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    農業(yè)機械化對農業(yè)產業(yè)集聚的支撐研究

    2018-08-10 11:00:52鄢小兵徐艷蘭
    農機化研究 2018年9期
    關鍵詞:區(qū)域農業(yè)發(fā)展

    鄢小兵,徐艷蘭,黃 英

    (1.武漢學院 會計及金融學院,武漢 430212;2.武漢工程科技學院 經濟與管理學院,武漢 430200)

    0 引言

    農業(yè)機械化作為加快中國農業(yè)發(fā)展的主要手段和根本途徑,其重要程度不言而喻。隨著社會經濟發(fā)展速度的加快,中國的農業(yè)發(fā)展日益呈現出了新的發(fā)展態(tài)勢和格局,這其中不乏農業(yè)機械化對其的支撐和貢獻。要想繼續(xù)推進中國農業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展,農業(yè)機械化勢必也要著手進行其各方面的改進與完善。當前隨著區(qū)域間經濟發(fā)展格局的不斷演變,中國農業(yè)的區(qū)域格局也不斷呈現出新的變化,因此理清農業(yè)機械化與區(qū)域農業(yè)產業(yè)集聚之間的關系,進而通過改進農業(yè)機械化等主要途徑和手段推進農業(yè)的改革和健康發(fā)展勢在必行。當前國內外學者圍繞產業(yè)集聚的研究成果十分豐富,但大部分皆是圍繞工業(yè)產業(yè)展開[1],且較多地圍繞多項產業(yè)進行比較研究[2],也有不少學者針對某一具體區(qū)域選擇當地具體的生產企業(yè)進行了代表性產業(yè)集聚的實證研究[3]。綜觀前人的研究成果,不難發(fā)現當前針對性圍繞農業(yè)產業(yè)集聚的研究成果較少[4],尤其是探索農業(yè)機械化對農業(yè)產業(yè)區(qū)域集聚支撐關系研究的成果少之又少。本文采用格蘭杰因果檢驗的方法對農業(yè)機械化和農業(yè)產業(yè)集聚的因果關系進行了定量研究,通過兩者相互關系的多層次分析,進而提出了改進我國農業(yè)機械化發(fā)展態(tài)勢從而因勢利導改善我國區(qū)域農業(yè)發(fā)展不平衡狀態(tài)的措施和建議。

    1 研究思路與方法

    1.1 研究思路

    農業(yè)產業(yè)集聚和農業(yè)機械化的發(fā)展分屬兩個不同的目標系統,為了進一步測度這兩個目標系統的發(fā)展變化及探索它們之間的支撐和因果關系,本文采用不同方法得到了兩者的評價指標。其中,農業(yè)機械化直接采用1996-2015年最近20年的農業(yè)機械總動力作為評價指標,而農業(yè)產業(yè)集聚度評價指數則綜合前人豐富的研究成果采用θ指數。第i年θ指數的計算公式為[5]

    1.2 相關分析和格蘭杰因果檢驗

    對兩個時間序列經濟變量X1、X2進行一般相關分析的方法為首先繪制相關圖形,然后計算線性相關系數。線性相關系數的計算公式為

    線性相關系數的變動范圍為[-1,1],其正負號與線性正負相關對應,絕對值越接近1線性相關程度越強,絕對值越接近0則表現線性相關程度越弱。相關分析僅能檢測出兩個變量是否具有線性相關關系,要想進一步探究兩個變量的因果關系則需要進行因果檢驗。格蘭杰因果檢驗是常用的雙因子因果檢驗的方法,其基本思想為對兩個因子在包含其中一個因子前后的預測效果進行比較,如果前者明顯優(yōu)于后者,即說明變量X1有助于解釋X2的將來變化,因此可認為變量X1是導致X2的格蘭杰原因。比較預測效果所采用的方法仍是假設檢驗,根據公式計算出檢驗決策的P值,將P值與顯著性水平α進行比較,當P<α時則拒絕原假設,可得出存在因果關系的結論。

    2 結果與分析

    2.1 1996-2015年農業(yè)機械化發(fā)展的動態(tài)趨勢

    1996-2015年這20年我國農業(yè)機械化發(fā)展變化的動態(tài)趨勢如圖1所示。由圖1可看出:這20年我國農業(yè)機械化總動力呈現明顯的上升趨勢,但增長速度呈現減緩趨勢可初見端倪。20年間的年平均增長速度為5.76%,從具體的逐年環(huán)比增長速度來看:1997年相比1996年環(huán)比增長速度為9%,后面6年環(huán)比增長速度依次為7.60%、8.38%、7.30%、4.94%、5.00%、4.24%;2004年之后環(huán)比增長速度開始小幅上升,依次為6.03%、6.83%、6.03%、5.61%、7.31%、6.46%、6.04%、5.34%、4.94%;到2013年下降到最低點1.31%,最后兩年的環(huán)比增長速度依次為3.99%和3.40%。為了能對將來我國農業(yè)機械化總動力的發(fā)展趨勢進行預測,研究采用最小二乘法對擬合的多個模型進行比較,從而得到判定系數為0.996的二次曲線模型為較優(yōu)模型,曲線方程為:Y=52.676t2+2 866t+35 789,綜合上述對農業(yè)機械總動力的動態(tài)變化趨勢和模型擬合分析,不難發(fā)現國家對農業(yè)機械的支持力度仍在持續(xù)上升,但上升態(tài)勢有所減緩,說明相較于前期國家在支持力度上主要著手總量規(guī)模,后期在緩慢持平總量規(guī)模上升的同時,其著力點會向總量之間的分配以及格局規(guī)劃上傾斜。

    圖1 最近20年我國農業(yè)機械化發(fā)展趨勢

    2.2 1996-2015年農業(yè)產業(yè)集聚的動態(tài)變化

    根據表1和圖2中農業(yè)產業(yè)集聚指數的變化趨勢,不難發(fā)現中國農業(yè)產業(yè)集聚的特征比較突出。從數值上看,農業(yè)產業(yè)集聚動態(tài)變化趨勢并不明顯,綜合來看整體呈上升趨勢,趨勢方程采用最小二乘法得到的較優(yōu)模型為對數方程:y=1.096 6lnx-2.321 2,模型擬合的判定系數為0.794 2。從具體的變化趨勢來看,前10年小幅攀升,2008年上升到0.31之后后10年集聚趨勢一直維持比較穩(wěn)定的分布狀態(tài);從環(huán)比增長速度來看,這20年的年平均增長速度為0.83%。雖然大部分年份中國農業(yè)區(qū)域產業(yè)集聚變化態(tài)勢不明顯,但從數值上中國的農業(yè)產業(yè)存在明顯的產業(yè)集聚,即地區(qū)分布并不均衡,這與中國農業(yè)資源分布的不平衡存在一定關系。雖然國家對農業(yè)發(fā)展的支持力度不斷加強并且各地對地區(qū)農業(yè)發(fā)展也日趨重視,但中國農業(yè)不均勻分布的態(tài)勢和格局并未得到根本性的改變,后期國家需改變前期常規(guī)性的農業(yè)發(fā)展政策,著手打破農業(yè)高度集中的產業(yè)集聚格局。

    表1 1996-2015年農業(yè)產業(yè)區(qū)域集聚的評價指數

    圖2 1996-2015年農業(yè)產業(yè)集聚的動態(tài)變化

    2.3 農業(yè)機械化對農業(yè)產業(yè)集聚的支撐及兩者的因果關系分析

    從圖3中農業(yè)機械化和農業(yè)產業(yè)集聚兩個目標系統評價指數的相關趨勢來看,效果并不明顯,因此必須結合量化指標進行精確測度。兩者的線性相關系數為0.843 8,表示兩者存在中等以上的線性相關關系;但線性相關并不足以說明兩者的因果關系,只能說明兩者有一定的相關性。對兩個目標系統進行格蘭杰因果檢驗的結果如表2所示。格蘭杰因果檢驗中的M為農業(yè)機械總動力指標評價指數,A為農業(yè)產業(yè)集聚指數。根據表2所示的格蘭杰因果檢驗結果:從短期來看,即滯后期分別為2、3、4、5時,P值都是顯著的大于5%的顯著性水平,即兩個目標變量之間無顯著的因果關系;當滯后期為6時,農業(yè)機械對農業(yè)產業(yè)集聚產生了顯著的因果影響,但農業(yè)產業(yè)集聚對農業(yè)機械沒有顯著的反作用。因此,對于農業(yè)機械化對農業(yè)產業(yè)集聚的支撐關系結論為:短期而言,農業(yè)機械化對農業(yè)產業(yè)集聚沒有顯著的支撐效果,但并不能因此說農業(yè)機械化對農業(yè)產業(yè)集聚沒有支撐效果,因為從長期來看,農業(yè)機械化會導致農業(yè)產業(yè)集聚,是農業(yè)產業(yè)集聚的引發(fā)因素。筆者認為,在初始階段,農業(yè)機械化對農業(yè)所起的主要作用主要表現為增加農業(yè)產值,并改造農業(yè)自然環(huán)境,因此帶來的農業(yè)發(fā)展作用雖然十分巨大,但因各地均有農機化投入,因此實現了各地農業(yè)產業(yè)的初期迅速發(fā)展。這對各區(qū)域來說其貢獻作用是均衡的,因此農業(yè)產業(yè)的發(fā)展也是均衡的;隨著農機化投入力度的進一步加大,其引發(fā)的農業(yè)產值遞增速度開始呈現不一樣的發(fā)展態(tài)勢,這與各地的資源環(huán)境條件密切相關,由此地區(qū)農業(yè)發(fā)展的差異開始分化;隨著后期農機化設施以及各項投入的加強,分化程度日趨嚴重,農業(yè)產業(yè)集聚的區(qū)域格局也日趨穩(wěn)固。

    圖3 1996-2015年農業(yè)機械化與區(qū)域農業(yè)集聚變化的比較

    原假設滯后期F統計量P值M不是A的格蘭杰原因A不是M的格蘭杰原因21.331550.29780.265490.7709M不是A的格蘭杰原因A不是M的格蘭杰原因31.328760.31930.320780.8103M不是A的格蘭杰原因A不是M的格蘭杰原因41.441320.31510.375410.8196M不是A的格蘭杰原因A不是M的格蘭杰原因53.161210.14380.31050.8842M不是A的格蘭杰原因A不是M的格蘭杰原因61276.030.02140.320780.8103

    另外,隨著農業(yè)機械化發(fā)展速度的日益加快,各地農業(yè)資源環(huán)境面臨的壓力也日益加大,一旦超過資源系統彈性限度[6],勢必也會對農業(yè)產業(yè)集聚的發(fā)展格局產生嚴重影響。因此,后期農業(yè)機械化的發(fā)展趨勢應著手建立資源協調型的發(fā)展策略,國家的農業(yè)機械化發(fā)展對策也應一改往日的只注重總量規(guī)模而輕視區(qū)域均衡的策略走向。

    3 結論與討論

    分別針對最近20年的農業(yè)機械化發(fā)展和農業(yè)產業(yè)集聚的動態(tài)變化進行了走勢和發(fā)展變化分析,接著采用相關分析和格蘭杰因果檢驗方法對兩者的相關和因果關系進行了分析和檢驗,并針對當前農業(yè)機械化與農業(yè)產業(yè)集聚的互動發(fā)展現狀進行了有針對性的階段改善分析。其研究結論客觀真實地展現了1996年以來中國農業(yè)機械化與農業(yè)產業(yè)集聚的動態(tài)變化規(guī)律及相互影響關系,為當前中國農業(yè)機械化發(fā)展對策的制定及改善農業(yè)產業(yè)集聚的區(qū)域發(fā)展格局提供了有效的實證參考。通過上述實證研究可知:

    1)根據1996-2015年我國農業(yè)機械化動力數據的變化趨勢圖來看,最近20年我國農業(yè)機械化上升趨勢相當明顯,但增長速度呈現減緩趨勢,年平均增長速度為5.76%。其變化趨勢較優(yōu)的模型方程為二次曲線,曲線方程為:Y=52.676t2+2 866t+35 789。

    2)根據1996-2015這20年間農業(yè)區(qū)域集聚指數的具體結果來看,中國的農業(yè)區(qū)域集聚態(tài)勢十分明顯,且整體而言呈現小幅攀升趨勢。從具體的變化趨勢來看,前10年小幅攀升,2008年上升到0.31之后后10年集聚趨勢一直維持比較穩(wěn)定的分布狀態(tài),年平均增長速度為0.83%。

    3)根據格蘭杰因果檢驗的結果,在5%的顯著性水平下,當滯后期為2、3、4、5時,農業(yè)機械化與農業(yè)產業(yè)集聚之間無顯著的因果關系。當滯后期為6時,農業(yè)機械對農業(yè)產業(yè)集聚產生了顯著的因果影響,但農業(yè)產業(yè)集聚對農業(yè)機械沒有顯著的反作用。因此短期而言,農業(yè)機械化對農業(yè)產業(yè)集聚沒有顯著的支撐效果;但是從長期來看,農業(yè)機械化會導致農業(yè)產業(yè)集聚,是農業(yè)產業(yè)集聚的引發(fā)因素。當前農業(yè)生產仍然是中國保障國家糧食安全和推進農村經濟發(fā)展的主要手段和途徑,要實現可持續(xù)發(fā)展的農業(yè)現代化,絕不能忽視農業(yè)產業(yè)集聚的變化而采取一成不變的農業(yè)發(fā)展策略。當前農業(yè)產業(yè)在區(qū)域間顯著的不均衡分布態(tài)勢勢必要引起重視,對于農業(yè)產業(yè)集聚的長期引發(fā)因子農業(yè)機械化,國家勢必要對其區(qū)域間的投資力度進行改進和改善,同時各區(qū)域也應在考慮區(qū)域資源系統彈性限度的基礎上重點扶持節(jié)能型和低碳型的農業(yè)機械化,著手構建保障資源健康以及緩解區(qū)產業(yè)域集聚的農業(yè)機械化發(fā)展新格局[7]。

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