中国粮食生产状况分析报告
摘要：本文针对我国是一个农业大国的基本国情，选取我国1978-2011年的相关数据，对我国粮食产量的影响因素的分析、检验，并对各因素的影响程度的大小进行比较，最终建立合适的回归模型，对其做统计和经济意义上的分析，并根据结果提出建议。

关键词：农业粮食产量有效灌溉面积受灾面积一、问题的提出
我国是传统意义上的农业大国，农业生产一直在我国经济发展中占据着重要的地位。

建国后，在经历人民公社运动、大跃进以及文革的浩劫后，农业发展严重滞后，无法满足人民的需要。

1978年改革开放也首先在农村地区开展，实行家庭生产承包责任制，农业有了快速的发展。

随着科技的不断进步，粮食产量也不断上升。

可是农村人口和耕地面积的不断减少也制约着粮食产量的进一步增加。

到底是哪些因素制约着粮食产量呢？针对这个问题，本文选取了我国1978年到2011年的相关数据，通过建立回归
模型，对各种影响因素进行分析。

并且在通过分析知道影响粮食产量的因素后，提出了提高粮食产量的有效途径。

二、数据收集
本文选取了1978年至2011年的34组数据，从数据个数来看完全满足多元回归模型的设定需要。

选取1978年以后的数据主要是因为1978年之前，由于人民公社化运动期间农业数据的浮夸形象，以及文革期间农业生产的停滞等非正常社会现象会影响模型的分析，故从1978年我国改革开放之后开始选取数据。

1978年-2011年我国粮食生产与相关投入的数据表
三、模型设定
1、分别做被解释变量（Y）与解释变量（X1、X
2、X
3、X
4、X5）的散点图，结果如下:
由散点图可知，解释变量与别解释变量间的线性关系并不明确，故对原方程两边同时取对数，建立新的回归方程
3、为了方便计算，对变量进行重新定义，在eviews对话框中输入genr y=log(y) genr x1=log(x1) genr x2=log(x2) genr x3=log(x3) genr x4=log(x4) genr x5=log(x5)
建立新的回归模型，结果如下图
由上图可知新的多元回归模型为
Y 2.4080780.078124X10.603457X20.401626X3
1.461565X40.128441X5
四、模型的检验与调整
（一）经济意义检验
由经济分析可知，粮食产量（Y）与农业机械总动力（X1）、有效灌溉面积（X2）、农用化肥施用折纯量（X3）、粮食作物播种面积（X4）应成正相关关系，与受灾面积（X5）应成负相关关系。

但是，多元回归模型中有效灌溉面积（X2）前的系数符合为负，证明成负相关关系，与经济学意义不符，故认为原模型存在错误，需要调整。

（二）统计检验
Y 2.4080780.078124X10.603457X20.401626X3 1.461565X40.128441X5
T =（-1.2477）（1.3314）（-3.5193）（9.2912）（8.2670）（-4.4179）
R20.979454 20.975785 F266.9577
由上述回归结果可知，R2与2的值都较接近于1，表明模型的拟合优度很高。

在α=0.05的显著性水平下，X2、X3、X4、X5的t统计量值均通过了显著性检验。

F值的统计量的临界值为2.56，F值明显大于该临界值，所以模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。

（三）计量经济学检验
1、用逐步回归法检验多重共线性
（1）X1、X2、X3、X4、X5的相关系数如下表：
由表中数据可知x1与x2、x3，x2与x3，存在高度相关性。