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    基于SPSS模型分析玉米價(jià)格的影響因素

    2021-09-13 20:58張春欣張姿茜王寶莎劉佳樂
    中國集體經(jīng)濟(jì) 2021年23期

    張春欣 張姿茜 王寶莎 劉佳樂

    摘要:由于市場環(huán)境的影響,2020年我國的玉米價(jià)格高于往年。近幾年我國玉米價(jià)格與產(chǎn)銷在穩(wěn)步發(fā)展中存在著不可忽視的疲軟態(tài)勢,綜合競爭力處于弱勢。文章基于SPSS模型對2020年濟(jì)寧市任城區(qū)接莊鎮(zhèn)玉米價(jià)格的影響因素分析,拓展并應(yīng)用到全國玉米價(jià)格上。希望通過相關(guān)影響因素的分析,可以對我國玉米發(fā)展提出一些針對性的建議。

    關(guān)鍵詞:接莊鎮(zhèn)玉米;SPSS軟件分析;玉米價(jià)格影響因素

    一、引言

    玉米是重要的飼料、糧食作物和工業(yè)原料,是我國產(chǎn)量最高的谷物。隨著國際貿(mào)易局勢的不斷變化以及鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的深入推進(jìn),玉米產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出新變化,也存在一些亟需解決的問題。及時(shí)準(zhǔn)確掌握影響玉米價(jià)格的相關(guān)要素對于維護(hù)區(qū)域乃至國家糧食安全具有重要的意義。接莊鎮(zhèn)是濟(jì)寧市任城區(qū)玉米產(chǎn)量第一大鎮(zhèn),玉米種植以及與玉米相關(guān)的衍生產(chǎn)業(yè)所創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)效益十分突出。學(xué)術(shù)界對于玉米價(jià)格的影響因素研究尚不完善。運(yùn)用SPSS以及計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)模型分析玉米價(jià)格影響因素的文獻(xiàn)也相對較少,因此我們本次對于期間濟(jì)寧市接莊鎮(zhèn)玉米價(jià)格影響因素的探究具有很大的實(shí)踐意義。

    二、材料與方法

    (一)研究內(nèi)容

    2020年9月份,隨著接莊鎮(zhèn)玉米上市,接莊鎮(zhèn)地區(qū)玉米的交易開始活躍,價(jià)格也呈現(xiàn)了波動(dòng)調(diào)整的走勢。受市場變化和天氣等因素的影響,玉米產(chǎn)量較往年每畝地下降200~500斤不等,而玉米的欠收也引發(fā)了價(jià)格一系列的反常變化,剛上市的玉米價(jià)格為1.1元/斤,已經(jīng)遠(yuǎn)高于往年剛上市時(shí)0.9元/斤的價(jià)格,這對玉米產(chǎn)銷環(huán)節(jié)的各個(gè)主體都造成了影響。由于每一個(gè)村莊的實(shí)際情況不同,因此各個(gè)行政村之間的玉米收購狀況也存在著顯著性差異。

    本次研究以接莊鎮(zhèn)下屬的10個(gè)行政村為樣本,通過調(diào)研與采訪的形式了解各個(gè)村莊玉米收購點(diǎn)的價(jià)格以及影響玉米收購的各種因素。希望通過本次調(diào)研找到價(jià)格與影響玉米收購價(jià)格的諸要素之間的關(guān)系,就平穩(wěn)玉米收購價(jià)格,提振糧農(nóng)種植信心,促進(jìn)國內(nèi)玉米市場正?;岢龊侠砘慕ㄗh。

    (二)研究方法

    本次調(diào)研主要由實(shí)地調(diào)研與數(shù)據(jù)分析兩個(gè)主體部分構(gòu)成。

    我們分別前往各個(gè)糧食收購點(diǎn)去實(shí)時(shí)了解糧食的收購價(jià)格,進(jìn)入到農(nóng)戶家中進(jìn)行實(shí)地調(diào)研,根據(jù)七天以來收購的價(jià)格求出各糧食收購點(diǎn)的加權(quán)平均值作為代表各村玉米的收購價(jià)格。

    我們制定了調(diào)查糧農(nóng)售糧心態(tài)的李克特量表。讓受訪糧農(nóng)根據(jù)自身情況進(jìn)行打分,最終進(jìn)行加總得分來對糧農(nóng)的售糧心態(tài)進(jìn)行量化采集,得出代表各村村民售糧心態(tài)的加權(quán)平均值。

    本次數(shù)據(jù)分析所使用的模型分析方法是基于SPSS軟件的多元線性回歸分析。多元線性回歸分析由一個(gè)因變量和多個(gè)自變量構(gòu)成,主要是通過多元一次方程式的構(gòu)建來得知不同影響因素對于主體行為的影響程度。

    其表達(dá)式的基本形式如下面公式所示:

    y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+……+ε1

    其中y表示的是因變量,而χ表示的則是影響因變量的自變量,而β則代表著不同自變量的相關(guān)系數(shù),ε表示誤差項(xiàng)。通過SPSS軟件分析,可以得到針對本次研究的具體的多元回歸方程式,進(jìn)而得出相關(guān)的結(jié)論。

    (三)研究創(chuàng)新點(diǎn)

    本次研究的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在于將影響玉米收購價(jià)格的影響因素進(jìn)行了線性回歸分析,用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法對影響玉米收購價(jià)格的因素以及各因素對于玉米收購價(jià)格的影響程度進(jìn)行分析,并通過建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型對玉米的收購價(jià)格進(jìn)行預(yù)測。

    三、結(jié)果與分析

    (一)關(guān)于相關(guān)自變量的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

    通過SPSS軟件對相關(guān)的自變量進(jìn)行擬合優(yōu)度的檢驗(yàn),將各行政村的糧食收購價(jià)格作為被解釋變量,將影響價(jià)格的相關(guān)因素作為解釋變量,得到有關(guān)各行政村糧食收購價(jià)格的一系列擬合程度的分析結(jié)果,首先可以得到下表——“模型匯總”,這是對于相關(guān)自變量的擬合優(yōu)度分析:

    表1中的R方是構(gòu)建模型的相關(guān)系數(shù),R方主要用來判定模型變量之間相關(guān)程度的高低。R方的絕對值越靠近1,則其相關(guān)程度越高。由表一可知,我們所建立的模型的R方非常趨近于1,這表明所建立的模型的相關(guān)程度是非常高的。

    (二)線性關(guān)系檢驗(yàn)

    在得出最終結(jié)果之前,需通過線性檢驗(yàn)來檢驗(yàn)因變量與自變量關(guān)系的顯著性。而用來檢驗(yàn)?zāi)P惋@著性最常用的方法就是F檢驗(yàn),在該模型中,我們所設(shè)定的原假設(shè)為“選定自變量的所有相關(guān)系數(shù)都為零”,而備擇假設(shè)則為“至少有一個(gè)不為零”。通過F檢驗(yàn),將所得P值與模型的a值(0.05)進(jìn)行比較,若P>a,則承認(rèn)原假設(shè),表明解釋與自變量之間線性關(guān)系不顯著,反之則拒絕原假設(shè),說明解釋變量與被解釋變量之間具有顯著的線性關(guān)系。

    通過上表可知,F(xiàn)檢驗(yàn)的“sig”值無限趨近于零,小于0.05,因此拒絕原假設(shè),表明在該模型中,被解釋變量與解釋變量的線性回歸關(guān)系十分顯著。

    (三)多元線性回歸的方程構(gòu)建

    通過上述的SPSS軟件的操作,還可以得出因變量與各個(gè)自變量之間的具體關(guān)系。結(jié)果如下:

    根據(jù)表3可以得知,本模型的二元線性回歸方程式為:

    y=243.161-0.936x1-5.331x2+εi

    根據(jù)上述公式可以得出以下結(jié)論:

    由β1=-9.36可以得知,糧農(nóng)售糧積極性與糧食收購價(jià)格成反比關(guān)系,在其他因素不產(chǎn)生影響的情況下,糧農(nóng)售糧積極性每提高一個(gè)賦分,每百千克的糧食收購價(jià)格就降低9.36元。

    由β2=-5.331可以得知,玉米平均畝產(chǎn)量與玉米的收購價(jià)格成反比,每個(gè)行政村的平均玉米畝產(chǎn)量提高一百公斤,則該村糧食收購點(diǎn)的玉米收購價(jià)格就降低5.331元。

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