東北三省農業技術進步、農業投資與農業發展

金 陽，高 斌

（延邊大學 經濟管理學院，吉林 延吉 133002）

一、引 言

對于農業技術進步、農業投資和農業發展之間的關系，國內外學者進行了大量的研究，現有研究成果主要分為以下兩個方面：

一是在農業投資、農業技術進步與農業發展關系理論分析方面，通過農業研發投資和農業技術進步提高經濟效果和技術價值具有重要意義。首先在農業研發投資方面，促進農業整體發展使之發揮產業增長的潛力離不開研發基礎的創新。為理解經濟或政治因素如何對農業研發誘因帶來影響，有必要對農業投入要素市場的供求特征進行初步探討。根據農業研發投資的經濟學模型可以得知，投入要素的需求曲線向右下方傾斜，投入要素的供給曲線則呈完全彈性的狀態表現。農業投入要素的最初供給曲線意味著投入要素的邊際成本在所有要素中是一定的，投入要素的市場均衡價格與需求量和需求曲線的相交點決定投入要素的最終均衡價格與數量。為簡化起見，我們假設以降低投入要素的生產費用為目標。首先，這樣的假定可以適用于農業研發投資，與降低生產費用或勞動節約型的農業機械及設備等現有的農資生產相比，以低成本進行生產是社會發展的必然。因此農業研發投入的新技術將以農業投入要素的形態轉移到農戶手中。如果農業投入要素市場處于完全競爭市場的態勢，投入要素的邊際成本將以比原來更低的水平提供給農戶。如果提質升級的農業生產技術的進步沒有引起市場農產品價格的變化，則技術改善的利益將歸屬于農戶，由此可以提高農戶的社會福利水平。其次，農業技術進步對農業發展有著重要作用。農業技術進步可以擴大農業資源的利用范圍，提高農業資源的質量和單位資源的利用效率，使有限的農業資源發揮更大的經濟效用；農業技術進步按照因地制宜的原則優化農業資源的配置，以充分發揮農業生產的地域優勢，從而提高農業的經濟效益。廣義的農業技術進步包括國家的宏觀經濟管理與企業和農戶的微觀經營管理。國家通過有效的宏觀調控，可以更好地彌補市場機制出現的失靈，并促進農業市場機制充分發揮作用；企業和農戶通過掌握現代經營管理知識，提高農業生產單位的經營管理水平，幫助企業和農戶取得更好的經濟效益。農業技術進步可以使農民的勞動條件不斷改善，勞動強度不斷降低，收入水平不斷提高，從而調動農民推進技術進步的積極性。先進的農業技術一旦被農民掌握運用，必將引起農民思想行為的一系列變化，改變其傳統的價值觀念、生產方式和生活習慣，這些變化最終會給我國農村農業的全面振興帶來積極作用。與此同時，農業研發投資、農業技術進步、農業發展之間存在更為復雜的相互聯系，三者之間是相互影響、相互作用的。因此本文的研究目的在于考察農業研發投資、農業技術進步、農業發展三者之間的動態關系。

二是在農業投資、農業技術進步與農業發展相關性的研究方面，Huang和Rozelle指出農業科研投入可以顯著促進農業發展，但由于邊際報酬遞減且生態成本不斷攀升，政府必須不斷探索合適的財政支農方式。［1］Agarwal等基于三階段最小二乘估計（3SLS）分析了149個英國農村地區經濟發展的決定因素，指出人力資本、生產力要素（技術、投資和農村企業）、空間因素和外圍基礎設施等對農村經濟增長都有顯著的影響。［2］Bjorkhaug探討了農業現代化的不同路徑，他認為引入先進技術促進專業化、數字化的農業發展能夠增強農業糧食部門以及農村地區的復原力發展，同時能夠增強農民和農村的繁榮和福祉，推動農業農村現代化。［3］黃燕輝利用1981～2007年農業投資與農業發展的有關數據研究中國農業投資的發展情況，使用Johansen協整檢驗進行實證研究，對農業發展促進作用的顯著程度依次是農戶集體收入、城鄉集體投入、農業信貸投入、財政支農資金，最后對結論進行分析并提出相關政策建議。［4］張昭等基于農村經濟增長的理論分析和中國1995～2012年的時間序列數據，構建VAR模型，研究農村經濟增長與農業投資（間接原因）和農業機械化（直接原因）之間的動態關系，結果表明農業投資的沖擊對農村經濟增長的影響較小，農業機械化的沖擊對農村經濟增長的影響有一定的滯后性，而農村經濟增長的正向沖擊促進了農業投資的增加和農業機械化程度的提高。［5］黃龍俊江等基于江西省2000～2019年的相關時間序列數據，利用VAR模型分析農業科技創新、農業技術進步與農業經濟發展之間的動態關系，結果表明，三者之間互動機制復雜，農業科技創新和農業技術進步在長期內對農業經濟發展有持續提升的影響。［6］

綜上所述，學者們在理論和實證方面以農業技術進步和農業投資單因素對農業發展的影響研究頗多。但在現有研究中，缺乏對農業技術進步、農業投資與農業發展之間的動態關系研究。前沿領域研究中一部分學者以全國或部分省市為研究對象，但尚未有研究視角聚焦到東北三省，并結合“東北問題”來分析現實對策。東北三省對中國農業具有極其重要的作用，其農業技術水平和農業投資規模對糧食產量和糧食安全具有重要影響。本文利用面板向量自回歸模型，運用Granger因果檢驗、脈沖響應函數和方差分解計量分析方法系統研究三者之間的動態關系，以動態經濟分析的形式考察農業投資、農業技術進步與農業發展之間的作用機制。同時還需加強探索東北三省在“飛地經濟”中如何注入新動能，打造鄰省之間農業農村協同發展新格局的設想，有效推動區域經濟一體化發展，才能為實現東北鄉村振興戰略提出更科學有效的政策建議。

二、模型構建和變量設定

（一）Panel VAR模型構建

Sims于1980年首次開發了VAR模型，作為對傳統回歸方法的創新。根據數據的統計特性，VAR模型將系統中的每個內生變量視為系統中其他變量滯后值的函數。Holts-Eakin、Newey、Rosen等學者結合了面板模型和時間序列模型的優點，首次將var時間序列分析方法擴展到面板數據分析。［7］因此，結合研究的變量數據特點，本文建立如下PVAR模型：

上式中，i代表各省份，t代表年份，yit代表農業技術進步和農村水利建設投資兩個變量；由于變量之間的動態關系可能存在區域一致性，本文在模型中加入αi代表地區固定效應，βt代表時間固定效應，εi，t為隨機擾動項。本文使用stata14.0統計軟件對面板數據進行計量分析，并使用脈沖響應函數和方差分解等測量研究結果。

（二）變量說明

基于數據樣本的平衡性和可得性，本文選擇的研究樣本長度為24年，從1995～2019年，截面區域包括東北三省。由于在研究中價格涉及到農林牧漁業總產值和農村居民人均收入等貨幣單位數據，為消除研究中的通貨膨脹等因素的干擾，以1995年農村居民消費價格指數為基期進行縮減后的實際收入作為各地區農村居民的人均純收入。本文的農業研發投資的代理變量為農村水利建設投資，農業機械總動力為農業技術進步的替代變量，農村居民人均收入以及農林牧漁業總產值數據來自《中國農業年鑒》和國家統計局官方網站。在農村居民收入方面，學者們一般采用國家統計局公布的農村居民人均純收入指數來衡量農村居民的收入狀況。統計學指標的意義在于，農村居民總收入中扣除生產和非生產管理費用、稅費和集體勞動合同金額后的剩余部分可直接用于生產性和非生產性建設投資的收入構成消費和儲蓄。根據這一研究實踐，本文用東北三省的農村居民人均純收入來表示農村居民收入。目前，學術界對農業技術進步指數的構建存在一定的分歧。例如，以整個農業產業部門為重點的技術進步通過全要素生產率（TFP）進行評估。一些學者注重探討農業技術進步對勞動力要素的替代效應，也就是節約型技術進步的影響，主要以農業機械化水平作為農業部門勞動節約型技術進步的替代變量。本文參考張寬（2017）在具體實證模型中采用農業機械總動力與農林牧漁業從業人數之比來衡量農業機械技術進步。［8］表1報告了區域農業總產值、農村居民人均收入、農村水利建設以及農業技術進步的統計特征。

表1 變量的統計特征

三、實證檢驗

（一）變量的平穩性檢驗

具有時間序列數據性質的時間趨勢是面板數據的特征之一，因此這些經濟變量不符合經濟模型中的數據穩定性要求。非平穩性時間序列在經濟模型分析中會陷入“虛假回歸”的陷阱，導致模型結果缺乏必要的說服力。目前驗證面板數據穩定性的方法主要是基于時間序列數據單位根驗證的擴展，主要包括LLC、Breitung、Hadri、IPS、Fisher檢驗等等。［8］在面板數據中不同于多數時間序列數據會用到的 LLC（Levin，Lin and Chu，2002）檢驗方式或者 IPS（Im，Pesaran and Shin，2003）檢驗方式。［9－10］為了增強檢驗結果的穩定性，本文同時采用LLC和IPS兩種檢驗方式，前者是針對同質單位根的檢驗，后者則是針對異質單位根的檢驗。表2中的檢驗結果表明，所有變量均通過了至少5%的顯著性檢驗，且所有變量的序列均為平穩序列。

表2 面板數據的單位根檢驗結果

由表2可知，當對農業總產值、農村居民人均收入、農村水利建設投資和農業技術進步的對數值作為單位根進行檢驗時，所有原假設都不能被拒絕，因此這四個變量都是不穩定的。由于單位根檢驗，它們的一階差分否定了存在單位根的假設，其顯著性至少為5%。因此，可以判斷所有經濟變量均為一階單整平穩序列。

（二）PVAR模型的滯后期選擇

本文在PVAR程序中構建AIC、BIC和HQIC統計量來選擇面板模型的最優滯后期，其中農業技術進步和農村水利建設這兩個經濟變量作為外部沖擊是相互獨立的變量，因此本文把農業技術進步、農民收入和農業總產值作為系統框架，考察它們之間的動態相關性和變量之間的影響效應。本文利用傳統的時間序列非限制性向量自回歸模型來構造適當的PVAR模型。

表3和表4分別報告了農業技術進步、農民收入和農業總產值以及農村水利建設投資、農民收入和農業總產值的PVAR模型系統的滯后3期的相關檢驗結果，顯然，針對PVAR模型的檢驗結果，AIC、BIC和HQIC都建議建立滯后1期的PVAR模型。一般來說，面板VAR模型的滯后期選擇沒有嚴格的選擇依據。在研究中，通常通過結合一些基本檢驗結果和樣本長度來選擇適當的滯后期。

表3 Panel VAR模型的滯后期檢驗結果（農業技術進步）

表4 PVAR模型的滯后期檢驗結果（農村水利建設投資）

（三）面板Granger因果分析

為了進一步分析農業技術進步、農村水利建設投資、農村居民人均收入和農業總產值之間的長期動態影響效應，考慮到農民收入受一些個體特征因素的影響，根據Wald系數約數檢驗，研究了變量間的Granger原因。表5的檢驗結果顯示農業技術進步、農村居民人均收入和農業總產值之間均存在顯著的Granger原因，所有變量至少在5%水平通過了顯著性檢驗。具體來看，農業總產值與農村居民人均收入之間存在顯著的Granger原因，表明農業總產值與農村居民人均收入之間的長期相互動態驅動效應明顯。同時，農業技術進步對農村居民人均收入和農業總產值有重要影響。結果表明，農業技術進步不僅是影響農村居民人均收入和農業總產值的重要影響機制，而且農業發展離不開農業技術進步。

表5 農業技術進步、農村居民人均收入和農業總產值之間的Granger原因檢驗

表6的檢驗結果顯示農村水利建設投資、農村居民人均收入和農業總產值之間均存在顯著的Granger原因，所有變量至少在5%水平通過了顯著性檢驗，這表明，各方程中其他變量的聯合作用對被解釋變量的長期動態預測效果顯著，這在一定程度上解釋了本文模型的合理性。具體來看，農業總產值、農村居民人均收入和農村水利建設投資之間互相存在顯著的Granger因果關系，這說明農業總產值、農村居民人均收入和農村水利建設投資之間長期相互動態驅動效應比較明顯，而且農村水利建設投資對農村居民人均收入和農業總產值具有重要的影響。

表6 農村水利建設投資、農村居民人均收入和農業總產值之間的Granger因果關系檢驗

（四）脈沖響應函數分析

通過面板Granger分析變量之間的因果關系，然后通過脈沖響應函數進一步研究變量之間的長期動態相互作用。經過200次蒙特卡羅（Monte-Carlo）模擬，分別得到了農業技術進步滯后10個周期和農村水利建設投資滯后10個周期的脈沖響應圖。脈沖響應函數在其他變量不變的前提下，較好地模擬了一個變量對另一個變量沖擊響應的動態影響軌跡，較好地反映了經濟變量之間的動態傳遞路徑。圖1是農業技術進步與農村水利建設投資的脈沖響應圖，從中可以得出以下結論：

1.當農業技術進步對農村居民人均收入的影響為一個單位標準差時，從長期來看，農村居民人均收入顯著為正，在10期響應值達到峰值。這說明農業發展離不開技術進步，技術進步的速度對農業發展有直接影響并且對農民收入也有積極的作用。

2.農業技術進步給予農業總產值一個單位標準差沖擊時，農業總產值在長期內顯著為正，而且正向響應不斷放大，在10期響應值達到峰值。這說明農業技術進步不僅對農民收入有積極的影響，對農業總產值也有促進作用。

3.農村水利建設投資對農村居民人均收入和農業總產值的影響為一個單位標準差時，從長期來看，農村居民人均收入和農業總產值顯著為正，在10期響應值達到峰值。這說明政府對農業和農民支援的效果會立即體現。

（五）方差分解

在脈沖響應分析的基礎上，通過方差分解進一步研究結構沖擊對內生變量波動的貢獻。為了更加精確地評估農業技術進步和農村水利建設投資與農業發展之間的相互影響程度，基于脈沖響應函數，筆者通過進一步的方差分解進行了200次蒙特卡羅模擬，以生成95%置信水平下的面板方差分解結果，如表7所示。

在分解農業技術進步誤差項時，第一期農業技術進步對農業總產值和農村居民人均收入的影響不明顯，但農業技術進步本身的影響隨著時間的推移逐漸減弱，第二期對農業總產值的貢獻度為16%，對農村居民人均收入的貢獻度為2%。第五期農業技術進步自身的影響減弱到75%。對農業總產值的貢獻度增加為23%，對農村居民人均收入的貢獻度也增加到5%。如表7可見農業技術進步對農業總產值的貢獻度從第二期的16%增加到25%，而對農村居民人均收入的貢獻度比對農業總產值的貢獻度微弱，這說明農業技術進步對農業總產值有更加積極的影響。

表7 對農業技術進步的方差分解結果

在農村水利建設投資誤差項的分解中，第一期農村水利建設投資對農業總產值和農村居民人均收入的影響不明顯，然而，隨著時間的延長，農村水利建設投資本身的影響隨著時間的推移逐漸減弱，第二期對農業總產值的貢獻度為3%，對農村居民人均收入的貢獻度為2%。第五期農村水利建設投資自身的影響減弱到95%。對農業總產值的貢獻度增加為5%，對農村居民人均收入的貢獻度也增加到17%。根據表8可見農村水利建設投資對農業總產值的貢獻度比對農村居民人均收入的貢獻度微弱，這說明農村水利建設投資對農村居民人均收入有更加積極的影響，這剛好與農業技術進步對農業總產值和農村居民人均收入的影響是相反的結果。

表8 對農村水利建設投資的方差分解結果

四、研究結論與政策建議

本文通過分析農業技術進步和農村水利建設投資對農業發展的影響，利用東北三省1995～2019年的面板數據，對農業技術進步、農村水利建設投資、農業總產值和農村居民人均收入之間的動態影響關系進行探究，運用面板VAR模型的Granger因果檢驗、脈沖響應函數和方差分解計量分析方法進行系統的實證分析，并得出以下結論：

第一，農業技術進步的沖擊對各變量有正向促進作用，從方差分解結果中也可以得知農業技術進步對農業總產值的影響大于對農民收入的影響程度。農村水利建設投資對農業發展有長期的正向促進作用，這與政府的市場親和性干預對經濟發展有利的理論論據相得益彰。農村水利建設投資對農民收入的正效應明顯大于農業總產值，這也符合農村水利建設投資通過增加農民收入來增進社會福利的宗旨。

第二，基于面板Granger因果檢驗分析發現，各變量之間互為Granger因果，表明農業技術進步、農村水利建設投資、農村居民人均收入和農業總產值之間存在長期動態驅動效應。這說明農業技術進步和農村水利建設投資對農業發展有牽引作用，為了促進農業生產與農民收入，也應著力提高農業技術，增加農村水利建設投資。

基于上述研究結論，本文提出如下政策建議：

第一，探索農業科技協同創新、科技與產業緊密結合的農業科技改革發展之路，提升東北農業機械化程度，為東北現代農業發展增加新動能。把農業技術提高和農村水利建設作為改善農村發展的重中之重，堅持做好水利事業，強化農業創新科技隊伍，更好地服務農業農村，為實現鄉村振興貢獻力量。

第二，農業投資以及水利事業的建設一直以來都是我國重大的國家發展項目，同時也是國民經濟和社會發展的根基和命脈。因此在建設的過程中應把握好生態文明和農業農村發展建設的關系，在保護生態環境的基礎上完成農村水利事業建設，持續提高東北三省農業生產效率。鄉村振興戰略的二十字方針也表明農村發展存在巨大潛力，加大農業水利建設，保障農業人口的飲水質量與飲水安全，從而提升農業生產效率是實現鄉村振興的必要手段。

第三，當前東北地區與東部地區開展“飛地經濟”具備充分良性的合作空間和共贏的合作利益，更加具備農業對口合作的時代契機。靈活運用“飛地抱團”思路，通過東三省要素互補、利益共享，為東北農業增長的可持續發展提供招商引資的必要環境。探索東三省“飛地”農業協作模式，深度融入東西部對口幫扶持續一體化發展的大局之中。