李溫馨 ，張萬(wàn)宇 ，張 錕

（河南農(nóng)業(yè)大學(xué)，河南 鄭州 450000）

中國(guó)如期打贏了脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)，完成了全面建成小康社會(huì)的歷史任務(wù)。河南省作為一個(gè)以農(nóng)業(yè)為主的人口眾多的省份，是糧食的主產(chǎn)區(qū)之一，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展相比其他省份較為緩慢?！逗幽辖y(tǒng)計(jì)年鑒》調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，與城市居民相比，農(nóng)民收入普遍不高，依靠增加農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力拉動(dòng)河南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的優(yōu)勢(shì)逐漸減弱，“兼業(yè)農(nóng)戶”或“半工半耕”已成河南省農(nóng)業(yè)發(fā)展的普遍現(xiàn)象。同時(shí)，河南省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平比較低，大型農(nóng)機(jī)的普及率不高，總體來(lái)說(shuō)，有很大的提升空間[1]?；诖?，本研究以VAR 模型為基礎(chǔ)，研究河南省農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)民工資性收入之間的關(guān)系，有利于促進(jìn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，拓寬河南省農(nóng)民的增收渠道。

1 相關(guān)文獻(xiàn)

1.1 農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)民收入的關(guān)系

陳濤等基于全國(guó)25 個(gè)農(nóng)業(yè)大省2008—2019 年的面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究得出，農(nóng)業(yè)機(jī)械化能促進(jìn)農(nóng)業(yè)增收，對(duì)縮小城鄉(xiāng)差距具有顯著作用[2]。梁天麗等通過(guò)分析2004—2018 年影響廣西農(nóng)民收入的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用同樣的方法，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的貢獻(xiàn)率逐年上升[3]。鐘昕選取了中國(guó)30 個(gè)省2003—2019 年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明，中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化可以通過(guò)農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移增加農(nóng)民收入[4]。吳雪峰等為研究黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的決定因素，采用問(wèn)卷調(diào)查法和建立數(shù)學(xué)模型方法，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民收入能夠在一定程度上帶動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展，但沒(méi)有深入研究說(shuō)明其中的具體原因[5]。

1.2 農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)民工資性收入的關(guān)系

辛沖沖等利用新疆1978—2012 年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，得出農(nóng)民凈收入的增加將有助于實(shí)現(xiàn)農(nóng)民購(gòu)買農(nóng)業(yè)機(jī)械的愿望，并促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)機(jī)械總產(chǎn)能增加的結(jié)論[6]。丁榕通過(guò)研究吉林省農(nóng)村剩余勞動(dòng)力從事非農(nóng)工作，發(fā)現(xiàn)其促進(jìn)了農(nóng)民工資性收入的增長(zhǎng)，同時(shí)吉林省農(nóng)機(jī)的推廣對(duì)農(nóng)民工資性收入保持著長(zhǎng)期穩(wěn)定的促進(jìn)作用[7]。李朝順通過(guò)研究表明，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民收入的影響存在中介路徑，可以通過(guò)中介變量來(lái)促進(jìn)農(nóng)民工資性收入的增加[8]。許慶等采用四川省份面板數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)民的長(zhǎng)期投資激勵(lì)進(jìn)行研究，指出非農(nóng)就業(yè)可能是農(nóng)戶對(duì)于農(nóng)業(yè)機(jī)械、運(yùn)輸工具等長(zhǎng)期投資的影響因素[9]。李明艷等基于江西省的農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)與土地利用行為進(jìn)行分析后指出，非農(nóng)收入的增加極大地促進(jìn)了農(nóng)民對(duì)農(nóng)機(jī)的使用[10]。

綜上所述，關(guān)于農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)民收入之間關(guān)系的研究較多以國(guó)家層面為主，針對(duì)省級(jí)的農(nóng)民工資性收入與農(nóng)業(yè)機(jī)械化的研究少之又少，而農(nóng)民工資性收入增加才能釋放更多的農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力從事非農(nóng)行業(yè)，解決河南省農(nóng)民增收問(wèn)題。雖然有以個(gè)別省份作為研究對(duì)象，但并沒(méi)有以河南省農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)民工資性收入為研究對(duì)象的研究視角。河南作為以農(nóng)業(yè)為主的人口大省，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)遠(yuǎn)不如其他省份，研究河南省農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)民工資性收入的關(guān)系，有助于解決河南省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平不高和農(nóng)民平均工資性收入低兩大問(wèn)題，有利于促進(jìn)農(nóng)民增收和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 理論構(gòu)建

如果直接對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械和農(nóng)民工資性收入進(jìn)行回歸分析，擬合程度比較高，相關(guān)性比較強(qiáng)，結(jié)果可能是不準(zhǔn)確的。傳統(tǒng)的計(jì)量模型一般沒(méi)有辦法說(shuō)明變量之間存在的因果關(guān)系，而VAR 模型不是根據(jù)理論來(lái)確定經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，不需要提前提出假設(shè)的優(yōu)勢(shì)，它現(xiàn)在是分析和預(yù)測(cè)幾個(gè)相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量最常用的模型之一，一般的表達(dá)形式為：

式中，Y是K維的內(nèi)生變量矢量；A是相應(yīng)的系數(shù)矩陣；p是內(nèi)生變量滯后的階數(shù)。

2.2 數(shù)據(jù)說(shuō)明

2.2.1 農(nóng)民收入的現(xiàn)狀分析

農(nóng)民收入比重分析如圖1 所示，2000—2020 年，農(nóng)民工資性收入總量不斷增加，比重也從2000 年的23.85%上升到2020 年的31.70%，占比呈上升趨勢(shì)；農(nóng)民家庭經(jīng)營(yíng)性收入總量也在不斷增加，但比重卻從2000 年71.87%下降到2020 年41.78%，占比逐漸減少。由此可知，農(nóng)民的收入重心逐漸向非農(nóng)化轉(zhuǎn)移。從總收入絕對(duì)值來(lái)說(shuō)，農(nóng)村居民收入不斷提高；從收入結(jié)構(gòu)來(lái)說(shuō)，工資性收入占比不斷提升，而農(nóng)民家庭經(jīng)營(yíng)性收入占比不斷降低。近年來(lái)，河南省農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的不斷提高和農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)的變化，為農(nóng)業(yè)機(jī)械化提高農(nóng)民工資性收入比重提供了便利，這也為研究農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)民工資性收入的關(guān)系提供了一定的理論依據(jù)。

圖1 農(nóng)民收入比重分析

2.2.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析

以前人的研究成果為基礎(chǔ)，并考慮到數(shù)據(jù)的可用性，本文變量選自2000—2020 年的《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》，涉及的兩個(gè)變量分別是農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)民工資性收入，將兩個(gè)變量取對(duì)數(shù)，分別記為lnnyjx（農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)數(shù)）和lngzxsr（農(nóng)民工資性收入對(duì)數(shù)），農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)民工資性收入的描述性統(tǒng)計(jì)和兩者之間取對(duì)數(shù)后的變化趨勢(shì)分析分別如表1和圖2 所示。

表1 農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)民工資性收入的描述性統(tǒng)計(jì)分析

圖2 農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)民工資性收入各變量的變化趨勢(shì)圖

由圖2 可知，2016 年以來(lái)，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)民工資性收入均呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，但從增長(zhǎng)速度上來(lái)看，農(nóng)民工資性收入增長(zhǎng)趨勢(shì)更加明顯，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力增長(zhǎng)較為緩慢。近5 年來(lái)，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力相比農(nóng)民工資性收入增長(zhǎng)速度逐漸變緩。

3 實(shí)證分析

3.1 單位根檢驗(yàn)

通過(guò)單位根檢驗(yàn)可以觀察到數(shù)據(jù)在實(shí)證檢驗(yàn)中是否存在單位根，如果檢驗(yàn)后出現(xiàn)了單位根，極有可能表明實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果不準(zhǔn)確。本文采用最常見(jiàn)的ADF 檢驗(yàn)對(duì)lnnyjx 變量與lngzxsr 變量的時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

由表2 可知，在一階差分之前，只有農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力在5%水平下顯著，農(nóng)民工資性收入未能拒絕原假設(shè)。經(jīng)過(guò)差分后，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力能在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)，農(nóng)民工資性收入也能在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)數(shù)變量和農(nóng)民工資性收入對(duì)數(shù)變量在一階差分情況下達(dá)到平穩(wěn)，dlnnyjx 與dlngzxsr 的時(shí)間序列不存在單位根，兩個(gè)序列是平穩(wěn)的，可以進(jìn)行下一步VAR模型的應(yīng)用。

表2 農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)民工資性收入單位根檢驗(yàn)

3.2 確定最優(yōu)滯后期

建立VAR 模型需要先確定最優(yōu)滯后期，滯后階越大，說(shuō)明動(dòng)態(tài)性越好，所估的參數(shù)就越多。采用AIC、SC 和HQ 取最小值的準(zhǔn)則來(lái)確定VAR 模型的最優(yōu)滯后期，對(duì)dlnnyjx 變量與dlngzxsr 變量建立的VAR模型的最優(yōu)滯后期進(jìn)行檢驗(yàn)，如表3所示。

表3 VAR 模型滯后階數(shù)的選擇

表3 展示了滯后p階的向量自回歸模型的信息準(zhǔn)則，用于選擇較優(yōu)的滯后階數(shù)，包括logL、FPE、AIC、SC、HQ。其中，logL 參與FPE、AIC、SC、HQ的計(jì)算，并最終通過(guò)對(duì)FPE、AIC、SC、HQ 的指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。選擇最優(yōu)滯后階數(shù)有以下兩個(gè)規(guī)則：若某一滯后階數(shù)有最多的“*”，建議選取該滯后階數(shù)建立VAR 模型；若有階數(shù)帶有的“*”數(shù)量相同，那么就選擇盡可能小的階數(shù)。通過(guò)FPE、AIC、SC、HQ 四項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的結(jié)果可知，滯后階數(shù)建議選為3 階，即建立VAR（3）模型。

3.3 格蘭杰因果檢驗(yàn)

在VAR 模型確定最優(yōu)滯后期之后，需要對(duì)河南省農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)民工資性收入的模型意義進(jìn)行檢驗(yàn)，若dlnnyjx 變量與dlngzxsr 變量檢驗(yàn)的結(jié)果沒(méi)有因果關(guān)系，就說(shuō)明兩者具有外生性。由于格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)中滯后期嚴(yán)格意義上并不確定，具有隨意性，但是滯后期如果隨意選擇的話，就會(huì)對(duì)檢驗(yàn)的效果有一定影響。而關(guān)于dlnnyjx 變量與dlngzxsr 變量的VAR 模型的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)滯后期的選擇是確定的，就能解決好格蘭杰因果檢驗(yàn)中滯后期的選擇問(wèn)題。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)之前的最優(yōu)滯后期選擇，dlnnyjx 變量和dlngzxsr 變量的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果表明，基于dlngzxsr 變量與dlnnyjx 變量的研究，顯著性P值為0.028**，P﹤0.05 呈現(xiàn)顯著性，拒絕該原假設(shè)，即農(nóng)民工資性收入是農(nóng)業(yè)機(jī)械化變化的格蘭杰原因；基于dlnnyjx 變量與dlngzxsr 變量的研究，顯著性P值為0.963，P﹥0.05 不呈現(xiàn)顯著性，接受原假設(shè)，即農(nóng)業(yè)機(jī)械化的變化不是農(nóng)民收入的變化的格蘭杰原因。

3.4 模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

由于只有在dlnnyjx 變量和dlngzxsr 變量的VAR模型穩(wěn)定的情況下才可以進(jìn)行后續(xù)的脈沖響應(yīng)和方差分解，如果dlnnyjx 變量和dlngzxsr 變量的VAR 模型的檢驗(yàn)不穩(wěn)定，那么接下來(lái)的分析也沒(méi)有意義。因此，需要在確定兩個(gè)變量的VAR 模型有意義的基礎(chǔ)上，對(duì)模型的穩(wěn)定性進(jìn)行判斷，VAR 模型單位根檢驗(yàn)結(jié)果如圖3所示，脈沖分析如圖4所示。

圖3 VAR 模型單位根檢驗(yàn)圖

圖3 展示了VAR 模型中的AR 根圖，由AR 特征根圖可知，所有特征根值均在單位圓之內(nèi)，意味著構(gòu)建的該VAR 模型穩(wěn)定性較好。由此可判斷，dlnnyjx變量與dlngzxsr 變量建立自回歸模型是穩(wěn)定的，模型可以進(jìn)行下一步分析。

由圖4 可知，農(nóng)民工資性收入對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的動(dòng)態(tài)響應(yīng)表現(xiàn)為面對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化每1 單位的正向影響，促使農(nóng)民工資性收入先做出負(fù)向響應(yīng)。前兩期的響應(yīng)函數(shù)趨向于0，表現(xiàn)為負(fù)向響應(yīng)；之后第3 期和第4 期逐漸表現(xiàn)為正向響應(yīng)，此時(shí)說(shuō)明農(nóng)民工資性收入使得農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平上漲；到第8 期為0 標(biāo)準(zhǔn)差，說(shuō)明漲勢(shì)逐漸變?nèi)酰抑蟮? 和第10 期在0 附近開(kāi)始波動(dòng)。

圖4 脈沖分析圖

3.5 方差分析

脈沖響應(yīng)分析只能確定在各個(gè)時(shí)期單個(gè)解釋變量對(duì)方差分解值越大意味著影響比例越大，方差分解值接近于0 時(shí)意味著影響甚微；被解釋變量的影響效果不能確定所有解釋變量同時(shí)變化。解釋變量對(duì)被解釋變量變動(dòng)的貢獻(xiàn)程度分析，需要采用方差分解來(lái)對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)民工資性收入兩個(gè)變量的模型進(jìn)行進(jìn)一步分析，具體如表5所示。

表5 方差分解

從方差結(jié)果可以看出，初期農(nóng)業(yè)機(jī)械化自身貢獻(xiàn)率為100%，并逐漸遞減，到第4 期其自身的貢獻(xiàn)率為35.825%，衰減到約三分之一，而農(nóng)民工資性收入對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的貢獻(xiàn)率達(dá)到了64.175%，增加到約三分之二。隨著時(shí)間的推移，河南省農(nóng)民工資性收入對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的貢獻(xiàn)度逐漸增長(zhǎng)，但增速逐步放緩，直至維持在63%左右的貢獻(xiàn)度水平上。

4 結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

隨著河南省農(nóng)民工資性收入的不斷增加，農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度也不斷提升。通過(guò)構(gòu)建VAR 模型后，能夠清楚地顯現(xiàn)出河南省農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)民工資性收入之間的關(guān)系。簡(jiǎn)而言之，機(jī)械化水平與農(nóng)民人均收入有著必然的聯(lián)系，這種聯(lián)系并不是單純的因果對(duì)應(yīng)關(guān)系，而是間接的推動(dòng)作用。

實(shí)證研究結(jié)果表明：1）通過(guò)格蘭杰因果分析，表明河南省農(nóng)民工資性收入的變化對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的變化存在單項(xiàng)因果關(guān)系，反過(guò)來(lái)則不成立；2）通過(guò)脈沖分析圖分析農(nóng)民工資性收入對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的沖擊發(fā)現(xiàn)，這種影響具有長(zhǎng)期性和滯后性；3）通過(guò)方差分析，表明農(nóng)民工資性收入對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的貢獻(xiàn)率逐漸增加，并穩(wěn)定在一個(gè)特定的貢獻(xiàn)水平上。綜上所述，河南省農(nóng)民工資性收入的增長(zhǎng)能在一定程度上拉動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高。

4.2 建議

上述研究結(jié)果表明，河南省農(nóng)民工資性收入是影響農(nóng)業(yè)機(jī)械化的重要因素，對(duì)河南省農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)的推廣與普及至關(guān)重要。為促進(jìn)兩者之間的關(guān)系，本文提出以下建議。

第一，政府應(yīng)該繼續(xù)深化農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策，因地制宜制定補(bǔ)貼政策，根據(jù)河南特色的平原、山區(qū)和湖泊，在政策補(bǔ)貼上不能“一刀切”，應(yīng)通過(guò)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)、加工和銷售過(guò)程，調(diào)整補(bǔ)貼分配比例，制定差異化補(bǔ)貼政策，優(yōu)化補(bǔ)貼政策結(jié)構(gòu)。第二，政府要促進(jìn)農(nóng)業(yè)的規(guī)?；?jīng)營(yíng)，土地的碎片化使得土地的規(guī)模經(jīng)營(yíng)難以展開(kāi)，加快土地流轉(zhuǎn)無(wú)疑為提高農(nóng)機(jī)的利用效率提供了助力。第三，政府需要為購(gòu)買農(nóng)用機(jī)械的農(nóng)戶提供風(fēng)險(xiǎn)保障，農(nóng)業(yè)容易受到自然災(zāi)害等因素的影響，為農(nóng)戶提供風(fēng)險(xiǎn)保障可以提高農(nóng)戶購(gòu)機(jī)的積極性。第四，加大科研投入力度，推進(jìn)智能化、數(shù)字化應(yīng)用，農(nóng)業(yè)機(jī)械化不僅僅限于某個(gè)生產(chǎn)、加工或銷售環(huán)節(jié)，應(yīng)推行智慧農(nóng)業(yè)、數(shù)字化農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集群等多種新型農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，探索符合河南省特色的農(nóng)機(jī)科技創(chuàng)新之路。第五，對(duì)于有意愿且有能力從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)民，要加強(qiáng)對(duì)他們的農(nóng)機(jī)知識(shí)教育培訓(xùn)，提高職業(yè)素養(yǎng)，培養(yǎng)能夠熟練操作、維護(hù)和維修農(nóng)機(jī)的專業(yè)人才，充分提高農(nóng)機(jī)的利用效率。第六，對(duì)于從事農(nóng)業(yè)的專業(yè)人才要給予重視，為其提供更多的就業(yè)崗位，激發(fā)其從事農(nóng)業(yè)事業(yè)的積極性，從而提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化率，增加農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)出效益。農(nóng)業(yè)機(jī)械化的不斷推廣將會(huì)釋放大量的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，開(kāi)拓更多的非農(nóng)就業(yè)空間，為農(nóng)村創(chuàng)造良好的非農(nóng)就業(yè)環(huán)境。