a variable. This may have been a pr

a variable. This may have been a problem,as this coefficient measures the total number of the economically active population in agriculture;here,we see a limitation of our data,which has affected our probit estimation.
R&D is statistically significant in all columns;this variable is positive in columns 3 and 9 as well,which agrees with our intuition—higher levels of expenditure on R&D leads towards the adoption of biofuel policies (NewGDP was used in this regression, due to the high correlation between GDP and R&D).The elasticity of R&D in column 3 is larger than those of Tarrifs and FeedstockP (Table A6, Appendix 6). This agrees with Berg (2004), who opines that having appropriate technologies is a fundamental factor contributing to successful biofuel production.The negative sign in column 6 is puzzling; R&D becomes positive in the probit model afterPopInAgric in column7 is taken out.This may be another indication of the difficulty of utilising PopInAgric in the probit estimation.The significance of PopInAgric actually increases in column 3,compared to column 2.All other significance levels decrease in theOLS model.This is likely due to the lack of sufficient and consistent R&D data,which considerably minimised our sample size,which must be considered.Observing that the sample size decreases significantly,and that our pseudo R2 equals one in columns7,8, and10,indicates that this probit
regression may not be completely reliable.
Contrasting our intuition,Oil is negative and significant,while we expected this variable to be positive.In fact,Oil is only positive when GDP and R&D arere moved,which is demonstrated in columns 5 and 11.By dropping these variables ,though,only Oil and Tariffs remain statistically significant.We will see how our oil imports variable reacts when split into OECD and Non-OECD groups.
Though Almirall et al.(2010) find that a decrease in land leads to increase crop prices,the correlation of feedstock prices and biofuel policies in our sample is 0.01659. Thus,there is not a
correlation problem between these two variables.Furthermore,
regressing BioPol on FeedstockP leaves BioPol statistically in significant, as is demonstrated in Table 2.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวแปร นี้อาจมีปัญหา เป็นสัมประสิทธิ์นี้ประเมินจำนวนประชากรใช้ปากกัดตีนถีบในเกษตร ที่นี่ เราเห็นข้อจำกัดของข้อมูล ซึ่งมีผลการประเมินของเรา probit R & D เป็นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในทุกคอลัมน์ ตัวแปรนี้เป็นค่าบวกในคอลัมน์ 3 และ 9 เช่น ซึ่งตกลงกับสัญชาตญาณของเราเช่นรายจ่ายใน R & D สูงกว่าระดับเป้าหมายต่อนโยบายเชื้อเพลิงชีวภาพ (NewGDP ถูกใช้ในการถดถอยนี้ เนื่องจากความสัมพันธ์ที่สูงระหว่าง GDP และ R & D) ที่ยอมรับ ความยืดหยุ่นของ R & D ในคอลัมน์ 3 มีขนาดใหญ่กว่าของ Tarrifs และ FeedstockP (ตาราง A6 ภาคผนวก 6) นี้ตกลงกับเบิร์กลักซ์เชอรี่ (2004), ที่ไปว่า มีเทคโนโลยีที่เหมาะสมเป็นปัจจัยพื้นฐานที่เอื้อต่อการผลิตเชื้อเพลิงชีวภาพที่ประสบความสำเร็จ เครื่องหมายลบในคอลัมน์ 6 งง R & D เป็นบวกในการ probit รุ่น afterPopInAgric ใน column7 ถูกนำออกมา นี้อาจเป็นการบ่งชี้ปัญหาของ PopInAgric โดยในการประเมิน probit อื่น ความสำคัญของ PopInAgric จริงเพิ่มในคอลัมน์ 3 เมื่อเทียบกับ 2.คอลัมน์ที่ลดระดับความสำคัญอื่น ๆ ในรูปแบบ theOLS นี้มีแนวโน้มขาดเพียงพอ และสม่ำเสมอ R & D ข้อมูล ซึ่งกระบวนการของจิ๋ว ซึ่งต้องพิจารณาอย่างมาก สังเกตว่า ขนาดตัวอย่างลดลงอย่างมีนัยสำคัญ และว่า เราหลอก R2 เท่ากับหนึ่งใน columns7, 8, and10 แสดงว่า นี้ probitถดถอยไม่อาจเชื่อถือได้อย่างสมบูรณ์ห้องของสัญชาตญาณ น้ำมันได้อย่างมีนัย สำคัญ และลบในขณะที่เราคาดว่าตัวแปรนี้เป็นค่าบวก ในความเป็นจริง น้ำมันเท่านั้นบวกเมื่อย้าย ไป arere GDP และ R & D การที่จะแสดงในคอลัมน์ที่ 5 และ 11.โดยตัวแปรเหล่านี้ แม้ว่า เฉพาะน้ำมัน และภาษีศุลกากรยังคงอยู่อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ เราจะเห็นว่าน้ำมันของเรานำเข้าตัวแปรตอบสนองเมื่อแบ่งกลุ่ม OECD และ Non OECDว่า Almirall และ al.(2010) พบว่า ลดลงในที่ดินที่นำไปสู่เพิ่มราคาพืชผล ความสัมพันธ์ของราคาวัตถุดิบและนโยบายเชื้อเพลิงชีวภาพในตัวอย่างของเราคือ 0.01659 ดังนั้น ไม่มีปัญหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหล่านี้สอง นอกจากนี้ลให้ BioPol บน FeedstockP ใบ BioPol ในทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญ ดังที่แสดงในตารางที่ 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวแปร นี้อาจจะเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นในขณะที่ค่าสัมประสิทธิ์ขนาดจำนวนของประชากรในภาคเกษตรที่นี่เราจะเห็นข้อ จำกัด ของข้อมูลของเราซึ่งได้รับผลกระทบประมาณค่า probit ของเรา.
R & D เป็นนัยสำคัญทางสถิติในคอลัมน์ทุกตัวแปรนี้คือ ในเชิงบวกในคอลัมน์ที่ 3 และ 9 เช่นกันซึ่งเห็นด้วยกับระดับสัญชาตญาณที่สูงขึ้นของค่าใช้จ่ายในการวิจัยและพัฒนานำไปสู่การยอมรับของนโยบายเชื้อเพลิงชีวภาพ (NewGDP ถูกใช้ในการถดถอยนี้เนื่องจากความสัมพันธ์สูงระหว่างจีดีพีและ R & D) ความยืดหยุ่นของห้อง R & D ในคอลัมน์ 3 มีขนาดใหญ่กว่าของ tarrifs และ FeedstockP (ตาราง A6, ภาคผนวก 6) นี้เห็นด้วยกับภูเขาน้ำแข็ง (2004) ที่เห็นว่ามีเทคโนโลยีที่เหมาะสมเป็นปัจจัยพื้นฐานที่เอื้อต่อการประสบความสำเร็จ production.The เชื้อเพลิงชีวภาพเครื่องหมายลบในคอลัมน์ 6 งง; R & D จะกลายเป็นบวกในรูปแบบ probit afterPopInAgric ใน column7 ถูกนำ out.This อาจจะเป็นข้อบ่งชี้ของความยากลำบากในการใช้อีก PopInAgric ในความสำคัญของ probit estimation.The PopInAgric จริงเพิ่มคอลัมน์ใน 3 เมื่อเทียบกับคอลัมน์ 2.All ระดับนัยสำคัญอื่น ๆ ลดลง ใน theOLS model.This น่าจะเกิดจากการขาดความเพียงพอและสอดคล้อง R & D ข้อมูลซึ่งลดลงมากขนาดตัวอย่างของเราซึ่งจะต้อง considered.Observing ว่าขนาดของกลุ่มตัวอย่างมีนัยสำคัญลดลงและที่หลอกเรา R2 เท่ากับหนึ่งใน columns7,8, and10 แสดงให้เห็นว่า probit
นี้ถดถอยอาจจะไม่น่าเชื่อถืออย่างสมบูรณ์.
ตัดกันสัญชาตญาณของเราน้ำมันเป็นลบและมีความสำคัญในขณะที่เราคาดว่าตัวแปรนี้จะเป็นจริง positive.In, น้ำมันเป็นบวกเฉพาะเมื่อจีดีพีและ R & D arere ย้ายซึ่งจะแสดงให้เห็นใน คอลัมน์ที่ 5 และ 11.By วางตัวแปรเหล่านี้ แต่เพียงน้ำมันและภาษียังคงสถิติ significant.We จะเห็นว่าการนำเข้าน้ำมันของเราตอบสนองตัวแปรเมื่อแบ่งออกเป็นโออีซีดีและกลุ่ม Non-OECD.
แม้ว่า Almirall et al. (2010) พบว่า ลดลงในแผ่นดินนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของราคาพืชผล, ความสัมพันธ์ของราคาวัตถุดิบและนโยบายเชื้อเพลิงชีวภาพในตัวอย่างของเราคือ 0.01659 ดังนั้นจึงมีไม่ได้เป็นปัญหาความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสอง variables.Furthermore, ถอย Biopol ใน FeedstockP ใบ Biopol ทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญเป็นที่แสดงให้เห็นในตารางที่ 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวแปร นี้อาจเป็นปัญหา เช่น การวัดจำนวนประชากรใช้งานทางเศรษฐกิจการเกษตรแบบนี้ นี่เราเห็นข้อจำกัดของข้อมูลที่ได้รับผลกระทบประมาณตัวของเรา
R & D อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติทุกคอลัมน์ ; ตัวแปรนี้เป็นบวกในคอลัมน์ที่ 3 และ 9 เช่นกันซึ่งเห็นด้วยกับสัญชาตญาณของเราสูงกว่าระดับของค่าใช้จ่ายใน R &ดีนักต่อการยอมรับนโยบายเชื้อเพลิงชีวภาพ ( newgdp ถูกใช้ในขั้นตอนนี้ เนื่องจากความสัมพันธ์ระหว่าง GDP และ R & D ) ความยืดหยุ่นของ R & D ในคอลัมน์ที่ 3 มีขนาดใหญ่กว่าและ tarrifs feedstockp ( ตารางภาคผนวก 6 A6 , ) นี้ตกลงกับเบิร์ก ( 2004 )ใครมีความเห็นว่า มีการใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสม เป็นปัจจัยให้เกิดพื้นฐานการผลิตเชื้อเพลิงชีวภาพที่ประสบความสําเร็จ ติดลบในคอลัมน์ 6 งง ; R & D กลายเป็นบวกในตัวแบบโพรบิท afterpopinagric ใน column7 ถูกนำออกไป ซึ่งอาจจะบ่งชี้ของความยากของการ popinagric ในตัวประมาณ