《表4 安徽省农业生产效率影响因素的Tobit回归分析一览》

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《基于DEA-Tobit模型的安徽省农业生产效率综合分析》

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注：*、**、***分别表示不显著和在10%、5%、1%的显著水平

农业生产效率受多种环境因素的影响，不仅受自然环境的制约，综合考虑数据的科学性和可得性，选取人均GDP衡量地区经济发展水平，第二产业占GDP比例来衡量地区产业结构，农林水事务支出衡量政府支持力度情况，农村人均纯收入衡量农民收入情况，农业受灾面积衡量极端恶劣天气对农业生产的影响，单位耕地人员衡量农业人员投入情况，选取单位耕地机械投入量衡量现代化农业发展情况，构建Tobit模型，并对各影响因素进行对数化处理，用Stata对上述模型进行回归结果如表4表示。由表4可见，人均GDP每上升1%，农业生产效率将提高0.372847%。主要是随着经济的发展，地区的农业配套设施不断完善，有助于农户及时调整农产品生产结构；第二产业占GDP比例和农业生产效率呈负相关，是因为工业的发展，地区更多资源将用于发展工业，从而对农业发展产生挤占作用；农林水事务支出与农业生产效率呈正相关关系，表明财政资金的支持对农业效率提高起到一定的作用；农民人均纯收入和农业生产效率存在正相关，这是由于农民收入提高将提高农民生产积极性，提高农业生产效率；受灾面积与农业生产呈负相关关系，极端自然灾害频发导致农产品减产甚至绝产；单位耕地人员投入量和农业生产效率呈正相关关系，这表明单位耕地人员投入量提高有助于提高农业生产效率。单位耕地农业机械投入量对农业生产效率具有负相关，单位耕地农业机械总动力提高1%，农业生产效率减少约0.02%，这是由于机械化生产虽然改变传统农业生产方式，但是同时也降低单位耕地劳动力投入量。