《表3 中国粮食安全脆弱性驱动因子回归分析》

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《中国粮食安全系统脆弱性评价及其驱动机制分析》

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为此，本文选取人均GDP（Y1）、城镇化率（Y2）、城镇居民人均可支配收入（Y3）和农村居民人均可支配收入（Y4）4项指标分别代表经济增长、城镇化和城乡居民收入，分别作为自变量；以粮食安全脆弱性指数作为因变量，建立多元回归模型，分别对1991-1999年和2000-2015年两个时段进行回归（原因在于2000-2003仅有3年间隔，因此把脆弱性指数整体划分为两个下降阶段进行比较分析）。经检验，4个自变量之间存在明显的多重共线性，因而采用主成份回归分析来消除多重共线性的影响。经Pearson相关系数分析得到Y1、Y2、Y3、Y4与粮食安全脆弱性指数之间的相关系数分别为0.827、0.911、0.854、0.833，反映出人均GDP、城镇化率、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入4个驱动因子与中国粮食安全脆弱性水平存在显著的相关关系。采用主成分分析方法各提取得到两个时段4个变量的一个主成分F1和F2，方差贡献率分别为97.229%和99.054%，说明主成分可以充分概括数据信息。然后计算主成分得分，以主成分得分为自变量，粮食安全脆弱性指数作为因变量进行线性回归，其结果见表3。