浅议耕地耕地数量动态变化与经济进展联系计量

论文导读：（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
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）=GDPt（t=1978）GDPIt（1978=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=1978）表示1978年的现价GDP；GDPIt（1978=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（Granger Cause），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=α+α1Yt-1+…+αkYt-k+β1Xt-1+…+βkXt-k+ut （2）
Xt=b+γ1Xt-1+…+γkXt-k+θ1Yt-1+…+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假设，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，不能拒绝原假设，即接收原假设。
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=ρYt-1+ut或△Yt=（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=α+ρYt-1+γ1△Yt-1+γ2△Yt-2+…+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可以源于：大专毕业论文范文www.7ctime.com
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EVIEWS

5.0软件进行单位根检验，结果如表2所示。

对于给定的α=0.05，由于ADF=
-0.234611>临界值，而且ρ=0.9044不小于0，同时DW=1.95，接近于2，所以接受原假设，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=0.05，由于ADF=
-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，所以拒绝原假设，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。

(二)协整关系检验

协整性是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述，其经济意义在于：两个变量，虽然它们具有各自非平稳，但如果它们是协整的，则它们之间存在一种长期稳定的比例关系。协整检验主要是通过对非均衡误差序列的单位根检验进行的。
第一步，检验时间序列的单整阶数，两个变量的单整阶数应该相同。然后用OLS方法估计下列方程：
Yt=a+Xt+ut（6）
得到，，其中，称为协整回归。
第二步，检验参差估计值 的单整性。如果I（0），则认为变量Yt、Xt（1，1）阶协整；如果为1阶单整，则认为变量Yt、Xt为（2，1）阶协整……检验的单整性的方法即是上述的单位根检验。
对我国耕地面积与经济增长之间是否存在协整关系检验如下：
第一步，前面已经判断出GDP 和耕地面积均是一阶单整稳定时间序列，且经济增长是耕地面积的格兰杰原因，所以在此基础上首先进行如下协整回归：
回归结果：
lnLt=10.64636-0.116035lnGDPt （7）
t（124.0312） （-1

3.24546）

R2=0.87F=17

5.4422 DW=0.22

从结果可以看出，方程的拟合程度高并且t检验通过，各解释变量的影响显著。
第二步，通过检验上面回归方程的残差的平稳性来检验LNGDP和LNL是否存在协整关系。利用EVIEWS5对残论文导读：不一定会带来经济的必然增长；反之经济增长是耕地面积减少的诱因之一。经济增长需要建设用地与固定资产投资的增加来支持，导致了耕地的被占用。判断出GDP和耕地面积均是一阶单整稳定时间序列，且经济增长是耕地面积的格兰杰原因，在此基础上构建协整回归方程，通过进一步协整关系检验发现两者之间不具有长期的均衡关系。参考
差序列进行单位根检验，ADF检验结果如表4所示。
由对残差平稳性结果的检验可以看出，时间序列LNGDP和LNL之间都不存在协整关系，即两者之间不具有长期的均衡关系。
结论
综上所述，模型计算结果表明GDP同耕地面积的时间序列存在一定线性相关关系，耕地面积的变化与经济增长之间有关联。因果关系的验证表明，经济增长与耕地面积之间存在的是单项因果关系，并非耕地面积的减少对经济增长产生了直接的推动作用，耕地面积的占用不一定会带来经济的必然增长；反之经济增长是耕地面积减少的诱因之一。经济增长需要建设用地与固定资产投资的增加来支持，导致了耕地的被占用。判断出GDP和耕地面积均是一阶单整稳定时间序列，且经济增长是耕地面积的格兰杰原因，在此基础上构建协整回归方程，通过进一步协整关系检验发现两者之间不具有长期的均衡关系。
参考文献：

1.刘树臣等.2008年国土资源形势分析报告[M].地质出版社，2009

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5.叶浩，濮励杰.江苏省耕地面积变化与经济增长的协整性与因果关系分析[J].自然资源学报，2007（9）