5湖北省水旱灾害对农业经济增长的影响.doc

湖北省水旱灾害对农业经济增长的影响分析 基于1980年-2010年数据 胡伦 技术经济与管理摘要：采用19802010年的时间序列数据，从水旱灾害造成的直接经济损失和间接经济损失两个角度，同时也是对湖北省水旱灾害对农业经济增长问题进行探索，具有一定的现实意义。结果表明，水旱灾害与农业经济之间存在内在联系及其相互制约非常明显，揭示了经济因素是决定灾害问题基本因素。尤其是湖北省水灾比旱灾影响更加显著。为了减少湖北省水旱灾害发生次数和促进农业的经济增长，提出了防灾减灾工作同时必须重视湖北省水灾，加强农业科技投入的建议。以期望为政府部门开展减灾防灾工作,以及制定有效地减灾防灾政策和制度安排提供政策导向和参考依据。关键词：湖北省 水旱灾害 农业经济增长 回归分析 尽管在我国gdp结构中，作为第一产业的农业比重随工业化的进程加速在下降，但农业是国民经济的基础性质并没有改变。1978年改革开放以来，湖北省水旱灾害的发生频率增加、灾情趋重，已成为影响农业经济可持续发展的重要因素之一，同时也影响国民经济的其他行业的相关切身利益。一方面，经济对灾害的影响则表现在随着经济的发展和实力的增强，人类抵御各类灾害的能力在不断提高，在一定程度上减少灾害的发生、降低灾害的损失程度；同时，经济的发展在客观上又促使灾害的发展并有日趋严重的倾向。另一方面，灾害问题的解决最终又取决于经济的发展水平，是以经济手段为基本方法。因此，本文运用实证分析方法进一步研究湖北水旱灾害与农业经济增长的相关关系。1、 相关文献回顾1. 国内外关于水旱灾害与经济的理论分析（如何描述灾害） 西方学界对灾害经济问题的研究分析为两大领域，一是研究灾害对经济系统物质的影响，包括研究灾害对生产活动要素投入的影响以及间接后果的分析。二是研究灾害对经济系统制度方面的影响。灾害最早是马尔萨斯灾难（1798）由托马斯罗伯特马尔萨斯提出，主要指不断增长的人口早晚会导致粮食供不应求。马克思恩格斯的灾害思想认为，灾害与生产力的发展有着密切的关系。一方面，生产力的发展使人类社会经济不断进步，防灾减灾的能力不断提高；另一方面，不合理的发展生产力，又会加快对自然资源的损耗和对自然环境的破坏，导致各种极端灾害的发生。西方对灾害经济的研究始于20世纪50年代。据一些学者研究，最早研究灾害对经济影响的学者是brannen（1954），最早研究自然灾害经济影响的文献是“economics aspects of the waco，texas disaster of may11，1953”他对1053年德克萨斯经历的大灾难进行了研究。hirshleifer(1966)是第一个深入研究灾害主题的经济学家，他分析了西欧1348-1350年经历的黑死病大爆发对经济的短期与长期的影响。1984年美国福罗里达大学召开过一次“自然灾害及减灾的经济学学术会（conference on the ecnomics of natural hazards and their mitigation).”经过近50年的研究，灾害与经济发展之间互相影响的大多数方面都已出现大量研究成果，研究方法也在不断更新和发展。 西方学界对农业保险福利方面的研究。hazell(1986)，knight and coble (1997，1999)，glauber and collins(2002)，paul andshnamurthy(1995)，nelson and loehman(1957)，帕克雷（1959）等人分析了农业保险对农户的作用，农业保险对作物产出的弹性等问题，并进行了较深入的研究。国际上第一个尝试用经验数据描述灾害对宏观经济影响的是美国学者albala bertrand（1993）他对26个国家1960-1979年的28个灾害事件的数据进行建模分析发现灾后gdp上升，资本结构提高，农业和建筑业产出增加，并将其归结为“被破坏的资本被更有效率的资本替代”的原因。诺贝尔经济学奖获得者阿玛蒂亚森（1998）提出交换权利理论，并用认为由旱灾、洪涝等自然灾害引起的粮食供应减少不是引起饥荒的唯一因素，其决定作用的是各种制度缺陷而导致的一些社会群体获得食品的“权利”的缺失。hideki toyab和mark skidmorec(2005)使用灾害影响数据去检验人类和经济受自然灾害的损失随着经济发展而减少的程度。结果发现。有着较高收入、较高受教育水平和比较完善的金融系统的国家受到自然灾害带来的损失也是比较少的。郑功成（1998）在灾害经济学书中，提出灾害是指市经济问题、并总结了灾害作用的四项基本规律及五条原理。在对灾害经济分析中，指出了农业灾害经济特点、周期波动、区域分异以及宏观政策取向的问题。胡鞍钢（1996）通过对统计资料的计算结果表明，建国以来，中国的自然灾害存在明显的“周期灾害”，平均周期长度在3-3.5年之间。谢永刚（2003）在其水旱灾经济学中分析水旱灾造成的经济损失，并且以经济学的角度，从宏观和微观两个层面上进一步地对水灾害效应进行了解析。刘颖秋（2005）在分析干旱灾害对我国社会经济的影响是认为，旱灾时我国农业的主要自然灾害。干旱灾害对粮食产生影响虽然较大，但不至于威胁国家粮食安全。张晓（1999）将水旱灾害造成的总经济损失规定为直接经济损失、间接经济损失及人员伤亡损失三项之和。结果表明，我国90年代水旱灾害造成的人员和社会财富的全部损失每年都占gdp得4%或更高比例，其中1991、1994、1996年水旱灾害的损失程度最为严重。2. 关于湖北省水旱灾害经济的研究 湖北水旱灾害严重，目前，许多学者对其原因进行了详细研究，吴宜迸、马发生、金卫斌、任晓华（2003）通过分析大量的历史文献材料，总结了湖北省水旱灾害的发生具有严重性、区域性、季节性、持续性、亳锁性、周期性和人为性的特点，指出湖北省大旱与大涝常以交替的形式出现。卢美松、李新玲(1996)认为湖北旱涝灾害严重的主要原因有：(1)自然地理环境因素；(2)生态环境恶化，水土流失严重；(3)工程设施老化，防洪抗旱排涝标准低；(4)外来客水多，汛期下游渲泄不畅。1998年夏季，长江、嫩江、松花江流域发生百年一遇的特大洪水，受灾面积22267万公顷，受灾人口18亿人，死亡人达4150人次，直接经济损失为25509亿元，间接损失也近千亿元(张继权和李宁，2007)。水旱灾害除1954年和1961年对湖北省经济有大的下滑波动外，其余的年份并未对湖北北省经济增长速度的目标有大的妨碍”（长江中游荆江变迁研究1983）。1991年湖北全省因灾造成的直接经济损失为105亿元，而农业灾害损失则达到64亿元。湖北水涝最严重的年份是1998年长江全流域和松花江流域，造成农作物直接经济损失约2044亿元（冯相昭，邹骥，马珊，2007）。1999 年至2001 年三年旱灾面积分别为1102、2210 和2363 千公顷，呈上升趋势，其中2000 年全省遭受历史上罕见的冬春连旱和盛夏伏旱，受旱范围占总面积80 %以上。导致湖北省农业和农村经济发展迟缓的重要因素是农业灾害，进而制约了湖北经济的发展（卢芸，黎元奎，张国亮，孔月红，2005）。干旱是湖北省出现频率最高、危害最重、影响范围较大的农业气象灾害之一。农业干旱一方面受到气候、土壤等农业自然资源的限制和作物适应性的影响，一方面随着当地对可利用水资源的调节能力而不同，并受社会经济发展水平的制约（张玮玮，2011）。1998年10月一12月，湖北省的鄂北地区发生了严重的干旱，受灾面积达3793万亩，旱灾严重影响冬播。（刘纲，2002）于光远（1986）关于灾害经济问题有3个主要观点一是灾害问题的实质是经济问题，二是人灾互相制约规律的揭示。三是有关灾害经济中的减灾理论。2、 研究假说与理论模型1. 研究假说水旱灾害与农业经济增长并非两个完全独立的体系，而是相互交织、相互作用的经济活动过程。研究假说从水旱灾害对农业经济增长的两个方面进行分析，一方面水灾方面选取传6个指标，旱灾方面选取3个指标，另一方面选取水旱灾害环比损失对农业经济增长的影响进行分析。（文献综述h 1 ：水灾受灾面积(x1)对农业经济增长存在负向的影响作用。 h2 ：水灾绝收面积(x2)对农业经济增长存在负向的影响作用。 h3 ：房屋倒塌数量(x3)对农业经济增长存在负向的影响作用。h4 ：水灾受灾人口数量(x4)对农业经济增长存在负向的影响作用。h5 ：乡村办水电站个数(x5)对农业经济增长存在正向的影响作用。 h6 ：有效灌溉面积(x6)对农业经济增长存在正向的影响作用。h7 ：旱灾受灾面积(x7)对农业经济增长存在负向的影响作用。h8 ：旱灾绝收面积(x8)对农业经济增长存在负向的影响作用。h9 ：农作物受灾面积(x9)对农业经济增长存在负向的影响作用。h10 ：旱灾粮食经济损失环比增长(x10)对农业经济增长存在负向的影响作用。h11 ：水灾粮食经济损失环比增长(x11)对农业经济增长存在负向的影响作用。2. 理论模型 本文将用生产、生活、人类活动3个层面11个指标来反映湖北水旱灾害与农业经济增长关系。 回归模型的建立：多元线性回归模型是指有多个解释变量的线性回归模型，用于揭示被解释变量与其他多个解释变量之间的线性关系。多元线性回归数学模型： y=0+1x1+2x2+pxp+其中0、1、 p都是未知参数，0为回归常数，1、 p偏回归系数，称为随机误差，是一个随机变量，且同样满足两个前提条件： e( )=0 var()=2 回归方程： 如果b0 、b1、 b2 分别为上式中的0、1、 p的拟和值，则回归方程为 y=b0 + b1x1a + b2x2a + bkxka在上式中，b0 为常数，b1、b2 bk 称为偏回归系数。偏回归系数的意义是，当其他自变量都固定时，自变量xi每变化一个单位而使因变量平均改变的数值。3、 实证研究1 数据来源与指标选取 本研究采用19802010年全国总指标的时间序列数据进行实证分析，本研究来自19802011年中国统计年鉴及19802011年国农村统计年鉴，中国统计出版社，19802010年中国农业年鉴。由于目前国内学者并未对水害灾害和农业经济增长形成统一的指标体系，在借鉴前人的研究成果的基础上，结合数据的可获得性，本文用excel对水旱灾害粮食人均经济损失计算出环比增长的比率。水旱灾害对农业经济增长影响是复杂性和综合性，如果用单一的指标反映两者的关系违背科学性的原则。本研究采从生产、生活、人类活动的三个层次，采用11个指标反映两者的关系，选取水灾受灾面积(x1)、水灾绝收面积(x2)、房屋倒塌数量(x3)、水灾受灾人口数量(x4)、乡村办水电站个数(x5)、有效灌溉面积(x6)、旱灾受灾面积(x7)、旱灾绝收面积(x8)、农作物受灾面积(x9)、旱灾粮食人均经济损失环比增长(x10)、水灾粮食人均经济损失环比增长(x11)。生产层面通过水灾受灾面积、水灾绝收面积、旱灾受灾面积、旱灾绝收面积、农作物受灾面积5个指标反映，生活层面通过房屋倒塌数量、水灾受灾人口数量、乡村办水电站个数、有效灌溉面积4个指标反映。生活层从水灾粮食人均经济损失、旱灾粮食人均经济损失2个指标来反映。 2.回归分析 相关分析研究变量之间是否存在相关关系，但不能指出变量间相互关系的具体形式。为了判断哪些因素是导致因变量变化的解释变量，以及这种影响力的大小和方向，就需要在相关分析的基础上，做进一步的多元回归分析。经过对研究变量的相关性分析，初步显示了自变量与因变量之问的关系，相关分析得出两者呈现在001水平上显著相关。因此本研究在spssl70环境下，进行逐步回归和强制回归，应用逐步回归法时，既有引入变量又有剔除变量，原来被剔除的变量在后面又肯能被引入到归回方程中来。 （1） 建立回归方程 表2逐步向后筛选多元回归分析表如下图：模型beta intsig.偏相关共线性统计量容差1水灾受灾面积-.414a-.947.372-.317.366水灾绝收面积-.314a-.818.437-.278.486房屋倒塌数量-.633a-1.778.113-.532.440乡村办水电站个数-.160a-.333.748-.117.331有效灌溉面积-.207a-.494.634-.172.430旱灾受灾面积.204a.633.545.218.713旱灾绝收面积-.030a-.083.936-.029.581农作物受灾面积-.466a-1.988.082-.575.947旱灾粮食经济损失亿元环比增长-.061a-.198.848-.070.812水灾粮食经济损失亿元环比增长-.541a-2.042.075-.585.727a. 模型中的预测变量: (常量), 水灾受灾人口数量。b. 因变量: 农业经济增长表2展示了变量剔除出方程的模型与结果。各数据项的含义依次是：在剔除其他变量情况下，如果该变量保留在模型中，其标准化回归系数、t检验值、显著性水平。经过逐步回归模型剔除了水灾受灾人口数量。下面水旱灾害对农业经济增长进行多元线性回归， 具体结果见表3 水灾对农业经济增长回归系数结果表3模型非标准化系数b标准 误差1(常量)-28968.74111840.469水灾受灾面积-1.006.231水灾绝收面积-4.662.950房屋倒塌数量-19.6983.523水灾受灾人口数量-2.058.372乡村办水电站个数-.277.093有效灌溉面积.708.255数据项的含义依次是：自变量、回归系数和回归系数的标准误差，spss17.0统计软件逐一求解回归系数结果：回归常数为-28968.741，水灾受灾面积(x1)、水灾绝收面积(x2)、房屋倒塌数量(x3)、水灾受灾人口数(x4)、乡村办水电站个数(x5)、有效灌溉面积(x6)和农业经济增长回归的系数分别是-1.006、-4.662、-19.698、-2.058、-0.277、0.708根据这些系数得到回归方程为： y1=(-28968.741)-1.006x1-4.662x2-19.698x3-2.058x4-0.277x5+0.708x6旱灾对农业经济增长回归系数结果表4模型非标准化系数b标准 误差1(常量)15394.1024272.198旱灾受灾面积-.057.051旱灾绝收面积-.163.163农作物受灾面积-2.262.817表4： 数据项的含义依次是：自变量、回归系数和回归系数的标准误差，spss17.0统计软件逐一求解回归系数结果：回归常数为15394.102，旱灾受灾面积x7、旱灾绝收面积x8、农作物受灾面积x9和农业经济增长回归的系数分别是-0.057、-0.163、-2.262根据这些系数得到回归方程为： y2=15394.102-0.057x7-0.163x8-2.262x9 旱灾粮食人均经济损失环比增长对农业经济增长的回归结果表5模型非标准化系数b标准 误差1(常量)2071.358424.097旱灾粮食经济损失亿元环比增长-269.932374.543水灾粮食经济损失亿元环比增长-612.068399.397数据项的含义依次是：自变量、回归系数和回归系数的标准误差，spss17.0统计软件逐一求解回归系数结果：回归常数为2071.358，旱灾粮食人均经济损失环比增长x10、水灾粮食人均经济损失环比增长x11，回归系数分别是-269.932、-612.068根据这些系数得到回归方程为： y3=2071.358-269.932x10-612.068x11为了验证回归方程是否有效，本文继续用spssl70的相关统计功能(拟合优度检验、回归方程显著性检验(f检验)、回归系数的显著性检验(t检验)等)来进行检验。(2)拟合优度检验 使用多重判定系数r2来检验样本数据聚集在样本回归之周围的密集程度，即拟合优度，目的是判断回归方程对样本数据的代表程度。r2越大，说明因变量与自变量之间的线性相关程度越高，也就说明模型拟合性能较优：反之，r2越小，则说明因变量与自变量之间的线性相关程度越低，也就说明模型拟合性能较差。 见表6 多重判定系数模型汇总b模型rr 方调整 r 方标准 估计的误差更改统计量r 方更改f 更改df1df2sig. f 更改1.970a.941.951602.00116.94110.55364.020a. 预测变量: (常量), 有效灌溉面积, 房屋倒塌数量, 水灾受灾面积, 水灾受灾人口数量, 乡村办水电站个数, 水灾绝收面积。b. 因变量: 农业经济增长表6各列数据项的含义依次为：被解释变量和解释变量的复相关系数、判定系数r2、调整的判定系数、回归方程的估计标准误差。由于该方程中有多个解释变量，因此应参考调整的判定系数。由上表可见模型的复相关系数为0.970判定系数为0.941，调整的判定系数为0.951较接近于l，因此认为拟合优度较高，被解释变量与解释变量的线性相关程度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，未能被解释的部分较少。见表7 多重判定系数模型汇总b模型rr 方调整 r 方标准 估计的误差更改统计量r 方更改f 更改df1df2sig. f 更改1.988a.973.9151566.06758.4732.994310.082a. 预测变量: (常量), 农作物受灾面积, 水灾受灾面积, 旱灾绝收面积。b. 因变量: 农业经济增长表7各列数据项的含义依次为：被解释变量和解释变量的复相关系数、判定系数r2、调整的判定系数、回归方程的估计标准误差。由于该方程中有多个解释变量，因此应参考调整的判定系数。由上表可见模型的复相关系数为0.988判定系数为0.973，调整的判定系数为0.915较接近于l，因此认为拟合优度较高，被解释变量与解释变量的线性相关程度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，未能被解释的部分较少。见表8 多重判定系数模型汇总模型rr 方调整 r 方标准 估计的误差更改统计量r 方更改f 更改df1df2sig. f 更改1.927a.907.9181654.03283.9071.196220.000a. 预测变量: (常量), 水灾粮食经济损失亿元环比增长, 旱灾粮食经济损失亿元环比增长。表8各列数据项的含义依次为：被解释变量和解释变量的复相关系数、判定系数r2、调整的判定系数、回归方程的估计标准误差。由于该方程中有多个解释变量，因此应参考调整的判定系数。由上表可见模型的复相关系数为0.927判定系数为0.907，调整的判定系数为0.918较接近于l，因此认为拟合优度较高，被解释变量与解释变量的线性相关程度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，未能被解释的部分较少。(3) 回归方程显著性检验(f检验) 回归方程显著性检验是对因变量与自变量之间的线性关系是否显著的假设检验，主要利用平均的回归平方和与平均的残差平方和之比，即f值来进行检验f=(ssrt)sse(n-k1)公式中，ssr为回归平方和，sse为残差平方和，n为样本数，k为自变量的个数，f统计量服从自由度为(k，n-k-1)的f分布。从式中可以看出：f值越大，自变量造成的因变量的变动就越大于随机因素对因变量造成的影响。f的大小程度一般由系统给定的显著水平来确定，在给定显著性水平a下，若ffa，则拒绝该检验的零假设，认为自变量和因变量之间就存在着显著的相关性，回归方程是显著的。否则就认为该检验的零假设成立，自量的变化则无法反映因变量的线性变化，回归方程不显著。 表9 回归方程的显著性检验anovab模型平方和df均方fsig.1回归2.295e763824514.60710.553.000a残差1449621.5884362405.397总计2.440e710a. 预测变量: (常量), 有效灌溉面积, 房屋倒塌数量, 水灾受灾面积, 水灾受灾人口数量, 乡村办水电站个数, 水灾绝收面积。b. 因变量: 农业经济增长 表10 回归方程的显著性检验anovab模型平方和df均方fsig.1回归2.456e738185691.2353.721.000a残差2.200e7102199663.495总计4.655e713a. 预测变量: (常量), 农作物受灾面积, 旱灾受灾面积, 旱灾绝收面积。b. 因变量: 农业经济增长 表11 回归方程的显著性检验anovab模型平方和df均方fsig.1回归6544985.66223272492.8311.196.003a残差5.472e7202735824.607总计6.126e722a. 预测变量: (常量), 水灾粮食经济损失亿元环比增长, 旱灾粮食经济损失亿元环比增长。b. 因变量: 农业经济增长 表9、10、11中各列数据项的含义依次为：被解释变量的变差来源、离差平方和、自由度、均方、回归方程显著性检验中f检验统计量的观测值和显著性水平。由上表知，回归方程的统计量f值分别为10.553、3.72、1.196p值为0.000、0.000、0.003。如果显著性水平a为0.01，由于概率p值小于显著性水平a，可见方程极其显著，应拒绝回归方程显著性检验的零假设，认为被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，可建立线性模型。(4)回归系数的显著性检验(t检验) t检验的最大优点是能够弥补f检验的不足。当经过f检验证明回归方程是显著的时候，应进一步对各相关系数bi进行检验，剔除不能较好解释说明因变量变化的自变量，它是对回归系数的检验。 t=bisbi公式中n为样本大小，变量t服从自由度为(n-k-1)的t分布，sbi为回归系数bi的标准误差。可见，如果自变量的回归系数的标准误差较大，就会得到较小的t值，表明该自变量解释说明因变量的变化能力较差对因变量没有明显影响，可将它从变量组中删除。t的显著性水平sig由相伴概率表示，往往相伴概率要小于005。 表12 回归系数及t检验结果表系数a模型非标准化系数标准系数tsig.b标准 误差试用版1(常量)-28968.74111840.469-2.447.071水灾受灾面积-1.006.231-3.253-4.358.012房屋倒塌数量-19.6983.523-2.568-5.591.005水灾受灾人口数量-2.058.372-1.903-5.538.005乡村办水电站个数-.277.093-1.554-2.994.040有效灌溉面积.708.2551.2432.781.050水灾绝收面积-4.662.950-4.035-4.908.008a. 因变量: 农业经济增长 表13 回归系数及t检验结果表系数a模型非标准化系数标准系数tsig.b标准 误差试用版1(常量)15394.1024272.1983.603.005旱灾绝收面积-.163.163-.247-.999.041旱灾受灾面积-.057.051-.253-1.133.033农作物受灾面积-2.262.817-.703-2.770.020a. 因变量: 农业经济增长表14 回归系数及t检验结果表系数a模型非标准化系数标准系数tsig.b标准 误差试用版1(常量)2071.358424.0974.884.000旱灾粮食经济损失亿元环比增长-269.932374.543-.162-.721.479水灾粮食经济损失亿元环比增长-612.068399.397-.345-1.532.141a. 因变量: 农业经济增长 表12、13、14各列数据项的含义依次为：回归系数、回归系数的标准误差、标准化回归系数、回归系数显著性检验t检验统计量的观测值和显著性水平。从上表数据可以明确地看出对应的相伴概率为均小于标准显著性水平005，因此认为检验结果是显著的，应该拒绝回归系数的显著性检验的零假设，认为这些回归系数与0有显著差异，他们与被解释变量的线性关系是显著的，应该保留在回归方程中。由上述结论可知回归方程均通过了拟合优度检验、回归方程显著性检验(f检验)、回归系数的显著性检验(t检验)。(5)回归方程调整显及权重分析结果 经过上述检验，本研究用标准化回归系数来表述回归结果，经调整的回归方程为： y1=-3.253x1-4.035x2-2.568x3-1.903x4-1.554x5+2.781x6 y2=-0.253x7-0.247x8-0.703x9 y3=-0.162x10-0.345x113.假设检验结果 上述相关分析和回归分析对前面提出的6个假设的验证结果如表15假设影响关系描述回归系数(强制）回归系数（逐步）结论h 1 水灾受灾面积(x1)对农业经济增长的影响-1.595-3.253支持h 2 水灾绝收面积(x2)对农业经济增长的影响-1.954-4.035支持h 3 房屋倒塌数量(x3)对农业经济增长的影响-2.045-2.568支持h 4 水灾受灾人口数(x4)对农业经济增影响-1.801-1.903支持h 5 乡村办水电站数(x5)对农业经济增长影响-0.189-1.554不支持h 6有效灌溉面积(x6)对农业经济增长的影响0.2482.781支持h 7 旱灾受灾面积(x7)对农业经济增长的影响-0.638-0.253支持h 8 旱灾绝收面积(x8)对农业经济增长的影响-0.309-0.247支持h 9农作物受灾面积(x9)对农业经济增长影响-0.462-0.703支持h 10旱灾粮食人均经济损失环比增长(x10)对农业经济增长的影响-0.254-0.162支持h 11水灾粮食人均经济损失环比增长(x11)对农业经济增长的影响-0.061-0.345支持四、结论及政策性建议通过分析，本研究得出如下结论：第一，水旱灾害影响农业经济的增长，水旱灾害损失约越大，对农业经济的发展越不利，受灾面积与农业经济增长负相关，说明受灾面积越大，农业经济损失越大。第二，湖北省水灾比旱灾造成的经济损失要大。数据得出水灾与农业经济增长的系数为-0.345，旱灾为-0.162，水灾造成的农业经济增长降低0.345个百分点，而旱灾造成的农业经济增长降低0.162个百分点。第三，科学技术进步对农业经济增长有促进的作用，科学技术进步水平越高，农业经济增长越快。结合选取的指标和研究结论，提出以下建议措施：第一，做好防灾减灾的措施，提高农民防灾减灾的意识。应该坚持“以防为主，防抗结合，可持续治理和综合治理”的方针，积极主动的防灾。首先要认识到我国环境由于人类不合理的活动进而脆弱，这是我国农业灾害加剧的根源，所以我们要改善生态环境进一步的达到防灾减灾的目的。为了有效做好防御洪涝灾害工作生态环境的保护是必不可少的，对于农药、化肥、和工业“三废”要严格排放标准，完善检测体系。同时要加强土壤有机质，大力推广堆肥、植物秸秆有机肥。第二，重视湖北省的水灾，梅雨季节做好防洪的工作，但也不可忽视旱灾的作用。加强湖北水灾多发地区的农业种植结构和品种布局，建立防灾型农作制度和生产体系。对湖北水利设施较差、抗旱水源不足的市区，要节水避灾，大力推进水改旱和双季稻改为水旱轮作的种植模式，逐步建立节水型农作制度，第三，加强科学技术的进步，减少乡村办水电站的数量，加强农业基础设施建设，湖北水灾是影响我省农业经济增长的重要因素，水利基础