農(nóng)村經(jīng)濟增長貢獻實證分析

精品文檔-下載后可編輯農(nóng)村經(jīng)濟增長貢獻實證分析一、經(jīng)濟增長因素貢獻度分析

關(guān)于經(jīng)濟增長要素貢獻問題，曾有學者利用我國相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)回歸出各參數(shù)的時間序列方程，利用回歸得到的方程計算經(jīng)濟增長中各個要素的貢獻程度，通過對相關(guān)因素的計算得到估計結(jié)果如表1所示。從上表可以看出，資本對我國經(jīng)濟持續(xù)增長的貢獻度呈明顯上升趨勢，其對經(jīng)濟增長的貢獻越來越大。觀察計算結(jié)果可知，目前的資本貢獻度已經(jīng)超過60%。而資本對經(jīng)濟的影響主要是通過金融市場上運作來完成的。一方面商業(yè)信貸加速了經(jīng)濟發(fā)展，促進了資本的積累，另一方面政策性金融的低息貸款也成為資本積累的重要條件。

二、指標選取與變量設(shè)計

由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)受限，本文用農(nóng)業(yè)GDP數(shù)據(jù)近似代表衡量農(nóng)村經(jīng)濟增長的農(nóng)村國民收入。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文從中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行貸款余額、農(nóng)村合作信用社貸款余額和農(nóng)業(yè)機械總動力三方面來分析其對農(nóng)業(yè)GDP的作用。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，本次實證分析的數(shù)據(jù)時間段為1997年至2022年。農(nóng)業(yè)GDP數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒，用Y表示；農(nóng)發(fā)行貸款余額數(shù)據(jù)來源于中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行年報，用X1表示；農(nóng)信社貸款余額數(shù)據(jù)來源于農(nóng)村金融統(tǒng)計年鑒，用X2表示；農(nóng)業(yè)機械總動力數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒，用X3表示。以農(nóng)業(yè)GDP作為被解釋變量，農(nóng)發(fā)行貸款余額、農(nóng)信社貸款余額和農(nóng)業(yè)機械總動力為解釋變量，進行多元線性計量回歸分析。

三、結(jié)果分析

（一）變量篩選過程如圖1所示，模型最先引入了X1變量，建立了模型1；接著引入了X3變量，建立了模型2；沒有變量剔除，所以模型2重包含兩個變量，即X1和X3。（二）模型摘要信息圖2給出了關(guān)于模型的擬合情況，從圖可以看出模型2的調(diào)整R2=0.967，大于模型1的調(diào)整R2值0.945，說明生成模型可解釋的比例越來越大，將變量X3引入方程具有一定的效果。（三）回歸系數(shù)估計圖3給出了所有模型的回歸系數(shù)估計值，由圖可知，根據(jù)模型2建立的多元線性回歸方程為：Y=-3697.553+1.505*X1+0.160*X3。說明農(nóng)業(yè)GDP與農(nóng)發(fā)行貸款余額呈線性正相關(guān)關(guān)系最強。農(nóng)發(fā)行貸款余額每增加1億元，在農(nóng)信社貸款余額和農(nóng)業(yè)機械總動力不變的條件下，農(nóng)業(yè)GDP增加1.505億元。自變量X1和X3的系數(shù)均大于0，說明隨著農(nóng)發(fā)行貸款余額和農(nóng)機總動力的增加，農(nóng)業(yè)GDP也增加。綜上實證分析可知，對農(nóng)村經(jīng)濟增長的促進作用，農(nóng)業(yè)金融投入總體上比農(nóng)業(yè)機械總動力投入要大，而代表農(nóng)業(yè)政策性金融的農(nóng)發(fā)行貸款明顯又比代表農(nóng)村合作金融的農(nóng)信社貸款在促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展中的作用更顯著。由計量模型總體情況可知，農(nóng)發(fā)行貸款余額對農(nóng)業(yè)GDP的影響最大，說明我國農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展對政策性金融的依賴較大，未來需要擴大農(nóng)業(yè)政策性資金的實際使用量，加