中国农业现代化水平的测算及实证研究

第第页中国农业现代化水平的测算及实证研究摘要：参考农业现代化水平综合指标评价体系，利用1978-2012年时间序列数据，通过主成分分析法测定了中国的农业现代化发展水平，构建VAR模型分析了农业劳动力转移对中国农业现代化发展水平的影响。结果表明，从长期来看劳动力转移对农业现代化具有正向的促进作用。据此提出了加快中国农业现代化发展水平的对策。

关键词：农业现代化；劳动力转移；实证分析；VAR模型；测算

中图分类号：F320.1；F323.6文献标识码：A文章编号：0439-8114（2015）24-6423-05

DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2015.24.084

Abstract：Usingthecomprehensiveindexevaluationsystemofagriculturalmodernizationlevelforreference，byusingtimeseriesdatafrom1978to2012，andthroughtheprincipalcomponentanalysis（PCA）tomeasurethedevelopmentlevelofagriculturalmodernizationinChina，andthentheVARmodelwasbuilttoanalyzetheeffectofagriculturallabortransferonthedevelopmentlevelofagriculturalmodernizationinChina.Theresultsshowedthat，inthelongrun，labortransferpositivelypromotedtheagriculturalmodernization.AccordinglycountermeasurestospeedupthedevelopmentlevelofagriculturalmodernizationinChinawereputforward.

Keywords：agriculturalmodernization；labortransfer；empiricalresearch

农业是国民经济的基础，其重要性不言而喻。农业现代化又是工业化、城镇化、信息化的基础。党的十八大报告指出，要“促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”。根据中国科学院中国现代化研究中心发布的《中国现代化发展报告2012》，2008年中国农业现代化水平比中国现代化水平低10%。农业现代化发展滞后必然导致工业化、城镇化发展滞后，使得中国现代化进程不能协调有序发展。马克思认为“超过劳动者个人所需要的农业劳动生产率，是一切社会的基础”，农业现代化的一个主要特征便是农业劳动生产率的提高。根据《中国现代化发展报告2012》显示，中国农业劳动生产率仅为世界平均值的47%，约为高收入国家平均值的2%，成为制约中国现代农业发展的瓶颈。而劳动力的转移又是提高农业劳动生产率的关键所在。因此，从劳动力转移视角分析其对农业现代化水平的影响具有重要意义。

前人关于农业现代化的研究卓有成效。国外对现代农业的研究由来已久，最具代表性的是舒尔茨对改造传统农业的研究，提出要把传统农业部门改造成一个高生产率的部门，其后速水佑次郎、神门善久及其合作者在农业劳动生产率的国际比较、提高农业劳动生产率方式等方面都取得了重要的研究成果。改革开放以来，国内对现代农业的研究不断深入。首先关于农业现代化水平评价体系的构建，一般采取层次分析法（AHP）、专家评判法、数据包络法（DEA）和多指标综合测度法。如徐星明等[1]构建了农业现代化发展水平和农业保障水平两个子体系对农业现代化进行测评；辛岭等[2]通过专家评价法和层次分析法（AHP）对各地的农业现代化水平进行了测评；孙燕[3]采用主成分分析法从农业劳动力资源；农业产出；农业机械化、化学化、水利化、生态化发展程度；农村生产力发展水平；农产品商品化程度；农业投资等6个方面，利用30个统计变量分析了中国农业现代化水平。就目前农业现代化指标体系来说，存在较为繁琐、过多、过细，指标不突出等问题。近几年从农业劳动力转移与农业生产率方面结合研究农业生产的文献还较少，郭熙保[4]通过生产率的对比研究发现，农业劳动生产率的增长对农业现代化发展最为重要。汪小平[5]利用1952―2003年的有关数据对农业劳动生产率的增长特点和路径进行了实证分析。高帆[6]采用逻辑分析方法推演出结构转化与资本深化是农业劳动生产率的主要方式。然而，众多学者在分析农业时只是针对与农业的某个方面来分析，很少有学者分析劳动力转移对中国农业现代化整体水平的影响。

拟通过构建一个科学测定农业现代化的指标体系，衡量中国农业现代化水平，并且分析农业劳动力转移对农业现代化的影响和提高路径。

1农业现代化指标体系的构建

1.1指标体系的选取原则

关于农业现代化指标体系并没有一个统一的评价标准，但要遵循以下原则：①指标的系统性。所选取的指标最好全面地反映农业系统的各个方面。②指标的综合性。典型性指标与关联性指标兼顾。③指标的重点性。重点选取能够反映所研究农业现代化发展水平的侧重点。④指标的可比性。指标设置要符合各地实际又必须具有一定的可比性。⑤科学性原则。所选指标要有经济学和数学意义，保证指标选取的科学性和准确性。⑥易操作性。数据来源应该权威、易得。各种统计年鉴和其他统计资料具有权威性并且较易获取。

1.2指标的选取和数据来源

根据以上原则，借鉴国内学者的一些研究，参照数据的可得性，选取农业生产水平、农业投入水平、经济结构、经济发展水平、农业可持续发展5个一级指标，5个一级指标又包括12个二级指标，数据样本区间为1978-2012年，数据均来自于历年的《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》。

农业生产水平指标：农业劳动生产率（X1），以GDP中第一产业总值作为农业产值（GDP1），第一产业从业人数（L1）作为农业就业人数，X1=GDP1/L1；土地生产率（X2），耕地面积（A），X2=GDP1/A。

农业投入水平指标：人均农机总动力（X3），单位播种面积施肥量（X4），有效灌溉率（X5）。

农业经济结构指标：农业产值占GDP的比重（X6）、林牧副渔业占农业总产值比重（X7）、农业从业人员比重（X8）、城镇化水平（X9）。

农民生活质量指标：农村恩格尔系数（X10）、农民人均纯收入（X11）。

农业可持续发展指标：农业成灾率（X12）是度量农业防灾抗灾能力的指标。农业成灾率（X12）=农业成灾面积/农业受灾面积×100%。

2农业现代化水平综合指数测算

主成分分析法主要对具有相关关系的多个指标进行降维处理，转化为相互独立的几个综合变量。彼此相互独立的多个变量保留了原始数据的绝大部分信息（一般为80%以上），极大地简化了原本复杂的评价问题。进行提取后的综合指标就被成为主成分。

首先，利用SPASS17.0对样本数据进行Bartlett球体检验，KMO为0.766>0.7，Sig小于显著水平0.05，说明变量之间具有相关性，适合作为因子分析。通过因子分析简化数据，用主成分分析法提取影响因子，根据1960年Kaiser提出的Kaiser准则，提取出2个主成分，其方差累计贡献率已达95.167%（表1），且特征值均大于1。主成分1主要载荷X1-X11一共11个指标，主成分2主要在X12指标上载荷较大（表2）。根据SPASS17.0得出的因子得分系数矩阵（表3）建立因子得分模型如下：

在主成分分析中出现了负数情况，由于在后面的动态计量分析中需要正数作为数据进行进一步的实证分析，利用廖进中等[7]的处理方法对结果F根据统计学中的3σ原则进行非负化处理。

3劳动力转移与农业现代化水平动态计量分析

3.1变量和数据的选择

劳动力转移数据用第二、三产业就业人数占就业人数的比例X（%）来表示，比重越高代表农业劳动力转移人数越多，数据来源于《中国统计年鉴》。农业现代化水平采用非负化后的综合指数Y来表示。为了减少数据的波动和异方差的存在，在进行实证分析时均采用了对数化处理数据。

3.2单位根的检验

由于时间序列可能存在非平稳性问题而产生伪回归现象，因此首先对时间序列数据进行平稳性检验，中国采用ADF检验数据的平稳性水平。

由表5可知，LNY、LNX时间序列在1%的水平上均是非平稳序列。其一阶差分在1%的显著水平上拒绝了非平稳的原假设，说明DLNY、DLNX是平稳的，均为一阶单整序列I（1），两者之间可能存在协整关系。

3.3基于Johansen检验的协整检验

Johansen检验是基于VAR（向量自回归）模型来进行的，首先建立VAR模型。综合考虑AIC、SC和LR准则确定VAR模型的滞后阶数为3。中国采用Johansen的“迹”检验确定模型的协整关系。在5%的显著水平下只存在一个协整关系，选择农业现代化水平综合指数的对数形式（LNY）为因变量的协整方程为：

LNY=1.547662LNX（1）

由式（1）可知，系数在5%的显著水平下通过检验。因此，通过方程可知劳动力转移在长期对农业现代化发展具有正向的影响。劳动力转移每提高1个百分点，对农业现代化水平的带动作用为1.547662%。这种情况符合中国现代农业的发展情况。关于劳动力转移对农业生产的影响，众多学者的得出了不一样的结论。一种观点认为农村劳动力流动是有利于农业生产的。蔡P[8]认为农村劳动力流动不仅不会使农业减产，而且对缓解地区间的收入差距具有重要的作用；陈吉元等[9]认为劳动力流动有利用农地的规模经营，提高农业劳动生产率，进而提高农产品的竞争力。另一种观点则认为，农村劳动力转移会降低农业生产。李琴等[10]指出农村家庭成员的流出不仅使农村老年人的农业劳动参与率发生变化，而且参与农业劳动的时间也发生了明显的变化，其中中西部的劳动力跨省流动显著增加了老年人参与农业劳动的时间。这种农业劳动力年龄的老化不利于新技术和新品种推广。夏莉艳[11]认为劳动力的大量流动使得农民兼业化严重，农村青壮年的大量流出使得农村的基础设施建设无人解决，威胁农业的发展。盖庆恩等[12]通过对2004-2010年全国固定调查点的面板数据进行实证研究发现，男性和壮年女性的转移会降低农业产出增长率，已经对农业生产产生了负面影响，进而推断出刘易斯拐点已经到来。

结合协整方程和众多学者的分析，劳动力转移尽管可能短期内对农业生产的某一方面可能存在不利影响。但长期来看，劳动力转移对整个农业现代化水平的提高是起促进作用的。

3.4格兰杰因果检验

因为已经通过单位根的平稳性检验，可以进行格兰杰因果检验，以确定变量之间是否存在因果关系（表6）。

由表6可知，X是Y的格兰杰原因，即劳动力转移与农业现代化水平存在因果关系，可以认为劳动力转移是农业现代化水平变化的原因。

3.5脉冲响应与方差分解

协整分析只是显示了变量之间是否存在长期的均衡关系。脉冲响应是反映一个内生变量的随机扰动项的一个标准差的冲击对VAR模型中其他内生变量的影响。图1为农业现代化对劳动力转移的响应路径。可以看出，在初期劳动力转移对农业现代化是基本没有影响的，证明中国存在边际劳动生产率为0的剩余劳动力，随后劳动力转移开始对农业现代化起促进作用，在第四期达到峰值，随后劳动力转移对农业现代化影响逐渐减弱并趋于平稳。由于农业劳动力转移，释放了多余的劳动生产力，提高了中国的农业劳动生产率，使中国农民的工资性收入占农民总收入的比重逐年提高。随着农业劳动力的进一步转移和刘易斯拐点的到来，农业劳动力转移对农业现代化的影响趋于稳定。

从图2可以看出，不管是在短期还是在长期农业现代化对劳动力转移都具有正向作用，并且逐年提高，在第五期左右达到峰值，之后趋于平稳。这说明随着农业现代化的发展，农业机械化水平的不断提高，中国农业劳动生产率相应提高，不断释放出多余的农业劳动生产力，促进了劳动力的转移。随着劳动力的进一步转移，农业现代化对劳动力转移的促进作用趋于稳定。

方差分解方法就是衡量VAR系统中的每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度。从表7可以看出，农业现代化刚开始就受到自身波动的影响，且影响为100%，随后所受影响逐渐下降，最后稳定在91.365%；农业现代化水平受劳动力转移波动的影响逐渐增加，在第五期达到最大值12.76671%，最后稳定在8.63500%。

4结论及政策建议

通过主成分分析法对中国农业现代化发展水平进行了测算，随后建立VAR模型，对劳动力转移与农业现代化的关系进行了实证研究，得出劳动力转移在长期对农业现代化水平具有正向的促进作用。因此，提出如下建议。

4.1不断加快产业结构的调整

2013年中国第一产业总值为56957亿元，占整个国民生产总值的10%，然而中国第一产业从业人员总数为24171万人，占整个就业人口的31.4%。农民纯收入最高的上海地区农民人均纯收入为19595元，其中工资性收入高达12239.4元，占整个收入的62.5%，然而收入最低的甘肃省农民工资性收入仅为上海的18%。这充分说明了中国依然需要不断地加快产业结构的调整，促进第一产业人员的转移，不断提高第一产业人员的劳动生产率，只有这样才能促使中国农业现代化、工业化与城镇化的协调发展。

4.2完善土地流转制度

土地的流转和集中是实现中国土地适度规模经营的根本途径，也是中国农业现代化的必经之路。而要实现土地的流转和集中，首先还需要农村人口的转移和流动。随着农业劳动力的转移，土地流动大多数朝着“散户-散户”的方向流动，而不是以实现土地规模化经营为目的的“散户-大户”的土地流转。因此，要进一步完善中国的土地流转制度，建立全面的养老保障体系，削弱土地对转移劳动力的基本保障功能，促进以规模经营为目的的土地流转形式。

4.3推进新型城镇进程

中国城镇化水平不断提高，2013年以城镇人口衡量的城镇化率已经达到53.73%，然而中国的城镇化还存在诸多方面的问题。中国非正式转移的农民工总量为2.63亿，他们更多处在一种边缘化状态，并没有真正融入到城镇生活。高质量的城镇化必然是以人为核心的城镇化，切实推进以人为核心的城镇化也是中国城镇化与农业现代化协调发展、共同进步的基本保证。

参考文献：

[1]徐星明，杨万江.中国农业现代化进程评价[J].农业现代化研究，2000（5）：276-282.

[2]辛岭，蒋和平.中国农业现代化发展水平评价指标体系的构建和测算[J].农业现代化研究，20