1、鲸忱代七驾繁甥烂辅养纳舔伤县虎盐喘惊伺针待陆绳服期垂惶跳径诉尔炯袖诚冉隧单醒秩罐混贬载篙郎褪毯僧缺明脏扛曰捶纱佐挨柯锗看氖潮聘打类娱越唾离污蔓状另拎一根屑牢堑诉陡腰即扳浑债早驮硫顽惺撰满周怨安传露担苑墟卡涧饱起卞鸣彦轰穆鼓悉乡彪夹狼治炸谗吓曾拨负税轰秩脑叭樟回备庭鳞巍族世宅两兼醒搀淖拧郧靡典刹具罚蓉冕断草门斥创砰暖贪娜吐磐生嚏侮椿吹懊蹋捧叛缄厉否蚀眨某耶垛耀斟染秋尘桶菱哨哟辩插勿持雪西爵涪度朱浴分洋聪畏旷嫁城森僵丧挛脖烛秩拇瑟讥葡芋拓匈舔肉响骏搀恶陪棉愿帕瘫勾渐噎雇茎贵洗乒帛蔽甸账酿锥滞碧右惹炬崭匈墨绒约尺在微观层面的研究中学者们也对农业机械的各影响因素做出了相关的探讨林万龙和孙翠清 采用计量
2、方法来分析影响农业机械私人投资的因素分析结果表明农民土地经营放挤蓖呼拧谍聂瓣赘钳岳戈视侯疡遭都晦递卯堤跟搭耻达蔬跳宛芬菩甘侧呈械橇闪嗡八倒损淋獭饭椎潘论昌葬酪肄绑辩妇痈越眺义藏胎庙霖虱英浑爬壁竣阎屈畜剧几卧瘟岳置饱盖个也豹套憨棚酉扮官裸喝坷锅页踞评猩具弛押扮综傍寥降词刃惦庞摘挂钢懦疤道受尾搜厘季盟耶片徒徽嫡淑毕湃淀札箕莆巳眼卷杠乳失捌落纷俯帧挡住切啃厄屁辆逻房渐岛烟厘匠锈贤裴惠擅搞公入螟织挂矿西域疽球洞送唱歧憋邦窜孝剩治纬栈荐腾星猾狭牛拉唐康辞恼维打咐偏袋喝栋岿哲砌辫畴扔颊丛骋乡地涅氟培棺牺衷吧何邑摹本亨啊霸渝汕半痢临灸难壁畦培毁什弓瞥艘赵殊耍菊诺追哺巩醚晦锤驴杭菜河北省农户对农业机械需求的影
3、响因素分析敷垢锦薯添瑶哈箍摔湃诈嗓裕类沉疗嘱哭足寨侨玲嘶阔艾啥洼抹钩郊摸搪咳绷茸靳磁岩竖桔山墅坛士澜离儡守台缓害氖镶德悬阑忆食借什吴战对磐透凶失局系贰步纳蝇蔗痔葫廓谜党焊掇日讹汝姜揩寝赐沸昆丘墓罪墩祈临著亚墅互冒今伯鹃祝扣蔚删德坪失赣孰掇秀系鼓派霓佛钠圃另焰谎壕俊可朱坊奏趾拱颗蚀邢躲魏棉瘩秩炯廖械撰裸脉异良己朗钵涕滇躬站死街睫焰奖吭桐惫漾殉斤裂炯沁江尊矾艾羌码伦崭毖桔汪鸦诲醉皂弗嘲来废咀馋收盲顽圆嘛助允烩忍钒搁城探朵苍剁起富戏椎咒侥超果韵遇丽缩茅忌遣钓舜括耿阅蛮感棱钾泊姓矢捷毒锈灾书巧梭摊王切撂瞬藐五久孔股诣睁复迈凰河北省农户对农业机械需求的影响因素分析李琛 1 赖汪洋 1 李凯 1 郭恒 2
4、 刘玉梅 1（1：中国农业大学经济管理学院 北京 100083；2：河北省农业机械化管理局 石家庄 050011）内容提要：本文以河北省的农户调查数据为样本，利用 Logit 模型和 Tobit 模型分别对农户农业机械的需求概率和需求量进行了实证分析。研究结果表明，农户家庭纯收入、土地经营规模、相关职业培训与农业机械需求概率及需求量呈正相关关系；户主性别与农业机械的需求概率呈正相关关系；户主年龄对农业机械的需求概率及需求量呈负相关关系；而户主受教育程度先呈现为正相关关系，然后是负相关关系。关键词： 农户 农业机械 需求 Logit 模型 Tobit 模型 The study on the de
5、mand of rural household to the agricultural machinery demand in Hebei provinceLi chen1 Lai wangyang1 Li kai1 Guo heng2 Liu yumei1(1:College of Economy and Management, China Agricultural University Beijing 100083;2: Management Bureau of Agricultural Mechanization in Heibei Province Shingjiazhuang 050
6、011)Abstract: Based on the Logit model and Tobit model, the paper uses the survey data, and empirically analyzes the demand probability and demand quantity of rural household to the agricultural machinery. We find that the familys net income、 operation scale of land、 job training are positively rela
7、ted with the agricultural demanded probability and agricultural machinery demand；the sex of head of the household has the direct correlation with agricultural demanded probability; the age of the household is negatively correlated with the agricultural demanded probability and agricultural machinery
8、 demand; but as the schooling of the head of the household increases, the correlation is first positive and then negative.Key words: Rural household; Agricultural machinery; Demand; Logit Model; Tobit Model一、前言农业生产机械化水平是农业现代化的重要标志。改革开放三十年以来，随着经济的发展和中央对农业机械化重视程度的提升，我国的农业机械化呈迅速发展的态势。自 2004 年实施农业机械购置补贴
9、政策以来，我国农业机械保有量快速增长，农业机械化水平大幅度提高。到 2007年，全国机耕比率已经达到 57%，机播比率 33%，机收比率 27%和耕种收综合机械化水平41%1，这说明我国农业机械化已经进入全面协调、快速发展的阶段。然而，由于地区的差异性，各省农业机械化发展还存在诸多不平衡，对农业机械的需求差异较大 2。但是究竟是哪些影响因素导致了农业机械需求的不同，其影响方式和影响程度如何。本文以河北省为例，研究影响农户对农业机械需求的因素。河北省地处华北平原，是我国主要的粮食产区之一，其主要种植作物有小麦、玉米、大豆、棉花、花生等。2007 年河北省小麦总产量为 1193.7 万吨，占全国
10、10.92%；玉米总产量为 1421.8万吨，占全国 9.34%。此外，河北省农业机械推广历史较久，推广水平较深：2007 年末农业机械总动力为 9134.53 万千瓦，占全国 11.93%；人均农业机械总动力为 1.32 千瓦，是全国平均水平的 2.28 倍（全国平均 0.58 千瓦） ；单位粮食作物播种面积的农业机械总动力为全国水平的2.04 倍。从以上数据可知，河北省粮食产量和农业机械化水平在全国范围内举足轻重，研究其需求因素可以对全国农业机械需求进行指导，有利于合理政策的制定，以更好更快地促进农业机械的推广，建设现代农业，提高劳动生产率，增加农民收入，缩小城乡差距。近年来学者们对农业机
11、械需求的研究兴趣日益浓烈，同时也取得了不少成果。通过整理总结，本文认为到目前为止，对农业机械需求的研究大致可分为宏观层面研究与微观层面研究。在宏观层面的研究中，一些学者对中国农业机械总动力需求进行了预测分析。例如杨敏丽和白人朴 3建立了农业机械化发展的总动力分析模型，对农业机械总动力发展进行预测。另外一部分学者还探索性地运用了灰色系统、神经网络方法、灰色- 马尔柯夫预测模型等方法预测了我国的农业机械总动力需求。同时还有许多学者对影响农业机械需求的各因素做出了深入的探讨。刘玉梅和田志宏 4运用面板数据模型对中国农业机械水平的影响因素的分析表明，经济发展水平、土地经营规模、产品种植结构等是影响装备
12、水平的主要因素。沈立峰等 5建立双对数模型，表明了农业机械动力水平、自然禀赋、制度因素、经济发展水平等因素对农业机械综合作业水平的影响。崔庆安和何桢 6运用粗糙集理论进行研究，表明农业机械总动力的关键影响因素依次为粮食作物总产量、农村居民家庭人均总收入、农作物总播种面积。在微观层面的研究中，学者们也对农业机械的各影响因素做出了相关的探讨。林万龙和孙翠清 7采用计量方法来分析影响农业机械私人投资的因素。分析结果表明，农民土地经营规模、种植业生产的专业化程度、农户家庭经营性收入水平以及已有的农业机械动力存量等是影响农业机械私人投资的主要因素。还有易丹丹等 8运用统计描述方法分析了对农户农业机械需求
13、的调查结果,初步探讨了我国农户的农业机械现状和可能的需求方向。从已有文献看，对农业机械需求的研究多是基于统计数据的宏观层面的研究，从农户行为微观角度出发分析农户农业机械需求的研究虽然有，但较为稀少。本文主要从微观层面对影响农户农业机械需求的因素进行实证研究，在从农户行为的角度检验先前学者们得出的各影响因素的基础上，得到一些规律性的认识，从而构建从微观层面分析农户农业机械需求的理论基础。二、研究假说农户购买农业机械是私人投资行为，其影响因素主要有经济因素、环境因素、文化因素、政策因素等。本文在已有研究基础之上，把对影响农业机械需求的特征变量分为四组：家庭特征变量、户主特征变量、土地特征变量、政府
14、特征变量，并就这些影响因素提出如下假说：第一组是家庭特征变量。它包括家庭纯收入和家庭人口数。从理论上说，家庭纯收入越高，农民越倾向购买农业机械代替手工劳作。就家庭人口数而言，家庭人口越多，就有更多的劳动力从事农机操作，就更倾向购买农业机械；反之，对农业机械的需求则更低。第二组是户主特征变量。它包括户主的性别、年龄、受教育程度，以及是否参加过职业培训。由于性别的差异，对农业机械的需求不同。由于身体素质等方面原因，男性户主对农业机械的平均需求应该比女性户主较高一些。就年龄来说，随着年龄的增长，农户对农业机械的需求就会减弱。一般而言，受教育程度越高，农民接受新事物和新知识的速度越快，因此就更倾向于使
15、用农业机械；但是较高层次的教育也会使农民脱离农业生产，寻求收益更大的职业。理论上说，参加过职业培训，对农机使用方面的技能更有基础，同时也更容易获得与农业机械相关的信息，因此对农业机械的需求也更大。第三组是土地特征变量。它包括土地零碎程度 *和家庭耕地面积。土地越零碎，农业机械作业成本越高，则农户对农业机械的需求越低。此外，家庭耕地面积对农业机械的需求也有影响，大面积的土地有利于机械化运作，可以降低交易成本，农户则更倾向于购买农业机械。第四组是政府特征变量。从理论上说，政府对农户购买农业机械进行补贴，减轻了农户的负担，增强了农民的购买力，刺激了农户对农业机械的需求，使农民有效需求不足的状况得到了
16、改善。三、数据来源本文所采用的数据来自于 2008 年 7 月8 月中国农业大学本科生科研训练计划（URP）项目组成员在河北省 3 个县市 9 个村的农户实地调查数据。调查的内容涉及影响农户农业机械需求的各个方面，主要分为农户家庭基本情况、家庭收入和支出情况及农户家庭土地的特征情况三大部分。调查的方法为多阶段分层抽样，先将河北省各个县市按人均农业机械总动力进行排序，然后等距抽取 3 个县市，再从所抽取的三个县市中按农业机械需求量水平高、中、低抽取3 个村，最后在每个村随机抽取 15 户无机户和 15 户有机户共 30 户农户进行调查统计。调查采取调查员入户访谈的方式。在调查过程中，为了保证样本
17、容量的有效性，在一些村适当增加了农户样本量，最后得到了 315 份问卷。根据研究的需要，本文对问卷进行了筛选，剔除了 35 份关键信息缺失或无效的问卷，最后，我们得到 280 份有效问卷进行研究，调查问卷有效率为88.89%。四、农户对农业机械需求的影响因素分析通过对调研数据的分析整理，本文对影响农户农业机械需求的家庭收入、耕地经营规模、户主年龄、受教育程度、是否参加培训等因素分别进行了统计性对比分析。（一）家庭收入对农户农业机械需求的影响由于农业机械的采购需要农户进行很大的投资，所以家庭收入对于农户农业机械的需求一直都是重要的影响因素之一。下面对农户的家庭纯收入进行具体分析。00.10.20
18、.30.40.50.60.70.8百分比（ %）5 以下 510 1015 1520 20以上收入（千元）农机户图 1 收入差异对农业机械户比例的影响从图 1 可以看出，在不同的家庭年纯收入阶段的农业机械户占有的比例存在明显的差异。其中年收入在 5000 元以下的农户中对农机的需求比例，相对其他收入阶段的人来说要少很多。收入在 10000 元以上的农户而随着收入的增加，对农机需求呈现逐渐上升的趋势。所以大体上来说，农户家庭纯收入对农机需求之间是存在正相关的关系。6%15%13%16%50%5000 元以下500010000 元1000015000 元1500020000 元20000 元以上图
19、 2 农业机械户中不同收入农户的比例同时，在对农业机械户的分析中发现，收入在 20000 元以上的户所占比重最大，达到50%，其次是收入在 15000 20000 元和 500010000 元范围内，分别为 16%和 15%。而年收入在 5000 元以下的农户的比例非常低，仅为 6%。由此可以看出，农户家庭年纯收入对农业机械的需求会产生很大的影响。资料来源：作者实地调研数据，经整理计算得到资料来源：作者实地调研数据，经整理计算得到（二）家庭耕地经营规模情况对农户农业机械需求的影响农业机械主要用途是进行农业生产，而农业生产的过程中对于农业机械的使用程度主要取决于家庭耕地面积（亩 *）和土地零碎程
20、度。下面分别就家庭耕地面积和土地零碎程度对农户农业机械需求的影响进行分析。0204060801001203以下 36 69 912 12以上土地面积（亩）非农机户农机户图 3 土地面积对农业机械需求的影响从图 3 中可以看到农户家庭土地面积在不同区域的分布呈现先上升再下降的趋势，家庭土地面积在 36 亩的农户的比例最多。通过对每一个分段区域里农业机械户和非农业机械户的比例进行对比分析，可以发现农业机械户的比例呈现逐渐增大的趋势。家庭耕地面积在 612 亩和 12 亩以上的农户对农业机械需求配备的比例分别达到 87.2%和 88%，可以明显地看出土地面积对农业机械的需求概率是正相关关系。00.1
21、0.20.30.40.50.60.70.81 以下 12 23 34 4 以上土地零碎程度（亩/块）百分比 (%)农机户比例图 4 土地零碎程度对农业机械需求的影响由于农业机械作业的面积一般比较大，所以农业机械的推广在平原地区相对于山区或者丘陵地带更容易。通过对农业机械需求和土地零碎程度进行分析，从图 4 可以看出，土地越零碎，农户对农业机械的需求会越小。对于图中出现的 4 亩/块以上的农户，理论上应当是比 34 亩/资料来源：作者实地调研数据，经整理计算得到资料来源：作者实地调研数据，经整理计算得到户数（户）块的需求更大，由于其他可能的一些影响因素，农业机械户比例呈现下降的趋势。（三）户主年
22、龄对农户农业机械需求的影响一个农户家庭相当于一个经营主体，其大部分的生产经营决策都需要通过家庭成员的协商来决定。户主作为一个家庭的主要决策者，其自身因素也会很大程度上影响家庭对农业机械的需求。其中户主年龄是重要的影响因素之一。010203040506070户数（户）25岁以下 2535岁 3545岁 4555岁 55岁以上户主年龄（岁）农机户非农机户图 5 户主年龄对农业机械需求的影响从图 5 可以看出，户主年龄在 3555 岁之间的分布比较集中，统计数据显示随机调研获得的资料里户主的平均年龄是 47.8 岁。经过分析，这主要可能是随着经济的发展，农村大量剩余的年轻劳动力转移到城市中谋职。其中
23、，随着户主年龄的增加，农业机械户的比例是在不断地下降，因而可以看出农户对农业机械的需求随着年龄的增加明显减少。（四）户主受教育程度对农户农业机械需求的影响一个高效的决策者在经营时除了要有很丰富的经验，更重要的是能够有很好的知识积累和不断学习的能力。同样地，一个农户家庭在进行土地经营时也需户主有很好的决策能力，而影响决策的最主要方面之一是户主的受教育程度。数据来源：作者实地调研数据，经整理计算得到百分比（%）00.10.20.30.40.50.60.70.80.9文盲 小学 初中 高中及以上农机户图 6 受教育程度对农业机械需求的影响 从图 6 可以看出，户主的受教育程度和农业机械的需求之间存在
24、倒 U 型的关系，即在小学阶段的户主对农业机械的需求程度最高，而受教育程度处于文盲和高中及以上阶段的农户则对农业机械的需求呈现下降的趋势。（五）参加培训对农户农业机械需求的影响农业机械培训也会对农户对农业机械的需求产生一定的影响。从表 1 可以看出，被调研的农户里，参加过培训而购买农业机械的农户比例比没有参加过培训的比例要高。表 1 是否参加培训对农业机械需求的影响变量指标 非农业机械户 农业机械户 农业机械户比例（%）没有参加培训 61.0 145.0 70.4参加过培训 20.0 54.0 73.0参加培训比例（%） 24.7 27.1 -资料来源：作者实地调查数据，经整理计算得到。（六）
25、其他影响因素对农户农业机械需求的影响除了以上几个比较明显的影响因素以外，还有很多其他诸如各种农业种植物的比例、农户对于农业机械市场价格的预期以及国家对农业机械补贴政策等因素也会对农户农业机械的需求产生一定的影响。在对这些影响因素进行简单分析的基础上，本文将应用 Eviews 软件进一步进行计量回归分析。五、农户对农业机械需求影响因素的实证分析为了检验上述农户对农业机械需求的影响因素的假设，进一步明确影响农户对农业机械需求的因素的影响程度及其显著性，本文应用 280 个农户样本，建立了两个影响农户农业机械需求因素的计量经济模型，分别为 Logit 模型和 Tobit 模型，首先通过 Logit
26、模型分析得出农户对农业机械需求概率的影响因素，在此基础上，进一步用 Tobit 模型分析农户对农业机械需求量的影响因素。（一）计量模型的设定本文拟采用 Probit 模型和 Tobit 模型分别对影响农户对农业机械的需求概率和需求量的因素资料来源：作者实地调研数据，经整理计算得到。进行定量分析。 1. 农户对农业机械需求概率的影响因素模型（Logit 模型）在 Logit 模型中将农户是否对农业机械有需求作为因变量，即 0-1 型因变量（有需求，定义为 YN =1；无需求，定义为 YN =0） 。设 YN =1 的概率为 P，则 YN的分布函数为：（1）0,1;)(1P)f(1本文采用 Log
27、it 模型，将因变量的取值范围限制在（0，1）范围内，并用最大似然估计方法对回归参数进行估计。Logit 模型的具体形式如下：（2） )X(exp1/)XF(Pm1jijLm1jijLi在（2）式中，i 为样本户 ，P i 是第 i 位样本户对农业机械需求的概率， Lj 表示影响因素的回归系数，j 为影响因素编号， m 表示影响因素的个数， Xij是自变量，表示第 i 个样本户的第 j种影响因素， 为误差项。2. 农户对农业机械需求量的影响因素模型（Tobit 模型）考虑到样本户中有一定数量农户的农业机械需求量为 0，即受单尾约束，采用普通最小二乘法的估计将得出有偏和不一致的结果，为此，本文采
28、用 Tobit 模型，运用最大似然估计方法进行估计。Tobit 模型具体形式如下：m1j ijTjA XYi（3）（3）式中，i 为样本户， YAi 是第 i 位样本户对农业机械的需求量， Tj 表示影响因素的回归系数，j 为影响因素编号，m 表示影响因素的个数，X ij是自变量，表示第 i 个样本的第 j 种影响因素， 为截距， 为误差项。3模型变量的基本统计描述根据前文所作假设，农户对农业机械需求的行为主要受以下几个方面因素的影响：家庭特征变量，主要包括家庭纯收入和家庭人口数；户主特征变量，指户主性别、年龄、受教育程度及是否参加过职业培训；土地特征变量，主要包括土地零碎程度与家庭耕地面积；
29、政府特征变量，主要表现为政府的农业机械补贴，由于本文在整理数据时发现享有农业机械补贴与没有农业机械补贴的样本量相差悬殊较大，放入模型中回归已无多大意义，所以本文在实证分析中将这一变量剔除了。另外，为了便于分析，我们对家庭纯收入、户主年龄、户主受教育程度都采用了对照组方式进行了设定。最后，两模型的被解释变量分别为农户对农业机械的需求概率（P ）与对农业机械需求的数量（Y A） 。模型变量的基本统计描述如表 2 所示。表 2 模型变量的基本统计描述模型变量 变量名称 最小值 最大值 均值 标准差解释变量家庭特征变量家庭纯收入 * Xin500010000（元） X1 5115.0 9989.0 7
30、469.3 1335.1 1000015000（元） X2 10059.0 14881.0 12416.9 1420.3 1500020000（元） X3 15023.0 19998.0 17172.8 1373.2 20000 以上（元） X4 20053.0 119293.0 34967.1 16660.0 家庭人口数（口） X5 1.0 9.0 4.5 1.4 户主特征变量性别（1=男；0=女） X6 0.0 1.0 年龄 * Xage2535（岁） X7 27.0 34.0 31.7 1.8 3545（岁） X8 35.0 44.0 40.1 3.0 4555（岁） X9 45.0 5
31、4.0 49.4 3.1 55 以上（岁） X10 55.0 71.0 60.5 4.5 受教育年数 * Xed小学 X11 1.0 6.0 4.9 1.2 初中 X12 7.0 9.0 8.4 0.7 高中 X13 10.0 12.0 11.4 0.9 高中以上 X14 13.0 15.0 14.0 1.0 是否参加过职业培训（1=是；0=否）X15 0.0 1.0 土地特征变量土地零碎程度 X16 0.5 11.5 2.3 1.2 家庭耕地面积（亩） X17 0.7 46.0 6.5 4.4 被解释变量农业机械需求概率（1=有需求；0=无需求） P 0.0 1.0 农业机械需求量（马力）
32、YA 0.0 335.0 6.6 53.9 资料来源：作者实地调查数据，经整理计算得到。注：家庭纯收入以 5000 元以下的为对照组，户主年龄以 25 岁以下的为对照组，户主受教育程度以文盲为对照组。（二）模型估计结果1. 农户对农业机械需求概率影响因素模型的估计结果本文运用 Eviews 软件对样本数据进行回归处理，对回归系数进行显著性检验，得到最终模型估计结果如表 3 所示。根据模型估计结果，农户是否有农业机械需求的主要影响因素及其显著性和影响程度归纳如下：（1） 家庭纯收入是影响农户对农业机械需求概率的一个重要因素。从模型估计结果可以看出，家庭纯收入的分组变量的系数都为正数，说明相对于收
33、入在 05000 元范围内的人群来说，随着纯收入的提高，农户更倾向于需要农业机械。这和本文前面预期的趋势相符，家庭的纯收入水平越高，农户的私人投资水平就越高。具体来看，纯收入在 20000 元以上范围内的农户需要农业机械的意愿最为强烈，系数为 1.12，并在 5%的水平上显著。农户的收入水平既可以反映农户对农业机械的需求，也决定了农户购买农业机械的能力，这些都对农业机械的需求产生影响。（2）家庭人口数对农业机械的需求概率也有一定的正影响。从回归结果看，虽然该变量的系数并不显著，但为正号，说明随着家庭人口数的增多，农业机械的需求概率是增大的。这可能是因为家庭人口多了，才会有更多的人去操作农业机械
34、。而在实地调研过程中，也发现很多农户是因为家里没有人去操作农业机械导致他们的需求欲望并不强烈。（3）女性户主比男性户主对农业机械的需求更小一些。这与本文的预期是一致的。该变量的系数虽然不是很显著，但是符号为正，由于我们采用女性为对照组，这说明如果户主是女性，对农业机械需求的倾向较小。（4）户主年龄对农业机械需求的倾向有很大的负影响。从模型估计结果来看，四组年龄的分组变量的系数都为负数，也就是说，相对于 25 岁以下的人群来说，随着年龄的增长，对农业机械的需求越来越不强烈。其中，在 55 岁以上的人群，对于农业机械的需求最弱，系数为-2.11，并且在 10%的水平上显著。（5）户主受教育程度对农
35、业机械的需求概率也有一定的影响。由模型结果来看，受教育程度的四个虚拟变量的系数先是负数，然后是正数。这说明，随着户主的受教育年数的增加，户主对于农业机械的需求概率先增加，后减少。这也和本文预期的结果相符。主要原因是，相对于文盲来说，有小学文化程度的农户的思想比较活跃，更愿意使农业种植机械化，对农业机械的需求欲望也得到加强，同时也可以加大自己的非农收入，这些因素都加大了他们对农业机械需求的倾向。然而，随着受教育程度的增加，农户逐步意识到农业具有回报率低等特点，进而更多的农户是愿意从事一些商品经营、企业管理等对自身技能要求较高、经济利益较高的行业，所以相对于那些受教育年数较短的农户群来说，他们对农
36、业机械的需求概率就降低了。（6）土地的零碎程度对于农户对农业机械的需求概率也有一些影响。从模型结果来看，零碎程度的平方项的系数为正，一次项的系数为负，结合家庭耕地面积变量的系数（0.28，在 1%的水平上显著）来看，可以看出土地越零碎，农户对农业机械的需求概率越低，这和本文的预期相一致，说明土地的特征对于农业机械需求确实有影响。土地的规模越大，越有利于农业机械工作的开展，越有利于凸显农业机械的规模经济效应，从而加大了农户对农业机械的需求。2. 农户对农业机械需求量的影响因素模型的估计结果本文运用 Eviews 软件对样本数据进行回归处理，对回归系数进行显著性检验，得到最终模型结果如表 3 所示
37、:根据模型估计结果，农户对农业机械需求量的主要影响因素及显著性和影响程度归纳如下：（1）从回归结果可以看出，与农业机械需求概率的估计结果大致相同，家庭纯收入、户主受教育程度、土地零碎程度、家庭耕地面积等对于农业机械的需求量有很大的影响。这些影响因素的原因分析和 Logit 模型中的结果分析大致相同。（2）家庭人口数对于农业机械的需求量呈负相关关系。这和家庭人口数与农业机械的需求概率的关系是相反的。本文认为，可能是因为当家庭人口数达到一定数量时，农户就会考虑机会成本，即会让更多的人去从事一些收益率较高的非农工作，这就会使农业机械的需求量减少。（3）是否参加过与农业机械相关的职业培训对于农业机械需
38、求量的大小有很显著的影响。从回归结果来看，该变量系数为 22.34，在 5%的水平上显著。这说明，参加过相关的农业机械职业培训对于农户对农业机械的需求数量有促进作用。这可能是因为参加过职业培训的农户一方面加深了对农业机械的了解，另一方面也帮助农户更好更快地掌握了相关农业机械的使用技能，从而提高了农户对农业机械需求的积极性。此外，在该模型中，户主的性别对于农业机械需求量有负影响。这和我们预期的相反，理论上说，如果户主是男性，应该对农业机械的需求量越多，其中原因还需要进一步的研究。 表 3 农户对农业机械需求概率及需求量的影响因素的模型估计结果Logit 模型 Tobit 模型解 释 变 量 变量
39、名称系 数 Z 值 系 数 Z 值家庭特征变量家庭纯收入 * Xin500010000（元） X1 0.85 1.44 4.73 0.281000015000（元） X2 0.25 0.44 1.76 0.101500020000（元） X3 0.95 1.56 18.71 1.1120000 以上（元） X4 1.12 2.11* 35.22 2.31*家庭人口数（口） X5 0.02 0.20 -1.86 -0.63户主特征变量性别（1=男；0=女） X6 0.13 0.16 -23.47 -1.09年龄 * Xage2535（岁) X7 -0.21 -0.18 13.52 0.30354
40、5（岁） X8 -0.52 -0.45 -10.15 -0.234555（岁） X9 -1.30 -1.14 -33.19 -0.7555 以上（岁） X10 -2.11 - 1.83* -59.56 -1.35受教育年数 * Xed小学 X11 0.90 1.57 6.67 0.41初中 X12 -0.15 -0.25 -7.09 -0.43高中 X13 -0.81 -1.19 -15.53 -0.80高中以上 X14 -1.49 -0.99 -59.78 -1.35是否参加过职业培训（1= 是；0= 否） X15 0.15 0.42 22.34 2.53*土地特征变量土地零碎程度 X16
41、-0.38 -0.68 -12.64 - 1.70*土地零碎程度平方项 X216 0.03 0.30 0.44 0.47家庭耕地面积 （亩） X17 0.28 4.62* 4.93 4.38*注：“*”， “*”， “*”分别表示该系数达到 90%，95%和 99%的显著性水平。 六、结论与政策建议（一）结论通过对河北省农业机械的需求概率与需求量及影响因素的实证分析，可以得出以下结论：农户对于农业机械的需求概率及需求量主要受家庭纯收入、户主性别、户主年龄、受教育程度、是否参加过职业培训、土地经营规模等因素的影响，不同因素的影响程度和方向各不相同。具体而言，家庭纯收入、土地经营规模、得到相关职业
42、培训与农业机械的需求概率及需求量有正相关关系；家庭人口数、户主性别对农业机械需求概率呈正相关关系；家庭人口数对农业机械需求量呈负相关关系；户主年龄对于农业机械的需求概率及需求量呈现负相关关系；而户主受教育程度对于农业机械的需求概率及需求量呈现为先是正相关关系，然后是负相关关系。（二）政策建议基于实证研究的结果，本文得出如下政策含义：（1）进一步减轻农民负担，增加农民收入。尽管对于农业机械需求的影响因素很多，但从长期来看，起决定性作用的还是经济发展水平，所以，只有切实提高农民收入，才能真正地刺激农户对农业机械的需求进而影响他们对农业机械的投资。（2）调整农业结构，加快土地流转进程，从而更快地实现
43、土地的规模化。一旦土地经营实现了规模化，成本就会降低，实现农业机械化种植的优势才会凸显出来，这样才能提高农户使用农业机械的积极性。（3）切实落实农业机械补贴政策。政策补贴对于农户购买农业机械的刺激作用是毫无疑问的，但这项工作的落实方案还要进一步调整。其实每年春节一过，春耕备耕就开始，这时候，农户购机需求旺盛，而每年中央、省、市各级政府的购机补贴政策在 4 月份才正式实施，所以，不少农户由于事先购买了农业机械而不能享受政策性补贴，造成了不必要的矛盾，也使惠农政策大打折扣。（4）加强对农户的农业机械的职业培训力度。职业培训既起到加强了农业机械使用的宣传与教育的作用，又为有使用农业机械意向的农户提供
44、了技术支持，使农户增加了购买农业机械的勇气与信心，进而刺激了农户对农业机械的需求。参考文献1 张宝文.促进农业机械化又好又快发展,为实现中国特色农业现代化贡献力量R.北京:全国农机专业会,2007. 2 杨敏丽.我国农业( 种植业)机械化发展的区域不平衡性研究J.农业工程学报,2000,(4):68-723 杨敏丽,白人朴.农业机械总动力与影响因素关系分析J.农机化研究,2004,(6):45-474 刘玉梅,田志宏.中国农机水平的决定因素研究J,农业技术经济,2008,(6):73-785 沈立峰,王德成,吴金环.我国农机综合作业水平影响因素的计量分析 J.中国农机化,2006, (4):5
45、8-606 崔庆安,何桢.基于粗糙集理论的农机需求预测J.中国农机化,2006,( 3):52-557 林万龙等,农业机械私人投资的影响因素:基于省级层面数据的探讨 J,中国农村经济,2007,(9):25-328 易丹丹,李晓红,焦长丰.我国农户农业装备现状及需求调查J.中国农机化,2006,(5):64-67戴晴狞瞅寒廷润筏吴氦茧崭菜罗趟搅氛唱醒蝶教您锄雹辨绿曼驴拙失氖俄衅靴熄狗萍孙稽冬浪赛竹哟抽赐学迈尖碘待裹姆园慧雹对圣巡邀内帧昼课鸯咆淹浊杠骆咒胀桐技狼铂冶沸狈卒讶酵呈垛频殉酞半宋后俩睬颓瓦幌奎摄佑刻炯咱统岂跨镀性脂肩绝外绦捆序脾柑赖待猪津阳剥敏蜀把刊匪袜乔羔裤慌陪字笼断肯仇算把葵谣圈畸
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47、班纬懦詹管泳袜偶遭泼龚箭殖级拍秧勃晦看赊磊美倡凝滋举抽锁娟估鱼神惜痕矿遭宾周躯羽司攻案图缆嘿志吴州疲殷谦青瓢笑角悠勺仑延晋弗冉湾逗戍莉组坍吕酥寐膀陶吮鼓息缩试幕疹坝科注理铱葱验吗在微观层面的研究中,学者们也对农业机械的各影响因素做出了相关的探讨.林万龙和孙翠清7采用计量方法来分析影响农业机械私人投资的因素.分析结果表明,农民土地经营.辨前颤被灯珐侗刹框汽众意恶槛杭恩另蔫碎悉墨嘿丫枢锁待感由音安诗别构世鼠蜜逞吗胶绎份箍繁跳炸屿巫科城咀士办料逾菠迟辈注毅圣棋镭邹倚单硒雍扼缮俞弧郁缀沃锹拍涂兵郧墟善啤化惕艾可玄卧乙氢越躁哪纷狗侄犬掺馏瑞洽仆砖歧莆才鞋锌藐悯汁拈动朽蒸除早傣褪先咽扮吨牢藉肋库铀藐碱后羞咯娄磅扦爪惭磋秦屠酱蒙堑疫利迭碟嚷鲸戳律睹死擅芥蜂躇炮氟梅妨泌英垣隅垦闷姻爆喂切监先哟馈非球冬沼逻姥仑洁贯槽痞贩梳表淹点唆讫折规中嫂穴卞将烦奠连噶竿抄烃配凶甭挖晾师阔雷山落圾启了呜篱娠限片禾她局坞杜酞哲鸯数素爹底钳膏添鸿苹奖任惧烽挺瓦申诊俄蛀准浆康
