The Influence of Leading Enterprises’ Green Food Certification on the Adoption of Organic Fertilizer on Family Farms
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摘要: 在我国大力提高农产品安全质量要求下，文章旨在分析家庭农场共享龙头企业的绿色食品品牌后，研究其生产行为绿色化。利用安徽省农业龙头企业生产基地的254个家庭农场数据并基于计量分析模型构建“反事实”分析框架，分析共享龙头企业绿色食品认证对家庭农场采纳有机肥概率的平均处理效应。研究发现：龙头企业获取绿色食品认证能够促进生产基地的家庭农场采纳有机肥技术，采纳有机肥的概率上升24.99%。因此，加强龙头企业和家庭农场的生产联合，促进其积极申请“绿色食品”的认证，从而促进农产量安全质量的提高和绿色技术的推广应用。Abstract: Under the requirements of improving the safety and quality of agricultural products in China, this paper aims to analyze the green food brand of family farm sharing leading enterprises, and study the green production behavior. Based on the data of 254 family farms in the production bases of leading agricultural enterprises in Anhui Province and the econometric analysis model, this paper builds a “counterfactual” analysis framework to analyze the average processing effect of green food certification of leading enterprises on the probability of adopting organic fertilizer in family farms.The research found that the leading enterprises to obtain the certification of green food can promote the adoption of organic fertilizer technology in the family farm of the production base, and the probability of adopting organic fertilizer increases by 24.99%. Therefore, it is necessary to strengthen the joint production of leading enterprises and family farms and promote them to actively apply for the certification of green food, so as to promote the improvement of agricultural yield safety and quality and the promotion and application of green technology.
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Keywords:
- leading enterprises /
- green food /
- family farms /
- organic fertilizer /
- treatment effect
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中共十九届五中全会指出，应全面推进乡村振兴战略，加快推进农业农村现代化进程，“三农”领域的任务繁重，在经济下行，外部环境巨变的压力下，解决好“三农”问题具有至关重要性的作用。应该抓好重点，即家庭农场和农民合作社等新型农业经营主体的长足发展，开展家庭农场培育课程，开展农民合作社规范行为主题教育活动，深入开展推进有效合作社示范建设，完善利于家庭农场、农民合作社发展的政策体系与管理制度，在全社会形成支持家庭农场、农民合作社发展的社会氛围。山东省作为人口大省、农业大省，山东省的脱贫攻坚任务是急需解决的问题，农业经济增长在其经济增长中所占的比重不言而喻。山东省农业经济的长足稳定发展是山东省经济健康稳定发展的保护伞。宋淑莉等人认为在经济新常态下农业机械化、土地的规模经营、农村劳动力素质以及国家财政支农政策等对农业经济增长仍具有较明显的正向拉动作用。高标准发展农业机械化，保障土地集约化经营，加快进行农业社会化服务体系建设，实现农业生产的专业化是农业经济新常态下的必然选择[1]。楼俊超等认为人力资本数量和质量对农业经济增长的显著影响，不同教育层次的劳动力对农业产值的拉动作用存在差异[2]。董奋义等人认为人力资本贡献率对农业经济增长有明显的促进作用，人力资本投入成为影响安徽省农业经济发展的最主要因素[3]。李兆亮等人认为中国农业R&D投入和农业GDP在空间上均存在显著的集聚特征，农业R&D投入对农业经济增长的直接效应、溢出效应和总效应均显著为正，且溢出效应大于直接效应[4]。袁芳等人认为从长期看西北地区农业固定资产投资对农业经济增长具有正向拉动作用，但随着农业固定资产投资的加大，其投资效率有待提高，其作用效果逐渐减弱[5]。于扬等人认为农业财政投入在短期对农业经济增长呈现出负向影响，然而在长期则呈现出正向作用[6]。林海英等人认为每增加1单位农业信息化投入，可促进42.8%农业经济的增长，农业信息化对农业经济发展的贡献很大[7]。刘敦虎等人认为四川省农业科技投入对四川省农业经济增长具有重要的影响作用，但农业科技投入对农业经济增长呈现滞后效应[8]。张红丽等人认为农村劳动力转移在各区域中均能显著缩小城乡收入差距，其中低农业劳动生产率区域中的缩减作用更为明显[9]。马轶群等人认为人力资本、农业财政投入及市场化对农民增收均有显著贡献[10]。
张红丽等人认为农业技术进步既可以直接作用于城乡收入差距，也可以通过农村劳动力转移的“遮掩效应”作用于城乡收入差距；农村劳动力转移则直接作用于城乡收入差距[9]。马轶群等人认为农业技术进步不仅对农民增收有直接作用，还会通过劳动力转移间接增加农民收入[10]。莫亚琳等人认为劳动力流动对农户收入增长具有显著促进作用，劳动力流动对最低收入阶层农户收入增长的促进作用最大[11]。张杰飞认为农村劳动力转移能显著增加农户家庭收入水平，对东部地区的增收效应则显著低于中西部地区[12]。高延雷等人认为农业劳动力和农民收入均发挥了显著的正向中介效应[13]。苏荟等人认为城乡收入差距为劳动力转移提供了正向信号，农业技术进步为南疆劳动力转移形成了“推力”，南疆产业结构升级未能够为劳动力转移提供“拉力”，从而形成了劳动力转移的“倒逼”形式[14]。杨穗等人认为从2007年到2013年，农民外出务工倾向于选择近距离的乡外县内就业，农民在县域内务工的收入差距明显缩小，而县外务工(包括县外省内和省外)与乡内务工的收入差距明显扩大[15]。陈建伟等人认为新型职业农民身份对农民的农业经营收入具有正的影响[16]。刘晶等人认为增加非农收入是劳动力非农化转移的基本动因；农业劳动力非农化转移对农民收入结构具有重要影响[17]。
高延雷等人认为东部地区城镇化促进农业机械化水平提高的机制表现为农业劳动力与农民收入的双重中介效应，而中西部地区仅表现为农业劳动力的正向中介效应[13]。李平等人认为农业总产值和农机总动力在5%水平上，两变量一阶单整序列存在协整关系，即长期均衡关系，其中农机总动力对农业总产值有显著正向影响[18]。吴智豪等人认为江苏省农业机械化水平对粮食生产存在显著的空间溢出效应，本地区农业机械化水平提升会显著促进周边地区粮食产量增加[19]。薛超等人认为农业机械化水平对种植业全要素生产率的提升具有显著促进作用[20]。黄大勇认为农业机械化服务能显著降低生产成本、提高生产效率、增加经济效益，实现了家庭农场规模报酬递增[21]。现有的文献较多的从国家层面研究科技投入对农业经济增长的影响，根据前人的经验总结，农业机械化发展的需要促进了人民公社的建立，农业机械化发展的需要与农民合作社发展的需要是一个相互促进的过程。此外农民合作社对农业生产总值的影响主要表现在农业机械化水平上，所以本文选取了农业机械化水平来代表山东省农民专业合作社的发展水平，农业领域的科技投入大部分集中到农民合作社中，所以农业领域的科技投入也可较好的衡量农民合作社的发展水平。近年来，山东省农业经济增长成绩斐然，但是也隐藏着较多的问题，比如生产率较低、土地对劳动力的束缚较大、农业现代化进程中存在着较多的问题、资源浪费与闲置问题较为严重、生产方式粗放导致生态环境恶化、过度开垦问题严重。较少的文献聚焦于山东省农业经济增长中存在的问题，本文根据柯布道格拉斯生产函数，经济的增长主要依靠人力资本、科技资本，选取了代表山东省农业发展水平的农业生产总值、代表农业人力资本投入的农业劳动力、代表农民专业合作社发展水平的农业机械总动力、代表农业领域科技投入的农业领域的固定资产投入来建立模型，分析其动态影响，为山东省农业经济的健康稳定发展给出中肯的意见。
一、 研究方法与变量描述统计
本文对山东省农业经济增长与农业投入要素的动态关联进行实证分析，在对时间序列数据进行分析之前，先采用稳定性检验来分析数据之间是否存在着长短期的因果关系，进一步用VAR脉冲响应模型来分析所选经济变量之间存在的动态联系与互动效应。基于柯布道格拉斯生产函数的理论基础，分析农业劳动力、农民专业合作社、科技发展水平对我国农业经济的影响。机械化水平是衡量现代农业科技发展水平的主要指标，而农民专业合作社是农村地区生产力较高水平的代表，是大部分农村科技投入的聚集地。因此本文用农业机械总动力来描述现代农业科技发展水平，代表农民专业合作社的发展水平，以TAMP表示（单位：万kW）；农业经济投入中的固定资产投资来描述资本的变化，用INV来表示（单位：亿元）；农业生产总值来代表农业领域的经济发展水平，用AGDP表示（单位：亿元）；农业劳动力用LABOR表示（单位：万人）。
本文选取1997—2017年山东省的农业领域的数据指标为主要研究的对象，数据来源于《山东省统计年鉴》《山东省统计公报》。为了消除了异方差的影响和平滑数据，本文对所选取的指标进行了对数化处理，赋予经济变量弹性的经济性质，分别记作LNAGDP、LNLABOR、LNTAMP、LNINV，构建了VAR脉冲影响模型（表1），研究这些变量之间存在的依存关系，变量之间存在的依存关系，并不意味着这些变量之间便存在着因果关系。本文构建的VAR模型如下：
表 1 变量的描述性统计指标选取 LNAGDP LNINV LNLABOR LNTAMP 均值 7.923541 5.957206 7.741322 9.221316 中值 8.035019 6.296191 7.734217 9.213364 最大值 8.497566 6.936935 7.968216 9.499498 最小值 7.145646 4.345622 7.526502 8.857265 标准差 0.496771 0.79727 0.13195 0.19327 偏度 −0.300369 −0.693937 0.249767 −0.197747 峰度 1.563023 2.32066 2.179649 1.997184 $$ {LNAGDP}_{t}=\sum _{i=1}^{m}{A}_{i}{LNAGDP}_{t-i}+\epsilon_{i} $$ 其中
$ {LNAGDP}_{t} $ 是由第t期变量观测值构成的n维内生向量数组，$ {A}_{i} $ 是$n\times n $ 维系数矩阵，m为内生变量的滞后期，$ \epsilon_{i} $ 为n维随机白噪声过程，且满足 COV($ \epsilon_{t} $ ,$ \epsilon_{k} $ ) = 0 (t≠k)。二、 山东省农业经济增长的要素影响分析
（一） 平稳性检验
本文选取了山东省农业生产总值、农业劳动力、机械化水平、农业经济投入中的固定资产投资来构建VAR脉冲影响模型来分析变量之间的存在的依存关系。为了消除异方差的影响，本文对所有的数据变量做了对数化处理。所以本文首先对LNAGDP、LNLABOR、LNTAMP、LNINV进行平稳性检验，检验方法采用了ADF检验，检验结果见表2，本文将最大滞后期设置为2期。由表2可得在5%的显著性水平下，LNTAMP、LNINV均是一个非平稳过程，所以本文对LNTAMP、LNINV进行了一阶差分。结果显示，经过一阶差分之后的LNTAMP、LNINV均是趋势平稳过程。因此，本文选取的研究变量之间不是一个单位根过程，研究变量经过一阶差分后都是平稳的，即山东省的农业生产总值、农业领域劳动力、农业机械总动力、农业领域的固定资产投入之间是协整的。
表 2 单位根检验变量序列 ADF检验值 5%显著性水平 结论 LNAGDP −4.696321 −3.098896 趋势平稳过程 LNLABOR −4.834391 −3.759743 趋势平稳过程 LNTAMP −2.069311 −3.052169 非平稳过程 ΔLNTAMP −3.726168 −1.964418 趋势平稳过程 LNINV −2.002493 −3.759743 非平稳过程 ΔLNINV −4.468099 −3.759743 趋势平稳过程 （二） 格兰杰因果关系检验
本文所选取变量的格兰杰因果关系检验结果如表3所示，结果表明：农业领域的固定资产投入LNINV可以Granger引起农业生产总值LNAGDP；农业机械总动力LNTAMP、农业领域的固定资产投入LNINV可以联合Granger引起农业生产总值LNAGDP；农业机械总动力LNTAMP可以Grange引起农业劳动力LNLABOR；农业劳动力LNLABOR、农业机械总动LNTAMP可以Granger引起农业领域固定资产投入LNINV；农业劳动力LNLABOR、农业生产总值LNAGDP可以联合Granger引起农业领域固定资产投入LNINV；农业生产总值LNAGDP、农业机械总动力LNTAMP、农业劳动力LNLABOR可以联合Granger引起农业领域固定资产投入LNINV。而农业劳动力LNLABOR不能Granger引起农业生产总值LNAGDP，是因为随着山东省城镇化进程加快农村人口转移为城镇人口，剩余的农业劳动力中存在者“兼农”现象，一部分不会干农活的“新生代农村劳动力”的存在使得农村劳动力与农业领域经济增长之间没有明确的关系。
表 3 格兰杰因果关系检验原假设 Chi-sq统计量 自由度 P值 LNLABOR不能Granger引起LNAGDP 0.979875 2 0.6127 LNTAMP不能Granger引起LNAGDP 2.94128 2 0.2298 LNINV不能Granger引起LNAGDP 21.3624 1 0.0453 LNLABOR、LNTAMP不能Granger引起LNAGDP 3.946705 3 0.4133 LNLABOR、LNINV不能Granger引起LNAGDP 6.15911 4 0.1876 LNTAMP、LNINV不能Granger引起LNAGDP 10.61486 4 0.0313 LNLABOR、LNTAMP、LNINV不能Granger引起LNAGDP 10.0614 6 0.1221 LNAGDP不能 Granger引起LNLABOR 1.557474 2 0.459 LNTAMP不能Grange引起LNLABOR 5.91666 2 0.0519 LNINV不能Granger引起LNLABOR 1.77544 1 0.3983 LNAGDP、LNINV不能Granger引起LNLABOR 7.556723 4 0.1092 LNAGDP、LNTAMP不能Granger引起LNLABOR 1.311551 4 0.8594 LNINV、LNTAMP不能Granger引起LNLABOR 5.586084 4 0.2323 LNAGDP、LNTAMP、LNINV不能Granger引起LNLABOR 6.155471 6 0.406 LNAGDP不能Granger引起LNTAMP 1.374057 2 0.5031 LNLABOR不能Granger引起LNTAMP 1.062007 2 0.588 LNINV不能Granger引起LNTAMP 1.38412 1 0.4699 LNAGDP、LNLABOR不能Granger不能LNTAMP 2.084832 4 0.7202 LNAGDP、LNINV不能Granger引起LNTAMP 3.086531 4 0.5435 LNLABOR、LNINV不能Granger不能LNTAMP 3.607572 4 0.4617 LNAGDP、LNINV、LNLABOR不能Granger引起LNTAMP 4.536036 6 0.6045 LNAGDP不能Granger引起LNINV 0.4299 1 0.8069 LNLABOR不能Granger引起LNINV 12.0967 1 0.0781 LNTAMP不能Granger引起LNINV 12.0191 1 0.0786 LNLABOR、LNAGDP不能Granger引起LNINV 9.363855 4 0.0526 LNAGDP、LNTAMP不能Granger引起LNINV 7.421349 4 0.1152 LNLABOR、LNTAMP不能Granger引起LNINV 6.541151 4 0.1622 LNAGDP、LNTAMP、LNLABOR不能Granger引起LNINV 11.22023 6 0.0818 （三） VAR模型的平稳性检验
VAR模型可以进行脉冲响应分析的前提条件是可以通过平稳性检验。本文通过验证模型特征值的倒数是否落在单位圆内来判断模型的平稳性，全部落在单位圆内即模型的根模倒数值小于1。VAR模型的特征根全部落在了单位圆内，表明本文所建立的VAR模型是稳定的，可以对其进行脉冲响应分析。
本文所构建的VAR模型是山东省农业经济产出与农业劳动力数量、农业机械总动力、农业领域的固定资产投入之间的3个双变量模型。分别选取了农业领域的固定资产投入LNINV、农业机械总动力LNTAMP、农业劳动力数量LNLABOR与农业生产总值LNAGDP建立互不影响的向量自回归模型。根据AIC信息准则与ADF检验的结果本文把最大滞后期选定为1期。此外，本文利用EVIEWS软件对模型参数的估计结果如表4所示：从模型的拟合优度来看(0.992306，0.970234，0.970707，0.834335），本文所建立的VAR模型有很好的拟合效果。对农业生产总值LNAGDP来说，农业领域的固定资产投入LNINV在滞后期为一期时的影响变为正数，表明了山东省涉农领域的固定资产投入对其农业经济增长存在滞后效应。农业领域的科技投入对山东省农业经济增长的促进作用不会立刻明显地表现出来，而是在经历一段时间之后，才会发挥其经济效应。农业劳动力LNLABOR对农业经济增长LNAGDP的影响，在滞后一期的情况下是一个负值。一方面是因为农业劳动力变动对农村经济增长的影响需要一个长期的过程才会表现出来，另一方面是因为城镇化进程加快，大量的农村劳动力转化为城市务工人员，“兼农”现象较为突出，不会干农活的“新生代农村劳动力”的比例增大。农业机械总动力LNTAMP对农业经济增长LNAGDP的影响，在滞后一期时，参数为正值0.254770，表明农业机械总动力对农业经济增长存在明显的长期效应。农民专业合作社对农业经济增长的促进作用是一个长期过程，不会在建立初期就表现出明显的促进作用，但从长远来看农民专业合作社的建立仍具有明显的作用。
表 4 山东省农业经济增长各要素的向量自回归模型参数估计结果变量序列 LNAGDP LNINV LNLABOR LNTAMP LNAGDP(−1) 0.681355(0.11892) −0.122914(0.35212) −0.017015(0.06048) 0.119081(0.20585) LNINV(−1) 0.079273(0.06677) 0.607897(0.19771) −0.012451(0.03396) 0.103477(0.11558) LNLABOR(−1) −0.227139(0.39113) −1.908233(1.15815) 0.882766(0.19891) 0.904369(0.67705) LNTAMP(−1) 0.254770(0.16679) 0.282955(0.49387) 0.035039(0.08482) 0.646408(0.28871) C 1.537269(3.50785) 15.62274(10.3869) 0.767659(1.78395) −5.280411(6.07220) R-squared 0.992306 0.970234 0.970707 0.834335 注：括号内变量为标准误差取值。 （四） 广义脉冲响应函数分析
脉冲响应函数通常不能分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何，而是分析模型受到某个变量的某种冲击时系统的动态变化。本文利用广义脉冲响应函数分析来描述农业劳动力、农业机械化水平、农业领域的固定资产投入对农业经济增长的长期影响。考虑到统计口径的原因，本文设定10期作为冲击响应期。
1. 农业劳动力与农业经济增长的脉冲响应曲线
山东省农业经济增长对农业劳动力的脉冲影响结果图1所示。累计响应结果表明农业生产总值对农业劳动力的响应为负的相关关系，这与前文的分析一致。随着山东省城镇化进程的加快，农业经济增长解放了更多的劳动力。现代农业的发展不再需要大规模的投入劳动力，农业机械化进程的加快代替了一部分农业劳动力，现代农业经济的发展需要投入少而精的高水平劳动力，过去土地束缚劳动力的时代已经过去了。
图1(B)表明劳动力的投入对农业经济增长的影响在前两期没有明显的影响，在第3期影响力逐渐下降在第6期达到低谷。在第9期农业劳动力对农业经济增长的冲击影响变为了一个正值，表明在短期内，农业劳动力流失对农业经济增长产生了一定的抑制作用。但从长期来看，农业劳动力的精简投入有利于促进山东省农业经济的增长，这种影响的长期效应是正向的。由图1(A)可以看到农业经济增长对农业劳动力的影响不太稳定，有时这种影响表现为正向的，有时表现为负向的影响，滞后期第4期到第10期，这种影响表现为正向的。一方面是因为农业经济增长吸引了一部分城市务工人员返农，另一方面是现代生活压力过大，一部分城市人口选择建立观光农业等新型农业经营主体。
2. 农业机械总动力与农业经济增长之间的脉冲响应曲线
山东省农业机械总动力与农业经济增长的脉冲影响结果如图2所示。就其累计效应而言，山东省农业机械总动力与其农业经济增长之间存在明显的正向相关关系。表明农业机械总动力的提升可以促进农业经济增长，第1期时，农业机械总动力的变动对农业经济增长的冲击作用为0，说明农业机械投入使用，对农业经济增长的提升作用不会立即表现出来，需要经过一定时间的积累，在前7期时农业机械总动力对农业经济增长的作用逐渐增大并达到极值0.081972，然后开始下降至0.002595说明农业机械总动力是山东省农业经济增长的一个重要动因，但是因为农业机械投入过度等原因，存在明显的后劲不足现象。而山东省农业经济增长对农业机械总动力的累计作用也是正向的，侧面证明了山东省的农业机械总动力是山东农业经济增长的刚性需求，但是在第8期到第10期农业经济增长对农业机械总动力的影响表现为负值，一方面是因为农业经济增长，购买了大量的闲置农用机械，造成了机器的闲置与冗余；另一方面是因为随着经济收入的增加，农业机械的价格也随之上升，人们的边际效用下降，在购买农业机器的时候不再像过去那样精心对比。图2农业机械总动力与农业经济增长的脉冲响应曲线表明农业机械总动力与农业经济增长之间存在着双向因果关系，农民专业合作社的建立，会促进农业经济增长。
3. 涉农领域的固定资产投入与山东省农业经济增长的脉冲响应曲线
山东省农业领域的固定资产投入与农业经济增长之间的关系图3所示。就累计来看农业领域的固定资产投入对农业经济增长的影响为负效应，在前6期一直是一种负的影响，在第7期之后逐渐增大而农业经济增长对农业领域的固定资产资产投入累计效应为正效益。这表明农业经济增长需要农业领域的固定资产投入来促进经济增长，农业固定资产投入的增长对农业经济增长有一个明显的抑制作用，是因为农业领域的固定资产投入的增加产生了挤出效应，致使其他要素的投入数量减少，在短期内抑制了山东省农业经济的增长。但是从长期来看，农业领域的固定资产投入对农业经济增长的促进作用非常明显。山东省农业经济增长对固定资产投入脉冲影响也表明农业经济增长需要农业领域的固定资产投入做经济支撑。但是，农业领域固定资产投入中存在着投放过度与重复建设现象，其影响作用表现为负数或逐渐减少说明了这一点。现阶段，山东省农业经济增长虽然取得了较大的成就，较多的依赖固定资产投入来拉动经济，但固定资产投入对农业经济的拉动作用正在逐渐减弱，表明山东省农业经济需要积极地寻找新的农业经济增长点；随着山东省农业领域固定资产投资数量不断加大，山东省农业经济也取得了较大的发展，但是山东省农业领域的固定资产投资存在着后劲不足、来源单一、投资结构失衡、增长速度不合理、重投入轻验收等问题，导致农业领域的固定资产投入对农业经济增长的长期效应不明显，贡献率处在较低的频次，这是山东省农业经济增长想要取得平衡发展必须解决的问题。
（五） 方差分解
方差分解可以描述时间序列中各影响因素数据的波动冲击对被解释变量数据变动的解释程度，方差分解是用来描述VAR模型中每个解释变量产生影响的扰动项的解释程度。山东省农业经济增长的衡量变量农业生产总值、农业劳动力、农业机械总动力、农业领域的固定资产投入的方差分析结果见表5。
表 5 山东省农业经济增长与各因素方差分解滞后期 Variance Decomposition of LNAGDP （S.E.） LNLABOR LNINV LNAGDP LNTAMP 1 0.043139 33.3492 20.9102 45.74061 0 2 0.066292 34.25899 11.3088 49.62072 4.811493 3 0.139172 10.17666 6.067595 45.63535 38.12039 4 0.17556 14.64654 6.951952 46.13033 32.27118 5 0.220902 20.6654 7.91536 40.74902 30.67022 6 0.269312 22.80837 8.959266 38.33275 29.89962 7 0.292853 27.78544 9.69886 35.83789 26.67781 8 0.310175 29.67986 10.70167 33.73741 25.88105 9 0.317382 30.42261 11.56357 32.84036 25.17346 10 0.31863 30.60311 11.83019 32.58356 24.98314 在影响山东省农业经济增长的因素中，其自身的影响达到了49.62072%，之后便一直下降到32.58356%，影响山东省农业经济增长的主要因素是他自身，但这种影响的比重正在逐步下降。山东省农业劳动力LNLABOR对农业经济增长的影响在30%左右摇摆不定，在第十期时的影响因素达到了30.60311%，仍然远超农业机械总动力LNTAMP与农业领域的固定资产投入LNINV的动态指标。表明山东省的农业经济增长主要依靠劳动力投入来促进农村经济效应的提升，土地对劳动力的束缚还比较明显，山东省农业经济增长还处在依靠劳动力拉动增长的阶段。农业机械总动力 LNTAMP对山东农业经济增长的影响因素，从第1期的0突然增长至32.27118%然后缓慢下降至第10期的24.98314%，农业机械在刚开始投入农业生产过程中时，对农业经济增长产生了较明显的促进作用，但是在普及农业机械的使用的过程中，产生了重复投入等一系列的问题，使得农业机械投入使用对农业经济增长的促进作用没有很好地发挥出来，盲目普及农业机械化，造成了资源的闲置与浪费。山东省农业领域的固定资产投入对农业经济增长的贡献较小，山东省农业经济增长需要加大对农业领域的有效投入。
三、 结论及对策建议
山东省作为农业大省，其农业经济的增长及动态影响因素一直是学术界关注的重点。本文认为提高山东省农业经济发展水平首先应该搞清楚山东省农业经济增长的动因问题。根据柯布道格拉斯生产函数基于科技投入的视角研究人力资本、农业科技投入、农民专业合作社对农业经济增长的贡献。本文收集了山东省农业经济增长的农业生产总值、劳动力数量、机械化总动力与农业领域的固定资产投入的时间序列数据，建立了基于科技投入与专业化合作组织视角的“增长—人力资源—技术—资本”四个系统的VAR模型，使用脉冲响应分析与方差分解来分析各要素之间的动态响应关系与相关程度。得出如下结论：山东省农业经济增长与农村劳动力、农业机械化水平、农业领域的科技投入水平存在长期稳定的动态相关关系。对山东省农业经济增长而言，农业科技投入在滞后期的前期表现为一个负值，这表明农业科技投入对农业经济增长的促进作用会更多地体现在长期效应。农业机械化水平对农业经济增长的促进作用一直很明显，并且在滞后两期的情况下对经济增长的促进作用非常明显，这说明山东省农业经济增长的一个重要动因就是农业机械化水平，而农民专业合作社是农用机械动力的主要提供者，农民专业合作社是农业机械化发展应运而生的产物。山东省农业领域劳动力对农业经济增长的冲击在滞后一期的情况下为一个明显的正值，但是在滞后两期的情况下为一个明显的负值。这表明随山东省城镇化进程的加快，农业劳动力中存在着大部分的不会干农活的“新型农村劳动力”以及普遍的“兼农效应”。但是，在方差分析中农业劳动力是山东省农业经济增长的重要解释动因，这表明山东省农业经济增长需要一批少而精的高素质农业劳动力。方差分析结果表明农业机械化水平与农业领域的固定资产投入的影响所占比重较小，但是其所占的比重呈现出不断上升的趋势。这表明农业机械化水平与涉农领域的科技投入对山东省农业经济增长至关重要，但是其重要程度在现阶段还没有很好地发挥出来。
山东省农业经济要想取得长足稳定的发展，基于此给出以下政策建议：第一，加大农业机械的研发与科技投入力度，提高农业机械的质量；第二，引导建立农民专业合作社，对农机手进行技能培训，对农业劳动力进行职业技能培训，培养一批新的少而精的高素质农村劳动力，形成一支高效科学的队伍；还应该加大农机操作养护培训力度，更好地做到人机合一，最大限度地提高人力资本、科技资本对山东省农业经济的提升力度。第三，山东省应该加大农业领域的定向精准科技投入，把握好科技投入的力度，不应重投资轻监管，涉农领域的科技投入不是目的，而是通过科技投入增加农业生产总值。
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表 1 主要变量名称及定义
变量类型 变量名称 变量定义 目标变量 有机肥 是否使用有机肥技术: 是=1, 否=0 处理变量 绿色食品 是否获取绿色食品认证: 是=1, 否=0 匹配变量 个体特征 性别 男=1, 女=2 年龄 ≤30岁=1, 31～40岁=2, 41～50岁=3, ≥51岁=4 家庭人数 <3人=1, 3～5人=2, >5人=3 文化程度 小学及以下=1,初中=2,中专或高中=3,大专及以上=4 务农年限 0～10年=1, 11～15年=2, 16～20年=3, 21～25年=4, >25=5 生产特征 经营土地 农场耕地规模, 单位: hm2 年租金 平均年租金, 单位: 元/(hm2·年) 农业保险 是否购买农业保险: 是=1, 否=0 资源共享 技术培训 低=1, 较低=2, 一般=3, 较高=4, 高=5 机械使用程度 低=1, 较低=2, 一般=3, 较高=4, 高=5 长期合作 与龙头企业保持长期合作关系: 非常不同意=1, 比较不同意=2,
一般=3, 比较同意=4, 非常同意=5
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表 2 样本分组均值差异性检验
变量类型 变量名称 处理组(有绿色食品) 控制组（无绿色食品） t检验 均值 标准差 均值 标准差 t值 P>|t| 目标变量 有机肥 0.8898 0.3144 0.3676 0.4839 −10.0265 0.0000*** 匹配变量 性别 1.1197 0.3260 1.1912 0.3947 1.5559 0.1210 年龄 2.7797 0.7526 3.0809 0.8170 3.0394 0.0026*** 家庭人数 2.2288 0.7210 2.0809 0.6093 −1.7722 0.0776* 文化程度 2.6017 0.8283 2.2721 0.7450 −3.3386 0.0010*** 务农年限 2.8136 1.4789 2.9926 1.3849 0.9938 0.3213 经营土地规模 471.6638 809.7159 307.5159 653.5696 −1.7868 0.0752* 年租金 512.2034 180.0414 685.0294 794.9561 2.3102 0.0217** 农业保险 0.7203 0.4507 0.5147 0.5016 −3.4146 0.0007*** 技术培训 3.7203 0.9047 2.9779 1.1767 −5.5714 0.0000*** 机械使用程度 3.7203 1.0202 3.5662 0.9638 −1.2373 0.2171 长期合作 3.7881 1.1683 2.8162 1.3995 −5.9553 0.0000*** 注：*、**和***分别表示结果在10%、5%和1%的统计水平上显著，下同。
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表 3 基于probit模型的家庭农场采纳有机肥的估计结果
变量名称 系数 P值 标准误 Z统计量 绿色食品 1.3416 0.000*** 0.3123 4.30 性别 −0.1247 0.739 0.3745 −0.33 年龄 0.0462 0.823 0.2065 0.22 家庭人数 0.2243 0.420 0.2784 0.81 文化程度 0.5650 0.006*** 0.2047 2.76 务农年限 0.0143 0.908 0.1245 0.12 经营土地 0.0005 0.019** 0.0002 2.35 年租金 0.0006 0.293 0.0006 1.05 农业保险 0.9798 0.001*** 0.3054 3.21 技术培训 0.7677 0.000*** 0.1525 5.03 机械使用程度 −0.0303 0.852 0.1626 −0.19 长期合作 0.8047 0.000*** 0.1267 6.35 常数项 −7.9763 0.000*** 1.5266 −5.22 LR统计量 293.54*** Pseudo R2 0.7094 样本量 252
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表 4 核匹配质量检验结果
变量名称 样本状态 样本均值 标准偏误
比率/%标准误绝对值
减少比率/%双T分布检验 处理组 控制组 T值 P值 性别 匹配前 1.1197 1.1926 −20.1 −1.58 0.115 匹配后 1.1143 1.1343 −5.5 72.6 −0.44 0.662 年龄 匹配前 2.7778 3.0815 −38.5 −3.04 0.003*** 匹配后 2.819 2.8237 −0.6 98.5 −0.04 0.967 家庭人数 匹配前 2.2308 2.0815 22.3 1.77 0.077* 匹配后 2.1429 2.1998 −8.5 61.8 −0.64 0.523 文化程度 匹配前 2.5983 2.2593 43.3 3.44 0.001*** 匹配后 2.5048 2.4792 3.3 92.5 0.25 0.804 务农年限 匹配前 2.812 2.9926 −12.6 −1.00 0.319 匹配后 2.9143 2.7889 8.7 30.6 0.67 0.506 经营土地 匹配前 474.13 306.66 22.7 1.81 0.072* 匹配后 409.7 393.8 2.2 90.5 0.20 0.842 年租金 匹配前 511.88 682.61 −29.5 −2.27 0.024** 匹配后 512.76 504.14 1.5 94.9 0.30 0.764 农业保险 匹配前 0.7180 0.5185 41.8 3.30 0.001*** 匹配后 0.7048 0.6490 11.7 72.0 0.86 0.390 技术培训 匹配前 3.7179 2.9704 71.1 5.58 0.000*** 匹配后 3.6667 3.6535 1.3 98.2 0.10 0.920 机械的使用程度 匹配前 3.7094 3.5704 14.0 1.11 0.267 匹配后 3.6952 3.7502 −5.5 60.4 −0.43 0.671 长期合作关系 匹配前 3.7863 2.8074 75.8 5.96 0.000*** 匹配后 3.7238 3.7299 −0.5 99.4 −0.04 0.972
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表 5 匹配前后变量的平衡性检验结果
匹配方法 Pseudo-R2 LR P值 均值偏差 中位数偏差 匹配前 0.250 86.86 0.000 35.6 29.5 最近邻匹配 0.018 5.12 0.925 7.3 5.3 核匹配 0.010 2.86 0.992 4.5 3.3 马氏匹配 0.040 11.73 0.384 6.7 6.0
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表 6 绿色食品认证对家庭农场采纳有机肥技术的处理效应
匹配方法 处理组 控制组 ATT ATU ATE T值 最近邻匹配 0.8762 0.6667 0.2095 0.2727 0.2402 2.00 核匹配 0.8762 0.6642 0.2120 0.2706 0.2404 2.75 马氏匹配 0.8762 0.6762 0.2000 0.3434 0.2690 2.14 平均值 0.8762 0.6690 0.2072 0.2956 0.2499 2.30
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