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轉基因技術和機械化對中國農業發展的影響 版權信息
- ISBN：9787030707512
- 條形碼：9787030707512 ; 978-7-03-070751-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
轉基因技術和機械化對中國農業發展的影響 內容簡介
轉基因技術和機械化是近二十年來我國農業生產上優選的技術變革。首先，本書從技術效率的角度，考察轉基因技術對農業生產的影響，為轉基因技術是一項新的技術革命提供了來自實證分析的證據。其次，本書分析勞動力工資增加、農機專業化服務組織和財政補貼等對機械化的決定性影響，研究機械化對農業生產結構和農業生產的具體影響，揭示機械化和我國糧食牛產安全的內在影響機制。本書的十章內容雖然都圍繞轉基因技術和機械化展開，但是每一章又自成體系。因此，讀者可以任選一章開始閱讀而不必顧忌章節的先后順序。 本書可供農業經濟的研究者、農業政策的制定者和其他對農業關注的人士閱讀。
轉基因技術和機械化對中國農業發展的影響 目錄
目錄
第1章 基因革命：來自技術效率的實證證據 1
1.1 引言 1
1.2 數據來源和樣本選擇 3
1.3 轉基因抗蟲棉的技術優勢 4
1.4 技術效率的動態變化和新技術的學習過程 9
1.5 結論 12
參考文獻 13
第2章 轉基因技術的效率研究：基于中國的農戶數據 16
2.1 引言 16
2.2 調查數據和樣本選擇 17
2.3 轉基因抗蟲棉的技術效率變動情況 19
2.4 轉基因抗蟲棉技術效率的決定因素 25
2.5 結論和政策建議 29
參考文獻 30
第3章 非農就業對農業機械化影響的量化分析 32
3.1 引言 32
3.2 非農就業對農機作業服務影響的機制 33
3.3 數據與實證模型 34
3.4 結論與政策建議 42
參考文獻 43
第4章 財政補貼和工資率是推動農業機械化的主要動力 45
4.1 引言 45
4.2 農機購置補貼在中國的發展歷程 47
4.3 數據和樣本選擇 48
4.4 工資增長、財政補貼和機械化發展 50
4.5 結論 56
參考文獻 57
第5章 農業專業化服務組織對機械化發展的影響 59
5.1 引言 59
5.2 農業機械服務組織在我國的發展歷程 60
5.3 理論框架 63
5.4 數據和實證模型分析 64
5.5 結論 72
參考文獻 73
第6章 工資增長對機械化和農業生產的影響 75
6.1 引言 75
6.2 理論模型 77
6.3 計量經濟學實證模型和估計結果分析 78
6.4 結論 88
參考文獻 89
第7章 機械化對農作物播種面積的影響 91
7.1 引言 91
7.2 理論模型 93
7.3 實證模型和檢驗 95
7.4 結論和政策建議 108
本章附件A 外出務工工資率對機械化的影響 109
本章附件B 機械化對不同作物播種面積的影響 111
參考文獻 112
第8章 機械化和中國糧食生產奇跡 114
8.1 引言 114
8.2 機械化和農業專業化服務 115
8.3 數據來源和樣本選擇 117
8.4 實證模型和估計結果分析 123
8.5 結論 129
參考文獻 130
第9章 農業專業化服務與技術效率 132
9.1 引言 132
9.2 農業專業化服務在我國的發展概況 133
9.3 實證模型和估計結果 135
9.4 結論 150
參考文獻 151
第10章 技術進步與中國的糧食生產安全 154
10.1 引言 154
10.2 數據 156
10.3 實證模型 160
10.4 實證模型的估計結果 162
10.5 結論和政策性建議 168
參考文獻 169
第1章 基因革命：來自技術效率的實證證據 1
1.1 引言 1
1.2 數據來源和樣本選擇 3
1.3 轉基因抗蟲棉的技術優勢 4
1.4 技術效率的動態變化和新技術的學習過程 9
1.5 結論 12
參考文獻 13
第2章 轉基因技術的效率研究：基于中國的農戶數據 16
2.1 引言 16
2.2 調查數據和樣本選擇 17
2.3 轉基因抗蟲棉的技術效率變動情況 19
2.4 轉基因抗蟲棉技術效率的決定因素 25
2.5 結論和政策建議 29
參考文獻 30
第3章 非農就業對農業機械化影響的量化分析 32
3.1 引言 32
3.2 非農就業對農機作業服務影響的機制 33
3.3 數據與實證模型 34
3.4 結論與政策建議 42
參考文獻 43
第4章 財政補貼和工資率是推動農業機械化的主要動力 45
4.1 引言 45
4.2 農機購置補貼在中國的發展歷程 47
4.3 數據和樣本選擇 48
4.4 工資增長、財政補貼和機械化發展 50
4.5 結論 56
參考文獻 57
第5章 農業專業化服務組織對機械化發展的影響 59
5.1 引言 59
5.2 農業機械服務組織在我國的發展歷程 60
5.3 理論框架 63
5.4 數據和實證模型分析 64
5.5 結論 72
參考文獻 73
第6章 工資增長對機械化和農業生產的影響 75
6.1 引言 75
6.2 理論模型 77
6.3 計量經濟學實證模型和估計結果分析 78
6.4 結論 88
參考文獻 89
第7章 機械化對農作物播種面積的影響 91
7.1 引言 91
7.2 理論模型 93
7.3 實證模型和檢驗 95
7.4 結論和政策建議 108
本章附件A 外出務工工資率對機械化的影響 109
本章附件B 機械化對不同作物播種面積的影響 111
參考文獻 112
第8章 機械化和中國糧食生產奇跡 114
8.1 引言 114
8.2 機械化和農業專業化服務 115
8.3 數據來源和樣本選擇 117
8.4 實證模型和估計結果分析 123
8.5 結論 129
參考文獻 130
第9章 農業專業化服務與技術效率 132
9.1 引言 132
9.2 農業專業化服務在我國的發展概況 133
9.3 實證模型和估計結果 135
9.4 結論 150
參考文獻 151
第10章 技術進步與中國的糧食生產安全 154
10.1 引言 154
10.2 數據 156
10.3 實證模型 160
10.4 實證模型的估計結果 162
10.5 結論和政策性建議 168
參考文獻 169
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轉基因技術和機械化對中國農業發展的影響 節選
第1章 基因革命：來自技術效率的實證證據 轉基因技術的經濟效益已經在全世界范圍內得到了廣泛的認同。但是，轉基因技術能否被視為農業上的新技術革命？在這個問題上依然存在不同的觀點。有些人認為該技術為綠色革命的繼續和延伸，而另一些人則將其歸為與綠色革命一樣的基因革命。而之所以該分歧依然存在，是因為沒有實證支持轉基因技術是一場新的農業革命。以轉基因棉花為例，本章使用具有廣泛代表性的省級面板數據，從技術效率的角度為轉基因技術是農業新技術革命提供實證。本章的研究結果表明，轉基因技術的生產率比傳統技術要高，而轉基因技術的技術效率卻比傳統技術的技術效率低。此外，這項研究還證明了隨著轉基因技術在我國的推廣應用，技術效率逐步提高。換言之，本章的實證分析提供了一個新技術擴散和采用者的學習過程的實例。 1.1 引言 迄今為止，轉基因作物的開發利用被認為是農業生物技術研究*成功的應用（Wu and Butz，2004）。由于轉基因技術具有非常顯著的經濟效益和環境效益，該技術已被證明是歷史上采用速度*快的農業技術（James，2016）。根據國際農業生物技術應用服務組織（The International Service for the Acquisition of Agri-biotech Applications，ISAAA）的統計，2016年全球有26個國家種植了1.85億公頃不同的轉基因作物（James，2016）。因此，有人認為轉基因技術是繼綠色革命之后，在農業領域發生的又一次技術革命，即基因革命（Parayil，2003；Wu and Butz，2004）。 但是，轉基因技術是否真的應該被認為是一場新的農業技術革命？具體而言，轉基因技術與傳統技術（即綠色革命的技術）有顯著不同嗎？從理論上講，轉基因的技術機制不同于綠色革命的技術機制（Serageldin，1999；Nielsen et al.，2001；Parayil，2003；Wu and Butz，2004）。目前對轉基因技術的實證研究都集中在轉基因技術產生的不同效益上，特別是經濟收益上（如投入品的節省，即農藥和勞動力的使用和作物產量的增加上）。類似地，轉基因技術帶來的對人類健康和環境方面的正面影響也已經在全世界的不同地方被廣泛證實（Pray et al.，2001；Huang et al.，2002a，2002b，2003；Qaim，2003；Qaim and Zilberman，2003；Hossain et al.，2004；Brookes and Barfoot，2005；Kathage and Qaim，2012；Qiao，2015；Qiao et al.，2016）。然而，這些研究都沒有能夠從實證的角度，證實轉基因技術是一項新的農業技術革命。 因此，在轉基因技術是否應被視為一場新的農業技術的革命的問題上，已有的研究并沒有提供令人滿意的答案，特別是來自實證方面的證據。有研究認為，始于20世紀60年代的綠色革命并沒有結束，而是一直持續發展著（Conway，1998；Guerinot，2000；Thistle，2001）。同轉基因技術一樣，綠色革命曾經給傳統的農業生產帶來產量和總收益上的顯著提高。因此，持這種觀點的人士認為轉基因技術是綠色革命的一部分或擴展，而不是一場新的技術革命。因此，來自實證研究的可靠證據將有助于回答轉基因技術究竟是綠色革命的延伸還是一場新的基因革命。 本章的研究試圖填補這一知識空白。具體來說，本章有兩個研究目標。*先，本章將說明轉基因技術是否明顯優于傳統技術。為此，本章將比較傳統技術和轉基因技術對生產率的影響。其次，本章將說明是否存在采用者對轉基因技術的學習過程。如果轉基因技術是新的技術革命，則采用者需要花費一些時間才能完全掌握新技術。因此，隨著新技術的普及推廣，采用者的學習過程就會發生。新技術的生產效率和生產力都將隨之提高。 但是，由于數據可得性的限制，本章的研究將在以下三個方面縮小具體的分析范圍。*先，本章是我國的案例研究。我國是*大的轉基因作物生產國之一，也是擁有轉基因產權的國家之一（Huang et al.，2002c；James，2016）。鑒于此，本章認為建立在我國數據上的分析結論可以充分代表轉基因技術的影響。其次，本章的分析僅限于轉基因抗蟲技術。從2006年開始，我國成為*大的轉基因抗蟲棉生產國（James，2007）。雖然曾在2015年被印度超過，但是我國目前仍然是世界上第二大轉基因抗蟲棉的生產國（James，2016）。從這個意義上說，對我國轉基因抗蟲棉數據的分析能夠充分代表轉基因抗蟲技術的影響。*后，我國還是*早商業化種植轉基因抗蟲棉的國家之一。在世界范圍內，轉基因抗蟲棉于1996年率先在美國開始商業化種植。一年后，我國開始商業化種植轉基因抗蟲棉（Pray et al.，2001）。換句話說，轉基因抗蟲棉在我國已經種植了二十余年。 本章的其余部分安排如下。在1.2節中，筆者將討論用于本章實證分析的數據來源和時間選擇，以及本章研究中的主要棉花生產省份。在1.3節中，筆者將計算并比較轉基因抗蟲棉和非轉基因抗蟲棉的全要素生產率（total factor productivity，TFP）和技術效率。該部分的分析將說明轉基因技術在技術效率和生產力方面與傳統技術是否有顯著區別。在1.4節中，筆者將集中討論是否存在一個轉基因技術的學習過程。該過程如果存在，則說明轉基因技術是不同于傳統技術的新技術。1.5節是結論。 1.2 數據來源和樣本選擇 本章中使用的數據，主要來自《全國農產品成本收益資料匯編》和《中國統計年鑒》。具體而言，農藥投入、勞動力投入和化肥投入等投入品數據，以及棉花和糧食作物（小麥、水稻和玉米）產量數據，都來自《全國農產品成本收益資料匯編》[國家發展和改革委員會（原國家計劃委員會），1997~2015] 。另外，分省區市的棉花和糧食作物的總播種面積及消費者價格指數數據來自《中國統計年鑒》（國家統計局，1997~2015）。不同省區市的轉基因抗蟲棉的種植面積及其占棉花播種總面積的比例，筆者并沒有發現有政府相關部門公布統計數據。本章使用的轉基因抗蟲棉的種植比例數據來自中國科學院農業政策研究中心 。 在本章的研究中，十個主要的棉花生產省區市都包括在內。我國有三個主要的棉花生產地區：黃河流域、長江流域和西北（Hsu and Gale，2001）。*先，在西北棉區，本章的研究包括新疆維吾爾自治區，這是我國*大的棉花生產地區。在黃河流域棉區，我們選取了五個省份，即山東、河北、河南、陜西和山西。在長江流域棉區，我們選取了四個省份，即湖北、安徽、江蘇和江西。這九個省也是我國第二大至第十四大產棉省（國家統計局，2013） 。根據國家統計局的數據，本章研究包括的這十個省區的2014年棉花播種總面積為406萬公頃，占2014年全國棉花播種總面積的93.46%。表1-1總結了本章研究中使用的主要變量的基本特征。 表1-1 主要變量的基本特征 1.3 轉基因抗蟲棉的技術優勢 在本節中，筆者將*先計算棉花和糧食作物的全要素生產率。轉基因棉花是我國唯一實行了商業化種植的轉基因作物，而所有的糧食作物都是非轉基因作物。換句話說，作為綠色革命的一部分或延伸，糧食作物的種植技術都是傳統技術。因此，將棉花的全要素生產率和糧食作物的全要素生產率進行比較，將有益于理解轉基因技術和傳統技術有無顯著區別，進而為轉基因技術是否可以被認為是一場新的技術革命提供依據。 1.3.1 實證模型 為了估計全要素生產率，Battese和Coelli（1995）引入了超越對數生產函數。隨后，該生產函數形式在相關研究中得到了廣泛認可和使用。例如，Jin等（2010）、Darku等（2016）和Wang等（2016）都采用了超越對數的生產函數形式。遵循這一傳統，本章的研究也使用了超越對數生產函數。具體來說，超越對數生產函數可以寫成如下形式： （1-1） 其中，i是第i個省；t是第t年；w和v是誤差項。因變量是作物產量（單位：千克/公頃）。在本章的研究中，我們考慮了三種糧食作物（小麥、水稻、玉米）和棉花作物。 Xit是一組傳統投入品變量的向量。在本章的研究中，我們考慮了三個重要的傳統投入：肥料、勞動力和農藥。根據我們的樣本數據，這三種投入在小麥、水稻、玉米和棉花的總生產成本中所占的比例分別為：59.18%、70.22%、71.72%和80.47%。因此，我們認為將這三個投入品變量加入方程（1-1）中，即可以充分衡量投入對產出的影響。Province是省份的虛擬變量。在實證研究中，添加了省份虛擬變量，可以考慮那些隨著時間推移不變的因素（如地理、氣候等因素）對產量的影響。 方程（1-1）的估計結果見表1-2。在討論結果之前，我們有必要對自變量進行說明。在類似的實證分析中，自變量之間，尤其是在加入了自變量的相互作用項之后，共線性問題非常常見。這一問題是眾所周知的。因此，如表1-2所示，大部分投入品變量的估計系數都沒有通過統計顯著性檢驗。如前所述，這樣的結果也是可以預期的。需要說明的是，本章研究的核心是分析轉基因技術相對于非轉基因技術的優勢，而不是不同自變量對作物產量的具體影響程度。鑒于此，我們將討論的焦點集中在全要素生產率、技術效率變化及棉花和糧食作物的技術效率的動態變化上。 表1-2 超越對數隨機前沿生產函數的估計結果 續表 注：作物單產、勞動力、化肥和農藥成本都取其自然對數 1.3.2 全要素生產率的增長率 根據表1-2的估計結果，我們計算了不同作物的全要素生產率的增長率。如圖1-1所示，所有糧食作物（即小麥、水稻和玉米）的全要素生產率增長率都顯示出非常相似的趨勢，并且隨著時間推移略有增加。換句話說，糧食作物的技術創新動力似乎非常相似。進一步的觀察表明，所有糧食作物的不同投入品隨時間推移的變動趨勢也非常相似。 圖1-1 棉花和糧食作物全要素生產率增長率
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