• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    海南農(nóng)牧林漁業(yè)產(chǎn)值影響因素分析

    2020-11-21 02:40:08鄭奇鴻吳澤豪蔡杰鑫朱躍文
    廣東蠶業(yè) 2020年9期
    關(guān)鍵詞:總產(chǎn)值總產(chǎn)量格蘭杰

    鄭奇鴻 夏 天 吳澤豪 蔡杰鑫 朱躍文

    (福州外語(yǔ)外貿(mào)學(xué)院 福建福州 350000)

    《海南省熱帶特色高效農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2018—2020年)》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)《規(guī)劃》)明確提出,到2020年農(nóng)牧林漁業(yè)總產(chǎn)值達(dá)到1 750 億元,農(nóng)民人均可支配收入力爭(zhēng)達(dá)到1.6萬(wàn)元,達(dá)到全國(guó)平均水平,城鄉(xiāng)居民收入差距縮小到2.3:1以?xún)?nèi)。根據(jù)2019年海南統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的統(tǒng)計(jì)年鑒顯示,2018年海南省農(nóng)牧林漁總產(chǎn)值為 1 535.73 億元,同比增長(zhǎng)3.15%;我國(guó)的農(nóng)牧林漁總產(chǎn)值為113 579.53 億元,同比增長(zhǎng)3.89%。同時(shí),海南省的農(nóng)牧林漁業(yè)總產(chǎn)值也遠(yuǎn)低于國(guó)內(nèi)各省市的平均水平[1],如圖1所示。

    海南省地處熱帶地區(qū),四面環(huán)海,林業(yè)漁業(yè)資源豐富,農(nóng)牧林漁業(yè)整體發(fā)展速度遠(yuǎn)低于國(guó)家農(nóng)牧林漁業(yè)發(fā)展速度,因此本文將通過(guò)對(duì)所收集的各項(xiàng)反映海南農(nóng)牧林漁業(yè)的指標(biāo)進(jìn)行分析,探究海南省農(nóng)牧林漁業(yè)發(fā)展的影響因素。

    1 分析方法和數(shù)據(jù)來(lái)源

    1.1 多元線性回歸分析

    社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的變化往往受到多個(gè)因素的影響,因此,一般要進(jìn)行多元回歸分析,我們把包括兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量的回歸稱(chēng)為多元線性回歸,多元線性回歸與一元線性回歸類(lèi)似,可以用最小二乘法估計(jì)模型參數(shù),也需對(duì)模型及模型參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)[2]。

    1.2 海南省農(nóng)牧林漁業(yè)影響因素指標(biāo)構(gòu)建

    在我國(guó),農(nóng)業(yè)屬于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要大量的人口,我國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó),但并不是農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó),農(nóng)業(yè)單位產(chǎn)出相較于發(fā)達(dá)國(guó)家較低,因此土地和人力是影響我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。在指標(biāo)選取上選擇肉類(lèi)總產(chǎn)量、水產(chǎn)總產(chǎn)量、農(nóng)作物播種面積這三個(gè)指標(biāo)能夠體現(xiàn)出地區(qū)的農(nóng)牧林漁業(yè)的發(fā)展情況;鄉(xiāng)業(yè)從業(yè)人員和化肥使用量能夠體現(xiàn)出當(dāng)?shù)貙?duì)農(nóng)牧林漁業(yè)發(fā)展的投入情況[3]。

    因此將以上的所選取的肉類(lèi)總產(chǎn)量X1、水產(chǎn)總產(chǎn)量X2、農(nóng)作物播種面積X3、鄉(xiāng)業(yè)從業(yè)人員X4、化肥使用量X5作為解釋變量,選擇農(nóng)牧林漁業(yè)總產(chǎn)值作為被解釋變量Y,以海南省統(tǒng)計(jì)局公布的1998—2018年數(shù)據(jù)作為樣本。

    2 實(shí)證分析

    2.1 線性圖

    從圖2中可以看出,海南省農(nóng)牧林漁業(yè)總產(chǎn)值及各影響因素的差異明顯,其變動(dòng)的方向基本相同,互相間可能具有一定的相關(guān)性。探索將模型設(shè)定為多元線性回歸模型:

    2.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)

    如圖3所示,對(duì)所選的數(shù)據(jù)指標(biāo)用最小二乘法進(jìn)行多元線性回歸模型估計(jì),結(jié)果寫(xiě)為:

    R2=0.978 48,=0.971 307,F(xiàn)=136.407 8,R2是指擬合程度,是回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度,R2 接近1 說(shuō)明模型對(duì)樣本的擬合程度較好,且修正后的R2 也接近1 說(shuō)明模型對(duì)樣本的擬合程度很高,F(xiàn)值較高,且F值對(duì)應(yīng)的P值為0,小于 0.05,說(shuō)明回歸方程比較顯著,說(shuō)明這變量對(duì)模型擬合程度很高。

    2.3 多重共線性

    該模型R2=0.978 48、=0.971 307,可決系數(shù)非常高,F(xiàn) 檢驗(yàn)值為136.407 8 明顯顯著。這表明模型很可能存在多重共線性。通過(guò)計(jì)算得到方差膨脹因子,可以看出方差膨脹因子VIF 大于10,說(shuō)明存在嚴(yán)重的多重共線性,采取逐步回歸法,剔除不顯著的變量,消除多重共線性,剔除了不顯著的變量農(nóng)作物播種面積X3、化肥使用量X5,最終得到的模型為:

    可以看出模型中X1、X2和X3的P值為0,小于0.05,通過(guò)顯著性檢驗(yàn),所以該模型多重共線性成功消除。

    2.4 異方差檢驗(yàn)

    因?yàn)槟P褪菚r(shí)間序列模型并且樣本容量不大,所以采用ARCH 模型來(lái)進(jìn)行異方差檢驗(yàn),如圖4所示。

    由圖4可以看出,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值為1.088 261,P值為0.310 7,大于0.05,拒絕原假設(shè),表明模型不存在異方差。

    2.5 自相關(guān)檢驗(yàn)

    DW 檢驗(yàn)法:由前面可以得知回歸方程的DW 值為1.636 382,查表可以得出DW 在DL到Du之間,說(shuō)明模型不存在自相關(guān),說(shuō)明模型為最終模型。

    2.6 格蘭杰檢驗(yàn)

    上表列出了各變量之間的因果關(guān)系檢驗(yàn)P值結(jié)果,在5%的顯著性水平下:

    X1對(duì)X2格蘭杰檢驗(yàn)的P值小于0.05 ,X2對(duì)X1的格蘭杰檢驗(yàn)的P值大于0.05,說(shuō)明X1是X2的格蘭杰原因,X2不是X1的格蘭杰原因。說(shuō)明海南省肉類(lèi)總產(chǎn)量對(duì)水產(chǎn)總產(chǎn)量具有一定的導(dǎo)向作用,海南省水產(chǎn)總產(chǎn)量對(duì)肉類(lèi)總產(chǎn)量不具有導(dǎo)向作用。

    X1對(duì)X4格蘭杰檢驗(yàn)的P值大于0.05,X4對(duì)X1的格蘭杰檢驗(yàn)的P值大于0.05,說(shuō)明X1和X4互不為格蘭杰原因,說(shuō)明海南省肉類(lèi)總產(chǎn)量和鄉(xiāng)業(yè)從業(yè)人員互不具有導(dǎo)向作用。

    X2對(duì)X4的格蘭杰檢驗(yàn)的P值大0.05,說(shuō)明X2不是X4的格蘭杰原因,說(shuō)明海南省水產(chǎn)總產(chǎn)量對(duì)鄉(xiāng)業(yè)從業(yè)人員不具有導(dǎo)向作;X4對(duì)X2的格蘭杰檢驗(yàn)的P值小于0.05,說(shuō)明X4是X2的格蘭杰原因,說(shuō)明海南省鄉(xiāng)業(yè)從業(yè)人員對(duì)海南省水產(chǎn)總產(chǎn)量具有導(dǎo)向作用。

    X2對(duì)Y的格蘭杰檢驗(yàn)的P值大0.05,Y對(duì)X2的格蘭杰檢驗(yàn)的P值大于0.05,說(shuō)明X2和Y互不為格蘭杰原因,說(shuō)明海南省水產(chǎn)總產(chǎn)量和農(nóng)牧林漁業(yè)總產(chǎn)值互不具有導(dǎo)向作用。

    X4對(duì)Y的格蘭杰檢驗(yàn)的P值大0.05,Y對(duì)X4的格蘭杰檢驗(yàn)的P 值大于0.05,說(shuō)明X4和Y互不為格蘭杰原因,說(shuō)明海南省鄉(xiāng)業(yè)從業(yè)人員和農(nóng)牧林漁業(yè)總產(chǎn)值互不具有導(dǎo)向作用。

    3 結(jié)果分析

    模型通過(guò)自相關(guān)檢驗(yàn)后,可認(rèn)為:

    為最終模型。根據(jù)海南省農(nóng)牧林漁業(yè)總產(chǎn)值影響最終模型可知:影響海南省農(nóng)牧林漁業(yè)的影響因素,在其他條件不變的情況下,海南省肉類(lèi)總產(chǎn)量每增加1 噸,海南省農(nóng)牧林漁業(yè)總產(chǎn)值增加0.002 178 億元;在其他條件不變的情況下,水產(chǎn)總產(chǎn)量每增加1 噸,海南省農(nóng)牧林漁業(yè)總產(chǎn)值增加0.001 163 億元;在其他條件不變的情況下,海南省鄉(xiāng)業(yè)從業(yè)人員每增加1 萬(wàn)元,海南省農(nóng)牧林漁業(yè)總產(chǎn)值增加19.034 17 億元。

    4 結(jié)論建議

    根據(jù)以上分析我們可知,在所選的指標(biāo)中,肉類(lèi)、水產(chǎn)總產(chǎn)值對(duì)海南省農(nóng)牧林漁業(yè)總產(chǎn)值都有相當(dāng)比重的影響,因此需要政府科學(xué)指導(dǎo)養(yǎng)殖。

    (1)提高規(guī)模養(yǎng)殖現(xiàn)代化水平,提高產(chǎn)品質(zhì)量安全水平,加強(qiáng)養(yǎng)殖業(yè)綠色發(fā)展體制機(jī)制創(chuàng)新,發(fā)揮新型經(jīng)營(yíng)主體的活力和創(chuàng)造力,推動(dòng)科學(xué)研究、成果轉(zhuǎn)化、示范推廣協(xié)同發(fā)展和一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展,加大金融支持力度,加大中央預(yù)算內(nèi)投資支持力度,發(fā)揮地方政府專(zhuān)項(xiàng)債券對(duì)擴(kuò)大禽肉水產(chǎn)品生產(chǎn)的作用,提高肉類(lèi)和水產(chǎn)總產(chǎn)值[4]。

    (2)政府提高鄉(xiāng)業(yè)從業(yè)人員的待遇,多給予補(bǔ)貼,科學(xué)指導(dǎo)鄉(xiāng)業(yè)從業(yè)人員的工作開(kāi)展,有效增加鄉(xiāng)業(yè)從業(yè)人員的收入水平,從而提升整個(gè)行業(yè)的知名度,進(jìn)而增加鄉(xiāng)業(yè)從業(yè)人員的人數(shù)。

    猜你喜歡
    總產(chǎn)值總產(chǎn)量格蘭杰
    2021年全國(guó)早稻總產(chǎn)量2802萬(wàn)噸 比2020年增產(chǎn)72.3萬(wàn)噸
    11月化肥總產(chǎn)量繼續(xù)下降
    2019年來(lái)賓市蔗糖業(yè)總產(chǎn)值近100億元
    我國(guó)70年來(lái)糧食總產(chǎn)量增長(zhǎng)4.8倍
    2015年我國(guó)十種有色金屬總產(chǎn)量達(dá)5090萬(wàn)噸
    格蘭杰因果關(guān)系在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展及缺陷
    電子科技(2015年8期)2015-12-18 13:17:56
    陜西林業(yè)總產(chǎn)值今年將突破千億元
    陜西有色上半年實(shí)現(xiàn)工業(yè)總產(chǎn)值590億元
    7月陜西省工業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)由負(fù)轉(zhuǎn)正
    榜單
    新河县| 育儿| 武川县| 屯门区| 馆陶县| 都匀市| 宜良县| 伊宁市| 庄河市| 平阴县| 晋中市| 汪清县| 阳信县| 顺昌县| 双峰县| 灵川县| 泰州市| 朔州市| 安平县| 金秀| 西充县| 湘潭县| 双辽市| 长白| 民乐县| 滦平县| 桑植县| 留坝县| 卫辉市| 阳江市| 翼城县| 浮山县| 炎陵县| 芜湖县| 常宁市| 望江县| 新郑市| 桑植县| 建湖县| 镇江市| 涿州市|