精品计量经济学实验论文Word格式文档下载.docx
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漆文萍(2005)采用多元回归方法,对江西省农业生产总值的影响因素进行分析,得出结论:
1970-1998年间,江西农业生产中的科技含量偏低,农作物的播种面积对农业总产值的影响最为显著,化肥施用量其次,而政府对农业生产和事业财政支持的影响最小。
从上述学者的研究来看,不同时期、不同地区以及不同角度下,农业生产总值的影响因素不尽相同,例如,在董梅生的研究中农业总产出受播种面积影响不大,而在漆文萍的研究中,农作物播种面积是影响农业总产出的最显著的变量。
同时,在廖翼等人的研究中,农作物的播种面积却对洞庭湖区农业总产出的影响并不显著。
因此,在本文的分析中,将多个变量引入模型,并通过各种检验方法研究农业总产值的影响因素。
三、实证过程及分析
1.理论依据
本文研究的是全国农业总产值与有效灌溉面积、农业机械总动力、农用化肥施用折纯量之间的关系,所以寻找了与农业有关的各种真实指标数据,用计量经济学的方法探讨农业生产总值的各种影响因素。
2.建立模型
根据以上的理论分析,运用计量经济学的方法,以农业总产值(Y)为被解释变量,有效灌溉面积(
)、农业机械总动力(
)、农用化肥施用折纯量(
)、为解释变量,建立如下回归模型:
(试1)
试1中,
是第i年的农业总产值,
是第i年的有效灌溉面积,
是第i年的农业机械总动力,
是第i年的农用化肥施用折纯量,
为模型随机误差项。
通过自变量系数
、
,可以判断农业总产值与有效灌溉面积、农业机械总动力和农用化肥施用折纯量之间的线性关系。
若
>
0,则农业总产值与有效灌溉面积成正相关,若
<
0,则农业总产值与有效灌溉面积成负相关,若
=0,则农业总产值与有效灌溉面积无相关关系。
农业总产值与农业机械总动力和农用化肥施用折纯量之间的相关关系判断同有效灌溉面积。
随机扰动项
中代表对Y由影响但又未纳入模型的诸多因素的综合影响。
例如:
一些未被认识或尚不能肯定的一些未知因素,模型设定的误差以及变量的观测误差等等。
3.数据的来源
综合权衡数据可得性及其他相关因素的影响,本文将采用全国31个省2013年的截面数据对中国农业总产值及其影响因素进行了深入研究,农业总产值、有效灌溉面积、农业机械总动力、农用化肥施用折纯量等相关数据来源于国家统计局全国年度统计数据。
4.数据的收集及处理
为了研究农业总产值与有效灌溉面积、农业机械总动力、农用化肥施用折纯量之间的关系,本文选取了全国31个省2013年的面板数据作为样本。
其中,假设农业总产值(Y)为被解释变量,有效灌溉面积(
)为解释变量,样本数据如下表所示:
表3—1中国31个省的农业总产值及其影响因素数据
obs
Y
X1
X2
X3
1
170.4100
153.0200
207.7200
12.78000
2
217.1600
308.8700
554.1800
24.34000
3
3473.270
4349.030
10762.72
331.0400
4
932.1400
1382.790
3183.300
121.0200
5
1328.070
2957.760
3430.570
202.4200
6
1673.860
1407.840
2631.980
151.7600
7
1261.680
1510.130
2730.040
216.7900
8
2856.340
5342.120
4849.280
244.9600
9
172.2800
184.0900
113.1700
10.78000
10
3167.780
3785.270
4405.620
326.8300
11
1336.790
1409.390
2462.200
92.43000
12
2003.260
4305.530
6140.280
338.4000
13
1376.290
1122.420
1336.760
120.5700
14
1072.800
1995.600
2014.130
141.5800
15
4509.880
4729.030
12739.83
472.6600
16
4202.300
4969.110
11149.96
696.3700
17
2678.080
2791.410
4081.050
351.9300
18
2726.750
3084.300
5433.990
248.1900
19
2444.700
1770.760
2564.890
243.9100
20
1868.300
1586.370
3382.980
255.7000
21
485.4000
260.9300
502.1000
47.57000
22
909.1800
675.1800
1198.880
96.64000
23
2903.480
2616.540
3953.090
251.1400
24
997.1200
926.9000
2240.800
97.42000
25
1639.400
1660.270
3070.330
219.0200
26
57.92000
239.2700
517.3000
5.700000
27
1714.790
1209.940
2452.720
241.7300
28
1104.470
1284.080
2418.460
94.71000
29
138.3500
186.9000
410.5800
9.800000
30
269.0000
498.5600
801.9800
40.44000
31
1806.110
4769.890
2165.860
203.2200
注:
资料来源:
国家统计局
Y:
农业总产值(单位:
亿元)
:
有效灌溉面积(单位:
千公顷)
农业机械总动力(单位:
万千瓦)
农用化肥施用折纯量(单位:
万吨)
5.变量间相关关系分析
(1)计算相关系数,如表3—2:
(2)表3—2中国农业总产值及其影响因素相关系数矩阵
1.000000
0.854972
0.893869
0.919006
0.804146
0.816556
0.877528
从表2中看出,农业总产值(Y)与有效灌溉面积(
)的相关系数为0.854972,呈高度正相关,与农业机械总动力(
)相关系数为0.893869,呈高度正相关,与农用化肥施用折纯量(
)的相关系数为0.893869,呈高度正相关。
(3)绘图
图3—1Y与X1、X2、X3的线图
从图中可以看出,农业总产值及其影响因素的差异明显,其变动的方向基本相同,相互间可能具有一定的相关系。
图3—2Y与X1、X2、X3的散点图
从以上三个散点图中可以看出,大多数散点均匀分布在直线的两侧,说明农业总产值(Y)与有效灌溉面积(
)之间近似于线性关系。
6.模型的参数估计
Method:
LeastSquares
Date:
06/24/15Time:
21:
03
Sample:
131
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
220.7614
124.4694
1.773619
0.0874
0.175263
0.084105
2.083858
0.0468
0.110792
0.052506
2.110101
0.0443
3.724238
1.118091
3.330890
0.0025
R-squared
0.894734
Meandependentvar
1661.205
AdjustedR-squared
0.883038
S.D.dependentvar
1203.481
S.E.ofregression
411.5873
Akaikeinfocriterion
14.99783
Sumsquaredresid
4573910.
Sc
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