5農(nóng)業(yè)技術(shù)運用及經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系(編輯修改稿)
2024-09-05 22:04 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 實行抽樣調(diào)查并進(jìn)行跟蹤觀察，加之， XX 省農(nóng)戶在應(yīng)用農(nóng)業(yè)技術(shù)的具體時間上是相對獨立的，因此， 利用這套數(shù)據(jù)資料進(jìn)行計量分析能夠避免選擇性偏差問題。 一般而論，影響農(nóng)戶收入增長的因素包含國家宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、自然環(huán)境和農(nóng)戶個體差異等眾多方面，為了分析農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用對農(nóng)戶收入增長的影響，需要對其它影響農(nóng)戶收入增長的因素加以 第 8 頁 共 17 頁 控制。對于其中可觀測的部分，結(jié)合江西農(nóng)戶水稻生產(chǎn)的特點，筆者選取了反映農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營特征的一組解釋變量，包括農(nóng)戶年末經(jīng)營耕地面積、年末擁有生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值、種稻投工量、購買化肥金額、購買農(nóng)藥金額、家庭經(jīng)營主業(yè)、交通通訊支出（此變量考查其對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)決策的影響）等。而因變量則選取農(nóng)戶家庭經(jīng)營收入和外出打工收入（所選取的變量主要統(tǒng)計特征見表 1）。而對于其中不可觀測的部分，筆者通過采用農(nóng)戶個體和時間雙向固定效應(yīng)的方式控制，即采用個體固定效應(yīng)模型來控制自然環(huán)境、資源條件、村莊文化等不可觀測個體差異對農(nóng)戶收入增長的影響 。采用年度固定效應(yīng)模型來控制不同年度的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、農(nóng)產(chǎn)品市場環(huán)境等因素對農(nóng)戶收入增長的影響，同時把2024 年未受過農(nóng)業(yè)技術(shù)教育或培訓(xùn)的農(nóng)戶作為參照組，研究20242024 年間農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用對農(nóng)戶收入增長的影響 [2324]。 三、計量模型和實證結(jié)果 面板數(shù) 據(jù)（ paneldata ） 也 稱 時 間 序 列 截 面 數(shù) 據(jù)（ tmieseriesandcrosssectiondata）或混合數(shù)據(jù)（ pooldata），它是指在一定時間跨度內(nèi)對相同的個體每年進(jìn)行重復(fù)測量得到的數(shù)據(jù)，它允許各橫截面之間存在一定的相關(guān)性。由于本文采用的是江西 11村固定跟蹤觀察農(nóng)戶 20242024年面板數(shù)據(jù)，因此，筆 者 將 構(gòu) 建 個 體 與 時 期 固 定 效 應(yīng) 模 型（ entityandtmiefixedeffectsregressionmodel ）， 并 通 過 第 9 頁 共 17 頁 統(tǒng)計分析軟件進(jìn)行估計。個體與時期固定效應(yīng)模型（ entityandtmiefixedeffectsregressionmode， lhsiaocheng，2024）的基本表達(dá)式為： yit=c+αi+βitxit+γt+εiti=1 ， … ，n。t=1， … ， t（ 1）其中 yit 表示被解釋變量， xit 表示解釋變量， i表示橫截面數(shù)據(jù)， t 表示時間序列數(shù)據(jù)， βit 為解釋變量的回歸系數(shù) 。截距項為 c+αi+γt ，其中 c為常數(shù)項， αi 度量個體效應(yīng)差異， γt 度量時間效應(yīng)差異，且截距項 αi 隨個體 i變化，且 γt 也隨時間變化 。隨機(jī)誤差項 εit 代表模型中被忽略的隨橫截面和時間而變化的因素的影響。為 了分析農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用對農(nóng)戶收入增長的平均影響，筆者構(gòu)建個體和年份雙向固定效應(yīng)模型，具體如下： lnyit=αi+βitxit+θadopit+γt+εiti=1 ， … ，n。t=1， … ， t（ 2）其中 yit 是反映第 i 個農(nóng)戶第 t 年收入的因變量（ i=1， 2， … ， 939。t=2024， 2024， … ， 2024），筆者在計量分析中采用了家庭經(jīng)營收入 。αi 是農(nóng)戶 i 的固定效應(yīng) 。xit 是一組反映農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營特征的解釋變量， βit 為 xit 的回歸系數(shù) 。adopit 是反映農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用狀況的虛擬變量（以是否受過農(nóng)業(yè)技術(shù)教育或培訓(xùn)表示，即當(dāng)年 受過農(nóng)業(yè)技術(shù)教育或培訓(xùn)為“1” ，否則為 “0” ） 。γt 為年份 t 的固定效應(yīng) 。εit 表示隨機(jī)誤差項 。筆者所關(guān)心的是 adopit 的系數(shù) θ ，它度量了農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用對農(nóng)戶收入增長的平均影響 [25]。 本模型選取的解釋變量有農(nóng)戶年末經(jīng)營耕地面積、年末擁有 第 10 頁 共 17 頁 生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值、種稻投工量、購買化肥金額和購買農(nóng)藥金額等。其選取依據(jù)在于，農(nóng)戶經(jīng)營耕地面積與其農(nóng)業(yè)收入增長往往存在正相關(guān)關(guān)系，即耕地面積越大，其農(nóng)業(yè)收入增長越高 ?；谝?guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)考慮，農(nóng)戶擁有生產(chǎn)性固定資產(chǎn)與其收入增長也呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即固定資產(chǎn)越大的農(nóng)戶往往 其收入增長越快 ?，F(xiàn)階段種稻收入雖然不是江西稻農(nóng)經(jīng)營收入的主要來源，但仍然占其總收入的一定份額，因此，種稻投工量對江西農(nóng)戶收入增長也是正向的影響 。而對于化肥和農(nóng)藥的支出費用則與農(nóng)戶收入呈負(fù)相關(guān)關(guān)系（具體說明見表 2）。 傳統(tǒng)觀點認(rèn)為，農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用能夠提高農(nóng)業(yè)技術(shù)生產(chǎn)效率，從而增加農(nóng)戶收入，這是直接的傳導(dǎo)機(jī)制。然而，筆者認(rèn)為，隨著市場經(jīng)濟(jì)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用對農(nóng)戶收入增長影響的傳導(dǎo)機(jī)制發(fā)生了重要變化，已由原來的直接傳導(dǎo)機(jī)制轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在的間接傳導(dǎo)機(jī)制，此間接傳導(dǎo)機(jī)制即是農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用能夠節(jié)省農(nóng)業(yè)勞 動時間和精力，便于農(nóng)戶從事非農(nóng)就業(yè)從而增加其非農(nóng)收入，最終增加其家庭總收入。因此，本模型中選取的因變量是農(nóng)戶家庭經(jīng)營收入，主要分析農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用對農(nóng)戶收入的平均影響程度（模型的估計結(jié)果見表 3），而后文實證模型解釋時，選取的因變量則是農(nóng)戶外出打工收入，主要分析農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用對農(nóng)戶外出打工收入的平均影響程度（模型的估計結(jié)果
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