大米,作为大多数塞拉利昂人的主食,全国的每个家庭基本上每天都在食用。因为大米是最主要的粮食,所以大米在塞拉利昂被广泛的种植。在最近的报告中,塞拉利昂统计局(SSL)声称大米对塞拉利昂的农业国民生产总值的贡献巨大,同时为超过70%的人口提供了就业机会。在19世纪70年代以前,塞拉利昂的大米不仅安全而且产量能够保证自给自足,而且也因为稳定的产量成为大米出口国。而19实际70年代之后,由于国家机关的长期疏忽,塞拉利昂大米的供给在最近几年内下降,塞拉利昂也从粮食出口国转为粮食进口国,大米的供应远远落后于需求,越来越不能满足本国的需求。在需求和供给之间的巨大空隙就导致了本来能在本国用低投入生产的大米,却要连续使用稀缺的外汇储备来购买。除此之外,塞拉利昂的水稻种植的下降甚至导致了很多社会经济问题,包括:支付赤字的平衡、暴涨的消费价格和大量的外债。本研究的目的是通过使用供给响应模型来评价影响水稻种植的因素。本研究验证了两组假设,分别为价格因素(如稻米生产价格)和非价格因素(如年公共投资,水稻和木薯种植面积,农村人口变迁,稻米进口量,肥料消耗和年降雨量)。本研究首先假定非价格因素是决定塞拉利昂稻米种植和谷物供给的重要因素,其次,价格在塞拉利昂的水稻种植(粮食供给)扮演着重要角色。供给模型中的生产变量均来自已有文献,这些变量的选择基于可获得的数据,能够验证所提出的研究假设。本文通过Eviews统计软件筛选出数据序列数据的变量。在协整分析中,ARDL方法通过两个步骤生成了供给响应模型中因变量和自变量之间的关系。第一步为包含粮食种植动态性的误差检验模型估计。通过排除回归模型中最不显著的变量,从而得到更加准确的误差校验模型。第二步,本文采用Wald检验来验证粮食供给模型中的变量存在的长期关系。此外,本文采用模型设定检验来验证回归模型及分析结果。因此,通过上述方法和统计软件的使用,研究结果能真实的反应塞拉利昂粮食种植的情况和面临的风险。自回归分布滞后模型的方法经测验是最适合的方法,本文使用该模型来分析供给反馈模型中的时间序列数据。因为该方法可以有效的区分长期和短期的供给弹性,同时ARDL模型不会在模型中增添限制性的约束条件。研究结果表明,生产价格是影响塞拉利昂水稻种植和供给的主要因素。生产价格的增加将在长期内对水稻种植产生积极的影响。研究结果同时还表明,无论从长期还是短期来看,年粮食进口量对水稻种植(供给)有负面影响。公共投资在短期内对水稻种植有负面影响。增加水稻种植面积在长期和短期来看都会对水稻种植有正面影响,降雨量在短期内存在负面影响。因此,本文关于价格及其相关因素会影响水稻种植(供给)的假设得到了验证。供给响应模型的结果同时表明气候因素,如降雨量,对塞拉利昂的水稻种植有显著影响。降雨量可能增加从长期来看对水稻种植有正面影响,但短期内这种影响是负面。因此,本文关于气候因素会影响塞拉利昂的水稻种植的假设也得到了验证。此外,短期弹性和长期弹性在粮食供给上产生的结果是对立的。结果表明,误差修正项展示了系统从非均衡态向均衡状态调整的速度。误差修正系数同样显示68.1%的上一年的偏差在当年得到了修正,而上一年偏差通过长期均衡计算得到。从而有效地衡量了系统在影响水稻种植(供给)因素变化时的响应性。