计量论文黑龙江省粮食产量影响因素分析

1、Shanxi University of Finance and Economics题目： 黑龙江省粮食产量影响因素分析学院： 国际贸易学院班级： 国际经济与贸易三班学号： 202103010303姓名： 王达 2021年12月31日目录摘要2关键字2一、引言2二、文献综述3三、模型设定，数据处理及检验4 (一)指标选取4二本模型数据来源5三模型设定6四模型结果7五模型检验和调整8四、结果分析16五、政策建议17【参考文献】19摘要：黑龙江省是我国重要的粮食主要产区之一，是我国重要的商品粮食基地，素有中国“战略粮仓之美誉，肩负这国家粮食平安的重担。本文采用计量经济分析方法，以19912021年黑龙江粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本进行了多元线性回归分析。关键字：粮食产量、影响因素、回归分析、黑龙江一、引言“国以民为本，民以食为天，食以米为主，米以优为先。粮食是关系国计民生和国家经济平安的重要战略物资。我国人多地少，耕地面积仅占世界7，却要养活占世界22%的人口。因此，粮食产量的稳定增长已然成为了保证人民生活和社会稳定开展的命脉。随着人口的不断增加，城市化进程的不断加快，经济结构

2、的转型以及人民物质生活水平的逐步提高，人们对粮食的要求更是越来越高。这对我国人口基数庞大，土地资源稀缺的现状来说，无疑不是雪上加霜。作为世界上第一人口大国，粮食问题已必然成为了关系国家平安亘古不变的话题。黑龙江省作为我国重要的粮食生产基地,农业根底雄厚,拥有大量的耕地后备资源以及现代农业根底,具备了高标准增加粮食产量的潜力,一直被誉为中国的“战略粮仓。国家统计局近日公布的数据显示，我国粮食总产量今年实现十一连增。其中，黑龙江省粮食总产比上年增产47.6亿斤，全省粮食总产到达1248.4亿斤，占全国粮食增产总量的近一半，再次为国家粮食平安做出奉献1，在此向社会各界证明了产粮大省不可撼动的地位。在中国人民日益增长的粮食需求同世界粮价日益增长的双重打击下，如何让黑龙江的粮食产量保持稳定增长甚至实现前所未有的突破真正成为中国粮仓的“强心脏已成为了每个黑龙江人乃至国家政府关切的问题。 二、文献综述20世纪以来，中国粮食生产迈上了新的台阶，进入供求根本平衡、丰年有余的新阶段。但是粮食供求将长期趋紧。特别是随着工业化和城镇化进程加快以及受农业结构调整、生态退耕、自然灾害损毁和非农建设占用等影响，中国

3、耕地资源逐年减少2。此时，粮食产量便显得更加弥足珍贵。?经济全球化与中国粮食问题?一书曾预言过“中国农业的粮食经济陷阱在经济全球化总格局中，会成为真正的深渊。并对参加WTO之后的中国粮食开展战略调整进行了研究对中国粮食的竞争力进行了评估，充分利用比拟优势原理对粮食平安与宏观调控进行分析，并对粮食产量的保护与支持给予多个方面的内容说明3。本论文将以大化小，对影响黑龙江的粮食产量因素进行系统分析，提出契合本文同时放眼于黑龙江粮食产业未来开展的几点意见。三、模型设定，数据处理及检验1、指标选取影响某地区粮食产量的总因素有很多，首先应当考虑的是粮食作物的播种面积，其次是生产资料如有效灌溉面积、化肥施用量、农业机械总动力、资本投入等的投入，此外还有国家政府出台的相关政策等因素。由于国家政府的相关政策难以量化，在此不将其引入模型中。本论文所建模型选取了粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农用化肥折纯量化肥施用量、农业机械总动力以及受灾面积等五个因素作为影响粮食总产量的重要指标。11粮食作物播种面积。粮食作物播种面积毫无疑问是直接影响粮食总产量的重要因素之一。根据近二十年的?黑龙江统计年鉴?数据显示，2

4、000年以后，黑龙江粮食产量持稳定小幅度增长的趋势。12有效灌溉面积。有效灌溉面积也是直接影响粮食产量的重要因素之一。黑龙江省的灌溉面积在逐年增加，由1994年的1015.4千公顷到2021年的5793.32千公顷，20年的时间增长了近5倍。13农用化肥折纯量化肥施用量。化肥施用量对粮食的产量影响极大，在所有物质投入中所占比例也是最大的。黑龙江省的化肥施用量从1994年的108.5万吨到2021年的250.31万吨，二十年间一直保持着小幅度的稳定增长。14农用机械总动力。如同军事实力是衡量一个国家战斗能力的重要指标一样，农用机械总动力也已然成为了衡量一个地区，一个农用现代化水平的重要指标之一，也必然成为了衡量一个地区或是国家粮食总产量的重要指标之一。黑龙江省作为一个以农业生产为主的大省，正在不断引进大型农用机械以增强本省的总用机械总动力。从1994年的1190万千瓦到2021年的4930.27万千瓦，用实际行动向社会各界证明了他不可撼动的农业大省的地位。15受灾面积。随着环境不断被破坏，全国范围内农作物种植区的受灾面积在逐年增加。即使我们拥有强大的农用机械总动力，受灾面积的增大还是可能

5、会对粮食总产量产生冲击。2、本模型数据来源根据?中华人民共和国统计局?、?黑龙江统计年鉴?及?黑龙江农业信息网?中相应年度的数据，选用了粮食总产量、粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农用化肥折纯量、农用机械总动力、受灾面积这6个指标。将这6个指标19942021年20年间的时间序列数据进行回归分析，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，其他5个指标作为解释变量进行回归分析。数据：粮食产量万吨Y粮食作物播种面积千公顷有效灌溉面积千公顷农用化肥折纯量万吨农业机械总动力万千瓦受灾面积千公顷1984 1757.50 7355.10 623.60 46.60 902.31 1535.30 1985 1430.00 7216.40 679.53 42.10 960.42 4211.30 1986 1776.30 7323.70 719.67 47.70 935.00 2314.70 1987 1763.50 7411.90 766.27 52.20 1095.00 3622.00 1988 1643.00 6886.30 739.60 54.40 1105.00 3998.00 19

6、89 1621.50 7261.70 777.47 66.10 1163.00 3690.00 1990 2312.50 7420.00 1078.67 76.50 1173.40 1816.70 1991 2164.30 7426.90 1117.80 83.80 1179.50 3794.70 1992 2366.30 7348.40 1156.80 88.50 1172.60 2959.00 1993 2390.80 7557.60 1163.60 100.20 1185.30 3092.00 19942578.70 7496.40 1015.40 108.50 1190.00 3841.00 19952552.10 7500.20 1094.70 108.90 1226.10 3127.00 19963040.60 7778.80 1335.30 115.10 1254.80 3216.00 19973104.50 7993.70 1607.00 121.80 1285.40 3207.00 19983008.50 8088.90 1815.00 125.89 1454.50

7、3162.00 19993074.60 8098.50 1965.64 126.31 1559.70 1440.00 20002545.50 7852.50 2032.00 121.55 1613.80 3483.00 20012651.70 8534.00 2090.35 123.24 1648.29 4238.00 20022941.20 8291.20 2185.27 129.79 1741.75 4149.00 20032512.30 8114.70 2111.53 125.70 1807.74 6659.00 20043001.00 8458.00 2282.11 143.81 1952.17 3790.10 20053092.00 8650.80 2394.07 150.92 2234.04 2101.50 20063843.50 10525.73 2648.20 162.20 2570.60 3330.00 20073462.92 10820.46 2950.26 175.20 2785.30 6652.60 2021 4225.00 10988.93 3122.51 1

8、80.73 3018.36 2367.10 2021 4353.01 11391.03 3405.86 198.87 3401.27 7393.70 2021 5012.80 11454.70 3875.22 214.89 3736.29 1432.20 2021 5570.60 11502.93 4332.65 228.44 4097.84 1536.80 2021 5761.49 11519.54 4776.48 240.28 4552.93 2429.40 2021 6004.10 11564.36 5342.12 244.96 4849.28 1548.00 20216242.19 12061.70 5793.32 250.31 4930.27 2057.00 3、模型设定通过对黑龙江近30年的粮食产量及其相关主要因素的定性分析之后，初步得出6个指标间存在多元线性关系，即粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农用化肥折纯量、农用机械总动力、受灾面积这五个指标间存在线性关系，所以将粮食产量的回归模型初步假定为。其中，Y为粮食产量，为粮食作物播种面积，为有效灌溉面积，为农用化肥折纯量，农用机械总动力，为受灾面积。利用收集到的数据对以上因素进行拟合，得到其存在的数量关系为模型设定的意义所在。在模型设置的过程中，忽略掉了政府政策因素等难以量化的因素以及政府政策因素衍生出的科技费用、科技人员投入量以及农村用电量、乡村农林牧渔业从业人员等可能导致严重多重共线性的因素，以防止不必要的干扰。4、模型结果运用Eviews6.0对收集到的数据进行参数估计，回归结果如下所示：参数估计： Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/31/15 Time: 15:45

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