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1、我国粮食生产与相关投入计量经济学模型分析一，引言著名经济学家李子奈教授在曾对我国1983~1995年粮食生产数据进行过研究分析,他选取地影响因素数据是:农用化肥施用量,粮食播种面积,成灾面积,农业机械动力和农业劳力,并拟合出了关于我国粮食生产地线性回归模型.在本文中,我们将运用计量经济学地方法对上述模型问题进行研究.对于粮食产量地影响,除了选取上述影响因素外,还把农村用电量、国家财政用于农业地支出和灌溉面积地影响因素数据也加到了模型中去.二,变量地确定与C-D生产函数模型i.被解释变量与解释变量地确定最终确定地模型地被解释变量为:粮食总产量;解释变量为:播种面积、成灾面积、化肥施用量、农业机
2、械动力、国家财政用于农业地支出、灌溉面积和农业劳动力.由初步地分析知,粮食产量与成灾面积是负相关地,而与其它变量则是正相关地.ii.C-D生产函数模型我们选择在经济领域应用最广泛地一种生产函数模型—C-D生产函数模型来进行研究.即Y=f(A,K,L,…)其中Y为产出量,A,K,L分别为技术、资本、劳动地投入要素.生产要素对生产函数地作用与影响,主要是由一定地技术条件决定地,从本质上讲,生产函数反映了生产过程中投入要素与产出量之间地技术关系.2 数据收集根据上面地所确定地模型地变量,我们收集到了1980年~2004年主要粮食生产数据(表一).i.模型地估计设定:粮食总产量为Y播种面积为X1成灾
3、面积为X2,化肥施用量为X3,灌溉面积为X4,国家财政用于农业资金为X5,农机动力为X6,农村劳动力为X7.由C-D生产函数模型,得模型形式如下:Yt=AXitbiεt(i=1,2,…,7)(1)两边取对数并进行变换,得:logYt=b0+bilogXit+μt (i=1,2,…,7)(2)其中b0=logA,μt=logεt.运用Eviews软件对模型(2)进行OLS估计,我们得到估计结果DependentVariable:LOG(Y)Method:LeastSquaresDate:06/10/09Time:03:55Sample:19802004Includedobservations:
4、25VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C3.3758955.5021110.6135640.5476LOG(X1)0.9587450.2795123.4300650.0032LOG(X2)-0.1037040.040353-2.5699500.0199LOG(X3)0.4948670.1044504.7378190.0002LOG(X4)-0.5649730.462026-1.2228180.2381LOG(X5)-0.0143810.074375-0.1933540.8490LOG(X6)0.0183880.1192590.154182
5、0.8793LOG(X7)-0.0694990.137533-0.5053240.6198R-squared0.963763Meandependentvar10.66170AdjustedR-squared0.948842S.D.dependentvar0.127561S.E.ofregression0.028852Akaikeinfocriterion-3.998937Sumsquaredresid0.014151Schwarzcriterion-3.608897Loglikelihood57.98671F-statistic64.59068Durbin-Watsonstat1.24574
6、4Prob(F-statistic)0.000000从表2可以看出,回归估计地判决系数R2很高,方程很显著,但是8个参数地t检验值中,却只有两个略微显著.显然,出现了严重地多重共线性.ii.模型地检验1）多重共线性地检验与消除[1]相关系数法.从各解释变量之间地相关系数(表3)也能初步看出各变量之间存在着多重共线性:检验简单相关系数：[2]修正地Frish方法.下面我们用修正地Frish方法来消除该模型地多重共线性.首先,做出被解释变量logY关于解释变量logXi地每一个回归方程,得各判决系数R2i依次为:R12=0.098512;R22=0.154683;R32=0.825167;R42
7、=0.586538;R52=0.629207;R62=0.687181;R72=0.581854.从上面我们知道判决系数R2最大地为R32,从而可选取X3作为模型地出发点进行估计,DependentVariable:LOG(Y)Method:LeastSquaresDate:06/10/09Time:04:51Sample:19802004Includedobservations:25VariableCoef
