摘要 選擇新疆14個地州（市）2012—2021年的農(nóng)業(yè)機械化數(shù)據(jù)，進行農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平的評價；并構(gòu)建起多元回歸的計量模型，實證分析城鄉(xiāng)收入比對新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展的影響水平和影響程度。結(jié)果表明：城鄉(xiāng)收入比對新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平具有滯后2期的正向影響作用，經(jīng)濟、社會等條件變量也呈現(xiàn)著一定的滯后性影響特征。

關(guān)鍵詞 新疆農(nóng)業(yè)機械化;高質(zhì)量發(fā)展;城鄉(xiāng)收入差距;滯后性;多元回歸

中圖分類號 S23 文獻標識碼 A

文章編號 0517-6611（2024）18-0213-07

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.18.045

開放科學（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

Influencing Mechanism of High Quality Development of Agricultural Mechanization—Based on Empirical Data from 14 Prefectures （Cities） in Xinjiang

YAO Yue， TAN Chun-ping

（Xinjiang Agricultural University， Urumqi， Xinjiang 830000）

Abstract This paper selects the agricultural mechanization data of 14 prefectures （cities） in Xinjiang7bb017e267d37a08dcffc2648b84ad56e21ad19b521015dba8eef425d5b323c1 from 2012 to 2021 to evaluate the high quality development level of agricultural mechanization. Moreover， a multivariate regression econometric model is constructed to empirically analyze the influence level and degree of urban-rural income ratio on Xinjiang’s high-quality agricultural mechanization development.The results show that the rural-urban income ratio has a positive effect on the development level of Xinjiang’s high-quality agricultural mechanization， and the economic and social condition variables also show a certain lag effect.

Key words Agricultural mechanization in Xinjiang;High-quality development;Urban-rural income gap;Hysteresis;Multiple regression

作者簡介 姚悅（1998—），女，新疆鄯善人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學。

收稿日期 2023-10-13；修回日期 2023-11-09

習近平總書記提出實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，離不開農(nóng)業(yè)發(fā)展［1］。只有農(nóng)業(yè)強了，農(nóng)產(chǎn)品供給有保障，物價穩(wěn)定、人心安定，經(jīng)濟大局才能穩(wěn)住。要著力推動農(nóng)業(yè)機械化和智能化發(fā)展，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化插上科技翅膀。農(nóng)業(yè)機械化是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的根本，也是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)與第二、三產(chǎn)業(yè)聯(lián)系的紐帶和促進農(nóng)業(yè)效益提高的主要支撐。新疆作為一個農(nóng)業(yè)大區(qū)，大力發(fā)展農(nóng)業(yè)機械化具有十分重要的意義。在此背景下，必須提高認識，正確把握新時代農(nóng)業(yè)機械化的發(fā)展形勢與任務(wù)，由全程機械化向機械化與信息化、智能化一體化方向轉(zhuǎn)變，著力促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模效益提升，促進新疆農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長，全面實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)提供扎實b60b6f9f98424ffcc39dd18a0365321c3d452ebbfcbc93b56cd4d3f82162754b的技術(shù)及裝備支撐，推動中國式現(xiàn)代化進程。新的發(fā)展階段，加快農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展直接影響著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益的提高和農(nóng)民持續(xù)增收的實現(xiàn)。

新疆地處亞歐大陸腹地，位于祖國西北邊陲，總面積達到了166.49萬km2，區(qū)內(nèi)自北向南分布著阿爾泰山、天山和昆侖山三大山系，形成了新疆“三山夾兩盆”的獨特自然地理環(huán)境。在“三山”和“兩盆”周圍有大量的優(yōu)良牧場，以廣袤的草原和豐富的牲畜資源為支持的牧業(yè)產(chǎn)業(yè)，生產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)的畜產(chǎn)品，如羊肉、牛肉和奶制品；新疆離海洋較遠，降水量少，氣候干燥，構(gòu)成新疆地區(qū)得天獨厚的氣候與土壤條件，產(chǎn)出的棉花、葡萄、蘋果等“名特優(yōu)”產(chǎn)品享譽國內(nèi)外；而且這里的糧食作物品種豐富，以高品質(zhì)的小麥、玉米聞名。

盡管如此，新疆地區(qū)在農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展過程中也面臨一些挑戰(zhàn)和問題。首先，技術(shù)推廣面臨一定的困難，地域廣闊，不同地區(qū)的氣候和土壤條件差異大；其次，農(nóng)民對農(nóng)機化的認知度不高，技能水平有限；此外，農(nóng)業(yè)機械化需要大量的投資，需要增加資金的投入來支持設(shè)備購置和設(shè)備科研創(chuàng)新。同時，地區(qū)差異也帶來適用性和適配性的問題，需要制定差異化的政策和措施來滿足不同地區(qū)的需求。針對這些挑戰(zhàn)，要從區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展特點出發(fā)，統(tǒng)籌考慮當?shù)刈匀粭l件、社會基礎(chǔ)等因素，因地制宜地提出相應(yīng)對策措施，提高農(nóng)林漁牧業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量，以提升新疆的農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平，推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程，改善農(nóng)民的生產(chǎn)生活條件，促進新疆經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展。

基于此，筆者選擇農(nóng)業(yè)機械化作為切入點，分析了新疆14個地州（市）2012—2021年的農(nóng)業(yè)機械高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)狀，并選擇技術(shù)創(chuàng)新、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、共享發(fā)展、效率生產(chǎn)5個維度，構(gòu)建起農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展體系，對新疆地區(qū)農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進行測算；同時探討了新疆地區(qū)發(fā)展農(nóng)業(yè)機械化的影響要素，以期為該地區(qū)農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展提供政策指導(dǎo)。

1 政策回顧和理論分析

1.1 政策回顧

十九大報告首次提出了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的全新理念，中國經(jīng)濟已經(jīng)由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，意味著我國經(jīng)濟已開始逐步進入質(zhì)量優(yōu)先發(fā)展的新階段，高質(zhì)量發(fā)展成為中國經(jīng)濟建設(shè)的主旋律［2］，農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展成為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵［3］。與此同時，新疆的農(nóng)業(yè)機械化正迎來一個嶄新的時代。伴隨著科學技術(shù)不斷進步與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，新疆農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展已經(jīng)成為促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)升級與農(nóng)民生活質(zhì)量改善的關(guān)鍵措施。機械化生產(chǎn)模式的迅速推廣與不斷創(chuàng)新，為新疆農(nóng)業(yè)帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。

1.2 理論分析

農(nóng)業(yè)機械化在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中發(fā)揮著重要的作用，所以，科學把握農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵具有重要意義，為加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強國提供有力的機械化支撐。然而，已有文獻的關(guān)注點仍然集中在經(jīng)濟增長數(shù)量和經(jīng)濟增長質(zhì)量以及相關(guān)研究方面［4］。關(guān)于農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展的理論研究和評價研究成果很少，針對農(nóng)機化發(fā)展水平評價的成果較多，只有少部分研究成果涉及高質(zhì)量內(nèi)涵，如張兆同等［5］認為農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵應(yīng)該體現(xiàn)在規(guī)模適度、結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)、質(zhì)量和效率更高、效益和效果更好、更可持續(xù)、更具創(chuàng)新等方面。田秋生［6］指出高質(zhì)量發(fā)展就是將質(zhì)量取向上升為發(fā)展的一種理念，適應(yīng)當前我國經(jīng)濟發(fā)展新時代，新變化，新要求而做出的重大創(chuàng)新，它以質(zhì)量為中心，堅持“質(zhì)量第一、效率優(yōu)先”原則，不忽略規(guī)模與速度，而強調(diào)規(guī)模速度與質(zhì)量效益有機統(tǒng)一。趙劍波等［7］提出在宏觀經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)3個方面，高質(zhì)量的發(fā)展得以體現(xiàn)，從速度的提升到質(zhì)量的提高，是一個由數(shù)量到質(zhì)量的演變過程。實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵在于以民生為導(dǎo)向，即滿足人民日益增長的對美好生活的需求，簡言之，高質(zhì)量的發(fā)展應(yīng)能夠滿足人類多層次的需求，既要向人們提供滿足其根本需求的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品與服務(wù)，又要維護公平正義，營造實現(xiàn)自我的社會環(huán)境與基礎(chǔ)條件。

綜上所述，農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展還未形成一個系統(tǒng)的理論框架與政策體系，還需在實踐過程中不斷地探索、改進。在這一過程中，不僅要注重經(jīng)濟總量的增長，更要注重結(jié)構(gòu)質(zhì)量的提高。該研究根據(jù)現(xiàn)存在問題及現(xiàn)實需要，通過對高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)理論分析，結(jié)合新疆農(nóng)機化內(nèi)涵和新疆農(nóng)機化評價研究結(jié)果。選擇2012—2021年新疆14個地州（市）的數(shù)據(jù)進行實證分析，并構(gòu)建了一個包括技術(shù)創(chuàng)新、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、共享發(fā)展、效率生產(chǎn)5個一級指標與24個二級指標的新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展評價指標體系，利用SPSS 26.0軟件對指標體系進行因子分析，測算新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展的指數(shù)，探討影響新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展的深層次原因，并提出相應(yīng)的對策建議。

2 新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)狀

近年來，新疆地區(qū)充分注重農(nóng)業(yè)機械化在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的作用，并取得了豐碩成果。2021年，新疆農(nóng)林牧漁綜合機械化水平達到71%。根據(jù)新疆農(nóng)機網(wǎng)數(shù)據(jù)，2012年全疆農(nóng)用機械總動力為1 543.91萬kW，到2021年全疆農(nóng)用機械總動力達到2 466.85萬kW，年平均增長率為6%；2012年全疆節(jié)水灌溉機械46 324臺，歷經(jīng)10年發(fā)展至2021年達52 896臺，如圖1所示。加速推動了農(nóng)業(yè)機械化向全程全面高質(zhì)高效升級，向高質(zhì)量發(fā)展邁進，為全面推進鄉(xiāng)村振興、實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化作出積極貢獻。

3 新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展評價指標體系

3.1 指標選擇

為了更好地描述新疆地區(qū)農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)狀，該研究建立起3個層次、5類一級指標和24個二級指標的評價體系，以評估新疆農(nóng)業(yè)機械化的高質(zhì)量發(fā)展水平。目標層即新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平的經(jīng)濟發(fā)展綜合指數(shù)；一級指標層的設(shè)置考慮到高質(zhì)量發(fā)展是指以新理念為指導(dǎo)，強調(diào)經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量、效益和可持續(xù)性提升，而非僅僅追求速度和規(guī)模，發(fā)展方式包括創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享5個指標［8］；開放合作考慮到貿(mào)易類或者開放類指標僅討論省區(qū)數(shù)據(jù)，新疆14個地州（市）的數(shù)據(jù)不易獲取，所以開放合作就不做研究；筆者將研究高質(zhì)量發(fā)展這一指標，故一級指標的構(gòu)建包含技術(shù)創(chuàng)新、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、共享發(fā)展、效率生產(chǎn)5個維度。二級指標的構(gòu)建主要遵循科學性、可操作性、可靠性、可比性、簡明性和動態(tài)性原則最終選取24個指標［9］，分別為農(nóng)業(yè)機械化總科研投入、農(nóng)用航空器數(shù)量、農(nóng)用機械總動力、機電灌溉面積、機械植保面積、農(nóng)林牧漁綜合機械化水平、畜牧業(yè)機械化水平、漁業(yè)機械化水平、農(nóng)產(chǎn)品初加工機械化水平、林果業(yè)機械化水平、種植業(yè)、設(shè)施農(nóng)業(yè)、化肥施用量、秸稈粉碎還田機、節(jié)水灌溉類機械、糞便處理機械化水平、農(nóng)業(yè)用水量、農(nóng)機專業(yè)合作社作業(yè)服務(wù)面積、農(nóng)機服務(wù)組織數(shù)量、農(nóng)機化推廣投入、農(nóng)機運輸作業(yè)量、機耕水平、機收水平、機播水平。具體指標體系構(gòu)建見表1。

3.2 指標計算

首先分析24個指標的偏相關(guān)性，從而確定各指標之間相關(guān)性的大小。

KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗是用來評估因子分析或結(jié)構(gòu)方程模型中的變量之間相關(guān)性的適切性的量度。該研究指標的KMO值為0.738，這說明變量之間有一定程度的相關(guān)性，取樣適切性也相對較好。巴特利特球形度檢驗值中，近似卡方值為3 052.119，自由度為276，顯著性為0.000。這表明變量之間存在統(tǒng)計上顯著的相關(guān)性，不滿足球形度假設(shè)。

由表2可知，24個變量中，農(nóng)用機械總動力、機電灌溉面積、機械植保面積、農(nóng)林牧漁綜合機械化水平、種植業(yè)機械化水平等與提取的因子有較高的相關(guān)程度，并且它們的因子解釋的總方差比例相對較高。這意味著這些變量在構(gòu)成該因子時起到了主要作用，并且它們對于整體數(shù)據(jù)集的解釋性較

強。變量林果業(yè)機械化水平的公因子方差較低，表示它與其他變量之間的關(guān)聯(lián)較弱，對于總方差的解釋程度較低。其中大部分指標提取的公因子方差都在0.70～0.95，由此可見，所選各指標間相關(guān)程度很高，同時進一步說明了因子提取效果更好。

由表3可知，通過主成分分析確定該指標體系具有6個主成分，解釋了75.243%的數(shù)據(jù)方差。它們對解釋數(shù)據(jù)方差的貢獻較大。

3.3 得分確定

該研究運用主成分分析方法來計算因子負荷矩陣，以便對因子進行解釋。從表4數(shù)據(jù)來看，旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣中，第一主因子在種植業(yè)機械化水平、農(nóng)林牧漁綜合機械化水平、機收水平、漁業(yè)機械化水平上具有較大的正載荷，在節(jié)水灌溉類機械指標上有較大的負載荷。第二主因子在農(nóng)用機械總動力、化肥施用量、農(nóng)業(yè)用水量上有較大的正載荷，在漁業(yè)機械化水平上有較大的負載荷。第三主因子在機電灌溉面積、秸稈粉碎還田機、農(nóng)機專業(yè)合作社作業(yè)服務(wù)面積有較大的正載荷，在農(nóng)業(yè)機械化總科研投入上有較大的負載荷。第四主因子在糞便處理機械化水平、設(shè)施農(nóng)業(yè)機械化水平、畜牧業(yè)機械化水平上有較大的正載荷，在農(nóng)業(yè)用水量上有較大負載荷。第五主因子在農(nóng)機化推廣投入、農(nóng)業(yè)機械化總科研投入上有較大的正載荷，在設(shè)施農(nóng)業(yè)機械化水平上有負載荷。第六主因子在機耕水平上有較大的正載荷，在農(nóng)用航空器數(shù)量上有負載荷。

最后通過成分得分系數(shù)矩陣，可得到最終得分函數(shù)。計算過程如下：

y=29.071/75.243×y1+22.180/75.243×y2+7.396/75.243×y3+6.442/75.243×y4+5.688/75.243×y5+4.466/75.234×y6

3.4 計算結(jié)果及分析

經(jīng)以上測算過程獲得最終得分，該研究可通過分數(shù)來進一步評估新疆14個地州（市）農(nóng)業(yè)機械化的高質(zhì)量發(fā)展水平，如表5。

把表5中的新疆14個地州（市）農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展水平得分進行相應(yīng)的排序，得出以下結(jié)論：

從地區(qū)的角度上，可以看出伊犁哈薩克自治州、昌吉回族自治州、阿克蘇地區(qū)、喀什地區(qū)、塔城地區(qū)、博爾塔拉蒙古自治州、烏魯木齊市、阿勒泰地區(qū)這8個地區(qū)的綜合得分均為正值，而克拉瑪依市、哈密市、巴音郭楞蒙古自治州、克孜勒蘇柯爾克孜自治州、和田地區(qū)、吐魯番市這6個地區(qū)的綜合得分均為負值，其中，伊犁哈薩克自治州和昌吉回族自治州是14個地州（市）內(nèi)得分最高的2個地區(qū)，說明其農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展過程中在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)涉及的機械化水平相對較高。如昌吉回族自治州，有較為平坦的地勢和廣闊的耕地面積，土壤有機質(zhì)含量高，適應(yīng)各種農(nóng)作物種植。并且近年來不斷引進和推廣新型農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)機械，為農(nóng)業(yè)機械的推廣應(yīng)用提供了方便。而和田地區(qū)和吐魯番市這2個地區(qū)的綜合得分最低，說明這2個地區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化水平在各方面相對滯后，其農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平相對較低，仍有很大的提升空間。如吐魯番主要生產(chǎn)葡萄，但葡萄地里能運用到的機械較少，農(nóng)牧業(yè)也以小農(nóng)戶為主，常年干燥的氣候也并不適合漁業(yè)，獨特的地域風格導(dǎo)致該地區(qū)整體農(nóng)業(yè)機械化水平并不高。像烏魯木齊市、阿勒泰地區(qū)在農(nóng)機化發(fā)展水平方面處于得分居中的位置，說明這些地區(qū)在農(nóng)業(yè)機械化方面有一定的進展，也取得了一些成績?？梢岳眠@一優(yōu)勢加快當?shù)剞r(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)步伐，以加速農(nóng)機化發(fā)展進程，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更加有效和可持續(xù)的支持。

從時間的角度上看，伊犁哈薩克自治州、昌吉回族自治州、阿克蘇地區(qū)、喀什地區(qū)、塔城地區(qū)、阿勒泰這6個地區(qū)得分呈現(xiàn)出明顯的增長趨勢，然而在疫情的影響下，2021年間這些地區(qū)的得分均出現(xiàn)了不同程度的下降。而烏魯木齊市、克拉瑪依市、哈密市、克孜勒蘇柯爾克孜自治州這4個地區(qū)的分數(shù)波動幅度較大，并從2019年開始出現(xiàn)大幅增長。另有博爾塔拉蒙古自治州和巴音郭楞蒙古自治州這2個地區(qū)一直保持著穩(wěn)健的增長，呈現(xiàn)出相對平穩(wěn)的發(fā)展態(tài)勢。此外，相比其他地區(qū)，和田和吐魯番的分數(shù)波動較為微弱。

4 新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展的影響要素實證分析

4.1 模型設(shè)定

新疆農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展提升受到包括社會、經(jīng)濟、金融等多方面因素影響，這就要求對其內(nèi)部影響的方向和程度進行深層次分析。因此，該研究構(gòu)建了多元回歸的計量模型，基于2012—2021年新疆14個地州（市）的面板數(shù)據(jù)進行回歸，基準回歸模型如下：

Yit=α+α1INCOMEit+α2CONTROLit+μi+δt+εit （1）

式中：Yit為新疆i地州t年的農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展水平；INCOMEit為新疆i地州t年的城鄉(xiāng)收入比；CONTROLit為控制變量集合；α0為常數(shù)項；α1、α2分別為變量的回歸系數(shù)；μi為個體效應(yīng)；δt為時間效應(yīng)；εit為隨機擾動項。

4.2 數(shù)據(jù)來源 所選取的數(shù)據(jù)來源于2013—2022年《新疆統(tǒng)計年鑒》，2021年缺失的數(shù)據(jù)采用插值法中的均值進行處理。使用Stata16.0軟件對所選取的數(shù)據(jù)進行實證分析。

4.3 變量選擇

4.3.1 被解釋變量。采用新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平為被解釋變量。新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平受到多種社會經(jīng)濟因素的綜合影響，包括但不限于就業(yè)機會、教育水平、技能水平以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等多個方面。

4.3.2 核心解釋變量。選擇城鄉(xiāng)收入比作為核心解釋變量。城鄉(xiāng)收入比是一個相對性的指標，可以直接衡量城市與農(nóng)村收入差距，能夠直觀地呈現(xiàn)城鄉(xiāng)收入差距的大小。這種差異可能會對新疆農(nóng)業(yè)機械化的高質(zhì)量發(fā)展帶來一定的影響。

城鄉(xiāng)收入比的計算方法：

城鄉(xiāng)收入比=城鎮(zhèn)居民人均可支配收入/農(nóng)村居民人均可支配收入

其中，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入是指城鎮(zhèn)居民平均每人每年可以支配的收入，農(nóng)村居民人均可支配收入是指農(nóng)村居民平均每人每年可以支配的收入。通過將這2個數(shù)值相除，可以得到城鄉(xiāng)收入比，用于衡量城鄉(xiāng)收入差距的大小。

4.3.3 控制變量。包括經(jīng)濟發(fā)展、社會發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、教育程度、財政干預(yù)、金融發(fā)展。其中：經(jīng)濟發(fā)展，采用人均實際 GDP增長率衡量；社會發(fā)展，采用人均城市道路面積衡量；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平，采用第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重衡量；教育程度，采用年末普通高等學生和中等職業(yè)學校學生在校數(shù)的對數(shù)衡量；財政干預(yù)，采用地方財政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重衡量；金融發(fā)展，采用各地區(qū)金融機構(gòu)存款余額和貸款余額占地區(qū)生產(chǎn)總值比重衡量。

4.4 描述性分析 該研究對新疆農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展水平、城鄉(xiāng)收入比主要變量和其他控制變量分別進行描述性統(tǒng)計，結(jié)果見表6。

如表6所示，新疆農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展的平均值為0，最小值為-1.630，最大值為0.900，表示新疆農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展整體上沒有明顯的偏向，這意味著新疆不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化水平發(fā)展呈現(xiàn)均衡的狀態(tài)，且整體上維持在一個相對穩(wěn)定的水平。標準差為0.513，說明新疆不同地區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平的差異相對較小，部分地區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化水平相對較低，而其他地區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化水平較高。

城鄉(xiāng)收入比的平均值為2.446，最小值為1.545，最大值為4.502，數(shù)據(jù)波動明顯，這說明在新疆不同地區(qū)之間城市和農(nóng)村居民的收入水平存在顯著差異。此外，標準差為0.713，意味著不同地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距波動較大，同樣表明存在較大的差異。綜合而言，這些數(shù)據(jù)結(jié)果反映了新疆不同地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)明顯的差異化趨勢。

4.5 基準回歸

首先，該研究運用Hausman檢驗，確定了個體固定效應(yīng)的模型為最終基準回歸模型，結(jié)果如表8所示。當期（0）的模型（3）為基準回歸模型的全量回歸結(jié)果。因為經(jīng)濟發(fā)展沒有通過顯著性檢驗，當期（0）的模型（2）的數(shù)據(jù)，剔除經(jīng)濟發(fā)展，結(jié)果發(fā)現(xiàn)除了核心解釋變量城鄉(xiāng)收入比以外，其他解釋變量均能在至少0.05顯著水平對新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平具有影響，這說明城鄉(xiāng)收入比對新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平在當期影響不顯著，很可能存在滯后性影響，所以在基準回歸模型基礎(chǔ)上，考慮滯后1期和滯后2期滯后回歸情況。

其次，如表7所示，從滯后1期來看，無論是模型（1）還是模型（3），城鄉(xiāng)收入比均未通過0.05顯著性水平檢驗，這說明在滯后1期的情況下，城鄉(xiāng)收入比對新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平的影響并不顯著；從滯后2期可以看到，城鄉(xiāng)收入比的P值至少在0.10水平通過了顯著性檢驗，這說明，城鄉(xiāng)收入比對新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平在滯后2期具有顯著的影響。此外，從影響系數(shù)上看，滯后2期中模型（1）的城鄉(xiāng)收入比相關(guān)系數(shù)為0.061，這說明每增加1單位城鄉(xiāng)收入比，新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平相應(yīng)地增加0.061單位，具有正向的影響效果。總的看來，城鄉(xiāng)收入比對新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平具有滯后2期的正向影響作用，對于新疆各地州農(nóng)機高質(zhì)量發(fā)展具有明顯的影響程度。城鄉(xiāng)收入比可能通過經(jīng)濟發(fā)展、資金流動、技術(shù)傳遞和教育水平等機制，直接影響農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化投入、技術(shù)引進以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高等方面，進而影響農(nóng)民增收，并最終影響新疆農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展水平。

最后，控制變量在滯后2期模型中，教育程度、財政干預(yù)的相關(guān)系數(shù)分別為0.215和0.352，分別在0.05和0.01水平通過了檢驗，這說明除城鄉(xiāng)收入差距外，新疆各地州的教育水平為農(nóng)機高質(zhì)量發(fā)展提供了創(chuàng)新動力和人才基礎(chǔ)，通過加強農(nóng)村教育投入，提升農(nóng)民的科技素質(zhì)和農(nóng)業(yè)技術(shù)水平，農(nóng)民能夠更好地理解和應(yīng)用農(nóng)業(yè)機械化技術(shù)，確保農(nóng)機設(shè)備能夠得到正確操作、使用和維護，提高了農(nóng)業(yè)機械化的效益和可持續(xù)性；新疆各地州對農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展大量的財政投入，為農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展提供了充足的資金保證，如對農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的投入，這是推動當?shù)剞r(nóng)業(yè)裝備現(xiàn)代化的重要支撐。其他控制變量均為通過顯著性檢驗，但它們對新疆農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展影響作用尚不明顯。

4.6 穩(wěn)健性檢驗

考慮到基準回歸模型的穩(wěn)健性，為保證實證結(jié)果的可靠性，避免數(shù)學方法計算的差異對回歸模型產(chǎn)生影響，該研究選用異方差線性回歸替換OLS回歸方法，使用極大似然估計對單變量城鄉(xiāng)收入比進行檢驗。如表8所示，城鄉(xiāng)收入比滯后2期在0.05水平通過了顯著性檢驗，且相關(guān)系數(shù)為-0.140，得出結(jié)論為滯后2期的城鄉(xiāng)收入比對新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平具有數(shù)學方法上的不變性，進一步證明了基準回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

5 結(jié)論與政策建議

5.1 結(jié)論

該研究技術(shù)創(chuàng)新、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、共享發(fā)展、效率生產(chǎn)5個維度構(gòu)建新疆農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展水平評價指標體系，測度新疆14個地州（市）2012—2021年的農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展水平，并選擇城鄉(xiāng)收入比為核心解釋變量，探討新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展的影響要素情況。結(jié)論如下：①伊犁哈薩克自治州和昌吉回族自治州得分分別為5.77和5.73，時空排名均保持前2位；和田地區(qū)和吐魯番市得分分別為-5.17和-12.88，排名靠后，這可能與這2個地區(qū)地理環(huán)境與農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)的差異性有關(guān)。②城鄉(xiāng)收入比對新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展水平當期不顯著，但滯后2期呈現(xiàn)正向顯著影響，不同控制變量也呈現(xiàn)著一定的滯后性影響特征。

5.2 政策建議 基于上述結(jié)論，并結(jié)合新疆各地州（市）的差異性，該研究提出以下建議。

5.2.1 不斷縮小城鄉(xiāng)收入差距，為新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展提供直接動力?？s小城鄉(xiāng)收入差距意味著農(nóng)民的收入增加，大量農(nóng)民有購買高質(zhì)量農(nóng)機設(shè)備的能力。對推動新疆農(nóng)業(yè)機械化的現(xiàn)代化、規(guī)?；椭悄芑确矫姘l(fā)揮重要作用。

5.2.2 加大農(nóng)村教育投入，構(gòu)建新疆農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展技術(shù)體系。新疆是邊疆少數(shù)民族地區(qū)，農(nóng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)相對不發(fā)達，農(nóng)村勞動力中少數(shù)民族占絕對比重。由于語言文化、生活習俗的差異，在農(nóng)村勞動力異地轉(zhuǎn)移有一定的困難［10］。所以，要提高農(nóng)民的科技素質(zhì)、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平和農(nóng)民對農(nóng)業(yè)機械化技術(shù)的接受度和應(yīng)用水平，加強農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)、示范和推廣等相應(yīng)措施。

5.2.3 探索農(nóng)機補貼新機制，提升農(nóng)機普及覆蓋率。新疆地區(qū)的氣候條件和地理環(huán)境較為特殊，農(nóng)業(yè)機械化設(shè)備需要能夠適應(yīng)干旱、極熱或極寒的條件，還要具備良好的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。對農(nóng)機需求呈現(xiàn)出多樣性和高效、可靠、環(huán)保、智能化的要求。需要探索創(chuàng)新農(nóng)機補貼機制，為購買農(nóng)機設(shè)備的農(nóng)民提供補貼和貸款支持，以鼓勵農(nóng)民購買農(nóng)業(yè)機械設(shè)備和采用先進技術(shù)。并加強政府對農(nóng)機設(shè)備的監(jiān)管和質(zhì)量認證，提高農(nóng)機設(shè)備的質(zhì)量和可靠性，以促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程。

5.2.4 建立健全新疆農(nóng)業(yè)機械化維修服務(wù)體系。如伊犁哈薩克自治州和昌吉回族自治州在擁有獨特的自然地貌和環(huán)境優(yōu)勢下，農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)較好，農(nóng)民對農(nóng)機化技術(shù)的需求強烈，有較高的接受度和積極性。應(yīng)大力推進在精細化耕整地、精量播種和田間管理及收獲等方面的農(nóng)機化新技術(shù)應(yīng)用，提供維修技師的培養(yǎng)和技術(shù)指導(dǎo)，確保設(shè)備在使用過程中的故障能夠及時得到修復(fù)，提高設(shè)備的可靠性和使用壽命，提供良好的售后服務(wù)，增強農(nóng)民對機械化的信心，可以促進高質(zhì)量農(nóng)業(yè)機械化在新疆的快速發(fā)展和提升。

參考文獻

［1］

習近平.加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強國 推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化［J］.新長征，2023（7）：4-11.

［2］ 韓君，張慧楠.中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展背景下區(qū)域能源消費的測度［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2019，36（7）：42-61.

［3］ 張兆同，陳瑤，魏瑜，等.區(qū)域農(nóng)機化高質(zhì)量發(fā)展評價指標體系構(gòu)建與應(yīng)用［J］.農(nóng)業(yè)工程學報，2021，37（3）：64-72.

［4］ 魏敏，李書昊.新時代中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的測度研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2018，35（11）：3-20.

［5］ 張兆同，楊桂祥.農(nóng)業(yè)機械化高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵、問題與對策［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，2020（2）：6-8.

［6］ 田秋生.高質(zhì)量發(fā)展的理論內(nèi)涵和實踐要求［J］.山東大學學報（哲學社會科學版），2018（6）：1-8.

［7］ 趙劍波，史丹，鄧洲.高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵研究［J］.經(jīng)濟與管理研究，2019，40（11）：15-31.

［8］ 史丹，李鵬.我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展測度與國際比較［J］.東南學術(shù)，2019（5）：169-180.

［9］ 劉鵬偉，楊敏麗，張小軍，等.基于高質(zhì)高效的西南丘陵山區(qū)機械化生產(chǎn)模式評價［J］.農(nóng)業(yè)機械學報，2022，53（S1）：140-149.

［10］ 魏巍，李萬明.新疆農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展的特征和困境與農(nóng)機工業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略［J］.農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2012，33（3）：277-280.