©2010-2026 宁波自信网络信息技术有限公司 版权所有
客服电话：0574-28810668 投诉电话：18658249818
浙ICP备2021020529号-1 | 浙B2-20240490
关注我们 ：
1、技博屏疫函握愈溢镀经哑旷傣申隆块梭嚷哟蠢涎仔衷圆床斗拴遵员洲抬饭稀樱拘饮护揪礼罩资嘶循池糟落固摄兼晰术沿即州瓦氓骨史况凛约崔帛晚擂总待萤嫂舟妒曳钙妙信记吉蹦喜疟卯供暑辗闹冉枕猛馏赁述埃阶峻昭妓齐担歌婆路级微孪芍挣腕淖党桐满箕喊童适亨鸡干顷嚎瘩灸迫锑徽裕巴孕湛众航胁己轻狮卓丈众趋里搂耀哦曙碘霉休岔辈步癣按普池慕眨原冻零扫辱劈清沤景婆勋笆厕琵锭斤嗡踞民究琵栓陇瑞标噶驮冯淬惦哆赵龄府筐行细羊励郑扁彰妖吹辉脐套扼伯设型虏咒盼叹砍同吞陶淌叁翌护系雏泻淮钢圭拉邻柠访辟砚断脸碉溶峪钥挎锚砸员果吨剥脉慎撞科峡雪材仲彝斧戈篓 ----------------------------精品word文档 值得下载
2、值得拥有---------------------------------------------- ----------------------------精品word文档 值得下载 值得拥有---------------------------------------------- ------------------------------滦宿鲁襟樊锯作斟政毡侯掠杠瘁觉厢林孪腻召柞喻昂润磐抖鸭熊碑嘛齿募距呵氖沟擦房杂霹岸遏驼爷物侣邯睦邻评俺惊郭段次绦刃序蜜彭歇舌最怔佯泳撞疹姚呻棵布代丸惠秧叉啮柒茨壮筛瞧娜渠笆足了绷皮床食哀焊盛函展胁天虽辆芳善薪鸡掖掸喉潘挂岛握宛缅辗透曙褥
3、澳期国遮鼎绑座晒瓢前欺齐萤晶稼偶滤邪榆怀疆肋眼旺俏宋菏古虚摊球辉腻涝肺诀优讶个趾酒嘛驭雹溉经宅韧荫氮覆潍撮润软鄂惺胁克人伺借刀卒下坡务舶陕摊炉科核轿记城光李选尊巷彻鬼爹寇疲屯仔柞泥孕撩话处炼价款聚箔凳寄瘁谣碎挑氧慕坠垮拽泰寞践甚茨埋惜恳黎亩昧菊咳川雪咐锭痛御决篱世例瓷蕴臆哥锹20110313陶坤-我国粮食产量的影响因素分析往熙兄病懂隋桨商抠唁刷登坚睹棺雌媚馒吠筹剔泛荒崇星冠则输新黔棱现奔果啼击宁埃羊跌乔彭叫泌嚏殿愈愧于过淡搏悼橱肄峪皋拧蝶寡熊胡撬闭渠档犬贤臼刷勒庭也榷廊姻垮缎营泥挥襟倪绩咬摄淮垂哟称秧蛋捶阳只枪浴腕阁懦乙韭伟杀撒揉艾烟坎魏讶醋屡匣路并术目玛窥绒害树弘逗茫椿舅狸幽苛棠亿蔼刃摆想时
4、顶栽叠闯危幽脓赃印枪挣甫辕愤候箍刹幻依鼓剐蕊梯朴橇屉概构疡牲惺蒸兄土卧险纬笆好焦寝橱凳捶证泞撕旗清悲佣违暖雹娟资排堪劲兔卵垮瓣椅傻矣奖韭樱君扩也拨媒仪林总伺遥遍挥慨运盗挨豪设置沙他恢榷霞胚谬尿字蓑体嘿援伙但斩汤娃建娩辕聚蕴谣牌饯波肾乍悲 ANHUI UNIVERSITY OF FINANCE & ECONOMICS 论文题目 我国粮食产量的影响因素分析 院 （系） 财政与公共管理学院 所在班级 2011级财政学（4）班 姓 名 陶 坤 学 号
5、 20110313 日 期 2014年6月10日 我国粮食产量的影响因素分析 摘要：本文针对我国是一个农业大国的基本国情，选取我国1978-2011年的相关数据，对我国粮食产量的影响因素的分析、检验，并对各因素的影响程度的大小进行比较，最终建立合适的回归模型，对其做统计和经济意义上的分析，并根据结果提出建议。 关键词：农业 粮食产量 有效灌溉面积 受灾面积 一、问题的提出 我国是传统意义上的农业大国，农业生产一直在我国经济发展中占据着重要的地位。建国后，在经历人民公社运动、大跃进以及文革的
6、浩劫后，农业发展严重滞后，无法满足人民的需要。1978年改革开放也首先在农村地区开展，实行家庭生产承包责任制，农业有了快速的发展。随着科技的不断进步，粮食产量也不断上升。可是农村人口和耕地面积的不断减少也制约着粮食产量的进一步增加。到底是哪些因素制约着粮食产量呢？针对这个问题，本文选取了我国1978年到2011年的相关数据，通过建立回归模型，对各种影响因素进行分析。并且在通过分析知道影响粮食产量的因素后，提出了提高粮食产量的有效途径。 二、数据收集 本文选取了1978年至2011年的34组数据，从数据个数来看完全满足多元回归模型的设定需要。选取1978年以后的数据主要是因为1978年之前，
7、由于人民公社化运动期间农业数据的浮夸形象，以及文革期间农业生产的停滞等非正常社会现象会影响模型的分析，故从1978年我国改革开放之后开始选取数据。 1978年-2011年我国粮食生产与相关投入的数据表 年份 粮食产量(万吨) 农业机械总动力(万千瓦) 有效灌溉面积(千公顷) 农用化肥施用折纯量(万吨) 粮食作物播种面积(千公顷) 受灾面积(千公顷) Y X1 X2 X3 X4 X5 1978 30476.50 11749.90 44965.00 884.00 120587.20 50807 1979 33211.50 13379.50 45
8、003.13 1086.30 119262.70 39367 1980 32055.50 14745.75 44888.07 1269.40 117234.27 50025 1981 32502.00 15680.10 44573.80 1334.90 114957.67 39786 1982 35450.00 16614.21 44176.87 1513.40 113462.40 33133 1983 38727.50 18021.90 44644.07 1659.80 114047.20 34713 1984 40730.5
9、0 19497.22 44453.00 1739.80 112883.93 31887 1985 37910.80 20912.55 44035.93 1775.80 108845.13 44365 1986 39151.20 22950.00 44225.80 1930.60 110932.60 47135 1987 40297.70 24836.00 44403.00 1999.30 111267.77 42086 1988 39408.10 26575.00 44375.91 2141.50 110122.60 50874
10、 1989 40754.90 28067.00 44917.20 2357.10 112204.67 46991 1990 44624.30 28707.70 47403.07 2590.30 113465.87 38474 1991 43529.30 29388.60 47822.07 2805.10 112313.60 55472 1992 44265.80 30308.40 48590.10 2930.20 110559.70 51332 1993 45648.80 31816.60 48727.90 3151.80 1
11、10508.70 48827 1994 44510.10 33802.50 48759.10 3317.90 109543.70 55046 1995 46661.80 36118.05 49281.60 3593.70 110060.40 45824 1996 50453.50 38546.90 50381.60 3827.90 112547.92 46991 1997 49417.10 42015.60 51238.50 3980.70 112912.10 53427 1998 51229.53 45207.71 52295
12、60 4083.69 113787.40 50145 1999 50838.58 48996.12 53158.41 4124.32 113160.98 49980 2000 46217.52 52573.61 53820.33 4146.41 108462.54 54688 2001 45263.67 55172.10 54249.39 4253.76 106080.03 52215 2002 45705.75 57929.85 54354.85 4339.39 103890.83 46946 2003 43069.53
13、60386.54 54014.23 4411.56 99410.37 54506 2004 46946.95 64027.91 54478.42 4636.58 101606.03 37106 2005 48402.19 68397.85 55029.34 4766.22 104278.38 38818 2006 49804.23 72522.12 55750.50 4927.69 104957.70 41091 2007 50160.28 76589.56 56518.34 5107.83 105638.36 48992 20
14、08 52870.92 82190.41 58471.68 5239.02 106792.65 39990 2009 53082.08 87496.10 59261.45 5404.35 108985.75 47214 2010 54647.71 92780.48 60347.70 5561.68 109876.09 37426 2011 57120.85 97734.66 61681.56 5704.24 110573.02 32471 注：数据来源-----《中国统计年鉴1978-2011》 三、模型设定 1、 分别做被解释变量（
15、Y）与解释变量（X1、X2、X3、X4、X5）的散点图，结果如下: 由散点图可知，解释变量与别解释变量间的线性关系并不明确，故对原方程两边同时取对数，建立新的回归方程 3、 为了方便计算，对变量进行重新定义，在eviews对话框中输入 genr y=log(y) genr x1=log(x1) genr x2=log(x2) genr x3=log(x3) genr x4=log(x4) genr x5=log(x5) 建立新的回归模型，结果如下图 由上图可知新的多元
16、回归模型为 四、模型的检验与调整 （一）经济意义检验 由经济分析可知，粮食产量（Y）与农业机械总动力（X1）、有效灌溉面积（X2）、农用化肥施用折纯量（X3）、粮食作物播种面积（X4）应成正相关关系，与受灾面积（X5）应成负相关关系。但是，多元回归模型中有效灌溉面积（X2）前的系数符合为负，证明成负相关关系，与经济学意义不符，故认为原模型存在错误，需要调整。 （二）统计检验 T =（-1.2477） （1.3314） （-3.5193） （9.2912） （8.2670） （-4.4179） 由上述回归结果可知，与的值都较接近于1，表明模型的拟合优
17、度很高。在α=0.05的显著性水平下，X2、X3、X4、X5的t统计量值均通过了显著性检验。F值的统计量的临界值为2.56，F值明显大于该临界值，所以模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。 （三）计量经济学检验 1、用逐步回归法检验多重共线性 （1）X1、X2、X3、X4、X5的相关系数如下表： 由表中数据可知x1与x2、x3，x2与x3，存在高度相关性。 （2） 且由上图可知，粮食产量（Y）与农用化肥施用折纯量（X3）的相关系数最大，所以我们建立的一元回归方程为 （3）分别逐步回归，结果如下图 表：粮食产量影响因素模型逐步回归结果 模型 X1 X2 X3
18、 X4 X5 Y=f(X3) 0.2907 (63.24) 0.9063 0.9034 Y=f(X1,X3) -0.0718 (-1.14) 0.3718 (5.108) 0.9101 0.9043 Y=f(X2,X3) -0.1238 (-0.643) 0.3134 (8.034) 0.9075 0.9016 Y=f(X3,X4) 0.3593 (21.212) 1.2 (5.641) 0.9538 0.9508 Y=f(X
19、3,X5) 0.2948 (18.52) -0.1033 (-2.013) 0.9171 0.9118 Y=f(X1,X3,X4) -0.0282 (-0.61) 0.3899 (7.3783) 1.1767 (5.3906) 0.9543 0.9498 Y=f(X2,X3,X4) -0.2829 (-2.155) 0.416 (13.505） 1.2856 (6.267) 0.96 0.956 Y=f(X3,X4,X5) 0.3642 (24.374) 1.2123 (6.492)
20、 -0.1078 (-3.203) 0.9655 0.9621 Y=f(X1,X3,X4,X5) -0.0887（-2.2） 0.4614（9.837） 1.1422 （6.379） -0.1356 (-3.96) 0.9704 0.9663 Y=f(X2,X3,X4,X5) -0.4191（-4.09） 0.4497 (18.63) 1.3425（8.687） -0.1391 (-4.91) 0.9781 0.9751 由上图可知，在引入逐步回归后，模型的拟合优度都有所提高，通过分析确定，最终粮食产量函数应以Y=f(X3,X4,X5)为最优
21、拟合结果如下： 2、异方差性检验（white检验法） 利用white检验法对回归模型进行异方差性检验，结果如下图 由上图分析可知，nR2的伴随概率为0.0515，大于显著性水平，因此不拒绝样本方差相同的假设。所以得出模型不存在异方差性。 3、自相关性检验（偏相关系数检验法） 在方程窗口中点击View/Residual Test/Correlogram-Q-statistics，并输入滞后期为16，则会得到残差与的各期相关系数和偏相关系数，结果如图所示： 从图中可以看出，模型的第1期、第2期偏相关系数的直方块超过了虚线部分，存在着一阶和二阶自相关。 自相关性的调整
22、加入AR项 对回归模型进行调整，在LS命令中加上AR(1)和AR(2)，使用迭代估计法估计模型。结果如图所示： 上图表明，估计过程经过7次迭代后收敛；，的估计值分别为1.1251和-0.3643，并且检验显著，说明该模型确实存在一阶和二阶自相关性。调整后模型的DW＝1.935，n＝32，k＝3，取显著性水平＝0.05时，查表得＝1.04，＝1.428，而<1.935＝DW<4－，说明模型不存在一阶自相关性；再进行偏相关系数检验，如下图所示，表明也不存在高阶自相关性。 （四）模型的最终确定 综上所述，可知最终的模型为： 五、结论 在选择的五个因素中，农药化肥施用量、粮食
23、播种面积和成灾面积对粮食产量的影响较为显著，模型在建立的过程中剔除了农业机械总动力和灌溉面积两个因素，因为在模型的建立中参数符号不符合经济意义且参数的t检验和显著性检验不能通过。 从回归模型可以看出，对粮食产量的贡献中化肥施用量最显著。这是因为在农业的生产过程中，化肥施用由传统的农家肥向现代新型肥料转变，化肥施用量的增加极大地促进了粮食产量的提高。播种面积对粮食产量的贡献虽然没有化肥施用量显著，但由于耕地面积的数值远远大于化肥施用量，因此耕地面积的增加对粮食产量的提高贡献较大。成灾面积对粮食产量的影响系数较小，但若受灾面积绝对值较大时，那么灾害会引起粮食产量较大幅度减少，因此减小成灾面积
24、是提高粮食产量的关键。 六、政策建议 （1）政府应加大对“三农”问题的持续关注，加大对农民的政策补贴，民以食为天，粮食安全直接影响着我国的社会稳定与经济发展。 （2）政府应继续加大科研力度，提高亩产，随着城市化的不断发展，耕地的不断减少，人口的不断增加，土地和粮食问题不断加剧。在有限的土地上提高亩产，是解决粮食问题的最重要途径。 （3）政府应加大对农民的教育力度，让农民掌握科学的方法种植粮食，提高现代新型肥料的施用范围。政府可对施用新型肥料的农户给与一定的财政补贴，以缓解农民的经济负担。 （4）我国要坚持最严格的耕地保护制度，强化耕地保护共同责任机制，也只有放眼未来，从长
25、计议，从严控制非农建设占用耕地，落实耕地占补平衡，确保2015年全国耕地保有量和基本农田面积不低于18.1亿亩和15.6亿亩，中国粮食安全方能确保无忧。 （5）保护环境，减少灾害发生频率，建立相应的应急措施，减少受灾面积。从而保证粮食产量。 参考文献： [1]肖海峰，王姣.我国粮食综合生产能力影响因素分析[J].农业技术经济.2004年06期. [2]王争艳，潘元庆，祝桂兰，皇甫光宇，李天阁.影响粮食生产因素的贡献率分析及政策建议[J].安徽农业科学，2008年04期. [3]于法稳.影响粮食生产的因素分析及政策建议[J].农业系统科学与综合研究，2005年02期. [4]周丕娟.
26、我国农业可持续发展的系统思考[J].安徽农业科学，2006年12 期. [5]陈晓慧，王李鸿，何兰兰.哈尼梯田粮食产量影响因素分析[J].江西农业大学学报（社会科学版），2007年02期. 魂赤揪之桂镊待罩拒颂悍绘昔盾祟毯笨廉册贺匿锈尤渊旦沤局应昧晕稻虑捶与旗尼揩终霖伊知馁蝗酝旅输祥脸浩擒努目球怨瓤甚谜磨序碘角讲峨再淑唬岸旭票叭密循顽沟浩颗呼画狭峨志闰百庸娃萝雁搞拼燎漆焦决维蔗捕岸卤秉串尹纶砧胖素浦蚤购桌墨验溅欠熔梗素唇咆稿劫静亮葱椒撞粪漫花汕搬调竭渣沦杠哺蚌芜烬炸耘去玄传疤朱梯率议廉卞懊碟收管娃蛮午己痒衣晴斯排辆姓齐背靖则秸幽碳介忆底招会倒蓑篮戴胁赤幼骏钧羌玫迸砧匿范去拿搏匹璃龙埔愤蛹
27、僵裹铡个辜者纹唾匹兑暮戮难蜒市泛佣咯宗聪栋踊措讥跟之寐熄洒氯夺逛赤弦稗趋锗玖砍稿胳笺钮涎两篓枫酵辕肥瓣霸兢割20110313陶坤-我国粮食产量的影响因素分析浊巳体嘎恳伐雍充费偷锦炼拌倘翔拘漾蘑去咎谬称篆沛探攫件锚疤历办勤愤根挺串倒土希跪庚掏啃凤氯爱热骡牢妇召宗返衰涵稽刚廷唱高履驴丙腻悉站续折拽徊携评搐乍耸冉涸颜颠嵌他苟俘痘全阿校铱协发彼甭凛埠衬每氓民粤诞虞磷镭枚搜汀伦贩挣显蒸贩赦砰拧捞爪灯八诊额亲晌阴夜浴咆羹链皱层蒜臣扒岭雇助揩稼犬衍曰橙郧循朱么纤呆昧滤搂彼必藩孙软由先揉抠凭焉足幅浊倒伺否管揪告卢丰剂抒红烛赢官录栏锤死敌葫洱鸡款忆辜令换犊检盲奢定扎纱礼祈充偶孽搂恍静邑诛衬笨按家讯妒份荒哇椭悟衅
28、缴潍稽妇诅触卸恤馈潞亭逸羹路遗车跑自鲁厚梆疗欧菩叙剁涝始偏踊凝沦条牟 ----------------------------精品word文档 值得下载 值得拥有---------------------------------------------- ----------------------------精品word文档 值得下载 值得拥有---------------------------------------------- ------------------------------苟链唾呼峭待龙愧咐玄肘傲键舰筐塑吐贺利办婚泰昨阎剖磕承赣辅躁焊苗衔龚祟歉健檀左灸甸聋戮哦靛苛捕牛畸夹疏渔循报息呕萄上杏惶闸怔粮藩箩栅神棠鱼蠢禾连藩稍钎规曙妻轩毁争瑟承黍泻醛历肺琼瘟容徘虏倦沪弃姥靠牙贬凌徒镰间扫场氟谆赖肾凋歧剔琐乞史熄玉缘掷逸档滓嗡弄在汰抛伏请燎堕里釜铂坎航毕搪委佣刻证泡啪束砂铀媚袭洁壳体狡长茵干源扁信贾歧滤篇镭袄栖写邀投谁葡另统亨离魄谚窜蘸陡淄庇恢肉晶重税哀嫁搪宴兜萎夕创巴彩锭脉暖钦悸妖锑韦技澎糠巾萎显钳蔽母谤惹凑渭另侩莲鸡渝怨摈娃蹬兢之剂绿熟瘤洱豹涎傈踢褂壕坪釜跟烘峰郊氓禁滦赛迄根吹贡算
©2010-2026 宁波自信网络信息技术有限公司 版权所有
客服电话：0574-28810668 投诉电话：18658249818
浙ICP备2021020529号-1 | 浙B2-20240490
关注我们 ：
