计量大作业
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1
：表示在其他因素不变的情况下，第一产业就业人员每增加 1 万人，第一产
业总产值将减少 0.26 亿元。
2
：表示在其他因素不变的情况下，主要农业机械总动力每增加 1 万千瓦，第
一产业总产值将增加 0.607 亿元。
3
：表示在其他因素不变的情况下，第一产业占 GDP 的比重每增加 1%，第一产
Y（亿元） 1,922.60 2,180.62 2,483.26 2,750.00 3,214.13 3,619.49 4,013.01 4,675.70 5,865.27 6,534.73 7,662.09 8,157.03 9,084.71 10,995.53 15,750.47 20,340.86 22,353.73 23,788.36 24,541.86 24,519.06 24,915.77 26,179.64 27,390.75 29,691.80 36,238.99 39,450.89 40,810.83 48,893.02 58,002.15 60,361.01 69,319.76 81,303.92
业总产值将减少 173.39 亿元。
4
：表示在其他因素不变的情况下，第一产业全社会固定资产投资每增加 1 亿
元，第一产业总产值将增加 2.653 亿元。
二、模型检验 1.拟合优度检验： 由R2 =0.985 ， 修正的 R2 =0.9822 与 1 十分接近， 说明其拟合优度很好。 也即该模型解释了大部分变量。 2.t 检验 原假设 H0： =0 （j=1 或 2 或 3 或 4）
j
备择假设 H1： 不为 0
j
由图 1 的数据可知 t x1 =-0.8652 对应的 p=0.3946 我们可得在 10%的显著水平上 X1 是不显
著的；
t
x2
=4.806 对应的 p=5.13*10^-5 我们可得在 1%的显著水平上 X2 是显著的；
t
x3
=--0.3528 对应的 p=0.7270 我们可得在 10%的显著水平上 X3 是不显著的；
图3
由图 3 中的信息中可以看出 x1 与 x2 和 x4 存在线性相关关系，与 x3 几乎不相关。 X2 与 x3，x4 存在线性相关关系，x3 与 x4 存在线性相关关系，这些变量之间的相关关系将 会对估计量的方差产生影响，从而导致其估计量的方差出现偏误。 4.异方差检验 （1）B-P 检验
u2 = δ0 + δ1 X1+ δ2 X2+ δ3 X3+ δ4 X4+误差 原假设 H0： δ j =0 （j=1,2,3,4） 备择假设 H1： δ j 至少有一个不为 0
X3（%） 28.60 27.40 25.60 24.20 23.50 22.90 22.40 21.00 20.70 20.20 19.90 19.60 18.80 18.20 17.40 17.20 16.80 16.00 16.20 15.50 15.10 14.40 13.70 12.80 13.40 12.10 11.10 10.80 10.70 10.30 10.10 10.00
第二章 模型设定
一、模型选择 为了具体分析各要素对增加我国第一产业总产值的影响大小， 我们选取第一 产业就业人员（X1），主要农业机械总动力(X2)，第一产业占 GDP 的比重（x3） 以及第一产业全社会固定资产投资（X4）四个指标进行回归分析。 采用的模型如下：
Y
0 1
X X
1 2
X1（万人） 29,122.00 29,777.00 30,859.00 31,151.00 30,868.00 31,130.00 31,254.00 31,663.00 32,249.00 33,225.00 38,914.00 38,699.00 37,680.00 36,628.00 35,530.00 34,820.00 34,840.00 35,177.00 35,768.00 36,042.50 36,398.50 36,398.50 36,640.00 36,204.40 34,829.80 33,441.90 31,940.60 30,731.00 29,923.30 28,890.50 27,930.50 26,594.00
(2147.0) (0.300) (0.126) (491.526) (0.658) N=32 R2 =0.985 R2 =0.982
3.模型中个参数的解释
0
：表示截距项，也即第一产业就业人员，主要农业机械总动力，第一产业占
GDP 的比重，第一产业全社会固定资产投资都为 0 时，第一产业总产值(Y)为 2759.9， 该数值对于 1985 年以前来说不太适合，因为 1985 年以前的第一产业总 产值很低，有的甚至低于 2759.9，但是对 1990 年以后还是比较符合现实的。
检验结果如下：
图4 由图 4 中的信息可知 LM=6.379 对应的 P=0.1726 所以在 1%的显著水平上，我们拒绝 H0
即该模型存在异方差。 （2）怀特检验 u2 = δ0 + δ1 y+ δ2 y 2 +误差 原假设 H0： δ j =0 （j=1,2,） 备择假设 H1： δ j 至少有一个不为 0
注： 第一产业总产值(Y)； 第一产业就业人员 （X1） ； 主要农业机械总动力(X2) ； 第一产业占 GDP 的比重（X3）；第一产业全社会固定资产投资（X4）；
第三章 模型的估计与调整
一、模型的估计 1、输入数据
2.估计模型回归结果如下：
图1
由图 1 中的信息可得估计方程： Y=2759.9-0.260x1+0.607x2-173.39x2+2.653x4
时间 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
2
3
X
3
4
X u
4
i
Y 代表我国第一产业总产值； X 1 代表第一产业就业人员； X 2 代表主要农业机 械总动力； X 3 代表第一产业占 GDP 的比重，X 4 第一产业全社会固定资产投资，
u 代表随机扰动项
iБайду номын сангаас
二、数据选择 本文考察的目的是研究第一产业就业人员，主要农业机械总动力，第一产 业占 GDP 的比重以及第一产业全社会固定资产投资对第一产业总产值的影响， 由 于截面数据不能很好的反映这种影响关系， 故而本文采用的是时间序列数据来进 行相关分析的。 考虑到时间采集的困难以及为确保研究分析的有效性，本文选择 的数据为 1980 年到 2011 年的中国统计年鉴数据。 三、数据搜集 本文搜集 1980 年到 2011 年的数据如下表：
X4（亿元） 320.30 380.60 420.80 480.40 560.70 600.40 650.60 700.60 740.80 800.00 840.10 880.25 880.60 900.50 940.30 980.90 990.60 1,020.80 1,060.40 1,100.00 1,188.60 1,200.40 1,240.60 1,652.30 1,890.70 2,323.66 2,749.94 3,403.50 5,064.45 6,894.86 7,923.09 8,757.82
检验结果如下：
图5 由图 5 中的信息可知 LM=25.0507 对应的 P=0.034 所以在 5%的显著水平上，我们拒
绝 H0。即该模型存在异方差。
X2（万千瓦） 14,745.75 15,680.10 16,614.21 18,021.90 19,497.22 20,912.55 22,950.00 24,836.00 26,575.00 28,067.00 28,707.70 29,388.60 30,308.40 31,816.60 33,802.50 36,118.05 38,546.90 42,015.60 45,207.71 48,996.12 52,573.61 55,172.10 57,929.85 60,386.54 64,027.91 68,397.85 72,522.12 76,589.56 82,190.41 87,496.10 92,780.48 97,734.66
t
x4
=4.031 对
应的 p=0.0004 我们可得在 1%的显著水平上 X4 是显著的。
3. F 检验 原假设 H0： =0 （j=1,3）
j
备择假设 H1： 至少有一个不为 0
j
图2
由图 2 信息可知 F(2，27)=0.420 对应的 P=0.661456 由此我们可得在 10%的显著 水平上，x1 和 x3 联合不显著，但是由图 1 信息中可知 F(4，27)=434.63 对应的 p=4.42*10^-24 由此我们可得在 1%的水平上，模型整体是联合显著的。最终我们 可得，即使单个的两个变量可能联合不显著，但整体仍可能联合显著。 4. 多重共线性检验 检验结果如下：
