我國糧食產(chǎn)量影響因素的計量分析

周京　薛松　郭澤　黃珂華　趙金朔

摘要：我國是一個農(nóng)業(yè)大國，糧食問題至關(guān)重要。本文搜集了我國 1986-2018年這33年間的有關(guān)糧食數(shù)據(jù)，基于計量經(jīng)濟模型，運用多元回歸方法來探索影響糧食產(chǎn)量的相關(guān)因素，并得出對應結(jié)論，最后提出了提高我國糧食產(chǎn)量的優(yōu)化路徑。

關(guān)鍵詞：糧食產(chǎn)量 計量經(jīng)濟學模型 回歸分析

近年來，隨著城市的擴張，工業(yè)、商業(yè)用地以及公路建設，城市綠化等都占用了大量土地;且我國人民的生活水平有了質(zhì)的飛躍，對糧食的需求不僅增長而且要求更高，因此我國出臺了一系列方針政策為確保糧食充足及安全。

2020年中央一號文件公布要保障重要農(nóng)產(chǎn)品有效供給和促進農(nóng)民持續(xù)增收[1]。而只有了解影響我國糧食產(chǎn)量的主要因素，政府才能針對性提出舉措來促進糧食可持續(xù)增長，進而促進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

一、影響因素及數(shù)據(jù)收集

（一）影響因素

影響糧食產(chǎn)量的因素[2]有許多，基于我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的經(jīng)濟實際，本模型選用以下因素：農(nóng)藥化肥施用量，糧食播種面積和耕地灌溉面積，在此基礎(chǔ)上進行實證分析。

（二）樣本收集

本文收集1986年—2018年各項經(jīng)濟指標，選取33個樣本，樣本數(shù)量足夠大。其中Y為糧食產(chǎn)量，X1為農(nóng)藥化肥施用量、X2為糧食播種面積、X3為耕地灌溉面積為自變量，建立多元線性回歸模型。其中X3“耕地灌溉面積”數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》（1952-2018），其余數(shù)據(jù)均來自于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

二、平穩(wěn)性檢驗

（一）ADF單位根檢驗

采用ADF檢驗方法，對自變量和因變量進行平穩(wěn)性檢驗。

通過比較t統(tǒng)計量值與其各自的1%，5%，10%顯著水平下的臨界值，可以發(fā)現(xiàn)，原序列Y、X1、X2、X3的t統(tǒng)計量值均比各自10%顯著性水平下的臨界值大，因此這些序列在10%顯著水平下均為非平穩(wěn)序列。而各自一階差分序列的t統(tǒng)計量值均比各自1%水平下的臨界值小。所以，各變量的一階差分序列在trend and intercpet情況時，1%的顯著性水平下均為平穩(wěn)序列，檢驗結(jié)果如表1所示。

（二）協(xié)整檢驗

自變量與因變量均為一階單整，因此進行協(xié)整分析，該檢驗t統(tǒng)計量的值為 -4.953212，對應的 P 值僅為0.000，小于 0.01。通過采用Engle and Granger提供的臨界值，根據(jù)臨界值計算公式C（a）=φ∞+φ1T–1+φ2T–2，計算可得，C（a）=-4.4948。經(jīng)過協(xié)整檢驗，得到ADF值為=-4.953212<-4.4948。因此該殘差序列是平穩(wěn)的。因而，變量Y與X1、X2、X3之間的協(xié)整關(guān)系是存在的。

三、模型估計

運用E-views10.0軟件，將1986-2018年的數(shù)據(jù)資料導入，根據(jù)最小二乘法，得到回歸方程為：

Y=-0.563054X1+0.628289X2+1.220735X3-82492.24

t=（-8.246296）（9.737312）? （16.28662）（-8.767341）

R²=0.9891707? F=518.7611 DW=0.772515

（一）可決系數(shù)的檢驗

R²=0.9891707，可得出擬合優(yōu)度較高。

（二）顯著性檢驗

1.F 檢驗。F值為518.7611>F0.05（3，29）=2.93，說明回歸方程顯著成立。

2.T檢驗。每個變量的 T 值：X1=-8.246296，X2=9.737312，X3=16.28662，而t0.025（29）=2.045，則X1，X2，X3的t值均不在|t|

四、多重共線性檢驗

分別求Y對各自變量的簡單回歸模型，選出擬合效果最好的一元線性回歸方程。在Y對X3的一元回歸中的R^2最大，線性關(guān)系最強，擬合效果最好，所以以X3為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸。在幾個變量中，可知加入X2后方程的擬合優(yōu)度最高 ，R^2提高到 0.938811，擬合優(yōu)度再次提高，且X3和X2的t檢驗顯著，F(xiàn)檢驗通過;而在X3基礎(chǔ)上加入X1，擬合優(yōu)度提高程度沒有加入X2后提高顯著，P值也較加入X2大，因此選擇保留X2。然后在X3和X2的基礎(chǔ)上，進行下一步檢驗。當加入變量X1后方程的擬合優(yōu)度提高，R^2提高到 0.981707，且各參數(shù)的t檢驗顯著，P值均調(diào)整為0.0000，因此選擇保留 X1。經(jīng)過多重共線性檢驗后，將X1，X2，X3變量予以保留。

五、序列相關(guān)性檢驗與處理

進行D-W法檢驗序列相關(guān)性，從回歸結(jié)果可以看出，擬合優(yōu)度R^2=0.981707，說明該直線對原始數(shù)據(jù)擬合較好;X1，X2，X3的t值均滿足|t|>ta/2（n-2），表明參數(shù)顯著不為零，F(xiàn)=518.7611表明方程顯著不為零。給定顯著性水平a=0.05，DW值為0.772515。查D-W統(tǒng)計表，n=33，k=3，Z得dL=1.26，dU=1.65。DW值

接下來進行LM檢驗，LM（2）=nR^2=13.19635>卡方（2）=5.99147，臨界概率Prob.Chi-Square=0.0014，小于0.05，所以只要取顯著水平a=0.0014，就可以認為輔助回歸模型是顯著的，又因為et-1，et-2的回歸系數(shù)均顯著不為0，即存在高階自相關(guān)性。

經(jīng)過迭代法進行修正。在LS窗口下輸入AR（1），AR（2），施用迭代估計法進行估計運算。DW=2.1150505，n=31，k=3。

經(jīng)查表得，dL=1.23，dU=1.65，4-dU=2.35，dU=1.65< DW=2.115059<4-dU，表明已不存在一階正序列相關(guān)。

再使用偏相關(guān)系數(shù)檢驗方法進行檢驗，修正后數(shù)據(jù)中Prob值均大于臨界值，即表明不存在高階自相關(guān)的情況，因此消除了序列相關(guān)性的影響。

六、經(jīng)濟意義檢驗

X1為負值，隨著農(nóng)藥化肥化肥施用量的提高，糧食產(chǎn)量一開始應有增加，但隨著農(nóng)藥化肥施用量的逐步提升，達到極值后，會出現(xiàn)產(chǎn)量下降的結(jié)果，因此該變量予以保留。

X2為正值，表明糧食播種面積與糧食產(chǎn)量呈正相關(guān)關(guān)系。

X3為正值，表明耕地灌溉面積與糧食產(chǎn)量呈正相關(guān)關(guān)系。

因此保留X1、X2、X3這三個變量。

最終構(gòu)建回歸模型，修正后的回歸模型為：

Y=-0.610882X1+0.689360X2+1.123372X3-88762.34? ? [AR（1）=0.790964? AR（2）=-0.236135]

t=（-4.771346）（5.678677）（9.469395）? （-4.974655）

R^2=0.989179F=396.1161DW=2.115059

從R^2值可以看出，回歸模型的擬合優(yōu)度理想，從F值可以看出，在0.05顯著性水平下，該方程通過檢驗，即變量之間存在線性關(guān)系。從t值可以看出，X1、X2、X3系數(shù)的t統(tǒng)計量均不在-ta2/2

七、結(jié)論及建議

通過該方程可知，農(nóng)藥化肥施用量、糧食播種面積、耕地灌溉面積對我國糧食產(chǎn)量均有影響。其中，對糧食產(chǎn)量的貢獻中耕地灌溉面積最顯著。耕地灌溉面積每增長1個單位，糧食總產(chǎn)量增加1.123372個單位。而在已經(jīng)施用農(nóng)藥化肥達到極值的情況下，農(nóng)藥化肥施用量每增長1個單位，糧食總產(chǎn)量減少0.610882個單位，呈現(xiàn)負增長態(tài)勢;糧食播種面積每增長1個單位，糧食總產(chǎn)量增加0.689369個單位。

（一）提升化肥質(zhì)量效益，合理施用化肥

合理施用化肥促進糧食增收，但實際上過度施用會使得糧食減產(chǎn)。應以提升科技手段來注重化肥質(zhì)的提升;其次是施用化肥需要合理適度，避免因施用過多使得土地污染而糧食減產(chǎn)。

（二）保護糧食播種面積及耕地灌溉面積

城市化發(fā)展加速，以及近年來水土流失等自然因素影響，導致糧食播種面積、耕地灌溉面積及耕地質(zhì)量與之前相比有很大差距，這勢必影響糧食增收能力。因此應完善并貫徹落實保護農(nóng)田耕種面積的法律法規(guī)[3]，切實確保糧食的供應充足。

參考文獻：

[1]《中共中央國務院關(guān)于抓好“三農(nóng)”領(lǐng)域重點工作確保如期實現(xiàn)全面小康的意見（2020年1月2日）》.

[2]吳玉鳴.中國糧食生產(chǎn)主要影響因素的多因素動態(tài)關(guān)聯(lián)分析——兼與熊健先生商榷[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，1998（01）：38-41.

[3]楊雨芳，趙慧峰.基于計量經(jīng)濟模型河北省糧食產(chǎn)量影響因素分析[J].農(nóng)村經(jīng)濟與科技，2019，30（01）：22-25.

作者單位：河北農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院