基于多元回归模型的陕西农产品产量影响因素分析.pdf

F u T u R E A G R I c u L T u R Ef 前沿趋势_基于多元回归模型的陕西农产品产量影响因素分析文陈朝阳文章基于2 0 0 8 2 0 1 9 年相关统计数据，建立了陕西省农产品产量及其影响因素关系的多元线性模型，对陕西省农产品产量及其影响因素之问进行实证分析。研究结果显示，农作物灌溉面积对农作物产量具有显著的正相关影响，化肥投入量对农作物产量具有显著的正相关影响，农业机械化程度对农作物产量具有显著的正相关影响。关键词：陕西农产品产量：影响因素；多元回归随着农业科学技术的发展和国家对“三农”工作的重视，“科技兴农”己成为广泛共识，西北地区农业大省陕西省的农业发展取得了长足的进步。由于陕西省地处内陆，水资源相对缺乏，农业基础设施相对薄弱，地区经济发展速度不强劲，造成了农业农产品产量和农产品产值等方面不能媲美其他农业大省，因此，分析研究影响陕西省农产品产量的关键因素，对于提高农产品产量、推动农业健康可持续发展具有非常重要的现实意义。陕西农产品产量影响因素的理论分析第一，农作物种植面积。农产品产量受到许多因素的影响，其中一个特别重要的因素就是农作物种植面积。一般来讲，在其他条件正常的情况下(例如没有发生大规模的自然灾害)，农作物种植面积越大，农产品产量越高。因此，可以做出第一个假设：H l：农作物种植面积对农产品产量具有显著的正相关作用。1 1 8 农经第二，农作物灌溉面积。农作物要生长，农产品要增收，除了阳光、温度、土壤等自然条件外，适当的灌溉必不可少，所有植物生长都离不开水，农作物更是如此，所以，一个地区农业灌溉基础设施完善，水利比较发达，对于促进农产品产量的增加，进而推动农业的可持续发展具有非常重要的作用。因此，可以做出第二个假设：H 2：农作物灌溉面积对农产品产量具有显著的正相关影响。第三，化肥投入量。随着农业科技的进步，化肥农药等农业生产资料不断涌现，使用化肥农药对于提高农产品产量具有重要影响，在一些土地贫瘠的地区，适当投入化肥能使土壤中长出茂盛的庄稼，尤其在科技武装农业的大背景下，优质的化肥对于提高农产品产量更加有利。因此，可以做出第三个假设：H 3：化肥投入量对农产品产量具有显著的正相关影响。第四，农业机械化程度。现代农业的发展不再局限于劳动密集型的分散性经F u T u R EA G R I c u L T u R Ef 前沿趋势营，而是逐渐转向技术密集型的集约化经营，集约化经营的重要途径之一就是大力推广农业机械化，农业机械化的广泛使用使得农业生产效率得到显著提高，最终有利于农产品产量的提高。因此，可以做出第四个假设：H 4：农业机械化程度对农产品产量具有显著的正相关影响。研究设计第一，变量选择与数据来源。根据农产品产量影响因素理论以及梳理国内外相关研究文献，选择农产品产量作为本研究的因变量，选择农产品种植面积、农作物灌溉面积、化肥投入量、农业机械化程度作为白变量。本研究实证分析的数据主要来自中国统计年鉴陕西统计年鉴。第二，模型构建。回归分析法是多个自变量测度因变量影响方向和影响程度的现代统计分析方法。本研究中，回归模型的因变量为农产品产量(Y)；白变量为农作物种植面积(x 1)、农作物灌溉面积()(2)、化肥投入量(x 3)、农业机械化程度(X 4)。具体回归模型如以下公式所示：Y=Bn+D1 X 1+B，X 2+D3 X 3+B4 X 4+其中，B。，B。，B。，B，G。为回归系数，e 为随机误差。陕西农产品产量影响因素的实证分析第一，描述性分析。在正式回归分析之前，需要对样本数据进行描述性分析，主要是分析数据的波动程度以及数据是否符合正态分布。一般来说，数据波动不是很大，正态性比较明显，适合做回归分析。本研究运用s P s s1 6 O 软件，对陕西省农产品产量及其影响因素关系模型的数据进行描述性分析，具体如表1 所示。表1 描述|生分析结果最小值最大f 直均值标淮误偏度【|辇度统计量统计量统计量统计量统计量统计量y1 1 1 1 O o1 2 4 5 1 01 1 9 7 3 E 34 1 8 6 7 0 31 0 8 lO 2 9 1X l4 0 6 3 9 04 2 8 45 04 1 9 2 0 E 37 4 6 1 0 7 4_ o2 9 5一L0 9 5)(21 2 0 9 g o1 3 0 1 4 0l _ 2 6 4 9 E 32 82 3 1 5 4_ 07 5 9_ o3 6 5X 31 6 5g O2 4 1 7 021 6 0 2 E 22 47 8 7 5 3_ 09 2 4_ o2 8 4X 41 7 0 9 9 02 6 6 7 3 02 2 3 3 8 E 32 8 0 0 3 3 2 8_ 0 4 6 8_ o1 3 0从表1 可以看出，农产品产量波动量并不是很大，峰度是O 2 9 1，偏度是一1 0 8 1；农作物种植面积偏度系数是O 2 9 5，峰度系数是1 0 9 5；农作物灌溉面积波动量也不是很大，偏度系数是O 7 5 9，峰度系数是O 3 6 5；化肥投入量系数0 9 2 4，峰度系数是O 2 8 4；农业机械化程度偏度系数一0 4 6 8，峰度系数是一O 1 3 0。五个变量基本都符合偏度系数在O 左右、峰度系数在3 左右的正态分布，说明样本数据比较适合做回归分析。第二，相关性分析。相关性分析是回归分析的前奏。在判断自变量是否对因变量具有显著影响时，一般先要通过相关性分析，检验白变量和因变量是否具有相关性，相关性越高，越适合做回归分析。相关性检验的标准一般通过相关系数体现，相关系数的绝对值在O l，只有相关系数绝对值高于O 4，才认为变量之间具有中度相关，适合做回归分析；低于O 4 就认为低度相关，不适合做回归分析。相关陛分析结果如表2 所示。表2 相关性分析结果yX 12X 3x 4皮尔逊相关系数10 2 7 7_ 0 4 9 30 8 5 5 日眯0 8 1 8 日眯yP 值(双尾检验)0 3 8 40 1 0 30O 0 0 1样本数1 21 21 21 21 2皮尔逊相关系数0 2 7 71_ 0 6 2 僻O 3 5 5O 4 1 6X 1P 值(双尾检验)0 3 8 40 0 3 1O 2 5 8O 1 7 9样本数1 21 21 21 21 2皮尔逊相关系数_ 0 4 9 3_ 0 6 2 0 术1_ 0 7 5 2#_ 0 7 7 1#)(2P 值(双尾检验)0 1 0 3O 0 3 1O 0 0 5O 0 0 3样本数1 21 21 21 21 2皮尔逊相关系数O 8 5 黔R0 3 5 5_ o7 5 黼1O 8 3 5#X 3P 值(双尾检验)00 2 5 8O 0 0 5O 0 0 1样本数1 21 21 21 21 2皮尔逊相关系数O 8 1 舛肆04 1 6_ o7 7 1 O 8 3 5#1X 4P 值(双尾检验)O 0 0 1O 1 7 9O 0 0 30 0 0 1样本数1 21 21 21 21 2从表2 可以看出，农作物种植面积与农产品产量的相关系数是O 2 7 7，相关性较低；农作物灌溉面积与农产品产量的相关系数是O 4 9 3，化肥投入量与农产品产量的相关系数是O 8 5 5，农业机械化程度与农产品产量的相关系数是0 8 1 8，这三个变量与农产品产量的相关性较高。自变量与因变量之间的高相关生可以为接下来的回归分析做好铺垫。第三，回归分析。模型摘要总体结果可以判断模型和数据之间的拟合水平，如表3 所示，显示模型的R 值为0 9 4 4，R 方值为O 8 9 0，调整的R 方值为O 8 2 8，证明数据与模型的拟合效果很好，模型选择合适，可以很好地解决文章研究的问题。表3 模型摘要l 堡型垦堕l 垦丝型!垦塑堂堕!塑堡壁l109 4 4 aO8 9 008 2 81 7 3 7 2 2 22 0 2 3 年第2 期l1 1 9F u T u R EA G R I c u L T u R Ef 前沿趋势表5 回归系数表(显著性水平00 5)非标准化系数标准化系数模型T 直P 值系数标准误系数常量_ 9 3 7 2 4 87 8 8 5 8 5一1 1 8 90 2 7 3农作物种植面积(x 1)0 0 9 00 0 9 20 1 6 00 9 7 803 6 11农作物灌溉面积(3(2)1 0 0 0O 3 6 4O 6 7 42 7 4 70 0 2 9化肥投入量(x 3)1 3 5 80 4 l O0 8 0 43 3 1 40 0 1 3农业机械化程度(x 4)0 0 9 00 0 3 70 6 0 12 4 3 000 4 5方差分析可以判断白变量与因变量之间是否具有显著的线性关系，如表4 所示，显示F 统计量为1 4 2 2 2，大于1 9 6；显著性水平P 值为0 0 0 2，小于O 0 5，证明自变量与因变量之间线性关系比较显著。表4 方差分析表(显著性水平O0 5)模型平方和自由度均值平方F 值P，唐回归1 7 1 6 8 7 7 144 2 9 2 1 9 31 4 2 2 2O 0 0 2 al残差2 儿2 5 5 973 0 1 7 9 4总计1 9 2 8 L3 2 91 1回归系数表可以很好地解释每个白变量对因变量的影响方向和影响程度，如表5 所示，显示农作物种植面积对农产品产量影响的标准化系数为O 1 6 0，T 统计量为O 9 7 8，小于1 9 6；P 值为O 2 7 3，大于O 0 5，统计检验没有通过。农作物灌溉面积对农产品产量影响的标准化系数为O 6 7 4，T 统计量为2 7 4 7，大于1 9 6；P 值为0 0 2 9，小于O 0 5，农作物灌溉面积对农产品产量具有显著的正影响，即农作物灌溉面积每提高一个单位，农产品产量提高O 6 7 4个单位。化肥投入量对农产品产量影响的标准化系数为O 8 0 4，T 统计量为3 3 1 4，大于1 9 6；P 值为O 0 1 3，小于O 0 5，因此，化肥投入量对农产品产量具有显著的证影响，即化肥投入量每提高一个单位，农产品产量提高O 8 0 4 个单位。农业机械化程度对农产品产量影响的标准化系数为O 6 0 1，T 统计量为2 4 3 0，大于1 9 6；P 值为O 0 4 5，小于O 0 5，因此，农业机械化程度对农产品产量具有显著的正影响，即农业机械化程度每提高一个单位，农产品产量提高O 6 0 1 个单位。1 2 I l 农经结论与讨论运用多元回归模型和s P s s1 6 O 软件分析陕西省农产品产量及其影响因素，研究结果显示，农作物种植面积对农作物产量影响不显著，农作物灌溉面积对农作物产量具有显著的正相关影响，化肥投入量对农作物产量具有显著的正相关影响，农业机械化程度对农作物产量具有显著的正相关影响。根据以上的研究结论，提出提高陕西省农产品产量的建议。第一，适度扩大农作物灌溉面积。农作物灌溉面积对农产品产量具有显著的正相关影响，要适当扩大农作物灌溉面积，陕西省地处西北内陆，水资源相对缺乏，要适当借助南水北调的水资源，扩大农作物灌溉面积，满足农作物生长所需的水源，提高陕西省的农作物产品产量。第二，适度提高化肥投入量。化肥投入量对农产品产量具有显著的正相关影响，要适度提高化肥投入力度，加大农业科技公司的投资力度，研发具有较强增产能力的优质化肥。西北地区有些地区土壤贫瘠，水分不是很充足，适当提高化肥尤其是优质化肥的投入力度对提高陕西的农产品产量比较有利。第三，大力提高农业机械化水平。农业机械化水平对农产品产量具有显著的正相关影响，要大力提高农业机械化水平，加强收割机、锄地机以及锄草机等先进农业机械的使用力度和普及范围，提高农业生产效益和农产品产量，带动提高农民收入，促进陕西省农业的可持续发展。(作者单位系陕西地建土地综合开发有限责任公司)