农业机械化程度对农业经济的影响——基于新疆13个地区的面板数据

李 华，喻晓玲

(塔里木大学经济与管理学院，新疆阿拉尔 843300)

农业发展和我国经济发展紧密相关，和农民切实利益相关。在新时代背景下，随着科技迅速发展，“三农”问题更是受到前所未有的关注，我国一直重视“三农”问题，出台了一系列政策，促进农业发展，推进农业现代化建设，对乡村振兴战略实施有重要作用。在新时代背景下，随着科技迅速发展，“三农”问题更是受到前所未有的关注。在乡村振兴的背景下，农业机械化投入和农业现代化发展程度有密不可分的联系。梅国刚[1]从宏观角度和农业机械化水平方面分析了中国农业经济发展的现状以及中国农业经济发展面临的问题。采用多元回归分析方法，对农业机械化水平、有效灌溉面积、受灾面积、国家财政农业支出、个人农业投入、人力投入等指标进行了定量研究，分析了各影响因素与农业经济的相关性以及各种因素对农业经济增长的影响，并提出了促进农业经济增长的对策。王海娇[2]指出农业机械化不仅能够促进农业经济效益的增长，而且也能够有效促进农业的发展。赵世秀[3]研究指出，农业机械化和新型城镇化协调发展关系到粮食安全、供需双向改革、区域新型城镇化和乡村振兴战略的有利实现。胡蓉[4]运用柯布-道格拉斯生产函数法对云南省2000—2019年的农业机械化投入对农业产出的贡献率进行定量计算，得出农业机械化的投入产出弹性系数为0.635，贡献率为22.81%，说明云南省农业机械化对农业经济增长的贡献明显，农业机械的投入有利于农业经济增长。根据农业农村部初步统计，截至 2019 年，我国农业综合机械化率为 69%，机耕率、机播率、机收率分别为 84%、56% 和 61%，且由于农业机械化为科技进步作出了巨大的贡献，比率达到 57.5%，而在发达国家该比率普遍达 90% 以上，我国农业机械化发展仍然有较大的空间[5]。

为探究农业机械化等因素对农业经济发展的关系，笔者运用2004—2019年新疆13个地区面板数据进行统计分析，从整体上了解当前机械总动力增长与农业经济增长之间的关系；并通过对目前各地区机械化发展对农业经济发展中存在的问题进行分析，找出解决对策，为促进不同地区农业机械总动力最大化发挥作用提供参考和理论依据。

1 研究方法与数据来源

1.1 框架分析及模型的建立影响农业发展的因素有很多，机械总动力对农业的影响最大，机械效率的提高可以增加单位面积产量，间接提高农业经济发展，优化资源配置。以机械总动力代表机械化投入程度，播种面积及单位面积产量作为辅助变量，农业总产值代表农业发展水平，建立方程式：

Z=C+β0×J+β1×B+β2×L+μ

(1)

式中，Z代表农业总产值(万元)；J代表机械总动力(kW·h)；B代表农作物播种面积(103hm2)；L代表农作物单位面积产量(kg/hm2)。

因为数据的自然对数变换不改变原有关系，且能够消除模型中的趋势因素的影响和可能存在的异方差现象，故对上述各变量进行自然对数变换。此外，考虑到模型估计的需要，该研究采用柯布-道格拉斯函数形式进行估计[6]，于是方程(1)转换为具体的实证模型如下：

lnZ=C+β0×lnJ+β1×lnB+β2×lnL+μ

(2)

式中，μ表示误差项；β表示待估参数。

1.2 数据来源采用2004—2019年新疆13个地区的面板数据进行分析。其中乌鲁木齐市用拼音缩写WULU代替，克拉玛依市用KELA表示，吐鲁番用TULU表示，哈密市HAMI表示，昌吉市用CHANGJI表示，伊犁州用YILI表示，塔城地区用TACHENG表示，阿勒泰用ALE表示，博尔塔拉用BOER表示，阿克苏地区用AKES表示，克孜勒苏柯尔克孜自治州用KEZI表示，喀什地区用KASHI表示，和田地区用HET表示。新疆不同地区农业生产总值代表农业经济发展情况，作为被解释变量，土地播种面积、单位面积产量和机械总动力作为解释变量。数据来源于相应年份的《新疆统计年鉴》(2004—2019年)。

2 结果与分析

2.1 总体面板数据回归分析运用Eviews软件对总体面板数据进行回归，结果见表1。

表1 总体面板数据回归结果Table 1 Regression results of overall panel data

由表1可知，R2=0.838，拟合优度良好，除了播种面积，其他2个P值为0，则表示在0.01的显著性水平下，机械总动力和单位面积产品均显著。则回归后模型如下：

lnZ=-4.774+0.649×lnL+0.845×lnJ+0.111×lnB

(3)

模型经济意义：在其他变量不变的情况下，农业机械总动力每增加1%，则农业产值增加0.845%；农作物单位面积产量每增加1%，则农业产值增加0.649%；农产品播种面积每增加1%，则农业产值增加0.111%。三者对农业的发展均具有促进作用，农业机械总动力的产出弹性最大。换言之，农业机械投入是中国农业生产增长强有力的推动因素。

2.2 稳健性检验从表1回归结果可以得出，农业机械投入增长对农业经济发展具有很大影响，但是为了保证模型的准确性，还需要对模型进行稳健性检验，消除协方差。White cross-section下的稳健性检验结果见表2，White Period下的稳健性检验结果见表3。通过检验得出，机械总动力在0.01的水平下P值仍然显著。

表2 White cross-section下的稳健性检验Table 2 Robustness test under White cross section

表3 White Period下的稳健性检验Table 3 Robustness Test under White Period

2.3 固定效应模型回归分析对模型类型进行判断，对混合面板数据进行回归分析，结果见表4。

表4 混合面板数据回归结果Table 4 Regression results of mixed panel data

表4模型P值为0.1，拒绝原假设，说明数据不属于混合模型。则需要进行下一步验证，在随机效应模型下回归结果见表5。

表5显示，在随机效应下检验P值小于0.1，P值显著则说明拒绝原假设，因此该模型为固定效应模型。 固定效应模型回归结果见表6。

通过固定效应模型回归结果得知,固定模型回归改变的知识截距对解释变量的系数没有影响，机械总动力的系数为0.669，模型如下：

lnZ=(-6.406+Ci)+0.814×lnL+0.669×lnJ+0.610×lnB

(4)

式中，i表示第i个地区。

在各地区固定效应(截距项)的估计中，昌吉、伊犁、塔城、阿勒泰、博尔塔拉、阿克苏、柯尔克孜自治州、喀什等地区的固定效应系数为负值，很可能与这几个地区农业经济发展不平衡、发展落后所导致的。此外，乌鲁木齐、克拉玛依、吐鲁番、哈密、和田等地的固定效应系数为正，这与它们农业种植面积大和农业经济增长较快也是相一致的，虽然各地区农业发展速度不一样，但是总体上农业机械总动力每增长1%，农业总产值增长0.669%。

表5 随机效应模型回归结果 Table 5 Regression results of random effect model

表6 固定效应模型回归结果 Table 6 Regression results of fixed effect model

3 结论与建议

该研究根据2004—2019 年新疆地区面板数据，分析了机械总动力对农业增长的影响。研究结果显示，单位面积产量、机械总动力对农业经济增长起到了推动作用。但是不同的因素对农业增长的边际影响存在差异，机械总动力对农业经济的影响最大，从区域角度而言，昌吉、伊犁、塔城、阿勒泰、博尔塔拉、阿克苏、克孜勒苏柯尔克孜自治州、喀什等地区的农业增长比新疆其他地方平均水平要低。对于南疆地区而言，因为这些地区的自然条件较为恶劣，农业劳动力的受教育程度低等各种不利因素导致了这些地区的农业增长较为缓慢。为了实现农业整体经济的均衡、协调和可持续发展，加大对农村基础设施投资势在必行。

基于以上研究，建议政府采取如下政策推动新疆农业的健康有序发展：一是培养农业机械化相关人才，提高实用性人才的实践能力和质量[7]；二是优化农业机械化发展措施。对于我国农业机械化生产中存在的问题，首先应因地制宜地发展生产，根据新疆各地区的实际情况采用不同的发展战略，选择适合本地发展的机械设备和技术，加大科研力度，创新服务体系[8]。其次，应加大对农业机械设备的技术研发投入，不断更新设备，研发大中型和高档设备，并加强配套设备的研发使农业机械设备跟上时代的步伐。此外，政府要加大对农民购买机械设备的补贴力度，同时要加强技术革新，降低生产成本，使农业机械设备价格更加亲民。政府还要加大对农民的教育培训力度，提高农业机械化水平[9-10]。