王 嬌,朱美玲,陳俊科,蘇尤力其米克,馬永仁,
(1.新疆農業大學經濟與貿易學院,烏魯木齊 830052;2.新疆畜牧科學院畜牧業經濟與信息研究所,烏魯木齊 830011)
農牧民收入問題是“三農”問題的核心,是社會主義新農村建設的基本出發點,也是現階段脫貧攻堅的重要內容[1]。農牧民收入水平的高低直接影響廣大農牧民的生活水平與質量,更關乎農村經濟的發展和農村社會的和諧穩定。對于農牧民收入的影響因素,國內外學者進行了大量的研究[2]。研究結果表明:勞動力數量、勞動力素質、土地面積、生態環保政策、資本存量及持續投入等要素對農牧民收入的增加有顯著影響。這些研究涉及傳統投入——產出函數中的資本、勞動力和土地等要素,很少統籌兼顧與農牧業可持續發展息息相關的資源與環境要素,如區域內的水資源稟賦、農業水耗量、節水灌溉水平等,顯然與實際狀況有所偏差[3]。
干旱區水資源緊缺,農業以灌溉為主,農業用水占比高,農業用水浪費嚴重[4]。新疆是我國西部干旱區,經濟發展、社會進步、生態環保都受水資源約束,基于此,本文的目的就是嘗試將水資源因素納入到傳統的農牧民收入影響因素分析框架,運用Cobb-Douglas生產函數分析水資源環境約束下新疆農牧民增收的影響因素,促進新疆農牧業實現資源節約、環境保護和經濟增長的三者統籌協調發展。
Cobb-Douglas生產函數是美國經濟學家道格拉斯與數學家柯布合作,根據美國1899-1922年的歷史資料,研究勞動投入、資本投入與產出之間的關系,得出的一個著名的生產函數模型[5]。自從Cobb-Douglas生產函數提出來之后,對它的批評就一直就沒停止過。大量的學者對該模型不斷進行修正,統稱為Cobb-Douglas類生產函數。但其基本形式為:
Y=AKαLβ
(1)
式中:Y為產出;K為資本投入;L為勞動力投入;α為資金彈性系數;β為勞動力彈性系數;A為生產轉換因子。
20世紀40年代,美國經濟學家丁伯根引入時間變量,將轉化成一個隨而變化的量,將函數修正為:
Y=A0eδtKαLβ
(2)
又如,有學者將該函數應用于農業生產中,把資金投入分為農業機械化投入和耕地、化肥、種子和地膜等其他投入,其生產函數改寫為:
Y=A0eδtKαLβMγBθ
(3)
式中:K為物耗(扣除農業機械的資本投入);M為農業機械投入;R為耕地投入;α、β、γ、θ為其彈性系數。
傳統的C-D函數模型解析,是理想狀況下要素投入對產出的影響,但在現實生產生活中,這種思路的分析缺乏一定的實效性,有所不足,比如缺乏氣候、水文、林草、山地環境等自然要素的約束性分析[6-9]。新疆處于干旱半干旱區域,水資源分布不均,且南疆大量農區發展又受制于水資源擁有量的多寡。按照傳統經濟學投入產生要素考慮,土地要素的投入對增加農業產值非常重要,但顯然在新疆這一要素并非如此,某一區域因水資源的約束,土地要素的原始投入有一個上限,進一步提升水資源在土地上的資源效率才是提升農業產值的必然選擇。根據研究思路和新疆實際,參考模型公式(2)和(3)構建一種合適研究水資源環境約束下農牧民收入的C-D函數形式:
Y=A0eδtMαLβTγSθ
(4)
式中:Y為農牧民人均純收入(產出);M為農作物播種面積(土地生產投入);L為農業從業人數(勞動力投入);T為農業固定資產投資(資本投入);S為農業用水量(水資源投入);α、β、γ、θ為其彈性系數。
之后對模型公式(4)進行線性化處理,在所選擇的C-D生產函數等式兩邊同時取自然對數,得到生產函數的線性形式,其結果為:
lnY=lnA0+αlnM+βlnL+γlnT+θlnS+δt
(5)
基于思路和模型,用農牧民人均純收入代表產出指標,用符號Y表示;用農作物播種面積、農業從業人員數量、農業固定資產投資和農業用水量來代表投入指標,分別用符號M、L、T、S表示,見表1。

表1 投入產出指標描述Tab.1 The index of input and output
(1)產出指標:采用農牧民人均純收入表述。農牧民人均純收入是農牧民生活水平的重要指標,也是反映水資源消耗從產值、效益到農牧民收入影響轉變、溢出效應大小的指標。
(2)投入指標:①采用農作物播種面積代表土地投入表述。在土地面積不變和技術水平一定的狀況下,農作物播種面積越大,越能增加產品產出,越能代表原始要素投入。②采用農業從業人員數量代表勞動投入表述。通常,農業屬于勞動密集型產業,勞動力投入越多,其生產勞動時間越高,勞動產出越豐富,越能體現出勞動效率的投入和變化。③采用農業固定資產投資額代表資本投入表述。在農業生產過程中,基礎設施建設、農用機械使用、勞動力素質提升及農產品營銷、物流轉運等全產鏈均需要資金投入,因此,通常農業固定資產投資額度越多,農業產出就越多、越明顯。④采用農業用水量代表水資源約束條件表述。水資源是農業生產的重要的資源要素投入,同時也會產生廢水排除,此時將會將產出的一部分用于污水治理投資,這部分費用的存在實際上是存在性消耗,因此,我們將農業用水量作為約束變量。
根據經濟學生產投入要素基本理論,選取新疆統計年鑒(2001-2016年)農作物播種面積、固定資產、勞動力要素的投入數據,分別代表了土地、資本和勞動的要素,以此來反映對其農牧民人均收入的影響,而忽略了生態要素水資源的約束性作用。
根據經濟學理論,選取農作物播種面積、農業從業人員數量、農業固定資產投資、農業用水量來反映對其農牧民收入的影響,分別在有無水資源要素投入的情況下對農牧民人均收入影響進行計量分析,結合公式(5)和Stata軟件,估計結果如表2所示。
從表2可以得出,兩種條件下的調整后模型擬合優度R2分別為0.990和0.997,方程擬合較好;各指標的顯著性水平均高度明顯。
無水資源要素下的收入影響估計方程:
lnY(1)=-17.922+1.074 lnM+2.387 lnL+0.182 lnT
(6)
有水資源要素下的收入影響估計方程:
lnY(2)=-19.013+0.989 lnM+2.064 lnL+
0.205 lnT+0.566 lnS
(7)

表2 回歸估計結果Tab.2 The results of regressive estimation
注:cons為截距項:***為p<0.01;**為p<0.05;*為p<0.10。
結合表2和模型公式(1)和(2)可知,引入農業產值單位水耗變量后,各指標影響農牧民收入的整體截距項從-17.922下降為-19.013,收入減幅1.091個百分點。從各個解釋變量變化上看,農作物播種面積、農業從業人員數量、農業固定資產投資和農業用水量對農牧民人均純收入的正向影響均顯著。
引入農業產值單位水耗指標后,解釋變量農作物播種面積的影響從1.074下降到0.989,減弱0.085。通常,農業生產是農牧民收入的基礎來源,農作物播種面積越大,其農產品的產量就越突出,市場交易的價值轉換越明顯,農牧民的收入就越多;因此,其影響彈性較大,且為正向性。但農業生產需要大量的水資源消耗,農作物播種面積越大,其用水量也越大,同時也會產生一定的水資源污染,此時就需要將產值的一部分轉移至污水治理中,其盈余產值的額度下降,進而產值向農牧民收入的轉移中就有了一定程度的減弱。
引入農業產值單位水耗指標后,解釋變量農業從業人員數量的影響從2.387下降至2.064,減弱0.323。現階段農業生產逐漸從傳統密集型向現代集約型轉變,但整體上看,新疆農業生產仍然屬于勞動密集型,勞動力投入對農業產出的影響最為強勁,農業產出的增長拉動了農牧民收入的增長;因此,其影響彈性較大,且為正向性。但農業生產投入的勞動力越多,說明當期農業發展大量依靠原始要素(土地、勞動力、水資源等)的投入,而科技水平就相對較低(如機械化水平、節水灌溉率等),水資源投入的成本就會增加,從而整體產出盈余就會減少,農牧民最終的收入水平就產生一定水平的下降。
引入農業產值單位水耗指標后,解釋變量農業固定資產投資的影響從0.182提升至0.205,增強0.023。現階段,新疆農業基礎設施仍舊薄弱、農業科技水平投入不足,農業固定資產投資的增加對農業基礎設施的改善、農牧民生產生活環境條件的改善均呈現顯著促進作用。比如城鄉道路建設,降低城鄉銜接時間成本;鄉村生產生活用水設施建設,降低農牧民生產生活成本;定居富民工程投資,便于鄉間村落整體改造和現代化建設,因此,其影響彈性較大,且為正向性。同時,農業固定資產投資用于新建、擴建、改建等項目上,覆蓋農業基礎設施、農業生產條件的提升和改善,這一過程也會消耗大量的水資源,此時水資源用于參與農業投資項目集成和效益的發揮,對農業固定資產投資有促進作用,因此,農業固定資產投資對農牧民收入的影響進一步提升。
研究表明:農作物播種面積、農業從業人員數量、農業固定資產投資和農業用水量對農牧民收入的均呈現明顯正向影響;隨著農業用水量的增加,農作物播種面積、農業從業人員數量對農牧民收入的影響開始下降,但農業固定資產投資對農牧民收入的影響開始上升。這說明目前新疆農業依舊處于勞動密集型,農業科技水平和價值轉化能力較弱,農業基礎設施仍舊薄弱,各自對農牧民收入的影響所處階段不同。
基于此,今后可從4個方面來提升對各要素對農牧民收入的持續拉動作用。①進一步完善農業基礎設施建設,尤其是水利設施建設,提升節水灌溉效率和效益,讓農業投資、農業種植投入產出率更高。②提升農業科技水平,加快良種繁育,促進數量增長向質量增長轉變,實現提質增效和產品價值增長。③強化從業人員培訓,分類培養專業技術人才,分流促進產業間轉移和就業,擴展收入渠道和來源。④堅持生態水資源保護,既要節流,也要開源;從保護地表水和地下水向存儲合理使用雪山融水、自然降水前端導向偏移;從單一產業水資源治理向三產融合水資源動態使用管控轉變,更加精準發揮水資源在產業發展和農牧民增收方面的積極作用。
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