工业快速发展中基于var模型的化肥施用量预测

盛芳芳

摘 要：本文运用var模型相关理论，建立化肥施用量的预测模型，对未来一个时期的数据进行预测，模型检验和预测结果验证了所建立的预测模型具有可行性和有效性。

关键词：工业化；化肥施用量；VAR模型

为了提高农业生产能力，各国把工业化的成果普遍用于农业，在农业生产中广泛使用机械电力，并大量使用化肥，农药等现代化生产要素。在我国工业化速度加快，耕地保护难度加大，耕地后备资源少的情况下，要满足我國人口对农产品的需求，靠扩大面积解决不太现实，只有通过科技进步提高单产是最有效途径。我国和世界农业发展的实践都证明，提高农产品见效最快的方式就是增加化肥施用量。20世纪世界所增加的农作物产量一半；来自于化肥贡献量。在粮食增产中，化肥的作用40%-50%，化肥对提高粮食总产贡献率30%-31%。

一、实证分析

（一）数据来源

化肥施用量数据来源于《2013中国统计年鉴》。城市化率是衡量工业化水平和程度的重要指标之一，我国城镇化目前的速度基本与工业化进程相符，所以，本文选择城市化率作为工业化水平的量化指标。

（二）平稳性检验

首先进行ADF单位根检验，判断数据的平稳性，然后建立VAR模型，得到系数和相关参数，通过检验数据的平稳性和脉冲响应分析以及方差分解来探讨化肥施用量与城市化的互动效应。为了更加合理的表达，对所有时间序列分别取了自然对数，取对数gen lni=ln（i）、gen lnf=ln（f）。由ADF检验结果可知，在5%的显著水平上，原假设不能被拒绝。对其进行一阶差分，能拒绝原假设。显然是各个变量均是平稳的序列。这说明都是一阶单整的过程。gen lni=ln（i）、gen lnf=ln（f）之间存在协整关系，并不存在“伪回归”的现象。

（三）var模型的建立

建立VAR模型，表示为：

Lni=C1+∑β1Lni（-n）+∑β2Lnu（-n）+∑β3Lnn（-n）+∑β4Lna（-n）

Lnf=C2+∑α1Lna（-n）+∑α2Lni（-n）+∑α3Lnn（-n）+∑α4Lna（-n）

其中αβ都是为变量的系数，Lni（-n）、Lnf（-n）为化肥施用量，城市化率。

1、VAR 模型稳定性检验

VAR 模型稳定的条件是VAR的特征方程所有根的倒数值均在单位圆以内。根据VAR模型生成的AR逆根图，如果特征方程的全部根倒数值都在单位圆之内，则该VAR模型是稳定的。

可以看出所有的特征根倒数值都在单位圆内，所以该VAR模型是稳定的。

2、残差正态分布检验

检验模型是否是设定正确的，则完成估计后残差是服从正态分布的。可以根据J-B检验SKewness和Kurtosis判断是否残差整体是否服从正态分布，而SKewness和Kurtosis分别从偏度和峰度是否和正态分布有差别。原假设为：服从正态分布。检验结果表明，残差整体服从正态分布。

3、残差序列相关检验

此过程目的是为了判断滞后期选择是否合理，很明显不存在序列相关的现象。

4、Granger因果关系检验

Granger因果关系检验就是检验变量之间是否互为因果，首先构造无约束模型：

Yt=c+∑mi=1αiYt-i+∑nj=1βjXt-j+ut......（1）

假设H0：β1=β2=……=βn=0

约束模型：Yt=c+∑mi=1αiYt-i+ut......（2）

式子中，ut为白噪声序列，α、β为系数，n为样本容量，m、k为滞后的阶数，（1）和（2）式子的残差平方和为RSS1和RSS2。可以判断F的检验值同F分布临界值的大小来选择是否接受原假设。

计算F统计量的值：F=（RSS2-RSS1）/nRSS1/（T-m-n-1）

可以看出判断P值是否大于0.05，如果大于0.05就拒绝原假设。如第一行P=0.004大于0.05则不能拒绝原假设工业化不是经济增长的原因，说明化肥使用率不是经济增长的原因。可见二者的互动关系是相当明显的，两个互相促进。

5、Var模型的总体结论

第一，城市化发展对化肥施用率具有明显的促进作用的。但是发展到一定阶段由于施用量会或者城镇的饱和度丰满会趋于平稳。第二，化肥施用率和城市化时存在突出的互动效应的化肥施用率影响城市化进展，城镇化影响化肥施用率。城镇化的作用在于提供一系列的软环境如消费主体和渠道来消费工业产品。而化肥的农业增产能够创造城镇所需要的生产资料。

二、结论

本文从理论的角度基于VAR模型系统的揭示了化肥施用率与城镇化的互动关系同深层次的对于经济增长和农产业之间的规律。发现了以下研究结果：我国化肥施用量在一定时期内呈稳步上升趋势，但平均施用量增加较为明显，在工业化和城市化发展的进程中，化肥依然是粮食增产的重要因素。（作者单位：广西大学）

参考文献：

[1] 高凡.中国粮食安全研究新进展[J].江海学刊2005，（5）；82-88.

[2] 林英华 李红.基于因子分析法的聊城市农业现代化水平评价研究[J].中国农学通报，2010，26（22）.

[3] 西奥多.w.舒尔茨.改造传统农业[M].北京.商务印书馆，1987.