吉林省機械化對農民收入影響的實證分析

卞夢園

一、數據的選取和來源

本文的數據全部來源與2006至2016年《中國統計年鑒》和《吉林省統計年鑒》，對于農民收入選取農村居民人均純收入這一指標來體現，機械化水平則用農業機械總動力來說明，因為農業機械總動力指標最能體現使用農業機械的程度，最能反映機械化。

二、實證方法的選取

為了體現機械化對農民收入的影響，筆者采用Granger協整檢驗法，運用Eviews6.0軟件進行實證分析。協整檢驗是Grange在1987年提出的一中運用于檢驗變量之間是否存在長期穩定關系的一種方法，本文中只存在兩個變量，因此采用Engle-Granger兩步法進行。第一步建立根據OLS建立模型，并得到殘差序列，第二步檢驗殘差序列的平穩性，并得出協整檢驗過程。

三、實證分析的過程和結果

（一）單位根檢驗

本文采用的是2005-2015年的時間序列數據，在進行協整檢驗之前，必須進行數據的單位根檢驗，檢驗數據是否平穩，序列是否具有同階單整的特性。本文采用ADF檢驗方法對數據進行槍亙翰。

上表中，x代表吉林省農業機械總動力，y代表吉林省農民人均純收入，為了消除異方差的影響，對兩個變量分別取對數。△lnx和△lny分別表示取對數時變量的一階差分。

由單位根檢驗的結果可知，lnx和lny的ADF值均大于5%a和1%的臨界值，是不平穩序列，無法進行協整分析。一階差分之后，ADF值均小于臨界值，序列平穩，這說明lnx和lny是一階單整序列，可以進行協整檢驗。

（二）協整檢驗

在單位根檢驗說明了序列的平穩性后，本文開始對序列進行協整檢驗。運用eviews6.0軟件對序列的模型進行OLS回歸估計。設定模型為lny=alnx+c，得到的回歸結果如下表所示

根據上表可知c=-4.158824 a=1.682398

所以回歸方程可寫為：lny=1.6823981nx-4.158824，此時dw=1.6999259，查表得知處在接受域，因此認為殘差序列不存在自相關性，不用劉模型中的殘差再進行平穩性檢驗即單位根檢驗。

（三）結論

從協整分析中的模型可得出結論：機械化和農民收入之間存在正相關，當農業機械化總動力增加1個單位時，農民的人均純收入會上升1.682398個單位，即吉林省機械化水平的提高對農民收入的增長具有較大的促進作用。

四、對策和建議

從實證分析結果來看，吉林省的農用機械總動力提高對農民收入的確有正面的影響。

因此對吉林省來說依靠提高機械化水平來增加農民收入是一項正確的舉措。

本文對吉林省的未來農業解析惡化水平提高主要有以下幾個建議：

（一）省政府應當呼吁號召農民機耕、機播和機收。從本文的表一中可以得知，農業機械化水平主要體現在機耕、機播和機收三個方面，其中機收占耕地面積最少尚不足60%，因此政府在全面提高農業各個方面的機械化水平時，應當更加注重機收方面。

（二）省政府應當加大農業機械化領域的財政投入，積極引進先進設備。本文的數據大多是機械總動力，即農業生產中所用的機械設備，依靠單純的農民個體難有經濟力量采購先進設備，因此政府在這方面應當加大投資，提高補貼。

（三）省政府應當鼓勵農場經營、個人種植大戶等新型的農業經營主體和形式。相比于小農田，機械化顯然更適用于大農場。一方面，有些機械體積較大，小土地上無法施展；另一方面，在大農場進行機械化操作更能提高效率，實現機械設備的最大利用。

（四）省政府應當鼓勵技術交流，培育農業機械化生產的知識分子和技術人員，并定期對農民們進行培訓，提高農民們對機械設備的操作能力。

（五）提高農民的機械化意識。農民是農業的主體，是農業機械設備的使用者，只有農民們從思想上意識到機械化水平的提高對增加農民收入的積極作用，機械化才能更廣泛和深入的應用于農業生產。