山西省大豆种植成本收益变化及特征分析

孙隆祥，崔福柱，郭秀卿，杜天庆，郝建平，薛建福，段永红，杨琳，崔江辉

（山西农业大学农学院，山西太谷030801）

山西省大豆种植成本收益变化及特征分析

孙隆祥，崔福柱，郭秀卿，杜天庆，郝建平，薛建福，段永红，杨琳，崔江辉

（山西农业大学农学院，山西太谷030801）

近年来，随着大豆进口数量的迅猛增长，国产大豆出现了市场不认可、企业不收购、国储存不下、农民卖豆难、豆农种植热情受挫的局面，寻求解决对策已成为我国焦点问题之一。采用比较分析和主成分回归分析，对山西省2004—2013年大豆种植成本收益情况进行分析。结果表明，与全国相比，山西省平均单位面积产量具有绝对的优势，但山西省大豆种植成本呈持续增长的态势，2013年比2004年增长了163.07%，各构成部分中，人工成本的增加最为明显。主成分回归分析模型表明，提高种子品质，加大农业土地投入，减少农药、人工、间接费用的投入量，可以有效地提高大豆种植净利润。

大豆；总成本；收益；山西省

大豆在我国有5 000 a的种植历史，是重要的粮食作物，同时也是重要的油料作物。大豆种植业的发展对国家粮食安全及国民经济发展起着至关重要的作用。自加入WTO以后，我国大豆国际贸易最显著的特征就是大豆进口量激增和定价权旁落[1]，同时外资加大对我国大豆产业链的渗透，造成国内大豆生产停滞、流通不畅、国际竞争力弱的局面。针对这一尴尬境地，我国学者做了一系列市场调查研究。刘宏曼等[2]通过比较分析了美国、阿根廷、巴西及我国大豆的发展现状，得出影响我国大豆市场竞争力的主要因素有大豆的单产、生产成本、价格、品质以及国家政策。其中，大豆生产成本占主导地位。黄季焜等[3]对大豆单位面积成本进行了具体细化的比较，结果显示，影响国产大豆总成本高的主要因子是成本外支出。张兵等[4]比较估计了我国大豆的生产成本发现，生产成本上升1%，将会使农户大豆的销售价格增加0.9%。目前的各项研究仅从笼统的概念上进行了分析，并未明确各项指标对成本收益的影响贡献率。

本研究在前人研究的基础上，正确核算大豆种植成本收益及构成因素，并运用主成分回归分析方法系统地分析各项成本要素对大豆种植效益的贡献率，为缓解我国大豆危机提供一定的理论依据，以期为我国大豆种植成本降低和提高豆农收益提供一定的理论支撑。

1 材料和方法

1.1 研究地概况

山西省（34°34′～40°43′N，110°14′～114°33′E）位属我国黄河中游、华北西部的黄土高原地带，地形南北狭长，地貌类型复杂多样，年平均气温-4.2～14.2℃，年平均降雨量约467～700 mm，属温带大陆性季风气候。南北气候差异显著、昼夜温差大、冬夏气温悬殊、光照充足、雨热同步，形成了多变的气候特点。大豆是山西省主要栽培作物之一[5]。

1.2 研究地区数据来源及主要指标选取

选取山西省2004—2013年大豆种植成本收益情况作为研究对象，所需数据均来源于历年的《全国农产品成本收益资料汇编》[6]。

本研究主要选取总成本、物质与服务费用、人工成本、土地成本、净利润、成本利润率、产量和产值8个指标对山西省大豆种植成本收益进行分析。

1.3 主要研究方法

本研究主要运用主成分回归分析统计方法，主成分回归分析是一种将主成分分析与线性回归分析相结合的统计分析方法，用主成分分析法对回归模型中的多重共线性进行消除后，将主成分变量作为自变量进行回归分析，然后根据得分系数矩阵将原变量代回得到的新模型中的一种分析方法[7]，分析各项成本要素对大豆种植效益的影响程度，同时拟运用柯布道格拉斯生产函数[8]模型对山西省大豆种植的具体影响因素进行实证分析。柯布道格拉斯生产函数是由数学家柯布和经济学家道格拉斯于20世纪30年代提出的，主要用于研究生产要素的投入量与产出量之间的关系，在农业生产研究中广泛应用。

1.4 数据处理

运用软件Sigmaplot 12.0进行作图，采用SPSS 16.0进行数据分析处理。

2 结果与分析

2.1 全国与山西省大豆单位面积产量变化特征

从图1可以看出，2004—2013年间，全国大豆单位面积产量整体呈现增长态势，但是年际间波动较大。单产从2004年的1 953 kg/hm2变为2007年的1 651.50 kg/hm2，下降了301.5 kg/hm2，下降幅度为15.44%；2007—2010年单位面积产量增加了568.95 kg/hm2，涨幅为34.45%；2010—2013年产量下降平缓，下降了149.85kg/hm2，下降幅度为6.75%。全国大豆种植10 a间总产量在2007年出现了低谷，单位面积产量仅为1 651.50 kg/hm2。

山西省大豆单位面积产量的变化整体呈现下降趋势，但是变化波动频繁，于2009年最低，单产为1 729.95 kg/hm2。2005—2009年单产呈直线下降，由2005年的2 524.50 kg/hm2变为2009年的1729.95kg/hm2，下降794.55kg/hm2，下降幅度31.47%；2009—2012年大豆单产呈现上升趋势，由2009年1 729.95kg/hm2变为2012年的2522.70kg/hm2，增加了792.75 kg/hm2，涨幅为45.83%；2013年单产急剧下降为1 906.05 kg/hm2。

2.2 山西省大豆种植总成本结构分析

由图2可知，自2004年以来，山西省大豆种植成本呈现增长的态势。仅2004—2006年期间总成本略有下降，从4518.75元/hm2下降到4324.80元/hm2，下降了193.95元/hm2，下降幅度为4.29%；2006—2009年，总成本增长缓慢，涨幅为47.54%；2009—2013年总成本大幅度增长，增长了5 506.5元/hm2，涨幅高达86.30%。

物质与服务费用整体呈上升态势，从2004年的1 766.25元/hm2增长到2013年的3 717.30元/hm2，以年平均增长率为8.62%的速度上升；人工费用在2004—2013年总体呈上升趋势，2004—2009年人工费用呈现基本稳定的态势，而2009—2013年人工费用迅速上升，增长到了6 701.40元/hm2；土地费用也呈现出了连续增长的态势，由2004年450.90元/hm2增加到2013年的1 468.65元/hm2，增加了1 017.75元/hm2。

2.2.1 大豆种植人工成本变化特征由图2可知，山西省大豆种植的人工成本费用呈增长的态势，虽然2004—2006年山西省人工成本略微下降，下降了516.90元/hm2，下降幅度为22.46%；但2006—2009年人工成本呈现快速回升状态，涨幅达49.33%；2009—2013年人工成本急剧增长，费用从2 665.05元/hm2增长到6 701.4元/hm2，涨幅高达151.45%，可能是由于劳动日工价的快速增长刺激了人工成本费用的跳跃式升高。

2.2.2 大豆种植物质与服务费用结构分析从图3可以看出，山西省大豆种植的直接费用整体呈现增长趋势，而间接费用在大幅度减少后趋于平稳，物质与服务费用走势与直接费用走势图基本吻合，是由于直接费用在物质与服务费用中所占比例高达95%以上。从相对量角度分析，直接费用在物质与服务费用中所占比例增长迅速，从2004年的86.43%增加到2013年的99.35%，增长了12.92百分点，直接费用快速增加致使其成为引起物质与服务费用变化的主导因子。

2.3 山西省大豆种植的收益分析

由图4可知，山西省大豆种植单位面积产值呈现上升趋势，2004年单位面积产值为6600.90元/hm2，2013年增加到8 815.50元/hm2，增加了2 214.6元，年平均增长率为3.27%，年际间虽有上下波动，但是幅度较小，对整体影响较小。

2004—2013年，山西省大豆种植单位面积净利润呈先上升后下降的变化趋势，2004—2007年净利润增长1527.00元/hm2，增长幅度为73.34%；2007—2012年净利润直线下降，降低了3 504.45元/hm2，且2013年山西省大豆种植净利润出现负值，呈现亏损状态。

山西省大豆种植成本利润率整体呈现下降趋势，虽然2004—2007年成本利润率从46.08%增长到65.70%，提升了19.62百分点；但2007—2013年，成本利润率一直处于直线式下降态势，从65.70%下降到-25.84%，平均每年下降15.26百分点。10 a间成本利润率呈现大幅度变化趋势，成本利润率在2007年出现了峰值，为65.70%，2013年出现了低谷，为-25.84%，最低年份的成本利润率比最高年份低91.54百分点。

2.4 山西省大豆种植成本要素的选取及模型的建立

结合实际生产情况，对大豆种植过程中部分成本要素进行合并，选取变量指标如下：种子支出（X1）、肥料支出（X2）、农药支出（X3）、租赁作业及燃料维护支出（X4）、间接费用（X5）、土地成本支出（X6）、人工成本支出（X7）、净利润（Y）。将所选取的指标体系原始数据进行整理，便于分析各因素对山西省大豆种植成本收益影响程度，其数据结果列于表1。

表1 影响山西省大豆种植效益的成本因素元/hm2

运用SPSS 16.0对表1数据进行主成分分析，数据输出的KMO值为0.702，显著水平为0.000，小于显著水平0.05，故因子分析结果可以接受，主成分分析结果列于表2，3。

表2 因子特征值及方差贡献率

表3 特征值所对应的因子载荷

根据特征向量得到各主成分的表达式。

政策四：7月9日，商务部印发《关于推动高品位步行街建设的通知》，指出我国将支持有条件的城市选择基础较好、潜力较大的步行街进行改造，力争用2－3年时间，培育一批具有国际国内领先水平的高品位步行街，搭建满足消费升级需要的重要平台，培育扩大城市消费的有效载体，塑造代表城市形象的亮丽名片。

根据分析得出的主成分因子构建回归模型。

其中，S1代表因子1，命名为“一级成本”；S2代表因子2，命名为“二级成本”；Y表示大豆种植净利润；a0为常数项；a1，a2为系数。对方程进行回归分析，得出的结果列于表4。

表4 主成分模型回归分析结果

将常量及系数代入公式（3）得到公式（4）。

将S1，S2的表达式带入公式（4），得到公式（5）。

由模型（公式（5））可以看出，各变量指标对净利润贡献值不同，且其绝对值越大，对净利润贡献值越大。可以看出，各成本要素对净利润的影响及贡献率不同，种子支出、土地成本支出对大豆种植净利润有较强的正响应；肥料支出、租赁作业及燃料维护支出的弹性系数较弱；农药的支出、间接费用的支出、人工成本的支出与大豆种植净利润则呈负响应。

3 讨论

3.1 全国与山西省大豆单位面积产量波动分析

3.2 山西省大豆种植成本及收益分析

本研究发现，山西省大豆种植成本呈快速增长趋势，主要是因为人工成本超过物质服务费用，成为生产成本的主体，并呈现快速增长的趋势，致使总成本增长速率明显提升。究其原因：一是由于近年来农村的青壮年劳动力都外出务工，导致了农村劳动力严重缺乏，最终导致人工费用呈现不断上涨的趋势[15]；二是由于现行农产品种植成本核算体系下的劳动日工价较低，是由现行农产品种植成本核算特点决定的。因此，从人工成本核算角度分析，劳动日工价将继续呈现增长，且持续时间较长[16]。总之，山西省大豆种植人工成本未来将继续攀升，对山西省大豆种植成本具有长远的影响。

山西省主要粮食作物有小麦、玉米和大豆，其中，平均成本最高的是大豆，最低的是玉米；从出售价格看，大豆售价最高，其次是小麦、玉米；从现金收益看，大豆最高，最低的是小麦；产生这种现象的本质原因是由于各粮食作物的价格和产量不同[17]。大豆种植产值虽呈现上升趋势，但随着近几年种子、化肥等价格的上涨引起总成本费用上升，对净利润产生了强烈的冲击，甚至出现亏损现象，种植优势急剧下降，严重影响农民大豆种植的积极性，且短期内大豆将继续让位于玉米等种植效益更高的粮食作物。

3.3 山西省大豆种植收益影响因素实证分析

回归分析结果表明，种子支出、土地成本支出对大豆种植收益呈正响应。主要是由于良种的应用保证了田间出苗密度和产量，有效地保证了大豆的收益。土地成本的支出主要包括流转地租金和自营地折租，其中，自营地折租反映的是自营地投入生产时的机会成本，投入越大效益越高。

肥料支出、租赁作业及燃料维护支出的弹性系数较弱。主要是由于近年来受到西方国家大豆出口的影响，我省大豆种植面积日趋减少，同时，机械化水平的提高和柴油价格的上涨导致租赁作业及燃料维护费用的快速增加，而劳动力的投入相对减少，二者是此消彼长的关系，但二者绝对变化量基本相同，租赁作业及燃料维护费用一直保持在一个稳定的状态，其对大豆种植收益的影响并不明显。大豆种植同时可达到养地的效果，对肥料要求较低，故肥料支出处于一个基本稳定的态势，对净利润影响较小[18]。

农药、间接费用与人工成本的支出对大豆种植收益呈负响应[19]。主要是由于近几年的自然灾害及病虫害频发[19]，对农药的需求和价格产生了较大的冲击，也同时对农户的收益造成了严重的影响。间接费用的支出包括固定资产折旧费、管理费、财务费、销售费及保险费，近年来各种费用的提升，也是对农户收益的一个重大影响因子。城镇化发展中，人力资源发生了转移，农业劳动力成本上升，造成山西省大豆种植成本迅速上升、净利润明显下降的局面。

4 结论

随着现代农业的发展，机械作业得到了很大的提升空间，随之租赁作业及燃料维护支出上升，且农资和服务价格不断提高，导致物质与服务费用支出上涨。在城镇化进程中，农业劳动力大量转移，致使农业劳动用工量减少，人工成本必然上升，占据总成本的56.37%，同时，土地流转现象逐渐增多，土地成本快速上升。在当前国际能源价格走高等因素的带动下，随着农资、土地、人工等生产要素的大量融入，山西省大豆种植成本逐年上升，2013年比2004年增长了163.07%，逐渐吞噬着种植收益，致使净利润下降，同比山西省其他主要农作物，大豆总体上优于小麦，但仍不及玉米收益的2/3，出现了高投入低回报的现象，种植优势较低，严重影响农民种植大豆的积极性。

在近年来大豆种植成本上升的形势下，国家相应上调了临时收购价格，加大了对农民的补贴力度，并提高了惠民政策落实力度，促使大豆的种植收益基本稳定。

［1］SONGB，MARCHANTMA，REEDMR，et al.Competitive analysis and market power of China's soybean import market[J].International Food and Agribusiness Management Review，2009，12（1）：21-42.

［2］刘宏曼，郭翔宇.黑龙江大豆市场竞争力分析[J].中国农业信息，2004（6）：7-11.

［3］黄季焜，马恒运.差在经营规模上：中国主要农产品生产成本国际比较[J].国际贸易，2000，10（4）：41-44.

［4］张兵，李丹.论转基因大豆对我国大豆产业的影响[J].西北农林科技大学学报（社会科学版），2012，12（6）：98-104.

［5］李芬，张建新，武永利，等.近50年山西终霜冻的时空分布及其影响因素[J].地理学报，2013，68（11）：1472-1480.

［6］国家发展改革委价格司.全国农产品成本收益资料汇编[M].北京：中国物价出版社，2014.

［7］LIU R.Principal component regression analysis with SPSS[J].Computer Methods&Programs in Biomedicine，2003，71（2）：141-147.

［8］董彦龙.柯布-道格拉斯生产函数于河南省粮食种植产业的实证研究[J].中国农学通报，2011，27（29）：119-123.

［9］赵桂香，赵彩萍，李新生，等.近47 a来山西省气候变化分析[J].

干旱区研究，2006，23（3）：500-505.

［10］宁静，魏杰，吕芳，等.山西省玉米生产成本收益分析[J].天津农业科学，2015，21（8）：55-58.

［11］魏杰，宁静，胡月，等.山西省大豆生产成本收益分析[J].山西农业科学，2015，43（9）：1192-1194.

［12］李志刚，董丽杰，宋书宏，等.重茬对大豆冠层结构和产量的影响[J].大豆科学，2007，26（6）：892-896.

［13］段治平.山西省主要农产品成本收益比较分析[J].山西统计，2003（5）：9-10.

［14］陈茵茵，黄伟.美国的农地保护及其对我国耕地保护的借鉴意义[J].南京农业大学学报（社会科学版），2002，2（2）：17-22.

［15］盖庆恩，朱喜，史清华.劳动力转移对中国农业生产的影响[J].经济学，2014（3）：1147-1170.

［16］张千友.农业劳动日工价对农民收入水平影响的实证研究：基于协整和向量自回归模型[J].上海立信会计学院学报，2011，25（2）：72-78.

［17］赵春明.山西省主要农产品竞争力比较研究[M].杨凌：西北农林科技大学出版社，2004.

［18］杨青林，桑利民，孙吉茹，等.我国肥料利用现状及提高化肥利用率的方法[J].山西农业科学，2011，39（7）：690-692.

［19］段美春，刘云慧，张鑫，等.以病虫害控制为中心的农业生态景观建设[J].中国生态农业学报，2012，20（7）：825-831.

Analysis on Variation and Features of Cost and Benefit of Soybean Planting in Shanxi Province

SUNLongxiang，CUI Fuzhu，GUOXiuqing，DUTianqing，HAOJianping，XUE Jianfu，DUANYonghong，YANGLin，CUI Jianghui
（College ofAgronomy，Shanxi Agricultural University，Taigu 030801，China）

In recent years,with the rapid growth of soybean imports,domestic soybean did not be recognized by the market. Consequently,little companies would not like to purchase domestic soybean and farmers could hardly sell beans,frustrated to continue soybean production.Meanwhile,another situation was that the excessive soybean coucd not be stored by nation.Seeking solutions had become one ofthe focus problemin our country.In this study,the comparative analysis and principal component regression analysis were used to analyze the cost and benefit of soybean planting in Shanxi province from 2004 to 2013.The results showed that compared to the same period of the average yield per unit area,Shanxi province had the absolute advantage,the planting cost of soybeans in Shanxi province showed a sustained growth trend,with 163.07%increasing compared to 2004.Under different planting costs,the artificial cost growth momentum was the most obvious.The principal component regression analysis model showed that following measures could effectively improve the profit of soybean planting,such as increasing the seed quality,increasing the input of agricultural land,reducing the input ofpesticides,artificial and indirect costs.

soybean;the total cost ofproduction;benefit;Shanxi province

S565.1

A

1002-2481（2017）04-0631-06

10.3969/j.issn.1002-2481.2017.04.35

2016-11-11

国家公益性行业（农业）科研专项（201503121-07）；山西省农业科技成果转化和推广示范工程项目（SXNKTG07）

孙隆祥（1990-），男，山西朔州人，在读硕士，研究方向：作物高产优质工程。崔福柱为通信作者。