基于岭回归模型的台湾水稻科技进步贡献率的测算与分析

黄颖; 曾玉荣

doi:10.19303/j.issn.1008-0384.2016.10.023

基于岭回归模型的台湾水稻科技进步贡献率的测算与分析

doi: 10.19303/j.issn.1008-0384.2016.10.023

黄颖,
曾玉荣^,

福建省农业科学院农业经济与科技信息研究所, 福建福州 350003

基金项目:

福建省科技计划项目--省属公益类科研院所基本科研专项 2014R1016-6

详细信息

作者简介:
黄颖(1988-), 女, 硕士, 助理研究员, 研究方向:农业与农村发展问题(E-mail:huangyingruc@163.com)

通讯作者:
曾玉荣(1964-), 男, 研究员, 研究方向:农业经济与闽台合作研究(E-mail:zyr318@163.com)

中图分类号: F323
计量
- 文章访问数: 1426
- HTML全文浏览量: 143
- PDF下载量: 210
- 被引次数: 0
出版历程
- 收稿日期: 2015-12-29
- 修回日期: 2016-04-28
- 刊出日期: 2016-10-01

Science and Technology Contribution to Improvements on Rice Production in Taiwan Analyzed by Ridge Regression Model

HUANG Ying,
ZENG Yu-rong^,

Institute of Agricultural Economics and Information, Fujian Academy of Agricultural Sciences, Fuzhou, Fujian 350003, China

摘要

摘要: 通过建立超越对数生产函数，建立2000-2014年期间台湾水稻生产模型，并运用岭回归（Riolge Regression）方法估计参数，得到台湾水稻生产各要素的产出弹性和科技进步贡献率。研究表明，科技进步是台湾水稻生产的主要驱动力，2000-2014年间台湾水稻科技进步贡献率为51.51%。在台湾水稻生产中，科技进步最主要以资本的形式促进水稻产量的提升，其次通过改良土地的方式，不断提升水稻生产力，还有一部分科技进步以提高稻农的综合素质水平达到促进水稻生产的目的。
- 科技进步 /
- 产出弹性 /
- 超越对数生产函数 /
- 岭回归
Abstract: A ridge regression model for the rice production in Taiwan from 2000 to 2014 was constructed with the trans-log production function and parameter estimation. Information on the output elasticity, as well as the contribution of various factors toward the improvements, of the rice production in Taiwan was obtained. It was found that the scientific and technological advancements was the major driving force contributing 51.51% on the rice production improvements in Taiwan during those years. As a result, capital investment ushered in the progress and became the main factor, followed by projects executed that upgraded the land use on the island. The generally improved skills of the farmers also appeared to play a crucial role in Taiwan's rice productivity.
- scientific and technological advancement /
- output elasticity /
- trans-log production function /
- ridge regression

HTML全文

表 1 台湾水稻产业发展相关数据

Table 1. Data relevant to rice industry development in Taiwan

变量	平均值	标准差	最小值	最大值
稻谷产量/t	1579434.94	125338.96	1363458	1803187
农牧业就业人口/千人	553.06	79.79	478	705
稻米收获面积/hm²	277473.00	35412.65	237015	353065
资本要素/百万元	360877.29	53504.49	288107	460719
稻米产值/百万元	32975.44	4650.29	26091	41479
农业固定资本形成毛额/百万元	15096.63	4459.06	8070	26501
农业国内生产毛额/百万元	216279.56	31555.12	183581	296110
农民所付物指数	90.48	9.29	79	104
农民所得物价指数	91.60	12.03	74	112

下载: 导出CSV

表 2 台湾水稻产值产量及各要素增长率

Table 2. Improved rice yield, value, and various factors in Taiwan

年份	稻米产值 /%	稻谷产量 /%	农牧业就业人口 /%	稻米收获面积 /%	资本 /%
2000-2004	-5.62	-1.78	-3.17	-8.60	-8.75
2005-2009	4.67	1.84	-2.47	-1.37	-9.33
2010-2014	8.12	4.53	0.20	2.68	-6.50
2000-2014	0.84	-2.04	-1.60	1.29	-1.60

下载: 导出CSV

表 3 模型回归结果

Table 3. Results from regression model

项目	估计参数	标准化参数	标准误	T-值	P值	显著性
log (t)	0.0020858	0.020453	0.009972	2.051	0.040257	*
log (labor)	0.0098984	0.001174	0.007103	0.165	0.868686
log (land)	0.0297704	0.008487	0.007906	1.073	0.283051
log (capital)	0.0496965	0.033686	0.00821	4.103	4.08E-05	***
log (labor)²	0.0007868	0.001176	0.007059	0.167	0.867696
log (t)²	0.0007664	0.020456	0.009973	2.051	0.040254	*
log (land)²	0.001175	0.008295	0.007882	1.052	0.292608
log (capital)²	0.0019285	0.033369	0.008166	4.086	4.38E-05	***
log (t):log (labor)	0.0003602	0.00149	0.007133	0.209	0.83453
log (t):log (land)	0.0001764	0.009404	0.008083	1.163	0.244689
log (t):log (capital)	0.0001872	0.034558	0.008395	4.117	3.84E-05	***
log (labor):log (land)	0.0008924	0.003433	0.005372	0.639	0.522869
log (labor):log (capital)	0.0015675	0.013757	0.005529	2.488	0.012848	*
log (land):log (capital)	0.0018763	0.023734	0.006263	3.789	0.000151	***
注：①岭参数：5.108313，自由度：模型1.504，方差：0.5506，残差：1.555。②、、**分别表示95%、99%、99.9%置信度下显著。

下载: 导出CSV

表 4 台湾水稻生产要素产出弹性

Table 4. Output elasticity of rice production in Taiwan

项目	产出弹性	随技术变动的部分	自我强化部分	要素交互影响部分
劳动力	0.014292	0.010259	0.001574	0.00246
土地	0.035066	0.029947	0.00235	0.002769
资本	0.057185	0.049884	0.003857	0.003444
科技进步	0.004342
注：科技进步贡献率=科技进步率/总产量变动=0.004342/0.8431%=51.51%。

下载: 导出CSV

参考文献(15)

[1]	SOLOW R M.A contribution to the theory of economic growth[J].The Quarterly Journal of Economics, 1956, 70(1):65-94. doi: 10.2307/1884513
[2]	SOLOW R M. Technical change and the aggregate production function[J]. Review of Economics and Statistics, 1957, 3(39):312-320. http://econpapers.repec.org/RePEc:taf:irapec:v:13:y:1999:i:2:p:193-206
[3]	顾焕章, 王培志.农业技术进步贡献率测定及其方法研究[J].江苏社会科学, 1994, (6):7-11. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JHKX199406001.htm
[4]	朱希刚, 刘延风.我国农业科技进步贡献率测算方法的意见[J].农业技术经济, 1997, (1):17-23. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NYJS199701005.htm
[5]	雷渊才. CES生产函数模型和技术进步测算的理论分析[J].中南林学院学报, 1996, (1):56-60. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNLB601.009.htm
[6]	王红玲, 徐桂祥.农业经济增长因素分析的一种统计方法[J].中国农村经济, 1998, (4):64-65. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNJJ804.011.htm
[7]	魏邦龙, 张正英, 袁丽卿, 等.农业科技进步贡献率测算方法及应用[J].甘肃科学学报, 1999, 11(4):78-81. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GSKX199904016.htm
[8]	朱希刚.我国"九五"时期农业科技进步贡献率的测算[J].农业经济问题, 2002, (5):12-13. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJWT200205002.htm
[9]	蒋和平, 苏基才. 1995-1999年全国农业科技进步贡献率的测定与分析[J].农业技术经济, 2001, (5):12-17. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NYJS200105003.htm
[10]	王启现, 李志强, 刘振虎, 等. "十五"全国农业科技进步贡献率测算与2020年预测[J].农业现代化研究, 2006, 27(6):416-419. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NXDH200606004.htm
[11]	洪梦茹.技术进步对农业经济增长的贡献--以台湾地区为例的实证分析[J].山西农业大学学报:社会科学版, 2015, 14(3):263-268. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SXND201503010.htm
[12]	吴凤娇, 陈银忠.技术进步与台湾农业增长演进的实证研究:1963-2008年[J].台湾研究集刊, 2011, (1):80-88. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TYJK201101011.htm
[13]	JORGENSON D, CHRISTENSEN L R, LAU L J. Transcendental Logarithmic Production Frontiers[Z]. 1973:55, 28-45.
[14]	HOERL A E, KENNARD R W. Ridge regression:biased estimation for nonorthogonal problems[J]. Technometrics, 2000, 42(1):80-86. doi: 10.1080/00401706.2000.10485983
[15]	CULE E, DE IORIO M. A semi-automatic method to guide the choice of ridge parameter in ridge regression[Z]. arXiv:1205.0686v1[stat.AP].