分位數(shù)回歸的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響因素分析

劉　洋

（重慶大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，重慶 401331）

分位數(shù)回歸的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響因素分析

劉洋

（重慶大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，重慶 401331）

文章構(gòu)建農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值變化的宏觀多因素模型，運(yùn)用分位數(shù)回歸方法分析農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力﹑耕地灌溉面積﹑農(nóng)業(yè)從業(yè)人員﹑政府財(cái)政用于農(nóng)業(yè)的支出等7個(gè)變量，在不同的分位數(shù)水平下，對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響。結(jié)果表明，在不同的分位數(shù)水平下，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的各個(gè)影響因素和影響程度均有不同。

分位數(shù)回歸農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)農(nóng)民增收

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值一直是衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的關(guān)鍵性指標(biāo)，近年來(lái)，也有很多國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)影響農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出因素問(wèn)題進(jìn)行了研究。李永發(fā)（2014）依據(jù)中部6省2000～2011年的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率波動(dòng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用Malmquist指數(shù)分析方法，研究了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率波動(dòng)與化肥施用量﹑農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平﹑農(nóng)業(yè)稅取消等因素的關(guān)系[1]；馮啟磊（2010）運(yùn)用典型相關(guān)分析法，選取了機(jī)械總動(dòng)力﹑勞動(dòng)力數(shù)量﹑有效灌溉面積﹑農(nóng)村用電量﹑農(nóng)作物總播種面積﹑化肥施用量和農(nóng)民勞動(dòng)力文化程度等因素，探究了他們與我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平之間的相關(guān)關(guān)系[2]；王升（2009）根據(jù)全國(guó)農(nóng)業(yè)普查提供的數(shù)據(jù)，探究了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力與各種現(xiàn)代技術(shù)的結(jié)合對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出提高的影響程度[3]；陳詩(shī)波（2009）對(duì)湖北省不同地區(qū)，不同農(nóng)業(yè)發(fā)展模式進(jìn)行了深入分析，構(gòu)建了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效益的結(jié)構(gòu)方程，探討了我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的機(jī)制和自身獨(dú)有的特征；肖婷（2011）通過(guò)建立計(jì)量模型，對(duì)我國(guó)現(xiàn)有農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行了研究，在實(shí)證研究的基礎(chǔ)上，對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了一些可行性的建議。文章參考了學(xué)者的研究成果，運(yùn)用分位數(shù)回歸的方法，對(duì)影響農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的各種因素進(jìn)行分析和探討。

1　分位數(shù)回歸模型及變量選擇

分位數(shù)回歸模型估計(jì)量的計(jì)算是基于一種非對(duì)稱形式的絕對(duì)值殘差最小化，也即最小絕對(duì)值離差估計(jì)。它的優(yōu)勢(shì)是顯而易見(jiàn)的。（1）模型能夠更加全面詳細(xì)的刻畫(huà)出被解釋變量條件分布的全部特征。（2）對(duì)誤差項(xiàng)沒(méi)有過(guò)于苛刻的要求，分位數(shù)回歸模型的估計(jì)結(jié)果對(duì)異常值的處理更加穩(wěn)健。

指標(biāo)選取7個(gè)變量作為解釋變量：農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力﹑耕地灌溉面積﹑農(nóng)業(yè)從業(yè)人員﹑政府財(cái)政用于農(nóng)業(yè)的支出﹑農(nóng)作物總播種面積﹑單位面積谷物產(chǎn)量﹑化肥施用量。

2　模型設(shè)立與回歸結(jié)果分析

（1）模型的擬合優(yōu)度都在90%以上。這說(shuō)明，各個(gè)模擬對(duì)觀測(cè)值的擬合效果都比較好，而從分位回歸的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是處在哪一分為點(diǎn)上，都至少有多個(gè)解釋變量對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有顯著影響，而且在不同的分位點(diǎn)上，各個(gè)系數(shù)一般是不同的。解釋變量“財(cái)政支出”是唯一顯著的變量，說(shuō)明“財(cái)政支出”對(duì)于所有不同水平的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值都是有顯著影響的。

（2）再觀察“農(nóng)業(yè)從業(yè)人員”，在極低的分位水平下，被解釋變量“農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值”的估計(jì)值，隨著分位水平的增加而急劇增加。在農(nóng)業(yè)不發(fā)達(dá)地區(qū)，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員越多，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值反而會(huì)降低；在農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)，隨著農(nóng)業(yè)從業(yè)人口的增加，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出也在增加。在農(nóng)業(yè)不發(fā)達(dá)地區(qū)，往往是耕地不足﹑農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件過(guò)差的地區(qū)。同時(shí)，農(nóng)村糧食消耗增多，而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值下降，適宜耕種的土地太少。對(duì)存在這種狀況，就應(yīng)該避免增加人口，或許可以開(kāi)發(fā)可耕種的土地，也可以尋找適合當(dāng)?shù)貧夂蛲寥赖霓r(nóng)作物。

（3）“農(nóng)業(yè)財(cái)政支出”無(wú)論是處在較低的分位數(shù)水平，還是較高的分位數(shù)水平，它都是顯著的。這說(shuō)明，對(duì)于農(nóng)業(yè)增加財(cái)政支出是必要的。但是，當(dāng)分位數(shù)水平處在高位時(shí)，它的估計(jì)量不如分位數(shù)水平處在低位時(shí)。這說(shuō)明，財(cái)政投入到農(nóng)業(yè)較不發(fā)達(dá)的地區(qū)的效果，要好于投入到農(nóng)業(yè)較發(fā)達(dá)的地區(qū)。

3　結(jié)論與建議

“財(cái)政支出”對(duì)于所有不同水平的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值都有顯著影響，且對(duì)于農(nóng)業(yè)不發(fā)達(dá)地區(qū)影響更大。綜上所述，面對(duì)新時(shí)期的農(nóng)業(yè)情況，政府應(yīng)該加大對(duì)農(nóng)業(yè)落后地區(qū)的扶持力度，提高農(nóng)業(yè)的科技水平，提早建成現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，加大農(nóng)村勞動(dòng)力培訓(xùn)和轉(zhuǎn)移，以減少農(nóng)村勞動(dòng)力剩余對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的不利影響，從而早日實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增加和農(nóng)民收入的提高。

[1]李永發(fā)．中部六省農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出效率和影響因素分析．統(tǒng)計(jì)與決策，2014，（11）：126～130

[2]馮啟磊．中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平的影響因素分析．安徽師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，（3）：276～280

[3]王升．財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響的實(shí)證分析．南方農(nóng)村，2015，（4）：41～49