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农业农业生产性作业和农业经济增加互动联系实证

收藏本文 2024-03-09 点赞:6856 浏览:20668 作者:网友投稿原创标记本站原创

内容摘要:农业生产性怎么写作业在加快农业经济发展进程中发挥着不可替代的作用。本文运用协整分析、Granger因果关系检验和 VAR 模型分析等方法,针对我国农业生产性怎么写作业对农业经济增长的影响进行实证研究。研究结果表明,两者存在协整关系和双向 Granger 因果关系,为进一步发展农业生产性怎么写作业以带动农业经济增长提供参考。
关键词:农业生产性怎么写作业 农业经济 互动关系 VAR模型
问题的提出
农业生产性怎么写作业在加快农业经济发展进程中发挥着不可替代的作用(郝爱民,2011)。农业生产性怎么写作业是指贯穿于农业生产的产前、产中和产后环节,为农业生产、农业生产者和其他经济组织提供中间投入怎么写作的产业。西方对于农业生产性怎么写作业的研究较少,Kenneth A. Reiner(1998)曾指出作为直接投入的生产性怎么写作对于农业有影响。国内学者也日益意识到农业生产性怎么写作业在农业经济中的重要性,面向农业的生产性怎么写作业是农业产业化发展的战略引擎(姜长云,2010),也是以工促农的产业路径(潘锦云、李晏墅,2009)和建立新型工农关系、城乡关系的重要桥梁和纽带(姜长云,2011)。
中国农业生产性怎么写作业的发展水平与建设现代农业的要求还存有较大差距,第一产业对怎么写作业的中间需求明显要低于第二产业,处于低水平(李善同,1998)。农业中怎么写作业的比重太低和地区之间农业中怎么写作业投入不平衡是阻碍农业产业化、专业化和市场化的重要原因(李启平,2009)。
综上所述,无论是从理论模型还是从实证检验方面来看,农业生产性怎么写作业对农业经济发展都具有直接影响,现有理论研究一般倾向于认为农业生产性怎么写作业等对农业发展有利,但明显缺乏相应的实证支持。本文运用协整分析、Granger 因果关系检验和 VAR 模型分析等方法,针对我国农业生产性怎么写作业对农业经济增长的影响进行实证分析,揭示农业生产性怎么写作业的发展对农业经济增长的的贡献程度,为进一步发展农业生产性怎么写作业以带动农业经济增长提供参考。
变量选取和数据来源
为揭示农业生产性怎么写作业与农业经济增长的互动关系,本文拟使用两组指标,一组反映农业生产性怎么写作业发展,另一组反映农业经济增长。农业经济增长以农业总产值来表示(用GDP表示)。
根据Kenneth A. Reiner(1998)的观点,从具体怎么写作范围看,农业生产性怎么写作主要包括农资配送怎么写作、农技推广怎么写作、农业信息怎么写作、农机作业怎么写作、农产品质量与安全怎么写作、疫病防控怎么写作、农产品营销怎么写作、基础设施管护怎么写作、劳动力转移怎么写作以及金融保险怎么写作等。 当前,我国农业生产性怎么写作的提供主体包括政府、龙头企业和相似度检测组织(农业专业合作社、行业协会等),其中政府的投入占主导性作用。鉴于目前对农业生产性怎么写作的衡量,由于没有准确的统计数据,本文主要考虑的是政府的支农怎么写作部分。资料来源于我国农村统计年鉴中各地区农村固定资产投向农业生产性怎么写作业的资金数据,本文选取其中有代表性的六项指标(即农资配送怎么写作、农技推广怎么写作、农业信息怎么写作、农产品营销怎么写作、基础设施管护怎么写作以及金融保险怎么写作等)进行加总后的总和来度量(用 APS表示)。
其中,农资配送指标:用各地区农村固定资产投向交通运输、仓储和邮政业的资金来代替;农业信息怎么写作指标:用各地区农村固定资产投向信息传输、计算机怎么写作和软件业的资金来代替;农产品营销怎么写作指标:用各地区农村固定资产投向批发和零售业资金来代替;农村金融保险怎么写作指标:用各地区农村固定资产投向金融业资金来代替;农技推广怎么写作指标:用各地区农村固定资产投向科学研究、技术怎么写作和地质勘查业的资金来代替;基础设施管护怎么写作指标:用各地区农村固定资产投向水利、环境和公共设施管理业的资金来代替。
考虑到我国农业生产性怎么写作业真正得到快速发展是在1999年左右,加上数据收集的可得性,本文选取1999-2010 年的样本。数据使用1999为基期的指数进行缩减,消除物价因素的影响。选取的样本数据均来源于历年《中国农村统计年鉴》,避免统计口径不一致可能产生的问题以及削弱多重共线性、异方差、非稳态性等问题,在检验过程中对两个指标序列均采取自然对数形式(即 LNGDP 、LNAPS)。
实证检验与分析

(一)时间序列的平稳性检验

本文运用向量自回归模型(VAR)来分析农业生产性怎么写作业与农业经济增长的互动关系,而VAR模型要求系统中的变量是平稳序列。利用Eviews 5.0 软 件,用 ADF检验法,对LNGDP 、LNAPS进行平稳性分析,其结果如表1所示。
从表1中可以看出,原序列在 5% 的显著性水平下均无法拒绝原检测设。但是其二阶差分在 1% 的显著性水平下接受原检测设。因此,LNGDP、LNAPS为二阶单整的非平稳变量,可以对LNGDP、LNAPS两个平稳变量建立时间序列VAR模型 。

(二)协整检验

本文采用 Engle 和 Granger 在 1987 年提出的 EG 两步法进行检验。以 LNGDP 为因变量、LNAPS量为自变进行回归分析,得到残差序列并对其进行平稳性检验 ,结果如表 2 所示。
由表 2 可以看出,残差序列ADF值为4.188230小于1% 显著水平下的临界值为-2.816740, 因此可以认为残差序列是平稳序列,表明LNGDP和LNAPS之间存在长期协整关系。

(三)建立VAR模型

正确建立VAR模型需要确定变量的滞后期,滞后期p的选择,既要有足够数目的滞后 项 ,又要有足够数目的自由度。同时考虑到本文的样本数量偏少, 根据综合比较, 本文选取最大滞后期为2。通过对滞后期进行试错检验,选择使LR、FPE、AIC、SC、HQ五个信息量中大多数同

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时认可的P 值,当滞后阶数为2时,五个信息量中有三个同时认可,所以确定建立VAR(2)模 型 。

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