黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究

黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究摘要：基于協(xié)整理論，采用ADF檢驗(yàn)，構(gòu)建VAR方程和VEC模型，對(duì)黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明，黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，且農(nóng)戶擁有生產(chǎn)性固定資產(chǎn)存量影響較大；短期內(nèi)，農(nóng)業(yè)機(jī)械等生產(chǎn)性固定資產(chǎn)的投入對(duì)農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平提高能產(chǎn)生正效應(yīng)，并引起農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值正向變動(dòng)，且能達(dá)到峰值。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)機(jī)械化；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)；協(xié)整分析；均衡關(guān)系；

基金：黑龍江省墾區(qū)科研項(xiàng)目“黑龍江墾區(qū)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化協(xié)調(diào)發(fā)展與綜合評(píng)價(jià)”；

一、引言

農(nóng)業(yè)機(jī)械化是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的基本內(nèi)涵與技術(shù)支撐，它是利用農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備不斷提高生產(chǎn)技術(shù)水平、提高經(jīng)濟(jì)效益的過(guò)程，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推進(jìn)使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有工業(yè)生產(chǎn)的特點(diǎn)，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。農(nóng)業(yè)機(jī)械的發(fā)展能促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，通過(guò)利用現(xiàn)代的科學(xué)技術(shù)解放生產(chǎn)力，加速了城鎮(zhèn)化、工業(yè)化，為我國(guó)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供了保證。黑龍江省是農(nóng)業(yè)大省，也是我國(guó)重要的商品糧生產(chǎn)基地。由于其地勢(shì)平坦，耕地面積遼闊，使其農(nóng)業(yè)機(jī)械化的起步較早，發(fā)展水平也居全國(guó)前列。黑龍江省農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平達(dá)到了96.9%，是1990年的1.62倍；農(nóng)機(jī)總動(dòng)力也由1990年的1173.4萬(wàn)千瓦，增加到2024年的4097.8萬(wàn)千瓦，可見黑龍江省農(nóng)機(jī)化發(fā)展有了長(zhǎng)足的提高。

在農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展的這20年間，黑龍江農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值在2024年也達(dá)到了1644.24億元。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)關(guān)系到黑龍江省整體經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定，農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展以及農(nóng)機(jī)領(lǐng)域的持續(xù)投入是黑龍江邁向農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的必要選擇。只有明確黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度和途徑，才能更好地因地制宜制定和計(jì)劃黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展的道路。

雖然，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)性研究起步較晚，發(fā)展到目前也已取得了一些顯著性的成果，如程智強(qiáng)(2024)認(rèn)為特定時(shí)期農(nóng)業(yè)機(jī)械的投入量直接影響農(nóng)村經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值，并且是由于農(nóng)業(yè)機(jī)械化帶動(dòng)的勞動(dòng)力生產(chǎn)率提高所帶來(lái)的。陳志(2024)從農(nóng)業(yè)機(jī)械在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的作用入手，認(rèn)為農(nóng)業(yè)機(jī)械化是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可持續(xù)性的重要保障。白人樸(2024)認(rèn)為農(nóng)業(yè)機(jī)械化可以推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。陳莉(2024)認(rèn)為農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展是提高農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)整體水平的重要條件，但是農(nóng)業(yè)機(jī)械化投入對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有滯后性。楊敏麗(2024)從中國(guó)各省份農(nóng)機(jī)化發(fā)展的階段性和速度的差異角度對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了探討。

可見，對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究多集中在二者的關(guān)系、農(nóng)業(yè)機(jī)械的貢獻(xiàn)率等角度，而對(duì)農(nóng)機(jī)化發(fā)展與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)效應(yīng)尚未見討論。隨著中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展方向愈加明確，如何通過(guò)利用農(nóng)業(yè)機(jī)械化來(lái)促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將是需要研究的重要課題。鑒于此，本文基于黑龍江省1990—2024年農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用協(xié)整理論，通過(guò)協(xié)整分析與脈沖分析，將經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與時(shí)間序列相結(jié)合，以明確農(nóng)業(yè)機(jī)械與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，即明確黑龍江省農(nóng)機(jī)如何發(fā)展能夠保證農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的持續(xù)性，也能保證農(nóng)機(jī)發(fā)展能在短期內(nèi)給農(nóng)民帶來(lái)效益，使農(nóng)機(jī)發(fā)展的成果更好惠及農(nóng)業(yè)從業(yè)者。

二、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平指標(biāo)體系構(gòu)建

衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)有很多，這里選取與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最直接的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，選取農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平作為外部變量。

農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平是一個(gè)系統(tǒng)性概念，其評(píng)價(jià)方法和角度有很多，但是從農(nóng)機(jī)化最直接的表現(xiàn)來(lái)看，無(wú)疑包含兩個(gè)層次：一是農(nóng)機(jī)原值的增加，一方面能表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)從業(yè)者及國(guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的重視程度，另一方面也能代表農(nóng)機(jī)化的實(shí)際投入情況。二是農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平的提高，農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平可以定義為農(nóng)機(jī)發(fā)展效率指標(biāo)，反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平是評(píng)判一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的各項(xiàng)作業(yè)環(huán)節(jié)中利用機(jī)械代替人畜力進(jìn)行生產(chǎn)的程度，是一個(gè)動(dòng)態(tài)指標(biāo)。實(shí)際生產(chǎn)中農(nóng)業(yè)機(jī)械化作業(yè)項(xiàng)目很多，由于農(nóng)機(jī)作業(yè)項(xiàng)目差別很大，使統(tǒng)一評(píng)價(jià)的難度很大。因而，在評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的水平時(shí)，以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作業(yè)項(xiàng)目為主，即選取具有可比性的農(nóng)機(jī)作業(yè)項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)價(jià)，才能保證農(nóng)機(jī)化評(píng)價(jià)更具有科學(xué)性。

因此，在對(duì)各地農(nóng)業(yè)機(jī)械化作業(yè)水平進(jìn)行比較研究時(shí)常選用如下3個(gè)方面的評(píng)價(jià)指標(biāo)：機(jī)械耕地面積占耕地面積的比例(機(jī)耕水平)、機(jī)械播種面積占播種面積的比例(機(jī)播水平)、機(jī)械收獲面積占播種面積的比例(機(jī)收水平)。農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平則分別為機(jī)耕、機(jī)播、機(jī)收水平的加權(quán)平均值，其權(quán)重分別為0.4、0.3和0.3。

三、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)選取及處理

在分析中所使用的數(shù)據(jù)取自歷年《黑龍江統(tǒng)計(jì)年鑒》，樣本區(qū)間為1990—2024年(見表1)。資本投入量應(yīng)該由全社會(huì)農(nóng)業(yè)投入生產(chǎn)的固定資產(chǎn)存量+流動(dòng)資產(chǎn)來(lái)表示，但由于我國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒中沒(méi)有反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)存量和流動(dòng)資產(chǎn)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，在測(cè)算指數(shù)時(shí)就用當(dāng)年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投資來(lái)代替資本投入量，但不能有效反映全社會(huì)投入生產(chǎn)的資本量。因而，采用生產(chǎn)性固定資產(chǎn)存量來(lái)代替資本投入量的做法，利用永續(xù)盤存法(PerpetualInventoryMethod，PIM)測(cè)算出從1990—2024年以來(lái)的生產(chǎn)性農(nóng)業(yè)固定資本存量的數(shù)值。永續(xù)盤存法計(jì)算公式為：Kt=(1-δ)Kt-1+It，其中Kt和It分別為t期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性資本存量和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投資，δ是幾何折舊率。幾何折舊率和基年資本存量的確定在永續(xù)盤存法使用中尤為重要。因此，采用我國(guó)通用的固定資產(chǎn)綜合折舊率δ=5%，基期年的資本存量按照以下國(guó)際常用方法計(jì)算：K0=I0/(g+δ)，其中g(shù)是樣本期真實(shí)投資的年平均增長(zhǎng)率，K0是基期年資本存量。此外，本文將所有的變量取對(duì)數(shù)形式進(jìn)行分析，一方面因?yàn)樽兞康膶?duì)數(shù)變化不影響原有變量的協(xié)整性；另一方面對(duì)數(shù)形式可以弱化時(shí)間序列的異方差。此外，本文研究農(nóng)業(yè)機(jī)械的范疇主要為種植業(yè)，考慮到黑龍江省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中種植業(yè)比重相當(dāng)大，因此用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值來(lái)代替種植業(yè)的總產(chǎn)值。為了表述方便，將取完對(duì)數(shù)后的變量定義為：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投入量x1，農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平x2，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值y。所采用的計(jì)量軟件為EVIEWS6.0。

(二)ADF單位根檢驗(yàn)

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整分析，以求證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投入量(x1)和農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平(x2)之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)前采用ADF單位根檢驗(yàn)以確定x1和x2之間不存在長(zhǎng)期趨勢(shì)或明確“非偽回歸”的情況出現(xiàn)，即x1和x2的高度相關(guān)性與時(shí)間變動(dòng)趨勢(shì)無(wú)關(guān)。這樣統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)等無(wú)法消除，因此在殘差分析中無(wú)法準(zhǔn)確進(jìn)行分析。因此，協(xié)整檢驗(yàn)之前只有通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn)才有統(tǒng)計(jì)分析的意義，檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示。

平穩(wěn)性判斷是根據(jù)ADF檢驗(yàn)值與10%顯著性水平進(jìn)行對(duì)比，如果檢驗(yàn)值大于顯著性水平則不平穩(wěn)，小于顯著性水平則平穩(wěn)。本文在給定的顯著性水平下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投入量(x1)和農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平(x2)以及它們的一階差分Δx1、Δx2，其ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均小于10%顯著性水平下的臨界值，拒絕原假設(shè)，即各變量序列都是一階單整的。

(三)建立VAR模型

VAR模型是由C.A.Sims在1980年運(yùn)用到經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，VAR模型規(guī)避了結(jié)構(gòu)模型設(shè)定。VAR模型能夠得到很好的解釋變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系、估計(jì)模型。VAR模型也能用于預(yù)測(cè)相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)及分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊，進(jìn)一步解釋各經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)變量對(duì)經(jīng)濟(jì)變量形成的影響。

利用特征根和最大特征值檢驗(yàn)是否協(xié)整關(guān)系，在進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)之前需進(jìn)一步明確VAR模型的結(jié)構(gòu)，以便獲得模型之后期數(shù)。依據(jù)LR、FPE、AIC、SC、HQ指標(biāo)和最簡(jiǎn)化原則，明晰VAR模型為1階滯后階數(shù)，協(xié)整方程的滯后階數(shù)是VAR模型滯后階數(shù)-1。結(jié)果如表3。

其中，α與β分別為x1、x2的系數(shù)，μ為殘差。將數(shù)值代入方程，得到估計(jì)結(jié)果：

其中，ecmt為方程的誤差修正項(xiàng)。從估計(jì)結(jié)果中可以看出方程具有協(xié)整性，即長(zhǎng)期上，戶均擁有生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值、農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的重要影響因素，戶均擁有生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值、農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)存在正相關(guān)的關(guān)系。其中，農(nóng)業(yè)綜合作業(yè)水平的提升可以直接提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率水平，降低農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)成本，增加農(nóng)業(yè)增加值。年末擁有固定資產(chǎn)原值每增加1%，引起農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加3.16%；農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平每增加1%，引起農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加1.17%。這兩者中擁有固定資產(chǎn)原值的變動(dòng)對(duì)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響為最大，農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平的影響次之。

(四)誤差修正機(jī)制—VEC模型

上述分析說(shuō)明這兩個(gè)變量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，在短期內(nèi)是否存在一定關(guān)系需進(jìn)一步研究。如果存在協(xié)整關(guān)系，那么引入誤差項(xiàng)建立如下誤差修正模型：

其中，ecmt為誤差修正項(xiàng)，即協(xié)整方程中的殘差項(xiàng)μt。

誤差修正模型反應(yīng)的是短期波動(dòng)的關(guān)系，是協(xié)整方程的補(bǔ)充模型，下面用誤差修正模型來(lái)分析它們之間的短期動(dòng)態(tài)關(guān)系。由于VAR模型的滯后期數(shù)為1，因此VEC模型的滯后期為0，估計(jì)方程為：

在根據(jù)VEC模型獲得脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解之前，需要進(jìn)行診斷檢驗(yàn)，即VEC模型的兩個(gè)特征值1落在單位圓上，其他的均在單位圓內(nèi)，通過(guò)估計(jì)模型的似然函數(shù)值、AIC、SC說(shuō)明模型擬合很好，具有穩(wěn)定性。則說(shuō)明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投入量、農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值短期關(guān)系明顯。

(五)脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)是用來(lái)衡量在擾動(dòng)項(xiàng)上加上一次性的一個(gè)沖擊，對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來(lái)值影響的效應(yīng)。分析當(dāng)一個(gè)誤差項(xiàng)發(fā)生變化或遭受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響。

圖2中，橫軸是時(shí)間軸，縱軸是因變量受到自變量1%的變動(dòng)所帶來(lái)的波動(dòng)。首先考察固定資產(chǎn)原值變動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的響應(yīng)情況和相應(yīng)路徑。從圖2(左)可以看到，由于某種原因?qū)е庐?dāng)戶均擁有固定資產(chǎn)原值增加1%，該沖擊對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值變動(dòng)的影響，在第一期達(dá)到最大值，引起農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值同向變動(dòng)0.155%，接著其對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的效應(yīng)趨于減弱，第二期效應(yīng)為0.069%，在第三期為谷底，降到0.015%，之后又開始上升，第四個(gè)月上升為0.071%，到第五期又達(dá)到一個(gè)高峰，為0.090%，隨后其沖擊對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響逐漸下降，第六期和第七期效應(yīng)大小分別為0.061%和0.047%，第八期之后逐漸趨于零。從圖中可以看到，固定資產(chǎn)原值的一個(gè)沖擊，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響雖然時(shí)大時(shí)小，盡管基本上其沖擊給農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)的都是正向影響，但是可以看出固定資產(chǎn)原值的作用逐漸顯現(xiàn)，逐漸處在主導(dǎo)地位，資本存量的變動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)影響程度也變強(qiáng)；后期隨著戶均擁有生產(chǎn)固定資產(chǎn)原值達(dá)到一定程度，其對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度也逐漸減弱。這也說(shuō)明生產(chǎn)性要素對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用是有限的。

進(jìn)一步考察農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相應(yīng)情況和相應(yīng)路徑。從圖2(右)可以看到，由于某種原因?qū)е庐?dāng)農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平增加1%，該沖擊對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值變動(dòng)的影響，其正向效應(yīng)在第一期達(dá)到最大值0.141%后，第二期下降到0.081%，第三期效應(yīng)又上漲為0.132%，第四期和第五期效應(yīng)緩慢下降，分別為0.117%和0.097%，第六期迅速下降為0.039%，在第八期之后其沖擊效應(yīng)趨向于零。

整體來(lái)說(shuō)，戶均擁有固定資產(chǎn)原值、農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平受到一個(gè)正的沖擊后，對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生正的持續(xù)的影響。短期而言，擁有固定資產(chǎn)原值波動(dòng)對(duì)于農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響最大。

(六)方差分解

方差分解是通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化(通常用方差來(lái)度量)的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。應(yīng)用方差分解法對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投入量(x1)和農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平(x2)的不同預(yù)測(cè)期限的預(yù)測(cè)誤差的方差進(jìn)行分解。

通過(guò)方差分解可以看到，隨著時(shí)間的延續(xù)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投入量(x1)和農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平(x2)對(duì)于農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的貢獻(xiàn)不斷上升，但農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平(x2)趨于穩(wěn)定(見圖2)，表明我國(guó)農(nóng)業(yè)從業(yè)者擁有固定資產(chǎn)用以提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛能較大，一方面說(shuō)明戶均擁有生產(chǎn)性固定資產(chǎn)的不足，另一方面說(shuō)明我國(guó)應(yīng)該進(jìn)一步加大農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策，以促進(jìn)農(nóng)業(yè)從業(yè)者擁有更多的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)。從農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平(x2)趨于穩(wěn)定來(lái)看，盡管農(nóng)業(yè)綜合作業(yè)水平(x2)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有一定的作用，但是作用還是有限。

四、結(jié)論

1.本文利用黑龍江省1990—2024年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投入量、農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用協(xié)整模型及ADF檢驗(yàn)，論證了農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從長(zhǎng)期的角度上具有顯著正相關(guān)性，并且從長(zhǎng)期來(lái)看農(nóng)業(yè)綜合作業(yè)水平對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響要高于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投入量，即農(nóng)業(yè)從業(yè)者擁有的生產(chǎn)性資產(chǎn)存量，表明了提升農(nóng)業(yè)機(jī)械化作業(yè)水平對(duì)長(zhǎng)期的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有更強(qiáng)的拉升作用。

從模型中可以看出，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的短期效應(yīng)相對(duì)較弱，即農(nóng)業(yè)機(jī)械投入的滯后性較為明顯。這是由于購(gòu)置農(nóng)業(yè)機(jī)械后，還需要逐步完善相應(yīng)的農(nóng)機(jī)配套，使得購(gòu)入農(nóng)機(jī)時(shí)能夠接獲得良好的服務(wù)保障，才能使得農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)揮其應(yīng)有的作用，這需要我國(guó)農(nóng)機(jī)服務(wù)保障體系進(jìn)一步完善，提高農(nóng)業(yè)機(jī)械作用于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的時(shí)間。

2.雖然農(nóng)機(jī)綜合作業(yè)水平對(duì)于農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響較大為12.02%，應(yīng)該受到政策制定者的重視，黑龍