分位数回归的农业总产值影响因素分析

刘　洋

（重庆大学数学与统计学院，重庆 401331）

分位数回归的农业总产值影响因素分析

刘洋

（重庆大学数学与统计学院，重庆 401331）

文章构建农业总产值变化的宏观多因素模型，运用分位数回归方法分析农业机械总动力﹑耕地灌溉面积﹑农业从业人员﹑政府财政用于农业的支出等7个变量，在不同的分位数水平下，对农业总产值的影响。结果表明，在不同的分位数水平下，农业总产值的各个影响因素和影响程度均有不同。

分位数回归农业总产值现代化农业农民增收

农业总产值一直是衡量农业发展水平的关键性指标，近年来，也有很多国内外学者对影响农业的产出因素问题进行了研究。李永发（2014）依据中部6省2000～2011年的农业全要素生产率波动数据，运用Malmquist指数分析方法，研究了农业全要素生产率波动与化肥施用量﹑农业机械化水平﹑农业税取消等因素的关系[1]；冯启磊（2010）运用典型相关分析法，选取了机械总动力﹑劳动力数量﹑有效灌溉面积﹑农村用电量﹑农作物总播种面积﹑化肥施用量和农民劳动力文化程度等因素，探究了他们与我国农业产出水平之间的相关关系[2]；王升（2009）根据全国农业普查提供的数据，探究了农业劳动力与各种现代技术的结合对农业产出提高的影响程度[3]；陈诗波（2009）对湖北省不同地区，不同农业发展模式进行了深入分析，构建了农业产出效益的结构方程，探讨了我国农业发展的机制和自身独有的特征；肖婷（2011）通过建立计量模型，对我国现有农业总产值进行了研究，在实证研究的基础上，对我国农业发展提供了一些可行性的建议。文章参考了学者的研究成果，运用分位数回归的方法，对影响农业总产值的各种因素进行分析和探讨。

1　分位数回归模型及变量选择

分位数回归模型估计量的计算是基于一种非对称形式的绝对值残差最小化，也即最小绝对值离差估计。它的优势是显而易见的。（1）模型能够更加全面详细的刻画出被解释变量条件分布的全部特征。（2）对误差项没有过于苛刻的要求，分位数回归模型的估计结果对异常值的处理更加稳健。

指标选取7个变量作为解释变量：农业机械总动力﹑耕地灌溉面积﹑农业从业人员﹑政府财政用于农业的支出﹑农作物总播种面积﹑单位面积谷物产量﹑化肥施用量。

2　模型设立与回归结果分析

（1）模型的拟合优度都在90%以上。这说明，各个模拟对观测值的拟合效果都比较好，而从分位回归的结果发现，无论是处在哪一分为点上，都至少有多个解释变量对农业总产值有显著影响，而且在不同的分位点上，各个系数一般是不同的。解释变量“财政支出”是唯一显著的变量，说明“财政支出”对于所有不同水平的农业总产值都是有显著影响的。

（2）再观察“农业从业人员”，在极低的分位水平下，被解释变量“农业总产值”的估计值，随着分位水平的增加而急剧增加。在农业不发达地区，农业从业人员越多，农业总产值反而会降低；在农业发达地区，随着农业从业人口的增加，农业产出也在增加。在农业不发达地区，往往是耕地不足﹑农业生产条件过差的地区。同时，农村粮食消耗增多，而导致农业总产值下降，适宜耕种的土地太少。对存在这种状况，就应该避免增加人口，或许可以开发可耕种的土地，也可以寻找适合当地气候土壤的农作物。

（3）“农业财政支出”无论是处在较低的分位数水平，还是较高的分位数水平，它都是显著的。这说明，对于农业增加财政支出是必要的。但是，当分位数水平处在高位时，它的估计量不如分位数水平处在低位时。这说明，财政投入到农业较不发达的地区的效果，要好于投入到农业较发达的地区。

3　结论与建议

“财政支出”对于所有不同水平的农业总产值都有显著影响，且对于农业不发达地区影响更大。综上所述，面对新时期的农业情况，政府应该加大对农业落后地区的扶持力度，提高农业的科技水平，提早建成现代化农业，加大农村劳动力培训和转移，以减少农村劳动力剩余对农业发展的不利影响，从而早日实现农业产值的增加和农民收入的提高。

[1]李永发．中部六省农业投入产出效率和影响因素分析．统计与决策，2014，（11）：126～130

[2]冯启磊．中国农业产出水平的影响因素分析．安徽师范大学学报（自然科学版），2010，（3）：276～280

[3]王升．财政支农对农业产出影响的实证分析．南方农村，2015，（4）：41～49