農業機械化對糧食產出效能的貢獻分析

李惠民

摘 要：我國是農業大國，地域遼闊、平原眾多，現階段農業機械化的應用和普及提高了我國糧食的產出效能，促進了我國農業的可持續發展。本文從選擇測算模型、選舉變量和采集數據以及數據處理幾個方面詳細闡述了農業機械化對糧食產出效能貢獻的測算條件，并對測算過程做出了深入分析。

關鍵詞：農業機械化;糧食產出;效能測算

近些年來，我國傳統農村的勞動模式發生了改變，部分務農人員開始前往城市務工，而隨著我國城鎮化的迅速發展，大力推廣農業機械化迫在眉睫。此舉既能夠有效解放勞動力，還可切實提升糧食的產出效能。相關人員需精確計算農業機械化的貢獻率，以從數量關系上正確認識農業機械化對糧食產出的效能。

一、農業機械化對糧食產出效能貢獻的測算模型及變量選取

（一）選擇測算模型

現如今，有多種方法能夠對農業機械化在農業生產上貢獻率進行測算，但在本文中，筆者將從農業機械化、系統工程以及經濟學理論入手，將操作性強以及技巧簡單作為根本原則，希望能夠適用于我國各省市的科研機構與農機部門的工作中。在進行測算時，需對以下幾點問題進行明確。

1.定性與定量相結合。應采取定性與定量相結合的方式，以定性分析作為基礎做出定量分析，其計算結果可以通過定向分析做出解釋。

2.宏觀和微觀相結合。將宏觀與微觀相結合，綜合考慮我國各不同行業相關資料的同時，針對典型項目進行分析，由點及面，進而使得農業機械化對產出效能的貢獻得到有效證實。

3.行業、區域和時段分析相結合。測算方法可以結合在不同行業、不同區域以及不同時段所具有的特點，進行詳細分析。

（二）選取變量以及采集數據

在確定相應的測算模型之后，便可以開展選取變量以及采集數據的工作了，該步驟的工作質量嚴重影響了后續數據的精確性與真實性。從農業系統的性質來看，其具有較強的復雜性，農業糧食產出效能不僅會受到各種人為因素影響，同時還會受到自然天氣等環境影響。人類很難對天氣狀況進行控制，因此，選擇合適的模型變量是十分重要的。在選取變量的同時，需要明確當地農業生產的基本狀況，還要將各種能夠影響農業糧食產量的因素考慮在內，而對于部分影響細微的因素可以忽略不計。

（三）數據處理

1.數據的計量范圍。數據的計量范圍包含兩方面問題，一是在統計上，難以確保其統計量與所設計內容相符合，而是在數據的應用上，無法保證各數據擁有相同的時間意義。通常情況下，如果對統計年鑒上的數據采取直接使用的方式，便有可能出現上述兩種問題。例如，對于農業勞動力統計數量來說，物耗值與產值都是一年以來的累計數，能夠體現出整年的生產情況，而年鑒中所給出的卻是當年的年末數。由此看來，二者所代表的時間意義各不相同。

2.數據的長度選取。對于某些模型來說，為了能夠方便計算，通常會采用差分來代替微分。在對時間增量的長度選取較大時，變量之間的高階增量對產出增量的影響會增大，以至于在數學上不能再把高階增量忽略。所以在對其進行實際測算過程中，應盡量選取較小的時間增量長度，以此確保測算數據的真實性以及準確性。

3.時間變量的選取。在選取時間變量時，一般會出現兩種情況，一種是以基年為1開始，即t=1，而另一種則是以基年當年的年份作為開始，即t=基年的年份。本文以基年當年的年份開始。

二、農業機械化對糧食產出效能貢獻的測算過程分析

（一）變量和統計數據的選取

在測算農業機械化對糧食產出效能的貢獻時，對于變量和統計數據的選取是關鍵，主要包含以下幾方面內容：

1.糧食總產出。對于糧食總產出數據的統計，可以對農業的總產值、總產量以及農業的利潤進行選取。其中，由于農業利潤測算較為困難，所以通常情況下會選擇農業生產的總產值與總產量。

2.土地投入。土地投入是糧食生產最基本的條件，沒有土地糧食便無從生長。通常情況下，糧食的播種面積便可以體現出土地的投入量，能夠在對糧食播種面積數據的收集中體現出糧食產量與土地投入量之間的關系。

3.勞動力投入。勞動力投入的具體數據難以實際測算，但可以通過對農民人口數量等情況進行估算和預測。通常采用的測算方法是對農村地區從業人員的數量進行分析，進而得出農村所投入勞動力的大概數量，同時憑借有關的統計數據，明確農村人口中從事農業種植的勞動力人口數量。利用該方法所測出的數據相對來說準確率較高，有極強的應用價值。

4.農業機械投入。對于當前我國農業機械投入的實際數據來說，現在并沒有可以依據和參考的相關資料，但是可以憑借農業生產總動力這一數據，對農業機械的投入狀況進行大概的了解。

5.化肥投入。在農業糧食生產的過程中，化肥是影響糧食質量與產量至關重要的因素，在農業機械化生產中有效投入化肥能夠切實提升糧食產量。因此化肥的數據應作為重要變量，納入測算范圍內。

6.有效灌溉面積。對糧食作物進行灌溉可以滿足其水分需求，提升糧食作物的產量，而有效灌溉面積的大小可以作為衡量糧食作物抗旱能力的重要依據，因此，應將有效灌溉面積作為重要的考慮因素之一。

（二）測算數據

在對上述各項變量和數據明確的基礎上，便可以正式展開測算工作。首先要確定糧食生產函數的模型，憑借相關公式，對有關變量的彈性進行計算。其次，應計算出各個變量的增長率?，F如今普遍應用于變量增長率計算的有兩種方法，一種是環比增長速度算數平均法，另一種是幾何算術平均數法。其中盡管幾何平均數法在操作上較為簡單，但是一旦出現異常情況，很容易使得測算數據失去準確性。由此可見，相比環比增長速度算術平均法來說，幾何平均數法在應用上擁有較大的局限性，而環比增長速度算數平均法的算法簡單，還不會被其他條件過分影響，所以該方法的應用范圍較廣。

三、結束語

總而言之，農業機械化的應用和推廣會對糧食產出效能的提升做出極大地貢獻，有效解放勞動力，促進我國城鎮化的發展進程。因此，我國應對農業機械化的貢獻有更加明確的認識，加大力度推廣農業機械化，擴大糧食作物的種植面積，為糧食增產增收創造良好的條件。

參考文獻：

[1]金鉑皓，紀曉嵐.機械化與糧食增產：直接影響還是間接影響？——基于5類品種的實證[J].中國農業資源與區劃，2019，40（10）：58-67.

[2]何哲峰.淺析中國農業機械化服務對糧食生產的影響[J].種子科技，2019，37（08）：164.