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代表我国第一产业总产值；代表第一产业就业人员；代表主要农业机械总动力；代表第一产业占gdp的比重，第一产业全社会固定资产投资，代表随机扰动项。
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2023年到2023年的中国统计年鉴数据。
三、数据搜集。
本文搜集2023年到2023年的数据如下表：
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）；
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：
=2759.9-0.260x1+0.607x2-173.39x2+2.653x4
n=32 =0.985 =0.982
3.模型中个参数的解释。
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2023年以前来说不太适合，因为2023年以前的第一产业总产值很低，有的甚至低于2759.9，但是对2023年以后还是比较符合现实的。
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。
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。：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%，第一产业总产值将减少173.
39亿元。
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=0.985 ，修正的=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。
检验。原假设h0： =0 （j=1或2或3或4）
备择假设h1：不为0
由图1的数据可知=-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； =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；
--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； =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）
备择假设h1：至少有一个不为0
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：
图3由图3中的信息中可以看出x1与x2和x4存**性相关关系，与x3几乎不相关。
x2与x3，x4存**性相关关系，x3与x4存**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。
=+x1+x2+x3+x4+误差。
原假设h0： =0 （j=1,2,3,4）
备择假设h1：至少有一个不为0
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。
++ 误差。
原假设h0： =0 （j=1,2,）
备择假设h1：至少有一个不为0
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。
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