农田生产能力建设及其效果评价——以农业综合开发中的土地治理项目为例毕业论文_农林经济管理毕业论文

农田生产能力建设及其效果评价——以农业综合开发中的土地治理项目为例毕业论文

2021-04-14更新

摘 要

3.2 分析模型:C-D生产函数

本文借鉴田祥宇和孔荣分析产业化经营项目绩效时的方法,采用了C—D生产函

数。将土地治理项目财政资金作为资本投入项K,第一产业从业人数作为劳动投入项L。

生产函数表示在一定时期内,以保持技术水平不变作为前提。生产中所运用的

各种生产要素的数量与所能生产的最大产量之间的关系。

假设X1、X2……Xn表示某产品生产过程中运用的n种生产要素的投入数量,Y表示所能生产的最大产量,则生产函数可以写成以下形式:

Y=f(X1,X2,…,Xn)

在经济学的分析中,简便起见,通常假设生产中仅使用资本和劳动这两种生产要素。若L表示劳动投入数量,K表示资本投入数量,则生产函数写为:

Y=f(L,K)

本文采用典型的科布道格拉斯生产函数形式(又称C-D生产函数),即:

(1)

对方程(1)两边取对数

LnY=lnA αlnL βlnK μ (2)

其中,Y表示粮食产量,L表示第一产业从业人数,K表示土地治理项目财政资金,μ表示误差项。

4 实证分析

4.1 数据平稳性判断与检验

本文实证分析部分采用软件stata12进行计算。

图4、图5、图6是三个时间序列的折线图。其中显示,项目投入资金和粮食产量的总体趋向均是随时间逐年增加的,而第一产业从业人数是逐年递减的。

图4 1988-2013年土地治理项目财政资金投入情况

图5 1988-2013年全国粮食产量

图6 1988-2013年第一产业从业人数

本文运用ADF检验方式对这三个时间序列的平稳性做查验,结果记载在表2中。从表2可以看出,LnK,LnY,LnL都属于非平稳数据,经过一阶差分后变成平稳数据。因此可以判断它们都是一阶单整数据,记做I(1)。

表2 相关变量的ADF检验结果

Z(t)

Test Statistic

1%Critical Value

5%Critical Value

10%Critical Value

数据平稳性

lnK

-1.500

-3.750

-3.000

-2.630

非平稳

△lnK

-6.098**

-3.750

-3.000

-2.630

平稳

lnY

-0.890

-3.750

-3.000

-2.630

非平稳

△lnY

-4.925**

-3.750

-3.000

-2.630

平稳

lnL

1.276

-3.750

-3.000

-2.630

非平稳

△lnL

-2.751

-3.750

-3.000

-2.630

平稳

4.2 协整检验

当把经典回归模型套用在非平稳数据上的时候,有可能会呈现伪回归问题。因此,为了避免出现伪回归问题,应该对变量进行协整查验。只有具备协整关系才能对其使用经典回归模型。

在上述4.1节的ADF检验中,我们得出结论:三个变量均是I(1)型数据,因此满足协整检验的要求。

假如趋势变量是I(1),但它们的线性组合是I(0),那么可以说,线性组合抵消了时间序列中的随机趋势,此时对变量做经典回归是有意义的(不是谬误回归)。我们采取的协整查验的方式是对协整回归中估计出来的残差做ADF单位根检验。假如ADF检验证实残差是平稳的,那么我们就说变量是协整的。从经济学上讲,变量之间具有长期或均衡的关系。

在包含趋势变量的情况下,我们使用OLS估计方程,结果如表4所示:

LnY=44.5-0.016t 0.18lnK-0.33lnL (3)

表3 回归结果

LnY

Coef.

Std.Err.

t

pgt;

[95% Conf. Interval]

LnK

.1838491

.0552306

3.33

0.003

.0693079

.2983903

LnL

-.333326

.1182663

-2.82

0.010

-.5785953

-.0880566

Year

-.016348

.0076138

-2.15

0.043

-.0321379

-.000558

_cons

44.50241

15.02602

2.96

0.007

13.34035

75.66447

变量LnK、lnL在1%的水平上是显著的,趋势变量t在5%的水平上是显著的。接下来对方程(2)估计出来的残差进行ADF平稳性检验,结果如表5所示:

表4 残差检验结果

Interpolated Dickey-Fuller

Test Statistic

1% Critical Value

5% Critical Value

10% Critical Value

Z(t)

-2.747

-3.750

-3.000

-2.630

结果表明残差e在10%的水平上是平稳的。因此我们可以说变量之间存在协整关系,即方程(2)不是谬误回归。

4.3 回归结果讨论

根据方程(3),可以看出,lnK、lnL前面的系数分别是0.18、-0.33,即在第一产业从业人数L不变的情况下,财政资金K增加 1%,粮食产量Y增加0.18%;在财政资金K不变的情况下,第一产业从业人数L减少1%,粮食产量增加0.33%。土地治理项目的财政资金对粮食产量的正向影响符合我们的预期,土地治理项目能够改善耕地质量和农田基础设施,从而对农业生产产生积极的影响。但是土地治理项目对于农业生产的积极影响很小。从回归方程上看,在土地治理项目上的投入资金K增加1%仅会使粮食产量增加0.18%。导致这一现象的原因可能有以下几点。

1.政府在土地治理项目上投入的资金使用效率比较低,并没有充分发挥其效用。由于土地治理项目仍存在开发投资结构不合理,资金和项目管理不恰当等一系列问题,因此土地治理项目对农业产出的效果也不佳。

2.尽管政府在土地治理项目上的财政资金投入逐年增加,但仍不能满足农业发展的巨大资金需求。

3.土地治理项目重中低产田改造,轻科技投入。现代农业的发展必须重视科技的力量,科技进步对于农业增产、农民增收起着很大的作用。而土地治理项目中的科技推广费占总财政资金的比例很低,不适合现代农业的发展要求。

4.土地治理项目存在严重的重建轻管问题。一些农业基础设施建造完成后没有清晰的财产界定,且后期的管理资金不到位,导致后期维护跟不上,最终使得这些工程难以发挥长期影响。

而第一产业从业人数对粮食产量产生负向的影响,有一部分原因是目前我国的农业发展水平还不高,基本处于落后状态,农业生产效率很低,很多农业劳动力实际上是剩余劳动力,对农业生产并不会产生正向影响,甚至会使粮食产量下降。

本文得出的结果与田祥宇、林江鹏、樊小璞等学者得出的结论类似,国家在农业综合开发方面的投入对农业生产有着积极的正向影响,农业综合开发尤其是土地治理项目作为一个重要的财政支农手段,改善了农业生产条件,提高了农业的综合生产能力,也实现了预定的项目目标。

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