農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間效應(yīng)分析

潘經(jīng)韜　陳池波　龔政

摘要：農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)促進(jìn)農(nóng)民增收具有重要貢獻(xiàn)，但鮮有文獻(xiàn)從農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)視角探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)及時(shí)間異質(zhì)性?；谵r(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)的客觀事實(shí)，利用2006—2021年全國(guó)31個(gè)省域面板數(shù)據(jù)和空間杜賓模型實(shí)證分析農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間影響效應(yīng)。研究表明，農(nóng)業(yè)機(jī)械化能夠促進(jìn)本地農(nóng)民增收，并且對(duì)鄰近地區(qū)農(nóng)民增收具有顯著正向空間溢出效應(yīng)；從農(nóng)民收入來(lái)源結(jié)構(gòu)看，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民經(jīng)營(yíng)性收入和工資性收入增長(zhǎng)均具有顯著正向空間溢出效應(yīng)；農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的本地直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)存在時(shí)間異質(zhì)性，以2014年農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)開(kāi)始萎縮為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，2006—2013年農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)要強(qiáng)于2014—2021年，而2006—2013年農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的本地直接效應(yīng)要弱于2014—2021年。鑒于此，應(yīng)加快農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全程機(jī)械化，穩(wěn)步提升農(nóng)機(jī)裝備水平，完善農(nóng)機(jī)本地作業(yè)和跨區(qū)作業(yè)的協(xié)同機(jī)制。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)機(jī)械化；農(nóng)民增收；農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)；空間溢出效應(yīng)

中圖分類號(hào)：S23

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：20955553 （2023） 11023108

Analysis of spatial effect of agricultural mechanization on farmers' income increase：

Based on the perspective of cross-regional operation of agricultural machinery

Pan JingtaoChen Chibo Gong Zheng

（1. College of Economics and Management， Hubei University of Technology， Wuhan， 430068， China；

2. Research Center of Hubei Rural Social Management Innovation， Wuhan， 430068， China；

3. College of Business Administration， Zhongnan University of Economics and Laws， Wuhan， 430073， China;

4. Postdoctoral Research Station of Chinese Academy of Fiscal Sciences， Beijing， 100142， China）

Abstract：Agricultural mechanization makes an important contribution to promoting farmers' income increase， but little literature has explored the spatial spillover effect and time heterogeneity of agricultural mechanization on farmers' income increase from the perspective of cross-regional operation of agricultural machinery. Based on the objective fact of cross-regional operation of agricultural machinery， this paper empirically analyzes the spatial impact effect of agricultural mechanization on farmers' income growth by using panel data and spatial Durbin model from 31 provinces in China from 2006 to 2021. The results show that agricultural mechanization can promote local farmers' income growth and has a significant positive spatial spillover effect on farmers' income growth in neighboring areas. In terms of the structure of farmers' income sources， agricultural mechanization has significant positive spatial spillover effects on the growth of both farmers' business income and wage income. There is time heterogeneity in the local direct effect and spatial spillover effects of agricultural mechanization on farmers' income growth. Taking the beginning of the contraction of inter-area operations of agricultural machinery in 2014 as the time point， the spatial spillover effect of agricultural mechanization on farmers' income growth is stronger in 2006—2013 than in 2014—2021， whereas the local direct effect of agricultural mechanization on farmers' income growth is weaker in 2006—2013 than in 2014—2021. In view of this， the mechanization of the whole process of agricultural production should be accelerated， the level of agricultural equipment should be steadily raised， and the synergy mechanism between local and cross-area operations of agricultural machinery should be improved.

Keywords：agricultural mechanization; income growth of farmers; cross-regional operation of agricultural machinery; spatial spillover effect

0引言

農(nóng)業(yè)機(jī)械化是農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的重要內(nèi)容，在農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力空心化和老齡化的背景下為穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、促進(jìn)農(nóng)民增收和保障糧食安全發(fā)揮了重要貢獻(xiàn)［1］。已有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的農(nóng)民增收效應(yīng)進(jìn)行了研究，總結(jié)如下：農(nóng)業(yè)機(jī)械化直接作用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，通過(guò)提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率擴(kuò)大農(nóng)業(yè)產(chǎn)出［23］（“效率提升效應(yīng)”）和節(jié)約農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本［4］（“成本節(jié)約效應(yīng)”）等途徑促進(jìn)農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入增加［56］；農(nóng)業(yè)機(jī)械化通過(guò)機(jī)械替代人工（“要素替代效應(yīng)”）釋放農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力，促進(jìn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移至非農(nóng)部門［7］，從而帶動(dòng)農(nóng)民非農(nóng)經(jīng)營(yíng)收入和工資性收入增長(zhǎng)［8］。

作為中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的特色模式，跨區(qū)作業(yè)實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)機(jī)械生產(chǎn)要素的空間流動(dòng)［9］，為農(nóng)業(yè)機(jī)械化實(shí)現(xiàn)空間溢出效應(yīng)創(chuàng)造可能性。已有文獻(xiàn)重點(diǎn)從跨區(qū)作業(yè)視角探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)糧食生產(chǎn)［10］、農(nóng)業(yè)（糧食）生產(chǎn)效率［1112］的空間溢出效應(yīng)。但鮮有文獻(xiàn)從跨區(qū)作業(yè)角度研究農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)。

鑒于此，本文從跨區(qū)作業(yè)角度厘清農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間效應(yīng)及形成機(jī)制，并利用省域面板數(shù)據(jù)和空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，以期為推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化、構(gòu)建農(nóng)民增收長(zhǎng)效機(jī)制和實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村共同富裕提供參考。

1研究設(shè)計(jì)

1.1研究假設(shè)的提出

農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)是農(nóng)機(jī)裝備作為生產(chǎn)要素在區(qū)域間流動(dòng)的重要表現(xiàn)形式，這意味著一個(gè)地區(qū)的農(nóng)機(jī)裝備會(huì)流動(dòng)到周邊地區(qū)進(jìn)行機(jī)械化作業(yè)，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)生產(chǎn)要素的空間溢出，進(jìn)而影響到周邊地區(qū)的農(nóng)民收入。從農(nóng)民的主要收入來(lái)源來(lái)看，農(nóng)業(yè)機(jī)械化通過(guò)“生產(chǎn)效率提升效應(yīng)”和“成本節(jié)約效應(yīng)”促進(jìn)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入增加，同時(shí)也能通過(guò)“勞動(dòng)要素替代效應(yīng)”為農(nóng)民非農(nóng)經(jīng)營(yíng)和非農(nóng)就業(yè)創(chuàng)造有利空間，進(jìn)而帶動(dòng)農(nóng)民非農(nóng)經(jīng)營(yíng)收入和工資性收入增加。由于農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)的存在，農(nóng)業(yè)機(jī)械化通過(guò)跨區(qū)作業(yè)能對(duì)周邊地區(qū)實(shí)現(xiàn)“效率提升效應(yīng)”和“成本節(jié)約效應(yīng)”，進(jìn)而帶動(dòng)周邊地區(qū)農(nóng)民的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入增加；同時(shí)，農(nóng)業(yè)機(jī)械化也能對(duì)周邊地區(qū)農(nóng)民發(fā)揮“勞動(dòng)要素替代效應(yīng)”，從而促進(jìn)周邊地區(qū)農(nóng)民的非農(nóng)經(jīng)營(yíng)收入和工資性收入增加。因此，本文提出研究假說(shuō)H1、H2和H3。

H1：由于農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)的存在，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收具有正向的空間溢出效應(yīng)。

H2：農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民經(jīng)營(yíng)性收入增加具有正向的空間溢出效應(yīng)。

H3：農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民工資性收入增加具有正向的空間溢出效應(yīng)。

另外一個(gè)值得關(guān)注的現(xiàn)象是自2014年起本地農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)開(kāi)始興起，而農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)規(guī)模開(kāi)始出現(xiàn)萎縮［11］。據(jù)歷年《全國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化統(tǒng)計(jì)年報(bào)》的數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)面積從2008年的24090.85khm2逐年增加到2013年34295.88khm2，其中跨區(qū)機(jī)收作業(yè)面積從2006年的15214.02khm2增加到2013年26005khm2。2014年農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)面積和跨區(qū)機(jī)收面積相比2013年均出現(xiàn)大幅度減少［12］。并且，農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)面積從2014年29721khm2減少到2021年20603.04khm2，跨區(qū)機(jī)收作業(yè)面積也從2014年的17676khm2減少到2021年13844.57khm2。鑒于以上事實(shí)，可以看出2006—2013年農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)規(guī)模逐步擴(kuò)大，而自2014年農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)規(guī)模開(kāi)始出現(xiàn)萎縮。農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)規(guī)模的逐步擴(kuò)大可能會(huì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)逐步增強(qiáng)；本地農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的興起、農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)的萎縮，可能會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)減弱，而對(duì)農(nóng)民增收的本地效應(yīng)增強(qiáng)。因此，本文提出研究假說(shuō)H4。

H4：農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的影響效應(yīng)存在時(shí)間異質(zhì)性，以2014年農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)開(kāi)始萎縮為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，2006—2013年農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)要強(qiáng)于2014—2021年，而2006—2013年農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的本地直接效應(yīng)要弱于2014—2021年。

1.2研究方法與模型構(gòu)建

1.2.1空間自相關(guān)性分析

空間自相關(guān)性分析是空間計(jì)量分析的前提條件。借鑒方師樂(lè)等［10］的方法，本文采用全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)來(lái)檢驗(yàn)農(nóng)民人均收入和人均農(nóng)機(jī)動(dòng)力是否存在空間自相關(guān)性，進(jìn)而分析農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平與農(nóng)民收入的空間集聚特征，為探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間效應(yīng)奠定基礎(chǔ)。農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平和農(nóng)民收入的莫蘭指數(shù)的計(jì)算公式分別為式（1）和式（2）。

1.2.2空間計(jì)量模型構(gòu)建與變量選擇

已有文獻(xiàn)通常選用空間杜賓模型來(lái)研究農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)相關(guān)問(wèn)題［911］，因此本文借鑒已有研究選擇空間杜賓模型來(lái)實(shí)證探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的影響及空間溢出效應(yīng)，具體形式見(jiàn)式（4）。

在實(shí)證研究農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的影響及空間溢出效應(yīng)時(shí)，農(nóng)民收入是被解釋變量，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平是核心解釋變量，另外本文還選取農(nóng)業(yè)受災(zāi)率、農(nóng)民受教育程度、農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和財(cái)政支農(nóng)力度為控制變量。需要說(shuō)明的是在計(jì)量分析過(guò)程中，本文將所有變量均對(duì)數(shù)化處理。

1） 農(nóng)民收入（Income）?？紤]到農(nóng)民人均收入的統(tǒng)計(jì)口徑在2014年前后發(fā)生變化，本文借鑒李谷成等［9］的處理方法，選用2006—2013年的農(nóng)民人均純收入和2014—2021年的農(nóng)民人均可支配收入來(lái)衡量農(nóng)民收入。此外，本文研究農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)的影響時(shí)，也選用農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入（Oincome）和農(nóng)民人均工資性收入（Wincome）為農(nóng)民收入的代理變量。

2） 農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平（M）。已有文獻(xiàn)通常選用農(nóng)機(jī)作業(yè)水平和農(nóng)機(jī)裝備水平來(lái)衡量農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平。考慮到農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)更多表現(xiàn)為農(nóng)機(jī)裝備在區(qū)域之間的流動(dòng)，因此本文選擇農(nóng)機(jī)裝備水平來(lái)衡量農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平更為合適。已有研究通常選用省域農(nóng)機(jī)總動(dòng)力來(lái)衡量裝備水平，考慮到被解釋變量為農(nóng)民人均收入，為兼顧解釋變量與被解釋變量的匹配性，本文參考朱振亞等［16］的處理方法，選用農(nóng)民人均農(nóng)機(jī)動(dòng)力來(lái)衡量農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，農(nóng)民人均農(nóng)機(jī)動(dòng)力由農(nóng)機(jī)總動(dòng)力除以鄉(xiāng)村人口數(shù)計(jì)算得到。需要指出的是，由于2016年農(nóng)機(jī)總動(dòng)力統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生變化（不再統(tǒng)計(jì)農(nóng)用運(yùn)輸車），導(dǎo)致部分省份2016年及以后年份的農(nóng)機(jī)總動(dòng)力值低于2015年，為盡可能保持統(tǒng)計(jì)口徑的一致性，本文將2006—2015年的農(nóng)機(jī)總動(dòng)力中的農(nóng)業(yè)運(yùn)輸車動(dòng)力值剔除。考慮到農(nóng)民人均農(nóng)機(jī)動(dòng)力會(huì)受到同期農(nóng)民收入的影響，因此本文將農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平滯后一期處理。

3） 農(nóng)業(yè)受災(zāi)率（Dis）。本文選取農(nóng)作物受災(zāi)面積占農(nóng)作物播種面積的百分比來(lái)衡量農(nóng)業(yè)受災(zāi)率。

4） 農(nóng)民受教育程度（Edu）。采用農(nóng)民平均受教育年限來(lái)衡量農(nóng)民受教育程度，將鄉(xiāng)村6歲及以上抽樣人口數(shù)及學(xué)歷情況計(jì)算得到農(nóng)民平均受教育年限。

5） 農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模（Scale）。選用農(nóng)民人均種植面積來(lái)衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模，其中農(nóng)民人均播種面積等于農(nóng)作物播種面積除以鄉(xiāng)村人口。

6） 地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Ind）。選用第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的百分比來(lái)衡量地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

7） 財(cái)政支農(nóng)力度（Fs）。選取農(nóng)林水事務(wù)支出占財(cái)政支出的百分比來(lái)衡量財(cái)政支農(nóng)力度。

1.3數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明

各變量的說(shuō)明和描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

本文選擇的研究數(shù)據(jù)是全國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域2006—2021年的面板數(shù)據(jù)（港澳臺(tái)地區(qū)由于部分?jǐn)?shù)據(jù)存在缺失，暫未納入考察范圍）。地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)增加值財(cái)政支出及農(nóng)林水事務(wù)支出數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》；農(nóng)民人均收入、鄉(xiāng)村人口、農(nóng)作物受災(zāi)面積、農(nóng)作物播種面積主要來(lái)源于2007—2022年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》；農(nóng)機(jī)動(dòng)力相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2006—2022年的《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒》鄉(xiāng)村6歲及以上抽樣人口學(xué)歷相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于2006—2022年的《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。農(nóng)民收入按照居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)折算為2006年的可比價(jià)格水平。

2實(shí)證結(jié)果分析

2.1空間自相關(guān)性分析結(jié)果

表2顯示的是空間地理距離矩陣下2006—2021年農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的全局莫蘭指數(shù)。不難看出，2006—2021年農(nóng)民收入的全局莫蘭指數(shù)均大于0.45，且均通過(guò)1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)；2006—2021年的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的全局莫蘭指數(shù)均大于0.1，且均通過(guò)5%水平的顯著性檢驗(yàn)。這表明，農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平之間存在顯著的空間自相關(guān)性，選用空間計(jì)量模型來(lái)探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對(duì)農(nóng)民收入的空間影響效應(yīng)具有一定的合理性。

圖1和圖2分別顯示的是空間地理距離矩陣下2006年、2011年、2016年、2021年4個(gè)年份的農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的莫蘭散點(diǎn)圖。全國(guó)省域的農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的局部莫蘭指數(shù)主要分布在第一和第三象限，且均呈現(xiàn)出“高—高、低—低”的空間集聚特征。從局部莫蘭指數(shù)來(lái)看，農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平均存在正向的空間自相關(guān)性，再次驗(yàn)證選用空間計(jì)量模型來(lái)探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對(duì)農(nóng)民收入的空間影響效應(yīng)具有一定的合理性。

2.2農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間計(jì)量分析

為驗(yàn)證農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對(duì)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)，本文運(yùn)用Stata軟件和空間杜賓模型進(jìn)行空間效應(yīng)分析。表3顯示的是空間距離權(quán)重矩陣下農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間效應(yīng)估計(jì)結(jié)果。由表3可知，根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，卡方值為-12.01小于0，選擇空間杜賓模型的隨機(jī)效應(yīng)結(jié)果；空間自回歸系數(shù)ρ為0.890 5，且通過(guò)1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)。需要指出的是，空間杜賓模型的主回歸估計(jì)結(jié)果并不能反映農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)。因此，本文參考伍駿騫等［9］的處理方法，將空間杜賓模型中各變量對(duì)農(nóng)民增收的影響效應(yīng)分解為直接效應(yīng)（本地效應(yīng)）、空間（溢出）效應(yīng)和總效應(yīng)，見(jiàn)表3。

由表3可知，lnM對(duì)lnIcome的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)系數(shù)分別為0.098 2、0.445 9和0.544 1，且均通過(guò)1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明農(nóng)業(yè)機(jī)械化不僅能帶動(dòng)本地農(nóng)民增收，還能通過(guò)空間溢出效應(yīng)帶動(dòng)鄰近省份的農(nóng)民增收。這一實(shí)證研究結(jié)論，也驗(yàn)證本文研究假說(shuō)H1：由于跨區(qū)作業(yè)服務(wù)的存在，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收具有空間溢出效應(yīng)。從控制變量的影響效應(yīng)來(lái)看，lnDis對(duì)lnIcome的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)系數(shù)分別為-0.010 0、-0.055 8、-0.065 8，且通過(guò)1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明農(nóng)業(yè)受災(zāi)對(duì)農(nóng)民增收具有顯著負(fù)向影響。lnEdu對(duì)lnIcome的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)系數(shù)分別為0.522 8、2.938 9、3.461 7，且均通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明受教育程度對(duì)農(nóng)民增收具有顯著正向影響。lnInd對(duì)lnIcome的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)系數(shù)分別為0.607 5、3.426 1、4.033 6，且均通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)民增收具有顯著正向影響。

基于農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)自2014年起由強(qiáng)轉(zhuǎn)弱的現(xiàn)實(shí)，本文以2014年為臨界點(diǎn)，將交叉項(xiàng)lnM×Iyear引入空間杜賓模型，進(jìn)一步探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)在2014年前后是否存在差異，結(jié)果見(jiàn)表4。

由表4可知，根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，估計(jì)結(jié)果的卡方值為75.06大于0，因此選擇空間杜賓模型的固定效應(yīng)結(jié)果；空間自回歸系數(shù)ρ為0.863 1，且通過(guò)1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)。lnM對(duì)lnIcome的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)系數(shù)均為正，且均通過(guò)1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，再次驗(yàn)證農(nóng)業(yè)機(jī)械化既能促進(jìn)本地農(nóng)民增收，又能通過(guò)空間溢出效應(yīng)帶動(dòng)鄰近省份農(nóng)民增收。交叉項(xiàng)lnM×Iyear對(duì)lnIcome的直接效應(yīng)估計(jì)系數(shù)為0.038 2，且通過(guò)1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明2014—2020年時(shí)間段內(nèi)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的本地效應(yīng)顯著強(qiáng)于2006—2013年時(shí)間段；交叉項(xiàng)lnM×Iyear對(duì)lnIcome的空間效應(yīng)估計(jì)系數(shù)為-0.017 7，且通過(guò)10%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明2014—2020年時(shí)間段內(nèi)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)顯著弱于2006—2013年時(shí)間段；交叉項(xiàng)lnM×Iyear對(duì)lnIcome的總效應(yīng)估計(jì)系數(shù)為0.020 5，且通過(guò)1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明2014—2020年時(shí)間段內(nèi)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的總效應(yīng)顯著強(qiáng)于2006—2013年時(shí)間段。對(duì)以上實(shí)證結(jié)論合理的解釋是，自2014年以來(lái)由于本地農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)的興起，農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)服務(wù)開(kāi)始出現(xiàn)萎縮，從而導(dǎo)致2014年后的農(nóng)業(yè)機(jī)械化促進(jìn)農(nóng)民增收的本地效應(yīng)強(qiáng)于2014年前，而2014年后農(nóng)業(yè)機(jī)械化促進(jìn)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)開(kāi)始減弱，但總體上農(nóng)業(yè)機(jī)械化促進(jìn)農(nóng)民增收的作用在增強(qiáng)，這也驗(yàn)證了研究假說(shuō)H4。

2.3農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)的空間計(jì)量分析

為進(jìn)一步探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)的影響，運(yùn)用空間杜賓模型重點(diǎn)考察農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民經(jīng)營(yíng)性收入和工資性收入的空間效應(yīng)，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5。

由表5可知，兩個(gè)估計(jì)結(jié)果的空間自回歸系數(shù)ρ分別為0.333 1和0.648 2，且均通過(guò)1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)。根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，兩個(gè)估計(jì)結(jié)果的卡方值分別為-10.22和-35.84，因此均選擇空間杜賓模型的隨機(jī)效應(yīng)結(jié)果。

lnM對(duì)lnOincome的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)分別為0.287 6、0.412 3和0.699 9，且均通過(guò)1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明農(nóng)業(yè)機(jī)械化不僅能顯著帶動(dòng)本地農(nóng)民經(jīng)營(yíng)性收入增加，還能通過(guò)空間溢出效應(yīng)帶動(dòng)鄰近省份的農(nóng)民經(jīng)營(yíng)性收入增加，這也驗(yàn)證了本文的研究假說(shuō)H2。lnM對(duì)lnWincome的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)分別為0.107 9、0.684 3和0.792 2，且分別通過(guò)10%、1%和1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明農(nóng)業(yè)機(jī)械化不僅能顯著帶動(dòng)本地農(nóng)民工資性收入增加，還能通過(guò)空間溢出效應(yīng)帶動(dòng)鄰近省份的農(nóng)民工資性收入增加，這也驗(yàn)證了本文的研究假說(shuō)H3。從控制變量的影響效應(yīng)來(lái)看，lnDis對(duì)lnOincome的直接效應(yīng)、空間效應(yīng)和總效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)分別為-0.020 3、-0.009 7和-0.030 0，且分別通過(guò)1%、5%和1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明農(nóng)業(yè)受災(zāi)對(duì)農(nóng)民經(jīng)營(yíng)性收入具有顯著負(fù)向影響；而lnDis對(duì)lnWincome的影響效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這表明農(nóng)業(yè)受災(zāi)對(duì)農(nóng)民工資性收入沒(méi)有顯著影響，結(jié)合前文中農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積比重對(duì)農(nóng)民收入具有顯著負(fù)向影響，可以認(rèn)為農(nóng)業(yè)受災(zāi)直接導(dǎo)致農(nóng)民經(jīng)營(yíng)收入減少，進(jìn)而對(duì)農(nóng)民收入具有負(fù)向影響。lnEdu對(duì)lnOincome的影響系數(shù)均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但其對(duì)lnWincome的影響估計(jì)系數(shù)均為正值且均通過(guò)1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明受教育程度對(duì)農(nóng)民經(jīng)營(yíng)性收入的影響不顯著，但對(duì)農(nóng)民工資性收入具有顯著正向影響；結(jié)合前文中受教育程度對(duì)農(nóng)民增收具有顯著正向影響，可以認(rèn)為受教育程度的提高有助于農(nóng)民在勞務(wù)市場(chǎng)上獲取更高的工資性收入，從而促進(jìn)農(nóng)民增收。lnFs對(duì)lnWincome的影響估計(jì)系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但對(duì)lnOincome的影響系數(shù)分別通過(guò)1%、5%和1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)民經(jīng)營(yíng)性收入具有顯著正向影響，但對(duì)農(nóng)民工資性收入沒(méi)有顯著正向影響。

3結(jié)論與政策建議

本文基于農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)視角，利用2006—2021年全國(guó)31個(gè)省域面板數(shù)據(jù)和空間杜賓模型實(shí)證探究了農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間影響效應(yīng)。

1） 我國(guó)農(nóng)民人均收入和人均農(nóng)機(jī)動(dòng)力均呈現(xiàn)出“高—高、低—低”的空間集聚分布特征，且均存在顯著的正向自相關(guān)性。

2） 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收具有顯著的本地效應(yīng)，同時(shí)由于農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)的存在，農(nóng)業(yè)機(jī)械化還能通過(guò)空間溢出效應(yīng)帶動(dòng)鄰近省份的農(nóng)民增收。

3） 從農(nóng)民收入來(lái)源結(jié)構(gòu)看，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民經(jīng)營(yíng)性收入和工資性收入增長(zhǎng)均具有顯著正向空間溢出效應(yīng)。

4） 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的本地直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)存在時(shí)間異質(zhì)性，以2014年農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)開(kāi)始萎縮為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，2006—2013年農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)要強(qiáng)于2014—2021年，而2006—2013年農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的本地直接效應(yīng)要弱于2014—2021年。

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文形成以下政策啟示：（1）充分認(rèn)識(shí)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的農(nóng)民增收效應(yīng)，通過(guò)服務(wù)外包、土地托管等形式加快推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全程機(jī)械化，讓農(nóng)民充分享受農(nóng)業(yè)機(jī)械化釋放的增收紅利。（2）穩(wěn)步提升農(nóng)機(jī)裝備水平，完善農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策，推動(dòng)農(nóng)機(jī)裝備轉(zhuǎn)型升級(jí)與結(jié)構(gòu)優(yōu)化。（3）完善農(nóng)機(jī)本地作業(yè)與跨區(qū)作業(yè)的協(xié)同機(jī)制，合理引導(dǎo)農(nóng)機(jī)服務(wù)組織進(jìn)行跨區(qū)作業(yè)，促進(jìn)農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)與本地農(nóng)機(jī)作業(yè)的有機(jī)銜接，推動(dòng)農(nóng)機(jī)作業(yè)裝備的有效配置，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)。

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