我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響研究

彭肖肖，陳冬冬

（1.四川大學(xué)錦城學(xué)院 金融學(xué)院，成都 611731；2.四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 商學(xué)院，成都 611830）

近年來，從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展成為我國的核心目標(biāo)，其中農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平是評(píng)價(jià)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展程度的重要組成部分[1]。與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)不同，隨著國家政策對(duì)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的支持，農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展迅速，并有效的促進(jìn)了我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，提高勞動(dòng)效率，增加農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值。從2004年開始，我國農(nóng)作物耕種收綜合機(jī)械化率持續(xù)增長，但不同農(nóng)業(yè)作物之間機(jī)械化水平偏差較大，各區(qū)域農(nóng)業(yè)綜合機(jī)械化水平差異化明顯[2]。楊進(jìn)等人以小規(guī)模農(nóng)戶為對(duì)象，研究了中國農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展對(duì)農(nóng)戶糧食播種面積的影響，證明不斷上漲的每畝農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)費(fèi)用會(huì)降低農(nóng)戶糧食作物播種面積的占比[3]。可見，農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展是促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長必不可少的一部分。

本文將從以2013年至2017年的各地區(qū)面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合相關(guān)理論分析和實(shí)證分析研究農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，有助于我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)化的推進(jìn)。一方面,分析我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的階段性進(jìn)程和成效，為下一步深入知道提供理論基礎(chǔ)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的協(xié)調(diào)性發(fā)展；另一方面，結(jié)合影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的其他因素，判斷當(dāng)下我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化推進(jìn)對(duì)增加農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響。

一、我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展現(xiàn)狀

我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。通過參考相關(guān)學(xué)者的研究，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力是衡量農(nóng)業(yè)機(jī)械化的重要指標(biāo)。

我國農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力從1998年到2015年，總體呈上升趨勢(shì)，漲幅達(dá)147.14%,到2016年小幅度下降，隨后2017年同比上升1.58%。我國深化農(nóng)村改革，貫徹實(shí)施農(nóng)機(jī)購置等補(bǔ)貼政策，制定《國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)機(jī)工業(yè)又好又快發(fā)展的意見》等指導(dǎo)文件，是農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平整體上升的主要原因。農(nóng)用大中型拖拉機(jī)數(shù)量，整體呈上升趨勢(shì)，其中在2005年至2008年增速較快，年均漲幅達(dá)28.98%，小型拖拉機(jī)在此期間增速也相對(duì)較快，其主要原因在于2004年我國通過《中華人民共和國農(nóng)機(jī)化促進(jìn)法》，鼓勵(lì)、扶持農(nóng)民和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營組織使用先進(jìn)適用的農(nóng)業(yè)機(jī)械，促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化，建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。小型拖拉機(jī)數(shù)量從1998年到2011年呈上升趨勢(shì)，2011年后數(shù)量開始下降，到2017年，降幅達(dá)9.77%，主要原因在于，隨著我國對(duì)農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策的實(shí)施，農(nóng)業(yè)實(shí)施集約化生產(chǎn)范圍擴(kuò)大，小型拖拉機(jī)的可使用性降低，導(dǎo)致其實(shí)際數(shù)量的降低。其他農(nóng)業(yè)機(jī)械，包括排灌電動(dòng)機(jī)、排灌柴油機(jī)、聯(lián)合收割機(jī)等，數(shù)量整體呈上升趨勢(shì)，可見我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展成效顯著。

各區(qū)域的農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展水平具有明顯的差異[4]。目前我國中部和東部地區(qū)發(fā)展水平較高，西部地區(qū)機(jī)械化水平相對(duì)較低。2017年部分地區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力均值達(dá)3186.56萬千瓦，其中山東省最高，占該年農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的10.27%。中部地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力最高，達(dá)到39725.41萬千瓦，居于三大經(jīng)濟(jì)帶之首。雖然東部地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力占總動(dòng)力的32.33%，高于西部地區(qū)，但是其標(biāo)準(zhǔn)差也達(dá)到最高值3311.57萬千瓦，表明中部各地區(qū)之間的農(nóng)業(yè)化水平差異大，東部地區(qū)中北京、上海和天津三地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力小于500萬千瓦，造成差異的原因主要是與地理位置和環(huán)境以及地區(qū)重點(diǎn)經(jīng)濟(jì)建設(shè)方向有關(guān)。西部地方農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力占總動(dòng)力的27.46%，相對(duì)較低，但是各地區(qū)之間的差異性相比中部和東部地區(qū)，更為穩(wěn)定。

表1我國三大經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力描述性統(tǒng)計(jì)

二、我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變化的實(shí)證分析

隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高，農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率提高，并促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。本文運(yùn)用計(jì)量分析方法研究農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響程度。

（一）變量選取與研究方法

根據(jù)參考文獻(xiàn)，選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積和總播種面積等作為研究變量，進(jìn)行實(shí)證分析。本文數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局和各地區(qū)統(tǒng)計(jì)局的《統(tǒng)計(jì)年鑒》。

本文針對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)影響的分析，以2013年到2017年的各省統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為樣本，采用多元線性回歸中的普通最小二乘法，分析農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變化的影響方向和程度。

分析農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增加之間的關(guān)系，計(jì)量模型表示如下：

其中，Y表示農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，X1表示農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（萬千瓦），X2表示農(nóng)作物總播種面積，X3表示農(nóng)業(yè)用電量，X4表示農(nóng)業(yè)化肥施用量，X5表示農(nóng)林水事務(wù)支出，β0～β5表示相應(yīng)的偏回歸系數(shù)，μ表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（二）實(shí)證分析

本文使用2013年到2017年各省的面板數(shù)據(jù)（見表2）作為樣本，并將樣本數(shù)據(jù)代入Eviews6.0軟件進(jìn)行實(shí)證分析。由于使用面板數(shù)據(jù)作為實(shí)證分析樣本，需考慮由于非平穩(wěn)序列所造成的“偽回歸”，即需對(duì)各面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以確定變量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性以及單整階數(shù)，以此基礎(chǔ)進(jìn)行面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)，篩選變量，再進(jìn)行多元線性回歸。

表2 2013年到2017年各省面板數(shù)據(jù)

2015湖北湖南廣東廣西海南重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏新疆2780 3044 2794 2146 614 1034 3336 1773 1841 68 1911 1253 145 311 2005 4468 5894 2697 3803 512 1300 4405 2575 3333 620 2667 2685 454 831 2489 7952 8717 4785 6135 845 3576 9690 5542 7186 253 4284 4229 558 1265 5757 149 124 1326 84 13 78 175 80 91 1 110 54 6 14 104 334 247 256 260 51 98 250 104 232 6 232 98 10 40 248 617 676 812 498 164 331 927 534 642 200 521 497 204 166 605 2016湖北湖南廣東廣西海南重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏新疆2921 3255 3134 2348 696 1152 3711 1889 1944 52 2028 1275 156 312 2163 4188 6098 2391 3527 517 1319 4267 2041 3441 635 2172 1904 459 581 2552 7844 8793 4831 6145 823 3601 9729 5597 7164 258 4277 4254 561 1275 5868 153 127 1335 95 14 79 183 85 95 1 119 54 6 14 108 328 246 261 262 51 96 249 104 236 6 233 93 9 41 250 705 730 715 573 179 348 989 629 713 243 543 488 232 201 717 2017北京天津河北山西內(nèi)蒙古遼寧吉林黑龍江上海江蘇浙江安徽福建江西山東河南北京天津河北山西內(nèi)蒙古遼寧吉林黑龍江上海江蘇浙江安徽福建江西山東河南北京天津河北山西內(nèi)蒙古遼寧吉林黑龍江上海江蘇浙江安徽福建江西154 238 3441 970 1418 2069 1400 2912 162 3722 1435 2175 1619 1327 4930 4611 145 244 3459 958 1415 1860 1232 2874 149 3715 1521 2234 1782 1447 4641 4577 130 183 2891 862 1435 1620 896 3471 146 3765 1494 2241 1527 1489 186 547 11103 3352 3805 2814 3153 5442 119 4825 2361 6581 1384 2261 13353 11710 144 470 7402 1744 3331 2168 3105 5634 122 4907 2137 6867 1269 2202 9798 9855 134 465 7581 1376 3484 2215 3285 5814 122 4991 2072 6313 1232 2310 174 469 8740 3768 7568 4220 5679 12294 340 7745 2291 8950 2331 5579 11027 14425 151 479 8717 3721 7922 4064 5676 12427 295 7677 2274 8894 2327 5561 10973 14472 121 440 8382 3578 9014 4172 6086 14768 285 7556 1981 8727 1549 5638 52 102 612 97 72 458 50 73 919 1836 906 157 381 100 482 321 55 92 601 98 71 490 51 77 983 1869 926 162 384 105 489 317 62 40 615 99 79 528 53 80 1013 1888 977 171 388 109 11 22 335 119 229 152 231 255 10 320 88 339 124 144 464 716 10 21 332 117 235 148 234 253 9 313 84 327 124 142 456 715 9 18 322 112 235 145 231 251 9 304 83 319 116 135 425 156 712 394 676 446 409 681 267 1009 739 578 442 557 964 792 444 161 801 432 729 481 551 802 327 986 722 625 411 581 943 807 518 158 783 478 808 459 555 815 457 918 697 682 448 608湖北湖南廣東廣西海南重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏2962 2598 2890 2539 707 1166 4004 2077 1983 78 2095 1069 162 309 4335 6255 2411 3658 570 1353 4420 2181 3535 523 2243 2019 462 605 7956 8322 4228 5970 709 3340 9575 5659 6791 254 4064 3752 555 1133 157 129 1415 104 16 80 188 95 102 1 131 56 6 15 318 245 258 264 51 95 242 96 232 6 232 84 9 41 715 782 754 647 198 348 1023 612 675 238 545 521 233 222

數(shù)據(jù)來源：各省市《統(tǒng)計(jì)年鑒》，樣本數(shù)據(jù)保留到個(gè)位

采用ADF檢驗(yàn)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。根據(jù)實(shí)證結(jié)果可見原始序列均不平穩(wěn)，各變量一階差分檢驗(yàn)結(jié)果P值均小于0.05（見表3），不存在單位根，表示所有變量都是一階單整。

表3 一階差分下單位根檢驗(yàn)結(jié)果

使用Johansen檢驗(yàn)進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。確定變量的單整階數(shù)之后，檢驗(yàn)自變量和因變量之間的協(xié)整關(guān)系。模型分析結(jié)果表明（見表4），跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量分別為470.0688和216.0687，高于顯著性水平5%下的臨界值103.847和40.9568，說明各變量在Johansen檢驗(yàn)下拒絕原模型不存在協(xié)整關(guān)系的假定，可判定農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力等變量會(huì)影響農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長，即存在面板數(shù)據(jù)協(xié)整關(guān)系，多元線性回歸分析可信。

表4 面板協(xié)整關(guān)系Johansen檢驗(yàn)

使用DW檢驗(yàn)和ADF檢驗(yàn)分別檢驗(yàn)殘差的自相關(guān)性和平穩(wěn)性，分析結(jié)果見表5。根據(jù)實(shí)證結(jié)果可見，DW檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值大于du小于4-du，表明殘差不存在自相關(guān)性。ADF檢驗(yàn)的P值小于顯著性水平0.05，表明殘差序列協(xié)整。

表5 殘差自相關(guān)性DW檢驗(yàn)和平穩(wěn)性ADF檢驗(yàn)結(jié)果表

使用普通最小二乘法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析，見表6。

表6 普通最小二乘法下的多元線性回歸分析

從分析結(jié)果可見，可決系數(shù)為0.9193，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力等自變量對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值擬合程度較好。F檢驗(yàn)中，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為339.4452（P值為0，小于顯著性水平0.05），表示回歸方程具有顯著性特征。t檢驗(yàn)中，各自變量P值均小于顯著性水平0.05，表示各自變量對(duì)因變量均存在顯著性影響。表明該方程擬合程度較好，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可以對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。

通過實(shí)證結(jié)果，得樣本回歸模型：

三、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

我國農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值具有顯著的正向影響關(guān)系，即當(dāng)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力增加1萬千瓦時(shí)，我國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值會(huì)增加1006萬元。說明我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化水已進(jìn)入中級(jí)階段，隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高，我國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加，有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)業(yè)用電量等因素，均對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生正向影響，與文獻(xiàn)參考結(jié)果一致。

相對(duì)于農(nóng)用化肥施用量等其他因素，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響程度較低。各因素對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響不同，其中農(nóng)用化肥施用量對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響較大。在合理的使用下，每增加1萬噸的化肥施用量，會(huì)增加22122萬農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，影響程度接近農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的20倍。各地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展差異性較大，土地集約化程度低，現(xiàn)有農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展模式受限于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)是基本原因。

（二）建議措施

完善農(nóng)業(yè)機(jī)械化補(bǔ)助和支持政策，制定合理的機(jī)械化推進(jìn)制度。農(nóng)業(yè)機(jī)械化推行初期，國家陸續(xù)推出《農(nóng)業(yè)機(jī)械促進(jìn)法》等諸多扶持農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的補(bǔ)貼政策和文件。目前我國大力發(fā)展農(nóng)業(yè)集約化，補(bǔ)貼政策更多傾向于大型農(nóng)業(yè)機(jī)械，而小型農(nóng)機(jī)的補(bǔ)貼相對(duì)較少。我國山東等地區(qū)土地集約化程度高，對(duì)大型農(nóng)機(jī)的需求量較高，而我國西部等地區(qū)多以丘陵，農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度較低，對(duì)小型農(nóng)機(jī)的需求量遠(yuǎn)大于大型農(nóng)機(jī)[5]。由上可見，由于我國各地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度差異性大，需根據(jù)不同的地理位置，在指導(dǎo)文件的基礎(chǔ)上，各地區(qū)相關(guān)部分分別制定符合地區(qū)情況的政策，以此保證農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的平衡發(fā)展，縮小地區(qū)之間的差異。

推動(dòng)我國土地集約化發(fā)展，提高農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用效率和范圍。部分偏遠(yuǎn)地區(qū)的土地資源依然較為分散，加之當(dāng)?shù)剞r(nóng)民耕種土地所獲收入依舊是生活的主要來源，使得土地集約化和農(nóng)機(jī)使用受限，從而導(dǎo)致現(xiàn)代農(nóng)業(yè)在發(fā)展過程中受到阻力。國家應(yīng)從土地集約化的制度和政策方面著手，鼓勵(lì)閑置土地流轉(zhuǎn)，優(yōu)化大型農(nóng)場的經(jīng)營和管理模式，提高我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化的生產(chǎn)效率[6]。