作者簡介：林云（1990-），女，漢族，山東濰坊，碩士研究生，南京財經(jīng)大學西方經(jīng)濟學專業(yè)，研究方向：宏觀經(jīng)濟學。

摘要：農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長會對我國整體經(jīng)濟水平的提高產(chǎn)生巨大的影響。本文采用中國統(tǒng)計年鑒中有關(guān)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的數(shù)據(jù)，從耕地面積、主要農(nóng)業(yè)機械的擁有量、有效灌溉面積、農(nóng)用化肥使用量、農(nóng)村水電站、受災(zāi)面積等方面實證分析了我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響因素。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長；實證分析；經(jīng)濟模型

一、引言

1978年，國家實行改革開放制度，大力發(fā)展經(jīng)濟。在農(nóng)村實行家庭聯(lián)產(chǎn)承包責任制，提高農(nóng)民生產(chǎn)的積極性。隨著機械制造業(yè)的發(fā)展，生產(chǎn)出了大量高效率自動化的農(nóng)業(yè)機械，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率。還有就是國家比較注重建立水利設(shè)施，建立防洪體系，預(yù)防了很多農(nóng)業(yè)災(zāi)害，減少了農(nóng)業(yè)損失。本文力圖從科技、生產(chǎn)條件兩個方面來分析農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的原因。科技因素包括農(nóng)業(yè)機械、化肥使用量、水電站數(shù)量等，生產(chǎn)條件包括耕地面積、有效灌溉面積、受災(zāi)面積等。

二、文獻回顧

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟自古以來就是各個國家非常重視的研究對象，像中國古代各種農(nóng)業(yè)工具的發(fā)明，還有大禹治水等勵志事情，這是以前古人的對農(nóng)業(yè)的實踐性研究。劉光輝、陳莉運用灰色關(guān)聯(lián)分析模型分析了農(nóng)業(yè)機械化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，測得農(nóng)業(yè)機械化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間的灰色關(guān)聯(lián)度在我國東部、中部、西部的值分別是0.7261、0.7996、0.8820。

三、實證分析

本文采用的數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計年鑒中的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。本文的因變量是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總量，自變量包括農(nóng)業(yè)機械的擁有量-X1、農(nóng)用化肥使用量-X2、農(nóng)村水電站-X3、有效灌溉面積X4、耕地面積X5、受災(zāi)面積-X6。模型是：

Y=c+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6+ut

（一）利用Eviews軟件，用OLS方法估計得

Y=-89287.78+0.467282X1+16.69821X2+0.565825X3-1.640977X4+0.650378X5-0.186019X6

t=（-2.358304）（1.601964）（4.697823）（7.080686）（-0.937652）（1.421551）（-1.766517）

R=0.990402，可調(diào)整的R2 =0.986563，F(xiàn)=257.9838，DW=1.696365

可見，X1、X5的t值都不顯著，而且X4的系數(shù)也不符合經(jīng)濟意義。因為從經(jīng)濟意義上來看，有效灌溉面積越大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總產(chǎn)值越大，即農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值應(yīng)該隨著有效灌溉面積的增加而增加。因此我們對上述模型進行計量經(jīng)濟學檢驗，并進行修正，看是否能使模型得到改善。

（二）計量經(jīng)濟學檢驗

1.多重共線性檢驗

利用Eviews軟件，得相關(guān)系數(shù)矩陣：

X1X2X3X4X5X6

X110000000972779-024620009885260828670-0579013

X209727791000000-038653009771330848066-0503777

X3-0246200-03865301000000-0276305-0244832-0074830

X409885260977133-027630510000000890395-0527529

X508286700848066-024483208903951000000-0411115

X6-0579013-0503777-0074830-0527529-04111151000000

相關(guān)系數(shù)矩陣

由上圖可見，X1與X2、X1與X4、X1與X5、X2與X4、X2與X5、X4與X5之間的系數(shù)都較大，可能存在多重共線性。

下面我們用逐步回歸法進行回歸：

Y=-1044871+0224983X1+1621953X2+0571354X3+0290426X5-0223574X6

t =（-3065397）（1669027）（4628466）（7196658）（1171285）（-2304423）

可調(diào)整的R2=0986665，F(xiàn)=3117587。

Y=-6636464+0214699X1+1764714X2+0589697X3-0215131X6

t =（-6484053）（1578945）（5313404）（7495008）（-2199610）

調(diào)整的R2=0986373，F(xiàn)=3810198

Y=-7611422+2275190X2+0657045X3-0264471X6

t =（-8960464）（2874986）（9550001）（-2742195）

可調(diào)整的R2 =0985243，F(xiàn)=4683469

此時，修正可決系數(shù)開始下降，但是所有參數(shù)的t值已經(jīng)比較顯著，而且F值也有了一定的增加，故不再刪除變量，選擇此模型為修正后的模型。

2.異方差檢驗（White檢驗）。

由擬合的數(shù)據(jù)可知，N*R2 =22*0454073=9989606<1259，故接受原假設(shè)，表明模型中隨機誤差項不存在異方差。

3.自相關(guān)檢驗。

對模型進行自相關(guān)檢驗，得到DW=1821700，在顯著水平為0005的情況下，查表n=22，k=3時，DL=115，DU=154，由于DW=1821700>DU，因此模型不存在自相關(guān)。

四、結(jié)論

從最終的模型來看，X2與X3的回歸系數(shù)估計值為分別為2275190、0657045，都大于0，X6的回歸系數(shù)估計值為-0264471，小于0，說明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值與農(nóng)用化肥使用量、水電站數(shù)量同方向變動，與受災(zāi)面積反方向變動。當其他條件不變時，農(nóng)用化肥使用量增加1%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增加2275190%，水電站數(shù)量增加1%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值將增加0657045%，受災(zāi)面積增加1%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值將減少0264471%。符合經(jīng)濟意義檢驗。

綜上所述，我們建立的模型是比較成功的，模型正確地反映了各因素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的影響。但是在建立模型過程中，我們要注意一下幾個問題：

（1）模型建立以后首先要進行經(jīng)濟意義檢驗，看回歸方程的各個回歸系數(shù)的符號符不符合經(jīng)濟意義。像本模型中有效灌溉面積應(yīng)該與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值同方向變化，但是估計的參數(shù)值卻是負的，這樣就不符合經(jīng)濟意義檢驗。

（2）然后要進行F和t檢驗，看看總體影響是不是顯著的，以及單個變量對解釋變量的影響是顯著的，如果總體是顯著的，那么再進行t檢驗，把不顯著的變量剔除掉。如果總體是不顯著的，那么應(yīng)該重新選擇模型。

（3）看模型是否存在多重共線性、自相關(guān)、異方差，如果存在，則對模型進行修正，直到達到標準為止。

從我們最終建立的模型來看，農(nóng)業(yè)化肥使用量和水電站數(shù)量對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值起正向作用，它們的增加會使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增加，受災(zāi)面積起反方向的作用，受災(zāi)面積越大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值越小。（作者單位：南京財經(jīng)大學）

參考文獻：

[1]馮海發(fā)，《中國農(nóng)業(yè)的效率評估》，農(nóng)業(yè)出版社，1992

[2]游憲生，經(jīng)濟增長研究，立信會計出版社，2000