关于影响粮食产量因素的回归分析

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1、关于影响粮食产量因素的回归分析摘要：我国土地资源稀缺，人口多而粮食需求量大，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。粮食生产的不稳定性对国民经济的影响是不可忽略的，主要体现在:粮食生产不稳定会引发粮食供求关系的变动，尤其当国家粮食储备不足的时候，很容易导致粮价上涨，从而影响整个宏观经济。通过回归分析粮食产量波动的原因，并据此提出相应的对策，对保障粮食生产持续稳定发展，具有重要意义。关键词:线性回归回归分析粮食产量宏观经济稳定发展一、引言本文按照计量经济分析方法，以1993-2012年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本，对影响中国粮食生产的多种

2、因素进行了分析。选用了粮食产量、受灾面积、化肥施用量、粮食作物播种面积农机动力、农村用电量，以粮食产量作为因变量，其它5个指标作为解释变量进行回归分析。(一)建立模型通过对屮国粮食生产及影响因素的初步定性分析后假设，粮食产竝与其它3个指标之I'可存在多元线性关系，即粮食受灾面积，化肥施用量，粮食作物播种面积，存在着线性关系，也即可以把粮食产量的线性回归模型初步设定为：AY=0o+0lXl+02X2+03X3+04X4+05X5,其中，y：粮食产量(CHANLIANG),X1受灾面积(SZMJ),X2化肥施用量(HFSYL),X3粮食作物播种面积(BZ.MJ),X4农机动力，

3、X5农村用电量，然后利用已有的数据进行模型拟合，以便发现这些因素之间存在的数量关系。(二)数据搜集和来源根据相应年度的《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国农业发展报告》，选用了粮食产量、受灾面枳，化肥施用量，粮食作物播种面积，农机动力，农村用电量这6个指标，把这6个指标的1993-2012年20年间的时I'可序列数据进行冋归分析，来分析这些因素与粮食产量的关系。以粮食产量作为因变量，其它3个指标作为解释变量进行回归分析。按照计量经济分析方法对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。数据如下：粮食产量受灾面积（万公化肥施用量（万粮食作物播种面积（千公农机动力（万千瓦）

4、农村用电量（亿千瓦年份（万吨）y顷）x1吨）x2顷）x3x4吋）x5199345648.84882.93151.9110509318171244.8199444510.15504.33317.9109544338031473.9199546661.84582.13593.7110060361181655.7199650453.5469&93827.9112548385471812.7199749417.15342.93980.7112912420161980.1199851229.55014.54083.7113787452082042.1199950838.64998.1

5、4124.3113161489962173.4200046217.55468.84146.4108463525742421.3200145263.75221.54253.8106080551722610.8200245705.84711.94339.4103891579302993.4200343069.55450.64411.699410603873432.9200446946.93710.64636.6101606640283933.0200548402.23881.84766.2104278683984375.3200649746.14109.14927.710495

6、7725224895.8200750150.24899.25107.8105638765895509.9200852850.53999.05239.0106792821905713.2200953082.04721.45404.4108986874966104.4201054641.03742.65561.7109876927806632.4201157121.13247.05704.2110573977357139.6201258957.02496.05838.91112051025597508.5本次采用的估计模型为Y=0O+0X+02X2+03X3+04X4+05X5

7、其中0,是回归系数。二、模型的参数估计与分析线性利用SAS对模型进行拟合，参数估计和检验，用最小二乘法得到线性回归方程的形式如下：Y二-30416-1.24359*Xl+5・28523*X2+0.61924^X3-0.14305*X4+0.95538*X5RootMSE553.95123R-Square0.9875DependentMean49546AdjR-Sq0.9831CoeffVar1.11806ParameterEstimatesVariab1eDFParameterEstimateStandardErr