劉芳，劉帥

(1.吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，長(zhǎng)春市，130118；2.吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究中心，長(zhǎng)春市，130118)

0 引言

國(guó)家糧食穩(wěn)定增產(chǎn)在一定程度上得益于化肥的施用。1978—2019年中國(guó)糧食產(chǎn)量從304 765 kt增加到663 843.4 kt，人均糧食產(chǎn)量從316.6 kg上升到474.95 kg，實(shí)現(xiàn)了由“吃不飽”到“吃得飽”，并且“吃得好”的歷史性轉(zhuǎn)變。顯然，中國(guó)在保障糧食安全的方面取得了顯著的成就，也為世界糧食安全做出了重大貢獻(xiàn)。不過，中國(guó)糧食安全仍然面臨著巨大的壓力和挑戰(zhàn)。人多地少的矛盾現(xiàn)實(shí)、生態(tài)環(huán)境惡化和耕地質(zhì)量不斷下降以及糧食生產(chǎn)成本增長(zhǎng)速度高于糧食收益增長(zhǎng)速度等一系列問題都直接或間接地影響國(guó)家糧食生產(chǎn)。因此，雖然中國(guó)糧食總量供給充足，但是糧食安全仍然面臨著十分嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

目前，中國(guó)糧食產(chǎn)量正處于歷史高點(diǎn)。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2020年全國(guó)糧食總產(chǎn)量669 490 kt，比2019年增加0.85%，相比于2019年全國(guó)糧食總產(chǎn)量增長(zhǎng)0.9%的歷史最高水平而言，其增幅僅差0.05%。但與此同時(shí)，糧食作物的化肥過量施用程度較為嚴(yán)重[1]，通過大量施用化肥獲得高產(chǎn)的現(xiàn)象在中國(guó)糧食生產(chǎn)中出現(xiàn)的越發(fā)普遍[2]。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)可知，自改革開放以來(lái)，中國(guó)農(nóng)用化肥施用量(折純，下同)從1978年的8 840 kt增長(zhǎng)到2019年的54 035.9 kt，占世界總用量的三分之一。如今，中國(guó)化肥施用量已經(jīng)超過了其經(jīng)濟(jì)意義上的最優(yōu)施用量[3]。根據(jù)《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)可知，1980—2019年每公頃耕地化肥施用量(總化肥施用量/總耕地面積)由127.8 kg增加到400.7 kg，是國(guó)際公認(rèn)的化肥施用安全上限225 kg/hm2的1.78倍?；谏鲜霈F(xiàn)狀，不禁發(fā)問，化肥施用量對(duì)中國(guó)糧食產(chǎn)量有何種影響？其影響效果又如何？

1 文獻(xiàn)綜述

實(shí)踐證明，不論是在發(fā)達(dá)國(guó)家還是發(fā)展中國(guó)家，以化肥作為外源輸入都是最快、最為有效的增產(chǎn)措施之一[4]?；适┯昧繉?duì)中國(guó)糧食產(chǎn)量有顯著正向影響[5]，蘇靜萱運(yùn)用最小二乘回歸和Granger因果檢驗(yàn)分析方法，得出化肥施用量對(duì)蘋果價(jià)格具有正向作用[6]。在學(xué)術(shù)界關(guān)于化肥施用量對(duì)作物影響效果以及影響化肥施用量的主要因素等研究尚未得出一致結(jié)論。部分學(xué)者研究了全國(guó)或某省份化肥施用量增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)因素[7-8]，得出化肥的利用效率[9-11]、土壤中有機(jī)質(zhì)含量下降、農(nóng)產(chǎn)品對(duì)有機(jī)質(zhì)吸收利用的程度以及科學(xué)施肥相關(guān)技術(shù)知識(shí)的缺乏都會(huì)成為導(dǎo)致化肥過量施用的主要因素[12-13]。此外，一些學(xué)者采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)種植的橫縱向分工[14-15]、地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平[16-17]、勞動(dòng)及資本投入量[18]等因素也對(duì)化肥施用量產(chǎn)生一定程度的影響。

化肥過量施用給環(huán)境帶來(lái)了一系列不良后果，例如：破壞農(nóng)業(yè)耕地土壤結(jié)構(gòu)，加速其養(yǎng)分流失，更嚴(yán)重者會(huì)造成土壤嚴(yán)重板結(jié)和土壤環(huán)境次生鹽堿化。其中，土壤酸化的主要推手之一就是化肥的過量使用[19]。化肥施用過量以及化肥施用不科學(xué)的問題引起了社會(huì)各界的廣泛關(guān)注[20]。為發(fā)展環(huán)境友好的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)之路，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部于2015年印發(fā)了《到2020年化肥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)方案》，并指出力爭(zhēng)到2020年，主要農(nóng)作物化肥使用量實(shí)現(xiàn)零增長(zhǎng)。近年來(lái)，化肥施用量逐漸超過了經(jīng)濟(jì)上施用量的最佳水平，加之化肥“零增長(zhǎng)”政策的出臺(tái)，中國(guó)的化肥施用逐漸偏向化肥與有機(jī)肥的混合施用。2016—2019年間，中國(guó)化肥施用量出現(xiàn)了負(fù)向增長(zhǎng)的趨勢(shì)，但同期糧食產(chǎn)量卻仍然呈現(xiàn)了增長(zhǎng)的趨勢(shì)。因此，部分學(xué)者認(rèn)為化肥減量配施有機(jī)肥不僅會(huì)促進(jìn)作物產(chǎn)量[21-22]和品質(zhì)[23]還能夠提升土壤質(zhì)量[24]。

許多學(xué)者從多角度分析了影響糧食產(chǎn)量的主要因素，現(xiàn)有研究多數(shù)集中于從統(tǒng)計(jì)描述的角度分析不同區(qū)域、不同品種糧食作物化肥過量程度的差異，對(duì)化肥影響主要糧食作物產(chǎn)量方面的詳細(xì)研究并不多見?，F(xiàn)有關(guān)于中國(guó)主要糧食作物過量施肥行為及影響因素的研究，多選用傳統(tǒng)的多元線性回歸方程進(jìn)行分析，較少研究結(jié)合完整回歸結(jié)果進(jìn)行分析。那么，在糧食產(chǎn)量不斷增長(zhǎng)的過程中，化肥究竟起到了多大的作用？除化肥外，包含作物育種、技術(shù)推廣和應(yīng)用等在內(nèi)的廣義農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步又起到了何種效果？二者對(duì)于糧食產(chǎn)量的增加是否存在此消彼漲的作用？化肥施用量對(duì)不同主糧作物是否存在同樣的影響？囿于《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》2020未出刊，2019年的數(shù)據(jù)無(wú)法獲得，筆者利用1978—2018年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)亦可為本文的研究提供詳實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。因此，本文基于1978—2018年間的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用分位數(shù)回歸的方法，進(jìn)一步檢驗(yàn)化肥施用量對(duì)玉米、小麥、水稻三種主糧作物產(chǎn)量的影響，明晰化肥對(duì)于糧食產(chǎn)量增長(zhǎng)的作用，進(jìn)而為化肥減量施用提供科學(xué)合理的政策建議。

2 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 研究方法與模型構(gòu)建

2.1.1 研究方法

本文旨在分析化肥施用量對(duì)玉米、小麥、水稻三種主糧作物產(chǎn)量的影響。文中使用分位數(shù)回歸分析法，相較于OLS回歸來(lái)講，分位數(shù)回歸分析法更適合研究解釋變量對(duì)位置參數(shù)和尺度參數(shù)的影響，研究結(jié)果不僅更穩(wěn)健，還可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更為豐富的特征分析。本文研究的被解釋變量糧食產(chǎn)量Y為連續(xù)型隨機(jī)變量，那么Y的“總體q分位數(shù)”記為yq，滿足式(1)。

q=P(Y≤yq)=Fy(yq)

(1)

由于條件積累分布函數(shù)Fy|x(·)依賴于x，可寫成yq(x)是條件分位函數(shù)，即條件分位數(shù)yq(x)是解釋變量x的函數(shù)，因此，考慮到以下模型。

y=x′β+u

(2)

u=x′α·ε

(3)

ε～iid(0,σ2)

(4)

根據(jù)條件分位數(shù)函數(shù)yq(x)滿足條件分位數(shù)的定義，且Fε(·)為ε的累積分布函數(shù)，因此由式(1)～式(4)可推導(dǎo)出

(5)

(6)

式中：x′α——常數(shù)項(xiàng)；

β——條件分位數(shù)函數(shù)的斜率。

2.1.2 模型構(gòu)建

基于西奧多·舒爾茨“理性小農(nóng)”的基本假設(shè)，本文對(duì)道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行拓展，拓展后的方程如式(7)所示。

(7)

式中：β0——截距；

β——待估計(jì)參數(shù)向量；

Q——特定分位數(shù)回歸；

m——不同糧食作物(玉米、小麥和水稻)；

n——不同省區(qū)；

t——時(shí)間變化；

μ——隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為排除播種面積對(duì)糧食產(chǎn)量和化肥施用量的影響，本研究使用單位面積糧食產(chǎn)量以及單位面積化肥施用量來(lái)探究化肥施用量對(duì)糧食產(chǎn)量的影響。因此，模型的被解釋變量為單位面積糧食產(chǎn)量(Y)，解釋變量為單位面積化肥施用量(Fert)?？刂谱兞咳缦?。

1)單位面積用工數(shù)量(Work)：勞動(dòng)力的數(shù)量會(huì)對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生影響，隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化的快速發(fā)展，糧食生產(chǎn)過程中對(duì)勞動(dòng)力的需求將會(huì)逐漸降低，本文用工數(shù)量的單位為每1/15 hm2用工(日)。

2)糧食銷售價(jià)格(Pric)：化肥作為農(nóng)戶生產(chǎn)投入中較大的成本支出之一，其施用可能會(huì)受到糧食價(jià)格的影響。囿于多數(shù)農(nóng)戶容易根據(jù)上一年的糧食銷售價(jià)格對(duì)當(dāng)年的糧食售價(jià)形成一定預(yù)期，進(jìn)而影響其當(dāng)年的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策，因此本文使用農(nóng)戶糧食銷售價(jià)格的滯后一期數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

3)年平均降水量(Rain)、年平均氣溫(Temp)：年平均降水量以及年平均氣溫代表相應(yīng)的氣候影響因素。

4)農(nóng)業(yè)技術(shù)人員數(shù)(Atech)：科技創(chuàng)新主要分為農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新以及農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣兩部分，且均會(huì)對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生影響，但因技術(shù)創(chuàng)新和推廣較難量化，故此，本文以各省平均每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農(nóng)技人員數(shù)來(lái)代表科技創(chuàng)新。

5)地區(qū)變量：本文選擇玉米、小麥和水稻產(chǎn)量排名前五的省份進(jìn)行研究，在研究過程中，設(shè)置不同省份地區(qū)的虛擬變量作為地區(qū)的控制變量，并以不同作物各自產(chǎn)量最高的省份為基期進(jìn)行研究。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性分析

2.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究的時(shí)間區(qū)間設(shè)定為1994—2018年，文中分析的三種主要糧食作物分別為玉米、小麥和水稻，其中稻谷由于品種多樣，包括了早秈稻、中秈稻、晚秈稻和粳稻4種，本文選取粳稻進(jìn)行分析。

在區(qū)域個(gè)體的選取上，考慮到中國(guó)不同地區(qū)自然條件差異較大，不同作物在各省份的生長(zhǎng)分布情況并不相同等因素，本文針對(duì)每種糧食作物都選取了該種作物種植面積和產(chǎn)量綜合排名前五的省份，其各項(xiàng)指標(biāo)的全國(guó)占比均在50%以上。如表1所示，玉米主要選取了黑龍江、吉林、山東、河南和內(nèi)蒙古5省，其種植面積之和占全國(guó)玉米總種植面積的52.6%，產(chǎn)量占全國(guó)玉米總產(chǎn)量的56.2%。小麥主要選取了河南、山東、安徽、江蘇、河北5個(gè)省份，其種植面積占全國(guó)比重的71.9%，產(chǎn)量總和占全國(guó)比重的79.3%。水稻選取了湖南、黑龍江、江西、安徽、湖北5個(gè)省份，其種植面積之和占全國(guó)的60.9%，產(chǎn)量占全國(guó)的61.5%。

表1 中國(guó)三大糧食作物主要種植省份及占比情況(前五名種植省份)Tab.1 Three major grain crops growing provinces and their proportion in China(Top five planting provinces)

本文數(shù)據(jù)主要來(lái)自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《建國(guó)以來(lái)全國(guó)主要農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編(1953—1997年)》、《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》、《中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒》和《中國(guó)氣象年鑒》。其中，化肥施用量、單位面積用工數(shù)量、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員數(shù)量、年平均降水量以及年平均氣溫均使用當(dāng)年數(shù)據(jù)，農(nóng)戶糧食銷售價(jià)格則使用滯后一期的價(jià)格數(shù)據(jù)。

2.2.2 不同糧食作物化肥施用量與糧食產(chǎn)量的變化分析

總體來(lái)看，1994—2018年玉米、小麥、水稻三種糧食作物的化肥施用量和單產(chǎn)水平都呈現(xiàn)出不同程度的增長(zhǎng)趨勢(shì)。如表2所示，化肥施用量增長(zhǎng)率越顯著的品種其單產(chǎn)水平增長(zhǎng)率越顯著。具體來(lái)看，玉米、小麥和水稻三種糧食的化肥施用量增長(zhǎng)幅度雖有波動(dòng)，但總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，且在1994—2018年間分別由233 kg/hm2、236 kg/hm2、291 kg/hm2增長(zhǎng)到372 kg/hm2、411 kg/hm2、338 kg/hm2，其增幅分別為56.65%，72.03%以及14.43%。其中，小麥化肥施用量增幅最大，其單產(chǎn)水平增幅最高，而水稻化肥施用量增幅最小，其單產(chǎn)水平增幅最低。玉米和小麥化肥施用量的平均年增幅均在1.9%以上，相比而言，水稻平均年增幅雖較小，但也處于持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。就糧食產(chǎn)量來(lái)看，玉米、小麥和水稻三種糧食的單產(chǎn)增長(zhǎng)幅度雖出現(xiàn)波動(dòng)，但總體呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，且在1994—2018年間分別由5 502 kg/hm2、3 660 kg/hm2、6 182 kg/hm2增長(zhǎng)到7 305 kg/hm2、5 535 kg/hm2、7 378 kg/hm2，其增幅分別為33.26%，72.46%以及19.54%。玉米和小麥單產(chǎn)的平均年增幅在1.1%以上。由此可知，化肥施用量與糧食單位面積產(chǎn)量呈同向變化趨勢(shì)(表2)。

糧食作物化肥施用量與其單產(chǎn)水平具有顯著的關(guān)聯(lián)效應(yīng)且其增長(zhǎng)具有明顯的階段性特征[25]。從表2中可知，化肥施用量與糧食單位面積產(chǎn)量變化方向雖相同，但二者的部分變化趨勢(shì)會(huì)有小幅度的波動(dòng)差異。換言之，當(dāng)化肥施用量降低時(shí)，糧食單產(chǎn)并未表現(xiàn)出隨著化肥施用量的降低而降低的現(xiàn)象。

表2 不同化肥施用量對(duì)糧食單產(chǎn)影響Tab.2 Effects of different fertilizer application rates on grain yield

1994年化肥施用量與糧食單產(chǎn)(玉米、小麥和水稻三者平均值)的關(guān)系呈現(xiàn)階段式遞增趨勢(shì)(圖1)，1997年以前，化肥施用量和單位面積糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)較為一致的發(fā)展趨勢(shì)，二者的浮動(dòng)程度趨于水平。1998—2004年，化肥施用量呈現(xiàn)大幅度跳躍趨勢(shì)，即化肥施用量在猛增后逐漸遞減，而糧食單產(chǎn)水平雖呈現(xiàn)波動(dòng)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但總體來(lái)看較為穩(wěn)定，其產(chǎn)量始終維持在5 000 kg/hm2以上，2004年更是激增到了6 072 kg/hm2。此階段，化肥施用量和單位面積糧食產(chǎn)量的變化趨勢(shì)不同步，甚至有反向增長(zhǎng)的趨向。2005—2015年，化肥施用量穩(wěn)步增長(zhǎng)，糧食單產(chǎn)呈現(xiàn)波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì)，二者增長(zhǎng)趨勢(shì)較為一致，都呈現(xiàn)出逐步遞增的發(fā)展趨勢(shì)。2016年后，隨著化肥施用量“零增長(zhǎng)”的方案出臺(tái)，化肥施用量出現(xiàn)小幅度增長(zhǎng)再到小幅度回落的趨勢(shì)，糧食單產(chǎn)的變化趨勢(shì)與之相同。

圖1 1994—2018年化肥施用量與糧食單產(chǎn)變化趨勢(shì)Fig.1 Change trend of chemical fertilizer application and grain yield from 1994 to 2018注：數(shù)據(jù)來(lái)源于《建國(guó)以來(lái)全國(guó)主要農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編(1953—1997年)》和《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。

3 化肥施用量與糧食產(chǎn)量關(guān)系的回歸分析與穩(wěn)定性檢驗(yàn)

3.1 化肥施用量對(duì)糧食單產(chǎn)影響的回歸分析

表3報(bào)告了不同分位數(shù)下化肥施用量等因素對(duì)糧食單產(chǎn)水平的影響?；适┯昧康脑黾訉?duì)玉米、小麥、水稻單產(chǎn)水平都存在顯著正向影響，這種正向影響隨著分位點(diǎn)由低向高的移動(dòng)，呈現(xiàn)出逐漸減弱的趨勢(shì)。換而言之，隨著分位點(diǎn)由低分位向高分位移動(dòng)，化肥施用量對(duì)糧食作物依舊存在增產(chǎn)效果，但其顯著性逐漸降低。就玉米而言，化肥施用量的顯著性水平除在0.9分位上有所降低外，在其他分位上都通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)。而小麥化肥施用量在0.9分位點(diǎn)上已不再顯著。與此同時(shí)，水稻化肥施用量在0.7和0.9分位點(diǎn)上也已不再顯著。這說(shuō)明對(duì)于小麥和水稻而言，隨著分位點(diǎn)的升高，化肥施用量的增加已不能顯著影響其產(chǎn)量。

具體而言，玉米化肥施用量在0.1、0.3、0.5、0.7分位點(diǎn)通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明化肥施用量對(duì)玉米單產(chǎn)存在持續(xù)的正向影響，且增產(chǎn)效果顯著。除化肥施用量的主要影響外，單位面積用工數(shù)量、農(nóng)戶銷售價(jià)格以及農(nóng)業(yè)技術(shù)人員數(shù)都會(huì)對(duì)玉米的單產(chǎn)存在較為明顯的影響。據(jù)表3可知，單位面積用工數(shù)在0.5分位點(diǎn)上通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)，在0.1和0.3分位點(diǎn)上通過5%水平的顯著性檢驗(yàn)，結(jié)合其回歸結(jié)果符號(hào)為負(fù)可知，單位面積用工數(shù)量對(duì)玉米產(chǎn)量存在較為明顯的負(fù)向影響。結(jié)合社會(huì)因素來(lái)看，可能的原因是：科技的進(jìn)步帶動(dòng)了農(nóng)業(yè)機(jī)械行業(yè)的興起，玉米耕種環(huán)節(jié)和收獲環(huán)節(jié)越來(lái)越多地由機(jī)器替代，極大程度地解放了農(nóng)地中的勞動(dòng)力，進(jìn)而使得相同面積耕地的用工數(shù)量不斷減少，所以單位面積用工數(shù)量與玉米產(chǎn)量存在負(fù)向影響，這符合社會(huì)進(jìn)步的要求；農(nóng)戶玉米銷售價(jià)格在0.5分位點(diǎn)通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)，在0.1、0.3、0.7分位點(diǎn)上通過5%水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明農(nóng)戶銷售價(jià)格對(duì)玉米產(chǎn)量具有較為顯著的正向影響，這意味著農(nóng)戶本年度玉米的銷售價(jià)格會(huì)影響其對(duì)下一年玉米種植規(guī)模和產(chǎn)量的預(yù)期，實(shí)際驗(yàn)證了蛛網(wǎng)理論，即農(nóng)戶主要根據(jù)前一期的產(chǎn)品價(jià)格信息對(duì)本期生產(chǎn)投入進(jìn)行決策的結(jié)論；農(nóng)業(yè)技術(shù)人員數(shù)在0.1和0.3分位上通過5%水平的顯著性檢驗(yàn)，在0.5和0.7分位點(diǎn)上通過10%水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)技術(shù)人員對(duì)玉米產(chǎn)量有一定的正向影響，農(nóng)業(yè)技術(shù)人員數(shù)代表著科技進(jìn)步與農(nóng)業(yè)推廣水平的發(fā)展，這表明農(nóng)業(yè)科技的進(jìn)步和農(nóng)業(yè)水平的推廣與發(fā)展對(duì)玉米增產(chǎn)具有促進(jìn)作用。

小麥化肥施用量在0.3和0.5分位點(diǎn)通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn)，0.1和0.7分位點(diǎn)通過了10%水平的顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)由0.216下降到0.092，而在0.9分位點(diǎn)上，未通過顯著性檢驗(yàn)。這表明小麥化肥施用量的增產(chǎn)效應(yīng)已經(jīng)不再顯著。此外，單位面積用工數(shù)量在0.1分位點(diǎn)上通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)，在0.3、0.5、0.7分位點(diǎn)通過5%水平的顯著性檢驗(yàn)，這表明單位面積用工數(shù)量對(duì)小麥產(chǎn)量的影響較為顯著。而在種植環(huán)節(jié)中，機(jī)械動(dòng)力不斷地替代人力，使得單位面積用工數(shù)量大大減少，再結(jié)合表3的結(jié)果可知，單位面積用工數(shù)量對(duì)小麥單產(chǎn)存在較為顯著的負(fù)向影響；農(nóng)戶小麥銷售價(jià)格在0.1和0.3分位點(diǎn)通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)，在0.5、0.7、0.9分位點(diǎn)上通過5%水平的顯著性檢驗(yàn)，結(jié)合蛛網(wǎng)理論聯(lián)系實(shí)際可知，農(nóng)戶小麥銷售價(jià)格對(duì)小麥的產(chǎn)量存在顯著正向影響。

表3 不同分位數(shù)下化肥施用量等因素對(duì)糧食單產(chǎn)水平的影響Tab.3 Effects of chemical fertilizer application rate and other factors on grain yield under different quantiles

水稻化肥施用量在0.3分位點(diǎn)通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn)，在0.1和0.5分位點(diǎn)通過了10%水平的顯著性檢驗(yàn)，但在0.7和0.9分位點(diǎn)未通過顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明隨著分位點(diǎn)由低到高的變化，化肥施用量的增加對(duì)水稻增產(chǎn)效用不再顯著。單位面積用工數(shù)量在0.5分位點(diǎn)通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn)，在0.3和0.7分位點(diǎn)通過了10%水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明單位面積用工數(shù)量對(duì)水稻化肥施用量存在一定的負(fù)向影響。農(nóng)戶水稻銷售價(jià)格在0.3分位點(diǎn)通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn)，在0.1和0.7分位點(diǎn)通過了10%水平的顯著性檢驗(yàn)。這表明農(nóng)戶銷售價(jià)格對(duì)水稻產(chǎn)量有一定的正向影響。

綜上所述，在三大糧食作物中，隨著分位點(diǎn)的逐漸升高，玉米單產(chǎn)受化肥施用量的影響最為顯著，其次是小麥，而水稻單產(chǎn)受化肥施用量的影響最不顯著。

從回歸結(jié)果來(lái)看，玉米單產(chǎn)隨著化肥施用量的增加而增加，隨著分位點(diǎn)由低到高，逐漸呈現(xiàn)邊際產(chǎn)量遞減趨勢(shì)，而小麥和水稻則受化肥施用量影響較小。除化肥施用量外，單位面積用工數(shù)量的符號(hào)為負(fù)，出現(xiàn)此種結(jié)果的原因可能是由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)耕作逐漸往機(jī)械化方向發(fā)展，單位面積的耕地所需勞動(dòng)力數(shù)量便會(huì)逐漸減少。滯后一期的農(nóng)戶銷售價(jià)格對(duì)糧食單產(chǎn)具有正向顯著的影響，這說(shuō)明糧食單產(chǎn)受上一期糧食價(jià)格的影響較大，且上一年糧食價(jià)格對(duì)本期化肥施用具有顯著的正向影響。根據(jù)蛛網(wǎng)模型理論分析可知，上一年的糧食價(jià)格越高，農(nóng)戶要求增加產(chǎn)出的愿望就越強(qiáng)烈，就越有可能在當(dāng)期通過一系列的操作以獲得糧食的高產(chǎn)。而農(nóng)業(yè)技術(shù)人員數(shù)除了在玉米單產(chǎn)估計(jì)中通過了顯著性水平檢驗(yàn)外，其余的系數(shù)大部分都不顯著，但所有模型的系數(shù)都是正數(shù)，究其原因，隨著中國(guó)對(duì)科技創(chuàng)新的大力支持和對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)人員的激勵(lì)和重視，使得科研人數(shù)不斷增科技能力逐步提升，進(jìn)一步促進(jìn)了玉米產(chǎn)量的攀升。但相較于玉米而言，小麥和水稻不顯著的原因，可能在于科技創(chuàng)新環(huán)節(jié)以及技術(shù)推廣環(huán)節(jié)的推進(jìn)并不盡如人意，尤其是對(duì)小麥的科技創(chuàng)新較為缺乏。其中，針對(duì)創(chuàng)新環(huán)節(jié)而言，創(chuàng)新技術(shù)的可行性，可供選擇性、是否符合實(shí)際生產(chǎn)生活需要、是否能夠在實(shí)際的種植條件下實(shí)現(xiàn)預(yù)期結(jié)果，這都與糧食的產(chǎn)量息息相關(guān)，稍有欠缺就很難對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生促進(jìn)的影響；就技術(shù)推廣環(huán)節(jié)而言，推廣人力不足、推廣所需經(jīng)費(fèi)支持不足以及推廣方向把握不準(zhǔn)確，不但會(huì)影響糧食產(chǎn)量和科技創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)效果，甚至還會(huì)出現(xiàn)更為嚴(yán)重的后果。例如：20世紀(jì)80年代，農(nóng)戶很少或很難從農(nóng)技推廣人員那里得到科學(xué)施肥相關(guān)的信息，反而會(huì)得到化肥的推銷宣傳，進(jìn)而導(dǎo)致農(nóng)戶通過化肥的盲目增量施用來(lái)增加糧食單產(chǎn)。于是，在糧食大幅度增產(chǎn)的同時(shí)，化肥施用量也在逐年攀升，這不僅加大了對(duì)環(huán)境的危害性，更是生態(tài)永久破壞式的增產(chǎn)，雖一時(shí)見效，但后患無(wú)窮。同時(shí)，結(jié)合表3可知，在年平均氣溫以及年平均降水量這兩個(gè)因素中，部分年平均降水量和年平均氣溫的系數(shù)符號(hào)為負(fù)，說(shuō)明盡管二者對(duì)糧食單產(chǎn)的影響較不顯著，但年平均降水量對(duì)糧食單產(chǎn)存在負(fù)向影響。

3.2 模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文通過更換計(jì)量方法來(lái)檢驗(yàn)研究結(jié)論是否存在估計(jì)方法依賴性。將上述變量使用OLS方法，探究化肥施用量對(duì)三種糧食單產(chǎn)的影響。對(duì)上述模型和數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS檢驗(yàn)，其結(jié)果輸出如表4所示。結(jié)果表明，單位面積化肥施用量、單位面積用工數(shù)量、農(nóng)戶銷售價(jià)格、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員數(shù)的符號(hào)與分位數(shù)回歸所得結(jié)果較為一致，且部分變量的影響較為顯著。雖然在年平均氣溫與年平均降水量這兩個(gè)變量上存在部分符號(hào)不一致的現(xiàn)象，但在兩個(gè)模型中，OLS的分析結(jié)果與分位數(shù)回歸模型中部分分位點(diǎn)的符號(hào)基本相同。所以，年平均氣溫與年平均降水量這兩個(gè)變量的結(jié)果與分位數(shù)回歸得到的結(jié)果大體一致。即總體上分位數(shù)回歸與OLS估計(jì)量的分析結(jié)果較為一致。

表4 OLS檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 OLS test results

因此，無(wú)論是使用分位數(shù)回歸模型還是OLS分析，都可以得到一個(gè)比較一致的結(jié)論：化肥施用量對(duì)玉米、小麥和水稻這三大糧食單產(chǎn)都具有較為顯著的影響，但其中化肥施用量對(duì)小麥和水稻產(chǎn)量的影響明顯不如對(duì)玉米產(chǎn)量的影響效果更顯著。且就小麥和水稻而言，雖然在OLS分析中影響效果較為接近，但在分位數(shù)回歸中，化肥施用量對(duì)二者的影響效果隨分位點(diǎn)的變化而變化，其中，化肥施用量對(duì)水稻的影響在較多分位點(diǎn)上更不顯著。綜上可得，化肥施用量對(duì)三大糧食作物產(chǎn)量的影響排序?yàn)椋河衩?小麥>水稻。在影響三大糧食作物產(chǎn)量的因素中，除化肥施用量外，部分其他因素對(duì)主要糧食作物也存在較為顯著的影響，且在兩個(gè)模型中其他因素對(duì)糧食產(chǎn)量影響的變化方向總體來(lái)講較為一致。這說(shuō)明結(jié)論并沒有因計(jì)量方法的不同而發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變，體現(xiàn)了實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)定性。

4 結(jié)論與政策建議

本文基于1994—2018年中國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)玉米、小麥、水稻三種主糧作物化肥施用量和糧食產(chǎn)量的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了分位數(shù)回歸的方法模型，考量了化肥施用量對(duì)糧食產(chǎn)量的影響。主要得出以下結(jié)論：(1)化肥施用量與其糧食單產(chǎn)水平呈正向相關(guān)關(guān)系?；孰m對(duì)糧食產(chǎn)量有一定的促進(jìn)作用，但這種促進(jìn)作用隨著化肥施用量的不斷增加呈現(xiàn)“倒U型”增長(zhǎng)趨勢(shì)。目前糧食作物的化肥施用量總體呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，就化肥施用量而言，2018年玉米化肥施用量為372 kg/hm2、小麥為411 kg/hm2、水稻為338 kg/hm2，即小麥化肥施用量最高，玉米、水稻次之。(2)化肥施用量對(duì)不同糧食作物的影響不盡相同?；适┯昧繉?duì)玉米單產(chǎn)水平有正向影響，但這種正向影響隨著分位點(diǎn)的升高趨于弱化。玉米化肥施用量在0.1、0.3、0.5、0.7分位點(diǎn)通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，而在0.9分位點(diǎn)通過5%水平的顯著性檢驗(yàn)，符號(hào)均為正，這表明化肥施用已出現(xiàn)明顯的邊際效用遞減特征，但整體上仍有助于提高玉米單產(chǎn)。隨著分位點(diǎn)的升高，小麥、水稻的化肥施用量對(duì)其單產(chǎn)的促進(jìn)作用逐漸減弱。(3)在其他因素中，農(nóng)戶銷售價(jià)格和農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣對(duì)糧食單產(chǎn)存在顯著正向影響，說(shuō)明農(nóng)戶銷售價(jià)格的提升、科技的發(fā)展以及農(nóng)技推廣人數(shù)的增加都會(huì)對(duì)糧食增產(chǎn)起促進(jìn)作用，而單位面積用工數(shù)量對(duì)其則存在負(fù)向影響，年平均降水量和年平均氣溫影響不顯著。

針對(duì)上述結(jié)論，本文結(jié)合實(shí)際情況提出以下建議。

第一，在育種方面鼓勵(lì)企業(yè)自主研發(fā)，通過設(shè)立獎(jiǎng)勵(lì)措施，為國(guó)家培育出更為高產(chǎn)、高效、高質(zhì)的糧食品種。同時(shí)，農(nóng)戶作為土地的直接使用者，其對(duì)科技的接受程度和應(yīng)用程度都直接影響著耕地的質(zhì)量與糧食產(chǎn)量。因此，從農(nóng)戶入手，豐富農(nóng)戶科學(xué)施肥的知識(shí)。運(yùn)用科技的力量為農(nóng)戶提供優(yōu)質(zhì)種子和肥料，達(dá)到在保證糧食產(chǎn)量的同時(shí)兼顧養(yǎng)地，切實(shí)做好糧食作物產(chǎn)量與耕地質(zhì)量?jī)墒肿サ目偰繕?biāo)。

第二，推進(jìn)基層農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣機(jī)構(gòu)改革，完善現(xiàn)行農(nóng)技推廣體系。同時(shí)，鼓勵(lì)和支持農(nóng)技人員開展化肥新品種、施肥新技術(shù)的試驗(yàn)和推廣。因地制宜地建立“縣域站”，適量地增加縣以下的農(nóng)技推廣人數(shù)，落實(shí)“推廣到戶，推廣到人，推廣到田”的原則。

第三，支持土地集約化生產(chǎn)。如今，農(nóng)民兼業(yè)化趨勢(shì)顯化，農(nóng)戶可利用規(guī)模效應(yīng)使得耕地連片進(jìn)而降低生產(chǎn)成本；也可通過機(jī)械設(shè)施的大面積投入和施用，防治農(nóng)業(yè)災(zāi)害，提升糧食作物的生產(chǎn)效率，以增加糧食產(chǎn)量。

第四，繼續(xù)出臺(tái)相應(yīng)政策，鼓勵(lì)和扶持種糧大戶、農(nóng)民專業(yè)合作社和家庭農(nóng)場(chǎng)適時(shí)地施用有機(jī)肥料及生物肥料，助推“化肥零增長(zhǎng)”行動(dòng)。同時(shí)，可通過調(diào)控糧食價(jià)格和頒布政策來(lái)促進(jìn)農(nóng)戶生產(chǎn)積極性，在保障農(nóng)民利益的前提下，充分調(diào)動(dòng)農(nóng)民參與“化肥零增長(zhǎng)”行動(dòng)的積極性，讓“減肥”成為農(nóng)民的自覺行動(dòng)。