《表2 Tobit模型的影响因子分析结果》

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《地理探测器与Tobit模型在粤西地区粮食生产效率及影响因子分析中的比较应用》

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注：**和***分别表示5%和1%统计水平影响显著。

本研究选取粮食生产效率指标中的7个投入因子数据作标准化处理，以保障Tobit模型测得回归结果的稳健性。根据回归模型结果（表2)，Log likelihood值为107.675，通过1%显著性水平检验，Tobit模型整体显著。由表2可以发现，影响粮食生产效率的关键因子主要为化肥施用量、第一产业从业人口、农用塑料薄膜使用量、农业机械总动力4个因子，影响力大小排序依次为：农业机械总动力>化肥施用量>第一产业从业人口>农用塑料薄膜使用量。7个因子中仅有化肥施用量呈显著正相关，回归系数为0.015，且通过5%显著性水平检验，说明每增加1%化肥施用比例，粮食生产效率会提高0.015。农用塑料薄膜使用量、第一产业从业人口、农业机械总动力3个因子对粮食生产效率具有显著负相关，3个因子在1%水平显著，在其他条件不变的情况下，农用塑料薄膜、从业人口和机械总动力每增加1%投入，粮食生产效率将分别下降0.001、0.009和1.082。粮食播种面积、有效灌溉面积和农药使用量3个投入因子虽与粮食生产效率相关性不显著，但均表现出正向性影响，影响力大小排序为：有效灌溉面积>粮食播种面积>农药使用量（表2）。