计量经济学课题论文农业商品产值影响因素分析Word文档格式.docx
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(一)结果分析13
1、总论说明13
2、政策解析14
(二)建议14
一、引言
随着中国经济的快速发展,第二产业、第三产业在整个国民经济中所占的比重越来越大。
随之而来的是各种矛盾的不断加剧,比如城市发展占用农业耕地面积、工业的发展抢占农业用地,使我市的农业用地不断减少。
农业总产值是否会因此而下降,我市粮食危机是否会凸现,这逐渐成为了一些极受关注的问题。
另一方面,随着农民工大量进城,务农人员大量减少,导致农村的劳动力不足。
此时政府提出了确保亩耕地的红线和提倡农业高科技的运用,才让我市免于严重的粮食危机的困境。
重庆市近几年来粮食连续丰收,农业总产值从1999年132671万元增长到2012年的8700536万元,几乎增长了600倍,这不能不说是一个农业产值上重大的进步。
农业生产上的成就不仅与我国政府重视农业生产相关,而且还与我市经济的不断发展有关,工业的发展为农业的发展提供了动力,农用机械的增加、各种水利设施的建设、化肥的用量控制等都影响着农业的发展。
那么,这些因素中哪些是主要因素,哪些是次要因素也是非常值得研究的问题。
因为只有了解哪些是主要影响因素,就把大部分生产成本投入到这个方面上,将次要的影响因素作为辅助动力,使得农业投入产出结构不断优化,既能使我市农业不断向前发展,又能将更多的劳动力运用于其他产业,促进我市GDP的增涨。
本文我们就乡村从业人员(万人)、农作物播种面积(公顷)、农用化肥使用量(吨)、农村用电量(万千瓦时)、农药施用量(吨)这几个因素建立计量经济学模型,将这些因素对农业总产值的影响进行定量分析,并给出相关农业发展的意见和建议。
二、理论分析与研究思路
(一)理论分析
“十一五”期间,重庆市农村经济总量不断增大,综合实力明显增强,随后又提出“十二五”农业农村规划,全市农业持续发展。
可见,重庆市的发展离不开农业,农业的发展程度直接影响第二、三产业的发展,是社会发展的基础。
本文在对影响重庆市农业商品产值的因素定性分析的基础上,运用实证方法对重庆市2013年37个区县的农业商品产值的统计数据进行分析,主要是从乡村从业人员、农作物播种面积、农用化肥施用量、农村用电量以及农药使用量五个方面进行研究分析。
根据以往对农业商品产值的研究结果和经济理论得到结果:
农业商品产值分别与乡村从业人员、农作物播种面积、农用化肥施用量、农村用电量以及农药使用量呈正相关。
(二)概念界定
农业商品产值指以货币表现的农业全部产品和对农业生产活动进行的各种支持性服务活动的价值总量,它反映一定时期内农业生产总规模和总成果。
乡村从业人员指乡村人口中16岁以上实际参加生产经营活动并取得实物或货币收人的人员,既包括劳动年龄内实际参加劳动人员,也包括超过劳动年龄但实际参加劳动的人员,但不包括户口在家的在外学生、现役军人和丧失劳动能力的人,也不包括待业人员和家务劳动者。
农作物播种面积指农业生产经营者应在日历年度内收获农作物在全部土地(耕地或非耕地)上的播种或移植面积。
凡是本年内收获的农作物,无论是本年还是上年播种,都算为播种面积,但不包括本年播种,下年收获的农作物面积。
农用化肥施用量指本年内实际用于农业生产的化肥数量,包括氮肥、磷肥、钾肥和复合肥。
化肥施用量要求按折纯量计算数量。
折纯量是指把氮肥、磷肥、钾肥分别按含氮、含五氧化二磷、含氧化钾的百分之百成份进行折算后的数量。
复合肥按其所含主要成分折算。
公式为:
折纯量=实物量×
某种化肥有效成份含量的百分比
农村用电量指调查年度内农村范围内所有企业、事业、行政单位和住户从事生产经营活动、工作和日常生活用电总量。
农药使用量指在农业生产过程中为防治病虫害使用的化学药物数量,按实物量计算。
包括购买的和自产自用的杀虫剂、杀菌剂、除草剂等,不包括兽药、渔业用药以及土农药。
(三)研究思路
1、计量分析的假设条件
为了保证参数估计量具有良好的性质,通常一个理想的模型需满足一系列基本假设条件。
计量经济学模型基本假设条件如下:
(1)模型建立是正确的;
(2)解释变量是确定性变量,不是随机变量在重复抽样中取固定值;
(3)解释变量与随机误差项不相关;
(4)解释变量之间不存在精确(完全的)线性关系;
(5)随机误差项具有零均值、同方差以及不序列相关性;
(6)随机误差项服从正态分布。
2、基本思路
本文对农业商品产值的研究采用计量经济学研究方法,基本步骤为:
(1)建立模型;
(2)估计参数;
(3)检验模型,包括统计检验(检验模型整体显著性检验;
参数估计值可靠性检验)和计量经济学检验(主要有随机干扰项是否存在自相关和异方差、解释变量的多重共线性);
(4)模型修正;
(5)结果论述及分析。
三、计量经济模型与估计
(一)模型设定
根据近几年的相关资料显示,影响重庆市农业商品产值(Y)的主要因素主要有以下五个,即农村从业人员X1(万人)、农作物播种面积X2(公顷)、农作物化肥施用量X3(吨)、农村用电量X4(万千瓦时)以及农药使用量X5(吨)。
由此拟定计量经济学模型:
其中,Y指农业商品产值(万元),X1指乡村从业人员(万人),X2指农作物播种面积(公顷),X3指农用化肥施用量(折纯)(吨),X4指农村用电量(万千瓦时),X5指农药使用量(吨)。
(二)数据处理
1、数据收集
导入数据:
File→open→foreigndataasworkfile。
数据如下表。
表1重庆市2012年各区县农业生产总值及其各种农业总投入
区县
农业商品产 值(万元)Y
乡村从业
人 员(万人)X1
农作物播种面积(公顷)X2
农用化肥施用量
(折纯)(吨)X3
农村用电量
(万千瓦时)X4
农药使用量
(吨)X5
大渡口区
22273
18742
2547
2266
5372
26
江北区
17778
23019
2553
1566
1831
11
沙坪坝区
50819
73263
8545
3150
71884
44
九龙坡区
114832
127405
13718
2736
17277
174
南岸区
57956
56456
4243
2884
8798
15
北碚区
115226
204812
34604
8758
103760
260
渝北区
166505
287103
60784
14227
7898
109
巴南区
352337
352225
93866
15895
23823
223
涪陵区
401827
534695
175572
43253
33460
1466
长寿区
278930
427819
88803
21532
14918
574
江津区
649315
690128
151102
45028
31483
1128
合川区
454578
752866
168002
30764
15409
654
永川区
403607
369807
102612
67900
18097
2077
南川区
306229
347630
100147
31970
417
綦江区
354179
489571
126071
39700
34186
495
大足区
297426
376322
105177
19250
21430
213
潼南县
399624
485190
139163
34380
12997
380
铜梁县
300480
409170
86508
31816
12153
450
荣昌县
303023
417879
83069
14373
618
璧山县
183008
331166
52874
27098
70175
235
万州区
429301
724895
174395
39477
14184
978
梁平县
242902
495226
99389
48024
11181
1100
城口县
46203
109459
56838
5722
2968
36
丰都县
202326
371804
111710
25631
14090
291
垫江县
283633
504472
85706
34854
9328
1248
忠县
276505
428236
107366
31844
6758
823
开县
377583
798050
173781
53784
23068
688
云阳县
262213
510103
130451
24833
14251
499
奉节县
258348
442401
133204
26200
21150
684
巫山县
101962
299427
91002
19669
8620
147
巫溪县
86032
266283
89644
28018
7177
310
黔江区
165523
281634
89270
23529
3015
665
武隆县
119479
231485
85306
17461
13368
299
石柱县
162858
267445
90089
24403
8980
626
秀山县
139936
344347
103726
27600
19364
691
酉阳县
172318
452416
134429
28247
10987
312
彭水县
143459
349913
121428
41831
8655
514
数据来源:
《重庆市统计年鉴(2013)》
2、数据分析
(1)作散点图分析
图1散点图
由上述散点图可以看出,农村从业人员人数X1对农业商品产值Y的影响最大,农业商品产值Y受农村从业人员人数X1的增加而增大。
其次,农业商品产值Y也是随着各种要素(农作物播种面积X2,农作物化肥施用量X3,农村用电量X4以及农药使用量X5)的投入的增长而增长的,进一步说明了各影响因素与农业商品产值之间的正相关关系。
(2)回归分析
通过Eviews软件对农业商品产值及其影响因素建立多元回归方程,回归分析结果得到回归模型(模型一):
t:
(-0.208)(3.744)(-0.9)(0.568)(0.469)(0.062)
=0.777F=21.580D.W.=1