1适用假设及前提
(1)变量和要素选择
当我们准备建立这么一个模型时，我们需要筛选出合适的因素来组成表达式，作为一般和显而易见的考虑，劳动力，资本，土地都是不可或缺的，技术、管理作用如何，我们可以尝试引进。作者曾将耕地面积作为内生变量参与模型检验，但因为P值远高于0.05而不符合检验标准，为了简化起见，只保留资本变量，因为他们的效应可以说是成正比的，土地作为不动产，本身也是资本的一种形式。互联网农业区别于其他农业形式的关键因素中，信息化水平应当是一个可以用来衡量的变量。互联网+农业的互联网因素涉及面广，为了衡量互联网+农业的发展水平，这里以可以被测度的农业信息化水平来代表。
(2)假设与函数选择
为了得到可靠的论证，提高模型的验证效果，互联网农业的柯布道格拉斯模型需要以下假设支持:
①时间平稳性:假设消除了该模型内生变量和外生变量对于时间(年份)的异常波动性(突发事件、重大灾害、战争等不可抗力引起的)。
②农业信息化水平短中期稳定:假设在3-5年的时间内一个地区内的农业信息化建设程度和服务水平保持稳定，变化可以忽略。
③为方便研究，技术和管理水平变化引起的总产值的变化以原柯布道格拉斯函数的常数项A的函数化形式A(t}b)表达，a保持恒定。
柯布一道格拉斯生产函数的一般形式为:Q一ALaK}。式中，Q为总产出，L为投资，K为劳动投人，A, a，日为模型参数，其取值范围在0-1之间。因为柯布一道格拉斯生产函数为非线性模型，求解的基本思路是，首先用变量代换，将非线性模型转化成线性模型，再运用线性回归的方法求得各个模型参数。为此，将模型两侧取对数，生产函数则变为InQ = InA + a11nX + aZInX +...anlnX，用最小二乘法便可求得各参数。
2 确定模型变量和参数
根据具体的经济关系，J十充分考虑各变量历史资料的可获取性、确定模型的变量。
(1)内生变量
Q一农业总产值;单位:亿元
(2)外生变量
K一农业固定资产投资;单位:亿元;K1一农业流动资产投资(以化肥施用量为代表);单位:万吨;L一农业劳动力;单位:万人;T一农业信息化水平评价分值。
其他变量和参数需要说明的是，Q为加上管理与技术变量之前和之后的农业产值，g为管理水平分值，Z和Z‘为中间变量，为了方便研究在管理和技术变量的作用，我们使g和t在变化前和变化后的L与K保持不变，所以Z = Z',},凡，凡，凡，。，刀为模型参数。
3模型推演
在不测量g的情况下，增加流动投资变量K1，公式可简化为:
4模型的系数估计与检验
(1)模型结构方程式
根据上一部分关于农业生产因素的分析，同时考虑到数据支持间题，我们对农业经济增长构建如下模型:In q =c(1)t+ c(2) ln(l)+c(3) ln(k) +c(4) ln(kl)+ e...............……(1) 方程一反映农业的产出与投人的关系，农业固定资产投资、农业流动资产投资、农业劳动力有关; 可用此计量模型求出各个要素对农业总产值的弹性系数。。(1),c(2),c(3),c(4)为待估计的参数。 (2)模型的参数估计及检验
①数据来源
本模型参数估计采用面板数据，数据均来自国家统计局。农业信息化水平评分来自于哀晓庆，李奇峰，李琳等人所做的《基于主成分分析法的农业信息化评价研究》一文。其评分依据的原始数据来自国家统计局。为消除价格变化的影响，涉及价值量的数据均按可比价格计算，农业固定资产投资K1，农业流动资产投资K1(以化肥施用量为代表);农业劳动力L均由国家统计局网站数据可直接得到。
②数据处理与模型
计算采用的是Exce12003和Eviews6.0软件。经过Eview、分析得到如下回归方程式: logg=2.504477+0.2829901og(l)+0.0935961og(k)+0.5627601og(k)+0.155540t 可还原为 Q=e2.504477+0.15554fL0.2829901K0.0935961凡0.56276
③模型检验
本模型估计出来的参数所反映的经济意义和经济理论与实践相符;在0.05显著性水平下本模型各方程均能通过显著性检验;各方程的拟合优度均大于0.98;估计参数在0.05显著性水平下能够通过参数的显著性检验。通过对面板数据的随机效应hausmar，检验，P值远小于0.05，应建立个体固定效应模型。由于时间序列只有3年跨度，不满足建立个体固定效应模型条件，不需要做单位根与序列相关检验，只能建立混合效应模型。
上述结论表明，本模型的参数估计结果在经济意义和统计意义上均具有一定的可信度。
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