減災(zāi)工程與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出相關(guān)性探析

王紹玉，周長生

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，150001 哈爾濱;2.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 建筑學(xué)院，150001 哈爾濱)

減災(zāi)工程與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出相關(guān)性探析

王紹玉1，2，周長生1

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，150001 哈爾濱;2.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 建筑學(xué)院，150001 哈爾濱)

為測量減災(zāi)工程對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出的影響，用灰色關(guān)聯(lián)分析算法和計量模型方法，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中除澇、灌溉、堤防、水庫等指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了無量綱化處理，形成指標(biāo)關(guān)聯(lián)度評估，同時在柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上將各指標(biāo)數(shù)據(jù)納入回歸分析中，完成了除澇等指標(biāo)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出影響的定量評價.實(shí)證研究表明:影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的減災(zāi)工程作用從大到小的順序?yàn)?除澇面積、灌溉面積、堤防長度、鹽堿地改良面積、水庫容量、水土流失治理面積.擴(kuò)大除澇面積、修建水庫、增加堤防長度增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，其中除澇對增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的效用最大，自然災(zāi)害阻礙了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展，加大減災(zāi)工程投入有利于增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出.

減災(zāi)工程;農(nóng)業(yè)減災(zāi)系統(tǒng)模型;計量模型;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出

我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)從古至今一直遭受著自然災(zāi)害的嚴(yán)重影響.據(jù)文獻(xiàn)［1-2］計算，1978～2006年，我國平均因自然災(zāi)害造成的農(nóng)作物受災(zāi)面積達(dá)4 575萬hm2/a，受災(zāi)面積約占農(nóng)作物總播種面積的1/3.在各種自然災(zāi)害中，對我國農(nóng)業(yè)危害最大的是水旱災(zāi)害，其造成的直接經(jīng)濟(jì)損失占各類自然災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)總損失的60%左右［3］.因此，加強(qiáng)抵御水旱災(zāi)害的工程措施建設(shè)對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增收意義重大.

改革開放后，國家為加快農(nóng)業(yè)發(fā)展實(shí)施了一系列制度調(diào)整，有效促進(jìn)了我國農(nóng)業(yè)快速發(fā)展，基本上解決了長期困擾農(nóng)民的溫飽問題.著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家林毅夫教授［4］研究了這期間我國農(nóng)業(yè)制度變革對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出的影響.結(jié)果表明，從生產(chǎn)隊(duì)體制向家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的轉(zhuǎn)變，是1978～1984年我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長的主要原因.此外，喬榛等［5］利用1978～2004年省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行計量分析，結(jié)果與林毅夫的結(jié)論大體一致.

需要指出的是，在本文研究的時間段，即1997～2005年期間，我國農(nóng)業(yè)制度變革處于相對穩(wěn)定的框架內(nèi)，除常規(guī)投入外，自然災(zāi)害成為影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要因素.為此，學(xué)者們開始關(guān)注自然災(zāi)害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出的影響.如王占禮［6］研究了侵蝕使糧食減產(chǎn)的作用;梅廣清［7］探討了自然災(zāi)害對區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響;彭克強(qiáng)［8］指出1978～2006年間旱災(zāi)和澇災(zāi)是我國最頻發(fā)且影響糧食生產(chǎn)最重要的兩大自然災(zāi)害，但文獻(xiàn)［8］的研究方法是假定除旱澇災(zāi)害之外，在其他各類影響因素不變的前提下，揭示糧食生產(chǎn)與旱澇災(zāi)害之間存在的單一相關(guān)關(guān)系.而本文則是從多維視角探討水旱災(zāi)害對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響，進(jìn)而探討加強(qiáng)抵御水旱災(zāi)害的工程措施對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的促進(jìn)作用.

1 農(nóng)業(yè)減災(zāi)系統(tǒng)模型分析

為減少水旱災(zāi)害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出造成的影響，必須首先了解我國農(nóng)業(yè)減災(zāi)能力的狀況，而農(nóng)業(yè)減災(zāi)系統(tǒng)模型分析有助于解決這一問題.為此，本文參考了鄧聚龍［9］的灰色關(guān)聯(lián)分析.據(jù)文獻(xiàn)［10］分析及研究需要，本文選擇了堤防長度、灌溉面積、除澇面積、水庫容量、鹽堿耕地改良面積、水土流失治理面積這6項(xiàng)農(nóng)業(yè)減災(zāi)工程指標(biāo)，表征抵御和治理水旱災(zāi)害的能力.

1.1 確定分析序列

1.2 對變量序列數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

選擇各列指標(biāo)中最大值作為參考序列.一般而言，不同的評價指標(biāo)往往具有不同的量綱和量綱單位，為了消除量綱和量綱單位不同所帶來的差別性，首先應(yīng)將評價指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理.常用的方法有初值化、均值化和歸一化等.本研究采用初值法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即

1.3 求差序列、最大值、最小值

1)差序列為

式中:i=1，2，3，…，m;k=1，2，3，…，n.根據(jù)式(1)計算差序列.

2)絕對差值中最大數(shù)和最小數(shù)為

3)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的結(jié)果確定為

1.4 計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

關(guān)聯(lián)度實(shí)質(zhì)上是曲線間幾何形狀的差別程度.曲線間差值的大小，可作為關(guān)聯(lián)程度的衡量尺度.各比較數(shù)列與參考數(shù)列在各時刻的關(guān)聯(lián)度系數(shù)為

式中:ρ為分辨系數(shù)，在(0，1］內(nèi)取值.根據(jù)灰色理論創(chuàng)始人鄧聚龍教授的研究ρ一般取0.5效果較好，所以本文研究令ρ=0.5，得關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為

1.5 求指標(biāo)關(guān)聯(lián)度對變量序列

雖求出比較數(shù)列與參考數(shù)列在各時刻的關(guān)聯(lián)度值，但數(shù)值較多，不便于比較.因此將各個時刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)集中為一個平均值，作為比較，其關(guān)聯(lián)度為

計算得:r(1)=0.747;r(2)=0.784;r(3)=0.849;r(4)=0.681;r(5)=0.740;r(6)=0.547.

計算結(jié)果顯示，減災(zāi)工程項(xiàng)目對增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出的影響作用從大到小的排序是:除澇＞灌溉＞堤防長度＞鹽堿耕地改良面積＞水庫容量＞水土流失治理面積.

2 計量模型與計算結(jié)果

上述農(nóng)業(yè)減災(zāi)系統(tǒng)模型的分析結(jié)論表明了6項(xiàng)減災(zāi)工程措施對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作用的排序分析，但這些減災(zāi)工程措施的每一項(xiàng)對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響程度有多大，結(jié)論并沒有給出明確說明.為此，采用計量分析方法對這些指標(biāo)作進(jìn)一步分析不但能解決上述問題，而且可以對1997～2005年間農(nóng)業(yè)常規(guī)投入、自然災(zāi)害、抵御水旱災(zāi)害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出的影響做出全方位解析.

2.1 混合模型

如果一個面板數(shù)據(jù)模型定義為

式中:yit為被回歸變量(標(biāo)量);α為截距項(xiàng);Xit為k×1階回歸變量列向量(包括k個回歸量);β為k×1階回歸系數(shù)列向量;εit為誤差項(xiàng)(標(biāo)量)，則稱此模型為混合模型.混合模型的特點(diǎn)是無論對任何個體和截面，回歸系數(shù)α和β都相同.以上模型寫成向量形式為

2.2 個體固定效應(yīng)模型

模型回歸形式為

式中:yi為T×1維被解釋變量向量;xi為T×k維解釋變量矩陣;β為k×1維回歸系數(shù)列向量，i個個體成員方程間的截距項(xiàng)αi不同，用來說明個體影響，即反映模型中忽略的反映個體差異的變量的影響;隨機(jī)誤差項(xiàng)ui反映模型中忽略的隨個體成員和時間變化因素的影響.

個體固定效應(yīng)模型假定個體成員上的個體影響可以由常數(shù)項(xiàng)的不同來說明，即在式(2)所表示的模型中，各個體成員方程中的截距項(xiàng)為αi跨截面變化的常數(shù)［11］.模型對應(yīng)的向量形式為

其中

式中:yi，e，ui分別為T ×1維向量;xi為T × k維矩陣.并 且，E(ui)=0T×1，E(uiu'i)=IT，E(uiu'j)=0T×T(i≠ j).其中:i=1，2，…，N;IT為T×T維單位矩陣.利用普通最小二乘法可以得到參數(shù)αi和β的最優(yōu)線性無偏估計為

對應(yīng)的協(xié)方差矩陣為

方差σ2u對應(yīng)的估計量為

2.3 隨機(jī)效應(yīng)模型

模型回歸的形式為

式中:yit為被回歸變量(標(biāo)量);xit為k×1階回歸變量列向量(包括k個回歸量);β為k×1階回歸系數(shù)列向量;zi為不隨時間而變的個體特征(即zit=zi，?t).擾動項(xiàng)由(ui+εit)兩部分構(gòu)成，被稱為“復(fù)合擾動項(xiàng)”.隨機(jī)效應(yīng)模型假設(shè)ui與解釋變量{xit，zi}均不相關(guān)，故OLS是一致的.然而擾動項(xiàng)由(ui+εit)組成，不是球型擾動項(xiàng)，因此OLS不是有效率的.假設(shè)不同個體之間的擾動項(xiàng)互不相關(guān).由于ui的存在，同一個個體不同時期的擾動項(xiàng)之間存在自相關(guān)，如

顯然，同一個體不同時期的擾動項(xiàng)之間的自相關(guān)系ρ不隨時間距離(t-s)而改變，ρ越大，則復(fù)合擾動項(xiàng)(ui+εit)中個體效應(yīng)的部分(ui)越重要.

同一個擾動項(xiàng)的協(xié)方差為

由式(3)可知，同一個體的擾動項(xiàng)具有相同的方差，但存在組內(nèi)自相關(guān).整個樣本擾動項(xiàng)的協(xié)方差陣為塊對角矩陣為

由于OLS是一致的，且其擾動項(xiàng)為(ui+εit)，故可以用OLS的殘差來估計(+).另一方面，F(xiàn)E也是一致的，且其擾動項(xiàng)為(εit-)，故可以用FE的殘差來估計.然后，就可以使用可行廣義最小二乘法來估計原模型，得到“隨機(jī)效應(yīng)估計量”.

本文農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)是建立在柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上的，以土地(land)、化肥(fertilizer)、勞動(labor)、機(jī)械化水平(power)為4種常規(guī)投入，這4種常規(guī)投入和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值以對數(shù)形式給出.這里農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值以1997年為基期，然后計算相應(yīng)指數(shù)取得各年份實(shí)際農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，作為衡量各地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)指標(biāo).土地表示土地播種面積、勞動表示農(nóng)林牧漁業(yè)勞動力.農(nóng)業(yè)資本投入計算比較復(fù)雜，由于在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，農(nóng)業(yè)機(jī)械以及化肥投入作為主要的資本形式參與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，因此可將農(nóng)業(yè)機(jī)械以及化肥投入作為資本投入的替代形式，其中農(nóng)業(yè)機(jī)械投入以機(jī)械動力來衡量，而化肥投入則以氮、磷、鉀以及復(fù)合肥的總量來體現(xiàn).

此外，在函數(shù)中還包括另外5個變量，即受災(zāi)面積(表征自然災(zāi)害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響程度，在模型設(shè)定中以對數(shù)形式給出)、水庫容量(Reservoir capacity)、堤防長度(Levee length)、灌溉面積(Effective irrigation area)、除澇面積(Waterlogging prevention area)4個變量體現(xiàn)抵御水旱災(zāi)害的工程措施對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響(這里沒有選擇鹽堿地改良面積作為抵御水旱災(zāi)害的指標(biāo)，是因?yàn)辂}堿地改良在全國各省不具有普遍性)，在模型設(shè)定中以線性形式給出.為避免水庫容量、堤防長度與有效灌溉面積、除澇面積多從共線性，本文沒有在回歸模型中同時控制這4個變量.

分別以混合模型、個體固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計.“=”左側(cè)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的對數(shù)值，“=”右側(cè)是其余變量.對比個體固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型用Hausman檢驗(yàn);對比混合模型和個體效應(yīng)模型用F檢驗(yàn).

本研究采用的數(shù)據(jù)除特殊說明外，均來自國家統(tǒng)計局編的各年度《中國統(tǒng)計年鑒》、中國農(nóng)業(yè)年鑒編輯委員會編的各年度《中國農(nóng)業(yè)年鑒》以及由《中國水利年鑒》編纂委員會編的《中國水利年鑒》，還有水利部所提供的資料.為了提高計量經(jīng)濟(jì)分析的準(zhǔn)確性，增加樣本空間，本文還分別收集了除港、澳、臺及上海、西藏、青海、寧夏以外的省市自治區(qū)的省際面板數(shù)據(jù)，樣本共有27個省、自治區(qū)和直轄市.

在表1所示3種模型的基本估計結(jié)果中，(1)、(2)為混合模型估計結(jié)果，(3)、(4)為個體固定效應(yīng)模型估計結(jié)果，(5)、(6)為隨機(jī)效應(yīng)模型估計結(jié)果.總體上，6個回歸中變量的估計結(jié)果基本一致，F(xiàn)檢驗(yàn)和Hausan檢驗(yàn)結(jié)果顯示，選擇固定效應(yīng)模型估計會更好一些.6個回歸變量中受災(zāi)面積的系數(shù)分別在1%、5%、10%的顯著性水平下通過了檢驗(yàn);水庫容量、堤防長度、除澇面積也通過了顯著性檢驗(yàn).在(3)、(4)中抵御水旱災(zāi)害進(jìn)而影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的指標(biāo)中，除澇對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加的影響作用最為顯著.

上述結(jié)果中，灌溉面積沒有通過顯著性檢驗(yàn)，這可能是由我國特殊的灌溉構(gòu)成決定的［12］.在我國南方，灌溉主要是為滿足植物生長的需要，而非抗災(zāi)的需要;相反在我國中部和北部地區(qū)，灌溉則主要是為了抗旱，因此，灌溉在我國南、北方作用的差異造成了上述結(jié)果.

表1 3種模型基本估計結(jié)果

值得注意的是，上述估計結(jié)果中，與人們的常規(guī)認(rèn)識相反，土地播種面積的增加不但沒有帶來農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加，反而降低了農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，本文認(rèn)為這一結(jié)果的原因可能是由于過度開墾山地、開墾湖區(qū)圍湖造田、毀林開荒造成的.在1997～2005年間，隨著我國人口的增長和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，住房用地、基礎(chǔ)設(shè)施用地和商業(yè)用地劇增，在國家嚴(yán)格控制農(nóng)用地政策的限制下，各地紛紛向山、林、湖區(qū)要耕地.結(jié)果，一方面過度開墾行為降低了這些地區(qū)和下游地區(qū)防澇、抗旱能力，以至當(dāng)水旱災(zāi)害來臨時造成更多的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失.據(jù)統(tǒng)計，由于長江、黃河上中游地區(qū)毀林開荒，陡坡耕種，已使之成為世界上水土流失最嚴(yán)重的地區(qū)之一，每年流入長江、黃河的泥沙量達(dá)20多億噸，加劇了兩大流域中下游地區(qū)的水患災(zāi)害，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成巨大危害.另一方面過度開墾產(chǎn)生更大面積的水土流失、土地沙化.這期間，全國水土流失面積約360萬km2，占國土面積的37.5%;沙化土地面積已達(dá)174萬km2，占國土面積的18.2%.據(jù)全國土地資源調(diào)查資料，全國僅 25°以上有606 萬 hm2的坡耕地［13］.

農(nóng)業(yè)資本中化肥和機(jī)械化水平與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值正相關(guān)，這一估計結(jié)果與文獻(xiàn)［4-5］結(jié)論一致，說明農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平普及范圍越廣、普及程度越高對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加作用就越大.

此外，上述分析結(jié)果中農(nóng)村勞動力與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值負(fù)相關(guān)，本文認(rèn)為這是由于中國農(nóng)村勞動力過剩這一現(xiàn)狀造成的.一方面，農(nóng)村過剩的勞動力影響農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高，文中已經(jīng)說明機(jī)械化水平與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值正相關(guān)，因此勞動力過剩會間接降低農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值.另一方面，過剩的農(nóng)村勞動力因無其他就業(yè)崗位，只能從事田間勞動獲得收入，進(jìn)而不愿流轉(zhuǎn)自己手中的土地，這也會阻礙土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營，使各種生產(chǎn)要素?zé)o法處于優(yōu)化動態(tài)組合之中，從而降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率并間接降低了農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值.

3 結(jié)論

1)農(nóng)業(yè)減災(zāi)系統(tǒng)模型中采用灰色關(guān)聯(lián)分析算法，對減災(zāi)工程指標(biāo)進(jìn)行了無量鋼化處理，為后步計算和不同類別的指標(biāo)的比較奠定了基礎(chǔ).在此基礎(chǔ)上通過差序列和關(guān)聯(lián)系數(shù)計算，對減災(zāi)工程進(jìn)行了排序，這一結(jié)果為減災(zāi)工程作用提供量化分析依據(jù).

2)運(yùn)用1997～2005年省際面板數(shù)據(jù)，采用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型分析水旱災(zāi)害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出的影響，并在柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上，分別用混合估計、固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行計算，通過F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)對3種算法進(jìn)行比較，使運(yùn)算結(jié)果更加可靠.結(jié)果表明，自然災(zāi)害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出產(chǎn)生了巨大消極影響，而加強(qiáng)抵御包括水旱災(zāi)害在內(nèi)的各種自然災(zāi)害的工程措施建設(shè)，是增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出的重要措施.

3)農(nóng)業(yè)減災(zāi)模型和計量模型的分析結(jié)果均表明，應(yīng)增加除澇面積.計量模型結(jié)果同時表明應(yīng)減少易形成水土流失和沙漠化的耕地，轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動力.

［1］中華人民共和國國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒(2007)［M］.北 京:中國統(tǒng)計出版社，2007.

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Analysis of the correlation between disaster reduction engineering and output of agricultural production

WANG Shao-yu1，2，ZHOU Chang-sheng1

(1.School of Economic and Management，Harbin Institute of Technology，150001 Harbin，China;2.School of Architecture，Harbin Institute of Technology，150001 Harbin，China)

To verify the impact of disaster reduction engineering on the agricultural output，we use the grey relational analysis algorithm and the measurement model to standardize many indicators in the agricultural production system，such as waterlogging control，irrigating，embankment and reservoir，and forming the assessment of the degree of the indicator association.At the same time，on the basis of the Cobb-Douglas production function，each indicator is included in the regression analysis，and the quantitative evaluation of waterlogging control and other indicators which affect the output of the agricultural production are completed.The empirical study has shown that the impact of the agricultural disaster reduction engineering on the agricultural production can be arranged from largest to smallest as waterlogging area，irrigating area，embankment length，salinization of arable land improvement area，reservoir capacity，and soil erosion control area;expanding the waterlogging control area，building the reservoir and increasing the length of the embankment can increase the total value of the agricultural output，and the waterlogging control has the greatest utility to increase agricultural output in these measures.The natural disaster hinders the development of agricultural production.And increasing the input of the disaster reduction engineering can be conducive to increase the output of agricultural production.

disaster reduction engineering;agricultural disaster reduction system model;measurement method;agricultural production output

X43

A

0367-6234(2012)07-0068-06

2011-07-04.

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70671033).

王紹玉(1956—)，男，教授，博士生導(dǎo)師.

周長生，zhchangsheng@126.com.

(編輯 張 紅)