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我國農業機械化發展經濟效應的研究
發布時間：2023-04-24 11:24
目錄
第一章緒論 1
1.1問題提出與研究意義 1
1.2國內外研究現狀分析 2
1.3研究目標與研究內容 11
1.4研究方法與技術路線 12
第二章我國農業機械化發展效應的辨識 14
2.1我國工業化發展進程分析 14
2.2我國農業機械化發展進程分析 18
2.3我國農業機械化發展效應的表象分析 21
2.4我國農業機械化發展效應的約束分析 26
第三章我國農業機械化發展經濟效應的機理分析 28
3.1我國農業機械化發展效應的經濟性表象 28
3.2我國農業機械化發展經濟效應的線性回歸分析 33
3.3我國農業機械化發展經濟效應的C-D生產函數模型分析 38
第四章我國農業機械化發展的主導因素研究 41
4.1因素分析方法的理論研究 41
4.2基于AHP方法的我國農業機械化發展的主導因素分析 46
4.3基于回歸分析方法的我國農業機械化發展的主導因素分析 52
4.4我國農業機械化發展的主導因素確定 61
第五章我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型的研究……63
5.1建模與仿真的基本理論分析 63
5.2我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型的模塊設計 66
5.3我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型的構建 80
5.4我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型的參數估計 81
第六章我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型的情景分析86
6.1勞動力轉移情況下模型模擬結果分析 86
6.2農業科技三項費用支出變動的模擬結果分析 91
6.3農村勞動力轉移和農業科技三項費用支岀同時變動的模擬結果分析… 96
第七章結論與建議 99
7.1主要研究結論 99
7.2論文的特色和創新之處 100
7.3論文進一步研究的建議 101
參考文獻 102
致謝 109
附錄 111
作者簡介 113
正文圖目錄
圖1-1農業機械化類別項目的樹形結構圖 3
圖1-2本論文研究的技術路線 13
圖3-1第一產業總產值因變量與自變量散點圖 36
圖3-2第一產業就業勞動力數據擬合圖 36
圖3-3農業生產回歸模型預測曲線 38
圖3-4農業生產函數模型預測曲線 39
圖4-1我國農業機械化影響因素的層次結構模型 47
圖4-2第一產業就業人數年度轉移率變化曲線 53
圖4-3非農產業就業人數所占比例變化曲線 53
圖4-4農業機械裝備水平因變量與自變量散點圖 55
圖4-5農村勞動力向二、三產業轉移率擬合圖 56
圖4-6 Cochrane-Orcutt迭代處理前模型預測曲線 60
圖4-7 Cochrane-Orcutt迭代處理后模型預測曲線 61
圖4-8迭代處理后模型預測曲線的殘差圖 61
圖5-1建模和仿真的基本組成與兩者關系 63
圖5-2仿真研究的基本要素構成 63
圖5-3我國農業機械化經濟效應動態仿真模型結構圖 66
圖5-4我國農業機械裝備水平增長情況 78
圖6-1勞動力轉移變化曲線 86
圖6-2勞動力轉移下我國農業機械總動力預測曲線 87
圖6-3勞動力轉移下我國農林牧漁業總產值預測曲 87
圖6-4勞動力轉移下我國農村人均純收入預測曲線 87
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圖6-5農業科技三項費用支出變動曲線 92
圖6-6費用支出變動下農業機械總動力預測曲線 92
圖6-7費用支出變動下農林牧漁業總產值預測曲線 92
圖6-8費用支出變動下農村人均純收入預測曲線 92
圖6-9兩變量同時變動我國農業機械總動力預測曲線 96
圖6-10兩變量同時變動農林牧漁業總產值預測曲線 98
圖6-11兩變量同時變動農村人均純收入預測曲線 98
正文表目錄
表2-1工業化中后期發展階段參考指標 16
表3-1 2001年我國農民人均純收入前5名的省份農業勞動生產率等情況比較…28
表3-2 2001年我國農民人均純收入后5名的省份農業勞動生產率等情況比較…29
表3-3 2002年糧食總產量前5名的省份及其農機總動力等情況比較 30
表3-4 2002年糧食總產量前5名的省份及其農機總動力等情況比較 31
表3-5農村內部就業結構與農機的變化情況 32
表3-6關于我國農業剩余勞動力總量的一些估算 32
表3-7 1978-2003年我國第一產業產值與生產要素投入情況 34
表3-8線性回歸變量間的相關系數矩陣 35
表3-9農業生產回歸模型參數評估結果 37
表3-10農業生產回歸模型（自變量L平滑后）參數評估結果 37
表3-11農業生產函數模型參數評估結果 39
表4-1層次分析比較標度和涵義 47
表4-2 4-C比較判斷矩陣計算表 48
表4-3平均隨機一致性指標值表 49
表 4-4 層次總排序計算表 49
表4-5人-C比較判斷矩陣 50
表4-6 Ct-P比較判斷矩陣 50
表4-7 C2-P比較判斷矩陣 51
表4-8 C3-P比較判斷矩陣 51
表4-9 C4 -P比較判斷矩陣 51
表4-10我國農業機械化水平的影響因素作用權重 52
表4-11逐步回歸分析表 54
表4-12線性回歸變量間的相關系數矩陣 54
表4-13線性模型（含5個自變量）參數評估結果 56
表4-14 TESTDROP檢驗（剔除兀余變量BM）結果 57
表4-15以農村人均純收入為因變量的線性模型參數評估結果 58
表4-16線性模型（含3個自變量）參數評估結果 58
表4-17 TESTDROP檢驗（剔除冗余變量）結果 58
表4-18線性模型（含2個自變量）參數評估結果 59
表4-19殘差序列存在自相關的參數評估結果 59
表4-20線性模型COCHRANE-ORCUTT迭代法輸出結果 59
表5-1 “三和值法”計算過程結果 77
表5-2邏輯增長曲線模型參數評估結果 77
表5-3線性回歸模型參數評估結果 79
表5-4農民人均收入水平線性回歸模型參數評估結果 80
表5-5聯立方程模型分析數據表 81
表5-6聯立方程模型1參數評估結果 82
表5-7聯立方程模型2參數評估結果（1） 83
表5-8聯立方程模型2參數評估結果（2） 84
表6-1勞動力轉移情況下模型模擬結果 88
表6-2我國鄉村從業人員構成表 90
表6-3農業科技三項費用支出變動模型模擬結果 93
表6-4勞動力比例年均降低1%時農業科技三項費用支出變動模型模擬結果……97
第一章緒論
1.1問題提出與研究意義
從新世紀開始，我國已進入全面建設小康社會、加快推進社會主義現代化進程的新的發展階 段。而全面建設小康社會的重點在農業，難點在農村。為此，黨的十六大提出“統籌城鄉經濟社 會發展，建設現代農業，發展農村經濟，增加農民收人，是全面建設小康社會的重大任務”。建 設現代農業是農村在推進全面建設小康社會過程中的具體奮斗目標，我國農業已開始由傳統農業 向現代農業轉變。現代農業是以農機裝備為基礎的農業，建設現代農業，需要加快農業機械化發 展。這既是解決農業生產方式落后、農業勞動生產率不高、經濟效益不好、農民收人和生活水平 低的重要措施，也是縮小城鄉差別、提高農業與農村整體水平的重要條件。然而，我國目前農業 機械化水平僅為33%,要實現2020年65%的目標，還存在較大的差距山。農業機械化是現代農 業的重要物質基礎和主要標志，農業機械化在現代化進程中肩負著艱巨的歷史任務；同時，我國 農業機械化發展也迎來前所未有的良好機遇。
（1） 中央對“三農”問題高度重視。2004年2月，中共中央、國務院發布了《關丁•促進農 民增加收入若干政策的意見》（即中央1號文件）。《意見》明確指出，“要把解決好農業、農村、 農民問題作為全黨工作的重中之重”，要“提高農業機械化水平，對農民個人、農場職工、農機 專業戶和直接從事農業生產的農機服務組織購置和更新大型農機具給予一定補貼”。中央對“三 農”問題的高度重視，為農業機械化事業的順利推進提供了難得的歷史機遇和最佳的政策環境。
（2） 法律環境明顯改善。十屆全國人大常委會第十次會議審議通過了《農業機械化促進法》， 并于2004年11月1日正式實施。該法進一步明確了國家對農業機械化的扶持措施，規定了國家 對農業機械生產企業實施稅收優惠、中央和省級財政給予農民購買農業機械補貼及貸款支持、農 業機械的生產作業服務收入享受稅收優惠和生產作業用油安排財政補貼等扶持措施，并要求縣級 以上政府主管部門應當建立農業機械化信息搜集、整理和發布制度，為農民提供免費信息服務。 該法的頒布實施，形成了法制框架下的政府引導和市場驅動機制，對于鼓勵和扶持使用先進適用 的農業機械，促進農業機械化發展，提高農業勞動生產效率，推進農業現代化進程，將產生積極 而深遠的影響。
（3） 工業開始反哺農業。從發達國家的工業化發展進程看，工農關系大致要經歷三個階段： 一是以農養工的工業化原始積累階段；二是工農業自我積累、自我發展的工業化中期階段；三是 工業支援農業、反哺農業的工業化成熟階段。2003年，我國人均GDP已突破1000美元，按照發 達國家的經驗，這應該是工業開始反哺農業的轉折點。工農關系的這一重要轉變，為農業機械化 發展提供了強大的經濟支持，將提高我國農業機械化的裝備水平，促進農業機械裝備產品結構的 全面升級，推動農業機械化事業的快速發展。
（4） 全面建設小康社會對農業機械化提出新的要求。黨的十六大明確提出，全面繁榮農村 經濟，加快城鎮化進程，統籌城鄉經濟社會發展，建設現代農業，發展農村經濟，增加農民收入, 是全面建設小康社會的重大任務。全面建設小康社會，會加快農業勞動力向城鎮和非農產業轉移， 為農業機械化發展提供了良好環境；同時，農業和農村經濟結構調整，保護和提高糧食生產能力， 健全農產品質量安全體系，增強農業的市場競爭力，都對農業機械化提出新的需求，為農業機械 化發展提供了廣闊的舞臺。
（5）農民收入增長加大對農業機械化的現實需求。2004年中央一號文件《中共中央國務院 關于促進農民增加收入若干政策的意見》的貫徹落實，以及“兩減免、三補貼”政策措施的實施， 使得農民收入開始大幅增長。2005年中央一號文件《中共中央國務院關于進一步加強農村工作提 高農業綜合生產能力若干政策的意見》又進一步強調“以工促農、以城帶鄉”的思路，讓大量財 政和社會資源施惠農業和農村，通過提升農業綜合生產能力和農業競爭力，力促農民增收；而“大 幅度增加良種補貼和農機具購置補貼”必將帶動農民收入的提高，進而增強其購買能力，加大對 農業機械裝備產品的現實需求。
隨著《農業機械化促進法》頒布，我國有關農業機械化方面課題已經成為學術界研究的熱點、 焦點問題。為此，本論文研究結合國家“十五”科技攻關計劃課題“我國農業裝備科技創新及產 業發展戰略研究”（編號：2004BA524B11）和農業部“農業機械化發展'十一五'規劃”課題， 通過對符合中國國情的農業機械化發展經濟效應的研究，從理論上為推進我國農業機械化事業的 發展，全面實施《農業機械化促進法》提供支撐。
1.2國內外研究現狀分析
1.2.1有關概念
—、農業機械化
農業機械化沒有一個統一而又完整的解釋⑷。從研究的角度講，農業機械化是研究農業機械
（群體或單體）與環境之間關系，探索其間協調發展、優化組合的獨立學科；從內涵的角度講， 農業機械化是用先進工程技術配合生物技術，用機械逐步替代人畜力和手工勞動工具，用新的耕 作方式、科學技術和大工業對農業進行轉化和強化，使農業產品獲得多層次加工利用的過程；從 應用的角度講，農業機械化是通過各種動力及作業機械完成農業產品生產的驅動作業、固定作業 和運輸作業，用物化勞動代替活化勞動，實現工具革命的過程；從目標的角度講，農業機械化作 為農業經濟生產中的技術手段，是發展農業生產力，提高農業勞動生產率的重要措施，對于穩定 農業基礎和發展農業經濟具有其它農業技術不可替代的作用㈢；從系統的角度講，農業機械化是 以無生命的綜合體，通過“化”的過程，為有生命的農業生產系統服務，而其服務的手段屬于機 電工程措施，服務的對象和使用的環境又是農業經濟范疇⑶。
二、農業機械化項目類別
農業機械化即農業生產作業的機械化⑵，而農業生產包含種植業、畜牧業、水產業、林業、 加工業、運輸業、農田水利建設等，由于各行業的生產過程、作業方式各不相同，農業機械化包
也越高；第四，隨著農業機械化程
度的提高，機具性能、勞動者素質、專業化程度和土地經營規模必須與之相適應，動力機具配備 必須建立在技術進步的基礎之上；第五，在當前農村政策和發展形勢的前提下，發展農業機械化 應該做到各層次分工合作，引導農民自覺地改變落后的生產方式，從而提高農村生產力；第六， 農業機械化的發展必須有利于勞動力轉移，且使剩余勞動力在農村內部進行一定的消化⑶。
四、農業機械化的任務
從農業現代化的角度，可以把21世紀稱為中國實現農業機械化、現代化的世紀。今后我國 農業機械化的主要任務：一是農業機械化水平要上好新臺階，實現從初級階段到中級階段的重人 轉變，為實施第三步戰略目標做出貢獻；二是建立比較完善的符合社會主義市場經濟體制要求的 農業機械化經營體制、服務體制和運行機制，提高農機服務的社會化、市場化和現代化水平。
要完成好這兩大任務，必須深化改革、擴大開放、促進發展。正確運用成功的經驗和有利的 國內外條件，充分調動和發揮各方面的積極性和創造力，努力化解不利因素，切實解決好前進中 的矛盾和困難，邁出農業機械化發展的新步伐。同時，要處理好四個關系：一是在市場經濟條件 下采用先進科學技術和生產手段，發展現代農業與家庭承包經營的相互適應關系；二是用發展現 代農業的方法去加強農業基礎與促進農業與非農產業協調發展的關系；三是在區域發展不平衡的 情況下，處理好重點突破與整體推進、區域協調與促進全局發展的關系；四是糧食生產和加工機 械化與其它農產品生產和加工機械化協調發展的關系⑷。
1.2.2國內外研究現狀
一、國內研究現狀
早在1937年，毛澤東在《矛盾論》中就提到“不同質的矛盾，只有用不同的方法才能解決。…… 在社會主義社會中工人階級和農民階級的矛盾，用農業集體化和農業機械化的方法去解決” ®, 1959年《黨內通訊》發出“農業的根本出路在于機械化” ©的重要指示，對推動我國農業現代化 事業發展起了巨大作用，農業機械化的問題成為經濟理論界的研究熱點。文化大革命后，尤其是 改革開放以來，學術界空前活躍，積極進行理論與實踐研究，不斷產生了新思想、新認識、新觀 點，理論研究的巨大進步推動了我國農業機械化事業健康發展。
（一）農業機械化系統分析
實現農業機械化是農業生產發展過程中客觀存在的基本現象，是現代化農業的基本標志⑵。 農業機械化作為農業技術結構中的重要組成部分，是工業技術與農業技術相結合的產物，是一個 邊界模糊、因素眾多、關系復雜的動態系統。
劉超以系統工程思想為指導，對農業機械化的涵義、項目類別、系統組成及其結構關系、與 經濟社會的反饋作用機制等進行了詳細的分析，闡明了農業機械化系統指標體系的基本框架及其 層次關系和發展過程中的基本特征⑶。田文慶分析農機作業成本主要由三部分構成：即生產資料 成本、人工成本、稅費成本，其中生產資料包括化肥、農藥、種子、油料及其它必需物資；人工 成本主要由田間運輸、整地、播種、澆水、鋤草、施藥、收割、打碾等構成，根據作物的農藝不 同，有所差異；稅費中包括水電費、農業稅、特產稅、統籌提留、養路費等⑸。焦長豐、張冬平 等首先開始研究農業機械化發展的制約因素印叭傅澤田等利用總量分析模型向對農業機械化發 展與其主要影響因素的關系進行了定量分析，認為農業機械化的發展與人均收入、勞均播種面積 和糧食單產水平有密切關系，并隨著人均收入、勞均播種面積和糧食單產水平的增長而增長，農 村經濟的發展為農業機械化的進一步發展提供資金保障。穆維松等從我國農業機械化經營機制、 農業發展環境、農村工業化水平和經濟發展水平方面分析了我國農業機械化發展的環境變化，揭 示農業機械化有著良好的發展環境與機遇，提出了農機與農藝的結合、節水和機械化旱作農業技 術的研究和推廣、水稻和玉米生產的機械化技術研究開發等主要發展方向⑺。在我國目前技術條 件和社會經濟水平條件下，影響農業機械化發展的主導因素可以歸納為3個指標：種植業勞均負 擔的耕地面積（針對種植業機械化）；農民年人均收入水平；農業集約化程度。根據農業機械化 發展的主導因素和這些因素與農業機械動力總量水平的相互作用，建立了農業機械化發展的農機
® ——《矛盾論》（1937年8月），《毛澤東選集》（第一卷），人民出版社1991年6月第2版，第311頁。
® ——《關于農業方面六個問題寫給省、地、縣、社、隊同志們的一封信》（1959年4月29日），《建國以來農業 合作史料匯編》，中共黨史出版社1992年3月版，第550頁。
動力總量分析logistic模型,定量反映農機總動力與勞均播種面積、農民的收入水平及糧食單產 水平的關系回。郝慶升研究農業機械化發展的動力機制，認為農業經濟發展水平關系到經營者對 農機的購買力，使用農業機械的經濟效益決定著經營者是否購買或使用農機，是農業機械化發展 的內在動力；政府對農業、農機工業及農機科研與教育的扶持，是農業機械化發展的外在動力 邱立春等利用遼寧省昌圖縣和朝陽地區農業機械化年統計數據，應用冋歸分析方法，建立農業機 械化系統因素分析模型，對影響農業機械化系統諸因素進行了量化與分析，農村經濟、勞動力轉 移率等是影響農業機械化的主要因素【切。
農業機械化區劃是因地制宜地發展農業機械化的基礎性研究工作，主要有條件區劃、專題區 劃、綜合區劃。區劃的原則為地區差異性、相對穩定性與社會經濟客觀規律性。在區劃的研究方 面，最常用的是主導因素分析法，即通過大量的調研，將影響農業機械化的各種因素進行綜合分 析，找出主導因素，確定分區標志，劃分不同的農業機械化區域［⑶。為了研究和評價我國的農業 機械化發展水平，杜璟提出了農業機械化區劃評價指標體系，并建立了灰色關聯分析模型、農機 發展階段模糊綜合評判模型和水平區域分類模型，研究農業機械化發展的不平衡性［⑷。針對現有 農業機械化區劃評價方法與社會經濟發展的不協調性，提出并建立了一種基于Mapobjects技術 開發的GIS農業機械化區域劃分系統”】。
（二）農業機械化與經濟的關系
發達國家實現農業機械化的經驗和我國農業機械化走過的歷程表明，農業機械化健康發展取 決于農村人均收入水平與每個農業勞動力負擔的播種面積兩個重要條件。前者是農民生活水平和 購買力的度量，后者標志著農業勞動力余缺程度；是農民需求愿望的表征。萬鶴群等在深入分析 和研究主導因素與農業機械化水平變化規律的基礎上，用二元logistic函數表達了農業機械化與 兩種因素的關系［旳。張松明、陶鼎來等認為農村就業結構是影響農業機械化進程的重要因素，農 村勞動力的轉移速度與農業機械化發展是相互依賴、相互作用的，只有二者發展速度相適應，才 能保持農業機械化健康發展耳列。
金秀滿等把史密斯提出的生態系統分室模型用于描述第一、第二、第三產業勞動力數量相互 轉移的動態變化中，提出了農村勞動力結構分室模型，分析農業機械化發展速度與農村勞動力轉 移速度之間的關系。7】。農業機械化的發展受農業產業結構的影響很大，農業產業結構的戰略性調 整，對農業機械化的發展提出了新的要求°叫李小陽等分析了我國農業機械化發展的阻力、農業 勞動力的剩余狀況和原因、農業勞動力轉移的制約因素，指出農業剩余勞動力是影響農業機械化 的重要因素張冬平等根據資源間的合理替代原理，給出了測定農業勞動力剩余率的公式，并 對河南省農業勞動力剩余量進行了估算，表明1982-1993年河南省農業機械對農業勞動力的邊 際替代率呈下降趨勢。認為農業機械化過程應首先實現農村機械化，增強農村非農產業吸收勞動 力的能力，促使農業勞動力的轉移［創。夏萍等提出應根據當地農作制度和農藝要求，選擇適宜的 農業機械化綜合作業模式，綜合技術可以改良土壤，提高化肥和水的利用率，減少環境污染，增 加農業產量［仙。家庭聯產承包責任制下過小的土地經營規模阻礙了農業產業化和農業結構調整的 步伐，制約新型、大型農機裝備廣泛使用和農業機械化的發展。土地流轉加快農業產業結構調整 的步伐，促進了農業機械化發展（鋤。土地規模經營是今后我國農村土地經營的主要模式，客觀要 求大力發展農業機械，以農業機械的發展為途徑推動土地規模經營的發展"現郭小撐等將第三方 物流模式引入到農業機械化領域，農業機械運作的產業化、市場化運作按照第三方物流模式，有 利于農業機械化產業和農業產業效益的實現李慶東利用統計數據，對影響農業經濟發展的諸 因素進行了分段關聯分析和層次分析，表明農業機械化對農業經濟發展的作用逐步增大⑷］。
（三）農業機械化貢獻的測算
農業機械化貢獻率是反映農業機械化作用的一項重要的綜合指標，測算農業機械化貢獻率的 主要目的，是從數量關系上認識農業機械化對農業增產、增收帶來的實際作用的大小“】。農業機 械化對農業貢獻率分析其實是一個生產率測算范疇，生產率可以分為偏要素生產率和全要素生產 率。農業偏要素生產率是農業產出和農業單要素投入的比率，包括土地生產率、勞動生產率和資 金生產率，把資金進一步分為機械、化肥投入等時又可以計算機械投入生產率、化肥投入生產率； 農業全要素生產率是農業產出與農業總要素投入的比率，全要素生產率反映了每單位全部要素投 入所生產的農業產出量閻7】。
目前國外對全要素生產率研究比較多，對全要素生產率的測定主要方法有生產函數（如柯布 一道格拉斯生產函數、固定替代彈性生產函數、超越對數生產函數等）、增長速度方程方法、邊 界生產函數分析方法和綜合要素生產率指數等〔⑹。20世紀90年代以前，我國對生產率的研究集 中于偏要素生產率的完善，以及對偏要素生產率的綜合分析方法，沒有涉及全要素生產率。90 年代后，隨著技術進步在經濟中作用的不斷加大，產業結構問題的日益突出，以及偏要素生產率 指標固有的弊病，國內研究人員開始引進、研究并應用全要素生產率方法，目前主要運用生產函 數、增長速度方程方法、綜合要素生產率指數和數據包絡分析等方法測算技術進步、勞動投入、 資本投入和生產率增長等因素對經濟增長的貢獻。如利用超越對數生產函數分析了勞動投入、資 本投入和生產率增長對經濟增長的貢獻"Ji】，利用DEA方法測算各要素投入對種植業產值的貢 獻率［22,23］,利用c_D函數測算了要素投入對畜牧業和漁業產值的貢獻率。
近年來，中國農業工程研究設計院著手研究了農業機械化對農業產出貢獻率的問題，根據農 業機械化貢獻率的內涵，采用柯布——道格拉斯生產函數法和有無比較法兩種方法來進行定量分 析魏宏安等［創用柯布一道格拉斯函數模型對甘肅省農業機械化的貢獻率進行了計算，測得甘 肅省1981-1999年農業機械化貢獻率為21.22%»楊青等刪用Cobb-Douglas生產函數與有無比較 法，研究了陜西省農業機械化對農業生產貢獻率。洪仁彪等【卻利用有無比較法對全國種植業利潤 貢獻率進行了測算，得出1996年全國農業機械化在種植業中貢獻率為18.33%。高連興等【旳用項 目有無比較法計算了東北地區農業機械化的貢獻率，1990、1995、1998年東北三省種植業中農業 機械化的貢獻率分別為17.40%、18.30%和28.74%„王紅飆等〔勿用有無比較法測算到農業機械化 對新疆生產建設兵團1999年種植業的貢獻率為32.7%。羅紅旗運用生產函數法對湖南省1994- 2001年農業機械化對農業產出的貢獻率進行了定量計算。役
王福林在理論上提出了把彈性系數看成變量時計算農業機械化貢獻率的計算方法。宗曉杰 等㈤】用索洛余值法對農業機械化貢獻率進行了理論研究，并對數據包絡分析法在農業機械化貢獻 率中的應用進行了程序開發方面的研究。王福林利用c2gs2模型測算農業機械化貢獻，考慮到技 術進步因素，使測算結果進一步接近各投入要素的實際貢獻份額，提高了測算的科學性目前, 我國在農業機械化對農業生產貢獻率的研究中還處于理論探索階段，還沒有形成規范的測算方 法。
（四） 農業機械化效益評價
農業機械化技術經濟效益綜合評價指標體系包括三個層次：第一層次是農業機械化技術經濟 效果；第二層次包括勞動生產率、土地生產率、成本利潤率和投資效果；第三層次是具體的評估 指標體系。李立輝等利用所建立農業機械化技術經濟效益多層次灰關聯的層次結構評估模型，對 吉林省榆樹市大坡鎮九個村進行實證研究農業機械化投資行為因地區因素不同而具有一定區 域性，閻秀霞等選取農機總動力、勞均農機總動力、畝均農機總動力、拖拉機總動力、農業機械 總值、耕作機械總值比重、排灌機械總值比重、收獲機械總值比重、運輸機械總值比重和農產品 加工機械總值比重等作為評價指標，按照模糊聚類原理，定量分析區域差異因素對農業機械化投 資行為的影響⑷］。林興軍等提出農機作業總體經濟效益為農機使用者經濟效益與農機經營者經濟 效益，農機使用者經濟效益為農機作業后形成的增值與支付作業收費，農機經營者經濟效益等于 農機作業利潤［創。
（五） 農業機械化發展水平評價
對區域綜合體中農業機械化發展水平進行科學、正確的評價，目前常采用綜合指數法、評分 法、層次分析法、概率灰色評價法和模糊評價法"9】。評價農業機械化發展水平應以整個系統作為 考察對象，對發展的全過程做出綜合評價。
農業機械化程度指標體系劃分三個層次，第一層次是農業機械化程度；第二層次是農業機械 化水平、農業機械化管理水平與農機保有率水平；第三層次具體評估指標體系。楊印生等建立了 多層次灰關聯評估模型，并對吉林省榆樹縣大坡鎮9個村的農業機械化程度作了評價［呦。李炳軍 等附】認為反映農業機械化發展水平的指標體系包括效果指標（機械化作業水平、一個勞動力負擔 的耕地面積、糧食商品率）、裝備水平（單位面積耕地裝備的農機動力、種植業勞動力占農村勞 動力的比重、農機動力與農具的配套合理性）、發展潛力（農村農機人員擁有量、農機工業產值 與機械工業總產值之比、農村勞動力平均受教育年數、農機工業的年技術進步速度）和穩定協調 能力（機械化作業量增長率與農機工業生產資金增長率之比、管理模式與農機作業協調程度）。李 炳軍等［49］把我國農業機械化發展水平劃分為初始機械化、半機械化、基本機械化和全面機械化4 個階段，并提出了相應的評價標準。樓文高等根據農業機械化發展水平的評價標準⑴］,提出了生 成足夠多人工神經網絡訓練樣本、檢驗樣本和測試樣本的方法，運用訓練后的神經網絡評價模型 對河南省1994年農業機械化發展水平進行了評價［刃。
（六） 農業機械化發展的階段性
農業機械化是人類社會生產力發展的必然過程，是與技術經濟發展水平密不可分的。止確認 識我國農業機械化現在所處的發展階段，對我國農業機械化的基本國情做出科學判斷，是建設有 中國特色的農業機械化事業的重要問題，是科學制定和正確執行我國農業機械化方針、政策的基 本依據。
農業機械化的發展是一個新陳代謝過程。農業機械化發展的過程不僅表現出發展的無限性和 連續性，而且呈現出發展的階段性。我國農業機械化的發展存在不平衡性【"I：有些地區已基本實 現了農業機械化，正在向全面機械化發展，但全國還處于初步農業機械化階段。楊敏麗從農業機 械的替代效應、農用總動力結構變化、人畜機作業費用構成、農業勞動生產率的變化等四個方面
中國農業大學博士學位論文 第一章緒論 分析了我國農業機械化的現狀，得出我國農業機械化仍處于初步機械化階段的結論⑴】。白人樸等 建立了農業機械化所處發展階段的模糊評判模型，并用模型對全國及各個省市區農業機械化發展 階段進行評判，把農業機械化發展過程大體劃分為3個階段：即農業機械化初級階段（或稱農業 初步機械化階段）、農業機械化中級階段（或稱農業基本機械化階段）、農業機械化高級階段（或 稱農業全面機械化階段）［54］o從我國的國情出發，農業機械化階段劃分主要運用兩個指標：耕種 收綜合機械化水平及第一產業從業人員占全社會從業人員的比重。目前，我國農業機械化總體還 處于初級階段，但已呈現出從初級階段向中級階段轉變的過渡期特征和發展趨勢，部分地區已率 先進入了中級階段，并正向高級階段發展⑵。
農業機械是農業先進科學技術應用的載體，也是科學技術轉化為農業先進生產力的橋梁，作 為現代農業的基礎，農業機械化代表著發達的農業先進生產手段和先進生產條件，實現農業機械 化是率先實現農業現代化的必然過程W 耿端陽等提出我國農業機械應該逐步向自動化、智能化 方向發展，而我國要實現農業生產的自動化和智能化還需一個較長的過程。叫
（七）其他方面研究
在目前我國經濟結構和產業結構劇烈變化的情況下，必須逐步建立和完善農業機械化發展的 支持體系。完整的農業機械化支持體系主要包括農業科技體系、農業機械化市場服務體系、政府 行為、信息服務體系及金融服務體系等3】。胡德理認為對購買農機具實行補貼，表面上是機手獲 利，實質上是農民受益。主要表現在節本增效方面，一是節約成本費用，減少支出；二是減少糧 食拋撒，增加收益。國家對機手的補貼間接轉變為農民收入，最終獲益者是農民，這種補貼政策 符合WTO規則。建議政府安排專項資金，專項用于購置田間作業機具的補貼，加快農業機械化 事業發展的步伐，促進農業現代化⑶】。白人樸建議要加快法制建設步伐，努力完成農業機械化立 法的兩個配套工程，即農業機械化行業法規與國家公共法規配套工程、農業機械化全國性法規與 地方法規配套工程⑵。
二、國外研究現狀
國外農業發達國家早已實現了農業機械化，它們在實現機械化的過程中主要進行了機具和作 業研究。20世紀60年代起，隨著運籌學和數量經濟學的發展，對規模經濟、機器配備、產投比 及生產系統模擬等進行大量的研究，但近期進展不大［6b621o國外部分發展中國家對農業機械化政 策策略等問題研究較多，并取得一定進展®隨著計算機技術的發展，在有關農業機械化的研 究方面，歐美等發達國家多利用CGE模型分析法，從農業機械化發展與農業增長、農業勞動力 轉移、農業勞動生產率、產量與農民收入等關系方面加以研究，將農業機械化的發展置于整個國 民經濟和農業發展的大環境中加以考察，研究農業機械化的技術進步對農業和經濟的促進作用。
（一）農業機械化系統優化分析
農業機械裝備的有效投資及合理利用是農業機械化發展的重要問題之一。在國際上有關農業 機械裝備和農業機械管理的優化問題得到了廣泛研究。I. Inukai分析了泰國農業機械化分布格局， 利用投入產出分析法，研究農業機械化對農業產出和勞動力投入的經濟影響，認為選擇農業機械 化可以創造比因實現機械化而減少的更多的勞動機會，可以延長農民種植季節，拓展農民就業空 間。Audsley建立了用于新機械與技術開發運用的線性規劃模型，用來分析農業條件、經濟和技
術間的關系，評價農業機械可操作性與經濟可行性，也可為農場制定不同的發展戰略⑹】。Whitson 等利用線性規劃方法，評估德克薩斯州在自然風險下不同農機耕作方案糧食、高粱、棉花、大豆 與玉米作物分別替代耕種的產量，優化農業機械耕作方案〔斶。Gracia等開發混合整數線性規劃模 型，并運用于西班牙甜菜種植業農業設備優化分析I®〕。Ghassan, Reid, Saadoun等乂不斷完善與發 展混合整數線性規劃模型，拓展規劃所涵蓋的系統范圍和生產期EE"］。Kline等通過運用和編 譯農場管理線性規劃，構建了農場級農業機械化智能優化決策支持系統"J Bender等提出有關 線性規劃優化后影子價格運算法則，分析農業機械化的主要制約因素，闡述了農業機械化發展對 拖拉機與勞動力資源的影響［74］» Jannot and Cairol設計了一個線性規劃計算機軟件，用于優化農 作物布局、農業收益、勞動力需求，以及機械和土地資源，也可用于評價新機器的商業競爭力⑴】。 Sogaard等基于最小成本（包括固定成本和可變成本）理念，開發適用于精確農場規模和農作物 生產計劃的非線性規劃模型［76］»E.A.Camarena等建立一個多農場體系的農業機械優化綜合整數線 性規劃模型，并對墨西哥5個耕種小麥和高粱的農場進行了模型實證分析（77】。
（二） 農業機械化政策理論研究
日本學者曾與美國學者合作，總結美國從1880-1960年80年的農業發展經驗，得出農業機 械化在美國農業生產率增長中的作用在70%以上的結論。2000年，美國工程院把農業機械化評 為20世紀對人類社會生活影響最大的20項工程技術之一，說明農業機械化對美國乃至世界的農 業發展產生了重要影響〔囲。
（三） 農業機械化與可持續發展
現代化農業嚴重依賴于農業機械化，無論是生產工具、動力源還是食物和非食物生產過程管 理，都與農業機械相聯系。農業機械化也直接或間接與可持續農業問題或主題相聯系。農業機械 化與環境壓力有關，涉及污染風險卩&79】，以及與土壤、水質、生活環境、生物多樣性、野生動物 和景觀文化相連的土地管理⑻】。農業機械是非再生能源血1,也是農業灌溉的重要手段。從財政投 入的角度，農業機械化占農業生產成本的30%™。由于受潛在規模經濟效益的驅使，農業機械化 的增強勢必造成農村就業崗位減少，生產資料向大農場融合，以及土地所有權轉移184-861»當然， 如選擇或使用合理，農業機械化保持和改善農業可持續發展。F. R. Leival等對農業機械化與可耕 作農業可持續關系進行了分析和界定，利用環境、社會和經濟指標對英國適宜耕種農田的兩種類 型進行了評價。評價指標包括三類：一是與機械化直接相關的能源利用、土壤壓緊狀態和廢氣排 放指標；二是與農業機械化間接關系的指標，如化學肥料使用副作用和土壤有機質下降；三是反 映受農業機械化影響的指標，如勞動力就業、農機事故和農業財政狀況〔"I。
（四） 可計算一般均衡模型（CGE）分析
CGE模型起源于列昂惕夫的投入產出模型，由約翰森于1960年最先提出。隨后Harberge首 次把一個關于稅負分配的兩部門模型引入財政領域阿。Shoven, Whalley開發出分析幾種稅收的模 型即】。Ballard等利用一個12個部門、12個消費者的多時期的CGE模型㈤】，計算了美國稅收對 勞動、資本、消費、收入和產出的邊際附加負擔。經過30多年的發展，CGE模型已漸趨成熟并 廣泛地用于分析價格、稅收、公共消費、關稅和匯率、技術進步、環境政策、工資、收入分配等 經濟政策變動對經濟所造成的影響。國外主要利用CGE模型廣泛分析整個經濟系統組成要素間 的相關關系［91-，011o
(五)技術經濟增長理論
20世紀五六十年代，以Solow為代表的新古典經濟學家發現，若不引入某種新的要素，以新 古典總量生產函數為核心的增長模式最終無法逃脫零增長的命運。Solow開始在生產函數中加入 技術進步因素“"I, 1962年，Arrow提出了“干中學” (Learning by Doing)的概念㈣］。這里的學習 (Learning)是指知識或技術的獲得過程。Arrow認為，學習只有在解決實際問題的嘗試(Doing)中才 會發生。因而，技術進步是經驗的產物。Uzawa于1965年提出了將技術進步內生化的另一條思 路“即。他修改了 Solow單純設置生產部門的做法，而是在經濟系統中引入教育部門，將技術進 步視為人們進行教育投資的直接結果，而教育投資是經濟主體有意識的行為。在某種程度上，技 術進步便被內生化了。
Romer PM, Lucas RE等提出了不同于新古典主義的新的經濟增長理論：內生經濟增長理論。 新經濟增長理論的倡導者大都吸收了 A rrow或Uzawa的思想，認為技術進步來源于生產實踐或 教育，而且他們詳細論述了技術進步的機制及途徑：干中學和人力資本建設。技術進步內生化理 論的新進展始于Romer在不完全競爭框架下對R&D所作的考察［何。此前，新經濟增長學者們大 都在完全競爭框架中考慮問題，忽略了規模收益遞增和完全競爭假設之間存在的矛盾［別。此后， 人們開始在不完全競爭框架下考慮增長問題，并認為技術進步來自企業有目的的R&D,這種活 動是廠商在可能獲取壟斷利潤的激勵下投資的。技術進步內生化理論發展很快，各種研究成果不 斷涌現。其中，Yang和Borland放棄以往總量生產函數的方法，采用消費一生產者 (consumer-producer)概念，考察個人專業化水平的內生增加“呦；Grossman和Helpman提出質量梯 度(Qualityladder)的概念，研究產品質量的內生提高〔切等。
綜合上述文獻分析，國內外已經就有關農業機械化問題開展廣泛地研究，但由于各國農業機 械化發展的實踐差異，國內外研究存在很大差異。
國外純粹對農業機械化的研究較少，從文獻檢索可以看出有關農業機械化的學術文章幾乎沒 有。尤其是發達國家早已實現了農業機械化，所以單純農業機械化研究較少。從文獻分析來看， 有關農業機械化的研究文獻集中在20世紀80年代以前。在研究方法上，國外主要采用定量分析 法，發達國家研究重點是農業機械化優化問題，發展中國家研究重點是農業機械化政策卩08】。當 前，隨著計算機的發展，發達國家更多地利用可計算一般均衡模型來計算分析一個國家或地區各 個生產要素的投入與經濟發展的關系；同時，利用技術經濟增長模型來分析技術的進步對國民經 濟發展的促進作用。總之，國外已經將有關農業機械化問題置于整個經濟發展系統中研究。
我國有關農業機械化發展方面的研究，在研究方法上偏重于定性研究，主要包括對農業機械 化進行系統分析，探索農業機械化發展的制約因素；研究農業機械化在國民經濟發展的重要地位， 解決農業機械化發展的理論基礎；闡述農業機械化發展的階段性，科學指導農業機械化實踐，等 等；在定量研究方面，著重于農業機械化系統分析、農業機械化優化分析，以及農業機械化的貢 獻率研究上。國內農業機械化發展研究還是局限在就農業機械化研究農業機械化的框框內，沒有 將農業機械化發展研究與整個國家經濟發展聯系起來，對于在當前和今后國家經濟發展條件下， 我國如何發展農業機械化，以及農業機械化發展的經濟效應和動態仿真問題，還沒有相關研究
[109]
1.3研究目標與研究內容
1.3.1研究目標
（1） 通過國內外文獻分析，探討我國農業機械化發展研究的基本狀況；
（2） 分析我國工業化的發展進程，判斷農業機械化作為工業化進程的伴隨事物，從技術和 經濟兩方面討論其發展效應；
（3） 采用定量研究方法，挖掘主導我國農業機械化發展的關鍵因素；運用經濟增長理論構 建我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型，并通過情景分析客觀地探討新階段我國農業機械 化的發展趨勢，從而指導我國農業機械化工作。
1.3.2研究問題的界定
農業機械化是一個籠統、綜合性的概念，農業機械化是農業現代化的重要標志，反映現代農 業的發展程度與機械裝備水平。因此，從物質生產要素投入來看，農業機械化表現為農業機械裝 備，可用總動力來表示；從技術生產要素投入來看，農業機械化表現為現代農業的技術投入情況， 反映農業生產方式的進步程度，可以用農業機械化耕作占整個農業生產的比例或者技術指數來表 示。本文在研究農業機械化子系統的發展動因的基礎上，主要從農業機械化的物質要素方面進行 考慮；在構建我國農業機械化發展經濟效應的動態仿真模型和進行情景分析時，將從農業機械化 的物質要素和技術要素兩個方面進行分析，從而研究農業機械化與經濟的關系。
1.3.3主要研究內容
本文將在對我國農業機械化發展效應系統分析的基礎上，定性探討農業機械化發展的經濟效 應；同時運用計量經濟方法，定量分析影響我國農業機械化發展的關鍵因子；并基于經濟增反理 論，構建我國農業機械化發展經濟效應的動態仿真模型和進行情景分析，進而剖析當前或今后一 定時期內我國農業機械化的發展趨勢，從而為我國各級政府及農業機械化行政管理部門提供理論 指導和政策依據。
一、主要研究內容
本文將在對我國農業機械化進行的系統分析的基礎上，著重從定量角度，將農業機械化與整 個國民經濟發展聯系起來，研究農業機械化的發展問題。主要章節安排如下：
（1）通過文獻收集整理，歸納并分析、總結農業機械化的相關理論概念。包括農業機械化 的內涵、農業機械化的項目類別、農業機械化特征和農業機械化的任務。同時從農業機械化系統 分析、農業機械化與經濟的關系、農業機械化貢獻的測算、農業機械化效益的評價、農業機械化 發展水平的評價、農業機械化發展的階段性等方面分析國內針對農業機械化發展的研究狀況；從 農業機械化系統優化分析、農業機械化政策理論研究、農業機械化與可持續發展、可計算一般均 衡模型（CGE）分析、技術經濟增長理論等方面分析國外農業機械化發展研究的基本狀況。
（2） 通過對國內外工業化進程的剖析，在分析我國農業機械化發展的工業化推動和現代農 業建設需求的基礎上，從生產工具替代、農業綜合生產能力提高和農村經濟結構良性調整等方面 分析了其表現形式；同時，闡述了現階段影響我國農業機械化效應發揮的主要制約條件。
（3） 在定性分析我國農業機械化發展效應經濟性的基礎上，利用回歸模型邊際效應分析方 法初步定量了解農業機械化發展水平對農村經濟的作用程度影響，并運用C-D生產函數模型模 擬方法對農業機械化對農村經濟影響進行進一步說明。
（4） 采用系統分析方法中的層次分析法，研究影響我國農業機械化發展的關鍵因素；對我 國農業機械化發展影響的因子進行了有效、合理的分解，建立相應的數學模型，從而確定影響我 國農業機械化發展的主導因素。同時，應用逐步回歸分析方法對影響我國農業機械化發展的主要 因素進行定量分析，分析以農業機械裝備水平為代表的農業機械化發展水平與農村人均純收入、 農村勞動力向二、三產業轉移率、農業人口人均占有耕地面積、初中文化程度以上人數（每百個 勞動力中）和農村人口人均科研經費5個主要因素間的相關關系。
（5） 運用建模與仿真理論，并基于經濟增長模式，構建我國農業機械化發展的經濟效應動 態仿真模型；在對我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型進行參數估計的基礎上，進行情景 分析，從而探討新時期我國農業機械化的發展趨勢。
1.3.4技術關鍵
（1） 了解和掌握我國農業機械化發展的基本進程和階段性；
（2） 分析推進或影響我國農業機械化發展的系統因素，并進一步確定其關鍵影響因素；
（3） 建立我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型，確定在經濟發展水平下當前或今后 我國農業機械化水平，提出我國農業機械化發展的相應政策措施。
1.4研究方法與技術路線
1.4.1研究方法
本文將在國內外相關文獻分析的基礎上，采用“用、弓）、改、創”的原則，即對于在農業機 械化發展研究中成熟可用的計量方法，直接采用；其他系統發展研究中成熟可用的計量方法，且 適合農業機械化發展研究運用的計量方法，引而用之；在農業機械化發展研究中有但不成熟，而 其它領域有但不能直接引用或不合適的計量方法，通過修改、完善和補充，進行應用；目前的發 展研究中完全沒有適合的計量方法，通過創新構建。而模型分析則突出“解釋與優化并重”的思 想，即認識世界、解釋問題與改革調整、系統優化的雙重意義。
1.4.2技術路線
（1） 查閱、分析相關研究文獻，吸取眾家之長，拓展研究思路，調整與優化研究方案，提 高研究水平。
（2） 剖析我國工業化發展進程，進而研究我國農業機械化的階段特征，以及所處階段產生 的效應，并從技術性表象、經濟性表象和約束條件等方面分析其表現形式。
（3） 定量研究我國農業機械化發展水平對農村經濟的作用程度。
（4） 分析主導我國農業機械化發展的關鍵因素。
（5） 基于經濟增長理論，構建我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型，探討其發展趨 勢。
具體技術路線如圖1-2所示。
圖1-2本論文研究的技術路線
1.4.3研究基礎分析
目前，國內外有關農業機械化發展的研究主要集中在分析農業機械化發展的制約因素、農業 機械化發展的階段性、農業機械化在國民經濟發展的重要地位、農業機械化優化分析，以及農業 機械化的貢獻率測算等方面的定性與定量研究。隨著計算機技術的發展，發達國家更多地利用可 計算一般均衡模型來計算分析一個國家或地區各個生產要素的投入與經濟發展的關系，并且利用 技術經濟增長模型來分析技術的進步對國民經濟發展的促進作用，對研究我國農業機械化發展問 題具有重要的參考作用。本文將借鑒國內外關于農業機械化發展的研究成果，運用計算機技術、 系統理論、計量經濟學和經濟增長理論，深入研究我國農業機械化發展的經濟效應，以期對我國 農業機械化發展提供科學理論依據和技術指導。
第二章我國農業機械化發展效應的辨識
機械化是構成工業化特征的一種過程，對于工業增加有過強烈的影響，對于農業也是一樣 [，10]o X業化過程其實是一個農業收入在國民收入中的比重和農業人口在總人口中的比重逐漸下 降，同時以工業為中心的非農業部門所占比重逐漸上升的經濟結構變化過程。工業化和現代化最 為本質的特征是都要進行技術革命或技術創新，都要求進行相應的組織創新或制度創新，都要求 社會生產實現機器化或其他現代生產工具為主的社會化大生產。工農關系的這一重大轉變，為農 業機械化發展提供了強大的經濟支持，為此，本章將結合工業化發展進程分析，探討我國農業機 械化發展的階段特征，并以此研究我國農業機械化發展效應的具體表現形式和制約因素。
2.1我國工業化發展進程分析
工業化是當代發展中國家經濟發展和社會進步的必由之路。正如英國著名經濟學家湯姆•肯 普指出的：在現代世界上，沒有一個國家不把提高物質生活水平看做是一個理想的目標，不把工 業化看做是達到這一目標的重要手段。各國工業化過程中，工業與農業發展、城市與農村發展表 現出一些共同的趨勢和規律。研究這些規律，借鑒先行工業化國家和其它發展中國家工業化發展 的經驗教訓，辨明中國工業化所處歷史階段，并結合中國國情采取合適的農業機械化發展對策， 可使我們少走彎路，實現我國工農業和城鄉經濟、社會的良性運行和協調發展，加快我國工業化 和農業機械化進程。
2.1.1國際工業化發展狀況
一、工業化發展階段的劃分
關于工業化發展階段的劃分，目前還沒有統一的標準，主要是根據研究目的，從某個角度進 行區分。有根據工業化進程的層次性，將工業化過程區分為前工業化階段，工業化第一階段（一 次工業化階段），工業化第二階段（二次工業化階段）和超工業化階段⑴人有從工農業關系角度， 可將工業化分為以農養工、工農自養和以工養農三個階段"2】。有依據工業化進程的時間性和發 育程度，將工業化劃分為前期（基本實現工業化階段）、中期（成熟的工業化階段）和后期（工 業化的最高階段）三大階段“⑶。而霍夫曼系數是從社會總產品結構方面，運用消費品工業與資 本品工業凈產值的比值來劃分工業化發展階段。
從發達國家的工業化發展進程看，綜合上述對工業化階段的分析，本文將工業化發展進程歸 納并劃分為3個階段，即工業化初期階段、工業化中期階段和工業化后期階段。3個階段的主要 特征表現如下：
（1）工業化初期階段，主要特征是農業、農村剩余流入工業及城市，農業、農村支援工業、 城市發展，工業化的成長主要依靠農業、農村提供的剩余積累，即以農養工的工業化原始積累階 段。
(2)工業化中期階段，主要特征是農業、農村剩余不再外流，工業、城市的發展完全依靠 自身的剩余積累來進行，工農業、城鄉平等發展，即工農業自我積累、自我發展的階段。
(3)工業化后期階段，主要特征是工業剩余開始回流農業，工業、城市支援農業、農村發 展，工業化的成長主要依靠工業、城市的剩余積累，即工業支援農業、反哺農業的工業化成熟階 段。
二、工業化發展階段的國際經驗
從國際范圍來看，根據工業化程度的不同，有成熟工業化國家如美國、德國、日本等，新興 工業化國家如韓國、泰國等，部分工業化國家——主要是發展中國家和未工業化國家 些貧
窮國家之分，對成熟工業化和新興工業化國家工業化發展的階段認識，特別地通過對這些國家處 于工業化前期階段向工業化中期階段特征的分析，有助于我們正確把握當前我國工業化發展的階 段、水平以及與工業化國家間的差距。
(1)美國。1900年，美國工業結構實現重工業化，鋼鐵業和機器制造業在工業部門中分別 屬于第一位和第三位。到本世紀50年代中期，美國掀起第三次合并浪潮，其中銷售部門山有較 重要的位置，這表明，1955年前后，美國開始向服務社會過渡，可以認為1900-1955年是美國 的工業化中期階段U⑷。
(2)日本。日本于1936年建立了以重工業為主的工業體系，至1972年，日本第三產業的 勞動力和國民收入構成比例達到49.4%,超過第二產業35.7%的水平。因此，我們把1936-1972 年劃為日本工業化的中期階段m鐵
(3)德國ol913年，德國工業產值占GNP的比重達45%,農業產值的GNP比重降至23 % , 重工業就業人數超過輕工業，建立了比較完整的工業體系。70年代以后，德國逐步由工業社會向 服務社會過渡。據此，1913?1970年可視為德國的工業化中期階段m鐵
(4)韓國。70年代初，韓國除了工業就業比重14.3%略低于17.5%的標準結構外，人均GNP、 城市化率、產值結構、就業結構及出口結構指標均已達到工業化中期階段的標準。從70年代初 開始，韓國大力推進重化工業的發展，到80年代初，重工業產值超過輕工業。1996年，韓國人 均GNP已越過10000美元，被接納為經濟合作與發展組織成員，正式進入發達國家行列。因此， 我們將1970年至1996年以前劃為韓國的工業化中期階段2鐵
(5)泰國。1982年，泰國農業產值占GNP的比重為22.3% ,重化工業比重開始明顯上升。 1983年人均GNP已達到793美元，被世界銀行列為中等收入國家。因此，1982年以后泰國已進 入工業化中期階段“鐵
通過以上分析，可以得出當前我國工業化水平還是比較低的，與工業化國家比，特別是與成 熟工業化國家相比，工業化本質上差距還是比較大，主要表現在經濟增長模式和結構、產業結構 等方面，這對于我國工業化發展道路有重要的參考意義。
2.1.2我國工業化發展現狀及趨勢
有關實證研究從經濟發展的宏觀特征，可以用4個指標來衡量是否進入工業化發展的階段：
①綜合經濟水平指標：人均GDP （或人均GNP）；②產業結構指標：農業增加值占GDP比重；
③就業結構指標：農業就業人員占全社會總就業人員比重；④城鄉結構指標：城鎮人口占總人口 比重。從當前國際工業化的發展狀況和我國的經濟社會發展水平看，大多跨過了工業化的初期階 段，正處于工業化中期或工業化后期或其轉折期，其判斷標準如表2-1所示［1,5J16）o
表2-1工業化中后期發展階段參考指標
指標 單位 轉折期 反哺期
人均GDP 美元 N700 >1500
農業增加值占GDP比重 % W25 <15
農業就業人員占全社會就業人員比重 % W55 <30
城鎮人口占總人口比重 % $35 >50
我國20世紀90年代進入工業化中期階段，從1990年起，中國工農業GDP比例穩定地超過 1.5:1；從1994年開始，中國農業勞動力比重低于55%； 1995年中國城市化水平為29.04%,而直 到1999年中國城市化水平為30.9%,仍低于35%。除了城市化水平較低外，中國其它經濟指標 在九十年代初中期已接近或部分超過工業化中期階段的經濟指標要求。綜合這些因素，我們可以 認定約在1995年中國開始進入工業化第二階段，即工農業、城鄉平等發展階段。到2003年，我 國人均GDP達到1090美元，農業增加值比重為14.8%,農業就業人員占全社會就業人員比重低 于50%,城鎮人口比重為40.5%,由此可以認為當前我國整體上處于工業化中期向工業化成熟期 的轉折階段，這個階段要求國家用工業積累補貼農業生產，這是工農關系的重大轉折，以提高農 業生產的資本水平，為農機化發展提供了資金積累，提高農機化的裝備水平，改善農業生產條件， 提高從事農業生產勞動者的收入水平，促進農村社會的和諧穩定繁榮發展。
我國人均GDP在2003年突破1000美元 按照發達國家的經驗，應該是工業開始反哺農業 的轉折點。工農關系的這一重大轉變，為農業機械化發展提供了強大的經濟支持，將提高我國農 業機械化的裝備水平，促進農業機械裝備產品結構的全面升級，推動農業機械化事業的快速發展。
2.1.3我國工業化進程發展趨勢分析
一、發展趨勢
長期以來，國家宏觀農業政策是將農業作為其他產業的原料供應產業，對農業是“取大于予”, 通過工業和農業“剪刀差”增加工業積累，發展工業，農業始終處于“凈流出”地位。1950-1978 年，農業資金凈流出額達4500億元，平均每年為155億元，凈流出率高達18.2%； 80年代，農 業平均每年凈轉移財政資金約1400多億元。1990?1998年我國農業資金總流出13368.5億元， 其中，僅1993、1994年農業資金流出量就達到4572.5億元，之后年流出資金量有所下降，但仍 處在1200?1500億元的水平⑴7-切。農業資金大量流失，造成了農業投入不足、農業生產條件 得不到改善和農業技術低水平，嚴重削弱了農業自我積累和自我發展的能力。
反哺農業是國際經濟發展的基本經驗，與各國的經濟發展水平及階段密切相關的。當今的發 達國家都對農業進行反哺，而發展中國家起步較晚，反哺的力度和范圍都不大，甚至有的國家仍 舊在依靠農業積累發展工業。反哺農業政策實施的前提要求國家的經濟水平達到一定的階段和水 平。因此，反哺農業是經濟發展的結果，也是經濟發展過程中的一個階段事實。
二、政策選擇
當前我國從總體上處于工業反哺農業的轉折期，反哺轉折期就是國民經濟發展由農業哺育丄 業轉變為工農業自育自立發展，并開始由工業反哺農業的時期，而國民經濟發展全面進入工業反 哺農業發展階段，即轉變完成，可稱為反哺期。白人樸在對農業反哺的階段進行研究認為反哺農 業可分為保護性反哺（帶補償性、維持性、穩定性）和加強性反哺（帶引導性、提高性、發展性）， 轉折期對農業的反哺應以保護性反哺為主，多實行普惠制和直補政策，把政策的好處和實惠宜接 落實到農民⑷。糧食直補、大中型農機更新補貼和規劃中農用燃油補貼政策就是補償性、維持性、 穩定性的政策，其目的是調動和保護農民種糧的積極性，穩定糧食生產，應屬于保護性反哺。而 在反哺期，對農業的反哺應以加強性反哺為主，多帶引導性、提高性、發展性。從目前我國的經 濟發展水平、國家財政實力和農業發展情況等，反哺農業上應該采取適度的反哺和著力丁•提升農 業國際競爭力的反哺。
（1） 適度反哺政策。我國農業長期以來處于弱勢，工業的發展消耗了農業的積累，改變這 一狀況，農業迫切需要從外面得到補充，近年來，國家加大了對農業的投入，以及政策傾斜和政 策救濟，農業實現恢復性的增長。在這種情況下，農業依賴性就可能加強。在市場機制不健全、 農村要素市場不發達和城鄉“二元”社會格局得不到根本改變等多重因素的作用下，農業的口我 發展能力和積累能力得不到強化，反而進一步弱化。瑟爾沃認為“農業是一個報酬遞減的活動， 因為土地最終是一個固定的要素。……如果可變要素加到固定要素中，它的邊際產品將最終下降” tl21）.這就是邊際報酬遞減規律。因此，反哺農業應該是實施適度反哺，一是不會造成國家財政 的壓力；二是充分發揮財政的引導、杠桿作用；三是確保反哺農業在WTO《農業協定》的框架 之內；四是改善農業自我發展和自我積累能力和水平。
（2） 反哺農業應著力于提升農業國際競爭力。瑟爾沃在研究一些國家的發展經歷時得出： 世界上只有三個國家靠農業變富，它們是新西蘭、澳大利亞和加拿大，在所有其他國家中，生活 水平只有隨著資源從農業轉到工業而迅速提高同時，他在研究工業報酬遞增時認為“如果 工業之外的活動是報酬遞減的，即勞動的邊際產品小于平均產品，那么，隨著工業的擴張，當資 源從這些活動轉到農業部門，非工業部門的勞動平均產品就將上升” [1211,因此，工業反哺農業， 不是把工業資源轉到農業部門，而是利用工業積累改善農業生產和發展的環境和條件。換言Z, 工業反哺農業過程是對傳統農業進行改造的過程，是著力提升農業國際競爭力的過程。工業反哺 農業，可以通過外部作用改變長期以來農業生產的技術和環境層次，改善農業部門內的結構性才 盾和農業部門與其他部門間的不協調等。同時，反哺農業也不是保護落后，應注重培養和增強農 業的自我積累和提升功能。因此，政府政策不能僅局限于價格保護和補貼的政策，而應逐步完善 農業金融和信貸政策，通過市場機制解決農業資本積累不足的問題；政府在農業人才培養、農業 監督檢査和服務和農業基礎設施投資建設方面應為農業發展提供更廣闊的支持。
2.2我國農業機械化發展進程分析
在2004年召開的中央經濟工作會議上，胡錦濤總書記明確提出：我國總體上已經到了以工 促農、以城帶鄉的發展階段。在總體上已具備了工業反哺農業、支持農村的實力。從發展農業機 械化的經濟要求、技術條件、市場主體、運行機制和體制環境來看，我國已經具備加快發展農業 機械化的許多有利因素［⑵】，工業化推動和現代農業建設的需求都為農業機械化發展帶來了快速 發展的新機遇。
2.2.1我國農業機械化發展歷程
從發展動力的角度考察，我國農業機械化的發展大致經歷了三個階段，即強制發展階段、停 滯階段和自主發展階段，且各階段的發展目標、特征和運行機制面截然不同。
一、 強制發展階段
1949-1978年是我國現代農業機械化的強制發展階段。我國農業機械化是在農業合作化完成 以后開始的［”現在此階段，農業機械化發展的動力主體是國家，集體和個人所起的作用只是服 從國家的安排；其發展的動力目標主要是當時社會主義戰勝資本主義的政治目的的需要；其發展 的動力杠桿是行政命令和精神鼓勵。動力主體單一化，動力目標政治化，動力杠桿精神化的動力 體系，使其表現為以外在動力為主，主要是通過發展農機工業，以及在農業為工業提供大量的原 始積累。同時，國家向農業投資或直接下撥農機，內在動力幾乎不發生作用。本階段農業機械化 水平并不很高，在一般農村除了耕整地之外，絕大部分作業仍依靠人畜力。
二、 徘徊停滯階段
1979-20世紀80年代中期是我國農業機械化發展的停滯階段。農村普遍推行聯產承包責任 制后，農業經營形式由集體統一經營改為農戶分散經營，盡管后來強調統分結合雙層經營，但實 際上還是以農戶分散經營為主。以農戶作為基本的經營單位，農業經營規模驟然縮小，原有的大 馬力拖拉機和大型耕整地機械，在統一經營搞得差的村社，已經完全沒有了用武之地。此時國家 已不再下撥農機產品或直接投資，而農業由于生產關系的變革、生產力的解放以及氣象條件上的 風調雨順，反而形勢大好。此時農業機械化發展的外在動力喪失。集體經濟搞得好的村社，一般 也都維持原有的農機規模，不再投資于農機；農戶的個體經濟盡管有所發展，也只能是農民生活 的改善，還沒有投資能力。原有的動力主體消失、新的動力主體還沒有形成的狀況，決定了此階 段的農業機械化處于停滯狀態，甚至有些倒退。
三、 自主發展階段
20世紀80年代后期至90年代中期是我國農業機械化的自主發展階段。農村實行聯產承包責 任制以后，農民增加了收入，在生活消費以外，漸漸有了積蓄。同時，農民越來越感到體力勞動 之繁重，以往在生活水平很低的情況下的無奈，如今變成以機械代替人力的迫切要求，這是農民 的一種有支付能力的需求。隨著農村二、三產業的發展，農民兼營他業，使得農村勞動力價格不 斷提高。從經濟效益角度講，農民已經能接受機械代替人力從事農業生產。農業機械化發展的內 在動力逐漸形成。
此時除了農機站以外，出現農機專業戶，農業機械化較改革初期有了很大發展，有的地區出 現了農機熱。本階段的內在動力主體是農戶和個體經營者，集體經濟并未起到多大的作用。本階 段的動力目標是農戶和個體經營者的經濟效益。從農業機械化發展的外在動力來看，農機工業企 業經營自主權擴大，他們根據農村農機市場的需求，迅速推出各種型號的中小型拖拉機；科研機 構也不斷地研究開發適合小規模作業的各種機具。在此階段，國家只是支持一些重點農機科研機 構，沒有直接投資農業，除了平價柴油的供應外，沒有其它政策性措施。故本階段主要的外在動 力主體是農機工業企業，動力杠桿是農機工業企業的經濟效益。
2.2.2我國農業機械化發展的工業化推動性分析
馬克思在闡述經濟時代劃分時指出：“各種經濟時代的區別，不在于生產什么、而在丁•怎樣 生產、用什么勞動資料生產”，“用什么勞動資料生產是區別各種經濟時代的根本標志”。無論 是19世紀的英國、美國以機器生產代替手工生產、以機器大工業取代工場手工業的變革，還是 20世紀中葉日本經濟的興起，一躍而成為工業強國，都是以科技進步為先導，以機器生產代替手 工勞動，引發生產方式發生質的飛躍，極大地促進了工業化進程，推動了社會生產力的發展。
從世界上發達國家的工業化進程來看，他們不僅重視工業部門經濟總量的擴張與工業規模的 擴大，而且高度重視第一產業和其它產業的工業化，促進國民經濟各個部門協調發展。農業在國 民收入和就業中的份額不斷下降是工業化的重要標志，據統計，2001年美國、英國、德國、法國、 日本等發達國家，農業產值在國民生產總值中所占份額僅為1%?3%,農業就業人口占總就業人 口比例為2%?5%。而我國相對應的數據為15.4%和50%„
黨的十六大報告指出，基本實現工業化，加快建設現代化，是的本世紀頭二十年經濟建設的 主要任務。農業在我國國民經濟發展中始終處于重要基礎地位，而農業的基礎和生產裝備水平相 對國內其它產業和國外發達國家水平更為薄弱和落后。因此，農業現代化的實現，直接關乎我國 實現工業化、現代化進程，農業現代化在這一進程中有著更為關鍵的地位和作用。
工業化帶來農業生產的技術變革，也就是用機器替代人力，用新要素替代土地，增加土地的 產出。農村工業化是工業化進程中重要的內容，必然帶來農村城市化，農村城市化則是農業現代 化的條件和依托，而農村人口城市化和農業勞動力非農化過程。農村工業的發展加速了農業生產 要素和工業部門生產要素的雙向轉移，同時也帶動了城市生產要素和農村生產要素的雙向流動， 這種流動的最終結果將使農村普遍呈現出城鎮化或小城市化的特征，相應地，農村城鎮化的啟動 為城市生產要素向農村流動不斷開拓更廣闊的空間，有利于農村產業結構的優化和調整，有利于 農業生產結構的良性健康發展，農村產業結構逐步升級和農業現代化的基礎上，有效推進我國農 村工業化、城市化和現代化進程。
隨著我國工業化進程的加快，作為農業機械化發展主要支撐的農業裝備制造業，也發生了重 大變化。一方面，農業裝備制造業作為專用設備制造業中的一部分，與通用設備制造業中的兒乎 所有產業緊密關聯，其生產能力和技術水平的提高將極大地拉動和拓展通用設備制造業的整體技 術水平和產品領域；同時，其產品量大面廣，主要以鋼鐵、塑料、橡膠等為原材料，其發展振興 將會拉動相關需求，牽動相關產業的發展。另一方面，隨著農業的產業化、規模化、現代化的發 展，性能優越、自動化程度高、技術先進、質量可靠的農業裝備在我國將逐步加快推廣使用，它 集中了機械、電子、液壓、自動控制、人機工程、新材料和IT等先進技術，這些農業裝備均表 現出現代農業裝備的新特色，它具有先進的技術性能和經濟高效性，易于在各種條件下作業。另 外，以信息技術為代表的高新技術與傳統農業裝備產業的融合，將使農業裝備制造業技術改造、 升級換代的進程加快，全球化趨勢進一步增強；通過材料疲勞和斷裂性能、載荷與環境數據、農 業裝備專家數據、模型數據，利用隨機數學、斷裂力學、工程力學、智能工程學、信息科學、優 化設計理論和計算機仿真等現代技術進行農業裝備的數字化與智能化設計和主動可靠性技術研 究，又優化、提升了農業裝備研究、設計和試驗能力和水平。還有，隨著我國加入WTO,世界 上頂尖的農業裝備大企業的相繼進入，我國將成為世界最重要的農業裝備生產基地和最關鍵的農 業裝備市場中心。所有這些都將極大地推進我國農業機械化的發展。
2.2.3我國農業機械化發展的現代農業需求性分析
20世紀末，我國勝利實現了現代化建設的前兩步戰略目標。進入新世紀，中國的第一個五年 計劃就把“推進農業機械化”列為重要內容，反映了新時期對農業機械化的更高要求。保障糧食 生產，發展“優質、高產、高效、生態、安全”農業，調整農業結構，提高農產品國際競爭力， 增加農民收入，成為我國建設現代農業的重要目標。因此，作為現代農業技術支撐的農業機械化， 圍繞國家中長期農業發展目標，又增加了新的歷史使命和技術責任。
(1)主要糧食作物重要環節生產機械化關鍵技術
近十幾年來，圍繞主要糧食作物重要環節生產機械化關鍵技術方面已經取得了很大進步，如： 機械鋪膜、深耕深松、節水灌溉、化肥深施、精量半精量播種、秸稈粉碎還田以及高效安全施藥 植保等機械化適用新技術的推廣面積迅速擴大，小麥基本實現機械化生產。但是，在水稻種植、 收獲機械，玉米收獲機械，以及保護性耕作適用機具方面與發達國家存在較大差距。因此，在主 要糧食作物重要環節生產機械化關鍵技術裝備方面還要重點解決：水稻生產全程機械化中的工廠 化育秧；降低生產成本、可靠性提高的水稻高速插秧機技術；機具作業可靠性的半喂入水稻聯合 收割機制造技術；適應多個地區、不同行距的不分行玉米聯合收割機技術；以及適合可持續發展 的旱作農業保護性耕作機具技術。
(2)農產品安全生產與精深加工裝備關鍵技術
在現有基礎上，提高農產品的檔次和質量，提高我國農業的國際競爭力和農業綜合效益的農 產品安全生產技術，以及量大、經濟價值高的農產品精深加工裝備技術將得到快速發展。主要有： 在農產品安全生產技術方面，保障生產過程中化肥、農藥安全的精確施用技術與環境保護技術； 保障國民食品安全的農產品加工以及食品生產、品質監控、儲藏流通過程中品質控制與保證等技 術；在農產品精深加工裝備方面解決上檔次、上水平、上效益，以及提高可靠性、穩定性和經濟 性的農產物料粉碎、干燥、營養物質的提取、分離、三廢(廢水、廢氣、廢渣)治理與利用技術 及相應的裝備。
(3)設施農業生產與農業髙效用水設備關鍵技術
設施農業是農產品生產“高效、優質、高產”，實現均衡安全生產的重要措施。節能型設施 農業裝備能滿足水、肥、農藥合理施用要求，移栽機具，植物生態、生理監測與適時營養調控設 備，土壤消毒、滅菌設備，小環境監控制儀器及設備、農業生產持續發展的無土栽培設備等將會 得到較快發展。
實現農業高效用水將是我國長期艱巨的任務，應用地面灌溉自適應控制系統改造和提升現有 的各種地面灌水技術裝備，實現田間灌水設施自動化和用水高效化的關鍵技術將會擁有廣闊的市 場。
（4） 草業畜牧機械關鍵技術
適應我國農業結構戰略性調整，大力發展畜牧飼養業要求和生態持續發展的草原改良（少耕、 免耕、補播、草籽采集加工）及人工草場建設機具，牧草收貯加工設備、農作物秸桿飼料化應用 技術裝備，適應牛、羊圈養的規模化、標準化飼喂及綜合管理技術與裝備，奶品采集設備等關鍵 技術。
（5） 經濟作物生產機械化關鍵技術
主要解決特種、具有優勢的經濟作物的種植、管理、收獲機械。如：棉花機械化采摘、打頂、 棉花田間轉運機械，塊根、塊莖類作物（馬鈴薯、甜菜、中草藥等）的種植和收獲機械，油菜等 特種油料作物和甘蔗等糖類作物收獲機械關鍵技術。
2.3我國農業機械化發展效應的表象分析
2.3.1替代農業生產工具的效應
新中國成立以來，我國農業機械化有較大發展，農業生產方式正由人畜力手工勞動向機械化 生產不斷改變。1949年，我國農機總動力僅8.1萬kW,其中排灌動力約占89%,拖拉機保有量 只200余臺，農業生產主要靠人畜力手工勞動。農機作業量很少，機械化生產方式在農業生產中 處于附屬地位。1999年，我國農機總動力已增至4.89億kW；大中型拖拉機78.2萬臺，配套農 具136.8萬部；小型拖拉機1215.3萬臺，配套農具1696.7萬部，拖拉機動力近1.4億kW,農 機總動力的28.5%；農用排灌機械動力9822.8萬kW；聯合收割機22.7萬臺；農產品加工機械動 力5461.5萬kW；農業機械固定資產原值達2640.8億元。
截至2004年底，全國農業機械總動力達到6.41億kW,比上年增長了 6.1%；拖拉機保有量 1579.59萬臺，同比增長5.7%；全年共完成機械耕地面積0.63億hn?,機械播種面積0.44億hn?, 機械收獲面積0.305億hm2,機械化耕地、播種、收獲水平分別達到51.5% （說明：耕地面積由 1996年國家統計局公布數據1.3億hm2,改采用2003年國土資源部公布數據1.23億hm2）. 28.8% （說明：播種面積由于2004年數據尚未公布，使用農業部市場司預測數1.54億hm2）和20.3% （說明：預測數，理由同前），農業機械成為穩定和提高糧食生產的重要物質支撐和技術手段。
隨著農機裝備數量的增加和結構的進一步優化，農機作業量大幅度增加，農業機械化水平有 了很大提高，先進的機械化生產方式正在加速替代落后的傳統手工生產方式而占據重要地位。 1999年，全國機耕面積6192.4萬hn?,占耕地面積的65%；機播面積近4000萬hn?,占播種面 積的25.6%；機收面積2542萬hn?,占收獲面積的16.3%；耕種收綜合機械化水平35.6%,其中
13個省市自治區達40%以上，有8個超過50%,新疆已超過70%； 2003年全國機耕面積6094.4 萬hm2,機播面積4071.4萬hn?、機收面積2736.1萬hn?。尤其是近年來小麥跨區機收取得了突 破性進展，小麥主產區基本實現了小麥生產過程機械化，這是我國主要農作物中率先實現生產過 程機械化的里程碑。
另外，從農機裝備工業發展來看，我國的農業裝備工業發展迅速，也反映了農業中生產工具 需求的變化。據中國農業機械工業協會理事長高元恩介紹，建國50余年來，特別是改革開放20 余年來，我國農業裝備工業不斷發展壯大，已形成基本完整的體系，成為世界上農業裝備生產的 大國，現能生產14大類，95小類，3000多個品種的農業裝備，基本上能滿足我國在各發展階段 的需求。據不完全統計，目前全國農機制造企業達8000余家，規模以上企業為1466個(不含農 用柴油機和排灌機械企業)，從業人員37.58萬人，年銷售收入超過850億人民幣。
近20多年來，我國的農機化事業進一步發展，農機需求產生巨大變化，主要表現在大中型 農機產品成購機農戶新寵。上世紀80年代初，實行家庭聯產承包責任制后，農機客戶的主體為 個體農民，由于其購買力有限，迫切需要小型機具。我國農業裝備工業適時開發研制了一系列小 型機具，包括小型拖拉機、小收割機、小農副產品加工機器等，適應了當時的需要。這一時期， 我國農業裝備工業不但沒有萎縮，而且有了一個很大的發展。上世紀90年代中期，我國出現以 小麥機收跨區作業為代表的農機社會化服務，十年來發展迅速，現在已初步形成農機社會化服務 體系，解決了小規模經營與機械化作業的矛盾。2004年包括農機專業戶在內的全國各類農機化作 業服務組織達3214萬個，從業人員達到3836萬人。農機大戶，股份合作社，農業作業公司等新 型農機化服務實體逐漸在成為農機客戶的主體。客戶主體這一變化，要求提供的農業裝備由以中 小型為重點向大中型為重點、由單項作業機械為主向復式業機械為主轉變，以適應提高生產率， 獲取更大利益的要求。近幾年，我國的主要農機產品呈熱銷局面。2002年，國內企業生產大中馬 力拖拉機51000余臺，改變了多年下滑的局面，同比增長17.9%o 2004年大中拖拉機產銷達98000 余臺，同比增長83.93%。收獲機械，特別是聯合收割機快速增長，各種自走式聯合收割機，年產 量超過4萬臺。
2.3.2提高農業綜合生產能力的效應
農業機械化是社會進步和生產力提高的重要標志，是農村實現小康、走向共同富裕的必由之 路。農業機械化的發展，提高了土地生產率，提高了農業勞動生產率，提高了農業生產抗災、減 災的能力，從而提高了農業綜合生產能力。
一、土地生產率的提高
在我國實行農業機械化幾十年過程中，土地生產率的提高有目共睹。我國2004年全年糧食 總產量達4694.5億kg,增產387.5億kg,單產每畝提高了 19kg,糧食總產的增量和單位面積產 量創歷史最高水平。這些成效的取得，農業機械化發揮了重要的作用。
(1)機器操作工效高、速度快，損失少，能爭農時、搶季節。小麥跨區機收成功就是一個 很好的證明。由于中國受季風影響，麥收季節從南至北恰值雨季，必須“龍口奪糧”。機收小麥 比人工快，收得干凈，損失浪費少。據估計，我國糧食收后因不能及時處理造成霉爛、變質而損 失的量，約占總產量的10%?15%, —年約達4000?6000萬t,大大高于聯合國糧農組織規定的 損失率5%的標準。如能把損失率降低5%,就等于每年增產2000萬t的糧食。隨著農業機械化 相關技術的發展和推廣，糧食收獲后的損失將會逐漸減少。在不需要改變復種指數的地區，通過 機械化作業搶農時，可以延長生育期，或換用高產品種，有利于適時完成各項農事活動，促進增 產［124］。
（2） 機器操作準確、均衡，能按照農業技術要求完成高精度作業，從而提高了十.地產出率 和資源利用率，提高了作業質量。如應用節水灌溉技術和設施，可比傳統灌溉節省耕地10%,節 水50%,增產20%?30%；水稻機械化拋秧栽培不僅可提高作業速度和質量，而且比常規人工移 栽節省種子20%?30%,節省秧田85%?90%,增產10%?15%,節水80%；玉米覆膜機械化栽 培技術，與人工作業相比可節種20%?30%,節水15%,增產20%?30%。
（3） 復種指數提高。在耕地面積難以增加、甚至可能減少的情況下，為保證我國未來的糧 食安全，必須努力提高單產，而提髙復種指數是提髙單產的重要途徑之一。農業機械化的發展為 提高復種指數提供了技術支持。依靠品種、灌溉、機械化等措施，特別是機械化作用，我國成功 地把大量歷史上一年一熟的地區，改成了兩年三熟和一年二熟，從而成倍地提高了產量。如北京 地區，年降雨量只有600mm,年有效積溫僅4600度，1950年前基本是一年一熟，產量21/1111?。 即使在今天，世界上同樣條件的地區也都是一年種一季作物。但是依靠高度機械化，北京實現了 一年兩熟，產量達到15t/hm2左右［啦。
（4） 高新技術的推廣使用，必須以農業機械化為載體。實踐證明，要把先進的農業增產、 增收、增效技術在大面積生產上獲得應用，必須依靠機械化來實現。實施豐收計劃、節本增效工 程，同樣需要機械化來完成。從現在起到本世紀30年代，需要增加約140兆t糧食，考慮到資源 短缺、耕地減少、農業勞動力轉移等不利因素，機械化必然發揮更大的作用。
二、農業勞動生產率的提高
利用機械動力及其配套農具，比人工畜力農具降低了勞動強度，縮短了許多時間，從而提髙 了勞動生產率。例如，開墾荒地和改造中低產田等工作很大程度上要靠機械措施才能實現，如機 修梯田、推土平地、開溝挖渠、深翻深松人畜力很難完成，都要有機械才能進行。我國農業機械 化的發展除了保證基本農產品的穩定增長外，還加快了農村勞動力轉移和土地適度規模經營，促 進了國民經濟的協調發展。由于農業機械化的發展，使“面朝黃土背朝天，磨破了鐮把腰累彎” 的狀況得到改善。一方面，廣大農民擺脫了土地的長期束縛，除“三夏”、“三秋”等有限時間從 事土地耕種外，絕大多數時間從事多種經營，剩余勞動力向二、三產業轉移，促進了社會主義市 場經濟快速發展；另一方面，農村土地開始向適度規模經營發展，明顯地提高了糧食的勞動生產 率［124-127］
三、農業生產抗災、減災能力的提高
我國每年都有部分地區遭受不同程度的水、旱、病蟲等災害。據統計，過去的30年間，平 均每年受災面積達0.28億hn?,其中成災面積約0.08億hn?。隨著農業工程技術的發展，排灌和 植保機械化的程度不斷提高，我國農業抗御旱澇和蟲災害的能力也有所增強，農業生產條件得到 改善，農業生產穩定性得到提高。農業生產的波動率已從解放初期的30%以上降到目前的5%以 下［理
自然災害頻繁是農業可持續發展的一大障礙。農業技術裝備對于農業可持續發展具有重要作 用，它已經成為農村經濟的重要物質基礎。農村生產性固定資產有1/4是農業機械化，機電動力 已占農村總動力的86.5%。對于抗災減害，穩定農業生產，農業技術裝備貢獻突出。排灌機械動 力約占農機總動力的1/5,由于機電排灌的發展，使我國旱災成災率降低10%,水災成災率降低 20%以上；8000多萬部手動植保機械，150多萬部機動植保機械，每年挽回糧食損失約占糧食總 產量的10%,挽回棉花損失占總產量的30%［,291.
改革開放以來，我國經濟不斷持續快速發展。目前，經濟發展進入了工業反哺農業的新階段。 國家對農業的支持保護力度不斷加大，黨和國家出臺了一系列扶持農業和農業機械化發展的政策 措施。2005年中央“ 1號文件”明確地提出了農業發展的主題：提高農業綜合生產能力。
農業綜合生產能力，是在一定條件下可以穩定實現農業綜合產出水平和農業競爭力，是社會 生產力的重要組成部分，是衡量一個國家、一個地區農業生產總體水平和農村經濟實力的主要標 志“呦。大力發展農業機械化，已經成為提高農業綜合生產能力的必然要求。農業機械是科技的 物化，是農業科技的載體與支撐，也是農業綜合生產能力的決定性因素之一。隨著農機科技水平 的提高，在農業綜合生產能力的增長中，農業機械的貢獻率逐年增加。在2004年中央農村工作 會議上，回良玉副總理把提高農業裝備水平作為增強農業綜合生產能力的六項措施之一。發達國 家農業發展的事實證明，農業機械化是提高農業綜合生產能力和農產品競爭力的重要物質條件， 是實現農業現代化的必然要求和必要的物質基礎。
2.3.3良性調整農村經濟結構的效應
農業機械化作為大規模提高農業勞動生產率的手段，既離不開農業產業結構變革的推動，又 擔負著支持農業產業結構調整的任務。國內外農機化發展過程無不表明，農業機械化發展對于 促進農業產業結構調整起到了積極的作用［n,-,36,o
2. 促進了農業的產業化、專業化和社會化生產，提高了農產品市場競爭力
我國入世后農業面臨“提籃小賣應對跨國集團，千家萬戶對付八國聯軍”的局面。發達國家 大都在1940年至1960年前后實現了農機化，正在向信息化采集、數字化管理、自動化作業的精 準農業發展，農產品成本低、質量好、競爭力強。我國農產品競爭力和附加值低，單靠手工作業 不可能解決標準化生產，離開標準化生產農產品質量難以保證、競爭力難以提高。
農機化是農業節本增效，延長產業鏈，提高產品競爭力的重要措施之一，也是適度規模經營， 合理發揮農資（種子、化肥、農藥、薄膜等）作用和農業循環經濟的必然選擇。發展農業機械化， 釆用機械化生產，可以提高農產品質量，保證食品衛生安全。例如使用高效的植保機械，可以提 高防治效果，減少農藥殘留；發展糧食產地烘干機械化技術，可有效減少糧食收獲后的霉變損失 和再次污染；推進農機化標準作業，可全面提高農產品品質。發展農產品加工機械化技術，可有 效延長農產品的產業鏈條，提高農產品增值轉化水平。農業機械不僅貫穿于農業的產前、產中、 產后的產業鏈的各個作業環節，而且隨著生物技術和電子信息技術在農業及其相關產業上的應 用，相關的農業機械也越來越先進、越來越精細、越來越精準。農業產業化是將農業產前、產中、 產后的各個環節聯結成一個完整的產業系統。建立農業支柱產業和主導產品基地，實現種養、加 工、產供銷、農工貿一體化經營，達到轉化增值。傳統農業局限于狹窄的產中活動，現代農業是 產前、產中、產后緊密結合，產供銷一體的產業化模式。在發達國家，完成這個龐大的社會化生 產的基本環節是應用各種先進的農機裝備和設施。如種植業產前的種子精選、加工、育種等，通 過農機裝備形成規模化，可直接向農民提供種苗服務；產中的耕作、灌溉、植保、收獲、運輸等， 由于先進、高效機械的出現，形成了專業化、社會化服務組織；在農產品產后加工方面，收獲、 貯運、保鮮成套機械裝備和加工技術的發展，實現了工廠化生產加工線。農機裝備的廣泛應用， 有力地促進了農業的專業化、工廠化、社會化生產，使農業由弱質產業轉變成一個高度發達的具 有競爭力的基礎產業。
（2） 在農村城市化和農民市民化過程中，農業機械起到了不可替代的作用
農村城市化和農民市民化是農村經濟結構調整的重要內容，也是農村經濟結構調整要實現的 重要目標。
在促進農村城市化方面，農業機械的廣泛應用是農村二、三產業發展的必選技術發展。農戶 目前擁有的農業機械已廣泛參加到小城鎮、基礎設施和住宅的建設過程中，農機（船）運輸更是 農村交通運輸業的主要部分。對農村農副產品進行深加工，農業機械是農民的助手。農村商業的 許多作業環節也應用農業機械。農村許多公共設施的建設更是缺不了農業機械，，更重要的是農 業機械化提高了農業生產效率之后，節省出來的大量勞動力轉移到非農產業從而成為二、三產業 發展的杠桿，非農產業的發展是農村城市化的重要前提。外出務工的農民對當地的城市化進程無 疑作出了巨大的貢獻，而大量的農民外出務工卻基本上沒有出現耕地擱荒現象，這不能不歸功于 農業機械水平的提高。因此，在與農村二、三產業發展同步的農村城市化進程中，農業機械化成 為不可或缺的前提要素。
在促進農民市民化方面，農業機械化是提高農民素質特別是青年農民素質的有力杠桿。不斷 先進的農業機械的操作、保養和維修，推動了農民的學習，有力地促進了農村學習型社會的形成， 提高了農民文化生活水平。隨著電子信息技術的廣泛應用，機電一體化水平的不斷提高，農業機 械的先進性、精準性和功效性也越來越高，農業機械的品種也越來越多，在農業產業化鏈條中的 應用也越來越廣，從而不斷推動農民認識各種農業機械，學習操作、保養和維修各種農業機械， 使農民自身素質不斷提高。相關資料表明，各種農業機械的操作和維修人員，往往是相對具有較 高素質的農民。可以毫不牽強地說，農業機械化的推進，是提高農民素質的一個重要手段，這是
“一理通百理驗”的道理，也就是說，懂得操作和維修農業機械的人，往往也容易學習學會其它 生產技術，而提高農民素質，恰恰是農民市民化的重要前提。
（3） 農業機械化促進了農村勞動力向其他行業轉移
我國農業勞動力數量很大，向非農業轉移緩慢是農業產業結構中存在的嚴重問題，大量的勞 動力集中在有限的土地上，這不僅嚴重影響了農業產業結構的調整，更不利于農業機械化的發展 和農業勞動生產率的提高。
農業機械作為農業和農村經濟發展的重要物質塞礎，是農村生產力的重要組成部分。它可以 將農村大部分勞動力從繁重的農業生產中解放出來，轉移出大批農業勞動力從事畜牧養殖業、加 工業和二、三產業，為發展其他產業，調整農村產業結構奠定堅實的基礎，帶動了城鎮化的發展。 農機化對農村勞動力轉移具有不可替代的作用。先進適用農機技術的應用可以減人增效，使農民 活動范圍增大，就業素質提高，進城打工農民減少返鄉務農的流動，節省人力成本和社會資源。 我國經濟社會快速發展，已經使農村成為工業和城市建設廉價勞動力的重要來源，提升了我國工 業品和城市招商引資的競爭力。一般講經濟發展越快，農業勞動力轉移越多，農機使用效率就越 高，對經濟社會發展的貢獻率也越大。
2.4我國農業機械化發展效應的約束分析
2.4.1我國農業機械化發展的阻力
發達國家實現農業機械化的經驗和我國農業機械化走過的歷程表明，農業機械化健康發展取 決于兩個重要的條件⑴：一是農村人均收入水平；二是每個農業勞動者負擔的播種面積。前者是 農民生活水平和購買力的度量，后者標志著農業勞動力余缺程度，是農民需求愿望的表征。影響 農業機械化發展的主要因素⑶：一是農村經濟（人均收入水平）；二是勞動力轉移率；三是農業資 源，主要指人均耕地面積以及役畜數量；四是農業機械投入。其中農村經濟和勞動力轉移率對其 影響程度較大，而農業資源影響程度較小，且它們之間呈負相關關系。
我國農業機械化水平均是較低的。根據1999年國際統計年鑒引自國際糧農組織數據，1996 年平均每千公頃使用拖拉機（大中型）臺數：世界平均為19.1臺；亞洲平均為13.9臺；我國為5.4 臺（1999年為6.0臺）；印度為8.6臺；埃及為31.9臺；巴西為15.1臺。1996年平均為每千公 頃耕地使用收割機臺數，世界平均3.1臺；亞洲平均為3.8臺；中國為0.9臺；印度為18.0臺； 巴西為1.0臺。農業機械動力占全部動力比重：美國1910年為24%； 1940年已達到94%,基 本上實現機械化。我國這種過低的農業機械化水平，說明提高我國農業機械化水平有一系列的阻 力，且對動力的抵制相當強。
2.農業勞動力向非農產業轉移緩慢
農業勞動力占整個勞動力比重平均每年僅下降1%,至1999年仍高達到50%,且近兩年農 業勞動力絕對數量不降反升，總量達到4.8億以上。由此可知，這種過剩的農業勞動力使農業機 械化無法推進。在20世紀50?60年代，日本工業高速發展，農村勞動力大量流入城市，農業 人口下降至25.4%,農業勞動力嚴重不足，促使農業實行機械化。在60年代，臺灣經濟高速發 展，農業勞動力轉移到工商業，農村工資上漲與勞動力缺乏刺激了農業機械化的發展。這些經驗 證明，只有農業勞動力因轉向非農產業而不足時，才能推進農業機械化。目前，我國已經有1億 多農業人口轉向城鎮二、三產業，但由于目前的城鄉分割及多種因素阻礙農民進城，我國農業勞 動力向非農轉移速度很慢。
二、農業用地產權轉移緩慢
我國農用土地產權在世界上是比較特殊的。一方面所有權是農村集體所有，而集體的含義并 不明確；另一方面是使用權歸家庭所有，且長期不變。這樣產權不明晰使其交易比較困難，加之 缺少中介服務，鄉村間交易少。由此，農業用地過于分散。1990年平均每戶經營耕地為0.667hm\ 1999年降至0.587 hm2, 2002年更降至0.493 hm2[164]； 2000年勞均耕地面積為0.19 hm2.
2.4.2農業剩余勞動力對農業機械化的影響
2.影響土地的規模效益，阻礙農業機械化的發展
農村勞動力的大量存在必然造成土地的分散經營，土地規模因人口增長和農戶的增加而越分 越細。農業生產力水平在不斷提高，由于沒有土地的集中相配合，從而無法實現農業生產的規模 效益，小規模農業生產的成本反而會隨著農業現代化水平的提高而增加。當農民的邊際勞動生產 率為零甚至為負時，必然會造成農民少種地或不種地，甚至會造成耕地的棄耕，進而影響糧食生 產，危急糧食安全，從而阻礙農業機械化的發展。
二、 影響農民對土地的投入，阻礙農業機械化的實施
由于剩余勞動力的存在，因而有些思想觀念落后的人認為：“現在人力都用不完，誰還有心 思搞什么機械化？ ”但是農業生產的綜合性、分散性、季節性和地域性決定了它所需要的農機品 種多、數量大。因此，要實現農業機械化必須投入大量的資金。對農業生產投入不足，生產就會 出現萎縮。同時由于有一定文化、體魄健壯的青年人外流，留下的大多是素質較低的年老體弱的 農民，這些因素嚴重地阻礙著農業機械化的實施。
三、 降低農民人均收入，阻礙農業機械化的發展
伴隨著農業人口的不斷增加，根據有關農業經濟學原理可知，當農業邊際勞動生產率隨著農 業人口的增加已降為零甚至為負數時，必然會造成農民人均收入的下降。當大量農民滯留在小塊 農田上，農民不能在其它行業上就業，以至增大了農業機械化發展的阻力【239】。
第三章我國農業機械化發展效應的經濟性分析
在前文研究中可以看出，我國農業機械化發展具有生產工具替代、農業綜合生產能力提高和 農村經濟結構良性調整等效應，反映了農業機械化對農業經濟發展具有重要的促進作用。本章將 通過定性與定量相結合的研究方法，進一步分析我國農業機械化對農村經濟的作用特點和影響程 度。
3.1我國農業機械化發展效應的經濟性表象
發達國家實現農業機械化的經驗和我國農業機械化走過的歷程表明，農業機械化健康發展取 決于兩個重要的條件：一是農村人均收入水平；二是每個農業勞動者負擔的播種面積。前者是農 民生活水平和購買力的度量，后者標志著農業勞動力余缺程度，是農民需求愿望的表征。％我國 農業機械化發展表現了多方面的經濟效應，歸納起來主要包括農民收入的增加、糧食產量的提高、 農村剩余勞動力的轉移等。
3.1.1農民收入的增加
當前的“三農”問題，最關鍵的是解決農民增收的問題。一個時期內，農民增收將是農村經 濟工作的中心，而農業機械化在農村經濟建設和農民增收中發揮著重要的作用。
表3-1 2001年我國農民人均純收入前5名的省份農業勞動生產率等悄況比較
省市 農民人均 純收入 （元） 人均GNP
（元） 農業勞動 生產率 （7U/A） 第一產業從業人員 占社會從業人員比重 （%） 平均每農業勞動者 擁有農機動力 （kW） 每萬名農業勞動者 擁有聯合收獲機數量 （臺）
上海 5871 37382 9873 12.5 1.6 54
北京 5026 25523 13184 11.2 5.6 79
浙江 4582 14655 7016 35.7 2.0 14
天津 3948 20154 9556 20.0 7.3 33
江蘇 3785 12922 7341 41.4 2.0 35
表3-2 2001年我國農民人均純收入后5名的省份農業勞動生產率等情況比較
省市 農民人均 純收入
（元） 人均GNP
（元） 農業勞動 生產率 （元/人） 第一產業從業人員 占社會從業人員比重 （%） 平均每農業勞動者 擁有農機動力 （kW） 每萬名農業勞動者 擁有聯合收獲機數量
（臺）
青海 1557 5735 2965 60.0 1.8 5
云南 1534 4866 2634 73.6 0.8 0
甘肅 1509 4163 2936 59.4 1.6 2
陜西 1491 5024 2890 55.7 1」 10
貴州 1412 2895 1996 66.4 0.5 0
國內外經驗證明，農民增收的根本大計是提高農業勞動生產率，而農業機械是提高農業勞動 生產率的關鍵要素。分析我國情況，農民人均純收入高的地區，農業勞動生產率也高；農業勞動 生產率低的地區，農民人均純收入也低。將2001年我國農民人均純收入最高的5個省市與最低 的5個省市作比較，如表3-1和表3-2所示。可以看出，農民人均純收入最高的上海比最低的貴 州高4倍多，而農業勞動生產率高近5倍。收入高的前5省市農民人均純收入都在3700元以上， 最高的近5900元；農業勞動生產率都在7000元以上，最高的達1.3萬多元。而收入低的后5省， 農民人均純收入都在1600元以下，最低的才1412元；農業勞動生產率都在3000元以卞，最低 的還不到2000元。
影響農業勞動生產率的因素很多，農業機械是提高農業勞動生產率的關鍵要素。據統計資料 分析，從1985年到2000年，我國農戶生產性固定資產原值構成發生了重大變化：農林牧漁機械 由占總構成的10.7%±升到32.8%,超過生產用房的比重而躍居第一位。說明農民對農業機械投 入的重視程度提高了，投入力度加大了。2002年，我國農機化作業服務組織已發展到近3000萬 個，其中農機戶2940萬個，占99%。農機戶約占鄉村總戶數的12%。從事農機作業服務的人員 約3554萬人，約占農業從業人員的10%。據調研資料，農機戶家庭人均純收入比一般農民人均 純收入高40%左右。農業機械化提高了農業生產力水平，不僅為我國糧食等主要農產品由過去長 期供給不足轉變為“總量大體平衡，豐年有余”做出了重要貢獻，還促進了農業勞動力向非農產 業轉移，為國民經濟發展和農民增收做出了貢獻。從1985年到2001年，我國第一產業從業人員 占全社會從業人員的比重由62%降至50%；在農民純收入中，第一產業純收入比重由75%降至 49%,非農收入比重由25%增至51%。以上情況均說明，在新的發展階段，農業機械已成為提高 勞動生產率和促進農民增收的關鍵要素27］。
3.1.2糧食產量的提高
糧食緊張是全球性問題。我國的糧食需求也很大，要達到供需平衡，需要做很多工作。其中 除了經濟政策措施外，就是農業技術措施。這足以說明生產手段對于糧食生產的重要作用。從農 業生產力的發展歷程來看，在傳統農業初期，由于鐵制農具的使用和發展，輪作制出現并普遍施 行。隨著鐵制農具的進一步發展，復種制逐步確立，精耕細作技術體系逐漸形成。在從原始農業 到傳統農業的整個發展過程中，生產手段的改進使耕種面積不斷擴大，技術措施上的精耕細作乂 使糧食單產不斷提高。現在，我國處于從傳統農業向現代農業過渡的歷史階段，生產手段的進步 仍然在擴大播種面積和提髙單位面積產量兩方面發揮作用，在面積上的發展潛力越來越小，糧食 總產量的提高主要靠單位面積產量的提高。
農業生產的技術手段包括生物技術措施和工程技術措施。農業機械化是農業j•程技術措施之 一，只有農業機械化才能充分發揮良種和化肥的增產作用農業機械化提高糧食產量的作用 表現為以下幾個方面：
（1）提高糧食耕播質量。首先，機械耕翻，精細整地是實現糧食高產穩產的重要措施。它 不但可以將植物根茬和殘株扣入土壤，滅草滅菌，減少作物病、蟲、草害的影響，還可以達到疏 松土壤，提高地力，改變土壤理化性狀，保持耕層活化的目的。同時，耕翻整地，還有利丁•十壤 接納融化的雪水，增加蓄水保埔能力，有效地防止失埔，對減輕春旱起著重要作用。另外，實施 機械耕整地和秸稈還田，增強農業發展后勁，為提高糧食產量奠定了基礎。
其次，采用精量半精量機械播種保證了合理播量、播深、植株的行間距，使植株充分利用土 壤肥力、光、熱、水等資源，增加植物的干物質積累。高質量的播種是獲得全苗、取得高產的基 礎，種植密度、收獲株數的保證是取得高產的必要條件。據測定，機械播種的玉米出苗率較人工 播種的提高1?3成，保苗株數可超過理論保苗株數，有效收獲株數可達到或接近理論保苗株數。 由此可見，機械化在播種這一環節對糧食的增產作用十分重大，且不可代替。
再次，應用機械深施化肥技術，達到節本增效目的。全國各地的經驗表明，化肥深施與表施、 淺施比較，可提高化肥利用率15%?20%,增產糧食45?60kg。機械深施化肥由于實現了種肥分 離乃至分層深施肥，因此，消除了燒種燒苗現象的發生，同時還最大限度地滿足了作物根系吸肥 規律及對肥量、肥位的要求，更便于根系吸收肥分與養分積累，從而壯化了幼苗，增加了產量， 提高了化肥的利用率，進而實現了機械深施化肥的增產機理1139'140]»
（2） 提高復種指數。復種指數指在同一塊地上一年種幾季（幾熟）作物，例如，一年種兩 季作物，復種指數200%,兩年種三季，復種指數150%。依靠品種、灌溉、機械化等措施，特別 是機械化作用，我國成功地把大量歷史上一年一熟的地區，改成了兩年三熟和一年二熟，從而成 倍地提高了產量。如北京地區，年降雨量只有600mm,年有效積溫僅4600度，1950年前基本是 一年一熟，產量2t/hm2。即使在今天，世界上同樣條件的地區也都是一年種一季作物。但是依靠 高度機械化，北京實現了一年兩熟，產量達到15^m2o
（3） 改變生物周期。在不需要改變復種指數的地區，通過機械化作業搶農時，可以延長生 育期，或換用高產品種。如1993年前北京地區靠機械化已經實現一年兩熟，取得每公頃產糧10-12 噸的好收成。但夏玉米生育期為90天的早熟品種，產量不高、品質不好。通縣張辛莊通過三夏 機械化免耕播種，秋季玉米采用聯合收割及耕整地一條龍作業，合理推遲小麥機播日期等，爭得 15-20天左右生長期，于是把早熟的夏玉米換為生育期為105-110天的中熟品種，夏玉米每公頃 產糧可提高到7?9t,類似方法全國許多地區都在推廣。又如寒冷地區的鋪膜種植技術，可以增 溫保埴，延長生育期，大幅度提高產量；特別干旱地區，機械化施水播種可以保證適時出苗。
（4） 減少糧食收后損失。農作物的收獲具有季節性強、勞動強度大、工序多、易損失等特 點，人工收獲產生的損失有時達1%?5%,甚至更高。據估計，我國糧食收后因不能及時處理造 成霉爛、變質而損失的量，約占總產量的10%?15%, —年約達4000?6000萬t,大大高于聯合 國糧農組織規定的損失率5%的標準。如能把損失率降低5%,就等于每年增產2000萬t的糧食。 采用機械化作業，把好收獲質量關，就可把損失降到最低限度，機械化收獲作業挽回的這部分損 失量，實際上就等于依靠機械化增收了這部分損失的產量。在季節限制的條件下，機械收獲的高 效率，可將收獲期降為更短，可讓作物充分灌漿，積累果實，增加粒重，降低水份，進而增加產 <-[124,141]
O
表3-3 2002年我國糧食總產量前5名的省份及其農機總動力等悄況比較
省市 糧食 總產量
（萬t） 農用機械-
總動力 （萬 kW） 機耕
面積 （千 hn?） 占耕地 總面積 （%） 機播
面積 （千 hn?） 占播種 總面積 （%） 面積 （千 hm?） 機收 占收獲 總面積
（%）
河南 4119.9 6548.2 5543.68 68.35 5012.23 38.18 4264.54 33.51
山東 3720.6 8155.6 5499.26 71.52 4411.27 39.16 3676.71 33.93
江蘇 2942.1 2983.9 4108.53 81.17 1787.02 22.098 3022.32 39.33
四川 2926.5 1803.7 950.51 14.00 370.92 3.88 323.26 3.59
湖南 2700.3 2498.1 1741.73 44.06 111.76 1.41 447.48 5.82
數據來源：中國農業機械年鑒2002、中國農村統計年鑒2002、2003
表3-4 2002年我國糧食總產量后5名的省份及其農機總動力等情況比較
省市 糧食 總產量
（萬t） 農用機械 總動力 （萬 kW） 機耕
面積 （千 hn?） 占耕地 總面積
（%） 機播
面積 （千 hn?） 占播種 總面積
（%） 面積 （千 hn?） 機收
占收獲 總鹵積 （%）
上海 151.4 126.9 182.33 57.86 51.61 10.51 145.52 29.76
天津 143.3 612.7 372.61 76.73 241.08 44.28 110.59 20.81
北京 104.9 381.8 213.34 62.04 141」7 36.53 120.33 31.22
青海 103.2 281.4 293.33 42.64 214.94 40.63 143.33 28.44
西藏 98.3 145.8 117.33 32.36 146.67 63.52 84.00 36.83
數據局來源：中國農業機械年鑒2002、中國農村統計年鑒2002、2003
綜上所述，農業機械化對糧食產量的提高有不可替代的作用。從表3-3和34可以看出，全 國糧食產量排名前五位的省市不論其農機總動力、機耕、機播、機收各個指標總體都是符合趨勢 的，而且明顯比后五位的省市的各個指標要高出很多。
3.1.3農村剩余勞動力的轉移
農村勞動力轉移不是今天才有的問題。國際經驗表明，剩余勞動力的順利轉移已經成為各國 實現工業化和城市化的中心環節。根據“人口流動高位移規律”理論，考察當前我國經濟發展狀 況，促使勞動力轉移的原因有以下幾點。
（1） 以土地經營為收人主要來源的農民收人增長緩慢，使土地經營對農民生產、生活的重 要性有所下降。
（2） 農村工業化進程的加快、城市化水平的不斷提高、小城鎮建設步伐的加快以及其它非 農產業的迅猛發展為剩余勞動力的就業創造了較大空間，較高的勞動報酬和良好的工作條件也成 為吸引農村勞動力轉移的強大引力。
（3） 根據農業部課題組預測，“十五”期間我國每年新增的勞動力有1000萬左右，而工業 用地的大量增加使每年新增的勞動力幾乎全部轉化為剩余勞動力，剩余勞動力的大量增加已經嚴 重阻礙了我國經濟的發展，轉移農村剩余勞動力已經刻不容緩。
（4） 國家宏觀政策的轉變為農村勞動力轉移提供了可能。這主要表現在：城鄉分割的二元 戶籍制度的改革與土地流轉制度的創新有機地結合，逐步消除了農村勞動力向城鎮轉移的障礙， 形成農村勞動力外向轉移的推力；農村工業化的發展，為農村勞動力創造了更多的就業機會，成 為促使勞動力轉移的強大磁場，快速成長的勞務市場，推動了農村勞動力的轉移；農村社會保障 制度的逐步完善，解除了農村勞動力轉移的后顧之憂。
雖然農村勞動力轉移是眾多因素作用的結果，但農業機械化水平的不斷提高是促進農村勞動 力產生和轉移的直接原因。我國農村內部就業結構隨農業機械化變化的情況如表3-5所示。
由表3-5可以看出，從1990?2003年這14年間，農機總動力增加了 110.3%,拖拉機臺數增 加了 89.3%,而從事農業生產的勞動力卻減低了 10%»
表3-5農村內部就業結構與農機的變化悄況
年份 農村內部就業比重 農業機械化發展狀況
農林牧漁業
(%) 工業與建筑業 (%) 運輸與商業
(%) 農機總動力 (萬 kW) 農用大中型拖拉機 小型拖拉機
(萬臺) (萬臺)
1990 79.35 11.31 9.34 28707.70 81.35 698.10
1991 79.33 11.14 9.52 29388.60 78.45 730.40
1992 77.71 11.71 10.59 30308.40 75.89 750.70
1993 75.15 12.53 12.32 31816.60 72.12 788.30
1994 73.21 13.23 13.56 33802.50 69.32 823.70
1995 71.79 13.71 14.50 3611&10 67.18 864.63
1996 71.23 13.96 14.80 38546.90 67.08 918.92
1997 70.57 13.93 15.50 42015.60 68.91 1048.48
1998 70.27 13.74 15.99 45207.70 72.52 1122.06
1999 70.18 13.83 15.99 48996.10 78.42 1200.25
2000 68.38 14.18 17.44 52573.60 97.45 1264.37
2001 67.29 14.71 18.01 55172.10 82.99 1305.08
2002 65.92 15.38 18.69 57929.90 91.17 1339.39
2003 63.83 16.62 19.55 60386.50 98.06 13 力.71
數據來源：2004年 ＜中國統計年鑒》，農村內部就業比重由作者歸納并整理.
農業機械化促進農村勞動力轉移的原因有以下幾點。
(1)農業機械化提高了勞動生產率，促使農村勞動力大量剩余。伴隨著農業機械數量的迅 速增長，全國農業機械化水平普遍提高，全國農業生產機械化水平的提高產生了深遠的社會經濟 效益。首先表現出生產效率的提高，對農民來說減少了重體力勞動時間，減輕了勞動強度，增加 了收入，有更多休息時間掌握現代化生產技能，接受先進科學的文化知識或從事其他生產活動獲 取更多經濟收益，是農村勞動力轉移的重要推動力量。農業機械化水平的不斷提高促使農村剩余 勞動力不斷的增加，如表3-6所示。
表3-6關于我國農業剩余勞動力總量的一些估算 (單位：萬人)
估算者 全國 東部地區 中部地區 西部地區
王誠(1994) 13845 5640 4672 3533
李燿華(1996) 14700 6806 4422 3472
國情小組(1996) 16012 7415 4816 3781
王紅玲(1997) 11700 4185 4184 3331
資料來源： ＜中國統計年鑒(1995)1 P84-85
＜中國統計年鑒(1997)》P96-98 ＜中國統計年鑒(1998)＞ P130-131
(2)農業機械化帶動了二、三產業的發展。首先，農戶對農業機具的需求趨勢引導了農機 工業的發展方向，引發了農機設計、銷售、生產部門走向市場，帶動了與農業機械有關的工業的 發展，吸收了大量的勞動力從事與農業機具有關行業的生產活動。其次，農業機械化發展形成了 農機制造、農機銷售、農機修配、農機作業四大市場。其社會效益在于逐步形成了農業機械的產 業群體和農業機械服務體系，將農村第一產業中由于生產效率的提高而節省的農村勞動力轉移到
中國農業大學博士學位論文 第三章我國農業機械化發展效應的經濟性分析 第二、三產業之中，特別形成了農業機械的服務產業群體，主要包括：圍繞農業機械的銷售、培 訓I、零配件供應；圍繞生產環節的維修、油料供給、生活服務；圍繞農戶或農機手的培訓、考試、 相關知識講座與文化知識的傳播等等。再次，農業機械化增長方式的轉變從過去側重于農業機械 保有量的增長轉變為“量”和“質”的雙重提高，這客觀上需要拓寬農機工業發展空間的深度和 廣度，同時也對整個農業生產的全過程的傳統方式產生深刻影響。
（3）農業機械化促進了農村經濟結構的調整。農業現代化是在一定的生產條件下，具有較 高科學文化素質的農業勞動力，利用現代農業生產手段，生產出能夠滿足社會需求的產品，體現 了農業的綜合生產能力。實現農民增產增收的“雙增”目標，都需要先進的農業生產技術和農機 裝備作為物質技術支撐。農村經濟結構調整的不斷深化，將會帶來農業內部專業分工的細化，先 進的農業生產技術和農機裝備對轉移農業勞動力的替代作用將得到加強。實現農機化是促進農業 勞動力同二、三產業轉移的前提。隨著農村經濟的發展，以家庭承包為基礎的規模經營將得到迅 猛發展，這就為農機化的發展提供了有利的條件，同時農業產業化的發展也促進了勞動力的轉移。
農村經濟發展對農機化的新要求是推動農機化發展的動力，農業機械化是農村勞動力轉移的 必要條件。反過來農機化的發展又是推動農村剩余勞動力轉移的動因，農村剩余勞動力的轉移乂 推動了農業機械化的發展。
長期以來，大量勞動力滯留農村，已明顯地成為制約農村經濟發展的“瓶頸”，成為阻礙農 業勞動生產率提高、影響農民增收的一個主要因素。即當農業勞動力出現剩余的情況下，必須及 時將他們轉移出去，否則多余的勞動力會阻礙農機化的發展。這是由于價值規律的作用，農業中 剩余勞動力的出現和增多會降低勞動力價格，使采用機器變得相對昂貴，從而阻礙農業機械化的 發展。有時為了推動農業機械化的發展，甚至寧可使農業中的勞動力數量保持相對短缺而不能使 之出現過剩。因為勞動力相對短缺引起的勞動力價格上漲會使機器的使用成本變得更低，有利于 農業機械的發展和推廣使用。因此，要想幫助農民盡快脫貧致富，提高農業現有發展水平，從根 本上改變農村現狀，就必須發展農業機械化，促進農村勞動力的轉移。
農業機械化是推動農村勞動力轉移的重要力量，大量農村勞動力轉移將促進農業機械化的發 展；農業現代化離不開農業機械化，農業機械化將有力的促進農業現代化；農村勞動力轉移是實 現農業現代化的內在要求，實現農業現代化就必須轉移大量的農業剩余勞動力；反過來，農業現 代化將促進農業機械化的發展和農村剩余勞動力的轉移。沒有農業剩余勞動力的轉移，就沒有農 業機械化，也就沒有農業的現代化。農業勞動力轉移是農業機械化快速發展的前提，農村經濟、 勞動力轉移率是影響農業機械化的主要因素，農業機械化是農業勞動力轉移的結果。農業機械化 水平與農業勞動力轉移兩者相互聯系、相互影響、相互制約。
3.2我國農業機械化發展經濟效應的線性回歸分析
農業機械化發展對經濟具有影響作用的表現形式在前文已經進行了分析，而其深入程度和相 關性如何還需進一步定量研究，本節將采用線性回歸分析的方法初步定量了解農業機械化發展水 平對農業經濟的影響。
3.2.1線性回歸方法的基本模型
線性回歸的功能是根據隨機變量y及自變量x2,a , x”的巾組觀測值 (x“，X2i,K , Xni)(i = l,2,3,A ,m)作線性回歸分析。
設產出y及"個投入要素X/, x2,a , x”，給定皿組觀測值 {(X/i，X2小,X”J，E }(「= /,2,3,A ,初，其線性表達式如公式(3-1)所示。
Y = a0+a,X,+a2X2+ A+a”X” 公式(3-1)
回歸系數a0,al,a2,K,an通常采用最小二乘法計算確定。
表3-7 1978?2003年我國第一產業產值與生產要素投入情況
年份 第一產業總產值 (yt/hm2) 農業機械總動力 (kW/hm2) 第一產業就業勞動力 (A/hm2) 農村經營費用支出 (7G/hm2)
1978 930.68 0.798191 1.8865 —
1979 1143.34 0.918881 1.9285 一
1980 1313.42 1.027213 1.9895 139.656400
1981 1502.25 1.103555 2.0514 169.676300
1982 1716.29 1.170917 2.1328 203.609400
1983 1909.82 1.27627 2.1634 465.735800
1984 2228.61 1.378551 2.1403 559.213200
1985 2520.08 1.456073 2.1674 713.495000
1986 2782.87 1.591287 2.1673 781.962000
1987 3225.58 1.713336 2.1843 890.538700
1988 4048.67 1.834416 2.2261 1164.782200
1989 4458.92 1.914039 2.2671 1329.924616
1990 5164.42 1.936715 2.6229 1455.843130
1991 5453.07 1.966635 2.6137 1617.440367
1992 6096.83 2.035990 2.5971 1788.009298
1993 7438.68 2.134962 2.5491 2039.214712
1994 10631.65 2.265965 2.4724 2832.862319
1995 13571.44 2391072 2.3706 3802.712663
1996 14663.50 2.528584 2.2841 4278.586825
1997 15450.00 2.717468 2.2628 4198.295659
1998 15761.67 2.886001 2.2592 3853.551758
1999 15679.88 3.124834 2.2874 3536.662179
2000 15928.39 3.344558 2.3042 3882348755
2001 16813.33 3.534939 2.3450 一
2002 17713.10 3.744699 23843 一
2003 一 3.965926 一 —
注：“一” 資料來源： 表示數據缺失
中國農業年鑒編輯委員會.中國農業統計年鑒(1980-2003).農業出版社，19842003
中華人民共和國國家統計局.中國統計年鑒(2003).中國統計出版社，2003, P416 國家統計局農村社會經濟調査總隊.中國農村住戶調査年鑒(2001).中國統計年鑒，2001, Pll、 P31
3.2.2數據收集與處理
收集盡量多年限的統計資料，包括農業機械投入、資本投入、勞動力投入、耕地投入數量。 根據可獲得的統計資料，農業機械化投入采用農業機械總動力統計指標表示，千瓦/公頃；農業資 本投入采用農村居民家庭經營費用支出統計指標表示，元/公頃，通過農村居民家庭人均經營費用 支出轉換得到；農業勞動力采用鄉村勞動力統計指標表示，人/hn?（見表3-7）。由于統計資料的 獲取性差，以及林、牧、漁業在第一產業產值中所占比重較小，因此，使用農林牧漁業總產值和 農業機械總動力來表示種植業方面的相關指標。
3.2.3計算相關系數
從表3-8中看出，第一產業總產值與農業機械總動力、農村經營費用支出都呈高度相關，而 與第一產業就業勞動力相關性稍弱，且呈負相關性。
表邈性回1旦変量間的相關系數矩陣
變量 第一產業總產值 農業機械總動力 第一產業就業勞動力 農村經背費用支出
第一產業總產值 1. 000000 0.949850 0. 309898 0. 987867
農業機械總動力 0. 949850 1. 000000 0. 426734 0. 933119
第一產業就業勞動力 0. 309898 0. 426734 1.000000 0.371454
農村經營費用支出 0. 987867 0. 933119 0. 371454 1.000000
3.2.4繪制散點圖
從圖3-1可看出，大多數散點都分布在一條直線附近，第一產業總產值和農村經營費用支出 間散點圖尤其明顯。第一產業總產值與第一產業就業勞動力散點圖則分別在1988和1997年拐點 偏轉而呈現一條折線，基本上呈現線性關系；1978?1987年間和1997?2002年間呈現正線性關 系，1988?1996年間呈現明顯的負線性關系。
擬合單個變量自身隨時間變化曲線，可以看到第一產業就業勞動力隨時間變化的曲線關系， 運用平滑擬合的數據評估可以消除因數據大的波動所帶來的影響（見圖3-2）。
3.2.5建立線性回歸模型
建立散點圖表明的變量間的線性關系。首先假定第一產業總產值與農業機械總動力、農村經 營費用支出和第一產業就業勞動力呈線性相關關系。因變量與自變量間關系如公式（3-2）所示。
Y=a + p,M+p2L + p3K+^ 公式（3-2）
公式（3-2）中：a、0為各方程式中的變量系數，下角標號為系數號；
丫為因變量，第一產業總產值，TU/hm2；
M為自變量，農業機械總動力，kW/hm2 ； 厶為自變量，第一產業就業勞動力，人/公頃； K為自變量，農村經營費用支出，TC/hm2； 〃為殘余項。
Y
圖3-1第一產業總產值因變量與自變量散點圖
圖3-2第一產業就業勞動力數據擬合圖
3.2.6參數評估
對上述建立的假設線性模型進行參數評估（見表3-9）。評估結果顯示，F值為499.7656,遠 遠大于F0M{3,17）=2.44 ,相伴概率幾乎為零，方程的顯著性檢驗通過，說明模型擬合樣本的整體 效果較好，也就是選擇的所有自變量對因變量的總體解釋力度大；除了常數項外，其他模型回歸 系數通過檢驗。第一產業就業勞動力自變量評估參數為負號，表明第一產業就業勞動力已經出現 了過剩。
表3-9農業生產回歸模型參數評估結果
變量 評估值 標準差 他驗值 相伴概率
M 2313.887 621.8561 3.720936 0.0017
L ?2800.480 870.8563 -3.215777 0.0051
K 2.917076 0.272749 10.69511 0.0000
C 3511.858 1898.627 1.849683 0.0818
R-squared 0.988788 Mean dependent var 7216.478
Adjusted R-squared 0.986810 S. D. dependent var 5614.881
S. E. of regression 644.8571 Akaike info criterion 15.94558
Sum squared resid 7069291. Schwarz criterion 16.14453
Log likelihood -163.4286 F-statistic 499.7656
Durbin-Watson stat 0.909703 Prob(F-statistic) 0.000000
觀察統計數據數冃：21
由于第一產業就業勞動力數據波動較大，我們采用其平滑值來評估模型參數，以修止變量因 政策影響而出現的大的波動。評估結果顯示，模型通過方程的顯著性檢驗和冋歸系數的顯著性檢 驗，說明數據修正后參數評估的模型比原評估模型好：/?\用$接近1,表明模型的擬合效果非 常好；F檢驗的相伴概率為0.000000,反映變量間呈高度線性，回歸方程高度顯著；參數T檢驗 的相伴概率幾乎為0,回歸系數通過檢驗；D.IV = 1.548552,對n=21, p=3時查表DW檢驗的1% 臨界值為亦=厶4/和血=0.80,幾DSV< 4 - dL ,殘差序列不存在自相關（見表3-10）。
表3-10農業生產回歸模型（自變平滑后）參數評估結果
變量 評估值 標準差 T檢驗值 相伴概率
M 2665.106 423.0862 &299202 0.0000
K 3.062420 0.182297 16.79903 0.0000
LSMOOTHED ?6595.638 994.1712 -6.634308 0.0000
C 11252.65 2073.581 ' 5.426673 0.0000
R-squared 0.994976 Mean dependent var 7216.478
Adjusted R-squared 0.994089 S.D. dependent var 5614.881
S. E. of regression 431.6756 Akaike info criterion 15.14287
Sum squared resid 3167846. Schwarz criterion 15.34183
Log likelihood ? 155.0001 F-statistic 1122.244
Durbin-Watson stat 1.548552 Prob(F-statistic) 0.000000
觀察統計數據數目：21
參數評估后的模型如公式（3-3）o
Y = 11252.65+ 2665J06M-6595.638L+3.062420K
(5.426673) (6.299202) (-6.634308) (16.79903) 公式(3.3)
R2 =0.994089 F = 1122.244 D.W = L548552
3.2.7模型預測
模型預測如圖3-3,圖中的實線表示因變量的預測值，上下兩條虛線給出的是近似95%的置 信區間；圖右邊附表是一系列對模型的評價指標。模型預測曲線回歸的MAPE值為6.347159, Theil不等系數為0.021442,三個比例項中CP近似為1, BP和CP幾乎為零，說明此次回歸的預 測精度相當高，預測值十分接近真實值。
3.2.8邊際效應分析
利用上述得到的回歸模型方程可以分析各個自變量的邊際效應：農業機械總動力自變量的系 數為2665.106,說明在其他變量保持不變的情況下，農業機械總動力每增加1 kW/hm2,第一產業 總產值可以增加2665.106元/hn?；農村經營費用支出自變量的系數為3.062420,說明在其他變量 保持不變的情況下，農村經鶯費用支出每增加1元，第一產業總產值可以增加3.062420頑n?； 第一產業就業勞動力自變量的系數為負號，表明增加就業勞動力反而會降低第一產業總產值，第 一產業出現嚴重的勞動力過剩。從回歸模型邊際效應分析看，提高當前農業效益，增加農民收入 的有效措施是提高我國農業機械化程度，增加對農業生產投入方面的政府“綠箱”政策補貼，加 速農村剩余勞動力向二、三產業轉移。實現農業機械化對促進農業經濟發展，提高農民收入水平 尤為重要。
3.3我國農業機械化發展經濟效應的C-D生產函數模型分析
3.3.1 C-D生產函數模型的建立
可以利用Cobb-Douglas生產函數模型（簡稱C-D生產函數模型）來定量地研究農業機械 化對農村經濟的影響。
C-D生產函數模型的表達式如公式（3-4）所示。
Y = AM aKPl7fit 公式（34）
公式（3-4）中：r為農業產出；
M為農業機械投入數量；
K為資本投入數量；
厶為勞動力投入數量；
a為農業機械投入的產岀彈性；
0為資本投入的產出彈性；
7為勞動力投入的產出彈性； A為系數。
3.3.2生產函數模型參數評估
從表3-11評估結果看，R\ R2接近1,表明模型的擬合效果非常好；自變量M和K的參 數T檢驗的相伴概率幾乎為0,常數項和厶的參數T檢驗的相伴概率大于0.05,尤其是厶的為 0.4483； D.W =1.049014,對 n=21, p=3 時查表DW檢驗的 1%臨界值為dy = 1.41 和d厶=0.80, 殘差序列基本不存在自相關。
麥上LL建業生產函數模型參數評估結果
變量 評估值 標準差 T檢驗值 相伴概率
C(l) 13.77119 6.861760 2.006947 0.0609
C⑵ 0.626209 0.115869 5.404472 0.0000
C(3) -0.270875 0.348958 ?0•力6239 0.4483
C⑷ 0.795018 0.052967 15.00964 0.0000
R-squared 0.991864 Mean dependent var 7216.478
Adjusted R-squared 0.990428 S. D. dependent var 5614.881
S? E? of regression 549.3505 Akaike info criterion 15.62499
Sum squared resid 5130362. Schwarz criterion 15.82395
Log likelihood -160.0624 Durbin-Watson stat 1.049014
觀察統計數據數目：21
C—D生產函數模型模擬結果見公式(3-5)0
Forecast: YF
Actual: Y
Forecast sample: 1978 2003 Adjusted sample: 1980 2000 Included observations: 21
Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs. Percent Error Thell Inequality Coefficient Blas Proportion Variance Proportion Covariance Proportion
圖3-4農業生產函數樓型預測曲線
3.3.3模型預測
利用上述參數評估的生產函數模型，可以直接預測各樣本的擬合值，以此來評判模型優劣， 模型預測如圖3-4.模型預測曲線回歸的MAPE值為12.17516 （高于10）, Theil不等系數為 0.027295,三個比例項中CP近似為1, BP和CP比較小，說明此次回歸的預測精度較好，預測 值比較接近真實值。
3.3.4邊際效應分析
通過模擬結果可以看出：
一、 相關系數分析
生產函數模型的相關系數為0.990428,表明生產函數模型所列的變量對于第一產業總產值的 變化有99.0428%能夠用模型中的各生產要素變量來說明。
二、 生產彈性分析
彈性系數的大小反映各生產要素對生產成果影響的程度，各生產要素彈性系數均小于1;勞 動力生產要素彈性系數小于0,表示勞動力嚴重過剩，增加勞動力生產要素不僅不會提高生產效 益，反而會降低生產效益。
三、 邊際收益或邊際生產力分析
在原有基礎上，增加一個單位農業機械化或農村家庭經營資本投入生產要素的投入，所引起 的第一產業總產值的相應增加額分別為0.626209或0.795018o
第四章我國農業機械化發展的主導因素研究
農業機械化作為農業技術結構中的重要組成部分，是工業技術與農業技術相結合的產物，是 一個邊界模糊、因素眾多、關系復雜的動態系統。影響我國農業機械化發展的因素眾多，主要有 耕地資源條件、經濟條件、農業生產要求以及農業機械化資金投入和農業機械化管理水平等，這 些因素關系復雜且相互影響、互為依存。研究諸因素的特點及它們之間的相互關系，確定影響農 業機械化系統的主要因素及影響程度，對解決農業機械化發展的主要矛盾，促進農業機械化經濟 效應的進一步發展具有重要作用。本章將在因素分析方法研究的基礎上，采用系統分析方法中的 層次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）來定量確定我國農業機械化發展對經濟作用 的關鍵影響因子，并通過線性回歸方法進一步探討其相關關系。
4.1因素分析方法的理論研究
在農業機械化發展研究中，因素分析至關重要。涉及諸如影響農業機械化發展目標的因素分 析；互動關系、關聯性分析；貢獻大小、作用大小分析；因素構成、因素關聯、因素作用等模熨 分析；對歷史的模擬、規律性的認識；以及不同區域差異性認識的分析等。而因素分析的方法也 比較多，如因素比較分析法、連鎖替代分析法、指數因素分析法、增量因素分析法、因素分配分 析法、微積分因素分析法、相關和回歸因素分析法、生產函數因素分析法等M2】。為了更好地確 定我國農業機械化發展對經濟作用的關鍵影響因子，本文將從灰色關聯分析法、因素比較分析法、 客觀系統分析法、層次分析法和回歸分析方法5個方面探索其理論應用模式。
4.1.1灰色關聯分析法確定主要因素和次要因素
灰色關聯分析法通過分析系統中主行為因子與相關行為因子關系的密切程度，從而判斷引起 該系統發展的主要因素和次要因素。它以系統內各因子間的關聯系數和關聯度作為依據，用比較 關聯度的大小來確定主要因素和次要因素。灰色關聯分析常用于分析經濟增長中的主要因素和次 要因素，為制定經濟發展戰略提供可靠的依據。
灰色關聯分析的主要思路如下：
設：主行為因子序列為｛Xo（E）｝,行為因子序列為｛X：（R）｝； i = Z,2,A ,“； k = 1,2, A,/n；則在 k = k0時，X0（k0）與乂仆。）之間的關聯系數鼻（福）用公式（44）計算：
仏化）如小嘰］ 公式（4-1）
公式（4-1）式中：4他。）為褊時刻兩個序列的絕對差，即：編（心）=図0（心）-滅,（褊］； Amin與/噺分別是各個時刻的絕對差中的最小值與最大值；
p稱分辨系數。°值越大，則鼻（心）中占的比重越大，鼻低）越趨 近于1。
通常稱為主因子序列與第i個行為因子序列的關聯度，巾為序列的長度，顯
然，％的值越大，表示X：與X。的關聯程度越高附勺。
4.1.2因素比較分析法確定不同因素的影響作用
因素比較分析法是指對客觀事物的相關聯系進行各種比較分析。通過各個指標的比較確定其 差異，樹立對立面，把現實生活中各方面的矛盾用數量表達出來，促使矛盾轉化。
其核心理論為設經濟現象的總量指標為W ,分別以W/和代表報告期和基期的總量指標。 影響總量指標變動的各因素指標為a,b,c,A ,z,分別以al,bl,cI,K ,Z], a0,b0,c0,A ,勺代表報告 期和基期的各因素指標。則：
Wj =a7 4-c； +A + Z]
% =a0 +b0 +c0 +A +z0
公式 42）減公式（4-3）式，得到公式（44），即：
-Wo =（at -a0） + （b]-切丿+ （“ -c0 丿+ A +（zt-z0）
設：AW = W,表示總量指標的增減量；
Aa = aI-a0表示a因素指標的變動對總量指標的影響值；
Ab = b, -切表示b因素指標的變動對總量指標的影響值；
Ac = c, - co表示c因素指標的變動對總量指標的影響值；
■
I
I
Az. = zi~zo表示z因素指標的變動對總量指標的影響值。
因素比較分析法的相對數計算公式如公式（兮5）所示，即：
AW Aa Ac . Az
=——+—+—+A +—
% 如 b0 c0 Zq
從公式（4-5）中可以看出，a,b,c,A,z各因素對總量影響的大小〔“役
4.1.3客觀系統分析法揭示變量之間關系
客觀系統分析（objective system analysis, OSA）是在自組織數據挖掘方法（self organizing data mining） 數據分組處理方法（group method of data handling, GMDH）基礎上發展起來的系統 分析方法，是建立在“遺傳一變異一選擇一進化”的進化論原理基礎上的。其特點有兩個：（1） 建模結果建立在最優復雜度基礎上，能夠比較準確地揭示各變量間的關系；（2）建模結果不是單 個方程而是一組方程。方程組中的因變量可以看作就是系統的內生變量，自變量和未識別出的變 量則是外生變量。利用OSA的建模結果可以較客觀、準確地確定系統變量之間的相互關系.OSA 的特色還在于它特別適用于系統復雜而數據樣本量小、對研究對象的先驗知識知之甚少的情況。 但是，OSA在系統整體結構分析上仍顯得有所不足：建模者容易知道單獨要素與其他要素的聯系 情況，但不容易從整體上直觀地把握系統結構，在實現系統知識提取方面存在不足。
OSA從一個簡單的初始組織（模型集合）出發，按照GMDH的原理生成最優復雜度模型（方 程組）。OSA選擇中間模型的標準是被保留方程組的結構和個數應該具有一致性。這里模型一致 性是指當加入具有同一規律、但未在建模過程中出現的新數據時，方程組的結構和個數不會發生
太大的變化。在OSA中，模型一致性體現為在兩個不同的數據樣本（訓練集和檢測集）上得到 的方程組應該具有最小偏差，具體地，OSA通過最小偏差外準則（minimum bias criterion）選擇 中間模型。OSA建立、篩選方程組的過程由計算機自動成，其具體實現步驟為：
步驟1數據劃分。假設有數據樣本3如下：
步驟3建立三個方程構成的方程組
（1） 用最小二乘法分別在4和B上對如公式（牛10）所示方程進行參數估計。
=a0+ a]xi + a2Xj + a3xk + （xp.
-Xj =b0+ + b2x; + b3xk + Pfi i.je P 公式（440）
Xt=C0+ C" + C2Xj + c3xk + kp.
（2） 計算系統最小偏差準則值，如公式（441）所示。
ns（bs）= | 阮 + % + J 公式（綣11）
（3） 根據砂伽），選出竹個較優模型。
按照上述方法，依次建立包含4個、5個、…、個方程的方程組，直至系統最小 偏差準則值開始增大時停止算法“訶，并最終利用OSA方法確定最適宜的模型。
4.1.4層次分析法確定相關因素的權畫
層次分析法（Analytic Hierarchy Process簡稱AHP法），是20世紀70年代由美國運籌學教授 T.L.Satty提出的一種簡便、靈活而又實用的多準則決策方法。它是對多目標、多層次、多準則、 多因素、多參差的復雜問題進行決策分析、綜合評價的一種簡單、實用而又有效的方法，是一種 定性和定量分析相結合的決策方法。這種方法把決策者的思維數量化，將一個相互關聯、相互制 約、有眾多因素的復雜系統研究簡化為若干個有序的遞階層次，根據對各種因素之間的成對比較 判斷，就每一因素的相對重要性次序定量表示，從而導出對整個問題的分析。由于這一方法采用 了比率標度，因此，可對無衡量標尺的科學管理、社會效益和人的行為等因素進行定量分析。目 前，已廣泛應用于社會的、經濟的科學管理以及宏觀決策和系統分析中。
層次分析法根據問題和要達到的目標，將問題分解為不同的組成因素，并按因素間的相互關 系以及隸屬關系將因素按不同層次聚集組合，形成一個多層次的分析結構模型，然后按層分析， 最終獲得最低層因素對于最高層（總目標）的重要性權值，這種方法通過兩兩比較來確定最后的 綜合權重，往往會得到更為客觀和準確的結果。層次分析法首先是把問題中涉及的因素按性質和 級別分層次按隸屬排列，最簡單的模式可分為3層。最上層是目標層，即系統的目標或問題的綜 合。中間層是準則層，可再設分準則層，其中排列了衡量是否達到目標層的各項準則或問題的各 個要素。第3層是方案層，其中排列了各種可能采取的方案。上下層因素之間存在的聯系可以用 連線連接起來，否則不連線。對于某一層的某個元素，分析下層與之有關的元素之間的兩兩比較 的重要程度，利用評分的方法確定其相對重要（或優劣）系數，從而構造一個判斷矩陣。然后， 通過層次單排序和層次總排序來確定具體研究對象各因素之間的權重。
4.1.5回歸分析法確定各因素相關程度
用線性趨勢、二次趨勢、指數、對數和幕函數趨勢等模型進行回歸和擬合，一般地，我們用 R1 (R-squared)和R?(AdjustedR-squared)來評價相關程度或擬合的效果，OSR? <1。越 接近1,相關性就越高，顯著性就越強；越接近0,則相關性和顯著性就越弱，也就說明模型以 外的變量作用更為明顯。
T
R2 =]_
S(y(-y)2
，=1 公式(4-12)
R2 =1 - = 1 - = 1-(口
£(兒一刃'/(JI) 廠刃/J]
r=l r=l
公式(4-12)中：T為樣本容量；
R為變量個數；
e?為殘差平方；
S?為均方差； 開為樣本值； 亍為樣本均值。
由此，如果增加一個新的解釋變量進入模型，那么由于的增加，(1-R2 )將會減少，但若 仃-R2 )減少太少，不足以補償(T-l)/(T-k)的增加，那么/將會下降。需要指出的是，R2是 采用最小二乘估計給出的。
一般而言，變量越多擬合效果越好，也就是相關性系數就越大，并發現二次趨勢模型擬合 的效果最好，但是這并不能完全反映其相關性，為了保證樣本內和樣本外擬合效果的一致性，還 要檢驗 AIC (Akaike info criterion)和 SIC (Schwarz criterion)兩個指標，如公式(4-13)所示。
公式(4-13)
AIC和SIC值越小越能表明具有較好的擬合度和較大的相關性。
另外，為了保證相關性模型的適當，還應該對總體相關性進行F檢驗(F-statistic),如公式 (4-14)所示。
R2/(k-l)
(1-R2 )/(T-k)
如果F>Fa(k-l,T-k),則說明具有顯著相關性，否則為無關。Fa(k-l,T-k)可以根據表 査出。
為了全面檢驗模型的可用，還應該對每個變量的相關性進行r檢驗(T-statistic),如果 t>ta/2(T-k),則變量是重要的，應該被保留，如果不能通過檢驗，即t<ta/2(T-k)則說明該 變量可以去除。ta/2(T_k)可以通過表查出。
在實際運用中，一些數學或經濟計量學方面的軟件，如Excel、Eviews、SPSS、SAS等都給 出了以上數值，因此，可以比較得出模型并確定相關性。應用回歸分析方法可以驗證各主要因素 的相關性，并確定各個因素的影響程度"％
4.2基于AHP方法的我國農業機械化發展的主導因素分析
鑒于前文的研究，我國農業機械化發展對經濟作用的主導因素可以通過灰色關聯分析法、因 素比較分析法和客觀系統分析法進行初步分析，但由于農業機械化發展的復雜性，必須通過定性 與定量相結合的研究才能比較客觀地確定影響我國農業機械化發展的主導因素。為此，本文將采 用AHP方法，對影響我國農業機械化發展的關鍵因子進行有效、合理的分解，建立相應的數學 模型，力求比較準確地獲得影響我國農業機械化發展的主導因素，從而進一步深入地研究農業機 械化發展的經濟效應問題。
4.2.1我國農業機械化發展主導因素分析的數學模型
一、構建層次結構模型
農業機械化是現代農業的重要物質基礎和主要標志，農業機械化在現代化進程中肩負著艱巨 的歷史任務，沒有農業機械化就沒有農業現代化。然而，由于歷史的原因，我國農業機械化發展 水平還很低，仍然受到許多因素的影響與制約。因此，為了掌握影響我國農業機械化發展的主導 因子，本論文采用層次分析法對影響農業機械化發展的各個因子進行排序與比較，計算其影響因 子。
首先，可以將農業機械化水平作為層次分析中的總目標，而其中各種不同類型的影響因素作 為方案層的各個不同要素。農業機械化水平受到社會經濟、自然資源狀況、政策法規等因素的影 響，諸如農業總產值、人均收入、農機投入、技術進步、勞動力轉移率、播種面積、人均耕地面 積以及役畜數量、糧食單產等。結合農機發展實際和現有的統計資料，我們選擇了農民人均收入、 農村勞動力、播種面積、農機投入、農民文化程度和技術進步等影響因素作為層次結構的方案層。 由于各種類型影響因素對我國農業機械化發展產生的作用不同或相同，而影響程度不一樣，因此 將影響農業機械化發展水平的各種原因(在作用分析中可以確定)作為準則層的諸元素。分清了 層次分析法中的三個層次(問題復雜還可將準則層分若干子層次)，就可以在相鄰層次各要素間 建立聯系。下層次對上一層次某一因素，即各種類型影響因素對農業機械化水平產生作用的原因， 有作用的用連線聯接起來，無作用的不畫連線，至此，完成了層次分析法的層次結構模型的構造， 我國農業機械化影響因素層次結構模型如圖4*1所示。其中各層的含義如下：
(1)A層農業機械化水平為進行層次分析的總目標。在已確定出一定時期我國農業機械化 水平中，分析求出各種影響因素在農業機械化水平中的貢獻大小或權重。
（2） C層開發研制、銷售、推廣使用和服務管理為準則層。如何權衡或區分影響我國農業 機械化發展水平的評價標準，根據復雜程度，可分為若干子標準層。
（3） P層農民人均收入、農村勞動力、播種面積、農機投入、農民文化程度與技術進步為方 案層。排列岀影響我國農業機械化水平的各種影響因素（名稱）。
表4T層次分析比較標度和涵義
標度q 涵義 理解
1 G與Cj的影響相同 對于同一問題兩個要素貢獻相同
3 C,比Cj的影響稍強 一個要素比另一要素貢獻稍人一些
5 C,比Cj的影響強 一個要素比另一要素貢獻人一些
7 G比Cj的影響明顯地強 一個要素比另一要素貢獻明顯地人
9 C,比Cj的影響絕對地強 一個要素比另一要素貢獻絕對地人
2、 4、 6、 8 G與Cj的影響之比在上述兩個相鄰等級之間 作為上述相鄰判斷的插值
1、1/2、…、1/9 C,與Cj的影響之比為上面Cy的互反數
二、分層次建立判斷矩陣
判斷矩陣是以矩陣形式表示的每層次中因素的相對重要程度，建立判斷矩陣一般口上而下地 進行。根據模型表示的層次和元素間的聯系，構造由某一元素與相鄰下一層次有聯系的所有元素 的比較判斷矩陣。如圖4-1中A層與C層間可建立如表4>2的比較判斷矩陣，判斷矩陣元素按一 定比例標度兩兩比較得到（見表4-2）。
以上判斷是一種經驗和對問題的認識程度的主觀反映，其中q表示q與q項比較，對A而 言C,的相對重要性數值，cy的取值采用等差數列記分法。
表4-2 A-C比較判斷矩陣計算表
A G C2 C3 C4
C, 5 C/2 C]3 CI4
C2 C21 C22 C23 C24
Cj C3】 C32 C33 C34
C4 C4I C42 C43
判斷矩陣是一個方陣A = （cij）nxn,并有如公式（44）所描述的性質。
根據同樣方法，可構造出第三層P中各因素對第二層C中各因素的判斷矩陣。勺的數值由
~ （1） Cy >0；
v（2） Cg=0c”； 公式（4-1）
、（3） c（i = Cjj=1 o
若干熟悉情況的專家評定，若干專家評價值的平均值即為相應判斷矩陣的具體數據。
三、層次單排序
層次單排序是根據判斷矩陣去推算k +1層各因素對Jl層（即C層各因素對A層及P層各因素 對c層）問題的重要性排序。這種排序是以相對數值的大小來表示的。就G對人而言的相對重要 性數值可用向量表示，如公式（牛2）所示。
4
且
1=1
關于％的計算采用幾何平均值法，其計算步驟如下：
（1）計算判斷矩陣中每一行元素的乘積，如公式（牛3）所示。
（2） 計算Mq的方根，如公式（―）所示。
（3） 對祈q進行規范化，得Wq,如公式（不5）所示。
^Ci=-rd- 公式（4-5）
刖C, 1=1
p層各因素對C層而言的相對重要性數值類似可以算出。
四、一致性檢驗
為了評價層次排序的有效性，要對判斷矩陣進行一致性檢驗。這里用隨機一致性比值CR來
評定，CR<0.1則符合要求。
（1） 計算一致性指標C/,其計算公式如公式（牛6）所示。
CI=（Amax -"）/（"~7） 公式（4-6）
公式（牛6）中：心為判斷矩陣的最大特征根；
"為判斷矩陣的階數。
（2） 根據判斷矩陣的階數"，査出平均隨機一致性指標刃值，如表4-3所示。
表4-3平均隨機一致性指標值表
M 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
R1 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51
（3）計算一致性比率CR,其計算公式如公式（4-7）所示。
CR = CI/RI 公式（4-7）
當C/?<0.1時，可以認為比較判斷矩陣具有滿意的一致性，排序權重可以接受。
表4-4層次總排序計算表
P C, C2 層次總排序
% fWqW”，(j = Z,2,...0)
i=7 * )
P, 憐
p2
p3
p4 Wp： 級％
p5
p6 級叫
z 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
一般地，當層次單排序滿足一致性要求時，層次總排序的一致性也會得到滿足，為了把握起 見，可以結合表4給出單排序計算的權重值計算層次總排序的一致性比率CR,其計算公式如 公式（4-8）所示。同樣當C/?<0.1,可以認為方案層對總目標的排序權值具有滿意的一致性，可 以接受。
CR=
|=;
五、層次總排序
層次總排序是P層次的元素對A層次目標的重要性排序，其計算方法如表所示。
4.2.2我國農業機械化發展主導因素的檢驗性分析
在上述分析的基礎上，設計我國農業機械化因素分析調查表（見附錄），邀請了農業機械化 領域各有關部門的專家、學者和管理人員共計40人參加咨詢。向專家講解填表意圖及要求后， 讓專家填寫調查表。按照收集的調查表，整理出比較判斷矩陣，并進行排序計算，根據計算的權 重來進一步分析影響我國農業機械化發展的主導因素。
一、層次單排序權重計算及一致性檢驗
（1） A-C層單排序。按照上述計算方法，可以確定各種中間評判層對最高目標層我國農業 機械化發展水平的影響程度，計算結果如表牛5所示。
表4-5 A-C比較判斷矩陣
A c, C2 C3 C4 排序權重
5 1 4.528061224 3.807936508 5.238095238 0.5810
c2 0.22084507 1 1.44829932 2.561904762 0.1793
Cj 0.262609421 0.690465007 1 3.428571429 0.1673
c4 0.190909091 0.390334572 0.291666667 1 0.0724
一致性檢驗： 心=4.1392, C/=（4.1392-4）/ 3 = 0.0464, RI =0.9 （査表得到，下同），
CR = CI/R1= 0.0464 / 0.9=0.0516 <0.1 （檢驗通過）。
（2） C/-P單排序。第三層方案層P中各因素對第二層開發研究C/影響程度的計算結果如 表4-6所示。
表4-6 Cj -P比較判斷矩陣
Cl P] p2 P3 P4 P5 p6 排序權重
Pl 1 2.785714 2.57381 1.533617 2.585714 0.978827 0.2759
p? 0.358974 1 2.938776 1.007823 1.038776 0.757937 0.1539
p3 0.388529 0.340278 1 1.037103 1.110317 0.876474 0.1133
耳 0.652053 0.962672 0.964224 1 3.020408 1.464286 0.1868
p5 0.38674 0.962672 0.900643 0.331081 1 0.95119 0.1090
p6 1.021631 1.319372 1.140935 0.682927 1.051314 1 0.1611
一致性檢驗：心= 6.3617, CI =(6.3617-6)/5=0.07234, RI =1.24, C/? = C///f/= 0.07234/1.24 =0.0583 <0.1 (檢驗通過)。
(3)C2-P單排序。第三層方案層P中各因素對第二層銷售C2影響程度的計算結果如表4-7 所示。
表4-7 C2 -P比較判斷矩陣
C2 Pt p2 p3 P4 ps p6 排序權重
P, 1 4.071429 3.595238 2.942857 4.119048 1.929847 0.3858
P1 0.245614 1 2.061905 1.457823 1.714286 1.261395 0.1577
P3 0.278146 0.484988 1 0.954252 1.413095 1.647222 0.1193
P4 0.339806 0.583333 1.047942 1 3.52381 1.802381 01528
PS 0.242775 0.583333 0.707666 0.283784 1 1.395238 0.0852
P6 0.518176 0.792773 0.607083 0.554822 0.716724 1 0.0992
一致性檢驗：2心=6.3297, CI =(6.3297-6)/5=0.06594, /?/ =1.24, CR = CI/RI= 0.06594/1.24 =0.0532 <0.1 (檢驗通過)。
(4)Cj-P單排序。第三層方案層P中各因素對第二層推廣使用Cj影響程度的計算結果如 表4-8所示。
表4-8 C3 -P比較判斷矩陣
Cj p, p2 P3 P4 P5 p6 排序權重
p, 1 2.828571 2.930952 2.727381 3.482823 1.35085 0.3325
p2 0.353535 1 2.377381 1.245238 1.264881 0.94949 0.1587
P3 0.341186 0.420631 1 1.060119 1.790476 1.434807 0.1306
P4 0.366652 0.790588 0.94329 1 3.21131 2.088095 0.1690
P5 0.287123 0.790588 0.558511 0.311399 1 1.645238 0.0968
p6 0.740274 1.053197 0.696958 0.478905 0.607815 1 0.1123
一致性檢驗：2心=6.4647, CI =(6.4647 -6)/5 =0.09294, RI =1.24, CR = C1/RI= 0.09294/1.24 =0.07495<0.1 (檢驗通過)。
(5)C4-P單排序。第三層方案層P中各因素對第二層服務管理C“影響程度的計算結果如 表4-9所示。
表4-9 C4 -P比較判斷矩陣
G Pt p2 P3 P4 P5 p6 排序權重
p, 1 2.880952 2.551871 1.834524 2.836395 0.959099 0.2879
P2 0.347107 1 2.430952 1.016667 0.867857 0.920408 0.1483
P3 0.391869 0.411361 1 0.852381 1.128061 0.955045 0」149
P4 0.545101 1.152263 1.173184 1 2.357143 1.090476 0.1757
P5 0.35256 1.152263 0.886477 0.424242 I 1.464286 0.1230
p6 1.042646 1.086475 1.047071 0.917031 0.682927 1 0.1503
一致性檢驗：2心=6.3633, CI =（6.3633-6）/5=0.07266, R1 =1.24, CR = CI/R1= 0.07266/1.24 =0.0586 <0.1 （檢驗通過）。
二、 層次總排序計算
通過組合權重計算，可以確定第三層方案層P中各因素對最高目標層我國農業機械化發展水 平的影響程度的作用權重，計算結果如表4-10所示。
三、 確定影響我國農業機械化水平的主導因素
■以上計算結果表明，在影響我國農業機械化水平的各種影響因素中，農民人均收入、農村勞 動力、播種面積、農機投入、農民文化程度與技術進步等各種作用所占的權重分別為0.3059, 0.1550, 0.1174, 0.1769, 0.1037和0.1411；其影響因素作用大小按照從小到大的順序為農民入均 收入、農機投入、農村勞動力、技術進步、播種面積和農民文化程度。
表4-10我國農業機械化水平的影響因夷隹用權重
層
F層 5
. 0.5810 C2
0.1793 Q
0.1673 C4
0.0724 —層次總排序權重
Pi 0.2759 0.3858 0.3325 0.2879 0.3059
Pi 0.1539 0.1577 0.1587 0.1483 0.1550
卩3 0」133 0.1193 0.1306 0.1149 0.1174
P4 0.1868 0.1528 0.1690 0.1757 0.1769
Ps 0.1090 0.0852 0.0968 0」230 0」037
P6 0.1611 0.0992 0」123 0.1503 0.1411
CI 0.07234 0.06594 0.09294 0.07266 0.07597
RI 1.24 1.24 1.24 1.24 1.24
CR=0.07597/ 1.24=0.0613<0.1,總排序一致性檢驗通過（檢驗通過）。
4.3基于回歸分析方法的我國農業機械化發展的主導因素分析
在前文研究中，本文詳細地分析了農業機械化與經濟社會的關系、農業機械化發展的動力機 制和農業機械化發展的影響因素。由此可知，我國農業機械化發展對經濟社會具有很大的促進作 用，同時農業機械化發展也受到諸如農村經濟狀況、勞動力轉移速度和農機科技投入等影響。本 節著重應用逐步回歸分析方法對影響我國農業機械化發展的主導因素進行進一步定量分析。
4.3.1選擇變量和整理資料
我國農業機械化發展受到諸如農村經濟狀況、勞動力轉移速度和農機科技投入等眾多因素影 響，但各因素對農業機械化系統的影響程度不同，各因素體現在具體的指標上有主次之分。為了 便于回歸分析，結合前文的分析，根據實際情況經過篩選，確定下列各主要因素與農業機械化發 展間的相關關系，尋求主導因素，為下一章構建我國農業機械化發展經濟效應的動態仿真模型以 及科學制定農業機械化發展政策提供理論依據。
（1）因變量：農業機械裝備水平（代表農業機械化發展水平），kW/hm2o
（2）自變量：主要分析以下5個因素：
農村人均純收入，元/人；
農村勞動力向二、三產業轉移率，% : 農業人口人均占有耕地面積，hm2/A;
初中文化程度以上人數（每百個勞動力中），%； 農村人口人均科研經費，元/人。
圖4-2第一產業就業人數年度轉移率變化曲線 圖4-3非農產業就業人數所占比例變化曲線
農村勞動力向二、三產業轉移率數據無法計算，而第一產業就業勞動力人數年度轉移速度由 于受政策的影響，其變化率波動非常大。因此，用變化比較平穩的二、三產業片就業總勞動力的 百分比來表示農村勞動力向二、三產業轉移率，二、三產業就業比例也是農村勞動力向二、三產 業轉移的累計結果，這樣更能反映規律，消除因政策變動而受到的影響（見圖4-2.圖4-3）o用 農村人口人均農業科技三項費用來表示國家對農業技術的投入，從而反映技術進步對農業機械化 發展水平的影響。
根據中國統計年鑒、中國農業統計年鑒和中國農村住戶調查年鑒，將農業機械裝備水平與農 村人均純收入、農村勞動力向二、三產業轉移率、農業人口人均占有耕地面積、初中文化程度以 上人數（每百個勞動力中）和農村人口人均科研經費年度統計數據歸并整理成表4-11。
4.3.2變量間關系分析
一、計算相關系數
為了保證線性模型的合理性，需要通過計算簡單相關系數來分析因變量和自變量間的相關關 系，只有與因變量呈高度相關的自變量才適合引入模型。從表ei2中看出，農業機械裝備水平與 農村人均純收入、農村勞動力向二、三產業轉移率、初中文化程度以上人數（每百個勞動力中） 和農村人口人均科研經費都呈高度相關，而與農業人口人均占有耕地面積則相關性稍弱，且呈負 相關性（與實際常識不符）。注意到農村人均純收入、農村勞動力向二、三產業轉移率、初中文 化程度以上人數（每百個勞動力中）和農村人口人均科研經費各個自變量Z間也呈高度相關。
KTL童步回歸分析表
年份 農業機械 裝備水平 (kW/hm2) 農村 人均純收 入 (血人) 農村勞動力 向二、三產業 轉移率 (%) 農業人口 人均占有 耕地面積 (hn?/人) 初中文化程度 以上人數
(每百個勞動力中) (%) 農村人口 人均
科研經費 (元/人)
1978 0.80 一 29.50 0.186837 一 0.131939
1979 0.92 133.57 30.20 0.184375 一 0.188750
1980 1.03 191.33 31.30 0.181302 - 0.162252
1981 1」0 223.44 31.90 0.177279 一 0.144112
1982 1.17 207.11 31.90 0.174746 — 0.136475
1983 1.28 309.力 32.90 0.172372 2&36 0.216673
1984 1.38 355.33 36.00 0.171080 29.73 0.258599
1985 1.46 397.60 37.60 0.170134 35.00 0.230990
1986 1.59 423.76 39.10 0.169637 35.84 0.317620
1987 1.71 462.55 40.00 0.169100 36.61 0.265974
1988 1.83 544.94 40.70 0.167044 37.70 0.275584
1989 1.91 601.51 39.90 0.166859 38.76 0.282360
1990 1.94 629.79 39.90 0.165602 40.41 0.347136
1991 1.97 708.55 40.30 0.165243 43.55 0.323667
1992 2.04 783.99 41.50 0.163467 44.75 0.329112
1993 213 921.62 43.60 0161842 46.50 0.328467
1994 2.27 1220.98 45.70 0.161875 48.13 0.327800
1995 2.39 1577.74 47.80 0.163491 49.91 0.327244
1996 2.53 1926.10 49.50 0.165807 53.25 0.537301
1997 2.72 2090.00 50.10 0.168228 54.79 0.598745
1998 2.89 2162.00 50.20 0.169319 55.96 0.993910
1999 3.12 2210.30 49.90 0.169572 57.38 0.990067
2000 334 2253.42 50.00 0.168524 59.69 1.053656
2001 3.53 2366.40 50.00 0.166741 — -
2002 3.74 2475.63 50.00 0.165381 — -
2003 3.97 一 一 — - 一
注：“一”表示數據缺失
數據來源：中國農業年鑒編輯委員會.中國農業統計年鑒(1980-2003).農業出版社，1980-2003
中華人民共和國國家統計局.中國統計年鑒(2003).中國統計出版社，2003, P416
國家統計局農村社會經濟調査總隊.中國農村住戶調査年鑒(2001).中國統計年鑒，2001, Pll、P31
表4-12線性回歸變量間的相關系數矩陣
變量 農業機械 農村人均 農村勞動力向 農業人口人 均占有耕地
面積 初中文化 農村人口人
裝備水平 純收入 二、三產業轉移率 程度以上人數 均科研經費
農業機械裝備 水平 1.000000 0.960686 0.947369 -0.202538 0.977464 0.898491
農村人均 純收入 農村勞動力向 0.960686 1.000000 0.958609 -0.105693 0.953898 0.875175
二、三產業轉移 率 0.947369 0.958609 1.000000 -0307225 0.973636 0.780053
農業人口人均 占有耕地面積 ■0.202538 -0.105693 -0.307225 1.000000 -0.336375 0.182768
初中文化 程度以上人數 0.977464 0.953898 0.973636 -0.336375 1.000000 0.821543
農村人口人均 科研經費 0.898491 0.875175 0.780053 0.182768 0.821543 1.000000
二、繪制散點圖
如果變量間的相關程度很高，進一步可繪制散點圖分析自變量與因變量有無明顯線性關系。 一次選取一個自變量，與因變量一起繪制散點圖。從圖44可看出，大多數散點都分布在一條直
線附近。在農業機械裝備水平與農村勞動力向二、三產業轉移率散點圖中，1997年后增反趨勢變 緩，基本上呈現較強線性關系；在農業機械裝備水平與農業人口人均占有耕地面積散點圖中，口 變量與因變量有明顯線性關系，但在1993和2001年出現了兩個拐點，呈現明顯的3段折線；而 農業機械裝備水平與農村人均純收入、初中文化程度以上人數（每百個勞動力中）和農村人口人 均科研經費都呈高度相關的相關關系。
從繪制的散點圖上，明顯地可以看出農村勞動力向二、三產業轉移率和農業人口人均占有耕 地面積出現局部突變的數據點或折線。數據突變的原因主要是受到政策調整的影響而出現數據波 動，局部點甚至波動很大。如八十年代末，由于中央加大力度治理“三小企業”，一大批高污染、 高資源消耗、低效益的鄉鎮企業紛紛倒閉，致使“離境不離鄉"的鄉鎮企業就業人員再次轉向農 業，擴大了第一產業就業人數。擬合單個變量自身隨時間變化曲線，可以明顯地看到農村勞動力 向二、三產業轉移率隨時間變化的直線關系，這樣更能夠反映變量間的真實關系，消除了政策變
動的影響（見圖4-5）。
4.3.3建立線性回歸模型
一、模型構想
根據散點圖表明的變量間較強的線性關系， 通過估計參數建立冋歸模型。我們首先假定農業 機械裝備水平與農村人均純收入、初中文化程度 以上人數（每百個勞動力中）、農村人口人均科 研經費、農村勞動力向二、三產業轉移率和農業 人口人均占有耕地面積呈線性相關關系。
上述各因素之間關系可用數學模型表示，如公式（牛9）所示。
M =a + P,R + P2L + p3BM + + fl5NK+/i 公式（4-9）
公式（4-9）中：a、P——各方程式中的變量系數，下角標號為系數號；
M——因變量，農業機械裝備水平（代表農業機械化發展水平），kW/hm2
R ——自變量，農村人均純收入，元/人；
L——自變量，農村勞動力向二、三產業轉移率，% ；
BM——自變量，農業人口人均占有耕地面積，hm2/A;
WH——自變量，初中文化程度以上人數（每百個勞動力中），%；
NK——自變量，農村人口人均科研經費，元/人；
“ 殘余項。
表4-13線性模型（含5個自變量）參數評估結果
變量 評估系數 標準差 t檢驗值 相伴概率
R 9.81E-05 O.OOO183 0.535825 0.6019
L 0.002779 0.022148 0.125467 0.9022
BM -16.15017 19.53178 -0.826866 0.4245
WH 0.030813 0.019217 1.603458 0.1348
NK 0.815008 0.294735 2.765218 0.0171
C 2.886913 3.776778 0.764385 0.4594
R-squared 0.984407 Mean dependent var 2.138889
Adjusted R-squared 0.977909 S. D. dependent var 0.595363
S. E. of regression 0.088488 Akaike info criterion -1.750692
Sum squared resid 0.093962 Schwarz criterion -1.453901
Log likelihood 21.75623 F-statistic 151.5117
Durbin-Watson stat 1.585027 Prob (F-statistic) 0.000000
觀察統計數據數目：18
二、模型參數評估
（1）參數初步評估。用計量經濟學軟件利用表亠11的統計數據，對上述建立的假設線性模 型進行參數評估，定量檢驗農業機械裝備水平與農村人均純收入、初中文化程度以上人數（每百 個勞動力中）、農村人口人均科研經費、農村勞動力向二、三產業轉移率和農業人口人均占有耕 地面積5個自變量的線性相關關系（見表4-13）,從評估結果看，F值為151.5117,遠遠人丁 坊05 （5,12）=3.11,相伴概率幾乎為零，方程的顯著性檢驗通過，說明模型擬合樣本的整體效果較 好，也就是選擇的所有自變量對因變量的總體解釋力度大；但是，模型回歸系數檢驗不能通過， 除了農村人口人均科研經費自變量的相伴概率小于0.05外，其余變量及常數項的相伴概率均很 大，而且農業人口人均占有耕地面積自變量的參數估計值為負號，與其應有的意義不符，反映每 一個自變量的合理性存在問題。因此，上述建立的假設線性模型不成立。
（2）剔除冗余變量上面評估檢驗結果表明農業人口人均占有耕地面積自變量的參數 估計值為負號，與其應有的意義不符，首先將農業人口人均占有耕地面積自變量舍去，再繼續對 原模型進行Testdrop檢驗。檢驗結果顯示（見表4-14）, Testdrop檢驗F值為0.683707,其相伴 概率為0.424450,遠大于0.05,表明可以剔除冗余變量。剔除冗余變量BM后的模型參數評 估顯示，模型通過方程的顯著性檢驗，農村人均純收入、農村勞動力向二、三產業轉移率2個口 變量和常數項T檢驗的相伴概率遠遠大于0.05,沒有通過回歸系數的顯著性檢驗，假設線性模型 不成立。
表4-14 Testdrop檢驗（捌除冗余變量BM）結果
F-statistic 0.683707 Probability 0.424450
Log likelihood ratio 0.997409 Probability 0.317938
變量 評估系數 標準差 t檢驗值 相伴概率
R 7.50E-06 0.000145 0.051787 0.9595
L 0.002502 0.021875 0.114401 0.9107
WH 0.043893 0.010778 4.072464 0.0013
NK 0.625812 0.183507 3.410289 0.0046
C -0.197107 0.586757 -0.335926 0.7423
R-squared 0.983518 Mean dependent var 2.138889
Adjusted R-squared 0.978447 S.D. dependent var 0.595363
S? E. of regression 0.087405 Akaike info criterion ? 1.806391
Sum squared resid 0.099316 Schwarz criterion -1.559066
Log likelihood 21.25752 F-statistic 193.9372
Durbin-Watson stat 1.403542 Prob(F-statistic) 0.000000
觀察統計數據數目：18
（3）解決自變量共線性。從簡單的相關系數分析中，可知初中文化程度以上人數（每白個 勞動力中）與農村人均純收入和農村人口人均科研經費自變量之間呈高度相關，說明上述建立的 假設線性模型存在著自變量間的共線性，可能是導致模型不成立的原因之一。為此，按照經濟學 知識我們以農村人均純收入為因變量，初中文化程度以上人數（每百個勞動力中）為自變量，建 立以下模型，如公式（4-10）所示。
公式(4-10)
從表445方程評估結果可知，新建模型通過方程的顯著性檢驗和回歸系數的顯著性檢驗，說 明農村人均純收入與初中文化程度以上人數（每百個勞動力中）自變量間存在強的線性關系。因 此，在解釋原建立的假設線性模型時存在重疊現象，可以將初中文化程度以上人數（每百個勞動 力中）自變量從模型中去掉。
表4-15以農村人均純收入為因變量的線性模型參數評估結果
變量 評估系數 標準差 t檢驗值 相伴概率
WH 73.25502 5.762192 12.71305 0.0000
C -2153.027 260.4976 -8.265056 0.0000
R-squared 0.909921 Mean dependent var 1087.力 5
Adjusted R-squared 0.904291 S.D. dependent var 735.3396
S? E. of regression 227.4911 Akaike info criterion 13.79654
Sum squared resid 828035.5 Schwarz criterion 13.89547
Log likelihood -122.1688 F-statistic 161.6216
Durbin-Watson stat 0.327378 Prob(F-statistic) 0.000000
觀察統計數據數目：18
將初中文化程度以上人數（每百個勞動力中）自變量從模型中去掉后，再繼續對原模型進行 檢驗。檢驗結果顯示（見表4-16）,模型通過方程的顯著性檢驗而沒有通過回歸系數的顯著性檢 驗，尤其是農業人口人均占有耕地面積的參數估計值為負與常規不符，可以嘗試將農業人口人均 占有耕地面積自變量舍去。
表4-16線性模型（含3個自變量）參數評估結果
變量 評估系數 標準差 t檢驗值 相伴概率
R -2.48E-05 0.000140 -0.177075 0.8614
L 0.072702 0.011417 6.367619 0.0000
NK 0.864319 0.217512 3.973661 0.0009
C -1.348762 0.385918 -3.494942 0.0026
R-squared 0.975416 Mean dependent var 1.941818
Adjusted R-squared 0.971318 S. D. dependent var 0.686770
S? E? of regression 0.116309 Akaike info criterion ? 1.302167
Sum squared resid 0.243500 Schwarz criterion -1.103795
Log likelihood 18.32383 F-statistic 238.0588
Durbin-Watson stat 0.960537 Prob(F-statistic) 0.000000
觀察統計數據數目：22
（4）剔除兀余變量R。表牛17評估檢驗顯示，農村人均純收入自變量的參數估計值為負號, 與經濟知識背景不符，其T檢驗的相伴概率為0.8614,遠大于0.05,表明農村人均純收入自變量 是冗余變量。通過Testdrop檢驗，結果顯示，F值為0.031356,相伴概率為0.861426,遠大于 0.05,表明可以剔除冗余變量剔除冗余變量R后，模型通過方程和參數的顯著性檢驗（見表 4-17）o
表4-17 Testdrop檢驗（捌除冗余變?R）結果
F-statistic 0.031356 Probability 0.861426
Log likelihood ratio 0.038290 Probability 0.844861
變量 評估系數 標準差 t檢驗值 相伴概率
L 0.071007 0.006060 11.71745 0.0000
NK 0.836959 0.149142 5.611845 0.0000
C -1.291561 0.205701 -6.278838 0.0000
R-squared 0.975373 Mean dependent var 1.941818
Adjusted R-squared 0.972781 S.D. dependent var 0.686770
S?E? of regression 0」13305 Akaike info criterion -1.391335
Sum squared resid 0.243924 Schwarz criterion -1.242557
Log likelihood 18.30469 F-statistic 376.2545
Durbin-Watson stat 0.929840 Prob (F-statistic) 0.000000
（5）消除自相關性。表4-18檢驗結果顯示（由于剔除冗余變量尺后，多1個觀測值，與上 面的參數評估結果稍有差別），模型通過方程的顯著性檢驗和回歸系數的顯著性檢驗：R2.示$接 近1,表明模型的擬合效果非常好；F檢驗的相伴概率為0.000000,反映變量間呈高度線性，冋 歸方程高度顯著；參數T檢驗的相伴概率幾乎為0,回歸系數通過檢驗；D.W =0.891623,對“ =23, p=2時查表DW檢驗的1%臨界值為此=1.29和査=0.94, 0 < D.W < dL ,根據判定法則殘莖 序列存在一定的正自相關（見表449）。
表4T8線性模型（含2個自變量）參數評估結果
變量 評估系數 標準差 t檢驗值 相伴概率
L 0.072708 0.005744 12.65907 0.0000
NK 0.819085 0.147248 5.562638 0.0000
C -1.358435 0」91470 -7.094767 0.0000
R-squared 0.977164 Mean dependent var 1.892174
Adjusted R-squared 0.974881 S. D. dependent var 0.711969
S. E. of regression 0.112840 Akaike info criterion -1.404583
Sum squared resid 0.254658 Schwarz criterion ? 1.256475
Log likelihood 19.15270 F~statistic 427.9132
Durbin-Watson stat 0.891623 Prob(F-statistic) 0.000000
觀察統計數據數目：23
在自相關的參數評估結果
變量 評估系數 標準差 l檢驗值 相伴概率
E(-l) 0.543479 0.201114 2.702349 0.0133
R-squared 0.256793 Mean dependent var 0.004296
Adjusted R-squared 0.256793 S. D? dependent var 0.108083
S. E. of regression 0.0931 力 Akaike info criterion ? 1.864235
Sum squared resid 0.182322 Schwarz criterion -1.814642
Log likelihood 21.50658 Durbin-Watson stat 1.604577
觀察統計數據數目：22
表 4-20^ttfl(MC22hrane-0rcutt 迭代法輸出結果
變量 評估系數 標準差 t檢驗值 相伴概率
c -0.567572 0.160134 -3.544364 0.0022
L-0.543479*L(-l) 0.070935 0.009532 7.441584 0.0000
NK-0.543479*NK(-l) 0.772883 0.185069 4.176187 0.0005
R-squared 0.923851 Mean dependent var 0.949228
Adjusted R-squared 0.915836 S.D. dependent var 0.333116
S. E. of regression 0.096640 Akaike info criterion -1.709516
Sum squared resid 0.177448 Schwarz criterion -1.560738
Log likelihood 21.80468 F-statistic 115.2562
Durbin-Watson stat 1.517253 Prob(F-statistic) 0.000000
觀察統計數據數目：22
運用Cochrane-Orcutt迭代法處理殘差序列自相關后，F值檢驗和t檢驗的相伴概率均幾乎為 零，DW值為1.517253,磯< DW<4-dL消除了殘差序列相關性，得到的模型比原模型更優 （見表4-20）。通過以上分析說明，農業機械裝備水平與農村勞動力向二、三產業轉移率和農村 人口人均科研經費間呈現出強的線性相關關系，農業機械裝備水平完全可用農村勞動力向二、三 產業轉移率和農村人口人均科研經費2個自變量解釋。
參數評估后的模型如公式（4-11）所示。
M=-1.243255 + 0.070935L+0.772883NK 八卡宀
公式（4-11） （-3.544364） （7.441584） （4.176187）
~R =0.915836 F = 115.2562 D.W = L517253
三、邊際效應分析
利用上述得到的回歸模型方程可以分析各個自變量的邊際效應：農村勞動力向二、三產業轉 移率自變量的系數為0.070935,說明在其他變量保持不變的情況下，農村勞動力向二、三產業轉 移率每增加1個百分點，農業機械裝備水平可以增加0.070935kW/hm2；農村人口人均科研經費自 變量的系數為0.772883,說明在其他變量保持不變的情況下，農村人口人均科研經費每增加1元, 農業機械裝備水平可以增加0/772883 kW/hm[ Cochrane-Orcutt迭代處理前預測結果分析。圖4~6顯示，Cochrane-Orcutt迭代處理前模] [型預測曲線回歸的MAPE值為5.054720, Theil不等系數為0.026112,三個比例項中CP近似為1, 說明此次回歸的預測精度相當高，預測值十分接近真實值。]o
4.3.4模型預測及靈敏性分析
利用上述建立的回歸模型，可以直接預測各樣本的擬合值，以此來評判模型優劣，模型預測 如圖4-6、圖4*7。圖中的實線表示因變量的預測值，上下兩條虛線給出的是近似95%的置信區間； 圖右邊附表是一系列對模型的評價指標。
（2） Cochrane-Orcutt迭代處理后預測結果分析。圖47顯示，Cochrane-Orcutt迭代處理后模 型預測曲線回歸的MAPE值為4.425390, Theil不等系數為0.025386,三個比例項中CP近似為1。 與處理前相比，BP和VP值有所增加，但MAPE值減少，Theil不等系數降低，說明經過 Cochrane-Orcutt迭代處理后模型回歸的預測精度好于處理前模型。
移率和農村人口人均科研經費相關性顯著，是當前影響農業機械化發展水平的主要因素。加人農 村人口人均科研經費的投入，以及提高我國城鎮化水平，促進農村勞動力向二、三產業轉移，可 以有效地加速我國農業機械化程度的提高。
（3）農村人口人均科研經費成為農業機械化發展水平的主要影響因素之一，而且邊際效應 很大，說明農民收入的增加相對于農業機械化裝備的價格來講還是不足，大部分農民買不起價格 昂貴的農業機械化裝備。加大農村三項科研經費的投入，政府增加農業機械化裝備研究開發資助, 可以大大降低農業機械化裝備的價格，從而促進我國農業機械化發展水平。
(4)隨著農村經濟的發展，第一產業就業勞動力逐步向第二、三產業轉移，第一產業就業 勞動力在農村總勞動力中所占比重逐漸減小。為了確保農業生產的穩定和便于更多的農村勞力轉 向第二、三產業，就需要更多地使用機器作業以代替人力，而鄉鎮企業發展又可以為購置農業機 械提供更多的資金，從而提高農業機械動力裝備水平。
(5)從簡單相關系數來看，農業機械裝備水平與農村人均純收入和初中文化程度以上人數 (每百個勞動力中)呈高度相關。說明隨著農村人均純收入和就業勞動力文化程度的提高，可以
有力地促進我國農業機械化發展。由于農村人均純收入相對不高，對農業機械動力裝備的購買力 較低；隨著農村人均純收入的逐漸提高，農村人均純收入將是我國農業機械發展水平的主要影響 因子。
(6)農村人均純收入、農村勞動力向二、三產業轉移率、初中文化程度以上人數(每百個 勞動力中)和農村人口人均科研經費間呈現高度的相關性，說明幾個自變量在解釋農業機械裝備 水平因變量時存在重疊現象，農村人均純收入和初中文化程度以上人數(每百個勞動力中)也是 影響我國農業機械裝備水平的重要因素。
(7)農業機械裝備水平與農業人口人均占有耕地面積相關性稍弱，且呈負相關性，表明我 國農業人口人均占有耕地面積較小且受到人口的變動、工業發展占用耕地等政策影響較大。由于 我國農業人口人均占有耕地面積小，在一定幅度范圍內，農業人口人均占有耕地面積的增加不足 以影響到我國農業機械裝備水平。
(8)農業機械化與其影響因素間是互動的關系：農業動力裝備水平的提高，將提高勞動生 產率，減輕勞動強度，改善勞動條件，使每個勞動力能夠負擔的耕地面積增加，為勞動力轉移提 供了條件；隨著勞動力轉移數量的增多，農民的經濟收入將逐年增加，這又為進一步提高動力裝 備水平創造了經濟條件。
第五章我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型的研究
依據前文的研究，本章運用經濟增長理論構建我國農業機械化發展經濟效應的動態仿真模 型，并利用計量經濟學軟件EViews 3.1計算模型的參數值，從而為下一章動態模擬分析我國農業 機械化發展的經濟效應提供理論和技術方法的支撐。
5.1建模與仿真的基本理論分析
"仿真” 一詞的確切含義目前仍有爭議，簡單地說，多數人認為仿真就是程序的運行，該程
序表示了一個抽象的模型，用來研究現實系統的 一些特征。在這個意義上，仿真活動可以認為就 是支持模型建立與模型分析的所有計算。
建模與仿真是指構造現實世界實際系統的模 型和在計算機上進行仿真的有關復雜活動，它主 要包括實際系統、模型和計算機三個部分，同時 考慮三個基本部分之間的關系，即建模關系和仿 真關系（見圖5-1）»建模關系主要研究實際系統 與模型之間的關系，它通過對實際系統的觀測和 檢測，在忽略次要因素及不檢測的基礎上，用數 學的方法進行描述，從而獲得實際系統的簡化近 似模型。仿真關系主要研究計算機的程序實現 與模型之間的關系，其程序能為計算機所能接 受并在計算機上運行。
5.1.1仿真的基本概念框架分析
傳統意義上的仿真一直著重于“實驗”，著 重于如何獲得系統中有關變量的時間響應。近 20年來，對模型的研究及如何建立模型已成為 仿真活動所關心的問題。同時，建模與模型實 驗這兩者本來是不可分割的，應統一起來進行 研究。因此，仿真是為了分析與研究已經存在 的或尚未建成的系統，先建立該系統的模型， 再將其安放在計算機上進行實驗的過程。仿真 的重點包括“模型”和“實驗”兩個方面，仿 真是一種基于模型的活動，仿真的基本概念框 架為"建模一實驗一分析”。1984年，Oren提 出仿真是一種基于模型的活動，并認為仿真包 括了三個基本要素：對仿真問題的描述、行為
實際系統 計算機
建 仿
模 真
V V
r 、
理論模型
圖5-1建模與仿真的基本組成與兩個關系
仿真問題的描述
特定的模型： 參數模型 參數值 實驗：
實驗框架 仿真運行控制
模型行為及其處理
模型/行為
軌跡行為 結構行為
行為處理：分析/顯示
圖5-2仿真研究的基本要索構成
產生器和模型行為及其處理。圖5-2表示了以上三個要素的具體內容及相互關系。
一、 對仿真問題的描述
任何一個仿真模型問題都是由模型和實驗兩部分組成的，這一點與傳統的仿真定義是完全一 致的。而任何一個數學模型，不論采取什么樣的建模方法，都是由兩部分組成：一個參數模型和 一組參數。當給定了一個參數模型，同時又賦予它具體的參數值，就形成了一個特定的模型。另 外，實驗也可分為兩部分：實驗框架和仿真運行控制。
一個實驗框架可以定義為一組條件，在該條件下，系統可被觀測或被實驗。具體地來講，實 驗框架可由五部分組成：可觀測變量、輸入值的調度、初始設置、終止條件、對數據的采集及壓 縮的具體說明。
所謂對數據的壓縮是指將某個描述變量的軌跡行為轉變為更濃縮的形式。一般可分成統計數 據壓縮及解析數據壓縮兩種，前者是將軌跡行為轉變為幾個點行為，如最小值、最大值、取值范 圍、標準差等，后者是將軌跡行為轉變為曲線或某種解析形式。
二、 行為產生器
行為產生器是一套對模型進行實驗的軟件，比如連續系統仿真中的仿真計算程序，本章利用 計量經濟學軟件EViews 3.1對我國農業機械化發展的經濟效應進行仿真。由它可以產生一組隨著 時間變化的系統狀態變量數據（稱為模型行為）。
三、 模型行為及其處理
模型行為有三種類型：點行為、軌跡行為和結構行為。在各種類型的仿真中可以獲得軌跡行 為，它通常被表示為一組系統中各種描述變量隨時間推移而變化的數據。結構行為只可以從可變 結構系統模型中獲得，即這種系統模型的靜態結構（定義描述變量及其屬性）及動態結構（狀態 變量之間的動態關系）是可變的。點行為是指模型行為的一種特定屬性，如最小值、最大值、振 蕩次數、上升時間、穩定時間等等。一般來說，常規的仿真軟件并不產生點行為，它是對數據進 行壓縮后才能產生出來W
5.1.2模型、建模與仿真關系分析
一、模型與建模關系分析
構造一個真實系統的模型，在模型上進行實驗成為系統分析、研究十分有效的手段。系統模 型用來收集系統有關信息和描述系統有關實體，即模型是為了產生行為數據的一組指令，它可以 用數學公式、圖表等形式表示。模型是對相應的真實對象和真實關系中那些有用的和令人感興趣 的特性的抽象，是對系統某些本質方面的描述，它以各種可用的形式提供被研究系統的描述信息。 模型描述可視為是對真實世界中的物體或過程的相關信息進行形式化的結果，模型在所研究系統 的某一側面具有與系統相似的數學描述或物理描述。從某種意義上說，模型是系統的代表，同時 也是對系統的簡化。另一方面，模型應足夠詳細，以便從模型的實驗中取得關于實際系統的有效 結論。
由一個實際系統構造一個模型的任務一般包括兩個方面的內容：第一是建立模型結構，第二 是提供數據。在建立模型結構時，要確定系統的邊界，還要鑒別系統的實體、屬性和活動。而提 供數據則要求能夠使包含在活動中的各個屬性之間有確立的關系。在選擇模型結構時，要滿足兩 個條件：一是要細化模型研究目的，二是要了解有關特定的建模目標與系統結構性質之間的關系。
系統模型的結構具有以下性質：
（1） 相似性。模型與所研究系統在屬性上具有相似的特性和變化規律，真實系統與模型之 間具有相似的物理屬性或數學描述；
（2） 簡單性。由于在模型的建立過程中，忽略了一些次要因素和某些非可測變量的影響， 因此實際的模型已是一個被簡化了的近似模型。一般而言，在實用的前提下，模型越簡單越好；
（3） 多面性。對于由許多實體組成的系統來說，由于研究目的不同，就決定了所要收集的 與系統有關的信息也是不同的，所以用來表示系統的模型并不是唯一的。由于所關心的是系統的 不同方面或者系統的不同關系，故對同一個系統可以產生相應與不同層次的多種模型。
在建模關系中，建模最關心的是模型的有效性，它反映了建模關系正確與否，即模熨如何充 分地表示實際系統。模型的有效性可用實際系統數據和模型產生的數據之間的符合程度來度量。 模型的有效性用符合程度來度量，可分三個不同級別的模型有效：
（1） 復制有效性。建模時把實際系統看作一個黑箱，僅在輸入輸出行為水平上認識系統。 這樣，只要模型產生的輸入輸出數據與從實際系統所得到的輸入輸出數據是相匹配的，就認為模 型是復制有效的。實際上，這類有效的建模只能描述實際系統過去的行為或試驗，不能說明實際 系統將來的行為，這是低水平的有效；
（2） 預測有效性。建模者對實際系統的內部運行情況了解清楚，掌握了實際系統的內部狀 態及其總體結構，可預測實際系統將來的狀態和行為變化，但對實際系統內部的分解結構尚不明 了。在實際系統取得數據之前，能夠由模型看出相應的數據，這就認為模型是預測有效的；
（3） 結構有效性。建模者不但搞清了實際系統內部之間的工作關系，而且了解實際系統的 內部分解結構，可把實際系統描述為由許多子系統相互連接起來而構成的一個整體。結構有效是 模型有效的最高級別，它不但能重復被觀察的實際系統的行為，且能反映實際系統產生這個行為 的操作過程。
二、仿真關系分析
仿真關系主要關注的是計算機執行模型所規定的指令的真實性。一個模型的程序能否真實地 體現模型所具有的內涵，稱之為程序的正確性。仿真關系主要關心計算機產生數據的準確性，要 確認計算機是執行了模型本身的特征還是只是一個假象。要驗證模型的有效性，需要把模型的行 為同實際系統的行為進行比較。這樣，首先，要檢驗模型程序實現的正確性，其次還要關注模型 的仿真機理和仿真策略財役
5.1.3建模與仿真工作表示內容分析
任何一個科學領域的科學研究都會涉及到建模與仿真問題，建模與仿真成為當今現代科學技 術研究的主要內容，其技術也滲透到各學科和工程技術領域。建模與仿真工作表示內容可規范為：
（1） 模型和針對模型構造的假設的非正式描述；
（2） 模型結構形式描述（數學或其他明確形式）；
（3） 執行仿真的程序設計；
（4） 仿真試驗、試驗結果及分析；
（5） 模型應用的范圍、有效性；
（6） 現在模型、過去模型與將來模型的關系。
模型的非正式描述，說明了模型的本質但不是細節，是對模型的完整形態的深入研究。非正 式描述能夠抓住模型的基本輪廓以及能夠想象模型在概念框架中如何進行工作。模型的形式描述 把注意力集中到了模型結構的本質，它是對模型的非正式描述的簡化。通過模型描述可以進一步 了解實際系統內在、本質的運動規律，模型的形式描述一般用數學模型來表示。仿真程序設計的 表示主要是指程序描述，程序描述中強調易讀性（具備易懂的語言性能）和可注釋性（程序指令 和程序段具有能夠隔離、解釋和評注的靈活性）［145,o
5.2我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型的模塊設計
本節主要從農業經濟系統和農業機械化子系統兩個方面，運用經濟增長模型和農業機械裝備 水平模型以及農民人均收入水平模型，構建我國農業機械化經濟效應動態仿真模型，從而反映農 業機械化對農村經濟作用的同時又受到相關因素的影響，以進一步分析與提出促進我國農業機械 化發展的最佳政策措施。我國農業機械化經濟效應動態仿真模型主要包括三個模塊：經濟增長模 塊、農業機械裝備水平模塊和農民人均收入水平模塊（見圖5-3）。
圖5-3我國農業機械化經濟效應動態仿真模型結構圖
5.2.1經濟增長模塊分析
一、經濟增長理論分析
經濟增長理論是第二次世界大戰以后，現代西方經濟學中一個新的理論分支，是現代西方宏 觀經濟學的重要組成部分。經濟增長理論的發展，主要經歷了三個時期：（1）從二十世紀五十年 代開始到六十年代初，主要建立各種增長模型，探討資本主義經濟穩定增長的條件，代表人物除 英國經濟學家哈羅德及美國經濟學家多馬外，還有美國經濟學家索洛及英國經濟學家斯旺和米 德，他們共同構建了新古典增長模型。英國經濟學家羅賓遜夫人、卡爾多和意大利經濟學家帕森
等建立了國民收入分配比例問題的新劍橋模型。（2）從六十年代初開始，經濟增長文獻主要涉及 的是資本主義經濟，著重分析增長因素及其對經濟增長所起作用大小，稱之為“增長要素”論， 代表人物美國經濟學家丹尼森。（3）從七十年代開始，主要討論“增長極限”問題，代表人物美 國麻省理工學院教授麥多斯等人。
自哈羅德開始，經濟增長理論幾乎都是用經濟增長模型來表現的。經濟增長理論一般是選擇 某些認為與經濟增長有關的因素（變量），在一定的假定前提下，分析這些經濟因素Z間的函數 關系來說明實現穩定增長的條件。這種理論體系用數學公式來表示就是經濟增長模型。不同的經 濟增長模型所包括的變量的多少和變量的種類不同，規定各變量特征的假定也不同“呦。經濟增 長模型的發展大致具有這樣一條軌跡：外生的經濟增長模型?內生的經濟增長模型一消除規模效 應的內生經濟增長模型。經濟增長理論的不同，首先反映在總量生產函數的變化上［⑷】。長期來 看，經濟的增長主要體現為總供給的增長，而總供給的增長又通過總量生產函數的變化來反映。 因此，從總量生產函數的規定性方面可以考察經濟增長理論［,48349］»
有關變量的表示方法如下：Y, K, L, A依次表示總量產出、總量資本、總勞動力、技術條 件；Yi，Ki，Li，Aj依次表示廠商i的產出、所投入的資本、勞動力、技術條件。
（一）新古典增長模型
哈羅德一多馬模型的提出被認為是經濟增長理論產生的標志性事件。哈羅德模型關于總量生 產函數的假定主要有：（1）生產僅涉及到資本與勞動力兩種要素；（2）不存在技術進步；（3）相 對于工資的利率是固定的。依據第三個假定，可以推導出固定技術系數的總量生產函數"°】，如 公式（5-1）所示。
y(r)= F(K, L)=min[K/a, U0\
該生產函數表示，每生產一單位產品都要消耗a單位的資本和B單位的勞動，勞動與資本不 能相互替代。固定的技術系數構成了該模型總量生產函數的主要特征，并直接導致了所謂的“刀 刃上的經濟增長”問題。在固定技術系數條件下，穩定的經濟增長要求資本形成的速度必須與勞 動力供給的增長速度相一致，然而決定二者增長速度的是完全不同的因素，二者的不一致是絕對 的，從而經濟增長必然是不穩定的。
索洛（1956）發現“刀刃上的經濟增長”問題來自于固定技術系數生產函數假定，轉而改用 要素彼此之間可以平滑替代的新古典生產函數，如公式（5-2）所示。
公式（5-2）
索洛假定F0是二階連續可微的，并且滿足：
（1）各要素的邊際產出大于零且遞減，如公式（5-3）所示。
（2）規模報酬不變，即生產函數具有一次齊次性，如公式（5-4）所示。
F（/iK,力L）=2F（K, L）（對任意的2>0成立） 公式（54）
（3）資本（或勞動）趨向于零時其邊際產出趨向于無窮大，趨向于無窮大時其邊際產出趨 向于零，如公式（5-5）所示。
limFK=limFL=^ 公式(5-5)
公式（5-5）中，兔和吒分別為資本和勞動的邊際產出，這個條件也被稱為“稻田條件”。
Y = AKalJ-a 公式（5〈）
上述三個性質是典型的新古典生產函數假定，因此索洛一斯旺增長模型也被稱為新古典增長 模型。在實際分析過程中，學者們通常采用柯布一道格拉斯型生產函數這種特殊形式,如公式（5W） 所示。
由于索洛一斯旺模型放棄了固定技術系數生產函數，改用要素之間可彼此平滑替代的新古典 生產函數，因此避免了 “刀刃上的經濟增長”的問題。但是，由于其生產函數的新古典性質即資 本邊際產出遞減并且當累積的資本趨向于無窮大時，其邊際產出趨向于零，排除了資本長期積累 的可能性，所以模型中不存在長期人均意義上的經濟增長，經濟增長的推動力只能來自于模型之 外，例如人口的增長以及技術進步等因素。其后的拉姆賽一凱斯一庫普曼模型也有相似的結 論。
（二）外生的經濟増長模型
新古典模型之所以得出“外生變量推動經濟增長”的結論，是因為其總量生產函數的新古典 性質。所以只要改變總量生產函數的新古典性質，就可能通過持久的資本積累來保證經濟的長期 增長。Frankel （1962）在這一方面做了開創性的工作，他在新古典生產函數的基礎上導出了規模 報酬不變的總量生產函數。Frankel首先假定：代表性企業i的生產函數為柯布一道格拉斯函數， 如公式（5-7）所示。
公式（5-7）
在完全競爭條件下，所有企業的邊際技術替代率與所面臨的生產要素價格比相等，這意味著 它們也按相同的比率雇傭勞動和資本，由此決定可以簡單地加總個別企業生產函數形成總量生產 函數，如公式（5-8）所示。
Frankel進一步假定技術進步方程式是人均資本的函數，如公式（5-9）所示。
當a + p= 1且設定A（O）=A時，上述總量生產函數如公式（5-10）所示。
Y（/）=AK（/） 公式（5-10）
該生產函數顯示，總產出是資本存量的線性函數。描述這類關系的函數稱為AK型生產函數, 相應地，使用這種生產函數的增長模型稱為AK模型。因為資本的邊際產出與平均產出都是止常 數A,所以AK型生產函數不存在資本邊際產出遞減的現象，這就使得長期的資本積累成為可能, 從而實現了經濟的內生增長。
雖然AK模型并沒有說明技術進步與人均資本之間函數關系產生的根源，并且a + B = 1是一 個過于強的假定，因此在很長的時間里，AK模型沒有受到足夠的重視，但是AK模型所提供的 思路卻直接影響了以后“新”經濟增長理論的發展。
（三）內生的經濟增長模型
從生產理論的角度來看，新經濟增長理論的主要貢獻在于確立了技術進步的微觀基礎。以阿 羅（1962）、謝辛斯基（1967）,羅默（1986）為代表認為技術進步直接來自于“知識”，以宇澤 弘文（1965）、盧卡斯（1988）為代表認為間接來自于人力資本。以前者為分析對象，從方法論 的角度將這類模型概括為：在保留單個廠商生產函數新古典性質的基礎上，通過引入正的外部效 應或“溢出效應”建立技術進步方程式，從而改變總量生產函數的新古典性質的限制。
阿羅一謝辛斯基模型22】首先假定廠商i的生產函數具有勞動增大性技術，如公式（5-11）所 刀I O
Yi=F（Ki，ALj 公式（5-11）
公式（5-11）中，對于任何固定的A值而言，函數F（?）是關于資本與勞動力的新古典生產函 數。接著該模型假定技術進步是資本積累的副產品。由于生產了更多的資本品而積累了更多的知 識，使下一代資本品所含的技術水平得以提高，在這個假定的基礎上，謝辛斯基確立了其模型的 核心——技術進步方程式，如公式（5-12）所示。
A = K" （//＜；） 公式（5-12）
基于以上兩個假定，謝辛斯基運用與AK模型同樣的技術，導出其總量生產函數，如公式 （5-13）所示。
在該生產函數中，如果每個生產者擴大那么K相應增加，所有廠商的生產率都會由此 產生的知識溢出而提高，這一作用被阿羅稱為“溢出效應”。謝辛斯基模型實現了技術進步的內 生化。
但是，在謝辛斯基模型中，由于假定“<7,因此當Kt 8時，AtO,也就是說資本積 累對技術進步的影響是遞減并最終趨向于0。這就意味著，當一國經濟積累的資本存量足夠大時， 技術進步將停滯，相應地，投資的私人動力消失，增長也最終停止。阿羅一謝辛斯基模型的最終 結論是：技術進步并不能保證經濟的持續增長，為實現長期的經濟增長，人口增長必須為正數。
羅默把知識作為一個變量直接引入了增長模型，從而改進了阿羅一謝辛斯基模型。他首先假 定與其他產品一樣，知識是追求利潤最大化的廠商投資生產的結果，如公式(5-14)所示。
q=g(/) 公式(5-14)
公式(5-14)中，円是廠商生產的私有知識，g(?)是一般的單要素新古典生產函數，它表明研 究部門生產知識的收益遞減。接著，羅默給出了如下的廠商生產函數，如公式(5-15)所示。
Y^F^.A, x;) 公式(5-15)
公式(5-15)中，七為廠商投入要素向量。在勺與A不變的條件下，作為投入舌(資本與勞 動力)的函數F(?)仍然是新古典生產函數。但是在這里羅默假定知識在生產中的作用是收益遞增 的，也即在旳與A不變的條件下，作為坷的函數F(?)是收益遞增的。由此形成了不考慮原始要素 增長的新廠商生產函數，如公式(5-16)所示。
y, = F(a;, A, x,) = /(a,., A) 公式(5-16)
羅默繼承了阿羅關于“溢出效應”的認識，認為廠商有意識生產的知識能夠直接轉化為整個 社會的知識，從而提高整個社會的生產率。因此有技術進步方程式，如公式(5-17)所示。
A = ^ai 公式(5-17)
1=1
公式(5-17)中，N為廠商的數目。在完全競爭條件下，上述方程式可以寫為，如公式(5-18) 所示。
A = Na 公式(5-18)
在上述條件下，羅默導出其總量生產函數，如公式(5-19)所示。
Y = f{a,Na) 公式(5-19)
依據羅默的定義，其總量生產函數是關于廠商私人生產知識的收益遞增函數。羅默模型顯示, 只要私人知識生產活動的收益遞減沒有超過總的知識帶來的收益遞增，那么就能實現經濟的長期 增長。羅默在阿羅模型基礎上真正將經濟增長內生于模型之中。從技術上講，羅默模型的進步在 于他解決了阿羅一謝辛斯基模型當“=1時的困難。所以，斯通又將羅默的工作稱為阿羅一辛斯 基模型的一個邊界特例。
如果將上述廠商生產函數特殊化為柯布一道格拉斯生產函數，就可以推導出其特殊的社會總 量生產函數，如公式(5-20)所示。
公式(5-20)
在該生產函數中，總產出是廠商所生產知識的線性函數。顯然這個生產函數與AK模型的生 產函數在形式上有一定的相似性，這個特例表明了 AK模型的基礎作用。
(四)消除規模效應的內生經濟增長模型
羅默模型形成之后，又相繼出現了其他內生化模型，如盧卡斯模型、產品種數擴大型模犁、 產品質量提高型模型等。雖然它們的邏輯基礎有所不同，但是與羅默模型相似，其總量生產函數 都不同程度地體現出收益遞增，這一特征使得這類模型無一例外地出現了正的規模效應20、實 證分析顯然不支持這一結論。例如瓊斯(1995)的研究表明，盡管在過去幾十年中，經濟規模(瓊 斯將其特定為OECD國家從事R&D的科學家和工程師數目)增長了好幾十倍，但總要素生產率 的增長率卻是不變或下降的，正的規模效應并不存在“人
近年來，很多經濟增長理論圍繞著消除規模效應方向發展。從總量生產函數的角度來看，如 果要消除規模效應，總量生產函數必須是收益遞減的，或者至少存在某一拐點，經濟總量超過這 一拐點時，總量生產函數開始收益遞減。但是，這又與內生增長理論的發展史相悖。包括AK模 型在內的內生增長理論認為資本之所以不能持續積累，是因為總量生產函數假定資本邊際產出遞 減。
瓊斯和真野(1990)的模型提供了消除上述悖論的途徑。他們論述道，新古典增長模型Z所 以不能說明經濟的內生增長，原因不在于它的資本邊際產出遞減假定，而在于它假定生產函數滿 足稻田條件。只要取消了稻田條件假定，代之以假定資本的邊際產出遞減地趨向于某一正常數， 就可以用資本積累來解釋經濟的內生增長性質。
他們認為滿足內生經濟增長條件的總量生產函數可以表示為線性函數AK與另一個新古典生 產函數之和，當后者取柯布一道格拉斯函數形式時，如公式(5-21)所示。
其中A>O, BX), 0<a<l.這個函數滿足新古典生產函數的前兩個假設，但改變了稻田條 件的假設，在這個函數中，當資本趨向于無窮大時，其邊際產出趨向于A[1521„資本的報酬趨向 于一個正數而不是零，就使得資本的積累不會停滯，從而實現經濟的內生增長。
雖然瓊斯一真野的模型表明，即使在總量生產函數收益遞減的情況下，經濟也可能實現內生 增長，從而使得在內生經濟增長模型中消除規模效應成為可能。但是從技術角度來看，該模型總 量生產函數的導出缺乏適當的微觀基礎。是什么因素導致總量生產函數收益遞減并趨向于一個正 常數呢？瓊斯等人沒有給出充分的理由。近期的文獻對此做了許多工作，如阿格汗和哈威特 (1998)的“偷生意效應”、約法諾維克(1997)的“學習成本”等。不過，就整體而言，并未 形成能夠消除規模效應的經典經濟增長模型。毫無疑問，這將是經濟增長理論發展的主要方向 [136]
O
二、經濟增長模塊的構建
50年來西方經濟增長理論的研究成果中，有一些值得我國借鑒。如建立增長模型，用數學形 式來表明勞動、資本、儲蓄、投資與產量增長率之間的關系；用經濟統計得來的數據來檢驗經濟 增長理論的判斷；用統計資料將各種要素生產率及其作用進行比較精確的計算；肯定教育的加強、 知識的進展和知識的應用以及資源配置的改進等對于經濟增長有舉足輕重的作用；人口增長、環 境污染和資源耗竭對經濟增長的重大影響，等等。哈羅德一多馬模型是最早的經濟增長模型，簡 單明了，方便計算，為許多西方經濟學家所稱道，以后的經濟增長模型都是在此基礎上建立和發 展起來的。哈羅德一多馬模型忽略投資預期這一重要因素，假設條件太多，過于籠統。新古典模 型和新劍橋模型實際上都是從哈羅德一多馬模型公式中來分析經濟長期增長條件的，只是新古典 模型注重分析資本一產量比率的變動；新劍橋模型注重分析儲蓄傾向的變動“佝。本文主要選擇 利用柯布一道格拉斯生產函數和索洛一米德經濟增長模型分別構建我國農業機械化發展經濟效 應的動態仿真模型的經濟增長模塊，進一步評估比較模型的精度。
(一)柯布一道格拉斯生產函數模型
生產函數是經濟學中的基礎函數之一。按新古典學派的觀點，生產技術條件可用生產函數概 括表示。生產函數實際上是反映生產過程中生產要素投入的組合與產出結果之間的物質技術關系 的數學方程式。假設生產中，利用兩種投入要素生產一種產品，生產函數如公式(5-22)所示。
y = /(Xp X2) 公式(5-22)
公式(5-22)中，y是最大可能的產出水平，X/和X2是兩種生產要素的投入量。如果有n 生產要素投入，生產函數如公式(5-23)所示。
Y = f(Xp X2,A ,Xn) 公式(5-23)
一般來說，生產函數僅僅考慮勞動和資本兩種投入生產要素。但是，在實際應用中，根據分 析問題的需要，勞動力和資本的投入還可以分解，比如勞動力投入可分解為熟練和不熟練勞動投 入，資本投入可分解為廠房和設備投入等。
實踐中應用最為廣泛的生產函數是柯布一道格拉斯(Cob^Douglas)生產函數，簡記為C- D生產函數。其表達式如公式(5-24)所示。
Y = ALaKA 公式(5-24)
公式(5-24)中，A、諭0是固定的正參數，且假定它是連續可微的，并且其導數函數也
是連續可微的。
柯布一道格拉斯生產函數還具有如下具體特點：
（1）不變彈性。產出的勞動彈性和產出的資本彈性分別是參數諭0,如公式（5-25）所示。
dY K dK
由于諭0是固定的，所以為不變彈性。
（2） 規模報酬由a + 0決定。當a + p >1時，為規模報酬遞增；當a + p = 1時，為規模 報酬不變；當a + 0<l時，為規模報酬遞減。
（3） 替代彈性等于1。如公式（5-26）、公式（5-27）所示。所示。
因為：
所以:
_ 伽（K/厶）_ 伽（K/厶）_ d（K/厶）/（K/厶）
° _ dln（MRTSj _ dln{aK/PL） _ d{aK/pL）/aK/ftL
公式（5-26）.公式（5-27）中，MRTS*為勞動力投入與資本投入之間的邊際技術替代率, o為替代彈性小現
將生產函數中的資本投入分解為農村家庭生產經營支出和農業機械設備投入，則柯布一道格 拉斯生產函數模型表達式如公式（5-28）所示。
Y = A 公式（5-28）
公式（5-28）中：y為農業產出；
M為農業機械設備投入；
K為農村家庭生產經營支出；
L為勞動力投入;
a為農業機械設備投入的產出彈性；
0為農村家庭生產經營支出的產出彈性；
7為勞動力投入的產出彈性；
A為系數。
嚴格地說，由于每年糧食播種面積不一樣，考察的單位面積的產出與單位面積勞動力、農業
機械設備投入、農村家庭生產經營支出的關系要更有意義，如公式（5-29）所示。
公式（5-29）中BM為農村總的耕地面積。對公式（5-29）兩邊取對數，柯布一道格拉斯生 產函數模型可轉換為如公式（5-30）所示。
log = logA + alog + ftlog + *og +U 公式（5-30） BM BM dm dM * 1
（二）索洛一米德經濟增長模型
在西方經濟學中，經濟增長因素分析一般采用索洛一米德經濟增長模型，它來源于新古典主 義增長理論。它的基本原理是從柯布一道格拉斯生產函數出發來建立經濟增長與各綜合因素之間 的數量關系。在模型中，資金投入量，勞動投入量和科技進步被看作是影響經濟增長的三大因素， 而且其中的科技進步因素被認為是通過兩大生產要素一一勞動和資金的有機結合體現出來的 [154）»同樣，可利用索洛一米德經濟增長模型方程來構建我國農業機械化技術經濟增長模型，以 分析農業機械化發展與經濟增長的數量關系。
索洛一米德經濟增長模型，如公式（5-31）所示。
Z = £xF（K’,厶） 公式（5-31）
公式（5-31）中：Y表示農業生產的總產出；
A表示隨時間t的變化的技術進步；
K表示資金投入量；L表示勞動投入量。
對上述生產函數兩邊求全導數，并分別除以Y,當t為年度單位時并整理，如公式（5-32）、 公式（5-33）所不。
AY/Y = AA/A + a x AK/K + JL/L 公式（5-32）
或
dY/Y = r + a*dK/K + ft*dL/L + e 公式（5-33）
公式（5-32）、公式（5-33）中，a為資本增長率系數，0為勞動投入增長率系數。
假設y表示年度農業產值增長率，，=2»7丫； r表示科技進步增長率，r = A4/A； R表示 資金投入增長率，k = AK/K ； /表示勞動投入增長率，I = AL/L,則得到開展經濟增長綜合分 析的基本方程，如公式（5-34）所示。
yt = r + a*k,+ I,+e 公式（5-34）
公式（5-34）中，e為誤差項。上面索洛一米德經濟增長模型的表達式反映出經濟增長速度 與投入的生產要素增長速度間的關系。
同上，將索洛一米德經濟增長模型中的資本投入分解為農村家庭生產經營支出和農業機械設 備投入，考察單位面積經濟增長情況，則經濟增長模型如公式（5-35）所示。
d（Y/BM）/（Y/BM ） = r + a* d（K/BM ）/（K/BM）+）/（L/BM）
+2*公式（5'35）
5.2.2農業機械裝備水平模塊分析
第四章冋歸分析選用的體現了農業資源、農村經濟以及農業機械化投入等因素變量對農業機 械化的不同影響，農村經濟、勞動力轉移率等是影響農業機械化的主要因素。農村經濟是實現農 業機械化的基礎，而農村勞動力的轉移又加速了農業機械化的進程。因此，在發展農業機械化的 過程中，必須通過適當的調控手段使農業機械化、農村經濟和勞動力轉移三者之間協調發展，互 相促進，為實現高產、優質、高效農業創造有利條件。為加速農業機械化的進程，必須提高農業 綜合生產能力，增加農民收入，促進農村經濟水平的全面提高，在農村經濟發展的同時不斷地增 加對農機動力裝備的資金投入，特別國家要從中央財政中增加對農業科研費用的投入，促進農機 工業發展和技術進步。因此，農業機械化作用機制模型必須要考慮到農業機械化與農村勞動力轉 移、農民收入和國家對農業科研投入等主導因素的關系，科學合理地揭示農業機械化的作用機制。
—、主導因素的確立
農業機械化是提高農業勞動生產率、發展農村生產力的重要手段，它的發展受眾多因素如r. 業化發展水平、自然條件、社會及經濟發展水平的影響。在我國目前的技術條件和社會經濟水平 條件下，影響農業機械化發展的主導因素可以歸納為3個指標：①農業勞動力轉移情況；②農民 年人均收入水平；③農業科研投入情況。農業機械化發展受到兩個“力”共同作用，一個是市場 需求的“拉力”，即農民客觀上需要且具有的購買能力，它是農業機械化發展的內因；另一個是 政府政策的“推力”，即采取補貼或低息貸款政策，它是當前或今后農業機械化發展不可缺少的 外因°"。農民人均收入反應某一區域經濟水平和對農業機械裝備購買力；農村勞動力向二、三產 業轉移率反映的是工業化程度和城鎮化水平；農業科研經費投入則是政府按照WTO要求對農業 實施的“綠箱”政策體現，是促進農業機械化發展的外在“推力”。
發達國家實現農業機械化的經驗和我國農業機械化走過的歷程表明，農業機械化健康發展取 決于兩個重要條件【珂：一是農村人均收入水平，二是每個農業勞動力負擔的播種面積。我國有著 與發達國家不同的國情和發展環境，因此，決定我國農業機械化健康發展的重要條件不一樣，受 到農村人均收入、農村勞動力向二、三產業轉移和國家投入農村科研經費等主要因素影響。由于 農村人均純收入相對不高，對農業機械動力裝備的購買力較低；隨著農村人均純收入的逐漸提高, 農村人均純收入將是我國農業機械發展水平的主要影響因子之一。而農業機械裝備水平與農業勞 動力人均占有耕地面積相關性稍弱，且呈負相關性，表明我國農業勞動力人均占有耕地面積較小 且受到人口的變動、工業發展占用耕地等政策影響較大。由于我國農業勞動力人均占有耕地面積 小，在一定的幅度范圍內，農業勞動力人均占有耕地面積的增加不足以影響到我國農業機械裝備 水平。
因此，選擇農民人均收入水平、農村勞動力向二、三產業轉移率和農業科研經費投入3個指 標作為在總量層次上分析農業機械化發展趨勢的主導因素，將有助于定量分析和預測我國農業機 械化發展總水平。
二、農業機械裝備水平模塊的構建
（一）農業機械裝備水平邏輯增長曲線模型分析
（1） 邏輯（logistic）增長曲線模型。邏輯增長曲線模型，俗稱“S曲線”，最初用于研究生 物種群發展規律，是用來描述單一動物種群的生長過程的函數。它假定種群的增長取決于兩個因 素：種群的現有規模和環境（生存空間、光照、水、食物等），其中環境是限制性因素，在有限 的環境（如有限的生存空間）之中，種群不可能無限地增長，而是存在增長極限L。其特點是種 群開始生長較為緩慢，以后隨著條件的變化，在一段時間內增長速度加快，當達到某一界限后， 增長速度又趨于緩慢，最后停止增長。這種特點不僅是動物種群生長受限于空間及生長條件約束 的一種規律的表現，而且為社會經濟領域的其他事物所共同具有的特性W
農業機械化的發展也具有這種logistic曲線生長特點：在初始階段，由于工業化水平較低， 其增長的速度比較緩慢；其后，隨著工業化進程的加快、工業生產能力的加強、產業結構的調整、 經濟水平的不斷提高和生產規模的擴大，其發展速度逐漸加快；當基本實現主要農業生產過程的 機械化后，或動力的保有量達到一定水平，或受限于某些技術時代周期律的約束，其發展速度又 會逐漸減慢，最終會在某一技術經濟條件下停止增長，處于數量飽和狀態同。
（2） 農業機械裝備水平邏輯增長曲線模型構建。根據前述對主導因素的分析和這些因素與 農業機械動力總量水平相互作用的基本規律，本文構造了農業機械動力總量logistic曲線模型， 如公式（5-36）所示。
l + exp（c + a1R+a2L + a3NK） 厶工心沁
公式（5-36）中：M為農業機械裝備水平，反映農業機械化水平的總量指標，萬kW；
C為農業機械裝備水平發展在一定階段的極限值，萬kW；
R為農民人均收入水平，元/人；
L為農村勞動力向二、三產業轉移率，% ；
NK為農業科研經費投入，億元；
c, a,, a?和山為常數項或待定系數。
（3）邏輯増長曲線模型分析。農業機械裝備水平發展在一定階段的極限值C事先并不可知, 因此，我們可以利用常用的“三和值法”計算Co “三和值法”計算過程是：首先用倒數和法求 出C的初始值，將樣本容量n的統計數據按時間序列排列后分為3等份，若數據點數不是3的倍
數，可舍去最初幾項，使剩余幾項能夠3等分，則數據點數r = n/3,經推導求得如公式（5-37）、 公式（5-38）所示結果。
公式(5-38)
D] = S] - S2
2 =$2 -$3
公式（5-37）中：按倒數和法求出C后，檢驗C是否能夠表示Y在給定時段的發展極限: 若可以，則可對邏輯增長曲線模型進行參數估計因。
表5-1 “三和值法”計算過程結果
序號 樣本范圍 樣本個數 均值 和值/ C值
1 1980?1986 7 0.0000549 0. 000384 0.0001369
2 1987?1993 7 0.0000353 0.0002471 0. 0000777 10382& 68
3 1994?2000 7 0.0000242 0.0001694
表5-2邏輯增4^曲鮑型如平估結果
系數 評估后系數值 標準差 T檢驗值 相伴概率
COEF(l) 103828.7 177895.9 0.583648 0.5671
COEF(2) -2.993013 3.161037 -0.946845 0.3570
COEF(3) 0.000156 0.000167 0.932309 0.3642
COEF(4) 0.069691 0.021100 3.302952 0.0042
COEF(5) -0.076161 0.086369 -0.881804 0.3902
M=COEF(1)/(1 +EXP(COEF(2)+COEF(3)*R+COEF(4)*LB+COEF(5) *NK))
R-squared 0.974331 Mean dependent var 29053.69
Adjusted R-squared 0.968291 S.D. dependent var 11108.27
S. E. of regression 1978.039 Akaike info criterion 1&21432
Sum squared resid 66514863 Schwarz criterion 18.46228
Log likelihood -1953575 Durbin-Watson stat 1.072612
按倒數和法求出C值為103828.68 （見表5-1）,說明按照已有的統計數據表明我國農業機械 裝備水平發展的極限為103828.68萬kW,根據C值，對模型其他參數進行評估。從表5-2評估 的結果來看，模型可以通過方程的顯著性檢驗，但沒有通過參數的顯著性檢驗。從圖54看出， 我國農業機械裝備水平發展趨勢呈現一條直線，表明我國農業機械化水平較低，仍然處于發展階 段，統計數據僅僅反映邏輯增長曲線模型的一部分，無法精確地評估增長曲線模型的參數。
（二）農業機械裝備水平線性回歸模型
邏輯增長曲線模型可以較好地反 映農業機械化的整個發展過程，定量地 界定農業機械化發展的各個階段。但 是，從上述分析結果可以看出，由于我 國還處于農業機械化發展的初級階段， 現有統計數據無法精確評估增長曲線 模型，因此，我們可以用線性回歸模型 來更清晰地反映這一時期我國農業機 械化發展的過程特征。
第四章回歸分析中，農業機械裝備 水平與農村人均純收入、農村勞動力向 二、三產業轉移率、初中文化程度以上 人數（每百個勞動力中）和農村人口人均科研經費都呈高度相關，而與農業勞動力人均占有耕地 面積相關性稍弱。農村勞動力向二、三產業轉移率和農村人口人均科研經費是當前影響農業機械 化發展水平的主要因素。加大農村人口人均科研經費的投入，以及提高我國城鎮化水平，促進農 村勞動力向二、三產業轉移，可以有效地加速我國農業機械化程度的提高。農村人口人均科研經 費成為農業機械化發展水平的主要影響因素之一，而且邊際效應很大，說明農民收入的增加相對 于農業機械化裝備的價格來講還是不足，大部分農民買不起價格昂貴的農業機械化裝備。加大農 村三項科研經費的投入，政府增加農業機械化裝備研究開發資助，可以大大降低農業機械化裝備 的價格，從而促進了我國農業機械化發展的水平。農業機械裝備水平與農村人均純收入和初中文 化程度以上人數（每百個勞動力中）呈高度相關。說明隨著農村人均純收入和就業勞動力文化程 度的提高，可以有力地促進我國農業機械化發展。
農業機械裝備水平線性回歸模型如公式（5-39）所示。
Mt =a + ^Rtl +02— +03“匕 +04“口 + “ 公式（5-39）
公式（5-39）中：a、B——各方程式中的變量系數，下角標號為系數號；
M——因變量，農業機械總動力（代表農業機械化發展水平），萬kW；
R——自變量，農村人均純收入，元/人；
L——自變量，第一產業就業勞動力向非農產業轉移率，% ；為了便于 收集數據，也可以用第一產業就業勞動力占總勞動力的比例LB來替代；
NK——自變量，農村三項科研經費的投入，億元；
H 殘余項。
從線性回歸模型單方程評估結果(見表5-3)看出，回歸模型評估的效果較好。
表5-3線性回歸模型參數謖崖錚
系數 評估后系數值 標準差 瓏驗值 相伴概率
C⑴ 10806.74 4373.039 2.471220 0.0251
C⑵ 242.3186 132.9185 1.823061 0.0870
CG) -117.4115 58.15878 ?2.018809 0.0606
©4) 1.382500 0.630237 2.193619 0.0434
C(5) 0.851373 0.046597 18.27082 0.0000
Equation: M=C(1)+C(2)*NK+C(3)*LB+C(4)*R(-1 )+C(5)*M(-1)
R-squared 0.998925 Mean dependent var 29787.52
Adjusted R-squared 0.998657 S. D. dependent var 10822.38
S. E. of regression 396.6759 Sum squared resid 251762&
Durbin-Watson stat 1.804631
觀察統計數據數目：21
5.2.3農民人均收入水平模塊分析
當前，我國農村工作的重點是提高農村綜合生產力，增加農民收入。因此，解決“三農問題” 的中心是農民收入的增長，即提高農民人均收入水平。而發展農業機械化是提高農村綜合生產力， 增加農民收入的有效途徑。對此，研究農民人均收入的增加與我國農業機械化發展水平的數量關 系是構建我國農業機械化經濟增長模型的歸宿。
農業機械化與農民人均收入水平是互動的關系，農業機械裝備水平的提高，將提高勞動生產 率，減輕勞動強度，改善勞動條件，使每個勞動力能夠負擔的耕地面積增加，增加了農民收入， 也為勞動力轉移提供了條件。隨著勞動力轉移數量的增多，農民的經濟收入將逐年增加，這為進 一步提高動力裝備水平創造了經濟條件。農民收入水平還受到前期收入、勞動力轉移情況、農業 總產出等因素的影響。
農民人均收入水平模塊如公式(5-40)所示。
R,=a + + 02 LjBMt + 氏 Y./BM, + ft4 +他 公式(5-40)
從結構上，上述模型反映了農民收入與農業產出、勞動力轉移和農業機械裝備水平的相關關 系。
從表54線性回歸模型單方程評估結果可以看出，回歸模型通過了方程顯著性檢驗，參數評 估的顯著性檢驗也基本通過。單方程模型反映出農業機械化發展對農民收入的提高具有促進作 用，而勞動力已經出現了剩余并導致負增長作用產生。
表5-4農民人均收入水平線性回歸模型參數評估結果
系數 評估后系數值 標準差 T檢驗值 相伴概率
C(l) 242.4610 74.07188 3.273321 0.0042
C⑵ 395.8983 346.5157 1.142512 0.2682
C(3) 7610.437 421.5604 18.05301 0.0000
C⑷ ? 1234.194 427.6164 ■2.886218 0.0098
C(5) 0.435811 0.048270 9.028599 0.0000
Determinant residual covariance 553.6976
Equation: R=C( 1 )+C(2)*M/BM+C(3)*Y/BM+C(4)*UBM+C(5)*R(-l)
R-squared 0.999157 Mean dependent var 1089.231
Adjusted R-squared 0.998969 S. D. dependent var 828.5574
S. E. of regression 26.59892 Sum squared resid 12735.05
Durbin-Watson stat 2.232411
觀察統計數據數目：23
5.3我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型的構建
基于以上分析，我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型可用聯立方程表示。根據選擇的 經濟增長模型不同，可以表示為兩種模式。模型1如公式（5-41）所示，模型2如公式（5-42） 所示。
rM,=a + 嘰 + P2LBt + fi3NK, + + 山
« d（J7BM）/（Y/BM）= r + a*d（K/BM）/（K/BM）+0*d（“BM）/（厶/BM）
+2*d（M/BM）/（M/BM）+/z2 公式（皿）
1R嚴 a + +角 LBJBM, + fi3Y,/BM t + M ,/BM, + 兒
rM,=a + + 02 碼 + P3NKt + + 角
'宓莎廠盹八必g而+ 0恣麗+盹麗+仏 公式（5Q
k=« + 0嘰 + 角 LBJBM, + 罠 YJBM, + fi4Mt/BM.+
模型1 （見公式（5-41））和模型2 （見公式（5-42））反映了我國農業機械化的作用機理，表 明農業機械化的發展對農村經濟具有促進作用，同時，農業機械化的發展受到農村經濟社會方面 因素的影響。遵照建立聯立方程理論模型時所遵照原則：“在建立某個結構方程時，使方程包含 前面每一個方程中所不包含的至少一個變量；同時，使前面每一個方程都有該方程所不含的變量 且互不相同”句。”上面所建立的聯立方程每個方程均沒有相同的統計形式，即模型是可以識別的 （聯立方程有解）。
5.4我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型的參數估計
5.4.1數據收集和整理
根據上述構建模型的組成變量，通過中國統計年鑒、中國農業統計年鑒和中國農村住戶調查 年鑒等統計數據，將農業機械裝備水平、農村人均純收入、第一產業就業勞動力占總勞動力比例、 農村耕地面積、農村家庭生產經營支出、農林牧漁業總產值和農業科技三項費用的投入年度統計 數據歸并整理成表5-5 o
表5-5聯立方程模型分析數據表
年份 農業機械 總動力 （萬 kW） 農林牧漁業 總產值 （億元） 農村人 均
純收入 （元） 第一產業就業 勞動力占
總勞動力比例 （%） 農業耕地 面積 （khm2） 農村家庭 生產經營 支出
（萬元） 農業科技 三項費用 （億元）
1978 11981.25 1397.00 — 70.5 150105.00 134.89 1.06
1979 13643.25 1697.60 133.57 69.8 148476.87 156.15 1.52
1980 15036.45 1922.60 191.33 68.7 146381.00 204.43 1.31
1981 16018.88 2180.62 223.44 68.1 145157.07 246.30 1.18
1982 16941.75 2483.26 207.11 68.1 144687.87 294.60 1」3
1983 18377.40 2750.00 309.77 67.1 143993.00 670.63 1.81
1984 19881.60 3214.13 355.33 64.0 144221.00 806.50 2」8
1985 20913.00 3619.49 397.60 62.4 143626.00 1024.76 1.95
1986 22947.00 4013.01 423.76 60.9 144204.00 1127.62 2.70
1987 24836.00 4675.70 462.55 60.0 144957.00 1290.90 2.28
1988 26575.00 5865.27 544.94 59.3 144869.00 1687.41 2.39
1989 28051.00 6534.73 601.51 60.1 146554.00 1949.06 2.48
1990 28733.69 7662.09 629.79 60」 148363.00 2159.93 3.11
1991 29418.11 8157.03 708.55 59.7 149586.00 2419.46 2.93
1992 30337.70 9084.71 783.99 5&5 149007.10 2664.26 3.00
1993 31558.09 10995.53 921.62 56.4 147815.70 3014.28 3.00
1994 33569.59 15750.47 1220.98 54.3 148147.00 4196.80 3.00
1995 35837.36 20340.86 1577.74 52.2 149879.89 5699.50 3.00
1996 38546.92 22353.73 1926.10 50.5 152444.69 6522.48 4.94
1997 41840.85 23788.36 2090.00 49.9 153969.98 6464.11 5.48
1998 44936.77 24541.86 2162.00 49.8 155706.00 6000.21 9.14
1999 48863.88 24519.06 2210.30 50.1 156372.74 5530.38 9.13
2000 52316.79 24915.77 2253.42 50.0 156423.64 6072.91 9.78
2001 55041.72 26179.65 2366.40 50.0 155707.71 一 一
2002 57906.46 27390.80 2475.63 50.0 154635.80 — 一
2003 60446.62 — 一 一 152414.90 一 —
注："一”表示數據缺失
資料來源：中國農業年鑒編輯委員會.中國農業統計年鑒（1980-2003）.農業出版社，19862003
中華人民共和國國家統計局.中國統計年鑒（2003）.中國統計出版社，2003, P416
國家統計局農村社會經疥調査總隊.中國農村住戶調查年鑒（2001）.中國統計年鑒，2001, Pll, P31
為了便于統計分析，用第一產業就業勞動力占總勞動力比例替代第一產業就業勞動力，不僅
反映了第一產業就業勞動力人數規模，而且還反映了農村勞動力向二、三產業轉移速度累計效果, 數據變化比較平穩，消除政策變動的影響；用農業科技三項費用的投入來表示國家對農業技術的 投入，從而反映技術進步對農業機械化發展水平的影響；用農業機械總動力表示農業機械裝備水 平；用農作物總播種面積表示農村耕地面積。
5.4.2聯立方程模型的參數評估
用計量經濟學軟件利用表5-5的統計數據，對上述建立的聯立方程模型進行參數評估，定量 檢驗和分析農業機械裝備水平、農業產出與農村收入間相關關系，探討我國農業機械化的影響或 作用機制。
表5-6聯立方程模型1參數評估結果
系數 評估后系數值 標準差 T檢驗值 相伴概率
C(l) 8025.724 3606.137 2.225574 0.0307
C(2) ?80.29574 47.79707 -1.679930 0.0993
CG) 155.2083 98.95617 1.568455 0」232
C⑷ 1.727508 0.505656 3.416371 0.0013
C(5) 0.873724 0.039686 22.01610 0.0000
C(6) 0.079045 0.041480 1.905627 0.0626
C(7) 0.300487 0.093144 3.226039 0.0022
C(8) ?2.080194 0.747653 -2.782298 0.0076
C(9) -0.783111 0.651318 -1.202348 0.2350
C(10) 581.9911 376.3394 1.546453 0.1284
C(ll) ? 1131.285 515.0273 ?2.196553 0.0328
c(⑵ 7094.174 653.3690 10.85784 0.0000
C(13) -921347.7 705571.3 -1.305818 0」9力
c(⑷ 0.532070 0.049736 10.69792 0.0000
Determinant residual covariance 79933.18
Equation: M=C(1)+C(2尸LB+C(3尸NKM(4尸R(?l)+C(5尸M(?l)
R-squared 0.998886 Mean dependent var 29787.52
Adjusted R-squared 0.998608 S. D. dependent var 10822.38
S. E. of regression 403.7787 Sum squared resid 2608596.
Durbin-Watson stat 1.590589
觀察統計數據數目：21
Equation: D(Y/BM)/(Y/BM)=C(6)+C(7)*D(K/BM)/(K/BM)+C(8)*D(LB/BM)/(LB/BM)4€(9)*D(M/BM)/(M/BM)
R-squared 0.436086 Mean dependent var 0.114996
Adjusted R-squared 0.336572 S.D. dependent var 0.071813
S?E. of regression 0.058492 Sum squared resid 0.058163
Durbin-ffatson stat 1.475961
觀察統計數據數目：21
Equation: R=C(10)+C(l 1)*M/BM+C(12)*Y/BM+C(13)*LB/BM+C(14)*R(-1)
R-squared 0.998628 Mean dependent var 961.9919
Adjusted R-squared 0.998285 S. D. dependent var 747.8744
S.E. of regression 30.96692 Sum squared resid 15343.20
Durbin-Watson stat 2.146639
觀察統計數據數目：21
一、模型1參數評估
采用三階段最小二乘法對聯立方程模型1進行評估（見表54）。從評估結果看，聯立方程模 型的3個方程的R2、R接近1,表明模型的擬合效果非常好；從參數T檢驗來看，模型方程參 數評估的相伴概率接近0,回歸系數檢驗的效果較好；聯立方程模型1三個方程的D.W值分別為 1.590589、1.475961 和 2.146639,對 n=21, p=4 時查表 DW 檢驗的 1%臨界值為 dv =1.55 和 dL=0.72,基本符合％ < DW< 4-dL條件，根據判定法殘差序列不存在自相關。 參數評估后的模型1如公式(543)所示。
M, =8025.724 +1.519076^^-80.29574LB, + 155.2083NK, +0.873724M
d(Y/BM)/(Y/BM) = 0.079045+0.300487^/BM)/(K/BM) 公式(口3)
-2.080194d{LB/BM )/(LB/BM )-0.7831 l]d(M/BM )
R, = 581.9911 - 1131.285M, +7094.174Y, - 921347.7LB, + 0.532070R,.,
從評估后的模型參數來看，方程2中農業勞動力投入、農業機械化總動力等指標的發展速度 為負號，方程3中農業機械化總動力指標變量為負號，與實際經濟現象不符，岀現的原因可能是 因為數據變動的幅度較大未能真正反映實際經濟規律。
表5-7聯立方程模型2參數評估結果(1)
系數 評估后系數值 標準差 T檢驗值 相伴概率
C(l) 6783.422 3797.421 1.786323 0.0802
C⑵ ?64.94037 50.53854 -1.284967 0.2048
口3) 95.92067 112.6604 0.851414 0.3987
c⑷ 1.力7396 0.554591 3.204876 0.0024
CQ) 0.892122 0.040752 21.89168 0.0000
C(6) ?31.68335 6.148496 -5.153025 0.0000
C(7) 0.307463 0.078906 3.896588 0.0003
C(8) -3.845936 0.723403 -5.316449 0.0000
C(9) 0.054236 0.385593 0」40656 0.8887
C(10) -1192.057 382.5170 ?3.116349 0.0031
C(ll) 678.2334 738.5212 0.918367 0.3629
C(12) 10936.50 619.4780 17.65438 0.0000
C(⑶ 2422058. 684219.5 3.539885 0.0009
C(⑷ 0.314184 0.059317 5.296687 0.0000
Determinant residual covariance 290877.8
Equation: M=C(1)+C(2)*LB+C(3尸NK+C(4尸R(?1)+C(5)*M(?1)
R-squared 0.998835 Mean dependent var 29787.52
Adjusted R-squared 0.998544 S? D. dependent var 10822.38
S.E? of regression 413.0111 Sum squared resid 2729251.
Durbin-Watson stat 1.445855
觀察統計數據數目：21
Equation: LOG(Y/BM)=C(6)~f€(7尸LOG(K/BM)M(8)*LOG(LB/BM)+C(9) *LOG(M/BM)
R-squared 0.985506 Mean dependent var -2.962046
Adjusted R-squared 0.982948 S? D? dependent var 0.870736
S. E. of regression 0.113703 Sum squared resid 0.219781
Durbin-Watson stat 0.551169
觀察統計數據數目：21
Equation: R=C(10)+C(l 1)*M/BM+C(12)*Y/BM+C(13)*LB/BM+C(14)*R(-1)
R-squared 0.996423 Mean dependent var 961.9919
Adjusted R-squared 0.995529 S.D. dependent var 747.8744
S. E? of regression 50.00963 Sum squared resid 40015.40
Durbin-Watson stat 1.191163
觀察統計數據數目：21
二、模型2參數評估
采用三階段最小二乘法對聯立方程模型2進行評估。從表5-7評估結果看，聯立方程模型的 3個方程的R2、瓦$接近1,表明模型的擬合效果非常好。從參數T檢驗來看，方程2、3的相 伴概率基本小于0.05,方程1的相伴概率較大。聯立方程模型三個方程的D.W值分別為1.445855、 0.551169 和 1.191163,對 n=21, p=4 時查表 DW 檢驗的 1% 臨界值為 dG =1.55 和 ％=0.72, 對n=21, p=3時查表D.W檢驗的1%臨界值為du =1.41和dL=0.80,方程1、3接近
< D.W< 4-dL條件，根據判定法則評估方程殘差序列存在一定的自相關性。
參數評估后的模型2如公式（5-44）所示。
M, =6783.422 + 1.777396R,_, -64.94037LB, +95.92067NK, + 0.892122M log Y,/BM, = -31.68335 + 0.054236lo g + 0.307463lo g KjBM,
-3.845936lo g LB,/BM, 厶工
R,=-1192.057 +10936.50 Y,/BM + 678.2334 M,/BM + 2422058 LB,/BM,
+0.314184R,,,
去掉聯立方程模型2 （見公式（544））中方程1的1個滯后變量/?“，再進行參數評估。從 表5-8評估結果看，聯立方程模型的3個方程的/?2、示$接近1,表明模型的擬合效果非常好。
從參數T檢驗來看，方程1、2的相伴概率幾乎為0,均小于0.05,回歸系數通過檢驗；聯立方 程模型的方程1、3的D.W值分別為1.916551和2.233628,方程1和3殘差序列基本不存在自相 關；但是方程3的農業機械化發展水平系數為負號，與實際經濟現象不符合。因此，不能去掉聯 立方程模型2中方程1的1個滯后變量R“o
表5-8聯立方程模型2參數評估結果（2）
系數 —~評估后系數值 標準差 瑜驗值 相伴概率
Equation: LC)G(Y/BM)^(6)4＜：(7)*IXXj(K/BM)+C(8)*LOG(LB/BM)+C⑼ *LOG(M/BM)
R-squared 0.988110 Mean dependent var -3.102226
Adjusted R-squared 0.986233 S? D? dependent var 0.951801
S.E. of regression 0.111678 Sum squared resid 0.236968
Durbin-Watson stat 0.570101
觀察統計數據數目：22
Equation: R=C(10)+C(l 1)*M/BM+C(12)*Y/BM+C(13)*LB/BM+C(14)*R(?1)
R-squared 0.998688 Mean dependent var 961.9919
Adjusted R-squared 0.998360 S. D. dependent var 747.8744
S? E. of regression 30.28282 Sum squared resid 14672.79
Durbin-Watson stat 2.233628
觀察統計數據數目：21
綜上，從評估后的模型參數來看，雖然聯立方程模型1的參數評估通過檢驗，但其計算結果 與實際經濟現象不符，無法用于情景模擬分析；而聯立方程模型2的結果總體上通過檢驗，且去 掉聯立方程模型2中方程1的1個滯后變量后模型又不能通過，說明聯立方程模型2可行。
第六章我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型的情景分
析
根據前文的分析比較，由于我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型2優于模型1的評估 結果，故本章將利用所建立的我國農業機械化發展經濟效應動態仿真模型2,在假設其他條件不 變的情況下，僅僅變動其中一個模型變量，分析動態仿真模型模擬結果，深入探討我國農業機械 化的發展機理，為制定科學合理的農業機械化發展政策提供理論依據。
6.1勞動力轉移情況下模型模擬結果分析
6.1.1模型模擬結果分析
我們首先利用所建立的動態仿真模型，假設其他條件不變的情況下，僅僅變動勞動力轉移這 一個模型變量，分析模型模擬結果，深入探討我國農村勞動力轉移對農業機械化發展以及農業總 產出和農民人均純收入的作用。
(1)模擬情景1：如果將第一產業就業勞動力占總勞動力的比例每年按1%的比例轉移，即 2005、2010、2015和2020年第一產業就業勞動力占總勞動力的比例分別降低到48.5、46.1、43.9 和41.7,則2005,2010,2015和2020年農業機械總動力將分別增長到64575.09,75307.67,86849.01 和99943.67萬kW,年均增長4.61%； 2005、2010、2015和2020年農林牧漁業總產值將分別增 長到 26447.39, 32354.76, 39557.67 和 48358.45 億元，年均增長 4.25%； 2005、2010、2015 和 2020 年農村人均純收入將分別增加到2526.12、3143.12、3905.10和4843.44元，年均增長5.39%»
(2)模擬情景2：如果將第一產業就業勞動力占總勞動力的比例每年按1.5%的比例轉移， 即2005、2010、2015和2020年第一產業就業勞動力占總勞動力的比例分別降低到47.78、44.31、
41.08 和 3&09,則 2005、2010、2015 和 2020年農業機械總動力將分別增長到 64898.36、77882.52、94416.7 和 116051.7 萬 kW,年均增長 6.09%； 2005、2010、 2015和2020年農林牧漁業總產值將分 別增長到 28046.05 > 37877.97, 51184.74 和69218.06億元，年均增長&89%； 2005、 2010,2015和2020年農村人均純收入將 分別增加到 2654.079、3652.632、 5037.996和6942.327元，年均增長 10.40%»
（3）模擬情景3：如果將第一產業就 業勞動力占總勞動力的比例每年按2%的 比例轉移，即 2005、2010、2015 和 2020 年第一產業就業勞動力占總勞動力的比例 分別降低到47.1、42.5、38.5和34.8,則 2005、2010、2015和2020年農業機械總 動力將分別增長到65122.78、80649.16、 103402.25 和 137007.47 萬 kW,年均增長 & 17%； 2005、2010、2015 和 2020 年農林 牧漁業總產值將分別增長到29747.70, 44382.31、66341.20 和 99341.68 億元，年 均增長 13.99%； 2005、2010、2015 和 2020 年農村人均純收入將分別增加到2790.34、 4255.13, 6520.47 和 9977.97 元，年均增長 16.41%。
從圖6-1勞動力轉移變化曲線可以看 出，雖然在1990年前后幾年勞動力轉移速 度趨緩，1978?1997年間勞動力轉移的趨 勢基本是一致的；而1997?2002年間（圖 6-1陰影區）勞動力轉移的速度明顯變慢， 幾乎呈現停滯狀態。依照1978-1997年間 勞動力轉移的速度趨勢，如果將第一產業 就業勞動力占總勞動力的比例每年按小于 2%的比例降低，則假設的勞動力的轉移速 度低于1978?1997年間勞動力轉移的歷 史速度。從表6-1和圖6-2、圖6-3、圖64 的政策模擬結果可以看出，勞動力轉移變 量的變動對農業機械化發展水平以及農業 總產出和農民人均純收入均有明顯的正面 影響，當第一產業勞動力轉移到非農產業 速度越快時，農業機械化發展水平以及農 業總產出和農民人均純收入增長越快，表 現在變化曲線的陡蠟度增大。比較而言， 勞動力轉移變量的變動對農民人均純收入 的影響最大。
模擬情景1 模擬情景2 模擬情景3
年份 勞動力比例 年減少1% 農業機械總 農林牧漁業 農村人均純 勞動力比例 年減少1.5% 農業機械總 農林牧漁業 農村人均純 勞動力比例 年減少2% 農業機械總 農林牧漁業 農村人均純
動力預測值 總產值預測 收入預測值 動力預測值 總產值預測 收入預測值 動力預測值 總產值預測 收入預測值
（萬k的 值（億元） （元） （萬廟） 值（億元） （元） （萬 kW） 值（億元） （元）
2000 50.0 51995. 62 26150. 42 2330. 36 50. 00 52316. 79 24915. 77 2253.42 50.0 51995. 62 26150. 42 2330. 36
2001 50.0 55002.91 25696. 22 2362. 28 50. 00 55152. 68 25700.01 2339. 03 50.0 55002.91 25696. 22 2362.28
2002 50.0 57742. 52 2497& 20 2353. 11 50. 00 57834.8 24980. 36 2346. 36 50.0 57742. 52 2497& 20 2353.11
2003 49.5 60202. 74 24386. 97 2351.65 49. 25 60289.31 24868. 46 2380. 49 49.0 60235.21 2535& 75 2413. 58
2004 49.0 62427. 12 25397. 99 2425. 77 48.51 62587. 67 26410. 34 2500. 34 4&0 62630. 12 27465. 67 257& 84
2005 48.5 64575. 09 26447. 39 2526.12 47. 78 64898.36 28046. 05 2654.08 47.1 65122.78 29747.70 2790. 34
2006 48.0 66701.23 27538. 02 2637. 66 47.07 67279. 58 29782. 72 2826. 20 46. 1 67783. 57 32221. 12 3031. 15
2007 47.5 68827. 44 28672. 04 2755.91 46. 36 69755.71 31627. 11 3012. 43 45.2 70645. 24 34902. 66 3297. 30
2008 47. 1 70965. 32 29851.48 2879. 65 45.67 72340. 86 33586. 17 3211.96 44.3 73729. 96 37810. 22 3588.92
2009 46.6 73123. 08 31078.36 3008. 68 44. 98 75046. 27 35667.21 3425.13 43.4 77057. 74 40963. 11 3907. 50
2010 46.1 75307.67 32354. 76 3143.12 44.31 77882.52 37877. 97 3652.63 42.5 80649.16 44382.31 4255.13
2011 45.7 77525.51 33682. 84 3283. 19 43. 64 80860. 33 40226. 7 3895. 33 41.7 84526.25 48090. 55 4634.16
2012 45.2 79782. 72 35064.81 3429. 15 42. 99 83990. 79 42722. 13 4154. 17 40.9 88712. 94 52112. 56 5047. 23
2013 44.8 82085. 22 36502. 98 3581.27 42. 34 87285. 47 45373.58 4430.17 40.0 93235.22 56475. 16 5497. 19
2014 44.3 84438. 76 37999. 77 3739. 82 41.71 90756. 52 48190. 94 4724. 39 39.2 98121.39 61207. 50 5987. 14
2015 43.9 86849.01 39557.67 3905.10 41.08 94416. 7 51184. 74 5038.00 38.5 103402. 25 66341. 20 6520.47
2016 43.4 89321.50 41179. 27 4077. 42 40. 46 98279. 44 54366. 18 5372.21 37.7 109111.31 71910. 63 7100.86
2017 43.0 91861.76 42867.28 4257. 08 39. 86 102358. 9 57747. 16 5728.32 36.9 115285. 00 77953. 12 7732.28
2018 42.6 94475. 23 44624.51 4444. 42 39. 26 106670. 1 61340. 35 6107. 72 36.2 121962. 93 84509. 16 8419. 06
2019 42. 1 97167. 38 46453. 88 4639. 75 38. 67 111228.8 65159.2 6511.86 35.5 12918& 15 91622.75 9165. 93
2020 41.7 99943.67 48358.45 4843.44 38.09 116051.7 69218. 06 6942.33 34.8 137007. 47 99341.68 9977.97
6.1.2加速農村勞動力轉移政策措施分析
全面建設小康社會，難點在農村，重點在農民。農村剩余勞動力能否向非農產業和小城鎮轉 移，農村富余勞動力能否實現充分就業，是建設現代農業，解決“三農”問題，推動城鄉協調發 展，增加農民收入，推動農業機械化發展的關鍵。
一、 發展城鎮化，轉移農村剩余勞動力
農村城鎮化是指農村農民向城鎮和非農產業轉移、二元經濟結構向一元經濟結構轉變以及城 鄉、工農差別縮小的過程。長期以來，在傳統重農輕商的觀念和鄉土農耕文化的支配下，對農村 城鎮化發展認識不足，農村城鎮化進程起步晚，發展緩慢。改革開放以后，隨著社會改革特別是 農村改革的深入發展，農村城鎮化步伐加快。從數量和規模看，1978年以來，我國城鎮化的發展 可分為3個時期：①1978-1986年，城市化率從1978年底的17.6%±升到1986年底的24.5%； ②1987?1995年，城市化速度放緩，城市化率只上升到29.0%；③1996?2001年，城市化穩定、 高速發展，城市化率上升到37.7%[157]»黨的十五屆三中全會提出，“發展小城鎮是帶動農村經濟 和社會發展的一個大戰略”。從長遠來看，發展小城鎮，對促進農業和農村全面發展具有更為深 遠的影響和作用，從而能夠為實現國民經濟的持續快速增長提供巨大的市場空間。黨的十六人報 告也明確提出“要逐步提高城鎮化水平，堅持大中小城市和小城鎮協調發展，走中國特色的城鎮 化道路”。中國農村的出路在于走出一條農業產業化、城鎮工業化相結合的中國特色發展道路， 這是我國建設全面小康社會和和諧社會的必然選擇。目前，農村城鎮化發展面臨新的機遇和挑戰, 2003年我國建制鎮總數為19588個，占全國鄉鎮總數38028個的51.51%；城鎮人口為52376萬 人，占總人口的40.53%；農村人口為76851萬人，第一產業就業人數占總就業人數比重逐年下降， 2003年為49.1%,比1978年低21.4個百分點；第一產業產值占國內生產總值比重為14.6%,比 1978年下降了 13.5%； 2004年，我國城鎮化水平達到41.8%。
農村城鎮化是農村社會進步的表現，有利于農村社會的和諧發展，改善農民生活，對丁•國民 經濟的發展也有著至關重要的意義和促進作用。國內外大量事實表明，促進農村城鎮化健康發展， 不僅可以加快工業化進程，而且也是繁榮農村經濟實現農村現代化目標的唯一出路I”％從根本 上講，農村勞動力向非農產業轉移對于農村發展和農業經濟繁榮有著重要的意義。同時，農村勞 動力的轉移必將帶來其它產業的發展，特別是第三產業的發展。另一方面，農村城鎮化是我國城 市化進程中的一個重要內容，有利于社會一元化發展，促進城鄉的和諧發展，促進農村市場的繁 榮，這對我們國家整個的國民經濟需求及我國的工業化與現代化進程，都將產生積極的影響。農 村城鎮化是農村經濟和農村社會發展的一個大戰略，也是我國國民經濟發展的一個大戰略，對中 國的城市化起到了非常重要的作用。
二、 延長農業產業鏈，拓展農村勞動力就業途徑
農業產業鏈是指與農業生產過程相關的產業集群，既包括產前產業部門，即為農業生產作準 備的科研、農資等前期產業部門，也包括產中產業部門，即種植農作物、飼養農畜、農禽等中間 產業部門，還有以農產品為原料的加工業、儲存、運輸、銷售等后期產業部門。產業鏈理論表明， 農產品從生產、流通到消費過程，是一個不斷附加價值的環節，各環節、各產業Z間互相影響、 相互作用，從而實現農業生產市場化功能的過程。因此，在過去充分強調產中產業的思路前提下， 當前農業產業鏈的發展應該遵循農業市場化和農村市場化的總體思路，不斷延伸產業鏈的長度， 擴大產業鏈的廣度，加快發展產前和產后的產業集群，從而不斷完善產業之間的聯系和促進機制， 不斷深化同一環節產業之間、不同環節產業之間的作用和功能。因此，農業機械化的發展也要持 續不斷地關注這種變革，不僅要完善產品的品種結構，也要完善產品的技術結構。
2003年，我國鄉村就業人數為48971.0萬人，其中男性就業人員26121.0萬人，女性就業人 員22850.0萬人。按行業劃分，農林牧漁業為31259.6萬人，占總就業的63.84%；工業、建筑業 等其它行業就業僅為36.16%。表6-2反映了 1999年至2003年我國農村就業結構的變化情況。
表6-2我國鄉村從業人員構成表
（單位:萬人）
數據來源：國家統計局編＜2004年統計年鑒》
根據統計，還可以看出：
（1） 我國的農業勞動力嚴重過剩，就業不充分；農村勞動力文化程度偏低，大部分只有小 學和初中文化水平。一方面勞動力基數大，另一方面文化程度又低，不能適應現代農業發展的需 要，導致了農村勞動力就業不充分。
（2） 農村勞動力就業結構不合理。表6-2表明農村勞動力就業主要在傳統的農林牧漁業，雖 然存在農村勞動力向其它非農產業轉移的顯著變化，二、三產業中的農村勞動力數量有所增加， 但農村勞動力主要從事農業生產或農業相關的行業。從地區分布看，東中西部地區農村勞動力產 業結構存在較大的差異，東部沿海等經濟發達地區農村勞動力從事農業及農業相關比重較低，中 部次之，西部比重最高。由此可見，農村勞動力的就業結構無論在全國還是在地區間都呈現不均 衡的發展狀態。
（3） 農村勞動力就業環境差。總體而言，由于制度因素及自身文化素質等原因，農村勞動 力就業環境并不理想，大多從事體力勞動。
近年來，我國國民經濟快速健康發展，產業結構逐步完善和合理，第二、三產業吸納勞動力 能力不斷增強，給我國農村勞動力就業提供了廣闊的空間。促進農村勞動力的轉移，不僅有利于 城鄉社會的共同和諧發展，也有利于農業發展和農村經濟的繁榮。同時，一些影響農村勞動力合 理利用的深層次全面性的因素必須被關注和妥善解決。因此，強化農業產業鏈發展，加強宏觀調 控，以積極的財政政策完善和繁榮農村勞動力市場也是農業機械化發展的重任。發展農業機械化 有利于促進農業產業鏈的延長和拓展，有利于農民增收，有利于農村勞動力合理有序的流動，也 有利于農業現代化和產業化進程，從而促進農村經濟全面發展和社會進步。
三、農業機械化發展對農村勞動力轉移的政策體現
（1） 農村勞動力轉移是農業機械化快速發展的前提，農村經濟、勞動力轉移率是影響農業 機械化的主要因素，農業機械化是農村勞動力轉移的結果。農業機械化水平與農村勞動力轉移相 互聯系、相互影響、相互制約。
（2） 我國農業勞動力剩余的原因是多方面的。在我國當前各產業經濟發展水平不高的情況 下，農業機械化水平的提高只是對農業勞動力勞動時間的減少和勞動強度的減輕。農業勞動力剩 余時間的減少，不能從現象上將農業勞動力剩余的原因歸因于農業機械化。農業機械化是實現農 業現代化的重要標志，是發達國家以及我國農業現代化進程必經之路。根據我國基本實現農業現 代化的指標體系的界定值（耕種收綜合機械化程度〉85%）,我國農業機械化目前的程度（2000 年為36.4%）距界定值的差距還很大。事實上，農業機械化對農業勞動力剩余的作用并不是負面 的。相反，農業機械化能夠促進農村勞動力轉移。農業機械化水平的提高必然導致勞動生產率的 提高，從而釋放出勞動力，促進二、三產業的發展，增強它們對農業勞動力的吸收能力，進一步 加快農業剩余勞動力的轉移。總之，“只有減少農民，才能致富農民”。只要剩余勞動力轉移了， 農民收入平均水平提高了，就能進一步刺激農業機械化的發展。
（3） 轉移農業剩余勞動力，加速農業機械化的發展是一項系統工程。我們要重視農村二、 三產業的發展，增強農村非農產業吸收勞動力的能力，促進農業勞動力的轉移，促進農業經濟的 全面提高。在農村經濟發展的同時，依靠科技進步和國家的扶持政策，增加資金投入，使農業勞 動力和農業機械化的組合處于合理狀況，并通過加快發展農業機械化，促進農村勞動力轉移的進 程叭
6.2農業科技三項費用支出變動的模擬結果分析
6.2.1模型模擬結果分析
利用所建立的動態仿真模型，在假設其他條件不變的情況下，僅僅變動農業科技三項費用支 出這一模型變量，通過模型模擬結果可以分析農業科技三項費用支出對我國農業機械化發展以及 農業總產出和農民人均純收入的作用。
（1）模擬情景1：如果將農業科技三項費用支出每年按5%的比例增加，即2005、2010、2015 和2020年農業科技三項費用支出分別增加到12.48、15.93、20.33和25.95,則2005、2010、2015 和2020年農業機械總動力將分別增長到64773.26、73236.73、80046.13和86275.98萬kW,年均 增長3.25%；農林牧漁業總產值將分別降低到23555.63、23713.05、23827.66和23924.72億元， 年均增長-0.20%；農村人均純收入將分別增加到2300.29、2370.68、2427.91和247&78元，年均 增長0.50% o
(2)模擬情景2：如果將農業科技三項費用支出每年按10%的比例增加，即2005、2010、
2015和2020年農業科技三項費用支出分別增加到15.75、25.37、40.85和65.79,則2005、2010、 2015和2020年農業機械總動力將分別增長到65536.91、76453.31、88379.23和104090.04萬kW, 年均增長4.95%；農林牧漁業總產值將分別降低到23570.61, 23768.39、23955.99和24169.52億 元，年均增長-0.15%；農村人均純收入將分別增加到2305.89、2395.02、2490.91和2612.04元， 年均增長0.80%。
(3)模擬情景3：如果將農業科技三項費用支出每年按15%的比例增加，即2005、2010、
2015和2020年農業科技三項費用支出分別增加到19.67、39.57、79.58和160.06,則2005、2010、 2015和2020年農業機械總動力將分別增長到66409.94、80870.79、102310.68和140674.72萬kW, 年均增長8.44%；農林牧漁業總產值將分別降低到23587.53、23840.91、24146.93和24567.59億 元，年均增長-0.0007%；農村人均純收入將分別增加到2312.22、2427.73、2592.60和2871.71元, 年均增長1.37%«從圖05中可以看出，1978?2000年我國農業科技三項費用支出變化較小，增 長的速度緩慢，其歷史數據變化趨勢與假設的將農業科技三項費用支出每年按5%的比例增加的
模擬情景1
模擬情景2
模擬情景3
速度一致；假設農業科技三項費用支出每年按10%或15%比例增加的速度明顯要高于歷史數 據變化趨勢的速度。從表6-3和圖6-6、圖6-7、圖金8政策模擬結果可以看出，農業科技三項費 用支出的變動對農業機械化發展水平和農民人均純收入有正面的作用，尤其對農業機械化發展水 平有明顯的影響，但對農業總產出沒有影響。當農業科技三項費用支出的投入增加速度越快時， 農業機械化發展水平和農民人均純收入增長越快，表現在變化曲線的陡峭度增大。
6.2.2增加農業科技投入的政策措施分析
一、 實施《農業機械化促進法》，帶動了農業裝備制造業的發展
近年來，政府和社會高度重視農民增收和糧食安全，并把提高農機裝備水平和農業機械化水 平作為改善農業生產條件，提高糧食綜合生產能力、促進農民增收的重要措施。2004年2月，中 共中央、國務院發布了《關于促進農民增加收入若干政策的意見》，《意見》明確指出，"要把解 決好農業、農村、農民問題作為全黨工作的重中之重”，要“提高農業機械化水平，對農民個人、 農場職工、農機專業戶和直接從事農業生產的農機服務組織購置和更新大型農機具給予一定補 貼”。2004年12月，中共中央、國務院發布了《關于進一步加強農村工作提高農業綜合生產能力 若干政策的意見》，《意見》強調：“中央財政繼續增加農機具購置補貼資金，地方財政也要根據 當地財力和農業發展實際安排一定的農機具購置補貼資金”，并指出：''對部分地區農民實行農機 具購置補貼，是黨中央、國務院為加強農業和糧食生產采取的重大措施，對調動農民種糧積極性、 保護和提高糧食生產能力意義重大”。
2004年H月，《中華人民共和國農業機械化促進法》頒布實施，標志著我國促進農業機械化 發展的法律法規體系進一步完善，是我國農業機械化發展方向的重大轉變，是我國農業發展中又 一制度性創舉，其影響意義積極、深遠。《促進法》規定：“中央財政、省級財政應當分別安排專 項資金，對農民和農業生產經營組織購買國家支持推廣的先進適用的農業機械給予補貼”，進一 步明確國家對農業機械化的扶持措施，規定國家對農業機械生產企業的稅收優惠、中央和省級財 政給予農民購買農業機械補貼及貸款支持、農業機械的生產作業服務收入享受稅收優惠和生產作 業用油安排財政補貼等扶持措施，并強調各級政府的責任。制度化的農業機械購置補貼機制將極 大地推動農業機械化的發展，在由此而形成的法制框架下政府引導和市場驅動的作用，對于鼓勵 和扶持使用先進適用的農業機械，促進農業機械化發展，提高農業勞動生產效率，推進農業現代 化進程，將產生積極的作用。政府對“三農”問題的高度重視，一些重大的法律和政策措施出臺， 為提升我國農業裝備制造業發展能力，提高我國農業裝備水平提供了重要政策保障，必將促進和 推動我國農業機械化的快速發展，從而實現我國農業機械化的跨越式發展。
二、 啟動農業機械化科技工程，促進了農業裝備技術的推廣應用
建國50年來，我國農業取得了巨大成就，以占世界7%的耕地養活了占世界22%的人口，許 多農產品的總產量穩居世界第一。農業機械作為農業生產技術的載體，也相應取得了長足進步， 主要表現在：
（1）開發設計生產了涵蓋農、林、牧、副、漁各業所需的16大類100多小類3000多個品 種的農業機械。種植業、林業、牧業、漁業與農產品加工業所需的各類機械，我國絕大多數能自 行研究開發與成批生產。
（2） 形成了從中央到地方的農業機械研究設計與推廣體系，成立了國家與省級農機鑒定機 構，并建成了具有較高水平的拖拉機、內燃機、農業機械、牧業機械、漁業機械、林業機械等整 機、主要零部件和基礎技術試驗室。
（3） 培養了總數達10多萬人的農業機械科研設計、教學、制造、運用維修、試驗、鑒定及 科技管理人才，其中有工程院院士、博導與教授、研究生與高級工程師等數千名。這支隊伍在推 動我國農業機械科學技術發展中發揮了巨大作用"9】。
相關資料表明，農業機械對80年代農業總產值的貢獻占12.53%,對糧食生產的貢獻為 10.95%。農業和農民對農業機械的依賴程度越來越高，農業機械得到了廣泛的應用。隨著國家各 項事業的蓬勃發展，農業機械生產能力和科研水平大幅度提髙，農機工業產值在國民經濟中越來 越占有重要位置。
農業裝備是先進農業技術大面積實施的載體，農業機械化適用技術推廣面積的擴人，實質上 就是普及農業和農業機械化科學技術、推進科技興農的過程。20世紀末，我國啟動了 “農業節本 增效”、“水稻生產機械化”、“機械化旱作農業”等示范工程項目，實施了 “機械化旱作蓄水保墻 技術”、“水稻輕型栽培及收獲機械化技術”、“旱地坐水播種抗旱保苗技術”、“小麥覆蓋種植機 械化技術”等項目以及工廠化高效農業和節水灌溉增產增效示范點，有利丁•農機裝備的研發。同 時，盡管先進適用的農業機械裝備非常重要，但未來農業的發展必須走資源合理和可持續利用的 道路，要充分考慮農業資源中耕地、水和環境的重要作用。因此，農業裝備技術的發展應該具備： ①加強耕地資源的保護；②加強對水資源的合理開發和有效利用；③努力改善農業生態環境，防 治農業環境污染。因此，機械化旱作節水農業技術、農業廢棄物綜合利用工程技術、設施農業I： 程機械化技術、草原改良與人工草場建設工程技術、生物災害綜合防治技術和農業航空技術等將 是我國農業裝備發展的主要方向口60】。
因此，加大投資力度，加快技術研發步伐，進一步構建科學、高效和協調的科技支撐體系是 我國農業裝備制造業未來發展的趨勢和必然選擇，故應從以下幾個方向考慮：
（1） 農業裝備技術的發展必須堅持以人為本，樹立科學、全面和可持續的發展觀。
（2） 農業裝備技術的發展必須走科學研究與實用結合的方針。現代生物技術信息技術的進 步促進了農業裝備技術在農業科學上的應用，21世紀的農業裝備技術應更趨于智能化、產業化、 企業化和物質化。因此，首先以生物工程為主導的高科技，將成為未來農業科技的支柱。運用農 業生物技術發展新物種，以及動植物快速繁育技術，人造食品和飼料技術等將成為新世紀前景最 為光明的新興產業；其次，實用技術是農業科技發展的另一重要領域。實用技術科技含量雖然不 是很高，但實用技術能夠特別適用于特定的國家或特定的地區，適用特定的牲畜和農作物，是農 業生產不可缺少、不可替代的科技。
（3） 深入認識當前我國農業發展的狀況，開發先進、高效和適用的裝備技術。
（4） 應該做到自主研發為主，引進為輔。
（5） 創新科技研發體系和改革科技服務體系是技術發展的重要保障。
（6） 改革科技投入體制，建立多元化投入機制。國外農業科技進步表明，多元化投資體系 有助于科技創新。
目前國外農業科技體制呈現三種形式：一是以美、英、法等國為代表的主體多元化的組織形
式；二是以韓國、日本等國為代表的主體相對集中的組織形式；三是經濟欠發達的發展中國家, 農業科技活動主體單一集中在中央政府的組織形式［21,162］。
6.3農村勞動力轉移和農業科技三項費用支出同時變動的模擬結果分析
我國人口基數大、農民多的國情，決定了我們不能走一些發達國家集中發展大城市、農村勞 動力都涌進大城市的城鎮化道路，必須走多元化城鎮化道路，走出一條符合我國國情、大中小城 市和小城鎮協調發展的城鎮化道路。從預測看，進入21世紀初期，我國經濟發展處于一個高速 發展時期，也是中國發展的機遇期。綜合各種因素看，到2020年以至更長時間，我國城鎮化發 展還處于一個比較快的階段。如果按年均增長1個百分點推算，到2020年全國城鎮化水平將提 高到57%左右，全國城鎮總人口要達到8.4億左右33］。對此，我們利用所建立的聯立方程模型， 假設第一產業就業勞動力占總勞動力的比例每年按1%的比例轉移，即2005、2010、2015和2020 年第一產業就業勞動力占總勞動力的比例分別降低到48.5、46.1、43.9和41.7,再變動農業科技 三項費用支出這一個模型變量，分析模型模擬結果，深入探討農村勞動力轉移和農業科技三項費 用支出同時變動對我國農業機械化發展以及農業總產出和農民人均純收入的影響。
（1）模擬情景1：如果將農業科技三項費用支出每年按5%的比例增加，即2005、2010、2015 和2020年農業科技三項費用支出分別增加到12.48、15.93、20.33和25.95,則2005、2010、2015 和2020年農業機械總動力將分別增長到65293.92、77673.22、91838.52和108609.35萬kW,年 均增長5.38%；農林牧漁業總產值將分別增加到26463.17, 32409.18、39677.52和48576.97億元， 年均增長4.75%；農村人均純收入將分別增加到2531.44、3162.56、3947.56和4919.09元，年均 增長5.91%,
（2）模擬情景2：如果將農業科技三項費用支出每年按10%的比例增加，即2005、2010、
2015和2020年農業科技三項費用支出分別增加到15.75、25.37、40.85和65.79,則2005、2010、 2015和2020年農業機械總動力將分別增長到66057.70,80894.10,100196.21和126506.63萬kW, 年均增長7.09%；農林牧漁業總產值將分別增加到26479.87, 32480.67、32480.67和48980.51億
元，年均增長4.83%；農村人均純 收入將分別增加到2537.18、 3188.41、4016.40 和 5068.26 元， 年均增長6.25%,
（3）模擬情景3：如果將農 業科技三項費用支出每年按15% 的比例增加，即2005、2010、2015 和2020年農業科技三項費用支出 分別增加到 19.67、39.57、79.58 和 160.06,則 2005、2010、2015 和2020年農業機械總動力將分別
年份 模擬情景1 模擬情景2 模擬情景3
農業科技三 項費用支出 年增加5% 農業機械總 動力預測值
（萬 kW） 農林牧漁業 總產值預測 值（億元） 農村人均純 收入預測值
（元） 農業科技三 項費用支出 年增加10% 農業機械總 動力預測值
（萬 kW） 農林牧漁業 總產值預測 值（億元） 農村人均純 收入預測值
（元） 農業科技三 項費用支出 年增加15% 農業機械總 動力預測值
（萬 kW） 農林牧漁業 總產值預測 值（億元） 農村人均純 收入預測值
（元）
2000 9. 78 52316. 79 24915. 77 2253. 42 9. 78 52316. 79 24915.77 2253. 42 9. 78 52316. 79 24915. 77 2253. 42
2001 10. 27 55199.59 25701.20 2339.31 10. 76 55246. 49 25702. 38 2339. 60 11.25 55293.40 25703. 56 2339. 89
2002 10. 78 57973.31 24983. 60 2347. 29 11.83 58116.51 24986. 95 2348. 24 12. 93 58264.41 24990. 39 2349.22
2003 11. 32 60546. 17 24394. 50 2351.89 13. 02 60838. 26 24400. 87 2353. 94 14. 87 61150. 07 24407. 63 2356. 12
2004 11.89 62936. 09 25409. 17 2428.91 14. 32 63433. 53 25420. 03 2432. 55 17. 11 63982. 85 25431.92 2436. 53
2005 12.48 65293.92 26463.17 2531. 44 15. 75 66057. 70 26479.87 2537.18 19. 67 66930.89 26498. 74 2543. 67
2006 13. 11 67671.00 27559.59 2645. 20 17. 33 68767. 36 27583. 62 2653. 60 22. 62 70065. 86 27611.62 2663. 43
2007 13. 76 70087. 89 28700. 28 2765.91 19. 06 71589.01 28733. 28 2777. 60 26.01 73432. 17 28772. 92 2791.73
2008 14. 45 72555.48 29887. 39 2892. 44 20. 96 74540. 35 29931. 17 2908. 09 29. 92 77068. 56 29985. 37 2927. 67
2009 15. 17 75081.64 31122. 86 3024. 61 23. 06 77636. 88 31179. 40 3044. 95 34. 40 81015. 29 31251.52 3071.31
2010 15. 93 77673. 22 32409.18 3162.56 25.37 80894.10 32480.67 3188.41 39.57 85316.86 32574.58 3223.11
2011 16. 73 80336. 78 33747. 87 3306. 48 27. 90 84328. 20 33836. 73 333& 74 45.50 90023. 43 33956. 88 3383.61
2012 17. 56 83078. 70 35141.89 3456. 66 30. 69 87956. 34 35250. 80 3496. 32 52. 33 95191.84 35402. 26 3553. 48
2013 18. 44 85905. 36 36593. 19 3613. 38 33. 76 91796. 95 36725.08 3661.52 60. 17 100886. 87 36913. 63 3733. 46
2014 19. 36 88823. 16 38104. 38 3776. 92 37. 14 95869.81 38262. 49 3834. 75 69. 20 107182. 29 38494. 65 3924. 35
2015 20.33 9183& 52 39677.52 3947. 56 40.85 100196.21 39865.40 4016.40 79.58 114162. 30 40148.54 4127. 02
2016 21.35 94957. 88 41316. 12 4125. 66 44. 94 104799. 12 41537. 69 4206. 98 91.52 121923. 04 41880. 04 4342.50
2017 22. 42 98187. 89 43022.46 4311.52 49. 43 109703.47 43282. 01 4406. 94 105.25 130574. 54 43692. 78 4571.87
2018 23. 54 101535.23 44799. 22 4505. 47 54. 38 114936. 25 45101.46 4616. 77 121.03 140242.61 45590. 86 4816. 32
2019 24.71 105006. 72 46649. 61 4707. 87 59.81 120526.71 46999. 68 4837. 02 139.19 151071.25 47579.00 5077. 20
2020 25.95 108609.35 48576.97 4919.09 65. 79 126506.63 48980. 51 5068. 26 160. 06 163225.42 49662.19 5356.03
增長到 66930.89, 85316.86, 114162.30 和 163225.42 萬 kW,年均增長 10.60%；農林牧漁業 總產值將分別增加到26498.74、32574.58, 40148.54和49662.19億元 年均增長4.97%；農村人 均純收入將分別增加到2543.67、3223.11, 4127.02和5356.03元，年均增長6.88%。
從表64和圖6-9、圖6-10、圖6-11政策模擬結果可以看岀，勞動力轉移和農業科技三項費 用支出兩個變量同時變動對農業機械化發展水平以及農業總產出和農民人均純收入均有明顯的 正面影響。即當第一產業勞動力轉移到非農產業速度越快且農業科技三項費用支出比例越大時， 農業機械化發展水平以及農業總產出和農民人均純收入增長越快，表現在變化曲線的陡峭度增 人。比較而言，勞動力轉移和農業科技三項費用支出的變化對農業機械化發展水平和農民人均純 收入的影響程度大，而對農業總產出的影響相對較小。
圖6-10兩變■同時變動農林牧漁業總產值預測曲線 圖6-11兩變量同時變動農村人均純收入預測曲線
第七章結論與建議
7.1主要研究結論
《中華人民共和國農業機械化促進法》的出臺，工業開始反哺農業政策的實施，農業綜合生 產能力的提升，全面建設小康社會等對農業機械化發展提出了新的要求。本文通過對我國農業機 械化的系統分析，著重從定量角度，將農業機械化與整個國民經濟發展聯系起來，研究農業機械 化的發展問題，以期為未來我國農業機械化的發展提供理論指導。本文研究結合了國家“十五” 科技攻關計劃課題“我國農業裝備科技創新及產業發展戰略研究”（編號：2004BA524B11）和農 業部“農業機械化發展'十一五'規劃”課題的科研工作，取得的研究成果如下：
（1） 通過文獻分析，歸納并總結了農業機械化的相關理論概念。包括農業機械化的內涵、 農業機械化的項目類別、農業機械化的特征和農業機械化的任務。同時從農業機械化系統分析、 農業機械化與經濟的關系、農業機械化貢獻測算、農業機械化效益評價、農業機械化發展水平評 價、農業機械化發展階段性等方面分析了國內農業機械化發展的研究狀況；從農業機械化系統優 化分析、農業機械化政策理論研究、農業機械化與可持續發展、可計算一般均衡模型（CGE）分 析、技術經濟增長理論等方面分析了國外農業機械化發展研究的基本狀況。通過分析可以看出， 國內外已經就農業機械化問題開展了廣泛研究，但由于各國農業機械化發展的實踐差異，國內研 究與國外存在很大差異。國外純粹對農業機械化的研究較少，國內有關農業機械化方面的研究則 偏重于定性研究，主要包括：對農業機械化進行系統分析，探索農業機械化發展的制約因素；研 究農業機械化在國民經濟發展中的重要地位，解決農業機械化發展的理論基礎；闡述農業機械化 發展的階段性，科學指導農業機械化實踐。在定量研究方面，著重于農業機械化系統分析、農業 機械化優化分析，以及農業機械化的貢獻率研究上。國內農業機械化研究還是局限在就農業機械 化研究農業機械化的框框內，沒有將農業機械化研究與整個國家經濟發展聯系起來，對丁•在當前 和今后國家經濟發展條件下，我國如何發展農業機械化，以及農業機械化發展的總量問題，還沒 有相關研究。
（2） 論文通過對國際工業化發展狀況分析和主要發達國家工業化進程的認識，對我國I：業 化發展現狀和趨勢進行了總結，并以此歸納了我國農業機械化的發展進程；在分析我國農業機械 化發展的工業化推動和現代農業建設需求的基礎上，從生產工具替代、農業綜合生產能力提高和 農村經濟結構良性調整等方面分析了其表現形式；同時，闡述了現階段影響我國農業機械化效應 發揮的主要制約條件。
（3） 論文在分析我國農業機械化發展效應經濟性的基礎上，利用回歸模型邊際效應分析方 法初步定量探討了農業機械化發展水平對農村經濟的作用程度影響，并運用C-D生產函數模熨 模擬方法對農業機械化對農村經濟影響進行了進一步說明。一方面，從回歸模型邊際效應分析看， 提高當前農業效益，增加農民收入的有效措施是提高我國農業機械化程度，以及增加對農業生產 投入方面的政府“綠箱”政策——補貼，加速農村剩余勞動力向二、三產業轉移；另一方面，利 用C-D生產函數模型模擬的農業機械化對農村經濟的影響分析，也證明在整個農村經濟生產要 素中，勞動力生產要素彈性系數小于0,表示勞動力嚴重過剩，增加勞動力生產要素不僅不會提 高生產效益，反而會降低生產效益；而邊際收益或邊際生產力分析也體現，在原有基礎上增加一 個單位農業機械化或農村家庭經營資本投入生產要素的投入，所引起的生產成果第一產業總產值 的相應增加額都比較高。
（4） 為了獲得影響我國農業機械化發展的關鍵因素，論文采用系統分析方法中的層次分析 法，對我國農業機械化發展影響的因子進行了有效、合理的分解，建立了相應的數學模型，從而 確定了影響我國農業機械化發展的主導因素；并應用逐步回歸分析方法對影響我國農業機械化發 展的主要因素進行了定量分析，研究了以農業機械裝備水平為代表的農業機械化發展水平與農村 人均純收入、農村勞動力向二、三產業轉移率、農業人口人均占有耕地面積、初中文化程度以上 人數（每百個勞動力中）和農村人口人均科研經費5個主要因素間的相關關系。從簡單相關系數 計算來看，農業機械裝備水平與農村人均純收入、農村勞動力向二、三產業轉移率、初中文化程 度以上人數（每百個勞動力中）和農村人口人均科研經費都呈高度相關，而與農業人口人均占有 耕地面積則相關性稍弱，且呈負相關性（與實際常識不符）；同時，注意到農村人均純收入、農 村勞動力向二、三產業轉移率、初中文化程度以上人數（每百個勞動力中）和農村人口人均科研 經費各個自變量之間也呈高度相關。
（5） 論文運用建模與仿真理論，并基于經濟增長模式構建了我國農業機械化發展經濟效應 動態仿真模型，并根據優選的動態仿真模型進行了情景分析。通過情景分析可以看出，勞動力轉 移變量的變動對農業機械化發展水平以及農業總產出和農民人均純收入均有明顯的正面影響，當 第一產業勞動力轉移到非農產業速度越快，農業機械化發展水平以及農業總產出和農民人均純收 入增長越快，表現在變化曲線的陡峭度增大；比較而言，勞動力轉移變量的變動對農民人均純收 入的影響最大。農業科技三項費用支出的變動對農業機械化發展水平和農民人均純收入有正面的 作用，尤其是對農業機械化發展水平有明顯的影響，但對農業總產出沒有影響。當農業科技三項 費用支出的投入增加速度越快，農業機械化發展水平和農民人均純收入增長越快，表現在變化曲 線的陡峭度增大。而勞動力轉移和農業科技三項費用支出兩個變量同時變動對農業機械化發展水 平以及農業總產出和農民人均純收入均有明顯的正面影響，即當第一產業勞動力轉移到非農產業 速度越快且農業科技三項費用支出比例越大時，農業機械化發展水平以及農業總產出和農民人均 純收入增長越快，表現在變化曲線的陡峭度增大。比較而言，勞動力轉移和農業科技三項費用支 出的變化對農業機械化發展水平和農民人均純收入的影響程度大，而對農業總產出的影響相對較 小。論文依據情景分析，也提出了促進我國農業機械戶發展的初步建議，力圖為我國新時期農業 機械化進一步發展提供比較科學的指導。
7.2論文的特色和創新之處
7.2.1主要特色
（1） 以定量研究為出發點，著重于運用計量經濟方法分析研究農業機械化發展問題。
（2） 將農業機械化與整個國家經濟發展聯系起來進行研究，著重理論分析與方法探討。
（3） 針對國情實際，從分析促進農業機械化發展入手進行動態仿真研究。
7.2.2主要創新點和新意之處
（1） 論文比較全面系統地歸納總結了農業機械化的相關理論概念，并分析了國內、國外有 關農業機械化研究的實踐差異。
（2） 論文結合工業化與農業機械化發展關系，從我國農業機械化發展的階段特征入手，分 析了現階段我國農業機械化發展所產生的生產工具替代、農業綜合生產能力提高和農村經濟結構 良性調整等效應的具體表現形式。
（3） 論文依據回歸模型邊際效應分析，并利用C-D生產函數模型模擬，分析了農業機械 化對農村經濟的影響。
（4） 為了獲得影響我國農業機械化發展的關鍵因素，論文采用層次分析法和逐步冋歸分析 法相結合的模式，對影響我國農業機械化發展的因子進行了有效、合理的分解，在建立相應的數 學模型基礎上，確定了影響我國農業機械化發展的主導因素。
（5） 論文運用建模與仿真理論，并基于經濟增長理論構建了我國農業機械化發展經濟效應 動態仿真模型，并以此進行了情景模擬分析，為我國新時期農業機械化進一步發展提供了比較科 學的理論依據。
7.3論文進一步研究的建議
將農業機械化發展與整個國家經濟發展聯系起來進行效應研究，國內外還沒有先例，但本文 也僅是在這方面的一個嘗試。由于作者的水平所限和研究基礎欠缺，以及資料收集1：作不盡如意， 研究工作難免掛一漏萬，甚至出現謬誤，懇請導師、專家和同學斧正。
在當前和今后國家經濟發展條件下，如何更加科學地發展農業機械化，還有許多課題有待進 一步研究。為此，本文建議如下兩方面的研究工作：
（1） 農業機械化發展的環境特征定量分析
我國農業機械化發展的研究，長期以來一直注重研究對象自身的分析，對其發展環境的認識 偏重于定性和局部的定量研究，比較全面地探討農業機械化系統的定量研究還十分薄弱，有待加 強和進一步完善。
（2） 農業機械化對國民經濟發展的貢獻機理分析
我國農村勞動力過剩的現象將在比較長的時期內制約農村經濟的發展，發展農業機械化可以 解放農村勞動力，但也會導致農村勞動力的進一步過剩，如何從發展的角度探討農業機械化貢獻 作用的機理問題還有待深入研究和探索。
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