耕地数量动态变化与经济关系计量

更新时间:2024-02-13 作者:用户投稿原创标记本站原创 点赞:26060 浏览:119311

内容摘 要:耕地作为一种重要的资源,其对人类的生存发展与经济增长起着关键支撑作用,研究耕地面积变化与经济增长之间的关系有着重要的理论与实践意义.本文应用计量模型分析了二者的相关关系,并进行了因果和协整性检验.

关 键 词:耕地面积经济发展计量分析

耕地面积的变化与国内生产总值的增长是否存在必然的联系.如果二者之间存在正或负的相关关系,那么经济增长与耕地面积变化的相关程度或相关弹性又如何,是否存在协整性?这些问题的研究关系到我国耕地在经济增长中的地位研究,有助于对推动耕地保护与提高土地利用效率的研究,有助于经济增长与耕地保护之间的协调规划研究.基于此,本文通过建立模型,进行因果关系、协整性检验以得出结论.

数据源的加工处理

根据国民经济核算原理,国内生产总值(GDP)是国际上反映各国或地区经济增长水平的重要常用总量指标,本文选择国内生产总值(GDP)指标来衡量经济发展程度和水平.

根据《2010年中国统计年鉴》,本文选取1982-2008年国内生产总值数据,由于各年的GDP数值是用当年计算的,因此为了剔除因素的影响,本文统一换算成以1978年不变价计算的各年国内生产总值,换算公式为:

GDPt(1978不变价)等于GDPt(t等于1978)GDPIt(1978等于100)/100(1)

其中,GDPt(1978不变价)表示第t年换算后以1978年表示的GDP;GDPt(t等于1978)表示1978年的现价GDP;GDPIt(1978等于100)表示以1978年为基期的GDP指数(《2010年中国统计年鉴》).

耕地面积与经济增长的相关关系检验

为了更好地分析耕地面积变化与经济增长之间的关系,利用上述方法计算的时间序列数据来分析GDP与耕地面积(L)之间的相互关系.如果序列是非平稳的,要对数据进行线性趋势转化和差分处理,在差分前常先对观测值取对数,以消除时间序列中的异方差.得到的新序列记为LNGDP、LNL.借助计量分析软件EVIEWS5得出变量LNGDP与LNL之间的散点图,如图1所示.

从图1可以看出,二者存在相反的发展趋势,走势基本上呈线性关系,可以说明耕地面积(L)与GDP之间存在一定负相关关系.

耕地面积与经济增长的因果关系检验

为避免人为主观因素对内生变量与外生变量的影响,本文首先采用基于向量自回归模型(VAR)的格兰杰因果关系检验法,对变量间是否存在因果关系进行检验.

具体检验理论是:首先估计当期的Yt值被其自滞后期所能解释的程度,然后验证通过引入序列Xt的滞后期是否可以提高Yt的被解释程度,如果是,则称序列Xt是Yt的格兰杰原因(GrangerCause),此时Xt的滞后期系数具有统计显著性.比如检验Xt,Yt两个时间序列的因果关系,就要构造双变量的格兰杰检验模型:

Yt等于α+α1Yt-1+等+αkYt-k+β1Xt-1+等+βkXt-k+ut(2)

Xt等于b+γ1Xt-1+等+γkXt-k+θ1Yt-1+等+θkYt-k+vt(3)

其中,ut、vt为白噪声序列,即均值为零,方差为常数;k是最大滞后阶数,其值的选择要尽量使DW值接近2.

直接利用EVIEWS5软件对LNGDP和LNL两个序列进行格兰杰因果检验,检验结果如表1所示.

可见,第一个检验的相伴概率只有0.13972,表明至少在86%的置信水平下,可以认为经济增长是耕地面积的格兰杰原因.对于耕地面积不是经济增长的格兰杰成因的原检测设,拒绝它犯第一类错误的概率是0.73,表明耕地面积不是经济增长的格兰杰成因的概率较大,不能拒绝原检测设,即接收原检测设.

综上检验结果,经济增长与耕地面积之间不存在双向的因果关系,只是存在单项的因果关系,即耕地面积减少并不是经济增长的原因,反之经济增长却推动了耕地面积的减少.

耕地面积变化与经济增长的协整性检验

根据经济计量学理论,要判断一组时间序列变量之间是否存在长期均衡关系(即协整关系),首先必须保证时间序列是平稳的.

(一)平稳性检验

本文主要利用单位根检验,即DF检验和ADF检验进行判断.DF检验的模型为:

Yt等于ρYt-1+ut或△Yt等于(β-1)Yt-1+ut(4)


DF检验只适用于存在一阶自回归,即AR(1)序列,当DW值很低,即被检验序列不是一个AR(1)序列时,应该采用增项DF检验,即ADF检验,回归模型为:

△Yt等于α+ρYt-1+γ1△Yt-1+γ2△Yt-2+等+γm△Yt-m+ut(5)

其检验方法与判断规则和DF检验相同.由于实际的时间序列通常不会是一个简单的AR(1)过程,所以ADF检验是最常用的单位根检验方法.

本文用DF和ADF方法对经济增长序列和耕地面积序列进行检验.

图2表明LNGDP总体来看呈不断上扬的发展趋势,可以认定该序列为非平稳序列;由图3可以看出,其一阶差分序列的走势基本上符合白噪声序列的特征,有可能是一个平稳的序列.本文对LNGDP和LNL序列分别进行单位根检验来判断其平稳性.利用EVIEWS5.0软件进行单位根检验,结果如表2所示.

对于给定的α等于0.05,由于ADF等于

-0.234611>临界值,而且ρ等于0.9044不小于0,同时DW等于1.95,接近于2,所以接受原检测设,即LNGDP时间序列是非平稳序列.本文进一步对一阶差分序列进行ADF检验,检验结果如表3所示.

对于给定的α等于0.05,由于ADF等于

-3.739401<临界值,且ρ=0.01接近于0,同时DW=1.92,AIC=-5.11达到最小值,所以拒绝原检测设,即一级差分△LNGDP时间序列是平稳序列.虽然方程的拟合度R2=0.61不是很高,但不影响回归结果的显著性,因为经过一次差分计算后,GDP的方差变大,因此对其变差的解释能力下降.采用同样的方法,对耕地面积序列进行检验,最终判断结果LNL序列非平稳,其一阶差分△LNL是平稳序列.

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