□严天强
(重庆师范大学经济与管理学院,重庆 401331)
党的十九大报告提出乡村振兴战略,优先发展农业农村,加快实现农业农村现代化。农业是我国传统的基础产业,存在农业人口多、自然条件差、劳动标准低、农业技术落后等问题。解决“三农”问题是乡村振兴的重中之重,其核心是提高农村居民收入。全面建成小康社会后如何保持农村居民收入增长是相关人员亟待解决的问题。
农业机械化是指在农业生产方面使用机械设备替代劳动力,提高农业生产效率,是农业现代化的重要表现。在乡村振兴背景下,推动农业机械化对增加农村居民收入、促进共同富裕具有重要意义。
梳理现有文献发现,国内外众多学者从不同角度研究农业机械化对农村居民收入的影响。张睿和高焕文(2008)[1]运用灰色理论建立农业机械化与农民纯收入绿色模型得出,农业机械化有助于增加农民人均纯收入。孔荣和梁永(2009)[2]通过数据实证检验得出,提升农村总动力会促进农村居民收入增加。李辉和钟绵生(2010)[3]通过2006 年的截面数据计量回归检验得出,农业机械化对农村居民收入增长具有显著作用。周益波等(2019)[4]在省级面板数据的基础上利用固定效应模型和分位数模型检验得出,农业机械化可提高农民总收入。陈林生等(2021)[5]使用系统GMM 模型对面板数据回归分析得出,农业机械化有利于促进农民增收。周振等(2016)[6]利用农机具购置补贴政策作自然试验,使用双重差分模型实证得出,农业机械化对农民收入具有显著的促进作用。文章在乡村振兴背景下从理论和实证两方面探究农业机械化对农村居民收入的影响。
在已有研究的基础上,从经营性收入和工资收入两方面梳理农业机械化促进农民增收的影响机理及理论框架。
在家庭联产承包责任制的影响下,我国农业发展存在土地碎片化问题。部分学者早期认为我国不适合发展农业机械化,从土地碎片化和人口基数大两个角度考虑,认为应换一条发展路线。随着城乡一体化和工业化的不断发展,我国农业生产技术不断向节约型农业劳动力的机械化设备发展,农村农业劳动力持续涌入城镇,获得非农产业收入。
农业机械化是典型的劳动节约型技术,传统的农业对劳动力的依赖性较强,农业机械化可有效降低农业对人力资本的依赖程度,使农民节约出更多时间。在农业生产过程中,可以通过农业机械设备联合完成耕、种、浇、洒、除、收等农业作业。耕是农业生产的第一步,耕好地之后需科学播种,农业机械设备可以设定某一时间点对农作物进行浇灌与施肥,农作物成熟农机可自动收获,为劳动力节约出更多时间。
智能化农业机械设备为农业生产提供了便利,能有效增加农民收入。农业机械化能提高农作物的质量,降低耕种环节对土地资源的破坏。农业机械设备通过整地提高土地的蓄水功能,保证土壤中的有机含量充足,以此提高农作物质量与产量。农业生产对气候、土壤等要求较严格,遇到干旱需人工浇水,农业机械设备可在不违背农时的基础上完成相关操作。农业存在弱势性,极易受到自然灾害影响。遇到自然灾害后农作物的产量会减少甚至可能绝收,农业机械化可有效帮助农户降低经济损失。
农业机械化偏向资本型技术进步,其最直接的效果是提高农业生产效率,加快粮食生产环节机械替代劳动力的步伐,降低农业劳动力结构性短缺可能造成的粮食生产萎缩风险,在耕地面积不变的情况下提高农业产出。近年来,国家大力推广绿色农业,提倡节水灌溉、精量播种、化肥深施、高效植保、秸秆还田、保护性耕作等先进适用的农机化技术,在提高粮食单产方面效果显著[7]。我国粮食及农产品收购价格保持稳定,使得粮食收入增加,农村居民收入增加。
农业机械化会提高农民以承包地换养老保险等工资性收入的意愿[8],推动农民转型和市民化,促进农村剩余劳动力转移到城市非农部门工作。我国城市非农部门收入比农村农业部门收入高,农村农业劳动力减少,非农就业增加,会增加农民工资性收入。当农民的非农就业工资收入大于农业机械化成本时,会主动采取农业机械化代替农村劳动力,使得更多的劳动力资源进入非农产业。增加非农业就业的劳动力和就业时间会提高农村居民的工资性收入[9-10]。
根据上述分析,构建如下实证模型。
式中:i表示省份;t代表年份;machineit代表i省份t时期的农业机械化水平;Xit代表i省份t时期其他控制变量;incomeit为被解释变量,代表i省份t时期农村居民收入;μi代表地区效应;vt代表时间效应;εit代表总效应。
文章研究农业机械化对农村居民收入增长的影响。被解释变量为农村居民收入(income),参考已有文献,采用最多的指标选取农村居民可支配收入衡量农村居民收入。
主要解释变量为农业机械化(machine),选取人均农机总动力衡量农业机械化指标。控制变量主要有:有效灌溉面积(irr),选取人均农业有效灌溉面积表示;产业结构(stru),选取用第二、第三产业增加值之和占当年GDP 比重表示;农村用电量(power),采取人均农村总用电量表示;政府农业支出(gov),采取地方财政农林水事务支出表示;地区生产总值(gdp),采取当地当年人均地区生产总值表示。
文章数据选取我国宏观省级面板数据,主要来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》以及各省份统计年鉴和《中国人口统计年鉴》,部分数据缺失采用线性插值法计算得出。由于香港、澳门、台湾不在统计年鉴范围内,因此选取全国共31 个省、自治区和直辖市的农业面板数据。
3.3.1 回归前检验
回归分析前检验各变量的相关性,防止变量间存在相关性和多重共线性,在变量存在严重相关性情况下,回归的参数系数精度会降低。文章采用方差膨胀因子检验变量之间是否存在严重多重共线性,使用VIF 检验计算得出各解释变量的VIF 值,其结果均低于10,因此变量不存在严重多重共线性问题。
3.3.2 Hausman 检验
我国幅员辽阔,各地农业生产以及农村居民收入差异较大。使用面板数据进行回归检验时应考虑各地因资源禀赋、政策制度以及发展差异存在的个体效应。文章采用豪斯曼检验判断个体效应是否随时间变化,选择使用面板数据固定效应(FE)或随机效应(RE)。根据Stata16 软件检验结果,Hausman 检验统计量为44.23,且在显著性1%的情况下显著,因此在回归模型选择面板数据固定效应估计。
3.3.3 基准回归结果
文章采用混合ols 回归、随机效应和固定效应进行回归,如表1 所示。根据回归结果,农业机械化对农村居民收入提高有显著正向效应,影响系数为0.630,且在显著性1%的水平下显著,说明通过面板数据固定效应回归检验,农业机械化水平能够提高农村居民收入水平。随后继续进行混合ols 模型和面板数据随机效应模型,如表1 所示,农业机械化对农村居民收入的系数分别为0.924 和0.722,且在显著性1%水平下显著,与面板数据固定效应模型回归结果完全符合,说明农业机械化促进农村居民收入增加成立。对于其他控制变量,政府在农林方面支出以及人均GDP对农村居民收入增加有显著的促进效应,说明增加政府支出和地方经济发展能够促进农村居民收入增加。第二、第三产业占比对农村居民收入有负向影响,可能是因为农村居民收入主要来源于农业经营性收入,第二、第三产业增加导致经营性收入减少。
实证检验可能因遗漏变量等引起模型的内生性问题,文章将农业机械化变量滞后一期进行回归估计,因为购买农业机械后可能不会立即生产,农村居民收入提高会激发农民购买农用机械,将农业机械化滞后一期,当期农村居民收入不会对前期的农业机械化产生影响,避免模型的内生性,检验结果如表1 所示。农业机械化对农村居民收入的影响是0.733,在1%显著性水平下显著,说明回归结果可靠。
文章采用替代变量和去除数据的极端值对模型进行稳健性检验。将被解释变量农村居民可支配收入改为农村居民经营性收入,回归结果如表1 所示。(5)表示固定效应模型替代变量后的回归估计结果,(6)表示固定效应结果模型进行1%的缩尾处理回归估计结果。稳健性检验结果显示,农业机械化水平在两种稳健性检验下系数估计值均为正数且显著,说明农业机械化水平能够显著促进农村居民收入增加。
表1 模型回归结果
文章使用2000—2020 年我国省级面板数据,从理论上分析了农村农业机械化对农村居民收入的影响,建立计量实证模型,使用Stata16 软件回归估计农业机械化水平对农村居民收入的作用效果。此外,正视以往研究中忽视的农业机械化水平与农村居民收入二者之间的内生性问题,对模型估计结果进行了稳健性检验。研究结果表明,农业机械化能显著提高农村居民收入水平。
第一,目前我国中西部农村居民收入普遍较低,缺乏购买农业机械的足够资金。政府可以提供一定的补贴或给予农村居民足够普惠的金融服务,使得农村居民有足够的资金购买农业机械。注重对个体农户的补贴,使他们有意愿、有能力购买必要的农业机械。对于不同地区,应根据地形、农作物特点因地制宜地提供补贴,灵活制定政策,促进农村居民收入增加,助力乡村振兴。
第二,加强对农民的培训,避免农业机械闲置而浪费资源。近年来,城镇化进程不断加快,大量农村居民进入城市,特别是中西部农村人口外流严重,留下的大多是知识文化水平较低且年龄偏大的农村居民,使用机械的积极性不足。对于大众化的农业机械,政府应集中培训,让农民学习简单的日常维护、检修,促进农业机械发展,推进农业机械化,提高农村居民的收入水平。
第三,全面推进乡村振兴,适度规模经营农村土地,提高农业生产效率,建设高质量农业用地,提高土地的生产力,提高粮食生产量,增加农村居民经营性收入。