劉文慧，高 巍，朱家明

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué))

0 引言

國(guó)以農(nóng)為本，農(nóng)業(yè)在中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有重要的地位，中共中央也一直加強(qiáng)對(duì)于農(nóng)業(yè)的支持力度.1978年以來(lái)，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)、人口的增多、科技的前進(jìn)，中國(guó)的農(nóng)業(yè)發(fā)展向前邁了一大步.農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的總規(guī)模和總水平的重要指標(biāo)，以貨幣表現(xiàn)農(nóng)、林、牧、漁業(yè)全部產(chǎn)品總量，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，折射出農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平[1].從1990年開(kāi)始起，中國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值雖總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但在近幾年的增幅卻不如前幾年的大，且增幅緩慢，如圖1所示.因此探究農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素對(duì)于促進(jìn)農(nóng)業(yè)持續(xù)高發(fā)展有重要的意義.

圖1 1990～2020年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值每年的增幅情況

1 文獻(xiàn)綜述

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素到目前為止已經(jīng)有很多學(xué)者進(jìn)行了研究.大多數(shù)學(xué)者都運(yùn)用了計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型.漆文萍利用Eviews3.1分析得到1970～1998年間,江西農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中科技技術(shù)偏低,農(nóng)作物播種面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響最為顯著[2].孫楊等學(xué)者運(yùn)用Eviews5.0得出1993～2006年農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響是顯著的[3].袁磊通過(guò)建立柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)得出農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響大[4].劉萍等學(xué)者得出1990～2012年中國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值可以通過(guò)適當(dāng)增加化肥施用量和農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量得到提高[5].吳媚等學(xué)者結(jié)論為農(nóng)用化肥施用量以及農(nóng)作物播種總面積與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值正相關(guān)[6].柴武越認(rèn)為有效灌溉面積及農(nóng)用化肥施用折純量對(duì)各地區(qū)農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用更為明顯[7].張美田認(rèn)為農(nóng)作物播種面積對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響是最為明顯的[8].陳威林等學(xué)者運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度法分析徐州市農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r得出農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響效果顯著[9].

綜合上述來(lái)看，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的顯著影響因素并不都相同.結(jié)合學(xué)者研究，該文選取農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、農(nóng)用化肥施用折純量、農(nóng)作物播種面積，同時(shí)加入農(nóng)村居民人均可支配收入這個(gè)經(jīng)濟(jì)因素，農(nóng)民的收入對(duì)于農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響也不可忽略，以此分析1990～2020年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的顯著影響因素.

2 影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要因素及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 解釋變量說(shuō)明

(1)X1：農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力.農(nóng)業(yè)機(jī)械是指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中使用的機(jī)械設(shè)備.中國(guó)正由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，那么農(nóng)業(yè)的機(jī)械化是其轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵，機(jī)械化實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，機(jī)械化也代表著農(nóng)業(yè)科技的進(jìn)步，影響農(nóng)業(yè)的總產(chǎn)值.因此選用所有機(jī)械總動(dòng)力來(lái)代表農(nóng)業(yè)機(jī)械.

(2)X2：有效灌溉面積.有效灌溉面積代表了一定的農(nóng)業(yè)農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施水平，是保證灌溉面積之中農(nóng)業(yè)的產(chǎn)量[10].一個(gè)國(guó)家農(nóng)業(yè)的發(fā)展，勢(shì)必離不開(kāi)水分、土地等因素的影響，那么農(nóng)田水利則為農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)提供了良好的環(huán)境.

(3)X3：農(nóng)村居民人均可支配收入.農(nóng)民的收入代表著可以對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所進(jìn)行的投入，如:肥料、機(jī)械化設(shè)施投入等，與農(nóng)業(yè)的總產(chǎn)值息息相關(guān).

(4)X4：農(nóng)用化肥施用折純量.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.

(5)X5：農(nóng)作物播種面積.農(nóng)作物播種面積是指實(shí)際播種或者移植農(nóng)作物的面積，對(duì)于農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增長(zhǎng)起到很大的作用.

2.2 數(shù)據(jù)詳情

該文數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，詳見(jiàn)表1，其中y代表農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(億元)，X1代表農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(萬(wàn)千瓦)，X2/有效灌溉面積(萬(wàn)公頃)，X3/農(nóng)村居民人均可支配收入(元)，X4/農(nóng)用化肥施用折純量(萬(wàn)噸)，X5/農(nóng)作物播種面積(千公頃).

3 基于多元線(xiàn)性回歸模型對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響

3.1 研究思路

“三農(nóng)”問(wèn)題一直是中國(guó)共產(chǎn)黨工作的重中之重.學(xué)者們對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展相繼進(jìn)行了許多研究.通過(guò)結(jié)合前者研究，分析中國(guó)現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，研究對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的顯著影響因素.利用Eviews9.0軟件，建立多元線(xiàn)性回歸模型，對(duì)其進(jìn)行實(shí)證分析.在實(shí)證分析過(guò)程中，通過(guò)建立初步回歸模型，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，利用white檢驗(yàn)方法等計(jì)量檢驗(yàn)，運(yùn)用逐步回歸法、廣義差分法修復(fù)多重共線(xiàn)性和自相關(guān)性，得出最終的模型方程.針對(duì)顯著影響因素，提出農(nóng)業(yè)持續(xù)高發(fā)展的優(yōu)化建議.

3.2 研究方法——多元線(xiàn)性回歸模型

基于表1中的數(shù)據(jù)，建立線(xiàn)性回歸模型如下：

表1 1990～2020年中國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值以及影響因素?cái)?shù)據(jù)

y=C+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+C5X5+ε

其中，C為常數(shù)項(xiàng)，表示在沒(méi)有任何影響因素的情況下農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng).

3.3 結(jié)果的分析

根據(jù)設(shè)定，利用Eviews9軟件初步建立多元線(xiàn)性回歸模型，使用OLS最小二乘法進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果詳見(jiàn)表2.

表2 回歸結(jié)果表

由表2可初步得到農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與各項(xiàng)影響因素的回歸方程：

y=12834.12+0.2225X1-1.4634X2+

4.0992X3+3.0132X4+0.2990X5

可得農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)村居民人均可支配收入、農(nóng)用化肥施用折純量、農(nóng)作物播種面積與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值呈正相關(guān)，有效灌溉面積與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值呈負(fù)相關(guān)，但根據(jù)實(shí)際情況來(lái)看，有效灌溉面積與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)系并不符合經(jīng)濟(jì)意義，說(shuō)明需要對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)與修正.

4 對(duì)回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與修正

4.1 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

(1)擬合優(yōu)度的度量：R2=0.9971，接近于1，說(shuō)明所建模型整體上對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合較好.

(2)F檢驗(yàn)：取α=0.05，F(xiàn)=1719.448，且p=0.0000，則說(shuō)明五個(gè)解釋變量聯(lián)合對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值這個(gè)被解釋變量的影響是顯著的.

(3)t檢驗(yàn)：取α=0.05，解釋變量p值均未超過(guò)0.05，通過(guò)t檢驗(yàn).

4.2 多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)

為了證實(shí)以上模型是否存在多重共線(xiàn)性，利用命令coryx1x2x3x4x5，在軟件中進(jìn)行了解釋變量之間相關(guān)性的檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表3.

表3 相關(guān)系數(shù)矩陣

由表3可以看出：除了X3與X4之外，5個(gè)解釋變量?jī)蓛芍g的相關(guān)系數(shù)都超過(guò)了0.85，變量之間高度相關(guān)，因此存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性.

4.3 多重共線(xiàn)性的修正

利用逐步回歸法進(jìn)行多重共線(xiàn)性的修正：由表3可知，解釋變量X3與被解釋變量Y相關(guān)程度最高,因此以X3為基礎(chǔ)，依次加入其他解釋變量進(jìn)行逐步回歸，結(jié)果見(jiàn)表4.

表4 逐次回歸模型表

因此，最終方程式為：

y=-2449.4910+0.1970x1+3.0968x3

(872.9021) (0.1062) (0.0185)

t= (2.8061) (29.1633) (10.6188)

R2=0.9953DW=0.4688F=3025.416

n=31

4.4 異方差檢驗(yàn)

利用White檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲钚?，結(jié)果見(jiàn)表5.

表5 white檢驗(yàn)結(jié)果

由表5可知：Obs*R-squared=4.6923，明顯小于自由度為5，顯著性水平為0.05的值11.0705，接受原假設(shè)，表明此模型不存在異方差性.

4.5 自相關(guān)性檢驗(yàn)與修正

如圖2所示，模型的第1期、第7期偏相關(guān)系數(shù)的直方塊超過(guò)了虛線(xiàn)部分，因此存在一階和七階自相關(guān).對(duì)回歸模型進(jìn)行調(diào)整，通過(guò)廣義差分法,對(duì)于一階自相關(guān)、七階自相關(guān)進(jìn)行修復(fù)，利用命令1sycx2x3x4ar(1)ar(7)，優(yōu)化后得到最終方程為：

圖2 偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

y=-1242.4300+0.1553x1+3.4157x3+ε

5 結(jié)論及建議

5.1 結(jié)論

根據(jù)上述模型分析可知，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值很大程度受到農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)民人均可支配收入的影響.農(nóng)業(yè)機(jī)械化越高，農(nóng)民收入水平越高，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加越明顯.但是從結(jié)果來(lái)看，每增加1萬(wàn)千瓦的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值才增加0.1553億元，遠(yuǎn)小于農(nóng)民人均可支配收入的影響.同時(shí)，雖然其余幾個(gè)解釋變量存在多重共線(xiàn)性，但也無(wú)法忽略它們對(duì)于農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響.農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)民收入體現(xiàn)在技術(shù)和經(jīng)濟(jì)方面的影響，而化肥使用量、農(nóng)作物播種面積、有效灌溉面積多體現(xiàn)在土地、養(yǎng)料、農(nóng)田水利設(shè)施方面.

5.2 建議

(1)加大農(nóng)業(yè)機(jī)械化力度，尋求技術(shù)創(chuàng)新.農(nóng)業(yè)機(jī)械化是中國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的方向.近幾年來(lái)，中國(guó)在由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的過(guò)程中，農(nóng)業(yè)機(jī)械化相較之前得到了巨大的發(fā)展.尤其在十三五期間，農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率突破60%.但由結(jié)果分析可知，中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的成熟度還是不高，整體偏低.因此，要加大農(nóng)業(yè)機(jī)械化力度，首先提高政策上的農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼，加強(qiáng)對(duì)于“三農(nóng)”的投入力度，其次，加大技術(shù)創(chuàng)新與技術(shù)推廣，更好的優(yōu)化原有的基礎(chǔ)設(shè)施，提高勞動(dòng)生產(chǎn)效率，進(jìn)一步有效提高農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值.

(2)提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化人員的素質(zhì).近幾十年來(lái)，中國(guó)第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員在逐年下降，根本原因就在于農(nóng)業(yè)的機(jī)械化率，使得勞動(dòng)力進(jìn)行了轉(zhuǎn)移.而目前農(nóng)機(jī)使用人員大都還是普通農(nóng)民，因此農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)者的素質(zhì)是制約機(jī)械化普及的重要因素[11].首先通過(guò)對(duì)農(nóng)機(jī)人員進(jìn)行培訓(xùn)，聘請(qǐng)專(zhuān)家開(kāi)講座，提高人員對(duì)于機(jī)械設(shè)備的熟練使用和農(nóng)機(jī)技術(shù)改革創(chuàng)新；其次，可以引入這方面的高質(zhì)量人才，做到農(nóng)機(jī)人員掌握機(jī)械化設(shè)備的使用和技術(shù)創(chuàng)新非常重要.

(3)提高農(nóng)村居民人均收入水平.農(nóng)村居民的人均收入對(duì)于農(nóng)業(yè)的發(fā)展有重要的影響力度.農(nóng)民的收入在一定程度上限制了農(nóng)機(jī)的購(gòu)買(mǎi)，包括農(nóng)民在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上的投資力度.要想提高農(nóng)民人均收入水平，首先發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，提高城鎮(zhèn)化率，完善信貸政策，降低農(nóng)業(yè)成本，推動(dòng)農(nóng)村集體產(chǎn)權(quán)制度改革，加快完成農(nóng)村集體資產(chǎn)的清產(chǎn)核資，并且把經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)量化到集體成員，提高農(nóng)民收入水平[12].

(4)適度使用化肥，繼續(xù)完善農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施水平，穩(wěn)固農(nóng)作物播種面積.合理使用化肥，雖然理論上化肥施用量越大，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值越高，但也要注意化肥使用過(guò)度，會(huì)造成一定的環(huán)境污染.對(duì)于農(nóng)業(yè)農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施，加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，發(fā)展農(nóng)業(yè)高效用水，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[13].繼續(xù)穩(wěn)固農(nóng)作物播種面積，首要的是保護(hù)耕地面積，繼續(xù)建立耕地保護(hù)體系.