遵义市农业生产的投入产出统计分析

2015-03-11梁媛

时代金融 2015年6期

梁媛

【摘要】农业是一个地区的基础，关注农业的生产对于促进一个地区经济的持续增长与维护产业结构的平衡具有重要的意义，本文通过建立回归模型、对遵义市农业生产的投入产出统计分析农业生产的现状。本文首先分析遵义市农业的综合情况，其次说明研究的基本原理，再次通过建立回归模型对遵义市农业投入产出进行统计分析，最后得出结论。

【关键词】遵义市农业投入产出统计分析回归模型

一、遵义市农业综合情况

遵义市地貌山地、丘陵为主，易于农耕的土地较少，主要分布于平坝与河谷地带，占全市总面积约6.5%左右，以大娄山为分界线，山南地区易耕土地相对集中而平坦，土质肥沃、阳光比较充足，易于农业的发展，而山北地区，农耕土地比较分散的分布在河谷地带，地形起伏大，农耕比较的分散。近年来，遵义农业保持持续稳定的增长，到2013年，遵义的生产总值已经达到127余亿元，同比增加6.5%。但是，农业抵御自然灾害的能力比较弱，例如。2013年夏粮产量为67.77万吨，同比增加7个百分点，而秋粮的总产量只有192万吨，同比下降9个百分点，主要的原因是受到自然灾害的影响。

二、研究的基本原理

投入产出的基本原理是在确定农业的总产量以后，知道主要的农作物占总产量的比重，然后确定该主要农作物的产量即：

主要的农作物产量=总产量*比重【1】。

用两组变量之间的正相关关系来确定n个变量，挑选出其中对投入产出影响比较大的自变量，这些自变量包括：农业用电量，各种化肥的使用量，塑料薄膜的使用量，机柴油的使用量（包括耕地与浇灌使用的柴油），有效的灌溉面积、种子的投入、机电排灌的消耗量以及旱涝保收等基本情况，而因变量是总产量。在确定因变量的前提下，以投入作为自变量，总产量的因变量以SPSS作为回归，模型进行分析。在按照步骤对投入产出做模型分析，在消除共线性的影响以后，能够客观而合理的分析遵义市的农业投入与产出的基本的情况，发现那些因素对遵义市的农业生产影响作用比较大。这对遵义市的农业生产具有非常重要的指导的意义。

本文的统计分析是采用多元统计分析的方法，通过SPSS模型对各个因变量与变量进行系统化的分析。

在遵义市农产品投入因素农业能源消耗与农业物质消耗，而遵义市农业产出主要有：稻谷、玉米、油菜籽、甘蔗、菜花、烟叶、蔬菜、茶叶与水果等。

三、回归模型分析

（一）排除不可抗力因素建立模型

在排除不可抗力因素以后建立遵义市的投入产出的假设模型的公式1为：

Y=β0+■βi+xi+ε

排除的不抗力因素包括：

一是区域内自然灾害的影响，即暴雨洪涝、干旱、冰雹、大规模的泥石流等。

二是农业基础设施折旧与损耗排除在外，例如水利工程破损、修复等不算在内。

三是农产品的质量品质排除在外，例如优质的大米与次优的大米在价格上存在差异，而本研究不算此在内。

四是假设遵义市各地的农业生产力基本的相同，土地质量不存在差异。

五是假设数据能够真实的反应遵义市农业生产的基本情况。

（二）重要的符号表示说明

J代表的是农产品的类型，xi代表的农产品投入系数，zij代表的是农产品的产量，αj代表的是农产品在农产品总产量的系数，yi代表的是遵义市模型中的农产品的总产量，而βb代表的是回归模型的常数，Bi是在模型中农产品投入的系数，ε表示误差的修正项，z代表的农产品实际的产量。

（三）建立模型

在建立基本模型的时候，根据投入与产出基本理论来确定，主要根据遵义市农产品产量主要受到哪些因素的影响。

在得出遵义市的农产品的产量与影响变量的回归模型，并且确定一定的关系以后，对遵义市农产品的生产具有非常重要的指导作用。

首先确定遵义市的农产品主要的成分，在确定各种农产品的权重系数以后，然后根据权重系数。变量与总产量的关系，得到公式2如下：

yi=■αjz

设主要的投入的变量因素为x，而产出的因变量为y，那么可以得到投入产出回归方程的公式3：

yi=β0+■βixi+εi，i=1，2，…n

（四）模型分析

1.主成分统计分析。根据遵义市的实际的生产的情况与数据的观察，本文选取稻谷、甘蔗、蔬菜与烟叶的产量作为主成分的分析，分别把稻谷、甘蔗、蔬菜与烟叶的产量设为z1、z2、z3、z4。然后对这四种产品做主成分的分析，然后确定各种农产品的权重系数，然后代入公式2通过spss软件的分析可以得到，然后可以得到公式1中变量α。

表1 变量α值的确定

表2 主元素分析

通过对遵义市的稻谷、甘蔗、蔬菜与烟叶的四种农作物的主成分的确定，我们可以得到主元素的值为0.793，符合经济分析的基本要求。而四种农作物的权重α分别为稻谷（α1）=0.772、甘蔗（α2）=0.922，蔬菜（α3）=0.792，烟叶（α4）=0.595

由此可以得出遵义市农产品总产量为：

Zi=α1*x1+α2*x2+α3*x3+α4*x4

（五）相关性分析

对农业影响最大的三个因素为，化肥用量包括磷肥、氮肥、钾肥以及含有其他元素的复合肥;塑料薄膜包括地表覆盖的薄膜以及大棚使用增温的塑料，灌溉能源与农资的消耗等。鉴于农业用电量（x1），各种化肥的使用量（x2），塑料薄膜的使用量（x3），柴油的使用量（x4：包括耕地与浇灌使用的柴油），有效的灌溉面积（x5）、种子的投入（x6）、机电排灌的消耗量（x7）以及旱涝保收（x8）对农业的产量影响比较大，而其他的因素对农产品产量影响比较少，所以我们在相关性分析的时候，选取这几个因素作为因变量。

（六）回归分析

通过代入公式3我们会发现化肥的使用量、柴油的使用量与旱涝保收p值均在0.05以下，但是旱涝保收的p值为-0.036.这样的结果与实际生产情况不符合，所以在回归方程验证的时候把旱涝保收排除掉。而其他的因素，p数值过于大，与经济理论计算不符，所以还得进一步验证，首先取化肥的使用量、柴油的使用量做一次回归方程的验证。常数为59.203，而化肥的使用量系数为5.231，而柴油的使用量：1.302.由此得出回归方程为：y=59.203+5.231*x2 +1.302*x4。

（七）回归模型的验证

我们分别采用F模式、T模式与代入样本去验证。

1.F模式（统计量检验回归方程）验证。我们根据方程y=59.203+5.231*x2+1.302*x4，根据显著值为α=0.05，这是一般经济理论采用的数值，来确定临界值Fα，通过代入spss软件，得到F值为57.362，F值小于常数，说明该方程具有显著性。

2.T模式（回归系数的显著性检验检验）。经过代入spss软件软件计算，得出化肥的使用量x2的T值为2.763而p值为0.0013，而柴油的使用量x4的T值为为1.8952，而p值为0.00108，均小于给定的p值，所以满足显著性的要求。

3.代入样本去验证。我们给定的数据代入方程，y=59.203+ 5.231*x2+1.302*x4，得出遵义市的农业总产量为992万吨，与实际1023吨相差左右31吨，误差非常的小，基本上符合要求。

四、结论

经过以上的分析，我们发现本次的投入产出传统分析比较的合理与科学，也基本上反应遵义市农产品投入与产出的实际的情况。

遵义市在化肥使用方面：化肥的有效使用率为32%，而发达国家的化肥有效的使用率为60%，说明遵义化肥的有效的使用率的比较低。

在农业柴油的使用率方面：遵义农业柴油的营销使用率仅为42%，究其原因有遵义市土地比较的分散，不适宜大规模的机械化生产，加上在浇灌土地的时不科学，造成水与农业消耗的过重。其产生的后果有，造成资源浪费与环境的污染。

参考文献

[1]孔朝莉.中国优秀硕士学位论文全文数据库.农业投入产出统计模型建模方法的研究.

[2]孔朝莉，杨启昌.中国期刊全文数据库.农业投入产出变量的主成分回归分析模型.