热门论文
最新论文
我国农业机械化发展经济效应的研究
发布时间：2023-04-24 11:24
目录
第一章绪论 1
1.1问题提出与研究意义 1
1.2国内外研究现状分析 2
1.3研究目标与研究内容 11
1.4研究方法与技术路线 12
第二章我国农业机械化发展效应的辨识 14
2.1我国工业化发展进程分析 14
2.2我国农业机械化发展进程分析 18
2.3我国农业机械化发展效应的表象分析 21
2.4我国农业机械化发展效应的约束分析 26
第三章我国农业机械化发展经济效应的机理分析 28
3.1我国农业机械化发展效应的经济性表象 28
3.2我国农业机械化发展经济效应的线性回归分析 33
3.3我国农业机械化发展经济效应的C-D生产函数模型分析 38
第四章我国农业机械化发展的主导因素研究 41
4.1因素分析方法的理论研究 41
4.2基于AHP方法的我国农业机械化发展的主导因素分析 46
4.3基于回归分析方法的我国农业机械化发展的主导因素分析 52
4.4我国农业机械化发展的主导因素确定 61
第五章我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型的研究……63
5.1建模与仿真的基本理论分析 63
5.2我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型的模块设计 66
5.3我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型的构建 80
5.4我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型的参数估计 81
第六章我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型的情景分析86
6.1劳动力转移情况下模型模拟结果分析 86
6.2农业科技三项费用支出变动的模拟结果分析 91
6.3农村劳动力转移和农业科技三项费用支岀同时变动的模拟结果分析… 96
第七章结论与建议 99
7.1主要研究结论 99
7.2论文的特色和创新之处 100
7.3论文进一步研究的建议 101
参考文献 102
致谢 109
附录 111
作者简介 113
正文图目录
图1-1农业机械化类别项目的树形结构图 3
图1-2本论文研究的技术路线 13
图3-1第一产业总产值因变量与自变量散点图 36
图3-2第一产业就业劳动力数据拟合图 36
图3-3农业生产回归模型预测曲线 38
图3-4农业生产函数模型预测曲线 39
图4-1我国农业机械化影响因素的层次结构模型 47
图4-2第一产业就业人数年度转移率变化曲线 53
图4-3非农产业就业人数所占比例变化曲线 53
图4-4农业机械装备水平因变量与自变量散点图 55
图4-5农村劳动力向二、三产业转移率拟合图 56
图4-6 Cochrane-Orcutt迭代处理前模型预测曲线 60
图4-7 Cochrane-Orcutt迭代处理后模型预测曲线 61
图4-8迭代处理后模型预测曲线的残差图 61
图5-1建模和仿真的基本组成与两者关系 63
图5-2仿真研究的基本要素构成 63
图5-3我国农业机械化经济效应动态仿真模型结构图 66
图5-4我国农业机械装备水平增长情况 78
图6-1劳动力转移变化曲线 86
图6-2劳动力转移下我国农业机械总动力预测曲线 87
图6-3劳动力转移下我国农林牧渔业总产值预测曲 87
图6-4劳动力转移下我国农村人均纯收入预测曲线 87
in
图6-5农业科技三项费用支出变动曲线 92
图6-6费用支出变动下农业机械总动力预测曲线 92
图6-7费用支出变动下农林牧渔业总产值预测曲线 92
图6-8费用支出变动下农村人均纯收入预测曲线 92
图6-9两变量同时变动我国农业机械总动力预测曲线 96
图6-10两变量同时变动农林牧渔业总产值预测曲线 98
图6-11两变量同时变动农村人均纯收入预测曲线 98
正文表目录
表2-1工业化中后期发展阶段参考指标 16
表3-1 2001年我国农民人均纯收入前5名的省份农业劳动生产率等情况比较…28
表3-2 2001年我国农民人均纯收入后5名的省份农业劳动生产率等情况比较…29
表3-3 2002年粮食总产量前5名的省份及其农机总动力等情况比较 30
表3-4 2002年粮食总产量前5名的省份及其农机总动力等情况比较 31
表3-5农村内部就业结构与农机的变化情况 32
表3-6关于我国农业剩余劳动力总量的一些估算 32
表3-7 1978-2003年我国第一产业产值与生产要素投入情况 34
表3-8线性回归变量间的相关系数矩阵 35
表3-9农业生产回归模型参数评估结果 37
表3-10农业生产回归模型（自变量L平滑后）参数评估结果 37
表3-11农业生产函数模型参数评估结果 39
表4-1层次分析比较标度和涵义 47
表4-2 4-C比较判断矩阵计算表 48
表4-3平均随机一致性指标值表 49
表 4-4 层次总排序计算表 49
表4-5人-C比较判断矩阵 50
表4-6 Ct-P比较判断矩阵 50
表4-7 C2-P比较判断矩阵 51
表4-8 C3-P比较判断矩阵 51
表4-9 C4 -P比较判断矩阵 51
表4-10我国农业机械化水平的影响因素作用权重 52
表4-11逐步回归分析表 54
表4-12线性回归变量间的相关系数矩阵 54
表4-13线性模型（含5个自变量）参数评估结果 56
表4-14 TESTDROP检验（剔除兀余变量BM）结果 57
表4-15以农村人均纯收入为因变量的线性模型参数评估结果 58
表4-16线性模型（含3个自变量）参数评估结果 58
表4-17 TESTDROP检验（剔除冗余变量）结果 58
表4-18线性模型（含2个自变量）参数评估结果 59
表4-19残差序列存在自相关的参数评估结果 59
表4-20线性模型COCHRANE-ORCUTT迭代法输出结果 59
表5-1 “三和值法”计算过程结果 77
表5-2逻辑增长曲线模型参数评估结果 77
表5-3线性回归模型参数评估结果 79
表5-4农民人均收入水平线性回归模型参数评估结果 80
表5-5联立方程模型分析数据表 81
表5-6联立方程模型1参数评估结果 82
表5-7联立方程模型2参数评估结果（1） 83
表5-8联立方程模型2参数评估结果（2） 84
表6-1劳动力转移情况下模型模拟结果 88
表6-2我国乡村从业人员构成表 90
表6-3农业科技三项费用支出变动模型模拟结果 93
表6-4劳动力比例年均降低1%时农业科技三项费用支出变动模型模拟结果……97
第一章绪论
1.1问题提出与研究意义
从新世纪开始，我国已进入全面建设小康社会、加快推进社会主义现代化进程的新的发展阶 段。而全面建设小康社会的重点在农业，难点在农村。为此，党的十六大提出“统筹城乡经济社 会发展，建设现代农业，发展农村经济，增加农民收人，是全面建设小康社会的重大任务”。建 设现代农业是农村在推进全面建设小康社会过程中的具体奋斗目标，我国农业已开始由传统农业 向现代农业转变。现代农业是以农机装备为基础的农业，建设现代农业，需要加快农业机械化发 展。这既是解决农业生产方式落后、农业劳动生产率不高、经济效益不好、农民收人和生活水平 低的重要措施，也是缩小城乡差别、提高农业与农村整体水平的重要条件。然而，我国目前农业 机械化水平仅为33%,要实现2020年65%的目标，还存在较大的差距山。农业机械化是现代农 业的重要物质基础和主要标志，农业机械化在现代化进程中肩负着艰巨的历史任务；同时，我国 农业机械化发展也迎来前所未有的良好机遇。
（1） 中央对“三农”问题高度重视。2004年2月，中共中央、国务院发布了《关丁•促进农 民增加收入若干政策的意见》（即中央1号文件）。《意见》明确指出，“要把解决好农业、农村、 农民问题作为全党工作的重中之重”，要“提高农业机械化水平，对农民个人、农场职工、农机 专业户和直接从事农业生产的农机服务组织购置和更新大型农机具给予一定补贴”。中央对“三 农”问题的高度重视，为农业机械化事业的顺利推进提供了难得的历史机遇和最佳的政策环境。
（2） 法律环境明显改善。十届全国人大常委会第十次会议审议通过了《农业机械化促进法》， 并于2004年11月1日正式实施。该法进一步明确了国家对农业机械化的扶持措施，规定了国家 对农业机械生产企业实施税收优惠、中央和省级财政给予农民购买农业机械补贴及贷款支持、农 业机械的生产作业服务收入享受税收优惠和生产作业用油安排财政补贴等扶持措施，并要求县级 以上政府主管部门应当建立农业机械化信息搜集、整理和发布制度，为农民提供免费信息服务。 该法的颁布实施，形成了法制框架下的政府引导和市场驱动机制，对于鼓励和扶持使用先进适用 的农业机械，促进农业机械化发展，提高农业劳动生产效率，推进农业现代化进程，将产生积极 而深远的影响。
（3） 工业开始反哺农业。从发达国家的工业化发展进程看，工农关系大致要经历三个阶段： 一是以农养工的工业化原始积累阶段；二是工农业自我积累、自我发展的工业化中期阶段；三是 工业支援农业、反哺农业的工业化成熟阶段。2003年，我国人均GDP已突破1000美元，按照发 达国家的经验，这应该是工业开始反哺农业的转折点。工农关系的这一重要转变，为农业机械化 发展提供了强大的经济支持，将提高我国农业机械化的装备水平，促进农业机械装备产品结构的 全面升级，推动农业机械化事业的快速发展。
（4） 全面建设小康社会对农业机械化提出新的要求。党的十六大明确提出，全面繁荣农村 经济，加快城镇化进程，统筹城乡经济社会发展，建设现代农业，发展农村经济，增加农民收入, 是全面建设小康社会的重大任务。全面建设小康社会，会加快农业劳动力向城镇和非农产业转移， 为农业机械化发展提供了良好环境；同时，农业和农村经济结构调整，保护和提高粮食生产能力， 健全农产品质量安全体系，增强农业的市场竞争力，都对农业机械化提出新的需求，为农业机械 化发展提供了广阔的舞台。
（5）农民收入增长加大对农业机械化的现实需求。2004年中央一号文件《中共中央国务院 关于促进农民增加收入若干政策的意见》的贯彻落实，以及“两减免、三补贴”政策措施的实施， 使得农民收入开始大幅增长。2005年中央一号文件《中共中央国务院关于进一步加强农村工作提 高农业综合生产能力若干政策的意见》又进一步强调“以工促农、以城带乡”的思路，让大量财 政和社会资源施惠农业和农村，通过提升农业综合生产能力和农业竞争力，力促农民增收；而“大 幅度增加良种补贴和农机具购置补贴”必将带动农民收入的提高，进而增强其购买能力，加大对 农业机械装备产品的现实需求。
随着《农业机械化促进法》颁布，我国有关农业机械化方面课题已经成为学术界研究的热点、 焦点问题。为此，本论文研究结合国家“十五”科技攻关计划课题“我国农业装备科技创新及产 业发展战略研究”（编号：2004BA524B11）和农业部“农业机械化发展'十一五'规划”课题， 通过对符合中国国情的农业机械化发展经济效应的研究，从理论上为推进我国农业机械化事业的 发展，全面实施《农业机械化促进法》提供支撑。
1.2国内外研究现状分析
1.2.1有关概念
—、农业机械化
农业机械化没有一个统一而又完整的解释⑷。从研究的角度讲，农业机械化是研究农业机械
（群体或单体）与环境之间关系，探索其间协调发展、优化组合的独立学科；从内涵的角度讲， 农业机械化是用先进工程技术配合生物技术，用机械逐步替代人畜力和手工劳动工具，用新的耕 作方式、科学技术和大工业对农业进行转化和强化，使农业产品获得多层次加工利用的过程；从 应用的角度讲，农业机械化是通过各种动力及作业机械完成农业产品生产的驱动作业、固定作业 和运输作业，用物化劳动代替活化劳动，实现工具革命的过程；从目标的角度讲，农业机械化作 为农业经济生产中的技术手段，是发展农业生产力，提高农业劳动生产率的重要措施，对于稳定 农业基础和发展农业经济具有其它农业技术不可替代的作用㈢；从系统的角度讲，农业机械化是 以无生命的综合体，通过“化”的过程，为有生命的农业生产系统服务，而其服务的手段属于机 电工程措施，服务的对象和使用的环境又是农业经济范畴⑶。
二、农业机械化项目类别
农业机械化即农业生产作业的机械化⑵，而农业生产包含种植业、畜牧业、水产业、林业、 加工业、运输业、农田水利建设等，由于各行业的生产过程、作业方式各不相同，农业机械化包
也越高；第四，随着农业机械化程
度的提高，机具性能、劳动者素质、专业化程度和土地经营规模必须与之相适应，动力机具配备 必须建立在技术进步的基础之上；第五，在当前农村政策和发展形势的前提下，发展农业机械化 应该做到各层次分工合作，引导农民自觉地改变落后的生产方式，从而提高农村生产力；第六， 农业机械化的发展必须有利于劳动力转移，且使剩余劳动力在农村内部进行一定的消化⑶。
四、农业机械化的任务
从农业现代化的角度，可以把21世纪称为中国实现农业机械化、现代化的世纪。今后我国 农业机械化的主要任务：一是农业机械化水平要上好新台阶，实现从初级阶段到中级阶段的重人 转变，为实施第三步战略目标做出贡献；二是建立比较完善的符合社会主义市场经济体制要求的 农业机械化经营体制、服务体制和运行机制，提高农机服务的社会化、市场化和现代化水平。
要完成好这两大任务，必须深化改革、扩大开放、促进发展。正确运用成功的经验和有利的 国内外条件，充分调动和发挥各方面的积极性和创造力，努力化解不利因素，切实解决好前进中 的矛盾和困难，迈出农业机械化发展的新步伐。同时，要处理好四个关系：一是在市场经济条件 下采用先进科学技术和生产手段，发展现代农业与家庭承包经营的相互适应关系；二是用发展现 代农业的方法去加强农业基础与促进农业与非农产业协调发展的关系；三是在区域发展不平衡的 情况下，处理好重点突破与整体推进、区域协调与促进全局发展的关系；四是粮食生产和加工机 械化与其它农产品生产和加工机械化协调发展的关系⑷。
1.2.2国内外研究现状
一、国内研究现状
早在1937年，毛泽东在《矛盾论》中就提到“不同质的矛盾，只有用不同的方法才能解决。…… 在社会主义社会中工人阶级和农民阶级的矛盾，用农业集体化和农业机械化的方法去解决” ®, 1959年《党内通讯》发出“农业的根本出路在于机械化” ©的重要指示，对推动我国农业现代化 事业发展起了巨大作用，农业机械化的问题成为经济理论界的研究热点。文化大革命后，尤其是 改革开放以来，学术界空前活跃，积极进行理论与实践研究，不断产生了新思想、新认识、新观 点，理论研究的巨大进步推动了我国农业机械化事业健康发展。
（一）农业机械化系统分析
实现农业机械化是农业生产发展过程中客观存在的基本现象，是现代化农业的基本标志⑵。 农业机械化作为农业技术结构中的重要组成部分，是工业技术与农业技术相结合的产物，是一个 边界模糊、因素众多、关系复杂的动态系统。
刘超以系统工程思想为指导，对农业机械化的涵义、项目类别、系统组成及其结构关系、与 经济社会的反馈作用机制等进行了详细的分析，阐明了农业机械化系统指标体系的基本框架及其 层次关系和发展过程中的基本特征⑶。田文庆分析农机作业成本主要由三部分构成：即生产资料 成本、人工成本、税费成本，其中生产资料包括化肥、农药、种子、油料及其它必需物资；人工 成本主要由田间运输、整地、播种、浇水、锄草、施药、收割、打碾等构成，根据作物的农艺不 同，有所差异；税费中包括水电费、农业税、特产税、统筹提留、养路费等⑸。焦长丰、张冬平 等首先开始研究农业机械化发展的制约因素印叭傅泽田等利用总量分析模型向对农业机械化发 展与其主要影响因素的关系进行了定量分析，认为农业机械化的发展与人均收入、劳均播种面积 和粮食单产水平有密切关系，并随着人均收入、劳均播种面积和粮食单产水平的增长而增长，农 村经济的发展为农业机械化的进一步发展提供资金保障。穆维松等从我国农业机械化经营机制、 农业发展环境、农村工业化水平和经济发展水平方面分析了我国农业机械化发展的环境变化，揭 示农业机械化有着良好的发展环境与机遇，提出了农机与农艺的结合、节水和机械化旱作农业技 术的研究和推广、水稻和玉米生产的机械化技术研究开发等主要发展方向⑺。在我国目前技术条 件和社会经济水平条件下，影响农业机械化发展的主导因素可以归纳为3个指标：种植业劳均负 担的耕地面积（针对种植业机械化）；农民年人均收入水平；农业集约化程度。根据农业机械化 发展的主导因素和这些因素与农业机械动力总量水平的相互作用，建立了农业机械化发展的农机
® ——《矛盾论》（1937年8月），《毛泽东选集》（第一卷），人民出版社1991年6月第2版，第311页。
® ——《关于农业方面六个问题写给省、地、县、社、队同志们的一封信》（1959年4月29日），《建国以来农业 合作史料汇编》，中共党史出版社1992年3月版，第550页。
动力总量分析logistic模型,定量反映农机总动力与劳均播种面积、农民的收入水平及粮食单产 水平的关系回。郝庆升研究农业机械化发展的动力机制，认为农业经济发展水平关系到经营者对 农机的购买力，使用农业机械的经济效益决定着经营者是否购买或使用农机，是农业机械化发展 的内在动力；政府对农业、农机工业及农机科研与教育的扶持，是农业机械化发展的外在动力 邱立春等利用辽宁省昌图县和朝阳地区农业机械化年统计数据，应用冋归分析方法，建立农业机 械化系统因素分析模型，对影响农业机械化系统诸因素进行了量化与分析，农村经济、劳动力转 移率等是影响农业机械化的主要因素【切。
农业机械化区划是因地制宜地发展农业机械化的基础性研究工作，主要有条件区划、专题区 划、综合区划。区划的原则为地区差异性、相对稳定性与社会经济客观规律性。在区划的研究方 面，最常用的是主导因素分析法，即通过大量的调研，将影响农业机械化的各种因素进行综合分 析，找出主导因素，确定分区标志，划分不同的农业机械化区域［⑶。为了研究和评价我国的农业 机械化发展水平，杜璟提出了农业机械化区划评价指标体系，并建立了灰色关联分析模型、农机 发展阶段模糊综合评判模型和水平区域分类模型，研究农业机械化发展的不平衡性［⑷。针对现有 农业机械化区划评价方法与社会经济发展的不协调性，提出并建立了一种基于Mapobjects技术 开发的GIS农业机械化区域划分系统”】。
（二）农业机械化与经济的关系
发达国家实现农业机械化的经验和我国农业机械化走过的历程表明，农业机械化健康发展取 决于农村人均收入水平与每个农业劳动力负担的播种面积两个重要条件。前者是农民生活水平和 购买力的度量，后者标志着农业劳动力余缺程度；是农民需求愿望的表征。万鹤群等在深入分析 和研究主导因素与农业机械化水平变化规律的基础上，用二元logistic函数表达了农业机械化与 两种因素的关系［旳。张松明、陶鼎来等认为农村就业结构是影响农业机械化进程的重要因素，农 村劳动力的转移速度与农业机械化发展是相互依赖、相互作用的，只有二者发展速度相适应，才 能保持农业机械化健康发展耳列。
金秀满等把史密斯提出的生态系统分室模型用于描述第一、第二、第三产业劳动力数量相互 转移的动态变化中，提出了农村劳动力结构分室模型，分析农业机械化发展速度与农村劳动力转 移速度之间的关系。7】。农业机械化的发展受农业产业结构的影响很大，农业产业结构的战略性调 整，对农业机械化的发展提出了新的要求°叫李小阳等分析了我国农业机械化发展的阻力、农业 劳动力的剩余状况和原因、农业劳动力转移的制约因素，指出农业剩余劳动力是影响农业机械化 的重要因素张冬平等根据资源间的合理替代原理，给出了测定农业劳动力剩余率的公式，并 对河南省农业劳动力剩余量进行了估算，表明1982-1993年河南省农业机械对农业劳动力的边 际替代率呈下降趋势。认为农业机械化过程应首先实现农村机械化，增强农村非农产业吸收劳动 力的能力，促使农业劳动力的转移［创。夏萍等提出应根据当地农作制度和农艺要求，选择适宜的 农业机械化综合作业模式，综合技术可以改良土壤，提高化肥和水的利用率，减少环境污染，增 加农业产量［仙。家庭联产承包责任制下过小的土地经营规模阻碍了农业产业化和农业结构调整的 步伐，制约新型、大型农机装备广泛使用和农业机械化的发展。土地流转加快农业产业结构调整 的步伐，促进了农业机械化发展（锄。土地规模经营是今后我国农村土地经营的主要模式，客观要 求大力发展农业机械，以农业机械的发展为途径推动土地规模经营的发展"現郭小撑等将第三方 物流模式引入到农业机械化领域，农业机械运作的产业化、市场化运作按照第三方物流模式，有 利于农业机械化产业和农业产业效益的实现李庆东利用统计数据，对影响农业经济发展的诸 因素进行了分段关联分析和层次分析，表明农业机械化对农业经济发展的作用逐步增大⑷］。
（三）农业机械化贡献的测算
农业机械化贡献率是反映农业机械化作用的一项重要的综合指标，测算农业机械化贡献率的 主要目的，是从数量关系上认识农业机械化对农业增产、增收带来的实际作用的大小“】。农业机 械化对农业贡献率分析其实是一个生产率测算范畴，生产率可以分为偏要素生产率和全要素生产 率。农业偏要素生产率是农业产出和农业单要素投入的比率，包括土地生产率、劳动生产率和资 金生产率，把资金进一步分为机械、化肥投入等时又可以计算机械投入生产率、化肥投入生产率； 农业全要素生产率是农业产出与农业总要素投入的比率，全要素生产率反映了每单位全部要素投 入所生产的农业产出量阎7】。
目前国外对全要素生产率研究比较多，对全要素生产率的测定主要方法有生产函数（如柯布 一道格拉斯生产函数、固定替代弹性生产函数、超越对数生产函数等）、增长速度方程方法、边 界生产函数分析方法和综合要素生产率指数等〔⑹。20世纪90年代以前，我国对生产率的研究集 中于偏要素生产率的完善，以及对偏要素生产率的综合分析方法，没有涉及全要素生产率。90 年代后，随着技术进步在经济中作用的不断加大，产业结构问题的日益突出，以及偏要素生产率 指标固有的弊病，国内研究人员开始引进、研究并应用全要素生产率方法，目前主要运用生产函 数、增长速度方程方法、综合要素生产率指数和数据包络分析等方法测算技术进步、劳动投入、 资本投入和生产率增长等因素对经济增长的贡献。如利用超越对数生产函数分析了劳动投入、资 本投入和生产率增长对经济增长的贡献"Ji】，利用DEA方法测算各要素投入对种植业产值的贡 献率［22,23］,利用c_D函数测算了要素投入对畜牧业和渔业产值的贡献率。
近年来，中国农业工程研究设计院着手研究了农业机械化对农业产出贡献率的问题，根据农 业机械化贡献率的内涵，采用柯布——道格拉斯生产函数法和有无比较法两种方法来进行定量分 析魏宏安等［创用柯布一道格拉斯函数模型对甘肃省农业机械化的贡献率进行了计算，测得甘 肃省1981-1999年农业机械化贡献率为21.22%»杨青等删用Cobb-Douglas生产函数与有无比较 法，研究了陕西省农业机械化对农业生产贡献率。洪仁彪等【却利用有无比较法对全国种植业利润 贡献率进行了测算，得出1996年全国农业机械化在种植业中贡献率为18.33%。高连兴等【旳用项 目有无比较法计算了东北地区农业机械化的贡献率，1990、1995、1998年东北三省种植业中农业 机械化的贡献率分别为17.40%、18.30%和28.74%„王红飙等〔勿用有无比较法测算到农业机械化 对新疆生产建设兵团1999年种植业的贡献率为32.7%。罗红旗运用生产函数法对湖南省1994- 2001年农业机械化对农业产出的贡献率进行了定量计算。役
王福林在理论上提出了把弹性系数看成变量时计算农业机械化贡献率的计算方法。宗晓杰 等㈤】用索洛余值法对农业机械化贡献率进行了理论研究，并对数据包络分析法在农业机械化贡献 率中的应用进行了程序开发方面的研究。王福林利用c2gs2模型测算农业机械化贡献，考虑到技 术进步因素，使测算结果进一步接近各投入要素的实际贡献份额，提高了测算的科学性目前, 我国在农业机械化对农业生产贡献率的研究中还处于理论探索阶段，还没有形成规范的测算方 法。
（四） 农业机械化效益评价
农业机械化技术经济效益综合评价指标体系包括三个层次：第一层次是农业机械化技术经济 效果；第二层次包括劳动生产率、土地生产率、成本利润率和投资效果；第三层次是具体的评估 指标体系。李立辉等利用所建立农业机械化技术经济效益多层次灰关联的层次结构评估模型，对 吉林省榆树市大坡镇九个村进行实证研究农业机械化投资行为因地区因素不同而具有一定区 域性，阎秀霞等选取农机总动力、劳均农机总动力、亩均农机总动力、拖拉机总动力、农业机械 总值、耕作机械总值比重、排灌机械总值比重、收获机械总值比重、运输机械总值比重和农产品 加工机械总值比重等作为评价指标，按照模糊聚类原理，定量分析区域差异因素对农业机械化投 资行为的影响⑷］。林兴军等提出农机作业总体经济效益为农机使用者经济效益与农机经营者经济 效益，农机使用者经济效益为农机作业后形成的增值与支付作业收费，农机经营者经济效益等于 农机作业利润［创。
（五） 农业机械化发展水平评价
对区域综合体中农业机械化发展水平进行科学、正确的评价，目前常采用综合指数法、评分 法、层次分析法、概率灰色评价法和模糊评价法"9】。评价农业机械化发展水平应以整个系统作为 考察对象，对发展的全过程做出综合评价。
农业机械化程度指标体系划分三个层次，第一层次是农业机械化程度；第二层次是农业机械 化水平、农业机械化管理水平与农机保有率水平；第三层次具体评估指标体系。杨印生等建立了 多层次灰关联评估模型，并对吉林省榆树县大坡镇9个村的农业机械化程度作了评价［呦。李炳军 等附】认为反映农业机械化发展水平的指标体系包括效果指标（机械化作业水平、一个劳动力负担 的耕地面积、粮食商品率）、装备水平（单位面积耕地装备的农机动力、种植业劳动力占农村劳 动力的比重、农机动力与农具的配套合理性）、发展潜力（农村农机人员拥有量、农机工业产值 与机械工业总产值之比、农村劳动力平均受教育年数、农机工业的年技术进步速度）和稳定协调 能力（机械化作业量增长率与农机工业生产资金增长率之比、管理模式与农机作业协调程度）。李 炳军等［49］把我国农业机械化发展水平划分为初始机械化、半机械化、基本机械化和全面机械化4 个阶段，并提出了相应的评价标准。楼文高等根据农业机械化发展水平的评价标准⑴］,提出了生 成足够多人工神经网络训练样本、检验样本和测试样本的方法，运用训练后的神经网络评价模型 对河南省1994年农业机械化发展水平进行了评价［刃。
（六） 农业机械化发展的阶段性
农业机械化是人类社会生产力发展的必然过程，是与技术经济发展水平密不可分的。止确认 识我国农业机械化现在所处的发展阶段，对我国农业机械化的基本国情做出科学判断，是建设有 中国特色的农业机械化事业的重要问题，是科学制定和正确执行我国农业机械化方针、政策的基 本依据。
农业机械化的发展是一个新陈代谢过程。农业机械化发展的过程不仅表现出发展的无限性和 连续性，而且呈现出发展的阶段性。我国农业机械化的发展存在不平衡性【"I：有些地区已基本实 现了农业机械化，正在向全面机械化发展，但全国还处于初步农业机械化阶段。杨敏丽从农业机 械的替代效应、农用总动力结构变化、人畜机作业费用构成、农业劳动生产率的变化等四个方面
中国农业大学博士学位论文 第一章绪论 分析了我国农业机械化的现状，得出我国农业机械化仍处于初步机械化阶段的结论⑴】。白人朴等 建立了农业机械化所处发展阶段的模糊评判模型，并用模型对全国及各个省市区农业机械化发展 阶段进行评判，把农业机械化发展过程大体划分为3个阶段：即农业机械化初级阶段（或称农业 初步机械化阶段）、农业机械化中级阶段（或称农业基本机械化阶段）、农业机械化高级阶段（或 称农业全面机械化阶段）［54］o从我国的国情出发，农业机械化阶段划分主要运用两个指标：耕种 收综合机械化水平及第一产业从业人员占全社会从业人员的比重。目前，我国农业机械化总体还 处于初级阶段，但已呈现出从初级阶段向中级阶段转变的过渡期特征和发展趋势，部分地区已率 先进入了中级阶段，并正向高级阶段发展⑵。
农业机械是农业先进科学技术应用的载体，也是科学技术转化为农业先进生产力的桥梁，作 为现代农业的基础，农业机械化代表着发达的农业先进生产手段和先进生产条件，实现农业机械 化是率先实现农业现代化的必然过程W 耿端阳等提出我国农业机械应该逐步向自动化、智能化 方向发展，而我国要实现农业生产的自动化和智能化还需一个较长的过程。叫
（七）其他方面研究
在目前我国经济结构和产业结构剧烈变化的情况下，必须逐步建立和完善农业机械化发展的 支持体系。完整的农业机械化支持体系主要包括农业科技体系、农业机械化市场服务体系、政府 行为、信息服务体系及金融服务体系等3】。胡德理认为对购买农机具实行补贴，表面上是机手获 利，实质上是农民受益。主要表现在节本增效方面，一是节约成本费用，减少支出；二是减少粮 食抛撒，增加收益。国家对机手的补贴间接转变为农民收入，最终获益者是农民，这种补贴政策 符合WTO规则。建议政府安排专项资金，专项用于购置田间作业机具的补贴，加快农业机械化 事业发展的步伐，促进农业现代化⑶】。白人朴建议要加快法制建设步伐，努力完成农业机械化立 法的两个配套工程，即农业机械化行业法规与国家公共法规配套工程、农业机械化全国性法规与 地方法规配套工程⑵。
二、国外研究现状
国外农业发达国家早已实现了农业机械化，它们在实现机械化的过程中主要进行了机具和作 业研究。20世纪60年代起，随着运筹学和数量经济学的发展，对规模经济、机器配备、产投比 及生产系统模拟等进行大量的研究，但近期进展不大［6b621o国外部分发展中国家对农业机械化政 策策略等问题研究较多，并取得一定进展®随着计算机技术的发展，在有关农业机械化的研 究方面，欧美等发达国家多利用CGE模型分析法，从农业机械化发展与农业增长、农业劳动力 转移、农业劳动生产率、产量与农民收入等关系方面加以研究，将农业机械化的发展置于整个国 民经济和农业发展的大环境中加以考察，研究农业机械化的技术进步对农业和经济的促进作用。
（一）农业机械化系统优化分析
农业机械装备的有效投资及合理利用是农业机械化发展的重要问题之一。在国际上有关农业 机械装备和农业机械管理的优化问题得到了广泛研究。I. Inukai分析了泰国农业机械化分布格局， 利用投入产出分析法，研究农业机械化对农业产出和劳动力投入的经济影响，认为选择农业机械 化可以创造比因实现机械化而减少的更多的劳动机会，可以延长农民种植季节，拓展农民就业空 间。Audsley建立了用于新机械与技术开发运用的线性规划模型，用来分析农业条件、经济和技
术间的关系，评价农业机械可操作性与经济可行性，也可为农场制定不同的发展战略⑹】。Whitson 等利用线性规划方法，评估德克萨斯州在自然风险下不同农机耕作方案粮食、高粱、棉花、大豆 与玉米作物分别替代耕种的产量，优化农业机械耕作方案〔斶。Gracia等开发混合整数线性规划模 型，并运用于西班牙甜菜种植业农业设备优化分析I®〕。Ghassan, Reid, Saadoun等乂不断完善与发 展混合整数线性规划模型，拓展规划所涵盖的系统范围和生产期EE"］。Kline等通过运用和编 译农场管理线性规划，构建了农场级农业机械化智能优化决策支持系统"J Bender等提出有关 线性规划优化后影子价格运算法则，分析农业机械化的主要制约因素，阐述了农业机械化发展对 拖拉机与劳动力资源的影响［74］» Jannot and Cairol设计了一个线性规划计算机软件，用于优化农 作物布局、农业收益、劳动力需求，以及机械和土地资源，也可用于评价新机器的商业竞争力⑴】。 Sogaard等基于最小成本（包括固定成本和可变成本）理念，开发适用于精确农场规模和农作物 生产计划的非线性规划模型［76］»E.A.Camarena等建立一个多农场体系的农业机械优化综合整数线 性规划模型，并对墨西哥5个耕种小麦和高粱的农场进行了模型实证分析（77】。
（二） 农业机械化政策理论研究
日本学者曾与美国学者合作，总结美国从1880-1960年80年的农业发展经验，得出农业机 械化在美国农业生产率增长中的作用在70%以上的结论。2000年，美国工程院把农业机械化评 为20世纪对人类社会生活影响最大的20项工程技术之一，说明农业机械化对美国乃至世界的农 业发展产生了重要影响〔囲。
（三） 农业机械化与可持续发展
现代化农业严重依赖于农业机械化，无论是生产工具、动力源还是食物和非食物生产过程管 理，都与农业机械相联系。农业机械化也直接或间接与可持续农业问题或主题相联系。农业机械 化与环境压力有关，涉及污染风险卩&79】，以及与土壤、水质、生活环境、生物多样性、野生动物 和景观文化相连的土地管理⑻】。农业机械是非再生能源血1,也是农业灌溉的重要手段。从财政投 入的角度，农业机械化占农业生产成本的30%™。由于受潜在规模经济效益的驱使，农业机械化 的增强势必造成农村就业岗位减少，生产资料向大农场融合，以及土地所有权转移184-861»当然， 如选择或使用合理，农业机械化保持和改善农业可持续发展。F. R. Leival等对农业机械化与可耕 作农业可持续关系进行了分析和界定，利用环境、社会和经济指标对英国适宜耕种农田的两种类 型进行了评价。评价指标包括三类：一是与机械化直接相关的能源利用、土壤压紧状态和废气排 放指标；二是与农业机械化间接关系的指标，如化学肥料使用副作用和土壤有机质下降；三是反 映受农业机械化影响的指标，如劳动力就业、农机事故和农业财政状况〔"I。
（四） 可计算一般均衡模型（CGE）分析
CGE模型起源于列昂惕夫的投入产出模型，由约翰森于1960年最先提出。随后Harberge首 次把一个关于税负分配的两部门模型引入财政领域阿。Shoven, Whalley开发出分析几种税收的模 型即】。Ballard等利用一个12个部门、12个消费者的多时期的CGE模型㈤】，计算了美国税收对 劳动、资本、消费、收入和产出的边际附加负担。经过30多年的发展，CGE模型已渐趋成熟并 广泛地用于分析价格、税收、公共消费、关税和汇率、技术进步、环境政策、工资、收入分配等 经济政策变动对经济所造成的影响。国外主要利用CGE模型广泛分析整个经济系统组成要素间 的相关关系［91-，011o
(五)技术经济增长理论
20世纪五六十年代，以Solow为代表的新古典经济学家发现，若不引入某种新的要素，以新 古典总量生产函数为核心的增长模式最终无法逃脱零增长的命运。Solow开始在生产函数中加入 技术进步因素“"I, 1962年，Arrow提出了“干中学” (Learning by Doing)的概念㈣］。这里的学习 (Learning)是指知识或技术的获得过程。Arrow认为，学习只有在解决实际问题的尝试(Doing)中才 会发生。因而，技术进步是经验的产物。Uzawa于1965年提出了将技术进步内生化的另一条思 路“即。他修改了 Solow单纯设置生产部门的做法，而是在经济系统中引入教育部门，将技术进 步视为人们进行教育投资的直接结果，而教育投资是经济主体有意识的行为。在某种程度上，技 术进步便被内生化了。
Romer PM, Lucas RE等提出了不同于新古典主义的新的经济增长理论：内生经济增长理论。 新经济增长理论的倡导者大都吸收了 A rrow或Uzawa的思想，认为技术进步来源于生产实践或 教育，而且他们详细论述了技术进步的机制及途径：干中学和人力资本建设。技术进步内生化理 论的新进展始于Romer在不完全竞争框架下对R&D所作的考察［何。此前，新经济增长学者们大 都在完全竞争框架中考虑问题，忽略了规模收益递增和完全竞争假设之间存在的矛盾［别。此后， 人们开始在不完全竞争框架下考虑增长问题，并认为技术进步来自企业有目的的R&D,这种活 动是厂商在可能获取垄断利润的激励下投资的。技术进步内生化理论发展很快，各种研究成果不 断涌现。其中，Yang和Borland放弃以往总量生产函数的方法，采用消费一生产者 (consumer-producer)概念，考察个人专业化水平的内生增加“呦；Grossman和Helpman提出质量梯 度(Qualityladder)的概念，研究产品质量的内生提高〔切等。
综合上述文献分析，国内外已经就有关农业机械化问题开展广泛地研究，但由于各国农业机 械化发展的实践差异，国内外研究存在很大差异。
国外纯粹对农业机械化的研究较少，从文献检索可以看出有关农业机械化的学术文章几乎没 有。尤其是发达国家早已实现了农业机械化，所以单纯农业机械化研究较少。从文献分析来看， 有关农业机械化的研究文献集中在20世纪80年代以前。在研究方法上，国外主要采用定量分析 法，发达国家研究重点是农业机械化优化问题，发展中国家研究重点是农业机械化政策卩08】。当 前，随着计算机的发展，发达国家更多地利用可计算一般均衡模型来计算分析一个国家或地区各 个生产要素的投入与经济发展的关系；同时，利用技术经济增长模型来分析技术的进步对国民经 济发展的促进作用。总之，国外已经将有关农业机械化问题置于整个经济发展系统中研究。
我国有关农业机械化发展方面的研究，在研究方法上偏重于定性研究，主要包括对农业机械 化进行系统分析，探索农业机械化发展的制约因素；研究农业机械化在国民经济发展的重要地位， 解决农业机械化发展的理论基础；阐述农业机械化发展的阶段性，科学指导农业机械化实践，等 等；在定量研究方面，着重于农业机械化系统分析、农业机械化优化分析，以及农业机械化的贡 献率研究上。国内农业机械化发展研究还是局限在就农业机械化研究农业机械化的框框内，没有 将农业机械化发展研究与整个国家经济发展联系起来，对于在当前和今后国家经济发展条件下， 我国如何发展农业机械化，以及农业机械化发展的经济效应和动态仿真问题，还没有相关研究
[109]
1.3研究目标与研究内容
1.3.1研究目标
（1） 通过国内外文献分析，探讨我国农业机械化发展研究的基本状况；
（2） 分析我国工业化的发展进程，判断农业机械化作为工业化进程的伴随事物，从技术和 经济两方面讨论其发展效应；
（3） 采用定量研究方法，挖掘主导我国农业机械化发展的关键因素；运用经济增长理论构 建我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型，并通过情景分析客观地探讨新阶段我国农业机械 化的发展趋势，从而指导我国农业机械化工作。
1.3.2研究问题的界定
农业机械化是一个笼统、综合性的概念，农业机械化是农业现代化的重要标志，反映现代农 业的发展程度与机械装备水平。因此，从物质生产要素投入来看，农业机械化表现为农业机械装 备，可用总动力来表示；从技术生产要素投入来看，农业机械化表现为现代农业的技术投入情况， 反映农业生产方式的进步程度，可以用农业机械化耕作占整个农业生产的比例或者技术指数来表 示。本文在研究农业机械化子系统的发展动因的基础上，主要从农业机械化的物质要素方面进行 考虑；在构建我国农业机械化发展经济效应的动态仿真模型和进行情景分析时，将从农业机械化 的物质要素和技术要素两个方面进行分析，从而研究农业机械化与经济的关系。
1.3.3主要研究内容
本文将在对我国农业机械化发展效应系统分析的基础上，定性探讨农业机械化发展的经济效 应；同时运用计量经济方法，定量分析影响我国农业机械化发展的关键因子；并基于经济增反理 论，构建我国农业机械化发展经济效应的动态仿真模型和进行情景分析，进而剖析当前或今后一 定时期内我国农业机械化的发展趋势，从而为我国各级政府及农业机械化行政管理部门提供理论 指导和政策依据。
一、主要研究内容
本文将在对我国农业机械化进行的系统分析的基础上，着重从定量角度，将农业机械化与整 个国民经济发展联系起来，研究农业机械化的发展问题。主要章节安排如下：
（1）通过文献收集整理，归纳并分析、总结农业机械化的相关理论概念。包括农业机械化 的内涵、农业机械化的项目类别、农业机械化特征和农业机械化的任务。同时从农业机械化系统 分析、农业机械化与经济的关系、农业机械化贡献的测算、农业机械化效益的评价、农业机械化 发展水平的评价、农业机械化发展的阶段性等方面分析国内针对农业机械化发展的研究状况；从 农业机械化系统优化分析、农业机械化政策理论研究、农业机械化与可持续发展、可计算一般均 衡模型（CGE）分析、技术经济增长理论等方面分析国外农业机械化发展研究的基本状况。
（2） 通过对国内外工业化进程的剖析，在分析我国农业机械化发展的工业化推动和现代农 业建设需求的基础上，从生产工具替代、农业综合生产能力提高和农村经济结构良性调整等方面 分析了其表现形式；同时，阐述了现阶段影响我国农业机械化效应发挥的主要制约条件。
（3） 在定性分析我国农业机械化发展效应经济性的基础上，利用回归模型边际效应分析方 法初步定量了解农业机械化发展水平对农村经济的作用程度影响，并运用C-D生产函数模型模 拟方法对农业机械化对农村经济影响进行进一步说明。
（4） 采用系统分析方法中的层次分析法，研究影响我国农业机械化发展的关键因素；对我 国农业机械化发展影响的因子进行了有效、合理的分解，建立相应的数学模型，从而确定影响我 国农业机械化发展的主导因素。同时，应用逐步回归分析方法对影响我国农业机械化发展的主要 因素进行定量分析，分析以农业机械装备水平为代表的农业机械化发展水平与农村人均纯收入、 农村劳动力向二、三产业转移率、农业人口人均占有耕地面积、初中文化程度以上人数（每百个 劳动力中）和农村人口人均科研经费5个主要因素间的相关关系。
（5） 运用建模与仿真理论，并基于经济增长模式，构建我国农业机械化发展的经济效应动 态仿真模型；在对我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型进行参数估计的基础上，进行情景 分析，从而探讨新时期我国农业机械化的发展趋势。
1.3.4技术关键
（1） 了解和掌握我国农业机械化发展的基本进程和阶段性；
（2） 分析推进或影响我国农业机械化发展的系统因素，并进一步确定其关键影响因素；
（3） 建立我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型，确定在经济发展水平下当前或今后 我国农业机械化水平，提出我国农业机械化发展的相应政策措施。
1.4研究方法与技术路线
1.4.1研究方法
本文将在国内外相关文献分析的基础上，采用“用、弓）、改、创”的原则，即对于在农业机 械化发展研究中成熟可用的计量方法，直接采用；其他系统发展研究中成熟可用的计量方法，且 适合农业机械化发展研究运用的计量方法，引而用之；在农业机械化发展研究中有但不成熟，而 其它领域有但不能直接引用或不合适的计量方法，通过修改、完善和补充，进行应用；目前的发 展研究中完全没有适合的计量方法，通过创新构建。而模型分析则突出“解释与优化并重”的思 想，即认识世界、解释问题与改革调整、系统优化的双重意义。
1.4.2技术路线
（1） 查阅、分析相关研究文献，吸取众家之长，拓展研究思路，调整与优化研究方案，提 高研究水平。
（2） 剖析我国工业化发展进程，进而研究我国农业机械化的阶段特征，以及所处阶段产生 的效应，并从技术性表象、经济性表象和约束条件等方面分析其表现形式。
（3） 定量研究我国农业机械化发展水平对农村经济的作用程度。
（4） 分析主导我国农业机械化发展的关键因素。
（5） 基于经济增长理论，构建我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型，探讨其发展趋 势。
具体技术路线如图1-2所示。
图1-2本论文研究的技术路线
1.4.3研究基础分析
目前，国内外有关农业机械化发展的研究主要集中在分析农业机械化发展的制约因素、农业 机械化发展的阶段性、农业机械化在国民经济发展的重要地位、农业机械化优化分析，以及农业 机械化的贡献率测算等方面的定性与定量研究。随着计算机技术的发展，发达国家更多地利用可 计算一般均衡模型来计算分析一个国家或地区各个生产要素的投入与经济发展的关系，并且利用 技术经济增长模型来分析技术的进步对国民经济发展的促进作用，对研究我国农业机械化发展问 题具有重要的参考作用。本文将借鉴国内外关于农业机械化发展的研究成果，运用计算机技术、 系统理论、计量经济学和经济增长理论，深入研究我国农业机械化发展的经济效应，以期对我国 农业机械化发展提供科学理论依据和技术指导。
第二章我国农业机械化发展效应的辨识
机械化是构成工业化特征的一种过程，对于工业增加有过强烈的影响，对于农业也是一样 [，10]o X业化过程其实是一个农业收入在国民收入中的比重和农业人口在总人口中的比重逐渐下 降，同时以工业为中心的非农业部门所占比重逐渐上升的经济结构变化过程。工业化和现代化最 为本质的特征是都要进行技术革命或技术创新，都要求进行相应的组织创新或制度创新，都要求 社会生产实现机器化或其他现代生产工具为主的社会化大生产。工农关系的这一重大转变，为农 业机械化发展提供了强大的经济支持，为此，本章将结合工业化发展进程分析，探讨我国农业机 械化发展的阶段特征，并以此研究我国农业机械化发展效应的具体表现形式和制约因素。
2.1我国工业化发展进程分析
工业化是当代发展中国家经济发展和社会进步的必由之路。正如英国著名经济学家汤姆•肯 普指出的：在现代世界上，没有一个国家不把提高物质生活水平看做是一个理想的目标，不把工 业化看做是达到这一目标的重要手段。各国工业化过程中，工业与农业发展、城市与农村发展表 现出一些共同的趋势和规律。研究这些规律，借鉴先行工业化国家和其它发展中国家工业化发展 的经验教训，辨明中国工业化所处历史阶段，并结合中国国情采取合适的农业机械化发展对策， 可使我们少走弯路，实现我国工农业和城乡经济、社会的良性运行和协调发展，加快我国工业化 和农业机械化进程。
2.1.1国际工业化发展状况
一、工业化发展阶段的划分
关于工业化发展阶段的划分，目前还没有统一的标准，主要是根据研究目的，从某个角度进 行区分。有根据工业化进程的层次性，将工业化过程区分为前工业化阶段，工业化第一阶段（一 次工业化阶段），工业化第二阶段（二次工业化阶段）和超工业化阶段⑴人有从工农业关系角度， 可将工业化分为以农养工、工农自养和以工养农三个阶段"2】。有依据工业化进程的时间性和发 育程度，将工业化划分为前期（基本实现工业化阶段）、中期（成熟的工业化阶段）和后期（工 业化的最高阶段）三大阶段“⑶。而霍夫曼系数是从社会总产品结构方面，运用消费品工业与资 本品工业净产值的比值来划分工业化发展阶段。
从发达国家的工业化发展进程看，综合上述对工业化阶段的分析，本文将工业化发展进程归 纳并划分为3个阶段，即工业化初期阶段、工业化中期阶段和工业化后期阶段。3个阶段的主要 特征表现如下：
（1）工业化初期阶段，主要特征是农业、农村剩余流入工业及城市，农业、农村支援工业、 城市发展，工业化的成长主要依靠农业、农村提供的剩余积累，即以农养工的工业化原始积累阶 段。
(2)工业化中期阶段，主要特征是农业、农村剩余不再外流，工业、城市的发展完全依靠 自身的剩余积累来进行，工农业、城乡平等发展，即工农业自我积累、自我发展的阶段。
(3)工业化后期阶段，主要特征是工业剩余开始回流农业，工业、城市支援农业、农村发 展，工业化的成长主要依靠工业、城市的剩余积累，即工业支援农业、反哺农业的工业化成熟阶 段。
二、工业化发展阶段的国际经验
从国际范围来看，根据工业化程度的不同，有成熟工业化国家如美国、德国、日本等，新兴 工业化国家如韩国、泰国等，部分工业化国家——主要是发展中国家和未工业化国家 些贫
穷国家之分，对成熟工业化和新兴工业化国家工业化发展的阶段认识，特别地通过对这些国家处 于工业化前期阶段向工业化中期阶段特征的分析，有助于我们正确把握当前我国工业化发展的阶 段、水平以及与工业化国家间的差距。
(1)美国。1900年，美国工业结构实现重工业化，钢铁业和机器制造业在工业部门中分别 属于第一位和第三位。到本世纪50年代中期，美国掀起第三次合并浪潮，其中销售部门山有较 重要的位置，这表明，1955年前后，美国开始向服务社会过渡，可以认为1900-1955年是美国 的工业化中期阶段U⑷。
(2)日本。日本于1936年建立了以重工业为主的工业体系，至1972年，日本第三产业的 劳动力和国民收入构成比例达到49.4%,超过第二产业35.7%的水平。因此，我们把1936-1972 年划为日本工业化的中期阶段m铁
(3)德国ol913年，德国工业产值占GNP的比重达45%,农业产值的GNP比重降至23 % , 重工业就业人数超过轻工业，建立了比较完整的工业体系。70年代以后，德国逐步由工业社会向 服务社会过渡。据此，1913〜1970年可视为德国的工业化中期阶段m铁
(4)韩国。70年代初，韩国除了工业就业比重14.3%略低于17.5%的标准结构外，人均GNP、 城市化率、产值结构、就业结构及出口结构指标均已达到工业化中期阶段的标准。从70年代初 开始，韩国大力推进重化工业的发展，到80年代初，重工业产值超过轻工业。1996年，韩国人 均GNP已越过10000美元，被接纳为经济合作与发展组织成员，正式进入发达国家行列。因此， 我们将1970年至1996年以前划为韩国的工业化中期阶段2铁
(5)泰国。1982年，泰国农业产值占GNP的比重为22.3% ,重化工业比重开始明显上升。 1983年人均GNP已达到793美元，被世界银行列为中等收入国家。因此，1982年以后泰国已进 入工业化中期阶段“铁
通过以上分析，可以得出当前我国工业化水平还是比较低的，与工业化国家比，特别是与成 熟工业化国家相比，工业化本质上差距还是比较大，主要表现在经济增长模式和结构、产业结构 等方面，这对于我国工业化发展道路有重要的参考意义。
2.1.2我国工业化发展现状及趋势
有关实证研究从经济发展的宏观特征，可以用4个指标来衡量是否进入工业化发展的阶段：
①综合经济水平指标：人均GDP （或人均GNP）；②产业结构指标：农业增加值占GDP比重；
③就业结构指标：农业就业人员占全社会总就业人员比重；④城乡结构指标：城镇人口占总人口 比重。从当前国际工业化的发展状况和我国的经济社会发展水平看，大多跨过了工业化的初期阶 段，正处于工业化中期或工业化后期或其转折期，其判断标准如表2-1所示［1,5J16）o
表2-1工业化中后期发展阶段参考指标
指标 单位 转折期 反哺期
人均GDP 美元 N700 >1500
农业增加值占GDP比重 % W25 <15
农业就业人员占全社会就业人员比重 % W55 <30
城镇人口占总人口比重 % $35 >50
我国20世纪90年代进入工业化中期阶段，从1990年起，中国工农业GDP比例稳定地超过 1.5:1；从1994年开始，中国农业劳动力比重低于55%； 1995年中国城市化水平为29.04%,而直 到1999年中国城市化水平为30.9%,仍低于35%。除了城市化水平较低外，中国其它经济指标 在九十年代初中期已接近或部分超过工业化中期阶段的经济指标要求。综合这些因素，我们可以 认定约在1995年中国开始进入工业化第二阶段，即工农业、城乡平等发展阶段。到2003年，我 国人均GDP达到1090美元，农业增加值比重为14.8%,农业就业人员占全社会就业人员比重低 于50%,城镇人口比重为40.5%,由此可以认为当前我国整体上处于工业化中期向工业化成熟期 的转折阶段，这个阶段要求国家用工业积累补贴农业生产，这是工农关系的重大转折，以提高农 业生产的资本水平，为农机化发展提供了资金积累，提高农机化的装备水平，改善农业生产条件， 提高从事农业生产劳动者的收入水平，促进农村社会的和谐稳定繁荣发展。
我国人均GDP在2003年突破1000美元 按照发达国家的经验，应该是工业开始反哺农业 的转折点。工农关系的这一重大转变，为农业机械化发展提供了强大的经济支持，将提高我国农 业机械化的装备水平，促进农业机械装备产品结构的全面升级，推动农业机械化事业的快速发展。
2.1.3我国工业化进程发展趋势分析
一、发展趋势
长期以来，国家宏观农业政策是将农业作为其他产业的原料供应产业，对农业是“取大于予”, 通过工业和农业“剪刀差”增加工业积累，发展工业，农业始终处于“净流出”地位。1950-1978 年，农业资金净流出额达4500亿元，平均每年为155亿元，净流出率高达18.2%； 80年代，农 业平均每年净转移财政资金约1400多亿元。1990〜1998年我国农业资金总流出13368.5亿元， 其中，仅1993、1994年农业资金流出量就达到4572.5亿元，之后年流出资金量有所下降，但仍 处在1200〜1500亿元的水平⑴7-切。农业资金大量流失，造成了农业投入不足、农业生产条件 得不到改善和农业技术低水平，严重削弱了农业自我积累和自我发展的能力。
反哺农业是国际经济发展的基本经验，与各国的经济发展水平及阶段密切相关的。当今的发 达国家都对农业进行反哺，而发展中国家起步较晚，反哺的力度和范围都不大，甚至有的国家仍 旧在依靠农业积累发展工业。反哺农业政策实施的前提要求国家的经济水平达到一定的阶段和水 平。因此，反哺农业是经济发展的结果，也是经济发展过程中的一个阶段事实。
二、政策选择
当前我国从总体上处于工业反哺农业的转折期，反哺转折期就是国民经济发展由农业哺育丄 业转变为工农业自育自立发展，并开始由工业反哺农业的时期，而国民经济发展全面进入工业反 哺农业发展阶段，即转变完成，可称为反哺期。白人朴在对农业反哺的阶段进行研究认为反哺农 业可分为保护性反哺（带补偿性、维持性、稳定性）和加强性反哺（带引导性、提高性、发展性）， 转折期对农业的反哺应以保护性反哺为主，多实行普惠制和直补政策，把政策的好处和实惠宜接 落实到农民⑷。粮食直补、大中型农机更新补贴和规划中农用燃油补贴政策就是补偿性、维持性、 稳定性的政策，其目的是调动和保护农民种粮的积极性，稳定粮食生产，应属于保护性反哺。而 在反哺期，对农业的反哺应以加强性反哺为主，多带引导性、提高性、发展性。从目前我国的经 济发展水平、国家财政实力和农业发展情况等，反哺农业上应该采取适度的反哺和着力丁•提升农 业国际竞争力的反哺。
（1） 适度反哺政策。我国农业长期以来处于弱势，工业的发展消耗了农业的积累，改变这 一状况，农业迫切需要从外面得到补充，近年来，国家加大了对农业的投入，以及政策倾斜和政 策救济，农业实现恢复性的增长。在这种情况下，农业依赖性就可能加强。在市场机制不健全、 农村要素市场不发达和城乡“二元”社会格局得不到根本改变等多重因素的作用下，农业的口我 发展能力和积累能力得不到强化，反而进一步弱化。瑟尔沃认为“农业是一个报酬递减的活动， 因为土地最终是一个固定的要素。……如果可变要素加到固定要素中，它的边际产品将最终下降” tl21）.这就是边际报酬递减规律。因此，反哺农业应该是实施适度反哺，一是不会造成国家财政 的压力；二是充分发挥财政的引导、杠杆作用；三是确保反哺农业在WTO《农业协定》的框架 之内；四是改善农业自我发展和自我积累能力和水平。
（2） 反哺农业应着力于提升农业国际竞争力。瑟尔沃在研究一些国家的发展经历时得出： 世界上只有三个国家靠农业变富，它们是新西兰、澳大利亚和加拿大，在所有其他国家中，生活 水平只有随着资源从农业转到工业而迅速提高同时，他在研究工业报酬递增时认为“如果 工业之外的活动是报酬递减的，即劳动的边际产品小于平均产品，那么，随着工业的扩张，当资 源从这些活动转到农业部门，非工业部门的劳动平均产品就将上升” [1211,因此，工业反哺农业， 不是把工业资源转到农业部门，而是利用工业积累改善农业生产和发展的环境和条件。换言Z, 工业反哺农业过程是对传统农业进行改造的过程，是着力提升农业国际竞争力的过程。工业反哺 农业，可以通过外部作用改变长期以来农业生产的技术和环境层次，改善农业部门内的结构性才 盾和农业部门与其他部门间的不协调等。同时，反哺农业也不是保护落后，应注重培养和增强农 业的自我积累和提升功能。因此，政府政策不能仅局限于价格保护和补贴的政策，而应逐步完善 农业金融和信贷政策，通过市场机制解决农业资本积累不足的问题；政府在农业人才培养、农业 监督检査和服务和农业基础设施投资建设方面应为农业发展提供更广阔的支持。
2.2我国农业机械化发展进程分析
在2004年召开的中央经济工作会议上，胡锦涛总书记明确提出：我国总体上已经到了以工 促农、以城带乡的发展阶段。在总体上已具备了工业反哺农业、支持农村的实力。从发展农业机 械化的经济要求、技术条件、市场主体、运行机制和体制环境来看，我国已经具备加快发展农业 机械化的许多有利因素［⑵】，工业化推动和现代农业建设的需求都为农业机械化发展带来了快速 发展的新机遇。
2.2.1我国农业机械化发展历程
从发展动力的角度考察，我国农业机械化的发展大致经历了三个阶段，即强制发展阶段、停 滞阶段和自主发展阶段，且各阶段的发展目标、特征和运行机制面截然不同。
一、 强制发展阶段
1949-1978年是我国现代农业机械化的强制发展阶段。我国农业机械化是在农业合作化完成 以后开始的［”現在此阶段，农业机械化发展的动力主体是国家，集体和个人所起的作用只是服 从国家的安排；其发展的动力目标主要是当时社会主义战胜资本主义的政治目的的需要；其发展 的动力杠杆是行政命令和精神鼓励。动力主体单一化，动力目标政治化，动力杠杆精神化的动力 体系，使其表现为以外在动力为主，主要是通过发展农机工业，以及在农业为工业提供大量的原 始积累。同时，国家向农业投资或直接下拨农机，内在动力几乎不发生作用。本阶段农业机械化 水平并不很高，在一般农村除了耕整地之外，绝大部分作业仍依靠人畜力。
二、 徘徊停滞阶段
1979-20世纪80年代中期是我国农业机械化发展的停滞阶段。农村普遍推行联产承包责任 制后，农业经营形式由集体统一经营改为农户分散经营，尽管后来强调统分结合双层经营，但实 际上还是以农户分散经营为主。以农户作为基本的经营单位，农业经营规模骤然缩小，原有的大 马力拖拉机和大型耕整地机械，在统一经营搞得差的村社，已经完全没有了用武之地。此时国家 已不再下拨农机产品或直接投资，而农业由于生产关系的变革、生产力的解放以及气象条件上的 风调雨顺，反而形势大好。此时农业机械化发展的外在动力丧失。集体经济搞得好的村社，一般 也都维持原有的农机规模，不再投资于农机；农户的个体经济尽管有所发展，也只能是农民生活 的改善，还没有投资能力。原有的动力主体消失、新的动力主体还没有形成的状况，决定了此阶 段的农业机械化处于停滞状态，甚至有些倒退。
三、 自主发展阶段
20世纪80年代后期至90年代中期是我国农业机械化的自主发展阶段。农村实行联产承包责 任制以后，农民增加了收入，在生活消费以外，渐渐有了积蓄。同时，农民越来越感到体力劳动 之繁重，以往在生活水平很低的情况下的无奈，如今变成以机械代替人力的迫切要求，这是农民 的一种有支付能力的需求。随着农村二、三产业的发展，农民兼营他业，使得农村劳动力价格不 断提高。从经济效益角度讲，农民已经能接受机械代替人力从事农业生产。农业机械化发展的内 在动力逐渐形成。
此时除了农机站以外，出现农机专业户，农业机械化较改革初期有了很大发展，有的地区出 现了农机热。本阶段的内在动力主体是农户和个体经营者，集体经济并未起到多大的作用。本阶 段的动力目标是农户和个体经营者的经济效益。从农业机械化发展的外在动力来看，农机工业企 业经营自主权扩大，他们根据农村农机市场的需求，迅速推出各种型号的中小型拖拉机；科研机 构也不断地研究开发适合小规模作业的各种机具。在此阶段，国家只是支持一些重点农机科研机 构，没有直接投资农业，除了平价柴油的供应外，没有其它政策性措施。故本阶段主要的外在动 力主体是农机工业企业，动力杠杆是农机工业企业的经济效益。
2.2.2我国农业机械化发展的工业化推动性分析
马克思在阐述经济时代划分时指出：“各种经济时代的区别，不在于生产什么、而在丁•怎样 生产、用什么劳动资料生产”，“用什么劳动资料生产是区别各种经济时代的根本标志”。无论 是19世纪的英国、美国以机器生产代替手工生产、以机器大工业取代工场手工业的变革，还是 20世纪中叶日本经济的兴起，一跃而成为工业强国，都是以科技进步为先导，以机器生产代替手 工劳动，引发生产方式发生质的飞跃，极大地促进了工业化进程，推动了社会生产力的发展。
从世界上发达国家的工业化进程来看，他们不仅重视工业部门经济总量的扩张与工业规模的 扩大，而且高度重视第一产业和其它产业的工业化，促进国民经济各个部门协调发展。农业在国 民收入和就业中的份额不断下降是工业化的重要标志，据统计，2001年美国、英国、德国、法国、 日本等发达国家，农业产值在国民生产总值中所占份额仅为1%〜3%,农业就业人口占总就业人 口比例为2%〜5%。而我国相对应的数据为15.4%和50%„
党的十六大报告指出，基本实现工业化，加快建设现代化，是的本世纪头二十年经济建设的 主要任务。农业在我国国民经济发展中始终处于重要基础地位，而农业的基础和生产装备水平相 对国内其它产业和国外发达国家水平更为薄弱和落后。因此，农业现代化的实现，直接关乎我国 实现工业化、现代化进程，农业现代化在这一进程中有着更为关键的地位和作用。
工业化带来农业生产的技术变革，也就是用机器替代人力，用新要素替代土地，增加土地的 产出。农村工业化是工业化进程中重要的内容，必然带来农村城市化，农村城市化则是农业现代 化的条件和依托，而农村人口城市化和农业劳动力非农化过程。农村工业的发展加速了农业生产 要素和工业部门生产要素的双向转移，同时也带动了城市生产要素和农村生产要素的双向流动， 这种流动的最终结果将使农村普遍呈现出城镇化或小城市化的特征，相应地，农村城镇化的启动 为城市生产要素向农村流动不断开拓更广阔的空间，有利于农村产业结构的优化和调整，有利于 农业生产结构的良性健康发展，农村产业结构逐步升级和农业现代化的基础上，有效推进我国农 村工业化、城市化和现代化进程。
随着我国工业化进程的加快，作为农业机械化发展主要支撑的农业装备制造业，也发生了重 大变化。一方面，农业装备制造业作为专用设备制造业中的一部分，与通用设备制造业中的儿乎 所有产业紧密关联，其生产能力和技术水平的提高将极大地拉动和拓展通用设备制造业的整体技 术水平和产品领域；同时，其产品量大面广，主要以钢铁、塑料、橡胶等为原材料，其发展振兴 将会拉动相关需求，牵动相关产业的发展。另一方面，随着农业的产业化、规模化、现代化的发 展，性能优越、自动化程度高、技术先进、质量可靠的农业装备在我国将逐步加快推广使用，它 集中了机械、电子、液压、自动控制、人机工程、新材料和IT等先进技术，这些农业装备均表 现出现代农业装备的新特色，它具有先进的技术性能和经济高效性，易于在各种条件下作业。另 外，以信息技术为代表的高新技术与传统农业装备产业的融合，将使农业装备制造业技术改造、 升级换代的进程加快，全球化趋势进一步增强；通过材料疲劳和断裂性能、载荷与环境数据、农 业装备专家数据、模型数据，利用随机数学、断裂力学、工程力学、智能工程学、信息科学、优 化设计理论和计算机仿真等现代技术进行农业装备的数字化与智能化设计和主动可靠性技术研 究，又优化、提升了农业装备研究、设计和试验能力和水平。还有，随着我国加入WTO,世界 上顶尖的农业装备大企业的相继进入，我国将成为世界最重要的农业装备生产基地和最关键的农 业装备市场中心。所有这些都将极大地推进我国农业机械化的发展。
2.2.3我国农业机械化发展的现代农业需求性分析
20世纪末，我国胜利实现了现代化建设的前两步战略目标。进入新世纪，中国的第一个五年 计划就把“推进农业机械化”列为重要内容，反映了新时期对农业机械化的更高要求。保障粮食 生产，发展“优质、高产、高效、生态、安全”农业，调整农业结构，提高农产品国际竞争力， 增加农民收入，成为我国建设现代农业的重要目标。因此，作为现代农业技术支撑的农业机械化， 围绕国家中长期农业发展目标，又增加了新的历史使命和技术责任。
(1)主要粮食作物重要环节生产机械化关键技术
近十几年来，围绕主要粮食作物重要环节生产机械化关键技术方面已经取得了很大进步，如： 机械铺膜、深耕深松、节水灌溉、化肥深施、精量半精量播种、秸秆粉碎还田以及高效安全施药 植保等机械化适用新技术的推广面积迅速扩大，小麦基本实现机械化生产。但是，在水稻种植、 收获机械，玉米收获机械，以及保护性耕作适用机具方面与发达国家存在较大差距。因此，在主 要粮食作物重要环节生产机械化关键技术装备方面还要重点解决：水稻生产全程机械化中的工厂 化育秧；降低生产成本、可靠性提高的水稻高速插秧机技术；机具作业可靠性的半喂入水稻联合 收割机制造技术；适应多个地区、不同行距的不分行玉米联合收割机技术；以及适合可持续发展 的旱作农业保护性耕作机具技术。
(2)农产品安全生产与精深加工装备关键技术
在现有基础上，提高农产品的档次和质量，提高我国农业的国际竞争力和农业综合效益的农 产品安全生产技术，以及量大、经济价值高的农产品精深加工装备技术将得到快速发展。主要有： 在农产品安全生产技术方面，保障生产过程中化肥、农药安全的精确施用技术与环境保护技术； 保障国民食品安全的农产品加工以及食品生产、品质监控、储藏流通过程中品质控制与保证等技 术；在农产品精深加工装备方面解决上档次、上水平、上效益，以及提高可靠性、稳定性和经济 性的农产物料粉碎、干燥、营养物质的提取、分离、三废(废水、废气、废渣)治理与利用技术 及相应的装备。
(3)设施农业生产与农业髙效用水设备关键技术
设施农业是农产品生产“高效、优质、高产”，实现均衡安全生产的重要措施。节能型设施 农业装备能满足水、肥、农药合理施用要求，移栽机具，植物生态、生理监测与适时营养调控设 备，土壤消毒、灭菌设备，小环境监控制仪器及设备、农业生产持续发展的无土栽培设备等将会 得到较快发展。
实现农业高效用水将是我国长期艰巨的任务，应用地面灌溉自适应控制系统改造和提升现有 的各种地面灌水技术装备，实现田间灌水设施自动化和用水高效化的关键技术将会拥有广阔的市 场。
（4） 草业畜牧机械关键技术
适应我国农业结构战略性调整，大力发展畜牧饲养业要求和生态持续发展的草原改良（少耕、 免耕、补播、草籽采集加工）及人工草场建设机具，牧草收贮加工设备、农作物秸杆饲料化应用 技术装备，适应牛、羊圈养的规模化、标准化饲喂及综合管理技术与装备，奶品采集设备等关键 技术。
（5） 经济作物生产机械化关键技术
主要解决特种、具有优势的经济作物的种植、管理、收获机械。如：棉花机械化采摘、打顶、 棉花田间转运机械，块根、块茎类作物（马铃薯、甜菜、中草药等）的种植和收获机械，油菜等 特种油料作物和甘蔗等糖类作物收获机械关键技术。
2.3我国农业机械化发展效应的表象分析
2.3.1替代农业生产工具的效应
新中国成立以来，我国农业机械化有较大发展，农业生产方式正由人畜力手工劳动向机械化 生产不断改变。1949年，我国农机总动力仅8.1万kW,其中排灌动力约占89%,拖拉机保有量 只200余台，农业生产主要靠人畜力手工劳动。农机作业量很少，机械化生产方式在农业生产中 处于附属地位。1999年，我国农机总动力已增至4.89亿kW；大中型拖拉机78.2万台，配套农 具136.8万部；小型拖拉机1215.3万台，配套农具1696.7万部，拖拉机动力近1.4亿kW,农 机总动力的28.5%；农用排灌机械动力9822.8万kW；联合收割机22.7万台；农产品加工机械动 力5461.5万kW；农业机械固定资产原值达2640.8亿元。
截至2004年底，全国农业机械总动力达到6.41亿kW,比上年增长了 6.1%；拖拉机保有量 1579.59万台，同比增长5.7%；全年共完成机械耕地面积0.63亿hn?,机械播种面积0.44亿hn?, 机械收获面积0.305亿hm2,机械化耕地、播种、收获水平分别达到51.5% （说明：耕地面积由 1996年国家统计局公布数据1.3亿hm2,改采用2003年国土资源部公布数据1.23亿hm2）. 28.8% （说明：播种面积由于2004年数据尚未公布，使用农业部市场司预测数1.54亿hm2）和20.3% （说明：预测数，理由同前），农业机械成为稳定和提高粮食生产的重要物质支撑和技术手段。
随着农机装备数量的增加和结构的进一步优化，农机作业量大幅度增加，农业机械化水平有 了很大提高，先进的机械化生产方式正在加速替代落后的传统手工生产方式而占据重要地位。 1999年，全国机耕面积6192.4万hn?,占耕地面积的65%；机播面积近4000万hn?,占播种面 积的25.6%；机收面积2542万hn?,占收获面积的16.3%；耕种收综合机械化水平35.6%,其中
13个省市自治区达40%以上，有8个超过50%,新疆已超过70%； 2003年全国机耕面积6094.4 万hm2,机播面积4071.4万hn?、机收面积2736.1万hn?。尤其是近年来小麦跨区机收取得了突 破性进展，小麦主产区基本实现了小麦生产过程机械化，这是我国主要农作物中率先实现生产过 程机械化的里程碑。
另外，从农机装备工业发展来看，我国的农业装备工业发展迅速，也反映了农业中生产工具 需求的变化。据中国农业机械工业协会理事长高元恩介绍，建国50余年来，特别是改革开放20 余年来，我国农业装备工业不断发展壮大，已形成基本完整的体系，成为世界上农业装备生产的 大国，现能生产14大类，95小类，3000多个品种的农业装备，基本上能满足我国在各发展阶段 的需求。据不完全统计，目前全国农机制造企业达8000余家，规模以上企业为1466个(不含农 用柴油机和排灌机械企业)，从业人员37.58万人，年销售收入超过850亿人民币。
近20多年来，我国的农机化事业进一步发展，农机需求产生巨大变化，主要表现在大中型 农机产品成购机农户新宠。上世纪80年代初，实行家庭联产承包责任制后，农机客户的主体为 个体农民，由于其购买力有限，迫切需要小型机具。我国农业装备工业适时开发研制了一系列小 型机具，包括小型拖拉机、小收割机、小农副产品加工机器等，适应了当时的需要。这一时期， 我国农业装备工业不但没有萎缩，而且有了一个很大的发展。上世纪90年代中期，我国出现以 小麦机收跨区作业为代表的农机社会化服务，十年来发展迅速，现在已初步形成农机社会化服务 体系，解决了小规模经营与机械化作业的矛盾。2004年包括农机专业户在内的全国各类农机化作 业服务组织达3214万个，从业人员达到3836万人。农机大户，股份合作社，农业作业公司等新 型农机化服务实体逐渐在成为农机客户的主体。客户主体这一变化，要求提供的农业装备由以中 小型为重点向大中型为重点、由单项作业机械为主向复式业机械为主转变，以适应提高生产率， 获取更大利益的要求。近几年，我国的主要农机产品呈热销局面。2002年，国内企业生产大中马 力拖拉机51000余台，改变了多年下滑的局面，同比增长17.9%o 2004年大中拖拉机产销达98000 余台，同比增长83.93%。收获机械，特别是联合收割机快速增长，各种自走式联合收割机，年产 量超过4万台。
2.3.2提高农业综合生产能力的效应
农业机械化是社会进步和生产力提高的重要标志，是农村实现小康、走向共同富裕的必由之 路。农业机械化的发展，提高了土地生产率，提高了农业劳动生产率，提高了农业生产抗灾、减 灾的能力，从而提高了农业综合生产能力。
一、土地生产率的提高
在我国实行农业机械化几十年过程中，土地生产率的提高有目共睹。我国2004年全年粮食 总产量达4694.5亿kg,增产387.5亿kg,单产每亩提高了 19kg,粮食总产的增量和单位面积产 量创历史最高水平。这些成效的取得，农业机械化发挥了重要的作用。
(1)机器操作工效高、速度快，损失少，能争农时、抢季节。小麦跨区机收成功就是一个 很好的证明。由于中国受季风影响，麦收季节从南至北恰值雨季，必须“龙口夺粮”。机收小麦 比人工快，收得干净，损失浪费少。据估计，我国粮食收后因不能及时处理造成霉烂、变质而损 失的量，约占总产量的10%〜15%, —年约达4000〜6000万t,大大高于联合国粮农组织规定的 损失率5%的标准。如能把损失率降低5%,就等于每年增产2000万t的粮食。随着农业机械化 相关技术的发展和推广，粮食收获后的损失将会逐渐减少。在不需要改变复种指数的地区，通过 机械化作业抢农时，可以延长生育期，或换用高产品种，有利于适时完成各项农事活动，促进增 产［124］。
（2） 机器操作准确、均衡，能按照农业技术要求完成高精度作业，从而提高了十.地产出率 和资源利用率，提高了作业质量。如应用节水灌溉技术和设施，可比传统灌溉节省耕地10%,节 水50%,增产20%〜30%；水稻机械化抛秧栽培不仅可提高作业速度和质量，而且比常规人工移 栽节省种子20%〜30%,节省秧田85%〜90%,增产10%〜15%,节水80%；玉米覆膜机械化栽 培技术，与人工作业相比可节种20%〜30%,节水15%,增产20%〜30%。
（3） 复种指数提高。在耕地面积难以增加、甚至可能减少的情况下，为保证我国未来的粮 食安全，必须努力提高单产，而提髙复种指数是提髙单产的重要途径之一。农业机械化的发展为 提高复种指数提供了技术支持。依靠品种、灌溉、机械化等措施，特别是机械化作用，我国成功 地把大量历史上一年一熟的地区，改成了两年三熟和一年二熟，从而成倍地提高了产量。如北京 地区，年降雨量只有600mm,年有效积温仅4600度，1950年前基本是一年一熟，产量21/1111?。 即使在今天，世界上同样条件的地区也都是一年种一季作物。但是依靠高度机械化，北京实现了 一年两熟，产量达到15t/hm2左右［啦。
（4） 高新技术的推广使用，必须以农业机械化为载体。实践证明，要把先进的农业增产、 增收、增效技术在大面积生产上获得应用，必须依靠机械化来实现。实施丰收计划、节本增效工 程，同样需要机械化来完成。从现在起到本世纪30年代，需要增加约140兆t粮食，考虑到资源 短缺、耕地减少、农业劳动力转移等不利因素，机械化必然发挥更大的作用。
二、农业劳动生产率的提高
利用机械动力及其配套农具，比人工畜力农具降低了劳动强度，缩短了许多时间，从而提髙 了劳动生产率。例如，开垦荒地和改造中低产田等工作很大程度上要靠机械措施才能实现，如机 修梯田、推土平地、开沟挖渠、深翻深松人畜力很难完成，都要有机械才能进行。我国农业机械 化的发展除了保证基本农产品的稳定增长外，还加快了农村劳动力转移和土地适度规模经营，促 进了国民经济的协调发展。由于农业机械化的发展，使“面朝黄土背朝天，磨破了镰把腰累弯” 的状况得到改善。一方面，广大农民摆脱了土地的长期束缚，除“三夏”、“三秋”等有限时间从 事土地耕种外，绝大多数时间从事多种经营，剩余劳动力向二、三产业转移，促进了社会主义市 场经济快速发展；另一方面，农村土地开始向适度规模经营发展，明显地提高了粮食的劳动生产 率［124-127］
三、农业生产抗灾、减灾能力的提高
我国每年都有部分地区遭受不同程度的水、旱、病虫等灾害。据统计，过去的30年间，平 均每年受灾面积达0.28亿hn?,其中成灾面积约0.08亿hn?。随着农业工程技术的发展，排灌和 植保机械化的程度不断提高，我国农业抗御旱涝和虫灾害的能力也有所增强，农业生产条件得到 改善，农业生产稳定性得到提高。农业生产的波动率已从解放初期的30%以上降到目前的5%以 下［理
自然灾害频繁是农业可持续发展的一大障碍。农业技术装备对于农业可持续发展具有重要作 用，它已经成为农村经济的重要物质基础。农村生产性固定资产有1/4是农业机械化，机电动力 已占农村总动力的86.5%。对于抗灾减害，稳定农业生产，农业技术装备贡献突出。排灌机械动 力约占农机总动力的1/5,由于机电排灌的发展，使我国旱灾成灾率降低10%,水灾成灾率降低 20%以上；8000多万部手动植保机械，150多万部机动植保机械，每年挽回粮食损失约占粮食总 产量的10%,挽回棉花损失占总产量的30%［,291.
改革开放以来，我国经济不断持续快速发展。目前，经济发展进入了工业反哺农业的新阶段。 国家对农业的支持保护力度不断加大，党和国家出台了一系列扶持农业和农业机械化发展的政策 措施。2005年中央“ 1号文件”明确地提出了农业发展的主题：提高农业综合生产能力。
农业综合生产能力，是在一定条件下可以稳定实现农业综合产出水平和农业竞争力，是社会 生产力的重要组成部分，是衡量一个国家、一个地区农业生产总体水平和农村经济实力的主要标 志“呦。大力发展农业机械化，已经成为提高农业综合生产能力的必然要求。农业机械是科技的 物化，是农业科技的载体与支撑，也是农业综合生产能力的决定性因素之一。随着农机科技水平 的提高，在农业综合生产能力的增长中，农业机械的贡献率逐年增加。在2004年中央农村工作 会议上，回良玉副总理把提高农业装备水平作为增强农业综合生产能力的六项措施之一。发达国 家农业发展的事实证明，农业机械化是提高农业综合生产能力和农产品竞争力的重要物质条件， 是实现农业现代化的必然要求和必要的物质基础。
2.3.3良性调整农村经济结构的效应
农业机械化作为大规模提高农业劳动生产率的手段，既离不开农业产业结构变革的推动，又 担负着支持农业产业结构调整的任务。国内外农机化发展过程无不表明，农业机械化发展对于 促进农业产业结构调整起到了积极的作用［n,-,36,o
2. 促进了农业的产业化、专业化和社会化生产，提高了农产品市场竞争力
我国入世后农业面临“提篮小卖应对跨国集团，千家万户对付八国联军”的局面。发达国家 大都在1940年至1960年前后实现了农机化，正在向信息化采集、数字化管理、自动化作业的精 准农业发展，农产品成本低、质量好、竞争力强。我国农产品竞争力和附加值低，单靠手工作业 不可能解决标准化生产，离开标准化生产农产品质量难以保证、竞争力难以提高。
农机化是农业节本增效，延长产业链，提高产品竞争力的重要措施之一，也是适度规模经营， 合理发挥农资（种子、化肥、农药、薄膜等）作用和农业循环经济的必然选择。发展农业机械化， 釆用机械化生产，可以提高农产品质量，保证食品卫生安全。例如使用高效的植保机械，可以提 高防治效果，减少农药残留；发展粮食产地烘干机械化技术，可有效减少粮食收获后的霉变损失 和再次污染；推进农机化标准作业，可全面提高农产品品质。发展农产品加工机械化技术，可有 效延长农产品的产业链条，提高农产品增值转化水平。农业机械不仅贯穿于农业的产前、产中、 产后的产业链的各个作业环节，而且随着生物技术和电子信息技术在农业及其相关产业上的应 用，相关的农业机械也越来越先进、越来越精细、越来越精准。农业产业化是将农业产前、产中、 产后的各个环节联结成一个完整的产业系统。建立农业支柱产业和主导产品基地，实现种养、加 工、产供销、农工贸一体化经营，达到转化增值。传统农业局限于狭窄的产中活动，现代农业是 产前、产中、产后紧密结合，产供销一体的产业化模式。在发达国家，完成这个庞大的社会化生 产的基本环节是应用各种先进的农机装备和设施。如种植业产前的种子精选、加工、育种等，通 过农机装备形成规模化，可直接向农民提供种苗服务；产中的耕作、灌溉、植保、收获、运输等， 由于先进、高效机械的出现，形成了专业化、社会化服务组织；在农产品产后加工方面，收获、 贮运、保鲜成套机械装备和加工技术的发展，实现了工厂化生产加工线。农机装备的广泛应用， 有力地促进了农业的专业化、工厂化、社会化生产，使农业由弱质产业转变成一个高度发达的具 有竞争力的基础产业。
（2） 在农村城市化和农民市民化过程中，农业机械起到了不可替代的作用
农村城市化和农民市民化是农村经济结构调整的重要内容，也是农村经济结构调整要实现的 重要目标。
在促进农村城市化方面，农业机械的广泛应用是农村二、三产业发展的必选技术发展。农户 目前拥有的农业机械已广泛参加到小城镇、基础设施和住宅的建设过程中，农机（船）运输更是 农村交通运输业的主要部分。对农村农副产品进行深加工，农业机械是农民的助手。农村商业的 许多作业环节也应用农业机械。农村许多公共设施的建设更是缺不了农业机械，，更重要的是农 业机械化提高了农业生产效率之后，节省出来的大量劳动力转移到非农产业从而成为二、三产业 发展的杠杆，非农产业的发展是农村城市化的重要前提。外出务工的农民对当地的城市化进程无 疑作出了巨大的贡献，而大量的农民外出务工却基本上没有出现耕地搁荒现象，这不能不归功于 农业机械水平的提高。因此，在与农村二、三产业发展同步的农村城市化进程中，农业机械化成 为不可或缺的前提要素。
在促进农民市民化方面，农业机械化是提高农民素质特别是青年农民素质的有力杠杆。不断 先进的农业机械的操作、保养和维修，推动了农民的学习，有力地促进了农村学习型社会的形成， 提高了农民文化生活水平。随着电子信息技术的广泛应用，机电一体化水平的不断提高，农业机 械的先进性、精准性和功效性也越来越高，农业机械的品种也越来越多，在农业产业化链条中的 应用也越来越广，从而不断推动农民认识各种农业机械，学习操作、保养和维修各种农业机械， 使农民自身素质不断提高。相关资料表明，各种农业机械的操作和维修人员，往往是相对具有较 高素质的农民。可以毫不牵强地说，农业机械化的推进，是提高农民素质的一个重要手段，这是
“一理通百理验”的道理，也就是说，懂得操作和维修农业机械的人，往往也容易学习学会其它 生产技术，而提高农民素质，恰恰是农民市民化的重要前提。
（3） 农业机械化促进了农村劳动力向其他行业转移
我国农业劳动力数量很大，向非农业转移缓慢是农业产业结构中存在的严重问题，大量的劳 动力集中在有限的土地上，这不仅严重影响了农业产业结构的调整，更不利于农业机械化的发展 和农业劳动生产率的提高。
农业机械作为农业和农村经济发展的重要物质塞础，是农村生产力的重要组成部分。它可以 将农村大部分劳动力从繁重的农业生产中解放出来，转移出大批农业劳动力从事畜牧养殖业、加 工业和二、三产业，为发展其他产业，调整农村产业结构奠定坚实的基础，带动了城镇化的发展。 农机化对农村劳动力转移具有不可替代的作用。先进适用农机技术的应用可以减人增效，使农民 活动范围增大，就业素质提高，进城打工农民减少返乡务农的流动，节省人力成本和社会资源。 我国经济社会快速发展，已经使农村成为工业和城市建设廉价劳动力的重要来源，提升了我国工 业品和城市招商引资的竞争力。一般讲经济发展越快，农业劳动力转移越多，农机使用效率就越 高，对经济社会发展的贡献率也越大。
2.4我国农业机械化发展效应的约束分析
2.4.1我国农业机械化发展的阻力
发达国家实现农业机械化的经验和我国农业机械化走过的历程表明，农业机械化健康发展取 决于两个重要的条件⑴：一是农村人均收入水平；二是每个农业劳动者负担的播种面积。前者是 农民生活水平和购买力的度量，后者标志着农业劳动力余缺程度，是农民需求愿望的表征。影响 农业机械化发展的主要因素⑶：一是农村经济（人均收入水平）；二是劳动力转移率；三是农业资 源，主要指人均耕地面积以及役畜数量；四是农业机械投入。其中农村经济和劳动力转移率对其 影响程度较大，而农业资源影响程度较小，且它们之间呈负相关关系。
我国农业机械化水平均是较低的。根据1999年国际统计年鉴引自国际粮农组织数据，1996 年平均每千公顷使用拖拉机（大中型）台数：世界平均为19.1台；亚洲平均为13.9台；我国为5.4 台（1999年为6.0台）；印度为8.6台；埃及为31.9台；巴西为15.1台。1996年平均为每千公 顷耕地使用收割机台数，世界平均3.1台；亚洲平均为3.8台；中国为0.9台；印度为18.0台； 巴西为1.0台。农业机械动力占全部动力比重：美国1910年为24%； 1940年已达到94%,基 本上实现机械化。我国这种过低的农业机械化水平，说明提高我国农业机械化水平有一系列的阻 力，且对动力的抵制相当强。
2.农业劳动力向非农产业转移缓慢
农业劳动力占整个劳动力比重平均每年仅下降1%,至1999年仍高达到50%,且近两年农 业劳动力绝对数量不降反升，总量达到4.8亿以上。由此可知，这种过剩的农业劳动力使农业机 械化无法推进。在20世纪50〜60年代，日本工业高速发展，农村劳动力大量流入城市，农业 人口下降至25.4%,农业劳动力严重不足，促使农业实行机械化。在60年代，台湾经济高速发 展，农业劳动力转移到工商业，农村工资上涨与劳动力缺乏刺激了农业机械化的发展。这些经验 证明，只有农业劳动力因转向非农产业而不足时，才能推进农业机械化。目前，我国已经有1亿 多农业人口转向城镇二、三产业，但由于目前的城乡分割及多种因素阻碍农民进城，我国农业劳 动力向非农转移速度很慢。
二、农业用地产权转移缓慢
我国农用土地产权在世界上是比较特殊的。一方面所有权是农村集体所有，而集体的含义并 不明确；另一方面是使用权归家庭所有，且长期不变。这样产权不明晰使其交易比较困难，加之 缺少中介服务，乡村间交易少。由此，农业用地过于分散。1990年平均每户经营耕地为0.667hm\ 1999年降至0.587 hm2, 2002年更降至0.493 hm2[164]； 2000年劳均耕地面积为0.19 hm2.
2.4.2农业剩余劳动力对农业机械化的影响
2.影响土地的规模效益，阻碍农业机械化的发展
农村劳动力的大量存在必然造成土地的分散经营，土地规模因人口增长和农户的增加而越分 越细。农业生产力水平在不断提高，由于没有土地的集中相配合，从而无法实现农业生产的规模 效益，小规模农业生产的成本反而会随着农业现代化水平的提高而增加。当农民的边际劳动生产 率为零甚至为负时，必然会造成农民少种地或不种地，甚至会造成耕地的弃耕，进而影响粮食生 产，危急粮食安全，从而阻碍农业机械化的发展。
二、 影响农民对土地的投入，阻碍农业机械化的实施
由于剩余劳动力的存在，因而有些思想观念落后的人认为：“现在人力都用不完，谁还有心 思搞什么机械化？ ”但是农业生产的综合性、分散性、季节性和地域性决定了它所需要的农机品 种多、数量大。因此，要实现农业机械化必须投入大量的资金。对农业生产投入不足，生产就会 出现萎缩。同时由于有一定文化、体魄健壮的青年人外流，留下的大多是素质较低的年老体弱的 农民，这些因素严重地阻碍着农业机械化的实施。
三、 降低农民人均收入，阻碍农业机械化的发展
伴随着农业人口的不断增加，根据有关农业经济学原理可知，当农业边际劳动生产率随着农 业人口的增加已降为零甚至为负数时，必然会造成农民人均收入的下降。当大量农民滞留在小块 农田上，农民不能在其它行业上就业，以至增大了农业机械化发展的阻力【239】。
第三章我国农业机械化发展效应的经济性分析
在前文研究中可以看出，我国农业机械化发展具有生产工具替代、农业综合生产能力提高和 农村经济结构良性调整等效应，反映了农业机械化对农业经济发展具有重要的促进作用。本章将 通过定性与定量相结合的研究方法，进一步分析我国农业机械化对农村经济的作用特点和影响程 度。
3.1我国农业机械化发展效应的经济性表象
发达国家实现农业机械化的经验和我国农业机械化走过的历程表明，农业机械化健康发展取 决于两个重要的条件：一是农村人均收入水平；二是每个农业劳动者负担的播种面积。前者是农 民生活水平和购买力的度量，后者标志着农业劳动力余缺程度，是农民需求愿望的表征。％我国 农业机械化发展表现了多方面的经济效应，归纳起来主要包括农民收入的增加、粮食产量的提高、 农村剩余劳动力的转移等。
3.1.1农民收入的增加
当前的“三农”问题，最关键的是解决农民增收的问题。一个时期内，农民增收将是农村经 济工作的中心，而农业机械化在农村经济建设和农民增收中发挥着重要的作用。
表3-1 2001年我国农民人均纯收入前5名的省份农业劳动生产率等悄况比较
省市 农民人均 纯收入 （元） 人均GNP
（元） 农业劳动 生产率 （7U/A） 第一产业从业人员 占社会从业人员比重 （%） 平均每农业劳动者 拥有农机动力 （kW） 每万名农业劳动者 拥有联合收获机数量 （台）
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
江苏 3785 12922 7341 41.4 2.0 35
表3-2 2001年我国农民人均纯收入后5名的省份农业劳动生产率等情况比较
省市 农民人均 纯收入
（元） 人均GNP
（元） 农业劳动 生产率 （元/人） 第一产业从业人员 占社会从业人员比重 （%） 平均每农业劳动者 拥有农机动力 （kW） 每万名农业劳动者 拥有联合收获机数量
（台）
青海 1557 5735 2965 60.0 1.8 5
云南 1534 4866 2634 73.6 0.8 0
甘肃 1509 4163 2936 59.4 1.6 2
陕西 1491 5024 2890 55.7 1」 10
贵州 1412 2895 1996 66.4 0.5 0
国内外经验证明，农民增收的根本大计是提高农业劳动生产率，而农业机械是提高农业劳动 生产率的关键要素。分析我国情况，农民人均纯收入高的地区，农业劳动生产率也高；农业劳动 生产率低的地区，农民人均纯收入也低。将2001年我国农民人均纯收入最高的5个省市与最低 的5个省市作比较，如表3-1和表3-2所示。可以看出，农民人均纯收入最高的上海比最低的贵 州高4倍多，而农业劳动生产率高近5倍。收入高的前5省市农民人均纯收入都在3700元以上， 最高的近5900元；农业劳动生产率都在7000元以上，最高的达1.3万多元。而收入低的后5省， 农民人均纯收入都在1600元以下，最低的才1412元；农业劳动生产率都在3000元以卞，最低 的还不到2000元。
影响农业劳动生产率的因素很多，农业机械是提高农业劳动生产率的关键要素。据统计资料 分析，从1985年到2000年，我国农户生产性固定资产原值构成发生了重大变化：农林牧渔机械 由占总构成的10.7%±升到32.8%,超过生产用房的比重而跃居第一位。说明农民对农业机械投 入的重视程度提高了，投入力度加大了。2002年，我国农机化作业服务组织已发展到近3000万 个，其中农机户2940万个，占99%。农机户约占乡村总户数的12%。从事农机作业服务的人员 约3554万人，约占农业从业人员的10%。据调研资料，农机户家庭人均纯收入比一般农民人均 纯收入高40%左右。农业机械化提高了农业生产力水平，不仅为我国粮食等主要农产品由过去长 期供给不足转变为“总量大体平衡，丰年有余”做出了重要贡献，还促进了农业劳动力向非农产 业转移，为国民经济发展和农民增收做出了贡献。从1985年到2001年，我国第一产业从业人员 占全社会从业人员的比重由62%降至50%；在农民纯收入中，第一产业纯收入比重由75%降至 49%,非农收入比重由25%增至51%。以上情况均说明，在新的发展阶段，农业机械已成为提高 劳动生产率和促进农民增收的关键要素27］。
3.1.2粮食产量的提高
粮食紧张是全球性问题。我国的粮食需求也很大，要达到供需平衡，需要做很多工作。其中 除了经济政策措施外，就是农业技术措施。这足以说明生产手段对于粮食生产的重要作用。从农 业生产力的发展历程来看，在传统农业初期，由于铁制农具的使用和发展，轮作制出现并普遍施 行。随着铁制农具的进一步发展，复种制逐步确立，精耕细作技术体系逐渐形成。在从原始农业 到传统农业的整个发展过程中，生产手段的改进使耕种面积不断扩大，技术措施上的精耕细作乂 使粮食单产不断提高。现在，我国处于从传统农业向现代农业过渡的历史阶段，生产手段的进步 仍然在扩大播种面积和提髙单位面积产量两方面发挥作用，在面积上的发展潜力越来越小，粮食 总产量的提高主要靠单位面积产量的提高。
农业生产的技术手段包括生物技术措施和工程技术措施。农业机械化是农业j•程技术措施之 一，只有农业机械化才能充分发挥良种和化肥的增产作用农业机械化提高粮食产量的作用 表现为以下几个方面：
（1）提高粮食耕播质量。首先，机械耕翻，精细整地是实现粮食高产稳产的重要措施。它 不但可以将植物根茬和残株扣入土壤，灭草灭菌，减少作物病、虫、草害的影响，还可以达到疏 松土壤，提高地力，改变土壤理化性状，保持耕层活化的目的。同时，耕翻整地，还有利丁•十壤 接纳融化的雪水，增加蓄水保埔能力，有效地防止失埔，对减轻春旱起着重要作用。另外，实施 机械耕整地和秸秆还田，增强农业发展后劲，为提高粮食产量奠定了基础。
其次，采用精量半精量机械播种保证了合理播量、播深、植株的行间距，使植株充分利用土 壤肥力、光、热、水等资源，增加植物的干物质积累。高质量的播种是获得全苗、取得高产的基 础，种植密度、收获株数的保证是取得高产的必要条件。据测定，机械播种的玉米出苗率较人工 播种的提高1〜3成，保苗株数可超过理论保苗株数，有效收获株数可达到或接近理论保苗株数。 由此可见，机械化在播种这一环节对粮食的增产作用十分重大，且不可代替。
再次，应用机械深施化肥技术，达到节本增效目的。全国各地的经验表明，化肥深施与表施、 浅施比较，可提高化肥利用率15%〜20%,增产粮食45〜60kg。机械深施化肥由于实现了种肥分 离乃至分层深施肥，因此，消除了烧种烧苗现象的发生，同时还最大限度地满足了作物根系吸肥 规律及对肥量、肥位的要求，更便于根系吸收肥分与养分积累，从而壮化了幼苗，增加了产量， 提高了化肥的利用率，进而实现了机械深施化肥的增产机理1139'140]»
（2） 提高复种指数。复种指数指在同一块地上一年种几季（几熟）作物，例如，一年种两 季作物，复种指数200%,两年种三季，复种指数150%。依靠品种、灌溉、机械化等措施，特别 是机械化作用，我国成功地把大量历史上一年一熟的地区，改成了两年三熟和一年二熟，从而成 倍地提高了产量。如北京地区，年降雨量只有600mm,年有效积温仅4600度，1950年前基本是 一年一熟，产量2t/hm2。即使在今天，世界上同样条件的地区也都是一年种一季作物。但是依靠 高度机械化，北京实现了一年两熟，产量达到15^m2o
（3） 改变生物周期。在不需要改变复种指数的地区，通过机械化作业抢农时，可以延长生 育期，或换用高产品种。如1993年前北京地区靠机械化已经实现一年两熟，取得每公顷产粮10-12 吨的好收成。但夏玉米生育期为90天的早熟品种，产量不高、品质不好。通县张辛庄通过三夏 机械化免耕播种，秋季玉米采用联合收割及耕整地一条龙作业，合理推迟小麦机播日期等，争得 15-20天左右生长期，于是把早熟的夏玉米换为生育期为105-110天的中熟品种，夏玉米每公顷 产粮可提高到7〜9t,类似方法全国许多地区都在推广。又如寒冷地区的铺膜种植技术，可以增 温保埴，延长生育期，大幅度提高产量；特别干旱地区，机械化施水播种可以保证适时出苗。
（4） 减少粮食收后损失。农作物的收获具有季节性强、劳动强度大、工序多、易损失等特 点，人工收获产生的损失有时达1%〜5%,甚至更高。据估计，我国粮食收后因不能及时处理造 成霉烂、变质而损失的量，约占总产量的10%〜15%, —年约达4000〜6000万t,大大高于联合 国粮农组织规定的损失率5%的标准。如能把损失率降低5%,就等于每年增产2000万t的粮食。 采用机械化作业，把好收获质量关，就可把损失降到最低限度，机械化收获作业挽回的这部分损 失量，实际上就等于依靠机械化增收了这部分损失的产量。在季节限制的条件下，机械收获的高 效率，可将收获期降为更短，可让作物充分灌浆，积累果实，增加粒重，降低水份，进而增加产 <-[124,141]
O
表3-3 2002年我国粮食总产量前5名的省份及其农机总动力等悄况比较
省市 粮食 总产量
（万t） 农用机械-
总动力 （万 kW） 机耕
面积 （千 hn?） 占耕地 总面积 （%） 机播
面积 （千 hn?） 占播种 总面积 （%） 面积 （千 hm?） 机收 占收获 总面积
（%）
河南 4119.9 6548.2 5543.68 68.35 5012.23 38.18 4264.54 33.51
山东 3720.6 8155.6 5499.26 71.52 4411.27 39.16 3676.71 33.93
江苏 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
数据来源：中国农业机械年鉴2002、中国农村统计年鉴2002、2003
表3-4 2002年我国粮食总产量后5名的省份及其农机总动力等情况比较
省市 粮食 总产量
（万t） 农用机械 总动力 （万 kW） 机耕
面积 （千 hn?） 占耕地 总面积
（%） 机播
面积 （千 hn?） 占播种 总面积
（%） 面积 （千 hn?） 机收
占收获 总鹵积 （%）
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
数据局来源：中国农业机械年鉴2002、中国农村统计年鉴2002、2003
综上所述，农业机械化对粮食产量的提高有不可替代的作用。从表3-3和34可以看出，全 国粮食产量排名前五位的省市不论其农机总动力、机耕、机播、机收各个指标总体都是符合趋势 的，而且明显比后五位的省市的各个指标要高出很多。
3.1.3农村剩余劳动力的转移
农村劳动力转移不是今天才有的问题。国际经验表明，剩余劳动力的顺利转移已经成为各国 实现工业化和城市化的中心环节。根据“人口流动高位移规律”理论，考察当前我国经济发展状 况，促使劳动力转移的原因有以下几点。
（1） 以土地经营为收人主要来源的农民收人增长缓慢，使土地经营对农民生产、生活的重 要性有所下降。
（2） 农村工业化进程的加快、城市化水平的不断提高、小城镇建设步伐的加快以及其它非 农产业的迅猛发展为剩余劳动力的就业创造了较大空间，较高的劳动报酬和良好的工作条件也成 为吸引农村劳动力转移的强大引力。
（3） 根据农业部课题组预测，“十五”期间我国每年新增的劳动力有1000万左右，而工业 用地的大量增加使每年新增的劳动力几乎全部转化为剩余劳动力，剩余劳动力的大量增加已经严 重阻碍了我国经济的发展，转移农村剩余劳动力已经刻不容缓。
（4） 国家宏观政策的转变为农村劳动力转移提供了可能。这主要表现在：城乡分割的二元 户籍制度的改革与土地流转制度的创新有机地结合，逐步消除了农村劳动力向城镇转移的障碍， 形成农村劳动力外向转移的推力；农村工业化的发展，为农村劳动力创造了更多的就业机会，成 为促使劳动力转移的强大磁场，快速成长的劳务市场，推动了农村劳动力的转移；农村社会保障 制度的逐步完善，解除了农村劳动力转移的后顾之忧。
虽然农村劳动力转移是众多因素作用的结果，但农业机械化水平的不断提高是促进农村劳动 力产生和转移的直接原因。我国农村内部就业结构随农业机械化变化的情况如表3-5所示。
由表3-5可以看出，从1990〜2003年这14年间，农机总动力增加了 110.3%,拖拉机台数增 加了 89.3%,而从事农业生产的劳动力却减低了 10%»
表3-5农村内部就业结构与农机的变化悄况
年份 农村内部就业比重 农业机械化发展状况
农林牧渔业
(%) 工业与建筑业 (%) 运输与商业
(%) 农机总动力 (万 kW) 农用大中型拖拉机 小型拖拉机
(万台) (万台)
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
数据来源：2004年 ＜中国统计年鉴》，农村内部就业比重由作者归纳并整理.
农业机械化促进农村劳动力转移的原因有以下几点。
(1)农业机械化提高了劳动生产率，促使农村劳动力大量剩余。伴随着农业机械数量的迅 速增长，全国农业机械化水平普遍提高，全国农业生产机械化水平的提高产生了深远的社会经济 效益。首先表现出生产效率的提高，对农民来说减少了重体力劳动时间，减轻了劳动强度，增加 了收入，有更多休息时间掌握现代化生产技能，接受先进科学的文化知识或从事其他生产活动获 取更多经济收益，是农村劳动力转移的重要推动力量。农业机械化水平的不断提高促使农村剩余 劳动力不断的增加，如表3-6所示。
表3-6关于我国农业剩余劳动力总量的一些估算 (单位：万人)
估算者 全国 东部地区 中部地区 西部地区
王诚(1994) 13845 5640 4672 3533
李燿华(1996) 14700 6806 4422 3472
国情小组(1996) 16012 7415 4816 3781
王红玲(1997) 11700 4185 4184 3331
资料来源： ＜中国统计年鉴(1995)1 P84-85
＜中国统计年鉴(1997)》P96-98 ＜中国统计年鉴(1998)＞ P130-131
(2)农业机械化带动了二、三产业的发展。首先，农户对农业机具的需求趋势引导了农机 工业的发展方向，引发了农机设计、销售、生产部门走向市场，带动了与农业机械有关的工业的 发展，吸收了大量的劳动力从事与农业机具有关行业的生产活动。其次，农业机械化发展形成了 农机制造、农机销售、农机修配、农机作业四大市场。其社会效益在于逐步形成了农业机械的产 业群体和农业机械服务体系，将农村第一产业中由于生产效率的提高而节省的农村劳动力转移到
中国农业大学博士学位论文 第三章我国农业机械化发展效应的经济性分析 第二、三产业之中，特别形成了农业机械的服务产业群体，主要包括：围绕农业机械的销售、培 训I、零配件供应；围绕生产环节的维修、油料供给、生活服务；围绕农户或农机手的培训、考试、 相关知识讲座与文化知识的传播等等。再次，农业机械化增长方式的转变从过去侧重于农业机械 保有量的增长转变为“量”和“质”的双重提高，这客观上需要拓宽农机工业发展空间的深度和 广度，同时也对整个农业生产的全过程的传统方式产生深刻影响。
（3）农业机械化促进了农村经济结构的调整。农业现代化是在一定的生产条件下，具有较 高科学文化素质的农业劳动力，利用现代农业生产手段，生产出能够满足社会需求的产品，体现 了农业的综合生产能力。实现农民增产增收的“双增”目标，都需要先进的农业生产技术和农机 装备作为物质技术支撑。农村经济结构调整的不断深化，将会带来农业内部专业分工的细化，先 进的农业生产技术和农机装备对转移农业劳动力的替代作用将得到加强。实现农机化是促进农业 劳动力同二、三产业转移的前提。随着农村经济的发展，以家庭承包为基础的规模经营将得到迅 猛发展，这就为农机化的发展提供了有利的条件，同时农业产业化的发展也促进了劳动力的转移。
农村经济发展对农机化的新要求是推动农机化发展的动力，农业机械化是农村劳动力转移的 必要条件。反过来农机化的发展又是推动农村剩余劳动力转移的动因，农村剩余劳动力的转移乂 推动了农业机械化的发展。
长期以来，大量劳动力滞留农村，已明显地成为制约农村经济发展的“瓶颈”，成为阻碍农 业劳动生产率提高、影响农民增收的一个主要因素。即当农业劳动力出现剩余的情况下，必须及 时将他们转移出去，否则多余的劳动力会阻碍农机化的发展。这是由于价值规律的作用，农业中 剩余劳动力的出现和增多会降低劳动力价格，使采用机器变得相对昂贵，从而阻碍农业机械化的 发展。有时为了推动农业机械化的发展，甚至宁可使农业中的劳动力数量保持相对短缺而不能使 之出现过剩。因为劳动力相对短缺引起的劳动力价格上涨会使机器的使用成本变得更低，有利于 农业机械的发展和推广使用。因此，要想帮助农民尽快脱贫致富，提高农业现有发展水平，从根 本上改变农村现状，就必须发展农业机械化，促进农村劳动力的转移。
农业机械化是推动农村劳动力转移的重要力量，大量农村劳动力转移将促进农业机械化的发 展；农业现代化离不开农业机械化，农业机械化将有力的促进农业现代化；农村劳动力转移是实 现农业现代化的内在要求，实现农业现代化就必须转移大量的农业剩余劳动力；反过来，农业现 代化将促进农业机械化的发展和农村剩余劳动力的转移。没有农业剩余劳动力的转移，就没有农 业机械化，也就没有农业的现代化。农业劳动力转移是农业机械化快速发展的前提，农村经济、 劳动力转移率是影响农业机械化的主要因素，农业机械化是农业劳动力转移的结果。农业机械化 水平与农业劳动力转移两者相互联系、相互影响、相互制约。
3.2我国农业机械化发展经济效应的线性回归分析
农业机械化发展对经济具有影响作用的表现形式在前文已经进行了分析，而其深入程度和相 关性如何还需进一步定量研究，本节将采用线性回归分析的方法初步定量了解农业机械化发展水 平对农业经济的影响。
3.2.1线性回归方法的基本模型
线性回归的功能是根据随机变量y及自变量x2,a , x”的巾组观测值 (x“，X2i,K , Xni)(i = l,2,3,A ,m)作线性回归分析。
设产出y及"个投入要素X/, x2,a , x”，给定皿组观测值 {(X/i，X2小,X”J，E }(「= /,2,3,A ,初，其线性表达式如公式(3-1)所示。
Y = a0+a,X,+a2X2+ A+a”X” 公式(3-1)
回归系数a0,al,a2,K,an通常采用最小二乘法计算确定。
表3-7 1978〜2003年我国第一产业产值与生产要素投入情况
年份 第一产业总产值 (yt/hm2) 农业机械总动力 (kW/hm2) 第一产业就业劳动力 (A/hm2) 农村经营费用支出 (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” 资料来源： 表示数据缺失
中国农业年鉴编辑委员会.中国农业统计年鉴(1980-2003).农业出版社，19842003
中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴(2003).中国统计出版社，2003, P416 国家统计局农村社会经济调査总队.中国农村住户调査年鉴(2001).中国统计年鉴，2001, Pll、 P31
3.2.2数据收集与处理
收集尽量多年限的统计资料，包括农业机械投入、资本投入、劳动力投入、耕地投入数量。 根据可获得的统计资料，农业机械化投入采用农业机械总动力统计指标表示，千瓦/公顷；农业资 本投入采用农村居民家庭经营费用支出统计指标表示，元/公顷，通过农村居民家庭人均经营费用 支出转换得到；农业劳动力采用乡村劳动力统计指标表示，人/hn?（见表3-7）。由于统计资料的 获取性差，以及林、牧、渔业在第一产业产值中所占比重较小，因此，使用农林牧渔业总产值和 农业机械总动力来表示种植业方面的相关指标。
3.2.3计算相关系数
从表3-8中看出，第一产业总产值与农业机械总动力、农村经营费用支出都呈高度相关，而 与第一产业就业劳动力相关性稍弱，且呈负相关性。
表邈性回1旦変量间的相关系数矩阵
变量 第一产业总产值 农业机械总动力 第一产业就业劳动力 农村经背费用支出
第一产业总产值 1. 000000 0.949850 0. 309898 0. 987867
农业机械总动力 0. 949850 1. 000000 0. 426734 0. 933119
第一产业就业劳动力 0. 309898 0. 426734 1.000000 0.371454
农村经营费用支出 0. 987867 0. 933119 0. 371454 1.000000
3.2.4绘制散点图
从图3-1可看出，大多数散点都分布在一条直线附近，第一产业总产值和农村经营费用支出 间散点图尤其明显。第一产业总产值与第一产业就业劳动力散点图则分别在1988和1997年拐点 偏转而呈现一条折线，基本上呈现线性关系；1978〜1987年间和1997〜2002年间呈现正线性关 系，1988〜1996年间呈现明显的负线性关系。
拟合单个变量自身随时间变化曲线，可以看到第一产业就业劳动力随时间变化的曲线关系， 运用平滑拟合的数据评估可以消除因数据大的波动所带来的影响（见图3-2）。
3.2.5建立线性回归模型
建立散点图表明的变量间的线性关系。首先假定第一产业总产值与农业机械总动力、农村经 营费用支出和第一产业就业劳动力呈线性相关关系。因变量与自变量间关系如公式（3-2）所示。
Y=a + p,M+p2L + p3K+^ 公式（3-2）
公式（3-2）中：a、0为各方程式中的变量系数，下角标号为系数号；
丫为因变量，第一产业总产值，TU/hm2；
M为自变量，农业机械总动力，kW/hm2 ； 厶为自变量，第一产业就业劳动力，人/公顷； K为自变量，农村经营费用支出，TC/hm2； 〃为残余项。
Y
图3-1第一产业总产值因变量与自变量散点图
图3-2第一产业就业劳动力数据拟合图
3.2.6参数评估
对上述建立的假设线性模型进行参数评估（见表3-9）。评估结果显示，F值为499.7656,远 远大于F0M{3,17）=2.44 ,相伴概率几乎为零，方程的显著性检验通过，说明模型拟合样本的整体 效果较好，也就是选择的所有自变量对因变量的总体解释力度大；除了常数项外，其他模型回归 系数通过检验。第一产业就业劳动力自变量评估参数为负号，表明第一产业就业劳动力已经出现 了过剩。
表3-9农业生产回归模型参数评估结果
变量 评估值 标准差 他验值 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
观察统计数据数冃：21
由于第一产业就业劳动力数据波动较大，我们采用其平滑值来评估模型参数，以修止变量因 政策影响而出现的大的波动。评估结果显示，模型通过方程的显著性检验和冋归系数的显著性检 验，说明数据修正后参数评估的模型比原评估模型好：/?\用$接近1,表明模型的拟合效果非 常好；F检验的相伴概率为0.000000,反映变量间呈高度线性，回归方程高度显著；参数T检验 的相伴概率几乎为0,回归系数通过检验；D.IV = 1.548552,对n=21, p=3时查表DW检验的1% 临界值为亦=厶4/和血=0.80,几DSV< 4 - dL ,残差序列不存在自相关（见表3-10）。
表3-10农业生产回归模型（自变平滑后）参数评估结果
变量 评估值 标准差 T检验值 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
观察统计数据数目：21
参数评估后的模型如公式（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模型预测
模型预测如图3-3,图中的实线表示因变量的预测值，上下两条虚线给出的是近似95%的置 信区间；图右边附表是一系列对模型的评价指标。模型预测曲线回归的MAPE值为6.347159, Theil不等系数为0.021442,三个比例项中CP近似为1, BP和CP几乎为零，说明此次回归的预 测精度相当高，预测值十分接近真实值。
3.2.8边际效应分析
利用上述得到的回归模型方程可以分析各个自变量的边际效应：农业机械总动力自变量的系 数为2665.106,说明在其他变量保持不变的情况下，农业机械总动力每增加1 kW/hm2,第一产业 总产值可以增加2665.106元/hn?；农村经营费用支出自变量的系数为3.062420,说明在其他变量 保持不变的情况下，农村经莺费用支出每增加1元，第一产业总产值可以增加3.062420顽n?； 第一产业就业劳动力自变量的系数为负号，表明增加就业劳动力反而会降低第一产业总产值，第 一产业出现严重的劳动力过剩。从回归模型边际效应分析看，提高当前农业效益，增加农民收入 的有效措施是提高我国农业机械化程度，增加对农业生产投入方面的政府“绿箱”政策补贴，加 速农村剩余劳动力向二、三产业转移。实现农业机械化对促进农业经济发展，提高农民收入水平 尤为重要。
3.3我国农业机械化发展经济效应的C-D生产函数模型分析
3.3.1 C-D生产函数模型的建立
可以利用Cobb-Douglas生产函数模型（简称C-D生产函数模型）来定量地研究农业机械 化对农村经济的影响。
C-D生产函数模型的表达式如公式（3-4）所示。
Y = AM aKPl7fit 公式（34）
公式（3-4）中：r为农业产出；
M为农业机械投入数量；
K为资本投入数量；
厶为劳动力投入数量；
a为农业机械投入的产岀弹性；
0为资本投入的产出弹性；
7为劳动力投入的产出弹性； A为系数。
3.3.2生产函数模型参数评估
从表3-11评估结果看，R\ R2接近1,表明模型的拟合效果非常好；自变量M和K的参 数T检验的相伴概率几乎为0,常数项和厶的参数T检验的相伴概率大于0.05,尤其是厶的为 0.4483； D.W =1.049014,对 n=21, p=3 时查表DW检验的 1%临界值为dy = 1.41 和d厶=0.80, 残差序列基本不存在自相关。
麦上LL建业生产函數模型参数评估结果
变量 评估值 标准差 T检验值 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
观察统计数据数目：21
C—D生产函数模型模拟结果见公式(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
图3-4农业生产函数樓型预测曲线
3.3.3模型预测
利用上述参数评估的生产函数模型，可以直接预测各样本的拟合值，以此来评判模型优劣， 模型预测如图3-4.模型预测曲线回归的MAPE值为12.17516 （高于10）, Theil不等系数为 0.027295,三个比例项中CP近似为1, BP和CP比较小，说明此次回归的预测精度较好，预测 值比较接近真实值。
3.3.4边际效应分析
通过模拟结果可以看出：
一、 相关系数分析
生产函数模型的相关系数为0.990428,表明生产函数模型所列的变量对于第一产业总产值的 变化有99.0428%能够用模型中的各生产要素变量来说明。
二、 生产弹性分析
弹性系数的大小反映各生产要素对生产成果影响的程度，各生产要素弹性系数均小于1;劳 动力生产要素弹性系数小于0,表示劳动力严重过剩，增加劳动力生产要素不仅不会提高生产效 益，反而会降低生产效益。
三、 边际收益或边际生产力分析
在原有基础上，增加一个单位农业机械化或农村家庭经营资本投入生产要素的投入，所引起 的第一产业总产值的相应增加额分别为0.626209或0.795018o
第四章我国农业机械化发展的主导因素研究
农业机械化作为农业技术结构中的重要组成部分，是工业技术与农业技术相结合的产物，是 一个边界模糊、因素众多、关系复杂的动态系统。影响我国农业机械化发展的因素众多，主要有 耕地资源条件、经济条件、农业生产要求以及农业机械化资金投入和农业机械化管理水平等，这 些因素关系复杂且相互影响、互为依存。研究诸因素的特点及它们之间的相互关系，确定影响农 业机械化系统的主要因素及影响程度，对解决农业机械化发展的主要矛盾，促进农业机械化经济 效应的进一步发展具有重要作用。本章将在因素分析方法研究的基础上，采用系统分析方法中的 层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）来定量确定我国农业机械化发展对经济作用 的关键影响因子，并通过线性回归方法进一步探讨其相关关系。
4.1因素分析方法的理论研究
在农业机械化发展研究中，因素分析至关重要。涉及诸如影响农业机械化发展目标的因素分 析；互动关系、关联性分析；贡献大小、作用大小分析；因素构成、因素关联、因素作用等模熨 分析；对历史的模拟、规律性的认识；以及不同区域差异性认识的分析等。而因素分析的方法也 比较多，如因素比较分析法、连锁替代分析法、指数因素分析法、增量因素分析法、因素分配分 析法、微积分因素分析法、相关和回归因素分析法、生产函数因素分析法等M2】。为了更好地确 定我国农业机械化发展对经济作用的关键影响因子，本文将从灰色关联分析法、因素比较分析法、 客观系统分析法、层次分析法和回归分析方法5个方面探索其理论应用模式。
4.1.1灰色关联分析法确定主要因素和次要因素
灰色关联分析法通过分析系统中主行为因子与相关行为因子关系的密切程度，从而判断引起 该系统发展的主要因素和次要因素。它以系统内各因子间的关联系数和关联度作为依据，用比较 关联度的大小来确定主要因素和次要因素。灰色关联分析常用于分析经济增长中的主要因素和次 要因素，为制定经济发展战略提供可靠的依据。
灰色关联分析的主要思路如下：
设：主行为因子序列为｛Xo（E）｝,行为因子序列为｛X：（R）｝； i = Z,2,A ,“； k = 1,2, A,/n；则在 k = k0时，X0（k0）与乂仆。）之间的关联系数鼻（福）用公式（44）计算：
仏化）如小叽］ 公式（4-1）
公式（4-1）式中：4他。）为褊时刻两个序列的绝对差，即：编（心）=図0（心）-灭,（褊］； Amin与/噺分别是各个时刻的绝对差中的最小值与最大值；
p称分辨系数。°值越大，则鼻（心）中占的比重越大，鼻低）越趋 近于1。
通常称为主因子序列与第i个行为因子序列的关联度，巾为序列的长度，显
然，％的值越大，表示X：与X。的关联程度越高附勺。
4.1.2因素比较分析法确定不同因素的影响作用
因素比较分析法是指对客观事物的相关联系进行各种比较分析。通过各个指标的比较确定其 差异，树立对立面，把现实生活中各方面的矛盾用数量表达出来，促使矛盾转化。
其核心理论为设经济现象的总量指标为W ,分别以W/和代表报告期和基期的总量指标。 影响总量指标变动的各因素指标为a,b,c,A ,z,分别以al,bl,cI,K ,Z], a0,b0,c0,A ,勺代表报告 期和基期的各因素指标。则：
Wj =a7 4-c； +A + Z]
% =a0 +b0 +c0 +A +z0
公式 42）减公式（4-3）式，得到公式（44），即：
-Wo =（at -a0） + （b]-切丿+ （“ -c0 丿+ A +（zt-z0）
设：AW = W,表示总量指标的增减量；
Aa = aI-a0表示a因素指标的变动对总量指标的影响值；
Ab = b, -切表示b因素指标的变动对总量指标的影响值；
Ac = c, - co表示c因素指标的变动对总量指标的影响值；
■
I
I
Az. = zi~zo表示z因素指标的变动对总量指标的影响值。
因素比较分析法的相对数计算公式如公式（兮5）所示，即：
AW Aa Ac . Az
=——+—+—+A +—
% 如 b0 c0 Zq
从公式（4-5）中可以看出，a,b,c,A,z各因素对总量影响的大小〔“役
4.1.3客观系统分析法揭示变量之间关系
客观系统分析（objective system analysis, OSA）是在自组织数据挖掘方法（self organizing data mining） 数据分组处理方法（group method of data handling, GMDH）基础上发展起来的系统 分析方法，是建立在“遗传一变异一选择一进化”的进化论原理基础上的。其特点有两个：（1） 建模结果建立在最优复杂度基础上，能够比较准确地揭示各变量间的关系；（2）建模结果不是单 个方程而是一组方程。方程组中的因变量可以看作就是系统的内生变量，自变量和未识别出的变 量则是外生变量。利用OSA的建模结果可以较客观、准确地确定系统变量之间的相互关系.OSA 的特色还在于它特别适用于系统复杂而数据样本量小、对研究对象的先验知识知之甚少的情况。 但是，OSA在系统整体结构分析上仍显得有所不足：建模者容易知道单独要素与其他要素的联系 情况，但不容易从整体上直观地把握系统结构，在实现系统知识提取方面存在不足。
OSA从一个简单的初始组织（模型集合）出发，按照GMDH的原理生成最优复杂度模型（方 程组）。OSA选择中间模型的标准是被保留方程组的结构和个数应该具有一致性。这里模型一致 性是指当加入具有同一规律、但未在建模过程中出现的新数据时，方程组的结构和个数不会发生
太大的变化。在OSA中，模型一致性体现为在两个不同的数据样本（训练集和检测集）上得到 的方程组应该具有最小偏差，具体地，OSA通过最小偏差外准则（minimum bias criterion）选择 中间模型。OSA建立、筛选方程组的过程由计算机自动成，其具体实现步骤为：
步骤1数据划分。假设有数据样本3如下：
步骤3建立三个方程构成的方程组
（1） 用最小二乘法分别在4和B上对如公式（牛10）所示方程进行参数估计。
=a0+ a]xi + a2Xj + a3xk + （xp.
-Xj =b0+ + b2x; + b3xk + Pfi i.je P 公式（440）
Xt=C0+ C" + C2Xj + c3xk + kp.
（2） 计算系统最小偏差准则值，如公式（441）所示。
ns（bs）= | 阮 + % + J 公式（绻11）
（3） 根据砂伽），选出竹个较优模型。
按照上述方法，依次建立包含4个、5个、…、个方程的方程组，直至系统最小 偏差准则值开始增大时停止算法“诃，并最终利用OSA方法确定最适宜的模型。
4.1.4层次分析法确定相关因素的权畫
层次分析法（Analytic Hierarchy Process简称AHP法），是20世纪70年代由美国运筹学教授 T.L.Satty提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。它是对多目标、多层次、多准则、 多因素、多参差的复杂问题进行决策分析、综合评价的一种简单、实用而又有效的方法，是一种 定性和定量分析相结合的决策方法。这种方法把决策者的思维数量化，将一个相互关联、相互制 约、有众多因素的复杂系统研究简化为若干个有序的递阶层次，根据对各种因素之间的成对比较 判断，就每一因素的相对重要性次序定量表示，从而导出对整个问题的分析。由于这一方法采用 了比率标度，因此，可对无衡量标尺的科学管理、社会效益和人的行为等因素进行定量分析。目 前，已广泛应用于社会的、经济的科学管理以及宏观决策和系统分析中。
层次分析法根据问题和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，并按因素间的相互关 系以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，然后按层分析， 最终获得最低层因素对于最高层（总目标）的重要性权值，这种方法通过两两比较来确定最后的 综合权重，往往会得到更为客观和准确的结果。层次分析法首先是把问题中涉及的因素按性质和 级别分层次按隶属排列，最简单的模式可分为3层。最上层是目标层，即系统的目标或问题的综 合。中间层是准则层，可再设分准则层，其中排列了衡量是否达到目标层的各项准则或问题的各 个要素。第3层是方案层，其中排列了各种可能采取的方案。上下层因素之间存在的联系可以用 连线连接起来，否则不连线。对于某一层的某个元素，分析下层与之有关的元素之间的两两比较 的重要程度，利用评分的方法确定其相对重要（或优劣）系数，从而构造一个判断矩阵。然后， 通过层次单排序和层次总排序来确定具体研究对象各因素之间的权重。
4.1.5回归分析法确定各因素相关程度
用线性趋势、二次趋势、指数、对数和幕函数趋势等模型进行回归和拟合，一般地，我们用 R1 (R-squared)和R?(AdjustedR-squared)来评价相关程度或拟合的效果，OSR? <1。越 接近1,相关性就越高，显著性就越强；越接近0,则相关性和显著性就越弱，也就说明模型以 外的变量作用更为明显。
T
R2 =]_
S(y(-y)2
，=1 公式(4-12)
R2 =1 - = 1 - = 1-(口
£(儿一刃'/(JI) 厂刃/J]
r=l r=l
公式(4-12)中：T为样本容量；
R为变量个数；
e?为残差平方；
S?为均方差； 开为样本值； 亍为样本均值。
由此，如果增加一个新的解释变量进入模型，那么由于的增加，(1-R2 )将会减少，但若 仃-R2 )减少太少，不足以补偿(T-l)/(T-k)的增加，那么/将会下降。需要指出的是，R2是 采用最小二乘估计给出的。
一般而言，变量越多拟合效果越好，也就是相关性系数就越大，并发现二次趋势模型拟合 的效果最好，但是这并不能完全反映其相关性，为了保证样本内和样本外拟合效果的一致性，还 要检验 AIC (Akaike info criterion)和 SIC (Schwarz criterion)两个指标，如公式(4-13)所示。
公式(4-13)
AIC和SIC值越小越能表明具有较好的拟合度和较大的相关性。
另外，为了保证相关性模型的适当，还应该对总体相关性进行F检验(F-statistic),如公式 (4-14)所示。
R2/(k-l)
(1-R2 )/(T-k)
如果F>Fa(k-l,T-k),则说明具有显著相关性，否则为无关。Fa(k-l,T-k)可以根据表 査出。
为了全面检验模型的可用，还应该对每个变量的相关性进行r检验(T-statistic),如果 t>ta/2(T-k),则变量是重要的，应该被保留，如果不能通过检验，即t<ta/2(T-k)则说明该 变量可以去除。ta/2(T_k)可以通过表查出。
在实际运用中，一些数学或经济计量学方面的软件，如Excel、Eviews、SPSS、SAS等都给 出了以上数值，因此，可以比较得出模型并确定相关性。应用回归分析方法可以验证各主要因素 的相关性，并确定各个因素的影响程度"％
4.2基于AHP方法的我国农业机械化发展的主导因素分析
鉴于前文的研究，我国农业机械化发展对经济作用的主导因素可以通过灰色关联分析法、因 素比较分析法和客观系统分析法进行初步分析，但由于农业机械化发展的复杂性，必须通过定性 与定量相结合的研究才能比较客观地确定影响我国农业机械化发展的主导因素。为此，本文将采 用AHP方法，对影响我国农业机械化发展的关键因子进行有效、合理的分解，建立相应的数学 模型，力求比较准确地获得影响我国农业机械化发展的主导因素，从而进一步深入地研究农业机 械化发展的经济效应问题。
4.2.1我国农业机械化发展主导因素分析的数学模型
一、构建层次结构模型
农业机械化是现代农业的重要物质基础和主要标志，农业机械化在现代化进程中肩负着艰巨 的历史任务，没有农业机械化就没有农业现代化。然而，由于历史的原因，我国农业机械化发展 水平还很低，仍然受到许多因素的影响与制约。因此，为了掌握影响我国农业机械化发展的主导 因子，本论文采用层次分析法对影响农业机械化发展的各个因子进行排序与比较，计算其影响因 子。
首先，可以将农业机械化水平作为层次分析中的总目标，而其中各种不同类型的影响因素作 为方案层的各个不同要素。农业机械化水平受到社会经济、自然资源状况、政策法规等因素的影 响，诸如农业总产值、人均收入、农机投入、技术进步、劳动力转移率、播种面积、人均耕地面 积以及役畜数量、粮食单产等。结合农机发展实际和现有的统计资料，我们选择了农民人均收入、 农村劳动力、播种面积、农机投入、农民文化程度和技术进步等影响因素作为层次结构的方案层。 由于各种类型影响因素对我国农业机械化发展产生的作用不同或相同，而影响程度不一样，因此 将影响农业机械化发展水平的各种原因(在作用分析中可以确定)作为准则层的诸元素。分清了 层次分析法中的三个层次(问题复杂还可将准则层分若干子层次)，就可以在相邻层次各要素间 建立联系。下层次对上一层次某一因素，即各种类型影响因素对农业机械化水平产生作用的原因， 有作用的用连线联接起来，无作用的不画连线，至此，完成了层次分析法的层次结构模型的构造， 我国农业机械化影响因素层次结构模型如图4*1所示。其中各层的含义如下：
(1)A层农业机械化水平为进行层次分析的总目标。在已确定出一定时期我国农业机械化 水平中，分析求出各种影响因素在农业机械化水平中的贡献大小或权重。
（2） C层开发研制、销售、推广使用和服务管理为准则层。如何权衡或区分影响我国农业 机械化发展水平的评价标准，根据复杂程度，可分为若干子标准层。
（3） P层农民人均收入、农村劳动力、播种面积、农机投入、农民文化程度与技术进步为方 案层。排列岀影响我国农业机械化水平的各种影响因素（名称）。
表4T层次分析比较标度和涵义
标度q 涵义 理解
1 G与Cj的影响相同 对于同一问题两个要素贡献相同
3 C,比Cj的影响稍强 一个要素比另一要素贡献稍人一些
5 C,比Cj的影响强 一个要素比另一要素贡献人一些
7 G比Cj的影响明显地强 一个要素比另一要素贡献明显地人
9 C,比Cj的影响绝对地强 一个要素比另一要素贡献绝对地人
2、 4、 6、 8 G与Cj的影响之比在上述两个相邻等级之间 作为上述相邻判断的插值
1、1/2、…、1/9 C,与Cj的影响之比为上面Cy的互反数
二、分层次建立判断矩阵
判断矩阵是以矩阵形式表示的每层次中因素的相对重要程度，建立判断矩阵一般口上而下地 进行。根据模型表示的层次和元素间的联系，构造由某一元素与相邻下一层次有联系的所有元素 的比较判断矩阵。如图4-1中A层与C层间可建立如表4>2的比较判断矩阵，判断矩阵元素按一 定比例标度两两比较得到（见表4-2）。
以上判断是一种经验和对问题的认识程度的主观反映，其中q表示q与q项比较，对A而 言C,的相对重要性数值，cy的取值采用等差数列记分法。
表4-2 A-C比较判断矩阵计算表
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
判断矩阵是一个方阵A = （cij）nxn,并有如公式（44）所描述的性质。
根据同样方法，可构造出第三层P中各因素对第二层C中各因素的判断矩阵。勺的数值由
~ （1） Cy >0；
v（2） Cg=0c”； 公式（4-1）
、（3） c（i = Cjj=1 o
若干熟悉情况的专家评定，若干专家评价值的平均值即为相应判断矩阵的具体数据。
三、层次单排序
层次单排序是根据判断矩阵去推算k +1层各因素对Jl层（即C层各因素对A层及P层各因素 对c层）问题的重要性排序。这种排序是以相对数值的大小来表示的。就G对人而言的相对重要 性数值可用向量表示，如公式（牛2）所示。
4
且
1=1
关于％的计算采用几何平均值法，其计算步骤如下：
（1）计算判断矩阵中每一行元素的乘积，如公式（牛3）所示。
（2） 计算Mq的方根，如公式（―）所示。
（3） 对祈q进行规范化，得Wq,如公式（不5）所示。
^Ci=-rd- 公式（4-5）
刖C, 1=1
p层各因素对C层而言的相对重要性数值类似可以算出。
四、一致性检验
为了评价层次排序的有效性，要对判断矩阵进行一致性检验。这里用随机一致性比值CR来
评定，CR<0.1则符合要求。
（1） 计算一致性指标C/,其计算公式如公式（牛6）所示。
CI=（Amax -"）/（"~7） 公式（4-6）
公式（牛6）中：心为判断矩阵的最大特征根；
"为判断矩阵的阶数。
（2） 根据判断矩阵的阶数"，査出平均随机一致性指标刃值，如表4-3所示。
表4-3平均随机一致性指标值表
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）计算一致性比率CR,其计算公式如公式（4-7）所示。
CR = CI/RI 公式（4-7）
当C/?<0.1时，可以认为比较判断矩阵具有满意的一致性，排序权重可以接受。
表4-4层次总排序计算表
P C, C2 层次总排序
% fWqW”，(j = Z,2,...0)
i=7 * )
P, 怜
p2
p3
p4 Wp： 级％
p5
p6 级叫
z 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
一般地，当层次单排序满足一致性要求时，层次总排序的一致性也会得到满足，为了把握起 见，可以结合表4给出单排序计算的权重值计算层次总排序的一致性比率CR,其计算公式如 公式（4-8）所示。同样当C/?<0.1,可以认为方案层对总目标的排序权值具有满意的一致性，可 以接受。
CR=
|=;
五、层次总排序
层次总排序是P层次的元素对A层次目标的重要性排序，其计算方法如表所示。
4.2.2我国农业机械化发展主导因素的检验性分析
在上述分析的基础上，设计我国农业机械化因素分析调查表（见附录），邀请了农业机械化 领域各有关部门的专家、学者和管理人员共计40人参加咨询。向专家讲解填表意图及要求后， 让专家填写调查表。按照收集的调查表，整理出比较判断矩阵，并进行排序计算，根据计算的权 重来进一步分析影响我国农业机械化发展的主导因素。
一、层次单排序权重计算及一致性检验
（1） A-C层单排序。按照上述计算方法，可以确定各种中间评判层对最高目标层我国农业 机械化发展水平的影响程度，计算结果如表牛5所示。
表4-5 A-C比较判断矩阵
A c, C2 C3 C4 排序权重
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
一致性检验： 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 （检验通过）。
（2） C/-P单排序。第三层方案层P中各因素对第二层开发研究C/影响程度的计算结果如 表4-6所示。
表4-6 Cj -P比较判断矩阵
Cl P] p2 P3 P4 P5 p6 排序权重
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
一致性检验：心= 6.3617, CI =(6.3617-6)/5=0.07234, RI =1.24, C/? = C///f/= 0.07234/1.24 =0.0583 <0.1 (检验通过)。
(3)C2-P单排序。第三层方案层P中各因素对第二层销售C2影响程度的计算结果如表4-7 所示。
表4-7 C2 -P比较判断矩阵
C2 Pt p2 p3 P4 ps p6 排序权重
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
一致性检验：2心=6.3297, CI =(6.3297-6)/5=0.06594, /?/ =1.24, CR = CI/RI= 0.06594/1.24 =0.0532 <0.1 (检验通过)。
(4)Cj-P单排序。第三层方案层P中各因素对第二层推广使用Cj影响程度的计算结果如 表4-8所示。
表4-8 C3 -P比较判断矩阵
Cj p, p2 P3 P4 P5 p6 排序权重
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
一致性检验：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 (检验通过)。
(5)C4-P单排序。第三层方案层P中各因素对第二层服务管理C“影响程度的计算结果如 表4-9所示。
表4-9 C4 -P比较判断矩阵
G Pt p2 P3 P4 P5 p6 排序权重
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
一致性检验：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 （检验通过）。
二、 层次总排序计算
通过组合权重计算，可以确定第三层方案层P中各因素对最高目标层我国农业机械化发展水 平的影响程度的作用权重，计算结果如表4-10所示。
三、 确定影响我国农业机械化水平的主导因素
■以上计算结果表明，在影响我国农业机械化水平的各种影响因素中，农民人均收入、农村劳 动力、播种面积、农机投入、农民文化程度与技术进步等各种作用所占的权重分别为0.3059, 0.1550, 0.1174, 0.1769, 0.1037和0.1411；其影响因素作用大小按照从小到大的顺序为农民入均 收入、农机投入、农村劳动力、技术进步、播种面积和农民文化程度。
表4-10我国农业机械化水平的影响因夷隹用权重
层
F层 5
. 0.5810 C2
0.1793 Q
0.1673 C4
0.0724 —层次总排序权重
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,总排序一致性检验通过（检验通过）。
4.3基于回归分析方法的我国农业机械化发展的主导因素分析
在前文研究中，本文详细地分析了农业机械化与经济社会的关系、农业机械化发展的动力机 制和农业机械化发展的影响因素。由此可知，我国农业机械化发展对经济社会具有很大的促进作 用，同时农业机械化发展也受到诸如农村经济状况、劳动力转移速度和农机科技投入等影响。本 节着重应用逐步回归分析方法对影响我国农业机械化发展的主导因素进行进一步定量分析。
4.3.1选择变量和整理资料
我国农业机械化发展受到诸如农村经济状况、劳动力转移速度和农机科技投入等众多因素影 响，但各因素对农业机械化系统的影响程度不同，各因素体现在具体的指标上有主次之分。为了 便于回归分析，结合前文的分析，根据实际情况经过筛选，确定下列各主要因素与农业机械化发 展间的相关关系，寻求主导因素，为下一章构建我国农业机械化发展经济效应的动态仿真模型以 及科学制定农业机械化发展政策提供理论依据。
（1）因变量：农业机械装备水平（代表农业机械化发展水平），kW/hm2o
（2）自变量：主要分析以下5个因素：
农村人均纯收入，元/人；
农村劳动力向二、三产业转移率，% : 农业人口人均占有耕地面积，hm2/A;
初中文化程度以上人数（每百个劳动力中），%； 农村人口人均科研经费，元/人。
图4-2第一产业就业人数年度转移率变化曲线 图4-3非农产业就业人数所占比例变化曲线
农村劳动力向二、三产业转移率数据无法计算，而第一产业就业劳动力人数年度转移速度由 于受政策的影响，其变化率波动非常大。因此，用变化比较平稳的二、三产业片就业总劳动力的 百分比来表示农村劳动力向二、三产业转移率，二、三产业就业比例也是农村劳动力向二、三产 业转移的累计结果，这样更能反映规律，消除因政策变动而受到的影响（见图4-2.图4-3）o用 农村人口人均农业科技三项费用来表示国家对农业技术的投入，从而反映技术进步对农业机械化 发展水平的影响。
根据中国统计年鉴、中国农业统计年鉴和中国农村住户调查年鉴，将农业机械装备水平与农 村人均纯收入、农村劳动力向二、三产业转移率、农业人口人均占有耕地面积、初中文化程度以 上人数（每百个劳动力中）和农村人口人均科研经费年度统计数据归并整理成表4-11。
4.3.2变量间关系分析
一、计算相关系数
为了保证线性模型的合理性，需要通过计算简单相关系数来分析因变量和自变量间的相关关 系，只有与因变量呈高度相关的自变量才适合引入模型。从表ei2中看出，农业机械装备水平与 农村人均纯收入、农村劳动力向二、三产业转移率、初中文化程度以上人数（每百个劳动力中） 和农村人口人均科研经费都呈高度相关，而与农业人口人均占有耕地面积则相关性稍弱，且呈负 相关性（与实际常识不符）。注意到农村人均纯收入、农村劳动力向二、三产业转移率、初中文 化程度以上人数（每百个劳动力中）和农村人口人均科研经费各个自变量Z间也呈高度相关。
KTL童步回归分析表
年份 农业机械 装备水平 (kW/hm2) 农村 人均纯收 入 (血人) 农村劳动力 向二、三产业 转移率 (%) 农业人口 人均占有 耕地面积 (hn?/人) 初中文化程度 以上人数
(每百个劳动力中) (%) 农村人口 人均
科研经费 (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”表示数据缺失
数据来源：中国农业年鉴编辑委员会.中国农业统计年鉴(1980-2003).农业出版社，1980-2003
中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴(2003).中国统计出版社，2003, P416
国家统计局农村社会经济调査总队.中国农村住户调査年鉴(2001).中国统计年鉴，2001, Pll、P31
表4-12线性回归变量间的相关系数矩阵
变量 农业机械 农村人均 农村劳动力向 农业人口人 均占有耕地
面积 初中文化 农村人口人
装备水平 纯收入 二、三产业转移率 程度以上人数 均科研经费
农业机械装备 水平 1.000000 0.960686 0.947369 -0.202538 0.977464 0.898491
农村人均 纯收入 农村劳动力向 0.960686 1.000000 0.958609 -0.105693 0.953898 0.875175
二、三产业转移 率 0.947369 0.958609 1.000000 -0307225 0.973636 0.780053
农业人口人均 占有耕地面积 ■0.202538 -0.105693 -0.307225 1.000000 -0.336375 0.182768
初中文化 程度以上人数 0.977464 0.953898 0.973636 -0.336375 1.000000 0.821543
农村人口人均 科研经费 0.898491 0.875175 0.780053 0.182768 0.821543 1.000000
二、绘制散点图
如果变量间的相关程度很高，进一步可绘制散点图分析自变量与因变量有无明显线性关系。 一次选取一个自变量，与因变量一起绘制散点图。从图44可看出，大多数散点都分布在一条直
线附近。在农业机械装备水平与农村劳动力向二、三产业转移率散点图中，1997年后增反趋势变 缓，基本上呈现较强线性关系；在农业机械装备水平与农业人口人均占有耕地面积散点图中，口 变量与因变量有明显线性关系，但在1993和2001年出现了两个拐点，呈现明显的3段折线；而 农业机械装备水平与农村人均纯收入、初中文化程度以上人数（每百个劳动力中）和农村人口人 均科研经费都呈高度相关的相关关系。
从绘制的散点图上，明显地可以看出农村劳动力向二、三产业转移率和农业人口人均占有耕 地面积出现局部突变的数据点或折线。数据突变的原因主要是受到政策调整的影响而出现数据波 动，局部点甚至波动很大。如八十年代末，由于中央加大力度治理“三小企业”，一大批高污染、 高资源消耗、低效益的乡镇企业纷纷倒闭，致使“离境不离乡"的乡镇企业就业人员再次转向农 业，扩大了第一产业就业人数。拟合单个变量自身随时间变化曲线，可以明显地看到农村劳动力 向二、三产业转移率随时间变化的直线关系，这样更能够反映变量间的真实关系，消除了政策变
动的影响（见图4-5）。
4.3.3建立线性回归模型
一、模型构想
根据散点图表明的变量间较强的线性关系， 通过估计参数建立冋归模型。我们首先假定农业 机械装备水平与农村人均纯收入、初中文化程度 以上人数（每百个劳动力中）、农村人口人均科 研经费、农村劳动力向二、三产业转移率和农业 人口人均占有耕地面积呈线性相关关系。
上述各因素之间关系可用数学模型表示，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——各方程式中的变量系数，下角标号为系数号；
M——因变量，农业机械装备水平（代表农业机械化发展水平），kW/hm2
R ——自变量，农村人均纯收入，元/人；
L——自变量，农村劳动力向二、三产业转移率，% ；
BM——自变量，农业人口人均占有耕地面积，hm2/A;
WH——自变量，初中文化程度以上人数（每百个劳动力中），%；
NK——自变量，农村人口人均科研经费，元/人；
“ 残余项。
表4-13线性模型（含5个自变量）参数评估结果
变量 评估系数 标准差 t检验值 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
观察统计数据数目：18
二、模型参数评估
（1）参数初步评估。用计量经济学软件利用表亠11的统计数据，对上述建立的假设线性模 型进行参数评估，定量检验农业机械装备水平与农村人均纯收入、初中文化程度以上人数（每百 个劳动力中）、农村人口人均科研经费、农村劳动力向二、三产业转移率和农业人口人均占有耕 地面积5个自变量的线性相关关系（见表4-13）,从评估结果看，F值为151.5117,远远人丁 坊05 （5,12）=3.11,相伴概率几乎为零，方程的显著性检验通过，说明模型拟合样本的整体效果较 好，也就是选择的所有自变量对因变量的总体解释力度大；但是，模型回归系数检验不能通过， 除了农村人口人均科研经费自变量的相伴概率小于0.05外，其余变量及常数项的相伴概率均很 大，而且农业人口人均占有耕地面积自变量的参数估计值为负号，与其应有的意义不符，反映每 一个自变量的合理性存在问题。因此，上述建立的假设线性模型不成立。
（2）剔除冗余变量上面评估检验结果表明农业人口人均占有耕地面积自变量的参数 估计值为负号，与其应有的意义不符，首先将农业人口人均占有耕地面积自变量舍去，再继续对 原模型进行Testdrop检验。检验结果显示（见表4-14）, Testdrop检验F值为0.683707,其相伴 概率为0.424450,远大于0.05,表明可以剔除冗余变量。剔除冗余变量BM后的模型参数评 估显示，模型通过方程的显著性检验，农村人均纯收入、农村劳动力向二、三产业转移率2个口 变量和常数项T检验的相伴概率远远大于0.05,没有通过回归系数的显著性检验，假设线性模型 不成立。
表4-14 Testdrop检验（捌除冗余变量BM）结果
F-statistic 0.683707 Probability 0.424450
Log likelihood ratio 0.997409 Probability 0.317938
变量 评估系数 标准差 t检验值 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
观察统计数据数目：18
（3）解决自变量共线性。从简单的相关系数分析中，可知初中文化程度以上人数（每白个 劳动力中）与农村人均纯收入和农村人口人均科研经费自变量之间呈高度相关，说明上述建立的 假设线性模型存在着自变量间的共线性，可能是导致模型不成立的原因之一。为此，按照经济学 知识我们以农村人均纯收入为因变量，初中文化程度以上人数（每百个劳动力中）为自变量，建 立以下模型，如公式（4-10）所示。
公式(4-10)
从表445方程评估结果可知，新建模型通过方程的显著性检验和回归系数的显著性检验，说 明农村人均纯收入与初中文化程度以上人数（每百个劳动力中）自变量间存在强的线性关系。因 此，在解释原建立的假设线性模型时存在重叠现象，可以将初中文化程度以上人数（每百个劳动 力中）自变量从模型中去掉。
表4-15以农村人均纯收入为因变量的线性模型参数评估结果
变量 评估系数 标准差 t检验值 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
观察统计数据数目：18
将初中文化程度以上人数（每百个劳动力中）自变量从模型中去掉后，再继续对原模型进行 检验。检验结果显示（见表4-16）,模型通过方程的显著性检验而没有通过回归系数的显著性检 验，尤其是农业人口人均占有耕地面积的参数估计值为负与常规不符，可以尝试将农业人口人均 占有耕地面积自变量舍去。
表4-16线性模型（含3个自变量）参数评估结果
变量 评估系数 标准差 t检验值 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
观察统计数据数目：22
（4）剔除兀余变量R。表牛17评估检验显示，农村人均纯收入自变量的参数估计值为负号, 与经济知识背景不符，其T检验的相伴概率为0.8614,远大于0.05,表明农村人均纯收入自变量 是冗余变量。通过Testdrop检验，结果显示，F值为0.031356,相伴概率为0.861426,远大于 0.05,表明可以剔除冗余变量剔除冗余变量R后，模型通过方程和参数的显著性检验（见表 4-17）o
表4-17 Testdrop检验（捌除冗余变・R）结果
F-statistic 0.031356 Probability 0.861426
Log likelihood ratio 0.038290 Probability 0.844861
变量 评估系数 标准差 t检验值 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）消除自相关性。表4-18检验结果显示（由于剔除冗余变量尺后，多1个观测值，与上 面的参数评估结果稍有差别），模型通过方程的显著性检验和回归系数的显著性检验：R2.示$接 近1,表明模型的拟合效果非常好；F检验的相伴概率为0.000000,反映变量间呈高度线性，冋 归方程高度显著；参数T检验的相伴概率几乎为0,回归系数通过检验；D.W =0.891623,对“ =23, p=2时查表DW检验的1%临界值为此=1.29和査=0.94, 0 < D.W < dL ,根据判定法则残茎 序列存在一定的正自相关（见表449）。
表4T8线性模型（含2个自变量）参数评估结果
变量 评估系数 标准差 t检验值 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
观察统计数据数目：23
在自相关的参数评估结果
变量 评估系数 标准差 l检验值 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
观察统计数据数目：22
表 4-20^ttfl(MC22hrane-0rcutt 迭代法输出结果
变量 评估系数 标准差 t检验值 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
观察统计数据数目：22
运用Cochrane-Orcutt迭代法处理残差序列自相关后，F值检验和t检验的相伴概率均几乎为 零，DW值为1.517253,矶< DW<4-dL消除了残差序列相关性，得到的模型比原模型更优 （见表4-20）。通过以上分析说明，农业机械装备水平与农村劳动力向二、三产业转移率和农村 人口人均科研经费间呈现出强的线性相关关系，农业机械装备水平完全可用农村劳动力向二、三 产业转移率和农村人口人均科研经费2个自变量解释。
参数评估后的模型如公式（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、边际效应分析
利用上述得到的回归模型方程可以分析各个自变量的边际效应：农村劳动力向二、三产业转 移率自变量的系数为0.070935,说明在其他变量保持不变的情况下，农村劳动力向二、三产业转 移率每增加1个百分点，农业机械装备水平可以增加0.070935kW/hm2；农村人口人均科研经费自 变量的系数为0.772883,说明在其他变量保持不变的情况下，农村人口人均科研经费每增加1元, 农业机械装备水平可以增加0/772883 kW/hm[ Cochrane-Orcutt迭代处理前预测结果分析。图4~6显示，Cochrane-Orcutt迭代处理前模] [型预测曲线回归的MAPE值为5.054720, Theil不等系数为0.026112,三个比例项中CP近似为1, 说明此次回归的预测精度相当高，预测值十分接近真实值。]o
4.3.4模型预测及灵敏性分析
利用上述建立的回归模型，可以直接预测各样本的拟合值，以此来评判模型优劣，模型预测 如图4-6、图4*7。图中的实线表示因变量的预测值，上下两条虚线给出的是近似95%的置信区间； 图右边附表是一系列对模型的评价指标。
（2） Cochrane-Orcutt迭代处理后预测结果分析。图47显示，Cochrane-Orcutt迭代处理后模 型预测曲线回归的MAPE值为4.425390, Theil不等系数为0.025386,三个比例项中CP近似为1。 与处理前相比，BP和VP值有所增加，但MAPE值减少，Theil不等系数降低，说明经过 Cochrane-Orcutt迭代处理后模型回归的预测精度好于处理前模型。
移率和农村人口人均科研经费相关性显著，是当前影响农业机械化发展水平的主要因素。加人农 村人口人均科研经费的投入，以及提高我国城镇化水平，促进农村劳动力向二、三产业转移，可 以有效地加速我国农业机械化程度的提高。
（3）农村人口人均科研经费成为农业机械化发展水平的主要影响因素之一，而且边际效应 很大，说明农民收入的增加相对于农业机械化装备的价格来讲还是不足，大部分农民买不起价格 昂贵的农业机械化装备。加大农村三项科研经费的投入，政府增加农业机械化装备研究开发资助, 可以大大降低农业机械化装备的价格，从而促进我国农业机械化发展水平。
(4)随着农村经济的发展，第一产业就业劳动力逐步向第二、三产业转移，第一产业就业 劳动力在农村总劳动力中所占比重逐渐减小。为了确保农业生产的稳定和便于更多的农村劳力转 向第二、三产业，就需要更多地使用机器作业以代替人力，而乡镇企业发展又可以为购置农业机 械提供更多的资金，从而提高农业机械动力装备水平。
(5)从简单相关系数来看，农业机械装备水平与农村人均纯收入和初中文化程度以上人数 (每百个劳动力中)呈高度相关。说明随着农村人均纯收入和就业劳动力文化程度的提高，可以
有力地促进我国农业机械化发展。由于农村人均纯收入相对不高，对农业机械动力装备的购买力 较低；随着农村人均纯收入的逐渐提高，农村人均纯收入将是我国农业机械发展水平的主要影响 因子。
(6)农村人均纯收入、农村劳动力向二、三产业转移率、初中文化程度以上人数(每百个 劳动力中)和农村人口人均科研经费间呈现高度的相关性，说明几个自变量在解释农业机械装备 水平因变量时存在重叠现象，农村人均纯收入和初中文化程度以上人数(每百个劳动力中)也是 影响我国农业机械装备水平的重要因素。
(7)农业机械装备水平与农业人口人均占有耕地面积相关性稍弱，且呈负相关性，表明我 国农业人口人均占有耕地面积较小且受到人口的变动、工业发展占用耕地等政策影响较大。由于 我国农业人口人均占有耕地面积小，在一定幅度范围内，农业人口人均占有耕地面积的增加不足 以影响到我国农业机械装备水平。
(8)农业机械化与其影响因素间是互动的关系：农业动力装备水平的提高，将提高劳动生 产率，减轻劳动强度，改善劳动条件，使每个劳动力能够负担的耕地面积增加，为劳动力转移提 供了条件；随着劳动力转移数量的增多，农民的经济收入将逐年增加，这又为进一步提高动力装 备水平创造了经济条件。
第五章我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型的研究
依据前文的研究，本章运用经济增长理论构建我国农业机械化发展经济效应的动态仿真模 型，并利用计量经济学软件EViews 3.1计算模型的参数值，从而为下一章动态模拟分析我国农业 机械化发展的经济效应提供理论和技术方法的支撑。
5.1建模与仿真的基本理论分析
"仿真” 一词的确切含义目前仍有争议，简单地说，多数人认为仿真就是程序的运行，该程
序表示了一个抽象的模型，用来研究现实系统的 一些特征。在这个意义上，仿真活动可以认为就 是支持模型建立与模型分析的所有计算。
建模与仿真是指构造现实世界实际系统的模 型和在计算机上进行仿真的有关复杂活动，它主 要包括实际系统、模型和计算机三个部分，同时 考虑三个基本部分之间的关系，即建模关系和仿 真关系（见图5-1）»建模关系主要研究实际系统 与模型之间的关系，它通过对实际系统的观测和 检测，在忽略次要因素及不检测的基础上，用数 学的方法进行描述，从而获得实际系统的简化近 似模型。仿真关系主要研究计算机的程序实现 与模型之间的关系，其程序能为计算机所能接 受并在计算机上运行。
5.1.1仿真的基本概念框架分析
传统意义上的仿真一直着重于“实验”，着 重于如何获得系统中有关变量的时间响应。近 20年来，对模型的研究及如何建立模型已成为 仿真活动所关心的问题。同时，建模与模型实 验这两者本来是不可分割的，应统一起来进行 研究。因此，仿真是为了分析与研究已经存在 的或尚未建成的系统，先建立该系统的模型， 再将其安放在计算机上进行实验的过程。仿真 的重点包括“模型”和“实验”两个方面，仿 真是一种基于模型的活动，仿真的基本概念框 架为"建模一实验一分析”。1984年，Oren提 出仿真是一种基于模型的活动，并认为仿真包 括了三个基本要素：对仿真问题的描述、行为
实际系统 计算机
建 仿
模 真
V V
r 、
理论模型
图5-1建模与仿真的基本组成与两个关系
仿真问题的描述
特定的模型： 参数模型 参数值 实验：
实验框架 仿真运行控制
模型行为及其处理
模型/行为
轨迹行为 结构行为
行为处理：分析/显示
图5-2仿真研究的基本要索构成
产生器和模型行为及其处理。图5-2表示了以上三个要素的具体内容及相互关系。
一、 对仿真问题的描述
任何一个仿真模型问题都是由模型和实验两部分组成的，这一点与传统的仿真定义是完全一 致的。而任何一个数学模型，不论采取什么样的建模方法，都是由两部分组成：一个参数模型和 一组参数。当给定了一个参数模型，同时又赋予它具体的参数值，就形成了一个特定的模型。另 外，实验也可分为两部分：实验框架和仿真运行控制。
一个实验框架可以定义为一组条件，在该条件下，系统可被观测或被实验。具体地来讲，实 验框架可由五部分组成：可观测变量、输入值的调度、初始设置、终止条件、对数据的采集及压 缩的具体说明。
所谓对数据的压缩是指将某个描述变量的轨迹行为转变为更浓缩的形式。一般可分成统计数 据压缩及解析数据压缩两种，前者是将轨迹行为转变为几个点行为，如最小值、最大值、取值范 围、标准差等，后者是将轨迹行为转变为曲线或某种解析形式。
二、 行为产生器
行为产生器是一套对模型进行实验的软件，比如连续系统仿真中的仿真计算程序，本章利用 计量经济学软件EViews 3.1对我国农业机械化发展的经济效应进行仿真。由它可以产生一组随着 时间变化的系统状态变量数据（称为模型行为）。
三、 模型行为及其处理
模型行为有三种类型：点行为、轨迹行为和结构行为。在各种类型的仿真中可以获得轨迹行 为，它通常被表示为一组系统中各种描述变量随时间推移而变化的数据。结构行为只可以从可变 结构系统模型中获得，即这种系统模型的静态结构（定义描述变量及其属性）及动态结构（状态 变量之间的动态关系）是可变的。点行为是指模型行为的一种特定属性，如最小值、最大值、振 荡次数、上升时间、稳定时间等等。一般来说，常规的仿真软件并不产生点行为，它是对数据进 行压缩后才能产生出来W
5.1.2模型、建模与仿真关系分析
一、模型与建模关系分析
构造一个真实系统的模型，在模型上进行实验成为系统分析、研究十分有效的手段。系统模 型用来收集系统有关信息和描述系统有关实体，即模型是为了产生行为数据的一组指令，它可以 用数学公式、图表等形式表示。模型是对相应的真实对象和真实关系中那些有用的和令人感兴趣 的特性的抽象，是对系统某些本质方面的描述，它以各种可用的形式提供被研究系统的描述信息。 模型描述可视为是对真实世界中的物体或过程的相关信息进行形式化的结果，模型在所研究系统 的某一侧面具有与系统相似的数学描述或物理描述。从某种意义上说，模型是系统的代表，同时 也是对系统的简化。另一方面，模型应足够详细，以便从模型的实验中取得关于实际系统的有效 结论。
由一个实际系统构造一个模型的任务一般包括两个方面的内容：第一是建立模型结构，第二 是提供数据。在建立模型结构时，要确定系统的边界，还要鉴别系统的实体、属性和活动。而提 供数据则要求能够使包含在活动中的各个属性之间有确立的关系。在选择模型结构时，要满足两 个条件：一是要细化模型研究目的，二是要了解有关特定的建模目标与系统结构性质之间的关系。
系统模型的结构具有以下性质：
（1） 相似性。模型与所研究系统在属性上具有相似的特性和变化规律，真实系统与模型之 间具有相似的物理属性或数学描述；
（2） 简单性。由于在模型的建立过程中，忽略了一些次要因素和某些非可测变量的影响， 因此实际的模型已是一个被简化了的近似模型。一般而言，在实用的前提下，模型越简单越好；
（3） 多面性。对于由许多实体组成的系统来说，由于研究目的不同，就决定了所要收集的 与系统有关的信息也是不同的，所以用来表示系统的模型并不是唯一的。由于所关心的是系统的 不同方面或者系统的不同关系，故对同一个系统可以产生相应与不同层次的多种模型。
在建模关系中，建模最关心的是模型的有效性，它反映了建模关系正确与否，即模熨如何充 分地表示实际系统。模型的有效性可用实际系统数据和模型产生的数据之间的符合程度来度量。 模型的有效性用符合程度来度量，可分三个不同级别的模型有效：
（1） 复制有效性。建模时把实际系统看作一个黑箱，仅在输入输出行为水平上认识系统。 这样，只要模型产生的输入输出数据与从实际系统所得到的输入输出数据是相匹配的，就认为模 型是复制有效的。实际上，这类有效的建模只能描述实际系统过去的行为或试验，不能说明实际 系统将来的行为，这是低水平的有效；
（2） 预测有效性。建模者对实际系统的内部运行情况了解清楚，掌握了实际系统的内部状 态及其总体结构，可预测实际系统将来的状态和行为变化，但对实际系统内部的分解结构尚不明 了。在实际系统取得数据之前，能够由模型看出相应的数据，这就认为模型是预测有效的；
（3） 结构有效性。建模者不但搞清了实际系统内部之间的工作关系，而且了解实际系统的 内部分解结构，可把实际系统描述为由许多子系统相互连接起来而构成的一个整体。结构有效是 模型有效的最高级别，它不但能重复被观察的实际系统的行为，且能反映实际系统产生这个行为 的操作过程。
二、仿真关系分析
仿真关系主要关注的是计算机执行模型所规定的指令的真实性。一个模型的程序能否真实地 体现模型所具有的内涵，称之为程序的正确性。仿真关系主要关心计算机产生数据的准确性，要 确认计算机是执行了模型本身的特征还是只是一个假象。要验证模型的有效性，需要把模型的行 为同实际系统的行为进行比较。这样，首先，要检验模型程序实现的正确性，其次还要关注模型 的仿真机理和仿真策略財役
5.1.3建模与仿真工作表示内容分析
任何一个科学领域的科学研究都会涉及到建模与仿真问题，建模与仿真成为当今现代科学技 术研究的主要内容，其技术也渗透到各学科和工程技术领域。建模与仿真工作表示内容可规范为：
（1） 模型和针对模型构造的假设的非正式描述；
（2） 模型结构形式描述（数学或其他明确形式）；
（3） 执行仿真的程序设计；
（4） 仿真试验、试验结果及分析；
（5） 模型应用的范围、有效性；
（6） 现在模型、过去模型与将来模型的关系。
模型的非正式描述，说明了模型的本质但不是细节，是对模型的完整形态的深入研究。非正 式描述能够抓住模型的基本轮廓以及能够想象模型在概念框架中如何进行工作。模型的形式描述 把注意力集中到了模型结构的本质，它是对模型的非正式描述的简化。通过模型描述可以进一步 了解实际系统内在、本质的运动规律，模型的形式描述一般用数学模型来表示。仿真程序设计的 表示主要是指程序描述，程序描述中强调易读性（具备易懂的语言性能）和可注释性（程序指令 和程序段具有能够隔离、解释和评注的灵活性）［145,o
5.2我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型的模块设计
本节主要从农业经济系统和农业机械化子系统两个方面，运用经济增长模型和农业机械装备 水平模型以及农民人均收入水平模型，构建我国农业机械化经济效应动态仿真模型，从而反映农 业机械化对农村经济作用的同时又受到相关因素的影响，以进一步分析与提出促进我国农业机械 化发展的最佳政策措施。我国农业机械化经济效应动态仿真模型主要包括三个模块：经济增长模 块、农业机械装备水平模块和农民人均收入水平模块（见图5-3）。
图5-3我国农业机械化经济效应动态仿真模型结构图
5.2.1经济增长模块分析
一、经济增长理论分析
经济增长理论是第二次世界大战以后，现代西方经济学中一个新的理论分支，是现代西方宏 观经济学的重要组成部分。经济增长理论的发展，主要经历了三个时期：（1）从二十世纪五十年 代开始到六十年代初，主要建立各种增长模型，探讨资本主义经济稳定增长的条件，代表人物除 英国经济学家哈罗德及美国经济学家多马外，还有美国经济学家索洛及英国经济学家斯旺和米 德，他们共同构建了新古典增长模型。英国经济学家罗宾逊夫人、卡尔多和意大利经济学家帕森
等建立了国民收入分配比例问题的新剑桥模型。（2）从六十年代初开始，经济增长文献主要涉及 的是资本主义经济，着重分析增长因素及其对经济增长所起作用大小，称之为“增长要素”论， 代表人物美国经济学家丹尼森。（3）从七十年代开始，主要讨论“增长极限”问题，代表人物美 国麻省理工学院教授麦多斯等人。
自哈罗德开始，经济增长理论几乎都是用经济增长模型来表现的。经济增长理论一般是选择 某些认为与经济增长有关的因素（变量），在一定的假定前提下，分析这些经济因素Z间的函数 关系来说明实现稳定增长的条件。这种理论体系用数学公式来表示就是经济增长模型。不同的经 济增长模型所包括的变量的多少和变量的种类不同，规定各变量特征的假定也不同“呦。经济增 长模型的发展大致具有这样一条轨迹：外生的经济增长模型〜内生的经济增长模型一消除规模效 应的内生经济增长模型。经济增长理论的不同，首先反映在总量生产函数的变化上［⑷】。长期来 看，经济的增长主要体现为总供给的增长，而总供给的增长又通过总量生产函数的变化来反映。 因此，从总量生产函数的规定性方面可以考察经济增长理论［,48349］»
有关变量的表示方法如下：Y, K, L, A依次表示总量产出、总量资本、总劳动力、技术条 件；Yi，Ki，Li，Aj依次表示厂商i的产出、所投入的资本、劳动力、技术条件。
（一）新古典增长模型
哈罗德一多马模型的提出被认为是经济增长理论产生的标志性事件。哈罗德模型关于总量生 产函数的假定主要有：（1）生产仅涉及到资本与劳动力两种要素；（2）不存在技术进步；（3）相 对于工资的利率是固定的。依据第三个假定，可以推导出固定技术系数的总量生产函数"°】，如 公式（5-1）所示。
y(r)= F(K, L)=min[K/a, U0\
该生产函数表示，每生产一单位产品都要消耗a单位的资本和B单位的劳动，劳动与资本不 能相互替代。固定的技术系数构成了该模型总量生产函数的主要特征，并直接导致了所谓的“刀 刃上的经济增长”问题。在固定技术系数条件下，稳定的经济增长要求资本形成的速度必须与劳 动力供给的增长速度相一致，然而决定二者增长速度的是完全不同的因素，二者的不一致是绝对 的，从而经济增长必然是不稳定的。
索洛（1956）发现“刀刃上的经济增长”问题来自于固定技术系数生产函数假定，转而改用 要素彼此之间可以平滑替代的新古典生产函数，如公式（5-2）所示。
公式（5-2）
索洛假定F0是二阶连续可微的，并且满足：
（1）各要素的边际产出大于零且递减，如公式（5-3）所示。
（2）规模报酬不变，即生产函数具有一次齐次性，如公式（5-4）所示。
F（/iK,力L）=2F（K, L）（对任意的2>0成立） 公式（54）
（3）资本（或劳动）趋向于零时其边际产出趋向于无穷大，趋向于无穷大时其边际产出趋 向于零，如公式（5-5）所示。
limFK=limFL=^ 公式(5-5)
公式（5-5）中，兔和吒分别为资本和劳动的边际产出，这个条件也被称为“稻田条件”。
Y = AKalJ-a 公式（5〈）
上述三个性质是典型的新古典生产函数假定，因此索洛一斯旺增长模型也被称为新古典增长 模型。在实际分析过程中，学者们通常采用柯布一道格拉斯型生产函数这种特殊形式,如公式（5W） 所示。
由于索洛一斯旺模型放弃了固定技术系数生产函数，改用要素之间可彼此平滑替代的新古典 生产函数，因此避免了 “刀刃上的经济增长”的问题。但是，由于其生产函数的新古典性质即资 本边际产出递减并且当累积的资本趋向于无穷大时，其边际产出趋向于零，排除了资本长期积累 的可能性，所以模型中不存在长期人均意义上的经济增长，经济增长的推动力只能来自于模型之 外，例如人口的增长以及技术进步等因素。其后的拉姆赛一凯斯一库普曼模型也有相似的结 论。
（二）外生的经济増长模型
新古典模型之所以得出“外生变量推动经济增长”的结论，是因为其总量生产函数的新古典 性质。所以只要改变总量生产函数的新古典性质，就可能通过持久的资本积累来保证经济的长期 增长。Frankel （1962）在这一方面做了开创性的工作，他在新古典生产函数的基础上导出了规模 报酬不变的总量生产函数。Frankel首先假定：代表性企业i的生产函数为柯布一道格拉斯函数， 如公式（5-7）所示。
公式（5-7）
在完全竞争条件下，所有企业的边际技术替代率与所面临的生产要素价格比相等，这意味着 它们也按相同的比率雇佣劳动和资本，由此决定可以简单地加总个别企业生产函数形成总量生产 函数，如公式（5-8）所示。
Frankel进一步假定技术进步方程式是人均资本的函数，如公式（5-9）所示。
当a + p= 1且设定A（O）=A时，上述总量生产函数如公式（5-10）所示。
Y（/）=AK（/） 公式（5-10）
该生产函数显示，总产出是资本存量的线性函数。描述这类关系的函数称为AK型生产函数, 相应地，使用这种生产函数的增长模型称为AK模型。因为资本的边际产出与平均产出都是止常 数A,所以AK型生产函数不存在资本边际产出递减的现象，这就使得长期的资本积累成为可能, 从而实现了经济的内生增长。
虽然AK模型并没有说明技术进步与人均资本之间函数关系产生的根源，并且a + B = 1是一 个过于强的假定，因此在很长的时间里，AK模型没有受到足够的重视，但是AK模型所提供的 思路却直接影响了以后“新”经济增长理论的发展。
（三）内生的经济增长模型
从生产理论的角度来看，新经济增长理论的主要贡献在于确立了技术进步的微观基础。以阿 罗（1962）、谢辛斯基（1967）,罗默（1986）为代表认为技术进步直接来自于“知识”，以宇泽 弘文（1965）、卢卡斯（1988）为代表认为间接来自于人力资本。以前者为分析对象，从方法论 的角度将这类模型概括为：在保留单个厂商生产函数新古典性质的基础上，通过引入正的外部效 应或“溢出效应”建立技术进步方程式，从而改变总量生产函数的新古典性质的限制。
阿罗一谢辛斯基模型22】首先假定厂商i的生产函数具有劳动增大性技术，如公式（5-11）所 刀I O
Yi=F（Ki，ALj 公式（5-11）
公式（5-11）中，对于任何固定的A值而言，函数F（・）是关于资本与劳动力的新古典生产函 数。接着该模型假定技术进步是资本积累的副产品。由于生产了更多的资本品而积累了更多的知 识，使下一代资本品所含的技术水平得以提高，在这个假定的基础上，谢辛斯基确立了其模型的 核心——技术进步方程式，如公式（5-12）所示。
A = K" （//＜；） 公式（5-12）
基于以上两个假定，谢辛斯基运用与AK模型同样的技术，导出其总量生产函数，如公式 （5-13）所示。
在该生产函数中，如果每个生产者扩大那么K相应增加，所有厂商的生产率都会由此 产生的知识溢出而提高，这一作用被阿罗称为“溢出效应”。谢辛斯基模型实现了技术进步的内 生化。
但是，在谢辛斯基模型中，由于假定“<7,因此当Kt 8时，AtO,也就是说资本积 累对技术进步的影响是递减并最终趋向于0。这就意味着，当一国经济积累的资本存量足够大时， 技术进步将停滞，相应地，投资的私人动力消失，增长也最终停止。阿罗一谢辛斯基模型的最终 结论是：技术进步并不能保证经济的持续增长，为实现长期的经济增长，人口增长必须为正数。
罗默把知识作为一个变量直接引入了增长模型，从而改进了阿罗一谢辛斯基模型。他首先假 定与其他产品一样，知识是追求利润最大化的厂商投资生产的结果，如公式(5-14)所示。
q=g(/) 公式(5-14)
公式(5-14)中，円是厂商生产的私有知识，g(・)是一般的单要素新古典生产函数，它表明研 究部门生产知识的收益递减。接着，罗默给出了如下的厂商生产函数，如公式(5-15)所示。
Y^F^.A, x;) 公式(5-15)
公式(5-15)中，七为厂商投入要素向量。在勺与A不变的条件下，作为投入舌(资本与劳 动力)的函数F(・)仍然是新古典生产函数。但是在这里罗默假定知识在生产中的作用是收益递增 的，也即在旳与A不变的条件下，作为坷的函数F(・)是收益递增的。由此形成了不考虑原始要素 增长的新厂商生产函数，如公式(5-16)所示。
y, = F(a;, A, x,) = /(a,., A) 公式(5-16)
罗默继承了阿罗关于“溢出效应”的认识，认为厂商有意识生产的知识能够直接转化为整个 社会的知识，从而提高整个社会的生产率。因此有技术进步方程式，如公式(5-17)所示。
A = ^ai 公式(5-17)
1=1
公式(5-17)中，N为厂商的数目。在完全竞争条件下，上述方程式可以写为，如公式(5-18) 所示。
A = Na 公式(5-18)
在上述条件下，罗默导出其总量生产函数，如公式(5-19)所示。
Y = f{a,Na) 公式(5-19)
依据罗默的定义，其总量生产函数是关于厂商私人生产知识的收益递增函数。罗默模型显示, 只要私人知识生产活动的收益递减没有超过总的知识带来的收益递增，那么就能实现经济的长期 增长。罗默在阿罗模型基础上真正将经济增长内生于模型之中。从技术上讲，罗默模型的进步在 于他解决了阿罗一谢辛斯基模型当“=1时的困难。所以，斯通又将罗默的工作称为阿罗一辛斯 基模型的一个边界特例。
如果将上述厂商生产函数特殊化为柯布一道格拉斯生产函数，就可以推导出其特殊的社会总 量生产函数，如公式(5-20)所示。
公式(5-20)
在该生产函数中，总产出是厂商所生产知识的线性函数。显然这个生产函数与AK模型的生 产函数在形式上有一定的相似性，这个特例表明了 AK模型的基础作用。
(四)消除规模效应的内生经济增长模型
罗默模型形成之后，又相继出现了其他内生化模型，如卢卡斯模型、产品种数扩大型模犁、 产品质量提高型模型等。虽然它们的逻辑基础有所不同，但是与罗默模型相似，其总量生产函数 都不同程度地体现出收益递增，这一特征使得这类模型无一例外地出现了正的规模效应20、实 证分析显然不支持这一结论。例如琼斯(1995)的研究表明，尽管在过去几十年中，经济规模(琼 斯将其特定为OECD国家从事R&D的科学家和工程师数目)增长了好几十倍，但总要素生产率 的增长率却是不变或下降的，正的规模效应并不存在“人
近年来，很多经济增长理论围绕着消除规模效应方向发展。从总量生产函数的角度来看，如 果要消除规模效应，总量生产函数必须是收益递减的，或者至少存在某一拐点，经济总量超过这 一拐点时，总量生产函数开始收益递减。但是，这又与内生增长理论的发展史相悖。包括AK模 型在内的内生增长理论认为资本之所以不能持续积累，是因为总量生产函数假定资本边际产出递 减。
琼斯和真野(1990)的模型提供了消除上述悖论的途径。他们论述道，新古典增长模型Z所 以不能说明经济的内生增长，原因不在于它的资本边际产出递减假定，而在于它假定生产函数满 足稻田条件。只要取消了稻田条件假定，代之以假定资本的边际产出递减地趋向于某一正常数， 就可以用资本积累来解释经济的内生增长性质。
他们认为满足内生经济增长条件的总量生产函数可以表示为线性函数AK与另一个新古典生 产函数之和，当后者取柯布一道格拉斯函数形式时，如公式(5-21)所示。
其中A>O, BX), 0<a<l.这个函数满足新古典生产函数的前两个假设，但改变了稻田条 件的假设，在这个函数中，当资本趋向于无穷大时，其边际产出趋向于A[1521„资本的报酬趋向 于一个正数而不是零，就使得资本的积累不会停滞，从而实现经济的内生增长。
虽然琼斯一真野的模型表明，即使在总量生产函数收益递减的情况下，经济也可能实现内生 增长，从而使得在内生经济增长模型中消除规模效应成为可能。但是从技术角度来看，该模型总 量生产函数的导出缺乏适当的微观基础。是什么因素导致总量生产函数收益递减并趋向于一个正 常数呢？琼斯等人没有给出充分的理由。近期的文献对此做了许多工作，如阿格汗和哈威特 (1998)的“偷生意效应”、约法诺维克(1997)的“学习成本”等。不过，就整体而言，并未 形成能够消除规模效应的经典经济增长模型。毫无疑问，这将是经济增长理论发展的主要方向 [136]
O
二、经济增长模块的构建
50年来西方经济增长理论的研究成果中，有一些值得我国借鉴。如建立增长模型，用数学形 式来表明劳动、资本、储蓄、投资与产量增长率之间的关系；用经济统计得来的数据来检验经济 增长理论的判断；用统计资料将各种要素生产率及其作用进行比较精确的计算；肯定教育的加强、 知识的进展和知识的应用以及资源配置的改进等对于经济增长有举足轻重的作用；人口增长、环 境污染和资源耗竭对经济增长的重大影响，等等。哈罗德一多马模型是最早的经济增长模型，简 单明了，方便计算，为许多西方经济学家所称道，以后的经济增长模型都是在此基础上建立和发 展起来的。哈罗德一多马模型忽略投资预期这一重要因素，假设条件太多，过于笼统。新古典模 型和新剑桥模型实际上都是从哈罗德一多马模型公式中来分析经济长期增长条件的，只是新古典 模型注重分析资本一产量比率的变动；新剑桥模型注重分析储蓄倾向的变动“佝。本文主要选择 利用柯布一道格拉斯生产函数和索洛一米德经济增长模型分别构建我国农业机械化发展经济效 应的动态仿真模型的经济增长模块，进一步评估比较模型的精度。
(一)柯布一道格拉斯生产函数模型
生产函数是经济学中的基础函数之一。按新古典学派的观点，生产技术条件可用生产函数概 括表示。生产函数实际上是反映生产过程中生产要素投入的组合与产出结果之间的物质技术关系 的数学方程式。假设生产中，利用两种投入要素生产一种产品，生产函数如公式(5-22)所示。
y = /(Xp X2) 公式(5-22)
公式(5-22)中，y是最大可能的产出水平，X/和X2是两种生产要素的投入量。如果有n 生产要素投入，生产函数如公式(5-23)所示。
Y = f(Xp X2,A ,Xn) 公式(5-23)
一般来说，生产函数仅仅考虑劳动和资本两种投入生产要素。但是，在实际应用中，根据分 析问题的需要，劳动力和资本的投入还可以分解，比如劳动力投入可分解为熟练和不熟练劳动投 入，资本投入可分解为厂房和设备投入等。
实践中应用最为广泛的生产函数是柯布一道格拉斯(Cob^Douglas)生产函数，简记为C- D生产函数。其表达式如公式(5-24)所示。
Y = ALaKA 公式(5-24)
公式(5-24)中，A、谕0是固定的正参数，且假定它是连续可微的，并且其导数函数也
是连续可微的。
柯布一道格拉斯生产函数还具有如下具体特点：
（1）不变弹性。产出的劳动弹性和产出的资本弹性分别是参数谕0,如公式（5-25）所示。
dY K dK
由于谕0是固定的，所以为不变弹性。
（2） 规模报酬由a + 0决定。当a + p >1时，为规模报酬递增；当a + p = 1时，为规模 报酬不变；当a + 0<l时，为规模报酬递减。
（3） 替代弹性等于1。如公式（5-26）、公式（5-27）所示。所示。
因为：
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*为劳动力投入与资本投入之间的边际技术替代率, o为替代弹性小現
将生产函数中的资本投入分解为农村家庭生产经营支出和农业机械设备投入，则柯布一道格 拉斯生产函数模型表达式如公式（5-28）所示。
Y = A 公式（5-28）
公式（5-28）中：y为农业产出；
M为农业机械设备投入；
K为农村家庭生产经营支出；
L为劳动力投入;
a为农业机械设备投入的产出弹性；
0为农村家庭生产经营支出的产出弹性；
7为劳动力投入的产出弹性；
A为系数。
严格地说，由于每年粮食播种面积不一样，考察的单位面积的产出与单位面积劳动力、农业
机械设备投入、农村家庭生产经营支出的关系要更有意义，如公式（5-29）所示。
公式（5-29）中BM为农村总的耕地面积。对公式（5-29）两边取对数，柯布一道格拉斯生 产函数模型可转换为如公式（5-30）所示。
log = logA + alog + ftlog + *og +U 公式（5-30） BM BM dm dM * 1
（二）索洛一米德经济增长模型
在西方经济学中，经济增长因素分析一般采用索洛一米德经济增长模型，它来源于新古典主 义增长理论。它的基本原理是从柯布一道格拉斯生产函数出发来建立经济增长与各综合因素之间 的数量关系。在模型中，资金投入量，劳动投入量和科技进步被看作是影响经济增长的三大因素， 而且其中的科技进步因素被认为是通过两大生产要素一一劳动和资金的有机结合体现出来的 [154）»同样，可利用索洛一米德经济增长模型方程来构建我国农业机械化技术经济增长模型，以 分析农业机械化发展与经济增长的数量关系。
索洛一米德经济增长模型，如公式（5-31）所示。
Z = £xF（K’,厶） 公式（5-31）
公式（5-31）中：Y表示农业生产的总产出；
A表示随时间t的变化的技术进步；
K表示资金投入量；L表示劳动投入量。
对上述生产函数两边求全导数，并分别除以Y,当t为年度单位时并整理，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为资本增长率系数，0为劳动投入增长率系数。
假设y表示年度农业产值增长率，，=2»7丫； r表示科技进步增长率，r = A4/A； R表示 资金投入增长率，k = AK/K ； /表示劳动投入增长率，I = AL/L,则得到开展经济增长综合分 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为误差项。上面索洛一米德经济增长模型的表达式反映出经济增长速度 与投入的生产要素增长速度间的关系。
同上，将索洛一米德经济增长模型中的资本投入分解为农村家庭生产经营支出和农业机械设 备投入，考察单位面积经济增长情况，则经济增长模型如公式（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农业机械装备水平模块分析
第四章冋归分析选用的体现了农业资源、农村经济以及农业机械化投入等因素变量对农业机 械化的不同影响，农村经济、劳动力转移率等是影响农业机械化的主要因素。农村经济是实现农 业机械化的基础，而农村劳动力的转移又加速了农业机械化的进程。因此，在发展农业机械化的 过程中，必须通过适当的调控手段使农业机械化、农村经济和劳动力转移三者之间协调发展，互 相促进，为实现高产、优质、高效农业创造有利条件。为加速农业机械化的进程，必须提高农业 综合生产能力，增加农民收入，促进农村经济水平的全面提高，在农村经济发展的同时不断地增 加对农机动力装备的资金投入，特别国家要从中央财政中增加对农业科研费用的投入，促进农机 工业发展和技术进步。因此，农业机械化作用机制模型必须要考虑到农业机械化与农村劳动力转 移、农民收入和国家对农业科研投入等主导因素的关系，科学合理地揭示农业机械化的作用机制。
—、主导因素的确立
农业机械化是提高农业劳动生产率、发展农村生产力的重要手段，它的发展受众多因素如r. 业化发展水平、自然条件、社会及经济发展水平的影响。在我国目前的技术条件和社会经济水平 条件下，影响农业机械化发展的主导因素可以归纳为3个指标：①农业劳动力转移情况；②农民 年人均收入水平；③农业科研投入情况。农业机械化发展受到两个“力”共同作用，一个是市场 需求的“拉力”，即农民客观上需要且具有的购买能力，它是农业机械化发展的内因；另一个是 政府政策的“推力”，即采取补贴或低息贷款政策，它是当前或今后农业机械化发展不可缺少的 外因°"。农民人均收入反应某一区域经济水平和对农业机械装备购买力；农村劳动力向二、三产 业转移率反映的是工业化程度和城镇化水平；农业科研经费投入则是政府按照WTO要求对农业 实施的“绿箱”政策体现，是促进农业机械化发展的外在“推力”。
发达国家实现农业机械化的经验和我国农业机械化走过的历程表明，农业机械化健康发展取 决于两个重要条件【珂：一是农村人均收入水平，二是每个农业劳动力负担的播种面积。我国有着 与发达国家不同的国情和发展环境，因此，决定我国农业机械化健康发展的重要条件不一样，受 到农村人均收入、农村劳动力向二、三产业转移和国家投入农村科研经费等主要因素影响。由于 农村人均纯收入相对不高，对农业机械动力装备的购买力较低；随着农村人均纯收入的逐渐提高, 农村人均纯收入将是我国农业机械发展水平的主要影响因子之一。而农业机械装备水平与农业劳 动力人均占有耕地面积相关性稍弱，且呈负相关性，表明我国农业劳动力人均占有耕地面积较小 且受到人口的变动、工业发展占用耕地等政策影响较大。由于我国农业劳动力人均占有耕地面积 小，在一定的幅度范围内，农业劳动力人均占有耕地面积的增加不足以影响到我国农业机械装备 水平。
因此，选择农民人均收入水平、农村劳动力向二、三产业转移率和农业科研经费投入3个指 标作为在总量层次上分析农业机械化发展趋势的主导因素，将有助于定量分析和预测我国农业机 械化发展总水平。
二、农业机械装备水平模块的构建
（一）农业机械装备水平逻辑增长曲线模型分析
（1） 逻辑（logistic）增长曲线模型。逻辑增长曲线模型，俗称“S曲线”，最初用于研究生 物种群发展规律，是用来描述单一动物种群的生长过程的函数。它假定种群的增长取决于两个因 素：种群的现有规模和环境（生存空间、光照、水、食物等），其中环境是限制性因素，在有限 的环境（如有限的生存空间）之中，种群不可能无限地增长，而是存在增长极限L。其特点是种 群开始生长较为缓慢，以后随着条件的变化，在一段时间内增长速度加快，当达到某一界限后， 增长速度又趋于缓慢，最后停止增长。这种特点不仅是动物种群生长受限于空间及生长条件约束 的一种规律的表现，而且为社会经济领域的其他事物所共同具有的特性W
农业机械化的发展也具有这种logistic曲线生长特点：在初始阶段，由于工业化水平较低， 其增长的速度比较缓慢；其后，随着工业化进程的加快、工业生产能力的加强、产业结构的调整、 经济水平的不断提高和生产规模的扩大，其发展速度逐渐加快；当基本实现主要农业生产过程的 机械化后，或动力的保有量达到一定水平，或受限于某些技术时代周期律的约束，其发展速度又 会逐渐减慢，最终会在某一技术经济条件下停止增长，处于数量饱和状态同。
（2） 农业机械装备水平逻辑增长曲线模型构建。根据前述对主导因素的分析和这些因素与 农业机械动力总量水平相互作用的基本规律，本文构造了农业机械动力总量logistic曲线模型， 如公式（5-36）所示。
l + exp（c + a1R+a2L + a3NK） 厶工心沁
公式（5-36）中：M为农业机械装备水平，反映农业机械化水平的总量指标，万kW；
C为农业机械装备水平发展在一定阶段的极限值，万kW；
R为农民人均收入水平，元/人；
L为农村劳动力向二、三产业转移率，% ；
NK为农业科研经费投入，亿元；
c, a,, a?和山为常数项或待定系数。
（3）逻辑増长曲线模型分析。农业机械装备水平发展在一定阶段的极限值C事先并不可知, 因此，我们可以利用常用的“三和值法”计算Co “三和值法”计算过程是：首先用倒数和法求 出C的初始值，将样本容量n的统计数据按时间序列排列后分为3等份，若数据点数不是3的倍
数，可舍去最初几项，使剩余几项能够3等分，则数据点数r = n/3,经推导求得如公式（5-37）、 公式（5-38）所示结果。
公式(5-38)
D] = S] - S2
2 =$2 -$3
公式（5-37）中：按倒数和法求出C后，检验C是否能够表示Y在给定时段的发展极限: 若可以，则可对逻辑增长曲线模型进行参数估计因。
表5-1 “三和值法”计算过程结果
序号 样本范围 样本个数 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逻辑增4^曲鲍型如平估结果
系数 评估后系数值 标准差 T检验值 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
按倒数和法求出C值为103828.68 （见表5-1）,说明按照已有的统计数据表明我国农业机械 装备水平发展的极限为103828.68万kW,根据C值，对模型其他参数进行评估。从表5-2评估 的结果来看，模型可以通过方程的显著性检验，但没有通过参数的显著性检验。从图54看出， 我国农业机械装备水平发展趋势呈现一条直线，表明我国农业机械化水平较低，仍然处于发展阶 段，统计数据仅仅反映逻辑增长曲线模型的一部分，无法精确地评估增长曲线模型的参数。
（二）农业机械装备水平线性回归模型
逻辑增长曲线模型可以较好地反 映农业机械化的整个发展过程，定量地 界定农业机械化发展的各个阶段。但 是，从上述分析结果可以看出，由于我 国还处于农业机械化发展的初级阶段， 现有统计数据无法精确评估增长曲线 模型，因此，我们可以用线性回归模型 来更清晰地反映这一时期我国农业机 械化发展的过程特征。
第四章回归分析中，农业机械装备 水平与农村人均纯收入、农村劳动力向 二、三产业转移率、初中文化程度以上 人数（每百个劳动力中）和农村人口人均科研经费都呈高度相关，而与农业劳动力人均占有耕地 面积相关性稍弱。农村劳动力向二、三产业转移率和农村人口人均科研经费是当前影响农业机械 化发展水平的主要因素。加大农村人口人均科研经费的投入，以及提高我国城镇化水平，促进农 村劳动力向二、三产业转移，可以有效地加速我国农业机械化程度的提高。农村人口人均科研经 费成为农业机械化发展水平的主要影响因素之一，而且边际效应很大，说明农民收入的增加相对 于农业机械化装备的价格来讲还是不足，大部分农民买不起价格昂贵的农业机械化装备。加大农 村三项科研经费的投入，政府增加农业机械化装备研究开发资助，可以大大降低农业机械化装备 的价格，从而促进了我国农业机械化发展的水平。农业机械装备水平与农村人均纯收入和初中文 化程度以上人数（每百个劳动力中）呈高度相关。说明随着农村人均纯收入和就业劳动力文化程 度的提高，可以有力地促进我国农业机械化发展。
农业机械装备水平线性回归模型如公式（5-39）所示。
Mt =a + ^Rtl +02— +03“匕 +04“口 + “ 公式（5-39）
公式（5-39）中：a、B——各方程式中的变量系数，下角标号为系数号；
M——因变量，农业机械总动力（代表农业机械化发展水平），万kW；
R——自变量，农村人均纯收入，元/人；
L——自变量，第一产业就业劳动力向非农产业转移率，% ；为了便于 收集数据，也可以用第一产业就业劳动力占总劳动力的比例LB来替代；
NK——自变量，农村三项科研经费的投入，亿元；
H 残余项。
从线性回归模型单方程评估结果(见表5-3)看出，回归模型评估的效果较好。
表5-3线性回归模型参數谡崖錚
系数 评估后系数值 标准差 瓏验值 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
观察统计数据数目：21
5.2.3农民人均收入水平模块分析
当前，我国农村工作的重点是提高农村综合生产力，增加农民收入。因此，解决“三农问题” 的中心是农民收入的增长，即提高农民人均收入水平。而发展农业机械化是提高农村综合生产力， 增加农民收入的有效途径。对此，研究农民人均收入的增加与我国农业机械化发展水平的数量关 系是构建我国农业机械化经济增长模型的归宿。
农业机械化与农民人均收入水平是互动的关系，农业机械装备水平的提高，将提高劳动生产 率，减轻劳动强度，改善劳动条件，使每个劳动力能够负担的耕地面积增加，增加了农民收入， 也为劳动力转移提供了条件。随着劳动力转移数量的增多，农民的经济收入将逐年增加，这为进 一步提高动力装备水平创造了经济条件。农民收入水平还受到前期收入、劳动力转移情况、农业 总产出等因素的影响。
农民人均收入水平模块如公式(5-40)所示。
R,=a + + 02 LjBMt + 氏 Y./BM, + ft4 +他 公式(5-40)
从结构上，上述模型反映了农民收入与农业产出、劳动力转移和农业机械装备水平的相关关 系。
从表54线性回归模型单方程评估结果可以看出，回归模型通过了方程显著性检验，参数评 估的显著性检验也基本通过。单方程模型反映出农业机械化发展对农民收入的提高具有促进作 用，而劳动力已经出现了剩余并导致负增长作用产生。
表5-4农民人均收入水平线性回归模型参数评估结果
系数 评估后系数值 标准差 T检验值 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
观察统计数据数目：23
5.3我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型的构建
基于以上分析，我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型可用联立方程表示。根据选择的 经济增长模型不同，可以表示为两种模式。模型1如公式（5-41）所示，模型2如公式（5-42） 所示。
rM,=a + 叽 + 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严 a + +角 LBJBM, + fi3Y,/BM t + M ,/BM, + 儿
rM,=a + + 02 码 + P3NKt + + 角
'宓莎厂盹八必g而+ 0恣丽+盹丽+仏 公式（5Q
k=« + 0叽 + 角 LBJBM, + 罠 YJBM, + fi4Mt/BM.+
模型1 （见公式（5-41））和模型2 （见公式（5-42））反映了我国农业机械化的作用机理，表 明农业机械化的发展对农村经济具有促进作用，同时，农业机械化的发展受到农村经济社会方面 因素的影响。遵照建立联立方程理论模型时所遵照原则：“在建立某个结构方程时，使方程包含 前面每一个方程中所不包含的至少一个变量；同时，使前面每一个方程都有该方程所不含的变量 且互不相同”句。”上面所建立的联立方程每个方程均没有相同的统计形式，即模型是可以识别的 （联立方程有解）。
5.4我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型的参数估计
5.4.1数据收集和整理
根据上述构建模型的组成变量，通过中国统计年鉴、中国农业统计年鉴和中国农村住户调查 年鉴等统计数据，将农业机械装备水平、农村人均纯收入、第一产业就业劳动力占总劳动力比例、 农村耕地面积、农村家庭生产经营支出、农林牧渔业总产值和农业科技三项费用的投入年度统计 数据归并整理成表5-5 o
表5-5联立方程模型分析数据表
年份 农业机械 总动力 （万 kW） 农林牧渔业 总产值 （亿元） 农村人 均
纯收入 （元） 第一产业就业 劳动力占
总劳动力比例 （%） 农业耕地 面积 （khm2） 农村家庭 生产经营 支出
（万元） 农业科技 三项费用 （亿元）
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”表示数据缺失
资料来源：中国农业年鉴编辑委员会.中国农业统计年鉴（1980-2003）.农业出版社，19862003
中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴（2003）.中国统计出版社，2003, P416
国家统计局农村社会经疥调査总队.中国农村住户调查年鉴（2001）.中国统计年鉴，2001, Pll, P31
为了便于统计分析，用第一产业就业劳动力占总劳动力比例替代第一产业就业劳动力，不仅
反映了第一产业就业劳动力人数规模，而且还反映了农村劳动力向二、三产业转移速度累计效果, 数据变化比较平稳，消除政策变动的影响；用农业科技三项费用的投入来表示国家对农业技术的 投入，从而反映技术进步对农业机械化发展水平的影响；用农业机械总动力表示农业机械装备水 平；用农作物总播种面积表示农村耕地面积。
5.4.2联立方程模型的参数评估
用计量经济学软件利用表5-5的统计数据，对上述建立的联立方程模型进行参数评估，定量 检验和分析农业机械装备水平、农业产出与农村收入间相关关系，探讨我国农业机械化的影响或 作用机制。
表5-6联立方程模型1参数评估结果
系数 评估后系数值 标准差 T检验值 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
观察统计数据数目：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
观察统计数据数目：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
观察统计数据数目：21
一、模型1参数评估
采用三阶段最小二乘法对联立方程模型1进行评估（见表54）。从评估结果看，联立方程模 型的3个方程的R2、R接近1,表明模型的拟合效果非常好；从参数T检验来看，模型方程参 数评估的相伴概率接近0,回归系数检验的效果较好；联立方程模型1三个方程的D.W值分别为 1.590589、1.475961 和 2.146639,对 n=21, p=4 时查表 DW 检验的 1%临界值为 dv =1.55 和 dL=0.72,基本符合％ < DW< 4-dL条件，根据判定法残差序列不存在自相关。 参数评估后的模型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,.,
从评估后的模型参数来看，方程2中农业劳动力投入、农业机械化总动力等指标的发展速度 为负号，方程3中农业机械化总动力指标变量为负号，与实际经济现象不符，岀现的原因可能是 因为数据变动的幅度较大未能真正反映实际经济规律。
表5-7联立方程模型2参数评估结果(1)
系数 评估后系数值 标准差 T检验值 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
观察统计数据数目：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
观察统计数据数目：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
观察统计数据数目：21
二、模型2参数评估
采用三阶段最小二乘法对联立方程模型2进行评估。从表5-7评估结果看，联立方程模型的 3个方程的R2、瓦$接近1,表明模型的拟合效果非常好。从参数T检验来看，方程2、3的相 伴概率基本小于0.05,方程1的相伴概率较大。联立方程模型三个方程的D.W值分别为1.445855、 0.551169 和 1.191163,对 n=21, p=4 时查表 DW 检验的 1% 临界值为 dG =1.55 和 ％=0.72, 对n=21, p=3时查表D.W检验的1%临界值为du =1.41和dL=0.80,方程1、3接近
< D.W< 4-dL条件，根据判定法则评估方程残差序列存在一定的自相关性。
参数评估后的模型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,,,
去掉联立方程模型2 （见公式（544））中方程1的1个滞后变量/?“，再进行参数评估。从 表5-8评估结果看，联立方程模型的3个方程的/?2、示$接近1,表明模型的拟合效果非常好。
从参数T检验来看，方程1、2的相伴概率几乎为0,均小于0.05,回归系数通过检验；联立方 程模型的方程1、3的D.W值分别为1.916551和2.233628,方程1和3残差序列基本不存在自相 关；但是方程3的农业机械化发展水平系数为负号，与实际经济现象不符合。因此，不能去掉联 立方程模型2中方程1的1个滞后变量R“o
表5-8联立方程模型2参数评估结果（2）
系数 —~评估后系数值 标准差 瑜验值 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
观察统计数据数目：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
观察统计数据数目：21
综上，从评估后的模型参数来看，虽然联立方程模型1的参数评估通过检验，但其计算结果 与实际经济现象不符，无法用于情景模拟分析；而联立方程模型2的结果总体上通过检验，且去 掉联立方程模型2中方程1的1个滞后变量后模型又不能通过，说明联立方程模型2可行。
第六章我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型的情景分
析
根据前文的分析比较，由于我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型2优于模型1的评估 结果，故本章将利用所建立的我国农业机械化发展经济效应动态仿真模型2,在假设其他条件不 变的情况下，仅仅变动其中一个模型变量，分析动态仿真模型模拟结果，深入探讨我国农业机械 化的发展机理，为制定科学合理的农业机械化发展政策提供理论依据。
6.1劳动力转移情况下模型模拟结果分析
6.1.1模型模拟结果分析
我们首先利用所建立的动态仿真模型，假设其他条件不变的情况下，仅仅变动劳动力转移这 一个模型变量，分析模型模拟结果，深入探讨我国农村劳动力转移对农业机械化发展以及农业总 产出和农民人均纯收入的作用。
(1)模拟情景1：如果将第一产业就业劳动力占总劳动力的比例每年按1%的比例转移，即 2005、2010、2015和2020年第一产业就业劳动力占总劳动力的比例分别降低到48.5、46.1、43.9 和41.7,则2005,2010,2015和2020年农业机械总动力将分别增长到64575.09,75307.67,86849.01 和99943.67万kW,年均增长4.61%； 2005、2010、2015和2020年农林牧渔业总产值将分别增 长到 26447.39, 32354.76, 39557.67 和 48358.45 亿元，年均增长 4.25%； 2005、2010、2015 和 2020 年农村人均纯收入将分别增加到2526.12、3143.12、3905.10和4843.44元，年均增长5.39%»
(2)模拟情景2：如果将第一产业就业劳动力占总劳动力的比例每年按1.5%的比例转移， 即2005、2010、2015和2020年第一产业就业劳动力占总劳动力的比例分别降低到47.78、44.31、
41.08 和 3&09,则 2005、2010、2015 和 2020年农业机械总动力将分别增长到 64898.36、77882.52、94416.7 和 116051.7 万 kW,年均增长 6.09%； 2005、2010、 2015和2020年农林牧渔业总产值将分 别增长到 28046.05 > 37877.97, 51184.74 和69218.06亿元，年均增长&89%； 2005、 2010,2015和2020年农村人均纯收入将 分别增加到 2654.079、3652.632、 5037.996和6942.327元，年均增长 10.40%»
（3）模拟情景3：如果将第一产业就 业劳动力占总劳动力的比例每年按2%的 比例转移，即 2005、2010、2015 和 2020 年第一产业就业劳动力占总劳动力的比例 分别降低到47.1、42.5、38.5和34.8,则 2005、2010、2015和2020年农业机械总 动力将分别增长到65122.78、80649.16、 103402.25 和 137007.47 万 kW,年均增长 & 17%； 2005、2010、2015 和 2020 年农林 牧渔业总产值将分别增长到29747.70, 44382.31、66341.20 和 99341.68 亿元，年 均增长 13.99%； 2005、2010、2015 和 2020 年农村人均纯收入将分别增加到2790.34、 4255.13, 6520.47 和 9977.97 元，年均增长 16.41%。
从图6-1劳动力转移变化曲线可以看 出，虽然在1990年前后几年劳动力转移速 度趋缓，1978〜1997年间劳动力转移的趋 势基本是一致的；而1997〜2002年间（图 6-1阴影区）劳动力转移的速度明显变慢， 几乎呈现停滞状态。依照1978-1997年间 劳动力转移的速度趋势，如果将第一产业 就业劳动力占总劳动力的比例每年按小于 2%的比例降低，则假设的劳动力的转移速 度低于1978〜1997年间劳动力转移的历 史速度。从表6-1和图6-2、图6-3、图64 的政策模拟结果可以看出，劳动力转移变 量的变动对农业机械化发展水平以及农业 总产出和农民人均纯收入均有明显的正面 影响，当第一产业劳动力转移到非农产业 速度越快时，农业机械化发展水平以及农 业总产出和农民人均纯收入增长越快，表 现在变化曲线的陡蜡度增大。比较而言， 劳动力转移变量的变动对农民人均纯收入 的影响最大。
模拟情景1 模拟情景2 模拟情景3
年份 劳动力比例 年减少1% 农业机械总 农林牧渔业 农村人均纯 劳动力比例 年减少1.5% 农业机械总 农林牧渔业 农村人均纯 劳动力比例 年减少2% 农业机械总 农林牧渔业 农村人均纯
动力预测值 总产值预测 收入预测值 动力预测值 总产值预测 收入预测值 动力预测值 总产值预测 收入预测值
（万k的 值（亿元） （元） （万庙） 值（亿元） （元） （万 kW） 值（亿元） （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加速农村劳动力转移政策措施分析
全面建设小康社会，难点在农村，重点在农民。农村剩余劳动力能否向非农产业和小城镇转 移，农村富余劳动力能否实现充分就业，是建设现代农业，解决“三农”问题，推动城乡协调发 展，增加农民收入，推动农业机械化发展的关键。
一、 发展城镇化，转移农村剩余劳动力
农村城镇化是指农村农民向城镇和非农产业转移、二元经济结构向一元经济结构转变以及城 乡、工农差别缩小的过程。长期以来，在传统重农轻商的观念和乡土农耕文化的支配下，对农村 城镇化发展认识不足，农村城镇化进程起步晚，发展缓慢。改革开放以后，随着社会改革特别是 农村改革的深入发展，农村城镇化步伐加快。从数量和规模看，1978年以来，我国城镇化的发展 可分为3个时期：①1978-1986年，城市化率从1978年底的17.6%±升到1986年底的24.5%； ②1987〜1995年，城市化速度放缓，城市化率只上升到29.0%；③1996〜2001年，城市化稳定、 高速发展，城市化率上升到37.7%[157]»党的十五届三中全会提出，“发展小城镇是带动农村经济 和社会发展的一个大战略”。从长远来看，发展小城镇，对促进农业和农村全面发展具有更为深 远的影响和作用，从而能够为实现国民经济的持续快速增长提供巨大的市场空间。党的十六人报 告也明确提出“要逐步提高城镇化水平，坚持大中小城市和小城镇协调发展，走中国特色的城镇 化道路”。中国农村的出路在于走出一条农业产业化、城镇工业化相结合的中国特色发展道路， 这是我国建设全面小康社会和和谐社会的必然选择。目前，农村城镇化发展面临新的机遇和挑战, 2003年我国建制镇总数为19588个，占全国乡镇总数38028个的51.51%；城镇人口为52376万 人，占总人口的40.53%；农村人口为76851万人，第一产业就业人数占总就业人数比重逐年下降， 2003年为49.1%,比1978年低21.4个百分点；第一产业产值占国内生产总值比重为14.6%,比 1978年下降了 13.5%； 2004年，我国城镇化水平达到41.8%。
农村城镇化是农村社会进步的表现，有利于农村社会的和谐发展，改善农民生活，对丁•国民 经济的发展也有着至关重要的意义和促进作用。国内外大量事实表明，促进农村城镇化健康发展， 不仅可以加快工业化进程，而且也是繁荣农村经济实现农村现代化目标的唯一出路I”％从根本 上讲，农村劳动力向非农产业转移对于农村发展和农业经济繁荣有着重要的意义。同时，农村劳 动力的转移必将带来其它产业的发展，特别是第三产业的发展。另一方面，农村城镇化是我国城 市化进程中的一个重要内容，有利于社会一元化发展，促进城乡的和谐发展，促进农村市场的繁 荣，这对我们国家整个的国民经济需求及我国的工业化与现代化进程，都将产生积极的影响。农 村城镇化是农村经济和农村社会发展的一个大战略，也是我国国民经济发展的一个大战略，对中 国的城市化起到了非常重要的作用。
二、 延长农业产业链，拓展农村劳动力就业途径
农业产业链是指与农业生产过程相关的产业集群，既包括产前产业部门，即为农业生产作准 备的科研、农资等前期产业部门，也包括产中产业部门，即种植农作物、饲养农畜、农禽等中间 产业部门，还有以农产品为原料的加工业、储存、运输、销售等后期产业部门。产业链理论表明， 农产品从生产、流通到消费过程，是一个不断附加价值的环节，各环节、各产业Z间互相影响、 相互作用，从而实现农业生产市场化功能的过程。因此，在过去充分强调产中产业的思路前提下， 当前农业产业链的发展应该遵循农业市场化和农村市场化的总体思路，不断延伸产业链的长度， 扩大产业链的广度，加快发展产前和产后的产业集群，从而不断完善产业之间的联系和促进机制， 不断深化同一环节产业之间、不同环节产业之间的作用和功能。因此，农业机械化的发展也要持 续不断地关注这种变革，不仅要完善产品的品种结构，也要完善产品的技术结构。
2003年，我国乡村就业人数为48971.0万人，其中男性就业人员26121.0万人，女性就业人 员22850.0万人。按行业划分，农林牧渔业为31259.6万人，占总就业的63.84%；工业、建筑业 等其它行业就业仅为36.16%。表6-2反映了 1999年至2003年我国农村就业结构的变化情况。
表6-2我国乡村从业人员构成表
（单位:万人）
数据来源：国家统计局编＜2004年统计年鉴》
根据统计，还可以看出：
（1） 我国的农业劳动力严重过剩，就业不充分；农村劳动力文化程度偏低，大部分只有小 学和初中文化水平。一方面劳动力基数大，另一方面文化程度又低，不能适应现代农业发展的需 要，导致了农村劳动力就业不充分。
（2） 农村劳动力就业结构不合理。表6-2表明农村劳动力就业主要在传统的农林牧渔业，虽 然存在农村劳动力向其它非农产业转移的显著变化，二、三产业中的农村劳动力数量有所增加， 但农村劳动力主要从事农业生产或农业相关的行业。从地区分布看，东中西部地区农村劳动力产 业结构存在较大的差异，东部沿海等经济发达地区农村劳动力从事农业及农业相关比重较低，中 部次之，西部比重最高。由此可见，农村劳动力的就业结构无论在全国还是在地区间都呈现不均 衡的发展状态。
（3） 农村劳动力就业环境差。总体而言，由于制度因素及自身文化素质等原因，农村劳动 力就业环境并不理想，大多从事体力劳动。
近年来，我国国民经济快速健康发展，产业结构逐步完善和合理，第二、三产业吸纳劳动力 能力不断增强，给我国农村劳动力就业提供了广阔的空间。促进农村劳动力的转移，不仅有利于 城乡社会的共同和谐发展，也有利于农业发展和农村经济的繁荣。同时，一些影响农村劳动力合 理利用的深层次全面性的因素必须被关注和妥善解决。因此，强化农业产业链发展，加强宏观调 控，以积极的财政政策完善和繁荣农村劳动力市场也是农业机械化发展的重任。发展农业机械化 有利于促进农业产业链的延长和拓展，有利于农民增收，有利于农村劳动力合理有序的流动，也 有利于农业现代化和产业化进程，从而促进农村经济全面发展和社会进步。
三、农业机械化发展对农村劳动力转移的政策体现
（1） 农村劳动力转移是农业机械化快速发展的前提，农村经济、劳动力转移率是影响农业 机械化的主要因素，农业机械化是农村劳动力转移的结果。农业机械化水平与农村劳动力转移相 互联系、相互影响、相互制约。
（2） 我国农业劳动力剩余的原因是多方面的。在我国当前各产业经济发展水平不高的情况 下，农业机械化水平的提高只是对农业劳动力劳动时间的减少和劳动强度的减轻。农业劳动力剩 余时间的减少，不能从现象上将农业劳动力剩余的原因归因于农业机械化。农业机械化是实现农 业现代化的重要标志，是发达国家以及我国农业现代化进程必经之路。根据我国基本实现农业现 代化的指标体系的界定值（耕种收综合机械化程度〉85%）,我国农业机械化目前的程度（2000 年为36.4%）距界定值的差距还很大。事实上，农业机械化对农业劳动力剩余的作用并不是负面 的。相反，农业机械化能够促进农村劳动力转移。农业机械化水平的提高必然导致劳动生产率的 提高，从而释放出劳动力，促进二、三产业的发展，增强它们对农业劳动力的吸收能力，进一步 加快农业剩余劳动力的转移。总之，“只有减少农民，才能致富农民”。只要剩余劳动力转移了， 农民收入平均水平提高了，就能进一步刺激农业机械化的发展。
（3） 转移农业剩余劳动力，加速农业机械化的发展是一项系统工程。我们要重视农村二、 三产业的发展，增强农村非农产业吸收劳动力的能力，促进农业劳动力的转移，促进农业经济的 全面提高。在农村经济发展的同时，依靠科技进步和国家的扶持政策，增加资金投入，使农业劳 动力和农业机械化的组合处于合理状况，并通过加快发展农业机械化，促进农村劳动力转移的进 程叭
6.2农业科技三项费用支出变动的模拟结果分析
6.2.1模型模拟结果分析
利用所建立的动态仿真模型，在假设其他条件不变的情况下，仅仅变动农业科技三项费用支 出这一模型变量，通过模型模拟结果可以分析农业科技三项费用支出对我国农业机械化发展以及 农业总产出和农民人均纯收入的作用。
（1）模拟情景1：如果将农业科技三项费用支出每年按5%的比例增加，即2005、2010、2015 和2020年农业科技三项费用支出分别增加到12.48、15.93、20.33和25.95,则2005、2010、2015 和2020年农业机械总动力将分别增长到64773.26、73236.73、80046.13和86275.98万kW,年均 增长3.25%；农林牧渔业总产值将分别降低到23555.63、23713.05、23827.66和23924.72亿元， 年均增长-0.20%；农村人均纯收入将分别增加到2300.29、2370.68、2427.91和247&78元，年均 增长0.50% o
(2)模拟情景2：如果将农业科技三项费用支出每年按10%的比例增加，即2005、2010、
2015和2020年农业科技三项费用支出分别增加到15.75、25.37、40.85和65.79,则2005、2010、 2015和2020年农业机械总动力将分别增长到65536.91、76453.31、88379.23和104090.04万kW, 年均增长4.95%；农林牧渔业总产值将分别降低到23570.61, 23768.39、23955.99和24169.52亿 元，年均增长-0.15%；农村人均纯收入将分别增加到2305.89、2395.02、2490.91和2612.04元， 年均增长0.80%。
(3)模拟情景3：如果将农业科技三项费用支出每年按15%的比例增加，即2005、2010、
2015和2020年农业科技三项费用支出分别增加到19.67、39.57、79.58和160.06,则2005、2010、 2015和2020年农业机械总动力将分别增长到66409.94、80870.79、102310.68和140674.72万kW, 年均增长8.44%；农林牧渔业总产值将分别降低到23587.53、23840.91、24146.93和24567.59亿 元，年均增长-0.0007%；农村人均纯收入将分别增加到2312.22、2427.73、2592.60和2871.71元, 年均增长1.37%«从图05中可以看出，1978〜2000年我国农业科技三项费用支出变化较小，增 长的速度缓慢，其历史数据变化趋势与假设的将农业科技三项费用支出每年按5%的比例增加的
模拟情景1
模拟情景2
模拟情景3
速度一致；假设农业科技三项费用支出每年按10%或15%比例增加的速度明显要高于历史数 据变化趋势的速度。从表6-3和图6-6、图6-7、图金8政策模拟结果可以看出，农业科技三项费 用支出的变动对农业机械化发展水平和农民人均纯收入有正面的作用，尤其对农业机械化发展水 平有明显的影响，但对农业总产出没有影响。当农业科技三项费用支出的投入增加速度越快时， 农业机械化发展水平和农民人均纯收入增长越快，表现在变化曲线的陡峭度增大。
6.2.2增加农业科技投入的政策措施分析
一、 实施《农业机械化促进法》，带动了农业装备制造业的发展
近年来，政府和社会高度重视农民增收和粮食安全，并把提高农机装备水平和农业机械化水 平作为改善农业生产条件，提高粮食综合生产能力、促进农民增收的重要措施。2004年2月，中 共中央、国务院发布了《关于促进农民增加收入若干政策的意见》，《意见》明确指出，"要把解 决好农业、农村、农民问题作为全党工作的重中之重”，要“提高农业机械化水平，对农民个人、 农场职工、农机专业户和直接从事农业生产的农机服务组织购置和更新大型农机具给予一定补 贴”。2004年12月，中共中央、国务院发布了《关于进一步加强农村工作提高农业综合生产能力 若干政策的意见》，《意见》强调：“中央财政继续增加农机具购置补贴资金，地方财政也要根据 当地财力和农业发展实际安排一定的农机具购置补贴资金”，并指出：''对部分地区农民实行农机 具购置补贴，是党中央、国务院为加强农业和粮食生产采取的重大措施，对调动农民种粮积极性、 保护和提高粮食生产能力意义重大”。
2004年H月，《中华人民共和国农业机械化促进法》颁布实施，标志着我国促进农业机械化 发展的法律法规体系进一步完善，是我国农业机械化发展方向的重大转变，是我国农业发展中又 一制度性创举，其影响意义积极、深远。《促进法》规定：“中央财政、省级财政应当分别安排专 项资金，对农民和农业生产经营组织购买国家支持推广的先进适用的农业机械给予补贴”，进一 步明确国家对农业机械化的扶持措施，规定国家对农业机械生产企业的税收优惠、中央和省级财 政给予农民购买农业机械补贴及贷款支持、农业机械的生产作业服务收入享受税收优惠和生产作 业用油安排财政补贴等扶持措施，并强调各级政府的责任。制度化的农业机械购置补贴机制将极 大地推动农业机械化的发展，在由此而形成的法制框架下政府引导和市场驱动的作用，对于鼓励 和扶持使用先进适用的农业机械，促进农业机械化发展，提高农业劳动生产效率，推进农业现代 化进程，将产生积极的作用。政府对“三农”问题的高度重视，一些重大的法律和政策措施出台， 为提升我国农业装备制造业发展能力，提高我国农业装备水平提供了重要政策保障，必将促进和 推动我国农业机械化的快速发展，从而实现我国农业机械化的跨越式发展。
二、 启动农业机械化科技工程，促进了农业装备技术的推广应用
建国50年来，我国农业取得了巨大成就，以占世界7%的耕地养活了占世界22%的人口，许 多农产品的总产量稳居世界第一。农业机械作为农业生产技术的载体，也相应取得了长足进步， 主要表现在：
（1）开发设计生产了涵盖农、林、牧、副、渔各业所需的16大类100多小类3000多个品 种的农业机械。种植业、林业、牧业、渔业与农产品加工业所需的各类机械，我国绝大多数能自 行研究开发与成批生产。
（2） 形成了从中央到地方的农业机械研究设计与推广体系，成立了国家与省级农机鉴定机 构，并建成了具有较高水平的拖拉机、内燃机、农业机械、牧业机械、渔业机械、林业机械等整 机、主要零部件和基础技术试验室。
（3） 培养了总数达10多万人的农业机械科研设计、教学、制造、运用维修、试验、鉴定及 科技管理人才，其中有工程院院士、博导与教授、研究生与高级工程师等数千名。这支队伍在推 动我国农业机械科学技术发展中发挥了巨大作用"9】。
相关资料表明，农业机械对80年代农业总产值的贡献占12.53%,对粮食生产的贡献为 10.95%。农业和农民对农业机械的依赖程度越来越高，农业机械得到了广泛的应用。随着国家各 项事业的蓬勃发展，农业机械生产能力和科研水平大幅度提髙，农机工业产值在国民经济中越来 越占有重要位置。
农业装备是先进农业技术大面积实施的载体，农业机械化适用技术推广面积的扩人，实质上 就是普及农业和农业机械化科学技术、推进科技兴农的过程。20世纪末，我国启动了 “农业节本 增效”、“水稻生产机械化”、“机械化旱作农业”等示范工程项目，实施了 “机械化旱作蓄水保墙 技术”、“水稻轻型栽培及收获机械化技术”、“旱地坐水播种抗旱保苗技术”、“小麦覆盖种植机 械化技术”等项目以及工厂化高效农业和节水灌溉增产增效示范点，有利丁•农机装备的研发。同 时，尽管先进适用的农业机械装备非常重要，但未来农业的发展必须走资源合理和可持续利用的 道路，要充分考虑农业资源中耕地、水和环境的重要作用。因此，农业装备技术的发展应该具备： ①加强耕地资源的保护；②加强对水资源的合理开发和有效利用；③努力改善农业生态环境，防 治农业环境污染。因此，机械化旱作节水农业技术、农业废弃物综合利用工程技术、设施农业I： 程机械化技术、草原改良与人工草场建设工程技术、生物灾害综合防治技术和农业航空技术等将 是我国农业装备发展的主要方向口60】。
因此，加大投资力度，加快技术研发步伐，进一步构建科学、高效和协调的科技支撑体系是 我国农业装备制造业未来发展的趋势和必然选择，故应从以下几个方向考虑：
（1） 农业装备技术的发展必须坚持以人为本，树立科学、全面和可持续的发展观。
（2） 农业装备技术的发展必须走科学研究与实用结合的方针。现代生物技术信息技术的进 步促进了农业装备技术在农业科学上的应用，21世纪的农业装备技术应更趋于智能化、产业化、 企业化和物质化。因此，首先以生物工程为主导的高科技，将成为未来农业科技的支柱。运用农 业生物技术发展新物种，以及动植物快速繁育技术，人造食品和饲料技术等将成为新世纪前景最 为光明的新兴产业；其次，实用技术是农业科技发展的另一重要领域。实用技术科技含量虽然不 是很高，但实用技术能够特别适用于特定的国家或特定的地区，适用特定的牲畜和农作物，是农 业生产不可缺少、不可替代的科技。
（3） 深入认识当前我国农业发展的状况，开发先进、高效和适用的装备技术。
（4） 应该做到自主研发为主，引进为辅。
（5） 创新科技研发体系和改革科技服务体系是技术发展的重要保障。
（6） 改革科技投入体制，建立多元化投入机制。国外农业科技进步表明，多元化投资体系 有助于科技创新。
目前国外农业科技体制呈现三种形式：一是以美、英、法等国为代表的主体多元化的组织形
式；二是以韩国、日本等国为代表的主体相对集中的组织形式；三是经济欠发达的发展中国家, 农业科技活动主体单一集中在中央政府的组织形式［21,162］。
6.3农村劳动力转移和农业科技三项费用支出同时变动的模拟结果分析
我国人口基数大、农民多的国情，决定了我们不能走一些发达国家集中发展大城市、农村劳 动力都涌进大城市的城镇化道路，必须走多元化城镇化道路，走出一条符合我国国情、大中小城 市和小城镇协调发展的城镇化道路。从预测看，进入21世纪初期，我国经济发展处于一个高速 发展时期，也是中国发展的机遇期。综合各种因素看，到2020年以至更长时间，我国城镇化发 展还处于一个比较快的阶段。如果按年均增长1个百分点推算，到2020年全国城镇化水平将提 高到57%左右，全国城镇总人口要达到8.4亿左右33］。对此，我们利用所建立的联立方程模型， 假设第一产业就业劳动力占总劳动力的比例每年按1%的比例转移，即2005、2010、2015和2020 年第一产业就业劳动力占总劳动力的比例分别降低到48.5、46.1、43.9和41.7,再变动农业科技 三项费用支出这一个模型变量，分析模型模拟结果，深入探讨农村劳动力转移和农业科技三项费 用支出同时变动对我国农业机械化发展以及农业总产出和农民人均纯收入的影响。
（1）模拟情景1：如果将农业科技三项费用支出每年按5%的比例增加，即2005、2010、2015 和2020年农业科技三项费用支出分别增加到12.48、15.93、20.33和25.95,则2005、2010、2015 和2020年农业机械总动力将分别增长到65293.92、77673.22、91838.52和108609.35万kW,年 均增长5.38%；农林牧渔业总产值将分别增加到26463.17, 32409.18、39677.52和48576.97亿元， 年均增长4.75%；农村人均纯收入将分别增加到2531.44、3162.56、3947.56和4919.09元，年均 增长5.91%,
（2）模拟情景2：如果将农业科技三项费用支出每年按10%的比例增加，即2005、2010、
2015和2020年农业科技三项费用支出分别增加到15.75、25.37、40.85和65.79,则2005、2010、 2015和2020年农业机械总动力将分别增长到66057.70,80894.10,100196.21和126506.63万kW, 年均增长7.09%；农林牧渔业总产值将分别增加到26479.87, 32480.67、32480.67和48980.51亿
元，年均增长4.83%；农村人均纯 收入将分别增加到2537.18、 3188.41、4016.40 和 5068.26 元， 年均增长6.25%,
（3）模拟情景3：如果将农 业科技三项费用支出每年按15% 的比例增加，即2005、2010、2015 和2020年农业科技三项费用支出 分别增加到 19.67、39.57、79.58 和 160.06,则 2005、2010、2015 和2020年农业机械总动力将分别
年份 模拟情景1 模拟情景2 模拟情景3
农业科技三 项费用支出 年增加5% 农业机械总 动力预测值
（万 kW） 农林牧渔业 总产值预测 值（亿元） 农村人均纯 收入预测值
（元） 农业科技三 项费用支出 年增加10% 农业机械总 动力预测值
（万 kW） 农林牧渔业 总产值预测 值（亿元） 农村人均纯 收入预测值
（元） 农业科技三 项费用支出 年增加15% 农业机械总 动力预测值
（万 kW） 农林牧渔业 总产值预测 值（亿元） 农村人均纯 收入预测值
（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
增长到 66930.89, 85316.86, 114162.30 和 163225.42 万 kW,年均增长 10.60%；农林牧渔业 总产值将分别增加到26498.74、32574.58, 40148.54和49662.19亿元 年均增长4.97%；农村人 均纯收入将分别增加到2543.67、3223.11, 4127.02和5356.03元，年均增长6.88%。
从表64和图6-9、图6-10、图6-11政策模拟结果可以看岀，劳动力转移和农业科技三项费 用支出两个变量同时变动对农业机械化发展水平以及农业总产出和农民人均纯收入均有明显的 正面影响。即当第一产业劳动力转移到非农产业速度越快且农业科技三项费用支出比例越大时， 农业机械化发展水平以及农业总产出和农民人均纯收入增长越快，表现在变化曲线的陡峭度增 人。比较而言，劳动力转移和农业科技三项费用支出的变化对农业机械化发展水平和农民人均纯 收入的影响程度大，而对农业总产出的影响相对较小。
图6-10两变■同时变动农林牧渔业总产值预测曲线 图6-11两变量同时变动农村人均纯收入预测曲线
第七章结论与建议
7.1主要研究结论
《中华人民共和国农业机械化促进法》的出台，工业开始反哺农业政策的实施，农业综合生 产能力的提升，全面建设小康社会等对农业机械化发展提出了新的要求。本文通过对我国农业机 械化的系统分析，着重从定量角度，将农业机械化与整个国民经济发展联系起来，研究农业机械 化的发展问题，以期为未来我国农业机械化的发展提供理论指导。本文研究结合了国家“十五” 科技攻关计划课题“我国农业装备科技创新及产业发展战略研究”（编号：2004BA524B11）和农 业部“农业机械化发展'十一五'规划”课题的科研工作，取得的研究成果如下：
（1） 通过文献分析，归纳并总结了农业机械化的相关理论概念。包括农业机械化的内涵、 农业机械化的项目类别、农业机械化的特征和农业机械化的任务。同时从农业机械化系统分析、 农业机械化与经济的关系、农业机械化贡献测算、农业机械化效益评价、农业机械化发展水平评 价、农业机械化发展阶段性等方面分析了国内农业机械化发展的研究状况；从农业机械化系统优 化分析、农业机械化政策理论研究、农业机械化与可持续发展、可计算一般均衡模型（CGE）分 析、技术经济增长理论等方面分析了国外农业机械化发展研究的基本状况。通过分析可以看出， 国内外已经就农业机械化问题开展了广泛研究，但由于各国农业机械化发展的实践差异，国内研 究与国外存在很大差异。国外纯粹对农业机械化的研究较少，国内有关农业机械化方面的研究则 偏重于定性研究，主要包括：对农业机械化进行系统分析，探索农业机械化发展的制约因素；研 究农业机械化在国民经济发展中的重要地位，解决农业机械化发展的理论基础；阐述农业机械化 发展的阶段性，科学指导农业机械化实践。在定量研究方面，着重于农业机械化系统分析、农业 机械化优化分析，以及农业机械化的贡献率研究上。国内农业机械化研究还是局限在就农业机械 化研究农业机械化的框框内，没有将农业机械化研究与整个国家经济发展联系起来，对丁•在当前 和今后国家经济发展条件下，我国如何发展农业机械化，以及农业机械化发展的总量问题，还没 有相关研究。
（2） 论文通过对国际工业化发展状况分析和主要发达国家工业化进程的认识，对我国I：业 化发展现状和趋势进行了总结，并以此归纳了我国农业机械化的发展进程；在分析我国农业机械 化发展的工业化推动和现代农业建设需求的基础上，从生产工具替代、农业综合生产能力提高和 农村经济结构良性调整等方面分析了其表现形式；同时，阐述了现阶段影响我国农业机械化效应 发挥的主要制约条件。
（3） 论文在分析我国农业机械化发展效应经济性的基础上，利用回归模型边际效应分析方 法初步定量探讨了农业机械化发展水平对农村经济的作用程度影响，并运用C-D生产函数模熨 模拟方法对农业机械化对农村经济影响进行了进一步说明。一方面，从回归模型边际效应分析看， 提高当前农业效益，增加农民收入的有效措施是提高我国农业机械化程度，以及增加对农业生产 投入方面的政府“绿箱”政策——补贴，加速农村剩余劳动力向二、三产业转移；另一方面，利 用C-D生产函数模型模拟的农业机械化对农村经济的影响分析，也证明在整个农村经济生产要 素中，劳动力生产要素弹性系数小于0,表示劳动力严重过剩，增加劳动力生产要素不仅不会提 高生产效益，反而会降低生产效益；而边际收益或边际生产力分析也体现，在原有基础上增加一 个单位农业机械化或农村家庭经营资本投入生产要素的投入，所引起的生产成果第一产业总产值 的相应增加额都比较高。
（4） 为了获得影响我国农业机械化发展的关键因素，论文采用系统分析方法中的层次分析 法，对我国农业机械化发展影响的因子进行了有效、合理的分解，建立了相应的数学模型，从而 确定了影响我国农业机械化发展的主导因素；并应用逐步回归分析方法对影响我国农业机械化发 展的主要因素进行了定量分析，研究了以农业机械装备水平为代表的农业机械化发展水平与农村 人均纯收入、农村劳动力向二、三产业转移率、农业人口人均占有耕地面积、初中文化程度以上 人数（每百个劳动力中）和农村人口人均科研经费5个主要因素间的相关关系。从简单相关系数 计算来看，农业机械装备水平与农村人均纯收入、农村劳动力向二、三产业转移率、初中文化程 度以上人数（每百个劳动力中）和农村人口人均科研经费都呈高度相关，而与农业人口人均占有 耕地面积则相关性稍弱，且呈负相关性（与实际常识不符）；同时，注意到农村人均纯收入、农 村劳动力向二、三产业转移率、初中文化程度以上人数（每百个劳动力中）和农村人口人均科研 经费各个自变量之间也呈高度相关。
（5） 论文运用建模与仿真理论，并基于经济增长模式构建了我国农业机械化发展经济效应 动态仿真模型，并根据优选的动态仿真模型进行了情景分析。通过情景分析可以看出，劳动力转 移变量的变动对农业机械化发展水平以及农业总产出和农民人均纯收入均有明显的正面影响，当 第一产业劳动力转移到非农产业速度越快，农业机械化发展水平以及农业总产出和农民人均纯收 入增长越快，表现在变化曲线的陡峭度增大；比较而言，劳动力转移变量的变动对农民人均纯收 入的影响最大。农业科技三项费用支出的变动对农业机械化发展水平和农民人均纯收入有正面的 作用，尤其是对农业机械化发展水平有明显的影响，但对农业总产出没有影响。当农业科技三项 费用支出的投入增加速度越快，农业机械化发展水平和农民人均纯收入增长越快，表现在变化曲 线的陡峭度增大。而劳动力转移和农业科技三项费用支出两个变量同时变动对农业机械化发展水 平以及农业总产出和农民人均纯收入均有明显的正面影响，即当第一产业劳动力转移到非农产业 速度越快且农业科技三项费用支出比例越大时，农业机械化发展水平以及农业总产出和农民人均 纯收入增长越快，表现在变化曲线的陡峭度增大。比较而言，劳动力转移和农业科技三项费用支 出的变化对农业机械化发展水平和农民人均纯收入的影响程度大，而对农业总产出的影响相对较 小。论文依据情景分析，也提出了促进我国农业机械户发展的初步建议，力图为我国新时期农业 机械化进一步发展提供比较科学的指导。
7.2论文的特色和创新之处
7.2.1主要特色
（1） 以定量研究为出发点，着重于运用计量经济方法分析研究农业机械化发展问题。
（2） 将农业机械化与整个国家经济发展联系起来进行研究，着重理论分析与方法探讨。
（3） 针对国情实际，从分析促进农业机械化发展入手进行动态仿真研究。
7.2.2主要创新点和新意之处
（1） 论文比较全面系统地归纳总结了农业机械化的相关理论概念，并分析了国内、国外有 关农业机械化研究的实践差异。
（2） 论文结合工业化与农业机械化发展关系，从我国农业机械化发展的阶段特征入手，分 析了现阶段我国农业机械化发展所产生的生产工具替代、农业综合生产能力提高和农村经济结构 良性调整等效应的具体表现形式。
（3） 论文依据回归模型边际效应分析，并利用C-D生产函数模型模拟，分析了农业机械 化对农村经济的影响。
（4） 为了获得影响我国农业机械化发展的关键因素，论文采用层次分析法和逐步冋归分析 法相结合的模式，对影响我国农业机械化发展的因子进行了有效、合理的分解，在建立相应的数 学模型基础上，确定了影响我国农业机械化发展的主导因素。
（5） 论文运用建模与仿真理论，并基于经济增长理论构建了我国农业机械化发展经济效应 动态仿真模型，并以此进行了情景模拟分析，为我国新时期农业机械化进一步发展提供了比较科 学的理论依据。
7.3论文进一步研究的建议
将农业机械化发展与整个国家经济发展联系起来进行效应研究，国内外还没有先例，但本文 也仅是在这方面的一个尝试。由于作者的水平所限和研究基础欠缺，以及资料收集1：作不尽如意， 研究工作难免挂一漏万，甚至出现谬误，恳请导师、专家和同学斧正。
在当前和今后国家经济发展条件下，如何更加科学地发展农业机械化，还有许多课题有待进 一步研究。为此，本文建议如下两方面的研究工作：
（1） 农业机械化发展的环境特征定量分析
我国农业机械化发展的研究，长期以来一直注重研究对象自身的分析，对其发展环境的认识 偏重于定性和局部的定量研究，比较全面地探讨农业机械化系统的定量研究还十分薄弱，有待加 强和进一步完善。
（2） 农业机械化对国民经济发展的贡献机理分析
我国农村劳动力过剩的现象将在比较长的时期内制约农村经济的发展，发展农业机械化可以 解放农村劳动力，但也会导致农村劳动力的进一步过剩，如何从发展的角度探讨农业机械化贡献 作用的机理问题还有待深入研究和探索。
参考文献
焦长丰.三大作物生产机械化发展制约因素的定量研究.农业机械化论坛，1996, (3)： 22-24 ［10］张冬平，史国栋，陈俊国.农业机械化对农业劳动力剩余的影响.农业机械学报，1996, 27(1)：
1-5
［H］郝庆升.论农业机械化发展的动力机制.农业现代化研究，2001, 22(1)： 51-54
［12］ 邱立春，崔国才，王铁和.逐步回归分析方法在农业机械化系统分析中的应用.农业机械学 报，1997, 28(1)： 98-101
［13］ 张颖，金成龙.农业机械化区划的原则和方法.农业机械化研究，2004, (3)： 35-35
［14］ 杜璟.基于Web的农业机械化发展决策支持系统的研究［硕士学位论文］.北京：中国农业 大学，2003
［15］ 何勇，谈黎虹，葛晓锋，等.基于GIS的农业机械化发展水平区域划分系统的研究.农业工 程学报，2003, 19(3)： 85-89
［16］ 杨邦杰，洪仁彪，贾栓祥.农业机械化对农业贡献率测算方法的研究.农业工程学报，2000,
16(3)： 50-53
［17］ 曾福生，李明贤.技术进步与农业增长方式的转变.长沙：国防科技大学出版社，2001
［18］ 程智强，贾栓祥，洪仁彪.农业机械化对农业和农村经济贡献率理论分析.农业工程学报， 2001, 17(2)： 65-67
［19］ 李伟明，练涛峰，柳青.应用生产函数对科技进步与医院经济增长的贡献率关系探讨.统计 与预测，2002, (5)： 37-39
［20］ 程毛林.经济增长因素贡献率测算方法新探.统计与决策，2000, (7)： 12-13
［21］ 张国旺，李丽.生产函数法应用条件的探讨.内蒙古工业大学学报，1998, 17(4)： 70-73
［22］ 程智强，张占耕，白尔钿等.农业科技进步贡献率测算中投入产出增长率的合理估计.预测,
1997, (3)： 65-66
［23］ 刘斌，毕庆生，尹红征.河南省农业技术进步贡献率的灰色测度及预测.农业系统科学与综
合研究，2001, 17(2)： 113-115
［24］ 杨青，朱瑞祥，张捷，等.陕西省农业机械化对农业生产贡献率的研究.农业工程学报，2000,
16(6)： 64-67
［25］ 洪仁彪，杨邦杰，贾栓祥.农业机械化对全国种植业利润贡献率测算.农业「.程学报，2000,
16(6)： 60-63
［26］ 高连兴，刘凤丽，吕子湖，等.东北农业机械化特点及其对种植业纯收益的贡献率.农业工 程学报，2001, 17(6)： 56-59
［27］ 王红飙，于海明.农业机械化对新疆生产建设兵团种植业贡献率测算.塔里木农垦人学学报， 2002, 14(1)： 11-14
［28］ 王福林.农业机械化在农业产出增长中贡献的测算方法.农业机械学报，1998, 29(2)： 161-164
【29］宗晓杰，王福林.索洛余值法测算农业机械化贡献率的研究.农业系统科学与综合研究，2002, 18(2)： 107-108
［30］ 耿端阳，张铁中，罗辉，等.我国农业机械发展趋势分析.农业机械学报，2004, (4)： 207-210
［31］ 王福林，孙福田，王丽娟.测算农业机械化贡献的C2GS2模型方法.农业机械学报，2004, 35(3)： 185-187
［32］ 罗红旗.农业机械化对湖南省农业生产的贡献率研究［硕士学位论文］.长沙：湖南农业人学， 2003
［33］ 张松明等.影响农业机械化发展因素定量分析方法的研究.农业工程学报，1985(1)： 89-945
［34］ 陶鼎来.国外农业机械化的成就和经验.农业机械化的发展与对策论文集，1992： 95-104
［35］ 宾斯温格HP.农业机械化——回顾历史，展望未来.小规模农业机械化杭州国际讨论会论文 集.中国农业机械学会编.北京：科学出版社，1983： 251-258
［36］ 万鹤群，傅泽田等.食品生产的农业机械化问题.农业机械化的发展与对策论文集，1992： 43-61
［37］ 金秀满，张德骏.描述农村劳动力转移状况的分室模型.农业机械学报，1997, 28(3)： 60-64
［38］ 刘雪，傅泽田，穆维松.农业产业结构调整与农业机械化发展的一致性.中国农业大学学报， 2001, 6(2)： 5-9
［39］ 李小阳，孙松林，蒋苹.农业机械化与农业劳动力转移.农业机械化研究，2003, (1)： 23-26
［40］ 张冬平，史国栋，陈俊国.农业机械化对农业劳动力剩余的影响.农业机械学报，1996, 27(4)：
1-5
［41］ 夏萍，江家伍，姚天曙.农业机械化综合作业模式的试验研究及效益分析.农业机械学报， 2001, 32(3)： 79-82
［42］ 李晓燕，谢长青.农业机械与土地流转问题.农业机械化研究，2004, (2)： 25-26
［43］ 杜辉，张秀娟，刘波.土地规模经营与农业机械化.农业装备技术，2002,⑵：10-11
［44］ 乌8小撑，赵匀.第三方物流在农业机械化中应用的理论研究.农业机械化研究，2003, (1)： 4244
［45］ 李庆东.农业机械化对农业经济发展影响程度的分析.数理统计与管理，1994, 13(1)： 26-29
［46］ 李立辉，杨清，吴谷丰，等.农业机械化技术经济效益评价.农业技术经济，2001, (1)： 3740
［47］ 阎秀霞，王侃昌.农业机械化投资行为的模糊聚类分析.农业机械化研究，1997,⑷：27-30
[48]林兴军，陈华.农业机械作业经济效益评价方法的研究.农业机械化研究，1998, (4)： 5-10
[49]李炳军，朱永达，万鹤群.农业机械化发展水平的概率灰色评估方法及应用.农业工程学报，
1997, 13(3)： 21-26
[50]杨印生，李立辉，赵耀，等.农业机械化程度的多层次灰关联综合评估.农业机械学报，1997, 28(2)： 116-119
[51]楼文高，王延政•农业机械化发展水平的人工神经网络评价模型.农业机械学报,2003, 34(3)： 58-61
[52]白人朴.我国农业机械化的总体发展和地区比较.北京农业工程大学学报，1995, 15(1)： 7-13 153]杨敏丽.我国农业机械化发展的阶段性.中国农业大学学报，1998, 3(4)： 11-15
[54]白人朴，杨敏丽，刘清水.中国农业机械化所处发展阶段分析.中国农业机械化，1999, (2)： 33-36
[55]付强.充分认识农业机械化在农业发展中的战略地位.南方农机，2002, (2)： 14-15
[56]张小栓，傅泽田，侯丽薇.论我国农业机械化发展支持体系的完善.农业机械学报，2001, 32(4)： 126-127
[57]胡德理.农业机械化呼唤政府补贴.四川财政，2003, (2)： 40-41
[58]杨敏丽.中国农业机械化与提高农业国际竞争力研究[博士学位论文].北京：中国农业大学， 2003
[59侏勇.分工与经济增长.经济科学，1998, (6)： 98-103
[60]Xie Guohua, Tang Shaowu v Wang Hongming ・ Development Strategy of Rice Production Mechanization in Hunan Province. International Conference on the Mechanization of Chinese Paddy Produc曲n, 2000： 10-11
[61]Hannibbal A. Muhtar・ An economic comparsion of conventional and conservation tillages system in the southeast Saginaw Baycoastalarainage basin, 1982
[62]Shapoor Roowshan・ Alferlafive tillages system for com prodkctionin Michigan, 1986
[63]Won-kyu Park ・ Utilization Pattern of Farm Machinery and Farm Mechanization in Korea. Agricultural Mechanization in Asia, Africa and Latin America, 1990, (4)： 65-75
[64]A.GRijk・ Agricultural mechanization policy and stratagem. Agricultural Engineering Journal > 1992, 1(4)： 205-215
[65]S.GNwoko・ Agricultural mechanization at a crossroad・in Nigeria. Agricultural mechanization in Asia, Africa and Latin America. 1990, (3)： 79-82
[67]Audsley E・ An arable farm model to evaluate the commercial viability of new machines or techniques. Journal of Agricultural Engineering Research, 1981, (26)： 135-149
[68]Whitson R. E, Kay R. D, Lepori W. A, Rister E, M・ Machinery and crop selection with weather risk. Transactions of the ASAE, 1981> 24(2)： 288-295
[69]Gracia C, Judez L.Y, Torres D. Un modelo parael establ ecimiento de un plan de utilizacion y de adquisicion de maquinaria agrfcola[A model for the establishment of a utilization and acquisition plan of agricultural machinery]. Anales del Instituto Nacional de Investigaciones Agrarias, 1982 (6)： 97-111
[70]Ghassan A, Srivastava A. K, Burkhardt T. H, Kelly J. D・ A mixed-integer linear programming (MILP) machinery selection model for navybean production systems. Transactions of the ASAE, 1986, 29(1)： 81-89
[71]Reid D. W , Bradford G L・ A farm firm model of machinery investments decisions・ American Journal of Agricultural Economics, 1987 (69)： 64-77
[72]Saadoun T ・ Agricultural machinery selection and scheduling of farm operations [PhD Thesis]. University of Edinburgh, United Kingdom. 1989
[73]Kline D. E., Bender D. A, McCarl B. A, Van Donge C. E・ Machinery selection using expert systems and linear programming・ Computers and Electronics in Agriculture, 1988 (3)： 45-61
[74]Bender D.A., Kline D. E, McCarl・ Postoptimal linear programming analysis of farm
machinery ・ Transactions of the ASAE, 1990, 33(1)： 15-20
[75]Jannot Ph, Cairol D・ Linear programming as an aid to decision-making for investments in farm equipment for arable farms. Journal of Agricultural Engineering Research, 1994 (59)： 173-179
[76]Sogaard H.T, Sorensen C.G・ A Model for optimal selection of machinery sizes within the farm machinery system. Proceedings of the Sixth International Symposium on Computers in Agriculture. Canclun, Mexico. 1996： 588-598
[77]E.A. Camarena. C. Gracia, J.M. Cabrera Sixto. A Mixed Integer Linear Programming Machinery Selection Model for Multifarm Systems・ Biosystems Engineering, 2004, 87 (2)： 145-154
[78]Court A C, Breach R A, Porter M J. Pesticides indrinking water — atchment protection of water treatment・ In： Pesticide Movement to Water (Walker A, ed)» 1995： 381-388・
[79]Addiscott T. M, Whitmore A.. P, Powlson D. S・ Fanning Fertilizer and the Nitrate Problem. CAB International, Wallingford. UK, 1991
[80]Gerard J.Gill. Mechanised Land Preparation, Productivity and Employment in Bangladesh. The Journal of Development Studies* 1982： 329-348
[81]Watts C. W, Dexter A. R, Dumitru E, Arvidsson J. An assessment of the vulnerability of soil
structure to destabilization during tillage・ Part 1: a laboratory test. Soil and Tillage Research, 1996, 37 (2-3)： 161-174
[82]Stout B. A・ Handbook of Energy for World Agriculture・ Elsevier, London, 1990
[83]Murphy M.C. Report on Farming in the Eastern Counties 1994/5. Cambridge University Press, Cambridge, 1996
[84]DoE ・ A Guide to Risk Assessment and Risk Management for Environmental Protection. Department of the Environment, HMSO, London, 1995
[85]MAFF・ Development of a Set of Indicators for Sustainable Agriculture in the United Kingdom ・ A consultation Paper. Ministry of Agriculture, Fisheries and Food, June 1998, London
[86]Pretty J. The Living Land. Earth scan, London, 1998
[87]F. R. Leiva 1, J. Morris. Mechanization and Sustainability in Arable Fanning in England J. Agricultural Engineering Research, 2001, 79 (1)： 81-90
[88]Harberger A. The Incidence of Corporate Income Tax. Journal of Political Economy, 1962 (70)：
215-240
[89]Shoven J. B, Whalley J. Applying General Equilibrium. New York： Cambridge University Press, 1972
[90]Ballard C.L, Fullerton D, Shoven J.B, Whalley J. A General Equilibrium Model for Tax Policy Evaluation. Chicago： The University of Chicago Press, 1985
[911 ] Bergman L・ Energy Policy Modeling： A Survey of General Equilibrium Approaches. Journal of Policy Modeling, 1988, (10)3： 77-99.
[92]Chen, Shimomura・ Self-Fulfilling Expectation and Economic Growth： A Model of Technology Adoption and Industrialization. International Economic review, 1998, (39)： 1
[93]D.R.A Love. A Dynamic General Equilibrium Model of Industrialization When Manufactures Are
Unnecessary, Journal of Development Economics, 1997> (54)： 357-385.
[94]Jorgerson D.W, Wilcoxen R J. Reducing U. S・ Carbon Dioxide Emissions： The Cost of
Different Goals, in : J. T Moroney (eds.).Advances in the Economics of Energy
Resources, 1992, (7)： 125-158.
[95]Powell A.A., Murphy C.W. Inside a Modem Macroeconometric Model. Springer-Verlag Berlin Heidelberg , New York, 1995
[96]Robinson S, Hanson K, Kilkenny M・ The USDA/ERS Computable General Equilibrium (CGE) Model of the United States, Staff Report No. AGE9049, 1990 (Washington, D. C.： Economic Research Service, US Department of Agriculture)
[97]Smolny W. Dynamic Factor Demand in a Rationing Context. Physica-Verlag Heidelberg, 1993
[98]Storm S・ Macroeconomic Considerations in the Choice of an Agricultural Policy, Avebury Aidershot. Brookfield USA, 1993
[99]Storm S. Domestic constraints on exported-led growth： a case-study of India. Journal of
Development Economic, 1997, (52)： 83-119
[100]Y.Hayami, M.Kikuchui, E.B. Marciano. Structure of Rural-Based Industrialization： Metal Craft Manufacturing on the Outskirts of Greater Manila* the Philippine. The Development Economic, 1998, (2)： 132-154
[101]S.KJayasuriya, A.Teand, R.W,Herdt. Mechanisation and Cropping Intensification： Economics of Machinery Use in Low-Wage Economies. The Journal of Development Studies, 1985： 327-335
[102]Solow R.M. Technical Change and the Aggregate Production Function. Review of Economics and Statistics, 1957, (39)： 312-320
[103]Arrow K J・ The Economic Implications of Learning by Doing. Review of Economic Studies* 1962, (29)： 155-173
[104]Uzawa H. Optinum Technical Change in an Aggregate Model of Economic Growth. International Economic Review, 1965, (6)： 18-31
[105]Romer P.M. Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy > 1990, (98)：
S72-102
[106]Yang Xiao kai, Boland J.A ・ Microeconomic Mechanism for Economic Growth. Journal of
Political Economy, 199L (99)： 460- 482
［107］ Grossman GM, Helpman E. Quality Ladders in the Theory of Growth卩］.Review of Economic Studies, 1991(58)： 43-61
［108］ 王德成，张领先，李安宁.国外农业机械化宏观研究的评述.农机化研究，2005, (5)
［109］ 王德成，张领先，李安宁.我国农业机械化宏观研究的态势分析.农机化研究，2005, (6)
［110］ 张培刚著.农业与工业化(上卷).武汉：华中科技大学出版社，2002： 123-138
［111］ 杜辉.略论我国工业化升级转换中战略选择.经济研究，1992, (4)
［112］ 冯海发.对九十年代我国农业发展的战略思考.农业经济问题，1991, (9)
［113］ 彭聚先等.农业工业化战略研究-兼论发展经济学研究的若干问题.北京：经济管理出版社， 1993： 33
［114］ 马晓河，兰海涛•工业化中期阶段的农业发展政策研究一国际经验与中国的选择.农业经济 问题，1999, (8)： 16-20
［115］ 农业部软科学委员会课题组.中国农业发展新阶段.北京：中国农业出版社，2000
［116］ 冯海发.经济发展与反哺农业.学习与探索，1995, (6)： 4-14
［117］ 尹从国.21世纪中国农业现代化的战略选择：工业反哺农业.农业现代化研究.2002, 23(2)：
81-84
［118］ 农业投入课题组.中国农业的支持与保护.北京：中国农业出版社，1997： 7-28
［119］ 唐仁健.农业丰收后忽视农业的历史教训.农业经济问题，1997, (1)： 34-38
［120］ 路明.农业发展新阶段的工作思路.经济界，2001, (1)： 9-14
［121］ 瑟尔沃［英］.增长与发展.北京：中国财政经济出版社，2001： 53-93
［122］ 张天佐.我国农业机械化已进入快速发展的机遇期.农机科技推广，2005, (3)： 7-9
［123］ 范荣，江泽林.从农业机械化二元技术结构看我国农业机械化的发展过程.农业机械学报，
1994, 25(3)： 1-5
［124］ 孙福田.农业机械化对农业发展的贡献及农业机械化装备水平的研究：［博士学位论文］.哈 尔滨：东北农业大学，2004： 14-16
［125］ 汪建国.推进农业机械化发展农业现代化.福建农机，1997年增刊
［126］ http： //www. sdnj. gov. cn/data/2002/zh/0906149. htm
［127］ 王一鸣，王友智.对我国农机化发展长期性和阶段性的认识.中国农机化，1995, (3)： 2-3
［128］ 马广，应义斌.农业工程技术在农业现代化中的作用.农机化研究，2003, (4)： 21
［129］ 李树君.21世纪我国可持续发展农业装备战略与技术研究.农机市场，2001, (1)： 4-5
［130］ 鲁鹏.农业发展的主题：提高农业综合生产能力.山东省农业管理干部学院学报，2005, (1)：
1
［131］ 蒋林志.农业机械化是解决三农问题的助推器.广西农业机械化，2004, (6)
［132］ 刘用青.农业机械化在农业经济结构调整中的支撑作用.河南农业，2005, (6)
［133］ 翟通毅.要充分发挥农机化在农业结构调整中的作用.山西农机，2000, (2)
［134］ 赵月顺.加快农机化发展促进农村产业结构调整.山东农机化，2000, (1)
［135］ 张洪，武顺平.谈农机化在清徐县现代农业中的地位与作用.山西农机，2005, (2)： 34-35
［136］ 郑振奇.农机化科学技术与农村产业结构调整.农村牧区机械化，2003, (1)： 4-5
[137]白人朴.农业机械化与农民增收.农业机械学报，2004, 35(4)： 79-82
[138]郝庆升.粮食生产的机械化问题.农机化研究，2004, (1)： 98
[139]郭荣.浅析农业机械化对粮食增产的作用.宁夏农林科技，1999, (3)： 4547
[140]薛志成.农业机械化在粮食增产中的作用.广西农业机械化，2002,⑵：1611
[141]赵宝样，高德.农机化技术推广是粮食增产的重要措施.江苏农机化，2004, (4)： 21-22
[142]陈善林，徐国祥.因素分析的理论和方法.北京：中国统计出版社，1990, (6)
[143]高孝伟，沙景利.灰色关联分析的应用中应注意的问题.统计与决策，2003, (2)
[144]张宾，龚俊华，贺昌政.基于客观系统分析的解释结构模型.系统工程与电子技术，2005,
(3)
[145]王红卫.建模与仿真.北京：科学出版社，2002： 1-16
[146]周丰滨.哈罗德一多马经济增长理论及经济增长模型探析.哈尔滨商业大学学报,2001,17(2)：
32-35
[147]格罗斯曼，郝尔普曼.全球经济中的创新与增长.北京：中国人民大学出版社，2002
[148]朱勇.新增长理论.北京：商务印书馆，1999
[149]龚六堂.经济增长理论.武汉：武汉大学出版社，2000
[150]张建华，刘仁军.保罗•罗默对新增长理论的贡献田.经济学动态，2004, (2)
[151]胡永远，杨胜刚.经济增长理论的最新进展.经济评论，2003, (5)
[152]谭克虎，赵坚.报酬递增思想的演变及最新发展.经济学动态，2001, 6
[153]贺铿.经济计量学教程.北京：中国统计出版社，2000： 163-174
[154]李瑛珊.对我国经济增长的实证分析.上海统计，2000, (12)： 7-10
[155]易丹辉.数据分析与Eviews应用.北京：中国统计出版社，2003： 75-76
[156]李子奈.计量经济学一一方法和应用.北京：清华大学出版社，1997： 110
[157]孙中和.中国城市化基本内涵与动力机制研究.财政问题研究，2001(11)： 37-38
[158]刘惠生，王效端.论加速我国农村人口城镇化的途径与对策.管理教育学刊，1996, (4)
[159]江寒.科技创新是实现我国农业机械化的必由之路.专访：访中国农业机械化科学研究院阎 楚良博士 ： 11-12
[160]陈志.我国农业装备技术发展趋势.中国机电日报，2001. 10. 31
[161]王思明.中美农业发展比较研究.北京：中国农业科技出版社，1999： 91-98
[162]魏勤芳.美国农业科技体系及运行机制.中国农业科技导报，2002, 4⑵：34-36
[163]刘军民.21世纪中国巨大社会工程——访中国工程院院士邹德慈.建设科技，2004
[164]曹力群.2002年农户“写真”.中国改革.2003, (3)： 26-27
[165]王德成主编.农业机械化电子政务信息系统与农业装备电子商务.北京：中国农业科学技术 出版社，2002
[166]王德成主编.小城镇建设与发展.北京：中国农业科学技术出版社，2003
[167]王德成主编.生产力经济学.北京：中国农业大学出版社，2005
[168]王德成主编.牧草生产与秸秆饲用加工机械化技术.北京：中国农业科技出版社，2005
下一篇：基于J2EE技术的农业机械化装备信息网 CMS系统的研究与实现
相关标签:
