摘要  从农机财政支出作用机理入手，依据江苏的数据，核算财政支出绩效值，分析财政杠杆作用发挥的影响因素，并据此提出有效提升农机财政支出效率的对策建议。结果表明：①农机化水平可以作为农机财政发挥杠杆作用的“支点”，农机财政支出绩效表现出一定的区际差异。其中经济绩效表现为不发达地区（苏北）>欠发达地区（苏中）>发达地区（苏南）；综合绩效呈现不发达地区（苏北）>发达地区（苏南）>欠发达地区（苏中）的特点。②现代农业体系下摆脱传统的发展理念，积极培育和发展新型农业经营主体，强化农业技术社會化服务与带动，完善社会就业与保障体系，探索因地制宜的农业燃油和电力市场价格制度，以技术创新和科技投入等推动农机财政支出绩效长效发挥，将是江苏实现农业高质量发展的长久之计。

关键词  农机财政支出；作用机理；绩效；江苏省

中图分类号  S-9  文献标识码  A  文章编号  0517-6611（2024）04-0193-07

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.04.043

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Study on the Performance of Agricultural Machinery Financial Expenditure—An Empricial Analysis Based on Jiangsu Province

TAN Jian.hua1，2

（1.School of Public Administration， Nanjing Agricultural University， Nanjing， Jiangsu 210095;2.Office of the Party Committee of Nanjing University of Industry and Technology， Nanjing， Jiangsu 210023）

Abstract  The paper studies with the exploration on the mechanism of agricultural machinery financial expenditure，accounting and analyzing the efficiency and its restrictive factors.And finally we puts forward some suggestions.The results show that：①Agricultural mechanization level could leverage financial expenditure to financial efficiency and show interregional differences.Economic effect shows North.Jiangsu>Mid.Jiangsu>South.Jiangsu，while comprehensive effect（social，economic and ecological benefit） is North.Jiangsu>South.Jiangsu>Mid.Jiangsu.②In the modern agricultural system，we should get rid of the traditional concepts of development，cultivating and developing new agricultural operation entities，strengthening the socialized services and driving force of agricultural technology，improving the social employment and security system，exploring the supportive policy of agricultural fuel and electricity market price according to local conditions，and establishing the long.term effective mechanism of agricultural machinery financial expenditure performance by means of technological innovation and investment in science and technology，which will be the only way for Jiangsu to achieve high.quality agricultural development.

Key words  Agricultural machinery financial expenditure;Mechanism of action;Performance;Jiangsu Province

基金项目  2019年江苏生产力研究学会课题项目（JSSCL2019A006）；2019年原南京工业职业技术学院院级项目（GJ19-06Z）。

作者简介  谭建华（1978—），男，江苏泰州人，副研究员，在读博士，从事土地资源管理研究。

收稿日期  2023-03-18

党的十九大提出实施乡村振兴战略，要求坚持农业农村优先发展，完善农业支持保护制度。农业的基础地位、自身弱质性及其外部环境复杂性决定了财政支农具有重大现实意义［1-2］，其已成为世界各国政府保护和冲减农业生产风险的一项通行做法［3］。然而以往粗放型增长模式下，财政支农政策实施存在投入结构不合理［4］、产出效率低［5-6］和区际不平衡等低效表现［7-8］。而农机财政支出作为支农财政的重要组成，对推动农业现代化负有重要职责，如何提高其绩效显得尤为重要和迫切，这就需要建立在对该项财政支出进行合理评价的基础上，找到关键影响因子。学术界对此早已有所关注，认为农机财政政策实施刺激了农机消费增长［9］、提高了农机化水平［10］、加快了农村剩余劳动力转移［11］、促进了农业增产和农民增收［12］。但也有学者认为作为一种市场干预，农机财政支出容易出现投入比例过高、规模过大、市场扭曲和产能过剩等“失灵”情况，最终导致原有同类农机户经营收入下降［13］和不利于发挥财政支农的积极作用［14-15］。还有研究认为在短期内农机财政补贴政策可以提高农机化率，但长期而言其年度边际效益会出现持续下降［16-17］。可以看出，学术界对农机财政支出绩效进行了大量研究，取得了丰硕成果，但并未达成一致结论，一个关键原因是相关研究仅从某一部分（主要是农机购置补贴）或单一视角（如种植行为、农机化率、农业产量和农民收入等）进行部分效益的判断。鉴于此，笔者在系统阐释农机财政支出作用机理的基础上，统一将政策的社会、经济和生态效益纳入评价体系，并深入分析宏观和中观层面农机财政支出绩效和制约因素的差异，提出有效发挥财政支农政策积极效应的对策建议，具有很好的理论和实践意义。

1  农机财政支出绩效发挥的形成机理

这里借助物理学中的“杠杆”一词对农机财政支出绩效进行评价，与物理学中描述以小搏大的科学原理一样，在金融学中其实质是一个乘号，借此可放大投资结果，且不论结果是盈或亏，都会以一个固定比例增加。农机财政支出属资本投资，一般不对农业生产产生直接影响，需借助人力、技术和其他要素等“载体”发挥作用［18］，进而产生一系列社会、经济和生态效应［19］，农机化水平正是农机财政发挥杠桿作用的“支点”（图1）。

农机财政支出包括农机购置补贴支出、推广培训支出、基本建设支出、科研支出、一般行政支出及其他支出等，其中：①农机购置补贴支出为农机化水平提升创造基础条件。此项支出为农民购机提供直接或间接资金支持，减少购机成本，激发购机行为，增加农业机械装备数量，促进机械与劳动力产生要素替代，最终提高农机化水平［20］。②推广培训支出为技能提升和技术转化提供资金保障。推广培训支出为农民参与技能培训提供资金保障，调动其接受新知识的积极性，激发其采用新技术的愿望，最终使先进技术成果转化为现实生产力［21］，助推农机化发展。③基本建设支出为农机化发展提供外部保障。基本建设支出改善农田道路、仓储、灌溉等生产条件，有利于推进农地流转和规模经营，为农业机械化发展夯实环境基础［22］。④科研经费支出为技术转型和产业升级提供动力保障。科研经费的支撑降低了农机企业技术创新和产业升级改造的机会成本，激发农机科技人员创新潜力和动力，促进农机生产技术转型和产业升级［23］，推动农机化发展。⑤一般行政支出与其他支出则为农机化发展和农机作业提供管理和金融服务，构建多方保障机制，有效提升农机化水平［24］。

以农机化水平为“支点”显化农机财政支出综合效益，包括：①优化资源配置，提高生产效率，促进剩余劳动力转移。农机化水平提升降低农民劳动强度、缩短劳动时间和非农就业机会成本，最终优化配置资源，促进农业生产规模化、集约化和产业化，提高生产效率和规模效率［25］，最终增加农民非农收入和促进城镇化发展。②农机需求增加提高企业利润和激发技术创新。农机需求增加对相关产业产生冲击和影响［26］，客观上存在农机具市场需求提高相关产业利润，利润增加又反向激发企业扩大再生产的投资行为，促进农机生产技术和产业升级，提高农机性能，降低能源耗损，助推生态农业发展。③以农机化发展为基础的循环产业链不断延伸，创造更多社会财富。农机化水平提升促进农机生产、服务和管理部门发展［27］，吸纳农村剩余劳动力，实现农民转移再就业，增加非农收入。④增进农机作业服务和跨区作业。农机户通过农机经营作业获得增值收益，并通过跨区作业推动技术扩散，带动其他区域农业现代化发展［28］。⑤加速形成生态农业。农机化发展改变以往小农分散经营模式，减少农田翻耕次数和化肥施用量，促进机械深耕深松、免耕播种和节水灌溉、深施化肥、秸秆还田和保护性耕作等，降低水、土、肥流失，缓解农业面源污染，有利于农业节本增效，发挥生态效益［29］。

2  研究区域、数据来源与研究方法

2.1  研究区域选择

选择江苏省农机财政支出为研究对象主要基于两点考虑：一是江苏省为我国粮食主产区之一，地方政府一直积极利用财政投入促进现代农业发展。据统计，以2014年为基础，截至2021年，江苏省财政支农投入增长3.65倍，其中农机财政支出投入增长1.71倍，区域综合农机化水平提升1.16倍，达56.41%；二是苏南、苏中和苏北三大区域与全国东、中、西部梯度发展特征非常相似［30］，以该省农机财政支出为研究案例基本能够反映该政策在全国实施情况，其结论具有一定可比性和代表性。

2.2  数据来源

该研究采用的数据时段是2014—2021年，主要是考虑2013年之后财政支农项目统计口径发生较大变化，选取2014—2021年数据可保证数据结构统一和研究结果科学严谨；数据来源主要为《江苏统计年鉴》《江苏农村统计年鉴》《中国县域统计年鉴》和江苏省农机局内部资料等；为消除价格变动对时序数据的影响，以2014年为基期，采用GDP指数和商品零售价格指数对相关数据进行修正。

2.3  研究方法

2.3.1  农机财政支出绩效评价指标体系与评价方法。

（1）效率指标体系构建。

DEA-Malmquist指数（以下简称MI指数）能有效刻画支农财政绩效，依据前述分析，农机财政支出绩效可以农机化发展产生的社会、经济和生态效益为产出，以农机化水平为投入构建评价指标体系，具体含义见表1。

（2）评价方法。

借鉴Fre等［31］构建的MI指数从规模报酬不变及产出视角核算农机财政支出绩效；同时为对比不同产出导向下农机化水平引起的财政绩效差异，分别将经济效益和综合效益作为产出目标进行效率核算。计算公式如下：

MI（xt，yt，xt+1，yt+1）=St（xt，yt）St（xt+1，yt+1）×Dt（xt+1，yt+1NRS）Dt（xt，ytNRS）×

Dt（xt+1，yt+1）Dt+1（xt+1，yt+1）×

Dt（xt，yt）Dt+1（xt，yt）（1）

式中：Dt（xt，yt）和Dt+1（xt+1，yt+1）分别为t时期和t+1时期生产点与前沿面相比得到的投入距离函数；Dt（xt+1，yt+1）和Dt+1（xt，yt）分别为混合期生产点与前沿面相比得到的投入距离函数；St（xt，yt）和St+1（xt+1，yt+1）分别为t时期和t+1时期生产点与前沿面相比得到的规模距离函数。若MI >1，则表示从t时期到t+1时期农机财政绩效有所提升；反之，则为停滞甚至倒退。

最后，考虑数据可得性和结果可靠性，该研究从省级层面出发，将农机财政支出绩效核算置于更低一级市（县）级尺度可以满足DEA模型要求决策单元是评价指标2倍以上的要求。针对近年来江苏“撤县并区”普遍推进的实际，该研究以2015年江苏省市（县）域行政区划为准，将涉农的市辖区纳入农业现代化基础单元，形成包含13个地级市市辖区和48个县（市）的DEA决策单元。

2.3.2  农机财政支出杠杆作用影响模型构建与变量选取。

（1）模型构建。

农机化水平是农机财政支出发挥杠杆作用的“支点”，分析财政支出对农机化水平的影响弹性，可采用双对数计量模型，设定如下：

lnFMit=αi+βilnSubsit+ni=1γilnControlit+ε（2）

其中：FM代表农机化水平，为被解释变量；Subs代表单位农机作业人员补贴金额，为解释变量；Control是其他影响农机化水平的控制变量集合；下标i代表各市县，t为年份。

（2）变量选取和说明。

由于农机财政属挂钩补贴，购买和使用农机者才能享受，故对以往采用“单位经营面积农机补贴”进行改进，同时为缓解模型内生性问题，将单位农机作业人员补贴金额（Subs，万元／人）作为核心解释变量。控制变量及选取依据：①耕地经营规模对机械化作业具有一定影响，这在以往研究中得到广泛论证［32-33］，该研究考虑我国小农户分散经营的现状，以户均农作物播种面积（Sow，hm2/户）反映耕地经营规模。②过剩农村劳动力会阻碍机械对劳动力替代，制约农机化发展［34］，故该研究以单位面积农业从业人员（Far，人/hm2）加以刻画。③能源动力是农机开展生产作业的基本保障［35］，该研究以单位动力燃油（Fue，t/kW）和单位动力耗电（Ele，kW·h/kW）作为控制变量。④硬件（农机数量和组织人员数量）和软件（服务组织管理水平和综合素质）相结合才能有效提升农机化水平和作业效率［36］，该研究考虑数据可得性，以户均享有通信设施数量（Inf，%）替代服务管理水平，以培训人次占比（Exp，%）反映农机从业人员素质，作为控制变量引入模型。

3  结果与分析

3.1  农机财政支出绩效时空变化

3.1.1  时间维度变化。表2显示，经济效益产出导向下，除技术效率减退外，其余各指标均高于1，其中MI指数变动均值为1.058，说明以2014年为基准，截至2021年江苏省农机财政经济绩效增长5.8%，且规模效率和技术效率分别增长5.6%和6.3%。若考虑农机化发展综合效益（社会、经济和生态），则除技术水平变动比前者高3.5百分点外，技术效率及纯技术效率变化值均跌破至1以下，分别为0.989和0.988；规模效率变化相比前者低5.5百分点（1.001）；综合产出下MI指数相比基期仅提高1.9%，由此看出仅以经济产出作为考核目标会夸大农机财政支出绩效。

3.1.2  空間维度变化。图2是江苏省近8年来（2014年为基期）各市县农机财政支出综合绩效（MI指数）空间分布及变化情况。

借鉴Michael Norm分类法将绩效值划分成效率变化高值区（MI>1）、效率易改善区（0.902 5

3.1.3  区际差异。图3a和图3b分别为考察经济效益和综合效益时苏南、苏中、苏北及全省层面农机财政支出绩效变化。第一，两种情形下财政绩效变化与农机化水平变化相一致，有区别的是仅考虑经济产出（图3a），只有苏北农机财政绩效高于全省平均，而综合产出下，苏中也囊括其中。第二，图3a农机财政绩效值变动幅度高于图3b，说明仅以经济效益衡量财政支出效率存在不稳定性，政府若仅以总量投入和经济产出作为政绩考核目标会使农业农村发展面临不确定性风险。第三，农机化水平作为农机财政发挥杠杆作用的“支点”，其绩效因地区而异。苏南农机化水平每提高1%，经济和综合效率分别提升0.27%和0.10%；在苏中和苏北则分别是0.47%、0.35%和1.48%、0.50%，苏北、苏中明显高于苏南。究其原因是三大区域经济发展模式和农业发展潜力存在差异，苏南以发展乡镇企业实现非农化发展为主，耕地资源相比苏中和苏北较为匮乏且潜力有限；后者农业资源丰富，尤其苏北荒滩、荒涂等耕地后备力资源充足［37］，支农财政投入有利于激发该地区农业发展潜力。

3.2  农机财政支出杠杆作用的模型估计结果

上述研究表明农机财政杠杆作用因地区而异，故对模型（2）直接进行OLS回归会使估计结果出现偏差，Hausman检验拒绝固定效应模型和随机效应模型估计参数没有系统性差异的零假设，即采用固定效应模型最合适。表3为估计结果，其中方程1为全省层面农机财政支出和所有控制变量回归结果，方程2、3、4分别为苏南、苏中和苏北各变量回归结果。

表3回归结果显示：

（1）农机财政支出（Subs）对江苏省农机化水平（FM）影响显著，但这种杠杆作用因地区而异。就全省而言，Subs每提高1%使FM提升0.127%；在苏南、苏中和苏北，其“撬动”的FM则分别是0.086%、0.063%和0.175%。由此结合前文“苏南、苏中和苏北FM每提高1%使财政支出经济效率和综合效率分别提升0.27%和0.10%、0.47%和0.35%、1.48%和0.50%”的结论进一步推算出：苏南Subs每增加1%使农机财政支出经济效率和综合效率分别提高0.023%和0.086%；而在苏中和苏北，则分别是0.030%和0.022%、0.259%和0.088%，这从定量角度再次佐证江苏省农机财政支出杠杆绩效存在空间异质性。

（2）模型估计结果显示，在江苏大部分地区耕地经营规模（Sow）对区域农机化水平（FM）均表现出显著的正向影响，即耕地经营规模越大，越有利于农机化水平提升，这与大多数研究结果保持一致。具体而言，从江苏全省层面看，Sow每提升1%会使FM提高0.090%；而在苏南和苏北，Sow每提升1%则会使FM分别提高0.211%和0.073%；但在苏中农地流转不畅背景下［38］，土地经营规模对区域农机化发展的影响并未显现。尽管如此，从前文分析得出，苏中地区农机化发展产生的经济和综合绩效并非最低，这说明耕地细碎化并不一定会阻碍机械化发展，进一步地，也不必然阻碍其绩效发挥，这与侯方安［39］及郑旭媛等［40］得出的结论相类似。

（3）表3显示在不同空间尺度上单位面积农业从业人员（Far）对农机化水平（FM）的影响。结果发现，仅在苏南Far对FM表现出显著的负向影响，换句话说，在苏南农村城镇化过程中，每有1%人口非农化，就会促进区域FM提升0.060%；但站在江苏全省层面以及对苏中和苏北而言，Far对FM的影响并未表现出统计学上的意义。究其原因在于当前农地流转和农业社会化服务快速兴起之后，传统理论所认为的农业劳动力转移对农机化发展会有显著影响的结论并非完全适用所有地区，劳动力选择性转移因素只能解释部分机械化增长［41］；事实上，大多数分散经营的小农户可依托专用性资产的生产活动卷入分工体系，即通过购买农机作业服务以降低生产成本，推动农机化发展［42］，因此，这也为该研究所呈现的结果找到了一定的解释。

（4）燃油（Fue）和电力（Ele）是使用农机具的重要源动力，且与农机具动力类型有关。其中，就江苏全省而言，仍以燃油动力机械为主，故Fue对FM影响显著为正，表现为Fue提高1%使FM提升0.058%；同样，苏中农机化发展对燃油也表现出极强的依赖性，即Fue提高1%会使FM提高0.129%；有例外的是苏北地区由于水产养殖业较为发达，农机具动力类型主要以电力驱动为主，因此Ele提高1%会使区域FM显著提升0.076%；但由于苏南发展模式及低碳发展理念［43-44］的贯彻实施，导致该地区更加注重能源的节约集约利用，故Fue和Ele对区域FM并不存在明显的推动作用。

（5）信息化服务（Inf）和技术能力（Exp）等软实力是影响区域农机化发展的重要因素之一，这在江苏省大部分地区得到充分论证（表3）；但就苏北而言，由于水产养殖风险高，在先进的观念和技术尚未发挥效果之前，大多数农民仍会采取观望态度，从而导致该地区Inf和Exp对FM的影响并未立即显化，这与刘雪芬［45］的研究结果相符。因此，这种文化软实力的影响尚需静观其效，应从长远角度加以把握。

4  结论与政策启示

4.1  主要结论

基于农机化水平是农机财政支出绩效发挥的杠杆“支点”的理论分析，测算江苏省财政改革后（2014—2021年）农机财政支出绩效值。结果发现：经济效益导向相比综合效益导向会夸大农机财政支出绩效，且因地区而异；进一步地，实证分析了农机财政支出对财政绩效杠杆“支点”的影响，发现在经济发达的苏南，农业资源禀赋（Sow和Far）和农机社会化服务与技术水平（Inf和Exp）对区域农机化发展有显著影响；苏中农机化水平的主要影响因素是社会化服务与技术（Inf和Exp）；苏北因养殖农业较为发达，则对电力设施和经营规模要求较高。因此，基于江苏各地实际，从提升农机化水平进而放大农机财政支出绩效的视角出发，可探索出一条有效发挥该省农机财政支出绩效的路径。

4.2  政策启示

4.2.1

充分尊重农民意愿，有序推进农地流转和规模经营，进而保障农机财政支出绩效有效发挥。不可否认，耕地经营规模越大，越有利于机械化作业，但就江苏目前各地区农地流转和土地经营实践来看，若一味地追求土地流转实现规模经营来提高机械化水平并不现实，要充分认识到在农地流转不畅的大背景下，可采取社会化服务庞大小农户，变相提升农机化水平亦不失为一项创新之举，其结果同样可以有效发挥农机财政支出绩效。

4.2.2

因地制宜，加快培育新型农业经营主体和完善社会化服务及保障体系。“苏南模式”推动农村剩余劳动力转移为区域农机化发展和农机财政支出绩效发挥提供契机，但对经济发展水平相对落后的苏中和苏北而言，这并不是完全可复制、可推广的经验，也并非一朝一夕之事。因此在小农户发展农机化进而对农机财政支出绩效产生根本性阻碍的情况下，加快培育和发展新型农业经营主体的带动与服务、完善社会就业与保障体制，可逐步成为江苏促进农业供给侧改革、推动农地流转、发挥财政绩效的可行路径。

4.2.3

构建“硬件”和“软件”相结合的保障农机财政支出績效发挥的综合体系。“硬件”方面，要充分保障粮食主产区的能源动力和机械化动力，积极发挥农机财政支出对农机购置、推广和应用效果；“软件”方面要建立合适的农业燃油和农业供电价格扶持体系；还要充分意识到技术创新和信息化服务对区域农机化发展和农机财政支出绩效的远期效应，着力通过技术创新和信息共享推动江苏农业经济高质量发展。以此通过一系列措施构建农机财政支出绩效发挥的长效保障机制。

参考文献

［1］林毅夫，沈明高.我国农业科技投入选择的探析［J］.农业经济问题，1991，12（7）：9-13.

［2］钟甫宁.我国能养活多少农民？——21世纪中国的“三农”问题［J］.中国农村经济，2003（7）：4-9.

［3］姜松，曹峥林，王钊.中国财政金融支农协同效率及其演化规律［J］.软科学，2013，27（2）：6-11.

［4］曾向东，唐启国.现代农业财政支持体系研究［M］.南京：东南大学出版社，2013.

［5］周应恒，赵文，张晓敏.近期中国主要农业国内支持政策评估［J］.农业经济问题，2009，30（5）：4-11，110.

［6］黄季焜，王晓兵，智华勇，等.粮食直补和农资综合补贴对农业生产的影响［J］.农业技术经济，2011（1）：4-13.

［7］ALLANSON P.The redistributive effects of agricultural policy on Scottish farm incomes［J］.Journal of agricultural，2006，57（1）：117-128.

［8］高鸣，宋洪远.粮食生产技术效率的空间收敛及功能区差异：兼论技术扩散的空间涟漪效应［J］.管理世界，2014（7）：83-92.

［9］潘经韬，陈池波.农机购置补贴对农机作业服务市场发展的影响：基于2004—2013年省级面板数据的实证分析［J］.华中农业大学学报（社会科学版），2018（3）：27-34，153.

［10］钟真，刘世琦，沈晓晖.借贷利率、购置补贴与农业机械化率的关系研究：基于8省54县调查数据的实证分析［J］.中国软科学，2018（2）：32-41.

［11］周振，马庆超，孔祥智.农业机械化对农村劳动力转移贡献的量化研究［J］.农业技术经济，2016（2）：52-62.

［12］刘宁.我国农机购置补贴对粮食生产成本收益影响分析［J］.价格理论与实践，2010（3）：49-50.

［13］曹光乔，周力，易中懿，等.农业机械购置补贴对农户购机行为的影响：基于江苏省水稻种植业的实证分析［J］.中国农村经济，2010（6）：38-48.

［14］KUMBHAKAR S C，LIEN G.Impact of subsidies on farm productivity and efficiency［M］∥BALL V E，FANFANI R，GULIERREZ L.The economics impact of public support to agriculture.New York：Springer，2010：109-124.

［15］路玉彬，孔祥智.农机具购置补贴政策的多维考量和趋势［J］.改革，2018（2）：75-88.

［16］PAPAGEORGIOU A.Agricultural equipment in greece：Farm machinery management in the era of economics crisis［J］.Agriculture and agricultural science procedia，2015，7：198-202.

［17］王许沁，张宗毅，葛继红.农机购置补贴政策：效果与效率：基于激励效应与挤出效应视角［J］.中国农村观察，2018（2）：60-74.

［18］吕炜，张晓颖，王伟同.农机具购置补贴、农业生产效率与农村劳动力转移［J］.中国农村经济，2015（8）：22-32.

［19］邓卫平，侯俊军.财政支农方式、结构对农业现代化的影响效应研究［J］.求索，2015（7）：54-58.

［20］高玉强.农机购置补贴与财政支农支出的传导机制有效性：基于省际面板数据的经验分析［J］.财贸经济，2010（4）：61-68.

［21］曹建民，胡瑞法，黄季焜.技术推广与农民对新技术的修正采用：农民参与技术培训和采用新技术的意愿及其影响因素分析［J］.中国软科学，2005（6）：60-66.

［22］王玉莹，金晓斌，范业婷，等.农村土地整治对促进农业现代化水平的影响分析［J］.中国土地科学，2017，31（8）：69-76，97.

［23］卢昆，郑风田.财政支农科技投入与我国粮食综合生产能力［J］.社会科学研究，2007（1）：33-37.

［24］宋海英，姜长云.农户对农机社会化服务的选择研究：基于8省份小麦种植户的问卷调查［J］.农业技术经济，2015（9）：27-36.

［25］CHAN J J.Agriculture productivity，government expenditure and enconomic growth［J］.American journal of agriculture economics，2001，8：269-278.

［26］董莹.全要素生产率视角下的农业技术进步及其溢出效应研究［D］.北京：中国农业大学，2016.

［27］贾文哲.可持续发展理念下财政支农转型路径探析［J］.经济纵横，2015（12）：95-98.

［28］方师乐，卫龙宝，伍骏骞.农业机械化的空间溢出效应及其分布规律：农机跨区服务的视角［J］.管理世界，2017（11）：65-78，187.

［29］葛继红，周曙东.农业面源污染的经济影响因素分析：基于1978～2009年的江苏省数据［J］.中国农村经济，2011（5）：72-81.

［30］吴怀军，周曙东，刘吉双.财政支农支出对农业生产的影响研究：江苏证据［J］.财经问题研究，2017（7）：65-72.

［31］FRE R，GROSSKOPF S，NORRIS M，et al.Productivity growth，technical progress，and efficiency change in industrialized countries［J］.American economic review，1994，84（1）：66-83.

［32］林万龙，孙翠清.农业机械私人投资的影响因素：基于省级层面数据的探讨［J］.中国农村经济，2007（9）：25-32.

［33］曹阳，胡继亮.中国土地家庭承包制度下的农业机械化：基于中国17省（区、市）的调查数据［J］.中国农村经济，2010（10）：57-65，76.

［34］杨印生，刘佩军，李宁.我国东北地区农业机械化发展的影响因素辨识及系统分析［J］.农业技术经济，2006（5）：28-33.

［35］呙小明，张宗益，康继军.我国农业机械化进程中能源效率的影响因素研究［J］.软科学，2012，26（3）：51-56.

［36］杨印生，舒坤良，郭鸿鹏.农机服务组织作业效率影响因素的实证分析［J］.数理统计与管理，2008，27（1）：62-69.

［37］郭杰，歐名豪，刘琼，等.江苏省耕地资源动态变化及驱动力研究［J］.长江流域资源与环境，2009，18（2）：139-145.

［38］郭贯成，侯嘉慧，丁琳琳.农地流转现状、区域差异及影响因素分析：以江苏省为例［J］.江苏农业科学，2016，44（7）：563-566.

［39］侯方安.农业机械化推进机制的影响因素分析及政策启示：兼论耕地细碎化经营方式对农业机械化的影响［J］.中国农村观察，2008（5）：42-48.

［40］郑旭媛，徐志刚.资源禀赋约束、要素替代与诱致性技术变迁：以中国粮食生产的机械化为例［J］.经济学，2017，16（1）：45-66.

［41］林善浪，叶炜，张丽华.农村劳动力转移有利于农业机械化发展吗：基于改进的超越对数成本函数的分析［J］.农业技术经济，2017（7）：4-17.

［42］刘超，朱满德，陈其兰.农业机械化对我国粮食生产的影响：产出效应、结构效应和外溢效应［J］.农业现代化研究，2018，39（4）：591-600.

［43］宋林飞.“苏南模式”的社会机制与经济机制［J］.江苏社会科学，1995（4）：23-26.

［44］王锋，刘传哲，吴从新，等.城市低碳发展指数的构建与应用：以江苏13城市为例［J］.现代经济探讨，2014（1）：79-83.

［45］刘雪芬.市场导向、政策倾斜与养殖户新技术采纳意愿的实证分析［J］.统计与决策，2013（7）：108-111.