2023年农业技术运用及经济增长关系.docx

农业技术运用及经济增长关系 一、引言 我国已进入加快改造传统农业、走中国特色农业现代化道路的关键时刻。科技进步对农业增长的奉献率从“一五〞时期的19X8226;9%，提高到目前的51%，已成为推动农业农村经济开展的决定性力量。然而，现阶段我国农业科技成果应用水平仍然不高，农业科技成果转化率仅有30%-40%，远低于兴旺国家65%-85%的水平，很多成果不能转变为现实生产力（孙政才，202223）[1]。这说明，与新时期农业开展面临的形势和承担的任务相比，我国农业科技进步奉献率仍然偏低;与亿万农民迫切的科技需求相比，农业科技效劳供给能力仍然缺乏;与走中国特色农业现代化道路的要求相比，农业科技支撑能力仍然不强;与世界兴旺国家相比，农业科技整体水平的差距仍然较大（张宪法，202223）[2-4]。究其根源，主要是由于我国农户农业技术的需求和政府及科研、推广机构农业技术的供给之间在对接上存在较大差距，以至造成农业技术应用率偏低，导致农业技术应用时存在有效需求缺乏和有效供给缺乏的双重矛盾。因此，对当前我国农业技术需求和应用的主体———农户农业技术应用行为的研究就显得尤为迫切和重要。进入新世纪以来，我国农民收入保持了年均6%以上的增长速度，但这一增长与城镇居民收入提高速度相比还有很大的差距（韩俊，202223）[5]，因此，农民收入增长问题仍是当前我国农业和农村经济开展中最突出的问题之一。由于农民收入增长问题对中国经济和社会开展的意义特别重要而受到党和政府的高度重视，国内学者对此也作了许多有益和深入的探讨和研究。虽然农民收入增长问题的研究表现出明显的多元化特征，但是，大多研究者都得出根本一致的结论，即改革开放30多年来，农民收入来源多元化、市场化和非农化的根本格局已经形成，农民非农收入的增长是主要的推动力量，这是农村经济进入新阶段后农民收入增长格局的新变化，是市场经济开展和结构调整的必然结果（黄季焜，2022;张晓山，2022;温铁军，2022;盛来运，2023;姜长云，202223等）[6-2023]。因此，现阶段对我国农民收入增长问题的研究具有十分重大的战略意义，尤其是对农民非农收入增长的研究显得更有突出的现实价值。对于农业技术应用问题的研究一直是学术界关注和讨论的热点问题，国内外研究者围绕农户是否应用、为何应用、应用制约、应用程度、应用效果等根本经济主题进行了广泛而深入的研究。 其中，对于农业技术应用与农户收入之间关系的研究相当丰富，主要围绕农户收入是农业技术应用重要的影响因素展开理论与实证分析。如国外研究者普遍认为，农户收入是其应用农业新技术的资金保障（blasé，1960;feder，1980;ervin和ervin，1982;herath和takeya，2022）[11-13]。thir-tle等（2022）通过对南非局部区域棉花新技术的应用实证分析得出，非农收入与技术应用存在显著正相关，能够成为技术应用的重要资金支持。smale等（2022）利用汇款（remittances）作为农户收入的衡量指标，研究指出，农户汇款的数额直接影响到其农业技术应用的决策，这与之前的研究是根本相似的（gerhar，t1975;rochin和wit，t1975;demir，1976;perrin，1976）[14]。国内学者研究也进行了大量卓有成效的研究，所得出的共同结论是，农户收入水平或其富裕程度是影响农户农业技术应用的主要因素。如袁飞等（1993）以XX省乐清县为例分析认为，高收入的农民在技术选择上愿意选择节约劳动力的新技术[15]。宋军等（1998）研究发现，农户的富裕程度会影响农户的技术选择行为，富裕农户往往会选择优质技术和小型技术[16]。廖西元等（2023）按水稻生产环节对16个省5228个农户采用水稻机械化生产技术应用情况调查与分析说明，农户人均收入影响稻农采用机械化生产技术[17]。李海明（202223）分析我国7省28县420农户对不同类型农业技术的需求，说明农户家庭经济实力是影响农户技术效劳需求的主要因素[18]。然而，上述国内外研究中存在一个共同问题，即大都是围绕农户收入影响农业技术应用这一分析路径考查两者关系，而反之，从农业技术应用影响农户收入增长这一分析路径探讨两者关系的研究相对缺乏。虽然农业技术应用促进农户收入增长是一个传统的经济学命题，但是，基于农业开展新阶段的特点，此经济命题有了新的内含，尤其是其传导机制发生了重要的新变化。因此，探讨现阶段农业技术应用对农户收入增长的影响及其传导机制更具有重大的理论价值和现实意义。 本文旨在利用实证分析方法研究现阶段农业技术应用对农户收入增长的影响，并给出更为精确的估计。文中将采用中部农业大省江西11村939个固定跟踪观察农户2022-202223年的面板数据（paneldata），构建个体和时间双向固定效应模型（entityandtmiefixedeffectsregressionmod-el）[19]，其中，个体固定效应模型用于消除解释变量之外的自然环境、资源条件、村庄文化等不可观测的个体差异对农户收入的影响;时间固定效应模型采用年度时间变量控制宏观经济政策、农产品市场环境等因素对农户收入的影响。同时，通过引入反映农业技术应用状况的虚拟变量用于考查农业技术应用对农户收入增长的平均影响和动态效应，其中，动态效应主要是分析不同年份农业技术应用的影响和变化趋势以反映农业技术应用的时间效应。进而，本文还利用个体和时间双向固定效应模型分析农业技术应用对农户非农收入增长的影响，以验证农户通过农业技术应用节省时间和精力，促进其更好地从事非农就业以提高非农收入水平，从而促进农户家庭总收入增长这一间接传导新机制的存在和有效。选择江西农户作为本文的研究对象，主要基于两方面的考虑：第一，江西是中部地区典型的农业大省，也是种植水稻的主产区之一，该省的农业技术应用与农户收入增长问题越来越引起国内外学者们的关注。究其原因，主要在于经历了30年的以市场导向为主线的农村经济体制改革，江西农村社会经济发生了历史性的变化，但是，农业目前仍处于先进的生产手段与落后的生产手段并存、机械化作业与人畜力作业并存、现代适用技术与传统耕作方式并存的格局。与此同时，随着农村产业开始向多元化方向开展，外出务工经济已经成为江西农村经济开展的重要支柱，成为农民收入增长的主要渠道。因此，研究江西农户农业技术应用促进其收入增长，尤其是促进其非农收入增长问题，不仅是江西农村经济开展的重大战略问题，更是反映我国粮食主产区农村经济开展极其重要的典型案例。第二，笔者来自江西，且一直从事江西农业和农村经济开展相关问题的研究，对江西农业和农村具有较为深刻的认识，与江西相关政府调查和决策部门也有良好的合作研究根底，拥有XX省2022-202223年连续5年11个固定跟踪观察村、近202300个固定跟踪观察农户生产、生活情况的面板数据资料。因此，通过对XX省农业技术应用影响农民收入增长的实证研究，可以更加精确地估计和验证农业技术应用对农民收入增长的影响程度，从而为政府相关部门进一步完善农业技术推广效劳和促进农民增收提供有益的决策参考。 二、数据来源和变量选取 本文采用的数据来自国家农村固定跟踪观察系统①，此系统是1986年正式确立的，在全国各地均设有观察点[20]。跟踪观察系统以村为单元，对村域中的农户实行抽样调查，以村域中的农户为个体，对其进行跟踪观察。数据库主要包括农户特征、土地和固定资产、家庭生产经营、家庭收支和家庭消费等方面的详细资料。此系统中涉及XX省的共有13个观察村（本文所用数据缺失2个村），覆盖XX省所有地级市，具体包括XX县区的回龙村，XX县区的下林村，XX县区的明闸村，XX县区的桃里村，XX县区的甫下村，XX县区的兰田村，XX市的湾里村，XX县区的柏林村，XX县区的桥下村，XX县区的龙洲村，XX市XX县区等，总计约202300个农户样本。 江西，在经济开展上，属于中国的欠兴旺地区，在粮食生产上，那么属于主产区，是国家的粮食主要供给地区。该省大多数农户都是兼业户，即既从事农业生产，又从事工业、商业等非农生产活动，选择江西农户为研究对象分析农业技术应用和农户收入增长问题，具有较强代表性。另外，本文所用数据时间跨度是2022-202223年，这个时间跨度正是我国农业技术应用和农民收入增长的关键时期，恰好可以反映出农业技术应用和农民收入增长之间的现实关系[21]。基于数据整理过程中产生的误差考虑，笔者对出现异常值的样本予以了剔除，同时，考虑到个别年份少数农户会出现数据缺失，笔者经过筛选，最终组成一个包括939个农户、共4603个有效样本的面板数据，因此，所获得的面板数据是非平衡数据。研究农业技术应用对农户收入增长的影响及其动态效果，首先需要衡量农户农业技术应用具体的时点和时期，但已有研究指出，农户应用农业技术存在自我选择性（self-selection，jorgefer-nandez-cornejo等，2022）[22]，即农户应用农业技术的时机和程度具有较强主观性，无法准确推知所观察各村农户农业技术应用的具体时间和程度，因此，笔者以“是否受过农业技术教育或培训〞虚拟变量为中间变量来近似反映农户农业技术应用状况，即如果农户受过农业技术教育或培训，那么认为其具有应用农业技术较强的可能性和可行性，而其动态效果那么通过不同年份农业技术教育或培训后所形成的影响差异来衡量。其次，农业技术应用对农户收入增长动态影响的研究，所采用数据的可比性是一个关键问题，笔者所采用的是来自全国农村固定观察点连续跟踪调查的数据，自2022年修改与完善以来，这套数据的统计口径是保持一致的，各年间的数据也具有可比性（文中所有价值量的数据均依2022年不变价指数进行了转换）。再那么，全国固定跟踪观察系统以村为单元，对村域中的农户实行抽样调查并进行跟踪观察，加之，XX省农户在应用农业技术的具体时间上是相对独立的，因此，利用这套数据资料进行计量分析能够防止选择性偏差问题。 一般而论，影响农户收入增长的因素包含国家宏观经济环境、自然环境和农户个体差异等众多方面，为了分析农业技术应用对农户收入增长的影响，需要对其它影响农户收入增长的因素加以控制。对于其中可观测的局部，结合江西农户水稻生产的特点，笔者选取了反映农户生产经营特征的一组解释变量，包括农户年末经营耕地面积、年末拥有生产性固定资产原值、种稻投工量、购置化肥金额、购置农药金额、家庭经营主业、交通通讯支出（此变量考查其对农户非农就业决策的影响）等。而因变量那么选取农户家庭经营收入和外出打工收入（所选取的变量主要统计特征见表1）。而对于其中不可观测的局部，笔者通过采用农户个体和时间双向固定效应的方式控制，即采用个体固定效应模型来控制自然环境、资源条件、村庄文化等不可观测个体差异对农户收入增长的影响;采用年度固定效应模型来控制不同年度的宏观经济环境、农产品市场环境等因素对农户收入增长的影响，同时把2022年未受过农业技术教育或培训的农户作为参照组，研究2022-202223年间农业技术应用对农户收入增长的影响[23-24]。 三、计量模型和实证结果 面板数据（paneldata）也称时间序列截面数据（tmieseriesandcrosssectiondata）或混合数据（pooldata），它是指在一定时间跨度内对相同的个体每年进行重复测量得到的数据，它允许各横截面之间存在一定的相关性。由于本文采用的是江西11村固定跟踪观察农户2022-202223年面板数据，因此，笔者将构建个体与时期固定效应模型（entityandtmiefixedeffectsregressionmodel），并通过stata2023.0统计分析软件进行估计。个体与时期固定效应模型（entityandtmiefixedeffectsregressionmode，lhsiaocheng，2022）的根本表达式为：yit=c+α