海南农牧林渔业产值影响因素分析

郑奇鸿 夏 天 吴泽豪 蔡杰鑫 朱跃文

（福州外语外贸学院 福建福州 350000）

《海南省热带特色高效农业发展规划（2018—2020年）》（以下简称《规划》）明确提出，到2020年农牧林渔业总产值达到1 750 亿元，农民人均可支配收入力争达到1.6万元，达到全国平均水平，城乡居民收入差距缩小到2.3:1以内。根据2019年海南统计局发布的统计年鉴显示，2018年海南省农牧林渔总产值为 1 535.73 亿元，同比增长3.15%；我国的农牧林渔总产值为113 579.53 亿元，同比增长3.89%。同时，海南省的农牧林渔业总产值也远低于国内各省市的平均水平[1]，如图1所示。

海南省地处热带地区，四面环海，林业渔业资源丰富，农牧林渔业整体发展速度远低于国家农牧林渔业发展速度，因此本文将通过对所收集的各项反映海南农牧林渔业的指标进行分析，探究海南省农牧林渔业发展的影响因素。

1 分析方法和数据来源

1.1 多元线性回归分析

社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响，因此，一般要进行多元回归分析，我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归，多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验[2]。

1.2 海南省农牧林渔业影响因素指标构建

在我国，农业属于劳动密集型产业，农业生产需要大量的人口，我国是农业大国，但并不是农业强国，农业单位产出相较于发达国家较低，因此土地和人力是影响我国农业经济发展的重要因素。在指标选取上选择肉类总产量、水产总产量、农作物播种面积这三个指标能够体现出地区的农牧林渔业的发展情况；乡业从业人员和化肥使用量能够体现出当地对农牧林渔业发展的投入情况[3]。

因此将以上的所选取的肉类总产量X1、水产总产量X2、农作物播种面积X3、乡业从业人员X4、化肥使用量X5作为解释变量，选择农牧林渔业总产值作为被解释变量Y，以海南省统计局公布的1998—2018年数据作为样本。

2 实证分析

2.1 线性图

从图2中可以看出，海南省农牧林渔业总产值及各影响因素的差异明显，其变动的方向基本相同，互相间可能具有一定的相关性。探索将模型设定为多元线性回归模型：

2.2 统计学检验

如图3所示，对所选的数据指标用最小二乘法进行多元线性回归模型估计，结果写为：

R2=0.978 48，=0.971 307，F=136.407 8，R2是指拟合程度，是回归直线对观测值的拟合程度，R² 接近1 说明模型对样本的拟合程度较好，且修正后的R² 也接近1 说明模型对样本的拟合程度很高，F值较高，且F值对应的P值为0，小于 0.05，说明回归方程比较显著，说明这变量对模型拟合程度很高。

2.3 多重共线性

该模型R2=0.978 48、=0.971 307，可决系数非常高，F 检验值为136.407 8 明显显著。这表明模型很可能存在多重共线性。通过计算得到方差膨胀因子，可以看出方差膨胀因子VIF 大于10，说明存在严重的多重共线性，采取逐步回归法，剔除不显著的变量，消除多重共线性，剔除了不显著的变量农作物播种面积X3、化肥使用量X5，最终得到的模型为：

可以看出模型中X1、X2和X3的P值为0，小于0.05，通过显著性检验，所以该模型多重共线性成功消除。

2.4 异方差检验

因为模型是时间序列模型并且样本容量不大，所以采用ARCH 模型来进行异方差检验，如图4所示。

由图4可以看出，F统计值为1.088 261，P值为0.310 7，大于0.05，拒绝原假设，表明模型不存在异方差。

2.5 自相关检验

DW 检验法：由前面可以得知回归方程的DW 值为1.636 382，查表可以得出DW 在DL到Du之间，说明模型不存在自相关，说明模型为最终模型。

2.6 格兰杰检验

上表列出了各变量之间的因果关系检验P值结果，在5%的显著性水平下：

X1对X2格兰杰检验的P值小于0.05 ，X2对X1的格兰杰检验的P值大于0.05，说明X1是X2的格兰杰原因，X2不是X1的格兰杰原因。说明海南省肉类总产量对水产总产量具有一定的导向作用，海南省水产总产量对肉类总产量不具有导向作用。

X1对X4格兰杰检验的P值大于0.05，X4对X1的格兰杰检验的P值大于0.05，说明X1和X4互不为格兰杰原因，说明海南省肉类总产量和乡业从业人员互不具有导向作用。

X2对X4的格兰杰检验的P值大0.05，说明X2不是X4的格兰杰原因，说明海南省水产总产量对乡业从业人员不具有导向作；X4对X2的格兰杰检验的P值小于0.05，说明X4是X2的格兰杰原因，说明海南省乡业从业人员对海南省水产总产量具有导向作用。

X2对Y的格兰杰检验的P值大0.05，Y对X2的格兰杰检验的P值大于0.05，说明X2和Y互不为格兰杰原因，说明海南省水产总产量和农牧林渔业总产值互不具有导向作用。

X4对Y的格兰杰检验的P值大0.05，Y对X4的格兰杰检验的P 值大于0.05，说明X4和Y互不为格兰杰原因，说明海南省乡业从业人员和农牧林渔业总产值互不具有导向作用。

3 结果分析

模型通过自相关检验后，可认为：

为最终模型。根据海南省农牧林渔业总产值影响最终模型可知：影响海南省农牧林渔业的影响因素，在其他条件不变的情况下，海南省肉类总产量每增加1 吨，海南省农牧林渔业总产值增加0.002 178 亿元；在其他条件不变的情况下，水产总产量每增加1 吨，海南省农牧林渔业总产值增加0.001 163 亿元；在其他条件不变的情况下，海南省乡业从业人员每增加1 万元，海南省农牧林渔业总产值增加19.034 17 亿元。

4 结论建议

根据以上分析我们可知，在所选的指标中，肉类、水产总产值对海南省农牧林渔业总产值都有相当比重的影响，因此需要政府科学指导养殖。

（1）提高规模养殖现代化水平，提高产品质量安全水平，加强养殖业绿色发展体制机制创新，发挥新型经营主体的活力和创造力，推动科学研究、成果转化、示范推广协同发展和一二三产业融合发展，加大金融支持力度，加大中央预算内投资支持力度，发挥地方政府专项债券对扩大禽肉水产品生产的作用，提高肉类和水产总产值[4]。

（2）政府提高乡业从业人员的待遇，多给予补贴，科学指导乡业从业人员的工作开展，有效增加乡业从业人员的收入水平，从而提升整个行业的知名度，进而增加乡业从业人员的人数。