如何提高农业产值和农民人均收入水平Word文档格式.docx

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其中：

Y——单位面积产值

X1——单位面积化肥施用量

X2——单位面积机械使用量

X3——单位面积基础建设投资

X4——单位面积劳动力投入量

四、数据的收集与整理

由于，我国的数据都是总量数据所以要做一些数据转化处理，具体的转化方法是：

将所有变量均用“农作物总种植面积”进行分摊以的得到单位面积的数值。

需要指出的是：

1）“基础设施建设投资”是针对所有农业种植面积的；

2）我国农业灾害大多发生在播种之后，并且濒临收割，因此，“农业机械使用量”，“化肥使用量”以及“劳动力使用量”，很可能在发生灾害之前已经投入了一大半；

所以都应当用“农作物总种植面积”来进行分摊。

至于“农业总产值”，本文也用“农作物总种植面积”来进行分摊。

这样，计量模型的残差项就把天气对农业的影响以及其他影响因素都包括在内了。

数据列表为：

（表一）

年份

单位面积产值（万元/公顷）

单位面积化肥施用量（吨/公顷）

单位面积机械使用量（千瓦/公顷）

单位面积基本建设投资（万元/公顷）

单位面积劳动力投入量（人/公顷）

1978

0.074448

0.058892

0.782779

0.003391

1.895713

1979

1980

0.099339

0.086692

1.007354

0.003552

2.036357

1981

0.112697

0.091969

1.080210

0.002012

2.115957

1982

0.128859

0.104549

1.147732

0.002356

2.154378

1983

0.144067

0.115269

1.251589

0.002465

2.197683

1984

0.165046

0.120643

1.351977

0.002573

2.197128

1985

0.174508

0.123641

1.456039

0.002569

2.113232

1986

0.192210

0.133880

1.591495

0.002434

2.112833

1987

0.218029

0.137924

1.713336

0.002904

2.129597

1988

0.253101

0.147833

1.834543

0.003189

2.171470

1989

0.279800

0.160835

1.915130

0.003459

2.213553

1990

0.333928

0.174592

1.934970

0.004529

2.246948

1991

0.344045

0.187524

1.964662

0.005682

2.285394

1992

0.375015

0.196647

2.034012

0.007449

2.284240

1993

0.447076

0.213340

2.153539

0.008650

2.251115

1994

0.618535

0.223818

2.280240

0.010449

2.205193

1995

0.792948

0.239773

2.409817

0.014618

2.157374

1996

0.888546

0.251206

2.529640

0.020862

2.117088

1997

0.899697

0.258539

2.728835

0.026804

2.106586

1998

0.914665

0.262270

2.903401

0.040917

2.095385

1999

0.902089

0.263749

3.133289

0.053430

2.104701

2000

0.887627

0.265286

3.363638

0.060141

2.111167

2001

0.928841

0.273189

3.543309

0.063799

2.084095

2002

0.965593

0.280621

3.746219

0.067442

2.068800

2003

0.975633

0.289444

3.961982

0.069527

2.050980

（数据来源：

《中国统计年鉴（2004年）》、《中国农村统计年鉴（2002年）》和中国农业信息网）

五、模型的参数估计

一、计量模型的设定

为了便于使用Eviews3软件对模型进行估计，本文将前述理论模型变换为对数计量模型：

+

二、估计结果

利用Eviews3对上述模型进行估计，结果如下：

DependentVariable:

LOG（Y）

Method:

LeastSquares

Date:

05/12/05Time:

21:

19

Sample:

19782003

Includedobservations:

25

Excludedobservations:

1

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

LOG（X1）

2.574677

0.246302

10.45331

0.0000

LOG（X2）

-0.725590

0.214563

-3.381705

0.0030

LOG（X3）

0.047905

0.046575

1.028553

0.3160

LOG（X4）

-3.608988

0.838307

-4.305092

0.0003

C

6.970770

0.960913

7.254316

R-squared

0.993287

Meandependentvar

-1.030981

AdjustedR-squared

0.991944

S.D.dependentvar

0.850726

S.E.ofregression

0.076358

Akaikeinfocriterion

-2.129922

Sumsquaredresid

0.116610

Schwarzcriterion

-1.886147

Loglikelihood

31.62402

F-statistic

739.7758

Durbin-Watsonstat

1.195685

Prob（F-statistic）

0.000000

即：

T-stat（10.45331）（-3.381705）（1.028553）（-4.305092）（7.254316）

AdjustedR-squared=0.991944

六、模型检验与修正

一、经济意义检验

上述估计结果中，变量LOG（X1）和变量LOG（X3）的系数基本符合经济学原理和我们所观察到的实际。

但是，变量LOG（X2）和变量LOG（X4）的系数均为负值，即“单位面积产值”对于“单位面积机械使用量”和“人力使用量”的弹性均小于0；

也就是说，在单位面积中，减少1%的“机械使用量”或“人力使用量”均可以增加农业的单位面积产值。

关于这一点，似乎与我们所观察到的事实有所不符；

因为在我国，国家对农产品实行保护价，价格就不易下降；

如果，单位面积中“机械使用量”和“人力使用量”投入的增加引起产出的增加，那么产值就应当增加，系数的经济意义就不对。

但是，另一方面，单位面积中“机械使用量”投入的增加，虽然可以代替大部分“人力使用量”但却可能造成部分损失，比如，收割机的使用就比用人力收割损失大；

而“人力使用量”投入的增加，虽然可能增加一部分产量，但是，单位面积的边际产出是递减的，并且模型中使用的“人力使用量”变量是使用人数来计量的，且农业总产值也是一个根据经验的匡算量，如果农业人口增加，那么用于养活农业