6X6t+μ(t=l,2,3,…,T) (2)

式中:T為樣本數(shù);βo表示了不受任何因素影響下的河南糧食產(chǎn)量;β1代表了播種面積的作用水平;B2代表了農(nóng)村從業(yè)人員的作用水平;B3代表了農(nóng)用機械總動力的作用水平;B4代表了農(nóng)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(nóng)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(jié)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(chǎn)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(chǎn)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(jié)果發(fā)現(xiàn)并不顯著,而X3的系數(shù)與所預(yù)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(guān)系。基于此,獲取6個解釋變量之間的相關(guān)系數(shù),結(jié)果如表l所示:

由上可知,X1與其它變量之間存在的相關(guān)程度很弱,而X2、X3、X4、X5和X6之間的相關(guān)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(guān)聯(lián)。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(jù)檢驗結(jié)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(jīng)濟意義檢驗

進行多重共線的檢驗發(fā)現(xiàn),播種面積X1與化肥施用折純量Xs的系數(shù)都是正數(shù),這個結(jié)果符合經(jīng)濟價值;農(nóng)用機械總動力X3的系數(shù)是負數(shù),然而這個結(jié)果并不符合經(jīng)濟理論,因此需要進行剔除。

2.統(tǒng)計意義檢驗

本文選擇的方法是擬合優(yōu)度檢驗(R2檢驗),對X1、X5與Y做回歸分析,根據(jù)統(tǒng)計檢驗的回歸結(jié)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(chǎn)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(yōu)度較高。

3.計量經(jīng)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(yīng)用以及參數(shù)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(jié)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(guān)性檢驗(DW檢驗)

本文采用DW檢驗的方法進行自相關(guān)性檢驗,結(jié)果如下:

由表5可知,DW=2.4957,給定顯著水平α=0.05時根據(jù)Durhin-Watson統(tǒng)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(jīng)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(chǎn)量0.38萬噸;增加化肥施用折純量l萬噸能夠增加糧食產(chǎn)量4.98萬噸。2014年,針對糧食產(chǎn)量進行預(yù)測的結(jié)果是5931.34萬噸,它的實際產(chǎn)量是5772.3萬噸,預(yù)測的誤差是2.755%,該模型的效果比較好。

結(jié)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(chǎn)量的作用相對較大。一方面,糧食播種面積是對河南糧食產(chǎn)量產(chǎn)生作用的重要因素。因此應(yīng)該盡量避免對農(nóng)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(nóng)田和梯田種植,充分利用每一寸土地。另一方面,適當?shù)幕适┯昧繉Z食增產(chǎn)有非常重要的作用,若施用的化肥過少,糧食增產(chǎn)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(chǎn)。因此,我們應(yīng)該根據(jù)每年的化肥施用量,以找出最適合增加糧食產(chǎn)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(fā)揮化肥對糧食產(chǎn)量的促進作用。

[1]農(nóng)業(yè)部農(nóng)研中心課題組.新常態(tài)下糧食供求平衡呈現(xiàn)新特征[N]沖國經(jīng)濟時報,2016-1-29(10).

[2]李瑞華,李明秋.河南省糧食產(chǎn)量影響因素分析[J].廣東農(nóng)業(yè)科學,2009(7).

[3]顧樂民.基于最小一乘準則的中國糧食產(chǎn)量與影響因素的相關(guān)性分析[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2013,29(11).

[4]周忐剛,鄭明亮.基于對數(shù)均值迪氏指數(shù)法的中國糧食產(chǎn)量影響因素分解[J].農(nóng)業(yè)工程報,2015,31 (2)

[5]李青松,鄧素君,徐國勁,文倩,朱嘉偉.河南省糧食產(chǎn)量波動特征及影響因素分析.[J]沖國農(nóng)學通報,2015,31(18).

[6]周昊天.影響我國糧食作物生產(chǎn)的實證分析[J].智富時代,2016(11).

[7]丁華,楊耀旭.河南省糧食產(chǎn)量影響因素的實證分析一一基于多元線性回歸計量經(jīng)濟模型[J].糧食科技與經(jīng)濟,2015,40(3).

[8]呂海燕,李海旺,李武林.基于逐步回歸分析的河南糧食產(chǎn)量因素研究[J].河南科學, 2013.31,(12).

[9]郭慧萍.河南省糧食綜合生產(chǎn)能力影響因素的量化分析結(jié)果及其政策含義[J].河南工業(yè)大學學報,2016, 12(1).

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