李佳家 起建凌 朱潤云

摘 要：以云南省歷年統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，收集整理云南省2009—2018年農(nóng)業(yè)投入的相關(guān)數(shù)據(jù)，選取9個農(nóng)業(yè)相關(guān)指標(biāo)，采用主成分分析法和線性回歸模型對云南省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值及對應(yīng)的農(nóng)業(yè)指標(biāo)投入關(guān)系進行研究分析。結(jié)果表明：9個自變量對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值具有不同程度、不同方向的影響。其中，耕地面積、灌溉面積、鄉(xiāng)村人口、農(nóng)業(yè)機械總動力是比較重要的4個影響因素。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)產(chǎn)值;影響因素;OSL回歸分析;云南省

中圖分類號 F304 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-7731（2020）24-0021-03

Study on the Influencing Factors of Agricultural Output Value in Yunnan Province

——Regression Analysis Based on OSL

LI Jiajia1 et al.

（1College of Economics and Management， Yunnan Agricultural University， Kunming 650201， China）

Abstract： Based on the statistical yearbook data of Yunnan province over the years， relevant data of agricultural input in Yunnan province from 2009 to 2018 were collected and sorted. Nine agricultral-related indexes were selected， and the agricultural output value and the input relationship of corresponding agricultural indexes in Yunnan province were studied and analyzed by principal component analysis and linear regression model. The results showed that 9 independent variables have different degrees and different directions of influence on agricultural output value. Among them， cultivated land area， irrigation area， rural population and total power of agricultural machinery are the four important influencing factors.

Key words： Agricultural output value; Influencing factors; OSL regression analysis; Yunnan province

云南省是我國西南地區(qū)主要的農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)是云南經(jīng)濟的基礎(chǔ)，不僅對西南地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展起著至關(guān)重要的作用，而且將直接影響全國的蔬菜、糧食安全?！叭r(nóng)”問題是關(guān)系國計民生的根本性問題，農(nóng)業(yè)的發(fā)展在我國經(jīng)濟社會的發(fā)展過程中一直備受重視。黨的十九大報告首次提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，并將其確定為實現(xiàn)經(jīng)濟現(xiàn)代化的重要部分，為我國農(nóng)業(yè)發(fā)展指明了方向[1]。因此，開展當(dāng)前農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響因素的研究對于促進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施，以及我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展意義重大。筆者基于云南省2009—2018年統(tǒng)計年鑒的相關(guān)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，采用主成分分析法及線性回歸模型探究對云南農(nóng)業(yè)產(chǎn)值具有顯著影響的因素，以期為云南農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況 云南省位于中國西南邊陲，地理坐標(biāo)97°31′～106°11′E、21°8′～29°15′N;北鄰四川，南接越南、老撾，西北部與西藏接壤，西部緊依緬甸，東部與貴州、廣西相連;主要氣候類型為亞熱帶或熱帶季風(fēng)氣候，西北部屬于高原山地氣候。云南省地跨瀾滄江等6大水系，全省面積39.41萬km2。地形以山地高原為主，全省面積88.64%為山地，以元江谷地和云嶺山脈南段寬谷為分界線，地勢東南低、西北高，自北向南呈階梯狀逐級下降。

1.2 數(shù)據(jù)來源 借鑒前人的指標(biāo)選取法，綜合考慮云南獨有的地域和氣候條件，結(jié)合云南省2009—2018年統(tǒng)計年鑒的相關(guān)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，研究云南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的影響因素。

1.3 指標(biāo)選取 依據(jù)前人的相關(guān)研究，選取鄉(xiāng)村人口、耕地面積、糧食產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)村用電量、有效灌溉面積、農(nóng)用化肥施用折純量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)用塑料薄膜使用量等10個指標(biāo)，構(gòu)建云南省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響因素的評價指標(biāo)體系[2]（見表1）。

2 結(jié)果與分析

2.1 主成分分析 通過對云南省的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進行收集處理，采用主成分分析法，構(gòu)建主成分分析基本模型，探究云南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的影響因素。將多個指標(biāo)在多維度下重組，通過降維將數(shù)據(jù)進行綜合處理以得到包含原數(shù)據(jù)的最多信息且彼此獨立的綜合指數(shù)，進而分析每個指標(biāo)間權(quán)重的關(guān)系。運用該方法研究農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響因素，可以將線性關(guān)系組合成一些新的指標(biāo)，拓寬分析思路，對云南省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值密切聯(lián)系的關(guān)鍵性指標(biāo)進行分析，以更好地把握云南地區(qū)的農(nóng)業(yè)資源，使分析更具有優(yōu)越性，同時也為當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)規(guī)劃提供更加科學(xué)的依據(jù)。

運用SPSS統(tǒng)計軟件將云南省各地區(qū)的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進行主成分分析。由于有關(guān)的原始數(shù)據(jù)間存在單位的不一致和正負向的差距，因此將原始數(shù)據(jù)的樣本首先進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除各指標(biāo)在統(tǒng)計口徑上存在的差異，然后建立相關(guān)系數(shù)矩陣對數(shù)據(jù)進行進一步分析，并且將特征值設(shè)置為大于0.5，累計貢獻率達到95%的前n個成分。抽取結(jié)果見表2。

由表2可知，主成分1和主成分2的特征值均大于0.5，成分1的貢獻率達88.556%，兩者累計貢獻率達到95.357%，符合提取主成分的要求。如表3所示，在主成分1中，農(nóng)用塑料薄膜使用量、糧食產(chǎn)量、農(nóng)村用電量、農(nóng)用化肥施用折純量、耕地面積5個因素上的載荷相對較大，主要為反映農(nóng)業(yè)自身投入和糧食產(chǎn)量對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的綜合影響;主成分2在農(nóng)業(yè)機械總動力和農(nóng)藥使用量2個因素上的載荷較大，側(cè)重于反映農(nóng)業(yè)技術(shù)投入因素對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響。

2.2 線性回歸分析 根據(jù)輸出的回歸結(jié)果，R2=1，表明可用樣本回歸的離差平方和對總離差平方和中的100%作出解釋，隨機誤差項中所含因素對Y的影響，說明了樣本的擬合度極高。由于F統(tǒng)計量的P值為0.000<0.05，因此通過F檢驗，即上述各自變量對因變量農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值具有整體顯著影響，設(shè)立的模型表現(xiàn)為整體性顯著。其中，各回歸系數(shù)的Beta值的絕對值只有鄉(xiāng)村人口和農(nóng)業(yè)機械總動力的系數(shù)小于0.05，表明鄉(xiāng)村人口和農(nóng)業(yè)機械總動力對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值具有顯著影響，這也符合現(xiàn)實情況（見表4）。

運用云南省農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立線性回歸模型，用農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對上述變量進行OLS回歸分析，其結(jié)果為：Y=-10472.662-0.042X1+1.055X2-3.573X3-0.059X4-51.134X5+2.989X6+25.768X7-1105.649X8+0.118X9。

X1的系數(shù)為-0.042，表明在其他自變量不變的情況下，鄉(xiāng)村人口每增加1個單位，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值Y平均減少0.042個單位;X2的系數(shù)為1.055，表明在其他自變量不變的情況下，耕地面積每增加1個單位，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值Y平均增加1.055個單位;X3的系數(shù)為-3.573，表明在其他自變量不變的情況下，糧食產(chǎn)量每增加1個單位，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值Y平均減少3.573個單位;X4的系數(shù)為-0.059，表明在其他自變量不變的情況下，農(nóng)業(yè)機械總動力每增加1個單位，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值Y平均減少0.059個單位;X5的系數(shù)為-51.134，表明在其他自變量不變的情況下，農(nóng)村用電量每增加1個單位，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值Y平均減少51.134個單位;X6的系數(shù)為2.989，表明在其他自變量不變的情況下，灌溉面積每增加1個單位，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值Y平均增加2.989個單位;X7的系數(shù)為25.768，表明在其他自變量不變的情況下，農(nóng)用化肥施用折純量每增加1個單位，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值Y平均增加25.768個單位;X8的系數(shù)為-1105.649，表明在其他自變量不變的情況下，農(nóng)藥使用量每增加1個單位，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值Y平均減少1105.649個單位;X9的系數(shù)為0.118，表明在其他自變量不變的情況下，農(nóng)用塑料薄膜使用量每增加1個單位，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值Y平均增加0.118個單位。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論 通過對云南省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的9個影響因素進行分析發(fā)現(xiàn)，鄉(xiāng)村人口、糧食產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)村用電量、農(nóng)藥使用量對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值具有負向影響，耕地面積、有效灌溉面積、農(nóng)用化肥施用折純量、農(nóng)用塑料薄膜使用量對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值具有正向影響。其中，耕地面積、有效灌溉面積、鄉(xiāng)村人口、農(nóng)業(yè)機械總動力是比較重要的4個影響因素。

3.2 建議

3.2.1 保證農(nóng)民的耕地數(shù)量與質(zhì)量 耕地作為云南省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值最直接的影響因素，對整個西南地區(qū)甚至全國的糧食安全都具有十分重要的意義[3]。因此，要盡量少侵占良田，確保國家糧食、蔬菜安全，集約利用土地，嚴(yán)守耕地紅線。

3.2.2 擴大有效灌溉面積 有效灌溉面積的大小直接影響灌溉水源的輻射范圍。應(yīng)加快推進農(nóng)村水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為部分未受到良好灌溉或缺乏灌溉條件的耕地提供有力的灌溉保障[4]。

3.2.3 加大科技支持力度 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展需要科學(xué)技術(shù)的大力支持，建立現(xiàn)代新型農(nóng)業(yè)體系是目前我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要目標(biāo)之一，因此提高農(nóng)業(yè)機械總動力水平對我國農(nóng)業(yè)發(fā)展具有積極的推動作用。農(nóng)業(yè)機械總動力對云南省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響相對較大，因此要提高農(nóng)機科技創(chuàng)新能力以及農(nóng)機技術(shù)推廣，提高機械使用率。

3.2.4 提高經(jīng)濟補助水平 鄉(xiāng)村從業(yè)人數(shù)的逐漸減少也成為影響農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的主要因素之一。為增加農(nóng)村勞動力，應(yīng)提高鄉(xiāng)村從業(yè)人員的經(jīng)濟補助，完善農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施，以更好的從業(yè)環(huán)境吸引年輕勞動力回村建設(shè)美麗鄉(xiāng)村[5]。

參考文獻

[1]馮雄金.云南省農(nóng)業(yè)資本深化對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響研究[D].昆明：云南財經(jīng)大學(xué)，2018.

[2]呂一.吉林省農(nóng)戶耕地質(zhì)量保護行為及影響因素分析[D].吉林：吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)，2018.

[3]李心慧，朱嘉偉，王旋，等.基于主成分分析的河南省糧食產(chǎn)量影響因素分析[J].河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2016，50（2）：268-274.

[4]葉樹石，程駿.重視農(nóng)田水利建設(shè)促進我國有效灌溉面積穩(wěn)步增長[J].人民長江，1994（9）：38-39.

[5]張宏權(quán).提高農(nóng)業(yè)機械生產(chǎn)效率及其作業(yè)質(zhì)量的措施[J].農(nóng)村實用科技信息，2010（9）：51. （責(zé)編：徐世紅）