1、計量經濟學課程論文影響我國農業總產值因素的實證分析小組成員：（保險學院02級）組長：侯 君 男 40205117 組員：張 翠 青 40205107 石 小 航 40205074李 進 40205129 陳 永 琴 40205076指導教師：任 棟日期：2005年4月5月 內容摘要：解決“三農”問題是當前我國完善社會主義市場經濟制度的重頭戲，而實現農業的繁榮興旺又是其中的重中之重。改革開放以來，我國農業發展取得的喜人的成績，但是制約因素也很多，這使得入世后如何保護我國農業的利益，保持農業穩定成為難題。深入了解農業發展狀況，有足于認清和解決問題。本文是根據我國農業的現狀，想從計量經濟學的角度來驗

2、證一下是否存在政府對農業投入不足、農業的現代化程度（以農業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，農業機械總動力，政府財政用于農業的支出以及農業從業人員。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。從我們所做的回歸結果看，我國農村中確實存在政府對農業投入不足、農村中存在大量的剩余勞動力，我國的農業機械化程度是較低的，對我國的農業增加值的貢獻十分低下等問題。我們根據模型的回歸結果作了經濟意義的分析，并相應提出一些政策建議。但是，

3、鑒于水平有限，文中難免出現一些錯誤。另外還存在一些我們難以解決的問題，請老師同學們多多包涵！關鍵詞：農業總產值 國家財政對農業的基礎性建設投資 農業從業人員人數 農村居民家庭平均每戶生產型固定投資 化肥施用量 農業機械總動力一、 導論我國農業的重要性我國是農業大國，農業的發展程度直接制約著我國的第二、第三產業的發展，是工業品市場；農業的發展能為國民經濟其他部門發展提供勞動力陣地。農產品是輕工業的重要原料、重要的出口商品。目前，我國70%人口在農村，農業生產的發展直接關系廣大農民生活的提高，直接關系到國家經濟建設目標的實現。農產品在城鄉是人民的生活必需品，所以又直接關系到城鄉人民生活的提高，物價

4、穩定，社會安定。我國農業生產相對落后，已成為國民經濟最薄弱的環節，它已很難支撐國民經濟其他部門的快速發展。因而，農業生產的發展是我國人民生活水平提高、現代化建設、社會穩定的基礎，并最終決定著國民經濟其他各部門的發展規模和速度，是能否實現現代化戰略目標的關鍵。二，模型的設定為了在更高層次上發展我國的經濟，真正實現全民共同富裕的偉大目標，保證糧食安全，關注農業總產值是必要的。而影響到農業總產值的因素是多方面的。因此，我們提取了國家財政對農業的基礎性建設投資，農業從業人員人數， 農村居民家庭平均每戶生產型固定投資，化肥施用量，農業機械總動力這五個對農業總產值有較大影響的因素的時間序列數據來進行分析，

5、希望通過建立一個合適的經濟模型來從理論上找出影響農業總產值的因素，從而提出增加農業總產值的方法。在此，我們將“農業產總值”設為因變量，“農村居民家庭平均每戶生產型固定投資”，“化肥施用量”，“農業機械總動力”，“政府財政用于農業的支出”，及“第一產業從業人員人數”設為自變量，設定了以下經濟學模型：Y =C+UY=農業總產值(億元)=農村居民家庭平均每戶生產型固定投資（元）=化肥施用量（萬噸）=農業機械總動力（萬 千瓦）=政府財政用于農業的支出(億元)=農業從業人員（萬人）數據如下：obsYX2X3X4X5X61989 6534.730 1126.070 2357.100 28067.00 26

6、5.9400 32440.501990 7662.090 1258.060 2590.300 28707.70 307.8400 33336.401991 8157.030 1401.010 2805.100 29388.60 347.5700 34186.301992 9084.710 1643.950 2930.200 30308.40 376.0200 34037.001993 10995.53 1950.310 3151.900 31816.60 440.4500 33258.201994 15750.47 2347.630 3317.900 33802.50 532.9800 326

7、90.301995 20340.86 2774.270 3593.700 36118.10 567.2200 32334.501996 22353.70 3605.070 3827.900 38546.90 700.4300 32260.401997 23788.40 3896.560 3980.700 42015.60 766.3900 32434.901998 24541.90 3970.810 4083.700 45207.70 1154.760 32626.401999 24519.10 4045.480 4124.300 48996.10 1085.760 32911.802000

8、24915.80 4676.980 4146.400 52573.60 1231.540 32797.502001 26179.60 4883.800 4253.800 55172.10 1456.730 32451.002002 27390.80 5221.330 4339.400 57929.90 1580.760 31990.602003 29691.80 5586.340 4411.600 60386.50 1754.450 31259.60資料來源：，中國統計年鑒2004，中國統計年鑒1998三， 參數估計模型為：Y =C+UY=農業總產值(億元) =農村居民家庭平均每戶生產型固定投

9、資（元）=化肥施用量（萬噸） =農業機械總動力（萬 千瓦）=政府財政用于農業的支出(億元) =農業從業人員（萬人）用Eviews估計結果為：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/30/05 Time: 12:51Sample: 1989 2003Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C40016.9715190.732.6343030.0272X20.5509391.9208270.2868240.7807X310.087662

10、.2054494.5739720.0013X40.0665550.2303620.2889160.7792X5-2.6453473.625498-0.7296510.4842X6-1.8264690.535716-3.4093960.0078R-squared0.992862 Mean dependent var18793.77Adjusted R-squared0.988896 S.D. dependent var8203.735S.E. of regression864.4572 Akaike info criterion16.65126Sum squared resid6725576.

11、Schwarz criterion16.93448Log likelihood-118.8844 F-statistic250.3705Durbin-Watson stat1.561839 Prob(F-statistic)0.000000Y = 40016.97+0.550939+10.08766+0.066555+（-2.645347）+ (-1.826469) T = (2.634303) (0.286824) (4.573972) (0.288916) (-0.729651) (-3.409396) =0.992862四， 檢驗及修正1經濟意義檢驗從上表中可以看出，符號為負，應剔出。而

12、雖然在理論上說不通，但卻符合中國現實的國情，應保留，其意義將在第四部分加以闡述。而其他因素不與經濟原理向悖，說明具有經濟意義。2統計推斷檢驗從回歸結果可以看出，模型的擬和優度非常好（=0.992862），F統計量的值在給定顯著性水平=0.05的情況下也較顯著，但是、的t統計值均不顯著（、的t統計量的值的絕對值均小于2），說明、這兩個變量對Y的影響不顯著，或者變量之間存在多重共線的影響使其t值不顯著。3計量經濟學檢驗（1）多重共線性檢驗檢驗：由F=250.3763 (5，15)=4.62(顯著性水平=0.05)表明模型從整體上看農業的總產值與解釋變量間線形關系顯著。這里采用簡單相關系數矩陣法對其

13、進行檢驗 ：X2X3X4X5X6X2 1.000000 0.974555 0.977952 0.963494-0.707561X3 0.974555 1.000000 0.925922 0.907169-0.636056X4 0.977952 0.925922 1.000000 0.991186-0.666705X5 0.963494 0.907169 0.991186 1.000000-0.668959X6-0.707561-0.636056-0.666705-0.668959 1.000000從結果可知，之間存在高度相關修正：采用逐步回歸法對其進行補救。根據以上分析，由于不符合經濟意義，首

14、先剔出。由于的t值最大，線形關系強，擬合程度最好，因此把作為基本變量。，將剩下的四個因素重新進行參數估計： 新模型估計結果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/30/05 Time: 12:57Sample: 1989 2003Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C40826.1614791.732.7600670.0201X20.7584191.8547160.4089140.6912X310.015652.1511104

15、.6560380.0009X4-0.0691420.132722-0.5209550.6137X6-1.7603650.515507-3.4148200.0066R-squared0.992440 Mean dependent var18793.77Adjusted R-squared0.989416 S.D. dependent var8203.735S.E. of regression844.0038 Akaike info criterion16.57539Sum squared resid7123424. Schwarz criterion16.81141Log likelihood-

16、119.3154 F-statistic328.1758Durbin-Watson stat1.444093 Prob(F-statistic)0.000000Y =40826.16+ X0.758419+ 10.01565+（-0.069142）+(-1.760365) t= (2.760067) (0.408914) (4.656038) (0.520955) (-3.414820) =0.992440可以看出個因素的T統計量都得到了不同程度的改善。在前一模型的基礎上剔出，擬合優度變差，但對C的t值影響很大，統計檢驗t=-0.799100，不顯著。而且的系數為負，與經濟意義相悖。Depen

17、dent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/30/05 Time: 12:59Sample: 1989 2003Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-6120.4427659.170-0.7991000.4411X24.6797942.0438192.2897300.0428X36.0162192.5319572.3761140.0368X4-0.2860730.163526-1.7493980.1080R-squared0.983624Me

18、an dependent var18793.77Adjusted R-squared0.979157S.D. dependent var8203.735S.E. of regression1184.370Akaike info criterion17.21499Sum squared resid15430045Schwarz criterion17.40380Log likelihood-125.1124F-statistic220.2341Durbin-Watson stat1.460596Prob(F-statistic)0.000000剔出進行回歸，不但經濟意義違背而且T統計值較小，不能

19、通過檢驗Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/30/05 Time: 13:01Sample: 1989 2003Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C42613.8213585.493.1367140.0095X310.819350.84049912.872530.0000X4-0.0196500.052361-0.3752870.7146X6-1.8908790.389190-4.8585010.0005R-squared0

20、.992313Mean dependent var18793.77Adjusted R-squared0.990217S.D. dependent var8203.735S.E. of regression811.4261Akaike info criterion16.45864Sum squared resid7242535.Schwarz criterion16.64746Log likelihood-119.4398F-statistic473.3484Durbin-Watson stat1.382173Prob(F-statistic)0.000000剔出進行回歸雖然擬合優度略有改善，

21、但的T統計值為-0.166847，通不過檢驗，應剔出在做回歸。而其他因素的統計值都較好。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/30/05 Time: 13:00Sample: 1989 2003Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C42252.9014046.333.0081100.0119X2-0.1227070.735446-0.1668470.8705X310.786301.5091097.1474590.0000X6-

22、1.8889060.437375-4.3187370.0012R-squared0.992235 Mean dependent var18793.77Adjusted R-squared0.990117 S.D. dependent var8203.735S.E. of regression815.5728 Akaike info criterion16.46884Sum squared resid7316750. Schwarz criterion16.65765Log likelihood-119.5163 F-statistic468.5100Durbin-Watson stat1.36

23、0316 Prob(F-statistic)0.000000綜合考慮所得結果，選擇含有 這三個因素的模型。再做剔出的模型的參數估計：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/30/05 Time: 13:06Sample: 1989 2003Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C41516.5112783.363.2477000.0070X310.544100.39553826.657640.0000X6-1.8519090.36

24、1404-5.1242020.0003R-squared0.992215 Mean dependent var18793.77Adjusted R-squared0.990917 S.D. dependent var8203.735S.E. of regression781.8390 Akaike info criterion16.33803Sum squared resid7335267. Schwarz criterion16.47964Log likelihood-119.5352 F-statistic764.7022Durbin-Watson stat1.352428 Prob (F

25、-statistic)0.000000可以看出擬合優度很好 F統計量的值在給定顯著性水平=0.05的情況下也較顯著，C ，的T統計值也很顯著，表明對Y的影響也很顯著。新模型估計結果：Y =41516.51+ 10.54410 +(-1.851909) t= (3.2477) (426.65764) (-5.124202) =0.992215(2)異方差檢驗檢驗：利用Goid_Quandt檢驗法檢驗模型是否存在異方差。將時間定義為19891993，然后對Y C用OLS法求的下列結果：Y=-6225.673+5.317281t= (-2.982843) (7.083533)=0.943584 =6

26、34718.8Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/30/05 Time: 13:12Sample: 1989 1993Included observations: 5VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-6225.6732087.161-2.9828430.0585X35.3172810.7506547.083533 0.0058R-squared0.943584 Mean dependent var8486.818Adjusted R-squared0.924779 S

27、.D. dependent var1677.103S.E. of regression459.9706 Akaike info criterion15.38938Sum squared resid634718.8 Schwarz criterion15.23315Log likelihood-36.47344 F-statistic50.17643Durbin-Watson stat1.632631 Prob(F-statistic)0.005786將時間定義為19992003，然后對Y C用OLS法求的下列結果Y=-44209.20+16.62678t= (-5.018903) (8.034

28、508)=0.955591 =777592.5Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/30/05 Time: 13:13Sample: 1999 2003Included observations: 5VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-44209.208808.537-5.0189030.0152X316.626782.0694218.0345080.0040R-squared0.955591 Mean dependent var26539.42Adjusted R-sq

29、uared0.940788 S.D. dependent var2092.227S.E. of regression509.1144 Akaike info criterion15.59240Sum squared resid777592.5 Schwarz criterion15.43617Log likelihood-36.98099 F-statistic64.55332Durbin-Watson stat1.966867 Prob(F-statistic)0.004026=777952.5/634718.8=1.22566481409 小于（4，4）=6.39 接受不存在異方差將時間定

30、義為19891993，然后對Y C 用OLS法求的下列結果：Y=-20445.55+0.864900t= （-0.473093) (0.669589)=0.130018 =9787897Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/30/05 Time: 13:19Sample: 1989 1993Included observations: 5VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-20445.5543216.71-0.4730930.6684X60.8649001.2916890

31、.6695890.5510R-squared0.130018 Mean dependent var8486.818Adjusted R-squared-0.159975 S.D. dependent var1677.103S.E. of regression1806.276 Akaike info criterion18.12510Sum squared resid9787897. Schwarz criterion17.96887Log likelihood-43.31274 F-statistic0.448349Durbin-Watson stat0.815079 Prob(F-stati

32、stic)0.551047將時間定義為19992003，然后對Y C 用OLS法求的下列結果Y=126537.0+（-3.097615）t= (48.84461) (-38.60686)=0.997991 =35171.96Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/30/05 Time: 13:18Sample: 1999 2003Included observations: 5VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C126537.02590.60248.844610.0000X6

33、-3.0976150.080235-38.606860.0000R-squared0.997991 Mean dependent var26539.42Adjusted R-squared0.997322 S.D. dependent var2092.227S.E. of regression108.2774 Akaike info criterion12.49644Sum squared resid35171.96 Schwarz criterion12.34022Log likelihood-29.24111 F-statistic1490.489Durbin-Watson stat2.4

34、34963 Prob(F-statistic)0.000038=0.000352467193491 小于（4，4）=6.39 接受不存在異方差利用WHITE檢驗法檢驗模型是否存在異方差。結果如下：White Heteroskedasticity Test:F-statistic0.34392 Probability0.873777Obs*R-squared2.406316 Probability0.790533Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 04/30/05 Time: 17:28Sample

35、: 1989 2003Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-9.11E+081.56E+09-0.5824040.5746X346121.5269356.030.6649970.5227X32-1.1529751.207919-0.9545140.3648X3*X6-1.1820212.098834-0.5631800.5871X650954.9488666.680.5746800.5796X62-0.7165461.248717-0.5738250.5801R-squared0.160

36、421 Mean dependent var489017.8Adjusted R-squared-0.306012 S.D. dependent var1172075.S.E. of regression1339457. Akaike info criterion31.34260Sum squared resid1.61E+13 Schwarz criterion31.62582Log likelihood-229.0695 F-statistic0.343932Durbin-Watson stat2.515047 Prob(F-statistic)0.873777（5）=9.48773 2.

37、406316，所以接受，表明模型中隨機誤差項不存在異方差。（3）自相關檢驗 檢驗：從模型設定來看，沒有違背D-W檢驗的假設條件，因此可以用D-W檢驗來檢驗模型是否存在自相關。根據上表中估計的結果，由DW=1.352428 ，給定顯著性水平=0.05，查Durbin-Watson表，n=15，k=2，得=0.946 =1.543 因為DW統計量為1.352428 ，根據判定區域知位于無決定區域，不確定是否存在一階正自相關，需要進行修正。修正：采用廣義差分法對模型進行修正。 由DW=1.352428 ，根據=1-DW/2，計算出=0.373786。用GENR分別對，和Y作廣義差分。即： GENR

38、DY= Y-0.4894*Y(-1) GENR D= X3-0.4894（-1）GENR D= X6-0.4894（-1) 新修正為： DY=C+D+D+uDependent Variable: DYMethod: Least SquaresDate: 05/01/05 Time: 12:36Sample(adjusted): 1990 1993Included observations: 4 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C19018.461293.82414.699420.043

39、2DX34.8402810.17024328.431660.0224DX6-1.0403890.049918-20.842060.0305R-squared0.999733 Mean dependent var6037.017Adjusted R-squared0.999199 S.D. dependent var1105.154S.E. of regression31.28098 Akaike info criterion9.837603Sum squared resid978.5000 Schwarz criterion9.377324Log likelihood-16.67521 F-s

40、tatistic1871.802Durbin-Watson stat2.946105 Prob(F-statistic)0.016342(4)確定模型 DY = 19018.46 + 4.84021*D +（-1.040389）*D=化肥施用量（萬噸）=農業從業人員（萬人） 由于該模型的回歸結果、t值以及F統計值均顯著，且不存在計量經濟學問題，因此最后定型為此。根據1989-2003年的數據建立的模型中可以看出每增加一萬噸的化肥使農業增加值增長了4.84021億元，每減少一萬人的農業從業人員數可以是農業增加值增長1.040389，說明在我國的農村中存在大量的剩余勞動力。模型還可表示為=1901

41、8.46+4.84021-1.809202735+ ( -1.0140389 )+0.388882842+0.373786GENR =4.84021+(-1.0140389 )+（ -1.809202735）+0.388882842則模型變為：=26245.95+1.712319+0.491976Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/06/05 Time: 12:49Sample(adjusted): 1990 2003Included observations: 14 after adjusting endpointsVaria

42、bleCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C26245.954065.2126.4562310.0000M1.7123190.2886635.9319010.0001Y(-1)0.4919760.0835535.8881660.0001R-squared0.992232 Mean dependent var19669.41Adjusted R-squared0.990819 S.D. dependent var7751.918S.E. of regression742.7666 Akaike info criterion16.24605Sum squar

43、ed resid6068725. Schwarz criterion16.38299Log likelihood-110.7224 F-statistic702.4898Durbin-Watson stat1.805031 Prob(F-statistic)0.000000此模型存在滯后應變量，因此DW 值失效，需要用德賓-H檢驗h=(1-d/2) =0.0974845*3.939100593=0.384001251 取顯著性水平=0.05，查標準正態分布表得臨界值=1.96，由于|h| =0.384001251=1.96，則接受原假設=0，說明自回歸模型不存在一階自相關。(5)單位根檢驗AD

44、F Test Statistic-3.330795 1% Critical Value*-4.8870 5% Critical Value-3.8288 10% Critical Value-3.3588*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(Y)Method: Least SquaresDate: 06/07/05 Time: 20:03Sample(adjusted): 19

45、91 2003Included observations: 13 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. Y(-1)-0.4136580.124192-3.3307950.0088D(Y(-1)0.8828440.1961304.5013280.0015C2072.293786.55032.6346610.0272TREND(1989)752.9303243.68733.0897390.0129R-squared0.728585 Mean dependent var1694.592Adjust

46、ed R-squared0.638113 S.D. dependent var1480.465S.E. of regression890.6042 Akaike info criterion16.66934Sum squared resid7138582. Schwarz criterion16.84317Log likelihood-104.3507 F-statistic8.053172Durbin-Watson stat1.926147 Prob(F-statistic)0.006448即有:t-1+0.882844Yt-1其中：P=1，N=13，單位根的檢驗結果為（H0:=1）:=-0

47、.413658/0.124192=-3.330795。由表中給出的Mackinnon臨界值顯示，我們是不能拒絕H0的，表明1989-2003年度的Y序列可能是非平穩序列。這點也可由Y的時序圖得到驗證。（見下圖）當檢驗結果不能拒絕零假設時，其結論尚待進一步考證。由于水平有限對數據的平穩性修正的內容省略。五、對模型的經濟解釋及存在的問題1經濟解釋從以上模型經分析可得出：（1）從模型可以看出農民對化肥的投入量，即模型中的化肥的使用量，是影響農業產值增長的最顯著因素。說明我國目前農業生產中，農民自己對農業的投入所產生的效益最大（因為化肥是農民自己購買的，并且所占農民支出份額甚大）。在最后確定的模型中，根據1989-1993年的數據建立的模型中可看出每增加一萬噸的化肥施