摘 要：農(nóng)業(yè)機(jī)械化是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的一個重要指標(biāo)，在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中祈禱越來越重要的作用。本文通過計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的協(xié)整分析方法來研究貴州省農(nóng)業(yè)機(jī)械化化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，并針對性地提出了加快發(fā)展貴州農(nóng)業(yè)機(jī)械化的建議措施。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)機(jī)械化；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長；協(xié)整分析；Granger因果檢驗

1.引言

隨著科技的發(fā)展，農(nóng)業(yè)機(jī)械化成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中越來越重要的因素，提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平是提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)力水平的必要手段。貴州由于地理條件特殊性及地形地貌的復(fù)雜性，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展受到嚴(yán)重的限制，特別是貴州省農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展水平一直處于比較落后的地位。以2010年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，貴州省農(nóng)用機(jī)械總動力為1730.31萬千瓦，僅占全國農(nóng)用機(jī)械總動力的1.9%（全國為9.28億千瓦）；機(jī)耕、機(jī)播、機(jī)收作業(yè)水平為20.77%、1.05%和3.25%；耕種收綜合機(jī)械化水平為9.6%，是全國平均水平的18.46%（全國為52.28%）。

為此，本文基于貴州省1990-2010年的數(shù)據(jù)樣本，建立貴州省農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的計量經(jīng)濟(jì)模型，測度貴州省農(nóng)業(yè)機(jī)械化對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響。

2.貴州省農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的實證分析

2.1 數(shù)據(jù)說明與處理

研究選取農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力（NJ）代表貴州農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度，用農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值（CZ）代表農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長情況，所選取的數(shù)據(jù)來源于《中國市場統(tǒng)計年鑒》（1990-199）、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》（2000-2010），同時采用以1990年為基期的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)（2000年以前為農(nóng)產(chǎn)品收購價格指數(shù)）進(jìn)行價格影響因素的剔除。為了減少模型中的異方差，對以上數(shù)據(jù)中的NJ、CZ取自然對數(shù)，并記為LNJ、LCZ。

2.2變量的相關(guān)性檢驗

通過計算，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力（NJ）和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值（CZ）的相關(guān)系數(shù)r為0.968，通過顯著性檢驗表明二者間存在正相關(guān)的依存關(guān)系，可以進(jìn)行下一步分析。

2.3變量的單位根檢驗

Eviews對變量的單位根檢驗結(jié)果如表1所示。從表1的數(shù)據(jù)結(jié)論顯示，原序列中LNJ和LCZ兩個變量的ADF檢驗值均大于臨界值，因此原單位根假設(shè)成立，則LCZ和LNJ均為非平穩(wěn)時間序列。而一階差分變量D（LNJ）、D（LCZ）的ADF檢驗值均小于5%顯著性水平下的臨界值，拒絕原假設(shè)。因此，LNJ和LCZ都是一階單整的，即LNJ～I(xiàn)（1），LCZ～I(xiàn)（1），滿足做協(xié)整檢驗的條件。

表1 LNJ和LCZ時間序列平穩(wěn)性檢驗

變量 檢驗類型

（c，t，k） ADF檢驗值 Mackinnon臨界值

1% 5% 10%

平穩(wěn)性

原序列 LNJ （c，n，0） 11878 -38085 -30207 -26504 不平穩(wěn)

LCZ （c，n，0） -02384 -38085 -30207 -26504 不平穩(wěn)

一階差

分序列 D（LNJ） （c，n，0） -32037 -38315 -30300 -26552 平 穩(wěn)

D（LCZ） （c，n，0） -51202 -38315 -30300 -26552 平 穩(wěn)

注：c、t、k為模型中常數(shù)項、趨勢項及滯后差分項，此處采用僅包含截距項的檢驗類型，且滯后差分項期數(shù)按SIC準(zhǔn)則確定。

2.4 農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的協(xié)整分析

為了分析變量LNJ和LCZ之間是否存在協(xié)整關(guān)系，需要先對兩變量進(jìn)行回歸分析，然后檢驗回歸殘差的平穩(wěn)性。

以LCZ為被解釋變量，LNJ為解釋變量，用OLS回歸方法可估計回歸模型：

LCZt=26768+04235LNJt+t

（5）

對殘差時間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果如表2所示。

表2 殘差時間序列平穩(wěn)性檢驗

變量 檢驗類型

（c，t，k） ADF檢驗值 Mackinnon臨界值

1% 5% 10%

平穩(wěn)性

μ （n，n，1） -2.4560 -2.6924 -1.9602 -1.6071 平 穩(wěn)

注：由于殘差序列的均值為0，所以選擇無截距項、無趨勢項的DF檢驗。

殘差時間序列的ADF值為-2.4560，小于5%顯著性水平下的臨界值。因此，殘差時間序列是平穩(wěn)的，這說明LNJ和LCZ之間存在長期均衡關(guān)系。另外，從方程中解釋變量LNJ的系數(shù)可以看出，貴州農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力每變動1%，農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值將變動0.4235個單位，可見長期增加農(nóng)業(yè)總動力可以有效的提高貴州農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值。

2.5 Granger因果檢驗

由前述相關(guān)性檢驗可知農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值之間存在較強(qiáng)的依存關(guān)系，但這并不代表兩者必定存在著因果關(guān)系。通過Granger因果檢驗可以消除偽回歸相關(guān)，在滯后期數(shù)為1的條件下，對于原假設(shè)LNJ不是LCZ的Granger成因，拒絕它犯第1類錯誤的概率是1.23%，表明至少在95%的置信水平條件下，可以農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力LNJ是農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值LCZ的Granger成因；而對于LCZ不是LNJ的Granger成因，拒絕它犯第1類錯誤的相伴概率為45.32%，表明農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值LCZ不是農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力LNJ的Granger成因的概率很大，原假設(shè)無法被拒絕。因此，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力與農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值之間僅存在單向Granger因果關(guān)系。

3.結(jié)論

由前述檢驗分析可知，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力與農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值均具有一階單整性，從協(xié)整回歸和殘差平穩(wěn)性檢驗結(jié)果來看，兩者之間存在長期的均衡關(guān)系，表明貴州省單位農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力提升所帶來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增加是穩(wěn)定的，因此提高貴州省農(nóng)業(yè)機(jī)械的投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有一定的重要性。

從農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力的發(fā)展趨勢來看，貴州省近年來的農(nóng)機(jī)化發(fā)展投入正不斷加大。但長期以來，貴州省經(jīng)濟(jì)在全國一直處于落后地位，農(nóng)機(jī)化的發(fā)展投入十分有限。以2010年來看，貴州省農(nóng)機(jī)化的總投入為10.52億元，僅占當(dāng)年農(nóng)機(jī)化總投入最多的黑龍江（65.9億元）的15.96%，存在較大差距。因此，各級政府仍需要加大對農(nóng)機(jī)工作的重視，提高農(nóng)機(jī)化發(fā)展的財政支持，增加先進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備的采購及引進(jìn)，加大對農(nóng)業(yè)機(jī)械開發(fā)項目資金扶持力度。（作者單位：貴州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院）

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