趙琳 劉春妍
摘 要:黑龍江是我國(guó)糧食生產(chǎn)的重要基地,號(hào)稱農(nóng)業(yè)大省,解決好“三農(nóng)”問(wèn)題仍是實(shí)現(xiàn)龍江振興的根本;提高農(nóng)民人均可支配收入是龍江振興的關(guān)鍵,對(duì)黑龍江農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,提高農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有重要的作用。文章通過(guò)分析2000年至2021年這22年的黑龍江農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值以及相關(guān)影響因素的原始數(shù)據(jù),利用軟件SPSS構(gòu)建線性回歸模型,通過(guò)不同的模型檢驗(yàn),回歸分析找到影響黑龍江省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的顯著因素,為全面推進(jìn)龍江振興,提高黑龍江農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值提出優(yōu)化建議。
關(guān)鍵詞:多元統(tǒng)計(jì)分析 黑龍江農(nóng)業(yè) SPSS軟件 優(yōu)化建議
中圖分類號(hào):F207? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1004-4914(2023)08-111-03
黑龍江省地理位置優(yōu)越,平原遼闊,土地肥沃,氣候溫差大,糧食生產(chǎn)被譽(yù)為國(guó)家糧食的“壓艙石”和“穩(wěn)壓器”。全國(guó)產(chǎn)糧十大省份為:黑龍江、山東、河南、吉林、安徽、內(nèi)蒙古、河北、四川、江蘇、湖南,黑龍江省位居榜首,前十名中北方省份頗多,糧食生產(chǎn)凸顯北強(qiáng)南弱趨勢(shì)。黑龍江不但有億萬(wàn)畝肥沃的黑土地,機(jī)械現(xiàn)代化設(shè)備與技術(shù)也是領(lǐng)先全國(guó)的,尤其墾區(qū)農(nóng)場(chǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更具現(xiàn)代化、規(guī)?;?biāo)準(zhǔn)化。黑龍江省產(chǎn)糧作為中國(guó)第一大省,有人說(shuō)平均全國(guó)九碗飯中就有一碗來(lái)自黑龍江,2022年黑龍江糧食總產(chǎn)量達(dá)到1552.6億斤,連續(xù)13年全國(guó)第一,穩(wěn)居榜首,且實(shí)現(xiàn)了糧食生產(chǎn)“十九連豐”,只有保障糧食生產(chǎn)逐年增加,讓農(nóng)民的糧倉(cāng)滿滿、腰包鼓鼓,才能使得農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值提高,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高效發(fā)展?;诖?,本文選取2000年至2021年共22年的原始數(shù)據(jù),利用軟件SPSS對(duì)影響黑龍江農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的因素進(jìn)行回歸分析得出數(shù)學(xué)模型,再對(duì)模型進(jìn)行研究,逐步回歸得出黑龍江省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的顯著影響因素,對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高效發(fā)展有著深遠(yuǎn)的意義。
一、準(zhǔn)備工作
(一)構(gòu)建線性回歸模型
多元回歸分析主要是利用回歸方程定量解釋因變量與兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量之間的線性依存關(guān)系,其基本思想是設(shè)法找出能代表自變量和因變量之間關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式[1]。
構(gòu)建多元線性回歸模型
y=a0+a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5+ε(1)
a為回歸常數(shù),a,a,a,a4,a5為回歸系數(shù),ε表示誤差項(xiàng)的隨機(jī)誤差。
(二)變量的選取與說(shuō)明
選取黑龍江農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值(單位:億元)作為解釋因變量,用Y來(lái)表示,不同時(shí)期,不同地域影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的因素各不相同,也就是說(shuō)影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的因素很復(fù)雜,受時(shí)間與空間的雙重限制。本文選取五個(gè)解釋變量分別用X1,X2,X3,X4,X5表示,X1代表農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(單位:萬(wàn)千瓦),X2代表有效灌溉面積(單位:千公頃),X3代表農(nóng)民人均可支配收入(單位:元),X4代表化肥施用折純量(單位:萬(wàn)噸),X5代表糧食作物播種面積(單位:千公頃)。
1.解釋因變量的說(shuō)明。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值作為衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的總規(guī)模和總水平的重要指標(biāo),以貨幣表示農(nóng)林牧漁業(yè)全部產(chǎn)品的總量,它反映一定時(shí)期內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總規(guī)模和總成果[2]。
2.解釋變量的說(shuō)明。(1)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力:選取機(jī)械總動(dòng)力作為農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度的指標(biāo),農(nóng)業(yè)機(jī)械化是推動(dòng)農(nóng)業(yè)快速發(fā)展助推器,黑龍江平原廣闊,有利于機(jī)械化的生產(chǎn)播種、施肥、打藥、收割、運(yùn)輸。現(xiàn)代機(jī)械化不僅替代了勞動(dòng)力的不足,而且促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化、智能化和規(guī)?;?。(2)有效灌溉面積:有效灌溉面積的多少代表農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施水平,要確保灌溉面積質(zhì)量,提高農(nóng)作物的產(chǎn)量。(3)農(nóng)民人均可支配收入:農(nóng)民人均可支配收入代表可以對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所進(jìn)行投入的自由程度,如購(gòu)買肥料、機(jī)械設(shè)備,以及相關(guān)農(nóng)用設(shè)施投入維修等,與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值是密不可分的。(4)化肥施用折純量:農(nóng)業(yè)化肥使用量是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的必要因素,對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和產(chǎn)值有很大的影響[3]。(5)糧食作物播種面積:農(nóng)作物種植離不開(kāi)肥沃的黑土地,適當(dāng)擴(kuò)大糧食作物播種面積,確保黑龍江壓艙石的地位不動(dòng)搖。
(三)收集數(shù)據(jù)
本文選取2000—2021年的數(shù)據(jù)如表1所示,數(shù)據(jù)來(lái)源國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒等,一共選取了22年的時(shí)間序列數(shù)據(jù),從表中數(shù)據(jù)看出黑龍江經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步平穩(wěn)上升,利用SPSS軟件導(dǎo)入數(shù)據(jù),回歸分析黑龍江農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素有哪些。
二、模型的建立
(一)初始模型的估計(jì)
利用SPSS軟件輸入原始的時(shí)間序列數(shù)據(jù),輸出數(shù)據(jù)如表2、表3、表4。
由表4初步得出回歸模型:
y=0.573X1+0.615X2+0.066X3+0.990X4-0.139X5-636.460(2)
由SPSS輸出的表格可知:其判定系數(shù)為0.995,修正的判定系數(shù)為0.994,判定系數(shù)越趨近1模型擬合能力越高,此回歸模型的判定系數(shù)大于0.99,因此,模型擬合能力很高,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為682.435,DW=1.333,n=22。方差膨脹因子VIF最小的為34.777>10,最大的為601.002,模型存在多重共線性,需對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)與修正。
(二)模型檢驗(yàn)與修正
1.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。(1)擬合優(yōu)度。根據(jù)上表可得判定系數(shù)R2=0.995,調(diào)整后的判定系數(shù)為0.994,表明本模型擬合樣本數(shù)據(jù)能力很好,自變量對(duì)因變量解釋了99.5%,自相關(guān)檢驗(yàn)的值DW=1.333,存在相關(guān)性。(2)方差齊性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))。在顯著性水平=0.05的條件下,通過(guò)查詢F分布表可知:自由度為(5,16)的臨界值為2.85,模型中F=682.435>2.85.這說(shuō)明回歸方程整體顯著性良好。(3)T檢驗(yàn)。根據(jù)上述結(jié)果可知,在顯著性水平=0.05的條件下,只有X2有效灌溉面積通過(guò)T檢驗(yàn),系數(shù)前的正負(fù)表示促進(jìn)或抑制作用,X5的系數(shù)為負(fù)數(shù)。
2.多重共線檢驗(yàn)。上面表中VIF均大于10,初步斷定各變量之間存在共線性,進(jìn)一步研究相關(guān)系數(shù)R,R∈-1,1 相關(guān)系R數(shù)越大,相關(guān)性越強(qiáng),反之越弱。如表5所示:
觀察上表可知:相關(guān)系數(shù)R均為在0.8以上,各變量之間均為正相關(guān),相關(guān)性很緊密,除了X4和X5外其它變量的相關(guān)系數(shù)R均大于0.9,由此斷定模型存在嚴(yán)重的多重共線性。
3.多重共線性的修正。通過(guò)檢驗(yàn)此模型存在嚴(yán)重的共線性,接著逐步回歸分析剔除沒(méi)通過(guò)檢驗(yàn)的變量,最終得到三個(gè)主要的顯著影響因素,如表6剔除了X3、X4后,X1、X2與X5通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。
通過(guò)逐步回歸分析得到方程:
y=0.835X1+0.604X2-0.174X5-497.181(3)
三、結(jié)論與建議
(一)結(jié)論
通過(guò)優(yōu)化后的模型可知:農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和有效灌溉面積與黑龍江農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)系為正相關(guān),有促進(jìn)作用,糧食作物播種面積與黑龍江農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)系為負(fù)相關(guān),有抑制作用。解釋變量對(duì)數(shù)據(jù)的真實(shí)性的反映程度可達(dá)到99.4%,即黑龍江農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值變化的99.4%可由其共同解釋,農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力每增加1萬(wàn)千瓦,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值才增加0.835億元,有效灌溉面積每增加1千公頃,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加0.604億元,糧食作物播種面積每增加1千公頃,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值反而減少0.174億元。
(二)建議
應(yīng)繼續(xù)加大機(jī)械化設(shè)備的投入,由于目前勞動(dòng)力趨于老齡化,文化水平低,且不斷減少,我們無(wú)法改變這一趨勢(shì),因此,要繼續(xù)提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平,提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化人才的待遇和地位,切實(shí)做到關(guān)心關(guān)愛(ài)農(nóng)業(yè)機(jī)械化人才,改善他們的生活環(huán)境和工作環(huán)境,不斷激發(fā)、提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化人才工作的積極性和主動(dòng)性[3],黑龍江平原廣闊,地勢(shì)優(yōu)越,有利于全面實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化,智能化,規(guī)?;?,為鄉(xiāng)村振興插上了科技的翅膀,保障糧食生產(chǎn)安全,進(jìn)一步提高黑龍江農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值,加速黑龍江經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。
有效灌溉面積與黑龍江農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值成正相關(guān),由表1可以看出自2000—2021有效灌溉面積逐年呈上升趨勢(shì),為糧食生產(chǎn)提供了保障,建議加強(qiáng)水利建設(shè)、優(yōu)化機(jī)器的性能,改善灌溉方式,采用節(jié)水灌溉技術(shù),構(gòu)建節(jié)水灌溉系統(tǒng),切實(shí)提高有效灌溉面積[2]。既要節(jié)約用水,又要保證黑龍江糧食產(chǎn)能。
2015年以來(lái),黑龍江農(nóng)業(yè)開(kāi)展“三減”行動(dòng),即減化肥,減農(nóng)藥、減除草劑。要合理使用綠色有機(jī)化肥,化肥減量不減效,進(jìn)而改善了農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境,提倡發(fā)展綠色生態(tài)農(nóng)業(yè),目前,綠色有機(jī)食品種植面積達(dá)到8500萬(wàn)畝。2021年化肥減量增效示范縣市有:北林區(qū)、愛(ài)輝區(qū)、依蘭縣、肇源縣、雞東縣、海林市、饒河縣、樺南縣、甘南縣、呼瑪縣、綏濱縣、龍江縣、安達(dá)市?;实暮侠硎褂媚芨纳仆恋刭|(zhì)量,使黑龍江的土壤更加的肥沃,要保護(hù)好我們的黑土地,為人民提供綠色健康的糧食,推動(dòng)大糧倉(cāng)變成綠色糧倉(cāng)。
農(nóng)民的人均可支配收入對(duì)黑龍江農(nóng)業(yè)發(fā)展起著積極的促進(jìn)作用。要提高農(nóng)民的人均收入,首先要(下轉(zhuǎn)第114頁(yè))(上接第112頁(yè))發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì),發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)要有優(yōu)質(zhì)的勞動(dòng)力。近年大量農(nóng)村青年外出打工,轉(zhuǎn)型非農(nóng)業(yè),農(nóng)村人口老齡化嚴(yán)重,難以勝任新型機(jī)械設(shè)備和先進(jìn)的技術(shù),隨著科技的進(jìn)步,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)字化、智能化,政府出臺(tái)相應(yīng)的優(yōu)惠政策,激勵(lì)大學(xué)生返鄉(xiāng),激勵(lì)優(yōu)秀的年輕人為鄉(xiāng)村注入新活力,鼓勵(lì)農(nóng)技人員下鄉(xiāng)推廣農(nóng)業(yè)新技術(shù),助推鄉(xiāng)村振興、龍江振興。
參考文獻(xiàn):
[1] 錢瑩.多元線性回歸模型及實(shí)列應(yīng)用.中國(guó)科技信息,2022(04):73-74.
[2] 劉文慧,高巍,朱家明.基于多元回歸對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響因素的實(shí)證分析.哈爾濱師范大學(xué)自然學(xué)科學(xué)報(bào),2022(38):14-20.
[3] 趙朝叢,楊明.農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的影響.農(nóng)村實(shí)用技術(shù),2020(11):82-84.
[4] 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒.2021.
(作者單位:佳木斯大學(xué)理學(xué)院 黑龍江佳木斯 154007)
[作者簡(jiǎn)介:趙琳,佳木斯大學(xué)理學(xué)院,研究方向:數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué);通訊作者:劉春妍,碩士,佳木斯大學(xué)理學(xué)院講師,研究方向:應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)教育教學(xué)研究。]
(責(zé)編:賈偉)