武政伟 王黎明 乔忠奎

（山东理工大学经济学院，山东 淄博 255000）

从古至今，农业都在人类的生产生活中发挥着重要作用。国内很多学者就农业发展对经济的作用进行了分析，如李国平采用多元回归分析的方法分析了日照时间和温度对粮食产量的影响［1］。目前，我国在农业方面的研究主要集中在发展现代农业上，关于农业发展与经济增长之间的论证稀少。因此，本文运用构建模型的方法定性研究了山东省农业发展与经济增长之间的关系。

1 山东省农业发展现状

山东省是中国东部沿海的一个重要省份，地势较为平坦，平原、盆地约占全省总面积的63%。随着先进的蔬菜培育、贮运等技术的不断引入，加之山东省农业从业人员多，积累了丰富的种植经验，得天独厚的优势使得山东省各项农业技术日趋成熟，农业发展态势良好。

山东省第一产业在山东省生产总值中的比重由1978年的33.3%降至2017年的6.7%，农林牧渔产业值如图1所示，从中可以看出：山东省产业结构调整十分成功，从1978年以来以农业为主的格局已经有所改观，林、牧、渔业所占比重逐渐升高，山东省农林牧渔业发展取得了重大突破，农、林、牧、渔业产值均呈稳定上升趋势。1978年，山东省农林牧渔业总产值中占比最高的为农业，占比高达82.92%，而其余产业加起来为17.08%；截至2017年年底，农业虽然占比仍是最高，为48.17%，但是相比1978年，所占比例下降了34.75%。综上可知，改革开放以来，山东省的农林牧渔业取得了长足进步，农业是其支柱产业，在农林牧渔业总产值中有不可替代的地位，林业、牧业、渔业的作用日益明显，近年来在农林牧渔业总产值中所占比例不断上升，发挥的作用越来越大。

2 模型构建

回归分析方法是一种通过构建线性模型来研究变量间相互关系的有效工具。回归分析是统计学的重要工具，在社会经济研究中发挥着重要作用［2］。因此，分析山东省农业发展对经济增长的影响可以利用多元线性回归分析法。

图1 山东省农林牧渔业生产总值

回归分析中最简单的模型就是多元回归模型，而回归分析的目的是找出多个变量之间的关系，从而建立预测表达式。第一步，确定预测表达的类型，并举出相关待估参数；第二步，列举出自变量与因变量的多组观测值；第三步，对数据进行测算得出结论。

设定随机变量y会随自变量x变化而变化，二者间线性关系式如式（1）所示：

式（1）中,β0为截距，β1、β2、……、βn分别为x1、x2、……、xn的相关系数，ε是零均值随机变量。回归分析模型先根据自变量x1、x2、……、xn以及因变量y的m组观测值（xk1，……，xkn，yk），其中k=1、2、……、m，得出各相关系数βi的估测值，然后通过检验β̂i（i=0，1，2，……，n）来验证系数估测值的可靠性。将数据代入表达式（l）得到表达式（2），如下所示：

式（2）中，ε1，……，εm是m个服从同一正态分布M（0，δ）且相互独立的随机变量。

表1 山东省生产总值和农作物总产量及农林牧渔业总产值之间的线性回归

那么式（2）所对应的矩阵方程可转换为如式（3）所示：

建立回归方程之后，接下来则是检验回归方程是否显著。首先，R-squared的值越接近1，则说明拟合优度越好。第二步，判断y与x1，x2，……，xm是否有较好的线性关系，即回归模型是否有意义。

3 山东省经济增长的实证分析

利用Stata15.0软件对山东省农业发展对经济增长的影响进行多元线性回归分析［3］。构建多元线性回归模型时，选取的变量包括山东省生产总值、山东省农作物总产量和山东省农林牧渔业总产值，其中因变量选取山东省生产总值，自变量选取山东省农作物总产量和农林牧渔业总产值。各指标数据来源为1999—2018年山东省历年统计年鉴。

多元线性回归结果如表1所示，R-squared和Adj R-squared分别为0.985 4和0.983 6，说明y（山东省生产总值）与x1（山东省农业总产量）、x2（农林牧渔业总产值）之间的回归方程拟合效果很好；Prob＞F=0.000 0＜0.05，说明y与x1、x2之间的线性关系具有统计学意义。最后得出回归模型为y=4.302x1+7.382x2-26 002.35。

4 结论及建议

本文探究了山东省农业发展对其经济增长的贡献，得到以下结论：随着产业结构的调整，山东省农业发展对其经济增长起到了显著作用；运用多元线性回归方法对其进行了实证分析，发现山东省生产总值和山东省农作物总产量以及农林牧渔业总产值之间存在多元线性关系，其中农作物总产量对山东省生产总值影响的显著性水平为10%，农林牧渔业总产值对山东省生产总值影响的显著性水平为1%。

目前，山东省处于新旧动能转换的关键时期，为促进农业发展，提出如下建议。一是大力实施科技兴农战略。通过大力宣传科技兴农的重要意义，改造传统农业，实施以生物技术和信息技术为主体的新型农业；通过多种形式让“科技下乡”惠及山东省各个乡镇［4］。二是发挥模范城市的带动作用，逐步缩小城乡差距，提高就业率等。各乡镇结合自身优势重新打造和发展产销一条龙、贸工农一体化的经济发展链条，提升农林牧渔服务业所占比重［5］。