基于计量经济学模型的粮食产量关联因素研究.doc

商学院 企业管理 林玉超1003420073239一、世界及我国粮食生产现状表一 世界粮食总产量、总人口和人均粮食产量的增长年份粮食总产量(亿吨)总人口(亿人)人均粮食产量(千克/人)19465.3322.7523419608.6330.30285197013.9636.90378198017.0244.50382199021.3152.90403199221.3954.80390从表中我们可以看出，1992年全球粮食总产量是1946年的4倍，而人均粮食产量仅仅是1946年的1.67倍，虽然2006年全球粮食产量约为20亿吨，相比1992年的21.39亿吨可见世界粮食产量有下降趋势，实际上2006年也比2005年度减产1.6%。在今年11月17日，联合国粮食及农业组织第34届大会在罗马召开，总干事迪乌夫在大会上发言时强调，农业在应对人类面临的气候变化、粮食安全等重大问题上将发挥重要作用，农业应被放在发展的中心位置。到2050年世界人口将达到90亿人，为使粮食产量在本世纪头50年内增加一倍，需要进行第二次“绿色革命”。 我国粮食形势很好，但潜在风险依然存在。以不足世界1/10的耕地，养活了世界近1/5的人口。自从改革开放以来，我国的粮食生产从3亿吨连续登上了3.5亿吨、4亿吨、4.5亿吨、5亿吨四个台阶，实现了主要粮食供给由长期短缺到大体总量平衡、丰年有余的历史性转变。2005年，世界粮食计划署，对我国长达25年的粮食援助画上了句号。从2006年起，我国将彻底告别接受外国粮食援助的历史。这一方面令中国人骄傲，我们完全有能力解决13亿人口的吃饭问题；另一方面，也提出了挑战，必须稳妥地解决好粮食问题，确保粮食安全。最近几年，我国加大了扶持粮食生产的力度，出台了粮食直补、良种补贴和农业税减免等一系列的支持粮食生产的政策，充分调动了农民种粮的积极性。同时，国家还采取了最严格的耕地保护措施，使全国的粮食播种面积出现了可喜的增长，2005年全国粮食的种植面积达到了10403万公顷，比上年增加了242万公顷，增长了24。夏粮的增产也主要是由耕地面积增加所致。这一切表明，在政府一系列的政策指导下，我国的粮食生产正在步入良性发展的轨道。但不容忽视的是我国粮食生产的潜在风险依然存在，粮食生产的安全形势依然严峻。一是耕地短缺依然是制约我国粮食生产的瓶颈。我国人均耕地只有1.41亩，而工业化和城市对土地的需求又是刚性的，稍有疏忽，就会占用耕地，使耕地的绝对数量减少，构成对粮食生产的威胁。二是农资价格持续上涨，确保农民增产增收不易。近几年，为满足国内粮食需求，我国不断加大粮食的进口数量，粮食进口导致的国内食品安全问题日益紧迫。因此，对粮食总产量的影响因素的研究将对研究如何提高粮食总产量，保证我国粮食安全有重大的战略性意义。二、研究假设1.耕地资源数量减少，质量持续下降一是耕地资源紧缺，面积不断减少。1998-2004年我国耕地净减少1.08亿亩，全国有14个省（自治区）人均耕地不足1亩，666个县（区）低于联合国粮农组织确定的0.86亩警戒线。二是耕地质量不高，且持续下降。我国现有的耕地中、高产田占28%、中产田40%、低产田32%。全国优质耕地只占21%, 土壤有机质低于0.5%的耕地约占10%。2.水资源短缺瓶颈约束日益凸现一是水资源高度短缺，区域分布不均衡。我国人均水资源量约为世界平均水平的1/4，每年农业生产缺水约300亿立方米。全国81%的水资源集中在仅占全国耕地36%的长江及其以南地区，而占总耕地面积64%的淮河及其以北地区只占有19%的水资源，南涝北旱现象十分突出，水早灾害频繁。二是水资源的利用率低。我国灌溉用水的使用量有4000亿方，有效利用率只有3040%，远低于发达国家的7080%。我国生产 1公斤粮食要用1立方水，而发达国家只需要0.5立方水。3.科技进步较慢，服务能力不强一是科技创新能力严重不足。近年来审定推广的高产、超高产作物品种多适宜在高水肥条件下种植，在中低产生产条件下不能发挥高产潜力。高产地区小麦品种数量和类型较多，而在大多数中低产粮食主产区，适宜种植的小麦品种数量和类型偏少。二是农业技术推广能力下降。县、乡两级农技人员由1999年的125.7万人，下降到2003年的100.5万人。三是农民科技素质不高，接受新技术的能力较差。目前，我国农民平均受教育年限不足7年，全国92%的文盲、半文盲在农村，农村劳动力的38.2%是小学及以下文化程度。三、选取数据和变量表二 1989-2005十七年间的粮食产量年份粮食产量（万吨）粮食作物播种面积（千公顷）农业机械总动力（万千瓦）农林牧副渔从业人员（万人）化肥施用量（万吨）有效灌溉面积（千公顷）198940754.911220528067.032440.52357.144917.2199044624.311346628707.733336.42590.347403.1199143529.311231429388.634186.32805.147822.1199244265.811056030308.434037.02930.248590.1199345648.811050931816.633258.23151.948727.9199444510.110954433802.532690.33317.948759.1199546661.811006036118.132334.53593.749281.2199650453.511254838546.932260.43827.950381.4199749417.111291242015.632677.93980.751238.5199851229.511378745207.732626.44083.752295.6199950838.611316148996.132911.84124.353158.4200046217.510846352573.632797.54146.453820.3200145263.710608055172.132451.04253.854249.4200245705.810389157929.931990.64339.454354.8200343069.59941060386.531259.64411.654014.2200446946.910160664027.930596.04636.654478.4200548402.210427868397.829975.54766.255029.3注：数据来自中华人民共和国统计局中国统计年鉴2006，/tjsj/ndsj/2006/indexch.htm基于上边的分析，故选取变量粮食作物播种面积（千公顷，用area1表示）、有效灌溉面积（千公顷，用area2表示）、化肥施用量（万吨，用fert表示）、农业机械总动力（万千瓦，用mach表示）、农林牧副渔业从业人员（万人，用person表示）。四、模型的建立和Eviews 分析建立五元线形模型：y=c+1area1+2area2+3fert+4mach+5person+ （一）第一次建模1. Eviews 分析回归结果：2.检验A拟合优度检验R-squred =0939757，Ajusted R-squred=0.912374,说明总离差平方和的93.98被样本回归直线解释，因此样本回归直线对样本的拟合度较高。B. 模型显著性检验方程的显著性检验（F检验）取a=0.05，F0.05（5，n-6）=F0.05(5,11) =3.20,远远小于模型的34.31903，回归方程是显著的。回归系数的显著性检验（t检验）取a=0.05，ta/2（n-6）=t0.025（11）=2.201，回归系数中只有area1是显著的。C. 序列相关性检验 采用DW检验，查阅显著性水平为0.05的Durbin-Watson检验表，n=17,k=6,可查得dl=0.67,du=2.10,从截图上可以看出DW值为1.620893，介于du和dl之间,因此在此显著性水平下，随机误差项是否序列相关不能确定。D从以上回归分析和假设检验结果来看，模型不能真正的模拟实际情况，考虑到现实情况：1）农林牧副渔业从业人员（即person变量）在这17年内变化不大，虽然总体趋势有减少趋势，可是2005年比1989年十七年内仅减少7.6%，又加之考虑农村劳动力剩余和劳动效率低下，因此此回归系数可以不加考虑。2）本模型所研究的粮食仅包括谷物（稻谷、小麦、玉米）、豆类和薯类，此外还有棉花、油料、麻类、甘蔗、甜菜、烟叶、蚕茧、茶叶、水果，因此单纯使用有效灌溉面积（千公顷，即area2），在不知道粮食作物所占灌溉面积比例的前提下，可能难以更好的反映对粮食总产量所起的作用，故也对此变量予以舍弃。（二）第二次建模1. Eviews 分析回归结果：2.检验A拟合优度检验R-squred =0912384，Ajusted R-squred=0.892165，说明总离差平方和的91.23被样本回归直线解释，因此样本回归直线对样本的拟合度较高。B. 模型显著性检验方程的显著性检验（F检验）取a=0.05，F0.05（3，n-4）=F0.05(3,13) =3.41,远远小于模型的45.12482，回归方程是显著的。回归系数的显著性检验（t检验）取a=0.05，ta/2（n-4）=t0.025（13）=2.160，回归系数中农业机械总动力（万千瓦，即mach）t=-1.213375，远小于2.160，因此可判定mach是不显著的，应该剔除。C. 序列相关性检验 采用DW检验，查阅显著性水平为0.05的Durbin-Watson检验表，n=17,k=4,可查得dl=0.90,du=1.71,从截图上可以看出DW值为1.918252，大于du=1.71,因此在此显著性水平下，随机误差项不序列相关。（三）第三次建模1. Eviews 分析回归结果：2.检验A拟合优度检验R-squred =0902461，Ajusted R-squred=0.888527说明总离差平方和的90.25被样本回归直线解释，因此样本回归直线对样本的拟合度较高。B. 模型显著性检验方程的显著性检验（F检验）取a=0.05，F0.05（2，n-3）=F0.05(2,14) =3.74,远远小于模型的64.76625，回归方程是显著的。回归系数的显著性检验（t检验）取a=0.05，ta/2（n-4）=t0.025（14）=2.145，上面的报告结果表明，各个参数在5的显著性水平下，均通过了检验：说明方程具有很强的显著性，模型的解释能力强 、表明粮食作物播种面积（千公顷）和化肥施用量（万吨）对我国粮食总产量有显著性影响C. 序列相关性检验 采用DW检验，查阅显著性水平为0.05的Durbin-Watson检验表，n=17,k=3,可查得dl=1.02,du=1.54,从截图上可以看出DW值为1.688294，大于du=1.54,因此在此显著性水平下，随机误差项不序列相关。D异方差检验采用White检验，由White检验知，在显著性水平a=0.05下，查x2分布表得临界值x20.05（5）=11.07，因为nR2=2.315861x20.05（5）=11.07，表明模型不存在异方差。E多重共线性检验 （1）采用相关系数检验法可以看出模型中两变量area1和fert的相关系数r=-0.632138，r0.8，因此可以认为这两个解释变量不存在多重共线性。采用逐步回归法（修正Frisch法）进一步进行检验：由上面两表显示，去掉任何一个变量都会使检验效果大大降低，并且，原来两变量（aera1和fert）回归检验t值较大（t分别等于9.27、10.98），因此可以判定，模型中不存在多重共线性。F经济意义检验由回归分析结果可得回归方程：Y=-42706.56 + 0.655733area1 + 4.695461fertS: (8817.385) (0.070760) (0.427730)t: (-4.84345) (9.267047) (10.97764)R2=0.902461 R2=0.888527 F=64.76625在回归方程中，area1,pert的系数符号与经济分析一致，说明在其他因素不变的情况下，粮食作物播种面积每增加一千公顷，粮食产量将增加6557.33吨；化肥施用量每增加一万吨，粮食产量将增加4.695461 万吨。五、预测任意取一个样本数值，如2000年粮食作物播种面积为108463千公顷，化肥施用量为4146.4吨，代入回归方程可得Y=-42706.56 + 0.655733area1 + 4.695461fert=-42706.56+0.655733*108463+4.695461*4146.4=47885.5，相比2000年的真实产量46217.5吨，误差为3.6%，可以认为基本接近真实产量。六、应对措施2006年，我国粮食生产仍属于恢复性增长，尚未达到1998年的最高产量，年度粮食供需还存在一定缺口，产需自给率大体在97左右，总体上仍是产不足需。未来粮食供应形势依然严峻，实现粮食供需平衡任务艰巨。这警示我们：决不能因为粮食生产刚刚走出低谷就放松粮食生产，而必须常抓不懈。进入2007年，我国粮食生产面临耕地日益减少与淡水资源匮乏，气候条件严重约束和支农惠农政策效应减弱，以及农资涨价、粮价上涨实惠难以惠及农户导致农民种粮积极性受挫等多种不利因素的影响，粮食增产再上新台阶难度加大。但与此同时，我们也应看到困难中的