《经济师》2023年第06期表2回归参数表变量回归系数标准差t-统计量PX�0.2200630.0550923.9944810.0005X�-1.4250280.398162-3.5790120.0015X�4.061510.33005612.305510X�2.9746371.534531.9384680.0644X�0.2980430.1395522.1357120.0431C11353.8920107.890.5646490.5776摘要：我国是世界上的农业大国，现阶段仍是优先发展农业经济，把“三农”问题作为国家的首要任务。文章通过使用1992年至2021年农业总产值以及相关影响因素的时间序列数据，构建线性回归方程模型，利用计算机软件Eviews9对原始数据进行统计分析，得出农业总产值的显著影响因素，提出农业持续高效发展的优化建议。关键词：农业总产值多元回归分析Eviews9软件政策建议中图分类号：F325文献标识码：A文章编号：1004-4914（2023）06-111-03一、引言中国是农耕文化历史悠久的大国，伴随着科技的飞速发展，我们国家对农业越来越重视，出台了一系列促进农业经济发展的惠农政策，使我国农业取得了巨大的变化。信息化的时代，大数据、人工智能、物联网等加快了农业产业的发展速度，将先进的科技用于农业建设，现代化机械的使用，大大降低了人力资源管理，缓解了劳动力匮乏，提高了农业生产效率，但也存在不足之处有待于改进。2019年末开始疫情，近两年受疫情影响，各行各业都遭受了严重冲击，居家办公，腾讯会议，线上线下交替进行，严重影响了经济的发展速度，农业也不例外。基于此，本文选取1992年至2021年共30年各变量的原始数据，构建数学模型，利用软件Eviews9对影响农业总产值的因素进行回归分析、统计检验、多重共线检验与修正、怀特检验、自相关检验得出数学模型，对模型进行研究，得出农业总产值的显著影响因素，对农业经济持续高效发展有重大意义。二、前期准备工作（一）选取变量选取农业总产值（亿元）作为解释因变量，用Y来表示，自变量共五个分别用符号X1，X2，X3，X4，X5表示，代表意义分别为：X1/农业机械总动力（万千瓦），X2/有效灌溉面积（万公顷），X3/农民人均可支配收入（元），X4/农用化肥使用折纯量（万吨），X5/农作物播种面积（千公顷）[1]。（二）构建模型多元回归分析主要是利用回归方程定量的解释因变量与两个或两个以上的自变量之间的线性依存关系，其基本思想是设法找出能代表自变量和因变量之间关系的数学表达式[2]。构建多元回归模型：Y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5+ε（1）a0为回归常数，a1，a2，a3，a4，a5为回归系数，ε表示误差项的随机误差，它...
