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        技術(shù)進步、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長
        ——甘肅例證

        2019-10-18 06:07:48葛成莉
        生產(chǎn)力研究 2019年9期
        關(guān)鍵詞:甘肅省顯著性現(xiàn)代化

        葛成莉,劉 偉

        (1.蘭州財經(jīng)大學(xué) 隴橋?qū)W院,甘肅 蘭州 730101;2.甘肅省高校區(qū)域循環(huán)經(jīng)濟重點實驗室,甘肅 蘭州 730101)

        一、引言

        在全國脫貧攻堅、持續(xù)推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略大環(huán)境下,作為經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的甘肅,緊扣糧食增產(chǎn)、農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收的主線,不斷深入開展農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,給已有的“弱質(zhì)農(nóng)業(yè)”注入發(fā)展新動能,2017 年相繼出臺的《甘肅省“十三五”農(nóng)業(yè)與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》、《甘肅省“十三五”西部大開發(fā)實施意見》等文件都強調(diào)要大力發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè),因此,研究技術(shù)進步、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化對甘肅農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響具有重大的現(xiàn)實意義。

        已有關(guān)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的文獻主要聚焦于以下幾個方面:一是要素投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。向敬偉和李江風(fēng)(2018)[1]認(rèn)為,貧困山區(qū)耕地的利用轉(zhuǎn)型是是助力脫貧攻堅和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的新途徑;張亦弛和代瑞熙(2018)[2]則強調(diào)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長中農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的重要性,他們研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村水利、信息、衛(wèi)生環(huán)境和交通等基礎(chǔ)設(shè)施顯著提高了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平;宋淑麗和王新利(2017)[3]發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟新常態(tài)下,一些新型的生產(chǎn)要素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的助推效應(yīng)越來越大,比如農(nóng)業(yè)機械化、土地規(guī)?;?,高素質(zhì)的農(nóng)業(yè)從業(yè)人員等。二是結(jié)構(gòu)調(diào)整、環(huán)境污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。王紅和王鄂湘(2017)[4]以湖南省2003—2012 的數(shù)據(jù)為樣本,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化顯著提升了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長效率;楊建輝(2017)[5]的研究表明,農(nóng)業(yè)化學(xué)化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間實現(xiàn)了從相對脫鉤到絕對脫鉤的轉(zhuǎn)變,提出應(yīng)發(fā)展農(nóng)業(yè)科技,加強低污染農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的對策。三是政策性支農(nóng)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。張樂等(2016)[6]運用中國1996—2011 年的省級面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)制度約束下的農(nóng)村金融發(fā)展抑制了農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展;辛沖沖和陳志勇(2017)[7]對財政支農(nóng)的效應(yīng)做了分解,發(fā)現(xiàn)財政支農(nóng)的活動效應(yīng)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長貢獻最大,效率效應(yīng)最小。也有學(xué)者從人力資本、科技投入等視角研究了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長(POST note,2006;Garnett T.,et al,2013;Kolawole Ogundari,2014)[8-10]。

        學(xué)界從不同視角對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長進行了大量研究,為中國農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了寶貴的真知灼見和智力支持。但查閱已有文獻發(fā)現(xiàn),研究視角雖較為多樣,但結(jié)合目前農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展新態(tài)勢,融技術(shù)進步和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化為同一框架去研究對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響效應(yīng)的還較少,貧困地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展對我國實現(xiàn)全面小康具有重要意義,但已有的研究成果聚焦于此的不多?;诖耍疚牟捎酶拭C省14 個市州2004—2016 年的面板數(shù)據(jù)實證分析技術(shù)進步、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關(guān)系。

        二、變量選取和數(shù)據(jù)來源

        (一)被解釋變量

        文章的被解釋變量為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長,仿照學(xué)術(shù)界通常的做法,采用人均農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值(pagrva)來衡量,計算公式為:甘肅省各市州每年農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值/ 各市州農(nóng)村年末常住人口。

        (二)解釋變量

        本文關(guān)注技術(shù)進步和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響。關(guān)于技術(shù)進步,學(xué)界沒有標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計指標(biāo),針對甘肅省各地區(qū),查閱已有統(tǒng)計資料和相關(guān)網(wǎng)站,發(fā)現(xiàn)能獲取的關(guān)于農(nóng)業(yè)技術(shù)方面的數(shù)據(jù)較少,本文選擇人均專利申請量作為替代指標(biāo),計算公式為:甘肅省各市州年末申請的專利數(shù)/ 各市州年末總?cè)藬?shù);對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化衡量需要復(fù)雜的指標(biāo)體系,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化不同于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè),其特點主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、產(chǎn)出、生態(tài)的現(xiàn)代化、農(nóng)村社會現(xiàn)代化等(杜宇能等,2018)[11],考慮數(shù)據(jù)的可得性,本文選用人均農(nóng)業(yè)機械總動力和農(nóng)村人均用電量來衡量,計算公式為:人均農(nóng)業(yè)機械總動力=甘肅省各市州農(nóng)業(yè)機械總動力/ 各市州農(nóng)村年末常住人口、農(nóng)村人均用電量=甘肅省各市州農(nóng)村用電量/ 各市州農(nóng)村年末常住人口。為了實證結(jié)論穩(wěn)健性起見,本文還引入了人均耕地面積,人均受災(zāi)面積,人均化肥施用量等和農(nóng)業(yè)增長密切相關(guān)的指標(biāo)作為控制變量,其計算公式和前文相似,不再贅述。

        以上數(shù)據(jù),除專利授權(quán)量來自甘肅省科學(xué)技術(shù)廳(甘肅省知識產(chǎn)權(quán)局)網(wǎng)站外,其余均來自于歷年《甘肅發(fā)展年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)業(yè)年鑒》。表1 報告了變量的描述性統(tǒng)計量。

        表1 變量的描述性統(tǒng)計

        三、回歸結(jié)果分析

        經(jīng)檢驗,被解釋變量和各解釋變量的水平值在四種不同的檢驗方法得出的結(jié)果類似,無法拒絕不平穩(wěn)的原假設(shè),經(jīng)過一階差分的檢驗結(jié)果,所有變量都在1%的顯著性水平下,拒絕了非平穩(wěn)的原假設(shè),表明變量經(jīng)一階差分后全部為平穩(wěn)性數(shù)據(jù),協(xié)整檢驗表明變量之間存在著穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

        混合回歸結(jié)果中農(nóng)村用電量(lnelectric)的系數(shù)為負(fù),且不顯著,而且受災(zāi)面積(lndisaster)和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間正相關(guān),這顯然不符合實際。運用stata14.0 軟件進行F 檢驗,其原假設(shè)為模型為混合模型。檢驗結(jié)果顯示:F test that all ui=0:F(13,155)=64.11,Prob>F=0.0000。在1%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè),LSDV 的檢驗也拒絕原假設(shè),所以,模型存在有差異的個體效應(yīng),不能使用混合效應(yīng)。確定模型為個體效應(yīng)后,還需判斷是固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng),在此,采用豪斯曼檢驗。其原假設(shè)為H0:difference in coefficients not systematic,即模型應(yīng)采用隨機效應(yīng)。豪斯曼檢驗的 結(jié)果 為chi2(7)=(b-B)'[(V_b -V_B)^(-1)](b-B)=23.08,Prob>chi2=0.0017。豪斯曼統(tǒng)計量的值為23.08,在1%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè),因此,模型為固定效應(yīng)下的面板模型。

        由以上檢驗可知,模型形式為固定效應(yīng)下的面板模型,表2 報告了該模型的回歸結(jié)果。

        表2 固定效應(yīng)面板模型回歸結(jié)果

        從表2 初步的實證結(jié)果可知,核心解釋變量技術(shù)進步在1%的顯著性水平下,增加了甘肅各市州農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值;在5%的顯著性水平下,機械化程度提高有助于甘肅農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長,農(nóng)村用電量對甘肅農(nóng)業(yè)增長也有顯著的正面效應(yīng);其他控制變量方面,在10%的顯著性水平下,耕地面積和化肥施用量和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長正相關(guān),農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積降低了農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。變量間是否存在動態(tài)效應(yīng),需做進一步檢驗。

        四、進一步的解釋

        由于核心解釋變量無法保證嚴(yán)格外生性,技術(shù)水平和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化很可能受到其他控制變量的影響,內(nèi)生性問題可能導(dǎo)致靜態(tài)面板模型實證結(jié)果有偏和非一致性,而系統(tǒng)GMM 估計能有效解決這些問題,因此,使用系統(tǒng)GMM 估計對模型變量間的關(guān)系做進一步分析。

        為了控制滯后一期被解釋變量的影響,將滯后一期的人均農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值(lnpagrva)作為解釋變量納入模型。考慮到各解釋變量特征,人均耕地面積和受災(zāi)面積不受其他變量的影響,應(yīng)作為外生變量,把滯后一期的農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、技術(shù)水平和農(nóng)村用電量等作為內(nèi)生變量。模型的估計結(jié)果如表3 所示。

        表3 系統(tǒng)GMM 估計的回歸結(jié)果

        首先對系統(tǒng)GMM 的適用性做檢驗,為了估計的一致性,系統(tǒng)GMM 估計的前提是隨機干擾項不存在自相關(guān),Arellano-Bond 檢驗結(jié)果顯示,在1%的顯著性水平下,隨機擾動項的差分存在一階自相關(guān),但不存在二階自相關(guān),接受擾動項無自相關(guān)的原假設(shè),可以使用系統(tǒng)GMM;由于本文使用了208 個工具變量,可能存在過度識別問題,需進行Sargan 檢驗,Sargan 檢驗的原假設(shè)為:“所有工具變量均有效”,檢驗結(jié)果表明,在1%的顯著性水平下,無法拒接原假設(shè)。進一步觀察Wald 統(tǒng)計量值為2 437.19,表明模型整體上回歸結(jié)果是顯著的。

        觀察各變量回歸系數(shù),被解釋變量的一階滯后項顯著正向影響了當(dāng)期被解釋變量的值,表明農(nóng)業(yè)增長本身存在共同的變化趨勢和慣性;各解釋變量符號和現(xiàn)實相符,除了受災(zāi)面積為負(fù)向指標(biāo)外,其余都是正向指標(biāo)。和靜態(tài)固定效應(yīng)下的實證結(jié)果相比,各變量穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤差更小,表明模型精確程度進一步提高,核心解釋變量技術(shù)水平每提高1%,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長率提高0.15%,驗證了文章第一個假說;機械化程度每提高1%,農(nóng)業(yè)增長率提高0.04%,而另一個代表農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化指標(biāo)的農(nóng)村人均用電量每提高1%,農(nóng)業(yè)增長率提高0.54%,驗證了文章第二個假說。機械化程度對甘肅農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的整體影響效應(yīng)較小的原因是甘肅地形地貌在不同市州差異較大(比如河西地區(qū)和河?xùn)|地區(qū)),有些地區(qū)很難實現(xiàn)大規(guī)模機械化運作,控制變量的影響效應(yīng)不再贅述。

        五、結(jié)論及啟示

        利用甘肅省14 個市州2004—2016 年的數(shù)據(jù),分析了技術(shù)水平、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響。選用人均農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的衡量指標(biāo),選取人均專利申請量作為技術(shù)水平的替代指標(biāo),用農(nóng)村人均機械化總動力、農(nóng)村人均用電量作為衡量農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的替代指標(biāo),描述了各變量的數(shù)量特征和變化趨勢;運用固定效應(yīng)靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型和動態(tài)系統(tǒng)GMM估計實證檢驗了變量之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明:(1)技術(shù)水平顯著提升了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長率;(2)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平不同程度加快了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長,相比而言,在甘肅省,農(nóng)村用電量的增長效應(yīng)高于農(nóng)業(yè)機械化;(3)耕地面積、化肥施用量顯著正向于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長,農(nóng)村受災(zāi)面積抑制農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。

        結(jié)合以上分析,得出以下啟示:第一,不斷提高農(nóng)業(yè)技術(shù)水平,加大農(nóng)業(yè)科技資源投入力度,加快農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化速度;第二,建立、完善農(nóng)村各項基礎(chǔ)設(shè)施,切實保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定性和安全性;第三,轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展模式,高投入、高污染、高排放的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式已不合適宜,應(yīng)以技術(shù)推動和創(chuàng)新驅(qū)動為著力點,不斷提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平。

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