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    內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值回歸模型的探討和分析

    2012-04-29 10:57:31付欣欣顧國敏張艷
    北方經(jīng)濟(jì) 2012年7期
    關(guān)鍵詞:灌溉面積生產(chǎn)總值內(nèi)蒙古

    付欣欣 顧國敏 張艷

    一、問題的提出

    我國是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大國,農(nóng)業(yè)自古以來就是我國的支柱產(chǎn)業(yè),是國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)。內(nèi)蒙古地處祖國北部邊疆,幅員遼闊,總土地面積占全國總面積的12.3%,為我國第三大省區(qū)。內(nèi)蒙古有著豐富的礦產(chǎn)資源,但農(nóng)民仍占很大比例,全區(qū)擁有農(nóng)耕地1億畝以上,人均耕地占有量為4.4畝,是全國平均水平的3.2倍;有效灌溉面積為4425萬畝。農(nóng)業(yè)是一個(gè)重要的生產(chǎn)部門,只有加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ),依靠科技進(jìn)步,才能順利推進(jìn)工業(yè)化和城鎮(zhèn)化,促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展,農(nóng)民富裕,農(nóng)村穩(wěn)定,保持整個(gè)社會的長期穩(wěn)定與可持續(xù)發(fā)展。

    為了加強(qiáng)內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的建設(shè),本文從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的角度,對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的模型進(jìn)行預(yù)測和擬合,并根據(jù)所建立的模型對影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增長的因素及相關(guān)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的關(guān)系進(jìn)行探討和分析,針對內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提出幾點(diǎn)相關(guān)的建議,使內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,實(shí)現(xiàn)農(nóng)民增產(chǎn)增收。

    二、模型變量的選擇

    被解釋變量為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值(Yt)。影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的因素比較多,根據(jù)其影響因素的大小以及模型的要求等方面原因,本文選擇以下指標(biāo)作為模型的解釋變量:農(nóng)作物總播種面積(X1t)、有效灌溉面積 (X2t)、化肥施用量(X3t)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(X4t)、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員(X5t)等。

    農(nóng)作物播種面積,是實(shí)際播種或移植有農(nóng)作物的面積。凡是實(shí)際種植有農(nóng)作物的面積,不論種植在耕地上還是種植在非耕地上,均包括在農(nóng)作物播種面積中。在播種季節(jié)基本結(jié)束后,因遭災(zāi)或重新改種和補(bǔ)種的農(nóng)作物面積,也包括在內(nèi)。有效灌溉面積,是灌溉工程設(shè)施基本配套,有一定水源 ,土地較平整 ,一般年景可進(jìn)行正常灌溉的耕地面積和園林草地等面積,一般情況下,應(yīng)等于灌溉水田和水澆地面積之和?;适┯昧浚副灸陜?nèi)實(shí)際用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的化肥數(shù)量,包括氮肥、磷肥、鉀肥和復(fù)合肥。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力,指主要用于農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的各種動(dòng)力機(jī)械的動(dòng)力總和。第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員,指全社會直接參加農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的勞動(dòng)力。

    在這些指標(biāo)中,農(nóng)作物總播種面積、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員和有效灌溉面積直接影響到第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的大小,農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和合理的化肥施用量促進(jìn)第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的增長。因此,上述解釋變量的選取符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)意義和實(shí)際情況。

    三、數(shù)據(jù)來源及模型的設(shè)定和檢驗(yàn)

    通過查詢內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒和中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒的資料,收集了1989——2010年22年的數(shù)據(jù),并且按照上面解釋變量的順序進(jìn)行整理。基于上述數(shù)據(jù),結(jié)合Eviews3.1軟件和相關(guān)知識,進(jìn)行下面的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析。

    (一)模型的設(shè)定

    1.有關(guān)C—D生產(chǎn)函數(shù)的介紹及本文模型的設(shè)定

    C—D生產(chǎn)函數(shù)即柯布——道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)最初是美國數(shù)學(xué)家柯布和經(jīng)濟(jì)學(xué)家道格拉斯共同探討投入和產(chǎn)出的關(guān)系時(shí)創(chuàng)造的生產(chǎn)函數(shù),是在生產(chǎn)函數(shù)的一般形式上做出的改進(jìn),引入了技術(shù)資源這一因素,用來預(yù)測國家和地區(qū)的工業(yè)系統(tǒng)或大企業(yè)的生產(chǎn)和分析發(fā)展生產(chǎn)的途徑的一種經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型,簡稱C—D生產(chǎn)函數(shù)。其基本形式為:Y=A(t)LαKβμ

    根據(jù)上述內(nèi)容和本文中實(shí)際情況,可將模型設(shè)定為多要素生產(chǎn)函數(shù),化為線性模型,即:

    Yt=A*X1a1*X2a2*…*X5a5*μt

    Ln(Yt)=Ln(A)+Ln(X1)a1+Ln(X2)a2+…+Ln(X5)a5+Ln(μt)

    Yt=a+α1X1+α2X2+α3X3+α4X4+α5X5+μt

    文中采用的普通最小二乘法(OLS)是使用最廣泛的方法,運(yùn)用的軟件是EViews 3.1,數(shù)據(jù)處理用的軟件是Microsoft Office Excel 2003。

    2.Eviews分析及模型回歸結(jié)果

    根據(jù)Eviews回歸分析得到回歸方程為:

    LOG(YT)=14.9260-0.1818*LOG(X1T)+0.0174*LOG(X2T)+1.7925*LOG(X3T)-0.4485*LOG(X4T)-0.5328*LOG(X5T)即:

    YT=14.9260-0.1818*X1T+0.0174*X2+1.7925*X3-0.4485*X4-0.5328*X5T

    t (1.1310) (-0.2262)(0.0530) (4.1631)(-1.5341)(-0.2674)

    R^2=0.9831F-statistic=186.0091, DW=1.6266

    R^2=0.9831,說明本方程擬合度比較高。F-statistic=186.0091,也表明方程整體是顯著的,下面進(jìn)行如下方程的檢驗(yàn)。

    (二)模型的檢驗(yàn)

    1.多重共線性檢驗(yàn)

    (1)通過查表得到α= 5%的t統(tǒng)計(jì)值t0.05 =2.045。由結(jié)果可知:只有l(wèi)og(X3T) 通過統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn),其他變量均未通過統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)。結(jié)果中相關(guān)系數(shù)可以看出,解釋變量之間存在多重共線性,所以要對模型進(jìn)行調(diào)整。再根據(jù)Eviews3.1的輸出,相關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),各個(gè)變量之間存在較高的相關(guān)性。

    (2)分別作log(X1t) 對log(X2t)、log(X3t)、log(X4t)、log(X5t)的回歸,采取逐步去掉變量法對多重共線性進(jìn)行修正。

    由于log(X1t) 對log(X2t)、log(X3t)、log(X4t)、log(X5t)的回歸的每個(gè)R^2的值除log(X3t)都小于R^2=0.9831,去掉變量log(X3t)。進(jìn)行回歸后結(jié)果表明,雖然擬合系數(shù)降低,但是在系數(shù)意義上都有了很大的改善。下面進(jìn)行異方差檢驗(yàn)。

    2.異方差檢驗(yàn)

    在Eviews3.1軟件中用帕克(Park)檢驗(yàn),建立方程 ln(e^2)=b1+b2lnXi+ε。如果是多元模型,則將殘差的平方對每個(gè)X變量回歸,或者對Yt的預(yù)測值回歸,如果 b2 是顯著區(qū)別于0的,則表明模型有異方差性。

    通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)只有l(wèi)og(X2t)的b2 是顯著區(qū)別于0的,但其他的b2 都是不顯著區(qū)別與0的,所以不對模型進(jìn)行修改。

    3.序列相關(guān)檢驗(yàn)

    (1)杜賓沃森檢驗(yàn)(Durbin-Watson Test):

    具體的杜賓沃森檢驗(yàn)法則見圖1所示。

    對于N=22,4個(gè)解釋變量,通過查表得到dl=0.96, du=1.80,由表5可知D.W.= 0.6980, D.W.

    (2)校正:

    表2回歸結(jié)果

    根據(jù)表2中回歸結(jié)果,可以得到以下修正后方程。

    LOG(YT) = -12.8085-0.8084*LOG(X1T) + 0.8783*LOG(X2T) + 0.9943*LOG(X4T) + 3.3503*LOG(X5T) + [AR(1)=1.39137,AR(2)=-0.7753]

    表2中顯示,log(X1t)的系數(shù)意義不正確,而且系數(shù)也是不顯著的,所以還需要對系數(shù)log(X1t)做調(diào)整。通過log(X1t)與log(X2t)可以發(fā)現(xiàn),總播種面積和有效灌溉面積有著比較好的線性關(guān)系。一結(jié)合表2,log(X1t)的系數(shù)為負(fù),去掉變量X1t,再次進(jìn)行OLS估計(jì)。

    得到結(jié)果 R^2=0.9870,擬合度上升,方程是顯著的。DW=2.0890,正自相關(guān)消除。每個(gè)系數(shù)的t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量也比上面好了很多,全部通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),最終估計(jì)方程可以確定:

    LOG(YT) = -14.0957 + 0.7308*LOG(X2T) + 0.8857*LOG(X4T) + 2.9900*LOG(X5T) + [AR(1)=1.3180,AR(2)=-0.7215],即:

    LOG(YT) = -14.0957 + 0.7308*LOG(X2T) + 0.8857*LOG(X4T) + 2.9900*LOG(X5T) + 1.3180* LOG(Y(T-1)) - 0.7215* LOG(Y(T-2))

    四、模型的經(jīng)濟(jì)意義分析

    (一)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值主要影響因素及技術(shù)進(jìn)步分析

    1.影響因素分析。由上面的分析可知,最終的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值模型有三個(gè)外生變量和滯后內(nèi)生變量決定。外生變量中,有效灌溉面積平均增加1%,第一產(chǎn)業(yè)GDP將增加0.7308%;農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力平均增加1%,第一產(chǎn)業(yè)GDP平均增加0.8857%;第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員平均增加1%,第一產(chǎn)業(yè)GDP平均增加2.9900%。除此之外,前一期和前兩期的第一產(chǎn)業(yè)GDP都將對當(dāng)期第一產(chǎn)業(yè)GDP有影響。

    2.技術(shù)進(jìn)步分析。在本文中Yt=f(X2t,X4t,X5t,t),Gy=E(X2t)G(X2t)+ E(X4t)G(X4t)+ E(X5t)G(X5t)+Gt,從上式即可得知技術(shù)進(jìn)步帶來的增長率,技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)為Gt/ Gy。第一產(chǎn)業(yè)GDP的平均增長速度為0.1043,有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員平均增長速度分別為0.0445、0.0620和0.0067,所以技術(shù)進(jìn)步率為-0.0089,為負(fù)值。

    (二)對內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的指導(dǎo)性建議

    1.在現(xiàn)實(shí)中,除了上述因素對農(nóng)業(yè)有影響之外,還有很多其他的因素對農(nóng)業(yè)有影響,如成災(zāi)面積等因素,在這里我們只考慮上述因素。根據(jù)柯布道格拉斯函數(shù),有效灌溉面積和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力為資本投入,農(nóng)業(yè)就業(yè)人員為勞動(dòng)力投入,所以上述模型符合函數(shù)要求。根據(jù)上述函數(shù)及分析,除災(zāi)害年份,在上述影響因素方面加大投入,會使第一產(chǎn)業(yè)GDP有所提高。

    2.由上面計(jì)算可以看到內(nèi)蒙古技術(shù)進(jìn)步率為-0.0089%,可以得知內(nèi)蒙古在技術(shù)方面的投入還是不足的。正如很多學(xué)者都討論的那樣,應(yīng)將多種學(xué)科的研究融入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中。農(nóng)作物的科技含量是農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵所在,在這種前提下,農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力、用電量等變量的比重應(yīng)有所提高,使我區(qū)提高第一產(chǎn)業(yè)GDP占總GDP的比重。鼓勵(lì)農(nóng)民和社會力量投資現(xiàn)代農(nóng)業(yè),充分發(fā)揮農(nóng)民在建設(shè)新農(nóng)村和發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的主體作用,引導(dǎo)農(nóng)民發(fā)揚(yáng)自力更生精神,增加生產(chǎn)投入和智力投入,提高科學(xué)種田和集約經(jīng)營水平。

    (作者單位:內(nèi)蒙古大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 )

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