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摘要:农业机械化是实现农业现代化的必经之路,是提高农业生产经济效益的重要途径。本研究基于2004—2018年我国23个水稻主产区的面板数据,采用空间杜宾模型深入探究农业机械化对劳动力投入的空间溢出效应。结论表明:大中型农机对劳动力投入存在显著的空间溢出效应,即本地大中型农机投入的增加将显著节约周边地区水稻生产的劳动力投入;从空间异质性来看,大中型农机对劳动力投入的空间溢出效应不仅存在于跨纬度地区,而且也显著发生于同纬度地区,但跨纬度地区的空间溢出效应明显强于同纬度地区;从时间异质性来看,大中型农机对劳动力投入的空间溢出效应呈“从无到有,先强后弱”的变化趋势。
关键词:跨区作业;农业机械化;空间溢出效应
引言
十八大以来,党中央始终把粮食安全作为治国理政的头等大事,先后提出了“饭碗论”、“底线论”、“红线论”等一系列新论断;2021年中央一号文件再次强调,“要保证农业供给侧结构性改革深入推进,粮食播种面积保持稳定、产量达到1.3万亿斤以上”。劳动力是农业生产的关键要素之一。然而,随着工业化、城镇化进程的不断推进,我国粮食生产面临着农村空心化、农民老龄化的现实困境。农业劳动力大量流失,成为严重制约我国农业可持续发展的重要因素。如何破局,“加快推进农业机械化服务,突破农业关键核心技术”为农业生产指明了方向、带来了新的发展机遇。诸多学者探讨了农业机械化对农业生产效益的影响。何蒲明等[1]研究发现,单位劳动力对粮食单位面积产量的贡献率为2%,而农业机械的使用将有效缓解农业劳动力的短缺;王晓兵等[2]进一步研究发现,农业机械和劳动力的相对价格是影响其替代能力的主要影响因素之一。胡雪枝等[3]认为,农业机械对劳动力的替代并没有影响适宜机械化生产作物的单位面积产量;与此同时,李伟[4]、张露等[5]、杨宗耀等[6]研究发现,农业机械化水平的提高不仅扩大了区域内粮食作物的种植面积,还扩大了相邻区域粮食作物的种植面积。此外,周振[7]、李谷成等[8]、唐林等[9]学者发现,农业机械化水平的提高不仅可以通过影响粮食的产出直接提高农民收入,还能通过劳动力的转移间接增加非农收入。现有研究虽然已经取得了丰硕的成果,但也明显存在不足之处。在研究方法上,已有研究多将农机总动力作为衡量农业机械化水平的唯一指标,忽略了不同农机类型(大中型农机和小型农机)对劳动力投入空间溢出效应的不同影响。在研究内容上,现有研究重点关注农机跨区在跨纬度地区产生的空间溢出效应,忽略了其在同纬度地区的空间溢出效应。鉴于此,本文将从2方面展开研究:深入检验不同农机类型对劳动力投入空间溢出效应的不同影响;进一步验证农业机械化对劳动力投入的空间溢出效应的时空异质性。
1模型设定与数据说明
1.1模型设定
本文以2004—2018年我国23个水稻主产区水稻生产的面板数据为基础,构建空间杜宾模型,深入分析农业机械化对劳动力投入的空间溢出效应,并进一步检验不同机械类型对劳动力投入空间溢出效应的不同影响。本文实证部分使用Stata15软件进行计算。本文的空间杜宾模型设定如下:lnlabit=α0+α1lnmit+α2lnXit+α3W×lnmit+α4∑W×lnXit+εit(1)lnlabit=α0+α1lnlmit+α2lnXit+α3W×lnlmit+α4∑W×lnXit+εit(2)lnlabit=α0+α1lnsmit+α2lnXit+α3W×lnsmit+α4∑W×lnXit+εit(3)式中,i代表水稻主产区各个省(市)(i=1,2,3,……,23);εit为随机误差项;lnlabit是因变量,表示i省份在t年投入与水稻生产的劳动力投入(d·667m-2)的对数;lnmit、lnlmit、lnsmit为自变量,lnmit表示i省份在t年投入于水稻生产的农机总动力(kW·h·667m-2)的对数,用于反映各省份水稻生产过程中的农业机械化发展水平,lnlmit和lnsmit分别表示i省份在t年投入于水稻生产的大中型拖拉机动力和小型拖拉机动力(kW·h·667m-2)的对数,用于反映各省份水稻生产过程中的大中型农机和小型农机的农业机械化发展水平。每667m2水稻农业机械总动力=(农机总动力/农作物播种面积)×(水稻播种面积/农作物播种面积)每667m2水稻大中型拖拉机动力和每667m2水稻小型拖拉机动力计算方法同每667m2水稻农业机械总动力。此外,本文包含如下控制变量:化肥施用量(fer),用每667m2水稻化肥费用来表示,元·667m-2,并使用农业生产资料价格指数剔除价格影响;城镇化(urb),用常住城镇人口占总人口的比重来衡量,%;财政支农(gov),采用农业财政支出占地方总财政支出的比重来衡量(财政支农支出的统计口径在2003年和2007年发生变化,在2003年以前,财政支农费用主要包括支援农村生产支出、农业综合开发支出和农林气象等部门事业费;2003—2006年,财政支农费用则包括农业支出、林业支出和农林水利气象等部门事业费;2007年以后,财政支农费用仅体现为农林水事务支出;将统计口径调整前后的数据进行比对,发现数据是平滑的),%;农业发展水平(dev),采用第一产业增加值占比来表示,%;基础设施(inf),用每个行政村拥有的等外公路里程来体现,km/村。
1.2数据来源
本文的原始数据主要来源于国家统计局、EPS数据库、《全国农产品成本收益资料汇编》(2005—2019)、《中国统计年鉴》(2005—2019)、《中国农村统计年鉴》(2005—2019)、《中国农业机械工业统计年鉴》(2005—2019)、《中国卫生健康统计年鉴》(2005—2019),对个别省份的缺失数据取前后2项平均值进行填补。表1为各变量的描述性统计。
2参数估计与结果讨论
2.1农业机械化对劳动力投入的空间溢出效应
由表2可知,农业机械化水平对劳动力投入具有显著的负向影响,但其空间溢出效应不显著。而大中型农机对劳动力投入具有显著的负向影响,且空间溢出效应显著为负,表明大中型农机不但能减少本地区的劳动力投入,而且也能降低周边地区的劳动力投入。此外,虽然小型农机对劳动力投入具有显著的负向影响,但其空间溢出效应不显著,这表明小型农机主要是节约本地区的劳动力投入。总体来看,在我国水稻生产中,农业机械化对劳动力投入的空间溢出效应主要来自于大中型农机,这与我国大中型农机多用于开展跨区作业的实际情况相符。由于空间杜宾模型的估计参数并不表示空间溢出效应的大小。因此,本文通过求解偏微分进一步估计大中型农机的直接效应、间接效应和总体效应。其中,大中型农机对劳动力投入的直接影响弹性系数为-0.052,即大中型农业机械化水平每提升1%,可使本地劳动力投入节约0.052%;就间接效应来看,大中型农机对劳动力投入的间接影响弹性系数为-0.060,是直接影响弹性系数的1.154倍。由此表明,我国大中型农机对劳动力投入的替代作用不仅存在直接效应,而且存在间接效应。换言之,大中型农机的对象并不仅仅限于本省地区,而且还能通过跨区作业服务周边地区。鉴于此,本文将进一步探讨水稻生产中大中型农机对劳动力投入空间溢出效应的时空异质性。
2.2空间溢出效应的空间异质性
我国幅员辽阔、南北温差大,导致不同区域粮食作物生产存在时间差异,这为大中型农机跨区作业创造了条件。已有研究表明,大中型农机对粮食生产的空间溢出效应在跨纬度与同纬度地区之间存在显著差异[10]。因此,本文以地理分布为依据,将部分水稻主产区划分为跨纬度地区和同纬度地区2个组别,进一步探究大中型农机对劳动力投入空间溢出效应的空间异质性。其中,处于跨纬度的水稻主产区包含安徽、江西、湖北、湖南、河南5个省份;处于同纬度的水稻主产区包含江苏、安徽、湖北、重庆、四川5个地区。空间杜宾模型及空间权重矩阵的设定均参考主模型。由表3可知,跨纬度地区大中型农机对劳动力投入的直接影响显著为负,空间溢出效应也显著为负,这表明在跨纬度地区大中型农机不仅能节约本地区的劳动力投入,而且能降低周边地区的劳动力投入。结合表4可知,就直接效应来看,大中型农机对劳动力投入的直接影响弹性系数为-0.203,即大中型农机动力每增加1%,本地劳动力将节约0.203%。就间接效应来看,大中型农机对劳动力投入的间接影响弹性系数为-0.555,是直接影响弹性系数的2.73倍。这表明跨纬度地区大中型农机对劳动力投入的替代效应主要体现在空间溢出效应上,这与其利用作物成熟时间差“由南到北”的跨纬度作业,从而节约劳动力投入的事实相一致。与此同时,同纬度地区大中型农机对劳动力投入的直接效应和间接效应均显著为负,见表3。结合表4,就直接效应而言,大中型农机对劳动力投入的直接影响弹性系数为-0.103;就间接效应来看,大中型农机对劳动力投入的间接影响弹性系数为-0.119,占总体效应的54%。这表明大中型农机对劳动力投入的空间溢出效应在同纬度地区同样存在,但溢出强度要弱于跨纬度地区。原因在于,同纬度地区水稻耕种收的时间大致相同,大中型农机在满足本省需要的前提下才开展跨区作业。
2.3空间溢出效应的时间异质性
本文根据我国农业机械跨区机收面积的棉花,将研究期划分为2004—2006年、2007—2012年、2013—2018年3个阶段,进一步分析大中型农机对劳动力投入空间溢出效应的时间异质性。空间杜宾模型及空间矩阵的设定均参照主模型。由表5看模型拟合度,2004—2018年模型拟合度先升后降。其中,2004—2006年,模型的拟合度为0.570,在2007—2012年阶段增至0.763,2013—2018年又降至0.755。由表6看直接效应,2004—2018年大中型农机对劳动力投入的直接影响均不显著,这在一定程度上验证了我国大中型农机主要用于跨区作业的观点。就间接效应来看,2004—2006年大中型农机对劳动力投入的间接影响弹性系数为-0.137,统计不显著;2007—2012年为-0.249,在1%的显著性水平下通过检验;2013—2018年为-0.095,在10%的显著性水平下通过检验。究其原因,2004—2006年,我国大中型农机数量的快速增长虽然促进了农业机械化水平的大幅提升,但由于大中型农机跨区作业比例较低,导致大中型农机不足以对劳动力投入产生显著的空间溢出效应;2007—2012年,随着我国农业机械化服务市场日趋完善、农机跨区作业蓬勃发展,大中型农机对劳动力投入产生了显著的空间溢出效应;然而,2013年以来,在农机具购置政策的大力支持下,本地区农机具日趋饱和,水稻跨区作业面积不断下降,大中型农机对劳动力投入的空间溢出效应逐渐趋弱,这就导致2013—2018年的大中型农机对劳动力投入的空间溢出效应大幅下降,仅有2007—2012年的40%。
3结论与对策
本文基于2004—2018年我国23个水稻主产区的面板数据,利用空间杜宾模型考察了农业机械化对劳动力投入的空间溢出效应。结果表明,在水稻生产过程中,大中型农机对劳动力投入具有显著的空间溢出效应,原因在于大中型农机通过跨区作业不仅节约了本地区的劳动力投入,还节约了周边地区的劳动力投入;大中型农机对劳动力投入的空间溢出效应不仅发生于跨纬度地区,在同纬度地区也同样存在,但同纬度地区弱于跨纬度地区;大中型农机对劳动力投入的空间溢出效应存在明显的时间异质性,其空间溢出效应经历了“从无到有,先强后弱”的变化趋势。其中,2004—2006年不存在空间溢出效应,2007—2018年存在空间溢出效应,且2007—2012年的空间溢出效应高于2013—2018年,前者是后者的2.62倍。基于以上结论,本文提出以下建议。
3.1进一步优化农机装备结构
随着我国跨区机收面积的不断减少,大中型农机对劳动力投入的空间溢出效应逐渐减弱。相关部门应及时调整农机购置政策,进一步优化我国农机机械的装备结构,在提高农机总动力的同时,增加农机配套工具的投入,进而提高农业的生产效率。
3.2大力发展农业社会化服务
随着农业机械化进程的不断推进,各种农机服务组织不断增多、新型服务模式层出不穷。然而,我国农业社会化服务仍处于起步阶段,农业生产“一条龙”式的服务体系仍不完善。就此而言,我国应加快构建包含农业生产“产前、产中、产后”的全产业链条,推进农业机械化服务向市场化、专业化、产业化的方向快速发展。
3.3推动产学研用一体化发展
坚持以市场需求为导向,主动与大型企业、科研院所、培训机构密切协作,加快大中型、智能化、复合型农业机械研发和应用,积极培育新型职业农民和农村实用人才,为实现农业现代化注入新动能、提供新支撑。
作者:周芳雅 单位:重庆工商大学 长江上游经济研究中心