影响我国农业总产值因素的实证分析
《计量经济学》课程论文
影响我国农业总产值
因素的实证分析
小组成员：（保险学院02级）
组长：侯君男 40205117
组员：张翠青 40205107 石小航 40205074 李进 40205129 陈永琴 40205076
指导教师：任栋
日期：2005年4月——5月
[内容摘要]：
解决“三农”问题是当前我国完善社会主义市场经济制度的重头戏，而实现农业的繁荣兴旺又是其中的重中之重。改革开放以来，我国农业发展取得的喜人的成绩，但是制约因素也很多，这使得入世后如何保护我国农业的利益，保持农业稳定成为难题。深入了解农业发展状况，有足于认清和解决问题。本文是根据我国农业的现状，想从计量经济学的角度来验证一下是否存在政府对农业投入不足、农业的现代化程度（以农业的机械化为衡量指标），以及农村中存在大量的剩余劳动力。根据经济学原理，在模型中我们引入了五个变量：农村居民家庭平均每户生产型固定投资，化肥施用量，农业机械总动力，政府财政用于农业的支出以及农业从业人员。利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，多重共线性的检验，异方差的检验和自相关的检验并加以修正。
从我们所做的回归结果看，我国农村中确实存在政府对农业投入不足、农村中存在大量的剩余劳动力，我国的农业机械化程度是较低的，对我国的农业增加值的贡献十分低下等问题。我们根据模型的回归结果作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。
但是，鉴于水平有限，文中难免出现一些错误。另外还存在一些我们难以解决的问题，请老师同学们多多包涵！
[关键词]：
农业总产值国家财政对农业的基础性建设投资农业从业人员人数农村居民家庭平均每户生产型固定投资化肥施用量农业机械总动力
一、导论
我国农业的重要性
我国是农业大国，农业的发展程度直接制约着我国的第二、第三产业的发展，是工业品市场；农业的发展能为国民经济其他部门发展提供劳动力阵地。农产品是轻工业的重要原料、重要的出口商品。目前，我国70%人口在农村，农业生产的发展直接关系广大农民生活的提高，直接关系到国家经济建设目标的实现。农产品在城乡是人民的生活必需品，所以又直接关系到城乡人民生活的提高，物价稳定，社会安定。我国农业生产相对落后，已成为国民经济最薄弱的环节，它已很难支撑国民经济其他部门的快速发展。因而，农业生产的发展是我国人民生活水平提高、现代化建设、社会稳定的基础，并最终决定着国民经济其他各部门的发展规模和速度，是能否实现现代化战略目标的关键。
二，模型的设定
为了在更高层次上发展我国的经济，真正实现全民共同富裕的伟大目标，保证粮食安全，
关注农业总产值是必要的。而影响到农业总产值的因素是多方面的。因此，我们提取了国家财政对农业的基础性建设投资，农业从业人员人数， 农村居民家庭平均每户生产型固定投资，化肥施用量，农业机械总动力这五个对农业总产值有较大影响的因素的时间序列数据来进行分析，希望通过建立一个合适的经济模型来从理论上找出影响农业总产值的因素，从而提出增加农业总产值的方法。
在此，我们将“农业产总值”设为因变量，“农村居民家庭平均每户生产型固定投资”， “化肥施用量”，“农业机械总动力”，“政府财政用于农业的支出”，及“第一产业从业人员人数”设为自变量，设定了以下经济学模型：
Y =C+1β2X +2β3X +3β4X +4β5X +5β6X +U Y=农业总产值(亿元)
2X =农村居民家庭平均每户生产型固定投资（元） 3X =化肥施用量（万吨）
4X =农业机械总动力（万 千瓦） 5X =政府财政用于农业的支出(亿元) 6X =农业从业人员（万人）
数据如下：
obs Y X2 X3 X4 X5 X6 1989 6534.730 1126.070 2357.100 28067.00 265.9400 32440.50 1990 7662.090 1258.060 2590.300 28707.70 307.8400 33336.40 1991 8157.030 1401.010 2805.100 29388.60 347.5700 34186.30 1992 9084.710 1643.950 2930.200 30308.40 376.0200 34037.00 1993 10995.53 1950.310 3151.900 31816.60 440.4500 33258.20 1994 15750.47 2347.630 3317.900 33802.50 532.9800 32690.30 1995 20340.86 2774.270 3593.700 36118.10 567.2200 32334.50 1996 22353.70 3605.070 3827.900 38546.90 700.4300 32260.40 1997 23788.40 3896.560 3980.700 42015.60 766.3900 32434.90 1998 24541.90 3970.810 4083.700 45207.70 1154.760 32626.40 1999 24519.10 4045.480 4124.300 48996.10 1085.760 32911.80 2000 24915.80 4676.980 4146.400 52573.60 1231.540 32797.50 2001 26179.60 4883.800 4253.800 55172.10 1456.730 32451.00 2002 27390.80 5221.330 4339.400 57929.90 1580.760 31990.60 2003
29691.80
5586.340
4411.600
60386.50
1754.450
31259.60
资料来源：，《中国统计年鉴2004》，《中国统计年鉴1998》
三， 参数估计
模型为：
Y =C+1β2X +2β3X +3β4X +4β5X +5β6X +U
Y=农业总产值(亿元) 2X =农村居民家庭平均每户生产型固定投资（元）
3X =化肥施用量（万吨） 4X =农业机械总动力（万 千瓦） 5X =政府财政用于农业的支出(亿元) 6X =农业从业人员（万人）
用Eviews 估计结果为：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/30/05 Time: 12:51 Sample: 1989 2003 Included observations: 15
C 40016.97 15190.73 2.634303 0.0272 X2 0.550939 1.920827 0.286824 0.7807 X3 10.08766 2.205449 4.573972 0.0013 X4 0.066555 0.230362 0.288916 0.7792 X5 -2.645347 3.625498 -0.729651 0.4842 R-squared
0.992862 Mean dependent var 18793.77 Adjusted R-squared 0.988896 S.D. dependent var 8203.735 S.E. of regression 864.4572 Akaike info criterion 16.65126 Sum squared resid 6725576. Schwarz criterion 16.93448 Log likelihood -118.8844 F-statistic 250.3705 Y = 40016.97+0.5509392X +10.087663X +0.0665554X +（-2.645347）5X + (-1.826469)6X T = (2.634303) (0.286824) (4.573972) (0.288916) (-0.729651) (-3.409396)
2R =0.992862
四， 检验及修正
1．经济意义检验
从上表中可以看出，5X 符号为负，应剔出。而6X 虽然在理论上说不通，但却符合中国现实的国情，应保留，其意义将在第四部分加以阐述。而其他因素不与经济原理向悖，说明具有经济意义。
2．统计推断检验
从回归结果可以看出，模型的拟和优度非常好（2R =0.992862），F 统计量的值在给定显著性水平α=0.05的情况下也较显著，但是2X 、4X 的t 统计值均不显著（2X 、4X 的t 统计量
的值的绝对值均小于2），说明2X 、4X 这两个变量对Y 的影响不显著，或者变量之间存在多重共线的影响使其t 值不显著。
3．计量经济学检验
（1）多重共线性检验
①检验：由F=250.3763 >05.0F (5，15)=4.62(显著性水平α=0.05)表明模型从整体上看农业的总产值与解释变量间线形关系显著。
这里采用简单相关系数矩阵法对其进行检验 ：
X2 X3 X4 X5 X6 X2 1.000000 0.974555 0.977952 0.963494 -0.707561 X3 0.974555 1.000000 0.925922 0.907169 -0.636056 X4 0.977952 0.925922 1.000000 0.991186 -0.666705 X5 0.963494 0.907169 0.991186 1.000000 -0.668959 X6
-0.707561
-0.636056
-0.666705
-0.668959
1.000000
从结果可知2X ，3X ，4X ，5X 之间存在高度相关 ②修正：采用逐步回归法对其进行补救。
根据以上分析，由于5X 不符合经济意义，首先剔出。由于3X 的t 值最大，线形关系强，拟合程度最好，因此把3X 作为基本变量。，将剩下的四个因素重新进行参数估计： 新模型估计结果：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/30/05 Time: 12:57 Sample: 1989 2003 C 40826.16 14791.73 2.760067 0.0201 X2 0.758419 1.854716 0.408914 0.6912 X3 10.01565 2.151110 4.656038 0.0009 X4 -0.069142 0.132722 -0.520955 0.6137 X6
-1.760365
0.515507
-3.414820
0.0066 R-squared
0.992440 Mean dependent var 18793.77 Adjusted R-squared 0.989416 S.D. dependent var 8203.735 S.E. of regression 844.0038 Akaike info criterion 16.57539 Sum squared resid 7123424. Schwarz criterion 16.81141 Log likelihood -119.3154 F-statistic 328.1758 Durbin-Watson stat
1.444093 Prob(F-statistic)
0.000000
Y =40826.16+ X0.7584192X + 10.015653X +（-0.069142）4X +(-1.760365)6X
t= (2.760067) (0.408914) (4.656038) (0.520955) (-3.414820)
2R =0.992440
可以看出个因素的T 统计量都得到了不同程度的改善。
在前一模型的基础上剔出6X ，拟合优度变差，但对C 的t 值影响很大，统计检验t=-0.799100，不显著。而且4X 的系数为负，与经济意义相悖。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/30/05 Time: 12:59
Sample: 1989 2003 Included observations: 15
C -6120.442 7659.170 -0.799100 0.4411 X2 4.679794 2.043819 2.289730 0.0428 X3 6.016219 2.531957 2.376114 0.0368 R-squared 0.983624 Mean dependent var 18793.77 Adjusted R-squared 0.979157 S.D. dependent var 8203.735 S.E. of regression 1184.370 Akaike info criterion 17.21499 Sum squared resid 15430045 Schwarz criterion
17.40380 Log likelihood -125.1124 F-statistic 220.2341 剔出2X 进行回归，4X 不但经济意义违背而且T 统计值较小，不能通过检验
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/30/05 Time: 13:01
Sample: 1989 2003 C 42613.82 13585.49 3.136714 0.0095 X3 10.81935 0.840499 12.87253 0.0000 X4 -0.019650 0.052361 -0.375287 0.7146 R-squared 0.992313 Mean dependent var 18793.77 Adjusted R-squared 0.990217 S.D. dependent var 8203.735 S.E. of regression 811.4261 Akaike info criterion 16.45864 Sum squared resid 7242535. Schwarz criterion
16.64746 Log likelihood -119.4398 F-statistic 473.3484 Durbin-Watson stat
1.382173
Prob(F-statistic)
0.000000
剔出4X 进行回归虽然拟合优度略有改善，但2X 的T 统计值为-0.166847，通不过检验，应剔出
2X 在做回归。而其他因素的统计值都较好。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/30/05 Time: 13:00 Sample: 1989 2003 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 42252.90 14046.33 3.008110 0.0119 X2 -0.122707 0.735446 -0.166847 0.8705 X3 10.78630 1.509109 7.147459 0.0000 X6
-1.888906
0.437375
-4.318737
0.0012
R-squared
0.992235 Mean dependent var 18793.77 Adjusted R-squared 0.990117 S.D. dependent var 8203.735 S.E. of regression 815.5728 Akaike info criterion 16.46884 Sum squared resid 7316750. Schwarz criterion 16.65765 Log likelihood -119.5163 F-statistic 468.5100 Durbin-Watson stat
1.360316 Prob(F-statistic)
0.000000
综合考虑所得结果，选择含有2X 3X 6X 这三个因素的模型。 再做剔出2X 的模型的参数估计：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/30/05 Time: 13:06 Sample: 1989 2003 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 41516.51 12783.36 3.247700 0.0070 X3 10.54410 0.395538 26.65764 0.0000 R-squared
0.992215 Mean dependent var 18793.77 Adjusted R-squared 0.990917 S.D. dependent var 8203.735 S.E. of regression 781.8390 Akaike info criterion 16.33803 Sum squared resid 7335267. Schwarz criterion 16.47964 Log likelihood -119.5352 F-statistic 764.7022 可以看出拟合优度很好 F 统计量的值在给定显著性水平α=0.05的情况下也较显著，C ，3X ，
6X 的T 统计值也很显著，表明对Y 的影响也很显著。
新模型估计结果：
Y =41516.51+ 10.544103X +(-1.851909) 6X t= (3.2477) (426.65764) (-5.124202) 2R =0.992215
(2)异方差检验 ①检验：
利用Goid_Quandt 检验法检验模型是否存在异方差。
将时间定义为1989——1993，然后对Y C 3X 用OLS 法求的下列结果： Y=-6225.673+5.3172813X
t= (-2.982843) (7.083533)
2R =0.943584
∑21
e
=634718.8
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/30/05 Time: 13:12 Sample: 1989 1993 Included observations: 5
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6225.673 2087.161 -2.982843 0.0585 X3
5.317281
0.750654
7.083533
0.0058
R-squared
0.943584 Mean dependent var 8486.818 Adjusted R-squared 0.924779 S.D. dependent var 1677.103 S.E. of regression 459.9706 Akaike info criterion 15.38938 Sum squared resid 634718.8 Schwarz criterion 15.23315 Log likelihood -36.47344 F-statistic 50.17643 Durbin-Watson stat
1.632631 Prob(F-statistic)
0.005786
将时间定义为1999——2003，然后对Y C 3X 用OLS 法求的下列结果
Y=-44209.20+16.626783X
t= (-5.018903) (8.034508)
2R =0.955591
∑22e =777592.5
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 04/30/05 Time: 13:13 Sample: 1999 2003 Included observations: 5
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C -44209.20 8808.537 -5.018903 0.0152
X3 16.62678 2.069421 8.034508 0.0040
R-squared 0.955591 Mean dependent var 26539.42
Adjusted R-squared 0.940788 S.D. dependent var 2092.227
S.E. of regression 509.1144 Akaike info criterion 15.59240
Sum squared resid 777592.5 Schwarz criterion 15.43617
Log likelihood -36.98099 F-statistic 64.55332
Durbin-Watson stat 1.966867 Prob(F-statistic) 0.004026
∑22e÷∑21e=777952.5/634718.8=1.22566481409 小于05.0F（4，4）=6.39 接受0H不存在异方差将时间定义为1989——1993，然后对Y C
X用OLS法求的下列结果：
6
Y=-20445.55+0.864900
X
6
t= （-0.473093) (0.669589)
2
R=0.130018∑21e=9787897
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/30/05 Time: 13:19
Sample: 1989 1993
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -20445.55 43216.71 -0.473093 0.6684
R-squared 0.130018 Mean dependent var 8486.818
Adjusted R-squared -0.159975 S.D. dependent var 1677.103
S.E. of regression 1806.276 Akaike info criterion 18.12510
Sum squared resid 9787897. Schwarz criterion 17.96887
Log likelihood -43.31274 F-statistic 0.448349
Durbin-Watson stat 0.815079 Prob(F-statistic) 0.551047
将时间定义为1999——2003，然后对Y C
X用OLS法求的下列结果
6
Y=126537.0+（-3.097615）
X
6
t= (48.84461) (-38.60686)
2
R=0.997991∑22e=35171.96
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/30/05 Time: 13:18
Sample: 1999 2003
Included observations: 5
C 126537.0 2590.602 48.84461 0.0000 X6
-3.097615
0.080235
-38.60686
0.0000 R-squared
0.997991 Mean dependent var 26539.42 Adjusted R-squared 0.997322 S.D. dependent var 2092.227 S.E. of regression 108.2774 Akaike info criterion 12.49644 Sum squared resid 35171.96 Schwarz criterion 12.34022 Log likelihood -29.24111 F-statistic 1490.489 Durbin-Watson stat
2.434963 Prob(F-statistic)
0.000038
∑22
e
÷∑21e ==0.000352467193491 小于05.0F （4，4）=6.39 接受0H 不存在异方差
利用WHITE 检验法检验模型是否存在异方差。结果如下：
White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.34392
Probability
0.873777
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 04/30/05 Time: 17:28 Sample: 1989 2003 Included observations: 15
C -9.11E+08 1.56E+09 -0.582404 0.5746 X3 46121.52 69356.03 0.664997 0.5227 X3^2 -1.152975 1.207919 -0.954514 0.3648 X3*X6 -1.182021 2.098834 -0.563180 0.5871 X6 50954.94 88666.68 0.574680 0.5796 R-squared
0.160421 Mean dependent var 489017.8 Adjusted R-squared -0.306012 S.D. dependent var 1172075. S.E. of regression 1339457. Akaike info criterion 31.34260 Sum squared resid 1.61E+13 Schwarz criterion 31.62582 Log likelihood -229.0695 F-statistic 0.343932 205.0χ（5）=9.48773 >2.406316，所以接受0H ，表明模型中随机误差项不存在异方差。 （3）自相关检验 ①检验：
从模型设定来看，没有违背D-W 检验的假设条件，因此可以用D-W 检验来检验模型是否存在自相关。
根据上表中估计的结果，由DW=1.352428 ，给定显著性水平α=0.05，查Durbin-Watson
表，n=15，k’=2，得l d =0.946 u d =1.543
因为DW 统计量为l d <1.352428
②修正：
采用广义差分法对模型进行修正。
由DW=1.352428 ，根据ρ=1-DW/2，计算出ρ=0.373786。用GENR 分别对3X ，6X 和Y 作广义差分。即：
GENR DY= Y-0.4894*Y(-1) GENR D 3X = X3-0.48943X （-1）
GENR D 6X = X6-0.48946X （-1)
新修正为： DY=C+1βD 3X +2βD 6X +u
Dependent Variable: DY Method: Least Squares Date: 05/01/05 Time: 12:36 Sample(adjusted): 1990 1993
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 19018.46 1293.824 14.69942 0.0432 DX3 4.840281 0.170243 28.43166 0.0224 R-squared
0.999733 Mean dependent var 6037.017 Adjusted R-squared 0.999199 S.D. dependent var 1105.154 S.E. of regression 31.28098 Akaike info criterion 9.837603 Sum squared resid 978.5000 Schwarz criterion 9.377324 Log likelihood -16.67521 F-statistic 1871.802 Durbin-Watson stat
2.946105 Prob(F-statistic)
0.016342
(4)确定模型
DY = 19018.46 + 4.84021*D 3X +（-1.040389）*D 6X
3X =化肥施用量（万吨） 6X =农业从业人员（万人）
由于该模型的回归结果、t 值以及F 统计值均显著，且不存在计量经济学问题，因此最后定型为此。根据1989-2003年的数据建立的模型中可以看出每增加一万吨的化肥使农业增加值增长了4.84021亿元，每减少一万人的农业从业人员数可以是农业增加值增长1.040389，说明在我国的农村中存在大量的剩余劳动力。
模型还可表示为
t Y =19018.46+4.84021t X 3-1.80920273513-t X +
( -1.0140389 )t X 6+0.38888284216-t X +0.3737861-t Y
GENR t Z =4.84021t X 3+(-1.0140389 )t X 6+（ -1.809202735）13-t X +0.38888284216-t X 则模型变为：t Y =26245.95+1.712319t Z +0.4919761-t Y
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/06/05 Time: 12:49 Sample(adjusted): 1990 2003
C 26245.95 4065.212 6.456231 0.0000 M 1.712319 0.288663 5.931901 0.0001 Y(-1)
0.491976
0.083553
5.888166
0.0001 R-squared
0.992232 Mean dependent var 19669.41 Adjusted R-squared 0.990819 S.D. dependent var 7751.918 S.E. of regression 742.7666 Akaike info criterion 16.24605 Sum squared resid 6068725. Schwarz criterion 16.38299 Log likelihood -110.7224 F-statistic 702.4898 Durbin-Watson stat
1.805031 Prob(F-statistic)
0.000000
此模型存在滞后应变量，因此DW 值失效，需要用德宾-H 检验 h=(1-d/2)
*)(1/(1βnVar n -=0.0974845*3.939100593=0.384001251
取显著性水平α=0.05，查标准正态分布表得临界值2/αh =1.96，由于|h| =0.384001251<2/αh =1.96，则接受原假设ρ=0，说明自回归模型不存在一阶自相关。 (5)单位根检验
ADF Test Statistic
-3.330795 1% Critical Value*
-4.8870 5% Critical Value -3.8288 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 06/07/05 Time: 20:03
Sample(adjusted): 1991 2003
Included observations: 13 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Y(-1) -0.413658 0.124192 -3.330795 0.0088 D(Y(-1)) 0.882844 0.196130 4.501328 0.0015 C
2072.293 786.5503 2.634661 0.0272 @TREND(1989) 752.9303
243.6873
3.089739
0.0129 R-squared
0.728585 Mean dependent var 1694.592 Adjusted R-squared 0.638113 S.D. dependent var 1480.465 S.E. of regression 890.6042 Akaike info criterion 16.66934 Sum squared resid 7138582. Schwarz criterion 16.84317 Log likelihood -104.3507 F-statistic 8.053172 Durbin-Watson stat
1.926147 Prob(F-statistic)
0.006448
t-1t-1
其中：P=1，N=13，单位根的τ检验结果为（H 0:γ=1）:τ=-0.413658/0.124192=-3.330795。 由表中给出的Mackinnon 临界值显示，我们是不能拒绝H 0的，表明1989-2003年度的Y 序列可能是非平稳序列。这点也可由Y 的时序图得到验证。（见下图）
5000
10000
15000
20000
25000
30000
90
92
94
96
98
00
02
当检验结果不能拒绝零假设时，其结论尚待进一步考证。由于水平有限对数据的平稳性修正的内容省略。
五、对模型的经济解释及存在的问题 1．经济解释
从以上模型经分析可得出：
（1）从模型可以看出农民对化肥的投入量，即模型中的化肥的使用量，是影响农业产值增长的最显著因素。说明我国目前农业生产中，农民自己对农业的投入所产生的效益最大（因为化肥是农民自己购买的，并且所占农民支出份额甚大）。在最后确定的模型中，根据1989-1993年的数据建立的模型中可看出每增加一万吨的化肥施用量使农业增加值增长了5.317281亿元，而从1999-2003年的回归结果可看出每增加一万吨的化肥施用量使农业增加值增长了16.62678亿元，明显的化肥施用量对农业增加值的贡献增加了，说明在农业生产中化肥施用量的发展速度大于其它影响农业增加值因素的发展，且它在农业生产中的所占地位在上升。
（2）根据先验信息，政府的投入应该对农业有很大的影响，而我们从模型得到的过程中能够看出，政府对农业的投入对农业产值的影响不是特别显著，在模型中竟是和农业总产值负相关的。这就表明目前我国政府对农业的投入不足或现有投入效益不明显。
造成现有投入效益不明显的原因可能是政府对农业的投入大多在基础设施，而基础设施具有社会性，并且，农业基础设施投入滞后，造成资金运作效果欠佳。因而对农业产出的直接影响不明显。
（3）从模型还可以看出解释变量我国农业从业人员与被解释变量农业产值的影响是负相关得到，说明农民的边际劳动生产率（即增加单位劳动力所带来的产值的增加）为负。即农村中存在着大量剩余劳动力，与我国现实状况极为相似。
（4）农业机械化是农业现代化的重要内容和主要标志之一，而通过对模型的回归分析，可看出我国的农业机械化程度是较低的，对我国的农业增加值的贡献十分低下。
2．存在的问题：
根据先验信息政府对农业的投入对农业产值的影响应该是显著的，也就是说解释变量政府
投入的删除可能是不正确的。但是，如果不删除该变量，多重共线性又无法消除，这又是我们
不能解决的问题。
六、政策建议
鉴于以上模型的最终结果中反映出的我国农业的现存状况，现提出以下几点建议：
1、模型中显示影响农业产值最为显著的因素为农民自己的投入，所以目前要尽快发展我国
农业，使其不至于制约其他产业的发展，最为主要的是扩大农民的收入，有了收入才能支出，
即充分调动农民积极性。
2、优化政府对农业的投入方式，加大农业投资的力度，建立农业投资的硬性约束机制；坚
持支农资金的有偿使用与无偿使用相结合；深化金融体制改革；提高政府投资的效率。
还可鼓励非政府资金对农业的投入，使我国的农业的发展同同业和第三产业相匹配。
3、加快农村剩余劳动力的转移
我国农村劳动力多，劳动力价格相对便宜。农村乡镇工业企业应以发展劳动密集型产业为
主，大量吸纳过剩劳动力，以当地的自然资源为主要的加工对象；大力发展深加工、精加工、
积极参与城乡经济分工协作，在推动、促进大工业发展的协作中，求得自身长期稳定的发展；
推进第三产业迅速发展，形成就业分布的第三产业化，使第三产业最终成为吸纳大部分劳动力
的产业部门，实现劳动力的高水平转移。
4 推进农业机械化的发展
我国现在农业机械化程度远远不能够满足现代农业发展的需求，要实现农业现代化，必须
在以下各方面积极稳妥的推进农业机械化的发展：1，要把主要农产品生产过程机械化和产业化
经营有机结合起来；2，对农业机械化进行结构性调整；3，因地制宜，有重点的推荐地区农业
机械化；4，大力促进农业技术进步，重视农村的基础教育；5，建立与农业机械化相适应的农
村经济体制。
综观中国农村现状，与其他产业比，农业的发展一直处于较低的状态。转移剩余劳动力提
高生产效率，增加政府财政补贴并实现机械化，规模化生产是保证我国农业健康发展的必由之路。只有农业发展了，才能带动我国其他产业的发展，最终达到整个国民经济的发展。
[参考文献]：
1、《计量经济学》主编：庞皓西南财经大学出版社2001年8月第一版
2 《中国统计年鉴2004》
3、《中国统计年鉴1998》
4、中华人民共和国国家统计局网
所做工作：
侯君男 40205117 找数据数据分析写论文
张翠青 40205107 数据分析提供论文修改意见
石小航 40205074数据分析为修改论文提供意见
李进 40205129 找数据修改论文排版
陈永琴 40205076找数据修改论文排版
农业总产值和农业总收入
一、农业总产值 农业总产值指以货币表现的农、林、牧、渔业全部产品的总量，它反映一定时期内农业生产总规模和总成果。农业总产值的计算方法通常是按农林牧渔业产品及其副产品的产量分别乘以各自单位产品 价格求得。可以采用现行价格和不变价格计算。 农业总产值的计算价格——现行价格指当年各地各种农付产品 的实际价格。农民自产自用的农付产品，有合同定购价的，按照国家合同定购综合平均价计算，计算方法是用国家对某种农产品的收购总量除国家对该种农付产品的收购金额；没有合同定购价的，则采用该种农付产品大量上市时的综合平均价格计算。 不变价格——又称可比价格，即采用将价格固定在某一年份，来计算不同年度的农林牧渔业总产值。其目的是为了消除不同年度、不同地区之间价格变动的影响，便于计算农林牧渔业生产的规模、速度。新中国成立以来，已先后制订过1952年、1957年、1970年、1980 年不变价格资料。目前使用的是1990年不变价格。 二、农业总收入 农业总收入包括种植业收入、林业收入、牧业收入、渔业收入和其他农业收入。
种植业收入：种植业指利用农作物的生理机能，通过人工培育以取得农产品的物质生产部门。包括粮食作物、经济作物、蔬菜瓜果等其他作物，以及果、桑、茶树的种植。粮食作物包括稻谷、小麦、玉米、高粱、谷子、大豆、薯类（包括甘薯、马铃薯等）及其他杂粮作物。经济作物包括棉花、麻类、糖料、油料、烟叶、药材、染料、香料等作物。蔬菜瓜果等其他作物包括各种蔬菜、菜用瓜、果用瓜、菜用豆、蕃茄等，以及绿肥作物、饲料作物、花卉等，果树包括柑桔、苹果、梨、桃、香蕉等鲜果树，干果树不包括在内。种植业收入指各经营单位和农民当年收获到手的粮食、经济作物、其他作物，以及桑、茶、果（不含蚕茧）等主副产品收入。但生产用的绿肥和青饲料不作为收入，用来沤肥的副产品也不作收入。 林业收入：林业指培育和保护森林以取得木材和林产品以及利用林木的自然特征以发挥防护林作用的物质生产部门。包括采种、育苗、植树造林、森林抚育、迹地更新、森林保护、天然林场的经营管理，以及对橡胶、漆树、油桐、咖啡、可可、花椒、胡椒、干果树（如板栗、核桃）等林木种植及其他林产品的采集。 林业收入指各经营单位和家庭经营当年采伐竹木收入、出售树苗收入和人工栽培的竹木上不经砍伐而取得的各种林产品收入，如生漆、棕片、五倍子、松脂、紫胶、竹笋、油桐、乌柏子、核桃、板栗、各种林木籽实等收入。桑叶、茶叶、水果、花卉等收入，不应包括在内。
最新对中国经济增长影响因素的实证分析
对中国经济增长影响因素的实证分析
对中国经济增长影响因素的实证分析 摘要：改革开放三十三年以来，中国的社会经济取得了飞速发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文根据计量经济学、西方经济学和Eviews软件相关知识，采用时间序列数据模型和多元线性回归分析方法对1980-2009年（中国统计年鉴数据截止到2009年）三十年间中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值（GDP）的影响，建立计量经济学模型，寻求这些变量与国内生产总值的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验，最终得出结论。 关键词：劳动力、投资、消费、经济增长、最小二乘法。 1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十
三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值， 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数，
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影响中国经济增长因素的实证分析 摘要：改革开放以来，中国的社会经济取得了飞速发展，经济增长速度更是举世瞩目，已成为世界第二大经济体，仅次于美国。本文根据计量经济学、中级宏观经济学、Eviews软件相关知识，采用时间序列数据模型和多元线性回归分析方法对1985年-2015年三十多年间中国经济增长因素进行研究，分析了居民消费价格指数、固定资产投资、公共预算支出、进出口总额对国生产总值（GDP）的影响，建立计量经济学模型，寻求这些变量与国生产总值的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验，最终得出结论。 关键词：CPI、GDP、投资、预算支出、进出口、经济增长 一、研究的目的要求 （一）经济增长理论 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国生产总值（GDP）的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 （二）影响因素的分析 在曼昆中级宏观经济学第七版中指出，国民收入核算把GDP分为四大类支出：消费（C）、投资（I）、政府购买（G）、净出口（NX）。用Y代表GDP有，Y=C+I+G+NX。 从公式可知，GDP主要受这四方面影响，因此本文用公共预算支出衡量一部分
政府购买，用全社会固定资产投资总额衡量投资。居民消费需求也是经济增长的主导因素。经济增长问题既受各国政府和居民的关注也是经济学理论研究的一个重要方面。在过去的几十年里,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。所以，选取了CPI物价指数来进行进一步分析。同时随着对外经济加强，进出口贸易已成为中国经济重要组成部分，所以进出口额也是值得分析的因素。 二、模型设定与参数设计 （一）数据的收集 中国经济增长影响因素模型时间序列表
农业总产值分析
农业总产值分析 摘要：社会生产的发展首先开始于农业，农业作为国民经济的基础，是经济发展的基础，属于第一产业，在农业发展的基础上才有工业的产生和发展，只有在农业和工业发展的基础上，才会有第三产业的发展。“三农”问题也一直是国家和政府关注的焦点。农业是社会安定的基础，是安定天下的产业。农业是国家自立的基础。20世纪后半叶我国广大农村普遍实行家庭联产承包责任制，农业生产条件大大改善，农副产品产量大幅度增加，农民生活水平显著提高。农业总产值反映了一个国家或地区农业生产的总规模和总水平，因此农业的发展对于一国经济的发展具有重要影响。 一．引言 农业总产值指以货币表现的农、林、牧、渔业全部产品的总量，它反映一定时期内农业生产总规模和总成果。农业总产值的计算方法通常是按农林牧渔业产品及其副产品的产量分别乘以各自单位产品价格求得。中国式一个农业大国，中国用不到7%的耕地养活着占了世界20%的人口，中国是一个拥有13亿人口的发展中农业大国。。2009年农业总产值达到28095亿元。在讨论中我们发现农，林。牧，
渔对于农业总产值的贡献分配不均，因此作出此分析以便为以后农业的均衡发展提出建议和意见促进农业均衡发展。 根据2010中国统计年鉴，2010年，我国的农业总产值达到，2004年——2009年我国的农业总产值分别为21412.7亿元，22420亿元，24040亿元，28627亿元，,33702亿元，35226亿元建国以来,只要农业形势好,整个国民经济就能顺利发展,一旦农业受到挫折在我们这样一个人口众多、农业生产水平比较低的大国里,农业这个基础能否得到不断加强,农业生产能否保持持续稳定的增长,对于国民经济全局具有极端的重要性。就必然引起国民经济的波动。农业在中国历来被认为是安天下、稳民心的战略产业。农业总产值受到社会因素，自然因素和经济因素等的影响。农业发展受到制约的因素主要表现在：1.耕地资源日趋减少 2.自然灾害增加 3.农村青壮劳动力减少 4.粮食生产成本持续增加。此外，影响农业总产值提高的因素还有农业制度的合理性、农业的资金投入、农业的基础设施水平、农业机械化水平、农田水利、农业交通运输情况以及作物另种等.因此，基于这一实际情况，根据所搜集的数据对于农业总产值进行分析，发现农业生产中遇到的瓶颈，并提出相应的应对措施以增加农业总产值。
影响消费者行为因素有内在和外在两种
影响消费者行为因素有内在和外在两种：影响消费者行为的内在因素包括（1）动机。动机与行为有直接的因果关系，动机导致行为。消费者行为的直接原因是动机。消费者动机可分为两部分：生理动机和心理动机。（2）感受。感受指消费者在其了解答范围内通过其眼、耳、鼻、舍、身接受外界色、形、味等刺激或坏境所形成的心理上的反应，是个体对于社会和物质坏境的最简单、最初的理解。（3）态度。态度通常指个体对事物所特有的一种协调的、有组织的、习惯性的内在心理反应。（4）学习。学习即指“在相似的情况下，由过去的行为所引发的行为改变”。换言之，学习是指由于经验而引起的个人行为的改变。 影响消费者行为的外在因素包括（1）相关群体相关群体指能直接或间接影响一个人的态度、行为或价值观的团体。相关群体可分为参与群体与非参与非所属群体。（2）社会阶层社会阶层指一个社会按照其社会准则将其成员分成的相对稳定的不同层次。（3）家庭状况家庭对消费者购买行为的影响很大（4）文化状况文化是社会精神的结晶，它使人们建立起一种是非观念，从而影响消费者行为。文化状况有时对消费者购买行为起决定性作用，企业必须予以充分的重视。 勒啤酒的市场细分策略中国的吸烟消费者大多知道"万宝路"香烟，,但很少知道生产,经营万宝路香烟的公司叫菲力普摩里斯公司,这就是这家公司在1970年买下了位于密尔瓦基的美勒啤酒公司,并运用市场营销的技巧,使美勒公司在五年后上升为啤酒行为市场占有率的
第2名.原来的美勒公司是一个生产导向型企业,全美啤酒行业中排名第七,市场占有率为4%,业绩平平.到1983年,菲力普摩里斯经营下的美勒公司在全美啤酒市场的占有率已达21%,仅次于第一位的布什公司(市场占有率为34%),但已将第三,四位公司远远抛在后头,人们认为美勒公司创造了一个奇迹.所以能创造奇迹,在于菲力普公司在美勒公司引入了该公司曾使万宝路香烟取得成功的营销技巧,那就是市场细分策略.它由研究消费者的需要和欲望开始,将市场进行细分后,找到机会最好的细分市场，针对这一细分市场作大量广告进行促销.美勒公司的实践,也使啤酒同行业者纠正了一个概念上的错误,即过去一直认为啤酒市场是同质市场,只要推出一种产品及一种包装,消费者就得到了满足.美勒公司并入菲力普公司的第一步行动,是将原有的唯一产品"高生"牌重新定位,美其名为"啤酒中的香槟",吸引了许多不常饮用啤酒的妇女及高收入者.在调查中还发现,占30%的狂饮者大约消耗啤酒销量的80%,于是,它在广告中展示了石油钻井成功后两个人狂饮的镜头,还有年轻人在沙滩上冲刺后开怀畅饮的镜头,塑造了一个"精力充沛的形象",广告中强调"有空就喝美勒",从而成功地占据了啤酒豪饮者的市场达10年之久. 寻找新的细分市场,怕身体发胖的妇女和年纪大的人觉得12盎斯罐装啤酒的份量太多,一次喝不完,从而公司开发了一种7盎斯的号称"小马力"的罐装啤酒,结果极为成功.1975年后,美勒公司又成功地推出一种名为"Line"的低热量啤酒.虽然1900年以来,不少厂商试图生产低热量啤酒,但他们把销售对象放在节食者的大多数人原本不喝
大学生学业不良影响因素的实证研究
大学生学业不良影响因素的实证研究 [摘要]目前，我国高等教育已进入大众化时代。随着招生数量的增多，生源质量也发生了变化。在一些高等院校，因学生成绩不良而降级或退学的现象时有发生，而且有日趋严重的倾向。高校教育工作者对于学生学业不良现象及其影响因素的系统分析与研究显得尤为重要。文章以某新建本科院校部分学业不良学生为研究对象，分析其影响因素，提出相应教育对策与干预措施。 [关键词]学业不良影响因素对策 在高等院校，学业不良学生是一个特殊的群体，有着独特的心理特点，需要特殊的教育和帮助。学者俞国良认为，学习不良是可逆的，因为学生的智商是正常的，依靠合适的教育训练可以加以改变。①当今，对于学业不良学生的引导与帮助成为当今学生工作面临的重要问题。本研究通过对某新建本科院校部分学业不良学生的调查研究，对其出现学业困难的原因进行剖析，探寻有效的教育方法，帮助学生走出困境，使他们重新点燃学习兴趣的火花，乐于学习，善于学习，为健康成长奠定坚实的基础。 一、学业不良学生的概念界定 学业不良指学生智力正常，学习效果低，学业成绩未达到各年级各学科教学所规定的及格标准的情况。②本研究所指的学业不良主要是智力正常而学业成绩落后于同辈群体中的大多数人的情况，包括以下三个方面：第一，学生没有生理疾病，智商属于正常范畴且没有行为障碍和精神障碍；第二，学习成绩排名靠后，在班级的成绩排名长期位于后5%；第三，期末考试出现三门及以上挂科情况，甚至因学业达不到学校最低要求而留级者。 二、研究对象和方法 本研究对象为某新建本科院校2010～2011学年度、2011～2012学年度206名因学业不良而降级的学生。采用问卷调查与深度访谈相结合的方式，对其学习、生活情况、心理状况等方面进行综合调查与分析。设计了“学业不良学生调查问卷”与“学业不良学生调查访谈提纲”，采取分层随机抽样的方法，共发放问卷175份，回收有效问卷161份，回收率为92%；访谈了90名学生，深度挖掘造成其学业不良的原因。 三、调查结果与讨论 1.家庭因素。家庭是社会的细胞，家庭生活贯穿于一个人成长的始终，能从不同角度、立体地影响一个人一生的发展。③调查发现，从生源地看，学业不良学生中有23.9%来自于农村家庭，76.1%来自于城市家庭；从家庭经济状况看，
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影响人行为的因素 摘要:是什么出卖了我们的性格?是什么暴露了我们的隐私?我们的行为被什么东西左右着?被什么东西决定着?世界上每个人都有自己的个性,个性从外在看来是指独特而稳定的行为模式,从内在看来是独特而稳定态度,思想,认知等。个性在很大程度上决定着一个人的行为。留心观察自己与别人的行为,就会发现,我们身体的一举一动都在告诉别人:我是什么样的人!因为我们身体的反应往往出卖了我们的个性。同理,我们对一个人个性的了解,不仅可以掌握其当前的行为,而且可以根据其个性,遇见其未来的行为。 关键词:行为、影响、心理、修养 行为是反映一个人心理最重要的一个方面,并直接受心理活动的支配。行为对人的一生中有重要的影响作用,由此可以看出一个人的人品,修养,心态,情商,直接地影响一个人的一生,对我们的人际交往,职场晋升,社会荣誉,做事的成败有决定性的作用。既然行为对我们这么重要,那么对影响行为因素的探索有很大的意义。 什么是行为?行为在心理学界的解释是:行为是指人在主客观因素影响下而产生的外部活动,是一个整体的行动过程;而运动是指人们身体内外部的生理动作,是人们行为过程在身体上的分散分解。行为具有目的目标,而人们的运动则是接受人们行为目的目标而动作。就行为目标和动机的关系行为可分为以下几种；
一：意志行为意志行为是指人们有明确动机目标的行为,按照个人行为动机与整体长远目标是否统一,又可分为有积极主动动机的士气性行为和无积极主动动机的非士气性行为。我们有时可能会将一些具有不愉快,消沉性质的情绪认识等心理活动,都归之为相应的这些人都具有消极被动的动机,有时有些外表现象的结果好象也确实表现出这种状况。但实际上,这里所说的动机的积极主动性或消极被动性,不在于人们的认识和情绪等心理活动是否愉快或消沉,而是在于人们的认识和情绪等等是否能与群体的行动目标相符合。很多看起来消极被动性的心理活动,只要与积极主动的目标联系起来,往往就会有积极主动的性质。 二：潜意识行为潜意识行为是指人们具有明确目标但无明确动机的行为,即人们老想做但又不知道为什么要这样做的那些行为。潜意识是指人们平常被压抑的,或者当时知觉不到的本能欲望和经验。潜意识中的内容由于不被人们的道德价值意识和理智种各样伪装的形式表现出来,象梦境就是个人在清醒时不能由意识表达的压抑的欲望和冲动的表现,但作梦不是行为,只是大脑这个身体机体的动作。潜意识行为在行为中表现为两个方面:一是口语流露与不经心的笔误等行动;二是神经性症状,即过分强烈的潜意识形成的变异行为,它包括压抑,反应形式,投射,文饰作用,升华等等。 三：娱乐消遣行为娱乐消遣行为是指人们有明确动机但却无明确目标的行为,即是指那些总是想去做但却不在乎甚至不知道怎么做以及会做到什么程度的行为。比如一个人具有娱乐休闲动机时,如果他
农业产值与增加值
农业产值与增加值核算统计报表制度 （2009年统计年报和2010年定期报表） 江苏省统计局制定 2009年12月
本报表制度按照《中华人民共和国统计法》的有关规定制订 《中华人民共和国统计法》第七条规定：国家机关、企业事业单位和其他组织以及个体工商户和个人等统计调查对象，必须按照本法和国家有关规定，真实、准确、完整、及时地提供统计调查所需的资料，不得提供不真实或者不完整的统计资料，不得迟报、拒报统计资料。 《中华人民共和国统计法》第九条规定：统计机构和统计人员对在统计工作中知悉的国家隐秘、商业隐秘和个人信息，应当予以保密。
本制度由江苏省统计局负责讲明。
目录 一、农业产值与增加值核算统计制度 (一) 讲明 (1) (二) 报表名目 (2) (三) 调查表式 1.综合年报表式 (4) 2.综合定期报表表式 (18) (四) 附录 1.农林牧渔业产值核算方法 (20) 2.农林牧渔业中间消耗核算方法 (24) 3.农林牧渔业增加值核算方法 (26) 4.农业进展速度运算方法………………………………………………………………………………（2 8） 二、农村生产总值核算统计制度
(一) 讲明 (29) (二) 报表名目 (29) (三) 调查表式 综合年报表式 (30) (四) 附录 农村生产总值核算方法 (33) 三、农产品参考名目 (35)
一、农业产值与增加值统计制度 （一）讲明 一、为客观反映农业生产经营活动的最终成果和效益，满足运算农林牧渔业总产值与增加值和农业进展速度的需要，为各级政府和部门制定打算、进行经济治理与调控提供政策依据，向社会各界提供优质的信息咨询服务，依据《中华人民共和国统计法》的规定，制定本报表制度。 二、本统计报表制度的要紧内容包括：农林牧渔业总产值与中间消耗、农林牧渔业增加值、农林牧渔业商品产值、农村生产总值等。 三、本统计报表制度的统计范畴：各市、县（区、市）所辖行政区域内的各种经济类型、各个系统的全部农林牧渔业生产及非农行业附属的农林牧渔业生产活动。也包括军队系统的，但不包括农业科学试验机构进行的农林牧渔业生产。 四、本调查制度报告期分为年度报表和定期报表，数据采取条块结合及多种调查方法收集。有关农业要紧产品生产情形指标凡能从抽样调查中直截了当取材的，则应按照抽样调查资料填报；林业、茶桑果和渔业生产情形等指标取自于同级业务部门的统计资料；其他农林牧渔业产量指标可按照各地的实际情形，采取抽样调查、重点调查和全面调查相结合的方法，或利用部门统计资料和住户调查资料加工推算。 五、计量单位为“万元”，不保留小数。 六、本报表制度实行全省统一的统计分类标准和编码；各表表式的填报要求和指标讲明，除表内和表下已有讲明外，均应以省农村经济调查局2 002年10月编印的《农村基层统计基础知识》为准。 七、本报表制度规定的报送时刻为省辖市汇总报省统计局。县（区、市）报省辖市的时刻由各省辖市自定。 八、本报表制度由江苏省统计局负责讲明。
我国通货膨胀影响因素的实证研究
我国通货膨胀影响因素的实证研究 ——基于V AR模型的分析 上海金融学院方晏荷、程志远、谈松浩 目录 摘要 (1) 一、问题的提出 (2) （一）研究背景 (2) （二）研究目的及意义 (3) 二、研究现状及存在的问题 (4) （一）国内外研究现状 (4) （二）存在的问题 (5) 三、模型构建前的准备 (6) （一）模型假设 (6) （二）变量选取与来源 (6) （三）数据预处理 (8) 四、模型的构建与检验 (10) （一）VAR模型简介 (10) （二）单位根检验 (10) （三）最佳滞后期数的确定 (11) （四）脉冲响应分析 (14) （五）模型优缺点 (15) 五、结论与建议 (16) （一）主要结论 (16) （二）政策建议 (16) 参考文献： (17) 附录： (18)
摘要 进入新世纪以来，我国国民经济得到迅速发展，人民生活水平得到了较大改善，另一方面，通货膨胀形势也越来越严峻，高速的经济增长与通货膨胀并存形成了新时期我国经济的显著特点。继2003-2004年高通胀之后，近期通货膨胀水平继续走高，然而对通货膨胀形成机制和影响因素的认识却存在较大差异。近年来，受金融危机影响，影响因素更加趋于复杂，通货膨胀形势愈加严峻。本文从我国现有资料和数据入手，采用定性分析与定量分析相结合的方法，运用2001-2010年十年的月度统计数据，通过选取适当指标，较为深入地分析了经济增长、人均可支配收入、投资、政府购买支出、货币供应量、汇率、外汇储备和平均劳动成本对我国通货膨胀的影响程度，并运用V AR模型进一步探寻了各个变量之间的影响关系。 论文首先较为系统地介绍了通货膨胀与其影响因素之间相互关系的主要理论观点，从历史的角度分析了通货膨胀的分析方式和途径。接着结合我国通货膨胀水平的发展现状，对我国形成通货膨胀的特殊经济社会环境进行了基本描述，从而得到了相关的解释变量。然后结合国内外有关对V AR模型的理论研究，进入到统计模型的构建和检验过程，也是本文的主体部分。通过运用相关数据，对我国通货膨胀影响因素及其机制进行实证研究，应用V AR模型分析了我国通货膨胀水平与八个解释变量之间的短期动态关系。结论表明，货币供应仍然是近期影响我国通胀水平的主要因素；汇率和外汇储备对缓解通货膨胀水平的作用有所减缓，需要加强重视；投资对通胀的拉动作用将有所减弱；政府购买可以作为财政政策措施之一增强通胀压力；劳动力成本和人民收入对通胀存在反方向的作用。 最后，在理论及模型分析的基础上，根据实证分析的结果和我国国情，就做好通货膨胀管理工作提出了相应的对策建议。 关键词：通货膨胀V AR模型脉冲响应分析EVIEWS软件
房地产价格影响因素实证分析
房地产价格影响因素实证分析 ——金融工程（2）谭红艳 40421104 金融工程（2） 朱 敏 40421102 一、 问题提出 房地产业是国民经济体系中的基础性、先导性行业,其运行质量直接影响到国民经济的健康发展，房地产价格问题由于与广大城镇居民的生活息息相关,因此一直是人们关注的焦点。中国从20世纪90年代开始选择市场经济的取向,中国的房地产市场也在20世纪90年代初期开始逐步形成。1991～2005年,中国房地产价格总体处于上升趋势,年均增长9.83%,远远超过同期居民可支配收入的增长率,因此,房地产价格成为人们经常诟病的主要对象。目前,国内关于房地产价格的研究大体上可以分为两类:第一类主要从微观视角出发,分析经济变量、区位变量对房地产价格变动的影响。第二类研究主要从宏观视角研究经济基本面和政策变量对房地产价格的影响。房地产价格根本上取决于房地产供给和需求，而其供给、需求又受到价格之外的诸多因素的影响，本文将从顾客需求角度，通过分析顾客需求的变化来分析其对房地产价格的影响。 二、 理论综述及模型的设定。 1. 商品房是指房地产开发企业（单位）开发建设的供出售、出租用的住宅、厂房、仓 库、饭店、度假村、写字楼、办公楼等房屋工程及其配套的服务设施。商品房的投资占房地产投资中的绝大部分，且大部分人所关注的房产价格为商品房价格，因此，我们主要研究商品房价格。即以商品房价格作为被解释变量。 2. 人均可支配收入。人均可支配收入是房地产需求的正函数，在其他因素不变时，收 入越高，需求越大，导致房价上升。人均可支配收入增长所导致的房地产需求增长表现在三个方面：一是收入的增长加快积累的增长，使得潜在购买力变成现实购买力；二是收入的增长使得消费结构发生变化，房地产成为重要的消费对象，人们会用更好的住宅来代替原有住宅；三是收入的增长导致财富增长，进而对资产需求增加，刺激投资。房地产通常被看作一种资产，特别是在通货膨胀或其他资产预期收益率较低时，房地产是良好的投机工具。即人均可支配收入可作为商品房价格研究的一个解释变量。 3. 城市化水平。城市化水平是城镇人口占总人口的比例。城市化进程的加速,迫切需要 发展房地产业,尤其是普通住宅和城市生活配套设施.城市化与房地产业之所以成为一对孪生“兄弟”,是因为住宅既是城市的功能要素,同时又是城市市民必不可少的、最昂贵的生活资料.到2001年底,我国城市人均住房建筑面积达20.8m,但也只相当于10年前中等收入国家的住房水平.世界各国的经验表明,一个国家在进入城市化加速发展阶段后,在人均住房建筑面积达到30～35m 前,该国将保持较为旺盛的住房需求.因此,城市化的进程无疑会影响到我国房地产的价格。对每年城市化水平的衡量，我们用该年城镇人口比上总人口数来衡量，作为商品房价格的第二个解释变量。 因此，我们可以设定初始模型： t 22110t X X Y μβββ+++= 其中，t Y 表示商品房价格，1X 表示人均可支配收入，2X 表示城市化水平
(推荐)影响人的行为的社会心理因素
影响人的行为的社会心理因素 (1)社会知觉对人的行为的影响。知觉是眼前客观刺激物的整体属性在人脑中的反映。客观刺激物既包括物也包括人。人在对别人感知时，不只停留在被感知的面部表情、身体姿态和外部行为上，而且要根据这些外部特征来了解他的内部动机、目的、意图、观点、意见等等。人的社会知觉可分为三类：一是对个人的知觉。主要是对他人外部行为表现的知觉，并通过对他人外部行为的知觉，认识他人的动机、感情、意图等内在心理活动。二是人际知觉。人际知觉是对人与人关系的知觉。人际知觉的主要特点是有明显的感情因素参与其中。三是自我知觉。自我知觉是指一个人对自我的心理状态和行为表现的概括认识。人的社会知觉与客观事物的本来面貌常常是不一致的，这就会使人产生错误的知觉或者偏见，使客观事物的本来面目在自己的知觉中发生歪曲。产生偏差的原因有：①第一印 (2)价值观对人的行为的影响。价值观是人的行为的重要心理基础，它决定着个人对人和事的接近或回避、喜爱或厌恶、积极或消极。领导和职工对安全价值的认识不同，会从其对安全的态度及行为上表现出来。因此，要人具有合理的安 全行为，首先需要有正确的安全价值观念。 (3)角色对人的行为的影响。在社会生活的大舞台上，每个人都在扮演着不同的角色。有人是领导者，有人是被领导者；有人当工人，有人当农民；有人是丈夫，有人是妻子，等等。每一种角色都有一套行为规范，人们只有按照自己所扮演的角色的行为规范行事，社会生活才能有条不紊地进行，否则就会发生混乱。角色实现的过程，就是个人适应环境的过程。在角色实现过程中，常常会发生角色行为的偏差，使个人行为与外部环境发生矛盾。在安全管理中，需要利用人的
中国进口贸易影响因素的实证分析.
中国进口贸易影响因素的实证分析 改革开放以来，我国经济实现了持续的快速增长，从1978年—2000年国内生产总值(GDP)按可比价格计算增长6.4倍，年均增长高达9.5%。与此同时，进口增长也保持了强劲的势头，进口额从1978年的108.9亿美元增加到2000年的2251.0亿美元，增长19.7倍，同期我国在世界贸易中的排名由第30位上升到了前10名。在我国改革开放的过程中，进口贸易为我国经济的持续发展发挥了重要的作用，随着我国加入WTO，我国非关税壁垒的种类和范围将逐渐缩小以至取消，进口关税率将逐渐地降低，最终与国际接轨，我国在进口体制方面将发生显著的变化，而进口贸易在我国未来经济的发展中的作用和地位将更加重要。因此，影响中国进口贸易因素问题是一个非常现实而值得深入研究的问题，对它的研究能为我国进口贸易政策的制定提供有益的定量依据。对这一问题的研究，国内已有学者作了一些工作，姚丽芳运用主成分分析的方法实证研究了中国外贸进出口影响的因素；魏巍贤运用协整分析技术与Hendry提出的一般到特殊的方法分析了我国进口需求的决定因素，等等。在实证研究过程中，如果是采用截面数据，运用普通最小二乘法的多元线性回归，要求所选取的样本点（即不同的国家或地区）具有相同的经济结构和生产技术，而这在现实经济中是无法满足的；同时我们知道，影响一国进口贸易的因素有很多，而不同的因素变量之间都不同程度地存在多重共线性或近似多重共线性关系，对存在多重共线性关系的变量运用简单的线性回归分析方法，将使得模型极其不稳定，且模型往往出现与现实相反的结论，而不能解释所要说明的问题；利用主成分分析方法能有效地消除所选取自变量间的多重共线性，但是主成分方法在分析过程只考虑了自变量所包含的信息，而没有涉及因变量的信息；而利用Hendry提出的一般到特殊的方法，是把在模型中统计不显著的变量逐一删除掉，用表现统计显著的变量建立模型，这种方法操作方便，但是在建模的过程中删除统计不显著的变量时，同时也把对因变量一些有用的信息删除了，从而不能全面反映因变量的影响信息。针对这些问题，本文采用有第二代回归分析方法之称的偏最小二乘(PLS,Partial Least-Squares)回归方法，通过建模分析我国进口贸易的影响因素。一PLS回归建模的原理与方法偏最小二乘(PLS)回归是一种新型的多元统计数据分析方法，由H.wold和C.Albano等人提出以后，PLS回归方法得到广泛的应用，尤其是在化学和化工领域。PLS回归方法是一种消除自变量多重共线性的有效方法，从某种意义说，PLS回归方法是改进了的主成分(PCR)方法，但是又不同于PCR方法，PLS在成分提取的过程中不仅考虑自变量（解释变量）的信息，同时考虑了因变量（被解释变量）的信息，在复杂的多变量系统中，PLS方法没有对逐个变量判断其留取与舍弃，而利用信息分解的思路，将自变量系统中的信息重新组合，有效地提取对系统解释性最强的综合变量，排除重叠信息或无解释意义的信息干扰，从而克服变量多重共线性在系统建模中的不良作用，得到一个更为可靠的分析结果。PLS回归方法有单因变量的PLS回归与多因变量的PLS回归，由于研究的问题只涉及到单因变量，因此只就单因变量的PLS回归作阐述。（一）单因变量PLS回归方法建模思路设因变量Y和p 个自变量构成的自变量集合X=[x[,1]，…，x[,p]]，为了研究因变量与自变量之间的统计关系，我们观测了n个样本点，由此构成了n维的因变量向量和自由变量构成的n×p的观测矩阵X=[x[,1]，…，x[,p]][,n×p]。PLS回归方法
影响我国农业总产值的因素
影响我国农业总产值的因素 【内容摘要】本文根据我国农业的现状，并且从计量经济学的角度来检验哪些因素对于农业生产总值有显著的影响。根据计量经济学原理，在模型中我引入了四个变量：受灾面积，农业从业人员数，农业机械总动力以及农作物播种面积。并收集了1980年至2009年三十年的全国的时间序列数据，利用E-views软件对其计量模型进行了参数估计和检验，最后对所得的分析结果进行了经济意义的分析，并提出了一些相应的政策意见。研究发现，近三十年来农业机械总动力和播种面积因素对于农业生产总值有显著的正面影响，而农业从业人员和受灾面积虽然与农业生产总值有负面的影响，但影响不显著。 【关键词】农业生产总值；受灾面积；农业从业人员；农业机械总动力；播种面积
一、引言 随著经济社会发展以及人口的增加，我国粮食等主要农产品的消费需求不断增加。与此同时，随著工业化、城镇化的推进，用于农业生产的耕地资源和淡水资源逐步减少。中国已是一个有着13亿人口的农业大国，农业生产在整个国民经济结构中占有举足轻重的地位，我国的农业发展也深受人口和经济发展的压力。根据联合国粮农组织1989年生产年鉴，我国全年谷物总产3.65亿吨，位居世界第一，但是若按人口平均，则我国平均每人谷物产量327公斤，低于年度世界人均的358公斤水平，更是远远低于美国1146公斤的人均水平。如果我国的农业不发展，则会使我国的农民和农村人口无法摆脱贫困，也将会严重的妨碍我国整个国民经济的发展。那么，在如今我国农业落后的情况下，该如何才能更好的发展农业？怎样发展才能更好的满足我国人口对于粮食的需求？ 针对这些问题，本文收集了从1980年至2009年三十年的全国的时间顺序数据，并加以数据分析及比较数据分析，讨论影响农业总产出的主要因素是什么及这些因素的发展变化。 本文以下的章节的内容安排如下：第二章为文献综述；第三章为数据统计分析；第四章为运用OLS估计方法对模型参数进行估计；第五章为相关建议。 二、文献综述 在阅读了很多与农业生产总值有关的其他论文之后，我发现可以把论文分成两类。第一类是数据的收集是连续几年的全国各个省市、自治区的面板数据。如李林所著的《中国农业发展》中，就是运用了2006年全国各个省市、自治区的面板数据作为例子介绍了2006年我国农业的总体情况。又如刘进宝、张延君所著的《农业收入影响因素的计量经济分析》中，就是用了河南省各个地区几年的农业生产总值的数据做分析的。再如方鸣所写的《影响我国农业产出绩效主要因素的实证分析》中，就利用了近几年的中国各个省市、自治区的面板数据做分析，从而得出重要的因素。 第二类论文是数据收集是全国的时间序列数据。如贵州财经学院、数学与统计学院的印明辉所写的《我国农业生产总值预测模型的探讨》中，就是1995年到2007年全国的农业生产总值与农作物播种面积，农村居民家庭收入，农村固定资产投资，成灾面积，能源消费总量，农业从业人员，农业各税之间的关系。又如天津财经大学的李实所写的《云南省农业生产总值影响因素实证分析》中，选取了1978年到2010年的云南省的农业生产总值进行分析，并且还预测了2011年云南省的农业总产值情况。再如扈云所著的《农业占国内生产总值的比重》中，就利用连续的十年全国的农业生产总值的数据得出农业占了我国十分大的比重。总而言之，这两类的论文从不同的角度和方法分析了影响我国农业生产总值的重要因素。 而本论文则是属于后者，数据收集了1980年至2009年三十年全国的时间序列数据。虽然类型相同，但对于变量来说，我研究的是农业生产总值与受灾面积之间、农业从业人员数、农业机械总动力以及农作物播种面积的关系。并结合了各种参考文献，从国家统计局及各大农业网站上收集了关于农业生产总值的真实的数据，用计量经济学的方法探讨农业生产总值的各种影响因素。 三、数据统计分析 （一）、关于农业生产总值
中国农业总产值问题的计量分析
计量经济学课程论文 小组成员：朱莹、黄志瑛、顾昕、施政保险02级1班
[关键词]：农业总产值、农业从业人员、户均生产原值、耕地面积、农业机总动力、灌 溉面积、化肥施用量、出口额、进口额。 [内容提要]： 农业是国民经济的基础，它关系到我国的经济发展和社会稳定，可以说，目前“三农”问题是举国上下关注的焦点。在近几年中，农业总产值出现了一些波动，在这里，我们希望通过计量分析的方法找出影响农业总产值变动的因素及其在这些变动中所起的作用，并对这些现象作出合理的解释。 一．前言 众所周知，中国是一个农业大国，中国用不到占全世界7%的耕地养活了占世界20%的人口，这是一项举世瞩目的成就。据2003年中国农业统计年鉴，2002年我国农业总产值达到452.85亿元。 农业总产值受自然和社会因素的影响都很大。近年来由于自然灾害等各方面因素的影响，我国的农业总产值出现了一些波动。从1998年到2002年，我国的农业总产值分别为：14241.88亿元，14106.22亿元，13873.59亿元，14462.79亿元，14931.54亿元。在讨论中我们发现几个因素可能对此产生影响：第一，伴随着改革开放的进程，城市化进程加快，农村的耕地正因各种原因，以惊人的速度减少。因此，地少人多这一矛盾将长期困扰我国粮食生产。第二，近年来越来越多的农村青壮年劳动力加入进城打工的农民工的行列，农村留守从事种植业的人很多都是老人和小孩。第三，随着科技的进步，各种各样的肥料，新型的灌溉方式，农机具的使用也对农业总产值有着不同程度的影响。第四，在各种农作物中，有些是优良品种很受市场欢迎，但是有些品种却乏人问津，比如，近年来，由于籼型杂交水稻的口感比不上很多优质的新品种，已经逐渐被市场淘汰，而由于我国国产的黄豆品质价格与美国的同类产品相比不占优势，造成国内黄豆的减产，同时大量从美国进口黄豆。由此可以看出，粮食的市场需求和进出口都对粮食的产量有影响。第五，灌溉的面积、病虫害波及范围、程度，各地区土地的种类和分布等都会对粮食的产量造成一定程度的影响。 二．模型的建立 为了验证在我们能够考虑到的范围内的各种因素对某一时点上农业总产值是否有影响以及影响的程度，我们引入如下变量: 设定模型如下：Y=β 0+β 1 X 1 +β 2 X 2 +β 3 X 3 +β 4 X 4 +β 5 X 5 +β 6 X 6 +β 7 X 7 +β 8 X 8 +U 通过分析2003年我国31个省市农业总产量的历史资料可建立模型如下：Y为2002年农业总产值（亿元） X1----农业从业人员（万元） X2----户均生产原值（元/每户） X3----为耕地面积（千公顷） X4----农业机械总动力（万千瓦） X5----灌溉面积（千公顷） X6----化肥施用量（万吨） X7----出口额（万美元） X8----进口额（万美元）
房价影响因素的实证研究
房价影响因素的实证研究 【内容摘要】为研究近年房价上涨的重要影响因素，应用SPSS经济数据分析软件对我国房地产销售价格指数与土地交易价格指数，国内生产总值（GDP），居民消费价格指数（CPI），银行贷款利率，国际汇率等变量的关系加以回归分析。结果表明，汇率、利率是影响近年房价上涨的主要因素。 【关键词】房地产价格；土地价格；GDP；CPI；贷款利率；汇率 【Content abstract】This paper makes a regressive analysis on the relationship between housing price and GDP,CPI,land price; loan interest rate;exchange rate in order to study the important influence factors for the housing price.This result indicates that exchange rate and loan interest rate are the main influence factors for the housing price. 【Key word】housing price;land price;GDP;CPI;loan interest rate;exchange rate 【正文】 一、引言 近年来，随着我国经济的快速发展，居民消费水平的不断提高，对住房的需求也逐渐增大。我国房地产市场也是一路走高，过快增长的房价成为社会讨论的热点，百姓多有抱怨，政府对房价问题也高度重视，频频出台各项和政策，试图抑制房价，但效果不甚明显。对于房价影响因素，一种观点是从单一的角度解读房价上涨因素，他们认为，高房价是有高地价造成的。例如：杨慎(2003)、包宗华 (2004)认为地价大幅上涨必然造成房价大幅度提高；另一种观点是从几个不同的角度来探讨房价的影响因素，例如：彭聪，聂元飞（2009）应用OLS法基于GDP、CPI、利率和居民可支配收入视角对房价影响因素进行实证研究，结果表明，经济总量、物价、贷款利率都是影响房价的重要因素；原源（2009）通过应用计量OLS方法对我国房地产销售价格与货币供应量(M2) 、利率和汇率等变量加以回归分析，认为货币供应量上升、低利率和预期本币汇率上升 ,都是促进房价上升的重要因素。本文首次将这些影响房价上涨的因素结合起来，综合研究影响我国房价增长的主要原因，为抑制房价提供可靠性政策，为此建立计量经济学模
IPO费率的影响因素实证分析(一)
ＩＰＯ费率的影响因素实证分析(一) 摘要]本文建立了一个计量经济模型对我国股票市场IPO费率进行了实证分析，研究发现新股上市首日收益率对于IPO费率有显著的影响。另外，平均来看，上海证券交易所IPO费率略低于深圳证券交易所，A股IPO费率低于B股。最后针对IPO费率与新股上市首日收益率之间的关系讨论了我国股票市场IPO效率问题。 关键词]IPO费率上市首日受益率 一、引言 近年来，学术界对我国股票市场IPO抑价现象有了大量的研究,概括起来有这么几个方面的解释：政府直接或间接地控制新股发行市盈率造成了新股抑价；新股抑价是市场管理者为保护二级市场中小投资者采取的措施；新股发行与上市时间间隔长从而引发风险的补偿、上市后增发股票以补偿抑价；资金投机者炒作、新股包装上市、夸大宣传等因素也很容易造成新股抑价发行；发行人想要利用一级市场价格低于市场客观估计的价值,让投资者先尝到甜头,然后在未来较高价发行中获得后续补偿；发行人是想要利用低价发行来避免股票为少数人所持有,从而巩固管理层对公司的控制，等等。然而，学术界对于IPO费率方面的研究则较少，特别是对于IPO费率的实证研究更是几乎一片空白。本文尝试建立一个计量经济模型来对我国股票市场IPO费率进行实证研究，并针对模型估计结果，从IPO费率这个新的角度来讨论IPO抑价问题。 二、IPO费用率的实证分析 1.数据选取 本文选取了近年来在我国上海证券交易所和深圳证券交易所首次公开发行的1000只股票的IPO数据资料，包括每只股票的发行费用、发行股份的总数、筹资总额、发行地、股票类型、上市首日收益率等数据。（数据来源：RESSET金融研究数据库） 2.数据处理及变量设定 IPO费率（F/M）通过发行费用（F）与筹资总额（M）之商来定义，反映发行人每发行筹资1元钱所要支付的发行费用；发行股份总数用Q表示；发行地用虚拟变量SS表示：SS＝0表示深圳证券交易所，SS＝1表示上海证券交易所；股票类型用虚拟变量AB表示：AB＝0表示股，AB＝1表示股；首日收益率用IR表示，计算公式为：(首日收盘价－首日开盘价)/首日开盘价。 3.模型设定及估计结果 考虑到IPO业务涉及到不同的股票类型，以及我国有两个并行的证券交易所的实际情况，建立如下计量经济模型： F/M=α+β1*IR+β2*Q+β3*AB+β4*SS