浅谈中国粮食产量的影响因素
12级公共事业管理01班李雅丽1220060108这里我讨论的是中国粮食产量的影响因素。首先，我的因变量y是粮食产量，自变量x1是化肥施用量，x2是粮食面积，x3是成灾面积。我的目的是证明粮食产量与化肥施用量成正相关，与粮食面积成正相关，与成灾面积成负相关，从而我在粮食产量方面谈一些自己的见解。下面则开始实验。首先通过查找《统计年鉴》得到我需要的数据，输入数据，
然后要分别做单位根检验，首先做y的单位根检验，
f我们知道是y是一次差分序列平稳的，再接下来分别做x1，x2x3的单位根检验，如下表
fff我们可以知道x1和x2都是一次差分序列平稳的，x3是二次差分序列平稳的。接下来做协整检验。
f通过上表，我们可以清楚的看到他们之间存在协整关系。通过以上的检验后，我们可以真正的进入到检验因变量和自变量之间的关系了。
通过“EstimateEquatio
”对x1x2，x3做回归，得到下表结果
f通过观察上表数据我们可以得到方程：M14224375457x10397x20137x3
0901113301163R20881DW0216se22483F6637T31
然后点击“ResidualTests”下面的“HistogramNormalitytest”做正态性检验，得到结果如下表
f我们可以看到JarqueBera和Probability明显大于005，因此是正态的。接下来就是做自相关检验。得到下表结果，
f但是我们发现“ObsRsquared”的值小于005，则表明存在自相关。因此这个时候就要进行修正。我采用广义差分法。这里我就不一一建造差分变量，直接在经过以1M为权重修正过的加权方程的估计量里加入一个AR（1）再进行回归估计，然后得到以下结果
f然后就可以看到“ObsRsquared”的值大于005了，则不存在自相关了，也就是做好了修正。最后做异方差检验，得到下表，
f然后我们就可以发现“ObsRsquared”的值小于005，表明存在异方差，则要进行修正了。我采取1M权重的最小二乘法做回归。首先是以1x1为权重的，得到如下表，
f然后是以1x2为权重的，结果如下表，
f然后是以1x3为权重的，结果如下表，
f通过对这3个表格的比较，我们可以发现以1x1为权重的效果最好，解决了异方差问题。
因此我们可以得出结论粮食产量与化肥施用量成正相关，与粮食面积成正相关，与成灾面积成负相关。因此为了达到提高我国粮食产量这一目的，可以提高化肥施用量。通过使用化肥，可以补充植物中所缺乏的元素从而达到高产。当然，扩大粮食面积也可以提高粮食产量，但是我们都知道，中国是人口大国，住宅区和商业区所占的面积很大，因此是不可能r