耿雪松 張愛民

摘要在利用灰色關(guān)聯(lián)分析各農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素影響基礎(chǔ)上，建立山東省濱州市2002～2013年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)CobbDouglas模型，定量研究了農(nóng)業(yè)機(jī)械化對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率。結(jié)果表明，在此期間，農(nóng)機(jī)總動(dòng)力對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響程度最大，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率達(dá)到了29%。

關(guān)鍵詞農(nóng)業(yè)機(jī)械化；農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值；灰色關(guān)聯(lián)；CobbDouglas模型；濱州市

中圖分類號(hào)S23文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼

A文章編號(hào)0517-6611（2015）29-355-02

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值是指以貨幣表現(xiàn)的農(nóng)、林、牧、漁及副業(yè)全部產(chǎn)品的總量，反映一定時(shí)期內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總的規(guī)模和總的成果。近年來，隨著國家支農(nóng)惠農(nóng)力度的不斷加大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機(jī)械化程度越來越高，有效地確保了糧食安全、提高了農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和競爭力、增加了農(nóng)民收入。因此，研究農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展程度對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響程度具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

山東省濱州市是兵圣孫子故里、渤海革命老區(qū)，地處黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)、山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)兩大國家戰(zhàn)略的疊加地帶。多年來，市委、市政府始終堅(jiān)持把農(nóng)業(yè)機(jī)械化作為發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、建設(shè)新農(nóng)村的重要內(nèi)容，突出重點(diǎn)，把握關(guān)鍵，強(qiáng)力推進(jìn)。2014年，全市農(nóng)機(jī)總動(dòng)力達(dá)613.4萬kW，主要農(nóng)作物綜合機(jī)械化水平達(dá)到88.8%，呈現(xiàn)出“發(fā)展速度加快、裝備結(jié)構(gòu)優(yōu)化、作業(yè)水平高、安全生產(chǎn)平穩(wěn)”的良好局面。定量研究農(nóng)業(yè)機(jī)械化貢獻(xiàn)率將對全市農(nóng)業(yè)產(chǎn)值提高和農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展趨勢提供有價(jià)值的理論參考依據(jù)。

1影響因子選取

近年來，一些學(xué)者選擇農(nóng)作物播種面積、化肥施用量、農(nóng)業(yè)人均收入等影響因子研究了農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的受影響程度。隨著中央和地方農(nóng)機(jī)購置補(bǔ)貼資金的逐年增多，農(nóng)業(yè)機(jī)械化得到了迅猛發(fā)展，農(nóng)業(yè)的科技貢獻(xiàn)率增強(qiáng)，農(nóng)業(yè)機(jī)械化在促進(jìn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)、農(nóng)民增收和新農(nóng)村建設(shè)中的作用日益突出。有鑒于此，該文以2002～2013年山東省統(tǒng)計(jì)年鑒為基礎(chǔ)，選取農(nóng)業(yè)機(jī)械投入、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入、農(nóng)業(yè)資本投入等因子，簡要探討了農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展程度對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響，其中農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為因變量（分析因子）X，農(nóng)機(jī)總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)用柴油量、化肥施用量、農(nóng)膜使用量為自變量（比較因子）X1-X5。

2農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響因子灰色關(guān)聯(lián)分析

傳統(tǒng)的定量分析農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法， 如方差分析、回歸分析和主成分分析法等，往往要求大樣本，且要求具有典型的概率分布，這在實(shí)際運(yùn)用中很不方便，因此很難實(shí)現(xiàn)?；疑P(guān)聯(lián)度分析是根據(jù)因素之間發(fā)展態(tài)勢的相似程度或相異程度來衡量因素之間的關(guān)聯(lián)大小?；疑P(guān)聯(lián)分析法能夠彌補(bǔ)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法在系統(tǒng)分析時(shí)所帶來的不足，能夠較好地適應(yīng)不同大小的樣本和無規(guī)律樣本，且計(jì)算量小[4-5]。

假設(shè)在t個(gè)時(shí)刻內(nèi)分析因子X構(gòu)成的序列為：

{X（t）=[X（1），X（2），…，X（n）]} （1）

試中：n為X序列長度；t=1，2，…，n。

所有與分析因子相關(guān)的比較因子Xi構(gòu)成的序列為：

{ Xi （t）=[Xi （1），Xi （2），…，Xi （n）]} （2）

t=1，2，…，n；i=1，2，…m；m為比較因子的總個(gè)數(shù)。

考慮到多個(gè)因子的量綱不同需要進(jìn)行初值化處理，把所有的數(shù)據(jù)除以序列的平均值，得到一個(gè)新序列，這樣既可以使序列無量綱，又可以得到共交點(diǎn)。

t時(shí)刻各比較因子關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi（t）：

ξi（t）=mini[mint|X′（t）-X′i（t）|]+0.5 maxi|maxt|X′（t）-X′i（t）|]|X′（t）-X′i（t）|+0.5 maxi

[maxt|X′（t）-X′i（t）|]（3）

式中：X′（t）、X′i（t）分別為分析因子和比較因子無量綱處理后的新序列。可以用t個(gè)時(shí)刻關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值作為比較因子與分析因子的整個(gè)度量，即關(guān)聯(lián)度。關(guān)聯(lián)度越大，說明比較因子和分析因子之間的關(guān)聯(lián)程度越大。

通過計(jì)算結(jié)果可以看出，農(nóng)機(jī)總動(dòng)力與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的灰色關(guān)聯(lián)度最高（表2）。

3濱州市農(nóng)業(yè)機(jī)械化貢獻(xiàn)率計(jì)算

農(nóng)業(yè)機(jī)械的貢獻(xiàn)率是指農(nóng)業(yè)機(jī)械所創(chuàng)造的農(nóng)業(yè)利潤占農(nóng)業(yè)利潤總額的比重。農(nóng)機(jī)化貢獻(xiàn)率的測算方法包括：多元回歸法、CobbDouglas函數(shù)法、索洛余值法、有無項(xiàng)目比較法、綜合評價(jià)法、特爾斐法等。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，常用CobbDouglas生產(chǎn)函數(shù)來測算農(nóng)業(yè)機(jī)械化貢獻(xiàn)率[6-7]。

X=A（t）·Xα11Xα22…Xαmm （4）

其中：X為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出（農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值）；A（t）是不同時(shí)期技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)投入帶來的影響所引入的時(shí)間函數(shù)；Xm為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各投入要素；αm為各生產(chǎn)要素的年均產(chǎn)出彈性。

為便于求解，可兩邊同時(shí)取對數(shù)，將其轉(zhuǎn)化為線性方程，通過最小二乘法計(jì)算，即：

ln X=ln（A（t））+α1 ln X1+α2 ln X2+…αm ln Xm

令X′=ln X，C=ln（A（t）），X′1=lnX1，X′2=lnX2，X′m=lnXm，線性模型為：

X′=C+X′1α1+X′2α2+…X′mα3 （5）

農(nóng)業(yè)機(jī)械化貢獻(xiàn)率測算公式為：

δ=α1ΔX1X1XΔX×100%=α1x1x×100%

（6）

其中：ΔX1為農(nóng)業(yè)機(jī)械投入增量（農(nóng)機(jī)總動(dòng)力增量）；ΔX為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增量；x1為農(nóng)業(yè)機(jī)械投入增長速度；x為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長速度。

平均增長速度是指各期環(huán)比增長速度的平均數(shù)，即：

平均增長速度=平均發(fā)展速度-1 （7）

采用SPSS16.0統(tǒng)計(jì)軟件中提供的多元逐步回歸分析方法求解最優(yōu)線性模型，其中當(dāng)Sig>0.05時(shí)，模型剔除該因子。最優(yōu)模型求解結(jié)果見表3。

得回歸方程為：

X′=33.031+0.725X1-2.338X2-1.476X4 （8）

線性回歸方程的F檢驗(yàn)：F=166.911，回歸方程呈極顯著水平。

回歸系數(shù)的P檢驗(yàn)：各參數(shù)Sig<0.05均成立，所以各參數(shù)均呈顯著水平。

將上式轉(zhuǎn)化為非線性方程，即濱州市2002～2013年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的回歸模型：

X=2.21×1014X0.7251X-2.3382X-1.4764 （9）

由表1及式（7）可計(jì)算得到2002～2013年濱州市農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)機(jī)械投入的年均增長率分別為11%、0.44%。根據(jù)農(nóng)業(yè)機(jī)械投入產(chǎn)出彈性α1=0.725及式（6）可以計(jì)算出濱州市在2002～2013年間的農(nóng)業(yè)機(jī)械化對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的年均貢獻(xiàn)率為29%。

4結(jié)論

農(nóng)業(yè)機(jī)械化對農(nóng)業(yè)貢獻(xiàn)率研究有助于從總體上把握農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展水平、發(fā)展?jié)摿挖厔?，對農(nóng)業(yè)機(jī)械化事業(yè)的決策具有重要的參考價(jià)值。該文通過灰色關(guān)聯(lián)分析和CobbDouglas生產(chǎn)函數(shù)模型，定量研究了2002～2013年濱州市各農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出的影響。結(jié)果表明，在此期間農(nóng)機(jī)總動(dòng)力對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值影響最大，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)貢獻(xiàn)率達(dá)到29%。

從濱州市發(fā)展高效生態(tài)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的實(shí)際情況來看，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對農(nóng)業(yè)發(fā)展的顯著作用不僅顯示了它對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的直接作用，也體現(xiàn)了技術(shù)進(jìn)步的變化，表現(xiàn)了它與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整相互適應(yīng)、相互促進(jìn)的過程。因此，應(yīng)對全市農(nóng)民老齡化狀況日益突出、土地流轉(zhuǎn)規(guī)模經(jīng)營步伐不斷加快、生態(tài)環(huán)境約束日趨緊張等農(nóng)業(yè)農(nóng)村突出問題，在解決“誰來種地”及實(shí)現(xiàn)綠色增產(chǎn)、促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展方面，必須繼續(xù)以落實(shí)農(nóng)機(jī)購置補(bǔ)貼政策為主線，以實(shí)施農(nóng)機(jī)化推廣項(xiàng)目為重點(diǎn)，進(jìn)一步優(yōu)化農(nóng)機(jī)裝備結(jié)構(gòu)，推動(dòng)農(nóng)機(jī)作業(yè)領(lǐng)域向全程、全面發(fā)展提速，不斷提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益。

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