孔令曉, 邵 康

(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院, 安徽 淮南 232001)

農(nóng)業(yè)作為一個國家經(jīng)濟的根本,是人類賴以為生的產(chǎn)業(yè)。自20世紀(jì)70年代以來,中國每個方面的綜合實力都得到了飛速提升,取得了令世界矚目的成果,農(nóng)業(yè)在制度和技術(shù)創(chuàng)新及政府投入上的全面改革,為農(nóng)業(yè)發(fā)展注入了全新驅(qū)動力,使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力得到了顯著提高。然而,近年來新冠肺炎疫情使得許多產(chǎn)業(yè)停滯不前,農(nóng)業(yè)也受到了很大影響,公眾和學(xué)術(shù)界對中國農(nóng)業(yè)的未來非常擔(dān)憂。

本文以山東省為例,用STATA統(tǒng)計分析軟件分析該省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平及其影響因素。山東省自然條件得天獨厚,地理位置優(yōu)越,是中國重要的糧食和蔬菜產(chǎn)地。山東省作為中國的農(nóng)業(yè)大省,是中國主要口糧生產(chǎn)區(qū)之一和重要的出口糧基地,其農(nóng)業(yè)發(fā)展對中國農(nóng)業(yè)的整體發(fā)展有著重要影響。研究其農(nóng)業(yè)發(fā)展情況并提出可行建議,對改善中國農(nóng)業(yè)水平具有重要的參考意義。

1 理論分析與研究思路

1.1 理論分析

目前,很多學(xué)術(shù)界人士致力于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展問題的研究。文獻[1]提出政府應(yīng)大力支持農(nóng)民創(chuàng)業(yè),為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供更有利的條件。文獻[2]通過對農(nóng)民進行4個月的訪談得出結(jié)論:自然和社會經(jīng)濟影響會降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力,這將是未來農(nóng)業(yè)部門發(fā)展的重大挑戰(zhàn)。文獻[3]研究得出促進農(nóng)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略包括財政獎勵、農(nóng)業(yè)培訓(xùn)計劃和基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展。文獻[4]運用主成分分析法、聚類分析法和空間自相關(guān)分析法研究了吉林省的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。文獻[5]運用Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)方法測量了中國30個省市自治區(qū)的“兩型農(nóng)業(yè)”的發(fā)展程度,發(fā)現(xiàn)雖然地區(qū)之間存在較大差異,但是發(fā)展程度在不斷提升。文獻[6]運用熵權(quán) 優(yōu)劣解距離法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)模型和障礙度診斷模型測度了甘肅省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平,發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展水平呈“西北高、東南低”的區(qū)域格局特征。文獻[7]運用熵值-TOPSIS模型評價了內(nèi)蒙古的農(nóng)業(yè)發(fā)展。文獻[8]運用層次分析法對甘肅省的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行綜合評價,研究結(jié)果表明水資源對甘肅省農(nóng)業(yè)的發(fā)展制約性較大。文獻[9]構(gòu)建農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化評價體系,對2015—2019年全國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展進行了分析。文獻[10]選取幾個主要影響因素進行主成分分析和回歸分析,得出鄉(xiāng)村人口因素對江西省農(nóng)業(yè)發(fā)展影響最大。文獻[11]通過障礙度模型和空間計量模型分析了中國31個省市自治區(qū)農(nóng)村發(fā)展水平的影響因素。文獻[12]運用加權(quán)主成分分析法和莫蘭指數(shù)來測量農(nóng)業(yè)發(fā)展水平和空間關(guān)系,得出中國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平總體上呈現(xiàn)東強西弱、南強北弱趨勢的結(jié)論。文獻[13]采用熵權(quán)法測度農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平,并運用耦合協(xié)調(diào)度模型來分析空間異質(zhì)性特征。文獻[14]運用TOPSIS-探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)方法研究山東省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的時空特征,得出高值地區(qū)應(yīng)發(fā)展資金和技術(shù)集約化的農(nóng)村。文獻[15]以河南農(nóng)業(yè)碳排放量為基礎(chǔ),制定指標(biāo)體系衡量河南低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。

通過研究國內(nèi)外學(xué)者的文獻,發(fā)現(xiàn)不少學(xué)者將地區(qū)農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值作為衡量該地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的主要依據(jù)。農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值反映了一定時期內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總規(guī)模和總成果,用它來反映農(nóng)業(yè)發(fā)展水平具有一定的權(quán)威性。

1.2 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選取

影響農(nóng)業(yè)發(fā)展的諸多因素中,氣候及自然條件對農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響是較大的,但其數(shù)據(jù)難以統(tǒng)計分析。本文從資本投入、技術(shù)進步和政府行為等三方面選取具有代表性的指標(biāo)分析各區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的影響因素,具體指標(biāo)如表1所示。

表1 各級指標(biāo)含義

為了研究山東省農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響因素,本文將使用STATA 分析統(tǒng)計軟件進行多元回歸分析。以農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值X0作為因變量,播種面積X1、勞動力數(shù)量X2、大牲畜頭數(shù)X3、農(nóng)業(yè)機械總動力X4、有效灌溉面積X5、化肥施用量X6、財政農(nóng)業(yè)支出X7作為自變量,全省的數(shù)據(jù)序列如表2所示(數(shù)據(jù)源自《山東統(tǒng)計年鑒》)。

表2 山東省各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)

1.3 研究思路

如前所述,將山東省歷年農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值作為因變量,7個影響因素作為自變量,用STATA 軟件進行回歸分析。首先,將所有變量進行回歸分析,依次剔除不合格變量,得出擬合模型。然后,主觀剔除幾個變量進行回歸分析,得到另一個擬合模型。最后,將2種模型進行多重共線性分析和異方差分析,確定最終模型,進行結(jié)果分析。

2 實證分析

將數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化之后,對全部因素或某幾個因素進行回歸分析。

2.1 第一種回歸分析

先將全部因素進行回歸分析,結(jié)果如表3所示。

表3 全部變量回歸結(jié)果

從表3的回歸結(jié)果來看,一共有8個因素進行了回歸分析,模型的返回F檢驗數(shù)值為431.464,P(Prob＞F)為0.002 3,說明模型整體上是顯著的,模型的可決系數(shù)(R-squared)為0.999 3,模型修正的可決系數(shù)(Adj R-squared)為0.997,說明模型的解釋能力是非常好的。但由于模型中的P有幾個遠大于0.05,并且方差膨脹系數(shù)(Variance Inflation Factor,VIF)遠大于10,具有完全的多重共線性,所以要依次剔除P＞0.05的變量。在剔除X4、X52個變量后,再次進行回歸分析,結(jié)果如表4所示。

表4 部分變量回歸結(jié)果

當(dāng)變量為5個時,所有變量檢驗的P均小于0.05。此時,擬合模型Y=-0.004 88X1+1.496 8X2+8.386 8X3-0.000 79X6+0.000 43X7-49 562.58,模型的樣本可決系數(shù)為0.998 1,說明模型的擬合效果不錯。

2.2 第二種回歸分析

先主觀選出部分變量,再進行回歸分析,結(jié)果如表5所示。

表5 主觀選擇部分變量回歸結(jié)果

當(dāng)只剩下X1、X2、X73個變量時,P遠小于0.05,說明模型的顯著性是很高的。此時擬合模型Y=0.003 4X1+2.361 7X2+0.000 7X7-47 004.26,模型的樣本可決系數(shù)為0.992 8,說明模型的擬合效果不錯,但模型的其他性質(zhì)還有待進一步檢驗。

2.3 多重共線性檢驗

對上述兩個模型進行多重共線性的分析,檢驗結(jié)果如表6、表7所示。

由表6可見,在第1個模型中,除X1外,其他變量的VIF值均遠大于10,存在嚴重的多重共線性。由表7 可見,在第2 個模型中,除了X2的VIF值略大于10外,其他變量的VIF值均小于10,可認為該模型具有輕微多重共線性。對比兩個模型,第2個模型的擬合效果更好,因此,舍棄第1個模型,留下第2個模型做進一步的檢驗。

表6 部分變量多重共線性分析結(jié)果

表7 主觀選擇部分變量多重共線性分析結(jié)果

2.4 異方差檢驗

STATA 運行的模型異方差檢驗結(jié)果顯示“Prob＞chi2=0.367 1”,P明顯大于0.05,不拒絕原假設(shè),表明該模型是同方差的。

2.5 遺漏變量檢驗

模型的遺漏變量檢驗結(jié)果顯示“Prob＞F=0.481 5”,P大于0.05,不拒絕原假設(shè),因此,認為并沒有遺漏變量。

3 結(jié)果分析

最終得到的擬合模型Y=0.003 4X1+2.361 7X2+0.000 7X7-47 004.26。X1的系數(shù)為0.003 4,說明每增加1 hm2的播種面積,山東的農(nóng)林牧漁年度總產(chǎn)值將上漲34萬元。土地播種面積從根源上決定著農(nóng)作物的產(chǎn)量,合理擴大播種面積、提升播種質(zhì)量是農(nóng)作物增產(chǎn)的重要措施。X2的系數(shù)為2.361 7,說明每增加1萬勞動力,山東農(nóng)林牧漁年度總產(chǎn)值將增加2.361 7億元。青年人很多選擇外出打工或上班,勞動力稀缺和人口老齡化是目前農(nóng)村農(nóng)業(yè)發(fā)展存在的最大問題。X7的系數(shù)為0.000 7,說明每增加1萬元的財政農(nóng)業(yè)支出,山東省的農(nóng)林牧漁年度總產(chǎn)值將增加7萬元。通過該計量結(jié)果可以看出,農(nóng)林牧漁業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展還未達到飽和狀態(tài),有待進一步提升。土地播種面積、農(nóng)村勞動力及政府的財政補貼是農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要影響因素。國家可以推出相關(guān)政策,支持務(wù)農(nóng),吸引更多勞動力投身農(nóng)業(yè),進一步發(fā)展我國的農(nóng)業(yè)。

3.1 自然條件的約束效應(yīng)

農(nóng)業(yè)的發(fā)展較依賴于地形、土壤、光照、降水等自然條件,自然條件較差的地區(qū),農(nóng)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)就會相對偏弱。山東省面朝海洋背靠大陸,在經(jīng)過了5 464 km 漫漫長路之后,黃河從這里東流入海。山東省瀕臨渤海與黃海,有著長達3 345 km 的海岸線,迎著太平洋的季風(fēng),形成了暖溫帶季風(fēng)氣候。山東省的地貌環(huán)境復(fù)雜多樣,以平原丘陵為主,境內(nèi)水系比較發(fā)達,適合農(nóng)業(yè)全面發(fā)展。山東省自然條件非常優(yōu)渥,生態(tài)系統(tǒng)眾多,具有頗為富饒的生物多樣性資源,為農(nóng)業(yè)產(chǎn)物的多樣性提供了條件。山東省境內(nèi)山川河流眾多,有益于農(nóng)林牧漁業(yè)的全方面發(fā)展,是不可多得的農(nóng)作物產(chǎn)出寶地。但山東省位于季風(fēng)氣候區(qū)域,一年之內(nèi)的降水量變化大,造成的旱澇災(zāi)害是山東省主要的自然災(zāi)害,因此修建水壩抗洪防旱是預(yù)防山東農(nóng)業(yè)經(jīng)濟損失的重要方法。

3.2 勞動力對農(nóng)業(yè)的影響

勞動力是農(nóng)業(yè)發(fā)展中最為重要也是不可或缺的因素之一,是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中唯一一個具有主觀性的因素,它在農(nóng)業(yè)發(fā)展中起著決定性作用。文獻[16]認為農(nóng)村人口遷移造成農(nóng)村有效勞動力嚴重短缺,阻礙了農(nóng)業(yè)的發(fā)展。隨著農(nóng)業(yè)人口老齡化局面的不斷加劇,可預(yù)見務(wù)農(nóng)者在不遠的將來會出現(xiàn)較大斷層,勞動力缺乏問題將更為突出。因此,要推動機械化、規(guī)?；蜆?biāo)準(zhǔn)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn),以更少的勞動力實現(xiàn)農(nóng)業(yè)發(fā)展。政府可擬定有關(guān)政策,使更多青年安身農(nóng)業(yè),讓他們?yōu)檗r(nóng)業(yè)發(fā)展做出貢獻,實現(xiàn)自身價值。在農(nóng)業(yè)發(fā)展的過程中,也應(yīng)加強對勞動力的新型技術(shù)的培訓(xùn)教育,讓農(nóng)民能學(xué)到更多的技術(shù)和方法,并且使得這些新技術(shù)和方法應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之中去,以增強和提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

3.3 政府行為的激勵效應(yīng)

政府行為首要表現(xiàn)在政策制度及財政農(nóng)業(yè)支出等方面,政府的支持是農(nóng)業(yè)得以發(fā)展的堅實后盾。20世紀(jì)70年代以來,政府在農(nóng)業(yè)方面實施了很多非常有必要的改革措施。政府的財政補貼為農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供了更大的可能。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)補貼是種糧農(nóng)民重要的收入來源,關(guān)聯(lián)到每一個農(nóng)民的切身利益,尤其對于脫貧地區(qū),這些補貼如果發(fā)放不及時、不到位,勢必會影響脫貧攻堅成果,影響農(nóng)民的利益。通過普惠金融,建立專門為鄉(xiāng)村提供金融服務(wù)的村鎮(zhèn)小銀行和小微貸款公司,使農(nóng)民實現(xiàn)現(xiàn)金自由,提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的積極性。建立針對農(nóng)戶的信用評級系統(tǒng),降低金融機構(gòu)貸款給農(nóng)民的信用風(fēng)險,提高各金融機構(gòu)為小農(nóng)戶提供貸款的積極性,從而提高農(nóng)民務(wù)農(nóng)積極性。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的出路在于從勞動密集的資源依賴型發(fā)展模式向科技驅(qū)動型發(fā)展模式的轉(zhuǎn)變。

4 結(jié) 語

通過STATA分析建立的回歸模型,得出農(nóng)業(yè)的發(fā)展與播種面積、勞動力數(shù)量和財政農(nóng)業(yè)支出息息相關(guān)。因此,要堅決落實支農(nóng)、強農(nóng)、惠農(nóng)政策,加大新型經(jīng)營主體培育力度,穩(wěn)步加快關(guān)鍵技術(shù)入戶,鼓勵發(fā)展規(guī)?；?jīng)營,提高糧食各種類的種植水平和效益,確保我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的持續(xù)性增長,確保農(nóng)業(yè)的根本地位。