伊朗采矿部门的生产函数

本研究中使用的记录时间序列变量的图表如下所示。图8：模型图（8）中使用的时间序列变量的对数值暗示了时间趋势的存在，并且上述变量遵循时间因素。换句话说，这张图隐含地表明，在所研究的变量水平上，单位根的存在。为了科学地检验这一点，为了明确上述变量的平稳性，我们采用了以下测试。特别是，两个单位根测试，即增强Dickey Fuller（ADF）和Philips Perron（PP）被用于此目的。结果表明，变量均为I（1）。结果总结见表（5）。表5：对变量的对数进行可靠性测试的结果汇总变量变量水平PP水平一阶差和PPResultLL-2.157-2.071-6.257-10.904I（1）LK-2.751-2.472-4.124-4.114I（1）LQ-1.120-1.120-4.979-4.984I（1）在测试水平的临界值时，1%、5%和10%的临界值分别为-4.297、3.568和-3.218；对于一阶差，1%、5%和10%的临界值分别为-4.310、-3.574和-3.222。然后，使用普通最小二乘估计法估计生产函数。一般来说，根据高斯-马尔可夫定理，这些估计量是最好的线性无偏估计量（蓝色）。

然而，当模型满足以下假设时，该方法可用于估计系数：-无偏差（0）（iuE）-缺乏异方差性（IuEi22）()- 残差（0）缺乏自相关性，（久因吉- 残差和解释变量之间缺乏相关性（0）（iiuXE）-方差为2u的残差的正态分布期望值为0（），0（~2uNu）)在估计采矿部门的生产函数时，根据计量经济学的理论原理，最好的模型是不受限制的廷伯根-科布-道格拉斯生产函数。考虑到上述条件和结果，我们最终决定估算这一版本的柯布-道格拉斯生产函数。表（6）总结了伊朗采矿业总生产函数的估算结果：。对人均资本和人均增加值的对数值进行了相同的平稳性测试；两项测试的结果均表明，两个变量的平稳性均为I（1）。表6：采矿部门无限制生产函数估算结果汇总参数、度量、统计值生产波动率w.r.t.资本（α）0.44t-统计α1.88生产弹性w.r.t.劳动力（β）0.41t-统计β1.47技术变革因素0。技术变革因素的08t统计1。67 AR（1）的系数为0.9t-统计量，AR（1）的系数为10.582R98%2R97%F-统计量Durbin-Watson1。93调整后的观察次数（n）该估计的结果表明，凯德置地和劳动力的生产弹性分别为0.44和0.41。

在模型中，技术变化系数为正且具有统计学意义，这意味着技术变化对伊朗采矿部门的产出产生了积极影响，即技术进步。为了解决模型中存在的自相关问题，在模型中加入了AR（1）分量。由于这个加法，Durbin-Watson（DW）的值接近2的数值，这表明残差之间不应再存在任何自相关。测定系数（R平方）和调整后的测定系数（adjustedR平方）分别为98%和97%，表明该模型具有很高的可解释性。换句话说，系数R=98%表明，98%的可依赖变量（增加值）的变化可以用解释变量（技术变化、劳动力和资本存量）来解释。系数“t”的统计显著性也令人满意，因此资本效率（95%置信区间）和劳动和时间趋势系数（90%置信区间）都具有统计显著性。数值ofF统计表明了模型作为一个整体的重要性。要查看实际增加值图和拟合线（估计回归线）以及误差项图，请参阅图（9）。

增值图上回归线的适当拟合表明了指定模型的适用性以及经济预测中估计函数的能力。图9：估计的无限制生产函数在附加值图和剩余产量图上的适用性，根据统计、理论和计量经济学标准和原则，估计模型的特征是可接受的；因此，该估计模型可以作为一个可靠的模型。现在，对模型进行评估，以检验异方差、正态性等经典假设。将据此确定模型的信度和效度。异方差检验一个经典的假设是具有相同的残差方差（同方差）不变周期。换句话说，IuEui22）(其中i=1，2，…，n。违反这个假设会产生一个叫做异方差的问题。通过使用Breusch-Pagan-Godfrey方法测试回归中方差的均方差，很明显，可以拒绝异方差假设。因此，估计模型不存在异方差问题。自相关检验为了研究自相关问题，采用了Breusch-Godfrey检验（LM检验）。对原始无限制模型的测试结果（即在加入成分AR（1）之前）表明，原始估计模型中存在自相关问题。残差的自相关和偏相关图如下所示。图10：原始无限制模型自相关问题中残差的自相关和偏相关在上图中清晰可见。

为了解决这个问题，在模型中加入了AR（1），从而解决了这个问题。在模型中插入AR（1）后，BreuschGodfrey检验的结果表明问题已经解决。AR（1）分量相加后的自相关图如下所示。图11：最终无限制模型中残差的自相关和偏相关因此，向模型中添加分量AR（1）解决了自相关问题。现在，我们将继续研究经典回归模型的其他假设。残差的正态性下面的结果表明残差大致呈正态分布。要了解这一点，请参见图（12）。图12：从非限制模型中残差的统计分布获得的结果。因此，图（12）显示残差随机过程的正态分布假设成立；换句话说，），0（~2）努。这反过来又表明（这表明相关的经典假设也得到了验证。计算（i）显示其数值等于-1/85186E-12，几乎等于零。残差与解释变量的独立性计算资本存量和劳动力的残差与解释变量之间的相关系数分别为0.054和-0.098，这表明残差与解释变量之间的独立性估计模型中的变量。

因此，残差独立于解释变量的假设得到了验证。因此，事实证明，所有经典假设都在估计模型中成立，并且没有违反基本的经典假设。协线性本质上是指回归模型的解释变量之间的线性关系和强相关性。即使共线性太强，OLSestimators仍保持蓝色特征。一些研究人员担心研究中的解释性变量是共线的；尽管如此，共线性并不违反回归的任何基本假设。即使在这种情况下，也能正确地做出和计算无偏且一致的估计和误差。共线性的唯一影响是系数的估计值具有较大的标准误差。当模型中存在方差很小的自变量时，就会观察到这种效应。这种效应也适用于模型中存在少量观测值的时间。根据两条经验规则可以确定是否存在共线性：模型中同时存在高2R和少量显著t统计量；解释变量之间的高度相关性。对上述经验规则的检查发现，模型中没有严重的共线性。现在，作为协整方法的最后一步，有必要计算残差的时间序列，并测试该序列的平稳性。残差序列是使用计算机软件Eviews（6）的报告获得的。只有当时间序列是平稳的，普通最小二乘估计的结果才能得到验证。使用ADF和PP测试，研究了序列的平稳性。

结果汇总如表（7）所示。表7：无限制模型变量ADF levelPP LevelResultsStuding elements-5.096-5.093I（0）残差的平稳性测试结果摘要这两种方法的结果都表明序列是平稳的。因此，估计的模型是可接受的可靠模型。6.结论尽管采矿业对伊朗GDP的贡献较低，但其对国民财富创造的直接和间接影响相当大。伊朗矿产资源的高度多样性和丰富性为伊朗经济带来了巨大的经济增长和发展潜力。采矿业在三个主要地区都非常重要。首先，也是最重要的一点，它是提供运营其他行业所需原材料的主要来源。其次，它可以成为提供就业机会的主要来源。最后但并非最不重要的一点是，它有可能成为区域平衡经济发展的创造者，因为伊朗的大部分矿产资源都位于或接近贫困地区。然而，通过对理论背景、经验文献和伊朗采矿业现状的回顾，通过对主要生产要素，即劳动力、机械、中间产品、能源等的优化组合，这些矿产资源的经济开采是可能的，这项研究估计，采矿业和资本密集型生产部门都是伊朗的劳动密集型产业。这是因为生产对资本和劳动力的弹性为0。分别为44和0.41，差异不大。

另一方面，经济区的生产在这两种投入方面一直在运行。该行业的规模回报系数为0.85，表明规模回报率在下降。此外，时间趋势系数作为反映一段时间内生产技术变化的指标，具有显著性，表明技术变化对采矿业的产出量有积极影响。因此，提升技术水平，创造稳定以提供投资平台，发展基础设施，制定经济政策以增加激励，增加研发，调整生产规模以使用规模经济，开发地质勘探信息库有助于提高地质勘探工作效率和产量。资源  阿赫利·科内沙里，L.，2006年。伊朗矿山生产函数的估算。经济研究，6（1），第33-50页。  阿米尼，A.，2000年。1966年至1996年伊朗经济就业时间序列估计。《规划与预算》，第51期，第35-67页。  Amini，A.和Neshat，H.M.，2005年。1959-2002年俄罗斯经济资本存量时间序列估计。《规划与预算》，第90期，第53-86页。  阿米尼，A.，萨法里普尔，M.和纳瓦文迪，M.，1998年。伊朗经济部门就业和资本存量时间序列估计。《规划与预算》，第31-32期，第69-97页。  n.d.矿山年度报告。[在线]网址：http://amar.sci.org.ir[2009年1月12日查阅]。  Anon，n.d.经济时间序列数据库。[在线]网址：http://tsd.cbi.ir[2009年1月12日查阅]。  安特拉斯，P.，2004年。“是美国。

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