□袁 磊

一、文獻(xiàn)綜述

我國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，農(nóng)業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，直接影響到我國(guó)糧食安全。學(xué)術(shù)界歷來(lái)重視對(duì)三農(nóng)問(wèn)題的研究，并取得了一定的成果。如:林毅夫(1994)、黃少安(2005)等，從制度經(jīng)濟(jì)學(xué)角度研究了我國(guó)農(nóng)業(yè)問(wèn)題，認(rèn)為農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)體制改革對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的增加起到了至關(guān)重要的作用。郝利等［1］(2010)運(yùn)用柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，建立了農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算模型，對(duì)北京市1990 -2007年農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率進(jìn)行測(cè)算，得出的結(jié)論是1999 -2007年北京科技農(nóng)業(yè)貢獻(xiàn)率為78.32%。

在農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出方面的研究，不乏學(xué)者的計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法分析。董梅生［2］(2009)利用偏最小二乘回歸分析方法對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)的投入產(chǎn)出進(jìn)行了分析，認(rèn)為我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出主要受家庭經(jīng)營(yíng)費(fèi)用支出、國(guó)家財(cái)政支農(nóng)支出和化肥投入量的影響，受播種面積的影響不大;農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)越多，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出反而越小。廖翼等［3］(2011)利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立多元線性回歸模型，對(duì)1986 -2008年洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素進(jìn)行了分析，結(jié)果表明:農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、機(jī)耕面積和化肥施用量每增加1%，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值將分別上升1.17%、0.83%和0.40%，農(nóng)作物播種面積對(duì)湖區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響不顯著。漆文萍［4］(2005)采用多元回歸分析方法，對(duì)江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的影響因素進(jìn)行分析，得出結(jié)論:1970-1998年間，江西農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的科技含量偏低，農(nóng)作物的播種面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響最為顯著，化肥施用量其次，而政府對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和事業(yè)財(cái)政支持的影響最小。

從上述學(xué)者的研究來(lái)看，不同時(shí)期、不同地區(qū)以及不同角度下，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的影響因素不盡相同，比如，在董梅生的研究中，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出受播種面積影響不大，而在漆文萍的研究中，農(nóng)作物播種面積是影響農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的最顯著的變量。同時(shí)，在廖翼等學(xué)者的研究中，機(jī)耕面積每增加1%可以帶來(lái)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值0.83%的增加，農(nóng)作物播種面積卻對(duì)洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響并不顯著。因此，在本文的分析中，將多個(gè)變量引入模型，并逐步剔除t 檢驗(yàn)不顯著的變量，從而找到截面數(shù)據(jù)中農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的影響因素。

二、實(shí)證研究

1.指標(biāo)選擇

農(nóng)業(yè)是一個(gè)延續(xù)千年、伴隨人類(lèi)起源和進(jìn)化發(fā)展的古老行業(yè)，其產(chǎn)出最早最直接是由耕地與人的勞動(dòng)所決定。同時(shí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)離不開(kāi)水，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中，化肥與農(nóng)藥的使用也是不可或缺的。在機(jī)械化生產(chǎn)的今天，農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用也在很大程度上促進(jìn)了農(nóng)業(yè)的發(fā)展與糧食產(chǎn)量的提高，因此農(nóng)用機(jī)械與農(nóng)村用電量也是考察農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值所必須考慮的重要影響因素。

綜上所述，為研究我國(guó)各省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的影響因素，本文選取了2011年全國(guó)內(nèi)地31個(gè)省或直轄市的農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量、耕地面積、水利設(shè)施、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)藥使用量、化肥使用量及農(nóng)村用電量7個(gè)主要農(nóng)業(yè)指標(biāo)，通過(guò)建立柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，并取其對(duì)數(shù)形式進(jìn)行多元線性回歸，對(duì)相應(yīng)地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值進(jìn)行解釋。詳細(xì)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

2.回歸分析

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值如上所述各要素的投入?？虏?道格拉斯函數(shù)最初是美國(guó)數(shù)學(xué)家柯布(C.W.Cobb)和經(jīng)濟(jì)學(xué)家保羅?道格拉斯(PaulH.Douglas)共同探討投入和產(chǎn)出的關(guān)系時(shí)創(chuàng)造的生產(chǎn)函數(shù)，是目前使用最為廣泛的描述投入產(chǎn)出關(guān)系的生產(chǎn)函數(shù)之一。本文選擇柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)作為研究的基本模型。

首先建立柯布-道格拉斯型農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出模型:

為便于應(yīng)用最小二乘法進(jìn)行多元線性回歸，將方程(1)兩邊取對(duì)數(shù)，轉(zhuǎn)化為雙對(duì)數(shù)的多元線性回歸模型:

利用Eviews 軟件進(jìn)行回歸，采用后退法逐步剔除掉t 檢驗(yàn)未通過(guò)的變量，并將處理結(jié)果整理如表2。

在模型1 中，變量l、gd、sl、jx 等變量的系數(shù)在10%的顯著性水平下無(wú)法通過(guò)t 檢驗(yàn)，無(wú)法拒絕原假設(shè)H0:t=0，因此不能認(rèn)為這些系數(shù)顯著不為0。由于在這幾個(gè)系數(shù)不顯著為0 的變量中，變量jx的t 統(tǒng)計(jì)量p 值為0.7657 是最大的，因此認(rèn)為農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響不大，于是在模型2中，剔除掉變量jx，得到新的軟件處理結(jié)果。處理方法以此類(lèi)推，分別在模型2-5 中剔除了t 檢驗(yàn)不顯著的變量農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力(jx)、水利設(shè)施(sl)、耕地面積(gd)、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員(l)四個(gè)變量。在模型1-5 中，雖然模型4 中變量l、ny 的t 檢驗(yàn)僅僅可以在10%的顯著性水平下認(rèn)為不顯著為0，但模型整體的擬合優(yōu)度R-2統(tǒng)計(jì)量0.978793 是最高的，可以在更高水平解釋農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響因素，因此選擇模型4 為回歸方程:

注:＊＊＊代表在1%的顯著性水平下檢驗(yàn)顯著，＊＊表示在5%的顯著性水平下檢驗(yàn)顯著，* 代表在10%的顯著性水平下檢驗(yàn)顯著。

表1 全國(guó)31省市主要農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)

回歸方程(3)的F 統(tǒng)計(jì)量為347.1508，相應(yīng)p 值為0.0000，可以認(rèn)為系數(shù)顯著聯(lián)合不為0。擬合優(yōu)度ˉR2值為0.978793，說(shuō)明農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值在模型中得到了很好的解釋。在雙對(duì)數(shù)模型中，系數(shù)代表著農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)相應(yīng)變量的彈性大小。從式(3)中可以看出，基于2011年全國(guó)31 省市數(shù)據(jù)，我國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)化肥使用量彈性最大，對(duì)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員彈性次之，對(duì)農(nóng)藥使用量及農(nóng)村用電量的彈性最小，且兩者差別不大。這些自變量每變動(dòng)1%，分別可以帶來(lái)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值0.582%、0.115%、0.108%和0.105%的增長(zhǎng)。水利設(shè)施、耕地面積和農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力三個(gè)變量的系數(shù)并未通過(guò)(10%的顯著性水平下的)t 檢驗(yàn)，可以認(rèn)為這些變量對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響不大。

表2 后退法多元線性回歸模型擬合結(jié)果

3.模型檢驗(yàn)

下面對(duì)(3)式進(jìn)行進(jìn)一步的考察，以檢驗(yàn)是否存在異方差及多重共線問(wèn)題，并檢驗(yàn)是否存在函數(shù)形式的誤設(shè)問(wèn)題，以進(jìn)一步增加模型的可信性。

異方差檢驗(yàn):在Eviews 的殘差檢驗(yàn)中分別選擇B -P、Harvey、Glejser 和White 四種異方差的檢驗(yàn)方法，得到四種檢驗(yàn)的F 與LM 統(tǒng)計(jì)量相應(yīng)的最小p 值是0.4377，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0.1，因而可以接受原假設(shè)，得出結(jié)論:該模型沒(méi)有顯著的異方差性。

函數(shù)形式誤設(shè)檢驗(yàn):拉姆齊(Ramsey，1969)的回歸設(shè)定誤差檢驗(yàn)(regression specification error test，RESET)的原假設(shè)H0:不存在模型形式誤設(shè)，其2 階檢驗(yàn)F 統(tǒng)計(jì)量為0.6848，對(duì)應(yīng)p 值0.6132 ＞0.1，在10%的顯著性水平下仍然不能拒絕原假設(shè)，因此可以認(rèn)為方程(3)模型形式合理，不存在自變量的對(duì)數(shù)平方項(xiàng)及交差項(xiàng)的變量遺漏。

4.對(duì)被剔除變量的解釋

方程(3)中已剔除農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力(jx)、耕地面積(gd)、水利設(shè)施(sl)3個(gè)變量，表明這些變量對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響并不顯著的。

農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力與水利設(shè)施:廖翼等［3］(2011)的研究表明，農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力每增加1%，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值將上升1.17%。在本文中，農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力和水利設(shè)施兩個(gè)變量由于未通過(guò)t 檢驗(yàn)，被模型排除在外。但這并不能說(shuō)明這兩個(gè)因素對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值沒(méi)有影響。本文認(rèn)為這兩個(gè)重要變量被提出的原因是模型引入了農(nóng)村用電量這一指標(biāo)，農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力和水利設(shè)施在一定程度上可以被農(nóng)村用電量解釋?zhuān)谑沁@兩個(gè)變量便被模型排除在外。

為驗(yàn)證以上假說(shuō)，建立兩個(gè)回歸方程(4)、(5)，以此研究農(nóng)村用電量對(duì)農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力及水利設(shè)施這兩個(gè)變量的解釋能力，得到擬合結(jié)果(6)、(7)式。

借助Eviews，分別對(duì)(4)、(5)兩個(gè)方程進(jìn)行一元線性回歸，得到回歸結(jié)果如下:

從(6)、(7)兩式可以看出，農(nóng)村用電量增加1%，代表著農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力增加了0.37%或者水利設(shè)施增加了0.47%。式(6)、(7)的擬合優(yōu)度值R2分別為0.280156 和0.243169，在兩式中農(nóng)村用電量變量前的系數(shù)在1%的顯著性水平下仍可以認(rèn)為顯著不為0，即可以認(rèn)為農(nóng)村用電量對(duì)農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力和水利設(shè)施兩個(gè)變量有解釋作用?？梢哉f(shuō)農(nóng)村用電量這一變量可以在一定程度上解釋農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、水利設(shè)施等農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施或投資的水平。

耕地面積:我國(guó)耕地質(zhì)量不一，土壤肥沃程度差別較大，土地所處緯度及海拔高度不盡相同，梯田、水田與黑土地之間的區(qū)別無(wú)法掌握，導(dǎo)致單純耕地面積這一變量無(wú)法衡量。因此在模型中，這個(gè)變量對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的解釋能力不強(qiáng)，無(wú)法確定變量的系數(shù)顯著不為0，變量被模型剔除在外。

5.模型柯布-道格拉斯形式

對(duì)方程(3)進(jìn)行變換，得到模型形式:

三、結(jié)論

根據(jù)方程(9)，保持其它變量不變，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)藥使用量及(主要由農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施完善增加的)農(nóng)村用電量每增加1%，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值將分別增加0.1146%、0.1078%、0.5820%和0.1049%。

通過(guò)實(shí)證分析可以看出，我國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值顯著受到農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量、農(nóng)藥和化肥使用量以及農(nóng)村用電量的影響，耕地面積、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力以及水利設(shè)施對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響不大。這說(shuō)明，我國(guó)農(nóng)業(yè)目前以依靠增加農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量、農(nóng)藥和化肥及用農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施(由農(nóng)村用電量這一指標(biāo)反映)來(lái)提升農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。下面就這幾個(gè)對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響顯著的變量一一進(jìn)行分析:

農(nóng)業(yè)從業(yè)人員:我國(guó)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員人均耕地面積偏少，致使在耕作過(guò)程中難以使機(jī)械化生產(chǎn)大規(guī)模推廣，造成人均總產(chǎn)值也長(zhǎng)期偏低。通過(guò)本文所整理數(shù)據(jù)計(jì)算，2011年全國(guó)31 省市平均總產(chǎn)值1354.47 億元，平均農(nóng)業(yè)從業(yè)人員909.87 萬(wàn)人。據(jù)方程(9)，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員每增加1%，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值將增加0.1146%。也就是說(shuō)，在這樣一個(gè)總產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)從業(yè)人員水平上，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員增加9.1 萬(wàn)人，總產(chǎn)值將增加155.222262 億元，這意味著新增加的9.1 萬(wàn)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員平均每人增加了1706元的總產(chǎn)值。這與(在該農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值與從業(yè)從業(yè)人員水平上)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員人均14886元的產(chǎn)值相去甚遠(yuǎn)。雖然農(nóng)業(yè)從業(yè)人員增加可以使我國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值上升，但這種上升無(wú)異于壓低了農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的人均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，進(jìn)而降低了農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性勞動(dòng)的收入。十八大報(bào)告中提出到2020年，人均收入翻一番，對(duì)于農(nóng)民的收入的增加，只有通過(guò)人地比例的協(xié)調(diào)發(fā)展才是科學(xué)合理和可持續(xù)的。通過(guò)城鎮(zhèn)化轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動(dòng)力，無(wú)疑是解決這一問(wèn)題的有效途徑。

農(nóng)藥:農(nóng)藥雖然對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出具有一定的貢獻(xiàn)，但是長(zhǎng)期實(shí)踐證明，農(nóng)藥的過(guò)分使用會(huì)帶來(lái)農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留、環(huán)境污染及病蟲(chóng)的抗藥性等諸多不良后果。

化肥:化肥的使用可以增加土壤肥力，增加農(nóng)作物營(yíng)養(yǎng)，對(duì)提高糧食產(chǎn)量及農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值具有直接影響。但化肥的使用也會(huì)使土壤以及水源富營(yíng)養(yǎng)化，造成環(huán)境污染，同時(shí)，化肥的使用存在明顯的邊際效用遞減傾向，為維持同等的產(chǎn)出，必須使用越來(lái)越多的化肥。

用電量:農(nóng)村用電量的高低似乎對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響不大，但這一變量直接反應(yīng)了農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)達(dá)程度。這一指標(biāo)的高低，也在一定程度上反映了全國(guó)各省市的農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力及水利設(shè)施這兩個(gè)農(nóng)業(yè)投入指標(biāo)。

在發(fā)展農(nóng)業(yè)的同時(shí)，應(yīng)關(guān)注農(nóng)業(yè)從業(yè)人員，應(yīng)通過(guò)合理轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力保持人地比例協(xié)調(diào)，增加人均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值從而增加農(nóng)業(yè)從業(yè)收入。農(nóng)藥及化肥的使用對(duì)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)值的增加起到一定的積極作用，但農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值過(guò)分依靠農(nóng)藥及化肥的投入顯然是不可持續(xù)的，也是無(wú)法增強(qiáng)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力，不能確保國(guó)家糧食安全和重要農(nóng)產(chǎn)品有效供給。因此要合理控制農(nóng)藥及化肥的使用，提高農(nóng)藥及化肥的使用效率，減少兩種農(nóng)業(yè)投入要素使用的環(huán)境副作用。黨的十八大報(bào)告中提出，要堅(jiān)持把國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和社會(huì)事業(yè)發(fā)展重點(diǎn)放在農(nóng)村，深入推進(jìn)新農(nóng)村建設(shè)和扶貧開(kāi)發(fā)，全面改善農(nóng)村生產(chǎn)生活條件，這是符合科學(xué)規(guī)律的。我國(guó)應(yīng)當(dāng)著力打造應(yīng)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)、現(xiàn)代工業(yè)提供的生產(chǎn)資料和科學(xué)管理方法的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)體系，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的科學(xué)可持續(xù)發(fā)展。

［1］郝利，韓孟華，周連第.1990 -2007年北京市農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010，(3):89 -96.

［2］董梅生.中國(guó)農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出的關(guān)系——基于偏最小二乘回歸法的分析［J］.技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2009，(1):37 -40.

［3］廖翼，周發(fā)明.洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響因素的實(shí)證分析［J］.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，(4):23 -27.

［4］漆文萍.農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)影響因素的模型分析——以江西省為例［J］.南昌大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，(7):67 -72.