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基于多元回归模型的陕西农产品产量影响因素分析.pdf
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1、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
2、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,
3、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
4、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
5、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
6、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
7、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
8、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
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