李惠民

摘 要：我国是农业大国，地域辽阔、平原众多，现阶段农业机械化的应用和普及提高了我国粮食的产出效能，促进了我国农业的可持续发展。本文从选择测算模型、选举变量和采集数据以及数据处理几个方面详细阐述了农业机械化对粮食产出效能贡献的测算条件，并对测算过程做出了深入分析。

关键词：农业机械化;粮食产出;效能测算

近些年来，我国传统农村的劳动模式发生了改变，部分务农人员开始前往城市务工，而随着我国城镇化的迅速发展，大力推广农业机械化迫在眉睫。此举既能够有效解放劳动力，还可切实提升粮食的产出效能。相关人员需精确计算农业机械化的贡献率，以从数量关系上正确认识农业机械化对粮食产出的效能。

一、农业机械化对粮食产出效能贡献的测算模型及变量选取

（一）选择测算模型

现如今，有多种方法能够对农业机械化在农业生产上贡献率进行测算，但在本文中，笔者将从农业机械化、系统工程以及经济学理论入手，将操作性强以及技巧简单作为根本原则，希望能够适用于我国各省市的科研机构与农机部门的工作中。在进行测算时，需对以下几点问题进行明确。

1.定性与定量相结合。应采取定性与定量相结合的方式，以定性分析作为基础做出定量分析，其计算结果可以通过定向分析做出解释。

2.宏观和微观相结合。将宏观与微观相结合，综合考虑我国各不同行业相关资料的同时，针对典型项目进行分析，由点及面，进而使得农业机械化对产出效能的贡献得到有效证实。

3.行业、区域和时段分析相结合。测算方法可以结合在不同行业、不同区域以及不同时段所具有的特点，进行详细分析。

（二）选取变量以及采集数据

在确定相应的测算模型之后，便可以开展选取变量以及采集数据的工作了，该步骤的工作质量严重影响了后续数据的精确性与真实性。从农业系统的性质来看，其具有较强的复杂性，农业粮食产出效能不仅会受到各种人为因素影响，同时还会受到自然天气等环境影响。人类很难对天气状况进行控制，因此，选择合适的模型变量是十分重要的。在选取变量的同时，需要明确当地农业生产的基本状况，还要将各种能够影响农业粮食产量的因素考虑在内，而对于部分影响细微的因素可以忽略不计。

（三）数据处理

1.数据的计量范围。数据的计量范围包含两方面问题，一是在统计上，难以确保其统计量与所设计内容相符合，而是在数据的应用上，无法保证各数据拥有相同的时间意义。通常情况下，如果对统计年鉴上的数据采取直接使用的方式，便有可能出现上述两种问题。例如，对于农业劳动力统计数量来说，物耗值与产值都是一年以来的累计数，能够体现出整年的生产情况，而年鉴中所给出的却是当年的年末数。由此看来，二者所代表的时间意义各不相同。

2.数据的长度选取。对于某些模型来说，为了能够方便计算，通常会采用差分来代替微分。在对时间增量的長度选取较大时，变量之间的高阶增量对产出增量的影响会增大，以至于在数学上不能再把高阶增量忽略。所以在对其进行实际测算过程中，应尽量选取较小的时间增量长度，以此确保测算数据的真实性以及准确性。

3.时间变量的选取。在选取时间变量时，一般会出现两种情况，一种是以基年为1开始，即t=1，而另一种则是以基年当年的年份作为开始，即t=基年的年份。本文以基年当年的年份开始。

二、农业机械化对粮食产出效能贡献的测算过程分析

（一）变量和统计数据的选取

在测算农业机械化对粮食产出效能的贡献时，对于变量和统计数据的选取是关键，主要包含以下几方面内容：

1.粮食总产出。对于粮食总产出数据的统计，可以对农业的总产值、总产量以及农业的利润进行选取。其中，由于农业利润测算较为困难，所以通常情况下会选择农业生产的总产值与总产量。

2.土地投入。土地投入是粮食生产最基本的条件，没有土地粮食便无从生长。通常情况下，粮食的播种面积便可以体现出土地的投入量，能够在对粮食播种面积数据的收集中体现出粮食产量与土地投入量之间的关系。

3.劳动力投入。劳动力投入的具体数据难以实际测算，但可以通过对农民人口数量等情况进行估算和预测。通常采用的测算方法是对农村地区从业人员的数量进行分析，进而得出农村所投入劳动力的大概数量，同时凭借有关的统计数据，明确农村人口中从事农业种植的劳动力人口数量。利用该方法所测出的数据相对来说准确率较高，有极强的应用价值。

4.农业机械投入。对于当前我国农业机械投入的实际数据来说，现在并没有可以依据和参考的相关资料，但是可以凭借农业生产总动力这一数据，对农业机械的投入状况进行大概的了解。

5.化肥投入。在农业粮食生产的过程中，化肥是影响粮食质量与产量至关重要的因素，在农业机械化生产中有效投入化肥能够切实提升粮食产量。因此化肥的数据应作为重要变量，纳入测算范围内。

6.有效灌溉面积。对粮食作物进行灌溉可以满足其水分需求，提升粮食作物的产量，而有效灌溉面积的大小可以作为衡量粮食作物抗旱能力的重要依据，因此，应将有效灌溉面积作为重要的考虑因素之一。

（二）测算数据

在对上述各项变量和数据明确的基础上，便可以正式展开测算工作。首先要确定粮食生产函数的模型，凭借相关公式，对有关变量的弹性进行计算。其次，应计算出各个变量的增长率。现如今普遍应用于变量增长率计算的有两种方法，一种是环比增长速度算数平均法，另一种是几何算术平均数法。其中尽管几何平均数法在操作上较为简单，但是一旦出现异常情况，很容易使得测算数据失去准确性。由此可见，相比环比增长速度算术平均法来说，几何平均数法在应用上拥有较大的局限性，而环比增长速度算数平均法的算法简单，还不会被其他条件过分影响，所以该方法的应用范围较广。

三、结束语

总而言之，农业机械化的应用和推广会对粮食产出效能的提升做出极大地贡献，有效解放劳动力，促进我国城镇化的发展进程。因此，我国应对农业机械化的贡献有更加明确的认识，加大力度推广农业机械化，扩大粮食作物的种植面积，为粮食增产增收创造良好的条件。

参考文献：

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[2]何哲峰.浅析中国农业机械化服务对粮食生产的影响[J].种子科技，2019，37（08）：164.