影响我国农业总产值因素的实证分析.docx

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1、影响我国农业总产值因素的实证分析一、模型设定为了分析我国农业总产值及其影响因素的关系，选择“农业总产值”（单位：亿元）为被解释变量Y；选择“农村居民家庭生产型投资”（单位：元/每户）为解释变量X1；选择“农作物总播种面积”（单位：千公顷）为解释变量X2；选择“农业从业人员数”（单位：万人）为解释变量X3。实验数据来自国家统计局公布的数据为样本：我国农业总产值及其影响因素年份农业总产值Y（单位：亿元）农村居民家庭生产型投资X1（元/每户）农作物总播种面积X2（千公顷）农业从业人员数X3（万人）19894100.581126.07.9333225.0019904954.30

2、1258.06.2738914.0019915146.401401.01.8039098.0019925588.001643.95.1038699.0019936605.101950.31.7037680.0019949169.192347.63.6036628.00199511884.602774.27.3035530.00199613539.753605.70.6034820.00199713852.503896.56.2034840.00199814241.883970.81.7035177.00199914106.224045.48.8135768.002000

3、13873.604676.98.8536042.50200114462.804883.80.8636398.50200214931.545221.33.5136640.00200314870.105586.34.9636204.40200418138.365956.18.5534829.80200519613.377155.55.7333441.90200621522.287647.09.0031940.60200724658.108389.84.9330731.00200828044.159054.92.7029923.30200930777.509970.57.55

4、28890.50201036941.1110706.38.8127930.50201141988.6416087.52.2226594.00201246940.4616974.09.6725773.00201351497.3718200.52.9324171.00根据以上数据，利用Eviews生成Y、X1、X2、X3的线性图：由线形图可以看出，我国农业总产值及各影响因素的差异明显，其变动的方向基本相同，相互可能具有一定的相关性。将模型设定为线性回归模型形式：Yi=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+ui二、估计参数利用Eviews估计模型参数，回归结果如下：Dep

5、endentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/30/15Time:20:54Sample:19892013Includedobservations:25VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C-29869.2020836.69-1.0.1664X11.0.7.0.0000X20.0.2.0.0085X3-0.0.-3.0.0012R-squared0.    Meandependentvar19257.92AdjustedR-squared0.    S.D.dependent

6、var13261.48S.E.ofregression1448.648    Akaikeinfocriterion17.54030Sumsquaredresid    Schwarzcriterion17.73532Loglikelihood-215.2537    Hannan-Quinncriter.17.59439F-statistic663.4221    Durbin-Watsonstat1.Prob(F-statistic)0.根据上表数据，模型估计的初步结果为：Yi=-29869.20+1.7095X1+0.4096X2-0.7415X3（20837.6

7、9）（0.2323）（0.1410）（0.1973）t=（-1.4335）（7.3591）（2.9053）（-3.7577）R2=0.9896，R2=0.9881，F=663.4221，n=25初步判定：该模型R2=0.9896，R2=0.9881，可决系数很高，F检验值为663.4221，明显显著。当α=0.05时，tα2n-k=t0.02525-4=2.080，各个解释变量对被解释变量的影响是显著的，但回归系数X3的符号为负，与实际经济比相符。由此可知，该方程可能存在多重共线性。三、计量经济学检验（一）多重共线性检验1、相关系数矩阵相