多重共线性小论文——影响我国粮食产量的因素分析

多重共线性小——影响我国粮食产量的因素分析 影响我国粮食产量的因素 一、问的提出 改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛，对粮食的需求日益增加。粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平，因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。为此，本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。 二(研究与数据的搜集统计 通过对影响粮食产量的主要因素的分析，把影响农民收入的因素主要归结与以下几个方面: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。通过查找中国统计年鉴，我们得到如下的统计资料: 1.1 中国粮食生产与相关投入资料 年份 农业化肥粮食播种面农业机械总农业劳动 粮食产量 施用量 积 成灾面积 动力 力 (万吨) (万公斤) (千公顷) (公顷) (万千瓦) (万人) 1985 38728 1660 114047 16209 18022 31151 1986 40731 1740 112884 15264 19497 30868 1987 37911 1776 108845 22705 20913 31130 1988 39151 1931 110933 23656 22950 31254 1989 40208 1999 111268 20393 24836 31663 1990 39408 2142 110123 23945 26575 32249 1991 40755 2357 112205 24449 28067 33225 1992 44624 2590 113466 17819 28708 38914 1993 43529 2806 112314 27814 29389 39098 1994 44264 2930 110560 25895 30308 38699 1995 45649 3152 110509 23133 31817 37680 1996 44510 3318 109544 31383 33802 36628 1997 46662 3594 110060 22267 36118 35530 1998 50454 3828 112548 21233 38547 34820 1999 49417 3981 112912 30309 42016 34840 2000 51230 4084 113787 25181 45208 35177 2001 50839 4124 113161 26731 48996 35768 2002 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2003 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2004 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2005 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2006 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2007 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2008 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2009 50160 5108 105638 25064 76590 31444 注:这里由于没有从事粮食生产的农业劳动数据，用第一产业劳动力替代。 资料来源:《中国统计年鉴》(1985，2009) 三、模型的估计、检验、确认 对模型有如下假设: 1.零均值: E(ui),0i,1,2,3,？,n COVuu,Eu,Euu,Eu(,)[()()]ikiikk2.同方差无自相关: 2,i,k, ,,Euu,(,),ik i,k0,, 3.随机扰动项与解释变量不相关: Cov(Xji,ui),0j,2,3,？,k4.无多重共线性 25. 残差的正态性: ,~N(0,,)i 显然这些假设是不可能完全成立的，所以必须对其进行检验。 残差的正态性检验已完成。 主要需要检验的有: 一、多重共线性检验。二、异方差性检验。三、自相关性检验。 由于现有知识有限，只能对检验出来的一种情况进行修正，其它的暂不做修正， 只做检验。 我们将基于以上数据进行分析。 (1)利用Eviews5.0作OLS估计的结果为: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/26/11 Time: 12:41 Sample: 1985 2009 Included observations: 25 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -26695.08 7507.527 -3.555775 0.0021 X1 5.994511 0.609713 9.831685 0.0000 X2 0.536701 0.057858 9.276245 0.0000 X3 -0.135873 0.029720 -4.571732 0.0002 X4 0.090822 0.042053 -2.159696 0.0438 X5 -0.007390 0.070511 -0.104814 0.9176 R-squared 0.980829 Mean dependent var 44945.64 Adjusted R-squared 0.975783 S.D. dependent var 4150.729 S.E. of regression 645.9230 Akaike info criterion 15.98480 Sum squared resid 7927113. Schwarz criterion 16.27733 Log likelihood -193.8100 F-statistic 194.4114 Durbin-Watson stat 1.715679 Prob(F-statistic) 0.000000 Y= -26695.08+5.994511X1+0.536701X2+-0.135873X3+0.090822 X4+-0.007390X5 (7507.527) (0.609713) (0.057858) (0.029720) (0.042053) (0.070511) T =(-3.555775)(9.831685) (9.276245) (-4.571732) (-2.159696) (-0.104814) R-Squared=0.980829 df=19 从上面的估计的结果可以看出:可决系数R-Squared=0. 980829，表明模型在整体的拟和非常好。系数显著性检验:对于C、X1、X2、X3、X4的系数，t的统计量的绝对值都通过了检验，而X5的系数的t统计量为-0.104814，在df=19、α=0.05的情况下， X5的系数不能通过检验。 根据经验判断无法通过第一步检验的原因很可能是解释变量之间存在多重共线性。 ， (2)多重共线性的检验与修正 我们对X1 X2 X3 X4 X5进行多重共线性检验，得到: 表1.2 相关系数表 X1 X2 X3 X4 X5 X1 1.000000 -0.616566 0.400644 0.952746 0.314885 X2 -0.616566 1.000000 -0.238039 -0.741538 -0.060970 X3 0.400644 -0.238039 1.000000 0.310096 0.409704 X4 0.952746 -0.741538 0.310096 1.000000 0.128834 X5 0.314885 -0.060970 0.409704 0.128834 1.000000 可以发现X1 X2 X3 X4 X5之间存在高度的线性相关关系。 运用逐步回归法进行修正: 表1.3一元回归估计结果 变量 X1 X2 X3 X4 X5 参数估计3.158761 -0.14429 0.182715 0.165219 0.553797 值 t值 7.716525 -0.68297 1.126564 4.775066 1.799071 r^2 0.721363 0.019877 0.052295 0.165219 0.123364 其中，加入X1的r^2最大，以X1为基础，顺次加入其他变量逐步回归。结果如下。 表1.4 加入新变量的回归结果(一) 加入变量 X2 X3 X4 X5 参数估计0.631835 -0.10622 -0.26297 0.146656 值 t值 11.07516 -1.11232 -3.97217 0.79565 r^2 0.957624 0.736199 0.837737 0.729157 其中，加入X2的r^2最大，以X1，X2为基础，顺次加入其他变量逐步回归。结果如下。 表1.4 加入新变量的回归结果(二) 加入变量 X3 X4 X5 参数估计-0.11151 -0.03681 0.002836 值 t值 -3.63213 -0.82605 0.037402 r^2 0.973974 0.958958 0.957627 其中，加入X3的r^2最大，以X1，X2，X3为基础，顺次加入其他变量逐步回归。 表1.5 加入新变量的回归结果(三) 加入变量 X4 X5 参数估计-0.08821 0.082863 值 t值 -2.67113 1.34134 r^2 0.980817 0.082863 显然可见，加入X5时，参数的检验值不显著，说明主要是因为X5引起了多重共线性。 修正多重共线性以后的回归结果为: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/26/11 Time: 13:36 Sample: 1985 2009 Included observations: 25 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -27110.39 6217.065 -4.360641 0.0003 X1 5.954533 0.463769 12.83943 0.0000 X2 0.538519 0.053816 10.00673 0.0000 X3 -0.136393 0.028570 -4.773986 0.0001 X4 0.088210 0.033023 -2.671134 0.0147 R-squared 0.980817 Mean dependent var 44945.64 Adjusted R-squared 0.976981 S.D. dependent var 4150.729 S.E. of regression 629.7498 Akaike info criterion 15.90538 Sum squared resid 7931696. Schwarz criterion 16.14915 Log likelihood -193.8172 F-statistic 255.6537 Durbin-Watson stat 1.706044 Prob(F-statistic) 0.000000 Y = -27110.39+ 5.954533X1+ 0.538519X2+-0.136393X3+0.088210X4 (6217.065) (0.463769) (0.053816) (0.028570) (0.033023) T = (-4.360641) (12.83943) (10.00673) (-4.571732) (-2.671134) R-Squared=0.980817 Adjusted R-squared=0.976981 F-statistic=255.6537 (3)自相关检验 图1.1 残差e的图示 1000 500 0 -500 -1000 -1500 -2000 868890929496980002040608 RESID DW检验:由表的DW=1.706044，在显著性水平=0.05下，查DW表，n=25,k=4, 得到dl=1.038,dv=1.767,由于DW=1.706044，介于DL和DU之间，所以根据判定定理无法通过DW检验其自相关是否存在。 四、模型的确定 经过一系列的模型检验与设定，可以认为修正后的模型已无多重共线性，用DW检验无法确定其是否存在自相关性，通过怀特检验知道模型不存在异方差，最终可将模型设定为: Y = -27110.39+ 5.954533X1+ 0.538519X2+ 0.136393X3+0.088210X4 (6217.065) (0.463769) (0.053816) (0.028570) (0.033023) T = (-4.360641) (12.83943) (10.00673) (-4.571732) (-2.671134) R-Squared=0.980817 Adjusted R-squared=0.976981 F-statistic=255.6537 五、对模型的经济意义的分析，得出的结论及政策建议 1、在模型的假设时，我们假定了四个经济变量对粮食产量的影响，它们是农业化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积，农业机械总动力，农业劳动力。而从最终确定的模型来看，只保留了农业化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积，农业机械总动力的影响。 2.有模型可知，粮食产量与农业化肥施用量，粮食播种面积，农业机械总动力成正比，因此，应该在化肥的研制上多进行科研水平的投入，已更大程度地实现粮食增收。粮食播种面积则可以通过各种有助于保持水土的措施来实现其保 护，以保持土壤的有效种植能力。农业机械总动力无疑表明科学技术已经成为现代社会的第一生产力，如何更好地实现农业化机械化大规模生产，也是我们应该考虑的重点。 3、农业劳动力因素被排除在模型之外，这有悖于我们先前所设想的，这变更加使得我们有必要对现阶段农村劳动力转移的意义进行考虑。提高农民收入的主要途径，有可能正在朝着农村外转移，即是说农村劳动的转移才是现在或者将来的增加农民收入的主要。 下面是赠送的两篇散文欣赏，可以仔细阅读，不需要的朋友可以下载后编辑删除～～谢谢～～ 脚下的时光 不知走过多少地方，不知看过多少风景，不知听说过多少轶事; 不知经历过多少岁月，不知邂逅过多少良人，不知变换过多少心情; 不知理想的未知是否在前路等待?????? 题记:蒲公英 悠悠岁月，时间苍苍～( 文章阅读网:www.sanwen.net ) 在这繁花似锦的青葱岁月里，我们不断的接受新鲜的美好事物，不断的享受科技发展所带来的高品质生活;我们总是随大流的，去跟风一些前卫潮流的思想;然而，很少有人去整理那些过往的断壁残垣～ 我走过很多地方，但是同样的，我也有更多的地方没去过～ 我渴望走遍地球上每一寸土地，我期许世界上每一个地方的人都善良～ 从踏入社会的那一刻起，我就觉得人应该是自由的;应该去做自己喜欢的事，看自己喜欢的风景，爱自己喜欢的人;一切都那么单纯，完美～ 然而，现实的世界告诉我;理想的丰满一定要遇到拥有相同理想的另一半～ 我喜欢珠海，一个美丽的花园城市;我喜欢那里的天气，没有北方的寒冷;四季如春的温度感觉非常惬意，不用担心换季带来的差异～走在市区的街道上，绿化的花草树木被园丁修剪的井然有序;形态各异的花卉搭配得格外美观～尤其是除过草之后的绿地，泥土的芬芳与绿草的清新扑鼻而来，有一种身处大草原的感觉，使人心旷神怡～我时常一个人发呆，散步;看着过往的人群，车水马龙的街道;也时常去繁华的街巷，拥挤的商业中心;感觉这才是生活，正因为世界有了这么多事物的陪伴，才使我有了对美好生活的向往与喜悦～ 珠海的夜，很美;到处灯红酒绿，一派歌舞升平的祥和;每当夜幕降临，才是广东因有的生活的开始～溜冰场，酒吧，迪厅，大排档等等等等;我很庆幸在这里认识了很多人，他们教会了我很多，也帮助了我很多;我们都是来自五湖四海，为 了同一个目标而聚集在一起的年轻人;我们时常出去聚会，嗨皮;但等到散场后，又回到了应有的孤寂～白天，可以去渔女，公园，九州城，免税店等等都是不错的地方～ 人常说，一个时代会有一个时代的代表;而我在这个曾经为之奋斗的地方，也时常会想起曾经相识的人，走过的地方，看过的风景;有时候，听着当时的流行歌曲，也会感伤;也会自嘲一笑;还有那公车到站的粤语提醒，还有那想见却永远没见的人;一篇篇，一幕幕久久回荡在脑海;早晨的肠粉，中午的餐饭，下午的炒粉，晚上的烧烤;好像味道还回味在口中一样～人，只有在对自己真诚的人的眼里，才会感觉到亲切;而我，也着实喜欢这座城市带给我家一样的温暖感觉～ 在这短暂而悠长的时光里，我成长了很多，也磨砺了很多;正是因为思想的成熟，阅历的增长，我选择了离开;去寻找属于自己的新的天地，新的开始，新的征程～ 其实，无论走过多少地方;都不重要～ 重要的是你从中得到什么～知识～阅历～思想～?????? 每个人，在人生的道路上;难免遇到挫折困苦，也难免会因为一些因素而错失机缘～ 不可能因为一时的艰难险阻而放弃将要来临的幸福～ 也不可能因为一时的过失而自暴自弃颓废一生～ 人，应该用豁达的心态来迎接下一秒的新鲜时光;而不是沉溺在上一秒的懊恼当中～ 每个人的路，都在自己的脚下;只有自己醒悟才能把未来的路走好，反之只会让错误延续到未来，从而影响以后的健康生活～ 即便曾经的时光再美好，那也只是人生道路上的一段插曲;没必要去纠结当时的愕然，愚昧～就像我，从来不对上一秒的事情产生情绪一样～ 一切都是恬淡的样子，顺其自然比什么都好～ 对于未来，只要真诚的去善待身边的所有;我相信，未来的时光，也该是你想象的模样～ 蒲公英 2015.12.13 家乡的茶籽林 坐落在戴云山脉西麓的高才坂，属亚热带季风气候区，夏无酷暑，冬无严寒，日照充足，雨量充沛，山区丘陵满地尽是红壤土，非常适宜茶籽树的生长。高才坂种植小果油茶有着悠久的历史，是远近闻名的茶籽油之乡。 家乡高才坂，一年四季茶籽林郁郁葱葱，枝繁叶茂。村头的亭后坑、银珠垄、赤土岭、牛脊崎，村尾的庵墘头、虎坪林、下淂，村庄对岸的牌匾山、坑里、墘头、下坋、坑柄里等等，山坡上，山坳里，道路边，田边地头，屋后山边，漫山遍野到处是一片连着一片的茶籽林。那里是我儿时与伙伴们捉迷藏、摘茶苞、采茶菇、捡茶籽的地方。 每当春风拂来，几场淅淅沥沥的春雨之后，唤醒沉睡了一个冬季的茶籽树林。老茶树开始发出新枝，抽出嫩芽，嫩芽吐露出嫩红嫩红的叶片，转眼间，嫩红的叶片又变成稚嫩的绿叶。整片茶籽林绿浪涛涛，层层叠叠，在家乡群山环抱的山腰上，形成一道翠绿的屏障。清明节后，儿时的我常与伙伴们在嬉戏玩耍的同时，十分注意寻找茶籽树梢上的“茶苞”，这是一种生长在茶籽树上的果实，果熟时表面会脱去一层薄如蝉翼的白皮，淡绿色的形似胖胖的寿桃，中空，果瓤可以食用，果肉脆而汁多，清甜爽口。“茶苞”是儿时伙伴们最喜欢的果实，从茶籽树上摘下，在袖口上来回擦几下，脱去表层酥松的外皮，馋猫似地往嘴里塞，津津有味地品尝着大自然恩赐的美食，这是我与伙伴们喜欢到茶籽林玩耍的原因之一。 秋季来临，茶籽树上挂满了青色中夹杂着褐色的茶籽果，茶树枝被压弯下垂，这是村民一年的希望。全村的村民这时节荷锄上山为茶籽林锄草，将林地里各种杂草锄掉，并填埋在茶籽树头下作为有机肥，锄后的茶籽林寸草不留。这是家乡当地的传统习惯，很少采撷树上的油茶果，而是在锄得干干净净的林地上捡茶籽。村民在锄草中，时常发现茶籽林里长的一种真菌——茶树菇，菇伞灰色如碗口大，菇腿灰白色很长，采摘回家煮汤或煮米粉汤味道极其甜美。 清爽的秋风送来百花仙子的柔情蜜意，吹开了丹桂的花骨朵，让神州大地香气四溢的同时，茶籽树也毫不犹豫地绽放自己的花朵，展示自己最妖艳的容貌，一夜之间，漫山遍野的茶籽林中雪白的油茶花盛开了，白色花朵中间吐露出金黄色的花蕊，散发出沁人心脾的芬芳，茶籽林变成一片白色的花海。成群的蜜蜂“嗡嗡嗡”在花丛中飞来飞去，落在金黄色的花蕊中不知疲倦地采蜜，也为油茶花义务传授花粉，为明年茶籽树挂果立下汗马功劳。儿时，我和伙伴们像一群快乐的小蜜蜂，一头扎进茶籽林里，一边观赏着洁白娇艳的油茶花，一边折一根抽去内心的赤蕨杆当吸管，插入金黄色的花蕊中，轻轻一吸，芬芳甜美、味道香醇的花蜜便进入口中。我们小心翼翼地攀下茶树枝，如痴如醉地在一朵又一朵的油茶花中滋滋有声吮吸着花蜜，比供销社卖的硬糖粒还要甜美十倍。 到了秋高气爽的秋末，山区空气相对干燥，白天依然烈日炎炎，可夜晚却出现霜冻，昼夜温差很大。这时，茶籽树上的茶籽果由原来的青色转瞬间全部变成深褐色，已经熟透的茶籽果一颗颗裂开大嘴，露出大嘴里油光发亮的油茶籽。阵阵秋风送爽，茶籽树梢随风摇曳，催促油茶籽快快离开树梢，洒脱地坠落在村民锄得干干净净的地板上，几天时间，茶树林的地面上便铺上一层深褐色的油茶籽。此时的茶籽林沸腾了，满怀丰收喜悦的村民，发动全村男女老幼一起上山捡收油茶籽，大家一边欢快地捡着，一边大声地说笑着，这边有母亲唤儿声，那边有青年男女对歌声，茶籽林里飘出一阵阵欢乐的笑声。这笑声就像嘹亮的集合号角，将满地的油茶籽在愉快的气氛中快速聚结起来，坚定果断地跟随村民进入农家大院。( 油茶籽从开花、授粉、结果到成熟落地，经历了秋、冬、春、夏、秋五个季节的阳光雨露，尽吸天然养分，天地精华，营养极高，是纯天然的绿色食品。村民视油茶籽为农家之宝，及时晒干，装筐储藏，等待冬闲之时送到榨油坊加工成金黄色的茶籽油。