基于多元線性回歸對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素研究

□湯鵬暉

（中共湖南省委黨校，湖南 長(zhǎng)沙 410000）

1 文獻(xiàn)綜述

我國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，但暫時(shí)還不是農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)，農(nóng)業(yè)發(fā)展對(duì)一個(gè)國(guó)家發(fā)展的重要性不言而喻。隨著城鎮(zhèn)化不斷推進(jìn)，在人均糧食消耗量不斷增長(zhǎng)的背景下，我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨著巨大的壓力，主要面臨的問題有農(nóng)村耕地面積有限、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平不高、有效灌溉面積不足、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)以及自然災(zāi)害不足等[1]。只有保持農(nóng)業(yè)產(chǎn)量穩(wěn)定增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)才會(huì)有良好的發(fā)展空間，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)才能穩(wěn)步進(jìn)行。“十四五”規(guī)劃指出，要優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村，堅(jiān)持把解決好“三農(nóng)”問題作為全黨工作的重中之重[2]。

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總規(guī)模和總成果，是一定時(shí)期（通常為一年）內(nèi)以貨幣形式所表現(xiàn)的農(nóng)、林、漁、牧業(yè)全部產(chǎn)品的總量，折射出一段時(shí)期的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平[3]。因此，分析農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素對(duì)農(nóng)業(yè)的發(fā)展有深遠(yuǎn)意義。結(jié)合學(xué)者的分析和研究，文章選取了播種面積、灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力、受災(zāi)面積4 個(gè)變量，運(yùn)用多元線性回歸的方法對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行分析[4]。利用Eviews 軟件對(duì)以上影響因素進(jìn)行計(jì)量分析，解釋所選4 個(gè)變量分別對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響的相關(guān)程度，同時(shí)找出對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生影響的相關(guān)因素，并對(duì)如何科學(xué)調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高我國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值以及農(nóng)業(yè)高質(zhì)量提出政策建議[5]。

2 選取影響農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素

2.1 解釋變量說明

根據(jù)研究方法以及研究目的，選取以下4 個(gè)解釋變量。

X1：農(nóng)作物總播種面積，是指實(shí)際播種或移植農(nóng)作物的面積。一般來說，農(nóng)作物產(chǎn)量會(huì)隨著總播種面積擴(kuò)大而增加，農(nóng)作物總播種面積與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值密不可分。

X2：有效灌溉面積，是指地塊比較平整，有一定水源、灌溉配套設(shè)施，當(dāng)年能進(jìn)行正常灌溉的農(nóng)田面積。土地、水分等因素對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值以及農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響十分顯著。

X3：農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力，是指主要用于農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的各種動(dòng)力機(jī)械的動(dòng)力總和。

X4：受災(zāi)面積，指遭受各種自然災(zāi)害的農(nóng)作物播種面積。一般來說，受災(zāi)面積與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值息息相關(guān)。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，詳見表1。

表1 1999—2018 年中國(guó)相關(guān)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)

3 實(shí)證分析

利用Eviews 軟件對(duì)以上影響因素進(jìn)行計(jì)量分析，運(yùn)用OLS 估計(jì)法參數(shù)估計(jì)結(jié)果，運(yùn)用多重共線性檢驗(yàn)各變量相關(guān)系數(shù)，解釋所研究的4 個(gè)變量分別對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響的相關(guān)程度，同時(shí)找出對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生影響的相關(guān)因素[6]，對(duì)顯著影響因素提出優(yōu)化建議。

3.1 建立回歸模型

回歸模型是對(duì)統(tǒng)計(jì)關(guān)系進(jìn)行定量描述的一種數(shù)學(xué)模型，是研究相關(guān)變量之間隱含變化規(guī)律的數(shù)學(xué)方法，是一種化不確定關(guān)系為確定函數(shù)關(guān)系的研究方法[7]。回歸模型有著預(yù)測(cè)作用。本研究根據(jù)設(shè)置的解釋變量，基于多元線性回歸模型對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值及選定的4 個(gè)因素進(jìn)行分析。回歸模型的設(shè)定如下。

式中：Y為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，C、C1、C2、C3、C4分別為回歸模型的各截距項(xiàng)，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3.2 回歸結(jié)果

使用Eviews 軟件對(duì)模型中各變量及常數(shù)項(xiàng)的參數(shù)運(yùn)用OLS 估計(jì)法進(jìn)行估計(jì)分析，結(jié)果見表2。

表2 運(yùn)用OLS 估計(jì)法參數(shù)估計(jì)結(jié)果

3.3 回歸模型的檢驗(yàn)與修正

1）經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。由OLS 估計(jì)法參數(shù)估計(jì)結(jié)果可以看出，在其他變量保持不變的前提下，X1、X2、X3的系數(shù)為正值，代表X1、X2、X3與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值Y為正相關(guān)，同增同減；X4的系數(shù)為負(fù)值，代表當(dāng)X4變化時(shí)，Y與X4負(fù)相關(guān)，反方向變動(dòng)。以上變化與理論分析和經(jīng)驗(yàn)判斷是一致的[8]。

2）擬合優(yōu)度。可決系數(shù)R2=0.995 568，修正之后的可決系數(shù)為R2=0.994 386，說明所選取的模型對(duì)所選樣本的擬合程度較好。

3）F檢驗(yàn)。α=0.05，F(xiàn)=842.336 4，P=0.000 0，說明4 個(gè)解釋變量對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響是顯著的。

4）t檢驗(yàn)。在給定顯著性水平α=0.05 下，分析表2 數(shù)據(jù)可知，X2、X3對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值都大于2.101，這說明該解釋變量分別對(duì)被解釋變量有明顯影響，而X1、X4的t統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值小于2.101，表明農(nóng)作物總播種面積（X1）、受災(zāi)面積（X4）對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（Y）沒有顯著影響。

3.4 多重共線性檢驗(yàn)

為了證實(shí)是否存在多重共線性，計(jì)算各解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果見表3。

從表3 的各變量相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，在各個(gè)解釋變量之間存在著較高的相關(guān)系數(shù)，說明大概率存在一定的多重共線性[9]。

表3 各變量相關(guān)系數(shù)

3.5 異方差檢驗(yàn)

通過對(duì)OLS 估計(jì)得到的結(jié)果進(jìn)行分析后，使用Eviews 軟件中的懷特檢驗(yàn)法對(duì)修正后的模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，通過Eviews 軟件得出結(jié)果nR2＝18.500 90，查α=0.05 下的分布表得臨界值為9.487，所以拒絕原假設(shè)，表明這個(gè)模型存在異方差，見表4。

表4 White 檢驗(yàn)結(jié)果

3.6 自相關(guān)檢驗(yàn)

已知DW=1.727 3，在5%的顯著性水平下，查DW統(tǒng)計(jì)表得dL=0.894、du=1.828，模型中DW=1.727 3＞dL，因此不存在自相關(guān)。

4 結(jié)論和建議

4.1 結(jié)論

1）提高農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力，提升效率以及提高產(chǎn)量。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值很大程度受到農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的影響，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力是衡量農(nóng)業(yè)機(jī)械化的重要指標(biāo)，農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展對(duì)單位機(jī)械作業(yè)量有顯著的促進(jìn)作用，同時(shí)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的過程中會(huì)自覺優(yōu)化生產(chǎn)要素配置，可以有效節(jié)約成本，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模，提高經(jīng)濟(jì)效益。

2）科學(xué)擴(kuò)大有效灌溉面積。我國(guó)有效灌溉面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值具有顯著的正向影響，科學(xué)有效地提高有效灌溉面積是提高農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)鍵。在提高有效灌溉面積的過程中，要注意節(jié)約、高效利用水資源，可以應(yīng)用先進(jìn)的技術(shù)手段改進(jìn)灌溉方式。

3）雖然農(nóng)作物總播種面積、受災(zāi)面積存在多重共線性，但也無法忽略其對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響，農(nóng)業(yè)機(jī)械化和有效灌溉面積體現(xiàn)在技術(shù)方面的影響，而農(nóng)作物總播種面積、受災(zāi)面積多體現(xiàn)在土地、養(yǎng)料、農(nóng)田水利設(shè)施方面。

4.2 政策建議

1）推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化。勞動(dòng)生產(chǎn)率、土地產(chǎn)出率等重要生產(chǎn)指標(biāo)與農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展密不可分。要想進(jìn)一步提高農(nóng)機(jī)生產(chǎn)效率，就要完善農(nóng)業(yè)機(jī)械化補(bǔ)助和支持政策，制定合理的機(jī)械化推進(jìn)制度；積極采用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，合理優(yōu)化改造農(nóng)機(jī)裝備結(jié)構(gòu)，向高效節(jié)能型發(fā)展，在實(shí)現(xiàn)低損耗的同時(shí)提高產(chǎn)量，大幅增加農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益；因地制宜，由于我國(guó)各地區(qū)之間農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平不平衡，在充分考慮當(dāng)?shù)氐恼咭约碍h(huán)境因素制約的基礎(chǔ)上，在合理區(qū)間內(nèi)提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平。

2）擴(kuò)大有效灌溉面積。嘗試把一些廢棄但又具備一定條件的土地利用起來，變廢為寶；理順管理體制，實(shí)行統(tǒng)一管理，搞活經(jīng)營(yíng)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)科學(xué)管理；為水利灌溉設(shè)施設(shè)備更新改造、新建、擴(kuò)建等安排足夠的投資額度，保護(hù)、激勵(lì)民間投資農(nóng)田水利灌溉設(shè)施設(shè)備。

3）大力發(fā)展節(jié)水灌溉技術(shù)，以節(jié)水促增產(chǎn)。水是農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要制約因素，要實(shí)現(xiàn)科學(xué)集約型用水，研發(fā)出先進(jìn)的節(jié)水工具，在節(jié)水的同時(shí)促進(jìn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增效，提高農(nóng)民生活質(zhì)量。

4）增加農(nóng)業(yè)投入。充分利用先進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)，在加快農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化的進(jìn)程中，帶領(lǐng)農(nóng)民學(xué)習(xí)先進(jìn)的技術(shù)知識(shí)，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的投資與建設(shè)。

5）由于受災(zāi)面積與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，產(chǎn)量會(huì)隨著受災(zāi)面積增加而減少，所以保護(hù)自然環(huán)境以及預(yù)防自然災(zāi)害就顯得尤為重要。通過科學(xué)的預(yù)測(cè)手段提醒農(nóng)民做好防范，可以減少農(nóng)作物受災(zāi)，有效提高農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。