㈠方法的选择。

从长期来看，研究农业经济增长的长期影响因素是考察了相当长一段时间内各因素对农业经济增长的影响和作用，属于时间序列数据的计量分析。分析时间序列数据时，一般采用最小二乘方法(OLS)进行回归分析，然而，采用OLS方法的前提是每个变量必须是平稳的时序变量，若用OLS方法对非平稳时间序列数据进行回归分析，则很容易产生伪回归现象，实证结果的可信度下降。基于此，本文利用矢量自回归模型(VAR)分析了农村基础设施投资中教育资金、私人资本投入对农业经济总量的影响。VAR模型不以任何经济学理论为基础，而采用模型的当前内生性变量对模型中所有内生变量的时滞进行回归；通过对所有内生变量进行分析，VAR方法的优点是，它在估计过程中不受任何假设条件的约束和限制。与传统的OLS方法相比，可靠性更高。

㈡选择指标、模型设计和数据来源。

1.指标的选择和经验模式的设计。

在前面的理论模型中，为了衡量农村基础设施投资(G)，教育经费投入(IE)和私人资本投入(Kp)对农业经济总产出(Y)的影响，需要制定相应的指标。以农业总产值计算的农业经济总量(Y)；农村基础设施投资(G)是由国家财政向农村基础设施投入额计量，实行国家对农村基础设施建设资金投入的主要原因是，由于其具有非排他性质，长久以来，政府都是农村公共产品的主要提供者。同理，农村教育也属于公共品范畴，农村教育经费主要由政府提供，因此，选择国家财政资金用于农村教育的开支，体现了教育经费的投入(IE)。就农业生产而言，要保证农业生产的高效性需要大量的固定资产投入，固定资产投资的多少是衡量农业生产发展水平的一个重要尺度，因此，采用农村居民个人固定资产投资反映了私人资本投入。基于此，本文构建了以下实证模型：

2.资料来源。

本所所使用的数据为1985-2010年间，年数共26年。所得资料来源于每一年的《中国农村统计年鉴》、《中国统计年鉴》。其中，国家财政投入农村基础设施资金是国家财政用于农业基本建设的支出，财政部报表制度调整自2007年起，因此，2007-2010年国家财政用于农业基本建设的经费，可以从财政基础设施建设经费乘以农业支出在财政支出中的比例来计算。不能直接反映国家财政资金用于农村教育的开支的统计数字，因此，国家财政预算中教育经费的投入，乘以农业支出在财政支出中的比例，反映了国家财政用于教育的资金投入；由中国农村统计年鉴直接计算出农业生产总值和农村居民个人固定资产投资的数额。为确保资料真实有效，所有资料均按1985不变价格减价，消除了价格因素的影响，同时按模式要求对资料进行对数化。