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糧食價格指數影響因素的計量經濟分析

2012-05-08 16:49:28 字體：     

摘　要：本文采用1990-2007年共18年的數據，以居民消費水平指數、糧食生產成本指數、GDP、糧食產量等為解釋變量，采用計量經濟學的分析方法，實證分析了影響糧食價格因素組成以及其變化的趨勢和影響程度，并根據分析結果提供相應的政策建議。

關鍵詞：居民消費水平指數；糧食價格指數；GDP；糧食產量

一、我國糧食供求狀況介紹 　　糧食是城鄉(xiāng)居民食物的主要構成部分，農業(yè)生產的主要內容，在國民經濟和社會發(fā)展中占有重要的戰(zhàn)略地位。穩(wěn)定糧食價格對我國具有重大意義。文以糧食價格為研究對象，構建價格影響因素的指標體系，進行關于我國糧食價格影響因素的成分分析。 二、 影響糧食價格指數的因素 　�。ㄒ唬⒐┙o對糧食價格指數的影響 　　從生產供給角度看，糧價的高低變化是影響糧食產量以及生產者利益最直接的因素，糧食需求的價格剛性使糧食價格變化與生產者收益變化是同方向的。高的糧價必然使生產者的收益增加，提高糧食生產的積極性；反之亦然。此外，糧食生產成本、產量和糧食作物播種面積對糧食生產有一定的影響。 　　（二）需求對糧食價格指數的影響 　　糧食的需求隨人口的增加和人民生活水平的提高呈持續(xù)性增長。一般來說，一種商品在價格較穩(wěn)定的情況下，隨著消費者收入的提高，其需求往往會增加，但前提是這種商品必須要有較充足的需求收入彈性。從糧食需求的收入彈性看，卻存在著嚴重不足。 　　（三）同類可替代產品對糧食價格指數的影響     同類可替代產品是指可用來來代替或部分代替糧食消費，而又不是以糧食轉化為前提的，如海產品、蔬菜水果等。替代品之間的價格與需求量變動是成同方向的。不過難以確定此類產品的價格，在本文模型構建中將GDP和居民消費水平引入，在一定程度上彌補關于同類可替代商品價格因素的聯(lián)動效應。 二、糧食價格指數影響因素： 　　關于影響糧食價格變動的因素，考慮了居民平均消費水平、糧食生產成本、國內生產總值、居民平均年收入、糧食產量、糧食作物播種面積這六個解釋變量。模型設定為： 其中，Y為糧食物價指數（1978=100）；    　　  CONSUME為居民消費水平指數（可比價，1978=100）  　　  COST為糧食成產成本指數（1978=100） 　　  GDP國內生產總值指數（可比價，1978=100） 　　  INCOME為居民收入水平（可比價，1978=100） 　　  PRO為糧食產量(千公斤) 　　  W為糧食作物播種面積(千公頃) 　　 （數據來源：中經網統(tǒng)計數據庫） 　　利用Eviews軟件輸入數據，進行OLS回歸，結果如圖： Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.             INCOME -3.025887 1.829579 -1.653871 0.1264 GDP 1.854828 1.108438 1.673371 0.1224 COST 1.099277 0.272361 4.036107 0.0020 CONSUME -0.738383 1.182511 -0.624420 0.5451 PRO 4.557927 1.908986 2.387617 0.0360 W -0.021199 0.005164 -4.104905 0.0017 C 1772.348 702.2846 2.523689 0.0283 R-squared 0.975639     Mean dependent var 542.9444 Adjusted  R-squared 0.962351     S.D. dependent var 183.5852 S.E. of regression 35.62170     Akaike info criterion 10.26909 Sum squared resid 13957.96     Schwarz criterion 10.61534 Log likelihood -85.42179     F-statistic 73.42316 Durbin-Watson stat 2.219749     Prob(F-statistic) 0.000000     由此可見，，該模型的=0.975639，=0.962351，可決系數很高，F檢驗值為73.42316，明顯顯著。但當時,t值為2.201，不僅COST,PRO,W的系數的t檢驗不顯著，而且INCOME，COMSUME的符號與預期相反，這表明可能存在嚴重的共線性。 　　2.模型檢驗及修正： 　　計算各解釋變量的相關系數，發(fā)現各解釋變量之間的相關系數較高，存在著嚴重的多重共線性。用逐步回歸的方法不斷修正多重共線性問題。另外考慮滯后變量的影響，模型修正的最終結果如下： 　　PRICE =724.1139 + 1.3451COST + 5.4638PRO - 0.0154W 　　      t =(2.382942）（7.247050） （3.555432）（-

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