【正文】 ，所以對(duì)糧食產(chǎn)量有正向影響因素，模型檢驗(yàn)是合理的。同時(shí)，各種自然災(zāi)害對(duì)糧食產(chǎn)量的影響很，受災(zāi)面積可以反映糧食生產(chǎn)中受自然災(zāi)害影響的程度，糧食產(chǎn)量與成災(zāi)面積是一種負(fù)相關(guān)關(guān)系。最終影響因素分析勞動(dòng)力是糧食生產(chǎn)的主體，也是影響糧食生產(chǎn)的重要因素之一，且是正向因素，所以本模型將農(nóng)村人口數(shù)作為影響因素，進(jìn)行逐步回歸檢驗(yàn)后得到正向的顯著性關(guān)系是完全合理的。下面是用N（0,859216）對(duì)此進(jìn)行的擬合。確定為：ARMA(2,1)?？紤]到本例中自變量較多，用差分法消除自相關(guān)性效果不好，我們選擇使用時(shí)間序列方法來消除自相關(guān)性。多重共線性的診斷結(jié)果由于第一次逐步回歸因?yàn)榭赡苡卸嘀毓簿€性的影響，接下來用SPSS進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，得到結(jié)果如下：CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.Collinearity StatisticsBStd. ErrorBetaToleranceVIF1(Constant).000x1.095.812.000.405x2.314.081.236.001.431x7.227.000.254x8.044.000.719a. Dependent Variable: y從VIF值可以看出，XXXX8的VIF均小于10，說明不存在多重共線性。根據(jù)條件數(shù), ， 其中為最大的特征根 為其他的特征根，通常認(rèn)為0k10,沒有多重共線性，k10存在著多重共線性。事實(shí)上 這說明 即 .(3) 特征根判定法根據(jù)矩陣行列式的性質(zhì)，矩陣行列式的值等于其特征根的連乘積 。(2) 方差擴(kuò)大因子法(VIF)，定義 其中 是以 為因變量時(shí)對(duì)其他自變量的復(fù)測(cè)定系數(shù)。參數(shù)XXXX8最終被保留，X1農(nóng)村人口數(shù)（萬人）、X2糧食作物種植面積、X7農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（億瓦）對(duì)糧食產(chǎn)量有正向影響，符合實(shí)際情況， X8受災(zāi)面積（千公頃）與糧食產(chǎn)量成負(fù)向影響，符合實(shí)際情況，所以此次計(jì)算機(jī)模擬結(jié)果可以接受。參數(shù)XXXXXXX10最終被保留，X1農(nóng)村人口數(shù)（萬人）、X2糧食作物種植面積、X6化肥使用量（萬噸）、X10國家農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)糧食產(chǎn)量有正向影響，符合實(shí)際情況， X3生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)、X8受災(zāi)面積（千公頃）與糧食產(chǎn)量成負(fù)向影響，符合實(shí)際情況，但是X5有效灌溉面積實(shí)際應(yīng)該與糧食產(chǎn)量成正向影響，所以符合實(shí)際情況，說明這十個(gè)影響因素中X5有效灌溉面積與其他因素可能有多重共線性。本模型采用R軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及檢驗(yàn)，采用逐步回歸的方法，用AIC準(zhǔn)則進(jìn)行檢驗(yàn)，挑選出變量使得，使得該種選擇組合的AIC值最小。所以優(yōu)先考慮的模型應(yīng)是AIC值最小的那一個(gè)。假設(shè)條件是模型的誤差服從獨(dú)立正態(tài)分布。赤池信息量準(zhǔn)則建立在熵的概念基礎(chǔ)上，可以權(quán)衡所估計(jì)模型的復(fù)雜度和此模型擬合數(shù)據(jù)的優(yōu)良性。本模型采用R軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及檢驗(yàn)，采用逐步回歸的方法，用AIC準(zhǔn)則進(jìn)行檢驗(yàn)，挑選出變量使得，使得該種選擇組合的AIC值最小。相反, 如果 α 取得比較小, 即F1與F2取得比較大時(shí), 則入選的變量個(gè)數(shù)就要減少。 引人回歸方程的變量的個(gè)數(shù)L與各變量貢獻(xiàn)的顯著性檢驗(yàn)中所規(guī)定的F檢驗(yàn)的臨界值F1與F2的取值大小有關(guān)。 逐步回歸選取變量是逐漸增加的。當(dāng)方程中已無變量可剔除, 且又無變量可引入方程時(shí), 第二階段逐步計(jì)算即告結(jié)束, 這時(shí)轉(zhuǎn)入第三階段。 由上所述, 逐步計(jì)算的每一步總是先考慮剔除變量, 僅當(dāng)無剔除時(shí)才考慮引入變量。 (c)剔除或引人一個(gè)變量后, 相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行消去變換, 第t+1步計(jì)算結(jié)束。值的一個(gè)并計(jì)算F值, 如果FF1, 則表示該變量顯著, 應(yīng)將其引人回歸方程, 計(jì)算轉(zhuǎn)至( c)。值的一個(gè)并計(jì)算其F值, 如果F≤F2, 表示該變量不顯著, 應(yīng)將其從回歸方程中剔除, 計(jì)算轉(zhuǎn)至(c)。 (b)在已引入的自變量中, 檢查是否有需要剔除的不顯著變量。 (2) 逐步計(jì)算 如果已計(jì)算t步(包含t＝0), 且回歸方程中已引入l個(gè)變量, 則第t+1步的計(jì)算為:(a )計(jì)算全部自變量的貢獻(xiàn)V39。n為原始數(shù)據(jù)觀測(cè)組數(shù),k為估計(jì)可能選人回歸方程的變量個(gè)數(shù)。一般地, 為使最終的回歸方程中包含較多的變量, 水平不宜取得過高, 即顯著水平α 不宜太小。2）逐步回歸分析的主要計(jì)算步驟 (1) 確定F檢驗(yàn)值 在進(jìn)行逐步回歸計(jì)算前要確定檢驗(yàn)每個(gè)變量是否顯著的F檢驗(yàn)水平, 以作為引人或剔除變量的標(biāo)準(zhǔn)。將對(duì)y影響不顯著的變量全部剔除, 保留的都是顯著的。逐步回歸分析的實(shí)施過程是每一步都要對(duì)已引入回歸方程的變量計(jì)算其偏回歸平方和(即貢獻(xiàn)), 然后選一個(gè)偏回歸平方和最小的變量, 在預(yù)先給定的F水平下進(jìn)行顯著性檢驗(yàn), 如果顯著則該變量不必從回歸方程中剔除, 這時(shí)方程中其它的幾個(gè)變量也都不需要剔除(因?yàn)槠渌膸讉€(gè)變量的偏回歸平方和都大于最小的一個(gè)更不需要剔除)。另外, 己被引人回歸方程的變量在引入新變量后也可能失去重要性, 而需要從回歸方程中剔除出去。逐步回歸分析正是根據(jù)這種原則提出來的一種回歸分析方法。五、模型建立與求解逐步回歸1）逐步回歸分析的主要思路 在實(shí)際問題中, 人們總是希望從對(duì)因變量y有影響的諸多變量中選擇一些變量作為自變量, 應(yīng)用多元回歸分析的方法建立“最優(yōu)”回歸方程以便對(duì)因變量進(jìn)行預(yù)報(bào)或控制。 為消除 1978 年開始的農(nóng)村制度變革對(duì)之影響，本模型不考慮1978年前的全國糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)。早期研究認(rèn)為 ,中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提高的動(dòng)力在改革初期主要來自農(nóng)村經(jīng)濟(jì)體制創(chuàng)新 ,但是 ,這種影響只是一次性的,隨著這一制度的普及與穩(wěn)定,制度創(chuàng)新對(duì)于糧食增產(chǎn)的促進(jìn)作用幾乎為零。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格的變動(dòng)會(huì)影響農(nóng)民在農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)備上的投入，從而對(duì)糧食產(chǎn)量有負(fù)面影響；同時(shí)，農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)是反映一定時(shí)期內(nèi)，農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者出售農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格水平變動(dòng)趨勢(shì)及幅度的相對(duì)數(shù)，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的變動(dòng)自然會(huì)影響農(nóng)民對(duì)于種植的熱情等，所以本模型考慮了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)和農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)。當(dāng)前，我國正處于從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)期，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)機(jī)工業(yè)發(fā)展，對(duì)于提高農(nóng)業(yè)裝備水平、改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、增強(qiáng)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力、拉動(dòng)農(nóng)村消費(fèi)需求等具有重要意義，對(duì)提高糧食產(chǎn)量有重要意義。同時(shí)，農(nóng)村居民收入也影響著農(nóng)民對(duì)于種植上一些設(shè)備等的投入，所以也考慮在影響農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的范圍內(nèi)。本研究中選擇化肥使用量作為衡量化肥投入水平的解釋變量。據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)統(tǒng)計(jì)，化肥在對(duì)農(nóng)作物增產(chǎn)的總份額中約占40%～60%。施肥不僅能提高土壤肥力，而且也是提高作物單位面積產(chǎn)量的重要措施。本文將農(nóng)村人口數(shù)作為影響因素。2. 勞動(dòng)力是糧食生產(chǎn)的主體，也是影響糧食生產(chǎn)的重要因素之一。中國以占全國耕地48%的灌溉面積，生產(chǎn)了占全國總產(chǎn)量75%的糧食和90%的棉花、蔬菜等經(jīng)濟(jì)作物。現(xiàn)有各種公開出版統(tǒng)計(jì)資料中的成災(zāi)面積都是農(nóng)作物總成災(zāi)面積，并沒有單獨(dú)反映糧食作物成災(zāi)面積的指標(biāo)，在本研究中假定自然災(zāi)害在各種不同作物種類中的分布是均勻的,這樣糧食成災(zāi)面積可用糧食播種面積占農(nóng)作物總播種面積的比例乘以農(nóng)作物總成災(zāi)面積得到。 糧食播種面積是解釋糧食產(chǎn)量變化的一個(gè)關(guān)鍵變量 ,且對(duì)糧食產(chǎn)量是一種正向影響。第三類是國家糧食政策、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織與經(jīng)營制度。從理論上講影響糧食產(chǎn)量的因素很多,這些因素基本上可以分為四類 ,第一類是各種生產(chǎn)要素的投入量，如土地、勞動(dòng)、化肥、機(jī)械、資本等的投入量。由于我國長期以來一直采取各種措施努力提高糧食的實(shí)際產(chǎn)量 ,并沒有像歐美國家采取耕地休耕制度 ,因而我國的糧食綜合生產(chǎn)能力可以用糧食實(shí)際產(chǎn)量來反映。如何將上述兩類預(yù)測(cè)模型所考慮的因素和方法綜合起來，以提高預(yù)測(cè)精度，這就是本文提出的糧食產(chǎn)量綜合預(yù)測(cè)模型。 目前國內(nèi)外學(xué)者提出了多種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型，分析這些模型的設(shè)計(jì)思路，它們大體上可分為二類：一類是氣象模型，它側(cè)重于氣象波動(dòng)因素對(duì)糧食產(chǎn)量的短期影響；另一類是社會(huì)經(jīng)濟(jì)模型，它側(cè)重于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對(duì)糧食產(chǎn)量的長期影響。政府通過糧食補(bǔ)貼等政策無效率，存在規(guī)模報(bào)酬遞減，對(duì)農(nóng)戶行為影響不大（李鵬[6]）。汪旭輝基于DEA模型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低下的主要原因是生產(chǎn)要素匹配不合理[4]。王玉斌等通過對(duì)我國1978~2004糧食產(chǎn)量波動(dòng)原因發(fā)現(xiàn)，要實(shí)現(xiàn)糧食生產(chǎn)持續(xù)穩(wěn)定增長的目標(biāo)，就必須給糧食生產(chǎn)以合理的收益預(yù)期，使糧食生產(chǎn)的比較收益與經(jīng)濟(jì)作物相比處于相對(duì)合理的水平[2]。因此，我們提取了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、糧食播種面積、化肥施用量這三個(gè)對(duì)糧食產(chǎn)量有較大影響的因素的時(shí)間序列數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析，希望通過建立一個(gè)合適的經(jīng)濟(jì)模型來從理論上找出提高糧食產(chǎn)量的方法。為了在更高層次上發(fā)展我國的經(jīng)濟(jì)，真正實(shí)現(xiàn)全民共同富裕的偉大目標(biāo)，保證糧食安全，解決糧食問題是當(dāng)務(wù)之急。面對(duì)眼前糧價(jià)上漲和耕地 減少的新情況，專家指出，從中長期看，由于人口增加，耕地減少，城市化加快，人民生活水平提高，中國糧食需求將呈剛性增長，糧食供求關(guān)系將是偏緊的。而隨著基礎(chǔ)建設(shè)的擴(kuò)大、 城市建設(shè)的發(fā)展、 各種園區(qū)的興起， 耕地還會(huì)減少。 在充分肯定農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整取得成績(jī)的同時(shí)，人們必須清醒地認(rèn)識(shí)到，近年來糧食播種面積連年下降，糧食連續(xù)減產(chǎn)，糧食安全潛伏一定隱患。我國是一個(gè)有著13億人口的國家，占世界總?cè)丝跀?shù)的21%，但我國的可耕地面積僅為世界可耕地面積的7%，糧食問題是關(guān)系經(jīng)濟(jì)安全和國計(jì)民生的重大戰(zhàn)略問題，任何時(shí)候都不能有絲毫的松懈。因此,切實(shí)保護(hù)和提高糧食綜合生產(chǎn)能力,無疑就成為目前理論界一項(xiàng)責(zé)無旁貸的重要課題。其次,糧食綜合生產(chǎn)能力的高低,直接關(guān)系到國家的糧食安全。首先,中國糧食供求問題的實(shí)質(zhì)在于無法及時(shí)根據(jù)市場(chǎng)需求變化及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)所造成的結(jié)構(gòu)性、階段性生產(chǎn)過?；蛘卟蛔?。s total grain demand, respectively established both the lowvalue and highvalue model of food demand and forecast food demand in future years, by paring the future demand for grain yield and size with reality, study Chinese food security situation and give reasonable suggestions.Key words :
Food Production Function 、Stepwise Regression 、Time Series、 Residuals AutoRegressive Model、Multicollinearity、Cluster Analysis、Food Demand Function目錄摘要 1Abstract 2一、問題的提出 4二、研究現(xiàn)狀 5三、模型變量的選擇 5四、符號(hào)假定 7五、模型建立與求解 8逐步回歸 81）逐步回歸分析的主要思路 82）逐步回歸分析的主要計(jì)算步驟 93）基于AIC準(zhǔn)則的逐步回歸原理 10模型具體建立 121）普通線性回歸、殘差自回歸方程模型的建立 122）基于CD生產(chǎn)函數(shù)的糧食產(chǎn)量回歸分析 18六、影響我國糧食產(chǎn)量的外部性因素周期性聚類分析 21聚類分析的原理 22軟件運(yùn)行結(jié)果及其分析 23模型結(jié)論分析 25七、我國糧食未來需求量預(yù)測(cè)及分析 28八、糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)與需求預(yù)測(cè)比較結(jié)果 31九．對(duì)我國糧食安全問題的思考與建議 31參考文獻(xiàn) 34一、問題的提出“民以食為天”,糧食自