城镇化、工业化对农业机械化动态影响研究——以河南省为例

张 宽，沈倩岭，漆雁斌

(四川农业大学　经济学院，四川　成都　611130)



城镇化、工业化对农业机械化动态影响研究
——以河南省为例

张 宽，沈倩岭，漆雁斌

(四川农业大学经济学院，四川成都611130)

[摘要]在经济新常态下，深入协调推进城镇化、工业化和农业机械化具有重要现实意义。本文利用1978-2014年时间序列数据，将城镇化、工业化和农业机械化纳入VAR动态模型系统，分别从长期均衡和短期动态两个方面深入分析了工业化和城镇化对农业机械化的动态影响。研究发现：(1)城镇化、工业化和农业机械化之间存在长期正向均衡关系，工业化和城镇化对农业机械化的长期影响系数分别为1.98和1.12。(2)城镇化和工业化是农业机械化的单向Granger原因，短期内城镇化和工业化对农业机械化有显著的动态驱动效应，同时工业化对城镇化也存在单向Granger原因。(3)农业机械化对工业化和城镇化脉冲响应长期为正，工业化、城镇化对农业机械化的贡献度较大，特别是工业化对农业机械化贡献度达到52.46%，从长期看，工业化较城镇化对农业机械化的长期驱动效应更大。

[关键词]城镇化；工业化；机械化；动态影响

一、引言及文献综述

农业机械化是农业现代化的重要内涵和特征[1]，是传统农业步入现代农业的核心标志[2-3]，是促进农民增收的重要手段[4-5]。1978年改革开放以来，我国以牺牲农业发展为代价的工业化道路迅速发展，目前我国已经步入工业化中后期，现代工业体系基本建立，工业生产达到了一个新的高度。然而农业发展长期滞后于工业发展的问题日益突出，集中表现在农业科技创新不强，农业机械化水平与发达国家相比还有较大差距、粮食安全问题还未彻底解决等方面。其中农业机械化作为连接工业反哺农业的重要纽带，工业发展水平直接决定农业机械化水平的高低，因此充分发挥工业化对农业机械化的促进作用意义重大。2010年国务院办公厅颁发了《国务院关于促进农业机械化和农机工业又好又快发展的意见》文件，指出加快推进农业机械化和农机工业发展对于提高农业装备水平、改善农业生产、增强农业综合生产能力喝拉动农村消费需求等具有重要意义。伴随工业化和城镇化进程加快，由于农村劳动力转移势必进一步对农业机械化形成倒逼机制，农业生产对农业机械将产生更大需求。

综上所述，深入刻画工业化和城镇化对农业机械化的动态影响关系，对于农业现代化、工业化和城镇化协调互动发展具有重要现实意义。相关学者对此进行了有益探索，杨敏丽和白人朴(2006)论述了我国新型农业机械化道路的内涵，认为新型农业机械化必须与工业化相适应，与城镇化进程相结合[6]。候方安等(2015)利用1978-2013年时间序列数据，基于协整理论对农业机械化和城镇化进行了量化分析[7]。研究发现：长期内，城镇化每提高一个单位将拉动农业机械水平提高1.09个单位，相反农业机械化对城镇化表现出明显的滞后效应。进一步农业机械化、城镇化和工业化协调发展的问题受到关注，陈莉等(2015)从区域发展的视角利用25个省区数据，基于协同理论和因子分析对农业机械、新型城镇化和工业化的协同度进行了测算，结果表明区域之间“三化”协同程度差异较大，并且存在不同程度的“三化”不协调的问题[8]。夏春萍(2012)则从动态视角探讨了农业现代化、城镇化和工业化之间的长期均衡关系，她在文中假定农业机械化水平作为农业现代化的代理变量，其结论认为城镇化对农业机械化的促进作用高于工业化[9]。

纵观已有的研究文献，关于直接探讨工业化和城镇化对农业机械化的动态影响相关文献还比较缺乏，而推进“三化”协调发展对经济新常态下农业现代化发展具有长远意义。因而本文以农业大省河南为例，以现代计量经济学为工具深入分析工业化、城镇化对农业机械化的动态影响，以期为“三化”协同发展政策制定提供一定的经验依据。

二、数据与典型事实

(一)数据说明

本文的使用的样本数据区间为1978-2014年，主要研究变量为农业机械化水平、工业化水平和城镇化水平。根据已有的研究成果，单纯选择农业机械总动力衡量农业机械化水平(mech)具有诸多缺陷，如没有考虑到农村人口规模等，因此利用农业机械化总动力除以农林牧渔业从业人数，构建了人均拥有机械化动力数来表示农业机械化水平(夏春平等，2012；程莉等，2013)[9-10]。对于工业化水平(indu)，考虑到工业为农业提供机械设备，服务业提供农机服务，因此采用非农产出占GDP比重代表工业化水平(王贝，2011等)[11]。城镇化水平(urba)的衡量采取学界常用的方法，即城镇常住人口占总人口的比例(王贝，2011；黄祖辉等，2013)[12-13]。以上所有变量所需的基础数据均是来自于相关年份的《河南省统计年鉴》、中宏经济数据库和中经网数据库。

对于以上介绍的较长时间跨度的经济变量，在考察其长期均衡和短期动态机制时，有必要检验和确定变量的平稳性特征。特别现代计量经济学建模，对于时间序列数据必须建立在平稳性基础上，对于非平稳变量，可以以差分的形式转换为平稳变量。为了消除模型异方差提高模型拟合度对原始变量作取对数处理，记为lnmech、lnindu、lnurba，分别利用ADF和PP两种常用的平稳性检验方法对上述变量进行平稳性检验，检验结果如表1。从表1的检验结果来看，ADF和PP检验的结果完全一致，即原始对数序列为非平稳序列，二阶差分后所有序列变得在1%水平平稳，则本文所研究变量均为二阶单整序列。

表1 原对数序列和二阶差分序列单位根检验结果

注：d为二阶差分标识，检验设置中(C)表示带截距项，(0)表示无截距和趋势项，滞后期根据AIC准则确定；PP检验采用Bartlett核估计和Newey-West宽带.

(二)典型事实

图1　1978-2014河南省城镇化、工业化和农业机械化发展趋势

河南省作为我国人口大省、农业大省和粮食大省，改革开放以来农业机械化、城镇化和工业化都迅速发展。图1描绘了河南省1978-2014年城镇化、工业化和农业机械化发展的时间路径和增长趋势。截止2014年，非农产出达到30778.23亿元，非农产出占GDP比重由改革开放初期的60.18%上升到88.09%，工业化程度年均增长9.97%，工业化水平提升较快。1978农业机械化总动力和人均农业机械化动力分别仅为974.4和0.43万千瓦，到2014年分别增长为11476.8和4.38万千瓦，其中人均农业机械化水平年均增长3.99%，农业机械化得到长足发展和提升。再看城镇化水平发展趋势，2014年河南省城镇化率达到45.2%，比1978年增长约32个百分点，城镇化率年均增长约10.36%。

从总的增长趋势来看，农业机械化水平、工业化和城镇化都呈现出长期增长态势，其中工业化增长较为平稳，农业机械化水平和城镇化在20世纪90年代中期后都呈现迅速增长态势。从年均增长率来看，城镇化与农业机械化增长速度相当，农业机械化水平增长相对缓慢。三者之间虽然都呈现相同的增长趋势但还不能说存在必然的驱动关系，因此下文进一步建立向量自回归模型(VAR)考察其长期均衡和短期动态机制。

三、模型简介与建立

(一)模型基本形式

VAR模型不依赖于严格的经济理论建立系统模型，它将每个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型。VAR模型克服了传统联立方程模型偏倚的缺陷，以一种非结构化的方式构建经济变量之间的动态系统，根据研究需要，本文构建了一个包含农业机械化、城镇化和工业化的无约束VAR(P)模型，其表达式为：

(二)模型滞后期选择

VAR模型滞后期的选择通常遵循足够多的滞后项以描述经济变量之间的动态性同时又要保证足够多的自由度。在滞后期确定中通长遵循AIC和SC准则或者LR检验等统计量，表2给出了较多准则下选择的结果，除SC支持选择滞后2期外，所有准则均支持构建滞后3期的VAR模型，因此本文选择构建VAR(3)模型。

表2　　不同选择标准下VAR模型的滞后期选择结果

(三)模型稳定性检验

图2　VAR模型特征根倒数的模

VAR模型的稳定性与否直接关系到脉冲响应函数哈方差分解的准确性，因此有必要对其稳定性进行检验。图2反应了本文所建VAR模型所有特征根倒数的模在单位圆内的分布情况，可以看出滞后3阶的三变量VAR模型所产生的9个特征根倒数的模均位于单位圆内，即小于1，因此可以确定VAR模型是稳定的。

四、实证结果分析

(一)协整检验

对于较长跨度时间序列数据，对相关变量直接进行回归的分析方法容易陷入“伪回归”的陷进，对于非平稳的时间序列变量但某种线性组合是平稳的，我们称变量之间存在协整关系，即长期均衡关系。上文已经证实本文研究的变量属于二阶单整序列，对于多变量的同阶单整序列，常用基于VAR模型的Johansen协整检验约束，对变量之间的长期均衡关系进行确定和探究。对于滞后P阶的VAR模型，选择P-1期进行协整约束检验，本文则选择滞后2期对农业机械化、工业化和城镇化的协整检验结果如表3。

表3中只给出了迹检验结果，一般情况下迹检验较最大特征根检验更加有效。在不存在协整关系原假设下，迹统计量在1%水平显著拒绝原假设，因此可以看出城镇化、工业化和农业机械化存在协整关系，利用最小二乘(OLS)和工具变量(IV)估计进一步具体分析这种长期协整关系。

表3　　　相关变量的Johansen协整约束检验结果

(二) 回归分析

表4　　　回归估计结果

注：()、[]分别为标准误和t值，*、**、***分别对应10%、5%、1%显著水平，下同.

由于本文关注的重点在于工业化和城镇化对农业机械化影响，因此只给出以农业机械化为被解释变量的长期均衡方程。模型(1)到模型(3)分别为OLS估计的不断修正过程，模型(1)的回归结果显示，模型总体线性拟合度达到0.98，F值达到1170.41，所有变量均通过1%水平显著性检验，模型的总体拟合效果较好，但D.W.值仅为0.67。说明模型(1)还存在较为严重的自相关问题，这可能导致系数t值高估从而形成解释变量估计的系数结果和显著性不准确的问题，不能真实反应变量之间的长期均衡关系。因此，进一步利用广义差分法对模型(1)进行修正，通过不断加入ma项，最终形成模型(3)的估计结果。模型(3)的估计表明，D.W.值达到2.03，模型估计已经几乎不存在自相关问题，模型拟合优度达到0.99，所有系数仍然在1%水平显著。从不断消除自相关的模型估计结果来看，即从模型(1)到模型(3)，工业化对农业机械化的影响系数不断增大，从1.25增加到1.44；城镇化对农业机械化的影响强度不断减弱，估计系数从1.66减小到1.01。这说明了模型自相关问题对系数估计的准确性具有较大影响。同时为了估计稳健性和可能存在的变量之间内生性问题进一步利用工具变量对模型进一步估计，本文主要使用两阶段最小二乘(TSLS)和广义矩估计(GMM)。从理论上讲，城镇化和工业化有利于促进农业机械化发展，但同时农业机械化发展必然也对城镇化和工业化产生影响，城镇化和工业化之间也存在密切关系，因此模型内生性问题理论上是存在的，OLS估计结果可能存在不一致性，因此应该进一步选择工具变量对原有模型进行修正。本文借鉴已有的研究惯例，选择变量滞后一期作为工具变量对原有模型进行估计。TSLS和GMM估计结果相类似，与OLS估计相比，工业化和城镇化的系数都有所增大，特别是工业化系数，工具变量估计表明模型存在一阶自相关但不存在二级自相关，Sargan检验表明接受过度约束正确的零假设。工具变量估计表明，模型内生性问题导致OLS严重低估了工业化和城镇化对农业机械化的长期影响系数，GMM估计相关系数标准误相比TSLS更小，因此最终选择GMM估计结果进行分析。

模型(5)的估计表明，工业化和城镇化对农业机械化发展具有长期的正向影响，工业化程度每提升1%将促进农业机械化水平提升约1.98个百分点，城镇化率每增加1个百分点农业机械化水平将增长1.12%；从影响强度来看，工业化(1.98)对机械化发展的影响比城镇化(1.12)更大。模型估计结果与经济理论相互印证，首先工业化程度直接决定了农业机械化水平和质量，工业生产为农业经济发展提供机械设备；其次，工业化过程中，服务业迅速崛起有效地满足了农机服务需求；最后，城镇化深入发展，一方面导致农村劳动人口转移对农业机械化需求形成倒逼机制，另一方面，城镇化伴随人口、资本和技术等生产要素在城市集中，这又为工业化发展进一步提高农业机械化水平奠定了基础。总地说来，协整回归分析发现，工业化、城镇化和农业机械化之间存在正向的长期均衡关系。

(三)格兰杰(Granger)因果检验

协整回归分析已经表明，工业化、城镇化对农业机械化具有长期正向影响，进一步利用Granger检验方法对工业化和城镇化对农业机械短期动态机制进行分析。从表5的检验结果来看，在lnmech方程中，城镇化是农业机械化的Granger原因，工业化同样表现出对农业机械化显著的Granger原因。说明短期内，城镇化和工业化的滞后值能够显著预测和解释农业机械化水平的变动，城镇化和工业化发展都能够对农业机械化产生显著的动态驱动效应。同时方程的联合性显著检验也表明，城镇化和工业化的联合发展在1%显著水平拒绝不是农业机械化的Granger原因，工业化和城镇化融合发展能够显著促进农业机械化发展。

同时表5还给出了城镇化、工业化与其他变量之间的因果关系检验结果，在lnurba方程中，农业机械化不是城镇化的Granger原因但工业化是城镇化的Granger原因，方程联合性显著检验结果认为农业机械化和工业化联合发展是城镇化的Granger原因。这暗示了农业机械化、城镇化和工业化之间发展关系还不够协调，农业机械化对城镇化在短期的促进作用并不明显。在lnindu方程中，无论是单方程还是联合性检验均表明农业机械化和城镇化都不是工业化的Granger原因。

表5　　　工业化、城镇化和农业机械化之间的Granger原因检验

(四) 脉冲响应分析

图3　农业机械化对其他变量的广义脉冲响应路径

对于VAR模型系统，通常利用脉冲响应函数从时间和强度两个维度来刻画在其他变量保持不变的前提下一个内生变量对来自另一个内生变量扰动项的动态冲击响应。由于正交化脉冲响应通常采用Cholesky分解，Chlesky分解结果受变量顺序影响较大，这里采用Koop等(1996)提出的广义脉冲响应，以克服上述缺陷[14]。

图3揭示了农业机械化对来自本身、工业化和城镇化的脉冲动态响应路径。农业机械化对来自自身冲击响应在第1期比较强，冲击正向响应强度达到0.04，之后逐渐减弱，到第7期后达到最低点约为0.004，之后有所上升；农业机械化对来自城镇化的冲击响应为正，第1期约为0.01，到第2期达到最高点约0.04，之后逐步稳定在0.02-0.03之间；农业机械化对来自工业化的脉冲反应在1-4期呈现迅速上升的趋势，并在第4期后超越了来自农业机械化本身和城镇化的冲击响应，并长期保持这种较高的冲击响应。上述响应路径表明：工业化和城镇化在长期内对农业机械将产生正向影响路径，在滞后3-4期后，工业化和城镇化对农业机械化的冲击具有显著的促进作用和较长的持续效应。

(五)方差分解

表6　　　对农业机械化的方差分解结果

方差分解在VAR模型系统中，通常用来分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，以此来判断不同结构冲击的重要性。从表6对农业机械化的方差分解来看，农业机械化对自身的贡献度随时期不断下降，到第10时达到23.66%左右；城镇化对农业机械化的贡献度呈现一个倒U型的趋势，即贡献度先上升在下降，第10期达到23.86%左右；工业化对农业机械化的贡献度呈现不断上升的趋势，到第10期时已经达到约52.46%。方差分解表明，工业化和城镇化对农业机械化都具有长期贡献，但工业化对农业机械化的贡献更大且具有持续性，这与协整回归分析结果相印证。

五、结论及启示

(一)结论

本文基于1978-2014年河南省的时间序列数据，对工业化和城镇化对农业机械化的动态影响机制进行了考察。在构建工业化、城镇化和农业机械化的动态VAR模型系统上的实证研究结论表明：(1)长期内，工业化、城镇化和农业机械化之间存在长期均衡关系，OLS回归估计结果认为，工业化和城镇化对农业机械化具有长期显著正向关系，工业化和城镇化对农业机械化的长期正向影响系数分别达到1.44和1.01。(2)短期内，Granger检验表明工业化和城镇化对农业机械化存在单向的Granger原因，工业化和城镇化发展能够对农业机械化产生显著的正向驱动效应。同时，这种单向的正向驱动效应也存在工业化对城镇化的动态影响之中。这也表明，在短期内农业机械化、城镇化和工业化之间还未形成良好的互动效应。(3)基于长期因果关系的脉冲响应分析认为，工业化和城镇化对农业机械化的正向影响具有长期显著性和持续性，农业机械化在长期内对工业化的冲击响应更强。(4)方差分解清晰地表达了工业和城镇化对农业机械化在长期的贡献程度，在长期内，工业化对农业机械化的贡献度不断上升，城镇化对农业机械化的贡献度呈先上升后下降的趋势，到第10期时，工业化和城镇化对农业机械化的贡献度分别达到52.46%和23.86%。方差分析表明，工业化和农业机械化在长期内对农业机械化发展都具有较大贡献度，其中工业化的贡献度对农业机械化的影响同样更大。

(二)政策启示

(1)大力推进农业机械工业产业和农机化服务业与农业产业结构协调发展，尽快出台对农机制造和服务产业的支持政策。首先应该强化支持农业机械工业在关键设备和技术上的创新力度，增强我国农机工业的技术水平和制造能力；其次，鼓励农机工业企业大力创新和生产面向山地、丘陵或高原等农机使用的特殊地域的农业机械；再次，支持农机工业企业面对油菜、甘蔗等经济作物的机械设备研发和生产；最后，着力培养与我国农机发展相适应的农机服务组织，加强对农村居民机械使用培训力度。

(2)有序推动农村剩余劳动力转移，不断推动城镇化进程，加深城镇化和工业化的融合程度，为农业机械化发展奠定基础。农村劳动力不断从农村涌入城市，对我国城镇化进程形成加速效应，然而目前由于制度、文化和经济等制约因素导致我们目前城镇化质量较低，农村居民真正市民化还存在不少阻力，导致城镇化对农业机械化的促进效应还不能完全释放。因此，应进一步提升城镇化水平和质量，促进城镇化和工业化高度融合从而带动农业机械化提质增效。

(3)完善工业化、城镇化和农业机械化协调发展机制和政策，建立和健全农业机械化对城镇化和工业化的反馈机制与渠道。目前，我国农业机械产品整体结构较为单一，质量和技术水平较低，于农业生产发展需求还未充分适应，从而导致农业机械化对城镇化和工业化打反馈渠道不畅通，进而工业化、城镇化和农业机械化协调程度还不够高(周建群，2013；钱丽，2012)[15-16]。因此深化制度改革，完善相关产业政策，建立工业化、城镇化和农业机械化的互动机制，这是目前新的努力方向。

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[责任编辑：安锦]

The Dynamic Effects of Urbanization and Industrialization on Agricultural Mechanization—Taking Henan Province as and Example

ZHANG Kuan,QI Yanbin

(School of Economics,Sichuan Agricultural University,ChengDu,611130,China)

Abstract:Under the new economic normal, it has important practical significance of coordinating and promoting the urbanization, industrialization and agricultural mechanization.In this paper, the urbanization, industrialization and agricultural mechanization are included in dynamic VAR model system by using time series data in1978-2014 , it respectively analyses the dynamic effects of the industrialization and urbanization on agricultural machinery from two aspects of the long-term equilibrium and short-term dynamic.Research shows: (1) The urbanization, industrialization and agricultural mechanization exist a long-term positive equilibrium relationship,and the long-term effects coefficient of industrialization and urbanization on agricultural mechanization respectively are 1.44 and 1.01.(2)The urbanization and industrialization respectively are one-way Granger reason of agricultural mechanization, and it has a significant dynamic driving effect on agricultural mechanization in the short term. Meanwhile, the industrialization also is one-way Granger reason of urbanization .(3)The impulse response of agricultural mechanization to industrialization and urbanization is positive, the contribution degree of industrialization and urbanization to agricultural mechanization is greater, especially the contribution degree of industrialization to agricultural mechanization reached 52.46%, and from a long-term point of view, the long-term effects of industrialization to agricultural mechanization are greater than urbanization.

Key words:urbanization;industrialization;mechanization;dynamic effects

[收稿日期]2016-05-31

[基金项目]国家社会科学基金一般项目(14XGL003)；四川省教育厅人文社会科学重点项目(13sa0126)；四川省区域和国别重点研究基地四川农业大学德国研究中心2014年度资助项目(ZDF1406)；四川省哲学社会科学重点研究基地四川省农村发展研究中心重点项目(CR1603)

[作者简介]张宽(1989-)，男，四川南充人，四川农业大学经济学院硕士研究生，从事产业经济学研究.

[中图分类号]F303.3

[文献标识码]A

[文章编号]2095-5863(2016)04-0028-08