农业经济影响因素探索范文

本站小编为你精心准备了农业经济影响因素探索参考范文，愿这些范文能点燃您思维的火花，激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。

一、变量选取与模型设定

前人的研究表明，农业经济的增长受到农业要素投入、技术进步、政策支撑乃至外部社会环境等诸多方面的影响。本文在研究河南省农业增长问题时选取农业机械总动力、农作物总播种面积、农业从业人员数、农用化肥施用量、城镇化率、财政对农业的投入、农民平均教育年限、农业结构调整程度以及农业新增固定资产投资等因素作为研究变量，被解释变量为农业总产值。所选变量数据来源为历年《河南省统计年鉴》与《中国农村统计年鉴》的原始数据或由相应的数据计算整理得到，变量时间区间为1988-2011年。

二、河南省农业经济影响因素的实证分析

为了更加全面反应各方面因素对河南省农业经济增长的影响，本文选取了9个因素作为分析的变量，直接估计的情况下则为多元回归分析，但对于多元回归分析，多重共线性是估计过程中可能存在的一个严重问题，因此本文先运用Spss软件对各变量之间的相关系数矩阵进行了计算，结果发现解释变量lnX1、lnX2、lnX4、lnX5、lnX6、lnX7、lnX8之间存在着高度的相关关系，这说明所选取的变量之间存在多重共线性。为了减少变量的维数以消除共线性，同时较多的保留各变量对农业经济增长贡献所蕴含的信息，本文采用主成分分析法进行分析。Spss在用主成分分析法对变量处理之前会对数据进行标准化处理，标准化之后的解释变量与被解释变量用ZlnX1、ZlnX2、ZlnX3…ZlnX8和ZlnY表示；运用Spss主成分分析功能对数据处理得出各主成分的特征根与其方差对主成分总方差的贡献率，在提取主成分的过程中，所提取的主成分要满足特征根大于1的原则，只有前两个主成分的特征根大于1，并且主成分F1和主成分F2的方差对总体方差的贡献率达到94.163%超过了85%（实际应用中方差累计方差贡献大于等于85%是选取主成分的另一原则），说明运用主成分F1、F2代替原有因素来解释河南省农业经济增长有94.163%的可靠性。表1中列出了主成分F1和F2中各因素的载荷。

三、进一步促进河南省农业经济增长的建议

根据前文分析的结果，对河南省下如何实现农业经济增长提出了如下几点建议：

（1）加大农业生产技术的开发与推广。加大农业生产技术的开发与在农业生产中的运用具有重要的现实意义，具体来说应做好以下两个方面：一是做好现有先进生产技术的普及与推广，先进的生产技术代表着先进的生产力水平，通过做好先进的种植模式、好的化肥、新的机械的推广减少推广所耗用的时间，就意味着用较少时间实现生产力的整体提升，实现农业经济的更快增长；二是要做好新技术甚至替代技术的开发，一方面通过技术的革新消除以前农业生产带来的问题，另一方面通过技术换代带来农业生产效率的飞跃。

(2)优化农业投入与生产结构，实现农业增产。由于受到耕地面积的限制，播种面积的增加潜力却有限，通过农业内部的生产的优化与调整，各地因地制宜，根据外部市场需求，发挥地区生产优势，优化农业内部生产结构，实现河南省农业经济量的提升。此外将将农业中剩余的劳动力转移出去，加大对农民的培训以及增加农业资金方面的投入，用新的要素投入与那些已经达到最大利用的传统要素进行组合，形成新的生产组合，以实现农业经济的大幅度增长。

（3）增加财政对农业的投入，改善农业的生产条件。对于农业来说，政府不应该仅仅关注粮食补贴等一些无法形成生产能力的转移性支付，而应该在做好这些的情况下，同时重点加大在农田水利设施与交通情况改善，对农民的教育培训，落实农业机械补贴等方面上的支出，以形成河南省农业实现长久发展的基础保障和农业未来实现可持续增长的能力。

作者：田中华单位：西北农林科技大学经济管理学院