森林食品产业区域发展影响因素模型建立

第一节　森林食品产业区域发展影响因素模型建立

构建森林食品产业影响因素模型目的在于确定森林食品产业发展影响因子及其权重，为科学推进森林食品产业发展提供模式。

依据产业集群(区域竞争力)理论，同时结合森林食品产业资源禀赋性特点，采用多元回归分析方法来建立模型，分别抽取森林食品产业相关指标：林业投资、农业产值、森林食品龙头企业数、省级以上名牌数、森林覆盖率、林权改革推进程度、林业合作组织发展情况，建立如下的森林食品产业影响因素模型： y=a₀+a₁x₁+ a₂x₂+a₃x₃+a₄x₄+a₅ x₅+a₆ x₆+a₇x₇+a₈x₈+μ。林业投资、农业产值、森林食品龙头企业数、省级以上名牌数、森林覆盖率、林权改革推进程度、林业合作组织发展情况分别为x₁、x₂、x₃、x₄、x₅、x₆、x₇、x₈。

在多元回归分析中，普遍存在自变量的多重共线性问题，加上我国森林食品产业发展历史不长，客观上限制了自变量的数量，导致了样本空间的狭小。如果对存在自变量多重共线性的模型按照一般的最小二乘法(OLS)进行拟合，可能导致系数估计值极其不稳定，重要的解释变量可能无法通过显著性检验，有时甚至出现回归系数的符号与人们的实际经验判断完全相反的现象。

因此，本书采用偏最小二乘(PLS，Partial Least Squares)回归方法作为主要分析方法^{［133，134］}。该方法具有以下优势： a.利用信息分解的思路，将自变量系统中的信息进行重新组合，提取对系统解释性最强的综合变量作为主要成分，在能很好地概括自变量信息的同时，解释因变量； b.在最终模型中包含原有全部自变量，避免了逐步回归分析方法可能删除自变量的缺陷，最大限度地利用样本信息； c.允许在样本数量少于变量个数的条件下进行回归建模，彻底摆脱了样本空间的限制。