基于多元回归对我国农业总产值影响因素分析_赵琳.pdf
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1、经济师 2023 年第 06 期表 2回归参数表变量 回归系数 标准差 t-统计量 P X?0.220063 0.055092 3.994481 0.0005 X?-1.425028 0.398162-3.579012 0.0015 X?4.06151 0.330056 12.30551 0 X?2.974637 1.53453 1.938468 0.0644 X?0.298043 0.139552 2.135712 0.0431 C 11353.89 20107.89 0.564649 0.5776 摘要:我国是世界上的农业大国,现阶段仍是优先发展农业经济,把“三农”问题作为国家的首要任务。
2、文章通过使用1992 年至 2021 年农业总产值以及相关影响因素的时间序列数据,构建线性回归方程模型,利用计算机软件 Eviews9 对原始数据进行统计分析,得出农业总产值的显著影响因素,提出农业持续高效发展的优化建议。关键词:农业总产值多元回归分析Eviews9 软件政策建议中图分类号:F325文献标识码:A文章编号:1004-4914(2023)06-111-03一、引言中国是农耕文化历史悠久的大国,伴随着科技的飞速发展,我们国家对农业越来越重视,出台了一系列促进农业经济发展的惠农政策,使我国农业取得了巨大的变化。信息化的时代,大数据、人工智能、物联网等加快了农业产业的发展速度,将先进的
3、科技用于农业建设,现代化机械的使用,大大降低了人力资源管理,缓解了劳动力匮乏,提高了农业生产效率,但也存在不足之处有待于改进。2019 年末开始疫情,近两年受疫情影响,各行各业都遭受了严重冲击,居家办公,腾讯会议,线上线下交替进行,严重影响了经济的发展速度,农业也不例外。基于此,本文选取 1992 年至 2021 年共 30 年各变量的原始数据,构建数学模型,利用软件 Eviews9 对影响农业总产值的因素进行回归分析、统计检验、多重共线检验与修正、怀特检验、自相关检验得出数学模型,对模型进行研究,得出农业总产值的显著影响因素,对农业经济持续高效发展有重大意义。二、前期准备工作(一)选取变量选
4、取农业总产值(亿元)作为解释因变量,用Y来表示,自变量共五个分别用符号X1,X2,X3,X4,X5表示,代表意义分别为:X1/农业机械总动力(万千瓦),X2/有效灌溉面积(万公顷),X3/农民人均可支配收入(元),X4/农用化肥使用折纯量(万吨),X5/农作物播种面积(千公顷)1。(二)构建模型多元回归分析主要是利用回归方程定量的解释因变量与两个或两个以上的自变量之间的线性依存关系,其基本思想是设法找出能代表自变量和因变量之间关系的数学表达式2。构建多元回归模型:Y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5+(1)a0为回归常数,a1,a2,a3,a4,a5为回归系数,表示误差项
5、的随机误差,它是无法由X与Y之间的线性关系所解释的变异性,反映的是其他随机因素对因变量的影响3。(三)收集数据本文选取 1992 年至 2021 年国家统计局的数据,如下原始数据表 1 观察可知:从 1992 年开始农业总产值总体呈上升趋势,2000 年却突然下降,随后继续呈上升走势,但近几年增幅又开始放缓。三、模型的构建与求解(一)初始模型的估计利用 Eviews9 初步建立多元线性回归模型,进行最小二乘法的回归分析,分析结果见表 2。由表 2 初步得出回归模型:y=0.2201x1-1.4250 x2+4.0615x3+2.9746x4+0.2980 x5+11353.89(2)其判定系数
6、为 0.9973,修正的判定系数为 0.9968,判定系基 于 多 元 回 归 对 我 国 农 业 总 产 值 影 响 因 素 分 析赵琳方秀男农村经济表 1原始数据表5时间 y x?x?x?x?x?1992 5588 30308.4 48590.1 784 2930 149007 1993 6605.1 31816.6 48727.9 922 3152 147741 1994 9169.2 33802.5 48759.1 1221 3318 148241 1995 11884.6 36118.1 49281.2 1578 3594 149879 1996 13539.8 38546.9 50
7、381.4 1926 3828 152381 1997 13852.5 42015.6 51238.5 2090 3980 153969 1998 14241.9 45207.7 52295.6 2162 4086 155706 1999 14106.2 48996.1 53158.4 2210 4124 156373 2000 13873.6 52573.6 53820.3 2253 4146 156300 2001 14462.8 55172.1 54249.4 2366 4254 155708 2002 14931.5 57929.9 54354.9 2476 4339 154636 2
8、003 14870.1 60386.5 54014.2 2622 4412 152415 2004 18138.4 64027.9 54478.4 2936 4637 153553 2005 19613.4 68397.9 55029.3 3255 4766 155488 2006 21522.3 72522.1 55750.5 3587 4928 152150 2007 24444.7 76589.6 56518.3 4140 5108 153010 2008 27679.9 82190.4 58471.7 4761 5239 155566 2009 29983.8 87496.1 5926
9、1.5 5153 5404 157242 2010 35909.0 92780.5 60347.7 5919 5562 158579 2011 40339.6 97734.7 61681.6 6977 5704 160360 2012 44845.7 102559 62491 7917 5839 162071 2013 48943.9 103907 63473 9430 5912 163702 2014 51851.1 108057 64540 10489 5996 165183 2015 54205.3 111728 65873 11422 6023 166829 2016 55659.9
10、97246 67141 12363 5984 166939 2017 58059.8 98783 67816 13432 5859 166332 2018 61452.6 100372 68272 14617 5653 165902 2019 66066.5 102758 68679 16021 5404 165931 2020 71748.2 105550 69160 17131 5251 167487 2021 78339.5 108611 69625 18931 5191 168695 111经济师 2023 年第 06 期图 1 偏相关系数检验 表 3方差膨胀系数变量 变异系数 未中心
11、化 V/F 中心化 V/F X?0.003035 366.2048 43.79446 X?0.158533 10635.57 146.1163 X?0.108937 147.0369 60.84531 X?2.354782 1105.180 38.00964 X?0.019475 9485.428 15.30183 C 4.04E+08 7884.672 NA 数越趋近 1,模型拟合能力越高,F 统计量为 1782.474,模型整体比较显著,由此判断模型存在多重共线性,下一步需对其进行调整修正。(二)模型检验与修正1.统计检验。拟合优度:根据回归方程(2)可得模型的判定系数 R2=0.9973
12、,趋近于 1,这表明本模型拟合能力非常好,通过了经济学检验。T 检验:自变量的P值均小于 0.05,认为自变量与因变量相关性显著,回归效果良好。F 检验:取=0.05,通过查询 F(方差齐性)分布表,自由度为(5,24)的临界值为2.62,模型中 F 统计量的值为 1782.4742.62。且p=0.0000,说明五个自变量联合对解释因变量的影响显著,回归方程整体显著性良好。2.多重共线检验。为进一步证实模型是否存在多重共线性,继续分析其方差膨胀系数(VIF),如表 3。方差膨胀系数VIF越大相关性越强,当VIF10,表示各变量之间存在严重的共线性,当VIF5,表示各变量之间不存在多重共线性2
13、。由上表 3 可以看出X1-X5都比 10 大很多,即表明存在严重的多重共线性。相关系数R是随机变量间线性关系强弱的一个度量,R-1,1相关系数R越大,相关性紧密,相关性随着R的增大而增强,当相关系数R=0 称之为不相关或零相关,一般认为当R0.7 相关性较强。如表 4 所示。观察上表可知:相关系数R均为在 0.7 以上,各变量之间均为正相关,除了X3和X4外其它变量的相关系数 R 均大于0.8,由此断定模型存在严重的多重共线性。3.多重共线性的修正。由相关系数表可知:自变量X3与因变量Y相关程度最紧密,因此,以X3为基础,分别依次填加其它自变量X1,X2,X4,X5,然后进行逐步回归,进行多
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