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