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农业机械化对农业经济的影响的论文
摘要：利用协整理论，并且应用ADF检验等方法来构建VEC模型和VAR方程，对于黑龙江省农业机械化水平对农业经济增长的影响进行研究。结果：黑龙江省的农业机械化水平与经济的增长是呈现均衡关系的，而且每一名农户的生产性固定资产的存量较大，在这样的情况下，短期内黑龙江省的农业机械化的生产性的固定资产在投入上与农业的综合水平是呈现出正效应的。
关键词：黑龙江省；农业机械化水平；农业经济增长
我国的农业机械化水平在不断的提高，在农业机械化水平不断提高的今天，现代农业需要技术作为支撑，在这样的情况下，就需要使用机械设备来不断的提高农业的生产水平。黑龙江省是我国的农业大声，农业的机械化水平起步较早，而且从发展水平上来看，也居于全国之列，黑龙江省农业机械化的发展对于我国农业经济的增长是有着重要的作用的。
一、农业机械化水平指标构建体系
我国农业机械化水平的衡量指标较多，在本文中选择的都是一些对于农业的总产值有着直接性的影响的指标，在这样的情况下，就要将机械化当做是一种外部的力量。农业机械化水平在农业研究的过程中被当做是一种系统性的概念，这一概念在评价的过程中有着较多的方法，而且需要从不同的角度进行相应的分析，在分析的过程中，主要包括了两个方面：一个方面是农业机械化的实际投入力度，另外一个就是农业机械的原值的增加情况，这与国家和农业的从业者有着很大的关系，说明了其重视的程度。农机水平的提高代表着综合作业能力也在不断的提高，在这样的情况下，农业机械化水平就能够被定义为农机的发展效率，这一指标也充分的反应出了农业生产的效率。把农业的综合作业水平与一个国家的产生水平有着紧密的联系，这是一个动态的指标，这一指标也代表着农业机械化的难易程度。农业机械化的项目较多，在农业机械化的过程中，不同的农机项目是有着极大的差异的，因此是不能够使用统一的评判标准的，要选择有着可比性的农机项目来进行农业的综合评价。因此在研究的过程中，使用的是机收水平、机播水平和机耕水平的加权平均值，分别是0.3、0.3和0.4。
二、实证分析
（一）数据的选择
数据选择的是1990到2011年期间的投入量，投入量是用流动资产和社会农业的固定资产总值来确定的，但是由于我国的农业统计年鉴中并没有关于流动资产和农业生产性的固定资产，因此在测算的过程中使用的是当年和的生产性资产来取代了资本的投入，但是由于这两者之间存在着差距，因此在测算的过程中使用的是永续盘存法来进行测算2011年以来的固定资本的存量。永续盘存法的实际计算公式是，It和Kt分别指的是在t时间段内农业生产性的固定资产和资本的存量，δ指的是几何折旧率，在本文中使用的是固定资产的折旧率是5%。本文对所有涉及到的变量都进行了相应的分析，充分的保证了所有的数值都不会影响到相应的变量的协整性，在使用的过程中，对于数形式也能够进行充分的分析，在本文中主要研究的农业机械是种植业，这是黑龙江省的特点，为了保证简述的方便性，将农业资产的投入量设定为x1，农机综合作业水平设定为x2，而农业生产总值设定为y，使用的计量软件是E－VIEWS6.0。
（二）ADF单位根检验
在对数据进行综合分析的过程中，需要充分的保证农业生产性固定资产的投入量和所使用的农机的综合作业水平是相符地，而且是保持着长期的综合性的关系的，协整检验之前，采用ADF单位根检验以确定x1和x2之间不存在长期趋势或明确“非伪回归”的情况出现，即x1和x2的高度相关性与时间变动趋势无关。这样统计数据的趋势项、季节项等无法消除，因此在残差分析中无法准确进行分析。
（三）建立VAR模型
VAR模型是由C.A.Sims在1980年运用到经济领域，VAR模型规避了结构模型设定。VAR模型能够得到很好的解释变量之间的动态关系、估计模型。VAR模型也能用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释各经济子系统变量对经济变量形成的影响。利用特征根和最大特征值检验是否协整关系，在进行协整检验之前需进一步明确VAR模型的结构，以便获得模型之后期数。依据LR、FPE、AIC、SC、HQ指标和最简化原则，明晰VAR模型为1阶滞后阶数，协整方程的滞后阶数是VAR模型滞后阶数－1。
三、结论
从表2可以看出，农业生产性固定资产投入量(x1)一个正的冲击对于农业总产值的影响程度不断上升，在后期贡献率基本稳定到7．96%;而农机综合作业水平(x2)一个正的冲击对于农业总产值的影响程度缓慢上升，基本稳定于12．02%。这一结果说明了我国的农业机械化水平还需要进一步的加强。
参考文献：
[1]杨敏丽.我国区域农业机械化协调发展问题研究[J].中国农机化.2009(02)
[2]谢海军,翟印礼,王巍.农业机械化与农村经济增长的实证研究———以辽宁省为例[J].农机化研究.2008(01)
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