趙暉　李春秋

摘要：利用協(xié)整理論，并且應用ADF檢驗等方法來構建VEC模型和VAR方程，對于黑龍江省農(nóng)業(yè)機械化水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響進行研究。結果：黑龍江省的農(nóng)業(yè)機械化水平與經(jīng)濟的增長是呈現(xiàn)均衡關系的，而且每一名農(nóng)戶的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)的存量較大，在這樣的情況下，短期內黑龍江省的農(nóng)業(yè)機械化的生產(chǎn)性的固定資產(chǎn)在投入上與農(nóng)業(yè)的綜合水平是呈現(xiàn)出正效應的。

關鍵詞：黑龍江省；農(nóng)業(yè)機械化水平；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長

我國的農(nóng)業(yè)機械化水平在不斷的提高，在農(nóng)業(yè)機械化水平不斷提高的今天，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)需要技術作為支撐，在這樣的情況下，就需要使用機械設備來不斷的提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)水平。黑龍江省是我國的農(nóng)業(yè)大聲，農(nóng)業(yè)的機械化水平起步較早，而且從發(fā)展水平上來看，也居于全國之列，黑龍江省農(nóng)業(yè)機械化的發(fā)展對于我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長是有著重要的作用的。

一、農(nóng)業(yè)機械化水平指標構建體系

我國農(nóng)業(yè)機械化水平的衡量指標較多，在本文中選擇的都是一些對于農(nóng)業(yè)的總產(chǎn)值有著直接性的影響的指標，在這樣的情況下，就要將機械化當做是一種外部的力量。

農(nóng)業(yè)機械化水平在農(nóng)業(yè)研究的過程中被當做是一種系統(tǒng)性的概念，這一概念在評價的過程中有著較多的方法，而且需要從不同的角度進行相應的分析，在分析的過程中，主要包括了兩個方面：一個方面是農(nóng)業(yè)機械化的實際投入力度，另外一個就是農(nóng)業(yè)機械的原值的增加情況，這與國家和農(nóng)業(yè)的從業(yè)者有著很大的關系，說明了其重視的程度。農(nóng)機水平的提高代表著綜合作業(yè)能力也在不斷的提高，在這樣的情況下，農(nóng)業(yè)機械化水平就能夠被定義為農(nóng)機的發(fā)展效率，這一指標也充分的反應出了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率。把農(nóng)業(yè)的綜合作業(yè)水平與一個國家的產(chǎn)生水平有著緊密的聯(lián)系，這是一個動態(tài)的指標，這一指標也代表著農(nóng)業(yè)機械化的難易程度。農(nóng)業(yè)機械化的項目較多，在農(nóng)業(yè)機械化的過程中，不同的農(nóng)機項目是有著極大的差異的，因此是不能夠使用統(tǒng)一的評判標準的，要選擇有著可比性的農(nóng)機項目來進行農(nóng)業(yè)的綜合評價。因此在研究的過程中，使用的是機收水平、機播水平和機耕水平的加權平均值，分別是0.3、0.3和0.4。

二、實證分析

（一）數(shù)據(jù)的選擇

數(shù)據(jù)選擇的是1990到2011年期間的投入量，投入量是用流動資產(chǎn)和社會農(nóng)業(yè)的固定資產(chǎn)總值來確定的，但是由于我國的農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒中并沒有關于流動資產(chǎn)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性的固定資產(chǎn)，因此在測算的過程中使用的是當年和的生產(chǎn)性資產(chǎn)來取代了資本的投入，但是由于這兩者之間存在著差距，因此在測算的過程中使用的是永續(xù)盤存法來進行測算2011年以來的固定資本的存量。永續(xù)盤存法的實際計算公式是，It和Kt分別指的是在t時間段內農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性的固定資產(chǎn)和資本的存量，δ指的是幾何折舊率，在本文中使用的是固定資產(chǎn)的折舊率是5%。本文對所有涉及到的變量都進行了相應的分析，充分的保證了所有的數(shù)值都不會影響到相應的變量的協(xié)整性，在使用的過程中，對于數(shù)形式也能夠進行充分的分析，在本文中主要研究的農(nóng)業(yè)機械是種植業(yè)，這是黑龍江省的特點，為了保證簡述的方便性，將農(nóng)業(yè)資產(chǎn)的投入量設定為x1，農(nóng)機綜合作業(yè)水平設定為x2，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值設定為y，使用的計量軟件是EVIEWS6.0。

（二）ADF單位根檢驗

在對數(shù)據(jù)進行綜合分析的過程中，需要充分的保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)的投入量和所使用的農(nóng)機的綜合作業(yè)水平是相符地，而且是保持著長期的綜合性的關系的，協(xié)整檢驗之前，采用ADF單位根檢驗以確定x1和x2之間不存在長期趨勢或明確“非偽回歸”的情況出現(xiàn)，即x1和x2的高度相關性與時間變動趨勢無關。這樣統(tǒng)計數(shù)據(jù)的趨勢項、季節(jié)項等無法消除，因此在殘差分析中無法準確進行分析。因此，協(xié)整檢驗之前只有通過平穩(wěn)性檢驗才有—33—統(tǒng)計分析的意義，檢驗結果如下表所示：

（三）建立VAR模型

VAR模型是由C.A.Sims在1980年運用到經(jīng)濟領域，VAR模型規(guī)避了結構模型設定。VAR模型能夠得到很好的解釋變量之間的動態(tài)關系、估計模型。VAR模型也能用于預測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)及分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊，進一步解釋各經(jīng)濟子系統(tǒng)變量對經(jīng)濟變量形成的影響。利用特征根和最大特征值檢驗是否協(xié)整關系，在進行協(xié)整檢驗之前需進一步明確VAR模型的結構，以便獲得模型之后期數(shù)。依據(jù)LR、FPE、AIC、SC、HQ指標和最簡化原則，明晰VAR模型為1階滯后階數(shù)，協(xié)整方程的滯后階數(shù)是VAR模型滯后階數(shù)-1。

三、結論

從表2可以看出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投入量（x1）一個正的沖擊對于農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響程度不斷上升，在后期貢獻率基本穩(wěn)定到7.96%；而農(nóng)機綜合作業(yè)水平（x2）一個正的沖擊對于農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響程度緩慢上升，基本穩(wěn)定于12.02%。

這一結果說明了我國的農(nóng)業(yè)機械化水平還需要進一步的加強。

參考文獻：

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