0 引言
農業機械化是農業現代化進程中的重要標志，自2004 年《中華人民共和國農業機械化促進法》公布實施以來，我國農業機械化以每年 20% 的速率飛速增長。作為糧食大省，吉林省農業機械化也保持著持續、快速發展的態勢。從 1995 年開始進入較快發展階段，2013 年底，全省農機總動力達 2 727 萬 kW,農作物耕種收綜合機械化水平達 73. 6% ,上升到全國第8 位。但是同發達國家相比，吉林省農業機械發展水平還不高，仍然存在許多制約因素。因此，如何更好地分析影響農業機械化的因素并預測農業機械化發展水平，對于吉林省農業機械化的發展至關重要。國內外相關學者對東北農業機械總動力進行了相關研究，采用定性和定量分析相結合的方法，得出了很多有益的結論。劉佩軍（ 2007） 對東北地區農業機械化發展影響因素及綜合評價進行研究[1].張麗（ 2007）應用層次分析法和逐步回歸方法，得出農民受教育程度是吉林省農業機械化發展的關鍵影響因素之一，并提出構建中國式可持續農機教育體系[2].劉立丹（ 2013） 對1996 - 2011 年的吉林省 40 個市縣面板數據進行實證分析，用雙隨機效應模型分析得出吉林省農業機械化的主要影響因素是政府對農業的投入和人均耕地規模[3].何政道、何瑞銀（ 2010） 對江蘇省農業機械總動力及其影響因素進行了相關性分析分析，并用自相關時間序列回歸分析方法建立了模型[4].本文結合前人的研究，根據吉林省農業機械化發展的特點，分析影響農業機械化發展的主要影響因素，并建立多元線性回歸模型，為吉林省農業機械化發展提供一定參考。
1 量的選擇和數據的獲取
經過對吉林省農業機械發展的具體分析，總結出主要影響因素： ①耕地經營規模是農業機械化的必要條件，也是農業機械發展的前提。人均耕地面積越大，農民對機械的需求越強烈，越有利于農業機械化的推進[3].②農村剩余勞動力轉移是農業機械化的基本前提。農業機械化發展實際上是機械對人力和畜力的替代，也是資本對勞動力的替代，只有當勞動力成為相對稀缺要素、資本成為相對富裕要素時，才會有效地促進農業機械化的發展[1].③政府農業財政支出是農業機械化發展的有力保障。農業財政支出越高，對農業機械的支持力度越大，農民對農機購買的積極性越高。④農民人均收入是農業機械化的資金基礎。農業機械需要投入較大資金購買、使用和維護，因此農民人均收入決定了農民是否有能力購買農機。⑤農民生活水平和消費水平也是影響農業機械化的重要因素。生活和消費水平越高，用于食品等消費的支出比例越小，用于購買農機的投資消費支出就可能越多。因此，可用農村居民家庭恩格爾系數來表示農民消費支出情況[4].⑥農民受教育程度是農業機械化發展的文化基礎。農民素質高將有利于農村剩余勞動力向二、三產業轉移，也將極大地促進對農機的需求與使用[2].⑦糧食生產水平越高，農戶對農機的投入熱情也就越高，農機使用率就可能越大；同時，農業機械化也會促進糧食生產水平的提高[4].
綜上，選擇農業機械總動力作為模型的因變量 Y,代表吉林省農業機械化的發展水平。結合吉林省目前的技術條件和社會經濟水平，選擇人均耕地面積X1、農村勞動力轉移率 X2、政府的農業財政支出 X3、農民家庭年純收入 X4、農村居民家庭恩格爾系數 X5、農民受教育程度 X6、糧食單位面積產量 X7等7 項指標作為自變量。其中，人均耕地面積用耕地總面積與農業人口比重來表示，農村勞動力轉移率用農村勞動力中非農業勞動力比重來表示，農民受教育程度用農村勞動力中初中以上學歷比例來表示。
根據吉林省統計年鑒[5]、中國農村統計年鑒的數據[6],選擇吉林省 1987 - 2012 年的數據進行建模分析。其中，X3農業財政支出為剔除價格因素后數據，1991 年吉林省耕地面積數據缺失，1993、2011、2012年的吉林省農村農林牧漁勞動力數據缺失，所以預測得到補充數據； 另外，1987 - 1992 年初中以上文化程度農民比例數據缺失，原始數據如表 1 所示。
2 數據分析與處理
2. 1 相關性分析
運用 Eviews7. 0 軟件[7],根據表 1 數據取對數獲得分析數據 lnY 和 lnX 系列，然后進行因變量 lnY 和 7個自變量 lnX 的相關分析，得到各變量間的相關系數。其中，只有變量 lnX6、lnX7與 lnY 之間的相關系數較低，分別為 0. 8385 和 0. 4246,小于 0. 85.按相關系數大小排序： 農村勞動力轉移率 lnX2> 農村居民家庭恩格爾系數 lnX5> 政府的農業財政支出 lnX3> 農民家庭年純收入 lnX4> 人均耕地面積 lnX1,相關系數分別為 0. 980 5、-0. 975 7、0. 966 9、0. 951 5 和 0. 9442.因此，模型最終選擇 lnY 作為因變量，lnX1- X5作為自變量。
2. 2 ADF 檢驗
由于研究樣本是多個時間序列，需要考慮該時間序列的平穩性問題，因此在回歸分析之前，首先對所有變量進行單位根檢驗，運用 Eviews7. 0 軟件 ADF 單位根檢驗，如表 2 所示。
2. 3 協整檢驗
從表 2 可以看出： 所有變量在 5% 顯著性水平以上一階單整，符合進行多變量協整檢驗的假設。因此，本文對所有變量進行 Johansen 協整檢驗。表 3 為各變量特征值和跡統計量的檢驗結果。從表 3 可以看出： 方程原有變量至多存在 3 個協整向量，表明這些變量間存在協整關系，即存在一個長期穩定的比例關系，采用樣本數據對模型進行回歸是有意義的。
3 模型建立與檢驗
3. 1 模型建立
本文研究分析的資料是時間序列，具有明顯的線性相關，可以采用多元線性回歸分析法?；貧w模型為lnY = α + B1lnX1+ B2lnX2+ B3lnX3+B4lnX4+ B5lnX5+ ε （ 1）其中，α 為常數，β1、β2、β3、β4、β5為模型系數，ε 為殘余項。
運用 Eviews7. 0 軟件中 LS 回歸分析法對 lnY 與lnX1- X5數據進行回歸分析，建立回歸模型，結果見表4 所示。R2和調整 R2均大于 0. 98,F 值為 378. 50,表明模型整體顯著，但是各變量系數結果不顯著。DW值為 1. 028 9,初步判斷模型存在自相關，需要對模型進一步檢驗。
3. 2 模型檢驗
首先，對殘差序列進行異方差懷特檢驗，結果如表 5 所示。統計量 NR2的概率值為 0. 364 5,大于0. 05,因此接受原假設，殘差序列不存在異方差。
然后，對殘差序列進行自相關 Q 檢驗（ 見表 6） .
Q 統計量的 P 值在滯后 1 ~ 12 階的概率 P 值基本都小于 0. 05（ 僅滯后 3、3 階為 0. 059） ,因此可以拒絕原假設，認為殘差序列存在自相關。
3. 3 模型修正
首先，運用 LM 法判斷殘差自相關階數為 2,因此采用 AR（ 2） 模型修正，運用 EViews7. 0 軟件得到修正后的模型，回歸結果如表 7 所示。據此建立模型方程，即lnY = 6. 6190 + 0. 0064lnX1- 0. 5155lnX2+0. 0936lnX3+ 0. 1248lnX4- 0. 5947lnX5[ar（ 1） = 0. 4449,ar（ 2） = - 0. 2780] （ 2）由表 7 回歸結果可知： R2和調整 R2方值均大于0. 99,表明模型擬合良好； F 值為 366. 41,表明模型整體非常顯著； 查 T 表可知： 5% 水平下，T 檢驗值為2. 086,只有 lnX1和 AR（ 2） T 值偏小，其它各變量系數顯著。DW 值為 2. 11,比原模型 DW 值 1. 03 有了較大提高，修正模型較好地消除了自相關。進一步對殘差序列進行自相關 Q 檢驗（ 見表 8） 可以看出： ACF 和PACF 都沒有顯著異于零，Q 統計量的 P 值都遠遠大于 0. 05,因此可以認為殘差序列不存在自相關。變量lnX1的回歸系數不顯著，主要是因為吉林省內部各區域差異較大，而且影響因子的作用具有階段性。人均耕地面積對于農業機械化發展具有較重要的作用，因此模型保留 lnX1作為自變量。
4 結論與建議
4. 1 結論
1） 本文通過相關分析。得出了影響吉林省農業機械總動力的 5 個關鍵影響因素，它們與農機總動力的相關性排序為： 農村勞動力轉移率 lnX2> 農村居民家庭恩格爾系數 lnX5> 政府的農業財政支出 lnX3> 農民家庭年純收入 lnX4> 人均耕地面積 lnX1,相關系數分別為 0. 980 5、-0. 975 7、0. 966 9、0. 951 5 和 0. 9442.因此，選取 lnY 作為因變量，與 lnY 相關系數較高的 5 個變量 lnX1- X5作為自變量，運用多元線性回歸方法，建立吉林省農業機械總動力的多元回歸模型。
對模型進行異方差與自相關檢驗，并進行自相關 AR（ 2） 修正，有效消除了自相關。
2） 回歸方程中各變量的系數反映了變量之間的長期均衡關系，由于模型中的變量進行了對數化處理，因此各變量前的系數表示長期的彈性關系，具有明顯的經濟意義。從回歸方程式（ 2） 中可以看出： 除農村居民家庭恩格爾系數外，農村勞動力轉移率、農民家庭年均收入、農業財政支出、人均耕地面積與農機總動力呈正相關。在其他變量保持不變的情況下，農村居民家庭恩格爾系數每降低 1% ,農機總動力就增加 0. 594 7% ; 農村勞動力轉移率每增加 1% ,農機總動力就增加 0. 515 5% ; 農民家庭年純收入每增加1% ,農機總動力就增加 0. 124 8% ; 農業財政支出每增加 1% ,農機總動力就增加 0. 093 6% ; 人均耕地面積每增加 1% ,農機總動力就增加 0. 006 4% .
4. 2 建議
1） 吉林省在發展農業機械化過程中，首先要提高農民內在對農機的強烈需求和購買能力。這就需要促進產業結構的調整升級，帶動農村勞動力向二三產業轉移； 通過農業產業化發展來增加農民家庭人均收入，提升農民生活水平與消費水平，進而促進農業機械化的發展； 大力發展農機合作社組織，減少農戶分散購置機具帶來的投資浪費，增加農民對農機的消費積極性，提高農機利用率[8].
2） 要充分利用制度和政策等措施為農機化發展創造外在條件。一是加強對農業機械發展的財政支持力度，尤其是在吉林省農民收入還較低的情況下，財政支持顯得更為重要，可以充分調動農民購機用機的積極性。二是吉林省要繼續通過土地入股、托管、包租等多種形式實現土地規模經營和集約化生產，完善土地流轉制度改革。
3） 雖然從相關性系數分析，農民受教育程度與農業機械總動力相關性不十分顯著，但是可以明確，未來吉林省農業機械化發展過程中，新型農民素質的提高將起著關鍵性的作用。發展現代化農業、推進農業機械化和培育新型職業農民是一個重要而緊迫的任務[9].總體來說，吉林省農村勞動力的素質較低，對農村勞動力轉移、農機購買和使用都有著明顯制約作用。因此，建議吉林省充分發揮教育大省優勢，加強對新型職業農民的教育與培訓，使之成為農業機械化發展的強大推動力。
參考文獻：
[1] 劉佩軍。 東北地區農業機械化發展研究[D]. 長春： 吉林大學，2007.
[2] 張麗。 東北地區農業機械化發展影響因素分析及對策研究[D]. 長春： 吉林大學，2007.
[3] 劉立丹。 吉林省農業機械化發展研究[D]. 長春： 吉林農業大學，2010.
[4] 何政道，何瑞銀。 農業機械總動力及其影響因素的時間序列分析 - 以江蘇省為例[J]. 中國農機化，2010（ 1） : 20 -24.
