计量经济学实验 有关影响中国农业总产值的发展的因素
Shanxi university of Finance and Economics
计 量 经 济 学 实 验 报 告
学 院： 专 业： 姓 名： 学 号： 指导教师：
2013年12月25日
计量经济学实验 有关影响中国农业总产值的发展的因素
有关影响中国农业总产值的发展的因素
一、 研究的目的要求
改革开放以来，随着经济体制的改革和经济的快速增长，中国的农业得到了迅速的发展，农业产值发生了翻天覆地的变化，农民的生活水平得到了极大的提高。为了研究影响农业产值增长的主要原因，分析农业产值增长的数量规律，预测中国农业产值未来的增长趋势，需要建立计量经济模型。
影响中国农业产值增长的因素很多，但据分析主要的因素可能有： ①农用机械力②有效灌溉面积③化肥施用量④受灾面积⑤成灾面积。
二、 模型设定
为了反映中国农业产值的增长全貌，选择了“农用机械力”，“有效灌溉面积”，“化肥施用量”，“受灾面积”，“成灾面积”作为解释变量。
从《中国统计年鉴》可以收集到以下数据（表 1）
计量经济学实验 有关影响中国农业总产值的发展的因素
（资料来源： 中国统计年鉴2011. 中国统计出版社）
图一：中国农业总产值及其影响因素
由图一可知：1978-2010年中国农业总产值，农业机械力，有效灌溉面积，化肥施用量都是逐年增长的，其中在90年代以后农业总产值，农用机械力得到了迅速发展;1978-1990年中国的受灾面积，成灾面积大体上上是呈下降的趋势，但在1990年后随着工业的发展，使环境污染，使的成灾面积和受灾面积呈波动势变化；2010年中国农业的总产值大约是1978年的49倍，2010年农业机械力比1978年翻了7番，有效灌溉面积和化肥施用量也比原来增长了很多倍。说明了中国自改革开放以来农业方面取得了很打的成就。由图一可知Y与X1，X2，X3，X4，X5之间有一定的线性关系，可将探索模型设定为以下模型：
Y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5
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三、 估计参数
利用EViews估计模型参数，建立模型进行运行后得到以下回归结果。
表 3 相关系数矩阵
根据表2数据，模型估计的结果为
Y = -53645.6888131 + 0.821334522772*X1 + 1.01012942016*X2 - 4.04969006911*X3 + 0.369052605639*X4 - 0.596319652134*X5 t = （-1.648433） （4.693861） （1.161516）
（-2.378495） （1.446745） （-2.161468） R²=0.975353 F = 213.6925 n=32
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四、 模型检验
1. 经济意义检验 所估计的参
数
0=-53645.69
，
1=0.821335
，
2=1.010129
，
3=-4.049690，4=0.369053，5=-0.596320。
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年农用机械力每增加1万千瓦，平均来说农业总产值会增长0.821335亿元，这与理论分析和经验判断相一致；在假定其他变量不变的情况下，当年有效灌溉面积每增加1千公顷，平均来说农业总产值增长1.010129亿元，这与理论分析和经验判断相一致；在假定其他变量不变的情况下，当年化肥施用量每增加1万吨，平均来说农业总产值减少4.049690亿元，这与理论分析和经验判断不一致；在假定其他变量不变的情况下，当年受灾面积每增加1千公顷，平均来说农业总产值增加0.369053亿元，这与理论分析和经验判断不一致；在假定其他变量不变的情况下，当年成灾面积每增加1千公顷，平均来说农业总产值减少0.596320亿元，这与理论分析和经验判断相一致。
2. 拟合优度和统计检验
1）拟合优度：由表3中的数据可以得到R² = 0.975353，说明模型的对样本的拟合很好。
2）F检验：针对H0：β1=β2=β3=β4=β5=0，给定显著水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=26的临界值Fα（3,26）=2.98。由表三中得到F=213.6925 > 2.98，应拒绝原假设H0：β1=β2=β3=β4=β5=0，说明回归方程显著，即“农用机械力”，“有效灌溉面积”，“化肥施用量”，“受灾面积”，“成灾面积”等解释变量联合起来对“农业总产值”有显著影响。
3）回归系数t检验：针对H0:β0=0，β1=0，β2=0，β3=0，
β4=0，β5=0,由表3中以看出，估计的回归系数
的t值为 -1.648433 ；
1
的t值为4.693861；2的t值为1.161516；3的t值为 -2.378495；4的t
值为1.446745；5的t值为-2.161468。取α=0.05，差t分布表的自由度为
n-2=32-2=30 的临界值t0.025（30）=2.042。因为t（1）= 4.69386> t0.025
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（30）= 2.042，t（2）= 1.161516< t0.025（30）= 2.042，t（3）= -2.378495>
t0.025（30）= -2.042，t（4）= 1.446745< t0.025（30）= 2.042，t（5）
= -2.161468> t0.025（30）=-2.042， 所以，当其他解释变量不变的情况下，解释变量“农用机械力”(X1)， “化肥施用量”(X3)，“成灾面积”(X5) 分别对被解释变量“农业生产总值”(Y)都有显著影响。“有效灌溉面积”(X2)， “受灾面积”(X4)对“农业生产总值”(Y)的影响不显著，但在α=0.10下，可不拒绝“有效灌溉面积”(X2)， “受灾面积” (X4)对“农业生产总值”(Y)都有显著影响。
五、 多重共线性与其修正
由上表可知，该模型R²=0.975353，²=0.970789可绝系数异常的高，F检验值213.6925，明显显著。但是当α=0.05时，tα/2（n-k）= t0.025（33-6）= t0.025（27）=2.052，不仅X2，X4的系数t检验不显著，而且X3 、X4的回归系数的符号与预期相反，这表明这个模型很可能存在严重的多重共线性。
采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性的问题。分别作Y 对X1、 X2、X3、X4、X5的一元回归，结果如表4所示。
其中，加入X1 的
²=0.965928最大且X1 与Y的相关系数最大，故以X1为基础，顺次加入其它解释变量逐步回归。结果如表5所示。