评价网 > 科教论文 > 经济学毕业论文 > 经济论文 > 正文

影响农业产值的因素分析毕业论文

2013-09-14 01:13

影响农业产值的因素分析
[内容摘要]：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、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三个变量：政府财政对农业的投入、农民自己的投入以及农业的从业人员。从我们所做的回归结果看，我国农村中确实存在这些状况，我们根据模型的回归结果得到了一些结论，同时也发现了一些问题。
 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]：
 农业产出  财政对农业的基础性建设投资
 居民的投入 农业从业人员人数 
 发生在新石器时代的农业革命，使人类敲开了文明之门，人类从此由非历史走向历史。在整个古代社会，农业既是基础部门，同时也是决定性部门，它不仅决定着社会经济的发展，而且业是古代文明的根柢。工业革命后，农业部门的经济地位发生了急剧的变化，并同其他部门结成了新的关系决定着社会经济的发展，而且也是古代文明的根柢。总的来说，由于工业化的兴起和纵深发展，农业的份额在持续下降，因而逐渐丧失了过去的决定性地位，但它仍然在新的结构中发挥着新的作用，并且在整个社会经济系统中的作用日益显现出不能完全为其他产业部门所替代的性质，同时也显现出这种性质对整个社会经济系统的影响，这种影响的深度和广度所及，说明了一个不容争辩的事实：农业仍然是全部社会经济存在与发展的基础。特别是在中国，农业曾经是，并将继续是经济增长的主要源泉，中国经济发展的速度、规模和效率在很大程度上取决于农业的状况。
导论 （转载自http://www.ＮＳＥＡＣ.com中国科教评价网）
1、农业的重要作用
 农业是社会经济的基础，其最表层的同时也是最深层的原因就在于它为人类提供了赖以生存的衣食之源，满足了人类的第一需要。也正是在这个意义上，马克思指出：“最文明的民族也同最不发达的未开化的民族一样，必须先保证自己的食物，然后才能顾及其它事情”。进而言之，如果缺少了农业的养育之功，人类就谈不上生存、发展和创造。
 农业是母体性产业，没有农业的孕育和滋养，工业，特别是轻工业就不可能健康发展。在最初意义上，农业就是社会分工和国民经济其他部门成为独立的生产部门的先决条件和进一步发展的基础。世界经济史上从来都不存在撇开农业的经济发展，因为作为现代经济发展的主题的工业化的推进速度取决于生产要素供给结构和产品需求结构这两类因素的变化，而这两类因素的变化又取决于农业发展状况和农民收入水平。没有繁荣的农业为前提或与之共存，则工业化的能否成功颇值得怀疑。世界银行（1992）的经验资料表明，“农业和国内生产总值的快速增长总是并肩齐进的”，“在所有的国家里，只要农业蓬勃发展，国民经济便以高速度增长”一个生机勃勃的农业总是伴随着——有些情况是领导着——工业化和经济增长的过程。著名的经济学家库兹涅茨（1996）的经典研究认为，农业对整个国民经济发展做了四种贡献：产品贡献、市场贡献、要素贡献和外汇贡献。[ 结合中国现实的发挥性研究可参见黄守宏《论市场经济条件下的农业基础地位》，载《经济研究》1994年第一期。]拉尼斯和费景汉（1961）提出了严密的两部门经济增长模型证明，农业部门的落后将会降低经济增长的速度。用他们的话说：“任何经济不发达的国家，如果在强行推进工业化过程的同时，忽视把农业部门的革命放在优先地位或没有把它放在与工业部门同等位置的话，实现工业化是很难的。”在事实面前，连刘易斯也一改他在工业原教旨主义盛行的50年代所认为农业在促进经济增长中作用甚微的观点，于70年代提出农业劳动生产率提高对工业化有决定性作用的新观点，得出了“工业革命依赖于农业革命先期或同期发生”的结论。

（转载自http://zw.nseac.coM科教作文网）

 农业的基础地位还表现在它是整个国民经济波动的起点和重要根源。有关经济波动的大量事实研究都表明，农业的增长或衰退对国民经济的扩张具有强烈的诱导和制动作用。美国经济专家罗斯托（1984）在分析世界资本主义市场经济长期波动时，把波动的原因归结为农产品等初级产品相对价格的变动，他认为初级产品与工业品相对价格的变动会影响初级产品供求量，形成初级产品相对短缺期和过剩期，这就是经济波动的主要因素。
 总之，我们从以上不同角度考察农业与经济增长的关系时，看到的是共同的事实：在经济发展过程中，农业远非只是一个被动的、辅助性的部门，而是起能动和主导作用的部门，是一国经济任何真正持续扩大的基础。而且，这一事实不会因社会经济体制的不同而改变，我国转轨由市场经济体制代替计划经济，改变的只是生产的社会组织形式和资源配置方式，并不能改变工业和国民经济其他方面对农业的依存关系。
 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80%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：农产品又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。
 2、模型设定的经济学原理
 鉴于农业在国民经济中有如此重要的作用，我们想通过计量经济学的方法来分析一下影响农业的因素和我国农业现状。
 根据柯布－道格拉斯生产生产理论，产出的增长主要取决于投入的增长和技术的进步。其原形为Y= 其中A为一定技术条件下的规模参数 α、β 分别表示资本和劳动的产出弹性。而且，C-D函数较容易变换成线形函数 ：。因此，它在生产分析中得到广泛应用，尤其是对于那些生产的规模报酬近似不变，产出弹性也相对稳定，技术进步速度不快的部门比较适用。虽然在此用于农业不是太完全符合C-D的原来假定，但在此只是粗略的考查一下我国农业的状况，而且我国农业的生产技术进步很慢，所以我们主要从农业的投入的角度来考查我国农业产值增加对投入的依赖程度。进而验证一下我国农业现存的问题。   
 假定其他因素对农业的影响可以忽略，假定投入只包括资本的投入和劳动力的投入，且对农业的资本投入包括两部分，即财政对农业的投入和农民自己对农业的投入。这里：
 ①劳动力的投入可认为是农业从业人员人数；
 ②财政对农业的投入用的是财政对农业的净投入，即：财政支出减农业税；
 ③农民自己的投入数据无法直接得到，但由于我国目前农村经济主要还是自给自足，农民消费的绝大部分用于投入到自己的土地上进行再生产，因此用农村生活支出来代替农民自己的投入。
 在此，我们将“农业产值”设为因变量，“国家财政对农业的基础性建设投资”、“农村居民的投入”，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。
模型设定
 根据经济学理论本该把模型设定为： （转载自中国科教评价网http://www.nseac.com）
 
但是由于想说明的是政府对农业的投入是否不足，如果和农民自给投入放到一起就无法达到效果，所以将模型设为：
其中：A代表农业的总产出  （亿元）
 F代表财政对农业的净支出（即：财政对农村的总投入减去农业税）单位：（亿元）
 E代表农村居民人均消费支出   单位：（元/人）
 P代表农业从业人员  单位：（万人）
数据如下：

obs F E P A
1981 81.86000  190.8100  29100.00  2180.600
1982  91.11000  220.2300  28834.00  2483.300
1983  99.91000  248.2900  28318.00  2750.000
1984  106.4500  273.8000  29122.00  3214.100
1985  111.5700  317.4200  31130.00  3619.500
1986  139.6800  356.9500  31254.00  4013.000
1987  144.9100  398.2900  31663.00  4675.700
1988  140.3800  476.6600  32249.00  5865.300
1989  181.0000  535.3700  33225.00  6534.700
1990  219.9800  584.6300  38428.00  7662.100
1991  256.9200  619.7900  38685.00  8157.000
1992  256.8500  659.0100  38349.00  9084.700
1993  314.7100  769.6500  37434.00  10995.50
1994  301.4900  1016.810  36489.00  15750.50
1995  296.8400  1310.360  35468.00  20340.90
1996  330.9700  1572.080  34769.00  22353.70
1997  368.9100  1617.150  34730.00  23788.40
1998  755.9600  1590.330  34838.00  24541.90
1999  662.2600  1577.420  35364.00  24519.10

资料来源：《中国农村统计年鉴（2000年）》，《中国统计年鉴2001》
将模型简化为：

 Y =C++ ++U
 由下图可以看出，模型设定的总体还可以。

 

参数估计
 将原始模型简化为：
 Y =C++ ++U
 用Eviews估计结果为：
 
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/10/02   Time: 15:07
Sample: 1981 1999
Included observations: 19
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -0.074735 1.472746 -0.050745 0.9602
X1 0.050625 0.051588 0.981333 0.3420
X2 1.104600 0.044542 24.79896 0.0000
X3 0.163584 0.150641 1.085918 0.2947
R-squared 0.997749     Mean dependent var 8.956047
Adjusted R-squared 0.997299     S.D. dependent var 0.841491
S.E. of regression 0.043734     Akaike info criterion -3.236717
Sum squared resid 0.028690     Schwarz criterion -3.037888
Log likelihood 34.74881     F-statistic 2216.319
Durbin-Watson stat 1.075329     Prob(F-statistic) 0.000000

 Y = -0.074735 + 0.050625*X1 + 1.104600*X2 + 0.163584*X3
   t= (-0.050745)   (0.981333)      (24.79896)      (1.085918)
  R^2=0.997749

检验及修正
 1．经济意义检验
 从上表中可以看出，各指标符号与先验信息相符，所估计结果没有与经济原理向悖，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（R^2=0.997749），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X1、X3的t统计值均不显著（X1、X3的t统计量的值的绝对值均小于2），说明X1、X3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=2216.319>(3,15)=3.29(显著性水平α=0.05)表明模型从整体上看农业的总产出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  ：
 
 X1 X2 X3
X1 1.000000 0.946737 0.747995
X2 0.946737 1.000000 0.727564
X3 0.747995 0.727564 1.000000

 从结果可知X1与X2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X2的t值最大，线形关系强，拟合程度最好，因此把X2作为基本变量。然后将其余解释变量逐一代入X2的回归方程，重新回归。分析可得：
 加入X1，拟合优度仅略有变动，但对X2的t值影响很大，统计检验t=1.3131，不显著。因此变量X1引起了多重共线性，应舍去。
 加入X3进行回归的情况和X1相同，其t=1.4016，同样不显著。因此也应将变量X3删去。
模型修改为如下形式：
 Y=C+X+
新模型估计结果：

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/10/02   Time: 16:15
Sample: 1981 1999
Included observations: 19
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C 1.517605 0.094252 16.10153 0.0000
X 1.164449 0.014666 79.39628 0.0000
R-squared 0.997310     Mean dependent var 8.956047
Adjusted R-squared 0.997152     S.D. dependent var 0.841491
S.E. of regression 0.044906     Akaike info criterion -3.269208
Sum squared resid 0.034281     Schwarz criterion -3.169793
Log likelihood 33.05747     F-statistic 6303.769 （科教论文网 lw.nSeAc.com编辑发布）
Durbin-Watson stat 1.021188     Prob(F-statistic) 0.000000

计意义 XIN X-0.4894*X()