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 after PopInAgric 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 columns 7,8, and 10,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) 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 หลังจาก PopInAgric ใน column7 ถูกนำ out.This อาจจะเป็นข้อบ่งชี้ของความยากลำบากในการใช้อีก PopInAgric ในความสำคัญของ probit estimation.The PopInAgric จริงเพิ่มคอลัมน์ใน 3 เมื่อเทียบกับคอลัมน์ 2.All ระดับนัยสำคัญอื่น ๆ การลดลงของ theOLS model.This น่าจะเกิดจากการขาดความเพียงพอและสอดคล้อง R & D ข้อมูลซึ่งลดลงมากขนาดตัวอย่างของเราซึ่งจะต้อง considered.Observing ว่าขนาดของกลุ่มตัวอย่างมีนัยสำคัญลดลงและที่หลอก R2 ของเราเท่ากับหนึ่งในคอลัมน์ที่ 7 8, 10 และแสดงให้เห็นว่า probit
นี้ถดถอยอาจจะไม่น่าเชื่อถืออย่างสมบูรณ์.
ตัดกันสัญชาตญาณของเราน้ำมันเป็นลบและมีความสำคัญในขณะที่เราคาดว่าตัวแปรนี้จะเป็นจริง positive.In, น้ำมันเป็นบวกเฉพาะเมื่อจีดีพีและ R & D arere ย้ายที่ จะแสดงให้เห็นในคอลัมน์ที่ 5 และ 11.By วางตัวแปรเหล่านี้ แต่เพียงน้ำมันและภาษียังคงสถิติ significant.We จะเห็นว่าการนำเข้าน้ำมันของเราตอบสนองตัวแปรเมื่อแบ่งออกเป็นโออีซีดีและกลุ่ม Non-OECD.
แม้ว่า Almirall et al. (2010) พบว่าลดลงในแผ่นดินนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของราคาพืชผล, 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 หลังจาก popinagric ใน column7 ถูกนำออกไป ซึ่งอาจจะบ่งชี้ของความยากของการ popinagric ในตัวประมาณความสำคัญของ popinagric จริงเพิ่มขึ้นในคอลัมน์ 3 คอลัมน์อื่น ๆ เมื่อเทียบกับ 2 . ความสำคัญระดับลดลงในรูปแบบ theols นี้น่าจะเกิดจากการขาดข้อมูลเพียงพอและสอดคล้อง R & D ซึ่งมากลดขนาดตัวอย่างของเรา ซึ่งต้องถือว่า สังเกตว่าขนาดตัวอย่างมีค่าลดลงอย่างมีนัยสำคัญ และ R2 เทียม ของเราเป็นหนึ่งในคอลัมน์ที่ 7 , 8 และ 10แสดงว่าตัวนี้
ถดถอยอาจจะไม่เป็นที่เชื่อถือได้อย่างสมบูรณ์ .
สัญชาตญาณของเราตัดน้ำมันเป็นลบ และที่สำคัญ ในขณะที่เราคาดว่าตัวแปรนี้เป็นบวก ในความเป็นจริง , น้ํามันเป็นบวกเมื่อ GDP และ R & D arere ย้ายซึ่งจะแสดงในคอลัมน์ที่ 5 และ 11 แล้ว โดยวางตัวแปรเหล่านี้แม้ว่า เท่านั้นและยังคงอัตราภาษีน้ำมันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติเราจะดูว่าของเราน้ำมันนำเข้าตัวแปรตอบสนอง เมื่อแยกเป็น OECD และกลุ่มองค์กร OECD .
แต่ almirall et al . ( 2010 ) พบว่าลดลงในที่ดินนำไปสู่การเพิ่มราคาพืชผล ความสัมพันธ์ของราคาวัตถุดิบและเชื้อเพลิงทางเลือกในตัวอย่างของเราคือ 0.01659 . ดังนั้น จึงไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรปัญหา

นอกจากนี้้ biopol บน feedstockp ใบ biopol อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในระดับที่แสดงให้เห็นในตารางที่ 2 .