基于多元回歸對梨樹縣農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響因素的實(shí)證分析

方燕玲

(仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院 經(jīng)貿(mào)學(xué)院, 廣州 510225)

梨樹縣位于中國吉林省西南部,是吉林省重點(diǎn)農(nóng)業(yè)縣,農(nóng)業(yè)發(fā)展較為突出。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值是反映農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和規(guī)模的重要指標(biāo),是農(nóng)業(yè)部門在國民經(jīng)濟(jì)中的重要組成部分。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值也是衡量農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)之一,對于實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和鄉(xiāng)村振興有著重要的作用。通過對梨樹縣農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析,有助于深入了解梨樹縣農(nóng)業(yè)發(fā)展情況,提出針對性的政策建議,推進(jìn)鄉(xiāng)村振興工作。

1 文獻(xiàn)綜述

已有諸多學(xué)者對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素進(jìn)行了研究,主要集中在以下兩方面:一是研究某一省份的要素對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響;二是研究我國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素。

在第一方面的研究中,李雅鈴等[1]針對黑龍江省進(jìn)行實(shí)證分析,提出了智慧農(nóng)業(yè)、田長制度、耕地紅線等措施來提高該省的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值;李佳宣等[2]利用SPSS軟件對河南省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)科技投入和土地利用合理性與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值呈顯著正相關(guān);謝林娜等[3]采用了SPSS多元回歸分析的方法,發(fā)現(xiàn)農(nóng)村勞動(dòng)力、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入及氣候因素等對四川省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值具有顯著影響;賀凱征等[4]利用SASS軟件對遼寧省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值進(jìn)行實(shí)證分析,得出農(nóng)業(yè)外部環(huán)境、科技進(jìn)步和政策環(huán)境對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值也具有重要的影響。

在第二方面的研究中,劉文慧等[5]采用了多元回歸分析的方法,對中國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響因素的實(shí)證分析,研究發(fā)現(xiàn)投入產(chǎn)出比率和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響較為顯著;劉春芝和邵馨漾[6]和湯鵬暉[7]采用了多元線性回歸模型對我國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響因素進(jìn)行了計(jì)量分析,都表明農(nóng)作物種植面積對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值具有顯著影響;呼靜茹[8]利用向量自回歸模型(vector autoregressive model,VAR)模型對我國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素進(jìn)行了研究,結(jié)果表明金融因素、氣候因素和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有著顯著的影響。

綜觀前人的研究,在促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)發(fā)展、探索農(nóng)業(yè)發(fā)展模式等方面帶來了一定的好處,本文選取縣域農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為切入點(diǎn)開展研究,采用多元回歸模型進(jìn)行分析,深入探究梨樹縣農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素,對影響因素進(jìn)行量化,建立模型,以期提供科學(xué)的、精準(zhǔn)的政策建議,推動(dòng)梨樹縣農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展。

2 問題描述

梨樹縣雖然是吉林省重點(diǎn)農(nóng)業(yè)縣,但也存在一些需要改善的問題。梨樹縣農(nóng)業(yè)發(fā)展存在著土地資源利用不合理問題。由于該縣地處丘陵山區(qū),土地資源相對較為有限,而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)又對土地要求較高,因此土地資源的合理利用顯得尤為重要。然而,在現(xiàn)實(shí)中,該縣還存在著土地過度利用和土地流轉(zhuǎn)不規(guī)范等問題,這不僅導(dǎo)致了土地資源的浪費(fèi),還給環(huán)境帶來了不良影響;其次,該縣農(nóng)業(yè)發(fā)展技術(shù)水平不高。由于歷史原因及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的限制,該縣農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中普遍存在著傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,如耕種、灌溉、施肥等都是傳統(tǒng)的方式,而現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用程度相對較低,這限制了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和質(zhì)量。最后,梨樹縣的農(nóng)機(jī)設(shè)備更新?lián)Q代較緩慢,農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高受到一定限制。一些較老舊的農(nóng)機(jī)設(shè)備已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要,同時(shí)缺乏有效的更新?lián)Q代機(jī)制,導(dǎo)致許多農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備在使用上的效率不高,使用壽命也不夠長。

因此,探尋和分析哪些因素是農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的直接影響因素,現(xiàn)有眾多農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素之間的配合比例是否有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn),未來梨樹縣農(nóng)業(yè)發(fā)展應(yīng)該傾向于利用哪些生產(chǎn)要素,本文將嘗試選取包括鄉(xiāng)村人口、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、化肥施用量(實(shí)物量)和市/縣總播種面積在內(nèi)的5個(gè)影響因素,利用多元線性回歸模型實(shí)證檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素。

3 影響農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的主要因素及數(shù)據(jù)來源

3.1 自變量說明

X1:鄉(xiāng)村人口(人)。鄉(xiāng)村人口是指生活在鄉(xiāng)村地區(qū)的人口,包括農(nóng)民、農(nóng)村勞動(dòng)者、外出務(wù)工的鄉(xiāng)村人口及城市居民在鄉(xiāng)村地區(qū)的人口等。

X2:農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(萬kW)。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力是指農(nóng)業(yè)機(jī)械的總體動(dòng)力,通常由發(fā)動(dòng)機(jī)、電動(dòng)機(jī)或其他動(dòng)力裝置提供,以驅(qū)動(dòng)各種類型的農(nóng)業(yè)機(jī)械,如拖拉機(jī)、收割機(jī)、耕地機(jī)等。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的大小和類型取決于農(nóng)業(yè)機(jī)械的種類和功能,以及農(nóng)作物的種類和規(guī)模。

X3:有效灌溉面積(khm2)。有效灌溉面積是指灌溉水源所提供的水量,能夠滿足作物根系范圍內(nèi)的水分需求的區(qū)域面積。有效灌溉面積的大小受到很多因素的影響,如灌溉水源的水量、灌溉方式、作物類型等。通常,在灌溉系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮有效灌溉面積的大小,以確保作物得到充分的水分供應(yīng),提高產(chǎn)量和質(zhì)量.

X4:化肥施用量(實(shí)物量)(t)?；适┯昧?實(shí)物量)是指在一定面積或容積內(nèi)實(shí)際使用的化肥數(shù)量,通常以重量或體積來計(jì)量?；实氖┯昧坑绊懼魑锏纳L發(fā)育和產(chǎn)量,如果化肥施用過少可能會(huì)導(dǎo)致作物生長緩慢、產(chǎn)量低下,而過度施肥會(huì)浪費(fèi)資源,導(dǎo)致環(huán)境污染和作物品質(zhì)下降。

X5:市/縣總播種面積(km2)。市/縣總播種面積是指某個(gè)市或縣所有農(nóng)田和耕地的總面積,以及在這些農(nóng)田和耕地上進(jìn)行的種植作物的總面積。它包括了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中所有種植用地和耕地面積,是衡量一個(gè)區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的重要指標(biāo)之一。

3.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于吉林省統(tǒng)計(jì)局和中國國家統(tǒng)計(jì)局,根據(jù)多元線性回歸分析的理論知識和考慮到變量的合理性及數(shù)據(jù)的可獲得性,使用2003—2020年的年度數(shù)據(jù),并引入5個(gè)影響農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的自變量,分別為X1、X2、X3、X4、X5,因變量為y(農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值/萬元)。

通過軟件SPSS22.0繪制出的矩陣散點(diǎn)圖(圖1)可以直觀地觀察到,因變量農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(y)與自變量鄉(xiāng)村人口(X1)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(X2)、有效灌溉面積(X3)、化肥施用量(X4)、市/縣總播種面積(X5)之間部分變量線性相關(guān),部分線性相關(guān)性不明顯,需進(jìn)一步采用多元線性回歸分析。

圖1 矩陣散點(diǎn)圖

4 構(gòu)建多元線性回歸模型

4.1 研究思路

在鄉(xiāng)村振興的背景之下,為縣域和鎮(zhèn)域的產(chǎn)業(yè)發(fā)展出謀獻(xiàn)策是非常必要的。通過結(jié)合前者的研究,分析梨樹縣的農(nóng)業(yè)發(fā)展環(huán)境,并研究農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素?；赟PSS軟件,建立多元線性回歸模型并進(jìn)行實(shí)證分析。在分析的過程中,建立初步回歸模型,對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),并運(yùn)用逐步回歸分析法修復(fù)自相關(guān)性,得出最終的模型方程。最后針對模型方程中的影響因素,給出相應(yīng)的政策性建議。

4.2 研究方法——多元線性回歸模型

通過查閱吉林省統(tǒng)計(jì)局和中國國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù),收集到2003—2020年吉林省四平市梨樹縣農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的數(shù)據(jù),在SPSS軟件中輸入5個(gè)自變量,建立多元線性回歸方程。

y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+ε

(1)

式中:β0為常數(shù)項(xiàng),表示在沒有任何影響因素的情況下農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值;β1～β5為對應(yīng)變量的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù);ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

由表1可知,R2為0.908,接近于1,說明模型的擬合程度較好。顯著性p<0.000 1。此模型的線性關(guān)系也是顯著的,但不足以說明模型中的每個(gè)自變量對因變量的影響都是顯著的。

表1 變量間的擬合匯總

由表2可知,X1、X2和X4的P為0.490、 0.059、 0.608,均大于0.05,所以X1、X2和X4對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響是不顯著的.回歸方程為

表2 方差膨脹因子檢驗(yàn)匯總

y=-679 854.090-0.524X1-1 654.517X2+7 229.692X3+0.492X4+4.654X5

(2)

從容差(tolerance)和方差膨脹因子(VIF)可以看出,5個(gè)自變量的方差膨脹因子均小于10,說明農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的回歸方程不存在多重共線性。

4.3 模型求解和檢驗(yàn)

使用逐步回歸分析法,挑選對y作用最明顯的因子進(jìn)行檢驗(yàn),并把具有顯著性的因子引入方程,反之剔除,具體的處理結(jié)果如表3所示。

表3 輸入/移除的變量

表3客觀地展現(xiàn)了在逐步準(zhǔn)則下該多元線性回歸模型中輸入和移除的變量。經(jīng)過操作,最終構(gòu)建出的回歸模型中有3個(gè)自變量,分別為農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(X2)、有效灌溉面積(X3)和市/縣總播種面積(X5)。

表4為排除變量表,解釋了鄉(xiāng)村人口和化肥施用量被排除的具體原因.這2個(gè)變量的顯著性分別為0.535和0.696,均大于0.05,未通過顯著性檢驗(yàn)。

表4 排除變量

表5反映了模型的相關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)情況,得到以下的分析結(jié)果。

表5 模型相關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)

1)擬合優(yōu)度:R為相關(guān)系數(shù),檢驗(yàn)值是0.950。R2為擬合優(yōu)度,用來描述回歸方程對樣本數(shù)據(jù)的擬合程度,其取值范圍為0～1,R2越接近于1,表明回歸方程對樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測能力越好,通常認(rèn)為當(dāng)數(shù)值大于0.800 時(shí),回歸效果即可接受。本次分析R2是0.903,調(diào)整后的擬合優(yōu)度是0.882,有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和市/縣總播種面積解釋的成分占90.3%,這個(gè)數(shù)值較趨近于1,表明該模型擬合程度較高,自變量與因變量之間存在著良好的相關(guān)性。

2)F檢驗(yàn):顯著性水平α=0.05。由表5可知,k=4,n=18,在F分布表中查出自由度為k-1=3和n-k=14的臨界值Fα(3,14)=3.34

3)t檢驗(yàn):顯著性水平α=0.05。在t分布表中查出自由度為n-k=14的臨界值t0.05/2(n-k)=2.145,由表6可知,有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和市、縣總播種面積的t統(tǒng)計(jì)變量分別是4.236、-3.308、6.293,|t|>t0.05/2(n-k),通過顯著性檢驗(yàn),X2、X3和X5的增減與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有關(guān),具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表6 回歸方程系數(shù)

4)DW檢驗(yàn):顯著性水平α=0.05,n=18,三個(gè)解釋變量的模型,由DW檢驗(yàn)上下界表,dL=0.933,dU=1.696,由表5可知,dU

表6為模型回歸方程系數(shù)表,在多重共線性的診斷中市、縣總播種面積、有效灌溉面積和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的VIF 值分別是4.138、1.329和3.603,均小于10,說明變量之間不存在多重共線性。

根據(jù)以上所有分析結(jié)果,得出預(yù)測模型。

y=-1 043 477.624-1 977.950X2+7 454.066X3+5.311X5

(3)

可見,影響梨樹縣未來農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的主要因素有3個(gè),分別是市/縣總播種面積、有效灌溉面積和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力。由圖2可知,P-P圖上的點(diǎn)分布在直線附近,樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。

圖2 回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差的正態(tài)P-P圖

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

影響梨樹縣未來農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響因素有市/縣總播種面積、有效灌溉面積和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力,由回歸方程結(jié)果可知,農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力每增加1萬kW,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就會(huì)平均減少1 977.950萬元;有效灌溉面積每增加1 000 khm2,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就會(huì)平均增加7 454.066萬元;市/縣總播種面積每增加1 hm2,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就會(huì)平均增加5.311萬元。其中,農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的原因如下。

1)邊際效應(yīng)遞減理論。當(dāng)一種生產(chǎn)要素的使用增加時(shí),它對生產(chǎn)效益的提升將逐漸減弱。農(nóng)業(yè)機(jī)械是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的一種要素投入,當(dāng)投入農(nóng)業(yè)機(jī)械的數(shù)量增加到一定程度時(shí),它的效益提升將逐漸減弱,進(jìn)而影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值。在梨樹縣,由于土地和氣候條件的限制,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模和產(chǎn)出受到一定的限制,這也導(dǎo)致了農(nóng)機(jī)投入量的增加對于產(chǎn)出的貢獻(xiàn)降低,出現(xiàn)負(fù)相關(guān)。

2)投入產(chǎn)出理論。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)出量與投入量呈正相關(guān),但投入量增加到一定程度后,其增加對產(chǎn)出量的貢獻(xiàn)將逐漸降低。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,投入農(nóng)機(jī)設(shè)備的數(shù)量增加,理論上可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)出量。但當(dāng)農(nóng)機(jī)設(shè)備的使用量增加到一定程度時(shí),投入的成本可能會(huì)顯著增加,增加的產(chǎn)出量無法彌補(bǔ)成本的增加。因此,當(dāng)農(nóng)業(yè)機(jī)械的投入量遇到成本較高和產(chǎn)出收益低等問題時(shí),就可能導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。

5.2 建議

提高農(nóng)業(yè)機(jī)械的效率。引導(dǎo)農(nóng)業(yè)機(jī)械制造商改變農(nóng)業(yè)機(jī)械的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)方式,提高農(nóng)機(jī)設(shè)備的作業(yè)效率,并降低其成本,以增加農(nóng)民對農(nóng)機(jī)設(shè)備的投入意愿,從而提高吉林市梨樹縣農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值。

拓寬農(nóng)機(jī)購買和維護(hù)渠道。加強(qiáng)對農(nóng)機(jī)銷售市場的監(jiān)管和引導(dǎo),促進(jìn)透明和公平,提高農(nóng)民對農(nóng)機(jī)設(shè)備的信任和購買意愿。同時(shí),拓展農(nóng)機(jī)維護(hù)和保修的渠道,降低農(nóng)民使用農(nóng)機(jī)設(shè)備的維修成本。

加強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械知識培訓(xùn)。開展農(nóng)業(yè)機(jī)械知識的培訓(xùn)和傳播活動(dòng),提高農(nóng)民對農(nóng)機(jī)設(shè)備的了解和使用技能。同時(shí),加強(qiáng)機(jī)械化生產(chǎn)技術(shù)傳統(tǒng),提高農(nóng)業(yè)工人的技術(shù)水平,從而更好地利用農(nóng)機(jī)設(shè)備來提高生產(chǎn)效率。

優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)。鑒于土地面積和質(zhì)量的限制,推動(dòng)農(nóng)民合作種植、流轉(zhuǎn)土地等方式,優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu),提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。

加大對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入。加大對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科技含量和生產(chǎn)效益。同時(shí),加強(qiáng)對農(nóng)民的技術(shù)培訓(xùn),提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技能和增加附加值。

優(yōu)化播種結(jié)構(gòu)。鼓勵(lì)農(nóng)民根據(jù)當(dāng)?shù)貧夂?、土壤特點(diǎn)和市場需求等因素,調(diào)整播種結(jié)構(gòu),優(yōu)化種植模式,提高糧食等作物的種植效益。

加強(qiáng)灌溉設(shè)施建設(shè)。投入資金,加強(qiáng)灌溉設(shè)施的建設(shè),提高灌溉效率,保證農(nóng)業(yè)作物的水分供應(yīng),提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和質(zhì)量。

發(fā)展農(nóng)業(yè)科技。鼓勵(lì)和支持農(nóng)業(yè)科技企業(yè)和科研機(jī)構(gòu),研發(fā)和推廣新的農(nóng)業(yè)技術(shù),提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和生產(chǎn)力。

改善農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施。加強(qiáng)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),完善農(nóng)村道路、用電、用水、通信等基礎(chǔ)設(shè)施,提高農(nóng)民的生產(chǎn)和生活條件,促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展。