汪增洋，李園園

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

我國(guó)作為人口大國(guó)，保障糧食安全對(duì)于國(guó)家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展具有重大意義。隨著城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，我國(guó)農(nóng)業(yè)土地資源短缺現(xiàn)象不斷加劇，為保障糧食生產(chǎn)必須要提高農(nóng)業(yè)土地利用效率和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。在推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展過(guò)程中，勞動(dòng)力價(jià)格上漲迅速，土地閑置現(xiàn)象逐漸凸顯，加快推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展迫在眉睫。自2018年我國(guó)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略全面實(shí)施以來(lái)，對(duì)于推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展給予了極大的政策支持。2021年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)的《2021—2023年農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼實(shí)施指導(dǎo)意見》進(jìn)一步指出：要在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)和高新農(nóng)業(yè)設(shè)備支撐下，提高糧食產(chǎn)量，促進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，提高農(nóng)民收入。農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平對(duì)于推動(dòng)鄉(xiāng)村振興具有重要意義，其作用體現(xiàn)在提高糧食產(chǎn)量、增加農(nóng)民收入等方面。王珺鑫[1]、金鉑皓等[2]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化能夠顯著提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。農(nóng)民收入水平與糧食產(chǎn)量具有較大關(guān)聯(lián)性，周益波等[3]基于農(nóng)業(yè)機(jī)械化影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出進(jìn)而影響農(nóng)民收入水平路徑，利用固定效應(yīng)和分位數(shù)模型檢驗(yàn)了農(nóng)業(yè)機(jī)械化的農(nóng)民收入增長(zhǎng)效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和分配效應(yīng)，得出農(nóng)業(yè)機(jī)械能夠顯著提高農(nóng)民收入的結(jié)論。近期一些學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的影響因素進(jìn)行了較為深入的研究。周振等[4]以農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策為變量，運(yùn)用雙差分模型分析出農(nóng)業(yè)機(jī)械化可以通過(guò)影響勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移影響農(nóng)民收入，并且得出國(guó)家相關(guān)政策對(duì)于推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展具有重要作用。顏廷武等[5]認(rèn)為收入水平可以通過(guò)增加對(duì)農(nóng)業(yè)裝備的需求，推動(dòng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備的投資和裝備水平，促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平發(fā)展。林善浪等[6]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移通過(guò)教育效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)以及收入效應(yīng)三個(gè)維度，促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械需求增長(zhǎng)。除勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移外，周晶等[7]研究發(fā)現(xiàn)種植結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化也具有重要影響。張永禮等[8]通過(guò)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)證分析出戶均人口數(shù)、水稻播種面積比重以及農(nóng)村居民家庭經(jīng)營(yíng)山地面積等因素對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平有負(fù)向影響。

在對(duì)影響農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的因素研究文獻(xiàn)中，大多將研究對(duì)象設(shè)置為全國(guó)或者是某個(gè)省份，而對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的研究相對(duì)較少。糧食主產(chǎn)區(qū)是我國(guó)糧食主要來(lái)源，它是指在土壤、氣候、地理以及技術(shù)等方面具有資源優(yōu)勢(shì)，從而能夠帶來(lái)較為可觀的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的區(qū)域。2019年我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量達(dá)到48901.26萬(wàn)噸，占全國(guó)糧食總產(chǎn)量的73.66%。以糧食主產(chǎn)區(qū)為研究對(duì)象探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平及影響因素，對(duì)于保障糧食安全具有重要意義。目前，對(duì)于糧食主產(chǎn)區(qū)的研究主要集中在從定性角度探討糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展問(wèn)題[9-10]，鮮有關(guān)于糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平差異和影響因素的研究。本文在已有的研究基礎(chǔ)上，定量分析影響糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平差異及其影響因素，彌補(bǔ)了現(xiàn)有研究的不足。

二、糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平差異

(一)測(cè)算方法

泰爾指數(shù)是用來(lái)測(cè)度區(qū)域差別和不公平性的一種方法，可將總體差異分解為組內(nèi)和組間的差異。本文以機(jī)械化作業(yè)面積作為權(quán)重對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平差異進(jìn)行分解。按照相關(guān)地理區(qū)位和農(nóng)業(yè)生長(zhǎng)特性將研究區(qū)域進(jìn)行劃分，將江蘇省、安徽省、湖北省、四川省、湖南省和江西省劃分為水稻區(qū)，其余省份劃分為小麥區(qū)。參照姚成勝(2021)的計(jì)算方法，為方便泰爾指數(shù)計(jì)算，引入完全機(jī)械化作業(yè)面積，用當(dāng)年某省區(qū)農(nóng)作物播種面積與綜合機(jī)械化率乘積測(cè)算[11]。對(duì)機(jī)耕、機(jī)播和機(jī)收作業(yè)水平按照0.4、0.3、0.3的權(quán)重賦值測(cè)算綜合機(jī)械化率[12]。泰爾指數(shù)的計(jì)算公式如下：

上式中T表示泰爾指數(shù)，Tb表示區(qū)域間差異，Tw表示區(qū)域內(nèi)差異，T值越大表示糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平差距越大。Sk表示k區(qū)域的農(nóng)作物總播種面積(k=1，2分別表示水稻區(qū)和小麥區(qū))，St表示糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)作物總播種面積，Yk表示k區(qū)域機(jī)械化作業(yè)面積，Yt表示糧食主產(chǎn)區(qū)機(jī)械化作業(yè)總面積，Si表示i省的農(nóng)作物總播種面積，Yi表示i省的機(jī)械化作業(yè)面積，gk表示第k區(qū)域的省份數(shù)。

(二)測(cè)算結(jié)果與分析

從圖1可以看出，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的泰爾指數(shù)值從2000年的0.0993持續(xù)下降到2019年的0.0116，表明自2000年以來(lái)糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平總體差異呈現(xiàn)縮小態(tài)勢(shì)。2005年以后總差異的下降速度加快，可能的原因是，一方面國(guó)家農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策使得農(nóng)機(jī)供給水平提高，另一方面，農(nóng)民收入增長(zhǎng)提高農(nóng)機(jī)購(gòu)買的支付能力。此外，研究期間區(qū)域間差異程度與區(qū)域內(nèi)差異程度雖存在降低趨勢(shì)，但區(qū)域內(nèi)差異程度始終大于區(qū)域間差異程度，區(qū)域內(nèi)差異對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)總差異的平均貢獻(xiàn)率達(dá)到63.11%，這表明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平差異主要來(lái)自于區(qū)域內(nèi)各省份之間。區(qū)域間差異對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)總差異的平均貢獻(xiàn)率為36.89%，區(qū)域間差異對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平差異的影響同樣不可忽略，例如，內(nèi)蒙古自治區(qū)在地形地貌、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力人口以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與西南的四川省差距明顯，西北地勢(shì)平坦，人口較少，農(nóng)業(yè)機(jī)械需求量較大，農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平高；而西南地區(qū)由于人均耕地面積較少，農(nóng)業(yè)機(jī)械需求低，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平發(fā)展水平較低。

圖1 2000—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平差異演變

三、理論分析

將農(nóng)機(jī)視作一種商品，農(nóng)民在利益最大化條件下對(duì)是否使用農(nóng)機(jī)做出決策，農(nóng)機(jī)價(jià)格水平對(duì)農(nóng)民利益最大化條件下的農(nóng)機(jī)使用具有重要影響。農(nóng)機(jī)價(jià)格不僅影響農(nóng)機(jī)需求，也影響農(nóng)機(jī)供給。因此，可從對(duì)農(nóng)機(jī)的需求和供給角度深入分析影響農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的決定因素(圖2)。

圖2 農(nóng)業(yè)機(jī)械的供求決定因素

影響農(nóng)機(jī)使用的需求因素：首先，農(nóng)民收入水平是影響購(gòu)置農(nóng)機(jī)的重要決定因素。在農(nóng)民具有農(nóng)機(jī)購(gòu)買意愿的條件下，較高的農(nóng)民收入水平會(huì)直接提升農(nóng)民對(duì)農(nóng)機(jī)購(gòu)置的需求；其次，非農(nóng)收入已成為農(nóng)民增長(zhǎng)收入的主要來(lái)源，不斷吸引農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向第二、三產(chǎn)業(yè)持續(xù)轉(zhuǎn)移，在一定程度上提高了農(nóng)業(yè)非機(jī)械化耕作的機(jī)會(huì)成本，刺激農(nóng)戶采用勞動(dòng)節(jié)約型技術(shù)替代勞動(dòng)力進(jìn)行耕作，從而增加農(nóng)民對(duì)農(nóng)機(jī)的購(gòu)置需求[13]。隨著農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移程度逐漸加深，農(nóng)業(yè)人工投入大多由女性或年邁勞動(dòng)力承擔(dān)，在農(nóng)機(jī)服務(wù)普及條件下，勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移進(jìn)一步增加了對(duì)農(nóng)機(jī)使用需求；再次，農(nóng)民受教育程度是影響農(nóng)機(jī)需求重要因素。例如，受教育程度高的農(nóng)民，會(huì)更有可能在預(yù)測(cè)到未來(lái)糧食價(jià)格上升，進(jìn)而采用農(nóng)機(jī)代替人工來(lái)降低生產(chǎn)成本從而獲得更多的利潤(rùn)；最后，家庭規(guī)模、土地規(guī)模和種植結(jié)構(gòu)也是影響農(nóng)機(jī)購(gòu)買需求的重要決定因素。平均家庭戶規(guī)模越大，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力往往比較充足，對(duì)農(nóng)機(jī)購(gòu)置需求往往也較弱，從而對(duì)農(nóng)機(jī)購(gòu)買具有抑制作用，因此較大的家庭戶規(guī)模對(duì)農(nóng)機(jī)購(gòu)置需求較弱。土地規(guī)模越大，購(gòu)置農(nóng)機(jī)均攤在土地上的成本越低，農(nóng)民對(duì)于農(nóng)機(jī)的需求越高。由泰爾指數(shù)對(duì)水稻區(qū)和小麥區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化差異的測(cè)度結(jié)果可以看出，種植結(jié)構(gòu)的差異同樣會(huì)提高農(nóng)民購(gòu)置農(nóng)機(jī)需求。

影響農(nóng)機(jī)使用的供給因素：農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策刺激了農(nóng)機(jī)制造企業(yè)加快農(nóng)機(jī)技術(shù)創(chuàng)新，增加了針對(duì)性、創(chuàng)新性農(nóng)機(jī)供給，推動(dòng)了農(nóng)業(yè)機(jī)械化高質(zhì)高效發(fā)展。另外，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策向農(nóng)機(jī)服務(wù)部門傾斜，能夠充分調(diào)動(dòng)農(nóng)業(yè)服務(wù)組織的服務(wù)積極性，提高農(nóng)機(jī)服務(wù)水平，增加農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的供給量[14]，降低了農(nóng)機(jī)購(gòu)置和服務(wù)成本，進(jìn)而刺激農(nóng)民購(gòu)置農(nóng)機(jī)或使用農(nóng)機(jī)服務(wù)，推動(dòng)了農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展。

四、實(shí)證分析

(一)模型建立、變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.模型建立

基于上述理論分析，本文將影響農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的供求因素分為勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移、農(nóng)民收入水平、農(nóng)民受教育程度、家庭和土地規(guī)模、種植結(jié)構(gòu)和農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策六個(gè)方面，建立實(shí)證研究計(jì)量模型如下：

mechit=α+β1Labtrait+β2Dispoincit+β3Edulevit+β4Scaleit+β5Plantstrit+β6Subpolit+μit

(1)

Mech表示農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，Labtra表示勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，Dispoinc表示農(nóng)民收入水平，Edulev表示農(nóng)民受教育水平，Scale表示家庭和土地規(guī)模，Plantstr表示種植結(jié)構(gòu)，Subpol表示農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策。α為常數(shù)，β為各變量系數(shù)，μ為殘差項(xiàng)。

2.變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

被解釋變量為單位面積農(nóng)機(jī)總動(dòng)力(Mech)，使用農(nóng)機(jī)總動(dòng)力與總播種面積比值測(cè)度。解釋變量農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移(Labtra)，使用農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量與總勞動(dòng)力數(shù)量比重測(cè)度，其理由是在農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移過(guò)程中，要額外考慮到人口的自然增長(zhǎng)率，而農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占總勞動(dòng)力比重的下降趨勢(shì)和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的歷史趨勢(shì)基本一致[15]。農(nóng)民收入水平(Dispoinc)，使用農(nóng)民人均可支配收入指標(biāo)衡量。農(nóng)民受教育程度(Edulev)使用農(nóng)民平均受教育年限指標(biāo)測(cè)算，計(jì)算公式為：平均受教育年限=小學(xué)比例×6+初中比例×9+高中比例×12+中專以上比例×16。家庭和土地規(guī)模分別使用農(nóng)村平均家庭戶規(guī)模(Averpop)和人均耕地面積(Acre)指標(biāo)衡量。種植結(jié)構(gòu)因素分別選取小麥播種面積占比(Wheat)、玉米播種面積占比(Maize)和水稻播種面積占比(Rice)測(cè)度。2003年我國(guó)開始實(shí)施農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼(Subpol)虛擬變量的設(shè)置為：2003年之前為0，2003年之后為1。

數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒》以及各省份年鑒，對(duì)于少數(shù)年份數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題，采用指數(shù)平滑法補(bǔ)齊。各變量描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示：

表1 各變量描述性統(tǒng)計(jì)

(二)回歸方法選擇

在對(duì)各變量的偏度和峰度進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)，變量農(nóng)民人均可支配收入(Dispoinc)的偏度達(dá)到8.86，峰度達(dá)到115.81，均顯著大于其他變量，可判斷該變量呈非線性增長(zhǎng)，為此，對(duì)農(nóng)民人均可支配收入指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，使其呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì)。此外，對(duì)于面板數(shù)據(jù)模型需要考慮可能存在異方差、序列相關(guān)等問(wèn)題，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異方差和相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)存在異方差和序列相關(guān)。本文采用對(duì)異方差和序列相關(guān)都穩(wěn)健的可行廣義最小二乘法(FGLS)進(jìn)行估計(jì)。

(三)實(shí)證結(jié)果分析

為驗(yàn)證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，對(duì)變量進(jìn)行逐步回歸。表2(1)為僅包含農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的估計(jì)結(jié)果，(2)至(5)為逐一添加變量的估計(jì)結(jié)果，(6)為加入所有變量的估計(jì)結(jié)果?？梢钥闯?，變量增加前后顯著性未發(fā)生明顯變化，表明估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

表2 估計(jì)結(jié)果及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

續(xù)表：

由表2(6)回歸結(jié)果顯示，在農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的影響中，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移變量回歸系數(shù)為-4.759，表明農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占總勞動(dòng)力比重每下降1個(gè)單位，單位面積農(nóng)機(jī)總動(dòng)力增長(zhǎng)4.759個(gè)單位，說(shuō)明農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移程度加深能夠顯著提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平。隨著農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移加速，不斷提高的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力成本驅(qū)使農(nóng)民采用農(nóng)機(jī)替代勞動(dòng)力，農(nóng)機(jī)的需求也隨之增加。農(nóng)民收入水平對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平影響顯著且為正，農(nóng)民人均可支配收入每增加1%，單位面積農(nóng)機(jī)總動(dòng)力增加5.4%。較高的收入水平不僅提高了農(nóng)民購(gòu)置農(nóng)機(jī)的消費(fèi)能力，還會(huì)吸引更多的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向第二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，刺激農(nóng)民的購(gòu)機(jī)需求，進(jìn)而帶動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展。在農(nóng)民受教育程度對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的影響中，農(nóng)民平均受教育年限的回歸系數(shù)為0.201，表明農(nóng)民受教育水平的提高有助于提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平。在農(nóng)民受教育水平的不斷提升中，農(nóng)機(jī)普及率不斷上升，催生了農(nóng)民購(gòu)置農(nóng)機(jī)的需求。在家庭和土地規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的影響中，平均家庭戶規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平發(fā)展影響不顯著，原因可能是在統(tǒng)計(jì)過(guò)程中，未排除勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移過(guò)程中戶口未能跟隨轉(zhuǎn)移的情況帶來(lái)的數(shù)據(jù)誤差，從而導(dǎo)致實(shí)際平均家庭戶規(guī)模與統(tǒng)計(jì)平均家庭戶規(guī)模存在差別；土地規(guī)模變化對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平影響不顯著，原因可能在于人均耕地面積數(shù)據(jù)是對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行抽樣調(diào)查所得，但近年來(lái)，隨著農(nóng)業(yè)大戶、農(nóng)民合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體逐漸成為購(gòu)置農(nóng)機(jī)的主力，導(dǎo)致人均耕地面積數(shù)據(jù)并不能很好地代表農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的實(shí)際土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模[13]。在種植結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的影響中，小麥、玉米以及水稻播種面積占比變量回歸系數(shù)均顯著且為正，說(shuō)明增加小麥、玉米以及水稻播種面積會(huì)提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平。

回歸結(jié)果顯示，在農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化影響中，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平影響顯著，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼每增加1個(gè)單位，單位面積農(nóng)機(jī)總動(dòng)力增加0.206個(gè)單位。農(nóng)機(jī)購(gòu)置政策的實(shí)行，提高了農(nóng)機(jī)生產(chǎn)部門的銷售信心，為創(chuàng)新型農(nóng)機(jī)的研發(fā)和供給奠定充足的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，從滿足市場(chǎng)農(nóng)機(jī)供給方面促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化向更先進(jìn)高效方面發(fā)展。

五、結(jié)論和政策啟示

(一)研究結(jié)論

在從農(nóng)機(jī)供求角度分析影響糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的框架下，本文利用2000—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)面板數(shù)據(jù)，建立農(nóng)業(yè)機(jī)械化影響因素回歸模型，并利用可行廣義最小二乘估計(jì)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究表明，在農(nóng)機(jī)需求方面：農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移程度加深會(huì)增加農(nóng)民對(duì)農(nóng)機(jī)的需求，提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平；農(nóng)民收入水平是消費(fèi)的基礎(chǔ)，收入水平的增加會(huì)提升農(nóng)民購(gòu)置農(nóng)機(jī)意愿，從而提高農(nóng)機(jī)購(gòu)置需求；隨著農(nóng)民受教育程度的加深，農(nóng)民會(huì)提高使用農(nóng)機(jī)的概率，能夠顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平；種植結(jié)構(gòu)的差異能夠提高農(nóng)民對(duì)于先進(jìn)農(nóng)機(jī)的需求，推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化快速發(fā)展。在農(nóng)機(jī)供給方面：農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策能夠給足農(nóng)機(jī)制造企業(yè)信心，提高市場(chǎng)農(nóng)機(jī)供給水平，從而推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化向更加高效先進(jìn)的方向發(fā)展。

(二)政策啟示

第一，促進(jìn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力有序穩(wěn)定轉(zhuǎn)移，推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展。首先，在第二、三產(chǎn)業(yè)中創(chuàng)造更多崗位以容納轉(zhuǎn)移的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的同時(shí)，完善農(nóng)民工就業(yè)保障系統(tǒng)，縮小城鄉(xiāng)居民社會(huì)待遇差距，保障農(nóng)民工能夠得到平等的就業(yè)待遇。其次，加大中小型企業(yè)幫扶力度，增加適合低技術(shù)型勞動(dòng)力崗位數(shù)，解決大部分轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的就業(yè)問(wèn)題，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力有序轉(zhuǎn)移，推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展。

第二，提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力收入水平，提升農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的支付能力，增加農(nóng)機(jī)購(gòu)置需求。提高農(nóng)民受教育水平，進(jìn)行農(nóng)業(yè)機(jī)械化培訓(xùn)，提高農(nóng)民對(duì)農(nóng)機(jī)的認(rèn)識(shí)與操作能力。

第三，穩(wěn)定農(nóng)機(jī)市場(chǎng)供給，提高農(nóng)機(jī)技術(shù)創(chuàng)新能力，推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平創(chuàng)新發(fā)展。在農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策實(shí)行方面，將一些實(shí)用性較強(qiáng)的中小型農(nóng)機(jī)具納入補(bǔ)貼范圍，為提高農(nóng)機(jī)供給量提供政策保障。其次，根據(jù)不同農(nóng)作生長(zhǎng)特性，加大對(duì)不同農(nóng)作機(jī)械生產(chǎn)的薄弱環(huán)節(jié)開發(fā)，鼓勵(lì)農(nóng)機(jī)企業(yè)突破技術(shù)瓶頸，優(yōu)化農(nóng)機(jī)裝備結(jié)構(gòu)，推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械向創(chuàng)新化、智能化發(fā)展。