关键词：农业机械化；农业投资；现代农业；云贵高原
1 概述
1.1 云贵高原的农业特点
云贵高原是我国四大高原之一，位于国家的西南部，海拔在一千到两千名之间，主要分部在云南省和贵州省，区域面积大三十万平方公里，土层较薄，是典型的喀斯特地形。云贵高原维度较低，但是海拔高，再加上季风的影响，使得该地区拥有特殊的气候特点，全年温差较小，旱季和雨季较为分明，气候随地势的垂直变化明显。独特的地形和气候条件，使得位于云贵高原的云南省的农业拥有自身的特点，因为当地的土质和气候十分适合烟草种植，所以烟草产业成为云南农业的第一支柱，其种植面积和产量位居全国之首，云南的甘蔗含糖量高，因此甘蔗种植时继烟草种植后另一重要产业，茶叶种植也拥有悠久的历史，而在最近几年，花卉种植成为了云南的新兴产业，目前云南是亚洲最大的花卉出口地。
1.2 镇雄县农业发展状况
镇雄县辖属云南昭通市，位于云南省的东北部地区，连接云贵川三省，刚好处于云贵高原腹地，下辖七乡二十一镇，人口一百六十万。镇雄县拥有丰富的自然资源，其辖区内有大小河流三十多条，植物物种达六百多种，又属于亚热带季风气候，为其农业发展提供了良好的条件，目前镇雄县的耕地有一百二十多万亩，采取粮食作物和经济作物结合的生产方式，在当地政府的带领下，农村经济全面稳定发展。
2 农业机械化对云南现代农业经济增长的贡献
2.1 农业机械化对现代农业经济增长的作用
传统农业技术生产效率低下，人力需要求量大，也不符合现代生产的要求和社会经济市场的需要，因此制约着农村经济的发展。而发展农业机械化，可以在提高农民科技素质的同时，实现农业生产的现代化，将农业生产由原来的资源依附性逐渐转变为知识依附性，利用科学技术和现代农业科技带动农村经济的发展。
发挥农业机械化推广技术，不仅仅能够帮助农民广泛应用农业工作技术和现代生产技术，还可以激发农民的生产创新思维，自己利益农业科技转变农产品生产方式，提高生产力，从而带来更多的经济效益。因此，在促进农业经济发展的过程中，迫切需要有一支强大的队伍进行农业机械化技术的推广培训，在提高广大农民的科技文化素质的同时，也帮助他们理解和接受现代农业发展的要求。农业机械化推广主要推广生产自动化，产业结构化技术，其技术所涉及的范围也主要是以粮食生产技术为主，因此容易被农民所接受。
2.2 农业机械化在推广过程中遇到的问题
当前，就我国农村和农业的基本发展情况来看，尽管有利的因素比较多，但是还是存在许多不利的条件，例如农村生态环境的不断恶化，农业自然资源的不断减少，使得农业发展面临更多的挑战。就调查表明，我国农业装备还比较落后，农村的基础设施相对薄弱，从而在某些方面阻碍了农民经济的稳定增收。因此，需要发挥农村机械化推广作用，加快推进农业生产理念和生产手段相结合，全面推进农业信息化和机械化的提高，促进农村经济发展。
2.3 云南地区农业机械化推广发展建议
2.3.1 为提高农业机械化推广的效率，充分发挥其推广的作用。需要加强推广人员的培训，提高整个队伍的推广水平。在发展推广队伍人员数量的基础上，需要不断提高整个队伍的专业知识和综合技能，通过将农业机械化推广人员送到相关的培训班进行技术培训，吸收先进的推广经验或进行当地的实践考查培训。
2.3.2 搞好协调服务，完善农业机械化推广工作体制为使农机技术推广工作健康发展，必须搞好农机化技术推广社会化服务工作。通过农机主管部门的领导，向当地党委、政府汇报，以赢得领导重视支持，争取有关部门在政策、资金、物质等方面的适度倾斜；以乡、镇农机站为主，经常深入田间对农民进行现场指导，对带有普遍性的技术问题应进行技术培训，以便使农民获得较好的经济效益；多渠道为农民提供技术、市场和效益方面的信息，做好宣传工作，提高农民对新技术、新机具的认识水平，增强信心；举办各种形式的培训班，帮助农民学习掌握适用的新技术或新机具的方法及安全、维护、保养技术。
3 农业投资对云南现代农业经济增长的贡献
3.1 农业投资对现代农业经济增长的作用
农业投资是指为了促进农业的扩大再生产而进行的资本投入行为，世界各国都十分看重农业投资的经济效益，我国作为社会主义国家，进行农业投资的最终目标是为了不断的改善农业发展的物质基础，提高农业生产效率，更好的解决三农问题，当然，任何农业投资都要讲求投入产出比例。在我国，农业投资的资金来源途径主要是依靠国家财政和合作经济，同时目前国家的农村信贷制度也在不断完善，个人投资规模也在不断扩大，也为农业投资提供了资源。
农业投资对我国的农业经济发展起着至关重要的作用，一方面它可以改善了农业生产条件，逐步完善了农业生产体系，促进了农业产值的持续增长。农业投资尤其是政府对农业的投资增长，逐步建立其和完善了农业生产体系和技术推广体系，农业基础设施不断完善，农业技术水平不断提高，极大低提高了农业生产能力，为我国农业和农村经济发展做出了巨大贡献。另一方面，对农业的不断投入提高了农产品的产量和质量，提升了农产品的国际竞争力，从而促进农产品贸易。农业投资涉及到农业发展的各个方面和环节，其中有些是十分重要的，是农业投资的重点，首先是农业基础设施的投资，比如大型农业机械，道路，仓库等等，农业基础设施的建设是保障农业稳定发展的基础；其次是农业生产资料的投资，加大农业生产资料的投资能够扩大生产规模，增加产量；最后是农业科技的投资，能够有效的提高农业产品的附加值和在市场竞争里，创造更高的效益。
3.2 农业投资出现的问题
3.2.1 农业投资的规模不够大，而且极为不稳定。就目前的状况来看，云南的农业生产环境和生产条件还没有达到发达的程度，农业对该地区的生产总值的贡献还不够，这是和当地的农业投资有很大联系的。一方面政府对于工业的重视程度高于农业，多数财政支出都用于发展工业，而工业发展起来后又没有做好对农业的反哺工作，而信贷和企业投资的制度也不够健全，个人投资不能形成规模，所以总体上来讲，农业投资还是不能构成规模；另一方面，农业投资的资金源头不稳定，也就使得投资波动较大，对于农业的发展影响十分严重。
3.2.2 国家财政投入还需加强，而且方向不够明确。国家对于农业的投入这一块虽然每年都在增加，但是分散到地方后就显得力不从心，再加上时代的发展，农业投入的需求量变大，对于国家的财政投入要求也就更高。另一方面，一些财政投入没有制定科学明确的预算，对于投资对象没有明确，轻重缓急也不能很好区分，就导致大量的财政资源浪费。
3.2.3 个人投资对于农业投资的作用较小。由于我国的农业生产在很长一段时间是农户间小规模的生产模式，而农民的资本有限，所以个人投资一直在农业投资中所占的比例很小，农民要想使生产规模扩大，较为依赖国家财政和信贷，这样一方面缺乏农业投资的灵活性和自主性，一方面不能够有效的促进农业向集约化方向转型。
3.3 云南地区农业投资在农业发展中运用的建议
3.3.1 政府要发挥主导作用，加大财政投资力度。由于农业的收益和第二第三产业相比较低，而且又有公共性的特点，所以政府对于农业的扶植是十分必要的，特别是对于较为大型的基础性和公益性的项目，政府必须要发挥出主导作用。一方面要加大财政的投入力度，根据实际情况对投入资金要做适当的增长，另一方面，要做好财政预算和财政安排工作，把财政落到实处，同时要加大财政的监督和检查制度。
3.3.2 要明确投资方向，把握重点。对于农业投资方向来说，首先要满足基本部分的建设，对于比较关键的项目要做到资金的集中使用，避免浪费和重复建设。
3.3.3 拓宽投资渠道，特别是农村信贷和个人投资。投资渠道对农村信贷和个人投资非常重要，由于投资机制的不完善和不健全导致在个人投资和农村信贷过程中产生一系列的问题。我国农业活动中流动资金投资跟固定资产投资没有完善的机构，因此需要必须要加大对我国农业固定资产形式的投入方式和信贷资金的投入，让固定投资资产对农业发展起到持续性的作用。如果农业发展中没有固定而持续的资金支持就会让整个农业投资结构失衡，影响到整个农业投资结构的稳定和发展。同时需要建立和完善健全投资机制，这样农业发展才会持续、稳定。
4 结束语
综上所述，农业机械化提高了云南地区的农业生产效率，提高了农业产品的产量，增加了农民的收入，而且对传统的生产模式进行了革新，由粗放和自给自足的生产方式向集约和产业化方向发展，另一方面，机械化在农业生产中的运用，能够减少人力投入，提高农民科学技术和现代化意识。而农业投资能够扩大农业规模，强化农村基础设施建设，提高农产品的市场参与能力，更好的实现产业调整。但是在实践的过程中，还是会遇到一些阻碍因素，因此，要真正实现农业经济的健康稳定发展，是一个任重而道远的过程。
参考文献
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[3]鲍洪杰，刘德光，陈岩.农业机械化与农业经济增长关系的实证检验[J].统计与决策，2012，21：139-141.
关键词：农业投资；投资结构；农业经济增长；实证研究
一、引言
农业在由传统农业向现代农业转变、由粗放经营向集约经营转变的过程中，面临着日益紧缺的资源压力和生态环境恶化的挑战，农业发展资金短缺的状况也将长期存在。农业资金的筹集和投资效益的提高是现代农业发展过程中的一个重要问题。
江苏共有耕地4448.3干公顷。2006年江苏农业稳定发展，粮食增产、农业增效、农民增收保持良好势头，全年粮食总产量达3041.44万吨，比上年增加206.85万吨，优质、高效、安全和生态农业发展较快。江苏农业发展取得可喜成绩的同时，也存在一些突出的矛盾和问题。农业发展和农民持续增收的难度加大，农业产业化进程不快，促进农民持续增收的长效机制还没建立：同全国一样，在农业发展过程中很大程度上受农业资金投入的影响。江苏农业投资在政策体制，投资主体激励和资金使用管理方面存在很多问题，从而极大削弱了农业资金的投入力度和投资效率，制约江苏农业的现代化发展。所以说对江苏农业投资与农业经济增长进行实证研究是迫切需要的。
二、文献回顾
在已有的理论文献中，国外很多的经济学家都对农业和农村投融资问题进行了研究。国内对农业投资问题的关注起步较晚，随着农业发展徘徊不前，农民收入增长缓慢，学术界和实际工作部门对农业发展和投资问题的研究也逐渐重视起来。顾焕章、张超超(2000)认为农业投入直接规定了农业再生产的补偿和扩张能力，当前农业投入已成了制约农业发展的决定性因素。刘文、王红玲(2006)认为投资是经济增长的重要源泉和动因，现阶段我国农业投入严重不足，解决问题的关键在于农业投资主体结构的优化。唐宗琼、郑少峰(2007)将省域农业投入产出系统视为农业投资决策单元，运用DEA对各省农业投资效率进行评测，结果表明，东中西部省份的农业投资效率呈现阶梯状递减。
综上所述，农业资金投入不足成为制约农业经济增长的主要因素，政府和农户是农业资金投入的两大主体，如何巩固农业投资主体地位，扩大农业资金来源渠道，提高农业资金使用效率，创造良好的农业投资机制和环境，是今后工作的重要方向，同时不同地域和省份的情况有差异，在制定政策和研究工作中不能一概而论，应该区别对待有所侧重。
三、江苏省农业投资现状分析
改革开放以来，江苏对农业投资总体上是比较重视的。农业基本建设投资从1980年的1.83亿元增加到2006年15.32亿元，年均增长8.3％；全省农业固定资产投资从1989年10.76亿元增加到2006年的65.43亿元，年均增长10.7％。农业投资的变化，带来了全省农业经济的发展和农民收入的增加。农民人均收入从1990年的1182元增加到2006年7267.3元，年均增长11.5％。
江苏农业投资的主体一直是农业集体和农户，改革开放后，随着家庭联产承包责任制的确立，农村集体对农业的投入逐步下降，配合农产品流通体制和价格体制的改革，使农户有能力成为真正的投资主体。农村实行联产承包制后，虽然在很大程度上调动了农民的生产经营积极性，使农村资金总量大幅增加，但与此同时，由过去或生产队集中经营变为农户独自经营以后，却降低了单个经营单位的投资能力。尤其是兴修农田水利、完善灌溉系统、购买农用机械等农业投资，一般需要资金量较大。在过去集体经营的情况下，完成投资相对比较容易。而推行联产承包制后，单个农业家庭拥有的资金有限，许多农户增加收入后，往往不是用于增加农业投入，而是用于消费、建房等非生产性开支。
“九五”、“十五”时期以来，江苏金融机构不断加大对农业信贷的资金支持力度。2006年，江苏金融机构对农业贷款745.92亿元，比上年增加98.79亿元，增长10.9％，农业贷款年均增长19.5％。江苏金融机构对农业的信贷投入主要是指农业银行、农业开发银行和农村信用社对农业的贷款。江苏省农村信用社作为支农主力，立足“面向三农”进一步加大支农贷款投入。
四、江苏省农业投资与农业经济增长的实证分析
(一)江苏省农业投资与农业经济增长的时序资料分析
随着农村经济制度的创新、社会主义市场经济体制的逐步确立以及中国加入WTO，江苏农业投资绩效发生着相应变动，本文利用1978-2006年以来各投入要素如土地、劳动力、资金、技术等的时序资料，运用C-D模型对农业投资的产出弹性进行定量分析。
(二)设立经济计量模型
为了运用经济计量模型分析江苏的农业投资绩效，以农林牧渔业总产值代表农业经济增长，以年末实有耕地面积代表土地投入，以农林牧渔业劳动力代表劳动力投入，以农用化肥、农业基础建设投资和农业机械总动力代表资金投入。设定农林牧渔业总产值Y(万元)，农林牧渔业劳动力Labor(万人)，耕地面积Land(万亩)，农用化肥施用量按折纯量计算Huafei(万吨)，农业基础建设投资liiian(万元)，农业机械总动力jixie(万千瓦)。用柯布一道格拉斯生产函数模型并转换成对数形式如下：
lnY=lnA+alnLabor+blnLand+clnHuafei+dlnJijian+elnjixie
式中：A代表技术转换系数，a代表劳动力弹性系数，b代表耕地面积产出弹性系数，c代表化肥投入量产出弹性系数，d代表基础建设产出弹性系数，e代表机械总动力产出弹性系数。
(三)计量经济模型回归结果分析
第一，变量序列的平稳性检验。由于本文使用的数据属于经济时间序列数据，对这些数据直接进行OLS回归分析很可能导致伪回归，利用ADF单位根检验法，进行变量的平稳性检验，运用Eviews5.0统计软件分析，单位根检验结果如表1。从单位根的检验结果中可以发现，原序列的检验统计量均大于10％的显著性水平的临界值，不能拒绝原假设，即原序列本身是不平稳的：原序列为I(1)单位根过程。
第二，协整检验。变量序列之间的协整关系是由Engle和Granger首先提出。这种方法认为，尽管两个或两个以上的变量序列为非平稳序列，但某种线性组合可能具有某种稳定性，则这些变量序列之间存在长期的均衡关系，即协整关系。本文中原序列的一阶差分序列均是平稳的，可以进行协整关系检验。使用lohansen检验
法(如表2)。从lohansen协整检验的结果中可以发现，由于迹的统计量和最大特征值均大于5％显著性水平下的临界值，拒绝没有协整关系的原假设，接受存在协整关系的假设，具体协整方程如下：
Ln(Y)=11.9391+0.3914*Ln(Labor)
(1.4777) (0.9089),
-1.4853*Ln(Land)+1.2969*Ln(Huafei)+
(-1.2984) (4.7153)
0.1704*Ln(Jijian)+0.6065*Ln(Jixie)
(1.5588) (1.5264)
第三，对模型回归结果进行分析：农业劳动力的弹性系数在1978-2006年间约是0.3914，即农业劳动力每增加1％，将使农业总产值增加0.39％，这表明由于劳动力相对过剩，对农业产出的贡献非常有限；农业耕地面积的弹性系数是1.4853，这表明在其他条件不变的情况下，耕地面积每增加1％，农业总产值减少1.4853％，这并不说明耕地减少，越快，家一经济增长就越快，反而说明越来越多的耕地没有用于农业生产，许多耕地用在非农业领域；化肥使用量的弹性系数是1.2969，表明化肥使用量每增加1％，农业总产值增加1.2969％，因此在农业生产中使用化肥是农业总产值增加的重要原因之一：农业基础建设投资的弹性系数是0.1704，表明农业基础建设投资每增加1％，农业总产值增加0.1704％，农业基础建设投资对农业经济增长作用不明显，原因在于农业基础建设等固定资产投资作用时间具有一定的滞后期，当年的投资需要在随后几年发挥作用：农业机械总动力的弹性系数是0.6065，表明在一定条件下，农业机械总动力每提高1％，农业总产值增加0.6065％，农业机械总动力的不断增加说明在农业生产中机械化所发挥的作用越来越大。
五、研究结论及政策建议
(一)研究结论
通过对江苏省农业投资与农业经济增长的分析，得出以下结论：目前还缺乏有效的机制和措施促使农业投资主体加大对农业的资金投入：现代农业经济发展过程中，生产要素的作用特点和贡献大小有所不同。
(二)对策建议
1、选择正确方向加大资金投入。强化农业科研是推进农业科技进步的核心，增加农业科技投入是确保农业科技发展的重要保障。要加大对农业服务部门的投入，建立和完善农业产前、产中和产后服务组织体系，充分发挥其在农产品流通环节的重要作用；鼓励和引导社会资本进入农业和农村服务领域。从事农产品加工、运输、营销等农业后向。
关键词：生态经济；农业资源；资源配置；效率
中图分类号 F03.3 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2016）14-0011-05
Abstract：This article researched the allocation efficiency of agricultural resources in view of ecological economy，and used the method of data envelopment analysis――DEA. This paper paid attention to economic benefit and ecological impact when construct the indicator system .Choosing three input indicators and seven output indicators to research the resources allocation efficiency of 18 cities of Henan ，and get the pure technical efficiency and scale efficiency ，optimized agricultural resource for the low efficiency cities using DEA. Result shows that the overall efficiency of the allocation of resources in Henan is higher，but still have difference between cities，some cities'agricultural resources have different degree of redundancy，which use surplus chemical fertilizers，pesticides and agricultural film. At the same time，we can choose optimization scheme according to the specific condition of different cities through the DEA，optimize the allocation of resources from the pure technical and scale efficiency，and realize the coordinated and sustainable development of ecology and economy.
Key words：Ecological economy；Agricultural resources；The allocation of resources；Efficiency
解决资源的稀缺性是经济学研究的永恒课题，农业资源特别是自然资源（土壤，水，气候等）更新和再生速度慢，蕴藏量和能利用量有限，表现出了更显著的稀缺性。经济学解决资源稀缺的途径是优化资源的配置，使有限的资源在合理配置的基础上达到利用效率的最大化。在农业自然资源日益匮乏和环保理念觉醒的今天，如何合理配置农业资源，达到经济效益和生态环境的协调和可持续发展，成为发展现代农业面临的首要问题。
国内学者针对农业资源配置的研究分为3个阶段。在起步阶段，学者们研究重点是关于农业资源利用效率理论的探讨：王松霈（1996）提出在进入生态化社会的时代，应以农业资源利用的有效性（而不是最大）指导合理利用农业资源，推进农业资源的适度利用[1]；刘慧（1998）从农业资源配置的涵义出发，讨论了不同层次资源配置的特点，提出自然因素是农业资源配置的基础，社会经济因素是外部保障条件，生态因素是农业资源配置的必要制约条件；在第二阶段的研究中，学术界开始探讨评价资源配置的标准和方法[2]；谢高地（1998）运用资源效率的概念对农业主要资源（耕地、水和化肥）的资源消耗系数和利用效率进行了测算，得出了在农业发展中资源效率至上的管理理念[3]；黄季（1999）重点从定性的角度通过对比改革开放20年来我国农业资源配置在时间、空间和产品上的变化，得到产生配置效益低下的重要原因是各种要素的市场发育程度不同[4]；曾福生（2012）运用DEA对我国各省的现代农业发展效率和资源配置进行研究，其中在指标的选取上更多注重现代农业生产的经济效益[5]；张乐（2013）用随机前沿生产函数法对我国农业全要素（农业总产值、农业劳动力和农业资本）生产率进行测算，以此来衡量农业资源配置效率[6]。学者王鸿（2014）以循环型农业为出发点测算资源配置效率，其指标选取注重其循环属性；与此同时，针对各地区的实证研究也日益增多[7]；王淑慧（2010）运用柯布―道格拉斯生产函数和索洛方程对黑龙江垦区农业资源配置进行了实证研究[8]；侯智惠（2014）运用数据包络分析从土壤改良、节水灌溉、农机应用与维护等层面对内蒙古农业资源配置效率进行了分析[9]。
前期学者的研究各有所长，从不同侧面诠释了对现代农业和优化资源配置的理解。但从整体上看，以生态经济为出发点研究现代农业资源配置的并不多，而这一点又恰是我国发展现代农业的特色之处。鉴于此，本文结合现有研究成果，站在生态经济这一全新角度上对农业资源配置问题进行评价和分析；同时，为了突出农业生产对生态环境的影响，在指标选取上更倾向能体现农业生产对生态造成影响的指标，并以此为依据对河南省农业资源利用效率进行实证分析，寻找河南省发展现代农业的立足点和突破口，为现代农业的实践提供思路。
1 生态经济视角下的农业资源配置
生态经济（ECO），即同时关注经济（economic）和生态（ecological），在生态系统承载范围内，运用生态经济学原理和系统工程的方法改变生产和消费方式，挖掘资源潜力，建立自然生态与人类生态高度统一和可持续发展的经济。从这个内涵上看，生态经济是以生态环境与经济效益的协调为核心；以改变生产和消费方式，挖掘资源潜力为途径；以可持续发展为目标的新型应用经济理论。
生态经济的本质在于把经济的发展建立在生态系统可承载基础上，追求经济发展和生态环境的“双赢”。形成经济―社会―环境的良性循环，实现人类与自然的和谐统一。生态经济摒弃对资源过度利用和掠夺式生产的思想，强调自然资源的合理利用，重视资源利用的生态经济效益评价和优化配置，追求生态与经济的协同发展。
生态经济中的一个重要研究内容就是关注经济系统中生态资源的优化配置问题。人类进行资源管理的目标是可持续和高效的利用与保护，当传统市场手段失灵时，优化配置资源就成了生态经济关注的主要问题，追求环境质量的持续改善就必须建立一整套资源配置评价体系，并运用市场和政策手段进行调节和干预，实现经济生产和环境治理的现代化。
中国的生态经济在1980年由著名经济学家许涤新倡导，由于其关注环境与人类的辩证关系，寻求生态系统与经济系统协调发展的途径而备受关注。30多年来，在众多学者和实践工作者的努力下，生态经济与各个领域的研究相结合，形成了具有鲜明时代特征的新型经济发展模式。将生态经济与农业生产相结合，也是形成有中国特色的现代生态农业的理论前提。
作为现代农业的主要发展模式，我国的现代生态农业与西方完全回归自然、摒弃现入的“生态农业”主张不同，是结合了生态经济学的思想，在按照生态学原理和生态经济规律的基础上，把现代科学成果（化肥、农药、农膜、农业机械）与传统农业技术的精华相结合而建立起来的具有生态合理性、功能良性循环的一种农业体系。所以，我国的现代生态农业具有两方面的特色：一是同时关注生态和经济，促进生态和经济的良性循环，构建起能合理利用自然资源、保持生态稳定和持续高效的农业生态系统。二是肯定现代科学的成果。在强调中国传统农业精华的基础上，摈弃常规农业的弊病，通过人工设计生态工程，使现代科学真正为现代生态农业服务。
基于此，在评价我国农业资源配置效率时，一方面要站在生态经济的角度上综合考量，同时评价生态和经济影响；另一方面，在选择指标时应同时关注自然资源和现代科学成果的投入，并重点评价自然资源和现代科学成果配置的有效性和合理性。
2 研究方法与模型
经济学中生产率和效率的度量工具主要有随机前沿函数法（SFA）和数据包络分析法（DEA）。其中DEA由于不需事先假设函数关系，不受量纲的限制，可研究多投入多产出的综合效率而优于SFA。由于现代农业生产涉及投入要素较多，且在产出方面同时考虑经济效益和生态效益，所以，这里采用DEA分析方法进行分析和评价。
数据包络分析（DEA）是运用数学规划的方法评价具有多投入和多产出特征的决策单位的相对有效性。思路是利用现有数据组合形成数据包络，从中选取最佳组合构成“生产前沿面”，在假设“生产前沿面”是最优组合的前提下，比较其他决策单位和“生产前沿面”的数据，从而形成针对“生产前沿面”的相对效率，并以此评价各决策单元的效率优劣。当效率值为1时表示DEA有效，小于1为DEA无效，偏离1越远效率越低。
DEA的基础模型C2R于1978年由著名的运筹学家A.Charnes，W.W.Cooper和E.Rhodes首先提出，但C2R模型仅能测量决策单元的综合效率，为了分别衡量决策单元的纯技术效率和规模效率，Banker，Charnes和Cooper在C2R的基础上加入约束条件[j=1nγj=1]得出了模型BC2，BC2模型能够评价将决策单位的纯技术效率提取出来，同时，由于BC2模型将综合技术效率（TE）分解为纯技术效率（PTE）与规模效率（SE），即TE=PTE×SE。所以，可以通过综合效率和纯技术效率计算规模效率。这为分别研究决策单元资源配置的合理性和规模收益情况提供了便利。
B2C变量定义：
存在n个被评价对象（决策单元DMU）；
每个DMU有m项投入（输入项）和s项产出（输出项）；
xrj为一定时期由第j个决策单元使用的第i种投入的数量；
Xj =（x1j，x2j，…… xmj）为第j个决策单元的投入向量；
yij为一定时期由第j个决策单元创造的第r种产出的数量；
Yj =（y1j，y2j，……ysj ）为第j个决策单元的产出向量；
引入松弛变量s+和s-构建最优化模型
min（θ）
s.t.[j=1nXjλj+S-=θXjoj=1nYjλj-S+=Yjoj=1nλj=1λj0，S-0，S+0，θ∈E1]
式中θ为决策单元的效率值；λj为投入、产出指标的权系数；s-为松弛变量，是负偏差，表示该决策单元应减少的投入量；s+为超额变量，即正偏差，表示该决策单元应增加的产出量。若得出的Q=1，且s+和s-均为0，则决策单元为DEA有效；若Q=1，但s+或s-不为0，则判定为弱DEA有效；若Q
3 指标体系构建
运用DEA评价决策单元的效率时，模型相对固定，判定的结果取决于指标体系的构建。我国的现代农业是以“生态与经济协调”为指导思想，既考虑经济发展，又考虑生态安全，所以，在选择指标时要同时关注经济和生态影响。
从农业经济角度考虑农业投入要素主要包括自然资源、社会经济资源和环境代价（污染），农业的产出指标包括经济效益和生态环境优化。结合指标的重要性、可比性和可获得性原则，本文形成的指标体系如表1：
选择化肥、农药、农膜作为投入项有2个原因：一是由于中国特色的现代农业并不一味追求农业生产的自然化，而是在肯定现代科技成果（化肥、农药、农膜、农业机械）的基础上，追求所有生产要素的合理配置，对现代科技成果既不全盘否定也不过度滥用，所以，适度的化肥、农药、农膜是可以作为资源被使用的。另一方面，现代农业的污染源主要来自于过度的化肥、农药和农膜施用量，而DEA方法在评价决策单元是追求输出的最大化或输入的最小化，所以选取的指标通常为期望性指标，但环境污染显然属于越小越好的非期望指标。所以，为了体现环境污染的非期望性，可采用将非期望输出作为投入项处理的方法，追求环境污染的最小化。
基于以上分析，本研究对河南省农业资源利用效率进行DEA评价，输入和输出数据来源于2014年《河南省统计年鉴》[11]。
4 河南省农业资源配置效率实证分析
4.1 资源配置效率评价 为进行河南省农业资源配置效率的区域性分析，在规模报酬可变的假设前提下，采用B2C静态评价模型，依据2014年《河南省统计年鉴》数据，以河南省的18个省辖市做为研究对象进行对比评价，即DUM共18个。借助DEAP2.1软件，计算得出河南省18市2013年的综合技术效率、纯技术效率和规模效率，并在此基础上说明河南区域资源配置效率，效率值1为有效；0.9～1为良好；0.8～0.9为中等；0.8以下为低效，分析结果见表2：
由表2可知，河南省18个省辖市的综合效率均值达到了0.957，说明河南省农业资源利用效率总体状况良好。这得益于河南省近几年依据“全链条、全循环、高质量、高效益”的发展理念，转变农业发展方式，走不以牺牲农业和粮食、生态和环境为代价的“三化”协调科学发展道路。但综合效率水平还有待提高，原因在于作为传统的粮食主产区，过度依赖资源和劳动力的现象仍然存在。河南省18个省辖市中DEA有效的有12个，占67%，其综合效率、纯技术效率和规模效率均达到了1，说明这12市农业资源配置与经营规模相适应，农业生产处于最佳效率和最合理规模状态，农业资源投入达到最优配置，既不存在浪费也不存在冗余，保证了所有生产要素的合理利用。
纯技术效率可以反映消除规模制约后的DMU投入要素的生产效率，说明了一个地区的资源配置的优劣。从数据上看，河南省纯技术效率为1的市有14个，占78%，说明这些地区农业资源配置达到了最优，资源投入效率有效，农业生产造成的污染程度也最低，在保持现有产出情况下，无法再减少资源的投入。这些地市中，有的是河南省粮食发展重点区域，如信阳是我国的中部粮仓，也是国家粮食核心产区，地理位置优越；济源被列入河南省优质强筋小麦适宜区，是首批51个国家现代农业示范区之一，这些地区自然资源和政策资源优势显著，农业资源利用效率高。而洛阳、许昌、焦作、开封等地受益于当地良好的经济基础，在农业生产方面给予有力的技术支撑，农业资源的配比科学，取得了技术效率最优，如洛阳通过学习、创新和实践走发展特色农业的道路。但郑州、南阳、安阳和平顶山4市的纯技术效率相对较低，反映出了这些地区的农业资源并未达到充分有效的利用，农业生态污染较高，农业资源投入配比还有待优化。造成这种现象的原因也各有不同，南阳农业的发展受到资源和环境的双重约束，南阳人均耕地面积水平低，人均耕地面积仅为0.09hm2，对于一个粮食主产区来说，人均耕地面积过低，化肥、农药投入密度大，城镇化发展缓慢、农业规模化、组织化程度低。郑州市由于近几年城镇化快速发展的影响，人均耕地面积减少，农业生产受到制约，农业生态环境受到的影响较大。由于造成各地市纯技术效率较低的原因各有不同，所以，需要有针对性地分析研究，并寻找提高纯技术效率的方法。
规模效率是在考虑规模报酬可变的情况下，衡量决策单元的现有规模是否达到了最佳状态。从计算结果上看，河南省有12市的规模效益达到了最优，DEA有效，说明这些市在目前的资源投入条件下已经达到了产出的最高点，除非按照目前的资源配比状态同比例增加投入，产出才会同比例增加。其余6市的规模报酬处于递减阶段，即生产要素投入过多，产出量的增长率不升反降，表明这些地区的农业资源投入过多，形成了溢出效应，需适当减少生产要素的投入。
4.2 河南省农业资源配置效率优化 河南各地区的农业资源利用效率差异较大，原因也各有不同。在农业自然资源稀缺的条件下，改进农业资源配置对河南省建设现代生态农业更具有现实意义。由于生态经济视角下的现代农业更关注现代农业生产对生态和环境的影响，而过度的农药、化肥和农膜是农业污染的主要来源，所以，这里选取投入导向的DEA模型进行资源投入的冗余度分析，并重点观测纯技术效率较低的地市农药、化肥和农膜的投入冗余情况。同时，由于各地市造成综合效率不佳的原因不同，所以在进行资源配置优化时，需根据测算结果选择不同的调整路径。
4.2.1 纯技术效率较低地市的调整 郑州、平顶山、安阳、南阳4市的纯技术效率较低，这些地市的资源配置调整方法可以从提高纯技术效率着手，在提高纯技术效率的同时，规模效率往往也会相应改善。提高纯技术效率的方法分两步：一是将决策单元移动至生产前沿面，即径向调整，调整幅度反映了决策单元距离生产前沿面的径向偏差；二是调整单个投入要素的松弛量。在多投入多产出的模型中，容易产生松弛，针对投入方面的松弛量表现为要素投入的冗余。松弛量的调整反映的是由于投入结构的原因而导致的效率损失。以郑州为例，来说明纯技术效率的调整方法：第一步：对投入要素进行径向调整，由于郑州市纯技术效率为0.858，所以需要对所有投入要素减少14.2%，产出值不变，使其移到生产前沿面的投影点上。第二步，调整资源投入冗余量。在第一步的基础上，保持农作物播种面积和农药施用量不变，分别减少农林牧渔从业人员6.260万人，减少农用化肥23 779.083t，减少农膜使用量1 923.611t（如表3）。此时使用调整后的数据重新进行DEA分析，模拟结果为纯技术效率和规模效率均为1。
4.2.2 单纯规模效益较低地市的调整 商丘、周口2市的纯技术效率虽达到了最优，但综合效率仍然过低，造成这种现象的低原因是规模效率不佳，所以，应把调整规模效率放在首位，通过调整规模效率的方式使其进入规模报酬不变阶段，然后将调整后的数据重新进行DEA分析，观察结果。由于商丘、周口地市均处于规模报酬递减阶段，表明两地市出现了资源投入的整体冗余，应按现有比例同步减少所有资源的投入量。将商丘的投入产出原值减少5.2%、周口的投入产出原值减少9.3%。将调整后的数值重新进行DEA测算后，2市的规模报酬、纯技术效率和综合技术效率均达到1，此时，2市资源配置效率为DEA有效。
5 结论与建议
根据对河南18市农业资源配置效率的分析，可以看到河南省农业资源配置兼顾经济与生态效益，总体发展状况良好，但存在区域发展不平衡现象。资源配置效率较低的市基本上存在规模报酬递减的现象，说明这些市资源投入量普遍冗余，投入产出不合理。同时，还有部分市依然存在依赖资源换产出的现象，其中农药、化肥和农膜投入过剩成为这些地市农业资源配置非有效的主要原因。
依据上述结论，河南省在发展现代农业的过程中须注意以下几个方面：（1）深化现代农业和生态农业理念，真正树立可持续发展观，并将其运用到农业生产中。（2）强化农业生产的生态化管理，鼓励使用清洁和可循环能源，科学控制农药、化肥和农膜的使用量。（3）政府应加大农业科技投入，加强农业技术推广，加快运用高新技术和生物技术改造传统农业，引导农业的科学生产；（4）各市可以根据实际情况寻找薄弱环节，科学调整农业资源配置，发挥自身的资源优势，探寻符合当地特色的现代农业。（5）培养新型农民，提高农业从业人员素质。通过技术指导和技能培训的方式，提高农民经营和管理现代农业的能力。
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一、文献综述
现代农业的突出特点是农业生产全程高度现代化，是高投入、高产出、高效率的农业发展模式，它的发展不仅需要有高素质的人力资源，还需要良好的生产条件和环境与之相适应，不仅需要“人”的投入，更需要“钱”的投入。在“钱”的投入上，根据美国经济学家梅耶提出的“金融啄序”理论，筹资的顺序应该是：先内源融资，后外源融资；外源融资中先间接融资，后直接融资；直接融资中先债券融资，后股票融资。内源融资是指使用生产经营主体的内部盈余进行筹资活动，外源融资是指向生产经营主体之外的人、企业或组织筹集资金。随着我国经济社会的快速发展和城镇化进程的不断加速，大量的青壮劳动力离开土地去城里打工，土地越来越多地向新型农业经营主体集中，以规模化经营、农业机械化为特点的现代农业生产方式已成为农业发展的必然趋势。为了扩大生产规模，农业经营主体需要更多的资本金去承包土地、购买农机具、化肥、农药等农用生产资料，农业部门对资本的需求量迅速上升，在自身内源融资严重不足的情况下，农业信贷资金则成为外源融资的主要渠道。
关于农业信贷对现代农业发展的相关性，国内外专家学者已经做了大量工作，并取得了相应的研究成果。林毅夫等依照传统经济学逻辑观点，提出金融内生于经济发展的战略，认为农村金融的目的是合理有效地调动“三农”的经济资源和经济剩余[1]。King等指出发展中国家政府的农业信贷投入低效率特点对农业增长产生制约作用[2]。针对我国农业发展与农村金融的关系，温涛等提出了改革开放前农村金融的前提是服从国家经济发展的总体战略，向工业和城市输送经济资源与经济剩余[3]。所以，我国的农村金融变迁是在政府强制力的作用下实现的，并非是从农村经济发展本身内生的。因此，冉光和认为以政府为强制力主导的制度变迁极有可能会对农村经济的发展起抑制作用，农村金融与经济发展的失调成为我国农村经济发展面临的最大问题[4]。谢琼等认为农村金融与农村经济目标存在失衡，主要体现在金融机构和金融功能方面[5]。关于我国农村金融与农村内部收入差距的关系，张敬石等认为农村金融效率对缓解农村收入差距有促进作用，而农村金融规模作为不利因素影响着农村收入差距的缩小[6]。管福泉等利用浙江省11个地区1997-2007年的统计数据，通过面板数据模型实证分析城乡金融发展对农村经济增长的影响，农村金融发展对农村经济有显著的促进作用，城市金融发展总体来说对农村经济增长具有有限的促进作用，其中城市存款与农村经济增长存在反向关系，城市贷款对农村经济增长存在促进作用[7]。丁志国等通过实证分析，提出农村金融规模的扩大有助于农村经济发展，我国农村信贷结构失调和投资产出效率的“瓶颈”，限制了农村金融对农村经济发展的促进作用[8]。
在这种情形下，要发展农业生产力，就必须更新这些阻碍生产力进步的机制。但是，更新人的理念需要人力资本，更新陈旧的农业生产设施需要物质资本，更新生产技术需要技术成本，这些都需要大量的资金投入。在内源融资难以满足的情况下，作为外源融资的金融信贷资金自然而然地与农业生产结合在一起。所以，Johnson 等认为，发展中国家通过引入新的农业技术，如化肥、种子、机械以及现代灌溉设施等来提高农业产出，但是农业技术是资金密集型的，将会提高信贷需求[9]。信贷在农业生产中的作用是巨大的，Siddiqi 等提出信用是主要的工具，可以帮助农民获得营运资金、固定资金和消费物品[10]。Saboor等得出相似的结论，即信贷在提高农业生产力方面扮演主要角色，信贷的及时获取可以帮助农民购买所需的投入品和农业机械，进行农业生产活动[11]。信贷还用来救济贫困、购置种子、化肥、牲畜和工具等[12]，同时，信贷可得性增加了可以提高产量的生产技术的采纳程度，政府也可使用信贷程序来提高农业产出[13]。信贷技术的使用提高了信贷需求，提高了小农户的农业生产力[11]。信贷机构、化肥、种子、灌溉对农业生产力的影响是显著的[1419]，而用来提高农业产出的农业技术的应用也提高了农民的金融需求[20]。
以上诸多国内外研究成果无论在理论上还是在实践上均为现代农业与农村金融政策研究奠定了基础，为开拓研究思路、丰富研究方法提供了重要的参考和启示，但在一些问题上还存在不足，有待进一步完善。如缺乏农业信贷对现代农业发展的相关性研究，以往的研究中对现代农业发展评价指标、农村经济整体发展情况与金融服务相关性研究较多，而针对农业发展，尤其是结合现代农业的发展来分析其与农业信贷关系的研究较少。本研究以上述问题为主要切入点，系统分析农业信贷与现代农业发展的相关性。
二、现代农业总体指标与农业信贷的关系
（一）指标及数据的选取
现代农业的指标评价是分析现代农业与农业信贷关系的首要步骤。目前，国内很多学者对现代农业作过较为深入的研究，尽管各种研究由于其研究目标和重点有所不同，所的结论也有所差异，但在对现代农业的本质特点描述上形成了共识，即现代农业是应用现代科学技术、现代工业提供生产资料和科学管理方法所进行的现代产业，具有多功能、可持续、技术密集、资金密集等特点。从评价现代农业发展水平的角度而言，其指标设置必须在充分反映现代农业本质特征的基础上，既要考虑现代农业的发展过程，也要考虑其产出结果；既要考虑现代农业的要素投入，也要考虑其产出效率；既要考虑现代农业发展所产生的经济效果，也要考虑其社会和生态效益。为了准确分析我国现代农业发展与农业信贷之间的相互关系，本文选取了1978―2012年的农业贷款水平、农村家庭人均农业纯收入水平、粮食产量水平、农业机械总动力水平、农田灌溉面积水平、劳动生产率水平、土地生产率水平、财政支农水平、森林覆盖率水平等9个指标，其中农业贷款量代表农业信贷水平，作为投入指标以反映信贷资金对农业的支持力度；粮食产量水平等8个指标加权后形成农业发展指标作为产出指标，权重根据专家打分法加以确定。9个指标中凡涉及价值量的指标均使用居民消费指数进行了折算，各年度各指标发展水平均以1978指标数值为基点进行了指数折算。指标及说明见表1。
（二）现代农业与农业信贷关系的基本判别
本研究首先对我国现代农业和农业信贷发展的相关指标进行对比描述和统计分析（见图1）。从图1中可以看出，现代农业发展水平从1978年到2012年有了一定的提高，从发展速度看，1978-2002年发展较为缓慢，2003-2012年稍快一些；农业信贷水平从1978年到2012年有了大幅度的提高，从发展速度看，1978-1999年发展较为缓慢，2000-2012年直线上升。从二者的发展态势看，现代农业的发展落后于农业信贷的发展。
（三）ADF检验
本研究采用现代农业发展水平作为因变量、农业信贷水平作为自变量建立回归模型，即：y=a+bx，其中y为现代农业发展水平，x为农业信贷水平，a为常数项。
在进行回归分析之前，为避免伪回归现象的出现，需对数据序列进行平稳性检验。本研究采用ADF检验法（单位根检验）对现代农业水平序列和农业信贷水平序列进行平稳性检验。根据检验结果，信贷农业数列（y）经过二次差分后，检验t统计量为-8.36，小于显著性水平为1%的临界值，可在99%的置信度下拒绝原假设，不存在单位根。农业信贷数列（x）经过一次差分后，检验t统计量为-3.93，小于限制性水平为1%的临界值，可在99%的置信度下拒绝原假设，不存在单位根。
（四）格兰杰因果检验
格兰杰（Granger）因果检验是用于考察一个序列是否是另一个序列产生的原因，原假设为序列x不是序列y产生的原因。选取显著性水平为0.1， 当P>0.1时，表示接受原假设，即序列x不是序列y产生的原因； 反之，当P
格兰杰因果检验结果显示，在1%显著水平上拒绝原假设，x与y之间存在单向因果关系，即x是y的因，即农业信贷是现代农业发展的因，这种因果关系表明改革开放以来我国农业信贷发展对现代农业水平的提高有一定的支持作用。
但是反过来，y不是x的因，即现代农业发展不是农业信贷发展的因，究其原因可能是随着现代农业的发展，农民的收入水平日益提高，手中的存款也相应增加，但农民的存款没有就地转化为农业贷款，而是通过金融机构流向其他行业。而本研究使用的信贷指标是贷款量，所以现代农业发展的信贷效果不明显。因此也能看出，消除农业存款的“漏出”现象，防止资金外流，形成农业领域内部资金存贷款的良性循环，应成为解决农业信贷资金短缺问题的一个重要内容。
（五）回归分析结果
两个数列经过了平稳性检验和因果分析后，得到如下回归结果（见表4）。
根据回归结果，自变量x的收尾概率小于显著性水平0.01，可以判断在99%的置信度下拒绝原假设，说明农业信贷水平x对农业发展水平y影响显著。
根据回归分析结果构建回归方程为：y=1.374 14+0.067 245x，即农业信贷水平每增长1个百分点，现代农业发展水平可增长0.067个百分点。
三、现代农业分项指标与农业信贷的关系
（一）指标的选择
如前文所述，选取1978-2012年的农业贷款水平、农村家庭人均农业纯收入水平、粮食产量水平、农业机械总动力水平、农田灌溉面积水平、劳动生产率水平、财政支农水平、土地生产率水平、森林覆盖率水平 9个指标作为变量进行分析，其中农业贷款作为农业信贷水平指标，是自变量，以x表示；其余8个指标作为农业分项指标，是因变量，分别以income、grain、machine、irrigate、finance、labour、land和forest表示。
（二）ADF检验
通过ADF单位根检验对农业8个分项指标进行平稳性分析，得出：农村家庭人均农业纯收入水平、粮食产量水平为经过一阶差分后在1%的显著性水平上平稳，农田灌溉面积水平、劳动生产率水平为经过二阶差分后在5%的显著性水平上平稳。农业机械总动力水平、土地生产率水平、财政支农水平、森林覆盖率水平为经过二阶差分后在1%的显著性水平上平稳（见表5）。
（三）格兰杰因果分析
通过对农业信贷与上述8个农业分项指标进行格兰杰因果关系分析，得出如下检验结果（见表6）。
格兰杰因果分析结果显示，农业信贷-土地生产率水平呈双向因果关系，即农业信贷与土地生产率水平互为原因，相互影响，农业信贷加大了土地的投入，使土地产出增加；规模化生产的发展，土地规模的不断扩大，也必然增加对信贷资金的需求。农业信贷-农业灌溉水平、农业信贷-森林覆盖率呈双向非因果关系，即农业信贷与农业灌溉水平、森林覆盖率之间无因果关系，二者无互补影响，因为近些年来农田基础水利设施建设改造、植树造林等国家直接投资进行建设，很少使用信贷资金进行相关建设，资金投入量相对较少，农田基础水利设施建设改造以及植树造林面积等发展缓慢，年度变化不太大。农村居民家庭人均收入-农业信贷、粮食产量-农业信贷、农机总动力-农业信贷、财政支农水平-农业信贷、劳动生产率-农业信贷五组变量之间存在单项因果关系，农业信贷是农村居民家庭人均收入、粮食产量、财政支农水平、劳动生产率的因，说明随着农村信贷水平的提高，带动了农民生产积极性，对农业生产的资金投入增加，规模化水平带来了规模化收益，农村居民家庭人均收入、粮食产量、财政支农水平、劳动生产率也随之提高。农业信贷-农业机械发展水平单向逆因果关系，即农机发展水平是农业信贷的因，随着农业生产力水平的提高，农业机械已成为农业生产的必需的条件，购置大型农业机械需要大量资金投入，在自有资金不足时信贷资金支持显得尤为重要。
（四）回归分析
根据农业的8个分项指标与农业信贷的关系展开分析，具体分析结果见表6。
从回归方程可以看出，农业信贷对现代农业发展的支撑程度大体可分为三类：最高为财政投入，回归系数高达0.2；第二类为家庭人均收入、农业机械、劳动生产率和土地生产率，回归系数大体为0.06～0.1之间；第三类为粮食产量、有效灌溉面积和森林覆盖率，回归系数低于0.02以下。
对财政支持水平回归系数0.200 317最大，农业信贷每提高1%，财政支持水平可提高0.2%，此种现象说明信贷水平的提高对金融机构来讲可得到更多的财政贴息和补助，对农民来讲也可得到更多的农业直补，财政资金的投入也具有较强的逐利性，农业经营主体或项目获得金融贷款越多，财政支持也愿意跟进，最终导致金融信贷带动了财政支农。
对农村家庭人均农业纯收入水平、劳动生产率水平的回归系数也是比较高，均得到0.09个百分点，说明农业信贷每提高一个百分点，家庭人均农业纯收入水平、劳动生产率水平可提高0.09个以上的百分点；对农机发展水平、土地生产率水平的回归系数均在0.07以上，农业信贷每提高一个百分点，农机发展水平提高0.07个百分点。这一结果说明，金融贷款不仅促进了农业要素投入（资金、机械）的增加，另一方面也验证了金融贷款对农业生产率的提升也产生了明显的作用。信贷对农业机械作用明显，说明尽管国家对农机购买采取了财政补贴的政策，但信贷仍然对其快速增加起到了显著的推动作用。
森林覆盖率回归系数0.008 297最小，说明农业信贷每提高一个百分点，森林覆盖率水平提高0.008个百分点；粮食产量水平的回归系数也是比较低的，只有0.006 169，说明农业信贷水平提高1个百分点，粮食产量水平只提高0.006个百分点；对农业灌溉水平的回归系数为0.012 158，农业信贷水平提高1个百分点，农业灌溉水平只能提高0.01个百分点。这三个回归系数很小说明农业信贷对这三方面的建设投资力度不够。探其原因，这三个指标分别代表国家的生态环境建设、粮食生产和农业基础设施建设，其共同特点是建设周期长、投资大、见效慢、收益低，但社会效益巨大，金融机构的趋利行为不愿意将有限的资金投放到这些领域，因此国家政策性金融应更多地向这些领域倾斜，加大信贷服务力度，同时加大对商业性金融机构投资上述领域的奖励及补贴力度，提高其投资公益性行业的积极性。由此可见，农业总体指标与农业信贷回归分析中的农业信贷系数偏低主要是由于森林覆盖率、粮食产量水平以及农田灌溉水平的信贷系数过低造成的。要想进一步提升农业信贷对现代农业发展的支撑作用，国家需下大力气采取强有力的措施，加大国家政策对商业银行的诱导，充分发挥政策性金融对农业基础性、公益性事业的支持。
四、研究结论与政策建议
（一）研究结论
1.农业信贷水平是现代农业发展水平的因，对现代农业的发展水平的影响显著。Granger因果检验结果显示，农业信贷是现代农业发展的因，这种因果关系表明改革开放以来我国农业信贷对现代农业发展水平的提高起了一定的促进作用。根据回归分析结果，农业信贷水平每增长1个百分点，现代农业发展水平可增长0.067个百分点
2.农业资金是现代农业发展的重要约束条件，其边际效益较大于其他生产要素。从农业信贷对现代农业发展分项指标来看，信贷资金对人均家庭农业收入、粮食产量、财政支农水平、劳动生产率、土地生产率的提升具有显著影响，但农业信贷对现代农业分项指标中财政支农水平回归系数最大，农业信贷每提高一个百分点，财政支农水平可提高0.2个百分点，对现代农业发展水平的作用为0.02个百分点，约占0.067个百分点的30%，远远大于其他分项指标的贡献。
3.现代农业的发展速度明显低于农业信贷的发展速度。现代农业的发展是一项综合工程，它的发展水平是由粮食发展水平、农民收入水平、机械化水平、劳动生产率、土地生产率、可持续发展水平等多项指标加权而得，现代农业的的发展受到诸多方面的制约与影响，有的指标由于基数大、年度变化很小，如森林覆盖率等，使得现代农业发展速度偏慢；而农业信贷在测度时只是使用了信贷量一个指标，信贷量在近几年的年均递增速度较快，使得农业信贷的发展速度明显快于现代农业发展速度，根据回归分析，农业信贷水平的发展速度是现代农业发展水平14.9倍。要充分提升农业信贷对现代农业的促进作用，就必须进一步加快农业信贷支农力度。
（二）政策建议
1.应重视农业信贷对现代农业发展的影响作用，加大农业信贷力度。实证分析表明，农业信贷对现代农业发展存在显著影响，并存在因果关系，农业信贷对现代农业发展起促进作用，加强农业信贷业务，必将促进现代农业发展登上新台阶。对于现代农业的分项指标中农村居民家庭人均收入水平、粮食产量、财政支农水平、劳动生产率等对农业信贷反应敏感的指标，可更多地采用金融信贷手段加以推进；而农田水利设施、农业可持续发展方面的改善对农业信贷反应不敏感，这些方面需要资金较多，要动员全社会的力量，多渠道投入资金。在加强信贷业务的同时，还要注重其他方面的投入，如政策支持、科技投入等。加强诚信体系建设与贷款知识的培训，提高农业生产大户的综合素质，可进一步克服农业生产大户贷款方面的局限性，在申贷过程中少走弯路，更多地得到贷款机会和贷款量。
2.强化政府在信贷服务体系中的作用，建立从中央到地方的全方位农业产业信贷服务模式。由于农业是弱质产业，生产经营规模较小，风险大、盈利率低，使得银行的趋利性特点与之相矛盾。金融机构在发放贷款时往往将上市公司、国有大中型企业、高盈利产业等列为首选的信贷支持对象，而对于农业产业则是次之对待，使得很多农村中的农业生产主体得不到贷款或得到的贷款很少，远远不能满足生产经营的需要。鉴于这种状况，政府应该着眼于构建由政策性金融、商业性金融、合作性金融相结合的多元化农业融资体系，形成合力为现代农业发展提供资金支持。
在中央层面专门设立具有行政指导职能的 “农业产业金融服务管理中心”。该中心对全国的农业信贷支持进行整体规划与布局，包括总体信贷规模、重点发展区域、各家金融机构支持农业发展的任务分工等，真正将支持现代农业发展作为人人必做的公益性事业、作为金融部门业绩考核的指标之一。
关键词：农户；投资行为；综述
中图分类号：F33/37文献标志码：A文章编号：1673－291X（2008）14－0099－03
由于投资是农业增长的重要动力，而农户是农业投资的基本主体。因而，农户投资行为将直接影响着农业经济增长的速度、方式、结构和方向等众多方面。所以，不少学者都对此问题进行了深入的研究。大体而言，这些研究主要集中在以下几个方面：
1农户投资不足及其原因
1964，舒尔茨（Theodore.William.Schultz）较早地对发展中国家农户投资不足的原因进行了深入的研究[1]，他发现，传统农业中对原生产要素增加投资的收益率极其低下，对储蓄和投资缺乏足够的经济刺激，从而农户不愿意增加投资。Bela Mukhoti（1966）也较早对农户投资不足现象进行研究，通过对农业生产率和农地规模之间相互关系的研究，他指出，农业（种植业）经济的本性为较大的农场主提供了较多比农业投资更有回报率的投资机会，大户可能对农业投资相对减少，其中贸易的存在导致或者扩大了人为的农业投资稀缺；大户在贸易等方面处于垄断地位从而可获垄断利益，这是导致农户投资不足的重要原因[2]。但Gill（1968）通过分析Bela Mukhoti所做各种假定的不合理性，对此问题持完全相反的观点[3]。
国内学者陈立双和张谛（2004）认为，农户的农业投资状况总体在恶化，原因是农业收入增长速度降低、农民生活消费支出增加、农业生产资料价格上涨、农田水利等基础设施条件差及农业比较利益低下等因素导致农民对农业的投资预期降低, 抑制了其对农业的投资冲动和投资行为[4]。此外，还有一些学者对此也提出不少有益的观点。农户投资不足的原因主要有：生活消费发生了挤占效应；农业投资环境的恶化；金融支持不足；制度因素和文化因素；经营规模过小；政府对农民重视不足；农村基础设施薄弱等。
2农户投资行为的主要影响因素
Steigum（1983）认为，关于农户生产性投资行为的研究，从是否强调金融变量产生的作用方面，大体可以分为两大学派[5]。一是调整成本理论学派，其基本观点是假定农户投资资金的可得性是不受限制的，最优的长期资本存量应是投入品价格、产出品价格和技术进步诸变量的函数，且认为可以用调整成本来解释单个企业的投资率；与调整成本理论对应的另一学派则比较强调金融变量在投资过程中所起的作用。Steigum的概括是精辟的，但他归类的视角是农户是否存在融资限制。这种概括可能会忽略许多有代表性的研究。笔者认为，以下的研究也是具有一定代表性的。Lewis 等（1988）在研究澳大利亚农业时发现，资本的使用成本是影响投资的重要因素，但收入却不是一个重要的解释变量[6]。20 世纪 90年代后，国外关于农户投资行为的实证计量经济研究明显增多。Reardon, Thomas; Crawford, Eric; Kelly, Valarie （1994）从资本市场的视角去研究非洲农户非农收入和农业投资之间的关系，结果表明，非农活动的增加有时会使农户的农业投资减少；但非农收入有时也被用于农户投资[7]。Jacoby（1995）等，他们发现：增强土地产权的稳定性有助于农户增加土地投资和土壤改良[8]。Bjornson, Bruced（1995）研究了商业周期对农地投资的影响，指出：1961―1990年间的农地投资回报率显著地受到商业周期资本市场风险状况和贴现率的影响[9]。英国农业经济学家Upton Martio （1996）指出，投资是有风险的，所以投资回报率大于时间偏好率时，农民才愿意投资；农民进行投资面临的风险主要来自环境的不确定性、市场的不确定性和信息不灵三个方面[10]。Gruyter（1996）通过对1949―1991 年荷兰农业投资数据研究发现：存在金融状况的约束下，在荷兰影响农业投资的显著因素有资产资本比、贴现率、投入品价格、产出品价格；而储蓄并不会显著地影响农业投资。
国内在这方面研究较有代表性的是林毅夫教授所做的实证分析[11]，他指出（2005），研究中国农业经济的学者认为，抑制农业投资的潜在因素是农场规模、承包土地使用权的稳定性和金融的不充分性。他以三省四县800农户的调查资料以上观点进行了验证，结果发现，每户的生产性投资和土地规模成正比，但资本土地的比例并未随着土地的规模而增加；在流动性投入严重不足时，信贷也不是制约农场投资的因素；1989年以前土地使用权的低安全感并没有对投资产生严重的不利影响。然而，随着15年承包期的逐渐到来，这个问题可能逐渐变得重要起来。除了林毅夫在此领域的研究外，郭敏和屈艳芳（2002）的实证研究也是比较具有代表性的，其研究结论大致如下[12]：（1）农户收入与农户投资存在着极强的正相关关系；（2）农地收益水平对单位耕地农户投资有较强的正向影响；（3）在当前农村实际情况下，农地规模对农户投资的影响呈现负相关关系；（4）农户的农业贷款资金和农户投入存在着很强的正相关关系；（5）农户土地使用权的稳定性对农户投资起着实质性影响。还有一些学者对此的相关研究也是富有意义的。刘承芳（2001）研究指出[13]，农户生产性投资行为受到信贷可得性、家庭其他方面投资与消费行为、非农就业比、土地规模、国家政策、拥有资产的形式等因素的影响。辛翔飞和秦富（2005）对农户投资行为的主要影响因素包括纯收入、工资性收入、税费支出、家庭经营非农产业支出等及其影响程度进行实证分析，并通过研究农户投资与各个影响因素之间的关系，并提出了提高农户投资水平的对策。张健（2005）分析认为，土地产权强度是影响农户农业投资行为的一个重要因素[14]。贾丁（2004）认为，农户农业生产性投资行为受到多种因素的影响：基本家庭情况、拥有的资源状况、市场条件外部经济环境。
3农户投资与经济增长之间的关系
Boehlje, Michael D.和White, T. Kelley（1969）构建了一个同时引入投资和生产决定的农场成长的模型，并对印地安纳中部地区进行实证分析，发现在农场成长过程中投资与产出之间相互作用；且在现有条件下最优的农场成长并不是规模上有效的[15]。Sadan，Eara（1970）分析了风险状态下农业经营中的投资行为[16]。他首先描绘和界定出了风险状态下作为投资决策者的农业生产单元所面对的“效率边界”，这个边界的大小取决于预期的现值和未来净利润和变化；其次，他还给出了简化的跨时期边界代数方程式（模型），在该式中农业产出水平由单一的投入自变量和随机干扰项所决定的，并且其函数形式是柯布――道格拉斯生产函数；并以此方程对风险状态下农场经济中的投资行为进行了实证研究，同时也考察了不同的生产和消费政策对“效率边界”的影响。最后，他还指出经过适当的调整后的模型可以用来模拟其他政策所产生的影响。
国内也有些学者对农户投资与经济增长关系进行了深入的研究。史清华（1999）研究表明，要素投入数量的增长和质量的提高都会促进农户经济收入的增长[17]。张改清（2005）对农户投资量、投资结构、投资效率的变动规律及与农户经济增长的关系从理论和实证上都做了较细致的分析和研究，得出了不少颇有见地的结论[18]。
4农户投资行为的特征
家庭联产承包责任制在我国的确立使农户成为独立的经营主体，农户家庭经营状况，直接影响着农村经济的发展，所以国内有些学者开始关注农户的生产性投资行为。20世纪80年代中后期，农户投资积极性呈现下降趋势，由此引发许多学者对农户经济行为及（生产性）投资行为的极大关注和深入研究。他们在研究中发现了农户投资行为的诸多特征。胡继连（1992）从农户投资的动机和需求出发以行为科学理论、激励理论为指导思想研究农户投资行为，他认为，农户投资行为具有短期化、货币化、双向兼业等特征。马鸿运（1993）研究发现，农户生产性投资的规律是：农户投资行为具有创新、模仿和保守性并存的特点[19]。孔祥智（1998）分析指出，农户投资行为的特点在于其目标的多重性，这事实上是体制转换的产物。这些分析是从农户的动机、目标、结构及制度环境等方面来展开的，具有理论意义和实践价值，但这些研究大多是对农户的投资行为进行定性分析，而定量实证分析较少[20]。张改清（2005）认为，农户投资呈现规模小、力度不足、分布不均的特征，并进行了不少定量研究。
此外，还有一些学者也对农户投资行为进行了不少有益的研究，由于篇幅的原因并没有在此将其全部列出。前人的学术成果，为进一步展开相关研究带来许多重要的启示。虽然同样是对农户投资行为的研究，但众多学者的分析结论和基本观点往往不太一致甚至完全相反，这些分歧的产生主要是源于不同学者所分析的农户在进行投资和生产决策时各自所处的外部经济条件和社会环境等因素存在差异。于是，我们在研究农户行为时绝不能简单照搬农户经济行为相关研究的个别观点和结论。因此，进一步对农户投资行为所进行分析，应该将农户所处的特定环境和经营对象本身的规律及特点结合起来进行考察。
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[17]史清华.农户经济增长与发展研究[M].北京：中国农业出版社，1999.
[18]张改清.农户投资与农户经济收入增长的关系研究[M].北京：中国农业出版社，2005.
关键词：安徽；农业投资；投资效益分析
中图分类号：F83 文献标识码：A
收录日期：2016年12月22日
一、引言
农业作为我国国民经济的基础产业，农业投资可以改善农业生产条件、提高农业综合生产力、实现农业现代化。但是，农业投资又具有投资大、风险性高、回收周期长等特点，安徽省目前农村经济存在发展水平较低、发展环境较差、劳动力素质较低且科技水平低下等问题。要实现安徽省农业的进一步发展和产值有效增长，不仅需要在投资力度上下功夫，更需要在投资效益上下功夫。
本文在参阅众多学者研究成果的基础上，立足安徽省的农业经济发展数据，采用生产函数模型，利用Eviews6.0软件对数据进行建模，综合分析安徽省农业投资效益，为农业发展决策提供理论依据，进一步为提高安徽省农业投资效益提出建议。
二、安徽省农业综合开发投资现状分析
农业是国民经济的基石，安徽省作为农业大省，历年重视农业的发展。
（一）安徽省农业投资结构分析。投资是农业发展的动力，农业投资结构规模影响着农业经济的质量与水平，只有农业投资的不断增加才能保持农业持续发展。按照投资主体的不同，将安徽省农业投资分为政府财政投资、银行贷款、农户自筹与农户集体固定投资，其中农户自筹投资额较少，主要以政府、银行信贷与农户集体投资为主，所以主要分析这三种投资方式。
2000～2015年，安徽省财政对农业投资呈不断上升的趋势，安徽省财政对农业支持由2000年的21亿元增加到2015年的578亿元，年均增长6.25%，农业支出占财政支出总比重总体也不断增加，由2000年的7.1%提升至2015年的11.03%，这充分反映了安徽省政府对农业发展的重视程度。
银行信贷主要表示为对农业支持贷款额，由于受到数据资料的限制，安徽省自2009年之后就不再统计银行对农业的贷款额，所以我们无法查询到2009年之后安徽省银行对农业的贷款数据。但是，我们可以发现银行对农业支持力度也呈现不断加大的形势，从2000年的181亿元增加到2009年的630亿元，我们有理由相信银行对农业信贷也是保持平稳增长的。
安徽省农村集体固定资产投资额自2000年的4亿元增加到2015年的763.32亿元，总体呈不断上升的趋势，但是农村固定投资额占全社会固定资产投资比重却不断下降，这说明安徽省农村基础设施建设较弱，有待加强。
（二）安徽省农业投资中存在的问题
1、财政支持资金不足、结构不合理。从规模上看，安徽省财政对农业投资额是每年递增的，但是农业支出占财政总支出比重在2000年之前很少达到10%，而且政对农业支出增长率却没有得到显著提升，这说明财政对农业投资力度仍需加强；从投资结构上来看，财政对农业科技投入较少，第一产业固定资产额占全社会固定资产投资比例一直低于5%，比重较低。安徽省农业科技对经济发展贡献力度与其他省市相比存在一定差距，所以还要加大对农业科技的支持力度。
2、银行对农业支持力度不够。根据现有可查询数据来看，安徽省银行对农业贷款规模一直远低于工业贷款和商业贷款的比例，显然，金融机构对安徽省农业投资的支持力度仍有待加强。造成这种现象的原因有：（1）农业收益不稳定，贷款风险较大。由于农业发展受自然因素的制约导致收益具有不确定性；（2）农村信用评估体系不健全。安徽省目前从事农业生产的劳动力素质普遍不够高，自身经济实力有限，银行在面对如此庞大的农民贷款群体时无法进行全面的调查和甄别，所以设置了较高的贷款条件，这一定程度上也限制了银行对农业贷款业务的开展。
3、农户自身积极性较低。农民收入水平较低，资金有限。家庭消费支出占据了安徽农户家庭总支出的较大比例，而且农业收入不稳定，可以用来扩大农业生产再投资的资金不多。加之农业发展风险性较大。我们知道农业发展受自然风险的影响较大，其产业链较短附加值低，所以很多农户为了增加收益往往并不愿意将收入对农业进行再投入，而更偏好于其他非农产业。
综上所述，自2000年以来，安徽省政府对农业投资、银行信贷、农户投资和农村固定资产投资规模都不断扩大，但是依然存在着如财政支持资金不足、结构不合理、银行对农业支持力度不够、农户自身积极性较低等问题。
三、安徽省农业投资效益实证分析
（一）模型构建与变量选取。本文利用生产函数模型分析安徽省农业投资效益，在选取影响农业投资效益因素时选择农业生产总值作为产出指标。在农业投入指标选择上，我们选取2000年至2015年共16年的安徽省土地有效灌溉面积代表土地、水资源投入，农村从业劳动力代表劳动力投入，财政投资代表政府财政投入的，农用机械总动力代表农业科技进步。
（二）计量模型估计。根据上述分析，我们采用Y代表农业生产总值（亿元），X1代表政府财政投入（亿元），X2代表农业从业人数（万人），X3代表土地有效灌溉面积（千公顷），X4代表农业机械总动力（万千瓦）。对以上变量分别取对数，可得到如下生产函数模型：
LnY=C+alnx1+blnx2+clnx3+dlnx4
采用OLS方法利用Eviews6.0软件得到方程如下：
lnY=13.80+0.43lnX1-0.89lnX2+0.76lnx3-1.00lnx4
通过表1我们发现，修正后的R2值为0.972，说明模型对总体样本值的拟合优度非常高，DW值为2.14表明并不存在一阶自相关，通过偏相关系数检验后进一步表明模型不存在自相关。模型的缺点在于农业从业人数与农业机械总动力的T检验值较低，这很大程度是由我们选取的样本数据时间跨度较小、样本量不够大所导致的，但是这些变量仍是符合经济学意义的，所以我们仍然予以保留。从经济的实际情况考虑，现在的回归结果与四个因素的相关性较为吻合。政府财政投入的弹性为a=0.43，农业从业人数的弹性为b=-0.89，土地有效灌溉面积的弹性为c=0.76，农业机械总动力的弹性为d=-1.00。（表1）
（三）安徽省农业总体投资效益分析。与2000年相比，我们可以看到在国家政策的引导下，财政投入不断增长促进了农业发展，农田的有效灌溉面积与农业机械总动力得到显著增长，但是随着城镇化的快速发展，大量农村居民进城务工和大量农村从事农业的劳动力流失，导致农村从业人员负增长。
总体来看，在影响安徽省农业投资效益的因素中，农田有效灌溉面积的弹性最大，说明它对安徽省农业生产总值的增长贡献最大，农田有效灌溉面积每增加1%，农业生产总值就增加0.76%，这说明水资源与耕地资源对安徽省农业发展有着十分重要的影响；政府财政投入弹性为0.43，说明财政支农投入每增加1%，农业生产总值就增加0.43%，这证明了财政投入对农业发展有着相当大的支持作用；农业从业人员的弹性为-0.89，说明从事农业生产的劳动力每减少1%，农业生产总值就增加0.89%，从安徽省农村现状来看，农业从业人数数量较充足，但是整体素质偏低，缺少科学技术运用能力的支持，因而造成弹性为负的情况；农业机械总动力的弹性为-1，这个较低的弹性系数正说明了当前加大农业机械化投入并不能立马带来显著回报，需要较长时间的回收期，由于安徽省农业劳动者普遍素质不高，可能对农业机械的利用率较低，因而导致农业机械总动力的贡献度较低。
四、提高安徽省农业投资效益的政策建议
（一）加大财政支农力度，巩固农业发展基础。政府要不断强化政府职能、加大各级财政支农和促进农村发展，一方面要保C对农业的投资力度；另一方面积极引导银行、农户对农业投资。政府要合理规划对农业的支出规模，提高财政资金用于农业支出的比重。同时，加强对农村文化教育、农业科技创新的支持力度，大力推广农业科学技术，提高财政支农效益。
（二）拓宽农业投资渠道。努力形成以政府财政投入为导向，农户与农村集体投资为主体，银行信贷为支撑，引进外资为补充，全社会共同参与的多层次、多渠道的农业投资体系。
（三）改善投资结构，提高投资效益。农业投资结构对投资效益起着决定性的影响。根据安徽省的实际情况，首先应加强农业基础设施建设，通过改善农村交通状况，加大农业信息基础设施建设等措施来促进农产品市场发展。然后增加农业科技投资，提高从事农业劳动者素质，加大对农业技术创新的投资。促进农业经济增长方式由“粗放型、数量型”向“集约型、质量型”转变。
（四）发挥区位优势，优化农业布局。安徽省靠近长三角经济圈，有着巨大的消费市场，所以安徽省农业有着良好的发展前景。安徽省应因地制宜，根据自然因素确定不同地区的农业发展模式，促进农业生产、经济增长与生态环境的科学协调可持续发展。
主要参考文献：
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（1.中南财经政法大学工商管理学院，武汉 430073；2.武汉市第二中学，武汉 430010）
摘要：农业综合开发投入作为国家支持农业科技创新的一项重要举措，对农业机械化水平有重要影响。基于1988～2011年全国农业综合开发资金投入和农业机械总动力的数据，利用现代计量经济学中的Granger因果检验、ADF检验以及协整检验方法，并通过建立线性回归模型，研究结果表明农业综合开发总投入与农业机械化水平之间存在正向拉动关系。其中，财政支农资金投入、自筹资金对农业机械化水平有着显著的正向拉动作用，而银行贷款对农业机械化水平没有显著的影响。因此，应通过继续加大财政支农的力度和资金投入、积极通过有效措施促进农民增加收入、完善优化农业综合开发总投入的结构等方面的政策建议，促进农业机械化水平的稳步提升。
关键词 ：农业综合开发投入；农业机械化；农业机械总动力
中图分类号：F323 文献标识码：A 文章编号：0439－8114（2015）04－0993-04
DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.04.058
收稿日期：2014－05－29
基金项目：中南财经政法大学2014年度“研究生创新教育计划”立项课题（2014B0806）
作者简介：张跃强（1982－），男，湖北黄冈人，在读博士研究生，研究方向为农业经济，（电话）15927567446（电子信箱）zhangyaoqiang－88＠163．com。
2014年“中央一号文件”旨在加快推进农业现代化的进程和水平，而农业机械化水平是农业现代化的重要标志［1］。改革开放以来，随着国家强农支农惠农力度的不断加大，中国农业综合开发投入逐年增加，这极大地改善了农业生产经营条件，扩大了农业机械总动力的规模，确保了农业劳动生产率的提高，为农民增收奠定了基础［2－5］。那么，农业综合开发资金总投入对促进农业机械化的效应究竟如何？各类来源渠道的农业综合开发投入资金（中央财政资金、地方财政配套资金、银行贷款、自筹资金）促进农业机械化的效应又怎样呢？已有的研究文献大多局限于探讨不同类型的农业综合开发项目与农业机械化之间的关系，特别是农业产业化经营项目对农业机械化的影响，而鲜有文献从总投入及投入构成上分析农业综合开发与农业机械化之间的关系。本研究试图通过实施Granger因果检验、ADF检验，并在此基础上利用协整检验方法，进而构建线性回归模型，实证分析农业综合开发项目的总投入、各类来源投入对农业机械化的影响，最后提出有针对性的政策建议。
1 数据来源与描述性分析
1．1 数据来源与处理
本研究的数据来自历年的《中国财政年鉴》中农业综合开发资金投入的数据和《中国农村统计年鉴》中农业机械总动力的数据。
根据《中国财政年鉴》的统计口径，农业综合开发资金总投入由财政资金投入、银行贷款、自筹资金三部分组成。其中，财政资金包括中央财政资金和地方财政配套资金。本研究选取了1988~2011年上述各经济变量的年度数据以及农业机械总动力的年度数据。为分析问题方便，用ADF代表农业综合开发资金总投入，FF代表财政资金投入，数额等于中央财政资金投入和地方财政配套资金投入之和，BL代表银行贷款，SF代表自筹资金，AMP代表农业机械总动力，而农业机械总动力是代表农业机械化水平的。
由于价格因素对农业综合开发资金投入的影响较大，因此本研究对数据进行了有效处理以剔除价格因素的影响。由于数据的自然对数变换不仅不会改变原变量之间的关系，而且还能使其趋势线性化，同时消除时间序列中存在的异方差，所以对ADF、FF、BL、SF以及AMP分别取自然对数，取对数后的新变量分别用L（ADF）、L（FF）、L（BL）、L（SF）以及L（AMP）来表示。
1．2 描述性分析
农业综合开发资金投入作为国家支持农业发展的一项重要举措，对提高农业机械化水平、增加农民收入有重要作用［6，7］。伴随着国家农业政策强有力的指导和农业综合开发资金的逐步实施到位，截至2011年底，农业综合开发资金投入的力度一直在大幅提升。
从图1可见，我国农业综合开发资金总投入呈逐年增长态势，2011年达到518．33亿元，是1988年投入量的29倍之多，年平均增长率达15．78％。从资金投入组成来看，财政资金投入占资金总投入的比重最大，2011年该比重达到69．5％，且财政资金投入也呈逐年增长态势，年平均增长率高达17．54％。其次是自筹资金，尽管2011年资金投入比2010年有所减少，但占资金总投入的比重仍达到29．04％，表明该部分资金投入对资金总投入的影响也不容小觑。银行贷款比重相对较小，2011年投入额仅占资金总投入的1．46％。
从农业机械总动力的走势图来看，1988～2011年间，农业机械总动力呈逐年增长趋势，2011年达到9 773．50亿w，是1988年的3．68倍，年平均增长率达到5．83％。农业机械总动力的持续增加充分证明国家对发展农村经济、改善农业生产条件所采取的有力措施。但是，影响农业机械化水平的因素有很多，农业综合开发资金投入是否对农业机械化水平提高有影响，以及各类资金投入对农业机械化水平影响程度的大小，还需做进一步的研究。本研究通过分析农业综合开发资金投入对农业机械化水平的影响程度，以期在农业综合开发投入资金方面找到有利于加快农业机械化进程、实现农业现代化的有效措施。
2 格兰杰（Granger）因果关系检验
为更清晰地分析农业机械化和农业综合开发各项资金投入之间的关系，将农业机械化水平用农业机械总动力来代表，定义为AMP，作为被解释变量，将农业综合开发总投入定义为ADF，财政资金投入定义为FF，银行贷款定义为BL，自筹资金定义为SC。首先将ADF、FF、BL、SC分别与AMP做格兰杰检验以找出农业机械化与农业综合开发资金投入之间的因果关系，再选择解释变量，分析农业综合开发投入资金的增加对农业机械化的影响。
根据现代计量经济学的要求，在对时间序列数据做格兰杰检验之前，往往需要对原始数据先取对数，因此分别用L（ADF）、L（FF）、L（BL）、L（SF）同L（AMP）进行格兰杰因果检验。检验结果如表1所示。
从表1 可以看出，在显著性水平为5％的情况下，L（AMP）是L（ADF）的Granger原因，同时L（ADF）也是L（AMP）的Granger原因，这表明农业综合开发总投入与农业机械化水平之间互为因果关系；L（AMP）是L（FF）的Granger原因，同时L（FF）也是L（AMP）的Granger原因，这表明财政资金投入与农业机械化水平之间也是互为因果关系；L（AMP）不是L（BL）的Granger原因，但L（BL）是L（AMP）的Granger原因，这说明农业机械化水平不是银行贷款的Granger原因，但银行贷款是农业机械化水平的Granger原因；L（AMP）不是L（SF）的Granger原因，但L（SF）是L（AMP）的Granger原因，这说明农业机械化水平不是自筹资金的Granger原因，但自筹资金是农业机械化水平的Granger原因。这说明农业综合开发总投入及其各组成部分对农业机械化水平都有重要影响。这一检验结果为今后国家实施力度更大的农业综合开发投入政策提供了有效的实证依据。因此，下面将有针对性地分析农业综合开发总投入及其各组成部分与农业机械化水平之间是否存在长期的均衡关系。
3 平稳性检验与协整检验
3．1 平稳性检验
由于本研究中农业机械总动力、农业综合开发总投入以及各构成部分均为时间序列数据，所以为了避免非平稳时间序列造成的“伪回归”，以保证分析结果的准确性，首先利用Eviews7．0软件，针对L（ADF）、L（FF）、L（BL）、L（SF）以及L（AMP）分别进行ADF单位根检验。从表2可以看出，在5％的显著性水平下，变量L（AMP）、L（FF）、L（ADF）、L（BL）、L（SF）均为非平稳时间序列。
然后，对L（AMP）、L（ADF）、L（FF）、L（BL）以及L（SF）的二阶差分序列进行检验（表3）。从表3可以看出，在5％的显著性水平下，L（AMP）、L（ADF）、L（FF）、L（BL）以及L（SF）均为二阶单整序列，即L（AMP）～I（2）、L（ADF）～I（2）、L（FF）～I（2）、、L（BL）～I（2）以及L（SF）～I（2）。在二阶单整序列的条件下，则可以继续对农业机械化水平与农业综合开发资金总投入、财政资金投入、银行贷款、自筹资金分别进行协整检验分析。
3．2 协整检验
由于L（AMP）、L（ADF）、L（FF）、L（BL）以及L（SF）都是二阶单整序列，故采取Engle－Granger两步法来检验其协整关系。首先分别对L（AMP）与L（ADF）、L（AMP）与L（FF）、L（AMP）与L（BL）、以及L（AMP）与L（SF）进行回归，然后通过检验回归残差的平稳性来判断变量间是否存在协整关系。利用Eviews7．0软件，以L（AMP）为被解释变量，L（ADF）为解释变量。用计量经济学OLS回归模型，输出结果如下：
L（AMP）＝ 6．758 997＋0．446 070L（ADF）
Se＝（0．352 710） （0．024 730）
t＝（19．163 03） （18．037 68）
P＝（0．000 0） （0．000 0）
R2＝0．9366 65 F＝325．358 1
以L（AMP）为被解释变量，L（FF）为解释变量，用计量经济学OLS回归模型，输出结果如下：
L（AMP）＝ 7．458 051＋0．414 828L（FF）
Se＝（0．281 153） （0．020 589）
t＝（26．526 64） （20．148 26）
P＝（0．000 0） （0．000 0）
R2＝0．948 592 F＝405．952 4
以L（AMP）为被解释变量，L（BL）为解释变量，用计量经济学OLS回归模型，输出结果如下：
L（AMP）＝ 7．927 926＋0．435 200L（BL）
Se＝（1．536 287） （0．128 917）
t＝（5．160 446） （3．375 812）
P＝（0．000 0） （0．002 7）
R2＝0．341 241 F＝11．396 11
以L（AMP）为被解释变量，L（SF）为解释变量，用计量经济学OLS回归模型，输出结果如下：
L（AMP）＝ 7．423 266＋0．432 142L（SF）
Se＝（0．339 675） （0．025 756）
t＝（21．854 04） （16．778 21）
P＝（0．000 0） （0．000 0）
R2＝0．927 514 F＝281．508 3
在计量经济学中，只有当残差序列是平稳序列时，才表明被解释变量与解释变量之间存在着协整关系［8］。为检验回归残差的平稳性，需对上述OLS回归模型得到的残差序列进行ADF平稳性检验。由于残差序列的均值为零，故选择无截距项、无趋势项的ADF检验，检验结果见表4。由表4可知，在5％的显著性水平下，除L（AMP）与L（BL）的OLS回归方程的残差序列为非平稳序列外，其余的OLS回归方程的残差序列均为平稳序列。因此可以得出，农业机械化水平与农业综合开发总投入、财政资金投入、自筹资金之间存在协整关系，而与银行贷款不存在协整关系的结论。由上述协整回归方程可知，长期内农业机械化水平与农业综合开发总投入、财政资金投入、自筹资金之间确有显著的正相关性。农业综合开发总投入每变动1％，将导致农业机械化水平同向变动0．446 1％；财政资金投入每变动1％，将导致农业机械化水平同向变动0．414 8％；自筹资金每变动1％，将导致农业机械化水平同向变动0．432 1％。
4 结论与建议
通过对1988~2011年中国农业综合开发投入对农业机械化水平的影响进行分析和计量研究，得出结论：农业综合开发总投入对农业机械化水平有显著影响，其中财政资金投入、自筹资金对农业机械化水平有显著的正向拉动作用，而银行贷款对农业机械化水平没有显著的影响。根据以上结论，特提出以下政策建议：
1）继续加大财政支农的力度和资金投入。2004年以来，以“中央一号文件”为代表的支农政策加大了对农业的支持力度，财政支农支出总额（包括财政支农支出和农业综合开发财政投入两部分）由2004年的2 481．58亿元增加到2012年的11 777．46亿元。正是在财政支农资金促进农业机械化水平提高的条件下，近年来在中国许多地区才出现了一大批农业产业化龙头企业、家庭农场等新型农业经营主体［9］。这些新型农业经营主体的出现，可有效破解传统农业的“高投入、高风险、低产出”的难题，加快由传统农业向现代农业的转变，提高农业生产经营活动的机械化水平。
2）积极通过有效的措施促进农民增加收入。上述计量经济分析表明，农民自筹资金对农业机械化水平有显著的正向拉动作用。而农民自筹资金能力的高低，是以自身收入的多少为前提的。因此，要更好地发挥自筹资金对农业机械化水平的拉动作用，必须千方百计增加农民的收入。为此，可采取的措施有：通过政策引导鼓励农民种田，向公众宣传农业对于国家和社会经济生活的重要作用，让农业成为真正体面的职业；对农民进行技术培训和指导，提高农民从事农业的生产率水平；完善农产品市场风险防范机制，确保农民的收入不会因为市场的风险而下降［10］。
3）完善优化农业综合开发总投入的结构。计量模型验证表明，银行贷款对于农业机械化水平不产生显著的影响。因此，在农业综合开发总投入的结构中，应适当降低银行贷款所占的比重，而相应提高财政资金投入和自筹资金所占的比重，以更有效促进农业机械化水平的提升。在提高财政支农资金比重方面，需要中央财政与地方财政的协调配合，共同发挥好财政支农的效果；在提高自筹资金所占比重方面，需要更大幅度提高农民的收入，充分发挥农民在提高农业机械化水平方面的主动性和积极性。
参考文献：
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［4］ 李普亮，贾卫丽．改革开放后财政农业投入对农民增收的效应分析［J］．税务与经济，2010（3）：49－56．
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［7］ 朱春龙，严洪源．加强农业综合开发推进新农村建设［J］．江苏农村经济，2007（1）：16－18．
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