糧食主產(chǎn)區(qū)機械化水平差異及影響因素研究

汪增洋，李園園

(安徽財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

我國作為人口大國，保障糧食安全對于國家經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展具有重大意義。隨著城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，我國農(nóng)業(yè)土地資源短缺現(xiàn)象不斷加劇，為保障糧食生產(chǎn)必須要提高農(nóng)業(yè)土地利用效率和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。在推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展過程中，勞動力價格上漲迅速，土地閑置現(xiàn)象逐漸凸顯，加快推動農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展迫在眉睫。自2018年我國鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略全面實施以來，對于推動農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展給予了極大的政策支持。2021年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)的《2021—2023年農(nóng)機購置補貼實施指導(dǎo)意見》進一步指出：要在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)和高新農(nóng)業(yè)設(shè)備支撐下，提高糧食產(chǎn)量，促進現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，提高農(nóng)民收入。農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展水平對于推動鄉(xiāng)村振興具有重要意義，其作用體現(xiàn)在提高糧食產(chǎn)量、增加農(nóng)民收入等方面。王珺鑫[1]、金鉑皓等[2]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械化能夠顯著提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。農(nóng)民收入水平與糧食產(chǎn)量具有較大關(guān)聯(lián)性，周益波等[3]基于農(nóng)業(yè)機械化影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出進而影響農(nóng)民收入水平路徑，利用固定效應(yīng)和分位數(shù)模型檢驗了農(nóng)業(yè)機械化的農(nóng)民收入增長效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和分配效應(yīng)，得出農(nóng)業(yè)機械能夠顯著提高農(nóng)民收入的結(jié)論。近期一些學(xué)者對農(nóng)業(yè)機械化的影響因素進行了較為深入的研究。周振等[4]以農(nóng)機購置補貼政策為變量，運用雙差分模型分析出農(nóng)業(yè)機械化可以通過影響勞動力轉(zhuǎn)移影響農(nóng)民收入，并且得出國家相關(guān)政策對于推動農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展具有重要作用。顏廷武等[5]認為收入水平可以通過增加對農(nóng)業(yè)裝備的需求，推動現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備的投資和裝備水平，促進農(nóng)業(yè)機械化水平發(fā)展。林善浪等[6]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移通過教育效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)以及收入效應(yīng)三個維度，促進農(nóng)業(yè)機械需求增長。除勞動力轉(zhuǎn)移外，周晶等[7]研究發(fā)現(xiàn)種植結(jié)構(gòu)對農(nóng)業(yè)機械化也具有重要影響。張永禮等[8]通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實證分析出戶均人口數(shù)、水稻播種面積比重以及農(nóng)村居民家庭經(jīng)營山地面積等因素對農(nóng)業(yè)機械化水平有負向影響。

在對影響農(nóng)業(yè)機械化水平的因素研究文獻中，大多將研究對象設(shè)置為全國或者是某個省份，而對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平的研究相對較少。糧食主產(chǎn)區(qū)是我國糧食主要來源，它是指在土壤、氣候、地理以及技術(shù)等方面具有資源優(yōu)勢，從而能夠帶來較為可觀的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益的區(qū)域。2019年我國糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量達到48901.26萬噸，占全國糧食總產(chǎn)量的73.66%。以糧食主產(chǎn)區(qū)為研究對象探究農(nóng)業(yè)機械化水平及影響因素，對于保障糧食安全具有重要意義。目前，對于糧食主產(chǎn)區(qū)的研究主要集中在從定性角度探討糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展問題[9-10]，鮮有關(guān)于糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平差異和影響因素的研究。本文在已有的研究基礎(chǔ)上，定量分析影響糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平差異及其影響因素，彌補了現(xiàn)有研究的不足。

二、糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平差異

(一)測算方法

泰爾指數(shù)是用來測度區(qū)域差別和不公平性的一種方法，可將總體差異分解為組內(nèi)和組間的差異。本文以機械化作業(yè)面積作為權(quán)重對糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化水平差異進行分解。按照相關(guān)地理區(qū)位和農(nóng)業(yè)生長特性將研究區(qū)域進行劃分，將江蘇省、安徽省、湖北省、四川省、湖南省和江西省劃分為水稻區(qū)，其余省份劃分為小麥區(qū)。參照姚成勝(2021)的計算方法，為方便泰爾指數(shù)計算，引入完全機械化作業(yè)面積，用當年某省區(qū)農(nóng)作物播種面積與綜合機械化率乘積測算[11]。對機耕、機播和機收作業(yè)水平按照0.4、0.3、0.3的權(quán)重賦值測算綜合機械化率[12]。泰爾指數(shù)的計算公式如下：

上式中T表示泰爾指數(shù)，Tb表示區(qū)域間差異，Tw表示區(qū)域內(nèi)差異，T值越大表示糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平差距越大。Sk表示k區(qū)域的農(nóng)作物總播種面積(k=1，2分別表示水稻區(qū)和小麥區(qū))，St表示糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)作物總播種面積，Yk表示k區(qū)域機械化作業(yè)面積，Yt表示糧食主產(chǎn)區(qū)機械化作業(yè)總面積，Si表示i省的農(nóng)作物總播種面積，Yi表示i省的機械化作業(yè)面積，gk表示第k區(qū)域的省份數(shù)。

(二)測算結(jié)果與分析

從圖1可以看出，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平的泰爾指數(shù)值從2000年的0.0993持續(xù)下降到2019年的0.0116，表明自2000年以來糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平總體差異呈現(xiàn)縮小態(tài)勢。2005年以后總差異的下降速度加快，可能的原因是，一方面國家農(nóng)機補貼政策使得農(nóng)機供給水平提高，另一方面，農(nóng)民收入增長提高農(nóng)機購買的支付能力。此外，研究期間區(qū)域間差異程度與區(qū)域內(nèi)差異程度雖存在降低趨勢，但區(qū)域內(nèi)差異程度始終大于區(qū)域間差異程度，區(qū)域內(nèi)差異對糧食主產(chǎn)區(qū)總差異的平均貢獻率達到63.11%，這表明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平差異主要來自于區(qū)域內(nèi)各省份之間。區(qū)域間差異對糧食主產(chǎn)區(qū)總差異的平均貢獻率為36.89%，區(qū)域間差異對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平差異的影響同樣不可忽略，例如，內(nèi)蒙古自治區(qū)在地形地貌、農(nóng)業(yè)勞動力人口以及經(jīng)濟發(fā)展水平與西南的四川省差距明顯，西北地勢平坦，人口較少，農(nóng)業(yè)機械需求量較大，農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展水平高；而西南地區(qū)由于人均耕地面積較少，農(nóng)業(yè)機械需求低，農(nóng)業(yè)機械化水平發(fā)展水平較低。

圖1 2000—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平差異演變

三、理論分析

將農(nóng)機視作一種商品，農(nóng)民在利益最大化條件下對是否使用農(nóng)機做出決策，農(nóng)機價格水平對農(nóng)民利益最大化條件下的農(nóng)機使用具有重要影響。農(nóng)機價格不僅影響農(nóng)機需求，也影響農(nóng)機供給。因此，可從對農(nóng)機的需求和供給角度深入分析影響農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展的決定因素(圖2)。

圖2 農(nóng)業(yè)機械的供求決定因素

影響農(nóng)機使用的需求因素：首先，農(nóng)民收入水平是影響購置農(nóng)機的重要決定因素。在農(nóng)民具有農(nóng)機購買意愿的條件下，較高的農(nóng)民收入水平會直接提升農(nóng)民對農(nóng)機購置的需求；其次，非農(nóng)收入已成為農(nóng)民增長收入的主要來源，不斷吸引農(nóng)業(yè)勞動力向第二、三產(chǎn)業(yè)持續(xù)轉(zhuǎn)移，在一定程度上提高了農(nóng)業(yè)非機械化耕作的機會成本，刺激農(nóng)戶采用勞動節(jié)約型技術(shù)替代勞動力進行耕作，從而增加農(nóng)民對農(nóng)機的購置需求[13]。隨著農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移程度逐漸加深，農(nóng)業(yè)人工投入大多由女性或年邁勞動力承擔，在農(nóng)機服務(wù)普及條件下，勞動力轉(zhuǎn)移進一步增加了對農(nóng)機使用需求；再次，農(nóng)民受教育程度是影響農(nóng)機需求重要因素。例如，受教育程度高的農(nóng)民，會更有可能在預(yù)測到未來糧食價格上升，進而采用農(nóng)機代替人工來降低生產(chǎn)成本從而獲得更多的利潤；最后，家庭規(guī)模、土地規(guī)模和種植結(jié)構(gòu)也是影響農(nóng)機購買需求的重要決定因素。平均家庭戶規(guī)模越大，農(nóng)業(yè)勞動力往往比較充足，對農(nóng)機購置需求往往也較弱，從而對農(nóng)機購買具有抑制作用，因此較大的家庭戶規(guī)模對農(nóng)機購置需求較弱。土地規(guī)模越大，購置農(nóng)機均攤在土地上的成本越低，農(nóng)民對于農(nóng)機的需求越高。由泰爾指數(shù)對水稻區(qū)和小麥區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化差異的測度結(jié)果可以看出，種植結(jié)構(gòu)的差異同樣會提高農(nóng)民購置農(nóng)機需求。

影響農(nóng)機使用的供給因素：農(nóng)機補貼政策刺激了農(nóng)機制造企業(yè)加快農(nóng)機技術(shù)創(chuàng)新，增加了針對性、創(chuàng)新性農(nóng)機供給，推動了農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)高效發(fā)展。另外，農(nóng)機購置補貼政策向農(nóng)機服務(wù)部門傾斜，能夠充分調(diào)動農(nóng)業(yè)服務(wù)組織的服務(wù)積極性，提高農(nóng)機服務(wù)水平，增加農(nóng)機作業(yè)服務(wù)市場的供給量[14]，降低了農(nóng)機購置和服務(wù)成本，進而刺激農(nóng)民購置農(nóng)機或使用農(nóng)機服務(wù)，推動了農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展。

四、實證分析

(一)模型建立、變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.模型建立

基于上述理論分析，本文將影響農(nóng)業(yè)機械化水平的供求因素分為勞動力轉(zhuǎn)移、農(nóng)民收入水平、農(nóng)民受教育程度、家庭和土地規(guī)模、種植結(jié)構(gòu)和農(nóng)機補貼政策六個方面，建立實證研究計量模型如下：

mechit=α+β1Labtrait+β2Dispoincit+β3Edulevit+β4Scaleit+β5Plantstrit+β6Subpolit+μit

(1)

Mech表示農(nóng)業(yè)機械化水平，Labtra表示勞動力轉(zhuǎn)移，Dispoinc表示農(nóng)民收入水平，Edulev表示農(nóng)民受教育水平，Scale表示家庭和土地規(guī)模，Plantstr表示種植結(jié)構(gòu)，Subpol表示農(nóng)機補貼政策。α為常數(shù)，β為各變量系數(shù)，μ為殘差項。

2.變量選取與數(shù)據(jù)來源

被解釋變量為單位面積農(nóng)機總動力(Mech)，使用農(nóng)機總動力與總播種面積比值測度。解釋變量農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移(Labtra)，使用農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量與總勞動力數(shù)量比重測度，其理由是在農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移過程中，要額外考慮到人口的自然增長率，而農(nóng)業(yè)勞動力占總勞動力比重的下降趨勢和農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移的歷史趨勢基本一致[15]。農(nóng)民收入水平(Dispoinc)，使用農(nóng)民人均可支配收入指標衡量。農(nóng)民受教育程度(Edulev)使用農(nóng)民平均受教育年限指標測算，計算公式為：平均受教育年限=小學(xué)比例×6+初中比例×9+高中比例×12+中專以上比例×16。家庭和土地規(guī)模分別使用農(nóng)村平均家庭戶規(guī)模(Averpop)和人均耕地面積(Acre)指標衡量。種植結(jié)構(gòu)因素分別選取小麥播種面積占比(Wheat)、玉米播種面積占比(Maize)和水稻播種面積占比(Rice)測度。2003年我國開始實施農(nóng)機補貼政策，農(nóng)機購置補貼(Subpol)虛擬變量的設(shè)置為：2003年之前為0，2003年之后為1。

數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)業(yè)機械工業(yè)年鑒》以及各省份年鑒，對于少數(shù)年份數(shù)據(jù)缺失問題，采用指數(shù)平滑法補齊。各變量描述性統(tǒng)計如表1所示：

表1 各變量描述性統(tǒng)計

(二)回歸方法選擇

在對各變量的偏度和峰度進行檢驗時發(fā)現(xiàn)，變量農(nóng)民人均可支配收入(Dispoinc)的偏度達到8.86，峰度達到115.81，均顯著大于其他變量，可判斷該變量呈非線性增長，為此，對農(nóng)民人均可支配收入指標進行對數(shù)化處理，使其呈線性增長趨勢。此外，對于面板數(shù)據(jù)模型需要考慮可能存在異方差、序列相關(guān)等問題，對數(shù)據(jù)進行異方差和相關(guān)性檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)存在異方差和序列相關(guān)。本文采用對異方差和序列相關(guān)都穩(wěn)健的可行廣義最小二乘法(FGLS)進行估計。

(三)實證結(jié)果分析

為驗證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，對變量進行逐步回歸。表2(1)為僅包含農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移的估計結(jié)果，(2)至(5)為逐一添加變量的估計結(jié)果，(6)為加入所有變量的估計結(jié)果?？梢钥闯?，變量增加前后顯著性未發(fā)生明顯變化，表明估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

表2 估計結(jié)果及穩(wěn)健性檢驗

續(xù)表：

由表2(6)回歸結(jié)果顯示，在農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)機械化的影響中，農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移變量回歸系數(shù)為-4.759，表明農(nóng)業(yè)勞動力占總勞動力比重每下降1個單位，單位面積農(nóng)機總動力增長4.759個單位，說明農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移程度加深能夠顯著提高農(nóng)業(yè)機械化水平。隨著農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移加速，不斷提高的農(nóng)業(yè)勞動力成本驅(qū)使農(nóng)民采用農(nóng)機替代勞動力，農(nóng)機的需求也隨之增加。農(nóng)民收入水平對農(nóng)業(yè)機械化水平影響顯著且為正，農(nóng)民人均可支配收入每增加1%，單位面積農(nóng)機總動力增加5.4%。較高的收入水平不僅提高了農(nóng)民購置農(nóng)機的消費能力，還會吸引更多的農(nóng)業(yè)勞動力向第二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，刺激農(nóng)民的購機需求，進而帶動農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展。在農(nóng)民受教育程度對農(nóng)業(yè)機械化的影響中，農(nóng)民平均受教育年限的回歸系數(shù)為0.201，表明農(nóng)民受教育水平的提高有助于提高農(nóng)業(yè)機械化水平。在農(nóng)民受教育水平的不斷提升中，農(nóng)機普及率不斷上升，催生了農(nóng)民購置農(nóng)機的需求。在家庭和土地規(guī)模對農(nóng)業(yè)機械化水平的影響中，平均家庭戶規(guī)模對農(nóng)業(yè)機械化水平發(fā)展影響不顯著，原因可能是在統(tǒng)計過程中，未排除勞動力轉(zhuǎn)移過程中戶口未能跟隨轉(zhuǎn)移的情況帶來的數(shù)據(jù)誤差，從而導(dǎo)致實際平均家庭戶規(guī)模與統(tǒng)計平均家庭戶規(guī)模存在差別；土地規(guī)模變化對農(nóng)業(yè)機械化水平影響不顯著，原因可能在于人均耕地面積數(shù)據(jù)是對農(nóng)戶進行抽樣調(diào)查所得，但近年來，隨著農(nóng)業(yè)大戶、農(nóng)民合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體逐漸成為購置農(nóng)機的主力，導(dǎo)致人均耕地面積數(shù)據(jù)并不能很好地代表農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的實際土地經(jīng)營規(guī)模[13]。在種植結(jié)構(gòu)對農(nóng)業(yè)機械化的影響中，小麥、玉米以及水稻播種面積占比變量回歸系數(shù)均顯著且為正，說明增加小麥、玉米以及水稻播種面積會提高農(nóng)業(yè)機械化水平。

回歸結(jié)果顯示，在農(nóng)機購置補貼政策對農(nóng)業(yè)機械化影響中，農(nóng)機購置補貼政策對農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展水平影響顯著，農(nóng)機購置補貼每增加1個單位，單位面積農(nóng)機總動力增加0.206個單位。農(nóng)機購置政策的實行，提高了農(nóng)機生產(chǎn)部門的銷售信心，為創(chuàng)新型農(nóng)機的研發(fā)和供給奠定充足的經(jīng)濟基礎(chǔ)，從滿足市場農(nóng)機供給方面促進農(nóng)業(yè)機械化向更先進高效方面發(fā)展。

五、結(jié)論和政策啟示

(一)研究結(jié)論

在從農(nóng)機供求角度分析影響糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平的框架下，本文利用2000—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)面板數(shù)據(jù)，建立農(nóng)業(yè)機械化影響因素回歸模型，并利用可行廣義最小二乘估計進行實證檢驗。研究表明，在農(nóng)機需求方面：農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移程度加深會增加農(nóng)民對農(nóng)機的需求，提高農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展水平；農(nóng)民收入水平是消費的基礎(chǔ)，收入水平的增加會提升農(nóng)民購置農(nóng)機意愿，從而提高農(nóng)機購置需求；隨著農(nóng)民受教育程度的加深，農(nóng)民會提高使用農(nóng)機的概率，能夠顯著促進農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展水平；種植結(jié)構(gòu)的差異能夠提高農(nóng)民對于先進農(nóng)機的需求，推動農(nóng)業(yè)機械化快速發(fā)展。在農(nóng)機供給方面：農(nóng)機補貼政策能夠給足農(nóng)機制造企業(yè)信心，提高市場農(nóng)機供給水平，從而推動農(nóng)業(yè)機械化向更加高效先進的方向發(fā)展。

(二)政策啟示

第一，促進農(nóng)業(yè)勞動力有序穩(wěn)定轉(zhuǎn)移，推動農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展。首先，在第二、三產(chǎn)業(yè)中創(chuàng)造更多崗位以容納轉(zhuǎn)移的農(nóng)業(yè)勞動力的同時，完善農(nóng)民工就業(yè)保障系統(tǒng)，縮小城鄉(xiāng)居民社會待遇差距，保障農(nóng)民工能夠得到平等的就業(yè)待遇。其次，加大中小型企業(yè)幫扶力度，增加適合低技術(shù)型勞動力崗位數(shù)，解決大部分轉(zhuǎn)移勞動力的就業(yè)問題，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)勞動力有序轉(zhuǎn)移，推動農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展。

第二，提高農(nóng)業(yè)勞動力收入水平，提升農(nóng)戶購買農(nóng)機的支付能力，增加農(nóng)機購置需求。提高農(nóng)民受教育水平，進行農(nóng)業(yè)機械化培訓(xùn)，提高農(nóng)民對農(nóng)機的認識與操作能力。

第三，穩(wěn)定農(nóng)機市場供給，提高農(nóng)機技術(shù)創(chuàng)新能力，推動農(nóng)業(yè)機械化水平創(chuàng)新發(fā)展。在農(nóng)機補貼政策實行方面，將一些實用性較強的中小型農(nóng)機具納入補貼范圍，為提高農(nóng)機供給量提供政策保障。其次，根據(jù)不同農(nóng)作生長特性，加大對不同農(nóng)作機械生產(chǎn)的薄弱環(huán)節(jié)開發(fā)，鼓勵農(nóng)機企業(yè)突破技術(shù)瓶頸，優(yōu)化農(nóng)機裝備結(jié)構(gòu)，推進農(nóng)業(yè)機械向創(chuàng)新化、智能化發(fā)展。