我国农业大省的农业收入影响因素分析与建模
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通信作者: 邓国和, dengguohe@mailbox.gxnu.edu.cn。 收稿日期: 2018–12–20 基金项目: 国家自然科学基金项目(11461008); 广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA281016)。
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湖南文理学院学报(自然科学版)
2019 年
1 数据来源
为研究影响农民农业收入的关键因素, 根据综合评价目标所涉及的主要影响因素的代表性、系统性 和实际可取性选取了 7 个主要的评价指标: 农业主要机械年末拥有量(台)、农业机械总动力(104 kW)、 农用化肥施用量(104 t)、农业总产值(亿元)、农作物播种面积(khm2)、农作物受灾面积(khm2)、财政支出
Vol. 31 No. 4 Dec. 2019
我国农业大省的农业收入影响因素分析与建模
杨怡, 邓国和
(广西师范大学 数学与统计学院, 广西 桂林, 541004)
摘要: 在影响农业收入的因素指标中选取 7 个与农业收入最为相关的变量, 对我国 10 个农业大省进行统计分
析, 应用主成份因子分析和聚类分析等多元统计方法构建了影响农业收入的回归模型并分析计算。结果表明:
生产规模因子是提高农业收入的驱动因素, 同时生产保障是提高农业收入的前提。
关键词: 农业收入; 因子分析; 聚类分析; 回归模型
中图分类号: F 064.1
文献标志码: A
文章编号: 1672–6146(2019)04–0001–06
Study on influencing factors of agricultural income in major agricultural provinces of China
第 31 卷第 4 期 2019 年 12 月
湖南文理学院学报(自然科学版) Journal of Hunan University of Arts and Science(Science and Technology)
doi: 10.3969/j.issn.1672–6146.2019.04.001
Yang Yi, Deng Guohe (College of Mathematics and Statistics, Guangxi Normal University, Guilin 541004, China)
Abstract: Seven variables most related to agricultural income are selected from the influencing factors to analyze the factors which might affect agricultural income in ten major agricultural provinces in China.The methods such as principal component factor analysis and cluster analysis are used to construct a regression analysis model. The results show that the production scale factor is the driving factor of increasing agricultural income, and the production guarantee is the premise of increasing agricultural income. Key words: agricultural income; factor analysis; cluster analysis; regression analysis model
近年来, 国内学者对农业收入增长因素进行了一些研究。罗发友等[1]按市场化改革以来农户收入增 长阶段的划分方法, 应用多元统计分析分别对 1978–1984 年和 1984–1998 年农户收入进行研究, 结果表 明: 人均土地资源变动、初始人均收入是影响 1978–1984 年农户收入的重要因素, 而制度资源的省区分 布、农户就业结构变动是影响 1984–1998 年农户收入的重要指标; 刘翠萍等[2]实证分析了山东省农民收 入, 研究发现: 尽管山东省农业收入呈现逐年增长趋势, 但是山东省城乡居民收入差距不断扩大, 直接 制约了农村经济发展; 卢军静等[3]对华南 4 省 40 个行政村进行调研分析, 发现以观光休闲农业为主要农 业收入来源的农户收入显著高于以养殖业为主的农户收入, 因此在保证粮食稳定供给的前提下, 可以 倡导农业多元化经营。另外，文献[4–7]同样地分别实证分析了山东、北京、四川和江西等 4 个区域的 农业收入影响因素, 但是上述这些研究仅限于考查某个特殊地区或农村某些特定产业的农业收入, 并 未综合分析影响该区域农业收入的主要因素。因而, 本文挑选最能代表我国农业生产情况的 10 个省份, 对其影响农业收入的因素进行研究。通过建立收入与影响因素之间的回归模型, 从中判断出对农业收入 影响最为显著的影响因素, 再从农业发展指标中选取 7 个有代表性的影响因素来进行深入分析, 从中发 现对农业收入起关键作用的若干因素, 给农村发展与改革决策提供理论支持和有意义的指导。
中农林水事务支出(亿元)(部分因素选自文献[8]); 研究对象主要是中国 10 个农业大省: 河北省、辽宁省、 黑龙江省、江苏省、江西省、山东省、河南省、湖南省、广东省、四川省。本文从《中国统计年鉴》[9]
及《中国农村统计年鉴》[10]中选取了这 10 个省在 2016 年关于上述 7 个评价指标的具体数据, 具体研究
数据见表 1。
表 1 研究数据详情表
调研地
来自百度文库
农业主要 机械年末 拥有量/台
农业机械
总动力 /104 kW
农用化肥
施用量 /104 t
农业总产 值/亿元
农作物播
种面积 /103hm2
农作物受灾 面积/khm2
财政支出中 农林水事务 支出/亿元
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湖南文理学院学报(自然科学版)
2019 年
1 数据来源
为研究影响农民农业收入的关键因素, 根据综合评价目标所涉及的主要影响因素的代表性、系统性 和实际可取性选取了 7 个主要的评价指标: 农业主要机械年末拥有量(台)、农业机械总动力(104 kW)、 农用化肥施用量(104 t)、农业总产值(亿元)、农作物播种面积(khm2)、农作物受灾面积(khm2)、财政支出
Vol. 31 No. 4 Dec. 2019
我国农业大省的农业收入影响因素分析与建模
杨怡, 邓国和
(广西师范大学 数学与统计学院, 广西 桂林, 541004)
摘要: 在影响农业收入的因素指标中选取 7 个与农业收入最为相关的变量, 对我国 10 个农业大省进行统计分
析, 应用主成份因子分析和聚类分析等多元统计方法构建了影响农业收入的回归模型并分析计算。结果表明:
生产规模因子是提高农业收入的驱动因素, 同时生产保障是提高农业收入的前提。
关键词: 农业收入; 因子分析; 聚类分析; 回归模型
中图分类号: F 064.1
文献标志码: A
文章编号: 1672–6146(2019)04–0001–06
Study on influencing factors of agricultural income in major agricultural provinces of China
第 31 卷第 4 期 2019 年 12 月
湖南文理学院学报(自然科学版) Journal of Hunan University of Arts and Science(Science and Technology)
doi: 10.3969/j.issn.1672–6146.2019.04.001
Yang Yi, Deng Guohe (College of Mathematics and Statistics, Guangxi Normal University, Guilin 541004, China)
Abstract: Seven variables most related to agricultural income are selected from the influencing factors to analyze the factors which might affect agricultural income in ten major agricultural provinces in China.The methods such as principal component factor analysis and cluster analysis are used to construct a regression analysis model. The results show that the production scale factor is the driving factor of increasing agricultural income, and the production guarantee is the premise of increasing agricultural income. Key words: agricultural income; factor analysis; cluster analysis; regression analysis model
近年来, 国内学者对农业收入增长因素进行了一些研究。罗发友等[1]按市场化改革以来农户收入增 长阶段的划分方法, 应用多元统计分析分别对 1978–1984 年和 1984–1998 年农户收入进行研究, 结果表 明: 人均土地资源变动、初始人均收入是影响 1978–1984 年农户收入的重要因素, 而制度资源的省区分 布、农户就业结构变动是影响 1984–1998 年农户收入的重要指标; 刘翠萍等[2]实证分析了山东省农民收 入, 研究发现: 尽管山东省农业收入呈现逐年增长趋势, 但是山东省城乡居民收入差距不断扩大, 直接 制约了农村经济发展; 卢军静等[3]对华南 4 省 40 个行政村进行调研分析, 发现以观光休闲农业为主要农 业收入来源的农户收入显著高于以养殖业为主的农户收入, 因此在保证粮食稳定供给的前提下, 可以 倡导农业多元化经营。另外，文献[4–7]同样地分别实证分析了山东、北京、四川和江西等 4 个区域的 农业收入影响因素, 但是上述这些研究仅限于考查某个特殊地区或农村某些特定产业的农业收入, 并 未综合分析影响该区域农业收入的主要因素。因而, 本文挑选最能代表我国农业生产情况的 10 个省份, 对其影响农业收入的因素进行研究。通过建立收入与影响因素之间的回归模型, 从中判断出对农业收入 影响最为显著的影响因素, 再从农业发展指标中选取 7 个有代表性的影响因素来进行深入分析, 从中发 现对农业收入起关键作用的若干因素, 给农村发展与改革决策提供理论支持和有意义的指导。
中农林水事务支出(亿元)(部分因素选自文献[8]); 研究对象主要是中国 10 个农业大省: 河北省、辽宁省、 黑龙江省、江苏省、江西省、山东省、河南省、湖南省、广东省、四川省。本文从《中国统计年鉴》[9]
及《中国农村统计年鉴》[10]中选取了这 10 个省在 2016 年关于上述 7 个评价指标的具体数据, 具体研究
数据见表 1。
表 1 研究数据详情表
调研地
来自百度文库
农业主要 机械年末 拥有量/台
农业机械
总动力 /104 kW
农用化肥
施用量 /104 t
农业总产 值/亿元
农作物播
种面积 /103hm2
农作物受灾 面积/khm2
财政支出中 农林水事务 支出/亿元