基于多元回歸的貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力影響分析①

倪蘭 鄧世玉 蔣浩東

（貴州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 貴州 貴陽 550025）

農(nóng)業(yè)發(fā)展關(guān)乎民生，中央一號(hào)文件指出，要持續(xù)抓好農(nóng)業(yè)穩(wěn)產(chǎn)保供和農(nóng)民增收，推進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展［1］。我國(guó)即將進(jìn)入后小康社會(huì)，如何穩(wěn)固脫貧成效，無縫銜接鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，是目前討論較多的問題。進(jìn)行脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)略下貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力影響分析，有利于貴州開啟農(nóng)業(yè)新征程，找準(zhǔn)前進(jìn)方向。

關(guān)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素的研究，有的學(xué)者從國(guó)家宏觀角度進(jìn)行研究，有的針對(duì)某省某個(gè)變量進(jìn)行探討。例如吉慶華［2］分析了中國(guó)30省市的農(nóng)村面板數(shù)據(jù)，得出教育水平對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的正影響結(jié)論；張紅彥［3］構(gòu)建橫截面時(shí)間序列混合數(shù)據(jù)模型，探索了農(nóng)業(yè)科技投入力度和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對(duì)山東省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響；李平［4］研究了農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)美國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響，得出農(nóng)機(jī)總動(dòng)力對(duì)該國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有顯著正向影響的結(jié)論。

通過文獻(xiàn)梳理可知，農(nóng)村教育水平、農(nóng)業(yè)科技投入力度和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平等諸多因素會(huì)影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。然而，從研究樣本、研究因素和研究時(shí)間來說，現(xiàn)有的研究結(jié)論與當(dāng)前貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況匹配度不高。依托脫貧攻堅(jiān)背景，本文建立多元回歸模型，從多個(gè)因素出發(fā)，力求尋找貴州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力因素，為貴州新階段農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供有效建議。

1 貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況

貴州省地處我國(guó)西南，地貌有3種基本類型：山地、丘陵和盆地，其中盆地面積不足10 %。2019年貴州省地區(qū)生產(chǎn)總值為16 769億元，比2000年增加了15 739億元，其中農(nóng)林漁牧業(yè)占比為22.1%。2019年農(nóng)林漁牧業(yè)總產(chǎn)值為3 889億元，占地區(qū)總產(chǎn)值的23.2 %，比2018年增加了269億元，其中農(nóng)業(yè)在總產(chǎn)值的占比最高達(dá)65.2 %，牧業(yè)占21.3 %，林業(yè)占7.1 %，漁業(yè)占比最少，為1.5%（表1）。

2020年11月23日，貴州省宣布最后9個(gè)貧困縣實(shí)現(xiàn)貧困退出，至此貴州66個(gè)貧困縣全部脫貧。黃承偉［5］曾指出貴州是全國(guó)脫貧攻堅(jiān)的主戰(zhàn)場(chǎng)、決戰(zhàn)區(qū)，同時(shí)又是“短板”中的“短板”。如今，貴州如期脫貧，研究近20年來對(duì)貴州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起推動(dòng)作用的因素，有助于在后小康社會(huì)中，穩(wěn)固脫貧成效，找準(zhǔn)方向持續(xù)發(fā)展特色高效山地農(nóng)業(yè)。

2 模型設(shè)定

2.1 變量選擇

被解釋變量。農(nóng)林漁牧業(yè)總產(chǎn)值（y）。本研究探討農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況，采用農(nóng)林漁牧業(yè)總產(chǎn)值［6］代表貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)情況。

解釋變量。農(nóng)作物有效灌溉面積（x1）、機(jī)械總動(dòng)力（x2）、水庫數(shù)（x3）、水土流失治理面積（x4）、農(nóng)村用電量（x5）、農(nóng)用化肥施用折純量（x6），分別代表技術(shù)要素、農(nóng)業(yè)機(jī)械化、水利設(shè)施、生態(tài)情況、基礎(chǔ)設(shè)施與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥的使用。變量及變量說明（見表2）：

表2 變量及變量說明

2.2 模型構(gòu)建

為研究以上因素對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響作用的產(chǎn)出彈性及拉動(dòng)方向，本文選取n個(gè)樣本點(diǎn)。

構(gòu)造多元回歸模型：

2.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表3，可以觀察到，被解釋變量y的均值為1 375.38，最大值為3 619.52，最小值為412.97，標(biāo)準(zhǔn)差為1 091.77；解釋變量x4的標(biāo)準(zhǔn)差為1 833.67，解釋變量x6的標(biāo)準(zhǔn)差為11.36。

表3 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3 數(shù)據(jù)處理與多元回歸分析

本文在數(shù)據(jù)處理與多元回歸分析模塊，分為三個(gè)部分進(jìn)行：回歸分析、相關(guān)性檢驗(yàn)、結(jié)果分析。

3.1 回歸分析

首先對(duì)變量進(jìn)行無量綱化處理，對(duì)各變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化，構(gòu)建新模型：

對(duì)以上模型進(jìn)行回歸時(shí)，采用逐步回歸法，篩選并剔除引起多重共線性的變量，從而得到最優(yōu)的回歸方程如下：

將取了對(duì)數(shù)后6個(gè)解釋變量直接與被解釋變量進(jìn)行回歸分析，R2=0.99，殘差平方和為0.10，方程的標(biāo)準(zhǔn)誤差為s=0.09。檢驗(yàn)整個(gè)方程顯著性的F統(tǒng)計(jì)量為198.96，p值為0.00，表明回歸方程整體是顯著相關(guān)的。

但是對(duì)于單個(gè)參數(shù)來說，見表4，卻只有x1的p值是小于0.05的，說明只有x1通過了檢驗(yàn)。在一定程度上說明，構(gòu)建的多元回歸模型中可能加入了無關(guān)變量，或者變量間存在多重共線性。直觀性考慮到農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的變化與農(nóng)村用電量增減相關(guān)，推測(cè)是由于兩者之間存在共線性，剔除農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力變量，進(jìn)行二次回歸分析。

表4 逐步回歸

再剔除p值較大的lnx2和lnx4和lnx6后，再次進(jìn)行回歸分析，得到以下優(yōu)化模型（表5）。除去無關(guān)變量和引起多重線性的變量后，調(diào)整后檢驗(yàn)整個(gè)方程顯著性的F統(tǒng)計(jì)量為392.44，由表5知各變量的p值均小于0.05，在5%水平上顯著［7］。

表5 二次回歸

從以上回歸結(jié)果可以看出，lnx1系數(shù)為0.49，p值為0.015，且小于0.05，說明通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，即可知農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中有效灌溉面積增大，會(huì)導(dǎo)致農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值增加；lnx5系數(shù)為0.31，p值為0.014，且小于0.05，說明農(nóng)村用電量越高，農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值越高。lnx3系數(shù)為5.64，p值小于0.05，說明水庫數(shù)對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值有正向的促進(jìn)作用。

3.2 相關(guān)性檢驗(yàn)

在回歸分析中，可以得到lnx1、lnx3和lnx5是顯著因子，現(xiàn)在對(duì)lny、lnx1、lnx3和lnx5進(jìn)行相關(guān)性分析，從表6可以看出，lny與lnx1、lnx3和lnx5的相關(guān)系數(shù)分別為0.83，0.98，0.96，均具有顯著的正向相關(guān)關(guān)系，與回歸結(jié)果一致。

3.3 結(jié)果分析

有效灌溉面積（x1）代表技術(shù)要素的投入，由表5知x1系數(shù)為0.49，說明農(nóng)業(yè)科技技術(shù)要素每增加1單位，在其他自變量不變的情況下，總產(chǎn)值將會(huì)增加0.49個(gè)單位，這表明農(nóng)業(yè)科技技術(shù)對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)有正向拉動(dòng)作用。但在表6中，有效灌溉面積與貴州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)度低于水庫數(shù)、農(nóng)村用電量與貴州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)度，說明貴州農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展與貴州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是不平衡的［8］。

表6 相關(guān)性分析

水庫數(shù)（x3）代替水利設(shè)施情況，其系數(shù)為5.641 5，表明水利設(shè)施每增加1單位，在其他自變量不變的情況下，總產(chǎn)值將會(huì)增加5.641 5個(gè)單位，這表明水利設(shè)施對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)有正向拉動(dòng)作用，其對(duì)貴州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)作用高于其它因素。從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上來看，貴州省水庫數(shù)在2000～2018年呈逐年遞增趨勢(shì)，2018年水庫數(shù)為2 414座，環(huán)比增加1.17%。貴州是山區(qū)，典型的喀什特地貌，地表水流失嚴(yán)重，水資源沒有沿海地區(qū)豐富，加上山地較多導(dǎo)致運(yùn)輸不便，所以增加水庫數(shù)有利于貴州當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。對(duì)比相鄰省，云南省2018年水庫數(shù)為6 702座，還有很大的進(jìn)步空間。

農(nóng)村用電量（x5）來代替基礎(chǔ)設(shè)施的投入，其系數(shù)為0.31，對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用，表明基礎(chǔ)設(shè)施每增加1單位，在其他自變量不變的情況下，總產(chǎn)值將會(huì)增加0.31個(gè)單位。農(nóng)村用電量在一定程度上體現(xiàn)了農(nóng)村人數(shù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度［9］。在做逐步回歸時(shí)我們發(fā)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)村用電有多重線性關(guān)系，因此加強(qiáng)電力設(shè)施建設(shè)，也是為了我省大力研發(fā)小型特色農(nóng)業(yè)機(jī)械做了鋪墊。研究農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)比較好的省市，例如黑龍江省2018年農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力為6 084.65萬kw·h，貴州農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力僅僅為2 376.65萬kw·h。

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

2020年11月，貴州省完成了脫貧目標(biāo)任務(wù)。貴州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)取得了良好的成績(jī)，農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值呈逐年上升趨勢(shì)。通過構(gòu)建模型計(jì)量分析，在x1‐x6解釋變量中，有3個(gè)解釋變量是顯著因子，分別是有效灌溉面積（x1），水庫數(shù)（x3），農(nóng)村用電量（x5）。3個(gè)變量分別代表了技術(shù)投入、水利設(shè)施和農(nóng)村基礎(chǔ)建設(shè)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響，三者都是正向拉動(dòng)關(guān)系。

農(nóng)業(yè)的機(jī)械化平均水平普遍較低，也是制約我省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素；水土流失治理面積逐年增加，但是水平依舊落后于西南其它省，喀斯特地貌容易風(fēng)化造成水土流失，造成我省耕地面積較少；農(nóng)用化肥施用折純量在一定程度上與總產(chǎn)值呈正相關(guān)，但是過度或不妥使用會(huì)導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境污染，因此要根據(jù)不同的植物需求提高化肥的使用效率，做到高效低污染。

4.2 啟示

4.2.1 加大農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)，提升有效灌溉面積

貴州是典型的喀斯特地貌，土地容易風(fēng)化進(jìn)而造成水土流失。嚴(yán)峻的自然環(huán)境下，貴州可耕地等自然資源在減少，在此基礎(chǔ)上持續(xù)發(fā)展山地高效特色農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)科技發(fā)展顯得尤為重要。政府可以在科技研發(fā)中加大資金投入力度，吸引相關(guān)人才向農(nóng)業(yè)聚集，推動(dòng)貴州省農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新；政府可以加大新節(jié)水灌溉技術(shù)的宣傳，向農(nóng)戶灌輸有效灌溉面積與產(chǎn)值的正向關(guān)系的思想；政府還需加大從事農(nóng)業(yè)一線人員的技能培訓(xùn)，讓農(nóng)戶有技術(shù)，并且會(huì)使用技術(shù)，不斷提升科技與人力對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)度［10］。

4.2.2 增加水庫數(shù)量，加強(qiáng)農(nóng)田水利建設(shè)

水資源在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可或缺，因地制宜增加水庫數(shù)量，有利于貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但是要解決水資源的問題，還應(yīng)從加強(qiáng)農(nóng)田水利建設(shè)上下功夫。探索水資源在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的可持續(xù)利用是學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)問題［11］，經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)是與生態(tài)發(fā)展攜手共進(jìn)［12］，興修農(nóng)田水利建設(shè)，有助于幫助農(nóng)村水資源再利用，促進(jìn)農(nóng)作物良好生長(zhǎng)。

4.2.3 加快農(nóng)村用電設(shè)施建設(shè)，保證農(nóng)村用電供應(yīng)

農(nóng)村用電量能反映出農(nóng)村進(jìn)行經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的情況，雖然易地搬遷等政策落實(shí)保障了部分農(nóng)民用電需求，但是依舊有很多農(nóng)村在特殊天氣下供電不連續(xù)，這會(huì)影響農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展［13］。政府應(yīng)確保農(nóng)村用電供應(yīng)，加強(qiáng)用電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電上，給予農(nóng)戶相關(guān)補(bǔ)貼，針對(duì)不同地區(qū)有所側(cè)重［14］，以此刺激當(dāng)?shù)靥厣r(nóng)業(yè)發(fā)展；政府應(yīng)加強(qiáng)用電安全知識(shí)的宣講。