我國農業機械化結構貢獻的測度：方法與數據

劉恒新 李斯華 侯方安

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我國農業機械化結構貢獻的測度：方法與數據

劉恒新 李斯華 侯方安

農業機械化發展過程就是一個不斷補齊短板、突破瓶頸、綜合水平不斷提高的過程，而農業機械化水平是由不同作業環節、不同農作物、不同地區多個方面的要素構成的。按照農業機械化水平統計計算的恒等式可知，農業機械化水平正是在對這些不同要素的機械化水平的統計基礎上進行加權平均得出的。顯然，不同要素對農業機械化水平增長的貢獻大小是不一樣的，且可能隨著時間而變化。研究促進農業機械化發展，就是要明晰農業機械化發展重點和發展目標，而一個主要方法就是確定未來對農業機械化水平增長貢獻大小的優先序。因此，測算這些構成要素對農業機械化發展的貢獻大小，為提出農業機械化發展的重點環節、重點農作物、重點地區提供依據，可以在時間、方向、水平等多個維度上構成一個完整的農業機械化發展重點的衡量體系，為制定未來我國農業機械化戰略與政策提供借鑒。

本文把不同作業環節、不同農作物、不同地區對農業機械化水平增長的貢獻稱為結構貢獻，貢獻大小稱為貢獻度(Contribution Degree，CD)。這里采用貢獻度的概念有別于我國國民經濟統計中使用的經濟貢獻率，雖然都是百分數，但貢獻度強調的是各要素機械化水平的變化對農業機械化水平的變化的貢獻大小，是一個相對值加權平均的測算，而按照國民經濟統計中的說明，三次產業貢獻率是指第一、第二、第三產業對國民生產總值增長的貢獻程度，由某一產業的增量占國民生產總值(GDP)的增量的比值表示，是一個絕對值的直接測算。

一、結構貢獻測算方法描述

研究各構成要素對農業機械化水平增長的貢獻度，可以從以下兩個方面展開：一是建立可靠完整的計量經濟模型進行估計，并有充實的數據和理論依據作為基礎；二是采用數學方法直接進行計算。由于在農業機械化結構貢獻方面的研究文獻并不多見，構建經濟計量模型的方法對研究的目標來說并不是最優的選擇，本文考慮采用數學方法來計算。

在宏觀經濟學關于經濟增長的研究中，索洛(Solow)余值法和新古典經濟增長模型在考察各項經濟投入對經濟增長的貢獻大小時提出了一系列的理論與方法，獲得社會公認。索洛余值法首先確定了資本積累和勞動力投入的增加對人均GDP增長的貢獻，將“剩余的”、無法用資本和勞動力要素解釋的經濟增長，歸結為技術進步的貢獻度。而新古典經濟增長模型則運用差分近似代替微分對索洛生產函數求全微分，得到總產出的增長速度、技術進步的增長速度以及資本、勞動力的增長速度，技術進步、資本、勞動力的增長速度與總產出的增長速度的比例即為三要素對產出增長的貢獻。雖然這并不是農業機械化結構貢獻計算的理論基礎，但是這種方法是有幫助的。沿用這一分析思路，本文嘗試提出農業機械化結構貢獻的測算方法。

1．主要作業環節貢獻度的測算方法

根據農作物耕種收綜合機械化水平的統計計算恒等式可得：

MECHt≡0.40PLOUGHt+0.30SEEDt

+0.30HARVESTt

(1)

這里，令農作物耕種收綜合機械化水平代表農業機械化水平。式1中，MECHt、PLOUGHt、SEEDt、HARVESTt分別表示農業機械化水平、耕地機械化水平、播種機械化水平、收獲機械化水平。

由于MECHt、PLOUGHt、SEEDt、HARVESTt都隨著時間增長，可以認為是時間的函數，先對式1兩邊對時間求導得各指標的增長速度，即：

(2)

(3)

上式中，GMECHt為農業機械化水平的增長速度，令耕地、播種、收獲三個環節對農業機械化水平增長的貢獻度為CDPLOUGHt、CDSEEDt、CDHARVESTt，則其計算公式為：

(4)

(5)

(6)

可見，耕地、播種、收獲三個環節的貢獻度分別由耕地、播種、收獲機械化水平與其權重的乘積在農業機械化水平中所占比重和耕地、播種、收獲機械化水平增長速度這兩項相乘再除以農業機械化水平增長速度而得。

具體計算過程中可以將微分用差分近似代替，由式2可得：

(7)

對(7)式兩邊同除以MECHt -1并乘以Δt，整理得：

(8)

則CDPLOUGHt、CDSEEDt、CDHARVESTt的計算公式變換為：

(9)

(10)

(11)

2．主要農作物貢獻度的測算方法

將式(1)變換形式：

(12)

同樣，由式(6)至式(11)的計算原理可將主要農作物三個作業環節的貢獻度計算公式變換為：

(13)

(14)

(15)

上式中，CDPLOUGHit、CDSEEDit、CDHARVESTit分別表示t期第i種農作物的耕地、播種與收獲環節的貢獻度，三個環節上的貢獻度加總就表示該農作物生產機械化發展對全國農業機械化發展的總體貢獻；PRit、SRit、HRit表示t期第i種農作物的耕地、播種、收獲面積在農作物總耕地、總播種、總收獲面積中的比重。

3．地區貢獻度的測算方法

參考式(12)的推導過程可得到式(16)：

(16)

上式中，PAint、SAint、HAint分別指t期第n地區第i種農作物的耕地面積、播種面積、收獲面積；PLOUGHint、SEEDint、HARVESTint分別指t期第n個地區第i種農作物的耕地、播種、收獲機械化水平。

同樣，參照式(12)至式(15)過程可以得到各地區對全國農業機械化發展的貢獻度測算公式(17)：

(17)

上式中，CDPLOUGHint、CDSEEDint、CDHARVESTint分別表示t期第n個地區第i種農作物的耕地、播種、收獲機械化水平變化對農業機械化水平增長的貢獻度；PRint、SRint、HRint表示t期第n個地區第i種農作物的耕地、播種、收獲面積在全國同類總面積中的比重。一個地區所有主要農作物在三個作業環節上的貢獻度分別加總就表示該地區對全國農業機械化發展的總體貢獻。

二、數據測算與分析

在農業機械化發展貢獻度的測算中，由于較早時期的貢獻度對研究的目的并無太大參考意義，而且現有的購置補貼等支持政策是2004年開始實施的，再考慮到2000年對耕地機械化水平的統計口徑進行過調整，帶來了調整前后相應年份的增量的計算并不具可比性，因此，綜合考慮，從2004年開始并追溯一年作為基礎年份，即從2003年開始計算。本文使用2003—2013年的農業機械化相關統計數據，來源于歷年的《全國農業機械化統計年報》，農作物播種面積數據來源于歷年的《中國統計年鑒》。

1．主要作業環節貢獻度的測算與分析

利用式(11)計算耕地、播種、收獲機械化的貢獻度，結果如表1所示，表中還提供了耕地、播種、收獲3個環節和綜合機械化水平增長率的對比。從測算結果看，2004—2013年10年間，即我國開始實施農業機械購置補貼政策以來，耕地、播種、收獲3個環節的機械化水平分別增加了29.16、22.07、29.13個百分點，年均2.65、2.01、2.65個百分點，年均增長率4.96%、6.21%、9.73%，綜合機械化水平增加了27.03個百分點，年均增加2.46個百分點，年均增長率6.25%。3個主要作業環節均對農業機械化發展具有正向的貢獻，其中，耕地環節的貢獻最大，貢獻度總計43.16%，其次是收獲環節，貢獻度總計32.34%，最小的是播種環節，貢獻度總計24.50%。自2012年開始，收獲取代耕地成為貢獻度最大的作業環節。從農業機械化水平增長率看，增長最快的是收獲機械化，其次是播種機械化，耕地機械化已經進入低速發展的階段。期間，除了2004年、2008年以外的8年中，收獲機械化的發展速度在均處于3個環節中的最高水平?？梢酝茢?，耕地機械化水平的增長率在下降，其增長潛力在減弱，對農業機械化的貢獻度在下降，而收獲機械化的貢獻度在上升，播種機械化水平的增長率于2011年已超越了耕地機械化水平的增長率，其對農業機械化發展的貢獻還有一定潛力。

表1 主要作業環節對我國農業機械化發展的貢獻度(2004—2013年)

2．主要農作物貢獻度的測算與分析

統計上，農業機械化水平包含了所有農作物生產機械化水平的組成。2013年，我國小麥、水稻、玉米三大糧食作物占農作物播種總面積的54.12%，大豆、馬鈴薯、花生、油菜、棉花5種農作物占農作物播種總面積的16.65%?？梢?，大豆等5種農作物播種面積占比僅次于三大糧食作物，因此，除了三大糧食作物外，對農業機械化水平增長的貢獻還可能來自這五種農作物生產機械化的發展。

現有的公開統計數據中，只有最近5年(2009—2013年)8種農作物的耕地、播種、收獲機械化數據，而且，各種農作物的收獲面積也并不可得，這里將收獲面積以播種面積替代。利用公式13至公式15，對2010—2013年4年間每一種農作物不同作業環節的貢獻度進行了測算，并利用已有數據對2004—2009年三大糧食作物播種、收獲機械化的貢獻度進行了測算，結果如表2、表3所示。

表2 三大糧食作物對我國農業機械化發展的貢獻度(2004—2013年)

表3 其他五大農作物對我國農業機械化發展的貢獻度(2004—2013年) 單位：%

嘗試利用這部分有限的數據來對比分析八種主要農作物對于全國農業機械化發展的貢獻度。從表2測算結果看，三大糧食作物中，2004—2013年，小麥播種與收獲環節的貢獻度明顯地呈下降趨勢，且平均貢獻度最小，2010—2013年僅為1.00%、3.36%；2004—2013年，水稻播種與收獲環節的貢獻度在波動中上升，2010—2013年，收獲環節的平均貢獻度略高一些，為13.00%，播種環節的平均貢獻度為10.47%，高于小麥、低于玉米；2004—2013年，玉米播種的貢獻度總體上趨明顯下降態勢，2010—2013年的平均貢獻度最低，為7.00%，而玉米收獲的貢獻度則呈相反態勢，還處于快速上升的期間，2010—2013年的平均貢獻度最高，為20.91%。三大糧食作物中，玉米的貢獻度最高，為36.80%，其次是水稻32.78%，小麥的貢獻度已經很小了，三個環節上的貢獻度之和為6.31%。分作業環節看，貢獻度最高的是玉米收獲，其次是水稻的收獲和播種。合計看，最近四年，三大糧食作物為全國農業機械化水平提升貢獻了75.88%的份額，可見，三大糧食作物生產仍是農業機械化水平增長的重點領域，正在做出主要貢獻，且還將在未來持續一段時期。

從表3測算結果看，2010—2013年大豆等五種農作物中，貢獻度排序依次是油菜、馬鈴薯、花生、棉花、大豆，4年間分別是6.93%、4.57%、3.92%、3.87%、-2.21%，大豆的貢獻度為負值，可以解釋為大豆近年來的播種面積呈下降趨勢，播種面積的下降也可以造成機械化水平的降低，因為減少的面積可能是機械化水平較高的，而且由于比較效益的降低，也可以造成大豆種植戶減少對機械化的投入。從具體作物作業環節上看更有意義。五種農作物的耕地環節上貢獻度最高，平均達到10.63%，其次是收獲、播種，貢獻度分別為4.03%和2.42%，顯然收獲和播種機械化還是弱項，對農業機械化總體貢獻較低。從總體上看，在近四年間，大豆等五種農作物為農業機械化水平增長的貢獻為17.08%，八大農作物的總計貢獻為92.97%。因此，在通過大力推廣玉米收獲、水稻插秧、水稻收獲等成熟的機械化技術來提升農業機械化水平之外，要重視對油菜、馬鈴薯、花生、棉花等其他農作物收獲、播種機械化技術與機械的研究、開發與示范，加快這些領域的瓶頸環節技術突破和普及應用，實現農業機械化發展重點向農業全領域延伸覆蓋，是我國農業機械化發展目標的重要組成部分，也是實現農業機械化全面發展的主要措施之一。

3．地區貢獻度的測算與分析

根據式(11)，可測算地區貢獻度。由于從公開的統計資料只能得到2009—2012年四年按照省(自治區、直轄市)統計的分農作物品種的各作業環節機械化水平數據和相應的機械作業面積，且此間個別數據也不可得，這里對相應的貢獻度均作為零處理。按照省(自治區、直轄市)的區劃對此時期內的地區貢獻度進行測算，得到各省(自治區、直轄市)區2010—2012年8種農作物、3個主要作業環節上貢獻度。由于數據較多，表4只提供部分地區年度匯總的貢獻度數據。這里僅對此進行分析。

表4結果顯示，在2010—2012年間貢獻度最大的前10個省(自治區、直轄市)區，可見前10位的地區均對當年全國農業機械化水平的提升貢獻了超過一半的份額，區域間差異較大，意味著一些地區正處于快速發展時期時貢獻比較大，而一些發展水平相對低或者相對高的地區的貢獻比較小，表中觀察到的地區正是對現階段全國農業機械化發展貢獻較大的地區，能夠看出我國農業機械化發展的地區梯度特征。從長遠看，在農業機械化可持續發展中應實行有區別的推動政策。表中還提供了三年間地區貢獻度的合計數據，前10位的省區同樣貢獻了一半的發展份額。

表4 不同地區對我國農業機械化發展的貢獻度(2010—2012年)

三、結論

本文提出了農業機械化發展結構貢獻的測算方法，重點從主要作業環節、主要農作物、不同地區三個維度對我國農業機械化發展的貢獻度進行了測算。結果表明，不同時期下的不同作業環節、不同農作物品種和不同地區對我國農業機械化發展的貢獻不同。在主要作業環節上，耕地環節的貢獻度下降，而收獲環節的貢獻度上升，且已成為貢獻度最大的作業環節；在農作物品種上，小麥的貢獻度已經很小，現時貢獻度最高的是玉米收獲，其次是水稻的收獲和播種，但三大糧食作物生產仍是農業機械化水平增長的重點領域。在大豆等五種農作物中，耕地環節貢獻度最高，收獲和播種機械化還是弱項，貢獻度較低，應加強這類農作物收獲、播種機械化技術與機械的研究、開發與示范；在不同地區中，地區貢獻度的差異可以為確立我國農業機械化發展的地區優先序提供參考。

(劉恒新，李斯華，農業部農業機械化管理司；侯方安，農業部農業機械試驗鑒定總站；論文來源：《中國農機化學報》，2015年第3期)