粮食输送机械产量样本数据与变量的选取

粮食输送机械产量样本数据与变量的选取：

       我国粮食输送机械产量的变动进行多因素分析，选取1990年-2007年20年的数据，建立以粮食产量为被解释变量，以有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、乡村办水电站发电能力、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资为解释变量的多元线性回归模型，利用模型对粮食产量情况进行多元线性回归分析，建立粮食生产函数。从而通过对中国粮食生产的影响因素分析粮食产量的决定因素。

1.引言

粮食问题是我国面临的大问题，不光是国人，很多外国人也关注这个问题。我国是世界上人口最多的国家，但人均耕地面的远远少于世界平均水平，如何在有限的土地上养活这么多的人口，解决粮食问题无疑是重中之重。

从历史数据来看，我国粮食总产量在1998年达到高峰，为5.12亿吨，此后，粮食生产呈现持续下滑的局面，一直持续到2003年。2003年以后，中央加大了对“三农”的关注力度，每年出台的中央一号文件都是针对解决“三农”问题的。由于中央对农业生产的高度重视，以及连续出台的多项惠农政策，极大的调动了农民的生产积极性。从2004年到2006年，我国实现了连续三年的大丰收。2007年我国的粮食产量再创新高，更是突破5亿吨大关，但是我国粮食生产仍存在着许多问题。

2.样本数据与变量的选取

   根据理论和经验分析，影响粮食生产的主要因素有有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、乡村办水电站发电能力、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资。为此，本文收集了我国自1990年至2007年有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、乡村办水电站发电能力、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资的相关数据。数据资料均来源于《中国统计年鉴》。

粮食的产量随着投入生产要素的变化而变化，反映出一种投入与产出之间存在着一种数量关系，这种关系可以用一种数学表达式表现出来，这种表达式常称作生产函数。多元线性函数就是用于表示农业生产投入产出的一种生产函数。本文就采用此模型来研究我国粮食投入与产出的生产函数，旨在找出影响粮食产量的关键指标加以改善，确保粮食产量稳步增长。

选取全国粮食产量（Y）作为被解释变量，以有效灌溉面积（X1）、粮食作物播种面积(X2)、化肥使用量（X3）、乡村办水电站发电能力（X4）、受灾面积（X5）、农用机械总动力（X6）、农业基本建设投资（X7）为解释变量。

3.模型估计及结果的检验与修正

3.1模型的建立

     下表列出了1990-2007年全国粮食产量与有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、乡村办水电站发电能力、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资的统计数据。