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    農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)江西農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的貢獻(xiàn)再分析

    2015-03-18 19:08:37劉文
    南方農(nóng)業(yè)·下旬 2014年12期
    關(guān)鍵詞:多元線性回歸江西

    摘 要 2004年以來中央政府高度關(guān)注“三農(nóng)”問題,在政府重視、政策引導(dǎo)之下,農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資加大,建設(shè)提速。基于此,利用多元線性回歸法,估測(cè)各項(xiàng)投入要素對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響方向及程度,結(jié)論顯示,農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)江西農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力提高呈正向顯著影響作用。

    關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施;農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力;多元線性回歸;江西

    中圖分類號(hào):F327 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B 文章編號(hào):1673-890X(2014)12--2

    在現(xiàn)代西方微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中,常用生產(chǎn)函數(shù)表示在一定技術(shù)條件下由特定的投入組合有效使用時(shí)可能獲得的最大產(chǎn)出。其中,最著名的生產(chǎn)函數(shù)是柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(Cobb-Douglas production function簡(jiǎn)稱C-D生產(chǎn)函數(shù)),用以預(yù)測(cè)國家和地區(qū)的工業(yè)系統(tǒng)或大企業(yè)的生產(chǎn)和分析其發(fā)展生產(chǎn)的途徑,基本形式為:Y=A(t)LαKβμ

    式中,Y代表工業(yè)總產(chǎn)值,A(t)代表綜合技術(shù)水平,L是投入的勞動(dòng)力數(shù),K是投入的資本,α、β分別是勞動(dòng)力產(chǎn)出、資本產(chǎn)出的彈性系數(shù),μ表示隨機(jī)干擾項(xiàng)的影響,μ≤1。

    在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,可以借鑒這個(gè)思路構(gòu)建函數(shù)分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)出量與農(nóng)業(yè)各投入要素之間的數(shù)量關(guān)系。但由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)較之工業(yè)生產(chǎn)更為復(fù)雜,不同產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)不同,具體投入構(gòu)成相差很大,相應(yīng)數(shù)據(jù)難獲取,照搬C-D生產(chǎn)函數(shù)分析各投入要素與產(chǎn)出之間的關(guān)系會(huì)有失科學(xué)性。在此,選用多元回歸模型來分析農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的貢獻(xiàn)[1]。

    1 模型構(gòu)建與分析

    1.1 建立函數(shù)方程

    農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力是指在一定時(shí)期內(nèi)特定的社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件下,農(nóng)業(yè)諸種要素綜合投入可能得到的特定水平的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出能力,我們用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值表示。

    農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入包括土地投入、勞動(dòng)力投入、資金投入、技術(shù)投入。這里的土地投入用農(nóng)作物播種面積代替;勞動(dòng)力投入取農(nóng)林牧漁業(yè)勞動(dòng)力人數(shù);資金投入用農(nóng)林牧漁業(yè)固定資產(chǎn)投資代替,它涵蓋了農(nóng)村道路、農(nóng)田水利設(shè)施、農(nóng)村電網(wǎng)、生產(chǎn)性建筑、機(jī)械設(shè)備器具工具購置等,基本能代表農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資建設(shè);技術(shù)投入包括農(nóng)藥、化肥、塑料地膜、農(nóng)業(yè)機(jī)械等,農(nóng)業(yè)機(jī)械劃歸資金投入,另幾種投入相關(guān)性較強(qiáng),在此選用化肥施用量代表。

    建立回歸方程:Y=c+a1X1+a2X2+a3X3+a4X4

    其中:Y是農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值;a為要素產(chǎn)出彈性;c是常數(shù)項(xiàng);X1代表農(nóng)作物播種面積;X2代表農(nóng)林牧漁勞動(dòng)力人數(shù);X3代表化肥施用量;X4代表農(nóng)林牧漁業(yè)固定資產(chǎn)投資。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    選用數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局分省年度數(shù)據(jù),見表1。

    表1 2004-2013年江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)

    資料來源:國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站,《2014中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。注:農(nóng)林牧漁固定資產(chǎn)投資=農(nóng)林牧漁固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)+(農(nóng)村農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資額-農(nóng)村農(nóng)戶竣工住宅投資額);帶*的指標(biāo)數(shù)據(jù)須經(jīng)過相應(yīng)價(jià)格指數(shù)調(diào)整再代入模型[2]。

    1.3 模型的估計(jì)

    將數(shù)據(jù)調(diào)整代入,用SPSS19.0版統(tǒng)計(jì)軟件分析,得出未標(biāo)準(zhǔn)化的回歸方程如下:

    由于非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)包含了常數(shù)項(xiàng)無法預(yù)測(cè)變量的相對(duì)重要性,將上述方程轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程式:

    方程解釋程度達(dá)到97.2%,四個(gè)自變量回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的t值分別為0.215、1.970、0.005、2.789,回歸系數(shù)未達(dá)顯著的自變量有農(nóng)作物播種面積和農(nóng)用化肥施用量。

    2 基本結(jié)論及討論

    4個(gè)自變量中,農(nóng)林牧漁從業(yè)人數(shù)影響是負(fù)的;農(nóng)作物播種面積、農(nóng)用化肥施用量和農(nóng)林牧漁固定資產(chǎn)投資的影響皆為正,影響程度由高到低依次為:農(nóng)林牧漁固定資產(chǎn)投資、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)用化肥施用量。

    2.1 農(nóng)作物播種面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響是正的

    假定其它條件不變,農(nóng)作物播種面積增加,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值會(huì)隨之增加。而且,隨著農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展和普及,現(xiàn)在農(nóng)作物單位面積產(chǎn)量又在不斷提高,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加是必然。但是,農(nóng)作物播種面積回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的t值為0.215,說明農(nóng)作物播種面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有正向影響作用,但不顯著[3]。原因是,從數(shù)據(jù)來看農(nóng)作物播種面積本身增長(zhǎng)幅度很小,再加上農(nóng)作物單產(chǎn)不可能無限地提高和一些自然災(zāi)害的影響,使得農(nóng)作物播種面積雖然在增加但帶來的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加并不明顯。

    2.2 農(nóng)林牧漁從業(yè)人數(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響為負(fù)

    也就是說,隨著農(nóng)林牧漁勞動(dòng)力人數(shù)的減少,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值反而增加。而且,農(nóng)林牧漁從業(yè)人數(shù)回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的t值為1.970,說明農(nóng)林牧漁從業(yè)人數(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響作用非常顯著。原因在于,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平越來越高,農(nóng)業(yè)的發(fā)展主要是靠資金投入、技術(shù)應(yīng)用、規(guī)模經(jīng)營。這也就意味著農(nóng)林牧漁從業(yè)人數(shù)嚴(yán)重過剩,隱形失業(yè)明顯,應(yīng)想方設(shè)法提高他們的非農(nóng)技能向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)。

    2.3 農(nóng)用化肥施用量對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響為正,但影響程度非常小

    顯著性檢驗(yàn)的t值僅為0.005。原因之一:農(nóng)業(yè)化學(xué)化從20世紀(jì)60年代就已經(jīng)開始了,化肥產(chǎn)品豐富、施肥技術(shù)發(fā)達(dá),到21世紀(jì)初它對(duì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的正面作用仍然非常顯著,但它惡化農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的負(fù)面影響也日益凸顯,由于長(zhǎng)期濫用化肥農(nóng)藥,很多土地自然生產(chǎn)力已經(jīng)嚴(yán)重破壞,靠增加化肥施用量已經(jīng)很難增加其產(chǎn)出能力。原因之二:近10 a來,隨著國家對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的整治以及農(nóng)民對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)意識(shí)的增強(qiáng),很多地方開始無公害農(nóng)業(yè)、綠色農(nóng)業(yè)、有機(jī)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式,化肥施用量嚴(yán)格控制科學(xué)施用,土地自然生產(chǎn)力得以慢慢恢復(fù),但畢竟土地修復(fù)需要一個(gè)漫長(zhǎng)的過程,所以化肥施用量的影響程度就顯得非常微弱了。

    2.4 農(nóng)林牧漁業(yè)固定資產(chǎn)投資

    回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的t值為2.789,正向作用顯著,成為增加農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的最有利因素。原因可能是2004年以來,中央政府連年下發(fā)的一號(hào)文件對(duì)三農(nóng)問題高度關(guān)注,各級(jí)、各類投資主體對(duì)農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資加大了投入力度,不論是重大水利工程和生態(tài)建設(shè)等全社會(huì)普遍受益的大型工程,還是用于增強(qiáng)農(nóng)業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和直接改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的良種工程、重要農(nóng)產(chǎn)品基地以及農(nóng)田水利節(jié)水灌溉等中小型基礎(chǔ)設(shè)施都得以不斷完善,尤其是后一類項(xiàng)目都是能直接促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加的[4]。

    當(dāng)然,農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的綜合性很強(qiáng),影響因素非常龐雜,考慮到數(shù)據(jù)的可得性和相關(guān)性,在此僅選擇了4個(gè)代表性變量運(yùn)用多元線性回歸法從某個(gè)側(cè)面分析農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力。從模型分析結(jié)果來看,要提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力最關(guān)鍵的有兩點(diǎn):一是要大力加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),尤其是那些能直接改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的中小型基礎(chǔ)設(shè)施;二是要加快農(nóng)業(yè)過剩勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移。

    參考文獻(xiàn)

    [1]何小群.現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析方法與應(yīng)用[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,1998.

    [2]吳明隆.問卷統(tǒng)計(jì)分析實(shí)務(wù)——SPSS操作與應(yīng)用[M].重慶:重慶大學(xué)出版社,2010.

    [3]楊國濤,拜發(fā)奎.利用C-D函數(shù)對(duì)寧夏農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力影響因素進(jìn)行實(shí)證分析[J].農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究,2001(2):103-105.

    [4]劉文.江西省農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2006(15):3832-3833.

    (責(zé)任編輯:劉昀)endprint

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