中国农业产值影响因素分析

　　在分析中国农业产值影响要素方面，目前多见的是分析财政支农支出对农业产值的影响。姚耀军、和丕禅（2004）分析了农业财政支出与农业GDP动摇的Granger因果关系；周剑锋（2004）从财政支农支出的总量、动摇性以及构造方面分析了其对农业产值的影响；汤鹏主（2008）采用协整分析办法，并基于VAR模型对变量树立脉冲响应函数和进行方差合成，来对财政支农支出和农业产值增长及其两者的关系进行研究；李徐润（2009）以地方、地方财政支农支出为解释变量，以农业产值为被解释变量树立了一个二元线性回归模型，对财政支农支出进行了实证分析；王汉章、李上炸和刘伯恩（2009）则以巴罗（Barro，1990）的模型为根底树立了中国农业GDP的长期增长模型，据此分析了国度财政各项支农投入在促进农业发展中的奉献，并由此分析了财政支农支出的现状，提出今后财政支农政策的调整思绪。除此之外，还有少量研究触及到财政支出之外的要素，如李国璋、周琦（2007）采用脉冲响应函数办法分析化肥施用量和农机动力的变动对我国农业产值的影响，同时运用方差合成法分析其变动对农业产值的奉献水平。

　　很显然，上述每个研究中触及的对中国农业产值的影响要素数量相当有限，难以看到这些要素综合起来对中国农业产值的影响。所以本小组将以上研究所触及到的大局部影响要素结合起来，试图树立一个多元线性回归模型来鉴别和说明这些要素对中国农业产值的影响。

　　二、变量设定及模型设定

　　综合前述研究，我们最后决议采用农业产值（Y）为被解释变量，解释变量依次为国度财政涉农支出（X1）、农用机械总动力（X2）、农作物总播种面积（X3）、有效灌溉面积（X4）、化肥施用量（X5）、从业人数（X6）以及水患成灾面积（X7）和旱灾成灾面积（X8）。其中，农业产值运用统计年鉴中“国内消费总值”的第一产业产值数据，国度财政涉农支出采用“国度财政用于农业的支出”的合计数据，从业人数运用“乡村从业人员”下农林牧副渔的从业人数，其它变量的数据也都来自相应表格下的相应指标。本项研究运用了1990-2005年的数据，采自《中国统计年鉴——2006》，详见文末附表。

　　总体回归模型设定为多元线性回归模型：

　　三、回归结果及模型修正

　　运用EViews3.1对上述模型进行回归。

　　从回归结果中能够看出，回归方程的可决系数高达99%，F检验为显著，但是变量X1、X2、X7以及X8在5%的显著性程度下均表现为不显著。

　　为此，先去掉最不显著的X8，再进行一次回归。统计检验中，仍有变量X1和X2不显著。

　　去掉相对不显著的X2，再做一次回归，回归结果各项指标均经过了统计检验。

　　下面对第三次回归后得到的方程做计量经济学检验。

　　首先检验异方差。从残差项RESID与时间关系图（下页图1）和RESID与RESID（-1）关系图（下页图2）中，未见明显异方差。运用怀特检验，结果如表四，经过检验。能够认定该方程无异方差性问题。

　　然后进行序列相关性检验。运用D-W法，查表得n=16、k=6、显著性程度为5%的条件下dL=0.62，dU=2.15，方程的D.W.=2.27，属于4- dU特别说明：本网站内容都来源于互联网，供浏览者学习、欣赏，使用原则非商业性或非盈利性用途，使用者不得侵犯本网站及相关权利人的合法权利。此外，使用者如对本网站内容用于其他用途时，须征得本网站及相关权力人的许可。

本网站内容原作者如不愿意在本网站刊登内容，请及时通知本站，予以删除。

猜你喜欢