劉　慧，張　俊

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)

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未來(lái)中國(guó)糧食增產(chǎn)的影響因素研究
——基于糧食主產(chǎn)區(qū)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

劉慧，張俊

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)

摘要：運(yùn)用1992-2012年中國(guó)15個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)的省際面板數(shù)據(jù),構(gòu)建了糧食產(chǎn)量影響因素模型，研究發(fā)現(xiàn):播種面積、技術(shù)進(jìn)步對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生重要的正向影響;受災(zāi)面積對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生明顯的負(fù)向影響;增加第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員和農(nóng)業(yè)的財(cái)政支出也可以提高糧食產(chǎn)量,但作用較弱。其后,又分別對(duì)水稻和小麥進(jìn)行回歸,得到的結(jié)論與上面的結(jié)果基本一致,但水稻和小麥之間的回歸系數(shù)卻存在顯著差別。最后,基于實(shí)證結(jié)論提出了針對(duì)性的政策建議。

關(guān)鍵詞：糧食生產(chǎn)；糧食安全；影響因素；面板數(shù)據(jù)

一、問(wèn)題提出

糧食是人類(lèi)賴(lài)以生存的基礎(chǔ),是國(guó)家的根本,是社會(huì)穩(wěn)定的基石?！懊褚允碁樘臁?面對(duì)人多地少的基本國(guó)情和復(fù)雜多變的國(guó)際形勢(shì),保證糧食安全對(duì)于擁有13億人口的中國(guó)而言顯得尤為重要。1978年中國(guó)的糧食總產(chǎn)量為30 476.5萬(wàn)噸,2014年的糧食總產(chǎn)量為60 702.61萬(wàn)噸,增長(zhǎng)近2倍,糧食總產(chǎn)量達(dá)到了歷史的最高水平。在這36年中,中國(guó)的糧食產(chǎn)量并不是逐年直線式增加,其間經(jīng)歷了多次徘徊甚至下滑,呈波動(dòng)式上升的。自2003年以來(lái)，在政府一系列強(qiáng)農(nóng)惠農(nóng)政策的支持下,我國(guó)糧食產(chǎn)量實(shí)現(xiàn)了“十一”連增,但這并不意味著未來(lái)中國(guó)糧食供應(yīng)可以高枕無(wú)憂(yōu)。

隨著國(guó)內(nèi)和國(guó)外糧食差價(jià)不斷擴(kuò)大,關(guān)稅保護(hù)能力逐漸減弱,進(jìn)口糧食數(shù)量逐年增加并且影響不斷加深,使得國(guó)內(nèi)糧食價(jià)格提升空間減小;同時(shí)農(nóng)資價(jià)格的大幅上漲,農(nóng)業(yè)科技沒(méi)有顯著突破,糧食生產(chǎn)收益又不斷下降,越來(lái)越多的青年農(nóng)民選擇外出打工,農(nóng)村勞動(dòng)力紛紛“逃離”農(nóng)村與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，種種因素疊加在一起使得未來(lái)中國(guó)糧食增產(chǎn)面臨巨大挑戰(zhàn)，探討糧食增產(chǎn)的影響因素對(duì)增加我國(guó)的糧食供給，鞏固糧食安全具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

中國(guó)是世界上人口最多的發(fā)展中國(guó)家,國(guó)內(nèi)糧食的增產(chǎn)潛力和供求關(guān)系會(huì)對(duì)世界產(chǎn)生重大影響,因而中國(guó)糧食產(chǎn)量能否持續(xù)、穩(wěn)定的增加一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。學(xué)者們對(duì)改革開(kāi)放以來(lái)影響中國(guó)糧食生產(chǎn)的因素進(jìn)行了廣泛而深入的研究,這些研究主要集中在以下五個(gè)方面。

1.播種面積、單產(chǎn)對(duì)糧食產(chǎn)量的影響。我國(guó)改革開(kāi)放后很長(zhǎng)一段時(shí)間采取的是農(nóng)業(yè)支持工業(yè)發(fā)展的政策，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)投入長(zhǎng)期不足,農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)普遍滯后,糧食單產(chǎn)貢獻(xiàn)率偏低,糧食增產(chǎn)仍然依賴(lài)播種面積的增加[1]。劉忠計(jì)算了2003-2011年中國(guó)糧食產(chǎn)量增加的主要貢獻(xiàn)因素和貢獻(xiàn)率,結(jié)果顯示,增加糧食作物播種面積的貢獻(xiàn)率最大,達(dá)到46.3%, 單產(chǎn)的貢獻(xiàn)率達(dá)到44.2%，僅次于糧食播種面積的增加[2]。

2.科技要素投入對(duì)糧食產(chǎn)量的影響。Kanwar剖析了影響印度糧食產(chǎn)量的因素,實(shí)證研究的結(jié)果表明灌溉對(duì)糧食產(chǎn)量影響巨大,引進(jìn)并使用先進(jìn)的灌溉技術(shù)既可使糧食增產(chǎn),又促進(jìn)糧農(nóng)增收[3]。中國(guó)幅員遼闊,地形復(fù)雜多變,提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平與糧食生產(chǎn)技術(shù)是促進(jìn)糧食增產(chǎn)的重要因素[4-5]。星焱和胡小平發(fā)現(xiàn)化肥、農(nóng)藥施用量增加提高了糧食作物的抗災(zāi)能力,為糧食增產(chǎn)做出了重要貢獻(xiàn)[6]。田甜和李隆玲認(rèn)為良種的使用和機(jī)械作業(yè)是推動(dòng)糧食增產(chǎn)的重要因素[7]。

3.勞動(dòng)力投入對(duì)糧食產(chǎn)量的影響。Barrientos的研究表明勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移導(dǎo)致城鎮(zhèn)化加速發(fā)展,工業(yè)和住房用地急劇增加,大量農(nóng)業(yè)用地被侵占,耕地面積減少,這對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生了不利的影響。與此同時(shí),大量接受過(guò)良好教育的農(nóng)村勞動(dòng)者進(jìn)入城市,使得留在農(nóng)村的勞動(dòng)力人力資本素質(zhì)下降,從而影響糧食的生產(chǎn)效率。石智雷和楊云彥卻認(rèn)為中國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移會(huì)改變農(nóng)村和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者的價(jià)值觀念和思維習(xí)慣,提高其自身素質(zhì),城市資本也會(huì)隨之進(jìn)入農(nóng)業(yè)生產(chǎn),增加農(nóng)業(yè)的資本投入,反而有利于糧食產(chǎn)量的增長(zhǎng)[8]。

4.自然災(zāi)害和氣候變化對(duì)糧食產(chǎn)量的影響。馬九杰論證了農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害對(duì)糧食綜合生產(chǎn)能力與糧食安全具有重要影響,認(rèn)為氣候?yàn)?zāi)害導(dǎo)致的受災(zāi)面積對(duì)糧食產(chǎn)量有較強(qiáng)的削弱作用,降低了糧食的綜合生產(chǎn)能力,影響我國(guó)的糧食安全[9]。陳衛(wèi)洪和謝曉英認(rèn)為氣候?yàn)?zāi)害頻發(fā)在很大程度上影響著糧食產(chǎn)量和整個(gè)糧食生產(chǎn)系統(tǒng)的平衡[10]。鄭國(guó)光認(rèn)為加強(qiáng)農(nóng)田水利建設(shè),提高抵御自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的能力是提高糧食綜合生產(chǎn)能力的重要策略[11]。

5.政府政策對(duì)糧食產(chǎn)量的影響。胡小平認(rèn)為,由于自然氣候條件和生產(chǎn)技術(shù)在短期內(nèi)相對(duì)比較穩(wěn)定,因而制度和政策因素成為糧食產(chǎn)量波動(dòng)的重要推手[12]。徐建軍和星焱認(rèn)為，取消農(nóng)業(yè)稅,大力實(shí)施財(cái)政支農(nóng)的政策，有效地促進(jìn)了糧食持續(xù)穩(wěn)定增產(chǎn)[13]。

此外,Scott Rozelle和黃季焜對(duì)1978年以來(lái)中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算和估計(jì)[14],秦立建等從土地細(xì)碎化、勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和農(nóng)業(yè)規(guī)模等具體方面分析了糧食增產(chǎn)[15]問(wèn)題。

通過(guò)梳理國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn),大多研究是從勞動(dòng)力投入、技術(shù)水平、自然災(zāi)害、政府政策等因素的某一個(gè)方面去分析糧食產(chǎn)量問(wèn)題,對(duì)于將這些因素綜合起來(lái)分析糧食總產(chǎn)量問(wèn)題的研究還比較少。本文綜合考慮上述各因素對(duì)糧食產(chǎn)量的影響,旨在全面的分析各個(gè)因素對(duì)糧食產(chǎn)量的作用大小。

三、經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型與實(shí)證分析

(一)樣本、變量與數(shù)據(jù)

本文的觀察樣本為中國(guó)的產(chǎn)糧大省,包括水稻主產(chǎn)區(qū)(黑龍江、江蘇、安徽、江西、湖北、湖南、廣西、四川)和小麥主產(chǎn)區(qū)(河北、江蘇、安徽、山東、河南),其中水稻主產(chǎn)區(qū)總產(chǎn)量占全國(guó)水稻產(chǎn)量的近70%,小麥主產(chǎn)區(qū)產(chǎn)量占全國(guó)小麥產(chǎn)量的75.99%(原始數(shù)據(jù)來(lái)自2014年《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,經(jīng)筆者計(jì)算而來(lái))。本文選擇的樣本區(qū)間為1992-2012年,主要基于以下考慮:鄧小平南巡之后,我國(guó)才逐步確立全面的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制,市場(chǎng)化程度不斷提高,因此1992年是理想的研究起始期；由于部分省份最新的統(tǒng)計(jì)資料無(wú)法獲得,導(dǎo)致本文的研究終結(jié)期只能到2012年。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是典型的投入產(chǎn)出行為,因此投入要素是影響糧食產(chǎn)量的重要因素[16]。影響糧食產(chǎn)量主要的投入要素包括土地(播種面積)、勞動(dòng)力、資本以及糧食生產(chǎn)的技術(shù)等。財(cái)政支出不僅改善了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施,而且通過(guò)各種補(bǔ)貼調(diào)動(dòng)了農(nóng)民種糧的積極性,直接或間接影響糧食的產(chǎn)量。鑒于此,我們只用財(cái)政支農(nóng)資金作為糧食生產(chǎn)中的資本投入和政府作用的共同代理變量。

農(nóng)業(yè)技術(shù)水平也是影響糧食產(chǎn)量的重要因素,衡量農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的指標(biāo)包括農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量等。程名望、黃甜甜等指出化肥施用量能更好地反映技術(shù)進(jìn)步,原因是小農(nóng)經(jīng)濟(jì)所導(dǎo)致的土地碎片化經(jīng)營(yíng)使得中國(guó)糧食生產(chǎn)中機(jī)械化大規(guī)模生產(chǎn)一直很難推廣,很多地區(qū)主要還是以人力耕種為主[17]。我們也認(rèn)為化肥施用量比農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力能更好地反映技術(shù)進(jìn)步*其實(shí)反映糧食生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步最好的指標(biāo)是糧食良種的使用費(fèi)(或推廣費(fèi)),但現(xiàn)有的文獻(xiàn)無(wú)法獲得該數(shù)據(jù),我們只能退而求其次,選擇化肥的施用量作為指標(biāo),感謝安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院欒敬東院長(zhǎng)對(duì)此提出的建設(shè)性建議。,其根本的原因是當(dāng)機(jī)械總動(dòng)力達(dá)到一定程度之后,隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的增加,其數(shù)量并不能進(jìn)一步的增加糧食產(chǎn)量,只是縮短糧食種植、收獲的時(shí)間。氣候因素會(huì)影響糧食的產(chǎn)量,風(fēng)調(diào)雨順能夠獲得糧食的大豐收,干旱洪澇等氣象災(zāi)害則會(huì)對(duì)糧食產(chǎn)量造成重要的影響。為了總體反映氣候因素對(duì)糧食產(chǎn)量的影響,把每年各省的受災(zāi)面積作為氣候因素的衡量指標(biāo)。

本文的數(shù)據(jù)大部分來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》,一部分來(lái)自《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》以及歷年的各省統(tǒng)計(jì)年鑒,個(gè)別幾個(gè)統(tǒng)計(jì)缺失值我們采用線性插值法進(jìn)行了補(bǔ)充，各個(gè)變量的選取及其數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述如表1所示。

表1　變量選取及其數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述

(二)研究方法與模型構(gòu)建

本文采用經(jīng)典的柯布-道格拉斯(C-D)型生產(chǎn)函數(shù),即Y=ALαKβGγ。為了全面觀察影響糧食產(chǎn)量的諸因素,本文擴(kuò)展了這一生產(chǎn)函數(shù),引入受災(zāi)面積等變量;對(duì)函數(shù)兩邊取對(duì)數(shù),有助于消除模型的異方差性,最后建立的計(jì)量模型如下:

lnYit=α0+α1lnsizeit+α2lnlaborit+α3lnfertiit+α4lndisastit+α5lnfinanit+μit.

式中Yit、sizeit、laborit、fertiit、disastit、finanit分別表示第i個(gè)省份第t年的糧食產(chǎn)量、糧食播種面積、勞動(dòng)力投入量、化肥施用量、受災(zāi)面積、財(cái)政支農(nóng)支出,μit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(三)模型估計(jì)

運(yùn)用stata12.0,分別采用固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行面板回歸。為了克服模型的內(nèi)生性問(wèn)題,檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)的有效性和可靠性,本文還運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型——系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(SYS-GMM)方法進(jìn)行進(jìn)一步回歸,三種方法回歸的結(jié)果如表2所示。

表2　糧食產(chǎn)量的回歸結(jié)果

注:括號(hào)內(nèi)數(shù)值為估計(jì)系數(shù)的t值或z值;***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平下顯著,下文類(lèi)似; Arellano-Bond AR檢驗(yàn)括號(hào)前數(shù)值為Z值,括號(hào)內(nèi)為p值;Sargan檢驗(yàn)報(bào)告的為p值。

從表2中可以看到,固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型,并且hausman檢驗(yàn)也支持固定效應(yīng)模型。模型的R方達(dá)到0.835 8,這在面板數(shù)據(jù)模型中是非常高的,而且所有變量聯(lián)合檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量顯著性較高,因而模型的整體估計(jì)效果較好。根據(jù)固定效應(yīng)回歸結(jié)果可以看到:(1)播種面積前的系數(shù)為0.939,在所有變量系數(shù)中是最大的,而且其t統(tǒng)計(jì)量是高度顯著的,因此糧食的播種面積是影響糧食產(chǎn)量最重要的因素;(2)第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)會(huì)對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生較弱的正向影響,第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員每提高1%,糧食產(chǎn)量只提高0.011 3%,而且其t統(tǒng)計(jì)量并不顯著,這說(shuō)明很長(zhǎng)一段時(shí)間以來(lái),中國(guó)的糧食產(chǎn)量的增長(zhǎng),不是靠增加農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的投入來(lái)提高產(chǎn)量的;(3)以化肥施用量為代表的技術(shù)進(jìn)步對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生重要的影響,其影響作用僅次于播種面積,這突出反映在變量前的系數(shù)上,并且其t統(tǒng)計(jì)量高度顯著(相對(duì)于工業(yè),農(nóng)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步速度盡管相對(duì)緩慢,但它對(duì)糧食的增產(chǎn)作用卻十分明顯)；(4)受災(zāi)面積對(duì)糧食產(chǎn)量的影響是負(fù)向的,其t統(tǒng)計(jì)量也高度顯著,這與我們的直覺(jué)以及其他學(xué)者的研究結(jié)論相一致;(5)農(nóng)業(yè)的財(cái)政支出對(duì)糧食產(chǎn)量的作用是正向的,t統(tǒng)計(jì)量也相對(duì)顯著,這也與我們的預(yù)期相一致,但農(nóng)業(yè)的財(cái)政支出相比于農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步,其對(duì)糧食增產(chǎn)作用相對(duì)較弱。

在動(dòng)態(tài)面板模型結(jié)果中(表2第三列),糧食產(chǎn)量的滯后一期系數(shù)為正,且在1%的顯著性水平下對(duì)當(dāng)期產(chǎn)量起促進(jìn)作用,說(shuō)明糧食生產(chǎn)存在著“慣性”的特征,而其他變量的回歸結(jié)果與靜態(tài)面板模型結(jié)果基本一致,農(nóng)業(yè)財(cái)政支出沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn),與前面的結(jié)果(對(duì)糧食產(chǎn)量提高作用較弱)也基本一致。Arellano-Bond AR檢驗(yàn)中,AR的p值表明,在1%的顯著性水平下誤差項(xiàng)存在一階自相關(guān),在10%的顯著性水平下,模型接受了誤差項(xiàng)不存在二階序列相關(guān)的原假設(shè)。在sargan檢驗(yàn)中,報(bào)告的p值為1,說(shuō)明選擇的工具變量是有效的,模型的回歸結(jié)果是可以接受的,靜態(tài)面板模型與動(dòng)態(tài)面板模型顯示回歸結(jié)果的穩(wěn)健性較好。

(四)小麥和水稻產(chǎn)量的影響因素比較

除了利用我國(guó)15個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食總產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析外,我們還分別使用水稻主產(chǎn)區(qū)的水稻產(chǎn)量和小麥主產(chǎn)區(qū)的小麥產(chǎn)量,對(duì)中國(guó)最重要的兩個(gè)口糧品種進(jìn)行面板回歸,觀察其結(jié)果是否與糧食總產(chǎn)量的回歸結(jié)果相一致。此時(shí)的riceout和wheout對(duì)應(yīng)于原回歸模型中的Y,ricearea和whearea對(duì)應(yīng)于原回歸模型的size,具體回歸結(jié)果如表3所示。

表3　水稻和小麥產(chǎn)量的回歸結(jié)果

由表3知,二者的固定效應(yīng)模型的回歸系數(shù)方向與糧食總產(chǎn)量的回歸結(jié)果相一致,只是具體的系數(shù)大小有一定差異,模型的R方都很高,F統(tǒng)計(jì)量也高度顯著,顯示模型的估計(jì)效果均較好。

仔細(xì)觀察表3可知,水稻和小麥的回歸系數(shù)有明顯差別,下面我們將分析這個(gè)有趣的問(wèn)題。(1)小麥播種面積前的系數(shù)明顯大于水稻的系數(shù)。這是因?yàn)樗镜膯挝幻娣e產(chǎn)量要遠(yuǎn)高于小麥的產(chǎn)量,特別是超級(jí)雜交水稻的推廣,更是大幅度提高水稻的單產(chǎn),因此增加相同的產(chǎn)量,小麥需要投入更多的土地。(2)水稻的勞動(dòng)力投入的系數(shù)明顯大于小麥的系數(shù),而且水稻的t統(tǒng)計(jì)量高度顯著,小麥的t統(tǒng)計(jì)量不顯著。這是因?yàn)橄啾扔谛←?水稻由于特殊的生長(zhǎng)特性(水田生長(zhǎng)),本身就需要更多的勞動(dòng)力投入,或者說(shuō)水稻的勞動(dòng)密集程度更高；而且我國(guó)的水稻主產(chǎn)區(qū)主要是位于江南丘陵地區(qū),這些地區(qū)土地碎片化經(jīng)營(yíng)嚴(yán)重,生產(chǎn)階段中難以使用大型的機(jī)械,加重了對(duì)勞動(dòng)的依賴(lài)。我國(guó)小麥主產(chǎn)區(qū)主要分布在華北平原一帶,這里地勢(shì)相對(duì)平坦,加上小麥的生長(zhǎng)特性(旱田生長(zhǎng)),使得小麥生產(chǎn)更適宜機(jī)械化作業(yè),減少了對(duì)勞動(dòng)的依賴(lài)。(3)小麥產(chǎn)量對(duì)化肥施用量更敏感,即投入相同的化肥,小麥的增產(chǎn)效果更好。由于水田的特性(腐殖質(zhì)的形成),使得種植水稻的土地更加肥沃,因此化肥的邊際產(chǎn)出效應(yīng)不明顯。(4)氣候等自然災(zāi)害引起的受災(zāi)面積都會(huì)減少各自的產(chǎn)量,但對(duì)于小麥的影響程度更大。這是因?yàn)樗局鳟a(chǎn)區(qū)的農(nóng)田水利等基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)比較完善,無(wú)論是抗?jié)尺€是抗旱的能力都遠(yuǎn)強(qiáng)于小麥主產(chǎn)區(qū)。小麥主產(chǎn)區(qū)的華北平原水資源比較匱乏,且該區(qū)域受季風(fēng)氣候影響大,導(dǎo)致干旱等氣象災(zāi)害經(jīng)常影響小麥的產(chǎn)量。(5)農(nóng)業(yè)的財(cái)政支出都會(huì)提高各自的產(chǎn)量,但對(duì)小麥的影響程度更大。這可能一方面是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)財(cái)政支出中一部分投向了農(nóng)田水利等基礎(chǔ)設(shè)施,從而對(duì)小麥產(chǎn)量產(chǎn)生更大的影響；另一方面,對(duì)糧食的支持價(jià)格,大大促進(jìn)了增產(chǎn)效果更明顯的小麥化肥的使用,對(duì)農(nóng)機(jī)的補(bǔ)貼也促進(jìn)了大型機(jī)械的使用,這些都有利于進(jìn)一步提高小麥的產(chǎn)量。

四、結(jié)論與政策建議

(一)結(jié)論

運(yùn)用1992-2012年中國(guó)15個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)的省際面板數(shù)據(jù),利用擴(kuò)展的柯布-道格拉斯(C-D)函數(shù)構(gòu)建了中國(guó)糧食產(chǎn)量影響因素模型,實(shí)證分析了各因素對(duì)糧食產(chǎn)量的影響大小。研究發(fā)現(xiàn):播種面積是影響糧食產(chǎn)量的首要因素;技術(shù)進(jìn)步也對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生重要的正向影響;第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員對(duì)糧食產(chǎn)量的影響較小,而且統(tǒng)計(jì)上不顯著;受災(zāi)面積對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生負(fù)向影響,對(duì)農(nóng)業(yè)的財(cái)政支出可以提高糧食產(chǎn)量,但作用較弱。

該結(jié)論的含義十分明顯:既然糧食生產(chǎn)中,投入的要素之間替代性不如工業(yè)生產(chǎn)那么強(qiáng),其生產(chǎn)對(duì)土地存在著高度依賴(lài),那么中央采取嚴(yán)格的耕地保護(hù)制度就顯得非常必要;由于城鎮(zhèn)化的推進(jìn),耕地保護(hù)面臨日益嚴(yán)峻的形勢(shì),要進(jìn)一步增加糧食產(chǎn)量,就要依靠農(nóng)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步,特別是基因育種、雜交育種、配方施肥等技術(shù)的運(yùn)用;在全球氣候變暖引發(fā)日益頻繁的氣象災(zāi)害的背景下,以及我國(guó)歷史上對(duì)農(nóng)田水利設(shè)施投入的欠賬,都要求我國(guó)要進(jìn)一步增加對(duì)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的財(cái)政投入,這樣可以減少自然災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響,從而保證糧食的供給;靠增加農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力來(lái)增加糧食產(chǎn)量既不可行也不現(xiàn)實(shí),農(nóng)村勞動(dòng)力的大量外流對(duì)中國(guó)的糧食生產(chǎn)并不構(gòu)成大的威脅,而這還將為糧食生產(chǎn)機(jī)械化程度的進(jìn)一步提高創(chuàng)造條件,但這可能需要農(nóng)村土地制度配套改革和創(chuàng)新。

本文還對(duì)該區(qū)間內(nèi)水稻、小麥各自主產(chǎn)區(qū)的產(chǎn)量分別進(jìn)行回歸,得到的結(jié)論基本與以總體糧食產(chǎn)量的回歸結(jié)果相一致。通過(guò)對(duì)水稻和小麥的回歸結(jié)果的比較,我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣的結(jié)果,即水稻和小麥各變量的回歸系數(shù)有顯著差別。基于這兩種作物的生長(zhǎng)特性和種植區(qū)域的地理區(qū)位差別,本文分析了產(chǎn)生這一差別的可能原因。該結(jié)論的最重要意義在于,要提高我國(guó)的糧食總產(chǎn)量,必須針對(duì)不同的種植區(qū)域、不同的糧食作物,采取差異化的政策措施,這樣才能使政策效果最大化。

(二)政策建議

為了進(jìn)一步提高中國(guó)的糧食產(chǎn)量,保證我國(guó)的糧食安全,針對(duì)模型的結(jié)論,我們提出如下政策建議。第一,加大對(duì)農(nóng)業(yè)的科技投入,同時(shí)提高農(nóng)業(yè)技術(shù)的普及效率。技術(shù)進(jìn)步明顯可以提高中國(guó)的糧食產(chǎn)量,因此應(yīng)該加大對(duì)農(nóng)業(yè)的科技投入。我們也應(yīng)該認(rèn)識(shí)到我國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力的效率還比較低,農(nóng)業(yè)方面就更明顯,因此必須要提高農(nóng)業(yè)技術(shù)的普及效率。第二,繼續(xù)加大對(duì)農(nóng)業(yè)的財(cái)政支持,特別是農(nóng)田水利設(shè)施的投入。在加大對(duì)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的基礎(chǔ)上,也要優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu),提高財(cái)政支出對(duì)糧食增產(chǎn)的效率。氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)十分不利,加大對(duì)農(nóng)田水利設(shè)施的投資,提高糧食生產(chǎn)抗擊自然災(zāi)害的能力,無(wú)疑也是提高中國(guó)糧食產(chǎn)量的一個(gè)明智選擇。第三,針對(duì)不同的糧食作物或種植區(qū)域,政府應(yīng)采取差異化的政策,使糧食增產(chǎn)的效果最大化。比如，在小麥主產(chǎn)區(qū),應(yīng)該大力增加水利等基礎(chǔ)設(shè)施的投入,以及增加秸稈還田等用于培肥地力的投入；而在水稻種植區(qū),有限的資金應(yīng)該花在有利于水稻種植機(jī)械化程度提高的農(nóng)業(yè)機(jī)械的研制和推廣上,這樣可以提高政策的增產(chǎn)效果。第四,要實(shí)行嚴(yán)格的耕地保護(hù)政策,嚴(yán)格執(zhí)行18畝耕地的紅線。糧食生產(chǎn)對(duì)土地的高度依賴(lài),要求我們必須維持一定的耕地?cái)?shù)量。要嚴(yán)厲打擊違法亂占耕地,違法改變耕地用途的現(xiàn)象,科學(xué)進(jìn)行城市規(guī)劃,提高工業(yè)和城市用地效率,以減少城市化、工業(yè)化對(duì)耕地保護(hù)的壓力。

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A Study of the Factors Affecting China’s Future Grain Yield Increase——Based on the Empirical Analysis of the Panel Data of Main Grain Producing Areas

LIU Hui，ZHANG Jun

(SchoolofEconomics,AnhuiUniversityofFinance&Economics,BengbuAnhui233030，China)

Abstract：Using the provincial panel data of China’s 15 major grain producing areas from 1992 to 2012, this paper constructs the model of the factors influencing grain yield and finds that planting area and technological progress have an important positive effect on grain yield while disaster-stricken area has an obvious negative effect on it and that increasing the number of people working in the first industry and financial expenditure on agriculture can also increase grain yield, but the effect is weak. Then, the results obtained from the regression of rice and wheat are basically the same as the above results, but there is a significant difference in the regression coefficients between rice and wheat. Finally, the policy recommendations are put forward based on the empirical conclusion.

Key words：food production；food security；influencing factors；panel data

中圖分類(lèi)號(hào)：F326.1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-5837(2016)02-0040-06

作者簡(jiǎn)介：劉慧(1992- ),女,山西大同人,安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士生,主要從事宏觀經(jīng)濟(jì)理論與政策研究;張俊(1970- ),男,安徽無(wú)為人，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師,博士,主要從事農(nóng)村經(jīng)濟(jì)理論與實(shí)踐研究。*

基金項(xiàng)目：國(guó)家社科基金一般項(xiàng)目“財(cái)政激勵(lì)、預(yù)期與農(nóng)民工市民化矯正機(jī)制研究”(11BJL039);安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生科研基金創(chuàng)新項(xiàng)目“人口老齡化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”(ACYC2015078)

*收稿日期：2016-02-26

(編輯：趙樹(shù)慶)