农业产业发展的统计测度范文

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一、引言

为了促进西部地区农业产业的协调发展，缩小区域农业产业之间的差距，近年来，有关学者专家非常重视这方面的研究：张文红做了基于计量模型的西部农业投入产出效率研究，通过建立西部农业投入产出效率的综合计量模型，探究西部12个省份农业投入产出之间的相关关系和联动效应，得出西部农业人力投入、财力投入对农业价值量产出贡献度基本一致，西部农业人力投入对农业实物量产出贡献度较高的结论；李兴江采用主成分分析和多元线性回归的方法，通过构建甘肃省农业投入产出的指标体系，建立农业投入产出效率的计量模型，研究甘肃省农业投入产出之间的相关关系和联动效应，发现甘肃省农业资本投入对产出的贡献度最高[2]；冯子华等人也对海南省农业投入产出水平进行评沽，并运用模型进行了预测，证明了该模型的合理性、正确性[3]。本文利用统计指标分析法分析西部农业发展水平，并建立生产函数模型，从投入产出比全面直观地分析西部地区农业的产业布局，不仅利用传统的统计分析方法，而且将动态的统计分析方法引入到问题的研究中来，实现系统、全局的动态分析，为制定科学合理的西部农业开发政策提供参考。

二、农业投入产出效率研究

为了求得更高的收益，必须分析投入是否合理，总结经验，以便决定下一步生产再投入的增减。农业投入直接影响着农业产出，这里仍然认为投入指标包括人力、物力和财力，即农业从业人员数、耕地面积以及固定资产投资，农业产出指标即农业总产值。对西部农业的投入产出做出定量的分析对制定合理可行的农业政策具有重要的现实意义。本文所使用的主要数据来源于中国统计年鉴，由于数据缺失，所以本研究的时间跨度为2004年至2011年。接下来建立农业生产函数模型，因变量是农业总产值，自变量分别是农业从业人员数，耕地面积和固定资产投资.建立农业生产函数，首先要对各指标数据取对数，即因变量为lny,自变量分别为123lnx,lnx,lnx，为了消除不同指标间量纲的差异，需要对数据进行标准化处理，得到指标'3'2'1'y,x,x,x。通过建立自变量与因变量的线性回归模型，会发现所有模型的拟合优度均达到97%以上，说明自变量对因变量的解释程度达到97%以上，该模型对信息的提取效果非常好。对模型估计后的残差序列进行单位根检验，检验p值小于0.05，拒绝序列非平稳的原假设，即认为残差序列已经平稳，那么说明残差序列通过了白噪声检验，建立多元回归模型是适合的。

内蒙古、广西、新疆以及西藏这四个省的投入产出比较高，总和均大于1，具有递增的比例报酬，说明产出增加的比例大于投入增加的比例，这四个省的农业产出处于稳步增长阶段；云南、四川和重庆的总和最低，且小于0，具有递减的比例报酬，说明产出增加的比例小于投入增加的比例，这三个省市的农业产出呈现下降趋势；甘肃、贵州和陕西的总和在0值附近，说明这三个省市农业投入与产出具有固定的比例。西部地区的总和为-0.887表明西部地区整体具有递减的比例报酬，系数一-0.962，说明在其他影响农业产出因素不变的情况下，从业人员每增加1%，农业产出将会减少0.962%，系数二0.315，说明耕地面积每增加1%，农业产出将会增加0.315%，系数三-0.240，说明固定资产投资每增加1%，农业产出将会减少0.24%。由此看来，西部地区需要增加耕地面积的投入量，相应的减少劳动力和固定资产的投入量，从而提高农业投入产出比例。参考文献[4]也曾用类似的方法分析了福建省农业的投入产出情况，证明了这种方法的合理性。计算西部地区农业生产函数模型调整后的参数分别是：1.085，-0.355,0.271.西部地区农业总产值、从业人员人数、耕地面积以及固定资产投资的年平均增长率分别是：13.815%，-1.036%，1.188%，25.618%。从作用程度可以看出：农业从业人员人数对农业总产值的作用程度为-8.131%，耕地面积对农业总产值的作用程度为-3.055%，两者均为负值，说明劳动力和耕地面积的投入不合理，需要适当减少投入量；固定资产投资对农业总产值的作用最大，是投入要素中影响程度最大的，达到50.172%，需要适当增加固定资产的投入力度。

三、结论

利用农业投入产出生产函数得到投入产出效率，从而分析西部地区农业的发展水平，并证明了模型的可行性和合理性。研究发现内蒙古、广西、新疆以及西藏这四个省的投入产出比较高，整体而言，西部地区需要增加耕地面积的投入量，相应的减少劳动力和固定资产的投入量，从而提高农业投入产出比例。

作者：张春 成苗苗 单位：西安财经学院 统计学院