农业机械化对农民农业收入增长的计量研究.docx

农业机械化对农民农业收入增长的计量研究 摘要:利用中国2006年31个省市农业相关统计数据,对中国农业机械化与农民农业收入增长的内在联系进行分析,验证农业机械化在中国农业经济增长中的巨大作用。 关键词:农业机械化;农民;农业收入;增长 中图分类号:F32 文献标志码:A 文章编号:1673-291x(2010)16-0051-02 中国农业机械化较发达国家相比起步较晚,基础较弱,但近年来随着中国总体经济的发展,尤其新农村建设的推进和农业机械化促进法的实施,农业机械化水平也迅速提高,其对中国农业经济的增长也日益发挥着巨大的作用。 本文利用中国2006年各省市有关农业机械化程度、农民农业收入、农业从业人数、农作物播种面积等统计数据,对中国农业机械化与农民农业收入增长的内在联系进行分析,通过运用stata。软件,进行R2检验,进一步验证农业机械化在中国农民农业收入增长中的促进作用。 一、中国农业机械化与农民农业收入增长的因果关系分析 (一)数据的选取和处理 农业机械化水平和农业经济的增长分别以中国农业机械总动力和中国农民从种植业中获得的收入来表示。由于统计资料的限制,选取了相关数据较完整的2006年的数据作为样本,计算农业机械化水平对农民农业收入的增长。 其他的农业生产要素主要有农业从业人员和农作物总播种面积,u表示未考虑到的其他因素。 1.农业总产值(ZCZ)。由于无法从统计年鉴及相关资料中获得有关农民从种植业中获得的收入的准确数据,本文采取农业总产值来代替农民的收入。经验及研究已经证实,农业产量的增加对农民收入的增长具有积极的促进作用,所以,用农业总产值来代替农民的收入这一变量具有可行性。根据东北农业大学王福林教授在其所著农业机械化在农业产出增长中贡献的测算方法在测算农业机械化在农业产出增长中的贡献的时候,测算方法在应用时可取产出为种植业总产值或总产量。本文中采取王福林教授的方法,选取种植业的总产值作为农业总产值。 2.农业机械总动力(nlzdl)。从统计资料上看,衡量农业机械投入大小的指标有三个:农业机械总动力、农业机械固定资产原值和农业机械固定资产净值。同样根据王福林教授在测算农业机械化在农业产出增长中的贡献的时候,选取的是农业机械化总动力,因此,本文采用农业机械总动力来反映农业机械投入这一指标,并不违背研究的初衷。 3.劳动力投入(rs)。中国统计年鉴(2006年)中对乡村从业人员指标的解释是:指乡村人口中劳动年龄在16周岁以上实际参加生产经营活动并取得实物或货币收入的人员,包括劳动年龄内经常参加劳动的人员,也包括超过劳动年龄但经常参加劳动的人员,但不包括户口在家的在外学生、现役军人和丧失劳动能力的人,也不包括待业人员和家务劳动者;从业人员按从事主业时间最长(时间相同按收入)分为农林牧渔业从业人员,工业从业人员,建筑业从业人员,交通运输业,仓储及邮电通信业从业人员,批零贸易业、餐饮业从业人员,其他非农行业从业人员。因此,乡村从业人员中包括在种植业、动物饲养、渔业、林业等生产中的劳动者人数。 4.农作物总播种面积(bzmj)。土地是最重要的农业生产要素,土地投入量一般用耕地面积或播种面积来表示,因农作物总播种面积能较好地说明生产用地面积与产量之间的关系,本论文农作物生产的土地投入以各地区农作物播种面积来表示。 5.未考虑到的其他因素(u)。由于农业生产系统是一个开放的大系统,除了受土地、农业生产费用、劳动力等投入影响外,还有许多其他因素对其生产产生重大的影响,如天气、政策、制度等因素的影响,因此,模型中用u来表示模型选取变量之外的其他对农业总产量有影响作用的其他变量。 在本论文撰写过程中,笔者参阅了大量的相关文献。各位作者从不同角度,分析农业机械化对所分析因变量的贡献,在所列的影响自变量中,有作者将农作物灌溉面积、化肥施用量等变量列入其中,笔者并未启用两变量,原因是,笔者认为,农作物灌溉面积与农作物播种面积大部分重合,二者选其一即可。化肥施用量是促进农作物产量增加的变量之一,但并不是主要变量,将其归入u中即可。 (二)模型的建立 根据所选取的变量,以农业总产值(ZCZ)为因变量,其他变量为自变量,建立函数模型。模型表达式为:Zcz=x1njzdl+x2m+x3bzmj+u。其中,x1,x2,x3,u为待定参数,分别表示为对应变量对农业总产值的弹性系数。 (三)两者的相关性 结合2006年全国31个省市地区的统计数据,运用sta-ta10软件估计线性生产函数模型,可以得出农业机械总动力与农林总产值的拟合优度高达0.8524,修正后的拟合优度为0.8360,就截面数据而言,数据拟合度较高,表明它们之间存在较强的依存关系,且为正相关。 函数模型的表达式为:Zcz=0.1029113njzdl+0.1998945rs+0.0486317bzmj+63.74738 模型回归的R2=0.8524,在置信区间为65%时,该模型通过检验。 (四)是否遗漏高次项检验及异方差检验 为了避免模型中遗漏重要的解释变量和检验模型的异方差性,对回归后的数据,在statal0中分别输入检验遗漏变量和怀特异方差检验的命令,结果显示该模型并没有遗漏重要的解释变量,且通过异方差检验。 二、对该模型的解释 农业机械化产出弹性、劳动力产出弹性和播种面积产出弹性分别为0.1029113、0.1998945、0.0486317,弹性系数均为正,表明各变量均对粮食生产状况产生正向影响,这和实际情况是相符的,但是各变量的弹性系数存在一定差异,说明各自对农业总产值的影响作用不同。由弹性分析来看,农业机械产出弹性为0.10291 13,表明在其他条件不变的条件下,农业机械投入每增加1%,粮食产量增长0.1029113%。由此可见,农业机械化对农业总产值的增长具有较高的促进作用,即农业机械化的确会促进农民农业收入的增加。 三、结论与讨论 综合上述实证结果。农业机械化的发展在一定程度上完成了对劳动力的替代,但是并不是农业产值增加的主要因素。因此,在农业机械化的发展过程中,各地政府应当十分重视农业机械化发展的实际经济效果,根据各地区的自然、人口等条件因地适宜地对农业机械化合理布局和科学管理,制定适合本地农业发展的机械化发展模式。其次,政府可以通过公布机械化信息、大型农机补贴以及对农业机械化相关教育培训等措施,发挥农民在农业机械化进程中的主导作用。另外,作为农业生产,既在保证农业机械化技术管理水平高的同时,更应重视规模效益,只有规模化经营才能产生规模效应,这也是发展农业机械化的原因之一。随着农业机械化水平的进一步提高,势必造成农村剩余劳动力向二三产业的进一步转移,土地就会相对越来越集中,使农业的生产规模不断扩大,这个发展过程已经被发达国家农业的发展所证实,目前中国也正在进行着。 参考文献: 桑胜.周静.农业机械化对种植业经济增长贡献的实证分析以辽宁省为例J.农业化研究,2009,(4):34