影響我國農業(yè)總產值因素的實證分析《計量經濟學》課程論文

1、 影響我國農業(yè)總產值因素的實證分析 影響我國農業(yè)總產值因素的實證分析一.[ .[內容摘要 內容摘要]：改革開放以來，我國農業(yè)發(fā)展取得了喜人的成績，但是制約因素也很多，這使得入世后如何保護我國農業(yè)的利益，保持農業(yè)穩(wěn)定成為難題。深入了解農業(yè)發(fā)展狀況，有助于認清和解決問題。本文是根據我國農業(yè)的現狀，想從計量經濟學的角度來驗證一下是否存在政府對農業(yè)投入不足、農業(yè)的現代化程度（以農業(yè)的機械化為衡量指標） ，以及農村中存在大量的剩余勞動力。根據經濟

2、學原理，在模型中我們引入了五個變量：農村居民家庭平均每戶生產型固定投資，化肥施用量，農業(yè)機械總動力，政府財政用于農業(yè)的支出以及農業(yè)從業(yè)人員。利用 EVIEWS 軟件對計量模型進行了參數估計和檢驗，多重共線性的檢驗，異方差的檢驗和自相關的檢驗并加以修正。關鍵詞 關鍵詞：五個變量 多重共線性的檢驗 異方差的檢驗 自相關的檢驗并加以修正。1.引言：我國是農業(yè)大國，在全國農業(yè)的發(fā)展進程中占有者舉足輕重的地位。農產品是輕工業(yè)的重要原料、重要的出口

3、商品。目前，我國將近 70%人生活在在農村，農業(yè)生產的發(fā)展直接關系廣大農民生活的提高，直接關系到我省經濟建設目標的實現。因而，農業(yè)生產的發(fā)展是我省人民生活水平提高、現代化建設、社會穩(wěn)定的基礎，并最終決定著我國國民經濟其他各部門的發(fā)展規(guī)模和速度，是能否實現全面現代化戰(zhàn)略目標的關鍵。2.實證分析：我們將“農業(yè)產總值”設為被解釋變量， “農村居民家庭平均每戶生產型固定投資” ， “化肥施用量”，“農業(yè)機械總動力”，“政府財政用于農業(yè)的支出”，

4、及“第一產業(yè)從業(yè)人員人數”設為解釋變量，設定了以下經濟學模型：Y =C+ 1 ? 2 X + 2 ? 3 X + 3 ? 4 X + 4 ? 5 X + 5 ? 6 X + i ?Y=農業(yè)總產值(億元)2004 29780.20 5855.600 4546.210 64528.30 1798.120 31012.202005 30012.80 6062.810 4622.780 69327.50 1812.650 30028.40200

5、6 31024.60 6337.280 4762.310 71250.10 1837.540 29681.202007 31157.50 6745.230 4887.560 75489.40 1899.360 29312.502008 34038.60 7175.420 4992.120 78549.60 1902.860 29048.602009 35477.00 7476.390 5111.240 82476.20 1946.480

6、 28884.302010 36541.60 7978.450 5236.480 87453.60 2002.320 28450.602011 37254.80 8281.370 5337.140 90413.20 2414.620 27411.10資料來源：， 《中國統(tǒng)計年鑒 1998》 ， 《中國統(tǒng)計年鑒 2004》 ， 《中國統(tǒng)計年鑒 2009》 ，農業(yè)信息網，三、 三、 模型的的參數估計、檢驗及修正 模型的的參數估計、檢驗及修正

7、模型的參數估計及其經濟意義、統(tǒng)計推斷的檢驗 模型的參數估計及其經濟意義、統(tǒng)計推斷的檢驗用 Eviews 估計結果為：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/28/12 Time: 12:51Sample: 1989 2011Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

8、 C 40016.97 15190.73 2.634303 0.0272X2 0.550939 1.920827 0.286824 0.7807X3 10.08766 2.205449 4.573972 0.0013X4 0.066555 0.230362 0.288916 0.7792X5 -2.645347 3.625498 -0.729651 0.4842X6 -1.826469 0.535716 -3.409396 0.0078

9、R-squared 0.992862 Mean dependent var 18793.77Adjusted R-squared 0.988896 S.D. dependent var 8203.735S.E. of regression 864.4572 Akaike info criterion 16.65126Sum squared resid 6725576. Schwarz criter