黑龙江省农业机械化与农民非农收入互动关系研究

2021-01-18林慧王玉斌

农学学报 2021年9期

林慧王玉斌

摘要：为了提高农民的非农收入，解决“三农”的核心问题，运用VAR（向量自回归）模型，实证探究了黑龙江省农业机械化与农民非农收入之间的互动关系。研究结果表明：黑龙江省农业机械化与农民非农收入互为格兰杰因果，黑龙江省农业机械化的发展对非农收入的增加有着较为稳定的促进作用，但短期来看存在一定的滞后性；而非农收入的增加会较为强烈地抑制农业机械化的发展，两者尚未形成良性的相互促进的互动关系。鉴于此，研究提出依靠科技进步带动黑龙江省农业机械化发展，通过完善农业合作组织提升农业机械服务保障水平，加强农机技能培训发挥农业机械利用效率，拓宽农民的非农就业渠道增加农民的非农收入等方面的建议，以期促进黑龙江省农业机械化和非农收入之间形成互相促进的良性互动关系。

关键词：农业机械化；非农收入；VAR模型；互动關系

中图分类号：F304.6文献标志码：A论文编号：cjas2021-0107

The Interaction Between Agricultural Mechanization and Farmers’Non- Agricultural Income in Heilongjiang Province： An Empirical Analysis Based on VAR Model

Lin Hui， Wang Yubin

（College of Economics and Management， China Agricultural University， Beijing100083）

Abstract： To improve farmers’non- agricultural income， solve the core problems of the Sannong issue（namely， agriculture， rural community and farmers）， this paper uses VAR （vector auto regression） model to empirically explore the interaction between agricultural mechanization and farmers’off- farm income in Heilongjiang Province. The results show that agricultural mechanization and farmers’non-agricultural income in Heilongjiang Province are Granger causality. In addition， the development of agricultural mechanization in Heilongjiang Province has a relatively stable promoting effect on the increase of non-agricultural income， but there is a certain lag in the short term. The increase of non- agricultural income will strongly inhibit the development of agricultural mechanization， and it has not yet formed a benign interactive relationship of mutual promotion. In view of this， in order to promote the formation of a benign interactive relationship between agricultural mechanization and non- agricultural income in the province， the study puts forward some suggestions on relying on scientific and technological progress to drive the development of agricultural mechanization， upgrading the service guarantee level of agricultural machinery by improving agricultural cooperation organizations， strengthening the training of agricultural machinery skills， giving full play to the utilization efficiency of agricultural machinery， broadening farmers’non-agricultural employment channels and increasing farmers’non-agricultural income.

Keywords： Agricultural Mechanization； Non-agricultural Income； VAR Model； Interaction

0引言

中国目前已全面完成脱贫攻坚任务，“三农”问题既是全面建成小康社会必须要面对的重点和难点问题，也是中国经济稳定健康发展以及全面小康社会建成后相对贫困问题要解决的关键。农民收入问题是三农问题的基本点[1]，破解三农问题的关键就是要想方设法提高农民的非农收入[2]。

黑龙江省作为经济发展相对落后的农业大省和重要的商品粮基地，农民人均可支配收入虽保持上升趋势，但就其结构来看，农业经营性收入始终占据最大比重，非农收入所占比重较小。农村劳动力红利正在逐渐退去，早已成为中国农业发展的客观事实[3]，“半工半耕”或者“少耕多工”已成为大多数地区的基本农情[4]，农业领域对机械化的需求是劳动力成本较高的国家对高质量产品和先进生产技术需求的回应[5]，要解决目前中国农业劳动力不足的问题，必然要不断推进农业机械化的发展。农业现代化的重要标志之一便是农业机械化[6]，农业机械化水平的不断发展，能够有效提高农业作业水平，推动农业现代化发展，促进农民增收，加快实现乡村振兴战略的进程。黑龙江省有着广阔的耕地面积且地势平坦，农业机械化发展起步早于其他省份，发展水平位居全国前列[7]。基于此，笔者尝试构建VAR（向量自回归）模型进行实证分析，探究黑龙江省的农业机械化发展与农民非农收入增加之间是否形成有效的良性互动关系。

1相关文献概述

现有文献对农业机械化与农民收入互动影响关系进行了广泛研究。主要集中在以下3个面：一是，农业机械化对农民收入的影响。二是，农民收入对农业机械化的影响。三是，农业机械化与农民非农收入。

1.1农业机械化对农民收入的影响

周益波等[8]基于全国30个省份面板数据实证研究指出，农业机械化对农民总收入提高，缩小农民内部的收入差距有促进作用；陈会然等[9]基于全国范围的时序数据指出，农业机械化与农民经营性收入之间存在着较为稳定的双向因果关系；周振等[10]基于全国县级层面面板数据等实证分析指出，农业机械化对农民增收有着明显的促进作用；刘明辉等[11]采用中国家庭追踪调查微观数据（2016CFPS）經过实证分析指出，农业机械化服务对于农户农业增收有着明显的推动作用，且存在着较为显著的个体异质性和地区差异性。

1.2农民收入对农业机械化的影响

关于此方面的研究多见于对农业机械化影响因素的探讨。万发[12]基于省际面板数据的分析指出，农民人均纯收入对农业机械化的发展有明显的正向促进作用；邹於娟等[13]基于11省份的面板数据分析指出，农民收入的增加会使当地的农机总动力减少，高收入农户有着较为明显的非农化倾向；钟真等[14]基于8个省份面板数据的分析指出，农民人均纯收入的增加对提高农机化率有重要作用。

1.3农业机械化与农民非农收入

许庆等[15]运用四省份面板数据对农民的长期投资激励进行研究后指出，非农就业可能是农户对于农业机械、运输工具等长期投资的影响因素，但并未就具体的影响效果进行分析；李明艳等[16]基于江西省的农户调研数据对农户非农就业与土地利用行为进行分析后指出，非农收入的增加明显增加了农户对农业机械的投入；Koike[17]研究南亚地区农户机械定制租赁系统时指出，农民通常只有在从非农业来源获得额外收入时才希望拥有机械，但DeBrauw等[18]利用中国6省份的农户调查数据实证分析指出，农户非农收入提高后更倾向于购买房产和消费品来提高自己的生活质量，而对于农业机械等生产性投资并未有明显的增加；刘承芳等[19]利用六县市数据实证分析后指出非农收入增加给机械化投入带来的是消极作用；刘同山[20]运用三省九县的农户调查数据，农业机械化的发展会对农民的非农就业起到促进作用，从而提高农民的非农收入，机械化发展促进非农收入增加这在现有研究中已达成基本共识。

综上研究可以发现：关于农业机械化与农民人均纯收入关系的研究较多，但对于农业机械化与农民非农收入关系的直接研究较为少见，虽然已有学者就农业机械化对非农收入的影响以及非农收入对农业机械化的影响两方面分别展开过讨论，但依然存在以下问题：（一）已有研究中关于农业机械化发展对收入增加和非农收入增加的推动作用有着较为一致的结论，但关于非农收入提高对农业机械化发展究竟是正向促进作用，还是反向抑制作用尚未形成一致定论，这可能与研究区域的选择有关；（二）现有研究很少注意到农业机械化与非农收入之间互为因果的内生性关系，这可能会使研究结果出现一定的偏差；（三）现有研究大都围绕较大范围内的省级面板数据进行研究，缺少针对某一特定区域的微观层面的实证分析。因此，本研究选择黑龙江省作为研究对象，探究黑龙江省的农业机械化和农民非农收入的互动关系，将研究重点从宏观层面转为微观层面，将研究视角从全局性视角转为区域性视角，具有重要的现实意义。

2研究设计

2.1模型构建

VAR模型的建模思想是把涉及的所有变量都看作内生变量，并用每一个内生变量与其他所有变量的滞后阶构造函数，建模分析模型。模型最主要的特点是将几个相关的变量放在一起，组成一个使预测相互自洽的系统[21]。VAR模型的优势是建模时无需提出假设，因为它并不是依赖于经济理论，而是依据数据本身的性质确定模型系统的动态结构[22]，已经成为分析和预测多个相关时间序列的最常用的模型。鉴于本研究是探究黑龙江省农业机械化和非农收入之间的互动关系，选用VAR模型作为实证研究模型较为适宜，其一般形式见式（1）[21]。

需要指出的是，VAR模型的系数仅汇报了黑龙江省农业机械化和非农收入之间互动影响的部分信息，为进一步深入剖析两者的互动影响，本研究进一步借助脉冲响应分析和方差分解探究两者的互动关系。

2.2变量设置及数据来源

2.2.1变量设置

（1）农业机械化水平。参考王月梅[23]、周振[10]等学者的研究，同时考虑数据的可获得性，用农业机械总动力衡量，记作JX，这也是衡量农业机械化水平最为常用的指标。

（2）非农收入。用工资性收入衡量，记作FN。已有学者指出，若不加区分地将财产性收入和转移性收入纳入非农收入范围，极易对研究结果产生不必要的干扰[24]，而且本研究主要研究农民非农就业产生的非农收入，转移性收入和财产性收入与研究动机无太大关联，所以并没有纳入非农收入的范围。

2.2.2数据来源本研究选取黑龙江省1995—2017年共23年的时间序列数据进行实证分析，数据皆来源于《黑龙江统计年鉴》。对非农收入变量以1995年为基年用农村居民消费价格指数进行折算以消除通胀影响；为减少分析过程中指数趋势的影响，避免出现异方差和伪回归，对所选指标都取自然对数，取自然对数后的变量分别记作LNJX、LNFN。

通过描述各变量的数据特征，可以初步掌握各变量数据大致的变化特点，为后续的计量分析提供参考，因此本文在进行实证分析前先给出各变量的描述性统计表以及LNJX和LNFN的变化趋势图，如图1所示。本文的绘图以及模型分析均用Stata16软件进行操作。

从图1可以看出，黑龙江省的农业机械化水平和非农收入都是呈不断增长的趋势的，但农业机械化水平的增长较为缓慢，非农收的增长虽略显波动，但总体来看增速较快。

3实证分析

3.1时间序列平稳性检验

构建VAR模型的前提是所有的时间序列都是平稳的，否则模型本身不稳定，可能会产生虚假回归现象，降低分析结果的可信度[26]，因此首先需要对选取的时间序列进行平稳性检验，本研究选取目前实证研究中最为常用的ADF单位根检验法进行平稳性检验，检验结果如表1所示。

由表1的检验结果可知，LNJX的原序列和一阶差分都非平稳序列，二阶差分后显示序列平稳，且在1%的置信水平下显著；LNFN的原序列非平稳序列，一阶差分后显示序列平稳，且在1%的置信水平下显著。因此，经过差分后，D2LNJX和DLNFN都已变为平稳的时间序列，即LNJX～I（2），LNFN～I（1），符合VAR建模的前提，可建立VAR模型进行更深层次的分析。

3.2 VAR模型滞后阶数的选择

在进VAR建模时，首先需要确定变量的滞后阶数。由于本研究所选数据为年度数据，滞后阶数不宜太大，因此确定最大的可能滞后阶数为4阶，进行最优滞后阶数的判断，结果如表2所示。

根据以上分析结果可以看出，不同的判断准则对于最优滞后阶数的判断并不一致。根据最简洁的SBIC原则选择滞后1阶可能会过于简洁，所以参考AIC准则和其他准则的判断，选择滞后阶数为3阶，建立VAR（3）模型。

3.3 VAR模型的检验

3.3.1模型稳定性检验首先对模型的稳定性进行检验。对于滞后阶数为m且有n个内生变量的VAR模型，特征根多项式有m×n个特征根，只有当特征根的模都大于1，也就是特征根模的倒数都小于1（即位于单位圆内）时，VAR模型才是稳定的，否则需要重新设定模型。如图2所示，代表特征根模的倒数的6个“·”均位于单位圆内，故本研究构建的VAR模型是稳定的，满足进行后续有关分析的前提条件。

3.3.2残差的自相关检验通过检验残差是否存在自相关来检验变量的独立性，具体检验结果如表3所示。根据表3可知，P值都远大于0.05，可以接受“残差无自相关”的原假设，符合VAR模型的建模条件。

3.4格兰杰因果检验

格兰杰因果检验考察的是一种动态相关关系，验证一个变量的变化对另一个变量的变动是否具有预测能力[21]。VAR模型研究了多元时间序列之间的内在关联，格兰杰因果是进一步说明多元时间序列间的先后引导关系。表4的检验结果显示，无论是农业机械化还是非农收入作为被解释变量，其P值均远小于0.05，可见，农业机械化和非农收入互为格兰杰原因，同时这也说明两变量的滞后期分别对彼此有着显著的影响。

3.5脉冲响应分析

由于VAR模型参数较多所以系数也较多，以至于无法合理解释每一个系数的经济含义[21]。VAR模型最主要的作用便是预测，所以在进行VAR模型分析时，运用脉冲响应函数对变量间的动态影响进行深入探究比模型本身的参数估计更有现实意义。脉冲响应函数可以反映冲击对系统产生的动态影响，也就是给予的冲击对某个变量在不同时期产生的影响效果。如果脉冲响应函数一段时间后趋于平稳不再产生波动，则表明冲击效应趋于稳定。

脉冲响应函数最终趋于零时，说明冲击效应逐渐趋于零，表明冲击无法产生持久性的影响。但是经过差分的变量进行脉冲响应分析时函数表现出来的是变量增量间的动态变化，所以脉冲响应函数值趋于零时，说明冲击效应不是趋于零，而是逐渐趋于稳定。为了更加明晰农业机械化与非农收入的互动关系，绘制出脉冲响应函数如图3和4所示，图中横轴冲击作用期数，纵轴表示响应变量受到冲击后产生的波动，实线表示脉冲响应函数曲线，虚线表示0值参考线，设定作用期为15年。

由图3可知，当给予非农收入一个来自机械化的正向冲击后，非农收入在第1期便给予了较为强烈的正向响应，这种正向响应在第2期达到最高值，随后逐渐减小，并在11期及以后逐渐趋于0，也就是说机械化带给非农收入的正向冲击从第9期开始逐渐趋于稳定。由此可知，黑龙江省农业机械化的发展对非农收入的增加有着很强且持久的促进作用，并且这种促进作用是较为持久的。这与现实情况是相符的，农业机械化的发展提高了农业的劳动生产率，大幅缩短了农民投入到农业生产中的时间，降低了农民从事农业生产的机会成本，使得农民有更多的精力去从事非农产业，从而获得更多的非农收入。

由图4可知，农业机械化在受到来自非农收入的一个正向冲击后，在第一期给予了较强烈的负向响应，负向响应自第二期逐渐减弱且到第三期后变为正向响应继而又逐渐减弱变为负向响应，形成正负波动的反应过程，最终波动逐渐趋于0，这说明不论从长期还是短期来看，黑龙江省农民非农收入增加都会较为强烈地抑制农业机械化的发展。这一结果也与现实相符，虽然黑龙江省农民收入中经营性收入始终占据最大比重，但非农收入比重逐渐增加，农户非农化倾向日益明显也是农业现代化发展过程中的正常现象。由于面临总体收入偏低，借贷困难等问题，农民往往面临较强的投资约束[18]，即使收入增加也不會过多增加对农业机械的投入。非农收入的增加使从事农业生产的机会成本大于从事农业生产的所得，农户便倾向于减少对农业的投入，对农业机械的投入也会减少，但又不会完全放弃农业生产，所以还存在一定的波动性。

3.6方差分解

脉冲响应分析反映的是一个变量对于另一个变量产生冲击的动态响应过程，方差分解是在脉冲响应分析的基础上把VAR系统中每一个变量的方差分解到各个扰动项上，方差分解的分析提供了关于每个扰动项影响VAR模型内各个变量的相对程度。为进一步分析农业机械化和非农收入对彼此产生影响的相对程度大小，对农业机械化和非农收入进行方差分解，方差分解表见表5和6。

通过表5可以看出，虽然在第1期时，农业机械化变动的影响全部来源于其自身，但是从第2期起，非农收入对农业机械化变动的贡献程度便维持在70%～ 73%左右，而来自农业机械化本身的贡献程度，仅占27%～30%左右，长期来看，非农收入对农业机械化的影响程度远大于农业机械化本身对自己的影响程度，这也说明了短期内黑龙江省农业机械化的发展只与其发展现状有关，但长期来看，农民的非农收入对农业机械化的发展有着较强的影响，而且这种影响不是暂时性的，是长久且稳定的。

通过表6可以看出，虽然第1期时非农收入变动的影响几乎全部来源于其自身，但第2期起，来自于非农收入本身的影响开始下降，由最初的99.9%稳定到75.7%左右，而来自于农业机械化的影响则从最开始的几乎为0上升并稳定在24.3%左右，这说明黑龙江省农业机械化发展对农民非农收入增长的拉动作用具有一定的滞后性，而且这种拉动作用要小于农民非农收入增加本身所带来的马太效应。

综合对两变量方差分解的分析可以看出，农业机械化对非农收入增长的贡献程度，是要远小于非农收入对农业机械化发展起到的作用的。

4结论与建议

4.1结论

构建VAR模型后，格兰杰因果检验确定了黑龙江省农业机械化和非农收入互为格兰杰因果，这表明两者之间存在着有效的互动关系；脉冲响应分析和方差分解表明，黑龙江省农业机械化的发展对非农收入的增加有着较为稳定的促进作用，这种促进作用在短期内有一定的滞后性；而非农收入的增加，不论从长期还是短期来看，都会抑制农业机械化的发展，而且这种抑制作用是较为强烈的，可见黑龙江省农业机械化和非农收入之间并未形成良性的相互促进的互动关系，虽然农业机械化的发展会促进非农收入的增加，但农户非农收入增加后存在着非农化的倾向，并不有利于农业机械化的向好发展。

4.2建议

农业机械化只有继续朝着更高水平发展才会在不断促进农民增收的同时吸引农民对其投资；不断提高非农收入不论是对于继续投入农业机械化发展还是提高农民的生活水平都大有裨益。通过黑龙江省23年的数据研究发现非农收入的增加给机械化的发展带来的是反向抑制作用，也就是说农户非农收入提高后不但不会继续增加农业机械化的投资，反而有减少机械投资的倾向，这也验证了已有研究中关于非农收入的增加会持续促进非农化的论断。

但是不能忽视的是，未来农业的发展，不论是小农经营还是大型农场经营，发展的趋势一定是科技带动下的农业现代化，而农业机械化的不断发展是实现农业现代化的现实保障，所以针对发现的问题本研究为促进黑龙江省农业机械化和非农收入之间形成良性的相互促进的互动作用提出以下建议。

4.2.1依靠科技进步，带动黑龙江省农业机械化不断发展加强科技创新投入，注重研发为不同经营规模农户量身定制的，适合当地农艺环境和有限资源禀赋的用户友好型机械。黑龙江省农业机械化发展起步早，应该始终坚持自主创新的原则，探索出带有黑龙江省特色的农机装备科技创新之路，整合各方面力量为黑龙江省农业机械化的不断创新发展提供有力的技术支撑。

4.2.2完善黑龙江省农机专业合作组织，提升农业机械服务保障水平促进农业机械化和非农收入实现良性互动关系的关键是让农民愿意对农业机械进行投资，最主要的是提高他们的投资回报率。政府部门应当对已经成立的农机专业合作组织进行重点扶持，积极支持农机专业协会、农机专业大户等农业服务机构，机械服务为缓解劳动力成本上涨和农村经济短缺提供了缓冲，通过向农民客户提供多样化的服务可以帮助农民更快地收回机械投资，增强其投资意愿。

4.2.3加强农机技能培训，发挥农业机械利用效率要切实解决农民对于能力提高和教育的需求，培养能够熟练操作，维护和维修设备的人员；要将对农机技术工作者的培训作为长期重点工作来展开，使农机技能培训的作用得到充分发挥；要对专业型的农机技术人才给予充分的重视，调动起他们对农机事业的热情，以期能够从最大化地发挥技能人才的协助促进作用，从而提高农业机械利用率，增加农产品产出效益，提高农民的非农收入。

4.2.4积极拓宽农民非农就业渠道，增加农民非农收入推进农业机械化不断发展的一大利好就是可以将农民从耕作的土地上解放出来，开拓出更多的非农就业空间，从而增加农民的非农收入。在想方设法提高农业机械化发展水平的同时还应该积极拓宽农民非农就业渠道，创造更加公平的非农就业环境。鼓励引导农民自主创业，各部门联合起来为农民自主创业创造良好的创业环境，不断加强宣传，提高农民自主创业意识，同时也要加强针对性的创业就业培训并提供政策咨询等服务，为农民实现自主创业提高非农收入保驾护航。

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