时间：2022-03-12 11:16:01 所属分类：机械 浏览量:
基于协整理论，采用 ADF 检验，构建 VAR 方程和 VEC 模型，对黑龙江省农业机械化水平与农业经济增长关系进行实证分析。结果表明，黑龙江省农业机械化发展与农业经济增长存在长期均衡关系，且农户拥有生产性固定资产存量影响较大; 短期内，农业机械等生产性固定资产的投
基于协整理论，采用 ADF 检验，构建 VAR 方程和 VEC 模型，对黑龙江省农业机械化水平与农业经济增长关系进行实证分析。结果表明，黑龙江省农业机械化发展与农业经济增长存在长期均衡关系，且农户拥有生产性固定资产存量影响较大; 短期内，农业机械等生产性固定资产的投入对农机综合作业水平提高能产生正效应，并引起农业总产值正向变动，且能达到峰值。
一、引 言
农业机械化是农业现代化的基本内涵与技术支撑，它是利用农业机械装备不断提高生产技术水平、提高经济效益的过程，农业现代化的推进使得农业生产具有工业生产的特点，从而提高农业生产效率。农业机械的发展能促进农业经济的增长，通过利用现代的科学技术解放生产力，加速了城镇化、工业化，为我国的农业经济增长提供了保证。黑龙江省是农业大省，也是我国重要的商品粮生产基地。由于其地势平坦，耕地面积辽阔，使其农业机械化的起步较早，发展水平也居全国前列。黑龙江省农机综合作业水平达到了 96. 9% ，是 1990 年的 1. 62 倍; 农机总动力也由 1990 年的 1173. 4 万千瓦，增加到 2011 年的 4097. 8 万千瓦，可见黑龙江省农机化发展有了长足的提高。在农业机械发展的这 20 年间，黑龙江农业经济持续增长，农业总产值在 2011 年也达到了 1644. 24 亿元。农业经济关系到黑龙江省整体经济稳定，农业机械化发展以及农机领域的持续投入是黑龙江迈向农业现代化的必要选择。只有明确黑龙江省农业机械化发展对农业经济增长的影响程度和途径，才能更好地因地制宜制定和计划黑龙江省农业机械发展的道路。
二、农业机械化水平指标体系构建
衡量农业经济发展水平的指标有很多，这里选取与农业经济发展水平最直接的农业总产值作为衡量标准，选取农业机械化水平作为外部变量。农业机械化水平是一个系统性概念，其评价方法和角度有很多，但是从农机化最直接的表现来看，无疑包含两个层次: 一是农机原值的增加，一方面能表现为农业从业者及国家对农业机械化的重视程度，另一方面也能代表农机化的实际投入情况。二是农机综合作业水平的提高，农机综合作业水平可以定义为农机发展效率指标，反映了农业生产效率。农机综合作业水平是评判一个国家或地区在农业生产中的各项作业环节中利用机械代替人畜力进行生产的程度，是一个动态指标。实际生产中农业机械化作业项目很多，由于农机作业项目差别很大，使统一评价的难度很大。因而，在评价农业机械化发展的水平时，以农业生产作业项目为主，即选取具有可比性的农机作业项目进行评价，才能保证农机化评价更具有科学性。因此，在对各地农业机械化作业水平进行比较研究时常选用如下 3 个方面的评价指标: 机械耕地面积占耕地面积的比例( 机耕水平) 、机械播种面积占播种面积的比例( 机播水平) 、机械收获面积占播种面积的比例( 机收水平) 。农机综合作业水平则分别为机耕、机播、机收水平的加权平均值，其权重分别为 0. 4、0. 3 和 0. 3。
三、实证分析
( 一) 数据选取及处理在分析中所使用的数据取自历年《黑龙江统计年鉴》，样本区间为 1990—2011 年( 见表 1) 。资本投入量应该由全社会农业投入生产的固定资产存量 + 流动资产来表示，但由于我国农业统计年鉴中没有反映农业生产性固定资产存量和流动资产的统计数据，在测算指数时就用当年的农业生产性固定资产投资来代替资本投入量，但不能有效反映全社会投入生产的资本量。因而，采用生产性固定资产存量来代替资本投入量的做法，利用永续盘存法( Perpetual Inventory Method，PIM) 测算出从 1990—2011 年以来的生产性农业固定资本存量的数值。永续盘存法计算公式为: Kt = ( 1 - δ) Kt - 1 + It，其中 Kt和 It 分别为 t 期的农业生产性资本存量和农业生产性固定资产投资，δ 是几何折旧率。几何折旧率和基年资本存量的确定在永续盘存法使用中尤为重要。因此，采用我国通用的固定资产综合折旧率 δ = 5% ，基期年的资本存量按照以下国际常用方法计算: K0 = I0 /( g + δ) ，其中 g 是样本期真实投资的年平均增长率，K0 是基期年资本存量。此外，本文将所有的变量取对数形式进行分析，一方面因为变量的对数变化不影响原有变量的协整性; 另一方面对数形式可以弱化时间序列的异方差。此外，本文研究农业机械的范畴主要为种植业，考虑到黑龙江省农业产业结构中种植业比重相当大，因此用农业生产总值来代替种植业的总产值。为了表述方便，将取完对数后的变量定义为: 农业生产性固定资产投入量 x1，农机综合作业水平 x2，农业生产总值 y。所采用的计量软件为 EVIEWS6. 0
( 二) ADF 单位根检验对数据进行协整分析，以求证农业生产性固定资产投入量( x1 ) 和农机综合作业水平( x2 ) 之间存在长期均衡关系。协整检验前采用 ADF 单位根检验以确定 x1 和 x2 之间不存在长期趋势或明确“非伪回归”的情况出现，即 x1 和 x2 的高度相关性与时间变动趋势无关。这样统计数据的趋势项、季节项等无法消除，因此在残差分析中无法准确进行分析。因此，协整检验之前只有通过平稳性检验才有统计分析的意义，检验结果如下表所示。
平稳性判断是根据 ADF 检验值与 10% 显著性水平进行对比，如果检验值大于显著性水平则不平稳，小于显著性水平则平稳。本文在给定的显著性水平下，农业生产性固定资产投入量( x1 ) 和农机综合作业水平( x2 ) 以及它们的一阶差分 Δx1、Δx2，其 ADF 检验统计量均小于 10% 显著性水平下的临界值，拒绝原假设，即各变量序列都是一阶单整的。
三) 建立 VAR 模型 VAR 模型是由 C. A. Sims 在 1980 年运用到经济领域，VAR 模型规避了结构模型设定。VAR 模型能够得到很好的解释变量之间的动态关系、估计模型。VAR 模型也能用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释各经济子系统变量对经济变量形成的影响。利用特征根和最大特征值检验是否协整关系，在进行协整检验之前需进一步明确 VAR 模型的结构，以便获得模型之后期数。依据 LR、FPE、AIC、SC、HQ 指标和最简化原则，明晰 VAR 模型为 1 阶滞后阶数，协整方程的滞后阶数是 VAR 模型滞后阶数 - 1。结果如表 3。
四、结 论
1. 本文利用黑龙江省 1990—2011 年农业生产性固定资产投入量、农机综合作业水平与农业总产值的统计数据，利用协整模型及 ADF 检验，论证了农业机械化对农业经济增长从长期的角度上具有显著正相关性，并且从长期来看农业综合作业水平对农业经济增长的影响要高于农业生产性固定资产投入量，即农业从业者拥有的生产性资产存量，表明了提升农业机械化作业水平对长期的农业经济增长具有更强的拉升作用。从模型中可以看出，农业机械化对农业经济的短期效应相对较弱，即农业机械投入的滞后性较为明显。这是由于购置农业机械后，还需要逐步完善相应的农机配套，使得购入农机时能够接获得良好的服务保障，才能使得农业机械发挥其应有的作用，这需要我国农机服务保障体系进一步完善，提高农业机械作用于农业经济的时间。
2. 虽然农机综合作业水平对于农业总产值的影响较大为 12. 02% ，应该受到政策制定者的重视，黑龙江省农机综合作业水平反应了其现代农业的综合生产力，同时也反应黑龙江省农机配置的合理性。合理的农机综合作业水平会有效增加农业生产率，使得能够利用最有效的资源投入到农业生产中。从模型分析看，长期层面，黑龙江省农机综合作业水平对农业经济增长的拉动要强于短期层面，也就是说当前黑龙江省农机综合作业水平仍未达到有效效果，因此，一方面应引导农业从业者合理的农机投入，增加农业从业者所用的资本存量，另一方面应有效调整农机装备结构，因地制宜地发展畜牧、林果机械，发展大、中、小农机的综合配置效力，以增量调整带动存量优化，走数量、质量和效益并重、协调发展的农业机械化发展道路。
参 考 文 献
1. Engle，R. F. Granger，C. W. J. Co-integration and error correction: representation，estimation，and testing. Econometrica，1987( 2)
2. Johansen，Juselius. Maximum likelihood estimation and inference on cointegration with applications to the demand for money. Oxford Bulletion of Economise and Statistics，1990( 52)
3. Nelson，C. R. Plosser，C. I. Trends and random walks in macroeconomic time series. Journal of Monetary Economics，1982( 10)
4. 白人朴 . 农业机械化与农民增收 . 农业机械学报，2004( 4)
《黑龙江省农业机械化水平对农业经济增长的影响研究》来源：《农业技术经济》，作者：王新利 赵 琨
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