DOI:10.13246/ ki.jae.2006.03.001农业技术经济　2006年第3期 中国主要粮食作物的投入与产出研究＊胡瑞法　冷　燕(中国科学院地理科学与资源研究所农业政策研究中心　北京　100101)内容提要　本文在对我国主要粮食作物成本统计资料分析的基础上,建立相应作物的生产函数模型,同时估计这些作物相应投入要素间的替代弹性,并以此为依据,探讨未来我国粮食作物生产技术的发展方向。

关键词　生产要素　投入产出一、主要作物生产要素投入结构的变化表1显示出1980—2003年我国水稻、小麦、玉米三大粮食作物生产投入的变化。

三种作物的劳动力投入稳步减少,机械投入大幅度增加,化肥与其他投入也呈增长趋势。

在三大作物中,水稻和小麦的劳动投入分别减少了65%和64%,分别由1980年的每公顷604和368个工日减少到2003年的214和131个工日,分别减少了390和237个工日;玉米的劳动投入减少了54%,由1980年的每公顷360个工日减少到2003年的165个工日,减少了195个工日。

三种粮食作物投入增长速度最快的是农业机械,水稻、小麦和玉米三种作物农业机械投入(以1980年不变价计算)分别由1980年的21元/公顷、23元/公顷和15元/公顷增加到2003年的163元/公顷、195元/公顷和94元/公顷,分别增加了6.8倍、7.5倍和5.3倍。

表明我国的粮食生产技术发展呈现出以劳动力投入的大幅度减少而机械投入的大幅度增加、机械投入对劳动投入替代的趋势。

三种粮食作物的化肥投入也呈现较快的增加趋势,水稻、小麦和玉米的化肥投入分别由1980年的144元/公顷、99元/公顷和120元/公顷上升到2003年的310元/公顷、253元/公顷和274元/公顷(按1980年不变价计算),分别增加了115%、156%和128%,且以小麦增长最快,玉米和水稻次之。

与劳动、化肥和机械投入不同,三种作物的灌溉、种子、农药等其他投入则呈现不同的变化趋势。

在控制价格不变的条件下,三种作物的其他投入均先增后减,其中以水稻的减幅最小,小麦和玉米的减幅较大。

水稻的其他投入由1980年的347元/公顷增加到1995年的496元/公顷,即使出现下降,2003年的其他投入仍达到440元,仍比1980年增加了93元;小麦和玉米则分别由1980年的288元/公顷和260元/公顷分别增加到1990年的332元/公顷和1995年的313元/公顷,随后均持续下降,到2003年两种作物分别仅为287元/公顷和265元/公顷,与1980年时的投入水平无显著差别。

＊本文得到了国家杰出青年基金项目“政府与私人在农业科技投资中的关系研究”(编号:70325003)的资助 胡瑞法等:中国主要粮食作物的投入与产出研究表1　水稻、小麦和玉米三大粮食作物生产投入的结构变化①　(工日/公顷,元/公顷)②1980年1985年1990年1995年2000年2003年水稻③劳动604342321283231214化肥144172244293288310机械21305374120163其他347377446496443440小麦④劳动368221214198148131化肥99150213210263253机械23306588162195其他288317332313298287玉米⑤劳动360243247231181165化肥120134209259267274机械151333498194其他260261304311266265 资料来源:国家物价局.农业生产成本调查资料汇编,1980—2003注:①本表系根据不同省份的成本调查数据计算得出②指每公顷的化肥、机械与其他资金的支出总额分别除以相应的化肥价格、机械和农业生产资料价格指数求得;其他资金支出为每亩物质成本减去化肥、机械支出后剩余的支出,包括农药、种子、灌溉、畜力等支出③系根据安徽、江苏、江西、浙江、福建、湖北、湖南、广东、广西、四川、贵州、云南、辽宁、吉林、黑龙江、河北、河南共17个省份数据平均④系根据河北、河南、山东山西、内蒙古、黑龙江、陕西、甘肃、新疆、湖北、江苏、安徽、四川、贵州、云南共15个省份数据平均⑤系根据北京、河北、河南、山东、山西、天津、内蒙古、黑龙江、吉林、辽宁、陕西、甘肃、新疆、湖北、安徽、江苏、四川、云南、贵州、广西共20个省份数据平均二、研究模型与数据(一)研究模型本研究将采用T r a n s l o g 模型估计主要作物的生产函数,所采用的模型如下:l n y =α0+∑mi =1αi l n x i +12∑m i=1∑mj =1βi j l n x i l n x j +∑s h =1γh R h +∑nk =1δk d k(1)式中:y 表示某种作物的产出,x i 表示第i 种生产要素的投入量,R h 表示第h 种其他影响产量的因素,如灾害、制度等因素,d l 表示地区因素;αi 、βi j 、γh 、δk 分别表示相应变量的系数。

(1)式模型投入要素在几何平均数处的产出弹性为:e i =βi +∑mj =1βi jl n (x )(2)(1)式模型各投入要素间在几何平均数处的替代弹性(W i d a w s k y 等,1999)为:εi j =-(βi +βj )-(βi +βj )+(β2i βj j -2βi j βi βj +βi iβ2j )/βi βj (3)由于T r a n s l o g 生产函数为非齐次性函数,因此,不具有固定弹性,(2)、(3)两式分别为样本几何平均数处的点弹性。

(2)式的涵义是,在样本的几何平均数处,投入要素x 每变化1%,产出量变化的百分比。

(3)式则为要素间相互替代可能性的计量。

当两要素完全可替代时,替代弹性为无穷大;相反,当两要素完全不能替代时,替代弹性为0。

因此,替代弹性越大,其相互替代的可能性 农业技术经济　2006年第3期 (或潜力)越大,反之则越小。

替代弹性同时也是投入要素比例的变化与要素边际替代率变化关系的衡量。

当两项投入要素的比例变化大于相应要素边际替代率的变化时,两项投入要素的替代弹性值大于1,相反则小于1。

当替代弹性等于1时,表明要素投入比例的变化与边际替代率的变化速度相同。

由于边际替代率表示某一点上一单位投入要素可替换另一种投入要素单位数的比率,因此,替代弹性大于1时,表示投入要素比率的变化快于两种要素可替代比率的变化,即欲实现某一特定产量,两种投入要素比例的较小变化便可引起两要素相互替代比率的较大变化,要素间替代的可能性加大,两投入要素更容易相互替代;相反,当替代弹性小于1时,两种投入要素间的替代则较难。

需要说明的是,当研究两种以上投入要素间的相互关系时,往往会遇到替代弹性值小于0的情况,此时表示两种投入要素间呈现互补的关系,即一种投入要素作用的发挥必须有另一种投入要素的参与。

(二)研究数据本研究将对水稻、小麦和玉米三大粮食作物的投入与产出关系进行研究,建立相应作物的生产函数。

所采用的生产投入与产出数据均来自农业生产成本固定观察汇总资料———《农业生产成本资料汇编》,共涉及到1980—2003年共24年的数据资料。

其中水稻数据包括安徽、江苏、江西、浙江、福建、湖北、湖南、广东、广西、四川、贵州、云南、辽宁、吉林、黑龙江、河北、河南,共17个省份;小麦数据包括河北、河南、山东山西、内蒙古、黑龙江、陕西、甘肃、新疆、湖北、江苏、安徽、四川、贵州、云南,共15个省份;玉米数据包括北京、河北、河南、山东、山西、天津、内蒙古、黑龙江、吉林、辽宁、陕西、甘肃、新疆、湖北、安徽、江苏、四川、云南、贵州、广西,共20个省份。

三种作物采用的数据所涉及的作物播种面积分别占相应作物全国总播种面积的95%以上。

(三)模型的估计分别采用三阶段非线性最小二乘法估计(1)式模型。

与此同时,对(2)式的产出弹性与(3)式的要素投入替代弹性进行估计并分别进行显著性检验。

为了研究其他非投入性因素对生产的影响,本研究在模型估计时增加了技术进步、生产责任制、人均耕地及灾害(包括旱灾与涝灾)等变量。

其中技术进步变量以时间序列表示,并以1980年为基期;生产责任制变量以当年实现生产责任制农户占相应省份全部农户总数的比例表示;旱灾与涝灾变量分别为当年的成灾面积占作物总播种面积的比例表示。

同时,为了控制其他非确定性因素的影响,在模型估计时也加入了不同省份的地区虚变量。

各种作物分别选取劳动、化肥、机械与其他资金投入作为本研究的投入变量;其中劳动投入以实际投入的用工量计算(工/公顷),化肥与机械投入分别以相应项目的支出额除以相应省份的化肥、机械价格指数求得(标准单位/公顷);其他资金投入为物质成本减去化肥和机械支出后再除以各省的农业生产资料价格指数求得(标准单位/公顷)。

化肥、机械、农业生产资料价格指数分别来自历年的《中国统计年鉴》及各省的统计年鉴。

三、模型的估计结果及其分析(一)制度与灾害因素对三大作物单产的影响表2与表3分别为三大作物的T r a n s l o g生产函数模型及相应作物的劳动、化肥、机械和其他投入要素的产出弹性与替代弹性的估计结果。

由表2看出,三大作物的时间序列变量均达到显著水平,表明改革开放以来,科技进步对小麦和玉米单产的增长起到了显著的作用;三种粮食作物的生 胡瑞法等:中国主要粮食作物的投入与产出研究产责任制变量均达到极显著的正值,表明生产责任制的实行显著地提高了粮食单产。

所有这些结果进一步证明了一些学者的相关研究结论(L i n,1992;H u a n g,1995;朱希刚等,1994)。

表2　粮食作物单产的T r a n s l o g函数模型估计变量水稻小麦玉米常数项4.546-8.408＊＊2.982(1.33)(2.26)(0.87)时间与制度变量时间序列0.003＊0.011＊＊＊0.005＊＊(1.65)(3.56)(2.20)生产责任制0.307＊＊＊0.299＊＊＊0.230＊＊＊(8.11)(5.55)(5.00)气候灾害及人均耕地变量旱灾成灾面积比例0-0.202＊＊-0.001＊＊＊(0.72)(2.16)(3.48)涝灾成灾面积比例-0.004＊＊＊-0.773＊＊＊-0.001(4.85)(5.90)(1.31)人均耕地变量0.629＊＊＊0.0030.314＊(3.95)(0.02)(1.64)投入变量L o g(劳动)0.4311.074＊＊0.110(0.84)(2.03)(0.18)L o g(化肥)-1.243＊＊0.745-0.038(2.14)(1.18)(0.09)L o g(机械)0.2280.0670.007(1.55)(0.31)(0.27)L o g(其他)-0.7481.097-1.043(0.87)(1.22)(1.34)L o g(劳动)L o g(劳动)-0.0100.019-0.105(0.14)(0.28)(1.35)L o g(劳动)L o g(化肥)0.142＊＊-0.0680.078(2.43)(1.16)(1.37)L o g(劳动)L o g(机械)-0.056＊＊＊-0.0180(3.23)(0.78)(0.05)L o g(劳动)L o g(其他)-0.141＊-0.0990.020(1.89)(1.49)(0.26)L o g(化肥)L o g(化肥)-0.034-0.087-0.283＊＊＊(0.53)(1.21)(4.17)L o g(化肥)L o g(机械)-0.0010.011-0.001(0.20)(0.93)(0.35)L o g(化肥)L o g(其他)0.1190.0300.232＊＊＊(1.36)(0.34)(3.11)L o g(机械)L o g(机械)0.0020.0050.001＊＊(1.22)(0.95)(2.19)L o g(机械)L o g(其他)0.021-0.0010.003(1.34)(0.03)(0.59)L o g(其他)L o g(其他)0.154-0.107-0.031(1.01)(0.64)(0.24)R20.7040.8680.808样本观察值数411282373 注:括号内数字为相应系数的标准误;“＊”、“＊＊”、“＊＊＊”分别表示相应系数达到10%、5%、1%显著水平;因考虑篇幅,省略了相关的地区虚变量灾害对三大作物的影响呈现不同的趋势(见表2)。