实证模型的建立

4.2.3　实证模型的建立

根据上面的相关性分析和其他影响因素分析可知，猪肉价格受到关联食品价格的影响，也受到疫情、预期收入和养猪成本的影响，这些影响可以通过多元线性回归模型来表示，其中可以量化的因素直接应用到模型中，不可量化的因素以随机扰动项形式拟和到模型中，具体模型为

Y＝a₀＋a₁X1＋a₂X2＋a₃X₃＋a₄X₄＋a₅lnX₅＋a₆lnX₆＋a₇lnX₇＋a₈lnX₈＋a₉lnX₉＋μ　　（4-4）

式（4-4）中Y为新鲜精瘦猪肉价格，a₀为常数项，X1～X9分别为新鲜去骨牛肉、新鲜去骨羊肉、禽肉、蛋类和水产品的价格、麦麸价格、仔猪价格、预期收入和疫情变化率，a₁～a₉分别为猪肉价格相对牛肉、羊肉、禽肉、蛋类和水产品价格、麦麸价格、仔猪价格、预期收入和疫情变化率的弹性，μ为随机扰动项。

在实证分析中，选取了2006年1月到2009年12月间48组数值为样本数据。应用SPSS 18软件进行逐步回归分析，将猪肉市场价格值为因变量，其他的价格值为自变量，预测牛肉、羊肉、禽肉、蛋类和水产品价格、麦麸价格、仔猪价格、预期收入和疫情变化率对猪肉市场价格的影响程度。

经过6个逐步添加和剔除过程，最后的结果如下：

Y＝-9.883＋0.319 X₁＋4.811 X₃＋0.543 X₄＋0.192 X₇-0.003 X₉＋μ　　（4-5）

回归模型中包括了5个自变量，按照逐步添加顺序分别为X₁（新鲜去骨牛肉）、X₃（鸡肉）、X₄（鸡蛋）、X₇（仔猪价格）、X₉（疫情变化率）。替代品X₂（羊肉）、X₅（鲫鱼）和其他影响因素中的X₆（麦麸）、X₈（预期收入）没有进入模型。X₂（羊肉）、X₅（鲫鱼）没能进入回归方程原因是与X₁（新鲜去骨牛肉）的相关性较高，具有多重共线性问题。X₆（麦麸）虽然是饲料中的主成分，但其价格地位不能完全替代饲料价格，所以没能进入方程。X₈（预期收入）没有进入回归方程，原因在于国家大力发展规模养殖，针对异常事件也制定相应的应急措施，预期收入对生猪养殖影响在逐步减弱。

经过单个参数的显著性检验，所有t统计量的P值均小于0.05的显著水平，D-W值为1.491，模型合理。