黃龍俊江，寧凌

（1.廣東海洋大學(xué)管理學(xué)院,廣東湛江，524088；2.廣東海洋大學(xué)廣東沿海經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展研究院,廣東湛江，524088）

0 引言

糧食安全是國家發(fā)展行穩(wěn)致遠(yuǎn)的基本保障。2021年中央一號(hào)文件中對(duì)我國的糧食生產(chǎn)做出了“2021年農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革深入推進(jìn)，糧食播種面積保持穩(wěn)定、產(chǎn)量達(dá)到1.3萬億斤以上”的要求，同時(shí)提升糧食和重要農(nóng)產(chǎn)品供給保障能力。在提升糧食保障能力要求下，“十四五”時(shí)期各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）要穩(wěn)定糧食播種面積、提高單產(chǎn)水平。加強(qiáng)糧食生產(chǎn)功能區(qū)和重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)保護(hù)區(qū)建設(shè)，建設(shè)國家糧食安全產(chǎn)業(yè)帶，穩(wěn)定種糧農(nóng)民補(bǔ)貼，讓種糧有合理收益。江西省是一個(gè)農(nóng)業(yè)大省，2018年農(nóng)業(yè)發(fā)展基本情況調(diào)查顯示全省農(nóng)村人口2 044萬人，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員725.2萬人。

江西省也是一個(gè)糧食生產(chǎn)大省，糧食生產(chǎn)能力均穩(wěn)定在20 000 kt以上的水平，2018年糧食總產(chǎn)量達(dá)到21 907 kt，其中以生產(chǎn)水稻為主，水稻生產(chǎn)面積在全國居第二位，水稻產(chǎn)量居全國第三位。全省稻谷產(chǎn)量常年占糧食產(chǎn)量的90%以上，占全國稻谷總產(chǎn)的10%。

作為全國13個(gè)糧食主產(chǎn)省之一，江西省糧食商品率也較高，每年外調(diào)糧食5 000 kt，是全國僅有的兩個(gè)不間斷向國家提供商品糧的省份，即使在三年困難時(shí)期也沒有間斷向國家提供商品糧。江西省以占全國2.3%的耕地和3.3%的人口生產(chǎn)了占全國3.6%的糧食，為國家糧食安全和地方經(jīng)濟(jì)做出過重要貢獻(xiàn)。

糧食安全是國之重器,是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的重中之重[1]。受疫情和國際貿(mào)易摩擦影響，國際形勢(shì)越來越嚴(yán)峻。如何真正踐行習(xí)近平總書記對(duì)于糧食安全曾發(fā)出“中國人要把飯碗端在自己手里，而且要裝自己的糧食”的重要言論？國家提出了嚴(yán)守1.2億hm2耕地紅線的政策來對(duì)糧食安全進(jìn)行兜底保護(hù)。由此在國家政策指導(dǎo)下，做到穩(wěn)固糧食播種面積將是未來重點(diǎn)。

隨著當(dāng)前江西省農(nóng)村農(nóng)業(yè)機(jī)械社會(huì)化服務(wù)市場的形成以及不斷上漲的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力價(jià)格是否會(huì)影響水稻播種面積？城鄉(xiāng)收入差距的不斷擴(kuò)大又會(huì)對(duì)水稻播種面積產(chǎn)生怎樣的影響？江西省以水稻生產(chǎn)為主，因此從實(shí)證分析角度分析影響水稻播種面積的影響因素，對(duì)江西省持續(xù)性的保障糧食安全并為國家輸送商品糧具有重大意義。

1 研究現(xiàn)狀

學(xué)界學(xué)者們深諳糧食播種面積的研究對(duì)于研究糧食問題的重要性。關(guān)于糧食播種面積影響因素眾多，學(xué)者們從不同角度對(duì)其進(jìn)行了分析。

首先播種面積容易受到糧食生產(chǎn)過程中的生產(chǎn)成本的影響，例如化肥價(jià)格、勞動(dòng)力價(jià)格、灌溉面積等不同程度的影響。例如易福金等[2]利用2004—2013年江、浙兩省水稻的成本收益數(shù)據(jù)，借助于PMP(positive mathe-matical programming)發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶的水稻播種面積受到化肥價(jià)格、有效勞動(dòng)力價(jià)格、灌溉面積不同程度的影響。而楊進(jìn)等[3]進(jìn)一步細(xì)化發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力價(jià)格上漲對(duì)糧食種植結(jié)構(gòu)有顯著影響。劉妍妮[4]利用1981—2011年陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒中糧食相關(guān)數(shù)據(jù)建立回歸模型指出機(jī)耕面積、水澆地面積、化肥施用量和復(fù)種指數(shù)與糧食產(chǎn)量的波動(dòng)有重要影響。

其次價(jià)格政策也是一個(gè)重要影響因素，糧食價(jià)格上漲能顯著增加糧食播種面積，在蛛網(wǎng)模型基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)上一期糧價(jià)對(duì)當(dāng)期糧食產(chǎn)量的影響在統(tǒng)計(jì)上是顯著的[5]；而且糧食價(jià)格支持政策能夠通過提高農(nóng)戶對(duì)價(jià)格的預(yù)期從而增加播種面積，最低收購價(jià)政策對(duì)面積增加的政策效強(qiáng)于之前實(shí)施的保護(hù)價(jià)政策[6]。

在當(dāng)前勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移大背景下，非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)的增多對(duì)播種面積有一定影響。杜延軍等[7]運(yùn)用1990—2015年的數(shù)據(jù)，構(gòu)建Nerlove供給模型的拓展模型，用稻谷種植面積具有滯后效應(yīng)，農(nóng)戶水稻播種面積的調(diào)整對(duì)稻谷出售價(jià)格具有時(shí)滯性，非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)播種面積具有顯著影響。相關(guān)農(nóng)業(yè)政策對(duì)播種面積也有一定的影響，農(nóng)業(yè)政策的完善有利于播種面積的增加。

錢加榮等[8]采用1990—2013年《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益匯編資料》《中國農(nóng)業(yè)發(fā)展報(bào)告》年度數(shù)據(jù)借助Nerlove模型分析我國糧食生產(chǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策的供給反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)滯后1期變量均較為顯著，表明糧食播種面積和單產(chǎn)依賴于前期水平；同樣前期糧食價(jià)格也對(duì)當(dāng)年的播種面積和單產(chǎn)水平產(chǎn)生積極影響，補(bǔ)貼政策對(duì)糧食作物播種面積的擴(kuò)大和單產(chǎn)水平的提高有促進(jìn)作用。

關(guān)于農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平以及價(jià)格對(duì)播種面積影響的觀點(diǎn)尚未達(dá)成一致。伴隨著勞動(dòng)力成本上升和農(nóng)業(yè)機(jī)械化替代作用，有部分學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)機(jī)械化的提高促進(jìn)了播種面積的增長[9-10]。但也有學(xué)者持相反觀點(diǎn)，認(rèn)為農(nóng)戶是否使用農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)對(duì)其糧食播種面積沒有顯著影響，農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)費(fèi)用增加將會(huì)導(dǎo)致農(nóng)戶減少糧食作物播種面積[11]。自然災(zāi)害對(duì)糧食播種面積也有一定的沖擊，劉明亮等[12]利用全國1949—1995年主要糧食作物數(shù)據(jù)首先進(jìn)行了生產(chǎn)性波動(dòng)的研究，然后進(jìn)行了自然災(zāi)害對(duì)耕地生產(chǎn)力波動(dòng)的影響。

綜上揚(yáng)述，糧食播種面積受諸多因素影響，但是對(duì)于反映城鎮(zhèn)化帶來的城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡和工業(yè)化帶來的現(xiàn)代技術(shù)使用不平衡的研究尚有欠缺。而城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡可以通過城鄉(xiāng)收入比來替代，現(xiàn)代技術(shù)使用不平衡可以通過農(nóng)業(yè)機(jī)械化來替代。

當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)面臨著小農(nóng)戶如何與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有機(jī)銜接的問題，是否在農(nóng)業(yè)機(jī)械化、城鄉(xiāng)收入比和水稻播種面積三者間存在一定的長期關(guān)系在以往研究中缺乏實(shí)證證據(jù)。因此基于1979—2018年的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源于《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》）通過對(duì)模型進(jìn)行單位根檢驗(yàn)、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)后建立水稻播種面積向量誤差修正模型并得出水稻播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械化和城鄉(xiāng)收入比三者間的長期均衡關(guān)系，同時(shí)還進(jìn)行了脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析，進(jìn)一步解釋三者間的關(guān)系，更加充實(shí)了現(xiàn)有研究在此方面的實(shí)證研究。

2 數(shù)據(jù)處理與實(shí)證模型

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)處理

實(shí)際上，我國各官方統(tǒng)計(jì)口徑中并沒有直接測量農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的指標(biāo)，因此參照陳會(huì)然等[13]的研究選用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力來代替農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力是整個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的總和。文章將城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展用城鄉(xiāng)收入比做代理變量，根據(jù)李蘭冰等[14]的研究，城鄉(xiāng)收入比是影響農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)的重要因素。城鄉(xiāng)收入比在文中的定義為：城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)村人均可支配收入的比值。

文中數(shù)據(jù)為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可能存在異方差的問題，為消除異方差，對(duì)水稻播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和城鄉(xiāng)收入比進(jìn)行對(duì)數(shù)變換處理，分別記為lnarea（水稻播種面積對(duì)數(shù)）、lntpam（農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)數(shù)）和lngap（城鄉(xiāng)收入比對(duì)數(shù)）。統(tǒng)計(jì)情況如表1揚(yáng)示。

表1 各變量描述性統(tǒng)計(jì)Tab.1 Descriptive statistics of each variable

2.2 模型選擇

由于文章數(shù)據(jù)為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，且時(shí)間跨度T為40年，對(duì)于該類數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性分析從而避免偽回歸則十分必要。

文章數(shù)據(jù)ADF（Augmented Dickey Fuller）檢驗(yàn)結(jié)果如表2揚(yáng)示。

表2 變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Stationarity test results of the variables

從表2可知，原始數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，而一階差分為平穩(wěn)數(shù)據(jù)，該類數(shù)據(jù)為一階單整數(shù)據(jù)。非平穩(wěn)數(shù)據(jù)不適合做傳統(tǒng)的線性回歸（最小二乘法），因?yàn)槿菀壮霈F(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，得出不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕Y(jié)論。目前，對(duì)于非平穩(wěn)數(shù)據(jù)實(shí)證分析方法一般有兩種：(1)對(duì)不平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分使其平穩(wěn)，然后用差分后平穩(wěn)的數(shù)據(jù)代替原始非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘法實(shí)證分析，該類分析方法雖然可以避免偽回歸現(xiàn)象，但是由于模型中存在著差分后的數(shù)據(jù)，模型對(duì)于經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的解釋力大打折扣；(2)采用協(xié)整分析的實(shí)證方法，協(xié)整分析數(shù)據(jù)要求為同階單整，其作用在于挖掘數(shù)據(jù)中存在的共同的隨機(jī)趨勢(shì)，并由此將變量做適當(dāng)?shù)木€性組合消去該隨機(jī)趨勢(shì)，從而得到平穩(wěn)序列，并得出多個(gè)經(jīng)濟(jì)變量間的長期均衡關(guān)系。考慮到數(shù)據(jù)為一階單整數(shù)據(jù)適合做協(xié)整分析。協(xié)整分析方法有兩種：(1)EG-ADF兩步法，但是該類方法不能處理存在多個(gè)協(xié)整關(guān)系的情形，且在算法中存在第一步估計(jì)的誤差被帶到第二步的情形，并不是最有效率的估計(jì)方法；(2)最大似然估計(jì)法，同時(shí)估計(jì)揚(yáng)有參數(shù)，比EG-ADF更有效率[15]。

因此，借助于Johansen使用的最大似然估計(jì)法通過向模型去探索水稻播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械化和城鄉(xiāng)收入比的長期均衡關(guān)系。

Var模型的一般形式

yt=α+Φ1yt-1+Φ2yt-2+…+Φp yt-p+εt

式中：y——n維內(nèi)生變量;

Φ——相對(duì)應(yīng)的系數(shù)矩陣;

p——n維內(nèi)生變量的滯后階數(shù);

ε——干擾項(xiàng)。

通過對(duì)Var模型進(jìn)行變換后可得VEC模型，其一般表達(dá)形式

Δyt=α+Γ0yt-1+Γ1Δyt-1+…+Γp-1Δyt-p+1+εt

式中：Δy——修正后的n維內(nèi)生變量；

?！拚蟮南禂?shù)矩陣；

經(jīng)VEC模型短期修正后協(xié)整的長期均衡形式

y=β0+β1X1+β2X2+…+βn Xn

式中：y——因變量為水稻播種面積；

βn——相對(duì)應(yīng)的估計(jì)系數(shù)；

Xn——自變量。

3 實(shí)證檢驗(yàn)與分析

3.1 最優(yōu)滯后期確認(rèn)

VAR模型中對(duì)最優(yōu)滯后階數(shù)的選取十分關(guān)鍵。滯后階數(shù)的選擇有三種方法：第一種方法是使用信息準(zhǔn)則，根據(jù)AIC、BIC來判斷VAR模型中變量的滯后階數(shù)；第二種方法是檢驗(yàn)最后一階系數(shù)的顯著性的方法（類似于由大到小的序貫t規(guī)則）；第三種方法是檢驗(yàn)VAR模型的殘差是否為白噪聲。

采用根據(jù)AIC、BIC來判斷VAR模型，從表3中可以看出AIC準(zhǔn)則選擇了滯后期為2，而BIC準(zhǔn)則選擇了滯后期為1，考慮在滯后期為2的情況下LR、FPE檢驗(yàn)都顯著，因此，本模型的最優(yōu)滯后期選擇滯后2期。

表3 VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗(yàn)表Tab.3 Optimal lag order checklist of the VAR model

3.2 協(xié)整秩確認(rèn)

協(xié)整分析中首先應(yīng)對(duì)變量間協(xié)整秩的個(gè)數(shù)檢驗(yàn)，協(xié)整秩的作用在于鑒別多個(gè)經(jīng)濟(jì)變量中存在幾個(gè)長期均衡關(guān)系，將檢驗(yàn)lnarea、lntpam、lngap三者間存在幾個(gè)長期均衡關(guān)系。由表4可知，模型協(xié)整秩結(jié)果在秩為1時(shí)，跡統(tǒng)計(jì)量為11.839，且小于其5%臨界值統(tǒng)計(jì)值15.41，接受協(xié)整方程只有一個(gè)協(xié)整秩的原假設(shè)，即模型中只存在一個(gè)長期均衡關(guān)系(表4)。

表4 模型協(xié)整秩檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Results of the model consolidation rank test

3.3 長期均衡關(guān)系

前文已就模型進(jìn)行檢驗(yàn)得出最優(yōu)滯后階數(shù)為2，存在1個(gè)協(xié)整秩。然而在協(xié)整分析中只能得出變量間存在長期均衡，而在實(shí)際中變量往往由于受到某一類事物的沖擊后會(huì)在短期出現(xiàn)偏離均衡的現(xiàn)象。由此，需要使用向量誤差修正模型對(duì)短期進(jìn)行糾偏，短期向量誤差修正如表5揚(yáng)示。

表5 短期誤差修正結(jié)果Tab.5 Results of short-term error correction

如表6揚(yáng)示，長期均衡模型F統(tǒng)計(jì)量為36.549，且在1%的水平下顯著，表明長期均衡模型擬合效果較好，模型具有穩(wěn)定性。經(jīng)過向量誤差修正后，長期均衡結(jié)果如表6揚(yáng)示。lntpam、lngap兩者對(duì)lnarea具有顯著影響?？沙醪浇㈤L期均衡關(guān)系

表6 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Johansen cointegration test results

簡單變換可得

由長期均衡關(guān)系式（1）可知，農(nóng)業(yè)機(jī)械化每提高1%，水稻播種面積提高0.003%。事實(shí)上，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的提高可以降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)于勞動(dòng)力的需求，且能夠提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，對(duì)水稻播種面積有正向的影響。

城鄉(xiāng)收入比每增加1%，水稻播種面積減少0.755%。城鄉(xiāng)收入比是城鄉(xiāng)居民收入差距的直接體現(xiàn)，城鄉(xiāng)收入比越高表明第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)收入低于第二三產(chǎn)業(yè)，這將打擊農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性。

因此，長期均衡關(guān)系符合現(xiàn)實(shí)生活中的經(jīng)濟(jì)變量間的影響。

3.4 模型診斷性檢驗(yàn)

3.4.1 殘差自相關(guān)LM檢驗(yàn)

向量誤差修正模型的前置假設(shè)為擾動(dòng)項(xiàng)是白噪聲，因此，必須對(duì)殘差進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。由表7可知，在原假設(shè)為不存在自相關(guān)的LM檢驗(yàn)中，在滯后階數(shù)為1、2的情況下，p值分別為0.471和0.932，不顯著說明可接受無自相關(guān)的原假設(shè)，即向量誤差修正模型的干擾項(xiàng)為白噪聲。

表7 LM自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果Tab.7 LM autocorrelation test results

3.4.2 對(duì)模型平穩(wěn)過程檢驗(yàn)

向量誤差修正模型穩(wěn)定是其進(jìn)行進(jìn)一步的脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析的前提，因此對(duì)于模型穩(wěn)定性的檢驗(yàn)是十分必要的。

通過建立水稻播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和城鄉(xiāng)收入比構(gòu)架的向量誤差修正模型后，得到其長期均衡關(guān)系，對(duì)該模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果如圖1揚(yáng)示。

由圖1可知，模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)下，除了模型本身前提假設(shè)的單位根之外，伴隨矩陣的其余揚(yáng)有特征值均位于單位圓之中。

圖1 AR單位根分布圖Fig.1 AR unit root distribution chart

由此，可以判定建立的向量誤差修正模型是穩(wěn)定的，那么進(jìn)一步脈沖響應(yīng)和方差分解是有意義的。

3.5 脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)分析可以幫助實(shí)驗(yàn)者直觀、全面的了解水稻播種面積受自身、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和城鄉(xiāng)收入差距的的沖擊。脈沖響應(yīng)分析可以用來反應(yīng)來自內(nèi)生變量的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)量沖擊對(duì)于系統(tǒng)內(nèi)其他響應(yīng)變量的影響。圖2揚(yáng)示為水稻播種面積受自身及城鄉(xiāng)收入比和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力沖擊后的反應(yīng)綜合圖，其中，中間實(shí)線為脈沖響應(yīng)曲線表示變量受到?jīng)_擊的振幅大小，上下兩虛線為95%的置信區(qū)間。

首先，如圖2(a)揚(yáng)示，水稻播種面積受到自身的沖擊后揚(yáng)受的影響是持續(xù)的且一直為正，但正向影響的作用隨著時(shí)間的推移逐漸減小。在第1期至第2期下降速度最快，接著以一個(gè)較為緩慢的速度下降直至第6期保持平穩(wěn)，說明水稻播種面積對(duì)于自身沖擊的反應(yīng)較為明顯，但后期影響逐漸衰弱。可能的原因是我國一直嚴(yán)守1.2億hm2的耕地紅線，糧食生產(chǎn)面積在較長時(shí)間內(nèi)都能保持一個(gè)均衡水平，較不易受外界水平影響。糧食播種面積是糧食安全的基礎(chǔ)，只有糧食播種面積保持均衡水平，糧食的基礎(chǔ)產(chǎn)量才有一定保障。由圖2（a）中l(wèi)narea（水稻播種面積）的脈沖響應(yīng)指數(shù)系數(shù)可看出，江西省的水稻播種面積在較長時(shí)間內(nèi)保持平穩(wěn)增長，糧食安全有一定的保障。

如圖2（d）揚(yáng)示，水稻播種面積受農(nóng)業(yè)機(jī)械化沖擊后，第1期響應(yīng)為0，第2期及其之后均為正向的響應(yīng)，且在第4期之后均保持在穩(wěn)步上升波動(dòng)的正向響應(yīng)。這說明農(nóng)業(yè)機(jī)械化在長期來看能夠促進(jìn)水稻播種面積的增長。

可能的原因是在短期內(nèi)隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的提升，農(nóng)業(yè)經(jīng)營需要較少的勞動(dòng)力也能經(jīng)營較多的農(nóng)地面積。但從長期來看，隨著進(jìn)一步機(jī)械化以及農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的普及，機(jī)械生產(chǎn)的比較優(yōu)勢(shì)被抹平，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對(duì)水稻播種面積的影響較小。這與之前的學(xué)者研究結(jié)論保持一致，高玉強(qiáng)[16]在實(shí)證中發(fā)現(xiàn)，農(nóng)機(jī)具購置補(bǔ)貼每增加1%，農(nóng)機(jī)總動(dòng)力增加0.9%。而楊敏麗[17]研究認(rèn)為，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平每提高1%，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)人員占全社會(huì)從業(yè)人員的比重將下降1%。那么如果用農(nóng)機(jī)總動(dòng)力代表農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，即農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的增長可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向非農(nóng)行業(yè)轉(zhuǎn)移。農(nóng)業(yè)機(jī)械替代了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，促使農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。而農(nóng)機(jī)具購置補(bǔ)貼提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率增加了勞均糧食產(chǎn)量，通過不斷優(yōu)化農(nóng)機(jī)與勞動(dòng)力的投入比例推動(dòng)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。

因此在當(dāng)前勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移大背景下，大量的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)出后當(dāng)前的農(nóng)村地區(qū)仍能保持一定的播種面積。說明農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一種互促共進(jìn)的關(guān)系，要促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)繁榮，大力發(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)械化是一條重要的途徑；另一方面區(qū)域農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是制約農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的重要因素。

如圖2（g）揚(yáng)示，水稻播種面積受城鄉(xiāng)收入差距的沖擊后，第1、2期為負(fù)向影響，第2期之后開始轉(zhuǎn)向正向影響，期間保持在一個(gè)較穩(wěn)定的增長趨勢(shì)，并在第6期時(shí)達(dá)到頂點(diǎn)，之后脈沖沖擊作用開始減弱，逐漸向零收斂。城鄉(xiāng)收入差距對(duì)播種面積的作用在早期有滯后作用，但從長期看來保持一個(gè)正向的響應(yīng)。短期來說城鄉(xiāng)收入差距對(duì)水稻播種面積有負(fù)向作用，城鄉(xiāng)收入差距吸引農(nóng)村勞動(dòng)力廣泛參與非農(nóng)就業(yè)限制了一定的水稻播種面積。但長期來看，農(nóng)業(yè)機(jī)械化的全面普及會(huì)促進(jìn)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力參與到城鎮(zhèn)中的非農(nóng)就業(yè)中，這一行為有利于縮小城鄉(xiāng)收入差距。

江西省是我國糧食主產(chǎn)區(qū)之一，對(duì)于糧食主產(chǎn)區(qū)而言，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后，相對(duì)于非主產(chǎn)區(qū)，較多的農(nóng)村勞動(dòng)力被固定在土地上。當(dāng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化普及后，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提高，產(chǎn)生了農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力，農(nóng)村勞動(dòng)力流出現(xiàn)象比較明顯，城鄉(xiāng)收入差距縮小。

根據(jù)拉尼斯—費(fèi)景漢模型，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高會(huì)帶來農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，因此農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高將有效促進(jìn)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力流出，縮小城鄉(xiāng)收入差距。這再次印證了呂煒等[18]的結(jié)論，農(nóng)業(yè)機(jī)械化是農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的重要外推力，它能夠縮小城鄉(xiāng)收入差距。但長期來看我國農(nóng)村剩余勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)處于并不穩(wěn)定的狀態(tài)，城鄉(xiāng)收入差距能起到輕微的壯大作用。

城鄉(xiāng)收入差距指標(biāo)反映的是農(nóng)村居民與外部群體（即城鎮(zhèn)居民）之間的收入差距。從本質(zhì)上看，農(nóng)村居民的生產(chǎn)行為即相應(yīng)的糧食播種面積是為了提高其自身收入水平的經(jīng)濟(jì)行為。因此，在分析城鄉(xiāng)收入差距和播種面積之間的影響機(jī)制時(shí)，將分析城鄉(xiāng)收入差距如何影響播種面積。一方面，城鄉(xiāng)收入差距可能促使農(nóng)村居民通過增加播種面積來提高相應(yīng)的農(nóng)業(yè)收入。自從改革開放以來，經(jīng)營性收入在我國農(nóng)村居民人均收入結(jié)構(gòu)中占比持續(xù)下降，但2020年農(nóng)村居民人均經(jīng)營性收入占比仍然高達(dá)35.47%，且比上年名義增長5.5%。這表明農(nóng)業(yè)收入仍然是農(nóng)村居民的重要收入來源之一。

盡管各種農(nóng)業(yè)新型經(jīng)營主體不斷發(fā)展，但以小農(nóng)為主導(dǎo)的中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的局面并未發(fā)生改變?？傊r(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍然是農(nóng)村居民提高收入的重要渠道之一。另一方面，城鄉(xiāng)收入差距可能促進(jìn)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移從而減少農(nóng)村居民的播種面積。改革開放初期，家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率提高的同時(shí)，也產(chǎn)生了大量的農(nóng)村剩余勞動(dòng)力。在城鄉(xiāng)收入差距不斷擴(kuò)大的背景下，大量農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力不斷向城市非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移，這在一定程度上加劇了土地的拋荒，造成了土地播種面積的減少。

如圖2（b）揚(yáng)示，水稻播種面積對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化具有正向影響，在第1期時(shí)響應(yīng)值為0，從第2期開始保持穩(wěn)定的上升趨勢(shì)至第4期，從第4期后保持在一定較穩(wěn)定的正向影響水平。如圖2（e）揚(yáng)示，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)其自身的脈沖響應(yīng)具有正向的影響，在第1期的時(shí)候?yàn)闃O大值，隨后便開始下降但均保持正向的影響。如圖2（h）揚(yáng)示，城鄉(xiāng)收入比對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化也具有一定正向影響，在第一期時(shí)呈上升趨勢(shì)，在第2期達(dá)到極大值，隨后變呈下降趨勢(shì)在第5期時(shí)為零值隨后保持穩(wěn)定趨勢(shì)。

如圖2（c）揚(yáng)示，水稻播種面積對(duì)城鄉(xiāng)收入差距在第1期至第4期為負(fù)向影響，在第4期后開始轉(zhuǎn)為正向影響并保持一定的增長態(tài)勢(shì)。如圖2（f）揚(yáng)示，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有正向影響，在第1期至第5期為增長趨勢(shì)，在第6期時(shí)達(dá)到極大值，之后保持較穩(wěn)定的正向沖擊態(tài)勢(shì)。如圖2（i）揚(yáng)示，城鄉(xiāng)收入差距對(duì)其自身的脈沖響應(yīng)在第2期時(shí)達(dá)到極大值且為正向，之后迅速下降向零值收斂。

圖2 水稻播種面積的脈沖響應(yīng)圖Fig.2 Pulse response diagram of the rice sowingarea

綜合來說，三者對(duì)于水稻播種面積的沖擊作用是持續(xù)的且一直為正，但正向影響的作用隨著時(shí)間的推移逐漸減小，但是從長期看來均表現(xiàn)為正向的響應(yīng)，且響應(yīng)值依次為水稻種植面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械和城鄉(xiāng)收入差距。

3.6 方差分解分析

方差分解也可以輔助觀察構(gòu)建的向量誤差修正模型中水稻播種面積自身、農(nóng)業(yè)機(jī)械和城鄉(xiāng)收入比對(duì)預(yù)測誤差的貢獻(xiàn)度。對(duì)水稻播種面積進(jìn)行分解后，得出樣本區(qū)域江西省農(nóng)業(yè)機(jī)械化、城鄉(xiāng)收入差距與水稻播種面積的方差分解結(jié)果，方差分解表如表8揚(yáng)示。

表8 水稻播種面積方差分解表Tab.8 Variance decomposition table of rice sowingarea

其分析如下：水稻播種面積相較于農(nóng)業(yè)機(jī)械和城鄉(xiāng)收入比對(duì)水稻播種面積預(yù)測方差的貢獻(xiàn)在數(shù)據(jù)上體現(xiàn)出絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。在前8期，城鄉(xiāng)收入比對(duì)于水稻播種面積的貢獻(xiàn)高于農(nóng)業(yè)機(jī)械揚(yáng)提供的貢獻(xiàn)度，之后出現(xiàn)反轉(zhuǎn)。

而農(nóng)業(yè)機(jī)械對(duì)于城鄉(xiāng)收入比來說，在長期看來前者對(duì)于水稻播種面積的貢獻(xiàn)度更高。具體來講水稻播種面積對(duì)于自身的解釋貢獻(xiàn)率除了第6期下降幅度加大外，之后都以一個(gè)較為緩慢的速度下降；農(nóng)業(yè)機(jī)械從第1期的0貢獻(xiàn)逐步增長至第10期的9.293，城鄉(xiāng)收入比在第8期達(dá)到峰值，然后下降至第10期的5.806，三者都是在一個(gè)較長的滯后期后達(dá)到穩(wěn)定。由此，水稻播種面積受自身貢獻(xiàn)度最高，長期內(nèi)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)水稻播種面積有較高的貢獻(xiàn)，城鄉(xiāng)收入比對(duì)水稻播種面積早期有較大貢獻(xiàn)，但長期來看貢獻(xiàn)有限。這與現(xiàn)實(shí)情況保持一致，在糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)關(guān)于農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的“劉易斯轉(zhuǎn)折點(diǎn)”是否到來這一觀點(diǎn)仍有爭議，但農(nóng)村可轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力變少，城鄉(xiāng)收入差距逐漸變小。農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)水稻播種面積的促進(jìn)作用更為顯著，農(nóng)業(yè)機(jī)械化力度加強(qiáng)有利于保障水稻播種面積從而保障糧食安全。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

通過向量誤差短期修正得出水稻播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械化和城鄉(xiāng)收入比三者間的長期均衡關(guān)系，并通過脈沖響應(yīng)和方差分解進(jìn)一步探究了三者間存在的關(guān)系。

1）水稻播種面積與農(nóng)業(yè)機(jī)械化和城鄉(xiāng)收入比存在長期均衡，在長期關(guān)系中農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)水稻播種面積是正向的影響，農(nóng)業(yè)機(jī)械化每提高1%，水稻播種面積提高0.003%；城鄉(xiāng)收入比是負(fù)向影響，城鄉(xiāng)收入比每增加1%，水稻播種面積減少0.755%。這與實(shí)際相符，隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化的提高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力得到極大解放，生產(chǎn)效率大大提高，生產(chǎn)成本逐漸下降，水稻播種面積提高也是必然的；城鄉(xiāng)收入比是城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的代理變量，城鄉(xiāng)收入比越大表明城鄉(xiāng)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距越大，即第一產(chǎn)業(yè)的收入機(jī)會(huì)與第二、三產(chǎn)業(yè)的收入機(jī)會(huì)間的差距在擴(kuò)大，不利于勞動(dòng)力在第一產(chǎn)業(yè)的集聚。從一定層面上側(cè)面反映了目前第一產(chǎn)業(yè)收入與第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)者的差距。目前來說，社會(huì)上還是表現(xiàn)為二、三產(chǎn)業(yè)的收入機(jī)會(huì)大于第一產(chǎn)業(yè)收入，城鄉(xiāng)差距收入越大，越會(huì)打擊從業(yè)人員對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的信心，從業(yè)方向也會(huì)從第一產(chǎn)業(yè)向第二、三產(chǎn)業(yè)傾斜，水稻播種面積也會(huì)隨之降低。

2)從脈沖響應(yīng)來看，三者對(duì)于水稻播種面積的沖擊作用是持續(xù)的且一直為正，但正向影響的作用隨著時(shí)間的推移逐漸減小，但是從長期看來均表現(xiàn)為正向的響應(yīng)，且響應(yīng)值依次為水稻種植面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械和城鄉(xiāng)收入差距。從短期看，前2期的農(nóng)業(yè)機(jī)械化和城鄉(xiāng)收入比的響應(yīng)值都較低，城鄉(xiāng)收入比甚至于出現(xiàn)了負(fù)值，說明這兩者對(duì)于水稻播種面積在前期有著滯后作用，但在長期看來均保持一個(gè)正向的響應(yīng)。在我國嚴(yán)守耕地紅線的政策背景下，水稻播種面積保持在一定均衡水平上。從水稻播種面積對(duì)自身的脈沖響應(yīng)指數(shù)系數(shù)可看出，江西省的水稻播種面積在較長時(shí)間內(nèi)保持平穩(wěn)增長，糧食安全有一定的保障。從農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)水稻播種面積的脈沖響應(yīng)指數(shù)系數(shù)看，在短期內(nèi)隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升，水稻播種面積也會(huì)隨之增長。但從長期來看，隨著機(jī)械化以及農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的普及，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對(duì)水稻播種面積的脈沖響應(yīng)曲線趨于平穩(wěn)。

3）從方差分分解看，水稻播種面積對(duì)于自身的貢獻(xiàn)比其余兩者大，而農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)于水稻播種面積也有較高的貢獻(xiàn)。在第6～8期，城鄉(xiāng)收入比對(duì)于水稻播種面積的貢獻(xiàn)高于農(nóng)業(yè)機(jī)械揚(yáng)提供的貢獻(xiàn)度，但在長期來看農(nóng)業(yè)機(jī)械比城鄉(xiāng)收入比對(duì)水稻播種面積的貢獻(xiàn)度更高。農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)水稻播種面積的促進(jìn)作用更為顯著，農(nóng)業(yè)機(jī)械化力度加強(qiáng)有利于保障水稻播種面積從而保障糧食安全。

4.2 建議

基于研究結(jié)論可知，水稻播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械化和城鄉(xiāng)收入比確實(shí)存在長期均衡關(guān)系。提出2點(diǎn)思考建議。

1）進(jìn)一步擴(kuò)大農(nóng)業(yè)機(jī)械化，提高水稻生產(chǎn)效率和降低水稻生產(chǎn)成本?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展要求農(nóng)業(yè)機(jī)械代替?zhèn)鹘y(tǒng)勞動(dòng)力，農(nóng)業(yè)機(jī)械化是降低水稻生產(chǎn)成本和提高工作效率的重要抓手。主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行闡述：(1)完善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中全產(chǎn)業(yè)鏈農(nóng)業(yè)機(jī)械補(bǔ)貼政策。目前補(bǔ)貼政策大多針對(duì)一線農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的中、大型農(nóng)業(yè)機(jī)械購買的補(bǔ)貼，但是對(duì)于小型農(nóng)業(yè)機(jī)械的補(bǔ)貼力度不夠且補(bǔ)貼范圍多局限于生產(chǎn)端，一個(gè)覆蓋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全方位的補(bǔ)貼政策可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者在農(nóng)用作業(yè)中對(duì)于農(nóng)業(yè)機(jī)械購買的積極性，從政策上幫助提高整體農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)用機(jī)械的使用水平。(2)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對(duì)于農(nóng)用機(jī)械操作的水平。農(nóng)民購買農(nóng)用機(jī)械是為了提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率，但是非正規(guī)的操作有時(shí)候并不能帶來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高，并會(huì)帶來成本提高和效率低下的負(fù)擔(dān)。政府可以使用農(nóng)業(yè)專項(xiàng)資金組織農(nóng)戶對(duì)于揚(yáng)需技能進(jìn)行分期培訓(xùn)，從農(nóng)戶個(gè)人操作上提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平。

2）補(bǔ)齊農(nóng)村、農(nóng)業(yè)、農(nóng)民發(fā)展短板，進(jìn)一步縮小城鄉(xiāng)收入比。作為農(nóng)業(yè)大國，我國政府長久以來一直重視三農(nóng)問題，并致力于將更多改革開放的紅利讓渡給農(nóng)民。人居環(huán)境整治、精準(zhǔn)扶貧、鄉(xiāng)村振興等戰(zhàn)略的提出，更是對(duì)改善農(nóng)村面貌和提高農(nóng)民收入做出了巨大貢獻(xiàn)，大大提振了全國上下將農(nóng)村建設(shè)好、農(nóng)民生活改善好的士氣。江西省的城鄉(xiāng)收入比在逐步下降但仍有較大下降空間?？傮w來看，城市之于農(nóng)村的優(yōu)勢(shì)在于具有更好的基礎(chǔ)建設(shè)，更多的發(fā)展機(jī)會(huì)和能留住更高層次的人才等，導(dǎo)致仍存在大量農(nóng)村與城市“同工不同酬”的現(xiàn)象。因此，建議政府首先應(yīng)當(dāng)增加財(cái)政支農(nóng)投入提高農(nóng)村基礎(chǔ)建設(shè)“硬件”，其次因地制宜的發(fā)展有特色、有亮點(diǎn)的農(nóng)村企業(yè)，培育“土”專家和制定能實(shí)施、有吸引力的人才引進(jìn)政策等方式提高農(nóng)村建設(shè)“軟件”。通過這樣的方式，農(nóng)村與城市的差距將被盡可能地縮減，農(nóng)村農(nóng)業(yè)發(fā)展活力也將大大提高，農(nóng)業(yè)、農(nóng)民的收入也能進(jìn)一步提高，達(dá)成降低城鄉(xiāng)收入比的目標(biāo)。