影响我国农业总产值的相关因素的实证分析.docx

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影响我国农业总产值的相关因素的实证分析

影响我国农业总产值的相关因素的实证分析

姓名：

XXX

院系：

商学院

班级：

09国贸班

学号：

XXXXXXXX

二、关键字........................................................2

3、问题提出......................................................3

四、经济理论综述..................................................3

（三）模型检验...................................................7

1、参数估计....................................................7

2、多重共线性检验..............................................83、异方差检验..................................................9

4、自相关检验.................................................10

5、确定模型...................................................11

四、实证分析结论及相关政策建议...................................12

（一）实证分析结论................................................12

（二）相关政策建议................................................13

五、参考文献.....................................................14

影响我国农业总产值的相关因素的实证分析

【摘要】本文旨在对影响农业总产值的因素，即农业从业人员、农业化肥施肥量以及农业机械总动力进行实证分析。

首先，运用了宏观经济中的理论观点，进而简历理论模型。

然后收集了２０１０年的相关数据，利用ＥＶＩＥＷＳ软件对计量模型精心了参数估计和建议，并加以修正。

最后，对所得分析结果做了经济意义的分析，并相应提出了一些政策建议。

关键字　　农业生产总值　　农业从业人员　　农业施肥量　　农业机械总动力

一、问题提出

我国是农业大国，农业发展程度直接制约着我过的第二、第三产业的发展，是工业品的原材料市场。

农业的发展能为国民经济其他部门发展提供劳动阵地。

农产品是轻工业的重要原料重要的出口产品。

目前，我过７０％的人口在农村，农业生产的发展直接关系到广大农民生活的提高，直接关系到国家经济建设目标的实现。

弄产品在城乡是人们的生活必需品，所以直接关系到城乡人民生活的提供，物价稳定，社会安定。

我国农业相对落后，是国民经济比较薄弱的环节，会影响到国民经济其他部门的快速发展。

因而，农业生产的发展是我国人们生活水平的提高、现代化建设、社会稳定的基础，并最终决定着国民经济其他部门的发展规模和速度，是否能实现现代化战略的关键。

二、经济理论综述

（一）相关数据的定义

1.农业总产值：

农业总产值是以货币表现的农业全部产品的总量。

它反映一定时期内农业生产规模和成果。

2.农业从业人员：

指乡村人口中劳动年龄在１６周岁以上，世纪参加生产经营活动并取得失误或货币收入的人员，包括劳动年龄内经常参加劳动的人员，也包括超过劳动年龄但经常参加劳动的人员，但不包括糊口在家的在外学生、现役军人和丧失劳动能力的人，也不报考待业在家人员和家务劳动者。

从业人员按从事主业时间最长（时间相同按收入）分为农业从业人员、工业从业人员、建筑从业人员、交替仓储邮电业从业人员、批零贸易及餐饮业从业人员、其他从业人员。

3.农业施肥量：

指本年内时间用于农业生产的化肥数量，包括氮肥、磷肥、钾肥和复合肥。

化肥使用量要求按折纯量计算数量。

折纯量是指把氮肥、磷肥、钾肥分班按含氮、含五氯化二磷、含氯化钾的百分之百成分进行折算后的数量。

复合肥按其所含主要成分这算。

公式为：

折纯量＝实物量×某种化肥有效成分含量的百分比。

4.农业机械总动力：

主要指各种农力机械的动力总和。

包括耕种机械、排灌机械、收获机械、农业运输机械、植物保护机械等其他农用机械（内燃机按引擎马力折成瓦特计算、电力按功率折成瓦特计算）。

不包括专门用于乡、镇、村、组办工业、基本建设、非农业运输、科学试验和教学等非农业生产方面用的动力机械与作业机械。

这个指标的统计数据主要来源于农机部门。

5.农作物播种面积：

至实际播种或移植播种农作物的面积。

凡是实际种植面积农作物的面积，不论种植在耕地上还是种植在非耕地上，均包括在农作物耕种面积中。

在播种季节基本结束后，因遭灾而重新改种和补种的农作物面积，也包括在内。

该指标可以反映我过耕地面积的利用情况。

（二）宏观理论研究

1.关于经济增长的源泉，宏观经济学通常借助于生产函数来研究。

Yt=ƒ（Lt，Kt）

式中。

Yt，Lt和Kt顺次为t时期的总产出、投入的劳动量和投入的资本量。

但是，由于资本收益递减及收益递减，产出的增长会越来越少。

也就是说，产出增长不能永远依靠投入的劳动量和投入的资本量的增加来提高。

因此宏观生产函数把一个经济中的产出与生产要素的投入及技术状况联系在一起。

宏观生产可以表示为:

Yt=AtF（Lt，Kt）

式中，Yt、Lt和Kt顺次为t时期的总产出、投入的劳动量和投入的资本量，At代表t时期的技术状况，可以得到一个描述投入要素增长率、产出增长率与技术增长率之间的方程，称其为增长率的分结束，即：

ＧＹ＝ＧＡ＋αＧＬ＋βＧＫ

式中，GY为产出的增长率；ＧＡ为技术进步增长率；ＧＬ和ＧＫ分别为劳动和资本的增长率。

α和β为参数，他们分别是劳动和技术的生产弹性。

从增长率分解式中知，产出的增加可以有三种力量来解释，即劳动、资本和技术进步。

换句话说，经济增长的源泉可被归结为劳动和资本的增长以及技术进步。

2.这个理论可以运用在农业生产上。

在这里Yt、Lt和Kt顺次为t时期的农业生产总值、农业从业人员以及农业资本论（包括农业灌溉面积、财政支援农村生产支出、每千公顷化肥使用量等），At代表t时期的每千公顷农业机械总动力即农业技术状况。

也就是说，资本和劳动的增加可以使得农业总产值增加。

但是农业总产值不能永远依靠有效灌溉面积或农作物播种面积及乡村从业人员的增加。

要使得农业总长处在长期也保持增长状态，需要引入At，在本例中是农业机械总动力。

技术进步能够在资本和劳动力一定的条件下增加总产出。

三、实证分析

（一）计量经济模型的建立

根据生产函数的定义，Ｑ＝ＡＫаLβ在做E-VIEWS分析时我们采取对数形式，即

LnY=C+β1LnX１+β2LnX２+β3LnX３+β４LnX４＋Ut

其中：

Y代表农业总产值（亿元）

X1代表农业从业人员（万人）

X2代表农用化肥施用量（万吨）

X3代表农业机械总动力（万千瓦）

X4代表农作物播种面积（千公顷）

（二）相关数据收集

年份

农业机械总动力（单位：

万千瓦）

农业总产值（单位：

万吨）

农业化肥施用量（单位：

万吨）

农业从业人员（单位：

万人）

农作物播种面积（单位：

千公顷）

1990

44624.3

38914

2590.3

28707.7

148362.266

1991

43529.3

39098

2805.1

29388.6

149585.8

1992

44265.8

38699

2930.2

30308.4

149007.1

1993

45648.8

37680

3151.9

31816.6

147740.7

1994

44510.1

36628

3317.9

33802.5

148240.6

1995

46661.8

35530

3593.7

36118.1

149879.3

1996

50453.5

34820

3827.9

38546.9

152380.6

1997

49417.1

34840

3980.7

42015.6

153969.2

1998

51229.53

35177

4083.7

45207.7

155705.7

1999

50838.58

35768

4124.32

48996.12

156372.81

2000

46217.52

36043

4146.4122

52573.6

156299.846

2001

45263.67

36513

4253.7634

55172.1

155707.861

2002

45705.75

36870

4339.39

57929.85

154635.513

2003

43069.526

36546

4411.5603

60386.541

152414.962

2004

46946.949

35269

4636.58

64027.91

153552.545

2005

48402.1904

33970

4766.2183

68397.84

155487.728

2006

49804.227

32561

4927.6928

72522.123

152149

2007

50160.2772

31444

5107.8320

76589.563

153463.930

2008

52870.915

30654

5239.0227

82190.41

156265.698

2009

53082.077

29708

5404.476

87496.1

158639.268

表1中国农业总产值相关数据

资料来源：

《中国统计年鉴2010》

（3）模型检验

1、参数估计

对模型进行初步估计，运用OLS估计法对模型中参数进行估计，结果如下：

DependentVariable:

lnY

Method:

LeastSquares

Date:

12/06/11Time:

20:

18

Sample:

19902009

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

10991.37

23582.09

0.466090

0.6478

lnX2

1.786726

0.933303

1.914411

0.0748

lnX3

-0.585331

0.280579

-2.086159

0.0545

lnX4

0.455499

0.118321

3.849685

0.0016

lnX5

0.011405

0.059776

0.190799

0.8512

R-squared

0.879279

    Meandependentvar

47449.75

AdjustedR-squared

0.847087

    S.D.dependentvar

2849.712

S.E.ofregression

1114.355

    Akaikeinfocriterion

17.08226

Sumsquaredresid

18626801

    Schwarzcriterion

17.33119

Loglikelihood

-165.8226

    F-statistic

27.31336

Durbin-Watsonstat

1.682808

    Prob（F-statistic）

0.000001

表2回归结果

将回归结果整理得：

LnY=10991.37+1.786726LnX1+0.585331LnX2+0.455499LnX3+0.011405LnX４

（0.466090）（1.914411）　（3.086159）　（2.849685）　　（0.190799）

ｔ＝（0.466090）　（1.914411）　（3.086159）（2.849685）　　（0.190799）

Ｒ²＝0.879279　　　　Ｆ＝27.31336

经济意义检验：

Ｒ²＝0.879279　表明方程拟合度较好，F统计量也明显显著表明总体是显著的。

β1=1.786726；β2=0.585331；β3=0.455499；β４=0.011405可以看出，模型符合经济意义。

2、多重共线性检验

（1）查表得F=27.31336>F0.05（4,20）=2.87，表明模型从整体上看农业的总产值与解释变量间线性关系显著。

这里用简单相关叙述矩阵对其进行检验：

lnX1

lnX2

lnX3

lnX4

lnX1

1

-0.828001

-0.588484

0.93546

lnX2

-0.828001

1

0.294059

-0.856754

lnX3

-0.588484

0.294059

1

-0.667556

lnX4

0.93546

-0.856754

-0.667556

1

从结果可知x1与x4之间存在高度相关。

在上述模型的基础上剔除不显著的LnX４对剩余变了再进行回归分析，结果如下：

DependentVariable:

lnY

Method:

LeastSquares

Date:

12/06/11Time:

20:

33

Sample:

19902009

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

14254.96

15737.47

0.905797

0.3785

lnX2

1.890154

0.736507

2.566376

0.0207

lnX3

-0.623560

0.190413

-3.274770

0.0048

lnX4

0.439417

0.080502

5.458465

0.0001

R-squared

0.878986

    Meandependentvar

47449.75

AdjustedR-squared

0.856296

    S.D.dependentvar

2849.712

S.E.ofregression

1080.278

    Akaikeinfocriterion

16.98468

Sumsquaredresid

18672007

    Schwarzcriterion

17.18383

Loglikelihood

-165.8468

    F-statistic

38.73871

Durbin-Watsonstat

1.311942

    Prob（F-statistic）

0.000000

将回归结果调整如下：

LnY=14254.96+1.890154LnX1-0.623560LnX2+0.439417LnX3

（15737.47）（0.736507）　（0.190413）　（0.080502）　　

ｔ＝（0.905797）　（2.566376）　（-3.274770）（5.458465）　　

Ｒ²＝0.878986　　　　Ｆ＝38.73871　　　ＤＷ＝1.311942

模型分析：

①Ｒ²＝0.878986表明方程拟合程度较好，Ｆ统计量也明显显著表明方程总体显著的。

②经济意义上的检验：

由β1=1.890154；β2=-0.623560；β3=0.439417可以看出，模型符合经济意义。

③多重共线性检验：

查表t0.05=1.725可见LnX1，LnX2，LnX3的统计量均大于1.725可以看出，显著不存在多重共线性。

3、异方差检验

用white检验结果如下：

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

0.440162

    Probability

0.839275

Obs*R-squared

13.376991

    Probability

0.760257

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Date:

12/07/11Time:

18:

59

Sample:

19902009

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

1.42E+08

4.74E+08

0.299501

0.7693

X1

-8832.616

28244.91

-0.312715

0.7595

X1^2

0.102793

0.386468

0.265980

0.7944

X2

20929.00

39989.02

0.523369

0.6095

X2^2

-4.274951

7.158188

-0.597211

0.5606

X3

884.1314

1719.323

0.514232

0.6157

X3^2

-0.004763

0.012876

-0.369949

0.7174

R-squared

0.768850

    Meandependentvar

1922807.

AdjustedR-squared

-0.214758

    S.D.dependentvar

3015451.

S.E.ofregression

3323512.

    Akaikeinfocriterion

33.14016

Sumsquaredresid

1.44E+14

    Schwarzcriterion

33.48867

Loglikelihood

-324.4016

    F-statistic

0.440162

Durbin-Watsonstat

2.024407

    Prob（F-statistic）

0.839275

根据怀特检验的结果可得：

P=nR²~x²，即p=13.376991>12.59

由此可见，不存在异方差。

4、自相关检验：

（1）从模型设定来看，没有违背Ｄ－Ｗ检验的假设条件，因此可以用Ｄ－Ｗ检验来检验模型是否存在自相关。

根据上表中估计得结果，有DW=1.311942，给定显著性水平а=0.05，查表，n=20，k=3得dl=1.10,du=1.54

因为DW统计量为dl<1.311942

（2）修正：

采用广义差分法对模型进行修正。

有DW=1.311942，分别对x1,x2,x3和y做广义差分，结果如下：

DependentVariable:

Y-0.215311*Y（-1）

Method:

LeastSquares

Date:

12/07/11Time:

19:

10

Sample（adjusted）:

20022020

Includedobservations:

19afteradjustments

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

70467.50

14004.38

5.031819

0.0001

Dx1

-1.347194

0.347574

-3.875987

0.0015

Dx2

4.179521

2.921940

1.430392

0.1731

Dx3

-0.226486

0.108277

-2.091725

0.0539

R-squared

0.745981

    Meandependentvar

37598.92

AdjustedR-squared

0.695177

    S.D.dependentvar

2694.907

S.E.ofregression

1487.879

    Akaikeinfocriterion

17.63275

Sumsquaredresid

33206756

    Schwarzcriterion

17.83158

Loglikelihood

-163.5112

    F-statistic

14.68356

Durbin-Watsonstat

1.311942

    Prob（F-statistic）

0.000098

根据广义差分的结果可知dl

LnY=70467.50+1.347194LnX1+4.179521LnX2+2.226486LnX3

其中：

X1代表农业从业人员（万人）

X2代表农用化肥施用量（万吨）

X3代表农业机械总动力（万千瓦）

四、实证分析结论及相关政策建议

（一）实证分析结论

1、从模型可以看出农业化肥的投入，即模型中的农用化肥施用量是影响农业产值增长的最显著因素。

2、从模型还可以看出解释变量我过农业从业人员对被解释变量农业产值的影响不显著，说明农业边际劳动生产率即增加单位劳动力所带来的产值的增加很低，农村中存在着大量剩余劳动力。

（二）政策建议

由上面的计量经济学模型分析得出，农业从业人员的投入和农业机械的投入对农业总产值的影响不明显，而农用化肥施用量是影响农业产值增长的最

显著的因素。

鉴于以上模型的最终结果中反映出的我过农业的咸淳状况，现在提出以下几点建议：

1、模型中显示影响农业产值最显著的因素为农业化肥施用量，所以在农业耕作要适量的增加使用农业化肥，从而提高农业总产值。