1、.：.；中國農業(yè)消費總值的計量模型統計0901李婷婷2021111050 對中國農業(yè)消費總值的要素分析前言 經過對影響我國農業(yè)產值的要素分析，找出對其影響較大的要素，有針對性的提高部分要素，從提高農業(yè)總產值到達邊沿成效最大化，合理利用資源。實際背景農業(yè)對我國的綜合開展有著至關重要的作用。就目前方式來說，“三農問題曾經成為舉國上下關注的焦點。農業(yè)是我國國民經濟的根底，它關系到我國的經濟開展和社會穩(wěn)定?？梢哉f，在近些年中，農業(yè)總產值出現了一些動搖，并對我國的經濟開展產生了一定的影響，那么分析出現這些動搖的緣由，是一件非常有意義的事情。迄今為止有許多的專家做過這些方面的研討，從國民經濟核算的角度，農

2、業(yè)總產值下設的科目中影響農業(yè)產值的有耕地面積、主要農業(yè)機械擁有量、播種面積、有效灌溉面積、化肥施用量、鄉(xiāng)村水力設備及用電量、受災面積、成災面積。下面我們從1農業(yè)機械總動力萬千瓦2播種面積千公頃3農業(yè)化肥運用量萬公斤4成災面積公頃5有效灌溉面積千公頃6鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量萬千瓦時7大中型遷延機配套農具萬部8主要農作物產量萬噸9農產品價錢指數%幾個方面來分析對農業(yè)產值的影響。模型的選擇與建立 本模型是以2021年為準的31省截面數據 其中模型中的被解釋變量為： y 農業(yè)總產值萬億元解釋變量為:x1農業(yè)機械總動力萬千瓦x2播種面積千公頃x3農業(yè)化肥運用量萬公斤x4成災面積千公頃x5有效灌溉面積千公頃

3、x6鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量萬千瓦時x7大中型遷延機配套農具萬部x8主要農作物產量萬噸x9農產品價錢指數% 初始模型為： Y = f(X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9),(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)+u數據來源于分析原始數據中國農業(yè)總產值與相關投入資料省份農業(yè)總產值(億萬元農業(yè)機械總動力萬千瓦播種面積千公頃農業(yè)化肥運用量萬公斤成災面積千公頃有效灌溉面積千公頃 鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量萬千瓦時大中型遷延機配套農具每百戶臺主要農作物產量萬噸農產品價錢指數% 北 京 140.44 271.54 320.13 13.82 10.17 218.71 4.29 1.33 3569

4、.02 103.39 天 津 .69 595.00 455.20 25.96 48.00 347.38 0.50 2.83 561.73 104.85 河 北 1927.77 9861.12 8682.50 316.17 1642.03 4552.95 37.02 2.48 11271.30 103.27 山 西 556.33 2655.04 3717.86 104.32 1229.35 1260.99 17.26 2.10 3545.40 102.90 內蒙古 731.90 2891.64 6927.83 171.42 2389.92 2949.75 5.35 4.56 6028.29 97

5、.35 遼 寧 913.48 2142.93 3919.14 133.61 1033.70 1509.58 30.73 4.07 5806.95 97.50 吉 林 777.45 2001.13 5077.54 174.18 1630.37 1684.80 39.10 9.38 7631.87 98.08 黑龍江 1206.79 3401.27 12129.15 198.87 3130.10 3405.86 24.16 17.90 12772.08 103.09 上 海 147.52 99.23 396.05 12.56 8.00 202.32 23.460.17 505.78 98.65 江

6、 蘇 1948.19 3810.57 7558.15 344.00 393.39 3813.66 5.27 1.21 10735.97 103.29 浙 江 879.04 2384.03 2504.79 93.59 243.33 1446.37 361.01 1.30 3468.57 102.56 安 徽 1289.79 5108.85 9036.18 312.79 320.00 3484.08 82.84 4.85 10479.88 103.98 福 建 826.22 1175.01 2258.01 120.68 128.36 960.12 684.68 0.77 3069.43 104.8

7、6 江 西 729.72 3358.93 5376.38 .76 656.99 1840.43 258.85 0.69 7023.88 102.59 山 東 3223.99 11080.66 10778.43 472.86 1182.33 4896.92 6.97 3.73 17218.60 102.73 河 南 2833.27 9817.84 14181.40 628.67 1063.00 5033.03 35.43 11.68 19900.10 103.12 湖 北 1511.49 3057.24 7527.50 340.25 531.90 2350.10 269.78 1.85 8602

8、.35 103.76 湖 南 1596.64 4352.39 8019.33 231.60 626.07 2720.68 488.34 0.38 10143.90 105.92 廣 東 1551.03 2190.18 4476.04 233.15 189.00 1871.09 652.63 0.72 7063.77 105.57 廣 西 1134.97 2550.93 5826.50 229.32 459.49 1522.14 345.34 1.34 13441.97 105.31 海 南 307.56 396.07 829.40 46.29 86.90 243.17 29.70 0.9815

9、41.21 105.04 重 慶522.84 967.41 3308.30 91.17 177.20 672.02 .12 0.973569.00 106.78 四 川 1806.06 2952.66 9476.56 247.97 696.81 2523.66 657.11 0.73 10800.37 104.64 貴 州 501.52 1606.42 4780.69 86.54 401.90 1016.04 195.43 0.31 3703.03 102.77 云 南 850.65 2159.40 6343.86 171.39 716.57 1562.07 721.86 1.38 7058.

10、47 104.24 西 藏 39.05 358.44 235.07 4.69 20.10 235.15 18.40 3.33 222.20 87.38 陜 西 823.60 1832.97 4154.10 181.32 571.26 1293.34 82.73 4.14 5677.89 103.80 甘 肅 587.26 1822.65 3938.64 82.90 669.08 1264.17 155.35 3.72 3203.99 105.18 青 海 61.30 388.68 514.05 7.96 74.14 251.67 59.38 3.17 326.16 106.03 寧 夏 146

11、.78 702.55 1226.67 35.54 126.67 453.55 0.32 1.33 1239.00 108.58 新 疆 898.62 1503.31 4663.80 154.98 778.15 3675.68 93.65 6.58 5528.56 107.80 闡明：數據來源2021二、數據調整中國農業(yè)總產值與相關投入資料省份農業(yè)總產值(億萬元農業(yè)機械總動力萬千瓦播種面積千公頃農業(yè)化肥運用量萬公斤成災面積公頃有效灌溉面積千公頃 鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量萬千瓦時大中型遷延機配套農具每百戶臺主要農作物產量萬噸農產品價錢指數% 北 京 140.44271.54 320.13 13.82

12、10.17 218.71 4.29 1.33 3569.02 100 天 津 .69595.00 455.20 25.96 48.00 347.38 0.50 2.83 561.73 101.41 河 北 1927.79861.12 8682.50 316.17 1642.03 4552.95 37.02 2.48 11271.30 99.89 山 西 556.312655.04 3717.86 104.32 1229.35 1260.99 17.26 2.10 3545.40 99.53 內蒙古 731.872891.64 6927.83 171.42 2389.92 2949.75 5.3

13、5 4.56 6028.29 94.16 遼 寧 913.452142.93 3919.14 133.61 1033.70 1509.58 30.73 4.07 5806.95 94.3 吉 林 777.422001.13 5077.54 174.18 1630.37 1684.80 39.10 9.38 7631.87 94.87 黑龍江 1206.753401.27 12129.15 198.87 3130.10 3405.86 24.16 17.90 12772.08 99.71 上 海 147.5199.23 396.05 12.56 8.00 202.32 0.17 505.78 9

14、5.41 江 蘇 1948.123810.57 7558.15 344.00 393.39 3813.66 5.27 1.21 10735.97 99.9 浙 江 879.012384.03 2504.79 93.59 243.33 1446.37 361.01 1.30 3468.57 99.2 安 徽 1289.755108.85 9036.18 312.79 320.00 3484.08 82.84 4.85 10479.88 100.57 福 建 826.191175.01 2258.01 120.68 128.36 960.12 684.68 0.77 3069.43 101.42

15、江 西 729.693358.93 5376.38 .76 656.99 1840.43 258.85 0.69 7023.88 99.23 山 東 3223.8811080.66 10778.43 472.86 1182.33 4896.92 6.97 3.73 17218.60 99.36 河 南 2833.179817.84 14181.40 628.67 1063.00 5033.03 35.43 11.68 19900.10 99.73 湖 北 1511.443057.24 7527.50 340.25 531.90 2350.10 269.78 1.85 8602.35 100.3

16、6 湖 南 1596.584352.39 8019.33 231.60 626.07 2720.68 488.34 0.38 10143.90 102.45 廣 東 1550.982190.18 4476.04 233.15 189.00 1871.09 652.63 0.72 7063.77 102.11 廣 西 1134.932550.93 5826.50 229.32 459.49 1522.14 345.34 1.34 13441.97 101.85 海 南 307.55396.07 829.40 46.29 86.90 243.17 29.70 1541.21 101.59 重 慶5

17、22.82967.41 3308.30 91.17 177.20 672.02 .12 3569.00 103.28 四 川 18062952.66 9476.56 247.97 696.81 2523.66 657.11 0.73 10800.37 101.2 貴 州 501.51606.42 4780.69 86.54 401.90 1016.04 195.43 0.31 3703.03 99.4 云 南 850.622159.40 6343.86 171.39 716.57 1562.07 721.86 1.38 7058.47 100.82 西 藏 39.05358.44 235.07

18、 4.69 20.10 235.15 18.40 3.33 222.20 84.52 陜 西 823.571832.97 4154.10 181.32 571.26 1293.34 82.73 4.14 5677.89 100.4 甘 肅 587.241822.65 3938.64 82.90 669.08 1264.17 155.35 3.72 3203.99 101.74 青 海 61.3388.68 514.05 7.96 74.14 251.67 59.38 3.17 326.16 102.55 寧 夏 146.77702.55 1226.67 35.54 126.67 453.55

19、0.32 1.33 1239.00 105.02 新 疆 898.591503.31 4663.80 154.98 778.15 3675.68 93.65 6.58 5528.56 104.27闡明：數據為“截面數據數據,故價錢指數、農業(yè)產值需做調整，原始數據絕對數據，以北京為基準來調。變量的根本統計信息。為了模型參數估計、檢驗、各種系數計算和預測的方便，各變量的根本統計分析如表、4、5所示： 表 各變量的根本統計分析YX1X2X3X4X5X6X7X8X9 Mean 987.4158 2822.455 5117.395 174.3332 684.9768 1911.661 177.5755

20、3.225161 6635.830 99.68548 Median 826.1900 2159.400 4663.800 154.9800 531.9000 1522.140 59.38000 1.850000 5806.950 100.3600 Maximum 3223.880 11080.66 14181.40 628.6700 3130.100 5033.030 721.8600 17.90000 19900.10 105.0200 Minimum 39.05000 99.23000 235.0700 4.690000 8.000000 202.3200 0.320000 0.17000

21、0 222.2000 84.52000 Std. Dev. 777.7788 2773.708 3680.074 143.0464 723.7858 1452.069 231.8515 3.782618 4983.977 3.828861 Skewness 1.119894 1.828631 0.541928 1.241578 1.721846 0.683331 1.316032 2.401572 0.799994-2.177402 Kurtosis 4.046637 5.708971 2.689702 4.710 5.955863 2.429601 3.335773 9.014193 3.1

22、77 9.167074 Jarque-Bera 7.894797 26.75570 1.641744 11.75698 26.60335 2.832777 9.093990 76.51925 3.344558 73.62130 Probability 0.019305 0.000002 0.440048 0.002799 0.000002 0.242589 0.010599 0.000000 0.187818 0.000000 Observations31313131313131313131表變量的協方差YX1X2X3X4X5X6X7X8X9Y10.8798426617370.84427662

23、40630.9449552429340.2887480315440.8738058960960.1385179230.1899780709070.9047786605520.146701340189X10.87984266173710.7883575858060.8578849239550.3866046896270.863358629671-0.1460310412830.2386725443880.8267837903720.0468242315953X20.8442766240630.78835758580610.877033280450.5947468196820.8848389542

24、650.03971036808160.4814703946830.9241001798820.105496238594X30.9449552429340.8578849239550.8770332804510.2982454161940.8737018253110.01817354297420.2914888749590.9235905613350.118743910177X40.2887480315440.3866046896270.5947468196820.29824541619410.522055295446-0.272110489690.6980890090560.440382047

25、9-050.8738058960960.8633586296710.8848389542650.8737018253110.5220552954461-0.1226115220210.4019114840010.8500231022060.109301194705X60.138517923-0.1460310412830.03971036808160.0181735429742-0.27211048969-0.1226115220211-0.4208508700420.03323616607930.285036908188X70.1899780709070.23867

26、25443880.4814703946830.2914888749590.6980890090560.401911484001-0.42085087004210.389458201933-0.152233362719X80.9047786605520.8267837903720.9241001798820.9235905613350.44038204790.8500231022060.03323616607930.38945820193310.120682603633X90.1467013401890.04682423159530.1054962385940.118743910177-0.18

27、7019095860.1093011947050.285036908188-0.1522333627190.1206826036331表 簡單相關系數表YX1X2X3X4X5X6X7X8X9Y593757.5422281866863.889292326737.33312102921.224117160271.725606945826.88834920666.3338653558.633397569.07419444.556377041X11866863.889297582390.352697763978.85627333903.706161766837.7747153339538.22928-

28、94736.62085512507.96657511094721.3453507.06300051X22326737.333127763978.8562712791340.2443366.863681532228.242464445436.1128333460.43439746571.1869535716106399.04091483.82673776X3102921.224117333903.706161443366.8636819979.208016730366.6037849173478.03452605.199241582157.227073214636194.62630266.006

29、7992347X4160271.725606766837.7747151532228.2424630366.6037849518879.630435528252.951236-46179.39441631918.935260711545910.31106-529.794514796X5945826.8883493339538.229284445436.11283173478.03452528252.9512361973259.63177-40578.22422932154.461526795818944.5819603.816835969X620666.3338653-94736.620855

30、133460.4343974605.199241582-46179.3944163-40578.224229355505.916374-378.36772142938159.4349421264.094240816X7558.632507.96657565712270732141918.935260712154.46152679-378.36772142914.56238214297242.66574107-2.28462142857X83397569.0741911094721.345316106399.0409636194.6263021545910.311065

31、818944.581938159.43494217242.6657410723748859.18012312.88607168X9444.556377041507.063000511483.8267377666.0067992347-529.794514796603.816835969264.094240816-2.284621428572312.8860716815.4659423469四、各解釋變量與被解釋變量間的散點圖 由散點圖可以看出：y與x1、x2、x3、x5、x8、線性顯著 與x4、x6、x7、x9呈集中式分散尤其與x9近似一條垂直線。實際模型的建立與估計1)對模型進展初步估計，運

32、用OLS估計法對模型中參數進展估計：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/11 Time: 09:06Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C64.919801090.3360.0595410.9531X10.0626570.0358211.7491580.0949X2-0.0419270.042796-0.9797000.3384X32.5845641.0476162.4670910.0223X4

33、0.0041430.1110.0372750.9706X50.1325170.0801341.6536830.1131X60.4457730.2239361.9906240.0597X7-12.3232117.49474-0.7043950.4889X80.0414020.0279291.4824350.1531X9-0.60876111.02852-0.0551990.9565R-squared0.948795 Mean dependent var987.4158Adjusted R-squared0.926850 S.D. dependent var777.7788S.E. of regr

34、ession210.3599 Akaike info criterion13.79121Sum squared resid929277.2 Schwarz criterion14.25379Log likelihood-203.7638 F-statistic43.23519Durbin-Watson stat2.494662 Prob(F-statistic)0.000000=64.91980+0.062657x1-0.041927x2+2.584564x3+0.004143x4+t0.059541 0.0949 0.3384 2.467091 0.037275 0.132517x5+0.4

35、45773x6-12.32321x7+0.041402x8-0.608761x90.037275 1.990624 -0.704395 1.482435 -0.055199R2= 0.948795 =0.926850 F= 2.494662 DW = 2.4946621經濟意義檢驗：模型估計結果闡明，在假定其他變量不變的情況下，農業(yè)機械總動力每添加1萬千瓦，農業(yè)總產值萬億元將添加0.062657萬億元；在假定其他變量不變的情況下，播種面積每添加1千公頃，農業(yè)總產值將減少0.041927萬億元；在假定其他變量不變的情況下，農業(yè)化肥運用量每添加1萬公斤，農業(yè)總產值將添加2.584564萬 億元；在

36、假定其他變量不變的情況下，受災面積每添加1千公頃，農業(yè)總產值將添加0.004143萬 億元；在假定其他變量不變的情況下，有效灌溉面積每添加1千公頃，農業(yè)總產值將添加0.132517萬億元；在假定其他變量不變的情況下，鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量每添加1萬千瓦時，農業(yè)總產值將添加0.44577萬億元；在假定其他變量不變的情況下，大中型遷延機配套農具每添加1萬部，農業(yè)總產值將減少12.32321萬億元；在假定其他變量不變的情況下，主要農作物產量每添加1萬噸，農業(yè)總產值將添加0.041402萬億元；在假定其他變量不變的情況下，農產品價錢指數每添加%農業(yè)總產值相對將減少0.618761萬億元。這里大中型遷延機

37、配套農具的不符合經濟意義檢驗，其他農業(yè)機械總動力萬千瓦、成災面積千公頃、農業(yè)化肥運用量萬公斤、播種面積千公頃、有效灌溉面積千公頃、鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量萬千瓦時、主要農作物產量萬噸、農產品價錢指數%都符合經濟意義檢驗。2.統計檢驗：1擬合優(yōu)度：由表可知，R2=0.948795 修正的可絕系數，=0.926850 這闡明模型對樣本擬合的很好。2F檢驗：由表可知，在給定的顯著程度=0.05的條件下，由于P(F)=0.0000001.351128，所以接受原假設，以為模型存在異方差。采用加權最小二乘法處置異方差結果如下：Dependent Variable: LYEMethod: Least Squa

38、resDate: 12/07/11 Time: 17:30Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. CE0.3630760.1446662.5097450.0192LX1E-0.0010770.024388-0.0441780.9651LX2E0.6595420.02273429.011140.0000LX3E-0.2029040.017798-11.400400.0000LX4E0.3033810.0333429.0989720.0000LX5E0.1889820.02

39、61787.2190680.0000LX6E0.0253510.0034707.3053060.0000R-squared0.999996 Mean dependent var205.0919Adjusted R-squared0.999996 S.D. dependent var499.0262S.E. of regression1.056146 Akaike info criterion3.142809Sum squared resid26.77066 Schwarz criterion3.466613Log likelihood-41.74 Durbin-Watson stat1.901

40、860可以看出:模型的t檢驗統計量有了顯著的改動，但是x1依然不能經過檢驗。剔出x1的影響結果如下：Dependent Variable: LYEMethod: Least SquaresDate: 12/07/11 Time: 17:30Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. CE0.3600790.1251962.8761210.0081LX2E0.6591470.02047932.186560.0000LX3E-0.2029600.017395-11.668020

41、.0000LX4E0.3027550.02957310.237600.0000LX5E0.1891800.0252707.4864230.0000LX6E0.0253640.0033887.4860360.0000R-squared0.999996 Mean dependent var205.0919Adjusted R-squared0.999996 S.D. dependent var499.0262S.E. of regression1.034849 Akaike info criterion3.078374Sum squared resid26.77283 Schwarz criter

42、ion3.355920Log likelihood-41.71480 Durbin-Watson stat1.911684由上表可知:可以看各個變量及常數項的都很顯著，而且模型的整體的線性很好DW=1.911684，又由于dL =0.981.330dU =1.88，所以模型完全不存在自相關。檢驗修正后的模型能否存在異方差察看散點圖 由于散點圖沒有明顯的遞增或遞減的趨勢，故應根據懷特法進展異方差檢驗，得結果如下：White Heteroskedasticity Test:F-statistic3.044446 Probability0.016286Obs*R-squared20.76773 Pr

43、obability0.053887Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/09/11 Time: 09:03Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1.1339670.1290808.7850010.0000CE0.0108160.0693160.1560320.8777CE20.0007650.0011290.6775910.5066LX2E-0.0202180.02

44、0440-0.9847170.3378LX2E20.0001308.62E-051.5117390.1480LX3E0.0054060.0129870.4162980.6821LX3E22.40E-054.98E-050.4823230.6354LX4E0.0238050.0244320.9743330.3428LX4E2-3.45E-056.01E-05-0.5742280.5729LX5E-0.0198870.018078-1.1000550.2858LX5E2-2.49E-055.17E-05-0.4818290.6357LX6E0.0073890.0057061.2949000.211

45、7LX6E2-1.61E-052.34E-05-0.6866640.5010R-squared0.669927 Mean dependent var0.863818Adjusted R-squared0.449878 S.D. dependent var0.412466S.E. of regression0.305927 Akaike info criterion0.764152Sum squared resid1.684640 Schwarz criterion1.365501Log likelihood1.155650 F-statistic3.044446Durbin-Watson st

46、at2.032248 Prob(F-statistic)0.016286闡明模型不存在異方差。7下面進展模型設定偏誤檢驗，運用RESET檢驗結果如下：Ramsey RESET Test:F-statistic0.601662 Probability0.665611Log likelihood ratio3.363425 Probability0.498946Test Equation:Dependent Variable: LYEMethod: Least SquaresDate: 12/09/11 Time: 09:08Sample: 1 31Included observations: 3

47、1VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. CE0.3810430.2333801.6327120.1174LX2E0.6544560.03457418.929060.0000LX3E-0.2020020.020488-9.8595760.0000LX4E0.2902300.0490485.9172660.0000LX5E0.1980.0346865.5168690.0000LX6E0.0234750.0099652.3558120.0283FITTED20.0001600.0001121.4288800.1677FITTED3-5.49E-0

48、73.70E-07-1.4827760.1530FITTED45.52E-103.73E-101.4809310.1535FITTED5-1.29E-138.74E-14-1.4757610.1548R-squared0.999997 Mean dependent var212.7923Adjusted R-squared0.999996 S.D. dependent var539.5256S.E. of regression1.069602 Akaike info criterion3.228147Sum squared resid24.02502 Schwarz criterion3.69

49、0724Log likelihood-40.03628 Durbin-Watson stat1.911684由此伴隨概率知，模型設定是無偏誤的。故最終確定的模型方式為：Ln Y = 0.0081+0.659147Lnx2-0.202960Lnx3+0.302755Lnx4+0.189180Lnx5+0.025364Lnx6六、 模型的運用1、經濟意義的解釋：a.回歸系數的經濟意義 常數項的回歸系數0 經濟意義：農業(yè)消費總值在最原始的， x2的回歸系數2 經濟意義：在假定其他的要素不變的情況下，農用化肥施用量每添加1%農業(yè)消費總值平均添加0.659147%。 X3的回歸系數3 經濟意義：在假定其

50、他的要素不變的情況下，成災面積每添加1%農業(yè)消費總值平均減少0.206960%。X4的回歸系數4 經濟意義：在假定其他的要素不變的情況下，有效灌溉面積每添加1%農業(yè)消費總值平均添加0.302755%。 X5的回歸系數5經濟意義：在假定其他的要素不變的情況下，主要農作物產量每添加1%農業(yè)消費總值平均添加0.189180%。 X6的回歸系數6經濟意義：在假定其他的要素不變的情況下，鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量1%農業(yè)消費總值平均添加0。025364%。b.R2的經濟意義在農業(yè)消費總值的總變差中，有99.9996%可由農業(yè)化肥施用量、成災面積、有效灌溉面積、主要農作物產量、鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量解釋；余下的0

51、.0004%不能解釋的變差由農業(yè)化肥施用量、成災面積、有效灌溉面積、主要農作物產量、鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量以外的要素表示。c.經濟意義經濟意義：剔除解釋變量數目和樣本容量的影響，在農業(yè)消費總值的總變差中，有99.9996%可由農業(yè)化肥施用量、成災面積、有效灌溉面積、主要農作物產量、鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量解釋；余下的0.0004%不能解釋的變差由農業(yè)化肥施用量、成災面積、有效灌溉面積、主要農作物產量、鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量以外的要素表示。d.回歸系數顯著性檢驗的統計意義和經濟意義常數項的回歸系數 經濟意義：在95%的置信概率下，=0.0081與= 0之間間隔 充分大，=0.0081是顯著的不等于0，=

52、0.0081不是由= 0這樣的總體所產生的。X2的回歸系數的t檢驗經濟意義：在95%的置信概率下，= 0.659147 與= 0之間間隔 充分大，= 0.659147是顯著的不等于0，= 0.659147不是= 0由這樣的總體所產生的。農業(yè)化肥施用量對農業(yè)消費總值的影響是顯著的。X3的回歸系數的t檢驗經濟意義：在95%的置信概率下，= -0.202960與= 0之間間隔 充分大，= -0.202960是顯著的不等于0，3= = -0.202960不是由3= 0這樣的總體所產生的。成災面積對農業(yè)消費總值的影響是顯著的。X4的回歸系數的t檢驗經濟意義：在95%的置信概率下，=0.302755與=0

53、之間間隔 充分大，=0.302755是顯著的不等于0，=0.302755不是由=0這樣的總體所產生的。有效灌溉面積對農業(yè)消費總值的影響是顯著的。X5的回歸系數的t檢驗經濟意義：在95%的置信概率下，=0.189180與=0之間間隔 充分大，=0.189180是顯著的不等于0，=0.189180不是由=0這樣的總體所產生的。主要農作物產量對農業(yè)消費總值的影響是顯著的。X6的回歸系數的t檢驗 經濟意義：在95%的置信概率下， = 0.025364與=0之間間隔 充分大，鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量=0.025364是顯著的不等于0，=0.025364不是由=0這樣的總體所產生的。對農業(yè)消費總值的影響是顯著

54、的。e.F檢驗的統計意義和經濟意義經濟意義：在95%的置信概率下，整體上農業(yè)化肥施用量、成災面積、有效灌溉面積、主要農作物產量、鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量解釋對農業(yè)消費總值影響是顯著的。2、判別各解釋變量的影響a. 大系數LYELX2ELX3ELX4ELX5ELX6E Mean 0.052412 0.038078 0.034081 0.057752 0.068091 0.036896 Median 0.033366 0.023193 0.019088 0.036447 0.040940 0.017830 Maximum 0.381127 0.271973 0.182578 0.392654 0.45

55、8945 0.370466 Minimum 0.007345 0.003703-7.98E-05 0.007925 0.009071-0.003875 Std. Dev. 0.070250 0.050852 0.037668 0.072858 0.085666 0.067076 Skewness 3.509263 3.351259 2.242931 3.336985 3.270112 4.171014 Kurtosis 16.69278 15.63256 8.930377 15.59667 15.15793 21.14107 Jarque-Bera 305.8046 264.1527 71.4

56、1925 262.4900 246.1784 514.9719 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Observations313131313131農業(yè)化肥施用量比有效灌溉面積對農業(yè)消費總值影響更顯著；有效灌溉面積比主要農作物產量對農業(yè)消費總值影響更顯著；主要農作物產量比成災面積對農業(yè)消費總值影響更顯著；成災面積比鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量對農業(yè)消費總值影響更顯著；b.彈性系數LYELX2ELX3ELX4ELX5ELX6E Mean 0.052412 0.038078 0.034081 0.057752 0.068091 0.036896農業(yè)化肥施用量比有效灌溉面積對農業(yè)消費總值影響更顯著；有效灌溉面積比主要農作物產量對農業(yè)消費總值影響更顯著；主要農作物產量比成災面積對農業(yè)消費總值影響更顯著；成災面積比鄉(xiāng)村辦水電站裝機容量對農業(yè)消費總值影響更顯著； c.綜合評價由上述過程發(fā)現，大系數，彈性系數推導出的解釋變量的影響程度不一樣。分析其緣由： = 1 * GB3 ，彈性系數是一定時期內相互聯絡的兩個經濟目的增長速度的比率，它是衡量一個經濟變