如何提高农业产值和农民人均收入水平.docx
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如何提高农业产值和农民人均收入水平
如何提高农业产值和农民人均收入水平
摘要:
本为试图通过用实证的方法来分析农业产值与其投入之间的关系,找出一个既能提高农业产值又同时能解决农村收入水平较低问题的方法;也就是要找出一个解决城乡二元经济结构问题的比较好的一种的方法。
关键字:
农业产值 化肥施用量 机械使用量 基础建设投资 劳动力投入量
一、导论
农业是社会经济的基础,其最表层的同时也是最深层的原因就在于它为人类提供了赖以生存的衣食之源,满足了人类的第一需要。
从产业经济学的观点来看,农业往往是第二产业和第三产业的基础,农业的发展常常为第二产业提供原材料,据统计,在我国工业中,以农产品为原料的轻工业产值,始终占整个轻工业产值的70%以上。
农业本身常常还是第二产业的一个巨大需求方,发展现代农业需要的机械,化肥等,对第二产业都是巨大的市场,从整个国民经济来看,农村市场是容量最大和最具潜力的市场。
另外,我国有9亿农民,农民收入的近60%来自于农业,农业的产值和农民的收入关乎整个国民经济的健康发展。
二、问题的提出
本论文的研究,是针对农业本身的特点,从农业的投入要素即化肥施用量,机械使用量,基础建设投资,劳动力投入量来考察这些因素对农业产值的影响程度,而正如上面提到的,我国有9亿农民,农民收入的近60%来自于农业,如何提高农业产值,增加农民收入,是一个很紧要的问题。
我们要建设一个全面的小康社会,如果不能解决占人口多数的农民的收入问题,就只能是空谈。
农民收入的提高,不仅仅会提高农民的生活水平,相应的也会改变消费的结构,对整个产业结构的优化提升也有很重要的意义,另外,农民收入的提高,对于农民对教育的投资,对农业机械的投入等方面,也有很大的促进,相应也能对农业的产值有很大的影响。
我国是一个发展中国家,由于历史等众多的原因,城乡分离的二元结构一直存在,要建设一个更加富强的国家,就需要努力去改变这样一种二元结构,因为二元结构造成的市场分离很不利于整个国民经济的健康发展,由此就需要对农业现状有所改变,研究对农业产值影响的各要素,更好的促进农业的发展,提高农民的收入,改变二元分离的结构,有着很重要的意义,本文就是在这样一种背景下的探索。
三、模型的设定
一、理论根据
根据美国数学家CharlesCobb和经济学家PaulDauglas提出的经典生产函数即——Cobb-Dauglas生产函数理论,其数学形式为:
根据要素的产出弹性的定义,参数α、β分别就是资本与劳动的产出弹性,可见经济意义十分明确。
本文根据该理论,将对农业的投入也分为资本部分和人力劳动部分,至于土地面积的投入,由于我国数据比较难收集样本空间就比较小,所以本文设法减少影响因素的个数,将所有变量均转化为单位面积变量,这样就可以减少一个面积变量,也有利于简化分析。
由于C-D模型中,K代表的是存量资本投入,而我国可以收集到的对农业的资本投入都是流量投入,所以无法较为准确的得出每年资本的存量投入。
基于此原因,本文将资本投入分解为:
农业机械投入,肥料投入,易耗物资(如,地膜等)投入,种子投入,基础设施建设投入等几项。
并且,由于易耗物资投入和种子投入在每年投入中只占很少一部分,所以本文将其省略以简化分析,并且数据也就比较容易得到了。
二、理论模型
根据上述分析,本文的理论模型就是:
其中:
Y——单位面积产值
X1——单位面积化肥施用量
X2——单位面积机械使用量
X3——单位面积基础建设投资
X4——单位面积劳动力投入量
四、数据的收集与整理
由于,我国的数据都是总量数据所以要做一些数据转化处理,具体的转化方法是:
将所有变量均用“农作物总种植面积”进行分摊以的得到单位面积的数值。
需要指出的是:
1)“基础设施建设投资”是针对所有农业种植面积的;
2)我国农业灾害大多发生在播种之后,并且濒临收割,因此,“农业机械使用量”,“化肥使用量”以及“劳动力使用量”,很可能在发生灾害之前已经投入了一大半;
所以都应当用“农作物总种植面积”来进行分摊。
至于“农业总产值”,本文也用“农作物总种植面积”来进行分摊。
这样,计量模型的残差项就把天气对农业的影响以及其他影响因素都包括在内了。
数据列表为:
(表一)
年份
单位面积产值(万元/公顷)
单位面积化肥施用量(吨/公顷)
单位面积机械使用量(千瓦/公顷)
单位面积基本建设投资(万元/公顷)
单位面积劳动力投入量(人/公顷)
1978
0.074448
0.058892
0.782779
0.003391
1.895713
1979
1980
0.099339
0.086692
1.007354
0.003552
2.036357
1981
0.112697
0.091969
1.080210
0.002012
2.115957
1982
0.128859
0.104549
1.147732
0.002356
2.154378
1983
0.144067
0.115269
1.251589
0.002465
2.197683
1984
0.165046
0.120643
1.351977
0.002573
2.197128
1985
0.174508
0.123641
1.456039
0.002569
2.113232
1986
0.192210
0.133880
1.591495
0.002434
2.112833
1987
0.218029
0.137924
1.713336
0.002904
2.129597
1988
0.253101
0.147833
1.834543
0.003189
2.171470
1989
0.279800
0.160835
1.915130
0.003459
2.213553
1990
0.333928
0.174592
1.934970
0.004529
2.246948
1991
0.344045
0.187524
1.964662
0.005682
2.285394
1992
0.375015
0.196647
2.034012
0.007449
2.284240
1993
0.447076
0.213340
2.153539
0.008650
2.251115
1994
0.618535
0.223818
2.280240
0.010449
2.205193
1995
0.792948
0.239773
2.409817
0.014618
2.157374
1996
0.888546
0.251206
2.529640
0.020862
2.117088
1997
0.899697
0.258539
2.728835
0.026804
2.106586
1998
0.914665
0.262270
2.903401
0.040917
2.095385
1999
0.902089
0.263749
3.133289
0.053430
2.104701
2000
0.887627
0.265286
3.363638
0.060141
2.111167
2001
0.928841
0.273189
3.543309
0.063799
2.084095
2002
0.965593
0.280621
3.746219
0.067442
2.068800
2003
0.975633
0.289444
3.961982
0.069527
2.050980
(数据来源:
《中国统计年鉴(2004年)》、《中国农村统计年鉴(2002年)》和中国农业信息网)
五、模型的参数估计
一、计量模型的设定
为了便于使用Eviews3软件对模型进行估计,本文将前述理论模型变换为对数计量模型:
+
二、估计结果
利用Eviews3对上述模型进行估计,结果如下:
DependentVariable:
LOG(Y)
Method:
LeastSquares
Date:
05/12/05Time:
21:
19
Sample:
19782003
Includedobservations:
25
Excludedobservations:
1
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
LOG(X1)
2.574677
0.246302
10.45331
0.0000
LOG(X2)
-0.725590
0.214563
-3.381705
0.0030
LOG(X3)
0.047905
0.046575
1.028553
0.3160
LOG(X4)
-3.608988
0.838307
-4.305092
0.0003
C
6.970770
0.960913
7.254316
0.0000
R-squared
0.993287
Meandependentvar
-1.030981
AdjustedR-squared
0.991944
S.D.dependentvar
0.850726
S.E.ofregression
0.076358
Akaikeinfocriterion
-2.129922
Sumsquaredresid
0.116610
Schwarzcriterion
-1.886147
Loglikelihood
31.62402
F-statistic
739.7758
Durbin-Watsonstat
1.195685
Prob(F-statistic)
0.000000
即:
T-stat(10.45331)(-3.381705)(1.028553)(-4.305092)(7.254316)
AdjustedR-squared=0.991944
六、模型检验与修正
一、经济意义检验
上述估计结果中,变量LOG(X1)和变量LOG(X3)的系数基本符合经济学原理和我们所观察到的实际。
但是,变量LOG(X2)和变量LOG(X4)的系数均为负值,即“单位面积产值”对于“单位面积机械使用量”和“人力使用量”的弹性均小于0;也就是说,在单位面积中,减少1%的“机械使用量”或“人力使用量”均可以增加农业的单位面积产值。
关于这一点,似乎与我们所观察到的事实有所不符;因为在我国,国家对农产品实行保护价,价格就不易下降;如果,单位面积中“机械使用量”和“人力使用量”投入的增加引起产出的增加,那么产值就应当增加,系数的经济意义就不对。
但是,另一方面,单位面积中“机械使用量”投入的增加,虽然可以代替大部分“人力使用量”但却可能造成部分损失,比如,收割机的使用就比用人力收割损失大;而“人力使用量”投入的增加,虽然可能增加一部分产量,但是,单位面积的边际产出是递减的,并且模型中使用的“人力使用量”变量是使用人数来计量的,且农业总产值也是一个根据经验的匡算量,如果农业人口增加,那么用于养活农业
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