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user: 3. 实证分析 3.1. 数据选取 考虑到安徽地区的实际情况，模型估计所使用的观测变量包括：每个县的第一产业中的农业生产总值，林业生产总值和渔业生产总值，所使用的数据频率为年度数据，样本区间为2011年至2015年，样本为安徽的17个国家级贫困县，分别是：利辛县、砀山县、萧县、灵璧县、泗县、临泉县、阜南县、颍上县、寿县、霍邱县、舒城县、金寨县、石台县、潜山县、太湖县、宿松县和岳西县。 考虑到数据的可得性，本文主要是选取从2011年到2015年期间，17个国家级贫困县的第一产业指标中的农业，林业，渔业的地区生产总值所组成的面板数据，考虑到stata软件的指标输入，本文对安徽17个国家级贫困县进行编号，按利辛县、砀山县、萧县、灵璧县、泗县、临泉县、阜南县、颍上县、寿县、霍邱县、舒城县、金寨县、石台县、潜山县、太湖县、宿松县和岳西县这个顺序依次对其进行1， 2， 3， ∙∙∙， 17来进行一一对应。然后对各个指标进行再命名，用county代表县，pov表示每个县的贫困发生率，nong代表农业的地区生产总值，lin代表林业的地区生产总值，yu代表渔业的地区生产总值，year代表年份，然后再对各县第一产业的3个地区生产总值指标取对数。 3.2. 数据的描述性统计 由表1中安徽17个国家级贫困县每个县的贫困发生率、林业、农业和渔业4个指标数据的描述性统计值可以看出，该指标具有一定的平稳性，没有太突出的值，说明该数据的平稳性很好。 3.3. 数据平衡性的检验 经面板数据的平衡性检验，安徽17个国家级贫困县的各个指标数据为平衡的面板数据，而且由于该数据的时间周期很短只有5年，而数据的样本有17个县，因此该数据为短面板数据。 为了更直观的观测每个县的贫困发生率的变化，我们得到下表所示的图像，图1是从2011年到2015年这5年期间的安徽省的17个国家级贫困县的贫困发生率的一个清晰的图示：从下图可以看出17个国家级贫困县的各个县的贫困发生率在近5年期间的动态变化，而且从图中可以清楚的看出，不同县的贫困发生率变化的趋势不一样，有些县成近似直线下降趋势，例如前10个县，而另外一些县是成折线下降趋势的。在一定程度上，不同县的贫困发生率的差异有助于估计决定省贫困发生率下降的因素。而且考虑到实际情况也是这样，安徽省的每个贫困县都会有每个县不同的致贫的影响因素，因此每个县的情况各异，减贫效应也不一样。详细结果见图1。 本文主要是选取从2011年到2015年期间，17个国家级贫困县的第一产业指标中的农业、林业和渔业来进行实证分析。 3.4. 豪斯曼检验 由表2检验结果：p = 0000 < 0.05，故应该强烈拒绝原假设，认为不应该使用随机效应模型而是固定效应模型。 3.5. 模型结果 考虑到实际情况各个县的致贫原因不同，影响因素也不相同，可能存在不随时间而变的遗漏变量，因此本文对安徽省的17个国家级贫困县进行固定效应模型进行实证分析。首先我们对该数据先进行简单的OLS回归，来作为结果的对照组，然后在进行组内估计值估计结果记为FE_robust，而且得到的rho=0.99453618，因此复合扰动项( u i + ε i t )的方差主要来自个体效应 u i 的变动。因此对于模型是使用混合模型还是固定模型要进行一定的检验，因此对该模型进行固定效应回归，得到对于原假设“ H 0 :   all   u i = 0 ”，固定模型回归结果对于上述假设的p为0.0000，因此强烈拒绝原假设，即认为FE优于混合回归，应该 Table 1 The descriptive statistics of dat Mean Std.Dev Min Max pov 17.35541 8.418315 5.44 39.9 lnlin 10.41516 0.486939 9.159258 11.21659 lnnong 12.49106 0.739023 10.0946 13.44353 lnyu 9.902831 1.500817 5.267858 12.04851 表1. 数据的描述性统计 图1. 2011~2015年17个省份贫困发生率的概况 Table 2 Hausman result (b) FE (B) RE (b-B) Difference Sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. lnnong −25.18265 −12.45547 −12.72718 10.91201 lnlin −4.28939 −12.34838 8.058991 3.640123 lnyu −17.96984 1.182489 −19.15233 8.568498 _cons 554.5404 289.8377 264.7027 68.36097 表2. 豪斯曼检验结果 允许每个县有自己的截距项，因此对模型进行LSDV法来进一步考察，这样可以得到每个县异质性 u i 的估计并得到如下的结果见表3。 由表3可知安徽省每个贫困县的情况不一样，得到的结果也不一样，这也与事实是相符的，每个县的致贫原因不同，针对脱贫所采取的措施也不一样，但是也有很多县的个体效应不显著，因此安徽有很多贫困县对于贫困还是有一些共性，如上表所示，第13、14和17个也就是石台县、潜山县和岳西县的个体特征比较明显，对于这些县的脱贫政策需要更好的了解当地的情况，进行因地制宜的脱贫，而对于其他县，由于个体特征不是特别显著，这也说明对于这些县的脱贫政策，农业收入的增加对它们的减贫具有一定的作用。 Table 3 The LSDV model result pov 系数 标准误 t P>|t| 95%的置信区间 lnnong −25.18265 13.257 −1.90 0.076 −53.28623 2.920935 lnlin −4.289939 2.694185 −1.59 0.131 −10.00081 1.422028 lnyu −17.96984 10.99275 −1.63 0.122 −41.27342 5.333735 pro 4 −9.185594 3.122678 −2.94 0.010 −15.80537 −2.565813 5 4.941972 5.081436 0.97 0.345 −5.83019 15.71413 6 4.056993 4.390646 0.92 0.369 −5.250761 13.36475 7 15.33327 8.54006 1.80 0.091 −2.770853 33.43739 8 15.23632 15.01873 1.01 0.325 −16.60196 47.07461 9 22.09239 26.97092 0.82 0.425 −35.08341 79.2682 10 22.26628 21.97304 1.01 0.326 −24.31448 68.84705 11 3.789389 20.35965 0.19 0.855 −39.37115 46.94992 12 −19.28686 11.49457 −1.68 0.113 −43.65425 5.080535 13 −133.2395 20.83673 −6.39 0.000 −177.4114 −89.06761 14 −38.07453 8.830812 −4.31 0.001 −56.79501 −19.35404 15 −2.140056 28.44682 −0.08 0.941 −62.44462 58.16451 16 29.59589 28.0256 1.06 0.307 −29.81573 89.00751 17 −42.2236 8.402677 −5.03 0.000 −60.03648 −24.41072 _cons 563.1294 79.20363 7.11 0.000 395.2252 731.0336 表3. LSDV模型结果 Table 4 The model result OLS FE_robust FE lnnong −7.403 *** −25.18 ** −25.18 *** (1.970) (11.88) (7.260) lnlin −2.388 −4.289 * −4.289 (1.929) (2.413) (2.826) lnyu 0.00479 −17.97 * −17.97 *** (1.005) (9.847) (5.620) _cons 134.6 *** 554.5 *** 554.5 *** (36.76) (64.73) (49.11) N 85 85 85 R 2 0.459 0.806 0.806 表4. 模型结果 Standard errors in parentheses. * p < 0.1， ** p < 0.05， *** p < 0.01. 最后把上述OLS、固定效应模型FE_roubust和混合回归FE这3种方法的模型结果对比来看，可以更好地反应模型的结果，也对模型的准确性有一定的保障，如表4。