中国农业机械总动力与农业劳动生产率关系的研究

孔喜梅，和 杰

（郑州大学，郑州450000）

一、引言

农业乃一国经济的基础。中国是一个农业大国，但不是农业强国[1]。毛泽东同志曾在1959年说过“农业的根本出路在于机械化”。农业机械化是农业现代化的重要内容和标志之一[2]，提高农业机械化水平，是促进中国农业资源可持续发展的重要途径之一[3]。从1998年国家实行农机补贴政策以来，各类农业机械拥有量增长趋势明显，农机装备水平明显提高。2004年至2017年的14份“中央一号文件”中，有13份文件都或多或少地提出了推进我国农业机械化发展的政策。由此可以看出，推动农业机械化发展已不单单是政策号召，更已经上升成为国家意志。当前我国已进入工业反哺农业阶段，推动农业机械化是实现农业现代化和促进农民增收的重要举措。农业机械化能大大提高农业综合生产能力和农产品的运输能力，在市场机制的作用下成为农民增收和提高农民生活水平的重要渠道，在促进农村经济发展、增加农民收入中扮演着重要角色[4]。综合当前国内的相关研究成果，发现很多学者对农业机械化的研究仅仅停留在农机补贴政策层面，很少深入的去探究农业机械化与农业劳动生产率之间的关系。因此，研究农业机械化与农业劳动生产率之间的关系，并提出可行性建议，对于促进农业机械化具有重要的意义。

文章采用理论与实证相结合的分析方法，运用Eviews8.0统计分析软件，利用计量经济学的分析方法，以1996-2015年20年间农业机械总动力和农业劳动生产率的数据为基础，从农业机械化对农业劳动生产率影响的视角进行实证分析，通过回归、协整、格兰杰检验、VAR分析，证明了农业机械总动力与农业劳动生产率之间存在着明显的相关关系。最后根据分析结果得出农业机械总动力提高了农业劳动生产率的结论，并对我国今后农业机械化的发展提出相关建议。

二、农业机械总动力与农业劳动生产率的内在关系

农业机械化是农业现代化的最重要的内容和标志，农业机械在农民生活中起着至关重要的作用。农业机械总动力常被作为衡量农业机械化程度的量化指标用于相关研究中。截至2016年底，全国农业机械总动力达到97 245.57万千瓦，其中小型拖拉机数量有16 716 149台，配套农具29 940 300部；大型拖拉机6 453 546台，配套农具10 281 100部。

农业现代化的本质是农业与非农产业收益率的趋同，而达成这种趋同的关键是农业劳动力产出或产值的提高。农业劳动生产率影响着农业发展、农民增收和农村经济成长，也关联着城乡之间的商品交易、要素配置和城镇化进程[5]。农业劳动生产率是指每个农业劳动者在单位时间内生产的平均农产品量或产值，或生产单位农产品消耗的劳动时间[6]。文中农业劳动生产率我们采用每个农业劳动者在单位时间内生产的平均农产品产值，单位：元/人。一方面，农业机械的使用解放了农村生产力，提高了土地的产出率，改善了耕作质量，改变了土地的肥力结构和蓄水能力，有效地提高了单位土地的产出量，在价格水平一定的条件下可以有效的实现农民增收[7]；同时，机械的使用使农业生产过程更加准确，很大程度上减少了人工劳作过程中的资源浪费，提高了生产资料的利用效率。另一方面，农业机械的高效作业不仅减少了总的劳动时间，而且还减少了劳动人数，提高了劳动生产率。

三、农业机械化对农业劳动生产率影响的实证分析

（一）数据指标的选取

农业机械总动力指主要用于农、林、牧、渔业的各类动力机械的动力总和，包括耕作机械、排灌机械、农用运输机械、收获机械、植物保护机械、牧业机械、渔业机械和其他农业机械[8]，计量单位为“万千瓦”。农业机械总动力作为衡量农业机械化程度的重要指标之一，可以较为直观地反映出农业机械化在当年的发展水平（如图1）。

图1 农用机械总动力、农业劳动生产率增长趋势图

农业劳动生产率作为衡量农业劳动者生产效率的指标之一，它并不能从统计年鉴中直接得到，需要我们通过相关数据的计算。在文中我们取单位时间为1年，即农业劳动生产率=当年农业总产值/当年农业就业人数。

（二）数据的来源及处理

本文实证分析选取了国家统计局网站1996-2015年间数据。从农业机械总动力和农业劳动生产率的散点图（图2）分布可以直观地看出，农业机械总动力与农业劳动生产率之间正向相关。

图2 农业机械劳动总动力S和农业劳动生产率I散点图

（三）实证分析过程

1.简单的线性回归过程

根据查取的数据结合图2进行简单的分析后，把农业机械总动力作为解释变量S，农业劳动生产率作为被解释变量I，建立简单的单因素回归模型：

式中：I为农业劳动生产率；S为农业机械总动力，C0、C1均为待估参数。运用Eviews8.0计量分析软件模型的估计结果如表1所示：

表1 农业机械总动力和农业劳动生产率回归分析的函数模型拟合效果

观察表1关于农业机械总动力和农业劳动生产率回归分析的函数模型拟合效果的数据可以发现，该回归模型的可决系数R2为0.887691，调整的可决系数R2为0.881452。这两个可决系数值都较高，说明该一次函数模型对样本的拟合优度较高，农业机械总动力的增加对农业劳动生产率的提高具有较好的解释能力；且函数模型用于显著性检验的p值约为0.0000，远小于0.05的显著性水平。说明农业机械总动力与农业劳动生产率之间的一次函数关系是显著的；F=142.2728，说明在5%的显著性水平下，回归方程显著，即农业机械总动力对农业劳动生产率确实有显著影响。由表1可见，Eviews8.0软件估计出的关于农业机械总动力（自变量）和农业劳动生产率（因变量）的一次函数，其一次项系数为0.555097，常数项为-22067.22。设农业机械总动力为自变量S（单位：万千瓦），农业劳动生产率为因变量I（单位：元/人），则该一次函数的具体形式为：

模型结果表明：在其他变量不变的条件下，农业机械拥有量每增加1万千瓦，平均农业劳动生产率会随之提高0.56元/人，说明农业劳动生产率水平会随着农业机械化程度的提高而提高，这与前面的理论分析和实际的经验判断相一致。

在图2的基础上，Eviews8.0软件拟合出了该一次函数的图像（见图3）。

图3 关于农业机械总动力和农业劳动生产率的一次函数图像

通过观察图3我们能够得知，农业劳动生产率随着农业机械总动力值的增加而增加，意味着在我国现阶段的农业机械总动力水平上，继续增加农业机械总动力，会使得农业劳动生产率也出现正向加速度增长的效果，这种增长效果会随着农业机械总动力的不断增长而持续增长下去。

2.单位根检验

在实际中我们遇到的经济数据大都是不平稳的时间序列，回归分析中T统计量过度地拒绝了不相关的虚拟假设，很容易出现“伪回归”的现象。所以，为了避免出现“伪回归”现象，使结果更具信服力，在这里应该利用单位根检验的方法检验序列的平稳性。利用Eviews8.0统计分析软件，采用ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验法对文中的自变量——农业机械总动力S和因变量——农业劳动生产率I的平稳性进行了单位根检验。检验结果如表2所示。

表2 ADF单位根检验结果

由表2的单位根检验结果得知，农业劳动生产率I的DF检验值是0.935646，远大于5%和10%的临界值，是不平稳的时间序列；农业机械总动力S的DF检验值-1.874781也大于5%和10%的临界值，是不平稳的时间序列。对农业劳动生产率I和农业机械总动力S两个变量一阶差分后再DF检验，检验值均小于各自在5%和10%的临界值，说明两个序列此时都是平稳序列，因此可以对这两个变量进行协整。

3.协整

所谓协整，是指多个非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的，即虽然（I，S）是I（1），或者具有d阶单位根，但是如果他们之间的线性组合y=I+aS具有平稳性，则称（I，S）具有协整关系，a为协整系数。协整检验一般有两种方法：一种是基于回归残差的协整检验，一种是基于回归系数完全信息的Johansen协整[9]。根据前面的回归分析，我们采用第一种协整检验方法检验农业机械化与农业劳动生产率的协整关系。协整检验结果如表3所示。

表3 基于残差的ADF检验结果

由表3结果可知，ADF检验值为-7.678088，小于5%显著性水平下的临界值-3.710482，也远小于10%显著水平下的临界值-3.710482，此时的p值为0.0001，说明残差项是一个平稳序列，表明农业机械总动力S和农业劳动生产率I之间协整，即农业机械总动力S和农业劳动生产率I之有长期均衡关系。

4.格兰杰因果检验

为了进一步描述统计量间的关系，我们进行格兰杰因果性检验（Granger causality tests)。Grang⁃er解决了x是否引起了y的问题，主要看现在的y能够在多大程度上被过去的x解释，加入x的滞后值是否使解释程度提高。如果x在y的预测中有帮助，或者x与y的相关系数在统计上显著，就可以说“y是由x Granger引起的”[10]。格兰杰因果检验中变量y是变量x的格兰杰原因只是说明了x的变化在y的变化之前，即x及其滞后变量有助于更好的解释y的变化，而y及其滞后变量的变化却无法解释x的变化[11]。

为了进一步判断农业机械总动力S和农业劳动生产率I之间的关系，我们对两个变量进行格兰杰因果检验，在这里取10%的显著性水平下滞后1期和2期。根据表4的检验结果，在滞后1期，拒绝了S不是I的格兰杰原因这个原假设，接受了I不是S的格兰杰原因这个原假设；在滞后2期，同样的拒绝了S不是I的格兰杰原因这个原假设，接受了I不是S的格兰杰原因这个原假设，即在滞后1期和2期，农业机械总动力是农业劳动生产率的格兰杰原因，而农业劳动生产率却不是农业机械总动力的格兰杰原因，即农业机械总动力对农业劳动生产率在滞后期没有显著影响，而农业劳动生产率却对农业机械总动力有影响。

5.VAR分析

我们用VAR模型来分析农业劳动生产率I与农机总动力变动S的动态关联性，根据AIC（Akaike information criterion）信 息 准 则 和 SC（Schwart criterion）信息准则，选择2期滞后期，VAR分析结果见表5。

表4 格兰杰因果关系检验结果

表5 农业劳动生产率I与农业机械总动力S的VAR分析结果

根据表5农业劳动生产率I与农业机械总动力S的VAR分析结果可知，农业机械总动力S在滞后1期的回归系数为-0.001082，说明农业机械总动力S对农业劳动生产率I具有负的影响作用，此时农机总动力每变动一个单位，对应的农业劳动生产率就反向变动0.001082个单位。在滞后2期回归系数为0.134018，说明农机总动力S对农业劳动生产率I具有正面影响，此时农机总动力每变动一个单位，对应的农业劳动生产率就同向变动0.134018个单位，说明农机总动力提高了农业劳动生产率。在滞后2期T检验值较大，这种正向作用比较明显，综合两个滞后期的回归系数，对农业劳动生产率正向作用大于负向作用，总体上是提高了农业劳动生产率。

四、结论及政策建议

（一）结论分析

本文采用理论与实证分析相结合的方法，利用Eviews8.0统计分析软件运用系统的计量经济学分析方法，通过回归、单位根检验、协整、格兰杰因果关系检验分析了农业机械总动力和农业劳动生产率之间的关系，并进行VAR分析得到以下结论：

1）农业机械总动力和农业劳动生产率两者之间有长期均衡关系。农业机械总动力是农业劳动生产率的影响因素之一，农业劳动生产率会随着农业机械总动力的提升而增加。

2）在滞后期，农村机械总动力是农业劳动生产率的格兰杰原因，但是农业劳动生产率不是农业机械总动力的格兰杰原因。农业机械总动力对农业劳动生产率在滞后期没有显著影响，而农业劳动生产率却对农业机械总动力有影响。

3）农业劳动生产率不仅受同期农机总动力的影响，还受滞后期的影响。在滞后期农机总动力对农业劳动生产率具有正面影响。

（二）政策建议

多年来，农业机械化一直是我国农业发展过程中备受关注的热点之一，我国政府也一直坚持致力于推动农业机械化发展，提出了很多关于农业机械化的政策和指导意见。在连续13年“中央一号文件”都或多或少涉及农业机械化问题的政策背景下，农业机械化已然成为农业发展的主要目标之一。由于增加农业机械总动力对提高农业劳动力水平有持续增速效果，因此增加农业机械总动力可以作为国家的一项长期坚持的政策举措。根据文中的实证分析的结果，结合近几年的“中央一号文件”政策，提出如下建议：

1.针对不同地区的农户推行有差别的农机补贴政策，增加农机的补贴种类，扩大补贴力度

中国自2004年开始实行农机补贴政策以来，各种类型农机的年末拥有量增长迅速，快速地提高了农业机械化水平。但是纵观这些年的农机补贴政策，成本投入巨大，但是却没有达到应有的效果，这是因为农机购置补贴具有一定的局限性。主要是因为我们投入的农机补贴主要集中在大中型农机上，但是大型农机具的成本往往较高，而且适用性不强，因此购买的个体农户很少。我国地域辽阔，地形复杂，不同区域的自然禀赋、耕作制度和经济条件各有不同，一些拥有特殊的自然环境或是耕作制度的地区，可能并不适合我国现有的农业机械设备体系，使用农机设备生产的效果甚至不如传统农业生产模式。有些地区经济条件落后，不具备大规模普及农业机械化的经济实力，如果强行推广普及，可能对地区的全局发展不利，最终还会对农业生产产生不利影响。因此在制定农机补贴政策时要针对不同地区的农户推行有差别的农机补贴政策，增加农机的补贴种类，扩大补贴力度。

2.优化调整农业资金投入结构，增加农业机械科研投入比例

我国现有的用于农业生产的机械化设备，有许多设备型号老旧、技术相对落后，有些还存在高耗能的问题。如果在农业机械化推广过程中，一味追求农业机械总动力数量上的增长而不去改善设备性能、加强相关技术创新和设备的更新换代，反而继续普及那些老旧设备，不仅会造成资源浪费，甚至会阻碍我国农业机械化发展，最终影响到农业生产。根据我国历年农业资金投入状况，当前我国在农业资金投入上农机补贴的投入比大于科研投入比。农业科研创新在降低机器维护成本、优化农机使性能等方面发挥了重要作用，政府应充分认识到科研对农业机械化的促进作用，大力支持农业科研工作。

3.推进农机服务组织建设和专业化服务

我国农业机械化设备的社会化服务建设相对落后，特别是在广大农村地区，缺乏专业性的农机服务组织，导致农机作业、维修、中介、租赁等市场的发展缓慢，以至各个市场之间无法有效串联形成完备的农机服务体系，从而无法满足广泛普及农业机械化设备的需要。国家应该大力倡导和支持各种形式的农机服务组织的建设，推进农业机械化设备的社会化服务。

[1]罗锡文.对加速我国农业机械化发展的思考[J].农业工程，2011，1（4）：1-8，56.

[2]郭栋才，张清河.机械化是农业现代化的重要标志[J].农业机械学报，1980（1）：8.

[3]臧英，罗锡文，段洁利.广东省农业机械化发展现状与对策[J].农机化研究，2007（5）：230-233.

[4]王志章.孙涵霖.农业机械化对农民增收效应的实证研究[J].中国农机化学报，2015（3）：319-322.

[5]高帆.农业劳动生产率提高的国际经验与中国的选择[J].复旦学报，2015（1）:116-124.

[6]宋轶楠.TPP规则对中国农产品贸易的影响初探[J].河南工业大学学报，2015（9）:22-26.

[7]韩剑锋.我国农机购置补贴政策对农民收入的影响分析[J].生产力研究，2010（3）：52-53，81.

[8]李艳.农业机械化的经济效应实证研究：以河南省为例[J].经济研究导刊，2013（4）：49-51.

[9]韩剑锋，魏宇慧.我国农机购置补贴政策增收效应实证分析[J].西安电子科技大学学报，2010（9）:85-90.

[10]王亚静.农产品价格与通货膨胀Granger因果关系检验[J].商，2013（10）：191.

[11]邓金钱.农机投资对农民收入影响的实证研究[J].经济论坛，2014（3）：111-115.