我国农业机械化结构贡献的测度：方法与数据

刘恒新 李斯华 侯方安



我国农业机械化结构贡献的测度：方法与数据

刘恒新 李斯华 侯方安

农业机械化发展过程就是一个不断补齐短板、突破瓶颈、综合水平不断提高的过程，而农业机械化水平是由不同作业环节、不同农作物、不同地区多个方面的要素构成的。按照农业机械化水平统计计算的恒等式可知，农业机械化水平正是在对这些不同要素的机械化水平的统计基础上进行加权平均得出的。显然，不同要素对农业机械化水平增长的贡献大小是不一样的，且可能随着时间而变化。研究促进农业机械化发展，就是要明晰农业机械化发展重点和发展目标，而一个主要方法就是确定未来对农业机械化水平增长贡献大小的优先序。因此，测算这些构成要素对农业机械化发展的贡献大小，为提出农业机械化发展的重点环节、重点农作物、重点地区提供依据，可以在时间、方向、水平等多个维度上构成一个完整的农业机械化发展重点的衡量体系，为制定未来我国农业机械化战略与政策提供借鉴。

本文把不同作业环节、不同农作物、不同地区对农业机械化水平增长的贡献称为结构贡献，贡献大小称为贡献度(Contribution Degree，CD)。这里采用贡献度的概念有别于我国国民经济统计中使用的经济贡献率，虽然都是百分数，但贡献度强调的是各要素机械化水平的变化对农业机械化水平的变化的贡献大小，是一个相对值加权平均的测算，而按照国民经济统计中的说明，三次产业贡献率是指第一、第二、第三产业对国民生产总值增长的贡献程度，由某一产业的增量占国民生产总值(GDP)的增量的比值表示，是一个绝对值的直接测算。

一、结构贡献测算方法描述

研究各构成要素对农业机械化水平增长的贡献度，可以从以下两个方面展开：一是建立可靠完整的计量经济模型进行估计，并有充实的数据和理论依据作为基础；二是采用数学方法直接进行计算。由于在农业机械化结构贡献方面的研究文献并不多见，构建经济计量模型的方法对研究的目标来说并不是最优的选择，本文考虑采用数学方法来计算。

在宏观经济学关于经济增长的研究中，索洛(Solow)余值法和新古典经济增长模型在考察各项经济投入对经济增长的贡献大小时提出了一系列的理论与方法，获得社会公认。索洛余值法首先确定了资本积累和劳动力投入的增加对人均GDP增长的贡献，将“剩余的”、无法用资本和劳动力要素解释的经济增长，归结为技术进步的贡献度。而新古典经济增长模型则运用差分近似代替微分对索洛生产函数求全微分，得到总产出的增长速度、技术进步的增长速度以及资本、劳动力的增长速度，技术进步、资本、劳动力的增长速度与总产出的增长速度的比例即为三要素对产出增长的贡献。虽然这并不是农业机械化结构贡献计算的理论基础，但是这种方法是有帮助的。沿用这一分析思路，本文尝试提出农业机械化结构贡献的测算方法。

1．主要作业环节贡献度的测算方法

根据农作物耕种收综合机械化水平的统计计算恒等式可得：

MECHt≡0.40PLOUGHt+0.30SEEDt

+0.30HARVESTt

(1)

这里，令农作物耕种收综合机械化水平代表农业机械化水平。式1中，MECHt、PLOUGHt、SEEDt、HARVESTt分别表示农业机械化水平、耕地机械化水平、播种机械化水平、收获机械化水平。

由于MECHt、PLOUGHt、SEEDt、HARVESTt都随着时间增长，可以认为是时间的函数，先对式1两边对时间求导得各指标的增长速度，即：

(2)

(3)

上式中，GMECHt为农业机械化水平的增长速度，令耕地、播种、收获三个环节对农业机械化水平增长的贡献度为CDPLOUGHt、CDSEEDt、CDHARVESTt，则其计算公式为：

(4)

(5)

(6)

可见，耕地、播种、收获三个环节的贡献度分别由耕地、播种、收获机械化水平与其权重的乘积在农业机械化水平中所占比重和耕地、播种、收获机械化水平增长速度这两项相乘再除以农业机械化水平增长速度而得。

具体计算过程中可以将微分用差分近似代替，由式2可得：

(7)

对(7)式两边同除以MECHt -1并乘以Δt，整理得：

(8)

则CDPLOUGHt、CDSEEDt、CDHARVESTt的计算公式变换为：

(9)

(10)

(11)

2．主要农作物贡献度的测算方法

将式(1)变换形式：

(12)

同样，由式(6)至式(11)的计算原理可将主要农作物三个作业环节的贡献度计算公式变换为：

(13)

(14)

(15)

上式中，CDPLOUGHit、CDSEEDit、CDHARVESTit分别表示t期第i种农作物的耕地、播种与收获环节的贡献度，三个环节上的贡献度加总就表示该农作物生产机械化发展对全国农业机械化发展的总体贡献；PRit、SRit、HRit表示t期第i种农作物的耕地、播种、收获面积在农作物总耕地、总播种、总收获面积中的比重。

3．地区贡献度的测算方法

参考式(12)的推导过程可得到式(16)：

(16)

上式中，PAint、SAint、HAint分别指t期第n地区第i种农作物的耕地面积、播种面积、收获面积；PLOUGHint、SEEDint、HARVESTint分别指t期第n个地区第i种农作物的耕地、播种、收获机械化水平。

同样，参照式(12)至式(15)过程可以得到各地区对全国农业机械化发展的贡献度测算公式(17)：

(17)

上式中，CDPLOUGHint、CDSEEDint、CDHARVESTint分别表示t期第n个地区第i种农作物的耕地、播种、收获机械化水平变化对农业机械化水平增长的贡献度；PRint、SRint、HRint表示t期第n个地区第i种农作物的耕地、播种、收获面积在全国同类总面积中的比重。一个地区所有主要农作物在三个作业环节上的贡献度分别加总就表示该地区对全国农业机械化发展的总体贡献。

二、数据测算与分析

在农业机械化发展贡献度的测算中，由于较早时期的贡献度对研究的目的并无太大参考意义，而且现有的购置补贴等支持政策是2004年开始实施的，再考虑到2000年对耕地机械化水平的统计口径进行过调整，带来了调整前后相应年份的增量的计算并不具可比性，因此，综合考虑，从2004年开始并追溯一年作为基础年份，即从2003年开始计算。本文使用2003—2013年的农业机械化相关统计数据，来源于历年的《全国农业机械化统计年报》，农作物播种面积数据来源于历年的《中国统计年鉴》。

1．主要作业环节贡献度的测算与分析

利用式(11)计算耕地、播种、收获机械化的贡献度，结果如表1所示，表中还提供了耕地、播种、收获3个环节和综合机械化水平增长率的对比。从测算结果看，2004—2013年10年间，即我国开始实施农业机械购置补贴政策以来，耕地、播种、收获3个环节的机械化水平分别增加了29.16、22.07、29.13个百分点，年均2.65、2.01、2.65个百分点，年均增长率4.96%、6.21%、9.73%，综合机械化水平增加了27.03个百分点，年均增加2.46个百分点，年均增长率6.25%。3个主要作业环节均对农业机械化发展具有正向的贡献，其中，耕地环节的贡献最大，贡献度总计43.16%，其次是收获环节，贡献度总计32.34%，最小的是播种环节，贡献度总计24.50%。自2012年开始，收获取代耕地成为贡献度最大的作业环节。从农业机械化水平增长率看，增长最快的是收获机械化，其次是播种机械化，耕地机械化已经进入低速发展的阶段。期间，除了2004年、2008年以外的8年中，收获机械化的发展速度在均处于3个环节中的最高水平。可以推断，耕地机械化水平的增长率在下降，其增长潜力在减弱，对农业机械化的贡献度在下降，而收获机械化的贡献度在上升，播种机械化水平的增长率于2011年已超越了耕地机械化水平的增长率，其对农业机械化发展的贡献还有一定潜力。

表1 主要作业环节对我国农业机械化发展的贡献度(2004—2013年)

2．主要农作物贡献度的测算与分析

统计上，农业机械化水平包含了所有农作物生产机械化水平的组成。2013年，我国小麦、水稻、玉米三大粮食作物占农作物播种总面积的54.12%，大豆、马铃薯、花生、油菜、棉花5种农作物占农作物播种总面积的16.65%。可见，大豆等5种农作物播种面积占比仅次于三大粮食作物，因此，除了三大粮食作物外，对农业机械化水平增长的贡献还可能来自这五种农作物生产机械化的发展。

现有的公开统计数据中，只有最近5年(2009—2013年)8种农作物的耕地、播种、收获机械化数据，而且，各种农作物的收获面积也并不可得，这里将收获面积以播种面积替代。利用公式13至公式15，对2010—2013年4年间每一种农作物不同作业环节的贡献度进行了测算，并利用已有数据对2004—2009年三大粮食作物播种、收获机械化的贡献度进行了测算，结果如表2、表3所示。

表2 三大粮食作物对我国农业机械化发展的贡献度(2004—2013年)

表3 其他五大农作物对我国农业机械化发展的贡献度(2004—2013年) 单位：%

尝试利用这部分有限的数据来对比分析八种主要农作物对于全国农业机械化发展的贡献度。从表2测算结果看，三大粮食作物中，2004—2013年，小麦播种与收获环节的贡献度明显地呈下降趋势，且平均贡献度最小，2010—2013年仅为1.00%、3.36%；2004—2013年，水稻播种与收获环节的贡献度在波动中上升，2010—2013年，收获环节的平均贡献度略高一些，为13.00%，播种环节的平均贡献度为10.47%，高于小麦、低于玉米；2004—2013年，玉米播种的贡献度总体上趋明显下降态势，2010—2013年的平均贡献度最低，为7.00%，而玉米收获的贡献度则呈相反态势，还处于快速上升的期间，2010—2013年的平均贡献度最高，为20.91%。三大粮食作物中，玉米的贡献度最高，为36.80%，其次是水稻32.78%，小麦的贡献度已经很小了，三个环节上的贡献度之和为6.31%。分作业环节看，贡献度最高的是玉米收获，其次是水稻的收获和播种。合计看，最近四年，三大粮食作物为全国农业机械化水平提升贡献了75.88%的份额，可见，三大粮食作物生产仍是农业机械化水平增长的重点领域，正在做出主要贡献，且还将在未来持续一段时期。

从表3测算结果看，2010—2013年大豆等五种农作物中，贡献度排序依次是油菜、马铃薯、花生、棉花、大豆，4年间分别是6.93%、4.57%、3.92%、3.87%、-2.21%，大豆的贡献度为负值，可以解释为大豆近年来的播种面积呈下降趋势，播种面积的下降也可以造成机械化水平的降低，因为减少的面积可能是机械化水平较高的，而且由于比较效益的降低，也可以造成大豆种植户减少对机械化的投入。从具体作物作业环节上看更有意义。五种农作物的耕地环节上贡献度最高，平均达到10.63%，其次是收获、播种，贡献度分别为4.03%和2.42%，显然收获和播种机械化还是弱项，对农业机械化总体贡献较低。从总体上看，在近四年间，大豆等五种农作物为农业机械化水平增长的贡献为17.08%，八大农作物的总计贡献为92.97%。因此，在通过大力推广玉米收获、水稻插秧、水稻收获等成熟的机械化技术来提升农业机械化水平之外，要重视对油菜、马铃薯、花生、棉花等其他农作物收获、播种机械化技术与机械的研究、开发与示范，加快这些领域的瓶颈环节技术突破和普及应用，实现农业机械化发展重点向农业全领域延伸覆盖，是我国农业机械化发展目标的重要组成部分，也是实现农业机械化全面发展的主要措施之一。

3．地区贡献度的测算与分析

根据式(11)，可测算地区贡献度。由于从公开的统计资料只能得到2009—2012年四年按照省(自治区、直辖市)统计的分农作物品种的各作业环节机械化水平数据和相应的机械作业面积，且此间个别数据也不可得，这里对相应的贡献度均作为零处理。按照省(自治区、直辖市)的区划对此时期内的地区贡献度进行测算，得到各省(自治区、直辖市)区2010—2012年8种农作物、3个主要作业环节上贡献度。由于数据较多，表4只提供部分地区年度汇总的贡献度数据。这里仅对此进行分析。

表4结果显示，在2010—2012年间贡献度最大的前10个省(自治区、直辖市)区，可见前10位的地区均对当年全国农业机械化水平的提升贡献了超过一半的份额，区域间差异较大，意味着一些地区正处于快速发展时期时贡献比较大，而一些发展水平相对低或者相对高的地区的贡献比较小，表中观察到的地区正是对现阶段全国农业机械化发展贡献较大的地区，能够看出我国农业机械化发展的地区梯度特征。从长远看，在农业机械化可持续发展中应实行有区别的推动政策。表中还提供了三年间地区贡献度的合计数据，前10位的省区同样贡献了一半的发展份额。

表4 不同地区对我国农业机械化发展的贡献度(2010—2012年)

三、结论

本文提出了农业机械化发展结构贡献的测算方法，重点从主要作业环节、主要农作物、不同地区三个维度对我国农业机械化发展的贡献度进行了测算。结果表明，不同时期下的不同作业环节、不同农作物品种和不同地区对我国农业机械化发展的贡献不同。在主要作业环节上，耕地环节的贡献度下降，而收获环节的贡献度上升，且已成为贡献度最大的作业环节；在农作物品种上，小麦的贡献度已经很小，现时贡献度最高的是玉米收获，其次是水稻的收获和播种，但三大粮食作物生产仍是农业机械化水平增长的重点领域。在大豆等五种农作物中，耕地环节贡献度最高，收获和播种机械化还是弱项，贡献度较低，应加强这类农作物收获、播种机械化技术与机械的研究、开发与示范；在不同地区中，地区贡献度的差异可以为确立我国农业机械化发展的地区优先序提供参考。

(刘恒新，李斯华，农业部农业机械化管理司；侯方安，农业部农业机械试验鉴定总站；论文来源：《中国农机化学报》，2015年第3期)