陜西省農業基礎設施對農業總產值的影響因素分析

孫舜威

（上海對外經貿大學統計與信息學院，上海 201620）

中國是農業大國，而陜西省也是中國的農業大省，我們選取了許多論文進行閱讀研究，其中詳細對陜西省的農業狀況進行分析，并從某些特定省市出發進行精準分析與評價，但是絕大多數文獻中其中統計學的應用較少。我們收集了其中較為成功的研究成果，并且從統計學的角度出發，運用統計方法，讓讀者對陜西省的農業發展狀況及成因有更直觀科學的理解。

隨著社會的發展和科技的進步，農業也逐步科技化。我國是農業大國，黃河、長江流域更是世界農業的起源地之一。在農業的發展中，更為科學的理論也為發展提供了堅實保障。其中統計學在農業中的應用非常廣泛。它不僅在各項農業數據的分析整理方面起到作用，分析各項農業數據之間的關系時也至關重要。它是國民經濟統計學的重要組成部分。

在諸多國內外文獻中，作者運用了統計方法對農業生產資料進行分析，以地理位置分區，對不同區塊間的農業差異進行分析，研究農業與食品之間的關系等等，但大都未提及到基礎農業設施對于農業的影響以及如何運用統計學相關理論對此進行分析，這也正是本文重點探討的問題。

1 農業數據的描述性統計分析

陜西省的農業區面積大，發展速度快。因為陜西地形較為復雜，各地區的海拔高度，氣候環境都有著較大差異，從北到南形成了數十個明顯的農業氣候區，從東到西甚至形成24個種植業氣候類型區，情況復雜。故先進行描述性統計分析。

我們收集了從2010—2018年陜西省的水利設施情況，除澇面積，主要農業機械年末擁有量等數據，相應地我們又收集了對應年份農林牧漁總產值及城鎮居民平均收入。部分數據如下：

2 多元回歸分析農業基礎條件對部分相關產業產值的影響

2.1 農業

首先分析部分基礎農業生產條件與設施情況與農業產值的關系。選取2010—2018年度的農業生產總值為Y變量，單位為億元，選取農業機械總動力為X1變量，單位為萬千瓦，選取聯合收割機數量為X2變量，單位為臺數，選取水庫總庫容量為X3變量，單位為億立方米，選取水土流失治理面積為X4變量，單位為千公頃。對其進行多元回歸分析，得到R方為0.9834，擬合優度良好。但是到聯合收割機數量對于農業生產總值的貢獻為負，顯然不合常規。

圖1 部分指標數據圖

求這組數據的方差膨脹因子，除X3以外均大于10，X1，X2，X4有嚴重的多重共線性，故需要找出對變量貢獻最大的一組數據，采用逐步回歸法，對X1，X2，X4分別做一元線性回歸，觀察它們的擬合優度：發現X1的總體擬合優度優于另外兩組數據，故選取X1和X3做最后的多元線性回歸。得到的R2為0.9821，方差膨脹因子均小于10，即成功消除共線性影響，得到最后的回歸模型為：

即農業機械總動力每上升1萬千瓦，農業總產值上升0.93695億元；水庫總庫容量每上升1億立方米，農業總產值上升12.46474億元。

2.2 漁業

選取2010—2018年度的漁業總產值為Y變量，單位為億元，選取水庫數為X1變量，單位為座，選取水庫總庫容量X2變量，單位為億立方米，選取水產品總產量為X3變量，單位為萬噸，選取農業機械總動力為X4變量，單位為萬千瓦。使用統計軟件sas對其進行多元回歸分析。

選取這類數據的理由是，水庫數與水庫總量是淡水養殖的重要指標，而陜西省處在內陸，漁業主要依靠淡水養殖。水產品總產量與與農業機械總動力與漁業收入有著密不可分的聯系。

提取數據后，進行多元回歸分析，得到R2為0.9884，R2模型擬合效果較好，但是，這樣高的R2通常意味著有多重共線性存在。因此之后應進行多重共線性檢驗，檢驗方法選取方差膨脹因子方法進行處理。

觀察到水庫數量對漁業生產總值貢獻為負，顯然不合常規。

對原數據進行多重共線性檢驗。發現X3，X4具有多重共線性，對多重共線性的處理方法一般為找出對變量貢獻最大的一組數據，由所得可以直接得出，X1，X2為適合模型的變量，所以選取X1，X2再次進行多元回歸擬合。調整后的模型的R2為0.8844，方差膨脹因子為3.51301，無明顯多重共線性，最后得到的方程為：

即水庫數每上升1萬千瓦，漁業總產值上升0.01744億元；水庫總庫容量每上升1億立方米，漁業總產值上升0.89974億元。

2.2.1 陜西省各地級市中農業情況的各種指標分析

通過兩種分析方法對描述山西省各地級市中農業情況的各種指標進行分析，一方面找出用來衡量陜西省各地級市農業發展情況的各個指標之間的內在聯系，另一方面找出陜西省各地級市農業發展現狀的差異，以求發現其差距所在的原因，方便各市揚長避短，提高各自的與經濟水平相符合的農業政策建設。

2.2.2 聚類分析

首先我們對數據進行了聚類分析，以便觀察各地級市農業間的相似點、共同點。

圖2 ward法聚類分析結果

由于理想的聚類結果是類的個數適當，類之間較為分開而類內接近并且未出現不合理的過大的類，基于此前提，我們選取ward法的結果作為聚類結果并將其分為五類：

第一類：西安、商洛（農產品生產效率高）。

第二類：銅川、安康、延安（農業處于較低水平）。

第三類：漢中（‘魚米之鄉’水產品產量在陜西省各市中獨占鰲頭）。

第四類：寶雞、咸陽（畜牧業發達，災情易發地）。

第五類：渭南、榆林（糧食主產區）。

陜西省各市區的農業有其獨特的特色。其中漢中以水產品為主；寶雞與咸陽的畜牧業則較為出眾；渭南、榆林地區則是陜西省主要的糧食產區；西安與商洛則能以較小的投入得來較大的收益，技術較為先進；銅川、安康、延安等地農業水平則較為低下。

2.2.3 主成分分析

主成分分析的目的是為了減少變量的個數，因此，一般不會使用所有主成分，忽略一些較小方差的主成分將不會對總方差帶來大的影響。

各成分的貢獻率為38.997，18.403，17.359，10.151，8.096，4.164，1.953，0.692，0.185。

通常選取累計貢獻率到達80以上，綜上，前五個主成分累計貢獻率已達到93.006%，并且第六個主成分僅貢獻了4.164%，若選取第六主成分意義不大，所以我們選取前五個主成分來綜合表示原始變量。得到主成分表達式的結果為下圖所示：

圖3 主成分分析結果

第一主成分中，高載荷主要集中在總播種面積，糧食產量與機械總動力上，因此將主成分一定義為“播種工具與面積”。第二主成分中，高載荷主要集中在水產品產量上，可將第二主成分定義為“水產品情況”。第三主成分中，高載荷主要集中在災情上，因此定義為“災情影響”。第四主成分中，高載荷主要集中在禽蛋產量上，定義為“畜牧情況”。第五主成分中，高載荷集中在水產品與水果產量上，可將第五主成分定義為：“水果產量情況”。

3 結語

3.1 農漁業發展情況結論

3.1.1 農業

農業總產值正在逐年攀升，與農業產值來說，農業機械總動力是非常重要的一方面，農業機械總動力指全部農業機械動力的額定功率之和。農業機械是指用于種植業、畜牧業、漁業、農產品初加工、農用運輸和農田基本建設等活動的機械及設備。農機總動力按使用能源不同分為以下四部分：

柴油發動機動力：指全部柴油發動機額定功率之和。

汽油發動機動力：指全部汽油發動機額定功率之和。

電動機動力：指全部電動機（含潛水電泵的電動機）額定功率之和。

其他機械動力：指采用柴油、汽油、電力之外的其他能源，如水力、風力、煤炭、太陽能等動力機械功率之和。

農業增長離不開農業機械化進程，在一些重復的農業環節，如大面積的播種，收割等，機器相較于人類來說有著得天獨厚的優勢；另一方面農業的發展離不開穩定的水源。水庫可以讓水源供給的不穩定性轉化為相對的穩定性。水庫是攔洪蓄水和調節水流的水利工程建筑物，可以利用來灌溉、發電、防洪和養魚。有時天然湖泊也稱為水庫（天然水庫），但是本文只統計分析人工水庫。水庫規模通常按庫容大小劃分，分為小型、中型、大型等。水庫的容量越大，可以供給周邊農業發展和人們生產生活需要的水源就越充足，同時也對于防洪防澇防干旱等有著很大作用。陜西省農業種類繁多，也是農業大省，想繼續保持農業的高歌猛進就必須維持農業的科技含量與水源的持續穩定供應。也正是因為這些指標逐年增長，才鑄就了陜西省農業的不斷發展。我們可以看出，在農業的發展中，機械擁有量，總動力等因素都對農業的發展有著密不可分的作用。加大機械的投入量可以讓農業取得更好的發展。

3.1.2 漁業

分析研究表明，在去除多重共線性的情況下，漁業收入主要由水庫容量和水庫數量決定。陜西省常年被嚴重的水土流失問題所困擾，無論在農林牧漁的哪一部分發展中，對水土流失的治理與可持續發展的觀念應當是發展計劃需要首先考慮的。在確保治理水土流失問題不受干擾的情況下，適當增加水庫數量與水庫容量，有助于農業體系更好的對抗洪澇，也能同時在漁業方面有著更大的收益。需要指出的是，陜西多高原山地，地理條件上并不適合大力發展漁業，對此我們的意見是發展特色漁業，通過包裝有限的實體價值來獲得更高的商業價值。

3.2 陜西省各地級市農業狀況分析結論

通過相關分析，可以看出，陜西省農業發展因為各地級市地理條件的不同而產生較大差異。西安，商洛的農產品生產效率領先全省，而地理條件較差，科技滲透力度不夠大的銅川，安康，延安地區農業僅在較低水平；漢中因為是自古以來的魚米之鄉，所以水產品產領先全省，獨占鰲頭；寶雞與咸陽兩地因為災情頻頻發生，不利于難以遷徙的農業，所以畜牧業較為發達；渭南與榆林兩個地區因為土壤氣候條件較為優勢，所以成為了糧食主產區。而陜西省農業較為關鍵的幾大因素中，糧食的播種面積與農用機械的投入量首當齊沖，尤為重要；糧食產量高但卻集中于渭南、榆林兩地，水產品的產量過于集中于漢中地區；部分市區頻發的災情對農業有著巨大影響；各省市畜牧業發展良好，禽蛋產量頗高。陜西省跨緯度相對較大，導致省內氣候條件各不相同；全省地形也較為復雜。從主成分分析等結論中我們發現，因地制宜是陜西省農業發展的關鍵條件。在不同的地區發展適合當地的農產業才充分利用資源。有一些地區發展的有關產業是相同的，但是由于一些科技，理論因素的差異，最后得到的結果有較大差距。西安等較為先進的地級市可以和相對落后的地級市多進行技術指導和交流，只有補上短板，陜西省農業才能更加均衡全面發展。可以看到在寶雞，咸陽等地，災情頻頻發生，大幅度限制了當地相關產業的發展。當地政府應當注重災情的防護，建設更多防護設施，加強人們的防患意識，盡可能在災情到來時止損，這樣才能使這些地方的農業獲得更大的發展空間。