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        現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平影響因素的實證研究

        2019-06-11 05:49:03劉瑋
        財訊 2019年9期
        關(guān)鍵詞:實證研究影響因素

        摘 要:傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)模式逐漸暴露出了許多與當(dāng)前環(huán)境不相適應(yīng)的問題,傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式的土地經(jīng)濟效益低下,因此,找到對農(nóng)業(yè)發(fā)展影響較大的因素,重點改善,對帶動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟又好又快發(fā)展十分必要。

        關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)發(fā)展水平;影響因素;實證研究

        一、模型與指標(biāo)選取

        本文以一個拓展的C—D生產(chǎn)函數(shù)形式定義中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù),本文選取2008年到2015年的數(shù)據(jù),以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為被解釋變量,土地流轉(zhuǎn)面積占家庭承包面積比例、農(nóng)副產(chǎn)品加工業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)人數(shù)、農(nóng)村發(fā)電量與水庫數(shù)、億元以上農(nóng)產(chǎn)品交易市場數(shù)量與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用具市場數(shù)量為解釋變量,對當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的重點影響因素進行研究。

        設(shè)函數(shù)形式為:Y=X1α1 X2α2 X3α3 X4α4 X5α5 X6α6+C,兩邊取自然對數(shù)得到回歸模型:1nY=α11nX1+α21nX2+α31nX3+α41nX4+α51nX5+α61nX6

        其中,Y表示農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為被解釋變量,土地流轉(zhuǎn)面積占家庭承包面積比例X1、農(nóng)副食品加工業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)人員數(shù)X2、水庫數(shù)X3、農(nóng)村發(fā)電量X4、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用具市場數(shù)X5、農(nóng)產(chǎn)品市場數(shù)X6為解釋變量,α1~α6是待估參數(shù),C為殘差項。

        二、回歸過程及檢驗

        根據(jù)收集到的數(shù)據(jù),引用最小二乘法,對模型進行回歸后得到結(jié)果如下:

        Y1=11092013X1+1003.03X2+509.6942X3-0.196209X4+937069.1X5-10803210X6-595000000

        t=(-4.488337)(5.716872)(0.694572)(0.481877)(-0.080323)(4.660620)(-4.488337)

        從模型匯總表中可以看出,決定系數(shù)R2=0.999797,可調(diào)整的R2=0.998581,由決定系數(shù)來看,回歸模型高度顯著。F=822.2792,DW=3.423087。

        可見,X4的系數(shù)不符合經(jīng)濟意義。因為從經(jīng)濟意義上來看,農(nóng)村發(fā)電量越大,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總產(chǎn)值受到影響越大,即農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值應(yīng)該隨著農(nóng)村發(fā)電量的增加而增加。因此對上述模型進行回歸修正最終結(jié)果如下:

        Y=12834128X1+1086595X5-12920324X6-686000000

        t=(42.00180)(9.990986)(-6.439179)(-8.531490)

        決定系數(shù)R2=0.999492,可調(diào)整的R2=0.999112,F(xiàn)=2625.637。

        此時,所有參數(shù)的t值已經(jīng)比較顯著,而且F值也有了一定的增加,故不再刪除變量,選擇此模型為修正后的模型。

        結(jié)果顯示:剔除X2、X3、X4后,在顯著性水平a=0.05時,剩余變量的Prob(收尾概率)都小于0.05,全部通過了顯著性T檢驗。又F=2625.637,P=0.000000,回歸通過了F檢驗,表明X1、X5、X6整體上對于Y1有高度顯著的線性影響。從回歸方程可以看到,X1、X5對Y1是正影響,X6起負影響。

        主要結(jié)論:從最終的模型來看,X1與X5的回歸系數(shù)估計值分別為12834128、1086595,均大于0,X6的回歸系數(shù)估計值為-12920324,小于0,說明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值與土地流轉(zhuǎn)面積占家庭承包面積比例、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用具市場數(shù)同方向變動,與農(nóng)產(chǎn)品市場數(shù)反方向變動。當(dāng)其他條件不變時,土地流轉(zhuǎn)面積占家庭承包面積比例增加1%,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增加12834128億元,億元以上農(nóng)產(chǎn)品交易市場數(shù)增加1個,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值將增加1086595萬元。

        三、異方差檢驗(White檢驗)

        由表1,解釋變量共6個,查卡方分布表得知,在5%顯著性水平下,臨界值為12.592。由擬合的數(shù)據(jù)可知,Obs*R-squared=N*R2=7.954013<12.592,故接受原假設(shè),表明模型中隨機誤差項不存在異方差。

        四、結(jié)論

        綜上所述,土地流轉(zhuǎn)面積占家庭承包面積的比例(X1)與億元以上農(nóng)產(chǎn)品交易市場數(shù)量(X5)的增加,會引起農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的增長。耕地是農(nóng)民進行糧食生產(chǎn)的基礎(chǔ),耕地的數(shù)量與質(zhì)量直接影響著糧食的產(chǎn)量以及食品安全。但是我國耕地包括許多閑置土地,這些閑置耕地對產(chǎn)出沒有直接影響?!叭龣?quán)分置”改革實行后,土地流轉(zhuǎn)加快,進一步增強了閑置耕地的使用。此外,由于農(nóng)產(chǎn)品市場的風(fēng)險較大以及農(nóng)產(chǎn)品自身的特點,專業(yè)農(nóng)場直接進入市場進行交易要支付較高的交易成本。大型農(nóng)產(chǎn)品市場的建設(shè)、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展,可以回避市場風(fēng)險、節(jié)約交易費用、穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品購銷渠道。

        因此,應(yīng)著力加強農(nóng)業(yè)市場化建設(shè),提高商品交易效率,完善農(nóng)產(chǎn)品市場,結(jié)合農(nóng)產(chǎn)品的特性及產(chǎn)銷地,分環(huán)節(jié)、分鏈條進行專門化設(shè)計管理。結(jié)合城市及消費者需求有針對性的建設(shè)農(nóng)產(chǎn)品市場,可以開展國際農(nóng)產(chǎn)品市場試點工作,推動農(nóng)產(chǎn)品國際化。完善市場信息系統(tǒng),確保廣大農(nóng)民及新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體獲取信息的及時性和有效性,走出一條國際認可的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)產(chǎn)品市場道路。此外,應(yīng)深化農(nóng)村土地改革,鼓勵農(nóng)地有序流轉(zhuǎn)。穩(wěn)步推進“三權(quán)分置”改革,積極探索土地流轉(zhuǎn)、土地入股和土地托管等多種形式的農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式。建立耕地質(zhì)量檢測監(jiān)督機制,對土地污染情況進行動態(tài)監(jiān)測,確保耕地質(zhì)量,使土地能夠得到合理利用,防止水源、土壤等自然資源、生態(tài)環(huán)境污染,耕地流失,農(nóng)地過度開發(fā)與非農(nóng)開發(fā)。督促各經(jīng)營主體對基礎(chǔ)設(shè)施和土壤改良進行投資,合理規(guī)劃開發(fā)農(nóng)村土地資源,使得土地肥力和質(zhì)量不斷提高,確保土地的可持續(xù)利用。

        參考文獻

        [1]黃瑩瑩.統(tǒng)籌城鄉(xiāng)背景下農(nóng)村土地“三權(quán)分置”機制研究[J].科技廣場,2015,(01):180-185.

        [2]張淑輝,陳建成,張立中,張新偉.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長及其影響因素的典型相關(guān)分析——以山西為例[J].經(jīng)濟問題,2012,(05):85-88+92.

        作者簡介:劉瑋(出生年份1994),女,漢,籍貫:河北唐山,學(xué)歷:碩士研究生,研究方向:國民經(jīng)濟學(xué),單位:遼寧大學(xué)(遼寧沈陽)。

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