基于VAR模型的糧食主產區(qū)農業(yè)機械化與農業(yè)勞動力轉移關系分析

楊萌萌

摘要：基于糧食主產區(qū)河南省1989—2018年的數(shù)據(jù)，構建VAR模型，使用Granger檢驗、脈沖響應函數(shù)和方差分解分析等方法，對其農業(yè)機械化和農業(yè)勞動力轉移的動態(tài)關系進行分析。結果表明：農業(yè)機械化和農業(yè)勞動力轉移存在雙向格蘭杰因果關系，但雙向互饋的影響程度不同，農業(yè)機械化水平提升對農業(yè)勞動力轉移的作用顯著高于其逆向作用。研究發(fā)現(xiàn)對于加快提高糧區(qū)農業(yè)機械化水平，助推農業(yè)勞動力有序流轉，促進現(xiàn)代農業(yè)發(fā)展有重要的政策涵義。

關鍵詞：農業(yè)；機械化；勞動力轉移；VAR模型

中圖分類號：F323.3；F323.6 文獻標識碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20210309

近年中央“一號文件”連續(xù)提出要全面推進農業(yè)機械化，合理配置農業(yè)勞動力資源，優(yōu)先發(fā)展農業(yè)農村現(xiàn)代化。糧食主產區(qū)作為保障國家糧食安全的主體，其農業(yè)機械化程度和農業(yè)勞動力流動一定程度上影響著糧食生產的供給水平與能力。同時，農業(yè)機械化發(fā)展對勞動力的替代作用也日益顯現(xiàn)，勞動力非農轉移加快，這一現(xiàn)象引起學者對農業(yè)機械化與勞動力轉移關系的關注。

已有文獻[1-2]對農業(yè)機械化與農戶勞動力轉移之間的研究主要集中在兩個方面：一是農業(yè)機械化對農戶勞動力轉移的作用。農戶受個人稟賦和家庭稟賦的影響，難以持續(xù)進行農業(yè)生產活動，農戶會以資金為代價將農業(yè)生產的一些環(huán)節(jié)外包或者托管給農業(yè)機械化組織，農機社會化組織不斷發(fā)展，使農機這一稀缺資源逐漸富裕[3-5]，從而替代了勞動力。農機服務的出現(xiàn)通過規(guī)模效益降低了機械的成本，促進了機械替代勞動力，使更多的剩余勞動力轉移。中國是農業(yè)大國，但耕地細碎導致農戶以家庭承包為基礎進行小規(guī)模經營[6]，這種前提下農業(yè)機械化可以彌補細碎化經營的不足[7]，進而可以解放農業(yè)勞動力，促進農戶勞動力轉移和農業(yè)產出的增加[8]，把小規(guī)模農戶引入現(xiàn)代農業(yè)生產體系。二是農戶勞動力轉移對農業(yè)機械化的反作用[9]。通過誘致性技術進步理論[10]可知，隨著大量勞動力非農化轉移，誘發(fā)農業(yè)老齡化、婦女化的現(xiàn)象，而這些農業(yè)主體因為自身身體素質、生理因素無法長期從事繁重的農業(yè)勞動，就會對農機社會化服務產生需求進而促進了農業(yè)機械化的發(fā)展[11]。

綜上所述，已有文獻對農業(yè)機械化與農戶勞動力轉移之間的理論關系展開了有益探索。但是，相關研究仍存在不足，主要包括兩個方面：一是，現(xiàn)有研究多集中于農業(yè)機械化對農業(yè)勞動力轉移的單項因果關系，忽略了兩者之間互為因果的內生性關系。二是，現(xiàn)有研究雖涉及農戶勞動力轉移對機械化的影響這個問題，但多為理論研究，缺乏實證分析。針對現(xiàn)有不足，本文擬采用構建VAR 模型的方法，探討河南省農業(yè)機械化與農戶勞動力轉移之間互為因果的內生性問題，從而彌補現(xiàn)有研究的不足。

1 理論模型與數(shù)據(jù)來源

1.1 VAR模型介紹

式中：Y為K維的內生變量矢量；A為相應的系數(shù)矩陣；p為內生變量滯后的階數(shù)；εt為隨機擾動項；t為時間。

1.2 變量選取

本文涉及的變量主要為農業(yè)機械化和農業(yè)勞動力轉移。通過總結已有文獻，本文用目前使用頻率最高的農業(yè)機械總動力來衡量農業(yè)機械化的水平。該指標可以反映農業(yè)生產中的機械使用量及投入量；通過配第—克拉克定律以及劉易斯二元經濟模型，得出農業(yè)人口會隨著經濟的發(fā)展由第一產業(yè)即農業(yè)轉移到第二、三產業(yè)，因此本文用河南省第二、三產業(yè)的就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重作為代理變量來表示農業(yè)勞動力轉移量。

1.3 數(shù)據(jù)來源

考慮到數(shù)據(jù)的平衡性和可獲得性，本文選擇糧食主產區(qū)河南省為研究對象，對其1989—2018年30年的時間序列數(shù)據(jù)進行實證分析，其中兩個指標的數(shù)據(jù)主要來源于《河南統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。為了消除時間序列波動和異方差的影響，對農業(yè)機械總動力進行處理，取自然對數(shù)記為ln M；農戶勞動力轉移量通過對就業(yè)人口和第二、三產業(yè)就業(yè)人口進行計算得到，記為T。各變量的描述性統(tǒng)計見表1，變化趨勢見圖1。除此以外，本文所有的實證分析均運用stata軟件進行操作。

由圖1可以看出，兩個變量30年的變化趨勢基本是一致的。農業(yè)機械化水平總體呈提高趨勢，河南省第二、三產業(yè)的就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重即農業(yè)勞動力轉移水平總體也呈增長趨勢。

2 實證分析

2.1 單位根檢驗

時間序列的平穩(wěn)是VAR模型建立的前提是時間序列的平穩(wěn)，如果時間序列不平穩(wěn)，在分析中出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象的可能性很大，因此對相關變量進行平穩(wěn)性檢驗是很有必要的。本文采用ADF檢驗方法檢驗各變量的平穩(wěn)性，檢驗結果見表2。

表2是單位根檢驗的結果，可以看出ln M和T的原始序列不平穩(wěn)。而對d ln M和d T一階差分后，兩者均在5%置信水平下拒絕原假設，即不存在單位根，兩者是平穩(wěn)時間序列，表明ln M和 T都是一階單整序列，記為Ⅰ（1）。

2.2 確定最優(yōu)滯后期

為探究前文提出的問題，研究河南省農業(yè)機械化和農業(yè)勞動力轉移之間關系，本文構建我國農業(yè)機械化和農業(yè)勞動力轉移的VAR模型。建立VAR模型變量的滯后階數(shù)的確定很重要，一般來說，滯后階數(shù)要適度，階數(shù)大會導致模型的自由度過大，參數(shù)有效性變小。綜合考慮，本文選取的滯后階數(shù)為3，滯后期p的選擇見表3。

2.3 Granger因果關系檢驗

一般格蘭杰因果關系檢驗中滯后期的選擇具有隨意性，這必定會對檢驗的結果產生影響。而基于VAR模型的Granger因果關系檢驗的滯后期的選擇是確定的，可以很好地解決上述問題。由于上文確定的VAR的最優(yōu)滯后期為3，故Granger檢驗時滯后期為3，檢驗結果見表4。

從表4可以看出，在以ln M為被解釋變量的方程中，檢驗變量T系數(shù)的聯(lián)合顯著性，其卡方統(tǒng)計量為6.844 4，相應的p值為0.077，故認為T是ln M的Granger原因。同理，ln M是T的Granger原因。綜上，在5%的顯著性水平下，農業(yè)機械化與農業(yè)勞動力轉移存在雙向的格蘭杰因果關系，即農業(yè)機械化的提高會促進農業(yè)勞動力的轉移，反之亦然。

2.4 模型的穩(wěn)定性檢驗

VAR模型不穩(wěn)定，脈沖響應和方差分解就沒有意義。檢驗VAR模型的穩(wěn)定性，其實就是檢驗VAR模型所有根的模，只有模的倒數(shù)都小于1，即都位于單位圓內，VAR模型才是穩(wěn)定的。檢驗結果見圖2，農業(yè)機械化與農業(yè)勞動力轉移的VAR模型中的6個模均位于單位圓內，表明該VAR模型是穩(wěn)定的，可以進行后續(xù)的脈沖響應和方差分解。

2.5 脈沖響應分析

將脈沖響應函數(shù)繪制成脈沖響應曲線見圖3。分別給ln M是T一個標準誤差的信息沖擊，滯后期設定為20期，圖3展示了20年考察期內各變量對于沖擊的響應情況和響應路徑。

從圖3（b）可以看出，對ln M進行沖擊，從第1期開始，T會先呈現(xiàn)出下降趨勢并且為負值，當發(fā)展到第3期與第4期時達到最小值，之后在第7期上升到正值并且第10期之后隨著脈沖期數(shù)的增加將會保持穩(wěn)定。這表明農業(yè)機械化對勞動力轉移會先出現(xiàn)負向影響之后就是持續(xù)的正向影響，并且隨著期數(shù)的增加，這種作用效果將一直持續(xù)，所以可以認為，對于農業(yè)勞動力轉移而言，農業(yè)機械化是一項重要的積極影響因素，能夠持續(xù)推進農業(yè)勞動力轉移。

根據(jù)圖3（c）顯示的脈沖響應分析結果能夠看出，對T進行單位沖擊時，ln M在前7期為正值，表示短期情況下農業(yè)勞動力轉移的增加會造成農業(yè)機械化水平的提升。但是隨著沖擊期數(shù)的增長，ln M會逐漸縮小，并且當發(fā)展到第7期時趨于0，此后隨著沖擊期數(shù)增加將會縮小。這表示對于長期農業(yè)勞動力轉移而言，過度的農業(yè)勞動力轉移會對農業(yè)機械化產生負向影響。

2.6 方差分解分析

一般來說，脈沖響應函數(shù)表示的是一個變量的沖擊對另一個變量的動態(tài)影像路徑，而方差分解可以分析出來VAR模型每個擾動項因素對變量影響的相對程度。對ln M和T進行方差分解，見表5和表6。

由表5可知，河南省農業(yè)機械化的ln M預測性方差主要受到自身波動影響，不管是對ln M進行向前一期還是20期的預測，其預測方差至少有93.9%來自ln M本身，其余的6.1%來自T。這意味著農業(yè)機械化受自身的影響較大，變量農戶勞動力轉移的作用很小。表6顯示，如果作一期預測，則T的預測誤差有96.9%來自T本身。但如果作20期預測，則T的預測方差有52.1%來自ln M，47.8%來自于T本身。這表明，農業(yè)機械化對農業(yè)勞動力轉移有較大的影響。

3 結論與建議

3.1 結論

本文選取河南省1989—2018年的數(shù)據(jù)，構建農業(yè)機械化和農業(yè)勞動力轉移的VAR模型，運用平穩(wěn)性檢驗、Granger檢驗、脈沖響應函數(shù)和方差分解分析等方法，對糧食主產區(qū)河南省農業(yè)機械化和農業(yè)勞動力轉移的動態(tài)關系進行研究。結果表明：

（1） 農業(yè)機械化和農業(yè)勞動力轉移存在雙向格蘭杰因果關系，農業(yè)機械化水平的提高能夠推動農業(yè)勞動力的轉移，但農業(yè)勞動力轉移對農業(yè)機械化的反向作用并不明顯。

（2） 脈沖相應的結果表明，農戶勞動力轉移對農業(yè)機械化沖擊在前7期呈顯出U型的負向響應，在第8期之后響應變?yōu)檎虿⒕徛仙?，由此可見農業(yè)機械化對農戶勞動力轉移的推動作用具有滯后性；農業(yè)機械化對農業(yè)勞動力轉移沖擊的響應在前4期緩慢上升，之后緩慢下降，并在第7期之后出現(xiàn)副響應，由此可見過度的農業(yè)勞動力轉移會對農業(yè)機械化的發(fā)展產生負向影響。

（3） 方差分析的結果顯示，長遠來看，農業(yè)勞動力轉移對農業(yè)機械化的貢獻率很低，而農業(yè)機械對農業(yè)勞動力轉移的貢獻較大。

3.2 建議

農業(yè)機械化是應對農業(yè)勞動力轉移的重要手段，農業(yè)勞動力轉移也在一定程度上促進了農業(yè)機械化的發(fā)展，勞動力轉移不僅是“四化同步”的重要內容，也是農業(yè)機械化的關鍵因素之一。針對以上研究結果提出以下政策建議：一是從政府角度來說，首先完善勞動力轉移相關政策，健全農業(yè)勞動力轉移就業(yè)體系并且完善平等就業(yè)制度，引導農業(yè)勞動力有序合理轉移，同時加大對農村的教育投入，避免農村人力資本淺化；其次要完善農業(yè)機械相關政策，既要注重農機的質量也要注重數(shù)量，加大農機補貼，優(yōu)化農機結構，同時也要發(fā)展農機社會化服務。二是從農民角度來說，農民自身影響著農業(yè)機械化的進程，農民文化素質較低、學習能力較差、接受新事物的速度較慢，即使有政府補貼，農民的操作水平依舊達不到要求，對農機的需求就降低。因此政府應因地制宜開展培訓，挑選熟練的有耐心的技術人員對農民進行培訓，提高他們使用農機的積極性進而促進農業(yè)機械化進程。

參 考 文 獻

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Analysis of the Relationship of Agricultural Mechanization and Agricultural Labor Force Transfer Based on the VAR Model

Yang Mengmeng

（ School of Engineering Management and Real Estate， Henan University Of Economics And Law， Zhengzhou， Henan 450000 ）

Abstract： Based on the data of Henan Province， a major grain-producing region from 1989 to 2018， the VAR model was established to analyze the dynamic relationship between agricultural mechanization and agricultural T in Henan Province by using Granger test， impulse response function and variance decomposition analysis. The results show that there is a two-way Granger causality relationship between agricultural mechanization and agricultural T， but the influence degree of two-way mutual feed is different， and the effect of agricultural mechanization level on agricultural T is significantly higher than its reverse effect. The findings of this study have important policy implications for accelerating the improvement of agricultural mechanization level in grain areas， boosting the orderly transfer of agricultural labor force and promoting the development of modern agriculture.

Key words： agricultural， mechanization， transfer of agricultural labor force， the VAR model