中国农业机械化对粮食增产的影响研究

中国农业机械化对粮食增产的影响研究

一、中国农民老龄化社会现状粮食是国家的基础。粮食生产直接关系到国家的稳定和繁荣。但自1990年以来,中国的粮食产量总体呈现不稳定的增长趋势,增速缓慢,平均增长率约为1.27%。粮食产量从1990年的4.46×108吨增加到1998年的5.12×108吨,到2003年又下降到最低值4.3×108吨。2004-2011年间粮食产量仍然处于不稳定的低速增长状态。粮食播种面积总体处于负增长状态。粮食播种面积从1998年的历史最高1.138×108公顷下降到2003年的最低值9.941×107公顷,2003年以后随着国家对耕地的保护,粮食播种面积在2011年又恢复到1.106×108公顷,总增长率为-0.11%。由此可见,中国粮食增产面临着巨大的压力。21世纪以来,中国除了面临粮食播种面积和产量增长缓慢的压力外,还面临着人口老龄化的威胁,特别是务农人口的老龄化。按联合国教科文组织的定义,60岁以上的人口占该国家或地区总人口的10%以上,或者65岁以上的人口占人口总数的7%以上,该国家或地区就被称为是老龄化国家或地区。根据国家统计局数据显示,中国2000年65岁以上的人口占全国总人口的比重为7.00%,已经进入了老龄化社会。而农村早在1998年65岁以上的人口已经达到了7.05%,开始进入了老龄化社会。1995年中国65岁以上的老人占人口总数的6.2%,农村65岁以上的老人占农村人口总数的6.7%,比重相差0.5%。到2011年,中国65岁以上的老人占人口总数的9.1%,而农村65岁以上的老人占农村人口总数的比重已经达到了10.4%,比重相差1.2%。由此可见农村人口老龄化的速度要远远高于全国平均水平。据全国第六次农业普查资料显示,2010年全国农业从业人员约3.259×107人,其中,41-50岁占26.4%,51岁以上占34.8%。从数据中可以看出,51岁以上的务农人口已经占据较大部分,而60岁以上的农业就业人口占其就业总人口的13.45%。近年来,随着经济的发展和人们思想的转变,大量的农村劳动力转向非农产业就业。据国家统计局统计报告显示,2012年全国农民工人数约2.6亿人。大量的农村青壮年劳动力向城市或非农行业单向转移,导致农村人口的老龄化程度大大高于城市人口的老龄化程度(杜鹏,王武林,2010),而务农人口的老龄化则大大高于农村人口老龄化的程度。二、中国农业人口分析1.农村劳动力老龄化严重从表1可知,就各地区来说,从2011年农村65岁以上人口占该地区农村人口总数的比重来看,除了西藏、青海、宁夏、新疆等地区仍然低于7%之外,其他地区农村均已经进入了老龄化状态。其中,老龄化程度最高的是重庆、江苏、浙江等地,其老龄化指数已经超过了13%,重庆已经达到了16.10%。其次是安徽、北京、福建、山东、湖北、湖南、四川等地,老龄化指数也已经达到11%以上。由此可见,中国农村人口已明显呈现老龄化状态。就农业劳动力来说,从中国第六次人口普查数据可知,2010年中国农、林、牧、渔业就业人员中60岁以上劳动力占其就业总数的13.45%。由此可见,在农村人口老龄化的背景下,务农人口也已经呈现出老龄化状态。2.西部地区农村老龄化程度较低、分布水平较低从表1可以看出,农村人口老龄化程度东部>中部>西部,其平均老龄化指数分别是10.69%、9.62%和8.77%。东部地区农村已经全部进入老龄化社会。东部11个地区中7个老龄化指数在10%以上,老龄化指数较低的是河北、海南、广东和上海,分别是8.86%、8.60%、9.00%和9.65%。中部地区农村也已全部进入老龄化,最高的是安徽、湖北和湖南。西部地区老龄化程度相对较低,尚有4个地区尚未进入老龄化状态。3.三产业对贡献值的比对,西部现有区域经济发展水平比表1中列出了各个省、市、自治区和直辖市的农村人口老龄化指数和第一产业占该地区生产总值的比重。从表1可以看出,农村老龄化程度的平均值是东部>中部>西部,而第一产业贡献值的平均值是西部>中部>东部。第一产业的贡献值较大,从另一方面来看,即是该地区二、三产业贡献值较低;第一产业贡献值较小,则第二、三产业的贡献值较高。二、三产业的贡献值的大小在一定程度上反映了该地区经济发展水平的高低。从表1可以看出,东部地区的经济发展水平相对较高,对应的则是其农村老龄化程度较高;西部地区经济发展水平较低,则对应的是农村人口老龄化程度较低。因此,农村人口老龄化程度的高低在一定程度上和地区经济发展水平密切相关。4.从就业人员的角度上看,有符合就业的行业分布情况,其他行业的就业人员比例较低从表2可知,在2010年的第六次全国人口普查中,60岁以上就业人员比重中,农、林、牧、渔业为13.45%,而其他行业大都较低。其他行业中60岁以上就业人员比重最高的是水利、环境和公共设施管理业,只有5.54%;其次是居民服务和其他服务业和卫生、社会保障和社会福利业,分别为3.43和3.11%;其他行业大都在1%-2%左右,个别行业在1%以下。由此可见,农业劳动力的老龄化程度大大高于其他行业。三、中国农业人口对粮食产量的影响分析1.参保数据分析Griliches生产函数的变量主要包括投入和产出。粮食生产的产出变量主要用粮食产量来表示。粮食生产的投入包括土地、劳动和资本。在农业生产过程中,土地是必不可少的变量,所有的要素都要和土地结合在一起,才能发挥其作用。在本文中采用粮食播种面积来衡量土地投入。农业资本投入在农业生产中也起到重要作用。技术投入要通过资本的投入得以实现,而资本的投入可以进一步促进农业技术进步。在农业生产领域,资本的投入一般由在农业生产中农业机械的使用和化肥投入来衡量(陈卫平,2006;赵雷等,2007)。对劳动投入来说,劳动投入的质量一般用受教育程度来表示,而数量则以劳动力投入数量来衡量。从表3可以看出,从1991年到2011年间,粮食产量呈现出不稳定低速增长状态,平均增速只有1.27%。在此期间,农、林、牧、渔业就业人员和粮食作物播种面积分别以-1.78%和-0.11%的平均速度增长,而农业机械总动力和化肥施用量分别以6.02%和3.85%的平均速度增长。由于中国二元户籍制度和中国城镇化快速发展,导致农村青壮劳动力大量向城镇转移、农业产业劳动力向非农产业转移(贾伟等,2010),从而造成农业劳动力流失。同时,由于青壮劳动力的流失,造成务农人口的老龄化。在第五次全国人口普查中,也就是2000年,农、林、牧、渔业中60岁以上从业人员占该行业就业人员总数的8.92%。而从表1可以看出,在第六次人口普查时,也就是2010年,农、林、牧、渔业中60岁以上从业人员占该行业就业人员总数的13.45%,而大多数行业60岁以上人口只占该行业就业人员总数的1%左右。由此可知,从2000-2010年间,60岁以上的务农人口增加了4.53%,呈现出快速老龄化状态。同时,从2010年60岁以上老年劳动力占比来看,老年人口在农业生产中占有较大的比重,和其他行业相比,农业劳动力呈现出快速老龄化趋势。为了测定务农人口老龄化对粮食生产的影响,本研究引入老龄化变量,测度务农人口的老龄化对粮食增产的影响。通过以上分析可知,本文在选择变量时,以粮食总产量作为产出变量,投入变量分为两部分:一部分为要素投入变量,主要包括土地、劳动投入和作为资金投入的农业机械总动力和化肥投入;另一部分为衡量务农人口老龄化的务农人口老龄化指数。(2)投入的数量及数据说明本文采用改进的Griliches(1963)生产函数来构建计量分析模型。假定粮食生产函数为柯布-道格拉斯生产函数的对数线性形式,则分析模型为:式①中:等式的左侧为被解释变量,也就是粮食总产量,以Y来表示,单位为104吨;解释变量主要分为四部分:第一部分为粮食生产要素投入变量。包括:土地M,因为中国耕地种植制度不同,主要包括一年一种、一年两种、一年三种,甚至一年四种等种植制度(席利卿等,2010),因此本文采用粮食作物播种面积作为土地投入,单位为103公顷;劳动投入L用第一产业劳动力人数表示,单位为104人;农业机械投入P用农业机械总动力表示,单位为104千瓦;化肥投入F主要采用农用化肥施用量表示,包括氮肥、磷肥、钾肥和复合肥,单位为104吨。第二部分是务农人口老龄化变量H,采用农村人口老龄化指数来表示。农村人口老龄化指数有两种测度方法:一种是使用该地区农村60岁以上人口数与该地区农村人口总数的比值来表示,另一种是用该地区农村65岁以上人口数与该地区农村人口总数的比值来表示。本研究拟采用第二种方法来测度。第三部分为代表技术进步的C值。第四部分分为三项:一是代表时间序列的Ti,二是代表地区虚拟变量的Di,三是代表随即扰动项的ε。本研究搜集了中国31个省、市、自治区和直辖市1995-2011年的资料进行分析。为了统一统计口径,本研究按照其他文章的作法,将重庆市并入四川省进行分析。2.模型回归结果分析从前面的分析可知,东部地区、中部地区和西部地区的务农人口老龄化程度不同,第一产业在国民经济中的作用也有所区别。为了分析不同地区务农人口老龄化对粮食生产的作用,本研究将中国31个省、市、自治区和直辖市按照东部地区、中部地区和西部地区分别进行对比分析,从而更好地了解务农人口老龄化因素和不同的投入要素对粮食生产的作用。下面根据1995-2011年的面板数据,运用OLS方法进行分析,估计结果如表4所示。从表4的估计结果及检验值可知,该模型的总体回归效果较好。T检验值基本都通过检验,F检验值大都在1%的水平上比较显著,模型的拟合优度都超过了0.98,表明该模型能够较好地反映各变量对粮食生产的影响。根据上面通过OLS方法获得的粮食生产函数的估计系数,计算出1995年以来对中国粮食生产产生影响的各个变量的绝对贡献和相对贡献。其结果如表5所示。3.结果分析(1)劳动力及老龄化从模型1,即总体模型的分析结果中可知,农业劳动力对粮食增产的贡献为负,其对粮食增产的绝对贡献为-0.127,相对贡献为-7.74。据统计,中国农业生产劳动力从1991年的3.910×108人,减少到2011年的2.659×108人,减少了31.98%。劳动力减少在一定程度上促进了充分就业和劳动效率的提高,但由于中国家庭联产承包责任制的实施,劳动力的大幅度减少使得其对粮食的增产起到了负作用。同时,在从事粮食生产的劳动力中,老龄化的劳动力占了13.45%。而在现有的农业劳动力中,50%以上年龄已经在40-50岁以上。从表5中可知,务农人口老龄化对粮食生产的绝对贡献为-0.357,相对贡献为-21.77%,由此可见,务农人口的老龄化已成为影响粮食增产的重要因素。从表5中可知,在总体模型分析中,对粮食增产作用最大的是土地投入和科技的作用,其对粮食增产的绝对贡献分别是0.936和0.911,相对作用分别是57.07%和55.55%。科技的作用是显而易见的,科技水平的高低直接关系到粮食产量的高低。从1995年以来,很显然,土地也成为对粮食生产至关重要的影响因素。由于中国城镇化和工业化的影响,粮食作物的播种面积从1995年的1.101×108公顷,下降到2003年的9.941×107公顷,一些地区为了提高地区生产总值,掀起了圈地热、开发区热的高潮,耕地面积急剧减少(顾海云等,2011)。2003年以后,国家为了保护耕地,开展了土地整理,从而使得粮食作物播种面积提高到了1.106×107公顷。(2)以劳动力和警务老龄化为依托,拥有高效的粮食产出贡献从表5中可知,东部地区农业劳动力和务农人口老龄化对粮食生产的绝对贡献和相对贡献为负,其绝对贡献值分别为-0.121和-0.021,相对贡献值分别为-5.21%和-0.90%。对东部地区粮食增产作用最大的是科技贡献,其绝对贡献和相对贡献分别为1.241和53.42%;其次是土地,其绝对贡献和相对贡献分别是1.003和43.18%;最后是机械投入和化肥投入的贡献。中部地区劳动力和务农人口老龄化给粮食增产带来的负作用较大,其绝对贡献分别是-0.259和-0.49,相对贡献分别是-19.27%和-36.46%。对劳动力和务农人口老龄化所带来的负作用起到主要弥补的是科技、土地投入和化肥投入。其中,科技的绝对贡献和相对贡献分别是0.805和59.90%,土地投入的绝对贡献和相对贡献分别是0.692和51.49%,化肥投入的绝对贡献和相对贡献分别是0.584和43.45%。西部地区虽然务农人口老龄化程度较东部地区和中部地区低,但务农人口老龄化为粮食增产带来的负作用却较大,其绝对贡献和相对贡献分别是-0.354和-19.41%。同时,在西部地区农业劳动力的减少给粮食增产带来的同样是负作用,其绝对贡献和相对贡献分别是-0.08和-4.39%,对粮食增产起到促进作用的首先是科技,其次是土地,最后是化肥和机械投入。四、结论通过以上分析,我们可以得到如下结论:1.农业劳动力投入的大量减少,是粮食高产从表5可知,在对全部数据分析、东部地区、中部地区和西部地区的分析中,劳动力投入和务农人口老龄化对粮食增产的绝对贡献和相对贡献都是负值。由此可见,劳动力投入的大量减少和务农人口老龄化对粮食增产都起到了阻碍作用。务农人口年纪较大,在作物种植模式选择、新技术的采用、对作物种植的风险承担等方面都有较大的影响(陈风波等,2011;彭可茂等,2012),会大大影响粮食的持续增产。2.机械投入对粮食生产的作用从表5可以看出,劳动力投入和务农人口的老龄化对粮食增产起负作用,而对粮食增产作用最大的是科技投入、土地投入和化肥的投入,尤其是科技投入和土地投入作用最大。机械投入虽然也起到促进粮食生产的作用,但是从表5可知,其作用