《表4 不考虑空间因素的面板回归估计结果》

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《农技推广率、农业机械化与湖北省水稻生产》

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注:括号内的数值为标准误，*、**和***分表表示10%、5%和1%显著性水平，下同。Greene Wald检验统计量为203.74，p值为0.000；Wooldrige Wald检验统计量为0.971，p值为0.340；Breusch-Pagan LM检验统计量为316.285，p值为0.000

考虑Greene Wald检验、Wooldrige Wald检验和Breusch-Pagan LM检验证明该面板数据存在组间异方差和组间同期相关，不存在组内自相关，本文最终选取FGLS回归结果来进行解释（见表4）。其中，技术平均推广率、水稻播种面积均与水稻产量呈显著正相关，且后者弹性系数远大于前者，说明加快水稻技术推广和扩大水稻播种面积能显著增加水稻产量，且耕地资源的有限性始终是制约水稻增产的主要因素。而农业机械总动力、劳动力投入及化肥施用量却与水稻产量呈显著负相关，这一方面说明目前湖北省大部分地区的水稻生产都存在化肥投入过量问题，当投入达到饱和后继续追加化肥，不但不能有效提升水稻产量，还会由于破坏耕地酸碱平衡而导致水稻减产。另一方面还反映增加农业机械和劳动力投入反而不利于水稻增产，这显然不符合常识，结合前文理论分析，出现这种情况的原因是:（1）省内范围内，农业机械化提升可能会对周边地区水稻生产形成“挤出效应”，而在此没有考虑农业机械化所产生的空间效应，农村过剩劳动力的低效生产行为反而会对水稻产量产生负向影响（方师乐，2017）；（2）可能与水稻机械投入、劳动投入的测量误差有关。为了进一步加以验证，下文将通过加入空间因素后对模型进行空间面板回归。