Proiect econometrie - legătura dintre suprafața agricolă, numărul utilajelor agricole și producția agricolă în anul 2006

Introducere

Unul din domeniile importante de activitate a populaţiei Romaniei este agricultura. Aceasta joacă un rol important în viaţa oamenilor deoarece este un mod de supravieţuire. În România suprafaţa agricolă ocupă 62% din totalul teritoriului.

Creşterea populaţiei agricole s-a datorat restituirii pământului către populaţia „urbanizată“ şi retragerii ei din industrie, respectiv alte domenii, în sfera agriculturii. Toate aceste elemente enumerate mai sus, dar si altele, au capacitatea de a influenţa creşterea producţiei agricole din Romania.

Pentru aceasta,s-a realizat acest proiect care urmăreşte crearea unui model econometric care pune în evidenţă anumite legături sau corelaţii care se stabilesc între variabilele introduse în model.

Tema aleasă- Legătura dintre suprafaţa agricolă, numărul utilajelor agricole şi producţia agricolă- studiază modul în care unii factori influenţează şi generează shimbări în producţia agricolă.

Cunoaşterea producţiei agricole dintr-o ţară are un rol deosebit de important. Deşi la o primă vedere factori cum ar fi cheltuieli cu îmbunătăţiri funciare, numărul salariaţilor, numărul utilajelor agricole, suprafaţa agricolă şi cantitatea de îngrăşăminte utilizată nu par a avea o semnificaţie majoră, ei sunt factori importanţi, deoarece furnizează date esenţiale despre producţia unei ţări.

Fundamentare teoretică

Producţia agricolă reprezintă valoarea tuturor producţiilor de produse agricole si valoarea serviciilor agricole efectuate de unităţile specializate.

Suprafaţa agricolă, după modul de folosinţă, include terenurile cu destinaţie agricolă, aflate în proprietatea persoanelor fizice sau juridice şi care se clasifică astfel: teren arabil, păşuni si fâneţe naturale, vii şi livezi.

În condiţiile practicării unei agriculturi intensive cu producţii ridicate sunt necesare cantităţi importante de nutrienţi pe care solurile din ţara noastră, chiar şi cele mai fertile nu le pot asigura în totalitate, fiind necesar să fie completate prin îngrăsăminte.

Utilajele agricole reprezintă totalitatea instrumentelor de lucru in agricultură, cu ajutorul cărora se realizează producţia agricolă.

Numărul salariaţilor din agricultură reprezintă acele persoane care in schimbul muncii prestate sunt remunerate.

Îmbunătăţirile funciare reprezintă domeniul ştiinţei de ameliorare a terenurilor ce are ca obiect studierea teoretică şi aplicarea în practică a ansamblului de procedee hidrotehnice, agrotehnice, chimice şi biologice, de măsuri complexe, lucrări şi intervenţii tehnice în scopul stabilizării şi îmbunătăţirii condiţiilor pedologice, hidrologice şi climaterice etc., în vederea valorificării în folosul agriculturii a unor terenuri neproductive sau îmbunătăţirii condiţiilor de dezvoltare a culturilor agricole pe unele terenuri slab productive.

.

La acest model, aplicându- se metoda regresiei multiple s-a obţinut următoarea formă:

Pt=498,44+3,78∙CIF+4,03∙NSA+33,92∙NUA+(-2,37)∙SA+11,84∙CU

(4,31) (1,18) (0,55) (3,53) (-2,45) (2,17)

( ∙ )- t Student

R2= 66,24

n= 16

Se aplică testul de semnificaţie individuală sau testul Student pentru a vedea care dintre variabile au o influenţă semnificativă asupra variabilei endogene.

În urma comparării lui t student cu valoarea raţia student (t*) se obţine:

t*a1< t student - variabila CIF nu contribuie semnificativ la explicarea lui P;

t*a2< t student - variabila NSA nu contribuie semnificativ la explicarea lui P;

t*a3> t student - variabila NUA contribuie semnificativ la explicarea lui P;

t*a4> t student - variabila SA contribuie semnificativ la explicarea lui P;

t*a5< t student - variabila CU nu contribuie semnificativ la explicarea lui P.

Deoarece variabilele CIF, NSA si CU nu contribuie la explicaţia lui P ele pot fi scoase din model, influenţa lor fiind nesimnificativă.

R2 arată calitatea modelului. În cazul acestui model R2 este 66,24 ceea ce înseamnă ca SCT se apropie de SCR cu 0,66 foarte aproape de 1, iar reziduurile sunt foarte mici, de unde rezultă că modelul este bine construit .

Testul Fisher se efectuează pentru a se observa dacă cele două variabile exogene au o influenţă semnificativă pentru variabila endogenă.

F* pentru modelul acesta este 3,92.

Din tabelul cu valorile teoretice pentru un Ft cu o probabilitate de 0,95 şi grade de libertate 5 şi 10 => că = 3,33.

Deoarece F* > => se acceptă H1 ceea ce înseamnă că variabilele exogene au o influenţă semnificativă asupra variabilei endogene; modelul este global semnificativ cu o probabilitate de 95%.

Pentru a efectua testul Chow se consideră doar variabilele care contribuie semnificativ la explicarea variabilelei endogene, determinate la testul Student.(vezi anexa III).

Prin acest test se determină stabilitatea modelului.

gl1 = 3(k+1)

gl2 = 8(n-2k-2)

F* în acest caz este 6,595182.

Din tabelul cu valorile teoretice pentru un Ft cu o probabilitate de 0,95 şi grade de libertate 3 şi 8 => că = 8,84.

Deoarece F* < => se acceptă H0 ceea ce înseamnă ca modelul este stabil => că se poate merge mai departe cu aceste variabile.

Folosindu-se variabilele Dummy, se încearcă dacă numărul utilajelor agricole au o influenţă semnificativă asupra producţiei agricole.

Deoarece t*a3 < t 0,02510 = 2,63 => numărul utilajelor agricole nu are o influenţă semnificativă asupra producţiei agricole.

O altă metodă de determinare a autocorelaţiei erorilor este aplicarea testului Durbin – Watson.

La acest model DW = 1,939099 iar mărimea DW nu poate aparţine decât intervalului [0,4].

Extragându-se din tabela lui Durbin– Watson cele două valori d1 şi d2 corespunzătoare numărului de observări şi numărului de valori explicative introduse, se observă că valoarea lui DW este situată în primul interval [1,37;2,63] ceea ce înseamnă că erorile nu sunt corelate.