農業機械化與農民增收關系的交互動態響應分析*
——基于吉林省統計核算數據

李玉波，楊淑杰，鄔偉三，許清濤

(白城師范學院，吉林白城，137000)

0 引言

2020年是我國全面建成小康社會目標實現之年，是全面打贏脫貧攻堅戰收官之年。全面建成小康社會，最突出的短板在“三農”，農民收入偏低是“三農”問題的核心和關鍵。2019年中央農村工作會議強調，農民增收是全面小康的基本要求。黨的十八大提出，到2020年實現城鄉居民人均收入倍增目標。2017年中央一號文件提出農業供給側結構性改革的主要目標是增加農民收入，鄉村振興的關鍵是讓農民生活富裕[1]。農民增收已成為我國現階段社會發展的主要目標之一，而發展農業機械化是解決農業增收問題的有效方法[2]。

近年來，許多學者對農業機械化與農民增收的關系問題進行了研究和綜述，研究結論普遍認為農業機械化水平的提高能夠促進農民收入的增加。如陳會然[3]、辛沖沖[4]等通過構建VAR模型探討了農業機械化與農民增收之間的關系，結果表明農業機械化發展能夠促進農民增收；周成等[5]建立了湖南省農業機械總動力與農民可支配收入的線性關系模型，結果表明湖南省農業機械化水平與農民收入增加存在長期均衡的正向效應；胡汪洋等[6]利用柯布—道格拉斯生產函數模型測算了農業機械化發展對農民增收的貢獻率，證明了農業機械化發展對農民增收具有顯著正相關作用；王志章等[7]證明了農業機械化和農民增收兩者之間存在Granger因果關系；楊淑杰等[8]運用灰色關聯分析方法證明了農業機械化能夠有效提高糧食產量進而增加農民收入。綜上所述，對于農業機械化與農民增收關系的研究是比較全面的，但多數研究主要集中在農業機械化對農民收入作用的單向因果關系，而且大多是國家層面的研究，省級相關研究較少。

吉林省作為全國農業機械化發展最早、基礎條件最好的地區之一[9]，在農業供給側結構性改革、率先實現農業現代化、農民增收等方面取得了新進展，但關于吉林省農業機械化與農民增收之間關系的定量研究較少，研究成果多集中于農業機械化對農業生產的貢獻率[10]和影響農民收入因素分析[11]等方面。因此，本人在借鑒前人研究成果的基礎上，采用灰色關聯分析法研究吉林省1998—2018年間農業機械化發展對農民人均純收入的影響程度。根據所得結論，在檢驗平穩性和協整性的基礎之上，驗證兩者是否存在Granger因果關系，并通過建立VAR模型，分析脈沖響應函數和方差分解的動態特征，得出兩者之間的相互響應關系，以期為吉林省促進農業機械化水平提高和有效解決農民增收問題提供理論依據。

1 吉林省農業機械化與農民收入概況

1998年以來，吉林省農業機械化取得了較快的發展。農業機械總動力由1998年的827.5萬kW增加到2018年的3 462.4萬kW，增加了2 634.9萬kW，年均增長率為7.42%。期間呈“快速增長—緩慢增長”兩個階段特征，如圖1所示。第一階段(1998—2015年)為快速增長階段，由1998年的827.5萬kW增加到2015年的3 152.5萬kW，17年間增加了2 325萬kW，年均增長率為8.19%。其原因是1998年中央財政開始設立專項資金用于農業機械購置補貼，2004年財政部、農業部共同啟動了農業機械購置補貼政策，調動了農民購置農業機械的積極性，使吉林省的農機裝備水平明顯提高。第二階段(2016—2018年)為緩慢增長階段，由2016年的3 102.1萬kW 增加到2018年的3 462.4萬kW，增加了360.3萬kW，年平均增長率為5.65%。其原因是受國家糧食收儲制度改革及玉米庫存居高不下的影響，吉林省調整種植業結構，減少了玉米種植面積，而玉米種植又最適合開展機械化作業，因而吉林省機耕面積減少，進而導致2015年后吉林省農業機械總動力增長速度變緩。

農業機械化主要通過促進農民農業經營性收入和工資性收入增加提高農民整體收入水平，改變農民收入結構[12]。首先，農業機械化提高了農業勞動生產效率，減少了單位農業產值的勞動力投入和農業生產資料的使用，節約了農業生產成本，促進農業增收；其次，農業機械化通過促進勞動力轉移而增加非農就業時間來增加農民非農收入。由圖1可以看出，1998—2018年吉林省農民人均純收入總體上呈上升趨勢，農民人均純收入由1998年的2 383.6元增加到2018年的13 748.2 元，增長了4.77倍，年平均增長率為9.16%。1998—2003年間，總體處于徘徊不前階段，1999年和 2000年甚至出現了負增長，主要原因一是隨著2001年我國加入WTO，農產品市場受到國際市場的沖擊，糧價倒掛，農民賦稅依然較重，工農業剪刀差依然存在，農民增收緩慢；二是這一時期受東南亞金融危機的影響，我國總體經濟增長速度出現了下降的情況，受以上宏觀經濟環境的影響，吉林省農業生產也受到了不利影響，農民收入出現了波動現象。2004年以后，農民人均純收入進入恢復性增長時期，盡管期間出現波動狀況，但增速仍保持在11%以上。其原因是2004年以后，中央連續下發“一號文件”，突出強調農業發展，并出臺一系列支農惠農強農政策。吉林省自2004年起作為國家減免農業稅的試點省份開始被免除農業稅，并獲得糧食補貼。此外，吉林省在積極落實國家政策的同時，也出臺相應的配套措施，極大地激發了農民種糧的積極性，糧食單產和總產均快速回升，使農民收入迅速增長。

圖1 1998—2018年吉林省農業機械總動力及農民人均純收入變動趨勢

2 研究方法與數據來源

2.1 研究方法

2.1.1 灰色關聯分析

灰色關聯分析是根據各因素之間發展趨勢的密切程度即“灰色關聯度”，來衡量各因素間關聯程度的一種方法[13]。文章通過灰色關聯分析模型計算吉林省農業機械總動力、勞動力投入等因素與農民人均純收入的關聯度，分析各因素對農民人均純收入的影響程度。將農民人均純收入作為參考序列X0(k)，以農業機械總動力、勞動力投入、農用化肥使用量、農作物播種面積和糧食作物產量作為比較序列Xi(k)。首先，采用初值法對各變量序列數據進行無量綱化處理，以便比較。其次，計算關聯系數。參考序列與比較序列之間的關聯系數r0i(k)的計算公式如式(1)所示。

r0i(k)=

(1)

式中：r0i(k)——參考序列X0(k)與比較序列Xi(k)在k時刻的關聯系數；

x′0(k)——參考序列X0(k)原始數據進行初值化處理后的數據；

x′i(k)——比較序列Xi(k)原始數據進行初值化處理后的數據；

ρ——分辨系數，一般取ρ=0.5。

最后，計算比較序列和參考序列的灰色關聯度r0i，計算公式如式(2)所示。

(2)

式中：n——時間長度。

2.1.2 VAR模型

本文主要研究農業機械化發展與農民人均純收入增長兩個變量之間相互作用的動態關系。傳統的經濟模型開始就預設了變量之間的因果關系與作用方向，但實際上變量之間可能存在互相影響的關系。而VAR模型的優勢在于把研究對象互相作為被解釋變量和解釋變量，可以有效地分析兩個變量乃至多個變量間的互動關系[14]，成為分析與預測多個相關經濟變量最常用的模型。

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+

εt(t=1,2,3…n)

(3)

式中：Yt——K維內生變量；

Yt-i——滯后內生變量，i=1,2,3,…,p；

p——內生變量滯后階數；

Ai——k×k維的系數矩陣；

εt——白噪聲。

2.2 指標選取與數據來源

為了考察吉林省農業機械化發展與農民人均純收入的相互關系，文章選取了1998—2018年吉林省農民人均純收入X0、農業機械總動力X1、勞動力投入X2、農用化肥使用量X3、農作物播種面積X4、糧食作物產量X5和農林牧漁總產值X6等因素作為變量進行分析，選用農業機械總動力來衡量吉林省農業機械化發展水平。以上數據來源于《吉林省統計年鑒》和《中國統計年鑒》(1999—2019年)，時間長度為20年。在采用VAR模型對變量間的動態關系進行分析時，為了消除時間序列中不同指標間的異方差的影響，對原始數據進行取對數處理，農業機械總動力和農民人均純收入分別用lnAM和lnFI表示。

3 實證分析

3.1 灰色關聯度的測算分析

根據灰色關聯度計算公式(1)～式(2)得到參考序列農民人均純收入對農林牧漁總產值、農業機械總動力等比較序列的灰色關聯度，由大到小進行排序，結果如表1所示。

表1 吉林省農民人均純收入與各因素的關聯度

由表1可以看出，吉林省農民人均存收入與各因素之間的灰色關聯度都達到了0.65以上，說明其與各因素之間的關系比較密切。農林牧漁總產值X6對農民增收的關聯度最大，為0.850 3，說明吉林省在這20年的發展中，農業經濟的發展始終是吉林省農民增收的重要途徑。農業機械總動力X1排在第2位，為0.834 5。農業機械化發展是衡量一個地區農業現代化水平的重要指標，截至2018年底，吉林省主要農作物的主要生產環節基本實現了全程機械化，農業機械化水平的提高為農民增收起著重要的推動作用。農作物播種面積X4、農用化肥使用量X3、勞動力投入X2與農民人均純收入的關聯度相對較小，說明外延因素對農民增收的影響作用較弱，反而能夠代表技術進步的農業機械化發展水平X1和糧食作物產量X5等內涵因素起著不可替代的作用。灰色關聯分析從側面反映了吉林省農業機械化發展在促進農民增收中的重要作用。為了更加準確地了解兩者之間的相互關系,文章進一步應用VAR模型進行驗證。

3.2 VAR模型實證分析

3.2.1 單位根檢驗

非平穩時間序列回歸往往容易造成“偽回歸”，難以確保回歸結果的有效性和準確性。因此，本文首先利用ADF對變量lnAM和lnFI進行平穩性檢驗。當VAR模型中內生變量為同階單整時，說明平穩性檢驗通過，可以進行VAR模型擬合。單位根檢驗結果如表2所示。單位根檢驗及下文的模型分析均用Eviews 6.0軟件進行操作。

由檢驗結果可知，農民人均純收入原始變量序列在5%和10%顯著性水平下都是平穩的。對變量序列進行一階差分后檢驗，農民人均純收入變量序列在10%顯著性水平下平穩，而農業機械總動力變量序列在5%和10%顯著性水平下都是平穩的，兩個序列在10%顯著性水平下同為一階單整，可以對二者進行協整檢驗。

表2 ADF單位根檢驗結果

3.2.2 最優滯后階數和協整檢驗

建立VAR(n)模型時，首先要確定滯后階數，滯后階數n的取值既不能過大也不能過小。在選擇滯后期時以赤池信息量準則(AIC)或施瓦茲準則(SC)所對應的統計量值最小為選擇依據(一般情況下，AIC、SC值越小越好)。由表3可以看出，兩個序列在滯后2階時，所有統計量在5%水平上顯著，可以建立VAR(2)模型。

表3 VAR模型滯后階數檢驗結果

通過單位根檢驗結果發現，時間序列lnAM和lnFI同為一階單整序列，符合Johansen協整檢驗的前提條件。兩個變量的協整檢驗通常采用Engle-Granger兩步法(回歸殘差的協整檢驗)完成，檢驗結果如表4所示。

表4 殘差平穩性的ADF檢驗結果

由表4的檢驗結果可知，回歸殘差序列在1%水平下顯著，說明該序列平穩，即吉林省農業機械總動力和農民人均純收入之間存在(1,1)階的協整關系，兩者之間有長期均衡聯系。且其協整方程式

lnFI=-2.395 0+1.456 1 lnAM

(4)

表明在其他條件不變的情況下，農民人均純收入隨著農業機械總動力的增加而增加，即當農業機械總動力每增加1%時，農民人均純收入會上漲1.456 1%。該方程回歸系數的符號和大小與經濟理論的期望值相符合。

3.2.3 Granger因果檢驗

Johansen協整分析結果表明lnAM與lnFI之間存在長期協整關系，但是這兩者之間是否存在實踐性的因果關系還需要使用Granger因果檢驗做進一步的驗證，檢驗結果如表5所示。

表5 ln AM和ln FI的Granger因果關系檢驗結果

由表5可知，在1%顯著性水平下，lnFI和lnAM存在雙向Granger因果關系，即農業機械化水平的提高能增加農民人均純收入，同時農民人均存收入的增加也能促進農業機械化水平的提高，二者存在顯著的互饋關系，這基本符合農業生產經濟發展理論。通常情況下，一個國家或地區農業機械化的發展體現了現代農業的發展進程，與農民增收有密切聯系，也就是說隨著農業機械化發展水平的提高，農民收入也會隨之增加。相反，要推動農業機械化水平的提高要有農民收入的增加作為保障。

3.2.4 脈沖響應分析

通過計算可知，吉林省農業機械總動力和農民人均純收入2個變量經過一階差分后為平穩序列，最優滯后階數為2。通過對模型的單位根進行檢驗，所有單位根的特征值都小于1，均位于圖2的單位圓內，說明模型的穩定性良好，擬合程度較高。因此，可以進行后續的脈沖響應函數與方差分解。

圖2 VAR(2)模型單位根檢驗圖

脈沖響應分析是指選擇一個變量為脈沖變量(impulse variable)，另一個變量為響應變量(response variable)，以此來觀察一個變量的沖擊對另一個變量的作用。本文建立了lnAM和lnFI互為脈沖變量和響應變量的脈沖響應模型，如圖3和圖4所示。圖中縱軸表示變量的響應程度，橫軸表示設定的滯后期數，實線表示脈沖響應函數，虛線表示上下兩個標準差偏離范圍[15-20]，此處設定的滯后期數為10年。

圖3 ln AM對ln FI沖擊的響應

圖4 ln FI對ln AM沖擊的響應

由圖3可以看出，lnAM對lnFI的沖擊第1期為0.013，然后開始逐漸上升，前3期較強，第5期達到最大值0.039后沖擊開始減弱，即在前5期呈現出上升的變化趨勢,隨后呈現出下降的變化趨勢，但當下降到一定范圍之后則趨于平穩，整體上基本保持在0.036左右。這表明吉林省農業機械化發展會引起后期各年農民人均純收入的增長，并且影響的持續時間較長。其原因是隨著吉林省農業機械化的發展，農業生產條件將大為改善，農作物產量將大幅提高，農民人均存收入會有所增加。這個結果與當前吉林省農業機械化的發展和農民收入的實際情況是相符合的，這在一定程度上為農業機械化可提高農民的收入提供了證據。圖4表示lnFI對lnAM的沖擊剛開始是0，之后快速上升，在第2期達到峰值0.015后開始減弱，在第3期之后趨于穩定并保持在0.011左右，表明吉林省農民人均純收入對農業機械化發展的沖擊作用在前2期影響較強，之后長期內農民純收入的增加對農業機械化發展的沖擊作用保持著平穩的增長趨勢，其原因是隨著農民人均純收入的增加，農業機械的購買力也會相應增加，所以能帶動農業機械總動力的增長。

3.2.5 方差分解分析

為了進一步分析農業機械化發展與農民增收之間的作用關系，考察兩者之間相互重要影響程度，在前述脈沖效應函數分析的基礎上進行方差分解。lnAM和lnFI兩個變量的方差分解結果如圖5和圖6所示。

圖5 ln AM方差分解

圖6 ln FI方差分解

由圖5可以看出，在沖擊開始階段，吉林省農業機械化發展只受自身影響，農民人均純收入對其影響的貢獻率為0。在接下來的后期發展過程中農民人均純收入的貢獻率逐漸上升，從第2期開始產生比較明顯的促進作用，并維持在22.03%左右，而其自身貢獻率開始下降，最后在77.96%趨于穩定。這說明農民人均純收入的增加對農業機械化的發展有較大的促進作用，而且這種促進作用可能需要較長時間的傳遞。其原因是農民收入的增加是一個長期積累的過程，積累起來的收入可以使農民有更多的資金投入農業生產。由圖6可以看出，吉林省農民人均純收入的增加受自身影響的程度逐漸減弱，由沖擊開始階段的86.24%降低到第10期的29.36%，總體保持在30%以上。而農業機械化發展對農民人均存收入增加的貢獻率由沖擊開始階段的13.76%增加到第10期的70.64%，說明吉林省農業機械化發展對農民人均純收入增加的影響程度更大，而且這種影響可能會以上升的趨勢在較長時間內持續下去。吉林省平原面積廣大的地形地貌特征及農業機械裝備層次較低，主要農作物全程農業機械化水平低的實際情況，決定了農業機械化發展成為農業可持續發展的必然趨勢，而農業機械化的發展可為農民增產增收創造更為有利的條件。因此，長期發展來看，吉林省農業機械化發展對農民收入具有正向的影響。

4 結論與建議

4.1 結論

本文通過灰色關聯分析和構建VAR模型，利用脈沖響應和方差分解探究了吉林省農業機械化水平和農民增收二者之間的關系。

1) 吉林省農民人均存收入與農業生產各要素之間的關系比較密切，灰色關聯度都達到了0.65以上。農林牧漁總產值X6對農民增收的關聯度最大，為0.850 3，農業機械總動力X1居第2位，為0.834 5。從側面反應出農業機械化發展提對吉林省農民增收有較大的推動作用。

2) 從協整分析結果可以看出，吉林省農業機械化發展與農民增收之間存在著長期均衡關系，農業機械化的發展促進了農民收入的增加，從長期來看，農業機械總動力每增加1%，農民人均純收入會上漲1.456 1%。說明農業機械化發展對農民收入增加有著積極的促進作用；Granger因果檢驗表明吉林省農業機械化發展和農民增收存在雙向因果關系，農業機械化發展在短期內是引起農民增收變動的原因，反之農民增收也會促進農業機械化的發展。

3) 脈沖響應函數顯示出農業機化發展與農民增收之間互相影響。結果表明吉林省農業機械化發展對農民人均純收入增長的沖擊作用在前3期比較明顯，之后開始減弱并且基本保持在0.036左右；吉林省農民人均純收入對農業機械化發展的沖擊作用在前 2期影響較強，之后長期內農民人均純收入的增加對農業機械化發展的沖擊作用保持著平穩的增長趨勢。

4) 方差分解結果顯示，吉林省農民人均純收入增長對農業機械化發展的貢獻率從第2期開始產生比較明

顯的促進作用，并維持在22.03%左右；而農業機械化發展對農民人均純收入增長的貢獻率由沖擊開始階段的13.76%增加到第10期的70.64%，而且影響程度更大。

4.2 建議

農業機械化是建設現代農業不可逾越的階段，農業機械化發展符合當前我國農業和農村經濟發展新形式的要求。為了充分發揮吉林省農業機械化對農民增收的作用，提出以下幾點建議。

1) 在農業機械化發展過程中，探索深化農機補貼政策，增大農機的補貼范圍。2004年國家推行的農機補貼政策主要集中在大中型農機上，首先，吉林省東、中、西三個地區農業生產條件不同，中西部地區平原面積廣大，大中型農機具的使用較多，而東部地區以山地為主，適用于小型農機具。其次，目前從吉林省農機資源配置狀況來看，大部分是用于糧食生產的農業機械，而用于果蔬生產、畜牧生產的機械較少，因此，在農機補貼時應該充分考慮當地自然、人文等綜合環境因素，因地制宜適時調整農機購置補貼政策及補貼對象，增加小型農機具購置補貼及園藝、畜牧等機械化水平較薄弱環節的農機研發及購置補貼，滿足農業生產的需要。

2) 推進土地集約化經營，保障農業機械化發展的物質條件。吉林省農村土地規模已經成為制約農業機械化的一個“瓶頸”。目前，吉林省農村土地流轉從總體上看，以農戶之間自發的小面積轉包為主，期限比較短，土地流轉的市場機制尚未形成，土地流轉運作不規范，時常發生糾紛。因此，吉林省首先可按照農業部《農村土地承包經營權流轉管理辦法》加強政策引導，進一步擴大土地流轉面積。其次，做好土地承包經營權“三權分離”后續工作、農村土地確權頒證工作以及流轉土地糾紛調解機制，引導農機戶和農機合作社與農民簽訂長期的土地流轉托管、作業環節承包等多種形式的合同，提高農業機械化作業規模。第三，還可通過加大對種糧大戶的補貼力度，調動農民種糧的積極性，為土地集約化經營提供動力。

3) 科學引領現代農機新型經營主體的發展，充分發揮農機化服務作用。農機新型經營主體是農村生產力發展的新動能，需在實踐中積極推進，不斷完善。首先，吉林省要加強農機合作社建設，農機合作社是推進農機社會化服務的有效載體，是提高農業生產專業化、標準化、規模化、集約化程度的重要組織形式。農機主管部門要采取多種措施為其科學配備相應農具，完善其基礎設施建設，改善服務條件，提高農機服務專業化、組織化程度。其次，要盡快構建吉林省農機化教育培訓體系。各地從實際出發，積極發揮農業類院校、研究所和農機生產企業等的組織作用，形成多方力量參與農機服務人員的教育培訓，加快農機化管理、 技術、作業服務人才隊伍建設，提高其服務水平。第三，各級農機主管部門制定、實施農機作業規范和維修標準，推進農機跨區作業，提高農業機械利用率和農機經營效益。