贵州农林牧渔业对地区生产总值的影响分析

贵州农林牧渔业对地区生产总值的影响分析摘要改革以来贵州发展相对比较落后，但如今得到国家大力支持，经济发展迅速增长，各方面都有着显著的成绩。为了分析贵州农林牧渔业对地区生产总值的影响，选取了贵州近年的数据对农林牧渔业与贵州地区生产总值建立了多元线性回归模型，利用逐步回归检验模型中是否存在多重共线性，求出农林牧渔业对贵州地区生产总值的模型。运用因子分析得出了近年的增长趋势排名，最后结合得出数据对其影响进行了简要分析。并利用样本数据对其进行下一年预测并结合贵州当下的经济政策分析了一下其发展方向。【关键词】农林牧渔业地区生产总值多元线性回归模型因子分析吉林财经大学本科毕业论文Abstract

Sincethereform,Guizhou'sdevelopmenthasbeenrelativelybackward,butnowithasstrongsupportfromthestate,rapideconomicdevelopment,andremarkableachievementsinallaspects.Inordertoanalyzetheinfluenceofagriculture,forestry,animalhusbandryandfisheryontheregionalGDPinGuizhou,thedataofGuizhouinrecentyearshavebeenselectedtoestablishamultivariatelinearregressionmodelforagriculture,forestry,animalhusbandryandfishery,andtotestwhetherthereismultiplecollinearityinthemodel.Usingfactoranalysistogettherankingofgrowthtrendinrecentyears,andfinallycombinedwiththedatatomakeabriefanalysisofitsimpact.Thenextyear'sforecastismadewiththesampledataanditsdevelopmentdirectionisanalyzedincombinationwithGuizhou'scurrenteconomicpolicy.Keywords:Factoranalysisofmultivariatelinearregressionmodelofgrossdomesticproductinagriculture,forestry,animalhusbandryandfisheryareas.目录一、引言 (1)二、农林牧渔业与地区生态总值发展分析 (1)（一）贵州省农业发展分析 (1)（二）林业发展分析 (2)（三）畜牧业发展分析 (3)（四）渔业发展分析 (4)（五）地区生产总值分析 (5)三、分析方法 (6)（一）多元线性回归模型 (6)（二）因子分析 (10)（三）结果分析 (12)四、优化对策 (13)（一）改变传统观念，提高认识 (13)（二）政府加强政策扶持 (13)（三）调整产业结构，加快发展加工服务业 (13)（四）加快发展特色旅游业 (13)（五）完善农村金融服务 (13)参考文献 (15)一、引言贵州气温变化小，冬天暖夏天凉，气候宜人，常年雨量充沛，雨热同期，属于亚热带温润季风气候，能提供给农林牧渔业较好的生产环境。是典型的喀斯特山区农业省份。许多地区可以一年有两次成熟期，甚至部分地区可以一年有三次成熟期。贵州省平均海拔大约1110米，地形面貌大致为盆地、高原、丘陵、山地四样类型。省内的地势东低西高，造就了适合于农林牧种群生长的特殊条件，有利于生态农业和特色农业的发展。而且对于处于长江和珠江交叉地带的贵州而言，省内水系统极为良好，由文献可知，大概有69个县在长江设有防护保护区，形成一道极为重要的生态屏障。除此之外，省内天气四季宜人，自行带有良好的生态环境，充足的水分、阳光以及均匀的气候条件，相对于农林牧渔业的发展有着可持续性和稳定性。改革以来国家大力发展贫困落后地区，相对于落后极大的贵州，政府开房了土地的自由使用权，由人民当家做主，自行调整土地的经营管理。使人民的积极性得到了很大的提升，经济也快速发展，省内的GDP也不断拔高。但是由于资源没有得到有效的分配发展，很多方面都没有过于明显的成绩。在2012的农业产业结构的调整中，省内发展成倍上升。得到了国家政府的关注和肯定。随着农业产业结构的调整，农林牧渔业共同发展的形式逐步形成。而且根据政府政策的帮助，要求贵州农业产业结构多目标统筹兼顾，以及要求经济效益、生态效益、社会效益三大效益的统一，达到总体的效益最佳。随着贵州农林牧渔业结构的不断调整，贵州省内农林牧渔业总产值也带动着省内GDP了迅速增长。二、农林牧渔业与地区生产总值发展分析（一）贵州省农业发展分析图12012-2018年农业发展趋势近年来，贵州省农业得到国家大力支持，加快了农业产业化进程，以工业型的方式推动农业发展。如图1：根据这几年的数据资料可以看出，农业增产值从2012年的561.32亿元的增长到到2018年的1439.9亿元，突破了一个新的格局。农业是国之根本，是所有人赖以生存基础。随着科技的不断发展，我省的主要农作物单位面积产量不断上升，从2012年的236公斤每亩增长到到2018年258公斤每亩。不但增加了粮食总产量，而且还增长了农民经济收入，推动了地区生产总值的快速上升。在2018年我省开展了一场振兴农村经济的产业革命。贵州省内发行了脱贫致富的新政策，为贫困的家庭设置了精准扶贫，使贫困的家庭有了一定的经济来源，将近5000的生活补助足以维持一家人很长时间的开销。而且脱贫政策下来以后，省内各级领导高度重视，思想、行动都统一服从国家号召。从给与农民经济吃饱穿暖到给与农民资源生产自己的储存经济将产业革命纵横向快速推进。（二）林业发展分析图22012-2018年林业发展趋势据贵州省国家统计网统计结果得出，贵州省在2018年全省公园总个数达到471个，人均公园绿地面积到达13.54平方米，建成区绿化覆盖率大约在35.21%，而且全省森林覆盖率从2014年的49%突升至2018年的57%，国家政策效果相当明显。除此之外林业增值也得到很大的认可。如图2：从2012年的37.03亿元增加到2018年的176.65亿元，跨度可谓是相当之大，足以看出国家对林业方面的重视。而且贵州省植被生长区域水资源充足，有着长江以及珠江的水源汇聚，这对其林业产业的发展有着极大的帮助。在改革后期间以来，政府一直大力倡导要发展保护自然生态资源，促进植被生长进而以林业来带动农民经济发展，实现脱贫致富的目的。贵州省有着优质的水资源，并且土壤适合各种各样的林业生长，但这都是外在因素。为了加快生态建设的脚步，主要还是需要在国家政府的大力支持之下由大多数人参与进行。据林业大厅的资料显示，贵州省大约建立了50多个森林公园，主要人均公共绿地面积都在5.13平凡米左右。大量的绿色植被不仅改善了生态环境，而且还吸引了大量的人员游玩，进一步促进了旅游业的发展。除了这些资料显示，我省资源管理也相对可以，在执法部门的大力监督检查下，土地浪费率得到了很好的控制。在国家政策和产业结构的不断改善下，资源的综合利用明显提高，其中就包括环境防治、水利水保的建设以及各产业结构整体连接性。贵州属于落后城市，尽管林业发展比较良好，但是乡村人口和城市的比重严重偏于农村人口，导致贵州省内农民还是主要以农业为主。而且近年政府大力扶持林业产业，很多农民的土地流失比较严重，造成了林业与农业之间的矛盾关系。伴随着气候的不稳定性，贵州石漠化逐渐突出，使得可耕作的土地慢慢流失。而且农民用地量的增加，也和政府的大力发展林业产量形成两极分化，如何保持农林业的平衡关系的形式逐渐严峻。这些都是制约着我省GDP发展的因素，为了平衡制约因素，在下面进行了数据分析对农林牧渔业几大产业进行一定的比重分析。（三）畜牧业发展分析图32012-2018年畜牧业发展趋势近几年贵州山地生态畜牧业迅速发展，主要指标在稳定的基础上缓慢上升，畜牧产业结构得到了进一步的优化。对于脱贫攻坚的成效显著。但是贵州省正处于转型发展成长期，存在很多新问题，产业的提升还是存在着困难，这对畜牧业的发展也是一个挑战难题。然而这些问题虽然影响一定经济的发展，却没有拉下太多经济的提升。如图3，从图可以看出我省畜牧业近年发展形势极为良好，增产值从2012年的245.7亿元增长到2018年的507.57亿元。跨越了一个前所未有的新高度。这些数据证明了贵州产业的不断调整提升也带动了我省GDP的飞速发展。从贵州当地如今的实际发展状况来看，山地畜牧业至今没有成型的规模和自身独有的特色品牌，再加上缺少领头企业的有力指导，导致在市场上的综合竞争力低下。而且畜牧业的发展离不开基础设施的支撑，比如场地设施、交通设施以及水利条件等。从目前来看，虽然贵州交通有所改善，也发挥了一定的映射与带动效应，但是效果有限，导致畜牧业、水果、蔬菜等物流的销售受到限制。除此之外，我省还缺乏劳动力，时代不断的进步，很多农村的年轻人都不断前往城里发展和外出打工，留在农村的都是一些年龄比较大的老人或者小孩，而且文化程度不高，受到教育程度也不高，对于新事物接受、理解能力都比较弱，而且对于国家发展政策还带有排斥心理，固守本土的封建思想严重，极大的限制了畜牧业的发展进程。结合贵州实际情况，做好畜牧业发展极为重要，不仅能有效提高贵州省内的居民生活水平，还可以推动当地GDP的提升。所以政府因加大力宣传力度，使山地畜牧业快速稳健的发展，把生态畜牧业发展的理念传入民心，使之可以用热情带动畜牧业的发展和当地经济的增长。再者，发展起步的同时应抓好畜牧业的优化、饲草饲料的保障以及发展出可以带头的领航者，为农民树立良好的信心。（四）渔业发展分析随着社会科技的快速发展，我省水产养殖也变得更加方便，规模随之迅速扩大，水产品流通快速便捷，难吃鱼的问题基本解决。随之而来的生活水平的也逐渐提高，导致人们对水产品的需求逐渐提高，对于品种、新鲜程度、大小和健康的水产品等方面的挑剔可谓是日已渐长。然而贵州的传统渔业科技技术比较落后，机器设备的限制，导致很多企业生产和质量都有影响。发展到80年代后，流失养鱼和网箱养鱼等新兴技术的开发，贵州渔业开始急速发展，吃鱼难问题基本解决。2000年以后，省内水产品价格基本稳定。但期间由于工业的兴起，水质遭到污染，水产品受到了很大的影响。近年我省还缺少着新技术的引进，产业化形式单一,多以原生态鱼类为主，水产品附加值低,带来的经济效应较低，制约着特色渔业产业化发展。除此之外，许多地区的技术和信息服务能力还较为缓慢，快速、优质、优价的服务还不足以实现。很多地区都是经验性的养殖，缺乏对特色水产品的养殖技术和了解，以至于养殖效率不是很高。我省根据当前的实际情况，应该适度开发、坚持适时,处理好渔业的资源开发和生态系统的平衡发展，在开发的同时，给生产者输入环境保护理念。实现渔业发展的同时生态稳定。（五）地区生产总值分析表1贵州省各州市2019年主要经济指标地区地区生产总值（亿元）增长（%）贵阳市4639.607.4六盘水市1265.977.5遵义市3483.329.7安顺市923.948.1毕节市1901.368.0铜仁市1249.168.0黔西南州1272.809.8黔东南州1123.048.4黔南州1518.047.9资料来源：贵州省中商情报网党的十八大以来，贵州生产总值连续突破新格局，从上表1看出，贵阳2019年GDP依旧处于省内第一，遵义市、毕节市分别以3483.32亿元、1901.36亿元位列第二第三，与2018年比较贵阳市增长了7.4个百分点、遵义市增长了9.7个百分点、毕节增长了8.0个百分点。除安顺市以外，贵州省其余8个市州地区生产总值均突破1000亿元。从增长率来看，黔西南州、遵义市、黔东南州分别以9.8%、9.7%、8.4%排名前三。根据当代贵州2019年26期报道，经过党的不断扶持，贵州在改革发生了翻天覆地的变化，省内经济持续增长的同时明显的加强了财政实力。除此之外，经济规模也逐渐扩大、人均GDP总值持续上升、恩格尔系数稳健上升。三、分析方法建立多元线性回归模型求出贵州农林牧渔业对地区生产总值的影响偏重，对其进行经济意义检验、拟合优度检验、统计检验、计量经济学检验并利用逐步回归法进行修正，可以得最主要影响地区生产总值的因素和模型关系以便于观察分。除此之外，还利用了因子分析从农林牧渔业几个变量群中推测出是否存在一些潜在的共性因子。因为农林牧渔业都可以共同发展而且相互联系，所以可以根据因子分析的结果对其进行平衡调节，可以减少因为几个因素不平衡对资源的浪费，从而导致贵州GDP下降的结果。（一）多元线性回归模型字母表示：Y：地区生产总值QUOTE错误!未找到引用源。:农业生产总值QUOTE错误!未找到引用源。：林业生产总值QUOTE错误!未找到引用源。:畜牧业生产总值QUOTE错误!未找到引用源。：渔业生产总值对于贵州省内地区生产总值的多元线性回归方程的估计结果；表2贵州省内地区生产总值多元线性回归方程的估计结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:03/15/20Time:10:19Sample:2002-2018Includedobservations:17VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1272.208555.7971-2.2889790.04105.5316112.4165352.2890680.0410-23.3172812.81733-1.8191990.093914.514964.0928353.5464330.0040-68.0375148.83442-1.3932280.1888R-squared0.987994Meandependentvar6128.631AdjustedR-squared0.983993S.D.dependentvar4452.361S.E.ofregression563.3156Akaikeinfocriterion15.74549Sumsquaredresid3807893.Schwarzcriterion15.99055Loglikelihood-128.8366Hannan-Quinncriter.15.76985F-statistic246.8833Durbin-Watsonstat1.159182Prob(F-statistic)0.000000数据来源：Eviews软件输出结果2.对贵州省地区生产总值的多元线性回归方程进行检验（经济意义检验、拟合优度检验、统计检验、计量经济学检验），在检验中有哪些与经济理论或预期不相符的现象？a.经济意义检验。由于斜率项系数表示地区生产总值/农业生产总值，且0<β(QUOTE错误!未找到引用源。)=5.531611>1,不符合经济学理论。由于斜率项系数表示地区生产总值/林业生产总值，且β(QUOTE错误!未找到引用源。)=-23.31728<0,不符合经济学理论。由于斜率项系数表示地区生产总值/牧业生产总值，且1<β(QUOTE错误!未找到引用源。)=14.51496,不符合经济学理论。由于斜率项系数表示地区生产总值/渔业生产总值，且β(QUOTE错误!未找到引用源。)=-68.03751<0,不符合经济学理论。b.拟合优度检验。根据回归结果得出结果，判定系数R2=0.987994，数据接近1，拟合的程度非常高。c.统计检验。需要检验的假设为：QUOTE错误!未找到引用源。。d.设显著性水平α=0.05，查表得：t0.025（17）=2.11，QUOTE错误!未找到引用源。对应的t检验统计量的值约为8.063049，即有：|t=8.063049|>|t0.025（17）=2.11|，故拒绝原假设，说明总体方程的斜率项系数显著地不为0，QUOTE错误!未找到引用源。显著地对Y做出了解释。同理可以检验QUOTE错误!未找到引用源。、QUOTE错误!未找到引用源。、QUOTE错误!未找到引用源。，可得QUOTE错误!未找到引用源。同样显著的对Y做出了解释，而QUOTE错误!未找到引用源。、QUOTE错误!未找到引用源。没有。e.计量经济学检验：由经济意义检验和结果中的t值都比较小，这都说明着模型中存在多元共线性的可能很大。所以可以对其进行如下检验。3.检验模型中是否存在多重共线性；表3相关系数矩阵法QUOTE错误!未找到引用源。QUOTE错误!未找到引用源。QUOTE错误!未找到引用源。1.0000000.9768820.9877090.974214QUOTE错误!未找到引用源。0.9768821.0000000.9602950.9171610.9877090.9602951.0000000.9781240.9742140.9171610.9781241.000000数据来源：Eviews软件输出结果根据上面的相关系数矩阵可以得出，QUOTE错误!未找到引用源。、、QUOTE错误!未找到引用源。与QUOTE错误!未找到引用源。之间存相关系数都超过了0.9，相关系数的程度都比较高，足以说明模型中存在较严重的多重共线性。4.经验法：首先我们可以剔掉一个解释变量，如QUOTE错误!未找到引用源。,观测OLS估计值表4OLS估计值DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:03/15/20Time:10:21Sample:20022018Includedobservations:17VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-714.7137399.4564-1.7892160.0969QUOTE错误!未找到引用源。3.1437061.7641271.7820180.0981QUOTE错误!未找到引用源。-10.108918.932649-1.1316810.278211.610483.6473703.1832480.0072R-squared0.986052Meandependentvar6128.631AdjustedR-squared0.982834S.D.dependentvar4452.361S.E.ofregression583.3489Akaikeinfocriterion15.77777Sumsquaredresid4423847.Schwarzcriterion15.97382Loglikelihood-130.1111Hannan-Quinncriter.15.79726F-statistic306.3534Durbin-Watsonstat0.962301Prob(F-statistic)0.000000数据来源：Eviews软件输出结果在第一次对QUOTE错误!未找到引用源。,QUOTE错误!未找到引用源。,QUOTE错误!未找到引用源。,QUOTE错误!未找到引用源。进行估计时QUOTE错误!未找到引用源。是符合经济学理论的，而现在对QUOTE错误!未找到引用源。，QUOTE错误!未找到引用源。，QUOTE错误!未找到引用源。进行估计得到的结论是QUOTE错误!未找到引用源。不符合经济学理论了。并且t检验统计量的值都比较小。显示出来共线性的而严重性，因而进一步对其进行修正。5.用逐步回归法对模型多重共线性进行修正；对解释变量进行一元回归估计，得到比较结果如下：表5解释变量进行一元回归估计VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.R-squared6.3013360.27363323.028400.97249354.993774.55179312.0817800.90681517.090280.58645229.1418300.982644203.342512.8131615.8698200.943789数据来源：Eviews软件输出结果根据结果得，四个解释变量的一元线性回归的t检验都是显著的，比较QUOTE错误!未找到引用源。发现QUOTE错误!未找到引用源。最高，选择QUOTE错误!未找到引用源。作为基础变量做二元回归，结果如下：表6二元回归VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.R-squared1.8439681.3524191.3634590.19430.98467834812.176183.6489943.336860.004917.017382.1757767.82129300.9826453390.2543047.2881470.0348930.972716.353862.911155.6176630.00010.9827269.14055735.343060.2586240.7997由上面回归结果可以得出QUOTE错误!未找到引用源。QUOTE错误!未找到引用源。QUOTE错误!未找到引用源。的t统计检验都没有通过，不能选取适当的基础变量，因此选择QUOTE错误!未找到引用源。为基础变量做二元回归：表7二元回归VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.R-squared7.8152071.2584936.20997300.975181-14.0059211.37406-1.2313910.23851.8439681.3524191.3634590.19430.98467812.176183.6489943.336860.00494.9847471.2022464.1461960.0010.9747744.2687839.381711.1240950.2799数据来源：Eviews软件输出结果可以发现由上面回归结果得出QUOTE错误!未找到引用源。QUOTE错误!未找到引用源。QUOTE错误!未找到引用源。的t统计检验都没有通过，不能选取适当的基础变量，因此重新选择QUOTE错误!未找到引用源。为基础变量做二元回归：表8二元回归VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.R-squared4.9847471.2022464.1461960.0010.9747744.2687839.381711.1240950.279922.275056.9910153.186240.00660.967417129.296725.338265.1028240.000216.353862.911155.6176630.00010.9827269.14055735.343060.2586240.7997数据来源：Eviews软件输出结果只能以QUOTE错误!未找到引用源。、QUOTE错误!未找到引用源。为基础变量，再一步是进行三元回归估计，结果如下：表9、QUOTE错误!未找到引用源。二元回归VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.R-squared-9.7997916.82621-0.5824120.57030.97541120.1769357.78290.3491850.73256.7604973.2883352.0559030.06041.1364578.1560130.139340.89130.98275211.2466639.644330.2836890.781115.858384.6645283.3997820.0047数据来源：Eviews软件输出结果根据回归结果可以看出没有通过检验，没有合适的结果。所以解释变量合适的只有QUOTE错误!未找到引用源。QUOTE错误!未找到引用源。。6.报告修正后的结果，并分析修正后的结果。最终的估计结果如下：表10修正后的结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:03/15/20Time:10:30Sample:20022018Includedobservations:17VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1024.152337.61763.0334670.008922.275056.9910153.1862400.0066129.296725.338265.1028240.0002R-squared0.967417Meandependentvar6128.631AdjustedR-squared0.962762S.D.dependentvar4452.361S.E.ofregression859.1790Akaikeinfocriterion16.50862Sumsquaredresid10334640Schwarzcriterion16.65565Loglikelihood-137.3232Hannan-Quinncriter.16.52323F-statistic207.8342Durbin-Watsonstat0.465351Prob(F-statistic)0.000000数据来源：Eviews软件输出结果经过修正得出回归方程：Y=1024.152+22.27505QUOTE错误!未找到引用源。+129.2967QUOTE错误!未找到引用源。这个结果表明：当贵州省林业生产总值不变的情况下，实际使用渔业生产总值每增加1亿人民币，贵州省地区生产总值将增加129.2967亿元；当实际使用渔业生产总值不变的情况下，林业生产总值没每增加1亿人民币，贵州省地区生产总值将增加22.27505亿元。(二)因子分析1.数据的检验：利用SPSS进行因子分析输出的主要结果如下表所示：表11因子分析输出的主要结果KMO和巴特利特检验KMO取样适切性量数。.726Bartlett的球形度检验上次读取的卡方149.580自由度6显著性.000数据来源：SPSS软件输出结果从表11中看到Bartlett的球度检验统计量为149.580。检验的显著性P值接近0。表明5个变量之间由很强的相关关系；而KMO统计量为0.726，接近0.7，所以适合作因子分析。2.变量共同度量表12变量共同度量公因子方差初始值提取农业总产值1.000.996林业总产值1.000.999畜牧业总产值1.000.991渔业生产总值1.000.997数据来源：SPSS软件输出结果表12中数据说明大部分的变量的共同度量都在90%以上，因此，提取出的公因子对原始变量的解释能力相对较强。可以用来做因子分析。各因子所解释的原始变量的方差表13原始变量的方差总方差解释组件初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%13.89897.43897.4383.89897.43897.4382.05551.36351.3632.0852.11999.557.0852.11999.5571.92848.19499.5573.013.32799.8834.005.117100.000数据来源：SPSS软件输出结果根据上表得出在提取平方和载入中提取的两个因子总共解释了原始变量方差的99.557%，说明这几个因子分析的效果很好，旋转平方和载入是因子旋转后对原始变量方差的解释，可以看到积累方差本不变，只是两个因子所解释的原始变量方差略微发生变化。旋转后的因子载荷矩阵表13旋转后的因子载荷矩阵成分得分系数矩阵组件12农业总产值.029.338林业总产值-1.5791.993畜牧业总产值.516-.166渔业生产总值1.754-1.451数据来源：SPSS软件输出结果可以从表13中数据看出显示第一个因子主要解释了渔业总产值、畜牧业总产值，第二个因子则解释了林业总产值和农业总产值的情况。表中显示了农林牧渔业的4个变量与两个因子的关系，可以表示如下表：表14结果方程关系方程X1=0.029f1+0.338f2X2=-1.579f1+1.993f2X3=0.516f1-0.166f2X4=1.754f1-1.451f25.旋转后的因子载荷图图4因子载荷图按回归法估计因子得分系数矩阵如下：表15得分系数矩阵成分得分系数矩阵组件12农业总产值.029.338林业总产值-1.5791.993畜牧业总产值.516-.166渔业生产总值1.754-1.451数据来源：SPSS软件的输出结果根据表中数据可以将公因子表示为各变量的线性组合：QUOTE错误!未找到引用源。=0.029QUOTE错误!未找到引用源。-1.579QUOTE错误!未找到引用源。+0.516QUOTE错误!未找到引用源。+1.754QUOTE错误!未找到引用源。QUOTE错误!未找到引用源。=0.338QUOTE错误!未找到引用源。+1.993QUOTE错误!未找到引用源。-0.166QUOTE错误!未找到引用源。-1.451QUOTE错误!未找到引用源。由上述数据可以看出，林业对地区生产总值的影响最大且发展水平最高，其次是农业、畜牧业、渔业，因此可以借鉴以上数据对贵州发展实行平衡调节。可以有效减少投资、土地人员等资源的浪费。（三）结果分析贵州省宏观经济数据库数据显示，除了2018年渔业增加值增速负增长4.5%外，近年农林牧渔业都是成正向增长，其中2012年总增速最为显著，充分展示了贵州省快速发展的态势。根据实验结果，我们可以在保持现状的基础，根据影响地区生产总值的顺序（林业、农业、畜牧业、渔业）进行产业结构调整。四、优化对策（一）改变传统观念，提高认识通过省到农村的传播，加强农民对政策的认识，接受政策改革的方略。让农民多去接触、了解新的东西，摒弃自己一贯的做法，与时俱进，开拓创新，不要固定思维，受自己小层面思想局限。（二）政府加强政策扶持政府政策扶持是政府通过观察现实情况以及社会的发展需求，实行的一系列帮扶措施。中国的扶持政策由来已久，从上世纪四五十年代举全国之力发展军工业，到改革开放后大力发展机电、纺织等出口导向产业，再到进入二十一世纪以来的对计算机行业、新能源、信息技术等高新技术产业和如今的农产业的大力扶持，各个阶段的扶持都体现出时代的鲜明特征。所以当今的政策扶持深入人心，每一个好的政策可以得到农民极大的认可。（三）调整产业结构，加快发展加工服务业深入剖析贵州省农林牧渔业，有针对性的提出其产业结构调整的总体思路和保障措施，从当前贵州省农林牧渔业的发展现状来