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浅谈中国粮食产量的影响因素 12级公共事业管理01班 李雅丽 1220060108 这里我讨论的是中国粮食产量的影响因素。首先，我的因变量y是粮食产量，自变量x1是化肥施用量，x2是粮食面积，x3是成灾面积。我的目的是证明粮食产量与化肥施用量成正相关，与粮食面积成正相关，与成灾面积成负相关，从而我在粮食产量方面谈一些自己的见解。 下面则开始实验。首先通过查找统计年鉴得到我需要的数据，输入数据，然后要分别做单位根检验，首先做y的单位根检验，我们知道是y是一次差分序列平稳的，再接下来分别做x1，x2,x3的单位根检验，如下表 我们可以知道x1和x2都是一次差分序列平稳的，x3是二次差分序列平稳的。接下来做协整检验。通过上表，我们可以清楚的看到他们之间存在协整关系。通过以上的检验后，我们可以真正的进入到检验因变量和自变量之间的关系了。通过“Estimate Equation”对x1,x2，x3做回归，得到下表结果通过观察上表数据我们可以得到方程：M=-14224.37+5.457x1+0.397x2-0.137x3 (-0.90) (11.13) (3.01) (-1.63)R2=0.881 D.W=0.216 s.e=2248.3F=66.37 T=31然后点击“Residual Tests ”下面的“Histogram-Normality test”做正态性检验，得到结果如下表我们可以看到Jarque-Bera 和Probability明显大于0.05，因此是正态的。接下来就是做自相关检验。得到下表结果， 但是我们发现“Obs*R-squared”的值小于0.05，则表明存在自相关。因此这个时候就要进行修正。我采用广义差分法。这里我就不一一建造差分变量，直接在经过以1/M为权重修正过的加权方程的估计量里加入一个AR（1）再进行回归估计，然后得到以下结果 然后就可以看到“Obs*R-squared”的值大于0.05了，则不存在自相关了，也就是做好了修正。最后做异方差检验，得到下表，然后我们就可以发现“Obs*R-squared”的值小于0.05，表明存在异方差，则要进行修正了。我采取1/M权重的最小二乘法做回归。首先是以1/x1为权重的，得到如下表，然后是以1/x2为权重的，结果如下表，然后是以1/x3为权重的，结果如下表，通过对这3个表格的比较，我们可以发现以1/x1为权重的效果最好，解决了异方差问题。因此我们可以得出结论粮食产量与化肥施用量成正相关，与粮食面积成正相关，与成灾面积成负相关。因此为了达到提高我国粮食产量这一目的，可以提高化肥施用量。通过使用化肥，可以补充植物中所缺乏的元素从而达到高产。当然，扩大粮食面积也可以提高粮食产量，但是我们都知道，中国是人口大国，住宅区和商业区所占的面积很大，因此是不可能轻易增加粮食面积的。通过喷洒农药减少受灾面积倒是一项好举措。当然，影响中国粮食产量的因素肯定不止我上面做实验所涉及到的因素，比
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