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我国农业经济增长影响因素的实证分析我国农业经济增长影响因素的实证分析一、引言201X年至201X年，中共中央连续十一年发布以三农为主题的中央一号文件，强调了三农问题在中国社会主义现代化建设之中处于重中之重的地位，农业经济在我国国民经济中的基础地位始终未变。
因此，研究农业经济增长，分析农业经济增长的影响因素是很有必要，对促进我国农业经济发展、农业现代化具有理论指导作用。
农业经济问题成为了国内各界人士关注的焦点，国内的许多学者对农业经济增长影响因素进行了多角度、多方位、多层面的研究分析，希望从理论方面研究对农业经济增长起到一定的指导作用。
从目前国内对农业经济增长因素研究分析状况来看，影响因素有：信息化、农村金融、科学技术、人力资本、国内政策、农业进出口等。
李向阳采用多元回归分析的方法研究信息化对农业经济的影响，认为信息化对农业具有正向的影响，应该加强农业信息化普及教育，并建立农业信息化金融平台，促进农业装备制造业发展，从而促进农业经济发展。
董鸿鹏则一辽宁省为例，采用C-D生产函数模型对信息化的贡献进行量化，并建立多元回归模型，得出农业信息化已经成为辽宁省农业经济增长的新型动力资源。
而曾祯、杨帆等人通过构建层级模型和结构等价模型对我国的涉农信息进行研究，认为我国的农业信息化整体围绕信息权利和行政权利较高节点呈中性化，而较低的节点信息化程度较低。
而万众、朱哲翼通过投入产出函数和拓模型展分析了我国华东、华南、华北、华中、西南、西北、东北七个地区农业政策性金融对农业经济增长的影响，认为农业政策性金融对农业经济增长存在显著性影响，但有地区差异。
田杰、陶建平采取了我国1883个县的面板数据进行了研究，得出农村金融密度与农村经济增长关系处于倒U型左边，可以通过增加农村的金融贷款数量和贷款配置效率提高农村经济增长。
禹越军、王菁华运用RAV模型，用1978-201X年的数据分析了农村金融发展与农村经济增长的关系，认为农村金融发展对农村经济增长有促进作用，但农村金融发展滞后于农村经济增长。
经济增长影响因素实证分析经济增长是一个国家或地区综合国民收入和生产力水平不断提高的过程，是国家经济发展的重要指标之一。
经济增长的影响因素是一个复杂的系统，涉及到经济、政治、社会等多个方面的因素。
本文主要通过对经济增长影响因素的实证分析，探讨其中的关键因素。
技术进步是经济增长的重要驱动力。
技术进步可以提高生产效率，降低成本，促进企业创新和产品升级，从而推动经济增长。
实证研究表明，技术进步对经济增长的贡献度逐渐增大。
科技创新和信息技术的发展，极大地推动了现代经济的发展。
加大对科技创新的投入，提高技术创新能力，对于实现经济增长至关重要。
资本积累也是经济增长的关键因素之一。
资本积累可以通过增加投资来实现，包括对生产资本的投资和对人力资本的投资。
实证研究表明，资本投资对经济增长的贡献度较高。
经济发达国家往往有较高的投资率和储蓄率，这为经济增长提供了稳定的资本来源。
在推动经济增长过程中，政府和企业应该加大对资本的投资力度，提高资本积累水平。
人力资源是经济增长的重要要素。
人力资源的素质和数量直接影响着生产力和创新能力的提高，对经济增长起到关键作用。
实证分析显示，教育水平的提高和人力资本的积累对经济增长有显著的正向影响。
东亚四小龙地区和中国大陆的崛起，得益于其大量的优秀人才和高素质的劳动力。
加大教育投入，提高人力资源的素质和数量，可以有效促进经济增长。
市场开放和国际贸易也对经济增长产生重要影响。
开放的市场能够带来更广阔的发展机会和技术资源，有利于加速经济转型和创新能力提升。
实证研究表明，对外开放和经济增长呈现正向关系。
中国的改革开放政策，为其快速的经济增长提供了强大的动力。
继续推进市场开放，积极参与国际贸易，提高国际竞争力，对于促进经济增长具有重要意义。
技术进步、资本积累、人力资源和市场开放等因素是影响经济增长的关键因素。
通过实证分析可以发现，加大科技创新投入、提高资本积累水平、加大教育投入和提高人力资源素质、继续推进市场开放和积极参与国际贸易等措施，可以有效推动经济增长。
我国经济增长的影响因素分析引言近年来，中国经济保持较快的增长速度，成为全球经济的重要推动力量。
然而，经济增长的影响因素十分复杂，涉及众多方面的因素。
本文将从人口因素、投资因素、技术创新因素、外部环境因素等多个角度，进行我国经济增长的影响因素分析。
人口因素人口是经济增长的重要因素之一。
长期以来，中国庞大的劳动力人口为经济提供了充足的劳动力资源，助推经济增长。
然而，随着人口红利逐渐消失以及人口老龄化问题的加剧，人口因素对经济增长的贡献逐渐减弱。
为解决这一问题，我国相继推出了一系列人口政策，如放宽计划生育政策、鼓励生育政策等，以提高劳动力供给。
投资因素投资是经济增长的重要驱动力之一。
在我国，投资对经济增长的贡献一直较大。
大规模的基础设施建设、城市化进程和产业升级都需要大量的投资支持。
然而，投资过度扩张和低效率使用也带来了一系列问题，如过剩产能、高债务率等。
因此，在未来，需要加强投资的引导和调控，提高投资效率，以确保持续稳定的经济增长。
技术创新因素技术创新是推动经济增长的重要动力。
在我国，近年来不断加大的科技创新投入取得了显著成效，推动了经济结构的升级和产业的转型升级。
特别是在高技术产业和新兴产业方面，取得了巨大的发展。
同时，技术创新也为提高全要素生产率提供了强大支持。
未来，我国需要进一步加强技术创新能力，培育新的经济增长点。
外部环境因素外部环境对我国经济增长也有较大影响。
世界经济的发展态势、国际贸易政策、外汇市场等因素都会对我国的经济增长产生重要影响。
近年来，全球经济面临不确定性增加，贸易保护主义抬头，这都对我国的出口和投资造成了一定的压力。
因此，我国需要灵活应对外部环境的变化，加强经济合作与外交谈判，以保持经济的稳定增长。
结论综上所述，人口因素、投资因素、技术创新因素和外部环境因素等都对我国经济增长产生重要影响。
在未来发展中，我国需要科学引导人口政策，提高投资效率，加强技术创新能力，并灵活应对外部环境变化，以实现可持续发展的经济增长目标。
经济增长的理论和实证经济增长是国家经济发展的关键指标之一，也是衡量国家繁荣程度的重要标志。
经济学家对经济增长的探究始于18世纪末的工业革命时期，当时的经济学家探讨了工业革命背后的经济机制，并提出了各种经济增长理论。
1. 经济增长理论的发展历程在经济学的漫长发展过程中，经济增长理论伴随着经济学家不断地研究和探索不断得到完善。
经济学家们根据观察到的现象，逐渐提出了各种经济增长理论。
由斯密、李嘉图等人掌握了资本主义发展阶段的萌芽期，他们认为经济增长的推动力来自于资本的积累。
斯密认为人口增长是工业革命的必要前提，而李嘉图则把劳动生产率的提升视为经济增长的决定性因素之一。
随着马克思主义的兴起，对于经济增长的解释出现了一些转变。
马克思主义者认为，经济增长是资本主义制度内部矛盾冲突的表现，是其不断自我维护的结果。
在马克思的思想体系中，经济增长是由资本的积累而来，而资本的积累可以通过超额生产实现。
近代经济学家如哈罗德-多马模型等将投资和储蓄之间的关系表现为一种单一平衡过程，揭示了经济增长的长期均衡机制。
多与马模型认为，投资可以创造储蓄，储蓄可以用于投资，均衡增长路径具有内生的特征。
尽管经济增长的理论被不断地发展和探讨，但可以从历史上的实证结果来看，这些理论也不是绝对的。
各种因素的影响使得不同阶段的经济增长都呈现出自己特有的特点。
2. 经济增长实证分析经济增长的实证研究主要有两种方向，一是从宏观角度上分析国家经济增长的总体表现，如经济增长速度、经济结构改变等；二是从微观角度上探讨经济体现实施中各种微观因素对经济增长的影响，如人力资源发展、科技升级等。
在宏观实证研究中，我们发现，不同国家和地区经济增长的总体表现存在着诸多差异。
发达和发展中国家的经济增长速度，经济结构，以及影响经济增长的各种因素都存在显著区别。
发达国家的经济增长呈现出稳健和平稳的特点，其经济发展的结构也体现出高效、智能化等特质。
而发展中国家的经济增长则表现为增长速度较快和发展水平较低。
基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析1. 引言1.1 研究背景中国是世界上最大的发展中国家之一，经济增长一直是国家发展的重要指标之一。
而国内生产总值（GDP）作为衡量一个国家经济状况的重要指标，受到了广泛关注。
对于我国GDP影响因素的研究，不仅可以帮助我们更好地了解经济增长的机制，还可以为政府制定经济政策提供理论支持。
我国GDP受到诸多因素的影响，包括政府政策、投资水平、人口规模、技术进步等。
通过对这些因素进行综合分析，可以更好地理解影响我国经济增长的关键因素，为推动经济增长提供参考依据。
多元回归分析方法是一种常用的经济分析方法，可以帮助我们确定影响GDP的主要因素，并量化它们之间的关系。
通过对我国GDP影响因素进行多元回归分析，可以揭示出各个因素对经济增长的贡献度，帮助我们更好地了解我国经济增长的机制。
开展基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析具有重要的理论和现实意义。
通过深入研究我国GDP的影响因素，可以为我国经济政策的制定提供科学依据，促进我国经济持续健康发展。
1.2 研究目的本研究的目的是通过基于多元回归分析的方法，分析我国GDP的影响因素，揭示不同因素对经济增长的影响程度，为政府制定经济政策提供科学依据。
具体来说，我们将通过分析数据得出不同因素对GDP的影响程度，从而为政府决策提供参考，为提升我国经济发展水平提供理论支持。
通过多元回归分析，我们也可以探讨各个因素之间的相互关系，从而深入了解我国经济增长的内在机理。
希望通过本研究，可以为我国经济发展提供更加科学的分析和预测，为未来经济政策的制定和调整提供重要参考依据。
1.3 研究意义我国GDP的增长是国家经济发展的重要指标，各种因素的影响会直接影响到GDP的变化。
通过多元回归分析，可以深入挖掘各种因素对GDP的影响程度，为制定经济政策提供科学依据。
本研究的意义在于对我国GDP影响因素进行实证分析，从而更好地了解我国经济增长的内在规律，为政策制定和经济发展提供参考。
中国经济增长因素实证分析
姓名：胡旭学号：20126701 班级：国贸五班
【摘要】改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。
本文采用计量经济学模型具体分析了物质资本，劳动力，对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。
【关键字】资本，劳动力，经济增长，实证分析
1引言
经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。
在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，既国民生产总值和国内生产总值的增长来计算。
古典经济增长理论以社会财富增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。
现代经济增长理论认为知识，人力资本，技术进步是经济增长的主要因素。
从古典经济增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。
物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量，然而，由于资本服务流量难以测度，在我们这里用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。
中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。
因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。
2.研究方法
2.1数据
表1.1 中国经济增长影响因素模型时间序列表
资料来源：中经网统计数据库
2.2模型建立
为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值Y作为对经济发展的衡量，代表经济发展；用总就业人员数X1衡量劳动力；用固定资产投资总额X2衡量资本投入。
中国经济增长除了受劳动力、资本投入影响外，还可能受其他一些变量及随机因素的影响，我们把它统一归并到随机变Ui中，根据Y与X1、X2的表1.1数据，作Y于X1、X2之间的散点图，如图1，采用的模型如下：Y= ß0+ß1X1+ß2x2+Ui 其中Y代表国内生产总
值，X1代表总就业人员数，X2代表固定资产投资总额，Ui 代表随机误差项
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
300,000
350,000
400,000
Y
图1 X1、X2与Y 的散点图
从散点图可以看出，Y 国内生产总值与X1总就业人员数大致呈线性关系，且正相关，Y 国内生产总值随X1总就业人员数增加而增加；Y 代表国内生产总值与X2代表固定资产投资总额，大致呈线性关系，且正相关，Y 代表国内生产总值随X2代表固定资产投资总额增加而增加。
3.研究结果
3.1参数估计
利用Eviews 软件，作Y 对X1、X2的回归，回归结果如下 图2
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 10/20/14 Time: 14:29
Sample: 1980 2012
Included observations: 33
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -97122.00 16960.33 -5.726420 0.0000
X1 2.052160 0.276536 7.420945 0.0000
X2 1.288531 0.033879 38.03359 0.0000
R-squared 0.990688 Mean dependent var 120235.9
Adjusted R-squared 0.990067 S.D. dependent var 143674.1
S.E. of regression 14318.93 Akaike info criterion 22.06306
Sum squared resid 6.15E+09 Schwarz criterion 22.19911
Log likelihood -361.0405 Hannan-Quinn criter. 22.10884
F-statistic 1595.852 Durbin-Watson stat 0.621876
Prob(F-statistic) 0.000000
3.2对回归方程的分析
可得到估计方程为Ŷ=-97122.00+2.052160X1+1.288531X2
^ß1=2.052160,说明在其他变量不变的条件下，总就业人员数每增
加一万人，就会使国内生产总值增加 2.052160亿元; ^ß2=1.288531, 说明在其他变量不变的条件下, 固定资产投资总额
每增加1亿元，就会使国内生产总值增加1.28853亿元；^ß0=-97122.00是样本回归方程的截距，它表示不受总就业人员数和国内
资产投资总额影响自发经济增长行为。
3.3拟合优度
由图中数据可以看出，本例中的决定系数R^2=0.990688,调整的
决定系数为0.990067，说明模型对样本的拟合效果非常好，解释变
量X1，X2能对被解释变量Y 99%的离差做出解释。
3.4回归方程的整体性检验（F检验）
提出假设：
H0：ß1=ß2=0; H1:ßj不全为零（j=1,2）
在显著水平α=0.05，n-3=30时，查F分布表，得到F0.95(2,30)=3.32
利用样本数据计算检验统计量F=R^2/K/(1-R^2)/(n-K-1)=1595.8247
本例中F=1595.8247>F0.95(2，30)=3.32，差异显著，拒绝H0的假设，方程显著不为零。
说明模型的线性关系在95%的水平下显著成立。
3.5异方差
首先用图示法对模型的异方差进行一个大致的判断。
令X轴为方程被解释变量，Y轴为方程的残差项，做带有回归线的散点图。
图3：初始模型的异方差性检验散点图
图4：初始模型的异方差性检验散点图
从图3，图4可以看出，随着X的增加，残差项的离散程度增大，表明随机误差项也存在异方差。
但是，图示法并不准确，下面使用戈里瑟检验法进行检验，
用残差值RE对X1，X2进行回归，建立如下方程：
RE=α0+α1X1+α2X2+εi
下面是Eviews的估计结果见图5
图5：残差值对值RE对X1，X2的Eviews的结果
则样本回归的估计方程为：
RE=-724.0457+0.162783X1+0.016228X2
因为α1=0.162783 α2=0.016228,不显著，说明随机误差项之间不存在异方差性，或异方差问题不严重。
3.6序列相关
从图二可知DW=0.621876，给定显著性水平α=0.05，因为k=1，n=33，查DW值附表，得DW检验临界值d L=1.38d u=1.51.因为DW=0.621876< d L=1.38，根据DW检验的判定规则，可知随机误差项存在很强的自相关。
3.7多重共线性
用逐步回归法检验如下：
以Y为被解释变量，逐个引入解释变量X1 X2，构成回归模型，进行模型估计。
图6：被解释变量Y与X1最小二乘估计结果
图7：被解释变量与X2最小二乘估计结果
可以看出，Y与X2的拟合优度最大，再做Y与X1 X2的回归模型。
图8：被解释变量与X1 X2最小二乘估计结果
观察Y与X1 X2最小二乘估计的拟合度与Y与X1最小二乘估计的拟合优度比较，变化比较明显，所以X1对Y的影响比较显著。
4：结论
重要结论
1.固定资产投资是经济增长的重要原动力。
经济发展取决于投入资金的数量和资金的利用效率。
固定资产投资时经济增长的重要原动力，它对经济运行具有先导作用，并以其乘数效应拉动经济增长。
2.劳动力对GDP有一定的促进作用但对经济增长的贡献率却微不足道。
这是因为我国劳动力结构总量巨大，供给充足，流动性强，对GDP影响很大。
但是劳动力的人力资本含量，高技术含量偏低，劳动力素质结构存在严重缺陷，会直接影响了经济的增长。
政策建议
就业是民生之本，有促进就业，保持经济增长良好势头成为我国当今乃至今后一段时期的重要课题。
针对目前劳动力数量庞大且总体素质不高的现状，应通过多种途径，一方面加强就业培训的投入力度，提高劳动者就业及再就业能力，降低职业率，另一方面加强各地区人才交流及促进劳动力自由流动，并通过合理技术壁垒方式，阻止外来流动人员的无序进入。
同时，鼓励灵活就业，以减轻就业压力。
劳动力的人力资本含量，高技术含量偏低，劳动力素质结构存在严重缺陷，直接影响了经济的增长。
因此应当控制人口数量，优化劳动力结构，提升劳动力素质。
物质资本对我国的经济增长也起到了一定的影响作用，应加强对投资的科学管理，提高投资效率。
参考文献：
1.徐铮，张润清，李晓红，1990-2004年我国经济增长因素实证分析[j]，经
济论坛，2007（04）
2.吴沛，李克俊，中国经济增长影响因素实证分析，西华大学，成都610039
3.刘诗白，2004，社会主义市场经济理论，西南财经大学出版社
4.中经网统计数据库。
