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    中國地區(qū)農(nóng)業(yè)技術進步及其影響因素的空間計量分析

    2018-03-02 13:00:48熊德斌賈振杰王鑫鑫
    中國集體經(jīng)濟 2018年6期
    關鍵詞:空間計量農(nóng)業(yè)機械化中國

    熊德斌+賈振杰+王鑫鑫

    摘要:文章在文獻分析的基礎上,建立了農(nóng)業(yè)技術進步影響因素的空間計量模型,并運用1978~2015年大陸31個省、市、自治區(qū)的數(shù)據(jù)進行實證研究。文章以農(nóng)業(yè)機械化使用情況來衡量技術進步,首先,運用MoranI指數(shù)證明我國農(nóng)業(yè)機械化存在空間相關性,其次,對各變量進行LM檢驗,從而選擇適合研究對象的空間誤差模型(SEM);然后,運用豪斯曼檢驗確定模型使用效果較好的固定效應;最后,用聚類穩(wěn)健的標準誤得到模型估計結果。結果表明:1.農(nóng)業(yè)從業(yè)勞動力對機械化的影響不顯著,土地投入、農(nóng)民人均純收入、人均糧食產(chǎn)量、產(chǎn)業(yè)結構均顯著;2.土地投入、農(nóng)民人均純收入、人均糧食產(chǎn)量對農(nóng)業(yè)機械化有正向影響,產(chǎn)業(yè)結構的影響系數(shù)為負,并且土地投入對農(nóng)業(yè)機械化的影響最大,彈性系數(shù)為1.065;3.空間自相關系數(shù)λ為0.584,通過1%的顯著性檢驗,與MoranI指數(shù)一致表明農(nóng)業(yè)機械化存在空間正相關性。

    關鍵詞:中國;農(nóng)業(yè)機械化;空間計量

    一、引言

    隨著國民經(jīng)濟的高速發(fā)展,我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平持續(xù)提升,伴隨著農(nóng)業(yè)機械化水平不斷提高,投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各要素的產(chǎn)出效率也得到提升。農(nóng)業(yè)機械化對生產(chǎn)要素的投入結構尤為重要?!笆濉鞭r(nóng)業(yè)現(xiàn)代化總體規(guī)劃指出,逐步實現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率、主要農(nóng)作物耕種收綜合機械化率分別達到56%和63%,基于不同地區(qū)的資源稟賦差異,如何在促進技術進步的同時,提高農(nóng)業(yè)機械化水平成為迫切要解決的問題?;谥袊魇》莶煌牡貏莸匦巍①Y源稟賦等,省域農(nóng)業(yè)機械化水平有較大差異,最明顯的影響農(nóng)業(yè)機械化水平的因素是耕種土地的破碎程度,特別是山地農(nóng)業(yè),使用大型機械最為困難。在推進農(nóng)業(yè)機械化的進程中,分析相關因素的影響程度,并提出具體的改進措施,成為了眾學者研究的熱點問題。在分析農(nóng)業(yè)機械化問題時,由于各省都有不同的發(fā)展水平,省域之間各因素相互獨立的假設前提不再適用,各省份之前的相鄰效應、溢出效應有著不可忽視的作用。

    基于我國農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展的迫切需要,本文選取全國31各?。ㄊ校﹨^(qū)1978~2015年的相關數(shù)據(jù),使用空間計量的方法,探討各因素對農(nóng)業(yè)機械化進程的影響,揭示影響作用的同時,體現(xiàn)省域之間的空間相關關系。

    二、理論基礎

    對農(nóng)業(yè)機械化的影響,最被人們熟知的就是地勢地形、耕地塊數(shù)以及耕地破碎程度。較多山地地區(qū)的可耕種土地較少,甚至被分割成很多塊,造成土地破碎化。相比平原地區(qū),這些地方的機械化水平明顯要低,推廣機械化的路徑就只有研發(fā)適合山地資源稟賦的小型機械。另一方面,隨著勞動力成本上升,非農(nóng)就業(yè)機會增多,農(nóng)民不愿再從事農(nóng)業(yè)種植,那么愿意從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的少部分農(nóng)戶擁有的可耕地增多,原來以勞動為主的生產(chǎn)方式已經(jīng)不再適用,那么這在一定程度也會增加機械化的使用。對于農(nóng)戶自身來說,隨著生活水平的提高,農(nóng)戶的生產(chǎn)偏好有所改變,不愿意在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中投入更多的勞動,更愿意由機械來完成,并且機械化投入大大節(jié)約了農(nóng)民的生產(chǎn)成本。隨著農(nóng)民收入的增多,家庭有更多的可支配收入來購買農(nóng)業(yè)機械。農(nóng)民收入很大一部分來自糧食產(chǎn)量,而糧食產(chǎn)量的提高,促使農(nóng)戶愿意投入更多的資金購買農(nóng)業(yè)機械。不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構的分布也會影響此產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營方式,農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重越大,則農(nóng)業(yè)受相關政策的支持越利好,如購買農(nóng)用機械補貼,糧食補貼等,政府也會通過提升機械化水平,進而提升農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值,使國民經(jīng)濟得到更好進展。另外,農(nóng)業(yè)機械化也受科技進步、工業(yè)化程度等方面的影響。

    基于投入要素和農(nóng)戶的視角,本文從勞動力、土地投入、農(nóng)民人均純收入、人均糧食產(chǎn)量、產(chǎn)業(yè)結構這五個方面對農(nóng)業(yè)機械化水平的影響來分析,探索各因素對農(nóng)業(yè)機械化的影響程度,以及透過省域數(shù)據(jù),呈現(xiàn)機械化水平的空間相關性,對現(xiàn)狀的農(nóng)業(yè)機械化水平做合理分析,為農(nóng)業(yè)技術進步的提升提供參考。

    三、研究方法、變量及數(shù)據(jù)來源

    (一)研究方法

    空間計量經(jīng)濟學誕生于20世紀70年代,它是在做經(jīng)濟計量的橫截面或面板數(shù)據(jù)的基礎上,增加空間數(shù)據(jù),通常這種空間數(shù)據(jù)用空間權重矩陣的形式出現(xiàn)??臻g權重矩陣可以是橫截面單位的位置或距離信息,也可以是經(jīng)濟距離。在經(jīng)濟學中,許多經(jīng)濟數(shù)據(jù)都與地理位置相關,比如用來描述中國各省的經(jīng)濟發(fā)展狀況的相關數(shù)據(jù),都與其空間位置有關。空間因素的加入,使空間計量經(jīng)濟學更準確的說明經(jīng)濟區(qū)域發(fā)展關聯(lián)程度。

    在進行計量時,首先應考察數(shù)據(jù)是否存在空間依賴性。空間可以再多個方向上表現(xiàn)出相關性,表現(xiàn)在數(shù)據(jù)上是位置相近的區(qū)域有相似的變量取值。在度量空間自相關時,本文選取最常用的 “莫蘭指數(shù)I”(MoranI)的方法。莫蘭指數(shù)I的取值一般在-1和1之間,大于0表示正空間自相關,即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰;小于0表示負空間自相關,即高值與低值相鄰。

    在確定使用空間計量方法后,要選擇模型形式。一般的空間面板模型表達式為:

    其中,y是被解釋變量yi,t的一階滯后,當τ≠0時為動態(tài)面板;dXδ表示解釋變量的空間滯后,d為相應空間權重矩陣D的第i行;γ為時間效應;m表示擾動項空間權重矩陣M的第i行。特殊地,如果τ=ρ=0且δ=0,模型表達形式為y=xβ+ui+γ+ε,ε=λmε+vit,稱之為“空間誤差模型”(SEM);如果τ=λ=0且δ=0,模型表達形式為yit=ρwy+xβ+u+γ+ε,稱之為“空間誤差模型”(SLM)。根據(jù)Anselin(1988)的觀點,空間計量模型主要分為空間滯后模型(SLM)與空間誤差模型(SEM),通過將結果進行LM檢驗而選出最優(yōu)模型。其次,本文將使用聚類穩(wěn)健的標準誤估計模型的隨機效應和固定效應,并運用豪斯曼檢驗選擇使用隨機效應還是固定效應。

    (二)變量

    本文選取1978~2015年全國31個省市的相關數(shù)據(jù),為衡量農(nóng)業(yè)機械化程度,選取省域農(nóng)業(yè)機械總動力(mach,萬千瓦)作為被解釋變量,解釋變量包括投入土地(land,千公頃)、勞動力投入(labor,萬人)、農(nóng)民人均純收入(income,元)、人均糧食產(chǎn)量(crop,千克)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構(struc)。模型中使用的數(shù)據(jù)均是各變量取對數(shù)后的值。endprint

    其中土地投入變量用農(nóng)作物播種面積表示。農(nóng)業(yè)勞動力投入無法直接獲得,本文根據(jù)鄉(xiāng)村從業(yè)人員的數(shù)量進行了換算。鄉(xiāng)村從業(yè)人員中包括在種植業(yè)、動物飼養(yǎng)、漁業(yè)、林業(yè)等生產(chǎn)中的勞動者人數(shù),為了得到種植業(yè)部門中的勞動力估計,鄉(xiāng)村從業(yè)人員按農(nóng)作物產(chǎn)出占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的價值份額,即按農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的份額,進行加權。對于農(nóng)民純收入,由于2013~2015數(shù)據(jù)缺失,本文用農(nóng)村居民人均可支配收入代替。對于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構,本文用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占GDP比重表示,此指標可以衡量各省的農(nóng)業(yè)在總體經(jīng)濟中的地位。

    此外,在計算空間權重矩陣時,除了使用基于地理相鄰關系的簡單權重矩陣(W)外,本文還使用各省在樣本期間的平均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之間的差額作為測度省域間經(jīng)濟距離的指標(E),最終的經(jīng)濟空間權重矩陣為W*=W×E,本文使用的是該矩陣進行標準化的矩陣。其中矩陣W中元素都是0,1值,主對角線元素都是0,各省相鄰為1,否則為0;矩陣E的主對角線元素都是0,其他的(i,j)元素為Eij=(i≠j), 為省域i在樣本期間的平均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。并且基于地理關系和經(jīng)濟聯(lián)系程度,把海南省與廣東省視為相鄰省份。

    (三)數(shù)據(jù)來源

    文中數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫,以及《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》,部分數(shù)據(jù)來自各省歷年統(tǒng)計年鑒。本文進行空間計量分析所使用的軟件是Stata,部分數(shù)據(jù)處理以Matlab作為輔助。

    四、實證結果分析

    (一)中國省域農(nóng)業(yè)機械化的空間相關性檢驗

    在進行全國省域農(nóng)業(yè)機械化的空間相關性時,選擇使用莫蘭指數(shù)I。首先運用Stata生成經(jīng)濟空間權重矩陣,計算全國1978~2015年的機械總動力的全局MoranI值。由MoranI值結果可知,1978~2015年各年的p值均通過檢驗水平為1%的顯著性檢驗,說明全局空間自相關指標都拒絕“無空間自相關”的原假設,即存在空間自相關。

    (二)空間計量模型選擇的相關檢驗

    1. LM檢驗

    依據(jù)估計結果進行LM(Lagrange multiplier)檢驗,LM統(tǒng)計量是考察約束條件的拉格朗日乘子是否為零,因為假設約束條件成立,那么這個約束條件應該對估計沒有影響,那么拉格朗日乘子應該為0。

    模型使用Matlab做LM檢驗,對空間滯后模型(SLM)與空間誤差模型(SEM)做出選擇。由結果可知,在進行空間與時間固定效應的LM診斷時,LM-lag和LM-error的LM值分別為5.343、17.1938,p值(0.021、0.000)均通過5%的顯著水平。在進行穩(wěn)健性LM檢驗時,RLM-lag和RLM-error的LM值分別為1.102、12.953,RLM-error的p值(0.000)通過1%的顯著水平,但RLM-lag的p值(0.294)沒有通過顯著性檢驗,故而模型選擇空間誤差模型(SEM)。

    2. 豪斯曼檢驗

    先使用聚類穩(wěn)健的標準誤分別估計隨機效應和固定效應的空間誤差模型(SEM),再由豪斯曼檢驗選擇使用隨機效應還是固定效應。結果顯示,豪斯曼統(tǒng)計量為17.15,p值等于0.0042,在1%檢驗水平上顯著,故而可以拒絕“接受隨機效應”的原假設,因此該模型選擇固定效應。

    3. 模型估計結果

    由以上部分檢驗可知,本次研究最終選取的模型為固定效應的空間誤差模型。本文使用的SEM面板固定效應模型為:

    lnmachit=αi+β1lnlaborit+β2lnlandit+β3lnincomeit+β4lncropit+β5lnstrucit+λWεit+uit(2)

    其中i代表省份單位標識,t代表1978~2015年各個年度,uit代表隨機擾動項,αi為截距項,β1~β6為系數(shù),λ是空間自相關項系數(shù),ln表示對變量取自然對數(shù),W是空間權重矩陣。固定效應的SEM模型估計結果如表1所示,模型的擬合優(yōu)度是0.903,變量lnlabor未通過10%水平的顯著性檢驗,變量lncrop和變量lnstruc均通過了5%水平的顯著性檢驗,變量lnland、lnincome均通過了1%的顯著性檢驗。

    勞動力(lnlabor)對農(nóng)業(yè)機械總動力的彈性為0.253,但是未通過10%的顯著性檢驗,可能的原因是農(nóng)業(yè)機械的使用已經(jīng)不再受勞動力投入的影響;土地投入(lnland)對農(nóng)業(yè)機械總動力的彈性為1.065,表示土地投入增加1%將帶來農(nóng)業(yè)機械總動力1.065%的增加,此變量足以表明土地投入對機械化的影響程度之大,結果凸顯了土地的重要性。人均糧食產(chǎn)量對農(nóng)業(yè)機械總動力的彈性為0.354,農(nóng)民人均純收入(lnincome)對農(nóng)業(yè)機械總動力的彈性為0.324,人均糧食產(chǎn)量、人均純收入增加,都會帶來農(nóng)業(yè)機械總動力的增加;農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比重(lnstruc)對農(nóng)業(yè)機械總動力的彈性為-0.327,這種現(xiàn)象可能的原因是隨著各省的經(jīng)濟發(fā)展,其他產(chǎn)業(yè)的增長高于農(nóng)業(yè)增長,導致即使農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加,但其所占GDP比重依然變小,但機械總動力依然是增加的。

    空間自相關系數(shù)λ為0.584,通過1%的顯著性檢驗,表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入對機械化的影響確實存在空間相關性。λ度量了鄰近省份關于機械化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計誤差對該省觀測值造成的沖擊,原因在于各省在統(tǒng)計機械化總動力時,多用途機器以及各種機器馬力的換算不同造成統(tǒng)計誤差。另外也度量了其他觀測不到的因素的空間相關性對機械化產(chǎn)生的正向促進作用。

    五、主要結論及啟示

    文章在對農(nóng)業(yè)機械化及其影響因素進行分析時,首先運用MoranI指數(shù)證明我國農(nóng)業(yè)機械化存在空間正相關性,又對選取的變量進行LM檢驗、豪斯曼檢驗確定模型使用固定效應的模型,最后用聚類穩(wěn)健的標準誤得到模型估計結果。實證結果表明:農(nóng)業(yè)從業(yè)勞動力對機械化的影響不顯著,土地投入、農(nóng)民人均純收入、人均糧食產(chǎn)量對農(nóng)業(yè)機械化有正向影響,產(chǎn)業(yè)結構對農(nóng)業(yè)機械化有負向影響,并且土地投入對農(nóng)業(yè)機械化的影響系數(shù)最大,空間自相關系數(shù)與MoranI指數(shù)一致表明農(nóng)業(yè)機械化存在空間正相關性。在提升我國農(nóng)業(yè)機械化水平方面,不但要考慮各影響因素的作用效果,同時還要全面考慮空間相關和空間依賴性。對于農(nóng)業(yè)技術進步的研究還有很多工作要做:進一步展示我國省域農(nóng)業(yè)機械化的空間演化機制及其路徑、準確衡量各省份之間的農(nóng)業(yè)機械化的溢出效應等,都是各界學者需要考慮的問題。

    參考文獻:

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    *基金項目:本文得到貴州大學2014年文科重點學科及特色學科重大科研項目“耕地擴權與山地農(nóng)業(yè)多種經(jīng)營方式發(fā)展研究”(GDZT201406)項目支持。本文受貴州大學2017年研究生創(chuàng)新基金“貴州農(nóng)地產(chǎn)權制度對技術進步的影響機制”(研人文2017038)資助。

    (作者單位:貴州大學經(jīng)濟學院)endprint

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