农业经济增长的空间效应分析

农业经济增长与农业基础设施有着密不可分的联系,的农业基础设施还不够完善,这对农业的经济增长有一定的影响,下面通过单位根检验和方差分解来分析农业基础设施存量对国民生产总值的影响。

一。建立模型

建立VAE模型,采用ADF单位根检验来论文网建立模型,建立的模型包括国民生产总值(GDP)和农业基础设施存量(I)。

二。单位根检验

采用ADF检验法进行单位根检验,对国民生产总值取自然对数,得到LnGDP的时间序列数据,对农业基础设施存量取自然对数,得到LnI的时间序列数据。检验结果见表1。

通过表1的检验结果可以发现,LnGDP和LnI都是一阶单整的时间序列变量,这两个变量都具有一阶单整性。检验结果表明,VAE模型可以采用LnI和LnGDP的一阶差分序列DLnI和DLnGDP来建立。

三。方差分解

对国民生产总之增长率以及农业基础设施存量增长率的预测误差进行方差分解见表2。

通过表2可以发现,国民生产总值增长率冲击的贡献率每年都在65百分号以上,农业基础设施存量增长率冲击的贡献率增长显著,每年都增长好几个百分点,而且越来越快,到第10年已经达到33。7百分号。农业基础设施存量自身冲击的贡献率一直在45百分号以上,国民生产总值增长率冲击的贡献率始终在47百分号水平上,这表明国民生产总值受到农业基础设施存量的极大影响;而农业基础设施存量也受到国民生产总值的很大影响。

以上研究表明农业基础设施对农业经济增长率有着很重要的影响,在这方面应当采取有效措施,在农业上加大基础设施的投入,满足农业生产的需要,促进农业经济的发展。

四。采用空间数据进行分析

对农业经济的增长可以通过不同的角度来进行分析,以下通过空间数据来分析农业经济增长,空间数据来分析是一种非常实用的研究方式。我们将空间邻接或空间邻近的区域单元的相关程度用Moran来表示,计算出Moran指数值。

Moran指数值的范围一般大于负1,小于1,如果Moran指数值为正数,表示空间自相关的存在为正,如果Moran指数值为负数,表示空间自相关的存在为负,如果Moran指数值为接近0,表示空间自相关不存在。Moran指数值还可以采用硬外一种方法来计算,即通过统计量来计算,我们将统计量用字母Z来表示。同样,如果Z的值为正数,表示空间自相关为正,如果Z的值为负数,表示空间自相关为负,如果Z的值接近0,表示空间自相关不存在,证明观测值是随机在空间分布上排列的。

通过表3可以发现,空间自相关的存在为正,说明2001～2010年的农业生产率的生产技术在向外扩散,各个省之间的农业生产率之间相互影响,存在着全局的空间依赖性。

五。空间面板SAR和VAE模型检验

将空间面板自回归模型用SAR来表示,SAR可以表示为:

六。实验结果及讨论

根据国民生产总值增长率以及农业基础设施存量增长率的预测误差的方差分解,表明了国民生产总值受到农业基础设施存量的极大影响,提高农业经济增长率需要加大对农业基础设施的投入,满足农业生产的需要,通过空间面板SAR和VAE模型检验可以发现极大农业科研的投资,能够促进农业生产率,能够提高农业经济的增长率,然而,影响农业经济增长的原因有很多,我们应从不同方面进行考虑,根据不同的制约因素采取不同的措施,农业经济的经济发展空间是非常大的,从本文分析的结果来看,加大对农业基础设施以及加大农业科研的投资能使农业生产率更高,从而促进农业经济的增长,是一个农业大国,农业经济的增长率将直接影响国民生产总值,在增强农业经济发展方面还需要继续努力。

农业经济增长的空间效应分析