我國農機產業存在產能過剩嗎？
——基于中國農機產業數據的實證分析

周應恒，蔣奇，胡凌嘯

（1. 南京農業大學經濟管理學院，南京 江蘇 210095；2. 金善寶農業現代化研究院，南京 江蘇 210095）

我國農機產業存在產能過剩嗎？
——基于中國農機產業數據的實證分析

周應恒1,2，蔣奇1，胡凌嘯1

（1. 南京農業大學經濟管理學院，南京 江蘇 210095；2. 金善寶農業現代化研究院，南京 江蘇 210095）

經過十年的“黃金”發展期，中國已成為農機生產和消費大國，但農機內部的問題卻日漸突出，產能過剩成為主要矛盾。基于中國工業企業數據庫1998-2013年的數據，利用“邊界法”測算出中國農機產業細分行業生產端的產能利用率，同時結合銷售端工業產值與銷售產值之比加以修正，分析農機產能過剩指數，探討農機產業產能過剩的主要影響因素。結果表明，我國農機各細分產業的平均產能利用率均低于美聯儲標準79%，平均產能過剩指數在0.3-0.9之間，農機產業產能過剩形勢嚴峻，且產能過剩程度表現出與經濟周期波動的同步性。影響農機產業產能過剩的主要因素為農機產業投資、工業勞動生產率、行業競爭程度和出口，且前三者的提高均會加劇產能過剩，而出口比重的上升則會緩解產能過剩。因此，提出完善和優化企業的市場進入和退出機制，推動行業兼并重組；開拓海外市場，轉移部分過剩產能；加強宏觀政策引導，提升農機產業技術水平的政策建議。

農機產業；產能過剩；邊界法；產能利用率；面板數據模型

Abstract：After a decade of fast growth in China, the problems inside of the agricultural machinery industry have turned out to be obvious though China has become the largest country of production and consumption of agricultural machinery products. Excess capacity becomes a main concern of the industry. Based on the panel data of China Industry Business Performance from 1998 to 2013, and applying the “frontier method”, this paper estimates and analyzes the excess capacity index of agricultural machinery industry and explores the key influencing factors of the overcapacity problem. Results show that the average capacity utilization rates are below the US Federal Reserve standard by 79%and the average index ranges from 0.3 to 0.9. Overcapacity is severe now and the fluctuation of its extent is synchronous with economic cycle. In addition, business investment, industry competition, and labor productivity are the main factors causing the excess capacity of the agricultural machinery industry in China. In contrast, export can reduce the excess capacity of the agricultural machinery industry in China. Therefore, to well control the overcapacity problem of China’s agricultural machinery industry, this paper suggests: to improve the entry and exit mechanism of enterprises, to promote the annexation and reorganization of those agricultural machinery companies, to explore overseas markets to absorb some excess capacity, and to enhance macro policy guidance for the industry.

Key words：agricultural machinery industry; excess capacity; frontier method; excess capacity rate; panel data model

2004年隨著《中華人民共和國農業機械化促進法》的出臺，強農惠農支農政策的不斷實施，農機產業走上“黃金十年”發展之路，我國一躍成為世界第一農機制造、消費國。十年間，農機產業產值由2004年的800多億元發展至2013年的3 800多億元，年均增長率保持在10%以上；2004年農機產業利潤不足23億元，到2013年已經達到236.92億元，增長了近10倍；農機產品總出口額由2003年不足20億美元迅速提高到2012年的249億美元，增長了12倍。但是，農機行業內部長期存在“小、散、弱”，行業集中度低，農機供需之間存在結構性矛盾等問題也日益凸顯。2011年我國年銷售收入在150億元以上的企業有山東時風，常發集團，福田重工，中國一拖和五征集團，這5家企業在全國農機產業中占有的份額僅有24.8%。2013 年我國農機工業規模企業合計2 154 家，前100 強共實現營業收入1 452.88 億元，僅占規模企業的38.44%。此外，國產農機絕大多數只能滿足農民的中低端需求，高端先進機械仍主要由國外品牌控制。在中國現代化進程步入工業化后期階段、經濟發展邁入“新常態”的背景下，中央政府提出推進“供給側結構性改革”的宏觀調控思路。就農機產業而言，供給側結構改革是去產能、調結構的過程。在農機領域，學界雖然已對相關問題進行研究分析，并指出我國農機存在著“絕對過?！焙汀跋鄬Σ蛔恪钡膯栴}，但并沒有對農機產業產能過剩的問題進行深入剖析。我國農機產業是否真的存在產能過剩？其內涵及表現特征是什么？什么原因導致了我國農機產業出現產能過剩的問題？

目前，學術界已較多關注產能過剩問題，集中于產能過剩指標的測算和分析產能過剩的原因兩個方面。在產能利用率的測度方面，目前主流的方法有峰值法、生產函數法、隨機前沿面法和數據包絡分析法等。李何[1]和熊思覓[2]利用峰值法分別計算了我國汽車產業與制造業的產能利用率；該方法適用性廣、對數據要求低，但需要假定被測度年份中資本不發生變動，且技術水平是引起產出變動的唯一原因。韓國高等[3]利用生產函數法對我國1998-2008年重工業與輕工業進行產能利用率的測算；Morrison[4]、Segerson和Squires[5]認為生產函數法的使用能夠綜合考慮生產過程中各種要素投入情況，計算結果客觀且準確，但Klein[6]認為通過該方法進行產能過剩的判斷本身存在一定的缺陷[7]。何彬根據隨機前沿面法測算了我國30個省份各地區工業產能過剩序列，該方法使用時需要確定生產函數的具體形式。胡凌嘯和周應恒[8]、Dupont等[9]通過DEA分別測算了農機購置補貼政策的綜合技術效率、純技術效率、規模效率及美國漁業產權制度的變化對漁業及具體產品的產能利用率的影響；Bye等[10]，Karagiannis[11]認為DEA方法無需設定函數形式且對數據要求較低，但沒有考慮數據的變動性，往往會高估產能利用率。袁敏捷[12]提出可利用實際產出這一個指標的數據（不使用資本存量和勞動力的數據），把實際產出序列推演到其“邊界”的方法來進行產能利用率的測算，該方法操作簡單，緊扣產能產出與實際產出之間的密切聯系，其缺點則是測算結果的穩定性差。對產能過剩形成機理的探討目前學界主要可分為經濟結構失衡、市場失靈與政策扭曲三種觀點。其中，在經濟結構失衡方面，Bossche和Gujar[13]認為政府的過度干預導致產能過剩，應引導開放私人部門投資以進行緩解；萬岷[14]通過對鋼鐵產業研究，從市場集中度的角度分析認為，市場集中度偏低是我國鋼鐵產業存在產能過剩的主要原因。在市場失靈方面，林毅夫等[15]認為產能過?？赡塥毩⒂谛袠I外部條件或者經濟周期波動的影響，而主要由個體理性投資的“潮涌”引發，企業盲目投資導致某種同類產品激增，惡化了產能過剩現象。楊振兵和張誠[16]認為產能過?，F象不能僅僅歸結于盲目過量投資，其中過剩的勞動投入、低質量的外資投入，無效率的創新投入以及行業內部惡性競爭都是產能過剩惡化的影響因素。在政策扭曲方面，江飛濤等[17]認為地方政府的補貼性政策，扭曲了要素市場價格，壓低投資成本、形成產能過剩；Sarker[18]認為產能過剩與投入要素產出彈性、信心對稱性之間存在密切的聯系。

本文在前人研究的基礎上，運用“邊界法”測算出生產端中國農機產業細分行業的產能利用率，同時結合銷售端工業產值與銷售產值之比加以修正，計算分析出農機產能過剩指數，以驗證我國農機產業是否存在產能過剩，探討農機產業產能過剩的影響因素。為促進我國農機產業健康穩定發展，推進農機產業供給側結構性改革提供理論依據和決策參考。

1 研究方法

1.1 產能過剩指數測度方法

考慮到不同測量方法的適用性和數據可獲得性，本文將借鑒實際產出推演到“邊界”的方法對農機產業中拖拉機制造、機械化農業及園藝機具制造、營林及木竹采伐機械制造、畜牧機械制造、漁業機械制造、農林牧漁機械配件制造、其它農林牧漁業機械制造及機械修理行業進行生產環節產能利用率的測度，同時根據供求不平衡的現實特征，利用市場需求—企業供給比率對產能利用率進行修正以確保其準確有效。結合生產端和消費端的產能利用情況，首先計算生產環節中的產能利用率（CUP），即實際產出與潛在產出之比；然后計算銷售環節中的產能利用率（CUS），即銷售產值與實際產值之比；最后，利用兩者乘積得到產能利用率（CU），并進一步計算得出產能利用率指數。

在生產環節上，產能利用率（CUP）測算方法機理見圖1。針對每個待測的行業i，估計1998-2013年各行業工業增加值（已平減）的對數ln(yit)關于時期t的樣本線性回歸方程，估計所得到的每個行業i的樣本線性回歸方程為：

每一個回歸方程的參數估計值和整體方程都能夠通過顯著性檢驗，顯著性水平為5%。針對每個待測行業i，計算得到相應的，可得出1998-2013年的產能（產出）Yit的對數ln(Yit)是關于t的線性函數為：

由Yit=exp（ln(Yit)）計算可得出待測行業的產能（產出），則產能利用率的計算為：

根據（3）式測得拖拉機行業、機械化農業及園藝機具制造、營林及木竹采伐機械制造、畜牧機械制造、漁業機械制造、農林牧漁機械配件制造、其它農林牧漁業機械制造及機械修理行業在生產端的產能利用率（CUP)。

圖1 產能利用率測度方法機理Fig.1 Method of Estimating capacity utilization

在銷售環節的產能過?，F象主要表現為產品供給（Spl）大于市場需求（Dmd），那么定義消費端農機產業產能利用率（CUS）為市場需求與企業供給之比。由于缺乏農機市場具體的需求—供給數據，將以銷售產值和生產產值分別代表市場需求和企業供給，二者比值即所需的CUS為：

將生產端與消費端的產能利用率相乘，得到最終農機產業的產能利用率（CU）為：

由已求的產能利用率（CU）可求得產能過剩指數（IEC），計算方法為：

當IEC＞0時，即該行業存在產能過?，F象，且隨著IEC數值的增大，產能過?，F象則愈加嚴重。

1.2 變量選擇

在我國農機產業出現產能過剩情況下，探討其形成的影響因素、影響機制和影響程度尤為必要。導致我國農機產業出現產能過?，F象的原因有很多種，本文則主要選取投資比重、出口比重、勞動生產率和行業競爭程度為主要考察對象，基于產能過剩指數測算，對各細分行業的產能過剩原因進行實證檢驗。各變量的統計特征見表1。

投資比重（Inv）。韓國高等[3]認為過度投資是我國出現產能過剩的最直接因素。本文首先考察投資比重對農機產業產能過剩的影響。投資比重采取當年價投資額與工業總產值的比值來衡量。其中當年價投資額按照陳詩一[19]的研究可由固定資產原值當期與上一期的差進行估算。

出口比重（Exp）。在銷售端，農機需求可分解為國內需求和國外需求，在國內，農機供大于求，那么農機的出口可將超出的供給部分轉移至國外，緩解國內供求不平衡的現狀，因此，農機產業出口的多少與產能過剩現象息息相關。出口比重則采取當年價出口交貨值與工業總產值的比值來衡量。

工業勞動生產率（Pro）。工業全員勞動生產率直接影響生產端生產效率，間接影響了生產端產能利用率，因此本文將其列入考察產能過剩的影響因素范圍之內。從1998-2013年的《中國工業企業數據庫》中選擇出工資與從業人員數據，取兩者比值即為該行業工業勞動生產率。

表1 各解釋變量的統計特征Table 1 Description of variables

行業競爭程度（Cmp）。行業競爭會直接影響企業利潤，從而影響企業對于生產要素的需求與配置效率，適度競爭會有利于行業內技術進步，改善生產端的生產效率，但過度競爭則會惡化產能過剩現象，所以刻畫行業競爭程度與產能過剩之間的關系尤為必要。對于行業競爭程度有較多指標，本文根據數據的可獲得性選擇勒納指數進行衡量。其計算公式為：

式中：Lih表示行業勒納指數，VAI表示工業增加值，LC表示勞動力成本（用工資總額來衡量），Y表示工業總產值，CI表示行業競爭程度。勒納指數越高，則行業壟斷程度越強，勒納指數越低，行業競爭程度越高，即CI越大，行業競爭程度越高。

1.3 計量模型

借鑒前人的實證方法，探討農機產業產能過剩的主要影響因素，采用計量模型方程為：

數據類型為長面板數據，由于時間跨度相對較大，每個行業信息充足，則考慮殘差項可能存在異方差與自相關，同時，為了考慮時間效應，生成時間趨勢變量t，然后用LSDV法估計雙向固定效應模型。如果考慮組內存在自相關，存在是否要求各組的自回歸系數相同兩種情況，采用僅解決組內自相關的FGLS。同時，如若考慮組內自相關、組間異方差與同期相關三種因素，則采用更為全面的FGLS進行估計。

1.4 數據來源

在產能過剩指數測算方面，本文主要選取拖拉機行業、機械化農業及園藝機具制造、營林及木竹采伐機械制造、畜牧機械制造、漁業機械制造、農林牧漁機械配件制造、其它農林牧漁業機械制造及機械修理為研究對象，生產端產能利用率的測算所需要各個行業的工業增加值主要來源于1998-2013年《中國工業企業數據庫》，對應行業編號整理出相關企業數據，對每一個行業下的企業數據進行加總得出該行業工業增加值（當年價），并對數據使用工業生產者出廠價格指數進行平減。其中，對于缺失年份的工業增加值數據的估算，本文根據陳詩一[20]采用對增加值序列進行插值的方法進行解決。如2004年缺失增加值數據，則可選擇2001、2002和2003年數據，對“增加值/應繳增值稅”和“增加值/總產值”這兩個序列進行插值，并且分別賦予0.15、0.35和0.5的權重進行估算，得出兩個增加值數據之后取其算術平均值即為所估計的2004年增加值，以此類推進行估算可得其它年份所缺失的增加值數據。銷售端產能利用率的測算需要銷售產值、工業總產值以及計量模型中變量所需數據，均來自于1998-2013年《中國工業企業數據庫》。

2 結果與分析

2.1 農機各行業產能過剩指數分析

根據上述方法，測得拖拉機行業、機械化農業及園藝機具制造、營林及木竹采伐機械制造、畜牧機械制造、漁業機械制造、農林牧漁機械配件制造、其它農林牧漁業機械制造及機械修理行業的產能利用率（CU）及產能過剩指數（IEC）。韓國高等[3]和江源[21]使用美聯儲標準，認為79%-83%是產能利用率的合理范圍，如果產能利用率低于79%，則表明可能會存在產能過剩；如果產能利用率高于90%，則說明產能不足。同時，根據產能過剩指數（IEC）定義，IEC＞0即存在產能過剩，并隨著IEC增大產能過剩程度愈加嚴重。

根據測算結果，對我國農機產業有以下幾個基本判斷：

第一，在生產端無效率與銷售端供大于求的雙重影響下，整個農機產業下已測細分行業均存在不同程度的產能過剩。已測行業的平均產能利用率均低于79%（表2），且每個行業下僅有少數年份的產能利用率高于79%，平均產能過剩指數在0.3-0.9之間（表3）。以拖拉機為例，目前我國規模以上的企業有200多家，我國對于拖拉機需求量大約有200多萬臺，簡單來說，平均每家企業只需產出10 000臺則可滿足國內基本需求，但中國一拖、福田雷沃國際重工、五征集團、常林集團、時風集團等大型農機企業，年產均可以在100 000臺上下，加上其它農機企業拖拉機產出已遠超出我國農機需求量。同時，我國拖拉機出口無法填平國內供需之差，我國農機產業產能過剩狀況可見一斑。

表2 我國農機產業及各行業平均產能利用率Table 2 Average utilization rates of different sectors of the machinery industry in China

營林及木竹采伐機械制造54.3畜牧機械制造56.5漁業機械制造78.2農林牧漁機械配件制造63.7其它農林牧漁業機械制造及機械修理52.4

表3 我國農機產業及各行業產能過剩指數（1998-2013）Table 3 Excess capacity indexes of different sectors of the machinery industry in China

第二，農機產業產能過剩指數表現出與經濟周期波動的同步性。在1993-2013年間，農機產業的產能過剩指數演化大致分為3個階段，前期大都經歷產能過剩指數先上升的過程，中期產能過剩指數上升至最高，后期則開始下降，并在2009年之后出現短期的小幅上升。從宏觀層面分析，每一次經濟的衰退期都伴隨著產能過剩指數的增大，而經濟復蘇期則伴隨產能過剩指數的下降。我國國內生產總值逐期增長率與我國工業增加值逐期增長率也呈現出前期下降，中期下降至低谷，后期開始上升并在2008和2009年間開始出現短期下滑的趨勢（圖2和圖3）。一方面，表現出與經濟周波動的同步性可以說明測算結果的合理性；另一方面，2009年之后出現短期上升趨勢是2008年世界金融危機對我國農機產業產生負面影響的一個反映。

圖2 國內生產總值年增長率Fig.2 Annual growth rate of gross domestic product

圖3 工業增加值逐期年增長率Fig.3 Annual growth rate of the value-added industries

2.2 農機產業產能過剩影響因素分析

估計結果見表4，模型1為OLS回歸結果，模型2為“OLS+面板矯正標準誤差”，模型3與模型4為僅解決組織內自相關的FGLS估計結果，分別為要求各組的自回歸系數相同與不同兩種情形，模型5為全面FGLS估計結果。從回歸結果可以看出，各個模型估計結果不盡相同，則必須在穩健性和有效性之間進行權衡并加以選擇?？偟膩碚f，“OLS+面板校正標準誤差”，即模型2更為穩健，全面的FGLS模型估計最有效率，而僅解決組內自相關的FGLS則介于兩者之間。

從結果來看，除模型1外其它模型中投資比重（Inv）系數顯著為正，這意味著農機產業投資比重的上升會提高產能過剩指數，即惡化產能過剩現象。地方政府為扶持弱勢產業、優化產業布局、促進產業結構升級會采取優惠產業政策以吸引企業投資，這種不當的微觀干預政策無疑促進了農機產業整體向前發展，但形成的“低進入壁壘”會扭曲企業的投資決策，使得農機企業數量增加、規模擴大。近年來中央及各地方政府投入大量資金促進農業機械化發展，這向投資決策者傳達了投資信號，如農機購置補貼政策的出臺必將促進農機需求的上升，企業投資決策者為搶占市場先機往往會偏向于農機產業為重點投資方向，使得大量企業涌入。大量新入企業必將帶來產能的大量擴增，形成產能過剩現象。同時，政府對農機產業的政策干預會形成企業的“高退出壁壘”，一些落后、規模不經濟企業或產能本該淘汰退出市場，但由于補貼后農民對于農機的高位需求，加之全國農機市場的不整合、當地企業具有一定市場影響力，使得企業可以通過大量生產，以“走量”的形式而存活于市場，產能過?，F象進一步加劇。

表4 模型估計結果Table 4 Estimated results of the model

在表4中，除模型1與模型2，工業勞動生產率（Pro）系數顯著為正，這表示產能過剩問題會隨著工業全員勞動生產率的提高而加劇。農機產業工業全員勞動生產率的大小與技術水平密不可分。技術水平落后于西方國家是我國基本國情，我國農機產業整體技術水平落后、技術創新能力不足、技術創新效率低下，技術門檻較低會導致我國企業致力于“復制”、“模仿”、“引進”技術較為純熟的農機制造，陷入“技術引進—技術落后—再引進—再落后”的惡性循環。此時如果進一步提高工業勞動生產率，只會生產出更多中低端型農機機具，惡化產能過?，F象。

表4中可看出行業競爭程度（Cmp）系數顯著為正，這意味著行業競爭程度的加劇是導致產能過剩的主要影響因素之一。適度競爭會帶來技術進步，促進生產端生產效率的提高，緩解生產端產能過剩，但過度競爭會加劇產能過剩。據2011年統計，農機行業前五位企業分別為山東時風、福田重工、常發集團、五征集團和中國一拖，五名之外的其它企業所占市場總份額高達75.2%。農機產業市場集中度過低，各企業之間競爭激烈，規模農機企業沒有強大的市場力量，不能對市場價格進行有效影響，整個市場則失去優勝劣汰的作用。隨著產出規模的擴張，單位產出成本下降，農機大企業開始降低銷售價格，小型農機企業如果同時降低價格，則使得整個市場價格降低，可能會出現規模小的企業生產成本高于售機所得，從而導致企業的虧損或破產；小型農機企業如果不降低價格，則只能降低產品質量，導致整個農機產業出現同類產品不同質量不同價格的情況，小型農機企業不會破產虧損退出農機產業而是與規模農機企業形成“錯位競爭”。各類農機企業都在市場需求強勁增長的階段，尋求擴大規模，增加生產能力，但最終結果是市場供求失衡。

通過模型3、模型4、模型5可看出出口比重（Exp）系數顯著為負，可解釋為農機出口比重的上升會降低產能過剩指數。在國內需求不足的情況下，農機產業出口比重的提高無疑會補足國內市場的供求缺口。國內過剩、淘汰產能的國外轉移，配合政府所出臺的相關政策，鼓勵和引導相關農機企業整合資源并向產業鏈的高端部分轉移，有利于減少過剩、低端產能的投入，擺脫農機產業發展的低端化，降低產能過剩指數，在消費端緩解我國農機產業產能過剩問題，因此，農機產業的出口與產能過剩之間呈現負向相關關系。

3 結論與政策建議

3.1 結論

本文的目的在于驗證我國農機產業是否存在產能過剩，通過對我國農機產業部分細分行業產能利用率的測算可看出，我國農機產業在生產過程中存在一定的效率損失，加之低端產品在市場上供大于求，導致不同細分行業均出現不同程度的產能過剩問題，農機產業產能過剩形勢嚴峻。同時，農機產業投資比重、工業勞動生產率、行業競爭程度、農機出口比重是影響產能過剩的重要因素。前三者對于農機產能過剩具有顯著的正向影響，而農機出口比重則具有顯著的負向影響。

研究表明，投資比重的上升使得農機產業形成“低進入門檻、高退出壁壘”，扭曲農機企業投資商進入低端市場加劇了農機產業過?，F象；工業勞動生產率的上升則增大生產端供給，行業內過度競爭則會使得農機廠商之間進行“錯位競爭”，最終形成農機產業內結構性產能過剩問題；而農機出口的上升在一定程度上可以緩解過剩問題。

3.2 政策建議

1）完善和優化企業的市場進入和退出機制，推動行業兼并重組。在政府干預下，農機高位需求扭曲企業進入、退出決策，落后產能“淘而不汰”。企業的自由進入與自由退出是市場機制發揮作用的一個重要前提，政府干預應讓位于市場機制進行合理資源配置。

短期內，治理產能過?？梢允紫冉档推髽I的退出障礙，應遵守市場規律、優勝劣汰，讓低效率企業退出市場，淘汰落后產能；長期內，政府對于企業的進入應進行嚴格審批，提高農機產業的市場準入標準，避免農機產業的過度投資。同時，完善企業競爭、破產、兼并、擴張等方面的市場機制，引導和鼓勵行業內的優勢企業通過市場化的手段，以合作、合資、股權置換等多種方式，進行跨地區、跨行業、跨所有制企業的兼并重組，兼并重組后重視內部資源的有效整合，提高資源的配置和使用效率，最終達到提升農機產業集中度、有效的整合和壓縮過剩產能的目標。

2）開拓目標海外市場，轉移部分過剩產能。我國農機產業整體技術水平、產品質量等雖無法與歐美日發達國家相媲美，卻有物美價廉的比較優勢。與非洲、東南亞等發展中國家相較而言，我國農機技術和質量水平較高。第一，國內農機企業自身應提高產品及售后服務質量，發揮比較優勢、注重外銷網絡布局，打造自主知名品牌和堅實的國際化品牌形象，得到歐美、非洲、東南亞等國家認可的同時培養目標群體的品牌忠誠度；第二，可在非洲、東南亞等發展中國家投資建廠，將淘汰或過剩產能轉移到當地。

3）加強宏觀政策引導，提升農機產業技術水平。政府應當對國外技術引進機制進行改革，采取半開放式的技術引進政策，以確保技術引進達到“消化吸收、自主創新”的目的。鼓勵和引導農機企業向產業鏈的高端攀升，避免低端產能的過度投資和繼續擴大，打造技術先進、實用性強、安全可靠、優質高效的農機產品。同時，優化調整我國農機購置補貼政策，突出補貼重點，退出對某些中低端農機的干預，轉而和企業的創新研發掛鉤，促進農機企業將發展重點轉移到參與產品創新和國際競爭上來，避免企業盲目生產，從而最終達到消化產能過剩的目標。此外，還要加強對專利和知識產權的保護，與其他政策形成合力。

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An empirical analysis of the excess capacity problem of China’s agricultural machinery industry

ZHOU Ying-heng1,2, JIANG Qi1, HU Ling-xiao1
（1. College of Economics and Management, Nanjing Agricultural University, Nanjing, Jiangsu 210095, China;2. Jinshanbao Ag. & Rural Development Institute, Nanjing, Jiangsu 210095, China）

F320.1

A

1000-0275（2017）05-0801-08

國家自然科學基金重點項目（71333008）；國家社會科學基金重大項目（14ZDA037）。

周應恒（1963-），男，湖南長沙人，教授，主要從事農業現代化和農村發展、食品安全研究，E-mail: zhouyh@njau.edu.cn；

蔣奇（1993-），女，山東臨沂人，碩士生，主要農業及關聯產業經濟與農業政策研究，E-mail: jiangqi_ly@126.com。

2017-04-02，接受日期：2017-05-20

Foundation item:Key Project of National Natural Science Foundation of China (71333008); Major Program of National Social Science Foundation of China (14ZDA037).

Corresponding author:JIANG Qi, E-mail: jiangqi_ly@126.com.

Received2 April, 2017;Accepted20 May, 2017

10.13872/j.1000-0275.2017.0051

周應恒, 蔣奇, 胡凌嘯. 我國農機產業存在產能過剩嗎？——基于中國農機產業數據的實證分析[J]. 農業現代化研究,2017, 38(5): 801-808.

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