基于SPSS模型分析玉米价格的影响因素

张春欣　张姿茜　王宝莎　刘佳乐

摘要：由于市场环境的影响，2020年我国的玉米价格高于往年。近几年我国玉米价格与产销在稳步发展中存在着不可忽视的疲软态势，综合竞争力处于弱势。文章基于SPSS模型对2020年济宁市任城区接庄镇玉米价格的影响因素分析，拓展并应用到全国玉米价格上。希望通过相关影响因素的分析，可以对我国玉米发展提出一些针对性的建议。

关键词：接庄镇玉米;SPSS软件分析;玉米价格影响因素

一、引言

玉米是重要的饲料、粮食作物和工业原料，是我国产量最高的谷物。随着国际贸易局势的不断变化以及乡村振兴战略的深入推进，玉米产业发展呈现出新变化，也存在一些亟需解决的问题。及时准确掌握影响玉米价格的相关要素对于维护区域乃至国家粮食安全具有重要的意义。接庄镇是济宁市任城区玉米产量第一大镇，玉米种植以及与玉米相关的衍生产业所创造的经济效益十分突出。学术界对于玉米价格的影响因素研究尚不完善。运用SPSS以及计量经济学相关模型分析玉米价格影响因素的文献也相对较少，因此我们本次对于期间济宁市接庄镇玉米价格影响因素的探究具有很大的实践意义。

二、材料与方法

（一）研究内容

2020年9月份，随着接庄镇玉米上市，接庄镇地区玉米的交易开始活跃，价格也呈现了波动调整的走势。受市场变化和天气等因素的影响，玉米产量较往年每亩地下降200～500斤不等，而玉米的欠收也引发了价格一系列的反常变化，刚上市的玉米价格为1.1元/斤，已经远高于往年刚上市时0.9元/斤的价格，这对玉米产销环节的各个主体都造成了影响。由于每一个村庄的实际情况不同，因此各个行政村之间的玉米收购状况也存在着显著性差异。

本次研究以接莊镇下属的10个行政村为样本，通过调研与采访的形式了解各个村庄玉米收购点的价格以及影响玉米收购的各种因素。希望通过本次调研找到价格与影响玉米收购价格的诸要素之间的关系，就平稳玉米收购价格，提振粮农种植信心，促进国内玉米市场正常化提出合理化的建议。

（二）研究方法

本次调研主要由实地调研与数据分析两个主体部分构成。

我们分别前往各个粮食收购点去实时了解粮食的收购价格，进入到农户家中进行实地调研，根据七天以来收购的价格求出各粮食收购点的加权平均值作为代表各村玉米的收购价格。

我们制定了调查粮农售粮心态的李克特量表。让受访粮农根据自身情况进行打分，最终进行加总得分来对粮农的售粮心态进行量化采集，得出代表各村村民售粮心态的加权平均值。

本次数据分析所使用的模型分析方法是基于SPSS软件的多元线性回归分析。多元线性回归分析由一个因变量和多个自变量构成，主要是通过多元一次方程式的构建来得知不同影响因素对于主体行为的影响程度。

其表达式的基本形式如下面公式所示：

y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+……+ε1

其中y表示的是因变量，而χ表示的则是影响因变量的自变量，而β则代表着不同自变量的相关系数，ε表示误差项。通过SPSS软件分析，可以得到针对本次研究的具体的多元回归方程式，进而得出相关的结论。

（三）研究创新点

本次研究的主要创新点在于将影响玉米收购价格的影响因素进行了线性回归分析，用计量经济学的方法对影响玉米收购价格的因素以及各因素对于玉米收购价格的影响程度进行分析，并通过建立计量经济学模型对玉米的收购价格进行预测。

三、结果与分析

（一）关于相关自变量的拟合优度检验

通过SPSS软件对相关的自变量进行拟合优度的检验，将各行政村的粮食收购价格作为被解释变量，将影响价格的相关因素作为解释变量，得到有关各行政村粮食收购价格的一系列拟合程度的分析结果，首先可以得到下表——“模型汇总”，这是对于相关自变量的拟合优度分析：

表1中的R方是构建模型的相关系数，R方主要用来判定模型变量之间相关程度的高低。R方的绝对值越靠近1，则其相关程度越高。由表一可知，我们所建立的模型的R方非常趋近于1，这表明所建立的模型的相关程度是非常高的。

（二）线性关系检验

在得出最终结果之前，需通过线性检验来检验因变量与自变量关系的显著性。而用来检验模型显著性最常用的方法就是F检验，在该模型中，我们所设定的原假设为“选定自变量的所有相关系数都为零”，而备择假设则为“至少有一个不为零”。通过F检验，将所得P值与模型的a值（0.05）进行比较，若P>a，则承认原假设，表明解释与自变量之间线性关系不显著，反之则拒绝原假设，说明解释变量与被解释变量之间具有显著的线性关系。

通过上表可知，F检验的“sig”值无限趋近于零，小于0.05，因此拒绝原假设，表明在该模型中，被解释变量与解释变量的线性回归关系十分显著。

（三）多元线性回归的方程构建

通过上述的SPSS软件的操作，还可以得出因变量与各个自变量之间的具体关系。结果如下：

根据表3可以得知，本模型的二元线性回归方程式为：

y=243.161-0.936x1-5.331x2+εi

根据上述公式可以得出以下结论：

由β1=-9.36可以得知，粮农售粮积极性与粮食收购价格成反比关系，在其他因素不产生影响的情况下，粮农售粮积极性每提高一个赋分，每百千克的粮食收购价格就降低9.36元。

由β2=-5.331可以得知，玉米平均亩产量与玉米的收购价格成反比，每个行政村的平均玉米亩产量提高一百公斤，则该村粮食收购点的玉米收购价格就降低5.331元。