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      黑龍江省農(nóng)業(yè)發(fā)展績(jī)效與影響因素分析

      2011-09-05 02:47:52錦,陳
      統(tǒng)計(jì)與決策 2011年13期
      關(guān)鍵詞:單位根施用量協(xié)整

      郭 錦,陳 昭

      (廣東外語外貿(mào)大學(xué)a.公開學(xué)院;b.國際經(jīng)貿(mào)學(xué)院,廣州 510420)

      1 導(dǎo)言

      農(nóng)業(yè)發(fā)展是國民經(jīng)濟(jì)的根本和基礎(chǔ)。從全球來看,糧食安全一直是很嚴(yán)峻的問題。中國是發(fā)展中的農(nóng)業(yè)大國,耕地面積僅占世界的7%,而人口卻占世界的22%,十幾億人的糧食問題始終是頭等大事。由于人口增長(zhǎng)和人民生活水平的提高,今后每年糧食需求將以50億公斤左右的剛性速度增長(zhǎng)。另一方面,工業(yè)化和城市化使得耕地面積不斷減少,到2020年即使能夠守住18億畝的紅線,也只能夠達(dá)到人均1.2畝。因此,高度重視、保護(hù)和提高糧食綜合生產(chǎn)能力,建立穩(wěn)定的商品糧生產(chǎn)基地,建立符合我國國情和社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)要求的糧食安全體系,確保糧食供求基本平衡,這既是我國政府解決糧食安全問題的基本方針,也是實(shí)現(xiàn)糧食安全總的目標(biāo)。

      黑龍江省是我國的農(nóng)業(yè)大省,地理優(yōu)勢(shì)和自然資源得天獨(dú)厚,耕地面積占全國總量的十分之一。2009年,黑龍江省糧食產(chǎn)量達(dá)870.6億斤,連續(xù)6年奪取豐收,糧食總產(chǎn)居河南省之后列中國第二位。充分發(fā)揮黑龍江省在我國農(nóng)業(yè)發(fā)展中的重要作用,對(duì)于保障我國的糧食安全意義十分重大。

      1 模型的建立

      我們選取黑龍江省的哈爾濱、齊齊哈爾、雞西、鶴崗、雙鴨山、大慶、伊春、佳木斯、七臺(tái)河、牡丹江、黑河、綏化、大興安嶺作為面板模型的截面研究對(duì)象,原因是在我們選取的樣本區(qū)間內(nèi),上述地區(qū)的GDP和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值分別占黑龍江省GDP和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的比重范圍在94%-99%,可見上述地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展能夠代表黑龍江省農(nóng)業(yè)發(fā)展問題。

      變量名稱和符號(hào)界定如下:Yit表示糧食產(chǎn)量 (單位:萬噸),Lit表示農(nóng)村勞動(dòng)力投入(單位:萬人),Hit表示農(nóng)業(yè)化肥投入量(單位:噸),Nit表示農(nóng)機(jī)總動(dòng)力(單位:萬千瓦),Mit表示耕地面積(單位:萬公頃)。其中i表示截面?zhèn)€體,指上文的各個(gè)地區(qū);t表示時(shí)間序列,文中為1995~2009年。

      假設(shè)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出函數(shù)是柯布——道格拉斯型的,因此可以建立對(duì)數(shù)函數(shù)模型如下:

      其中,ln 表示對(duì)變量取對(duì)數(shù),Ci為非觀測(cè)效應(yīng),b0、b1、b2、b3為待估參數(shù),u為特異誤差。

      2 基于面板單位根和面板協(xié)整檢驗(yàn)的實(shí)證分析

      2.1 數(shù)據(jù)的來源和說明

      本文所用數(shù)據(jù)樣本區(qū)間為1995~2009年,這是因?yàn)檫@一時(shí)間段黑龍江農(nóng)業(yè)發(fā)展穩(wěn)定,因此確定研究樣本區(qū)間為上述時(shí)間段。所有數(shù)據(jù)均來自于有關(guān)年度《黑龍江統(tǒng)計(jì)年鑒》等權(quán)威數(shù)據(jù)資料庫。本文所用軟件是Eviews5.1和Stata9.0。

      2.2 面板模型與估計(jì)、檢驗(yàn)方法

      計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論表明,眾多經(jīng)濟(jì)變量尤其是面板數(shù)據(jù)大都是非平穩(wěn)變量,用非平穩(wěn)變量進(jìn)行回歸分析結(jié)果很大程度上表現(xiàn)為偽回歸。為避免偽回歸現(xiàn)象,需要對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根和協(xié)整檢驗(yàn)。

      (1)面板單位根檢驗(yàn)。面板模型進(jìn)行回歸分析之前進(jìn)行單位根檢驗(yàn),這是避免出現(xiàn)偽回歸的前提條件。面板單位根檢驗(yàn)方法有別于時(shí)間序列數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn),主要為:LLC檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、Hadri檢驗(yàn)是相同根的檢驗(yàn)方法,IPS檢驗(yàn)、Fisher-ADF檢驗(yàn)是不同根的檢驗(yàn)方法;LLC檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、Fisher-ADF檢驗(yàn)原假設(shè)是含有單位根;Hadri檢驗(yàn)原假設(shè)為不含有單位根。本文所用數(shù)據(jù)和變量的面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

      上述檢驗(yàn)結(jié)果除了lnY、lnH、lnM一階差分值的Breitung檢驗(yàn)顯著與眾不同外,其他四種或以上檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)結(jié)論一致,均表明上述變量是I(1)的,也就是說本文模型所用變量是非平穩(wěn)變量。

      表1 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)

      對(duì)于面板模型,如果變量是非平穩(wěn)的,進(jìn)行回歸分析之前需要進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),以判斷是否可能屬于偽回歸。

      (2)面板協(xié)整檢驗(yàn)。Pedroni(1999,2001)以回歸殘差為基礎(chǔ)構(gòu)造出7個(gè)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行面板協(xié)整檢驗(yàn),其中除了Panelνstat為右尾檢驗(yàn)之外,其余統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量均為左尾檢驗(yàn)。4個(gè)是用 聯(lián) 合 組 內(nèi) 尺 度 描 述 即 Panel v-Stat、Panel ρ-Stat、Panel ADF-Stat、Panel PP-Stat;另外3個(gè)是用組間尺度來描述即Group ρ-Stat、 Group ADF-Stat、 Group PP-Stat。 如果各統(tǒng)計(jì)量均在1%(或5%)的顯著性水平下拒絕“不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè),表明非平穩(wěn)的時(shí)間序列之間存在著協(xié)整關(guān)系。

      Pedroni(1999,2001)基于殘差的協(xié)整檢驗(yàn)量最關(guān)鍵的是計(jì)算所假設(shè)協(xié)整方程的殘差。

      對(duì)于如下的協(xié)整方程:

      其中,β1=(β1i,β2i,…,βMi),xit=(x1i,t,x2i,t,…,xMi,t),M 為獨(dú)立變量的個(gè)數(shù)。

      為了得到相關(guān)的面板協(xié)整統(tǒng)計(jì)量,首先要估計(jì)協(xié)整方程。為了得到兩個(gè)組內(nèi)統(tǒng)計(jì)量 (panel rho-stat、panel t-stat)值,對(duì)原序列進(jìn)行差分運(yùn)算并估計(jì)如下差分方程:

      Pedroni對(duì)于相關(guān)的面板協(xié)整檢驗(yàn)量作了如下的表示:

      對(duì)于每個(gè)面板模型利用近似的均值和方差既可以進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

      對(duì)于面板協(xié)整檢驗(yàn)而言其原假設(shè)H0:對(duì)?i,γi=1,即不存在協(xié)整關(guān)系;而對(duì)于組間統(tǒng)計(jì)量而言其備擇假設(shè)為:H1:對(duì)?i,γi<1:而對(duì)于組內(nèi)統(tǒng)計(jì)量而言其備擇假設(shè)為:H1:對(duì)?i,γi=γ<1。

      本文所用變量的面板協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

      表2 本文所用變量的面板協(xié)整檢驗(yàn)

      模型變量的Pedroni協(xié)整檢驗(yàn)的組內(nèi)和組間統(tǒng)計(jì)量在1%的顯著水平上均表明拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè),表明前文模型存在協(xié)整關(guān)系,可以直接進(jìn)行回歸分析,不存在偽回歸。

      (3)實(shí)證結(jié)果。按照協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果,我們對(duì)模型進(jìn)行了回歸分析,模型檢驗(yàn)表明應(yīng)該采用隨機(jī)效應(yīng)模型,方法為SUR(似不相關(guān)回歸),回歸結(jié)果如下。

      Ci的結(jié)果如表3所示(由于取了對(duì)數(shù),因此結(jié)果出現(xiàn)負(fù)數(shù),數(shù)越小表明農(nóng)業(yè)自主產(chǎn)量越小,反之則反是)。

      回歸方程的系數(shù)表明的是彈性,按照數(shù)值大小順序排列,解釋變量對(duì)于農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)分別是農(nóng)機(jī)總動(dòng)力、化肥施用量、農(nóng)作物耕作面積和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入。如果把農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)度設(shè)定為1,則農(nóng)作物耕作面積對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)度為1.32,化肥施用量的貢獻(xiàn)度為2,農(nóng)機(jī)總動(dòng)力的貢獻(xiàn)度為5.6。

      表3 各地區(qū)農(nóng)業(yè)自主產(chǎn)量的對(duì)數(shù)值 單位:萬噸

      按照回歸模型計(jì)算各地區(qū)解釋變量的系數(shù),即彈性,結(jié)果如表4所示。

      從勞動(dòng)力投入彈性來看,齊齊哈爾和鶴崗為正數(shù),其他地區(qū)不顯著或者為負(fù)數(shù);而化肥施用量彈性除了鶴崗、大興安嶺為負(fù)數(shù)以外,其余地區(qū)均為正數(shù),以雙鴨山、牡丹江彈性為最大;哈爾濱、伊春、七臺(tái)河、黑河、大興安嶺的農(nóng)機(jī)總動(dòng)力彈性系數(shù)為正數(shù),綏化的彈性系數(shù)不顯著,其余地區(qū)系數(shù)均為負(fù);齊齊哈爾、雞西、鶴崗、綏化、大興安嶺的農(nóng)作物耕作面積彈性大于0,其他地區(qū)或者不顯著或者小于0。

      表4 各地區(qū)解釋變量的系數(shù)

      3 結(jié)論和政策建議

      理論和實(shí)證分析結(jié)果表明,四種投入要素與黑龍江農(nóng)業(yè)產(chǎn)出正相關(guān)。黑龍江省農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入和化肥施用量的增加、農(nóng)機(jī)總動(dòng)力的提高、農(nóng)作物耕作面積的擴(kuò)大顯著的提高黑龍江農(nóng)業(yè)產(chǎn)出,并且農(nóng)機(jī)總動(dòng)力對(duì)黑龍江農(nóng)業(yè)產(chǎn)出貢獻(xiàn)度最大,其次是化肥施用量和農(nóng)作物耕作面積的提高,貢獻(xiàn)最小的是農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入。農(nóng)機(jī)總動(dòng)力對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)是居第二位貢獻(xiàn)的化肥施用量的2.8倍。從各地區(qū)來看,各要素投入對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)明顯不同,差異顯著。哈爾濱、七臺(tái)河和黑河農(nóng)業(yè)產(chǎn)出貢獻(xiàn)大的投入要素是化肥施用量和農(nóng)機(jī)總動(dòng)力;齊齊哈爾農(nóng)業(yè)產(chǎn)出貢獻(xiàn)度大的要素是耕作面積、勞動(dòng)力投入和化肥施用量;雞西和綏化為耕作面積和化肥施用量;鶴崗是耕作面積和勞動(dòng)力投入;雙鴨山、大慶、佳木斯和牡丹江則是化肥施用量;伊春是農(nóng)機(jī)總動(dòng)力和化肥施用量;大興安嶺是農(nóng)機(jī)總動(dòng)力和耕作面積。

      上述分析結(jié)果表明,要素投入的增加能夠促進(jìn)黑龍江農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的提高,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出彈性約為1.1(0.11+0.22+0.62+0.145),表現(xiàn)為規(guī)模報(bào)酬遞增,也就是從理論上說,各種要素投入平均增加1%,黑龍江農(nóng)業(yè)產(chǎn)出將增加1.1%。但是從不同地區(qū)來看,由于各地區(qū)的要素彈性不同,采用不同的要素投入組合能夠有效提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平,并且能夠使資源得到合理有效的利用。比如,哈爾濱的耕地面積2719萬畝,人均耕地2.76畝,是全國人均耕地的2倍,土地粗放型耕種面積大;黑河地區(qū)耕地總面積為1883萬畝,85%的耕地種植大豆;這兩個(gè)地區(qū)糧食播種面積占農(nóng)作物總播種面積的比重超過了90%,農(nóng)業(yè)基本情況更適合集約化經(jīng)營(yíng),增加農(nóng)機(jī)投入和化肥施用量,會(huì)更有效提高該地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出,這和理論模型的分析是一致的。

      糧食播種面積增量占黑龍江省增量比重較大的有綏化(14.8%)、齊齊哈爾(14.7%)。齊齊哈爾和綏化兩個(gè)地區(qū)耕作面積彈性對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)度最大,適合擴(kuò)大面積提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出類型的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式;其他地區(qū)耕作面積對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出彈性則很小、不顯著或者負(fù)相關(guān),因此這些地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展實(shí)事和理論分析一致。農(nóng)機(jī)總動(dòng)力彈性以大興安嶺最高,為3.337。由此可見黑龍江各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展是很有績(jī)效的,合理的資源分配和恰當(dāng)?shù)囊亟M合促進(jìn)農(nóng)業(yè)得到較好的發(fā)展。

      我們總的結(jié)論和建議是,由于各地區(qū)自然條件和資源稟賦不同,不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展應(yīng)該采用不同的措施和辦法,要因地制宜,通過要素投入組合的合理配置,才能有效提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。否則,無效的配置是對(duì)資源的浪費(fèi)。不同問題采取不同的處理方法,而不應(yīng)該搞一刀切,發(fā)揮地區(qū)的優(yōu)勢(shì),回避劣勢(shì),揚(yáng)長(zhǎng)避短,則能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)整體績(jī)效的提高。

      [1]喬榛,李白.結(jié)構(gòu)、制度與觀念:黑龍江省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸[J].學(xué)術(shù)交流,2006,(8).

      [2]劉玉銘,劉偉.土地制度、科技進(jìn)步與農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)——以1952—2005年黑龍江墾區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為例[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué),2007,(2).

      [3]Levin,A.,C.Lin,C.Chu.Unit Root Tests in Panel Data:Asymptotic and Finite-Sample Properties[J].Journal of Econometrics,2002,108.

      [4]Im,Kzing So,M.Hashem Pesaran,Yong cheo Shin.Testing for U-nit Roots in Heterogeneous Panels[J].Journal of Econometrics,2003,115.

      [5]Pedroni P.Panel Cointegration Asymptotic and Finite Sample Properties of Pooled Time Series Tests,With an Application to the PPP Hypothesis[C].Revised Working paper,Indiana University.2001.

      [6]Pedroni P.Panel Cointegration Asymptotic and Finite Sample Properties of Pooled Time Series Tests,With an Application to the PPP Hypothesis[C].New Results.Working Paper,IndianaUniversity,1997.

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