安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)靜態(tài)面板分析

李瀟瀟

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 安徽經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究院，安徽 蚌埠 233000)

安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)靜態(tài)面板分析

李瀟瀟

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 安徽經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究院，安徽 蚌埠 233000)

基于1999—2015年安徽省16個(gè)市的農(nóng)業(yè)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建回歸模型，研究農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、耕地面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、農(nóng)用化肥施用量、有效灌溉面積、農(nóng)村用電量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的關(guān)系。結(jié)果表明，對(duì)于安徽省來說，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、耕地面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、有效灌溉面積和農(nóng)村用電量對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正向影響，而農(nóng)用化肥施用量對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的負(fù)向影響。因此加大對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、耕地面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、有效灌溉面積和農(nóng)村用電量的投入可以促進(jìn)安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；靜態(tài)面板分析；固定效應(yīng)模型；隨機(jī)效應(yīng)模型

我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分是農(nóng)業(yè)，其對(duì)我國(guó)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了極大的作用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：第一，農(nóng)業(yè)是人類衣食住行的根本來源，為工業(yè)和服務(wù)業(yè)提供大量勞動(dòng)力；第二，據(jù)第六次全國(guó)人口普查，我國(guó)大陸農(nóng)村人口達(dá)50.32%，農(nóng)業(yè)的發(fā)展與廣大農(nóng)民的生活水平息息相關(guān)，對(duì)于2020年實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會(huì)目標(biāo)產(chǎn)生了重大影響。因此，農(nóng)業(yè)發(fā)展工作是全黨工作的重中之重。黨的十八大會(huì)議重點(diǎn)要求促進(jìn)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展，努力提升農(nóng)民的收入，將農(nóng)村基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)機(jī)制予以改革與健全，推動(dòng)與健全城鄉(xiāng)發(fā)展一體化機(jī)制，促進(jìn)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)穩(wěn)定、持續(xù)地發(fā)展，提升農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)水平，保證國(guó)家基礎(chǔ)農(nóng)產(chǎn)品的正常供給與糧食的安全性。安徽省屬于我國(guó)華東區(qū)域，位于淮河的中游與長(zhǎng)江的下游，具有極為豐富的農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)產(chǎn)品。在安徽省實(shí)行農(nóng)村改革政策后，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平快速提升，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)實(shí)力也得到了大幅提高，如今在全國(guó)各省年度糧食產(chǎn)量排行榜上，安徽省處于第六的位置，成為重要的農(nóng)業(yè)省份。作為全國(guó)五大商品糧調(diào)出省份之一，安徽省的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r非常值得研究。

到目前為止，有的學(xué)者對(duì)我國(guó)整體農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素進(jìn)行了研究，還有一些學(xué)者對(duì)某一具體省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素進(jìn)行了研究。學(xué)者按照具體狀況設(shè)置各不相同的指標(biāo)系統(tǒng)，對(duì)技術(shù)進(jìn)步與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行研究的學(xué)者有匡遠(yuǎn)鳳[1]、張淑輝[2]、姚延婷[3]、夏新燕[4]等；探索農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同財(cái)政支農(nóng)支出關(guān)聯(lián)性的學(xué)者主要有魏朗[5]、李冬梅[6]以及邢艷霞。[7]探索農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同農(nóng)村人力資本關(guān)聯(lián)性的學(xué)者主要有孫一平[8]、武金金[9]以及官愛蘭[10]；探索農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同農(nóng)業(yè)機(jī)械投入關(guān)聯(lián)性的學(xué)者主要有周路軍[11]與王新利[12]；探索農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同農(nóng)業(yè)信息化關(guān)聯(lián)性的學(xué)者主要有丁孟春[13]與孔令孜[14]；探索農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)性的學(xué)者主要有王紅[15]與胡春陽。[16]潘丹發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)同水資源存在正向的關(guān)聯(lián)性[17]；吳清華發(fā)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值同等外公路、等級(jí)公路與灌溉設(shè)施存在正向的關(guān)聯(lián)性[18]；田瀟發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同山東省農(nóng)產(chǎn)品出口總額具有正向的關(guān)聯(lián)性。[19]在研究方法上，學(xué)者們主要采用的有：VAR模型、灰色關(guān)聯(lián)、多元統(tǒng)計(jì)嶺回歸、協(xié)整、典型相關(guān)、數(shù)據(jù)包絡(luò)與柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)等分析方法。

綜上所述，國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者從不同角度運(yùn)用不同理論和計(jì)量方法對(duì)不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素進(jìn)行了分析，對(duì)于安徽省的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素進(jìn)行研究的學(xué)者也有許多，較多學(xué)者是針對(duì)某一個(gè)因素分析其對(duì)安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，而陳莉?qū)W者對(duì)于安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素的研究較為全面。陳莉通過計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型研究安徽省1978年至2001年的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在各個(gè)時(shí)期，對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響的因素也各不相同。[20]但由于時(shí)間較早、數(shù)據(jù)陳舊，不能反映安徽省目前的農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，故本文決定對(duì)1999—2015年安徽省16個(gè)市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，探索該階段對(duì)該省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響的因素。因?yàn)楸疚闹饕治龈鞣N農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入對(duì)于安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，所以以現(xiàn)有成果作為基礎(chǔ)，結(jié)合本文具體研究情況和數(shù)據(jù)的可獲得性，選擇的解釋變量為農(nóng)村用電量、農(nóng)用化肥施用量、耕地面積、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)與農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力，采取回歸分析法探索該省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受各類因素的作用，從而制定有效的措施與政策。由于本文要處理的數(shù)據(jù)是面板數(shù)據(jù)，而且要對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，故采用STATA軟件進(jìn)行分析。

一、理論模型和變量選取

1.模型設(shè)定

本文將回歸方程設(shè)定為：

Yit=β0+β1X1it+β2X2it+β3X3it+β4X4it+β5β5it+β6X6it+εit

(1)

式中：下標(biāo) i 表示安徽各市，下標(biāo)t 表示年份。Y為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，X1，X2,…X6分別為農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、耕地面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、農(nóng)用化肥施用量、有效灌溉面積、農(nóng)村用電量。β1，β2…β6為各要素的產(chǎn)出彈性。

2.變量設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)來源

Y：農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(萬元)。考慮到每年的物價(jià)水平不同，各年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值不具有可比性，本文用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整以消除通貨膨脹的影響。由于巢湖市在2011年8月12日起歸合肥代管，故把2012年之前巢湖市的數(shù)據(jù)都加總到合肥市中。由于1999之后安徽各市才有較全的數(shù)據(jù)，因此將1999—2015年定為本文的樣本區(qū)間。

X1：農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(千瓦)。使用機(jī)械化農(nóng)具可以大幅提高生產(chǎn)效率進(jìn)而增加農(nóng)作物產(chǎn)量，所以在此假設(shè)機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值成正比。

X2：耕地面積(公頃)。一般來說耕地面積越大，作物產(chǎn)量越高，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值也越大，此處假設(shè)耕地面積的擴(kuò)大會(huì)增加農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。

X3：農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)(人)。指從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的人數(shù)。一般來說，從事農(nóng)業(yè)活動(dòng)的人越多，作物產(chǎn)量越高，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值也越大，此處假設(shè)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)人數(shù)增加會(huì)增加農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。

X4：農(nóng)用化肥施用量(噸)。一般來說農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與化肥施用量成正比，但化肥過量施用反而適得其反，故該指標(biāo)與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)系不確定。

X5：有效灌溉面積(千公頃)。一般情況下有效灌溉面積越大，作物產(chǎn)量越高，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值也越大。

X6：農(nóng)村用電量(萬千瓦時(shí))。一般用電量越大，表明機(jī)械化水平高，生產(chǎn)效率較高，進(jìn)而農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值也越大，所以在此假設(shè)農(nóng)村用電量越大農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值越高。

本研究以1999—2015年安徽省16市級(jí)層面數(shù)據(jù)為樣本，共計(jì)272個(gè)樣本觀測(cè)值。所有數(shù)據(jù)均從《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得，各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1變量的描述性統(tǒng)計(jì)(1999—2015年)

3.研究方法

按照被解釋變量具有的動(dòng)態(tài)性特性是否被揭示，可將面板數(shù)據(jù)回歸模型劃分為動(dòng)態(tài)與靜態(tài)這兩類面板數(shù)據(jù)回歸模型。還能夠劃分為變截距、變系數(shù)與混合這三類回歸模型，當(dāng)中的變截距與變系數(shù)這兩類回歸模型，又可按照個(gè)體效應(yīng)的存在與否劃分為隨機(jī)效應(yīng)與固定效應(yīng)這兩類模型。本文主要使用的模型為隨機(jī)效應(yīng)、固定效應(yīng)與靜態(tài)面板數(shù)據(jù)這三類。固定效應(yīng)模型形式為：yit=α+βixit+ui+εit,其中i=1，2，…，N，t=1，2，…，T；ui表示個(gè)體效應(yīng)，也就是不因時(shí)間的變化而發(fā)生改變的因素，此模型其實(shí)是將N-1個(gè)虛擬變量注入到傳統(tǒng)性的線性回歸模型當(dāng)中，所有截面將會(huì)擁有獨(dú)立的截距項(xiàng)，各不相同的截距項(xiàng)體現(xiàn)了個(gè)體的部分不因時(shí)間而變化的特性。隨機(jī)效應(yīng)模型形式為：yit=α+βixit+εit，其中i=1，2，…，N，t=1，2，…，T；此模型把個(gè)體效應(yīng)當(dāng)成隨機(jī)因素，將個(gè)體效應(yīng)設(shè)置成干擾項(xiàng)的成分，也就是一切個(gè)體都擁有一樣的截距項(xiàng)。進(jìn)行實(shí)證研究時(shí)必須按照豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果決定選取隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，大致的步驟就是：先對(duì)固定效應(yīng)模型進(jìn)行估測(cè)，將估測(cè)結(jié)果儲(chǔ)存起來，接著對(duì)隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估測(cè)，將估測(cè)結(jié)果儲(chǔ)存好，最終進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)。

二、實(shí)證分析

1.各地區(qū)時(shí)間趨勢(shì)圖

圖1為16個(gè)市的被解釋變量的時(shí)間序列圖，從圖中可以看出，不同市的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的時(shí)間趨勢(shì)不完全相同，有些市很平穩(wěn)(如銅陵市，13)，有些呈上升趨勢(shì)(如亳州，3)，還有些在某一年呈下降趨勢(shì)，但整體是上升趨勢(shì)(如合肥市，1)。這種不同城市間的差距在某種程度上有助于估計(jì)安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素。

圖1 時(shí)間趨勢(shì)圖

2.面板單位根檢驗(yàn)

面板單位根檢驗(yàn)的目的是防止偽回歸，如果檢驗(yàn)序列中存在單位根表明序列是非平穩(wěn)時(shí)間序列，這可能引起偽回歸。所以為了保證回歸結(jié)果的有效性，本文先對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，結(jié)果表明各時(shí)間序列的水平值均拒絕原假設(shè)，即各時(shí)間序列均平穩(wěn)。

表2 1999—2015年安徽省16市面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)

3.模型篩選

先按照F檢驗(yàn)決定選擇固定效應(yīng)模型還是混合效應(yīng)模型，接著按照LM檢驗(yàn)決定選擇隨機(jī)效應(yīng)模型還是混合效應(yīng)模型，再按照豪斯曼檢驗(yàn)決定選擇隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，下表3為檢驗(yàn)結(jié)果。通過下表3可知F檢驗(yàn)得出的P值是零，即拒絕原假設(shè)，優(yōu)先選取固定效應(yīng)模型。LM檢驗(yàn)得出的P值是零，即拒絕原假設(shè)，優(yōu)先選取隨機(jī)效應(yīng)模型。豪斯曼檢驗(yàn)得出的P值是零，即拒絕原假設(shè)，意味著隨機(jī)效應(yīng)模型的基本假設(shè)是不成立的，必須選擇固定效應(yīng)模型。經(jīng)檢驗(yàn)，本文最后選擇的是固定效應(yīng)模型用以回歸分析。

表3模型篩選

4.組內(nèi)自相關(guān)檢驗(yàn)

本文采用Wooldridge檢驗(yàn)法對(duì)組內(nèi)自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，其原假設(shè)是：組內(nèi)自相關(guān)是不存在的，檢驗(yàn)得出P值是零，完全拒絕原假設(shè)，也就是組內(nèi)自相關(guān)是存在的。

5.組間異方差檢驗(yàn)

本文采用沃爾德檢驗(yàn)法對(duì)組間異方差進(jìn)行檢驗(yàn)，其原假設(shè)為：所有個(gè)體具有相同的擾動(dòng)項(xiàng)方差，檢驗(yàn)得出P值是零，完全拒絕原假設(shè)，意味著組間異方差是存在的。

6.回歸結(jié)果

對(duì)于組內(nèi)自相關(guān)及組間異方差問題，主要有兩種處理方法：一種是用可行廣義最小二乘法(FGLS)進(jìn)行估計(jì)，另一種是使用OLS進(jìn)行估計(jì)，但要對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤差進(jìn)行校正，即采用“面板校正標(biāo)準(zhǔn)誤差”。這兩種方法沒有絕對(duì)的孰優(yōu)孰劣，第一種方法最有效率，第二種方法最穩(wěn)健，可以根據(jù)需要在穩(wěn)健性和有效性之間進(jìn)行權(quán)衡。本文同時(shí)用這兩種方法進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表4。

表4估計(jì)結(jié)果

注：Standard errors in parentheses，* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

通過表4能夠得知，模型1當(dāng)中的有效灌溉面積是不顯著的，模型2當(dāng)中的農(nóng)村用電量、農(nóng)業(yè)化肥使用量、耕地面積、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)與農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力全部在1%的水平上顯著，所以最終采用模型2作為安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)靜態(tài)面板分析的結(jié)果。

通過模型2能夠看出，農(nóng)村用電量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積與耕地面積具有正系數(shù)，全部在1%的水平上顯著，意味著農(nóng)村用電量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積與耕地面積均對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有正向影響。農(nóng)用化肥施用量對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響為負(fù)，且在1%的水平上顯著，說明農(nóng)用化肥施用量對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有反向作用。

三、研究結(jié)論與政策建議

本文基于1999—2015年安徽省16市的面板數(shù)據(jù)，對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、耕地面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、農(nóng)用化肥施用量、有效灌溉面積、農(nóng)村用電量六個(gè)因素如何影響農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果顯示：農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、耕地面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、有效灌溉面積和農(nóng)村用電量的提高會(huì)顯著促進(jìn)安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，因此政府可以加大這幾項(xiàng)的投入水平。農(nóng)用化肥施用量的提高會(huì)引起安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的負(fù)增長(zhǎng)，且影響較顯著?？紤]到農(nóng)村施用化肥量沒有科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，易過量施用，從而導(dǎo)致土壤中有機(jī)質(zhì)含量降低、易板結(jié)，農(nóng)作物易生長(zhǎng)不良，從而導(dǎo)致產(chǎn)量降低，最終引起安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的負(fù)增長(zhǎng)。

據(jù)此提出以下政策建議：第一，要提高農(nóng)村的機(jī)械總動(dòng)力水平。農(nóng)村的機(jī)械水平是反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要指標(biāo)。目前我國(guó)正在加快由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的步伐，提高農(nóng)村的機(jī)械總動(dòng)力水平，對(duì)于提高農(nóng)村勞動(dòng)效率、改善農(nóng)村勞動(dòng)條件、提高農(nóng)村綜合生產(chǎn)力進(jìn)而拉動(dòng)農(nóng)村消費(fèi)需求具有重要意義。安徽是中國(guó)農(nóng)機(jī)大省，有相對(duì)完善的農(nóng)機(jī)修理和改造體系，各類中小農(nóng)機(jī)生產(chǎn)規(guī)模較大，產(chǎn)品質(zhì)量較好，在滿足省內(nèi)設(shè)備需求的同時(shí)，還可以向國(guó)外市場(chǎng)出口大量農(nóng)機(jī)。這表明安徽省的農(nóng)機(jī)制造水平較高，有利于安徽省機(jī)械總動(dòng)力的增加。同時(shí)政府可以出臺(tái)相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)扶持政策以促進(jìn)我省農(nóng)機(jī)行業(yè)的發(fā)展。第二，要增加農(nóng)村用電量。農(nóng)村用電量是反映農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的一個(gè)指標(biāo)，同時(shí)用電量的增加也從側(cè)面反映出農(nóng)村機(jī)械總動(dòng)力的增加。隨著供給側(cè)改革、重點(diǎn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)和美好鄉(xiāng)村的提出，安徽省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展工作必定開始向農(nóng)村集中，這意味著農(nóng)村用電要從以往滿足生活基本需求轉(zhuǎn)向滿足新興農(nóng)村產(chǎn)業(yè)基本運(yùn)營(yíng)需求，政府相關(guān)部門應(yīng)做好應(yīng)對(duì)措施，為農(nóng)村用電提供保障，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。第三，要增加耕地面積。目前安徽省城市化進(jìn)程加快，城市范圍逐漸向外擴(kuò)張，鄉(xiāng)村地區(qū)轉(zhuǎn)為城市地區(qū)，土地利用方式發(fā)生顯著改變，在這種情況下增加耕地面積有一定困難，所以首先要解決農(nóng)村的非法占地問題，將耕地還給農(nóng)民，讓耕地發(fā)揮原本的價(jià)值，從而增加農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。第四，要提高農(nóng)村及農(nóng)業(yè)的科技水平。目前安徽省共有農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)60余所，基層農(nóng)業(yè)推廣組織3000余個(gè)，這都為提高安徽省的農(nóng)業(yè)科技水平提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。未來可以加強(qiáng)如下方面的工作：首先是建立農(nóng)業(yè)科技推廣體系，推廣農(nóng)業(yè)適用技術(shù)，制訂農(nóng)業(yè)科技標(biāo)準(zhǔn)體系，重視和加強(qiáng)農(nóng)民的技術(shù)培訓(xùn)等；其次是可以建立農(nóng)業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)系，把農(nóng)業(yè)和云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)相結(jié)合，利用互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展農(nóng)業(yè)。第五，推進(jìn)農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營(yíng)，提高土地產(chǎn)出率。目前安徽省絕大多數(shù)地區(qū)仍是小農(nóng)經(jīng)營(yíng)模式，但隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，小農(nóng)經(jīng)營(yíng)的低效性和低靈活度等弊端顯現(xiàn)出來。現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)，而現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的主要特征就是農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)趨于集約化和規(guī)模化。所以安徽省可以在現(xiàn)行小農(nóng)經(jīng)營(yíng)模式的基礎(chǔ)上，進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織方式的創(chuàng)新，推進(jìn)農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營(yíng)，提高土地產(chǎn)出率。同時(shí)農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營(yíng)可以吸引更多的勞動(dòng)力，彌補(bǔ)農(nóng)村勞動(dòng)力不足問題。

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ClassNo.:F327DocumentMark：A

StaticPanelAnalysisofAgriculturalEconomicGrowthinAnhuiChina

Li Xiaoxiao

(Institute of Anhui’s Economic and Social Development Research, Anhui University of Finance & Economics, Bengbu, Anhui 233000，China)

The paper estimates agricultural economic growth based on the panel data of 16 cities in Anhui province from 1999 to 2015 with a regression model. The results show as follows: Total power of agricultural machinery, sown area of the crops, number of agricultural labor, effective irrigation area and rural electricity consumption have the significantly positive influence on total agricultural output. Quantity of fertilizer application have the significant negative impact on total agricultural output. So increasing the total power of agricultural machinery, the crop planting area, the number of agricultural labor and effective irrigation area, the rural electricity consumption in Anhui will promote the agricultural economic growth.

agricultural economic growth; static panel analysis; fixed effect model; random effect mode

李瀟瀟，碩士，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)人口資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)。研究方向：資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)分析與政策研究。

2096-3874(2017)10-0072-07

F327

A

(責(zé)任編輯：宋瑞斌)