农业机械化与农民增收关系的交互动态响应分析*——基于吉林省统计核算数据

李玉波，杨淑杰，邬伟三，许清涛

(白城师范学院，吉林白城，137000)

0 引言

2020年是我国全面建成小康社会目标实现之年，是全面打赢脱贫攻坚战收官之年。全面建成小康社会，最突出的短板在“三农”，农民收入偏低是“三农”问题的核心和关键。2019年中央农村工作会议强调，农民增收是全面小康的基本要求。党的十八大提出，到2020年实现城乡居民人均收入倍增目标。2017年中央一号文件提出农业供给侧结构性改革的主要目标是增加农民收入，乡村振兴的关键是让农民生活富裕[1]。农民增收已成为我国现阶段社会发展的主要目标之一，而发展农业机械化是解决农业增收问题的有效方法[2]。

近年来，许多学者对农业机械化与农民增收的关系问题进行了研究和综述，研究结论普遍认为农业机械化水平的提高能够促进农民收入的增加。如陈会然[3]、辛冲冲[4]等通过构建VAR模型探讨了农业机械化与农民增收之间的关系，结果表明农业机械化发展能够促进农民增收；周成等[5]建立了湖南省农业机械总动力与农民可支配收入的线性关系模型，结果表明湖南省农业机械化水平与农民收入增加存在长期均衡的正向效应；胡汪洋等[6]利用柯布—道格拉斯生产函数模型测算了农业机械化发展对农民增收的贡献率，证明了农业机械化发展对农民增收具有显著正相关作用；王志章等[7]证明了农业机械化和农民增收两者之间存在Granger因果关系；杨淑杰等[8]运用灰色关联分析方法证明了农业机械化能够有效提高粮食产量进而增加农民收入。综上所述，对于农业机械化与农民增收关系的研究是比较全面的，但多数研究主要集中在农业机械化对农民收入作用的单向因果关系，而且大多是国家层面的研究，省级相关研究较少。

吉林省作为全国农业机械化发展最早、基础条件最好的地区之一[9]，在农业供给侧结构性改革、率先实现农业现代化、农民增收等方面取得了新进展，但关于吉林省农业机械化与农民增收之间关系的定量研究较少，研究成果多集中于农业机械化对农业生产的贡献率[10]和影响农民收入因素分析[11]等方面。因此，本人在借鉴前人研究成果的基础上，采用灰色关联分析法研究吉林省1998—2018年间农业机械化发展对农民人均纯收入的影响程度。根据所得结论，在检验平稳性和协整性的基础之上，验证两者是否存在Granger因果关系，并通过建立VAR模型，分析脉冲响应函数和方差分解的动态特征，得出两者之间的相互响应关系，以期为吉林省促进农业机械化水平提高和有效解决农民增收问题提供理论依据。

1 吉林省农业机械化与农民收入概况

1998年以来，吉林省农业机械化取得了较快的发展。农业机械总动力由1998年的827.5万kW增加到2018年的3 462.4万kW，增加了2 634.9万kW，年均增长率为7.42%。期间呈“快速增长—缓慢增长”两个阶段特征，如图1所示。第一阶段(1998—2015年)为快速增长阶段，由1998年的827.5万kW增加到2015年的3 152.5万kW，17年间增加了2 325万kW，年均增长率为8.19%。其原因是1998年中央财政开始设立专项资金用于农业机械购置补贴，2004年财政部、农业部共同启动了农业机械购置补贴政策，调动了农民购置农业机械的积极性，使吉林省的农机装备水平明显提高。第二阶段(2016—2018年)为缓慢增长阶段，由2016年的3 102.1万kW 增加到2018年的3 462.4万kW，增加了360.3万kW，年平均增长率为5.65%。其原因是受国家粮食收储制度改革及玉米库存居高不下的影响，吉林省调整种植业结构，减少了玉米种植面积，而玉米种植又最适合开展机械化作业，因而吉林省机耕面积减少，进而导致2015年后吉林省农业机械总动力增长速度变缓。

农业机械化主要通过促进农民农业经营性收入和工资性收入增加提高农民整体收入水平，改变农民收入结构[12]。首先，农业机械化提高了农业劳动生产效率，减少了单位农业产值的劳动力投入和农业生产资料的使用，节约了农业生产成本，促进农业增收；其次，农业机械化通过促进劳动力转移而增加非农就业时间来增加农民非农收入。由图1可以看出，1998—2018年吉林省农民人均纯收入总体上呈上升趋势，农民人均纯收入由1998年的2 383.6元增加到2018年的13 748.2 元，增长了4.77倍，年平均增长率为9.16%。1998—2003年间，总体处于徘徊不前阶段，1999年和 2000年甚至出现了负增长，主要原因一是随着2001年我国加入WTO，农产品市场受到国际市场的冲击，粮价倒挂，农民赋税依然较重，工农业剪刀差依然存在，农民增收缓慢；二是这一时期受东南亚金融危机的影响，我国总体经济增长速度出现了下降的情况，受以上宏观经济环境的影响，吉林省农业生产也受到了不利影响，农民收入出现了波动现象。2004年以后，农民人均纯收入进入恢复性增长时期，尽管期间出现波动状况，但增速仍保持在11%以上。其原因是2004年以后，中央连续下发“一号文件”，突出强调农业发展，并出台一系列支农惠农强农政策。吉林省自2004年起作为国家减免农业税的试点省份开始被免除农业税，并获得粮食补贴。此外，吉林省在积极落实国家政策的同时，也出台相应的配套措施，极大地激发了农民种粮的积极性，粮食单产和总产均快速回升，使农民收入迅速增长。

图1 1998—2018年吉林省农业机械总动力及农民人均纯收入变动趋势

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 灰色关联分析

灰色关联分析是根据各因素之间发展趋势的密切程度即“灰色关联度”，来衡量各因素间关联程度的一种方法[13]。文章通过灰色关联分析模型计算吉林省农业机械总动力、劳动力投入等因素与农民人均纯收入的关联度，分析各因素对农民人均纯收入的影响程度。将农民人均纯收入作为参考序列X0(k)，以农业机械总动力、劳动力投入、农用化肥使用量、农作物播种面积和粮食作物产量作为比较序列Xi(k)。首先，采用初值法对各变量序列数据进行无量纲化处理，以便比较。其次，计算关联系数。参考序列与比较序列之间的关联系数r0i(k)的计算公式如式(1)所示。

r0i(k)=

(1)

式中：r0i(k)——参考序列X0(k)与比较序列Xi(k)在k时刻的关联系数；

x′0(k)——参考序列X0(k)原始数据进行初值化处理后的数据；

x′i(k)——比较序列Xi(k)原始数据进行初值化处理后的数据；

ρ——分辨系数，一般取ρ=0.5。

最后，计算比较序列和参考序列的灰色关联度r0i，计算公式如式(2)所示。

(2)

式中：n——时间长度。

2.1.2 VAR模型

本文主要研究农业机械化发展与农民人均纯收入增长两个变量之间相互作用的动态关系。传统的经济模型开始就预设了变量之间的因果关系与作用方向，但实际上变量之间可能存在互相影响的关系。而VAR模型的优势在于把研究对象互相作为被解释变量和解释变量，可以有效地分析两个变量乃至多个变量间的互动关系[14]，成为分析与预测多个相关经济变量最常用的模型。

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+

εt(t=1,2,3…n)

(3)

式中：Yt——K维内生变量；

Yt-i——滞后内生变量，i=1,2,3,…,p；

p——内生变量滞后阶数；

Ai——k×k维的系数矩阵；

εt——白噪声。

2.2 指标选取与数据来源

为了考察吉林省农业机械化发展与农民人均纯收入的相互关系，文章选取了1998—2018年吉林省农民人均纯收入X0、农业机械总动力X1、劳动力投入X2、农用化肥使用量X3、农作物播种面积X4、粮食作物产量X5和农林牧渔总产值X6等因素作为变量进行分析，选用农业机械总动力来衡量吉林省农业机械化发展水平。以上数据来源于《吉林省统计年鉴》和《中国统计年鉴》(1999—2019年)，时间长度为20年。在采用VAR模型对变量间的动态关系进行分析时，为了消除时间序列中不同指标间的异方差的影响，对原始数据进行取对数处理，农业机械总动力和农民人均纯收入分别用lnAM和lnFI表示。

3 实证分析

3.1 灰色关联度的测算分析

根据灰色关联度计算公式(1)～式(2)得到参考序列农民人均纯收入对农林牧渔总产值、农业机械总动力等比较序列的灰色关联度，由大到小进行排序，结果如表1所示。

表1 吉林省农民人均纯收入与各因素的关联度

由表1可以看出，吉林省农民人均存收入与各因素之间的灰色关联度都达到了0.65以上，说明其与各因素之间的关系比较密切。农林牧渔总产值X6对农民增收的关联度最大，为0.850 3，说明吉林省在这20年的发展中，农业经济的发展始终是吉林省农民增收的重要途径。农业机械总动力X1排在第2位，为0.834 5。农业机械化发展是衡量一个地区农业现代化水平的重要指标，截至2018年底，吉林省主要农作物的主要生产环节基本实现了全程机械化，农业机械化水平的提高为农民增收起着重要的推动作用。农作物播种面积X4、农用化肥使用量X3、劳动力投入X2与农民人均纯收入的关联度相对较小，说明外延因素对农民增收的影响作用较弱，反而能够代表技术进步的农业机械化发展水平X1和粮食作物产量X5等内涵因素起着不可替代的作用。灰色关联分析从侧面反映了吉林省农业机械化发展在促进农民增收中的重要作用。为了更加准确地了解两者之间的相互关系,文章进一步应用VAR模型进行验证。

3.2 VAR模型实证分析

3.2.1 单位根检验

非平稳时间序列回归往往容易造成“伪回归”，难以确保回归结果的有效性和准确性。因此，本文首先利用ADF对变量lnAM和lnFI进行平稳性检验。当VAR模型中内生变量为同阶单整时，说明平稳性检验通过，可以进行VAR模型拟合。单位根检验结果如表2所示。单位根检验及下文的模型分析均用Eviews 6.0软件进行操作。

由检验结果可知，农民人均纯收入原始变量序列在5%和10%显著性水平下都是平稳的。对变量序列进行一阶差分后检验，农民人均纯收入变量序列在10%显著性水平下平稳，而农业机械总动力变量序列在5%和10%显著性水平下都是平稳的，两个序列在10%显著性水平下同为一阶单整，可以对二者进行协整检验。

表2 ADF单位根检验结果

3.2.2 最优滞后阶数和协整检验

建立VAR(n)模型时，首先要确定滞后阶数，滞后阶数n的取值既不能过大也不能过小。在选择滞后期时以赤池信息量准则(AIC)或施瓦兹准则(SC)所对应的统计量值最小为选择依据(一般情况下，AIC、SC值越小越好)。由表3可以看出，两个序列在滞后2阶时，所有统计量在5%水平上显著，可以建立VAR(2)模型。

表3 VAR模型滞后阶数检验结果

通过单位根检验结果发现，时间序列lnAM和lnFI同为一阶单整序列，符合Johansen协整检验的前提条件。两个变量的协整检验通常采用Engle-Granger两步法(回归残差的协整检验)完成，检验结果如表4所示。

表4 残差平稳性的ADF检验结果

由表4的检验结果可知，回归残差序列在1%水平下显著，说明该序列平稳，即吉林省农业机械总动力和农民人均纯收入之间存在(1,1)阶的协整关系，两者之间有长期均衡联系。且其协整方程式

lnFI=-2.395 0+1.456 1 lnAM

(4)

表明在其他条件不变的情况下，农民人均纯收入随着农业机械总动力的增加而增加，即当农业机械总动力每增加1%时，农民人均纯收入会上涨1.456 1%。该方程回归系数的符号和大小与经济理论的期望值相符合。

3.2.3 Granger因果检验

Johansen协整分析结果表明lnAM与lnFI之间存在长期协整关系，但是这两者之间是否存在实践性的因果关系还需要使用Granger因果检验做进一步的验证，检验结果如表5所示。

表5 ln AM和ln FI的Granger因果关系检验结果

由表5可知，在1%显著性水平下，lnFI和lnAM存在双向Granger因果关系，即农业机械化水平的提高能增加农民人均纯收入，同时农民人均存收入的增加也能促进农业机械化水平的提高，二者存在显著的互馈关系，这基本符合农业生产经济发展理论。通常情况下，一个国家或地区农业机械化的发展体现了现代农业的发展进程，与农民增收有密切联系，也就是说随着农业机械化发展水平的提高，农民收入也会随之增加。相反，要推动农业机械化水平的提高要有农民收入的增加作为保障。

3.2.4 脉冲响应分析

通过计算可知，吉林省农业机械总动力和农民人均纯收入2个变量经过一阶差分后为平稳序列，最优滞后阶数为2。通过对模型的单位根进行检验，所有单位根的特征值都小于1，均位于图2的单位圆內，说明模型的稳定性良好，拟合程度较高。因此，可以进行后续的脉冲响应函数与方差分解。

图2 VAR(2)模型单位根检验图

脉冲响应分析是指选择一个变量为脉冲变量(impulse variable)，另一个变量为响应变量(response variable)，以此来观察一个变量的冲击对另一个变量的作用。本文建立了lnAM和lnFI互为脉冲变量和响应变量的脉冲响应模型，如图3和图4所示。图中纵轴表示变量的响应程度，横轴表示设定的滞后期数，实线表示脉冲响应函数，虚线表示上下两个标准差偏离范围[15-20]，此处设定的滞后期数为10年。

图3 ln AM对ln FI冲击的响应

图4 ln FI对ln AM冲击的响应

由图3可以看出，lnAM对lnFI的冲击第1期为0.013，然后开始逐渐上升，前3期较强，第5期达到最大值0.039后冲击开始减弱，即在前5期呈现出上升的变化趋势,随后呈现出下降的变化趋势，但当下降到一定范围之后则趋于平稳，整体上基本保持在0.036左右。这表明吉林省农业机械化发展会引起后期各年农民人均纯收入的增长，并且影响的持续时间较长。其原因是随着吉林省农业机械化的发展，农业生产条件将大为改善，农作物产量将大幅提高，农民人均存收入会有所增加。这个结果与当前吉林省农业机械化的发展和农民收入的实际情况是相符合的，这在一定程度上为农业机械化可提高农民的收入提供了证据。图4表示lnFI对lnAM的冲击刚开始是0，之后快速上升，在第2期达到峰值0.015后开始减弱，在第3期之后趋于稳定并保持在0.011左右，表明吉林省农民人均纯收入对农业机械化发展的冲击作用在前2期影响较强，之后长期内农民纯收入的增加对农业机械化发展的冲击作用保持着平稳的增长趋势，其原因是随着农民人均纯收入的增加，农业机械的购买力也会相应增加，所以能带动农业机械总动力的增长。

3.2.5 方差分解分析

为了进一步分析农业机械化发展与农民增收之间的作用关系，考察两者之间相互重要影响程度，在前述脉冲效应函数分析的基础上进行方差分解。lnAM和lnFI两个变量的方差分解结果如图5和图6所示。

图5 ln AM方差分解

图6 ln FI方差分解

由图5可以看出，在冲击开始阶段，吉林省农业机械化发展只受自身影响，农民人均纯收入对其影响的贡献率为0。在接下来的后期发展过程中农民人均纯收入的贡献率逐渐上升，从第2期开始产生比较明显的促进作用，并维持在22.03%左右，而其自身贡献率开始下降，最后在77.96%趋于稳定。这说明农民人均纯收入的增加对农业机械化的发展有较大的促进作用，而且这种促进作用可能需要较长时间的传递。其原因是农民收入的增加是一个长期积累的过程，积累起来的收入可以使农民有更多的资金投入农业生产。由图6可以看出，吉林省农民人均纯收入的增加受自身影响的程度逐渐减弱，由冲击开始阶段的86.24%降低到第10期的29.36%，总体保持在30%以上。而农业机械化发展对农民人均存收入增加的贡献率由冲击开始阶段的13.76%增加到第10期的70.64%，说明吉林省农业机械化发展对农民人均纯收入增加的影响程度更大，而且这种影响可能会以上升的趋势在较长时间内持续下去。吉林省平原面积广大的地形地貌特征及农业机械装备层次较低，主要农作物全程农业机械化水平低的实际情况，决定了农业机械化发展成为农业可持续发展的必然趋势，而农业机械化的发展可为农民增产增收创造更为有利的条件。因此，长期发展来看，吉林省农业机械化发展对农民收入具有正向的影响。

4 结论与建议

4.1 结论

本文通过灰色关联分析和构建VAR模型，利用脉冲响应和方差分解探究了吉林省农业机械化水平和农民增收二者之间的关系。

1) 吉林省农民人均存收入与农业生产各要素之间的关系比较密切，灰色关联度都达到了0.65以上。农林牧渔总产值X6对农民增收的关联度最大，为0.850 3，农业机械总动力X1居第2位，为0.834 5。从侧面反应出农业机械化发展提对吉林省农民增收有较大的推动作用。

2) 从协整分析结果可以看出，吉林省农业机械化发展与农民增收之间存在着长期均衡关系，农业机械化的发展促进了农民收入的增加，从长期来看，农业机械总动力每增加1%，农民人均纯收入会上涨1.456 1%。说明农业机械化发展对农民收入增加有着积极的促进作用；Granger因果检验表明吉林省农业机械化发展和农民增收存在双向因果关系，农业机械化发展在短期内是引起农民增收变动的原因，反之农民增收也会促进农业机械化的发展。

3) 脉冲响应函数显示出农业机化发展与农民增收之间互相影响。结果表明吉林省农业机械化发展对农民人均纯收入增长的冲击作用在前3期比较明显，之后开始减弱并且基本保持在0.036左右；吉林省农民人均纯收入对农业机械化发展的冲击作用在前 2期影响较强，之后长期内农民人均纯收入的增加对农业机械化发展的冲击作用保持着平稳的增长趋势。

4) 方差分解结果显示，吉林省农民人均纯收入增长对农业机械化发展的贡献率从第2期开始产生比较明

显的促进作用，并维持在22.03%左右；而农业机械化发展对农民人均纯收入增长的贡献率由冲击开始阶段的13.76%增加到第10期的70.64%，而且影响程度更大。

4.2 建议

农业机械化是建设现代农业不可逾越的阶段，农业机械化发展符合当前我国农业和农村经济发展新形式的要求。为了充分发挥吉林省农业机械化对农民增收的作用，提出以下几点建议。

1) 在农业机械化发展过程中，探索深化农机补贴政策，增大农机的补贴范围。2004年国家推行的农机补贴政策主要集中在大中型农机上，首先，吉林省东、中、西三个地区农业生产条件不同，中西部地区平原面积广大，大中型农机具的使用较多，而东部地区以山地为主，适用于小型农机具。其次，目前从吉林省农机资源配置状况来看，大部分是用于粮食生产的农业机械，而用于果蔬生产、畜牧生产的机械较少，因此，在农机补贴时应该充分考虑当地自然、人文等综合环境因素，因地制宜适时调整农机购置补贴政策及补贴对象，增加小型农机具购置补贴及园艺、畜牧等机械化水平较薄弱环节的农机研发及购置补贴，满足农业生产的需要。

2) 推进土地集约化经营，保障农业机械化发展的物质条件。吉林省农村土地规模已经成为制约农业机械化的一个“瓶颈”。目前，吉林省农村土地流转从总体上看，以农户之间自发的小面积转包为主，期限比较短，土地流转的市场机制尚未形成，土地流转运作不规范，时常发生纠纷。因此，吉林省首先可按照农业部《农村土地承包经营权流转管理办法》加强政策引导，进一步扩大土地流转面积。其次，做好土地承包经营权“三权分离”后续工作、农村土地确权颁证工作以及流转土地纠纷调解机制，引导农机户和农机合作社与农民签订长期的土地流转托管、作业环节承包等多种形式的合同，提高农业机械化作业规模。第三，还可通过加大对种粮大户的补贴力度，调动农民种粮的积极性，为土地集约化经营提供动力。

3) 科学引领现代农机新型经营主体的发展，充分发挥农机化服务作用。农机新型经营主体是农村生产力发展的新动能，需在实践中积极推进，不断完善。首先，吉林省要加强农机合作社建设，农机合作社是推进农机社会化服务的有效载体，是提高农业生产专业化、标准化、规模化、集约化程度的重要组织形式。农机主管部门要采取多种措施为其科学配备相应农具，完善其基础设施建设，改善服务条件，提高农机服务专业化、组织化程度。其次，要尽快构建吉林省农机化教育培训体系。各地从实际出发，积极发挥农业类院校、研究所和农机生产企业等的组织作用，形成多方力量参与农机服务人员的教育培训，加快农机化管理、 技术、作业服务人才队伍建设，提高其服务水平。第三，各级农机主管部门制定、实施农机作业规范和维修标准，推进农机跨区作业，提高农业机械利用率和农机经营效益。