中国农业投入资源对经济增长的动态影响：基于ARDL模拟方法的实证研究

这篇综述运用动态自回归分布滞后（ARDL）模型，系统分析了1983-2023年中国农业机械化（AM）、灌溉面积（IA）、化肥使用量（CF）和耕地面积（CL）对农业经济增长（AEG）的时空影响。研究发现：灌溉与化肥在长短期均显著促进增长，机械化仅短期有效，而耕地影响不显著。通过10%正负冲击模拟，揭示了资源优化配置对实现农业现代化目标（SDG 8.4）的关键作用，为平衡生产效率与生态可持续性提供了政策依据。

　　

引言

现代农业依赖化肥、机械等投入保障粮食安全，但过度使用导致土壤退化等问题。中国作为农业大国，其资源投入与经济增长的关系尚不明确。本研究通过动态ARDL模型，首次系统评估了机械化、灌溉等核心要素对农业经济的差异化影响，填补了现有研究在时空模拟和政策关联方面的空白。

文献综述

现有研究多聚焦单一因素（如CO₂排放），缺乏对输入资源的动态分析。本文突破传统ARDL局限，结合DYARDL模拟技术，量化了不同资源在短（1年）长（41年）期的边际效应。例如，Liu等（2021）指出化肥滥用引发环境风险，而Zou等（2024）发现机械化会挤出劳动力，本研究通过±10%冲击测试验证了这些矛盾的协同效应。

方法与数据

采用中国农业统计年鉴1983-2023年数据，变量包括：

• 因变量：农林牧渔业增加值（AEG）
• 自变量：农机总动力（AM）、灌溉面积（IA）、化肥用量（CF）、作物播种面积（CL）

通过ADF/PP/KPSS检验数据平稳性，ARDL边界测试确认协整关系后，建立DYARDL模型：
LnAEG_t = β₀ + β₁LnAM_t-1 + β₂LnIA_t-1 + β₃LnCF_t-1 + β₄LnCL_t-1 + ε_t

实证结果

长期效应：

• 灌溉面积弹性最高（7.018%），每增加1% IA可显著提升AEG
• 化肥用量贡献1.216%，但存在环境阈值
• 机械化呈现负向效应（-0.541%），反映劳动力替代矛盾
• 耕地影响不显著（p>0.1）

短期效应：

• 机械化产生0.437%的即时效益
• 灌溉与化肥仍保持正向作用（3.704%和1.665%）

冲击模拟：
10%化肥减量可使AEG提升2.1%，而灌溉扩张因水资源限制仅产生微弱响应（<0.5%）。耕地缩减反促增长，印证了集约化生产的优势。

讨论与政策建议

1. 机械化转型：需配套土地流转政策，缓解长期就业压力
2. 化肥减量路径：推广有机替代与精准施肥技术，设置5年过渡期
3. 灌溉优化：2025年前完成50%滴灌系统改造
4. 耕地保护：通过《农村土地承包法》遏制边际土地开发

研究局限包括样本时效性和区域异质性未充分探讨。未来可结合微观数据，深化资源-环境-经济的多维度分析。

结论

中国农业增长已进入"效率驱动"阶段。动态模拟表明，从"资源扩张"转向"技术深耕"是实现SDGs 8.4（生产消费效率）与2.4（可持续农业）协同发展的关键路径。