农机购置补贴政策效应实证分析

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1、农机购置补贴政策效应实证分析摘要：农机购置补贴制度己实施五年多，有必要对它做出政策上的评价，以利于完善和提高效率。为得到大样本和减少遗漏偏误，本实证研究采用面板数据方法，分析不同农机购置投入对农机需求的影响，进而提出各级政府要加大农机投资力度，改善农机投资环境，加大充分利用民间资本的能力，确保政策的稳定性和持续性。关键词：农业机械；补贴政策；面板数据模型农机购置补贴政策的实施增加了农机购置投入，提高了农机装备水平。本文以农机总动力表示农机装备水平。我国农机总动力从1983年的万千瓦增加到XX年的万千瓦。但农机总动力增长速度波动很大。一、农机购置投入结构特征分析农机购置补贴政策主要向粮食主产区倾

2、斜，因此，本文以粮食主产区和非粮食主产区作对比分析，粮食主产区包括江苏、山东、江西、湖北、四川、河北、辽宁、吉林、黑龙江、安徽、河南、湖南、内蒙古13个省，非粮食主产区包括北京市、天津市、山西省、上海市、浙江省、福建省、广东省、广西省、海南省、贵州省、云南省、甘肃省、青海省、宁夏省、重庆市、陕西省、新疆省、新疆兵团18个省和直辖市。农机化投入包括一般行政事业支出、基本建设支出、农机购置投入、科研推广培训及其他支出，农机购置投入占到农机化投入的85%〜95°%，而农机购置投人又包括中央政府投入、地方政府投入、单位和集体投入、农民投入和其他投入。我国农机购置投入结构如下：首先，中央政府用于农机购置

3、补贴的投入绝对数量成倍增加，但在购置总投入中所占的比例很小，无论是在粮食主产区还是在非粮食主产区，2000年是1°%，XX年仍是1%，单位和集体投入在减少，粮食主产区从3%减少到1°%，非粮食主产区从4°%减少到2°%，地方政府投入有增加的趋势，粮食主产区从2%增加到3%,非粮食主产区从4%增加到5°%。其次，农民投入在总投入中占绝对比例，粮食主产区是94%,非粮食主产区是89%〜91%。最后，因为中央政府的购置补贴投入所占比例非常小，据统计，XX〜XX年，中央财政安排农机购置补贴资金亿元，相当于每个农民1元钱，在最短的时间内，用最少的投入带动农户投入的增加，有无购置补贴政策的定量模型比较分析

4、意义不大，但有和无购置补贴政策效果完全不同。一方面，中央财政支出的增加，并不是对农民个人投入的替代，而是带动农民个人投入的增加，导向作用非常明显；另一方面，农民的自主性很大，对农机的需求非常强烈。据统计，xx〜n年购置补贴政策实施以来，使当年农民购机需求增加了20°%〜40°%，还远远未能满足农民积极的需求欲望，中央政府的购置补贴政策起到了“四两拨千斤”的作用。、农机购置投入与农机总动力的相关分析虽然农机购置投入和农机总动力绝对数都在增加，但增长速度却呈递减趋势，而从XX年开始，做为中央一号文件的购置补贴政策使增长速度明显加快。其主要原因在于新投资是对原有设施的完善或是对其功能的补充和改进，购

5、置投入对农业机械的支持还仅仅局限于原有的范围内。农机购置投入在整体上可决定农机需求的发展趋势，进而影响农业机械化的进程，但同一时期不同地区或同一地区不同时期的投入会影响农机需求，为得到大样本和减少遗漏偏误，本实证研究采用面板数据（PanelData模型）方法，经验分析不同购置投入对农机需求的影响。该方法的特点是同一横截面的数据单位都被跟踪一个特定的时间。采用的数据集由全国31个省、直辖市的时序数据构成。时间区间为2000〜XX年。在模型建立之前，首先假定，农民理性地追求其收益最大化，政府则理性地追求财政收入的最大化，政府和农民在农业上的投资是同质的，可以完全替代。农村要素资源存量固定。为分析农

6、机购置投入对农业机械总动力的的影响程度，本文引入双对数模型。双对数函数解释变量的系数即为各因素的弹性系直接反映购置投入对农业机械总动力的影响状况。而且经过验证，双对数函数的拟合效果优于线性函数等其他形式。利用Eviews软件进行估计，粮食主产区模型估计结果见表1,非粮食主产区模型估计结果见表2。从表1回归结果可看出，该模型的拟合优度为°%，调整后的拟合优度为°%，且通过99°%显著水平的F检验，表明其模型整体的拟合优度较好。购置投入回归系数为_，即购置投入的弹性系数为_。两者呈负相关关系，表明在其他因素不变的情况下，购置投入每减少1°%，会导致农业机械总动力增加个百分点，与理论分析一致，效应还

7、不明显，难以在实证数据中观察到二者同向变化的特征。从地区差异可以发现，不同省份由于投入不同，对农机需求的差异也不同，江西、湖北、四川、辽宁、吉林、黑龙江、湖南、内蒙古八个省份的ai小于零，而江苏、山东、河北、安徽、河南五个省份的ai大于零，表明投入较高的省份导致较强的购买动机，而从时间上来看，时间效应总体上是呈递增趋势，2000〜XX年的dt小于零，XX〜XX年的dt大于零，近三年的需求愿望高于前