農業機械化與農業穩產增效、農民增收的實證分析*

郭威威

（隴東學院 經濟管理學院，甘肅 慶陽 745000）

農業是“四化同步”的短腿，農村是全面建設小康社會的短板。中央一號文件自2004年以來已經連續十一次關注“三農”問題，堅持農業基礎地位不動搖、促進農業發展農民增收、加快推進農業現代化、提高農業綜合生產能力、深化農村改革等成為中央聚焦“三農”的核心主題。而2013年、2014年連續兩年的中央一號文件開始關注農業經營規模化，鼓勵和支持承包土地向專業大戶、家庭農場、農民合作社流轉，扶持發展新型農業經營主體，鼓勵發展農民專業合作社，引導資金向專業合作社投資。這些新三農政策的提出，為實現上述目標提供了政策支持，指明了農業農村發展的方向。

一、農業機械化的重要意義

作為農業現代化的重要標志，農業機械化是指運用先進適用的農業機械裝備農業，改善農業生產經營條件，不斷提高農業的生產技術水平和經濟效益、生態效益的過程。發展農業機械化是現代農業建設中帶有方向性的戰略任務，是推進農業現代化、保證糧食穩產增產、增加農民收入的重要支撐。

（一）農機化是農業現代化不可逾越的必經之路

發達國家的經驗表明，農業機械化是實現農業現代化的前提。轉變農業發展方式，實現農業現代化，最根本的是要實現農業技術集成化、勞動過程機械化和生產經營信息化。農業現代化在技術上就是采用現代的機械技術和生物技術裝備農業，建立起現代化的農業科技體系，其作用在于通過農業機械在農業生產中的廣泛應用，根本改變農業靠天吃飯、靠人畜耕作、靠單純勞動時間投入的落后生產方式，大幅度提高農業勞動生產率、資源利用率、土地產出率，實現三個“解放”。即把農民從土地中解放出來，徹底改變了多數人靠土地搞飯吃的局面；把農業從傳統的生產方式中解放出來，徹底改變了靠人力畜力為主的落后低效的生產方式；把農民從高強度的勞作中解放出來，徹底改變了面朝黃土背朝天，日出而作、日落而息的生活方式。

（二）農機化在促進糧食穩定增產中發揮了支撐和載體作用

農業機械無疑極大地提高了勞動生產率，突破了人畜力所不能承擔的生產規模、生產效率限制，實現了人工所不能達到的現代農藝技術要求。農業機械可以在人力難以達到的墾荒地和改造中低產田、抗拒自然災害能力、精細化播種及田間管理、減少糧食收后損失、現代農業技術推廣等方面發揮優勢，保障農業可持續增長。我國糧食產量實現半個世紀以來的首次“九連增”，總產連創新高，農機化發揮了不可替代的重要作用。可以說，發展現代農業靠科技，科技應用離不開農機。大力發展農業機械化，用現代科學技術改造傳統農業，用現代物質條件裝備農業，已成為大規模應用先進農業科技、實現現代精準化作業的主要途徑。

（三）農機化在促進農民持續增收中發揮了替代和推動作用

農業機械不僅是先進的生產工具，還是農民致富的手段。發展農業機械化，與農村勞動力轉移、增加農民收入息息相關。通過發展農業機械化，一是可以大大降低農業生產成本，直接創造財富。我國農產品在國際競爭中處于劣勢的一個重要原因就是成本太高。實行機械化作業，既能夠增加農作物產量，提高農產品品質，還能夠節約種子、水源、肥料、人工等生產要素投入，降低生產成本，實現農業的節本增效。二是可以促進農村勞動力穩定轉移，拓寬農民增收渠道。分析歷年統計數據，可以看到，農村居民家庭人均工資性收入占農民人均純收入的比例由2000年的31%逐步提高，2012年達到44%；家庭經營人均收入雖然總量在增加，但占農民人均純收入的比例出現了明顯的下滑趨勢，由2000年23.3%回落到2012年13.0%。所以，2000—2012年農村居民人均純收入保持近20%的增長率，有相當部分歸功于農業機械化極大地提高了勞動生產率，節約了勞動時間，保障了短時間高效率地完成農業生產，顯著地替代了農村勞動力，為農村大量勞動力外出務工提供了有力支撐。

二、模型建立及數據說明

為分析影響農戶農業機械化對農業經濟增長、農民增收貢獻程度的大小，本文統計了七個重要變量，包括戶均農業機械化總動力（Y）、農民人均純收入（X1）、勞均耕地（X2）、畝均收益（X3）、人均農業產值（X4）、戶均財政支農資金（X5）和人均糧食產量（X6）。其中，戶均農業機械總動力表示為農戶農業機械化總動力與鄉村戶數之比；勞均耕地表示為耕地面積與第一產業就業人員之比；畝均收益表示為農業總產值與常用耕地面積之比；人均農業產值表示為農業總產值與鄉村戶數之比；戶均財政支農資金表示為農林水事務財政支出與鄉村戶數之比；其余數據依國家統計局網站數據為準。各統計數據見表1。

表1 農業機械投資相關統計數據表

三、實證分析

為分析上述各個指標之間的相關關系，需要用合適的數據模型擬合各個變量之間的線性或非線性關系，常用的方法就是建立多元線性回歸，且對部分存在非線性關系的變量，通過對數變換、指數變換或多項式變換，以期找出各個變量之間最具代表性的規律，為今后的預測和控制提供更科學的依據。

（一）平穩性分析

對時間序列數據，為避免出現“偽回歸”，必須對現有的各個統計指標進行平穩性檢驗。當對各個統計指標原始數據、一階差分分析時，發現所有變量均為非平穩序列。而在二階差分時，除戶均農業機械總動力和人均糧食產量在5%水平下顯著外，其他變量都在1%水平下顯著呈平穩序列，從而排除了偽回歸的可能，結果見表2。

表2 各變量二階差分平穩性檢驗結果

（二）格蘭杰因果關系檢驗

格蘭杰因果關系檢驗假設了兩變量X和Y在包含過去信息條件下，若變量X能夠更好解釋變量Y的將來變化，而且該解釋優于單獨由Y過去信息對Y進行的預測效果，則認為變量X是引起變量Y的格蘭杰原因。該檢驗原假設是不存在因果關系，即當F統計值和其概率值顯著時候，即否認原假設。根據此原理，在滯后兩期的情況下，農業機械投資相關統計變量格蘭杰因果關系檢驗結果如表3所示。

表3 農業機械投資相關統計變量格蘭杰因果關系檢驗

從檢驗結果來看，如果根據顯著性水平來排序，戶均農業機械投資動力依次是人均農業產值、畝均收益、人均糧食產量、勞均耕地、戶均財政支農資金的格蘭杰原因，農民人均純收入與戶均農業機械投資動力互為格蘭杰因果關系。

（三）模型設計及實證分析

基于以上認識，參考柯布道格拉斯生產函數，以各個變量的自然對數為基礎，為進一步揭示戶均農業機械投資動力對農民人均純收入、勞均耕地、畝均收益、人均農業產值、戶均財政支農資金、人均糧食產量的貢獻程度，分別擬合解釋變量戶均農業機械投資動力在之后兩期的情形下對各被解釋變量的函數關系。結果見表4。

表4 農業機械投資對農業增效、農民增收的影響分析

從擬合的T統計值、F統計值、可決系數R2來看，農業機械投資對上述被解釋變量均有顯著影響。但當注意DW值時，回歸分析的結果與格蘭杰因果關系檢驗結果比較接近，發現農業機械投資對人均糧食產量、戶均財政支農資金、人均農業產值影響更顯著,而對農民人均純收入、勞均耕地影響較顯著，與畝均收益存在明顯的自相關性。

為進一步驗證上述回歸的正確性，對各回歸方程的殘差依次進行除DW值之外的Q統計量、殘差序列相關圖、LM統計量檢驗，結果發現，畝均收益對農業機械投資的回歸方程存在明顯自相關，結果見表5。

表5 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test

根據LM檢驗的原理，由P值來看，如果在10%的顯著水平下，該回歸方程的殘差不存在序列相關，但若設定在5%的顯著水平，則存在序列相關性。由方程殘差序列相關圖發現，存在一階自相關，需要對原回歸方程修正。結果如下。

四、結論與政策建議

綜合上述回歸分析結果，可以看出，農業機械投資對農業增效、農民增收有重要作用，單位戶均農業機械投資動力對人均純收入（X1）、勞均耕地（X2）、畝均收益（X3）、人均農業產值（X4）、戶均財政支農資金（X5）、人均糧食產量（X6）的貢獻依次為2.39元、0.55畝、1.43元、2.30元、5.17元、0.46 kg。因此，應多渠道增加農業機械投資，構建以“政府引導、農戶主導、社會參與”的多元化農業機械化投資體系，實現農業可持續發展和農民增收。（1）政府加大財政投入，繼續實施農機補貼政策，以減少農戶農業機械化投資成本，并積極探索并嘗試更多的惠及農業投入的新政策；（2）繼續保障糧食最低收購價政策，使農民對糧食收益增加、人均收入增長形成預期，調動農民種糧積極性和農業投入的主動性；（3）積極探索建立新的農業經營主體，制定和完善有利于農地適度流轉的機制，提高農村土地集約化經營制度，實現以規模化經營引導農戶對農業機械化投資。

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