王霞云 郭慧文

摘要：從2004年起，我國(guó)開始對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械購(gòu)置實(shí)施補(bǔ)貼政策，為考慮該政策實(shí)施前后對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是否會(huì)產(chǎn)生影響，本文先使用DEA-Malimquist指數(shù)法測(cè)算了2002-2017年30個(gè)省份的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，然后用Tobit模型評(píng)估了農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼對(duì)其的影響。研究結(jié)果表明：2002-2017年間我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率大致保持了上升趨勢(shì)，但是各省之間存在差異。而且，隨著中央財(cái)政對(duì)購(gòu)機(jī)的補(bǔ)貼款的增加，農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升作用越發(fā)顯著。同時(shí)，教育程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在不同顯著性水平上促進(jìn)了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，而土地規(guī)?；娃r(nóng)機(jī)服務(wù)價(jià)格則和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈反向關(guān)系。

關(guān)鍵詞：農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼;農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率;技術(shù)進(jìn)步

農(nóng)業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)。機(jī)械化、大規(guī)?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。相關(guān)的開發(fā)措施和戰(zhàn)略能夠有效地促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的改善，從而有效地降低農(nóng)民的生產(chǎn)勞動(dòng)成本。從2004年實(shí)施農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策起，政府對(duì)此項(xiàng)補(bǔ)貼政策的關(guān)注就逐年加大，不斷提高補(bǔ)貼額度以及補(bǔ)貼農(nóng)機(jī)具的范圍，農(nóng)機(jī)具的使用率顯著提高。因此，研究農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率中發(fā)揮了什么作用，是否提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率從而使得農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加具有重要意義。

1 文獻(xiàn)綜述

目前測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的方法主要是DEA模型和SFA函數(shù)模型。潘丹等采用基于DEA模型的Malmquist指數(shù)分別計(jì)算了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和考慮到環(huán)境污染因素的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，進(jìn)一步分析比較有資源環(huán)境約束和無(wú)約束的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的差別[1]。劉晗運(yùn)用超越對(duì)數(shù)型前沿生產(chǎn)函數(shù)模型（SFA）進(jìn)行測(cè)算，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在明顯的地區(qū)差異，通過(guò)進(jìn)行年份比較，發(fā)現(xiàn)差異有縮小趨勢(shì)[2]。陳俊聰?shù)炔捎肈EA模型測(cè)算了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率受到技術(shù)效率的影響而有所下降[3]。

農(nóng)業(yè)機(jī)械方面的研究主要集中在農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)的影響以及農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策實(shí)施后的政策效果。王姣等運(yùn)用PMP模型分析三種補(bǔ)貼政策的實(shí)施效果，發(fā)現(xiàn)農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼的效果居中，實(shí)施農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策后，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量有所提升，但是農(nóng)民收入并沒(méi)有顯著變化 [4]。周振等發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化可以提高農(nóng)戶收入，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)種植面積，進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶收入的提高是通過(guò)改善糧食產(chǎn)出途徑實(shí)現(xiàn)的[5]。潘彪等發(fā)現(xiàn)，購(gòu)機(jī)補(bǔ)貼資金的增加并不會(huì)提高農(nóng)機(jī)使用率，但是購(gòu)機(jī)政策實(shí)施后改善了農(nóng)戶擁有的機(jī)械種類，從而提升農(nóng)業(yè)機(jī)械使用效率 [6]。胡凌嘯等測(cè)算農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策效率并分析影響因素，結(jié)果表明農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策效率不高可能是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)綜合開發(fā)、農(nóng)機(jī)推廣培訓(xùn)與農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策配合不協(xié)調(diào)，故無(wú)法提高農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼效率[7]。陳實(shí)等運(yùn)用兩種模型檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平逐年提高了湖北本地水稻產(chǎn)量，但是會(huì)抑制周邊地區(qū)的水稻生產(chǎn) [8]。高鳴等使用樣本選擇模型得出和王姣一樣的結(jié)果，農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼效果居中，但他還指出，農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼對(duì)耕地面積大于6畝的農(nóng)戶的補(bǔ)償作用更顯著 [9]。陸建珍等在分析漁業(yè)購(gòu)機(jī)補(bǔ)貼效果時(shí)發(fā)現(xiàn)，有參與補(bǔ)貼政策的養(yǎng)殖戶的購(gòu)機(jī)成本高于未參與的，且效率低于未參與補(bǔ)貼的養(yǎng)殖戶[10]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的方法較為完整，為本文提供了借鑒方法。但關(guān)于農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼方面的文獻(xiàn)多為檢驗(yàn)其政策效果，農(nóng)業(yè)機(jī)械化的文獻(xiàn)集中于對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。學(xué)者們大都認(rèn)為農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策推動(dòng)了農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程，同時(shí)，機(jī)械化生產(chǎn)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展必不可少的環(huán)節(jié)，可以實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)降本的目的。但多數(shù)研究數(shù)據(jù)均以個(gè)別省份為例，并非全國(guó)數(shù)據(jù)，實(shí)證結(jié)果會(huì)存在不同，且多數(shù)研究缺少考慮農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。從農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策實(shí)施起，中央的補(bǔ)貼款從2004年的700萬(wàn)元增加到2017年的186億元，機(jī)械用電量增加了近3.5億千瓦，此項(xiàng)補(bǔ)貼政策在其中發(fā)揮了什么作用？農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有何變化？農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼是否提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率？這些問(wèn)題均值得繼續(xù)研究。

2 農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制

從農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策的實(shí)施過(guò)程可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率可能產(chǎn)生兩個(gè)方面的影響：

其一，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼可能直接對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響：一方面，實(shí)施補(bǔ)貼政策后，農(nóng)戶不需要再全款購(gòu)買農(nóng)機(jī)具，機(jī)械購(gòu)置的成本顯著下降，農(nóng)民可以購(gòu)買更多生產(chǎn)所需要的設(shè)備，農(nóng)業(yè)機(jī)械數(shù)量增加，可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備作業(yè)代替人工作業(yè)，不僅減輕了勞動(dòng)力不足無(wú)法完成相應(yīng)任務(wù)的壓力，還可以在灌溉、噴灑農(nóng)藥、施肥等環(huán)節(jié)使用機(jī)械，提高作業(yè)效率和作物的吸收率，減少相對(duì)應(yīng)的物資成本，從而使得產(chǎn)值增加，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。而對(duì)于老舊農(nóng)機(jī)報(bào)廢更新的補(bǔ)貼，可以顯著減少農(nóng)民在機(jī)械設(shè)備上的投入成本。另一方面，隨著城市工資水平越來(lái)越高，越來(lái)越多農(nóng)村青壯年更愿意去城市打工獲得更高的勞動(dòng)報(bào)酬，因此農(nóng)村勞動(dòng)力不斷減少，農(nóng)民的作業(yè)負(fù)擔(dān)增大，精力不足，需要機(jī)械設(shè)備投入到生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)以緩解勞動(dòng)力不足的壓力和穩(wěn)定生產(chǎn)質(zhì)量。此時(shí)農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼可以保障農(nóng)民投資農(nóng)機(jī)的收益，使得在勞動(dòng)力不足的情況下有較高的技術(shù)效率。

其二，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼可以保障將專業(yè)農(nóng)機(jī)技術(shù)服務(wù)引入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程。中國(guó)農(nóng)業(yè)屬于小規(guī)模經(jīng)營(yíng)，小規(guī)模經(jīng)營(yíng)農(nóng)戶對(duì)新技術(shù)的接受能力差且是被動(dòng)的。大規(guī)模經(jīng)營(yíng)農(nóng)戶更傾向于機(jī)械化生產(chǎn)，補(bǔ)貼可以減少其農(nóng)機(jī)投資，且大規(guī)模經(jīng)營(yíng)農(nóng)戶可在閑暇時(shí)將自有的農(nóng)機(jī)出租獲取收益。小農(nóng)戶可以向農(nóng)機(jī)大戶或合作社租賃農(nóng)機(jī)，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的某個(gè)環(huán)節(jié)或多個(gè)環(huán)節(jié)交給大規(guī)模經(jīng)營(yíng)農(nóng)戶或農(nóng)機(jī)專業(yè)戶來(lái)完成。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，可以在播種、施肥、噴灑農(nóng)藥、收割等環(huán)節(jié)交由機(jī)械完成，盡量避免產(chǎn)量和質(zhì)量的損失，進(jìn)一步提高生產(chǎn)率。所以，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼可以通過(guò)影響農(nóng)機(jī)技術(shù)服務(wù)來(lái)間接影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

3 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

3.1 研究方法

3.1.1 DEA模型

計(jì)算生產(chǎn)率的方法是先要確定一個(gè)基準(zhǔn)期構(gòu)建生產(chǎn)前沿面，然后選定所要用的模型去測(cè)算出各個(gè)時(shí)期的生產(chǎn)效率，再將這個(gè)效率值按前沿面進(jìn)行換算，以此來(lái)比較其和基準(zhǔn)期之間的變化率[11]。DEA-Malmquist指數(shù)法就是一個(gè)典型代表，且這種計(jì)算方法進(jìn)一步將生產(chǎn)效率分為技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步，更清晰地分辨二者對(duì)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)度。DEA-Malmquist指數(shù)法如下所示：

在上式中，x表示投入向量，y為產(chǎn)出向量，D0t是指在t時(shí)期中的基準(zhǔn)期距離函數(shù)，EFFCH是指技術(shù)效率，TECH是指技術(shù)進(jìn)步。

3.1.2 Tobit模型

由于DEA-Malmquist指數(shù)法所得出的值是受限被解釋變量，所以利用Tobit模型檢驗(yàn)農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，公式如下：

式（1）

在上式中，yit為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，MSit是核心解釋變量，為購(gòu)機(jī)補(bǔ)貼額，eduit為勞動(dòng)力的受教育程度，GDPit為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，Lit為土地規(guī)模水平，tpit為農(nóng)機(jī)技術(shù)服務(wù)價(jià)格，β為各個(gè)解釋變量系數(shù)，α為常數(shù)項(xiàng)，εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)，i表示地區(qū)，t表示年份。

3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

由于農(nóng)業(yè)部從2004年起在全國(guó)實(shí)施農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼，為充分考慮實(shí)施此項(xiàng)政策后，是否會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，故本文選取從2002-2017年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。由于年鑒中缺失西藏?cái)?shù)據(jù)，故本文剔除了西藏自治區(qū)，選取其余30個(gè)省市數(shù)據(jù)作為樣本。其中，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的投入產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，由于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局中農(nóng)林牧漁從業(yè)數(shù)據(jù)僅到2012年，剩余年限的數(shù)據(jù)來(lái)自知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù);農(nóng)業(yè)機(jī)械年末擁有量數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化年鑒》。農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼數(shù)額數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化年鑒》，其余控制變量所需要的原始數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。

4 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算

4.1 指標(biāo)選擇

本文參考其他文獻(xiàn)的指標(biāo)選取，產(chǎn)出指標(biāo)選擇農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值，投入指標(biāo)主要選取了6個(gè)方面，分別為農(nóng)作物播種總面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)林牧漁從業(yè)人員、農(nóng)業(yè)化肥施用折純量、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械年末擁有量，使用DEAP2.1軟件進(jìn)行DEA-Malimquist測(cè)算。

4.2 測(cè)算結(jié)果

由表1可以看出，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率負(fù)向增長(zhǎng)，年增長(zhǎng)率為-0.02%，說(shuō)明技術(shù)效率下降會(huì)降低農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的年增長(zhǎng)率為0.04%，呈現(xiàn)正增長(zhǎng)，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步會(huì)使全要素生產(chǎn)率有所增加。同時(shí)技術(shù)進(jìn)步的增長(zhǎng)速度高于技術(shù)效率的下降速度。在全要素生產(chǎn)率上，可以看出超過(guò)一半以上的省份實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，四川、陜西、甘肅、湖南、安徽、云南這六地的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率都以1%以上的速度增加。在技術(shù)效率這一指標(biāo)下，有18個(gè)省市實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)，安徽、河北、山東等地增長(zhǎng)最快，增幅都在1.4%以上，北京、上海、廣東、天津、浙江、福建、重慶、內(nèi)蒙古、山西、海南、江西、廣西這12地只降無(wú)增。在技術(shù)進(jìn)步這一項(xiàng)下有16個(gè)省市實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)，其中山西的增幅最大，達(dá)8.3%，另外有11省市技術(shù)進(jìn)步下降了，但降幅都比較小?？偣灿?8個(gè)省市的全要素生產(chǎn)率超過(guò)均值，這些省份主要分布在東部和中部地區(qū)。全國(guó)技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率為0.4%，僅有8個(gè)省市高于均值，為山西、重慶、云南、江西、海南、浙江、安徽、遼寧，仍然集中在中東部地區(qū)。西部地區(qū)總體排名比較靠后。

由表2可以看出，2002-2007年期間，我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率主要呈現(xiàn)了負(fù)向增長(zhǎng)，但從2007年后，大多年份是增長(zhǎng)的，僅個(gè)別年份有所下降。從均值中可以看出，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步都實(shí)現(xiàn)了正向增長(zhǎng)，只有技術(shù)效率還是下降的，下降趨勢(shì)為1.6%。技術(shù)進(jìn)步的4.6%增長(zhǎng)率大于技術(shù)效率的1.6%下降率，所以年均2.3%農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率是由技術(shù)進(jìn)步所貢獻(xiàn)的。

5 農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

5.1 變量選擇

（1）購(gòu)機(jī)補(bǔ)貼額（農(nóng)機(jī)購(gòu)買補(bǔ)貼中央財(cái)政投入額）：數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化年鑒》。

（2）農(nóng)村勞動(dòng)力受教育程度：《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》 將農(nóng)村勞動(dòng)力受教育程度劃分6個(gè)層次，并給出各層級(jí)人數(shù)。本文借鑒《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》 層級(jí)劃分方法，將我國(guó)教育年限劃分為6個(gè)層次，然后根據(jù)年鑒數(shù)據(jù)，進(jìn)行加權(quán)平均，計(jì)算出各地區(qū)的農(nóng)村勞動(dòng)力平均受教育年限，以此衡量勞動(dòng)力受教育程度。許多文獻(xiàn)認(rèn)為勞動(dòng)力的教育程度越高，越有利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。本文將農(nóng)村勞動(dòng)力受教育程度作為控制變量之一。

（3）地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)民購(gòu)買農(nóng)機(jī)具產(chǎn)生影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展好的地區(qū)，勞動(dòng)力價(jià)格相對(duì)較高，相比于高成本的人力勞動(dòng)，會(huì)更傾向于使用農(nóng)業(yè)機(jī)器。本文使用人均地區(qū)生產(chǎn)總值（GDPit）衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

（4）土地規(guī)模水平：土地規(guī)模水平較小且耕作面積細(xì)碎化的農(nóng)戶，一般人工勞動(dòng)力足以完成相應(yīng)的任務(wù)量，不需要使用機(jī)械，因?yàn)槭褂脵C(jī)械的成本高于人工作業(yè)。加上目前農(nóng)村青壯勞動(dòng)力更多選擇城市就業(yè)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人員多數(shù)剩下中老年人，面對(duì)大面積的耕地能力不足，會(huì)選擇將土地轉(zhuǎn)租，獲得土地收入，而租入土地的農(nóng)戶則需要付出地租來(lái)獲得更大的耕地面積。本文將使用平均農(nóng)民每戶家庭耕地面積來(lái)衡量土地規(guī)模水平。

（5）農(nóng)機(jī)技術(shù)服務(wù)價(jià)格：當(dāng)人力勞動(dòng)價(jià)格上漲時(shí)，農(nóng)民會(huì)傾向于使用機(jī)械，但是若農(nóng)機(jī)技術(shù)服務(wù)價(jià)格上漲，則農(nóng)戶租賃服務(wù)的費(fèi)用也會(huì)增加，相對(duì)應(yīng)的就是收入減少。所以，本文參考潘彪等人的做法[6]，使用每畝平均農(nóng)機(jī)作業(yè)費(fèi)來(lái)表示農(nóng)機(jī)技術(shù)服務(wù)價(jià)格。

5.2 估計(jì)結(jié)果與水平

本文使用STATA軟件進(jìn)行Tobit模型分析。結(jié)果如下：

實(shí)證結(jié)果表明：

（1）農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼在顯著性1%水平下，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率有正向影響，省份獲得的農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼每增加1億元，則農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率就會(huì)提高10.7%，可能是因?yàn)椋弘S著補(bǔ)貼比例的加大以及補(bǔ)貼種類的豐富，農(nóng)民農(nóng)機(jī)成本投入越少，農(nóng)民可以花更少的錢擁有更多先進(jìn)的設(shè)備，有能力的農(nóng)民都會(huì)購(gòu)買適合的農(nóng)業(yè)機(jī)械進(jìn)行生產(chǎn)，保障農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出量和質(zhì)量，提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)率。

（2）勞動(dòng)力教育水平越高，素質(zhì)也越高，也越愿意學(xué)習(xí)新興技術(shù)、事物，會(huì)有意識(shí)地通過(guò)各種渠道學(xué)習(xí)提高產(chǎn)量的技術(shù)方法。同時(shí)，高素質(zhì)的勞動(dòng)力有更好的辦法將自己掌握的農(nóng)業(yè)新技術(shù)傳播給更多的農(nóng)民，提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

（3）地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在顯著性5%的條件下，對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有積極影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的地區(qū)，各方面條件都會(huì)優(yōu)于其他地方，道路、水利各種基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也相對(duì)完善，會(huì)更加有利于農(nóng)業(yè)機(jī)械投入使用，再加上勞動(dòng)力的不足以及成本的不斷上升，農(nóng)民會(huì)更傾向機(jī)械代替人工作業(yè)。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)的農(nóng)民獲取信息、先進(jìn)科技技術(shù)的渠道更廣，農(nóng)業(yè)技術(shù)會(huì)更好轉(zhuǎn)化成優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品，有助于技術(shù)效率的提高從而提高全要素生產(chǎn)率。

（4）農(nóng)機(jī)技術(shù)服務(wù)價(jià)格在顯著性10%的條件下對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有負(fù)向影響，即農(nóng)業(yè)每畝作業(yè)費(fèi)增加1元，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率會(huì)下降1.8%，可能是因?yàn)?，?duì)購(gòu)買農(nóng)機(jī)服務(wù)的農(nóng)民而言，作業(yè)費(fèi)的提高就意味了生產(chǎn)成本的增加，從而轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)效率的降低。

（5）土地規(guī)?；皆?0%顯著性上對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有負(fù)向影響。本文認(rèn)為，目前農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力多數(shù)選擇城市就業(yè)，當(dāng)勞動(dòng)力僅剩下老孺時(shí)，并無(wú)能力擴(kuò)大種植面積。中國(guó)多數(shù)農(nóng)民的耕地地塊分散，加上勞動(dòng)力不足，原本可能要一家?guī)卓谌送瓿傻膭趧?dòng)量由個(gè)別幾個(gè)完成，無(wú)法實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，使得生產(chǎn)效率下降。而付出地租租入土地的農(nóng)戶，如果當(dāng)年收獲到的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量不佳，其投入的各種成本大于收入，無(wú)法獲得利潤(rùn)。

由于2004年起才實(shí)施農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策，2004-2008年的補(bǔ)貼金額及類型較少，可能難以對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，2009年起農(nóng)業(yè)部修訂政策，將補(bǔ)貼資金擴(kuò)增至100億，且優(yōu)化之前的比例及范圍，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策的影響在此時(shí)可能才逐漸顯現(xiàn)出來(lái)，故本文將樣本根據(jù)時(shí)間分為2002-2008年和2009-2017年兩部分，然后進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表5所示。

由于總樣本分為了兩部分，各個(gè)部分的樣本量減少，使得各變量的系數(shù)與顯著性發(fā)生了變化。但從表5、6中可以看出，在不同時(shí)期，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響明顯不同。

2002-2008年，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼通過(guò)了10%顯著性檢驗(yàn)，對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高有促進(jìn)作用;2009-2017年，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的顯著性增加，在5%顯著水平上對(duì)全要素生產(chǎn)率有促進(jìn)作用。由此可見，隨著中央財(cái)政對(duì)購(gòu)機(jī)的補(bǔ)貼款的增加，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升作用越發(fā)顯著。這說(shuō)明，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼確實(shí)會(huì)刺激農(nóng)民的購(gòu)買意愿，使得農(nóng)業(yè)機(jī)械數(shù)量增加，更多地引入農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)能力，從而提高產(chǎn)量，改善農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

6 結(jié)論與政策建議

6.1 結(jié)論

本文先使用DEA-Malmquist指數(shù)法，測(cè)算了2002-2017年全國(guó)各省份農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，然后用Tobit模型檢驗(yàn)了農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。本文研究得到以下結(jié)論：

（1）2002-2017年期間，我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率趨勢(shì)為先降后增，總體以上升為主，且以技術(shù)進(jìn)步為主要影響因素。

從空間上來(lái)看，由于經(jīng)濟(jì)、自然等條件不同，各省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在差異，但總體上，中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素高于其他地區(qū)。究其原因可能是因?yàn)?，農(nóng)業(yè)部從2004年起開始實(shí)施農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼，之后又增加其他農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策，越發(fā)重視農(nóng)業(yè)發(fā)展，這些措施的實(shí)施會(huì)降低農(nóng)民的成本，刺激農(nóng)民增加播種面積，發(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)行精細(xì)化生產(chǎn)來(lái)促進(jìn)農(nóng)業(yè)質(zhì)量和產(chǎn)量。

總的來(lái)說(shuō)，技術(shù)進(jìn)步為主要影響因素的原因可能是，政府越來(lái)越重視農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，多年來(lái)不斷研發(fā)先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)裝備，培育良種，開發(fā)生產(chǎn)所需要的高質(zhì)量物資等，這些技術(shù)創(chuàng)新可以更好地提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。但是，農(nóng)業(yè)科技成果不能及時(shí)、有效地推廣使用，基層農(nóng)技推廣體系“線斷、網(wǎng)破、人散”，農(nóng)業(yè)技術(shù)無(wú)法順利傳播到農(nóng)民手上，技術(shù)效率普遍偏低[11]。

（2）農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

通過(guò)分階段的Tobit模型，可以看出，隨著農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策實(shí)施力度的加強(qiáng)，其對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的積極影響越強(qiáng)。究其原因是：農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼的機(jī)械范圍及補(bǔ)貼金額增大，農(nóng)民購(gòu)買機(jī)械的壓力減小，在此刺激下，農(nóng)戶擁有的農(nóng)機(jī)數(shù)量和類型增加，可以實(shí)現(xiàn)耕種收精細(xì)化，能夠改善農(nóng)業(yè)機(jī)械的利用率，讓機(jī)械作業(yè)替代勞動(dòng)力投入到生產(chǎn)全環(huán)節(jié)，縮減了人工作業(yè)時(shí)間和人工作業(yè)勞動(dòng)量，實(shí)現(xiàn)降低單位面積的人工成本，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)費(fèi)用，增加產(chǎn)量的目的。

（3）在控制變量方面，農(nóng)村勞動(dòng)力受教育程度、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在不同顯著性水平促進(jìn)了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

之所以得出上述結(jié)論，筆者認(rèn)為可能是因?yàn)檗r(nóng)民教育水平越高，心理素質(zhì)及抗風(fēng)險(xiǎn)的能力越好，愿意接受新技術(shù)、新成果，會(huì)有意識(shí)地學(xué)習(xí)提高產(chǎn)量的技術(shù)方法。而經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)，農(nóng)民越有資金購(gòu)買農(nóng)業(yè)機(jī)械，加上較為完善的基礎(chǔ)設(shè)施和多樣的技術(shù)學(xué)習(xí)渠道，地區(qū)發(fā)展水平高的農(nóng)民更能生產(chǎn)出高質(zhì)高產(chǎn)的農(nóng)產(chǎn)品，使得技術(shù)成果有效轉(zhuǎn)化提高技術(shù)效率。

土地規(guī)?；娃r(nóng)機(jī)服務(wù)價(jià)格則和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈反向關(guān)系，可能是因?yàn)楸疚耐恋匾?guī)模水平以平均每戶家庭耕地面積來(lái)測(cè)算，如果家庭獲得的平均耕地面積大但地塊分散，缺失足夠勞動(dòng)力，為使耕地都被利用，可能會(huì)犧牲農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與數(shù)量，使得技術(shù)效率下降間接降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。如若無(wú)法進(jìn)行耕地的家庭將土地轉(zhuǎn)租，其獲得的收益來(lái)自地租而非土地回報(bào)。另外可能是由于筆者選擇測(cè)算土地規(guī)模水平的方法有不足之處，所以造成實(shí)證結(jié)果成反向關(guān)系。土地規(guī)?；蟮募彝ィ趧趧?dòng)力價(jià)格高的地區(qū)，農(nóng)民選擇購(gòu)買農(nóng)機(jī)服務(wù)，但若農(nóng)機(jī)服務(wù)費(fèi)等于或超過(guò)勞動(dòng)力價(jià)格，農(nóng)民為考慮成本，會(huì)放棄使用機(jī)械，放棄精細(xì)化生產(chǎn)帶來(lái)的產(chǎn)量與質(zhì)量的增長(zhǎng)，從而使生產(chǎn)效率降低。

6.2 政策建議

為保障農(nóng)機(jī)的有效使用，進(jìn)一步發(fā)揮農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高作用，本文提出以下建議：

（1）增加補(bǔ)貼資金規(guī)模，修改補(bǔ)貼范圍

農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策帶來(lái)的有利影響在不斷凸顯，中央仍應(yīng)不斷加大財(cái)政在農(nóng)機(jī)購(gòu)買及報(bào)廢方面的資金補(bǔ)助。一是要重點(diǎn)補(bǔ)貼生產(chǎn)環(huán)節(jié)必要的但實(shí)際擁有量少的農(nóng)業(yè)機(jī)械;二是降低非必要機(jī)械的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)，防止農(nóng)民為獲取補(bǔ)貼而盲目購(gòu)買機(jī)械，造成機(jī)械冗余的情況，持續(xù)推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展，強(qiáng)化農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。

（2）實(shí)施差別化補(bǔ)貼

經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好且適合大規(guī)模農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的地區(qū)，提高大中型機(jī)械補(bǔ)貼比例，適當(dāng)降低小型機(jī)械補(bǔ)貼比例;對(duì)于山區(qū)丘陵，耕地面積比較細(xì)碎，大中型機(jī)械不方便作業(yè)，農(nóng)民多使用小型機(jī)具的地區(qū)，應(yīng)提高小型農(nóng)機(jī)具的補(bǔ)貼比例，提高小機(jī)具在此類地區(qū)的使用效率，以提高農(nóng)業(yè)技術(shù)效率進(jìn)一步優(yōu)化農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

（3）規(guī)范農(nóng)機(jī)服務(wù)行為

要注意規(guī)范農(nóng)機(jī)服務(wù)行為，對(duì)農(nóng)機(jī)服務(wù)人員提供專業(yè)化培訓(xùn)。農(nóng)機(jī)服務(wù)人員需掌握更先進(jìn)的機(jī)器操作技術(shù)，并學(xué)習(xí)基礎(chǔ)性的農(nóng)機(jī)維修技術(shù)以延長(zhǎng)農(nóng)機(jī)的使用壽命，為農(nóng)戶提供更優(yōu)質(zhì)的農(nóng)機(jī)技術(shù)服務(wù)。同時(shí)要對(duì)農(nóng)機(jī)大戶和農(nóng)機(jī)合作社等實(shí)施多種鼓勵(lì)政策，對(duì)提供農(nóng)機(jī)服務(wù)的專業(yè)戶、合作社和企業(yè)等實(shí)行補(bǔ)貼，促使他們適度降低農(nóng)機(jī)作業(yè)費(fèi)，將各種先進(jìn)技術(shù)以外包服務(wù)的形式注入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，讓小規(guī)模農(nóng)戶也享受到機(jī)械生產(chǎn)帶來(lái)的益處，間接增加農(nóng)戶收入。

（4）實(shí)施優(yōu)惠信貸政策，助力財(cái)政補(bǔ)貼

金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該實(shí)施優(yōu)惠信貸政策，為有意愿購(gòu)機(jī)的農(nóng)戶或合作社提供優(yōu)先貸款，并在利率方面給予特殊優(yōu)待，低息甚至免息，緩解購(gòu)機(jī)成本壓力，進(jìn)一步刺激農(nóng)戶購(gòu)機(jī)的熱情。

（5）堅(jiān)持技術(shù)創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)科技推廣

目前我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高主要是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步持續(xù)增長(zhǎng)，因此中央要堅(jiān)持農(nóng)業(yè)科技研發(fā)，加大農(nóng)業(yè)科技推廣力度。技術(shù)創(chuàng)新可以促進(jìn)農(nóng)藥化肥的吸收效果，改善灌溉機(jī)器設(shè)備來(lái)節(jié)約水資源，培育良種以此為農(nóng)產(chǎn)品提質(zhì)增效。技術(shù)創(chuàng)新可以節(jié)約生產(chǎn)成本，使普通農(nóng)產(chǎn)品轉(zhuǎn)化成優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)的新品種。農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步不僅在于科技本身的創(chuàng)新，更重要的是農(nóng)業(yè)科技推廣體系是否能夠?yàn)槠涮峁┯辛χ蝃12]。政府要完善現(xiàn)有的推廣體系，提高農(nóng)業(yè)科技推廣人員的自身水平，多加利用微信、抖音等網(wǎng)絡(luò)渠道，讓廣大農(nóng)民能夠更好、更便捷地學(xué)習(xí)到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)新技術(shù)、新方法，使基層農(nóng)民利用先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)生產(chǎn)出更有品質(zhì)、更高產(chǎn)量的農(nóng)產(chǎn)品，促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)的更好發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] 潘丹，應(yīng)瑞瑤.資源環(huán)境約束下的中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)研究[J].資源科學(xué)，2013，35（7）：1329-1338.

[2] 劉晗，王釗，姜松.基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)研究[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2015（11）：35-42.

[3] 陳俊聰，王懷明，張瑾.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展與中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2016（3）：83-88.

[4] 王姣，肖海峰.我國(guó)良種補(bǔ)貼、農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼和減免農(nóng)業(yè)稅政策效果分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2007（2）：24-28.

[5] 周振，張琛，彭超，等.農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)民收入：來(lái)自農(nóng)機(jī)具購(gòu)置補(bǔ)貼政策的證據(jù)[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2016（2）：68-82.

[6] 潘彪，田志宏.購(gòu)機(jī)補(bǔ)貼政策對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械使用效率的影響分析[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2018（6）：21-37.

[7] 胡凌嘯，周應(yīng)恒.農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)、農(nóng)技推廣培訓(xùn)與農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼效率[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2016（8）：87-95.

[8] 陳實(shí)，劉穎，劉大鵬.農(nóng)技推廣率、農(nóng)業(yè)機(jī)械化與湖北省水稻生產(chǎn)[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2019（6）：29-37.

[9] 高鳴，宋洪遠(yuǎn)，Michael Carter.補(bǔ)貼減少了糧食生產(chǎn)效率損失嗎？——基于動(dòng)態(tài)資產(chǎn)貧困理論的分析[J].管理世界，2017（9）：85-100.

[10] 陸建珍，徐翔.漁業(yè)購(gòu)機(jī)補(bǔ)貼政策效果評(píng)價(jià)——基于廣東、海南兩省426戶淡水養(yǎng)殖戶數(shù)據(jù)的分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2014（12）：25-33+110.

[11] 杜江，王銳，王新華.環(huán)境全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)：基于DEA-GML指數(shù)與面板Tobit模型的兩階段分析[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2016（3）：65-81.

[12] 胡瑞法，孫藝奪.農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣體系的困境擺脫與策應(yīng)[J].改革，2018（2）：89-99.