对四川省种植业收入模型的初步探索

1、对四川省种植业收入模型的初步探索对四川省种植业收入模型的初步探索一、引言 最近几年，农业产业结构调整一直是我国经济工作的一个重要组成部分，而政府明年的经济工作更是把“三农”问题作为了全党工作的重中之重。近年来，农业投入产出水平低，农业机械化程度低，使得中国农业无法应对入世后世界农产品贸易对中国农业的冲击，而随着各地城市化进程的推进，大量农业用地被占，这造成了个主要农产区粮食产量的下降，引起了农产品价格的波动并对其他相关产业造成了影响。因此，研究农业产值问题，考察各种因素对农业产值的影响和贡献大小可为更加有效的调整农业产业结构实现资源的优化配置提供一个科学的依据。四川素有“天府之国”之称，而种植

2、业在四川农业中占据了半壁江山。本文建立了播种面积、劳动人数、机械动力以及农产品贸易额对四川种植业总产值的模型来说明这一问题。二、计量经济模型及检验 在本模型中棉被解释变量y为四川省种植业的年收入，解释变量x1为种植业生产中投入的机械动力（单位：万千瓦），x2为播种面积（单位：万公顷），x3为乡村种植业劳动人数（单位：万人），x4为农产品贸易额（单位：万元）。选取样本数为19802001年数据，数据选自四川省统计年鉴（注：资料后附） 建立模型y=0+，运用ols法估计回归方程得dependent variable: ymethod: least squaresdate: 03/17/04 tim

3、e: 11:16sample: 1980 2001included observations: 22variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c-1113.307428.8408-2.5960840.0188x1-0.2406890.218119-1.1034770.2852x20.3753650.6578680.5705770.5758x30.3981460.1300203.0621880.0071x40.0003668.45e-054.3305130.0005r-squared0.974106 mean dependent var401.8

4、050adjusted r-squared0.968014 s.d. dependent var274.9928s.e. of regression49.18179 akaike info criterion10.82564sum squared resid41120.43 schwarz criterion11.07360log likelihood-114.0820 f-statistic159.8820durbin-watson stat0.926266 prob(f-statistic)0.000000 y=1113.3070.240689 x10.375365 x2+0.398146

5、x3+0.000366 x4 428.8408 0.218119 0.657868 0.13002 8.45e-05 t-2.596 -1.10 0.570077 3.062 4.33 r2=0.974106 2=0.968014 f-stat=159.882 df=17 dw=0.926266从该模型中，我们发现，x1的估计参数为负，与现实经济含义相悖，同时x2的t估计量偏小，于是我们判定该回归方程中很有可能存在多重共线性。于是我们去除x1，再对y作ols估计，可得：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 03/17/04 time:

6、11:23sample: 1980 2001included observations: 22variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c-1279.673403.8850-3.1684100.0053x20.8844560.4718101.8745990.0772x30.2771200.0702513.9447210.0009x40.0002741.14e-0523.995420.0000r-squared0.972252 mean dependent var401.8050adjusted r-squared0.967627 s.d. de

7、pendent var274.9928s.e. of regression49.47826 akaike info criterion10.80391sum squared resid44065.77 schwarz criterion11.00228log likelihood-114.8430 f-statistic210.2280durbin-watson stat0.715519 prob(f-statistic)0.000000y = -1279.673403 + 0.8844556506*x2 + 0.2771202071*x3 +0.0002736359831*x4 403.88

8、5 0.47181 0.07 1.14e-0.5 t=-3.16841 1.8746 3.948 23.995通过处理后，我们发现不仅去除了不符合经济含义的x1，x2的t统计量也显著提高，符合我们的要求。但是我们还需要对该模型进行其他检验。首先我们运用goldfeld-quandt检验其是否存在异方差。先按x2 x3 x4对其进行排序，因为样本容量偏小，于是我们决定不舍弃样本，直接按样本划分为两组：第一组为19801990，用ols估计得y = -1490+2.1819e12=5393.003第二组为19912001，用ols估计得：y = e2220299.14f=3.763977在选定0.

9、05的情况下，f(,)=f(7,7)=3.79因为ff (7,7)，所以我们认为其不存在异方差。同时，我们又运用aech检验其是否存在异方差，按滞后期数为3，计算得：obs*r-squared=1.952572又32（0.05）=7.81 且obs*r-squared32（0.05）同样，我们可以认为其不存在异方差。接着，我们用dw法考查其是否存在自相关性，同样我们选定=0.05，计算得：dl=1.053 du=1.664 且dw=0.715519明显存在自相关性，我们需要对其进行修正。首先，我们运用广义差分法对其修正，=1-=0.6422403令dy=y-*yt-1 dx2= x2-*x2（

10、t-1） dx3= x3-* x3（t-1） dx4= x4-*x4（t-1）对dy进行ols估计，得：=-296.2747+1.42155117dx2+0.1012184 dx3+0.000223 dx4r2=0.905411 dw=1.441355此时，dldwdu，；落入了不可判定区域，我们只有运用其他方法对其修正。现在运用迭代法与对数法得y=-11.14515+1.911*x2-0.29631*x3+0.517*x44.6727 0.737 0.46865 0.024876t= -2.385 2.5927 -0.6322 20.785r2=0.993650 2=0.992 f=625.

11、9582 dw=1.667633此时，dudw4-du，不存在自相关此时的回归方程中虽然x2的参数为负，但是该方程是由原来不存在多重共线性的方程迭代而得，所以该回归方程还原后不存在多重共线性。经过检验与修正，我们得到一个较为完整的迭代回归方程。y=-11.14515+1.911*x2-0.29631*x3+0.517*x4在其还原方程的经济含义表明了在劳动人数（x3），贸易额（x3）不变的情况下，每增加1万公顷播种面积，种植业收入会提高0.884456亿元；同理，播种面积，劳动人数不变的情况下，农产品贸易额每增加1万元会促进种植业收入增加2万元7千多元。三、结论尽管我们现在能建立的模型与分析都显得粗糙，但是我们仍然发现了促进农业发展的方法有：在占用农民