成都农业结构变动对农民收入影响的分析

作为一名成都市民，对于家乡的发展一直很关注。成都全市239个乡镇，农村人口占了很大一部分，所以政府一直致力于切实改善农民生活水平。近20年来，农民家庭逐步从单一家庭农作物种植方式转向农、林、牧、渔多产业化结构，取得了可喜的成绩。那么，大农业的结构变化，是否对于提高农民生活水平有显著的作用呢？
此次样本数据参考了《成都农业结构调整与农民农业收入增长的相关性分析》一文，文中数据资料来源为1982年―2005年南京统计年鉴资料整理取得。

Ⅰ 建立模型并进行统计检验 ：
选择成都农业总体结构变动累积值为解释变量x，农民人均年收入为被解释变量y。

说明：
A）用eviews对数据进行分析，观察散点图及相关性后，认为其有线性关系，如下所示：
设两变量线性回归模型为：Y=α+βX+ε ，采取最小二乘法。
利用eviews进行回归分析，结果如下： （统计图无法显示）
回归方程为y = 85.36975 x - 137.2840
由分析可知，参数X 通过T检验，但是R2 只有0.865489，模型拟合度不是很好。

B）再次观察数据，发现农业结构累计变动是以百分比形式表示，每1%的变化都可能对农民收入产生很大影响。所以考虑用对数（半对数）模型拟合数据变化趋势。
设模型方程为 ： y = a * e bx è ln y = ln a + b x
用eviews 进行回归分析 ，结果如下：
回归方程为 ：
ln y = 6.186654 + 0.04366 x è y = e 6.186654 *e 0.04366 x
通过F统计量和T统计量的分析发现，这个方程的统计检验明显优于前一个，
R2值为0.938894 ， 虽然拟合度非最佳，但是也大大优于前一个模型。

Ⅱ 下面进行计量经济检验：
1 检验模型误差项是否为0
1） 更改模型的过程即为
将非线性关系线性化的过程

2） 由eviews分析可知，模型方程的 S.E. of regression 的值是0.211598 ，观察回归残差序列图发现，数据中无明显异常值

3） 观察回归残差序列图发现，规律性扰动现象不存在

4）观察回归残差序列图发现，残差序列无明显趋势性，认为不存在解释变量缺落问题。

5） 观察回归残差序列图发现，1995后数据变量关系可能发生参数改变，故以1995年数据为界，将样本分为两组：

对两组子样本分别进行回归，得到回归方程：

LOG(Y) = 6.341672645 + 0.03417262541*X
以及 LOG(Y) = 6.83047715 + 0.03184674085*X
以“无约束残差平方和”及“有约束残差平方和”，
F =


SSER — SSEUR
—————————
K + 1
——————————————
SSEUR
——————————
n1 + n2 — 2K —2

= 4.033198839

构建F统计量：
相应自由度F（2，19）分布临界值为5.93，大于构建的F统计量值，说明有约束与无约束的两个回归残差平方和的差别不明显，模型结构未发生显著变化

2 检验模型误差项是否存在异方差性
由于解释变量为以按序排列，故直接取前8组和后8组数据构建子样本，分别进行回归，得到回归方程：
LOG(Y) = 6.314438883 + 0.03904872062*X
以及 LOG(Y) = 6.196200596 + 0.04402514212*X
以两组子样本的残差序列构建 服从（8-1-1）= 6 的F分布的 F统计量 :
Σ e2i2

i2

Σ e2i2
i 1

Σ e2i1
F = ——————— = 0.214412799
相应自由度F（8，8）分布临界值为6.03 ，1 < F（8，8） < F ，认为误差项没有明显异方差性。
3 检验模型是否存在误差序列相关
查样本容量为23，解释变量数为一个，显著性水平为λ=0.05 的DW 临界值，可得 dΛL = 1.26 ,dΛU = 1.44 , 因此 DW = 1.026903 < dΛL = 1.26 , 证明该模型的误差项
确实有一阶自相关性 。
克服： 采用广义差分 设模型为ln yi = ln a + b xi + εi
模型误差项εi有一阶子相关性，设为
εi=ρεi-1+εi’
滞后一期观测值代入模型为
ln yi-1 = ln a + b xi-1 + εi-1
得到：
ln yi - ρln yi-1 =ln a（1-ρ）+ b（xi -ρxi-1）+εi’
Eviews 分析已知DW = 1.026903 ， 计算出 = 1-DW/2=0.486549 ，即可得到广义差
分模型，调整后模型方程为 （由eviews计算）：
LOG(Y) = 0.03936020058*X + 6.353785952 + [AR(1)=0.5121337102]
模型拟合度为0.949310 ，比原模型有了提高。

4 由于只有一个解释变量，故不进行多重共线性检验

Ⅲ结果分析与讨论：
通过样本数据分析，最终确定成都农业总体结构变动累积值会对农民人均年收入产生影响，模型方程为
ln y = 0.03936* X + 6.3538 è y = e 6.3538 * e 0.03936 * x
即，成都农业总体结构变动累积值每绝对增加1%，会引起农民人均年收入相对提高3.936个百分点。
所以，农民收入的提高，不应单纯依靠种植业，而要全面发展农、林、牧、渔各个产业。这为改善农民生活水平，同时保护环境、增加农产品价值提出了有效的方案。
成都农业总体结构变动的建议和对策：
1、理顺关系，贯通全市农技服务推广体系。
2、增加公益性服务的财政投入。
3、明确片区站性质，统一管理。
4、认真解决好片区站的办公条件。
5、足额落实好片区站人员的工作经费和奖金、福利待遇。
6、加强片区农技站队伍自身的建设。
7、采取多种形式开展片区农技站的工作。
8、加强对片区农技站宣传工作。
9、完善片区农技站网络信息服务功能。