袁馨，李薇，燕振剛

(1. 甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，蘭州市，730070； 2. 甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，蘭州市，730070)

0 引言

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長作為農(nóng)民增收的前提，一直以來深刻影響著我國的國計(jì)民生，成為實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的先決條件之一。自古以來，中國各地政府高度重視當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)的生產(chǎn)，將促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長、推動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展作為自己長期的奮斗目標(biāo)。晉城市作為山西省地級市之一[1]，為響應(yīng)黨的十九大提出的重要農(nóng)業(yè)決策部署，積極出臺和實(shí)施了一系列政策，旨在促進(jìn)管轄區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長，更好更快地實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2012—2019年晉城市農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值從58 210.23萬元上升到61 119.53萬元，顯然，晉城市在促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長工作方面取得了一定成效。但是，在此增長過程中依然存在著一些問題，如從2013、2014、2016和2019年晉城市農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增長指數(shù)均為負(fù)數(shù)可知，晉城市的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)并沒有實(shí)現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定增長，且年均增長率僅約為0.71%，增長速度較慢，發(fā)展動(dòng)力不足。鑒于上述現(xiàn)狀，分析影響晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的主要因素，研究推動(dòng)其農(nóng)業(yè)發(fā)展的動(dòng)力，對于解決上述晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長過程中出現(xiàn)的相關(guān)問題具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，同時(shí)對促進(jìn)晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)更好更快發(fā)展，增加農(nóng)民收入和加快實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有強(qiáng)烈的政策啟示。

分析經(jīng)濟(jì)增長的影響因素，研究經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)力一直是經(jīng)濟(jì)增長理論的重點(diǎn)[2-6]。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)作為國民經(jīng)濟(jì)中的重要組成部分，它的增長同樣倍受專家學(xué)者們的關(guān)注。近年來，關(guān)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響因素的研究較多，并且學(xué)術(shù)界也產(chǎn)生了許多不同的觀點(diǎn)。首先，一些學(xué)者認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步在很大程度上影響著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。王克響、萬吉麗等學(xué)者指出，技術(shù)的進(jìn)步對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)良好的促進(jìn)作用，其中互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步的影響最為顯著[7]；黃龍俊江等[8]認(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長在長期內(nèi)具有持續(xù)促進(jìn)作用，而兩者相互作用結(jié)果復(fù)雜，在不同時(shí)期的作用和方向不一致；于世海等[9]指出，技術(shù)進(jìn)步與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，加大農(nóng)業(yè)科技投入力度是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的重要選擇。其次，部分學(xué)者認(rèn)為農(nóng)村金融在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長方面發(fā)揮了巨大作用。李濤等[10]指出，農(nóng)村金融與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間存在長期均衡關(guān)系，支農(nóng)貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)有正向沖擊作用；張啟文等[11]認(rèn)為農(nóng)村金融的發(fā)展對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有顯著影響；邵全權(quán)等[12]指出，發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長，上期農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)、本期農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付的提高都有利于提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。再次，還有學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)投資對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長有較大影響。袁芳等[13]指出，農(nóng)業(yè)投資對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有正向拉動(dòng)作用；侯石安等[14]認(rèn)為農(nóng)業(yè)投資對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長存有正向影響。最后，人力資本也是影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的重要因素之一。李朝等[15]指出，人力資本對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響非常大；樓俊超等[16]指出，人力資本的數(shù)量和質(zhì)量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長有顯著影響。綜合看來，不難發(fā)現(xiàn)影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的因素主要有科學(xué)技術(shù)、資金、人力資本和政策等。學(xué)者們在對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響因素進(jìn)行研究時(shí)，使用的研究方法也有所不同，大致可分為定性化研究和定量化研究兩大類。近幾年來，典型的定性化研究較少，而大部分研究則多采用建模的定量化分析方法。鑒于前人的研究，本文發(fā)現(xiàn)其研究主要集中于非生態(tài)性因素方面，對于農(nóng)藥使用量、化肥施用量、塑料薄膜使用量等生態(tài)因素的研究較少。在現(xiàn)實(shí)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用薄膜雖然能有效改善植物的生長環(huán)境，對糧食增產(chǎn)起到重要的貢獻(xiàn)作用[6， 17]，但是如果不合理利用，也會造成農(nóng)業(yè)面源的污染，從而也有可能在一定程度上阻礙農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長[6, 18-19]。為此，本文將基于晉城市中較有代表性的縣城——陽城縣的相關(guān)農(nóng)業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，運(yùn)用較為普遍并最具說服力的定量化的研究方法重點(diǎn)研究生態(tài)性因素與晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。

1 研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)描述

1.1 研究方法

研究某一現(xiàn)象影響因素的方法有很多，多元線性回歸分析法就是其中一種。多元線性回歸分析法是通過建立多元線性回歸模型并估計(jì)和觀察每個(gè)自變量前的系數(shù)值來分析判斷兩因素間相互關(guān)系的數(shù)學(xué)分析方法[20]。由于該方法簡單易懂、容易操作且科學(xué)性和準(zhǔn)確性較高，因此，在經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象研究鄰域的應(yīng)用十分廣泛。本文研究的主要內(nèi)容為晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響因素，屬于因果關(guān)系分析，因此采用多元線性回歸分析法進(jìn)行研究是合適的。鑒于多元線性回歸分析法有上述等優(yōu)點(diǎn)，且已有研究多使用該方法，為此本文將采用多元線性回歸分析法來對晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響因素進(jìn)行分析。

1.2 數(shù)據(jù)來源與變量選取

本文數(shù)據(jù)來源于陽城縣統(tǒng)計(jì)局印發(fā)的2010—2019年《陽城縣統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于年鑒中有關(guān)農(nóng)業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)有限，因此本文在數(shù)據(jù)可獲取的條件下，并結(jié)合前人的研究經(jīng)驗(yàn)以及陽城縣農(nóng)業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況選取了2010—2019年陽城縣的“農(nóng)業(yè)增加值”作為衡量其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長情況的因變量指標(biāo)。雖然“農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值”在一定程度上也可反映一地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長狀況，但考慮到有重復(fù)計(jì)算的情況，因此本文沒有選取該指標(biāo)作為因變量指標(biāo)。陽城縣的耕地主要以旱耕地、坡耕地和中低產(chǎn)田為主，其主要特點(diǎn)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件薄弱，耕地質(zhì)量不高，常年受到干旱少雨和洪澇災(zāi)害的影響。有效灌溉面積作為衡量一個(gè)地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施配備情況以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定程度的指標(biāo)，可以有效地反映陽城縣近年來對于高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的建設(shè)情況以及實(shí)效，因此，本文選取“有效灌溉面積”作為影響陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的自變量指標(biāo)。通過文獻(xiàn)綜述分析得出，專家學(xué)者們對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響因素的研究主要集中于非生態(tài)性因素上，對于生態(tài)性影響因素的研究較少。農(nóng)藥、化肥和農(nóng)用塑料薄膜是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的生態(tài)性要素，其不同程度的使用量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有不同向的影響[5]。鑒于以上研究領(lǐng)域的不足，本文在選取了“有效灌溉面積”的基礎(chǔ)上又選取了具有代表性的“化肥施用量”“農(nóng)用薄膜使用量”和“農(nóng)藥使用量”這三個(gè)生態(tài)性指標(biāo)作為影響陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的自變量指標(biāo)。綜上所述，本文選取了“農(nóng)業(yè)增加值”作為被解釋變量，選取了“有效灌溉面積”“化肥施用量”“農(nóng)用薄膜使用量”和“農(nóng)藥使用量”作為解釋變量。由于《陽城縣統(tǒng)計(jì)年鑒》中的“農(nóng)業(yè)增加值”指標(biāo)數(shù)據(jù)是以現(xiàn)行價(jià)格計(jì)算的，為了使數(shù)據(jù)更加的真實(shí)、可比，分析結(jié)果更加的科學(xué)、準(zhǔn)確，本文以2010年的價(jià)格為不變價(jià)格分別對2011—2019年的農(nóng)業(yè)增加值進(jìn)行了換算，最終得到的各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)資料可參見表1所示。

表1 2010—2019年陽城縣相關(guān)農(nóng)業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)Tab. 1 Data of related agricultural indicators in Yangcheng County from 2010 to 2019

1.3 模型的設(shè)定

1.3.1 模型建立與基本假設(shè)

根據(jù)上述選取的農(nóng)業(yè)指標(biāo)，以農(nóng)業(yè)增加值為被解釋變量，以有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量為解釋變量建立一個(gè)多元線性回歸模型，如式(1)所示。

Yi=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+μi

(1)

式中：Yi——第i年的農(nóng)業(yè)增加值；

β0——截距；

β——待估計(jì)參數(shù)向量；

X1i——第i年的有效灌溉面積；

X2i——第i年的化肥施用量；

X3i——第i年的農(nóng)用薄膜使用量；

X4i——第i年的農(nóng)藥使用量；

μi——隨機(jī)誤差項(xiàng)。

在對式(1)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)之前，需對該模型進(jìn)行如下假設(shè)。

1) 隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足零均值，即E(μi)=0。

2) 隨機(jī)誤差項(xiàng)獨(dú)立同方差，即

3) 解釋變量是確定性變量。

4) 解釋變量間不存在線性關(guān)系。

1.3.2 模型參數(shù)估計(jì)

本文采用普通最小二乘法(OLS)對式(1)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。為了使模型更好地?cái)M合實(shí)際觀測值，則需要模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)的平方和最小，具體的參數(shù)估計(jì)步驟如下所示。

1) 對隨機(jī)誤差項(xiàng)的平方和進(jìn)行變形。

=∑(yi-β0-β1X1i-β2X2i-β3X3i-β4X4i)2

2) 對變形后的隨機(jī)誤差項(xiàng)平方和關(guān)于模型中的各個(gè)參數(shù)分別求導(dǎo)，并使求導(dǎo)后的各個(gè)方程等于0。

3) 聯(lián)立上面各個(gè)方程，求解各個(gè)參數(shù)的估計(jì)值。

1.3.3 模型檢驗(yàn)

1) 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是指檢驗(yàn)?zāi)Ｐ团c實(shí)際觀測值的擬合程度是否良好。運(yùn)用如下公式可計(jì)算出模型的擬合優(yōu)度(R2)，其數(shù)值分布于0～1之間，越接近于1，說明模型擬合程度越好。

式中：ESS——預(yù)測值與期望值的離差平方和；

TSS——實(shí)際值與期望值的離差平方和。

2) T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)

T檢驗(yàn)是指檢驗(yàn)每個(gè)解釋變量是否顯著影響著被解釋變量。F檢驗(yàn)是判定回歸方程的所有解釋變量對被解釋變量的影響的顯著性。其各自的計(jì)算公式如下所示。

式中：RSS——?dú)埐钇椒胶停?/p>

k——變量個(gè)數(shù)；

n——樣本個(gè)數(shù)；

βi——第i個(gè)參數(shù)向量；

Sβi——第i個(gè)β的標(biāo)準(zhǔn)差。

3) 多重共線性與異方差性檢驗(yàn)

本文運(yùn)用輔助方程檢驗(yàn)法對式(1)進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn),構(gòu)造的輔助回歸方程如式(2)～式(4)所示。關(guān)于異方差性檢驗(yàn)，本文運(yùn)用布羅施—帕甘檢驗(yàn)法，其主要操作均在Eviews軟件上進(jìn)行。

X1i=β5+β6X2i+β7X3i+β8X4i+μi

(2)

X2i=β9+β10X1i+β11X3i+β12X4i+μi

(3)

X3i=β13+β14X1i+β15X2i+β16X4i+μi

(4)

式中：β5、β9、β13——截距。

1.4 數(shù)據(jù)描述性分析

從2010年到2019年，陽城縣的農(nóng)業(yè)增加值大體上呈上升趨勢，從2010年的6億元上漲到2019年的7.4億元。參見表2、表3可知，在2010—2019年期間，陽城縣農(nóng)業(yè)增加值的變化情況共經(jīng)歷了三個(gè)周期，2010—2014年為第一周期，2014—2017年為第二周期，2017—2019年為第三周期，平均周期長度約為2.7年。在第一周期中，陽城縣農(nóng)業(yè)增加值的增長速度最快達(dá)到6.2%，最慢則為-0.01%，落差達(dá)到6.21%；在第二周期中，它的波動(dòng)幅度更大，落差達(dá)到了10.1%；在第三周期中，其波動(dòng)幅度大大縮小，落差僅為0.5%。將三個(gè)周期綜合來看，陽城縣農(nóng)業(yè)增加值的增長速度在2010—2019年中平均落差達(dá)到5.6%，這個(gè)數(shù)值表明陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長波動(dòng)幅度較大，陽城縣的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)未實(shí)現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定增長。2010—2019年陽城縣的有效灌溉面積和農(nóng)藥使用量與農(nóng)業(yè)增加值變化趨勢一樣，都是上升的，有效灌溉面積增長速度較快，而農(nóng)藥使用量增長速度較慢?；适┯昧亢娃r(nóng)用薄膜使用量則相反，呈下降趨勢，究其原因應(yīng)該是受綠色發(fā)展觀念的影響，減少了其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的使用量。

表2 2010—2019年陽城縣農(nóng)業(yè)增加值增長速度周期表Tab. 2 Periodic table of the growth rate of agricultural added value in Yangcheng County from 2010 to 2019 年

表3 2010—2019年陽城縣農(nóng)業(yè)增加值增長速度周期表Tab. 3 Periodic table of the growth rate of agricultural added value in Yangcheng County from 2010 to 2019 %

2 研究結(jié)果分析

2.1 多元線性回歸分析

經(jīng)過一系列參數(shù)估計(jì)以及統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，以農(nóng)業(yè)增加值為被解釋變量，有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量為解釋變量的模型的相關(guān)統(tǒng)計(jì)結(jié)果參見表4所示。從表4可知，4個(gè)自變量前的系數(shù)值分別為12.430、-0.154、281.736和147.963，無論是從其符號還是數(shù)值來看，經(jīng)濟(jì)意義都是合理的。在0.05的顯著性水平下，4.725、4.677和2.230均大于臨界值2.132，所以有效灌溉面積、農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量都通過了T檢驗(yàn)。然而，化肥施用量的T統(tǒng)計(jì)量的絕對值1.146小于臨界值2.132，未通過T檢驗(yàn)，因此，本文在式(1)的基礎(chǔ)上將其剔除。運(yùn)用普通最小二乘法對剔除了“化肥施用量”的模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，具體模型以及參數(shù)估計(jì)結(jié)果如式(5)及表5所示。

Y=-99 913.68+14.77X1i+280.87X3i+

195.95X4i+μi

(5)

表4 參數(shù)估計(jì)與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果Tab. 4 Parameter estimation and statistical test results

表5 剔除“化肥施用量”的模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果Tab. 5 Parameter estimation results of the model excluding the “fertilizer application amount”

有效灌溉面積的系數(shù)值約為14.771，表明陽城縣農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的有效灌溉面積每增加1 hm2，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)就可增長約14.771萬元。農(nóng)用薄膜使用量的系數(shù)值約為280.87，說明農(nóng)用薄膜每增加使用1 t，陽城縣的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)就會上漲約280.87萬元。農(nóng)藥使用量的系數(shù)值約為195.953，表明農(nóng)藥每多噴灑1 t就會使陽城縣的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長約195.953萬元。這三個(gè)系數(shù)值均為正數(shù)，說明有效灌溉面積、農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量均對陽城縣的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有正向影響，增加這三個(gè)因素在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的投入量，都可在一定程度上促進(jìn)陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。但是這三個(gè)系數(shù)值大小不同，因此，每個(gè)因素對于陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響程度也是不同的。對比著分析這三個(gè)系數(shù)值可知，農(nóng)用薄膜使用量的系數(shù)值最大，其次為農(nóng)藥使用量的系數(shù)值，“有效灌溉面積”的系數(shù)值最小。依照上述系數(shù)值大小的排序可得結(jié)論：農(nóng)用薄膜使用量對陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響最大，農(nóng)藥使用量的影響次之，有效灌溉面積的影響最小。

2.2 檢驗(yàn)結(jié)果分析

1) 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)主要包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)，具體檢驗(yàn)結(jié)果可參見表5所示。模型的擬合優(yōu)度為0.96，接近于1，表明該模型的擬合程度較高，可以較為準(zhǔn)確地反映實(shí)際觀測值的分布情況。模型各個(gè)解釋變量的T統(tǒng)計(jì)量分別為8.687、4.546和3.201，在0.05的顯著性水平下，都大于臨界值2.353，均通過了檢驗(yàn)，因此，有效灌溉面積、農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量對陽城縣的農(nóng)業(yè)增加值均存在顯著影響。模型的F統(tǒng)計(jì)量為48.539，以0.05為顯著性水平，模型通過了F檢驗(yàn)，則該模型中所有的解釋變量均顯著影響著陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。

2) 多重共線性與異方差性檢驗(yàn)。表6和表7分別展示了各個(gè)輔助回歸模型的估計(jì)結(jié)果。從這兩個(gè)表中可以看出，以0.05為顯著性水平，每個(gè)表中的T統(tǒng)計(jì)量與F統(tǒng)計(jì)量都未通過檢驗(yàn)，且擬合優(yōu)度也很低，因此，模型不存在多重共線性。表8呈現(xiàn)的是模型的異方差性檢驗(yàn)結(jié)果，從該結(jié)果中可知，在0.05顯著性水平下，T統(tǒng)計(jì)量未通過檢驗(yàn)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量也未通過檢驗(yàn)，擬合優(yōu)度為0.479，擬合程度較低，因此，模型不存在異方差性。

表6 輔助回歸模型1的估計(jì)結(jié)果Tab. 6 Estimated results of auxiliary regression model 1

表7 輔助回歸模型2的估計(jì)結(jié)果Tab. 7 Estimated results of auxiliary regression model 2

表8 異方差性檢驗(yàn)結(jié)果Tab. 8 Results of heteroscedasticity test

綜上所述，模型既不存在多重共線性，也不存在異方差性，所以該模型的建立是可以比較準(zhǔn)確地反映現(xiàn)實(shí)的。

3 結(jié)論與政策啟示

近年來，晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長存在不穩(wěn)定，且動(dòng)力不足等問題，針對上述這些問題，分析影響晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的主要因素，研究促進(jìn)其增長的動(dòng)力具有重要意義。本文基于2010—2019年陽城縣相關(guān)的農(nóng)業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，運(yùn)用多元線性回歸分析法對晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響因素進(jìn)行了研究。研究結(jié)論如下：(1)研究結(jié)果顯示，有效灌溉面積、農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量的系數(shù)值均為正數(shù)，分別為14.771、280.870和195.953，表明這三個(gè)因素對晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有不同程度的正向影響，加大任何一個(gè)因素或多個(gè)因素的投入量，都可促進(jìn)晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。(2)農(nóng)用薄膜使用量的系數(shù)值為280.870，比其他兩個(gè)因素的系數(shù)值大，說明農(nóng)用薄膜使用量對晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長影響最大。(3)農(nóng)藥使用量的系數(shù)值為195.953，大于有效灌溉面積的系數(shù)值，小于農(nóng)用薄膜使用量的系數(shù)值，表明其對晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響僅次于農(nóng)用薄膜使用量。(4)有效灌溉面積對晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長影響最小。

本文研究結(jié)論對晉城市發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，促進(jìn)其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有較強(qiáng)的政策性意義：第一，重視新型、高效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式以及農(nóng)業(yè)科技在農(nóng)民群體中的宣傳與普及，革新農(nóng)民的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營觀念，提升其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平。一方面，指派相關(guān)的農(nóng)業(yè)專家與農(nóng)業(yè)科技研究人員建立專門的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指導(dǎo)與服務(wù)小組，根據(jù)對應(yīng)村莊的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際情況，制定相應(yīng)的計(jì)劃，定期深入農(nóng)村考察當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展的情況，積極組織農(nóng)民進(jìn)行集體學(xué)習(xí)，并現(xiàn)場示范正確的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式與新型科技的應(yīng)用。在指導(dǎo)與服務(wù)的過程中，要把重點(diǎn)放在節(jié)水技術(shù)、有效灌溉技術(shù)以及溫室大棚技術(shù)的推廣與應(yīng)用上，增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的有效灌溉面積，延長農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的時(shí)間。另一方面，成立監(jiān)督與考核小組，建立健全監(jiān)督與考核機(jī)制，對弄虛作假、不作為的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指導(dǎo)與服務(wù)小組進(jìn)行相應(yīng)的處罰，對工作卓有成效的小組進(jìn)行相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)與鼓勵(lì)。第二，大力培養(yǎng)專業(yè)的農(nóng)業(yè)科技研發(fā)人員。一方面，重視農(nóng)業(yè)院?；A(chǔ)設(shè)施以及師資力量的完善與發(fā)展，為培養(yǎng)專業(yè)的農(nóng)業(yè)科技研究人員提供良好的環(huán)境支撐。另一方面，建立完善科技研發(fā)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，激發(fā)人們進(jìn)行農(nóng)業(yè)科技研發(fā)的積極性。第三，加大財(cái)政支農(nóng)支出。支出的重點(diǎn)應(yīng)放在兩個(gè)方面：一方面，增加有效灌溉面積可促進(jìn)晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長，而有效灌溉面積的增加得益于水利工程的完善與先進(jìn)灌溉技術(shù)的運(yùn)用，因此要增加財(cái)政支出來興修水利工程，完善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施。另一方面，要加大資金投入來激勵(lì)農(nóng)民運(yùn)用先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，可適當(dāng)?shù)亟o予價(jià)格補(bǔ)貼，激發(fā)農(nóng)民購買和運(yùn)用先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)的積極性。第四，堅(jiān)持農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。盡管農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量可促進(jìn)晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，但是農(nóng)用薄膜和農(nóng)藥的過量使用則會破壞農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境，阻礙農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長，因此要嚴(yán)格控制農(nóng)用薄膜和農(nóng)藥的使用量，盡可能使用可降解、環(huán)保的農(nóng)用薄膜，堅(jiān)持農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。