農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)戶購(gòu)機(jī)行為的影響

王文信 徐 云 王正大

(1.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京100083;2.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，北京100083;3.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)際學(xué)院，北京100083)

0 引言

2004 年開(kāi)始實(shí)施的農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策極大激發(fā)了農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的熱情，政策實(shí)施8 年(2004—2011 年)綜合機(jī)械化水平增幅超過(guò)了政策實(shí)施前30年的總和。伴隨著農(nóng)機(jī)擁有量的快速增加，農(nóng)機(jī)年均作業(yè)時(shí)間減少，購(gòu)機(jī)投資收益越來(lái)越少。雖然補(bǔ)貼力度不斷加大(補(bǔ)貼比例由不足1% 上升至30%)，但農(nóng)戶的購(gòu)機(jī)意愿仍大幅降低。相應(yīng)地，中央財(cái)政對(duì)農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼經(jīng)歷了由快速增加、迅速減少到相對(duì)穩(wěn)定的過(guò)程，2004 年補(bǔ)貼額僅0.7 億元，此后逐年快速增加，2016 年高達(dá)237.4 億元，從2017 年起，穩(wěn)定在180 億元左右，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策隨外部環(huán)境而不斷變化。

農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策及其效果評(píng)價(jià)方式引起學(xué)界廣泛關(guān)注，也有了很多研究成果。KEY 等［1］及ARIYARATNE 等［2］證明購(gòu)機(jī)補(bǔ)貼政策對(duì)農(nóng)戶購(gòu)機(jī)需求具有較強(qiáng)的拉動(dòng)作用;潘彪等［3］運(yùn)用DEATobit 模型證明我國(guó)的農(nóng)機(jī)使用效率呈階段性變化;紀(jì)月清等［4］研究發(fā)現(xiàn)，補(bǔ)貼資金能夠緩解農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)時(shí)面臨的資金流動(dòng)性約束，提高了農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)購(gòu)買能力;侯方安［5］及胡凌嘯等［6］提出，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼能有效增加農(nóng)業(yè)機(jī)械存量;文獻(xiàn)［7 -10］提出，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼能夠提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，進(jìn)而改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力，增加糧食產(chǎn)量和農(nóng)民收入;張宗毅等［11-12］認(rèn)為，土地流轉(zhuǎn)、跨區(qū)作業(yè)、社會(huì)化服務(wù)等有利于提高農(nóng)業(yè)機(jī)械的利用率和農(nóng)機(jī)裝備技術(shù)效率;李衛(wèi)等［13］和余世勇等［14］分別使用隨機(jī)前沿方法和DEA 方法研究了農(nóng)業(yè)機(jī)械的生產(chǎn)配置效率，指出中國(guó)在推動(dòng)農(nóng)機(jī)大規(guī)模使用的同時(shí)，農(nóng)機(jī)使用效率下降;很多研究認(rèn)為，補(bǔ)貼會(huì)導(dǎo)致局部農(nóng)機(jī)保有量飽和，在作業(yè)需求穩(wěn)定的情況下，致使農(nóng)機(jī)使用效率下降［15-17］。

對(duì)補(bǔ)貼政策效果的評(píng)價(jià)包括補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)戶行為和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響［18-19］兩方面。已有研究主要基于后者，基于對(duì)農(nóng)戶購(gòu)機(jī)行為影響的研究［20-21］很少，且這些研究以描述性分析為主，均未涉及農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼金額對(duì)農(nóng)機(jī)購(gòu)買行為的影響。本文基于農(nóng)戶為經(jīng)濟(jì)人的假設(shè)，研究農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼額與農(nóng)戶購(gòu)機(jī)行為之間的關(guān)系，從而提出我國(guó)的農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策建議。

1 研究方法

農(nóng)戶在農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策下是否購(gòu)買農(nóng)機(jī)的行為只有購(gòu)買和不購(gòu)買兩種可能，屬于離散型二元有序變量。離散被解釋變量數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型包括Probit 模型和Logit 模型。由于Probit 模型需要對(duì)多元正態(tài)分布的整體進(jìn)行評(píng)價(jià)，應(yīng)用受到限制。而Logit 模型采用最大似然估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，不要求樣本數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。故本研究采用二元Logit模型對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)其回歸參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。模型基本形式為

式中 p(yi=1)——農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的概率

x1i——個(gè)人特征變量

x2i——家庭特征變量

x3i——補(bǔ)貼金額

β0——常數(shù)

β1、β2、β3——變量系數(shù)

μi——誤差

2 數(shù)據(jù)來(lái)源

選取山東省濰坊市下轄的諸城市、安丘市為調(diào)查樣本區(qū)域。濰坊市在我國(guó)率先發(fā)展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)，一定程度上代表我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展方向。2018 年末，全市常住人口937.3 萬(wàn)人，城鎮(zhèn)化率61.8%，GDP 6 156.8 億元，其中第一產(chǎn)業(yè)增加值實(shí)現(xiàn)511.6 億元。全市糧食播種面積69.77 萬(wàn)hm2。全市農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)組織3566 個(gè)，農(nóng)機(jī)戶52 萬(wàn)多戶，農(nóng)機(jī)維修廠及維修點(diǎn)404 個(gè)，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力1 005 萬(wàn)kW。大型及以上拖拉機(jī)6 725 臺(tái)，聯(lián)合收獲機(jī)2.6 萬(wàn)臺(tái)，玉米聯(lián)合收獲機(jī)1.2 萬(wàn)臺(tái)，深松機(jī)8 393 臺(tái)，免耕播種機(jī)1.8 萬(wàn)臺(tái)，谷物干燥機(jī)159 臺(tái)。2018 年全年耕種收綜合機(jī)械化水平達(dá)到92.3%。

2006 年，在每個(gè)調(diào)研樣本市選取3 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)、每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)3 個(gè)村、每個(gè)村15 戶農(nóng)戶，共135 戶農(nóng)戶進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查。為了發(fā)現(xiàn)調(diào)查樣本在研究期間的變化，2018 年又針對(duì)上述135 戶農(nóng)戶進(jìn)行了重復(fù)調(diào)查。由于聯(lián)系不上、舉家進(jìn)城打工、雖仍在農(nóng)村但不再種地等原因，最終僅獲得82 份有效問(wèn)卷。樣本的描述性統(tǒng)計(jì)特征如表1 所示。

3 結(jié)果與分析

3.1 模型回歸結(jié)果

利用SPSS 軟件對(duì)2006 年及2018 年都存在的82 個(gè)樣本數(shù)據(jù)分別進(jìn)行Logit 分析。為了計(jì)算農(nóng)機(jī)購(gòu)買行為對(duì)補(bǔ)貼額、收入等的彈性，對(duì)自變量取對(duì)數(shù)。由于調(diào)查數(shù)據(jù)包含了兩個(gè)調(diào)查年度購(gòu)買農(nóng)機(jī)和未購(gòu)買農(nóng)機(jī)的樣本，而且在82 個(gè)樣本農(nóng)戶中有29個(gè)在此期間從未購(gòu)買有購(gòu)機(jī)補(bǔ)貼的農(nóng)機(jī)，因此補(bǔ)貼額為0。如果將這些樣本農(nóng)戶刪除，將會(huì)造成信息的大量浪費(fèi)。參照文獻(xiàn)［22］的做法，本研究將所有未獲得農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼的農(nóng)戶從0 改為0.01(即改為非常小的值，這樣小的補(bǔ)貼額不會(huì)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)機(jī)購(gòu)買行為產(chǎn)生影響，而且避免0 不能進(jìn)行對(duì)數(shù)運(yùn)算的缺陷)。

模型的Log likelihood 值為-92.896 3，Hannan-Quinn criter 值為0.752 7，Restr. log likelihood 值為-102.486，Avg. log likelihood 值 為0.376 9，LR statistic 值為29.174 6，McFadden R-squared 值為0.474 1，Probability(LR stat)值為5.64 ×10-5，表明模型有較好的信度與解釋力。計(jì)算結(jié)果如表2 所示。

表1 樣本的描述性統(tǒng)計(jì)特征Tab.1 Descriptive statistical characteristics of samples

表2 農(nóng)戶是否購(gòu)買農(nóng)機(jī)的Logit 模型回歸結(jié)果Tab.2 Regression results of Logit model on whether farmers buying agricultural machinery

3.2 補(bǔ)貼額對(duì)農(nóng)戶購(gòu)機(jī)行為的影響

由表2 可知，農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)購(gòu)買行為趨于理性，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼對(duì)購(gòu)機(jī)行為的邊際效應(yīng)下降。雖然農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼一直對(duì)農(nóng)戶農(nóng)機(jī)購(gòu)置行為有顯著的正向影響，但影響程度迅速降低。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，在保持其他條件不變的情況下，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼額增加1%，2006 年農(nóng)戶的購(gòu)機(jī)概率比增加9.04%，2018 年，這一數(shù)字降到2.27%。

2004 年調(diào)查區(qū)域購(gòu)機(jī)補(bǔ)貼一般為200 ～7 000元，2018 年增加到1 500 ～100 800 元，補(bǔ)貼種類也從之前的僅包括耕、種、收作業(yè)幾種產(chǎn)品，陸續(xù)增加了運(yùn)輸、加工、畜牧養(yǎng)殖機(jī)械等。2004 年實(shí)施農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼前，調(diào)查區(qū)域農(nóng)機(jī)存量很小，很多農(nóng)活依靠畜力完成，每臺(tái)拖拉機(jī)平均年作業(yè)時(shí)間71.9 d。當(dāng)時(shí)還沒(méi)有出臺(tái)土地流轉(zhuǎn)政策，每個(gè)村人均土地基本相同，購(gòu)機(jī)農(nóng)戶除了自用，主要是為了提供農(nóng)機(jī)服務(wù)獲得收入。雖然享受的農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼很少，但農(nóng)機(jī)作業(yè)需求量大，購(gòu)機(jī)戶可通過(guò)農(nóng)機(jī)服務(wù)獲得較高收入。因此，農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策實(shí)施初期很受歡迎，農(nóng)戶想盡辦法獲取購(gòu)機(jī)補(bǔ)貼指標(biāo)，導(dǎo)致農(nóng)機(jī)購(gòu)置行為中時(shí)常發(fā)生道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇。購(gòu)機(jī)指標(biāo)的緊缺，又使有辦法得到購(gòu)機(jī)指標(biāo)的農(nóng)戶盲目購(gòu)機(jī)，農(nóng)戶購(gòu)機(jī)需求集中釋放，造成農(nóng)機(jī)市場(chǎng)虛假繁榮。

隨著農(nóng)機(jī)保有量的快速增加，以及機(jī)械性能的不斷提高，農(nóng)機(jī)單機(jī)作業(yè)時(shí)間迅速減少。2013 年，調(diào)查區(qū)域單機(jī)年均作業(yè)時(shí)間降到23.6 d，農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)創(chuàng)收能力降低，農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的投資難以收回，許多家庭因?yàn)橘?gòu)買農(nóng)機(jī)而使生活水平降低，類似日本20 世紀(jì)70 年代由于農(nóng)機(jī)過(guò)度購(gòu)置造成的“機(jī)械化貧窮”現(xiàn)象，這部分農(nóng)戶開(kāi)始甩賣不掙錢的農(nóng)機(jī)。同時(shí)，由于在此期間國(guó)家不斷加大補(bǔ)貼力度，很多農(nóng)戶見(jiàn)有利可圖，不顧農(nóng)機(jī)過(guò)剩的實(shí)際，繼續(xù)購(gòu)買農(nóng)機(jī)，造成農(nóng)機(jī)作業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇。2014 年后，隨著農(nóng)機(jī)作業(yè)收益的下降及農(nóng)機(jī)作業(yè)市場(chǎng)趨于穩(wěn)定，農(nóng)戶購(gòu)置農(nóng)機(jī)趨于理性，購(gòu)買農(nóng)機(jī)主要考慮更新?lián)Q代和家庭需求，購(gòu)機(jī)主體變?yōu)橛凶鳂I(yè)需求的合作社、種植大戶等新型農(nóng)業(yè)主體。

3.3 家庭特征對(duì)農(nóng)戶購(gòu)機(jī)行為的影響

由表2 可知，家庭收入水平對(duì)農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的限制作用減小。農(nóng)戶的家庭收入水平是農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的主要限制因素，家庭收入水平低的農(nóng)戶，其農(nóng)機(jī)購(gòu)買意愿也低。調(diào)查表明，2006 年農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)出資額的81%靠自有資金，2018 年，73%靠銀行貸款、親朋借款。調(diào)查區(qū)域農(nóng)戶家庭收入的增加、農(nóng)村金融的快速發(fā)展，使經(jīng)濟(jì)收入對(duì)農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的限制越來(lái)越弱。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，在保持其他條件不變的情況下，農(nóng)戶收入增加1%，2006 年農(nóng)戶的購(gòu)機(jī)概率比增加0.46%，2018 年，這一數(shù)字降到0.13%。

進(jìn)一步調(diào)查發(fā)現(xiàn)，2004—2018 年間，農(nóng)機(jī)購(gòu)買主體發(fā)生了分化:期初的農(nóng)機(jī)購(gòu)買者主要是中高收入者，購(gòu)買農(nóng)機(jī)的目的是通過(guò)提供農(nóng)機(jī)服務(wù)獲取收益;近年的購(gòu)機(jī)農(nóng)戶主要是中低收入者，購(gòu)買目的主要是自用。

種植業(yè)收入對(duì)農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的吸引越來(lái)越弱。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，在保持其他條件不變的情況下，農(nóng)戶種植業(yè)收入增加1%，2006 年農(nóng)戶的購(gòu)機(jī)概率比增加0.29%，2018 年，這一數(shù)字降到0.08%，且顯著性也降低。農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的目的越來(lái)越多元化，早期農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的主要目的是增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出及農(nóng)機(jī)服務(wù)收入，隨著購(gòu)機(jī)的經(jīng)濟(jì)約束減小以及國(guó)家鼓勵(lì)發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，使用方便、成立農(nóng)機(jī)合作社逐漸成為農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的重要因素。

耕地面積對(duì)農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的影響越來(lái)越小，越來(lái)越不顯著。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，在保持其他條件不變的情況下，農(nóng)戶耕地面積增加1%，2006 年農(nóng)戶的購(gòu)機(jī)概率比增加0.33%，2018 年，這一數(shù)字降到0.02%，且越來(lái)越不顯著。這是由于前期農(nóng)村人均土地面積相同，耕地面積大的農(nóng)戶除了農(nóng)機(jī)需求大，其家庭人口多，經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)，購(gòu)買農(nóng)機(jī)更容易實(shí)現(xiàn)。而到了2018 年，種植面積大的種植大戶已實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)購(gòu)置與更新?lián)Q代，再加上國(guó)家從2017 年開(kāi)始大幅降低補(bǔ)貼額，這部分農(nóng)戶減少了大型農(nóng)機(jī)具的購(gòu)買。

3.4 農(nóng)機(jī)購(gòu)買決策者特征對(duì)農(nóng)戶購(gòu)機(jī)行為的影響

由表2 可知，影響農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)的機(jī)制發(fā)生了變化。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，在保持其他條件不變的情況下，農(nóng)戶家庭勞動(dòng)力增加1%，2006 年農(nóng)戶的購(gòu)機(jī)概率比顯著增加0.17%，2018 年，這一數(shù)字降到0.06%，且不顯著。早期的農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)首先滿足家庭農(nóng)機(jī)使用需求，然后提供農(nóng)機(jī)服務(wù)，這就需要家庭有富余勞動(dòng)力。近年調(diào)查區(qū)域社會(huì)化服務(wù)的迅速發(fā)展，使農(nóng)機(jī)購(gòu)買者可以從自有土地上脫離出來(lái)，成為專業(yè)農(nóng)機(jī)服務(wù)者。戶主性別對(duì)購(gòu)買農(nóng)機(jī)的影響越來(lái)越不明顯。2006—2018 年間，越來(lái)越多的婦女外出打工、參與家庭購(gòu)買農(nóng)機(jī)決策。

農(nóng)村勞動(dòng)力老齡化嚴(yán)重影響了農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)行為。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，在保持其他條件不變的情況下，戶主年齡增加1%，2006 年農(nóng)戶的購(gòu)機(jī)概率比會(huì)減少0.06%，2018 年，這一數(shù)字達(dá)到0.07%。2018 年調(diào)查樣本戶主平均年齡55.78 歲，比2006 年增加了7.45 歲。城市打工的收入越來(lái)越高，福利越來(lái)越好，交通通訊越來(lái)越便利，對(duì)調(diào)查區(qū)域的年輕勞動(dòng)力吸引越來(lái)越大，農(nóng)村勞動(dòng)力大多年齡大、沒(méi)有特長(zhǎng)，大部分人不會(huì)操作農(nóng)機(jī)，只能從事簡(jiǎn)單的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)，因此這部分人不會(huì)購(gòu)買農(nóng)機(jī)。

文化程度在農(nóng)機(jī)購(gòu)買決策中的作用越來(lái)越大。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，在保持其他條件不變的情況下，戶主受教育年限增加1%，2006 年農(nóng)戶的購(gòu)機(jī)概率比增加0.10%，2018 年，這一數(shù)字增加到0.13%。隨著國(guó)家鄉(xiāng)村振興計(jì)劃的實(shí)施，部分受過(guò)良好教育的青年選擇回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，這部分人頭腦靈活，知識(shí)面寬，對(duì)機(jī)耕、機(jī)種、機(jī)收及全程機(jī)械化生產(chǎn)技術(shù)更加推崇，成為提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的主要推動(dòng)者。

職業(yè)培訓(xùn)對(duì)農(nóng)戶購(gòu)置農(nóng)機(jī)決策影響越來(lái)越不顯著。從模型回歸估計(jì)結(jié)果來(lái)看，參加職業(yè)培訓(xùn)這一變量2006 年顯著，但2018 年不顯著。主要原因?yàn)?①初期農(nóng)機(jī)存量小，農(nóng)戶缺乏農(nóng)機(jī)使用知識(shí)，降低了購(gòu)買意愿。后期農(nóng)機(jī)存量大，多數(shù)農(nóng)戶了解農(nóng)機(jī)性能及使用知識(shí)。②農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼沒(méi)有對(duì)基層農(nóng)機(jī)管理部門的補(bǔ)貼，農(nóng)機(jī)管理部門組織培訓(xùn)的積極性不高。

4 結(jié)束語(yǔ)

農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶購(gòu)機(jī)的促進(jìn)效果呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)。隨著家庭收入的不斷提高，農(nóng)戶對(duì)農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼額越來(lái)越不敏感。農(nóng)村勞動(dòng)力老齡化嚴(yán)重制約著農(nóng)機(jī)裝備應(yīng)用水平的提高，提高農(nóng)村勞動(dòng)者文化水平、增加職業(yè)培訓(xùn)對(duì)提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平具有重要作用。因此，應(yīng)構(gòu)建“由下至上”的農(nóng)機(jī)具購(gòu)置補(bǔ)貼機(jī)制，根據(jù)農(nóng)戶需求合理設(shè)置補(bǔ)貼，減少甚至取消達(dá)到農(nóng)機(jī)具需求飽和區(qū)域的購(gòu)置補(bǔ)貼，對(duì)適合目前農(nóng)村勞動(dòng)者使用的多功能、小型化、易操作的設(shè)備加大補(bǔ)貼支持，加大對(duì)新型農(nóng)業(yè)主體購(gòu)買農(nóng)機(jī)的補(bǔ)貼支持，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)應(yīng)用知識(shí)培訓(xùn)。