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转基因技术和机械化对中国农业发展的影响 版权信息
- ISBN：9787030707512
- 条形码：9787030707512 ; 978-7-03-070751-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
转基因技术和机械化对中国农业发展的影响 内容简介
转基因技术和机械化是近二十年来我国农业生产上优选的技术变革。首先，本书从技术效率的角度，考察转基因技术对农业生产的影响，为转基因技术是一项新的技术革命提供了来自实证分析的证据。其次，本书分析劳动力工资增加、农机专业化服务组织和财政补贴等对机械化的决定性影响，研究机械化对农业生产结构和农业生产的具体影响，揭示机械化和我国粮食牛产安全的内在影响机制。本书的十章内容虽然都围绕转基因技术和机械化展开，但是每一章又自成体系。因此，读者可以任选一章开始阅读而不必顾忌章节的先后顺序。 本书可供农业经济的研究者、农业政策的制定者和其他对农业关注的人士阅读。
转基因技术和机械化对中国农业发展的影响 目录
目录
第1章 基因革命：来自技术效率的实证证据 1
1.1 引言 1
1.2 数据来源和样本选择 3
1.3 转基因抗虫棉的技术优势 4
1.4 技术效率的动态变化和新技术的学习过程 9
1.5 结论 12
参考文献 13
第2章 转基因技术的效率研究：基于中国的农户数据 16
2.1 引言 16
2.2 调查数据和样本选择 17
2.3 转基因抗虫棉的技术效率变动情况 19
2.4 转基因抗虫棉技术效率的决定因素 25
2.5 结论和政策建议 29
参考文献 30
第3章 非农就业对农业机械化影响的量化分析 32
3.1 引言 32
3.2 非农就业对农机作业服务影响的机制 33
3.3 数据与实证模型 34
3.4 结论与政策建议 42
参考文献 43
第4章 财政补贴和工资率是推动农业机械化的主要动力 45
4.1 引言 45
4.2 农机购置补贴在中国的发展历程 47
4.3 数据和样本选择 48
4.4 工资增长、财政补贴和机械化发展 50
4.5 结论 56
参考文献 57
第5章 农业专业化服务组织对机械化发展的影响 59
5.1 引言 59
5.2 农业机械服务组织在我国的发展历程 60
5.3 理论框架 63
5.4 数据和实证模型分析 64
5.5 结论 72
参考文献 73
第6章 工资增长对机械化和农业生产的影响 75
6.1 引言 75
6.2 理论模型 77
6.3 计量经济学实证模型和估计结果分析 78
6.4 结论 88
参考文献 89
第7章 机械化对农作物播种面积的影响 91
7.1 引言 91
7.2 理论模型 93
7.3 实证模型和检验 95
7.4 结论和政策建议 108
本章附件A 外出务工工资率对机械化的影响 109
本章附件B 机械化对不同作物播种面积的影响 111
参考文献 112
第8章 机械化和中国粮食生产奇迹 114
8.1 引言 114
8.2 机械化和农业专业化服务 115
8.3 数据来源和样本选择 117
8.4 实证模型和估计结果分析 123
8.5 结论 129
参考文献 130
第9章 农业专业化服务与技术效率 132
9.1 引言 132
9.2 农业专业化服务在我国的发展概况 133
9.3 实证模型和估计结果 135
9.4 结论 150
参考文献 151
第10章 技术进步与中国的粮食生产安全 154
10.1 引言 154
10.2 数据 156
10.3 实证模型 160
10.4 实证模型的估计结果 162
10.5 结论和政策性建议 168
参考文献 169
第1章 基因革命：来自技术效率的实证证据 1
1.1 引言 1
1.2 数据来源和样本选择 3
1.3 转基因抗虫棉的技术优势 4
1.4 技术效率的动态变化和新技术的学习过程 9
1.5 结论 12
参考文献 13
第2章 转基因技术的效率研究：基于中国的农户数据 16
2.1 引言 16
2.2 调查数据和样本选择 17
2.3 转基因抗虫棉的技术效率变动情况 19
2.4 转基因抗虫棉技术效率的决定因素 25
2.5 结论和政策建议 29
参考文献 30
第3章 非农就业对农业机械化影响的量化分析 32
3.1 引言 32
3.2 非农就业对农机作业服务影响的机制 33
3.3 数据与实证模型 34
3.4 结论与政策建议 42
参考文献 43
第4章 财政补贴和工资率是推动农业机械化的主要动力 45
4.1 引言 45
4.2 农机购置补贴在中国的发展历程 47
4.3 数据和样本选择 48
4.4 工资增长、财政补贴和机械化发展 50
4.5 结论 56
参考文献 57
第5章 农业专业化服务组织对机械化发展的影响 59
5.1 引言 59
5.2 农业机械服务组织在我国的发展历程 60
5.3 理论框架 63
5.4 数据和实证模型分析 64
5.5 结论 72
参考文献 73
第6章 工资增长对机械化和农业生产的影响 75
6.1 引言 75
6.2 理论模型 77
6.3 计量经济学实证模型和估计结果分析 78
6.4 结论 88
参考文献 89
第7章 机械化对农作物播种面积的影响 91
7.1 引言 91
7.2 理论模型 93
7.3 实证模型和检验 95
7.4 结论和政策建议 108
本章附件A 外出务工工资率对机械化的影响 109
本章附件B 机械化对不同作物播种面积的影响 111
参考文献 112
第8章 机械化和中国粮食生产奇迹 114
8.1 引言 114
8.2 机械化和农业专业化服务 115
8.3 数据来源和样本选择 117
8.4 实证模型和估计结果分析 123
8.5 结论 129
参考文献 130
第9章 农业专业化服务与技术效率 132
9.1 引言 132
9.2 农业专业化服务在我国的发展概况 133
9.3 实证模型和估计结果 135
9.4 结论 150
参考文献 151
第10章 技术进步与中国的粮食生产安全 154
10.1 引言 154
10.2 数据 156
10.3 实证模型 160
10.4 实证模型的估计结果 162
10.5 结论和政策性建议 168
参考文献 169
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转基因技术和机械化对中国农业发展的影响 节选
第1章 基因革命：来自技术效率的实证证据 转基因技术的经济效益已经在全世界范围内得到了广泛的认同。但是，转基因技术能否被视为农业上的新技术革命？在这个问题上依然存在不同的观点。有些人认为该技术为绿色革命的继续和延伸，而另一些人则将其归为与绿色革命一样的基因革命。而之所以该分歧依然存在，是因为没有实证支持转基因技术是一场新的农业革命。以转基因棉花为例，本章使用具有广泛代表性的省级面板数据，从技术效率的角度为转基因技术是农业新技术革命提供实证。本章的研究结果表明，转基因技术的生产率比传统技术要高，而转基因技术的技术效率却比传统技术的技术效率低。此外，这项研究还证明了随着转基因技术在我国的推广应用，技术效率逐步提高。换言之，本章的实证分析提供了一个新技术扩散和采用者的学习过程的实例。 1.1 引言 迄今为止，转基因作物的开发利用被认为是农业生物技术研究*成功的应用（Wu and Butz，2004）。由于转基因技术具有非常显著的经济效益和环境效益，该技术已被证明是历史上采用速度*快的农业技术（James，2016）。根据国际农业生物技术应用服务组织（The International Service for the Acquisition of Agri-biotech Applications，ISAAA）的统计，2016年全球有26个国家种植了1.85亿公顷不同的转基因作物（James，2016）。因此，有人认为转基因技术是继绿色革命之后，在农业领域发生的又一次技术革命，即基因革命（Parayil，2003；Wu and Butz，2004）。 但是，转基因技术是否真的应该被认为是一场新的农业技术革命？具体而言，转基因技术与传统技术（即绿色革命的技术）有显著不同吗？从理论上讲，转基因的技术机制不同于绿色革命的技术机制（Serageldin，1999；Nielsen et al.，2001；Parayil，2003；Wu and Butz，2004）。目前对转基因技术的实证研究都集中在转基因技术产生的不同效益上，特别是经济收益上（如投入品的节省，即农药和劳动力的使用和作物产量的增加上）。类似地，转基因技术带来的对人类健康和环境方面的正面影响也已经在全世界的不同地方被广泛证实（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，这些研究都没有能够从实证的角度，证实转基因技术是一项新的农业技术革命。 因此，在转基因技术是否应被视为一场新的农业技术的革命的问题上，已有的研究并没有提供令人满意的答案，特别是来自实证方面的证据。有研究认为，始于20世纪60年代的绿色革命并没有结束，而是一直持续发展着（Conway，1998；Guerinot，2000；Thistle，2001）。同转基因技术一样，绿色革命曾经给传统的农业生产带来产量和总收益上的显著提高。因此，持这种观点的人士认为转基因技术是绿色革命的一部分或扩展，而不是一场新的技术革命。因此，来自实证研究的可靠证据将有助于回答转基因技术究竟是绿色革命的延伸还是一场新的基因革命。 本章的研究试图填补这一知识空白。具体来说，本章有两个研究目标。*先，本章将说明转基因技术是否明显优于传统技术。为此，本章将比较传统技术和转基因技术对生产率的影响。其次，本章将说明是否存在采用者对转基因技术的学习过程。如果转基因技术是新的技术革命，则采用者需要花费一些时间才能完全掌握新技术。因此，随着新技术的普及推广，采用者的学习过程就会发生。新技术的生产效率和生产力都将随之提高。 但是，由于数据可得性的限制，本章的研究将在以下三个方面缩小具体的分析范围。*先，本章是我国的案例研究。我国是*大的转基因作物生产国之一，也是拥有转基因产权的国家之一（Huang et al.，2002c；James，2016）。鉴于此，本章认为建立在我国数据上的分析结论可以充分代表转基因技术的影响。其次，本章的分析仅限于转基因抗虫技术。从2006年开始，我国成为*大的转基因抗虫棉生产国（James，2007）。虽然曾在2015年被印度超过，但是我国目前仍然是世界上第二大转基因抗虫棉的生产国（James，2016）。从这个意义上说，对我国转基因抗虫棉数据的分析能够充分代表转基因抗虫技术的影响。*后，我国还是*早商业化种植转基因抗虫棉的国家之一。在世界范围内，转基因抗虫棉于1996年率先在美国开始商业化种植。一年后，我国开始商业化种植转基因抗虫棉（Pray et al.，2001）。换句话说，转基因抗虫棉在我国已经种植了二十余年。 本章的其余部分安排如下。在1.2节中，笔者将讨论用于本章实证分析的数据来源和时间选择，以及本章研究中的主要棉花生产省份。在1.3节中，笔者将计算并比较转基因抗虫棉和非转基因抗虫棉的全要素生产率（total factor productivity，TFP）和技术效率。该部分的分析将说明转基因技术在技术效率和生产力方面与传统技术是否有显著区别。在1.4节中，笔者将集中讨论是否存在一个转基因技术的学习过程。该过程如果存在，则说明转基因技术是不同于传统技术的新技术。1.5节是结论。 1.2 数据来源和样本选择 本章中使用的数据，主要来自《全国农产品成本收益资料汇编》和《中国统计年鉴》。具体而言，农药投入、劳动力投入和化肥投入等投入品数据，以及棉花和粮食作物（小麦、水稻和玉米）产量数据，都来自《全国农产品成本收益资料汇编》[国家发展和改革委员会（原国家计划委员会），1997~2015] 。另外，分省区市的棉花和粮食作物的总播种面积及消费者价格指数数据来自《中国统计年鉴》（国家统计局，1997~2015）。不同省区市的转基因抗虫棉的种植面积及其占棉花播种总面积的比例，笔者并没有发现有政府相关部门公布统计数据。本章使用的转基因抗虫棉的种植比例数据来自中国科学院农业政策研究中心 。 在本章的研究中，十个主要的棉花生产省区市都包括在内。我国有三个主要的棉花生产地区：黄河流域、长江流域和西北（Hsu and Gale，2001）。*先，在西北棉区，本章的研究包括新疆维吾尔自治区，这是我国*大的棉花生产地区。在黄河流域棉区，我们选取了五个省份，即山东、河北、河南、陕西和山西。在长江流域棉区，我们选取了四个省份，即湖北、安徽、江苏和江西。这九个省也是我国第二大至第十四大产棉省（国家统计局，2013） 。根据国家统计局的数据，本章研究包括的这十个省区的2014年棉花播种总面积为406万公顷，占2014年全国棉花播种总面积的93.46%。表1-1总结了本章研究中使用的主要变量的基本特征。 表1-1 主要变量的基本特征 1.3 转基因抗虫棉的技术优势 在本节中，笔者将*先计算棉花和粮食作物的全要素生产率。转基因棉花是我国唯一实行了商业化种植的转基因作物，而所有的粮食作物都是非转基因作物。换句话说，作为绿色革命的一部分或延伸，粮食作物的种植技术都是传统技术。因此，将棉花的全要素生产率和粮食作物的全要素生产率进行比较，将有益于理解转基因技术和传统技术有无显著区别，进而为转基因技术是否可以被认为是一场新的技术革命提供依据。 1.3.1 实证模型 为了估计全要素生产率，Battese和Coelli（1995）引入了超越对数生产函数。随后，该生产函数形式在相关研究中得到了广泛认可和使用。例如，Jin等（2010）、Darku等（2016）和Wang等（2016）都采用了超越对数的生产函数形式。遵循这一传统，本章的研究也使用了超越对数生产函数。具体来说，超越对数生产函数可以写成如下形式： （1-1） 其中，i是第i个省；t是第t年；w和v是误差项。因变量是作物产量（单位：千克/公顷）。在本章的研究中，我们考虑了三种粮食作物（小麦、水稻、玉米）和棉花作物。 Xit是一组传统投入品变量的向量。在本章的研究中，我们考虑了三个重要的传统投入：肥料、劳动力和农药。根据我们的样本数据，这三种投入在小麦、水稻、玉米和棉花的总生产成本中所占的比例分别为：59.18%、70.22%、71.72%和80.47%。因此，我们认为将这三个投入品变量加入方程（1-1）中，即可以充分衡量投入对产出的影响。Province是省份的虚拟变量。在实证研究中，添加了省份虚拟变量，可以考虑那些随着时间推移不变的因素（如地理、气候等因素）对产量的影响。 方程（1-1）的估计结果见表1-2。在讨论结果之前，我们有必要对自变量进行说明。在类似的实证分析中，自变量之间，尤其是在加入了自变量的相互作用项之后，共线性问题非常常见。这一问题是众所周知的。因此，如表1-2所示，大部分投入品变量的估计系数都没有通过统计显著性检验。如前所述，这样的结果也是可以预期的。需要说明的是，本章研究的核心是分析转基因技术相对于非转基因技术的优势，而不是不同自变量对作物产量的具体影响程度。鉴于此，我们将讨论的焦点集中在全要素生产率、技术效率变化及棉花和粮食作物的技术效率的动态变化上。 表1-2 超越对数随机前沿生产函数的估计结果 续表 注：作物单产、劳动力、化肥和农药成本都取其自然对数 1.3.2 全要素生产率的增长率 根据表1-2的估计结果，我们计算了不同作物的全要素生产率的增长率。如图1-1所示，所有粮食作物（即小麦、水稻和玉米）的全要素生产率增长率都显示出非常相似的趋势，并且随着时间推移略有增加。换句话说，粮食作物的技术创新动力似乎非常相似。进一步的观察表明，所有粮食作物的不同投入品随时间推移的变动趋势也非常相似。 图1-1 棉花和粮食作物全要素生产率增长率
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