南京市農業機械化對農業產出貢獻率的研究

趙坤坤　袁華麗

摘 要 為定量分析農業機械化在農業產出中的貢獻率，選取了土地投入、勞動力投入、農業機械投入等8個指標對其研究，利用Cobb-Douglass生產函數和回歸分析建立了南京市1997-2013年間的農業生產函數模型。結果表明，江蘇省南京市在此期間的農業機械化貢獻率高達39.49%，農業產出屬于報酬遞增型，影響農業機械化貢獻率的因素有科技進步、土地投入、農業機械投入、柴油使用量、勞動力投入、農藥使用量。

關鍵詞 農業機械化；貢獻率；Cobb-Douglass生產函數

中圖分類號：F323.3 文獻標志碼：B 文章編號：1673-890X（2015）15--03

農業機械化水平是決定農業機械化貢獻率的重要指標，可以從技術角度和經濟角度反映農機化在農業生產中作用和地位[1]。正確的定量估計出某單位或地區的農業機械化在農業生產中的貢獻率，將使人們對該地區的農業機械化地位和作用有一個清晰地認識，使人們從整體上把握農機化的發展水平、趨勢和潛力，并據此做出有關農業機械的科學決策。

1 影響因素與測算方法

1.1 影響農業機械化貢獻率的因素

農業總產出農業總產出可以取農業總產值、總產量或農業利潤，因農業利潤受諸多因素的影響很難精確計算，這里取農業總產值。

農作物播種面積實際播種或移植有農作物的面積，包括在耕地、非耕地上種植的農作物面積，以及在播種季節基本結束后，因遭災而重新改種和補種的農作物面積。

有效灌溉面積指具有一定水源，地塊比較平整，灌溉工程或設備已經配套，在一般年景下當年能夠進行正常灌溉的耕地面積。

農用化肥施用量本年內實際用于農業生產的化肥數量的折純量，包括氮肥、磷肥、鉀肥和復合肥。

農業機械投入衡量農業機械投入的指標有3個：農業機械總動力、農業機械固定資產原值、農業機械固定資產凈值，因各指標均有一定的缺陷，根據王福林的研究，我們以農業機械總動力作為農業機械投入指標[2，3]。

農林牧漁業勞動力全社會直接參加農林牧漁業生產活動的勞動力。

1.2 農業機械化貢獻率測算方法的選擇

結合國內外研究現狀，以C-D生產函數測算南京市農業機械化貢獻率。其雖存在一定缺陷，但使用范圍廣，運算簡便，在測算農業生產貢獻率時有一定的優越性。

1.3 Cobb-Douglass生產函數

2 結果與分析

2.1 數據收集及預處理

根據表1分析，先用MATLAB對數據取對數處理，然后用SPSS分析各變量之間的關系。由分析結果可知薄膜使用量（X5）與農業總產值（Y）之間存在微弱相關（相關系數0.298），柴油使用量（X6）和有效灌溉面積（X8）與農業總產值（Y）之間存在顯著相關（相關系數分別為-0.683，-0.676），其余變量與農業總產值（Y）之間存在高度相關。我們剔除薄膜使用量和有效灌溉面積后再進行回歸分析。

2.2 回歸分析

2.3 農業機械化貢獻率的測算

由表1數據及式（5）可算出1997-2013年南京市農業產出和農業機械投入的年均增長率分別為8.57%、1.81%。根據農業機械投入產出彈性α3=1.870及式（4）可計算出南京市在1997-2013年間的農業機械化對農業產出的年均貢獻率為39.49%。

3 討論

所以南京市的農業總產出屬于報酬遞增型。對南京市農業總產出有影響的指標有科技進步、土地投入、勞動力投入、農業機械投入、柴油使用量和農藥使用量。

3.1 科技進步影響微弱

南京市的農業機械化水平在國內一直處于領先地位。2014年，農業綜合機械化水平達到84%。從表1可知，近年來，南京市的農機投入以每年1.81%的速度增長，但主要集中在農機的數量上，新產品投入少。如何研制新型適合我國農業的農業機械是當前農機發展的主要問題。

3.2 土地投入、農業機械投入、柴油使用量給農業總產值帶來正收益

從式（6）可以看出，農業機械投入帶來的增益最大，農業機械投入平均每增加1%，農業總產出平均增加1.870%，這表明農業機械化對南京市的農業總產出發揮了重要作用。其次是土地投入和柴油使用量，其平均每增加1%，農業總產出平均增加1.537%、1.267%。

3.3 勞動力投入、農藥使用量給農業總產值帶來負收益

從表1看到，近年來，南京市的勞動力和農藥使用量逐年遞減，但農業總產出卻能以8.57%的增速逐年增長。一方面，農業機械化促進了勞動力的轉移；另一方面，由于近年來糧食安全問題的提出，我國大力研發高產、抗病蟲害的種子，以減少農藥的使用量，這使得農藥的使用量逐年減少，但糧食產量卻逐年增加。

參考文獻

[1]Li Y， Zhou J F， Zhu R X.Research on the Distinction of Agricultural Mechanization Level and Contribution ratio[J].Journal of Agricultural Mechanization Research， 2006（5）：57-59.

[2] Wang F L. Estimating Method of Agricultural Machinerys Contribution to the AgriculturalOutput Growth[J].Journal of Agricultural Machinery，1998，29（2）：161-164.

[3] Zhang J S. The research of agricultural mechanization contribution to grain output efficiency[D].Hubei： Huazhong Agricultural University，2008.

[4] Cobb-Douglas Production Functions[EB/OL].http：//dept.econ.yorku.ca/～sam/2350q/cd.pdf，2015-04-24.

[5] Cobb-Douglas Production Function. Economic point[EB/OL].http：//economicpoint.com/production-function/cobb-douglas，2015-04-24.

[6]Camarena E.A.，GraciaC.，CabreraSixto J.M.A Mixed Integer Linear Programing Machinery Selection Model for Multiform Systems[J].Biosystems Engineering，2004，87（2）：145-154

（責任編輯：劉昀）