上海电力学院计量经济学（论文）题目：中国粮食生产函数的计量经济学研究院系：经管学院专业年级：经济学2010272组员姓名：xxx 学号：********组员姓名：xxx 学号：********指导教师：yhm2012年12月12日目录题目与摘要 (3)一、模型设定 (3)二、用普通最小二乘法估计模型 (4)三、简单相关系数 (5)四、逐步回归（排除多重共线性） (6)五、序列相关性检验 (9)六、异方差检验 (9)七、总结 (9)八、参考文献 (10)Gzj 20103400（数据寻找、思路形成、eviews操作）Xlz 20103398（word、ppt形成）上海电力学院经管学院2010272班摘要：粮食综合生产能力与粮食安全问题一直是世界性重大问题，备受世界各国政府及专家学者的关注与研究。
粮食是关系国计民生的重要战略物资，认真研究和加深了解中国粮食生产的规律和特点，找出影响粮食产量的主要因素，并采取针对性的粮食增产措施，对于稳定和发展粮食生产具有重要意义，对增加农民收入，乃至拉动整个国民经济的增长具有重要的作用。
本文借鉴李子奈《计量经济学》一书中中国粮食生产函数的例子，提出几个显著影响粮食产量的因素，用evwies分析，并提出自己的观点——只有提高生产的科学技术才能提高粮产。
一、模型设定考虑到各项数据较大，且数据间的差距较大，模型可能存在较大误差。
因此对模型函数取对数。
设粮食生产函数为：ln y=b0+b1 ln x1+b2 ln x2+b3 ln x3+b4 ln x4+u其中，y：粮食产量（万吨）x1：农业化肥施用量（万吨）x2：粮食播种面积（千公顷）x3：成灾面积（千公顷）x4：农业机械总动力（万千瓦）x5：农业劳动力（万人）u：随机误差项，表示解释变量以外的随机扰如气候、创新发明、政策等难以量化的因素影响以上数据中，x3的成灾面积为负，其余均是正。
表格数据如下：中国粮食生产与相关投入资料粮食产量农业化肥施用量粮食播种面积成灾面积农业机械总动力农业劳动力年份(万吨）（万吨）（千公顷）（公顷）（万千瓦）（万人）1983 38728 1660 114047 16209 18022 31151 1984 40731 1740 112884 15264 19497 30868 1985 37911 1776 108845 22705 20913 31130 1986 39151 1931 110933 23656 22950 31254 1987 40208 1999 111268 20393 24836 31663 1988 39408 2142 110123 23945 26575 32249 1989 40755 2357 112205 24449 28067 33225 1990 44624 2590 113466 17819 28708 389141991 43529 2806 112314 27814 29389 39098 1992 44264 2930 110560 25895 30308 38699 1993 45649 3152 110509 23133 31817 37680 1994 44510 3318 109544 31383 33802 36628 1995 46662 3594 110060 22267 36118 35530 1996 50454 3828 112548 21233 38547 34820 1997 49417 3981 112912 30309 42016 34840 1998 51230 4084 113787 25181 45208 35177 1999 50839 4124 113161 26731 48996 35768 2000 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444 2008 52850 5239 106667 22283 82190 29923 2009 53082 5404 108986 21234 87496 28890 2010546415562109872185389278127931注：这里由于没有从事粮食生产的农业劳动力数据，用第一产业劳动力代替。
资料来源：《中国统计年鉴》二、 用普通最小二乘法估计模型5ln 1027.04ln 0603.03ln 0781.02ln 1722.11ln 3916.05540.3ˆX X X X X Y---++-= t (-1.9288) (7.6249) ( 9.6273 ) (-4.9388) (-1.3646) (-1.8056) R 2=0.9837 9800.02=R F=265.7360 D.W.=1.852454R 2较大，说明拟合得较好，F=262.7360>F 0.05(5,28-5-1)=2.66,可认为粮食生产与各解释变量线性关系显著。
当α=5%时，074.2)1528()1(025.02/=--=--t k n t α， 其中x4，x5的参数估计值未通过t 检验，符号也不合实际，所以，可能存在多重共线性。
三、简单相关系数ln x1 ln x2 ln x3 ln x4 ln x5之间的相关系数，运行如下：其中ln x1和ln x4，LN X2和LN X4之间的相关性较高。
分别作ln y 和ln x1 ln x2 ln x3 ln x4 ln x5的回归，运行如下：ln y 和ln x1的回归ln y 和ln x2的回归ln y和ln x3的回归ln y和ln x4的回归ln y和ln x5的回归观察可得，在ln y 与ln x1的回归中，R2判定系数最大按从大到小排列为ln x1 ln x4 ln x5 ln x2 ln x3所以可以以ln x1为基础，逐步回归。
四、逐步回归（排除多重共线性）ln y 对ln x1 ln x4回归:4ln 0841.01ln 3491.07864.8ˆln X X Y-+= t (46.26938) (3.9299) (-1.2047)当α=5%时，060.2)1228()1(025.02/=--=--t k n t α，ln x4参数t 检验不显著，且R 2进步很小，（ln x3可以很好地解释ln y ）故剔除ln x4。
加入ln x5回归得：5ln 1112.01ln 2460.08897.9ˆln X X Y-+= t (9.6945) (10.5763) (-1.1552)当α=5%时，060.2)1228()1(025.02/=--=--t k n t α ln x5未通过t 检验R 2=0.8189 857332.02=R 0.8044，进步很小，剔除。
加入ln x2回归得：2ln 3039.11ln 31084.09227.6ˆln X X Y++-= t (-3.8439) (22.1357) (8.7047)当α=5%时，060.2)1228()1(025.02/=--=--t k n t α 都通过t 检验 F=46.23216 >F 0.05(28-2-1)=3.30，R 2=0.9527进步较大加入ln x3回归：3ln 0865.0-2ln 2710.11ln 3237..07750.5ˆln X X X Y++-= t (-4.9323) (34.9664) (13.2032) (-6.0594)当α=5%时，064.2)1328()1(025.02/=--=--t k n t α 所有参数通过t 检验F=202.6826> F 0.05(28-3-1)=3.40，说明回归模型中的解释变量ln x1、ln x2、ln x3对因变量影响显著，回归总体是显著线性的R 2=0.9813进步较大，拟合得较好。
所以得回归函数： 3ln 0865.0-2ln 2710.11ln 3237..07750.5ˆln X X X Y++-=五、序列相关性检验杜宾—瓦森检验：主要用于检验残差序列一阶自相关，但是对于模型中解释变量包含有因变量滞后期的，DW 检验失效。
在该方程中，dL=1.18<1.4762<dU=1.65.不能确定。
LM 检验：在显著性水平为5%的情况下，F 统计量的P 值=0.2533大于0.05，接受原假设。
即：模型不存在自相关。
六、异方差检验怀特检验：由输出结果的概率值P 可知,0.05<0.9229 即：不存在异方差。
七、总结综上：该模型通过各检验粮食生产函数：3ln 0865.0-2ln 2710.11ln 3237..07750.5ˆln X X X Y++-= R 2=0.9813的数值表示：粮食总产量的变化可以在98.13%的程度上由化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积这三点因素解释。
Ln X1的回归参数0.03237表示：在其他条件不变的情况下，化肥施用量每增加1万吨，粮食产量增加5．25万吨；Ln X2的回归参数1.2710表示：在其他条件不变的情况下，粮食播种面积每增加1千公顷，粮食产量增加1.27101万吨；Ln x3的回归参数-0.0865表示：在其他条件不变的情况下，成灾面积每增加1千公顷，粮食产量和增加减少-0.0865千公顷。
科技进步和代表科技进步的农业机械总动力（x4）没有被纳入方程和通过检验．但这并不是要忽视农业科技的作用。
超级稻、矮败小麦等一大批农业科技创新成果的广泛应用，对我国粮食增产发挥了重要的支撑作用。
但是中国农业技术进步并不像工业技术进步内生于资本积累，在存在大量剩余劳动力的背景下，市场选择必定排斥机器资本的进入，这种情况在我国长期没有通过政府扶持而得到解决，家庭小农户经营也限制了大规模机械化农业的发展．而且科技工作者发明的新的作物品种具有一定地域特点，所以可以认为农业科技进步对粮食生产类似一种随机冲击，属于难以量化的部分。
劳动力（x5）被排除在模型之外的原因在于农村存在大量剩余劳动力，导致劳动的边际生产率为零。