农田水利设施的粮食生产成本节约效应研究

李俊鹏 冯中朝 吴清华

内容提要：利用可变折旧率，估算了1991～2016年我国省际农田水利设施资本存量。借助超越对数成本函数，采用迭代三阶段最小二乘法，实证分析了农田水利设施的粮食生产成本节约效应。研究发现：农田水利设施对粮食成本具有显著的替代效应，且粮食主产区替代效应大于非主产区;农田水利设施通过对资本的互补效应和对劳动的替代效应推动农业技术变迁，且推动作用在作物与地区间呈现明显差异;种植规模的差异导致农田水利设施与物质资料的弹性关系存在异质性。

关键词：农田水利设施;粮食生产;成本节约效应

中图分类号：F325.1    文献标识码：A    文章编号：1003-7543（2019）06-0102-12

受“天花板效应”的影响，依靠价格提高来增加我国粮食种植收益的空间日益有限。在小规模经营将长期存在的背景下，采用抬高关税等保护政策应对国内外价格“倒挂”亦不可持续。因此，通过降低粮食生产成本提高种植收益是保证我国口粮安全的有效途径。农田水利设施能够有效缓解水资源短缺对粮食生产的限制，并能通过改善生产条件影响要素投入结构及其生产效率[1]，因而研究农田水利设施的粮食生产成本节约效应对保障我国口粮安全意义重大。

一、相关文献综述

基础设施的成本节约效应已得到学术界的普遍认同。Costa et al.， Lynde & Richmond，Nadiri & Mamuneas较早关注基础设施对生产成本的影响，基于谢菲尔德引理，确立了用超越对数成本函数研究基础设施成本节约效应的基本范式[2-4]。Mamatzakis与Teruel & Kuroda将该范式应用于农业领域，分别实证分析了希腊与菲律宾农业基础设施的成本节约效应，并得到一致结论：农业基础设施能有效降低农业生产成本，具体表现为对私人投入的替代效应和对要素投入结构的调整效应[5-6]。在此基础上，Onofri & Fulginiti进一步将农业基础设施的成本节约效应拓展到要素生产率的提高，即投入绝对量不变，但产出增加[7]。沿袭该范式，吴清华等证明农业基础设施，尤其是灌溉设施具有明显的成本节约效应[8];曾福生、李飞和朱晶、晋乐则证实农业基础设施对粮食生产私人投入具有替代效应（规模效应），对资本替代劳动具有推动作用（结构效应）[9-10]。以上研究验证了农业基础设施的成本节约效应，为后续研究奠定了坚实的理论基础，但尚存以下不足：第一，以上研究多是针对农业基础设施这一总体概念，而农业基础设施的具体种类较多，不同种类基础设施作用差异较大，仅针对总体概念会因数据合并、加总导致信息的损失与失真，无法有效反映具体设施的成本节约效应。第二，由于数据缺失，部分研究采用相关指标作为具体农业基础设施的代指变量，如用有效灌溉面积或旱涝保收面积替代农田水利设施，虽然替代变量与具体农业基础设施高度相关，但其随机误差项无法满足“白噪声”假定，其描述精度有待商榷。第三，农业基础设施的成本节约效应会因作用对象的个体与空间异质性而有所差异，以上研究未考虑农业基础设施成本节约效应的作物与地区差异。第四，以上研究估算农业基础设施资本存量时，折旧率均采用固定值，未考虑农业资本折旧速率的时间、空间和设施差异;且在较短的时期内，基期资本存量仍采用基期投资额除以某一比例确定，故农业基础设施资本存量的估算结果存在较大误差，难以准确衡量农业基础设施供给的实际水平。

农田水利设施能够改善水资源在时间与空间上的配置，降低旱涝灾害的发生率及其负面影响。同时，作为一种资本，农田水利设施通过与其他要素之间的替代与互补关系，对粮食生产成本具有一定的调节作用。基于农田水利设施对我国粮食生产的深刻影响，本文重点研究农田水利设施对不同粮食功能区小麦、玉米和水稻生产成本的作用，以期从空间与个体异质性方面阐述农田水利设施成本节约效应的内在机制。

二、理论分析与模型构建

（一）理论分析

已有研究[7，9，10]指出：农业基础设施一方面可以通过减少私人投入的绝对量或相对量（提高私人投入生产率）降低私人要素投入;另一方面可以通过加速相对充裕要素替代相对稀缺要素，优化要素投入结构，降低投入总量。农业基础设施的成本节约效应则为两种作用的加总，即总成本节约效应。

对于农田水利设施，因其自身特性、地区资源禀赋及粮食作物等方面的差异，其成本节约效应具体表现为两方面：一方面，农田水利设施的修建，可以优化水资源的空间与时间配置，降低农业生产灌溉难度，减少因灌溉而过多投入的劳动、机械及物质资料，表现为对私人投入的替代。如图1（a）所示，在产量不变的情况下（等产量线Q1），农田水利设施的修建（从W1到W3）促使私人投入由M1下降到M2。同时，农田水利设施可以改善农业生产环境，尤其是可以通过及时给排水从而减少旱、洪、涝等自然灾害对农业生产的影响，提高生产要素的生产率，使生产前沿面外移，降低农业生产的绝对成本。另外，如图1（a）所示，在私人投入不变的情况下（M1），农田水利设施供给的增加（从W1到W2）推动粮食产量由Q1提高到Q2，即降低粮食生产的相对成本。另一方面，农田水利设施可以通过土地整理、田垄破除等提高耕地平整程度，减少耕地细碎化，促进作物的连片种植，为诱致性技术变迁创造条件，加速当前农业生产中相对充裕要素（资本）替代相对稀缺要素（劳动），降低农业生产成本。如图1（b）所示，L1、L2、L3为不同水平的劳动与农田水利设施投入组合无差异曲线，且L1>L2>L3。农田水利设施的修建（从W4到W5）促进劳动投入水平由e降到g，机械投入水平则由h提高到i。总体而言，农田水利设施的成本节约效应表现为对私人投入的替代和对要素投入结构的调整。

我国幅员辽阔，不同粮食功能区禀赋条件（如耕地地形、水资源状况等）差异显著，农田水利设施的粮食生产成本节约效应的地区差异明显。一方面，粮食主产区灌溉水源的短缺会严重制约粮食生产。水利设施的供给极大提高了水资源在时间与空间上的配置效率，减少了粮食主产区因灌溉而产生的私人投入。对于粮食非主产区①，粮食种植规模较小，灌溉成本较主产区低，可以预测，农田水利设施对灌溉成本的节约效应表现为主产区大于非主产区。另一方面，粮食主产区地形平整，地塊规模较大，粮食种植成本易实现规模效应，相较于耕地细碎化严重的非主产区，单位面积生产成本更低。从这一角度而言，农田水利设施对粮食非主产区私人投入的替代作用的边际效应更大。因此，粮食功能区农田水利设施对粮食生产私人投入的替代效应为以上两种作用的叠加，最终效果取决于二者之间的强弱。

当前，我国粮食生产正经历以资本（农业机械等）替代劳动的技术变迁。由于不同粮食作物的生物性状、适宜环境、种植农艺不同，其技术变迁效率差异明显。根据生产实际和已有研究，粮食作物的机械化难度按小麦、水稻、玉米的次序依次升高。可以预见，在整体层面，农田水利设施对三种作物资本投入的互补效应由高到低依次为小麦、水稻、玉米。因玉米机械化难度最大，在资本引入过程中仍需大量劳动投入，因此预测农田水利设施对玉米劳动投入的替代效应最小。由于粮食非主产区地形复杂，耕地细碎化严重，机械化水平较低，农田水利建设能够提高耕地平整度，扩大单块耕地规模，且因粮食主产区部分省份机械化水平已经较高，农田水利设施的作用空间有限，农田水利设施对粮食非主产区资本的互补效应较主产区要大。

基于以上理论分析，本文在估算相关指标和构建实证模型的基础上，通过实证分析验证以上推论。

（二）实证模型构建

参照已有研究，本文选择成本函数实证检验相关推论，原因如下：本文重点考察农田水利设施在粮食生产中的成本节约效应，成本函数更为符合微观生产主体追求成本最小化的假设;投入要素价格相对外生，有利于避免内生性问题;成本函数与要素份额函数的联合估计，可以规避生产函数因“待估系数膨胀”导致的内生性问题。

相较于C-D函数与CES函数，超越对数成本函数含义更加广泛、形式更加包容，对反映要素之间的相对关系（替代或互补）具有一定优势，故本文采用超越对数形式的成本函数，其形式如下：

lnC=α0+αQlnQ+■α■lnPi+βAlnA+■αGhlnGh+αTT+■γQQ（lnQ）2+■■γ■lnPilnPj+■θ■AlnPilnA+■■θ■lnPilnGh+■θAA（lnA）2+■θ■lnAlnGh+■■θ■lnGhlnGm+■δ■lnQlnPi+δQAlnQlnA+■δ■lnQlnGh+μQT（lnQ）T+■μ■（lnpi）T+βAT（lnA）T+β■（lnGh）T+■βTTT2（1）

式中，C为粮食作物单位面积生产成本;P为生产要素价格，i=j=1，2，3，P1、P2、P3分别表示资本价格、劳动价格和物质资料价格;G为单位面积具体基础设施资本存量，h=m=1，2，3，G1、G2、G3分别表示单位面积水利设施资本存量、单位面积电力设施资本存量、单位面积道路设施资本存量。Q为粮食作物单位面积产量;A为粮食作物播种面积;T为时间变量。

根据谢菲尔德引理，由式（1）可以推导出私人投入最小化份额为：

Si=■=α■+■γ■lnpj+θ■AlnA+■θ■lnGh+δ■lnQ+μ■T，i=1，2，3（2）

式中，Si为总成本中资本、劳动和物质资料成本所占份额。

为保证式（1）满足单调性、凸性条件，要素价格需满足以下一阶齐次条件：

■α■=1，■μ■=■θ■=■θ■=■δ■=■γ■=0，i=j=1，2，3（3）

利用式（1）和（2），可估计相应系数以分析具体农业基础设施的成本节约效应，具体如下：

第一，农业基础设施对私人投入的节约效应。对式（1）求关于具体农业基础设施的导数，可以得到其对粮食作物的成本弹性，形式如下：

η■=■=α■+β■T+■θ■lnpi+δ■lnQ+θ■lnA+■θ■lnGm（4）

成本弹性η■为农业基础设施h的影子价格，若η■<0，表明农业基础设施h的供给降低了粮食作物的私人投入;反之，则表明具体基础设施h的供给未降低粮食生产的私人投入。

第二，农业基础设施对要素投入结构的调整效应。农业基础设施的改善可促进相对充裕要素替代相对稀缺要素，优化粮食生产的要素投入结构，该效应体现为粮食生产要素份额对农业基础设施的需求弹性，具体如下：

η■=■=■（5）

若η■<0，表明农业基础设施h的供给减少了要素i的投入;若η■>0，表明农业基础设施h 的投入增加了要素i的投入;若η■=0，表明农业基础设施h具有技术中性。需要说明的是，以此衡量农业基础设施对具体要素投入的影响仍有偏颇，一种极端情况是：虽然η■<0，但η■>0，可能实际增加了要素i的投入，因此需要进一步估算农业基础设施的总成本效应。

第三，农业基础设施的总成本效应。为克服单一效应的偏颇，将以上两种效应加总即可得到农业基础设施h的总成本效应。具体如下：

η■=■+η■，i=1，2，3（6）

若η>0，则农业基础设施h的供给增加了要素i的投入;若η<0，则农业基础设施h的供给减少了要素i的投入，具有成本节约效应。

三、变量选定

（一）因變量

为深入分析农田水利设施对具体粮食作物生产成本的节约效应，本研究选择小麦、玉米与水稻亩均生产成本（含劳动成本、机械费用、物质资料费用）作为超越对数成本函数的因变量。

（二）核心自变量

为考察农田水利设施的粮食生产成本节约效应，选择省级农田水利设施作为核心自变量。相较于货币指标与实物指标，存量指标避免了价值加总、价格平减和度量标准不同导致的度量误差，能更准确地反映相关要素的实际投入。且相较于实物指标，存量指标包含的信息量更广，故本文采用存量指标描述农田水利设施，并根据研究所需，将其转化为亩均形式。

因形式简单、计算方便、数据属性要求宽松等优势，永续盘存法（Perpetual Inventory Method，PIM）被广泛用于资本存量的估算，故本文采用该法估算各省份农田水利设施资本存量，其公式如下：

Kit=Ki（t-1）（1-δit）+Iit（7）

式中，Ki（t-1）、Kit分别为省份i在时期t-1和t 的农田水利设施资本存量，δit为省份i在时期 t的资本折旧率，Iit为省份i在时期t的农田水利建设投资流量。其中基期存量和投资流量均按相应年份价格指数折算。

由式（7）知，永续盘存法的关键指标包括：基期存量、资本折旧率、当期投资流量以及价格指数。参照前人研究，本文对以上指标加以选取、改进与确定，具体如下：

1.基期存量。估算时段越长，基期存量对近期存量影响越小，故诸多研究采用基期投资额除以某个百分比的方式确定基期资本存量[11]。因各省份农田水利投资数据时间跨度（1991～2016年）较短，故该方法不适用。参照金戈的思路[11]，本文先估算1952～2016年全国农田水利设施资本存量，然后以基期年（1991年）各省份农田水利建设投资占全国比重作为权重，加权获得各省份基期农田水利设施资本存量。

2.折旧率。不同基础设施在不同时间与省份的折旧速率明显不同，以往研究采用固定折旧率估算的存量结果因存在较大误差，偏离了资本存量的真实值。参照余泳澤的研究[12]，本文以《企业财务通则》和《企业会计准则》的实施年份（1992年）为界，对农田水利设施中“建筑”、“设施”和“其他”三类具体设施的使用年限作不同设置，利用余额折旧法分别估算以上三类设施的折旧率。在此基础上分别估算三类设施的资本存量，以三类设施资本存量在第一、二时间段（以1992年为界）各自比重的平均值①作为权重，加权获得全国与各省份农田水利设施总折旧率。该方法兼顾了农田水利设施折旧率在设施种类、时间与空间上的变动，能更为准确地估算农田水利设施资本存量。

3.当期投资流量。《中国水利统计年鉴》公布了各省份包含防洪、灌溉、除涝、供水、水电、水保及生态、机构能力建设、前期工作及其他用途的分项水利投资完成额数据，考虑到农田水利设施在农业生产中的作用主要为灌溉与除涝，本文选取灌溉与除涝投资完成额之和作为各省份农田水利建设投资流量数据，并采用相应价格指数平减。

4.价格指数。为消除价格影响，本文采用固定资产投资价格指数平减农田水利建设投资流量数据。统计资料仅公布了1991年之后的固定资产投资价格指数，由于全国层面农田水利设施存量的估算时间跨度为1952～2016年，需补齐缺失年份的价格指数。补齐方法如下：

PIit=■（8）

式中PIit为省份i在时期t的固定资产投资价格指数（1952=1）;capitalit、 capitali1952分别为省份i在时期t和1952年的固定资本形成总额（当年价）;indexit为省份i在时期t投资隐含平减指数（1952=1）。

5.统计口径与数据调整。本文选择《中国水利统计年鉴》投资用途分项中的“灌溉”与“除涝”投资之和作为农田水利建设投资流量，但该数据未包括“小型农田水利建设投资”（以下简称“小农水”）。鉴于“小农水”对农业生产的重要性，以及为尽可能贴近农田水利建设实际，本文在“灌溉”与“除涝”投资数据基础上，加入各省份2009～2016年“小型农田水利建设投资”。需要说明的是，该投资周期为3年，故本文以周期内平均投资作为各省份每年该项投资额。同时，人民群众的“投劳投资”极大地推动了农田水利建设，而已有公开资料均未统计该项数据，考虑数据可得性，本文参照方文全、张勋的研究[13]，谨慎地以原始投资数据的10%计入投资流量数据。此外，考虑到基础设施投资与实际效用发挥的差异，本文采用各省份粮食产值与农林牧渔总产值的比值构建农田水利设施利用率指标，使农田水利设施资本存量估算结果更贴近粮食生产实际。

基于以上指标的改进与确定，本文估算了1991～2016年各省份农田水利设施资本存量。作为对比，本文同时给出了分别以1991年与2016年为基期年的资本存量（见表1，下页）。

（三）控制变量

本文选取农村电力设施、道路设施、资本价格、劳动价格、物质资料价格、单位面积产量、播种面积作为控制变量。其中，农村电力设施、道路设施投资量与存量数据均不可得，本文分别采用具体作物播种面积比重加权后的亩均形式的农村用电量和各省份公路里程（含高速公路、等级公路和等外公路）表示;资本价格、物质资料价格分别采用机械化农具生产价格指数与生产资料价格指数表示;劳动价格采用亩均粮食用工成本与亩均用工数量之比表示;单位面积产量采用三种粮食作物亩均产量形式。以上指标除单位面积产量、播种面积外，均采用相应价格指数平减（1991=1）。

三种粮食作物的亩均生产成本数据来源于1992～2017年《全国农产品成本收益资料汇编》，农村电力设施和道路设施替代指标数据、价格指数、播种面积及单位面积产量数据均来源于国家统计局数据库，农田水利设施资本存量估算所需数据来源于1992～2017年《中国水利统计年鉴》。个别缺失数据来源于各省份统计年鉴。以上变量描述性统计如表2（下页）所示。

四、实证结果分析

（一）整体回归结果分析

本文基于理论模型，利用所选数据，实证分析农田水利设施在粮食生产中的成本节约效应。由于所选指标较多，且超越对数成本函数因引入较多交叉项极易产生共线性问题，本文将总成本函数（式（1））、物质资料支出份额方程（式（2）物质资料投入形式）与劳动支出份额方程（式（2）劳动投入形式）联立，采用迭代三阶段最小二乘法（I3SLS）进行回归分析。

考虑到北京、天津、上海的农业比重较低，而农业现代化水平显著高于其他地区，属于奇异样本，故本文同时对不包含以上地区的样本进行分析，作为对实证结果的验证和补充。表3（下页）同时列出了全样本与剔除北京、天津、上海后的样本分析结果。对比两组样本分析结果，各系数方向与显著程度较为一致，说明本文回归结果较为稳健。具体来看，农田水利设施资本存量、相应交叉项的系数（如α■、θ■、θA■等）多显著异于0，表明农田水利设施的供给能够显著影响粮食作物亩均生产成本。虽然小麦、水稻的农田水利设施回归系数（α■）显著为负，但因交叉项的引入，其对生产成本的最终影响的判定需基于相关变量回归系数的加总，下文将详细给出。

（二）农田水利设施成本节约效应分析

基于以上结果，利用式（2）～（5）可实证分析农田水利设施对私人投入的替代效应和对要素投入结构的调节效应。为检验农田水利设施成本节约效应的作物与地区差异性，本文分别分析了粮食主产区和非主产区小麦、玉米、水稻三种主要粮食作物的成本节约情况。根据已有研究，对粮食主产区和非主产区进行划分（见表4）。

1.私人投入替代效应

表5（下页）报告了全国、粮食主产区和非主产区农田水利设施的粮食生产成本弹性。全国层面，由结果（1）、（2）知，农田水利设施对小麦、玉米和水稻私人投入均表现出替代效应。原因在于，当前粮食生产成本，尤其是人工成本较高，农田水利设施改善了土地平整度、地力等生产条件，减少了小麦、玉米与水稻的生产投入。地区层面，农田水利设施对小麦、玉米和水稻私人投入的替代效应均表现为主产区大于非主产区。如理论分析部分指出，农田水利设施对灌溉成本的节约作用大于对种植条件的改善作用，具体为：农田水利设施的建设，提高了粮食主产区水资源的配置效率，缓解了水资源短缺对粮食生产的制约，极大降低了粮食种植中因灌溉产生的成本。

2.要素投入结构调整效应

利用式（4）可以估计出农田水利设施对具体投入要素的弹性，以反映其要素投入结构调整效应，具体结果如表6（下页）所示。

就全国层面而言，农田水利设施对小麦、玉米、水稻的劳动投入具有替代效应，且由于机械化难度大，玉米种植中劳动投入较多，农田水利设施对玉米劳动投入的替代效应最小。同时，农田水利设施对三种作物资本投入具有互补效应，且由于不同作物机械化难度不同，互补效应呈现小麦>水稻>玉米。对比农田水利设施对劳动与资本的作用可知，农田水利设施加速了粮食生产中以资本替代劳动为主的技术变迁。以上证实了理论分析部分的相应推断。同时，农田水利设施对玉米、水稻物质资料表现为替代效应，对小麦物质资料则表现出互补效应，这并不是说农田水利设施对小麦物质资料不具备节约效应，而是小麦种植多连片，规模较大，此时的节约效应表现为物质资料生产率的提高。

就地區层面而言，农田水利设施对不同粮食作物要素投入结构的调整效应存在明显差异。

就小麦而言，非主产区耕地坡度与细碎程度较高，以农业机械为代表的农业资本较难引入。农田水利设施通过改善种植条件与环境，降低引入难度，促进了资本的投入，具体表现为对资本投入的互补作用。且由于非主产区劳动投入更高，农田水利设施对劳动者的替代边际效应更强，因而农田水利设施对非主产区劳动的替代作用大于主产区。对比两地区劳动与资本弹性的大小可知，农田水利设施加速了小麦生产中资本对劳动的替代。此外，农田水利设施与两地区小麦物质资料的弹性关系印证了前文的判断：种植规模导致农田水利设施对物质资料的节约方式有所差异，主产区以提高单位物质资料产出为主，非主产区则以降低物质资料投入绝对量为主[14]。

就玉米而言，受自身生物特征影响，其机械化难度较大，较多的劳动投入仍不可或缺，故农田水利设施在主产区对劳动的替代作用最小。叠加地形因素后，非主产区玉米种植机械化难度更大，劳动需求更多，故农田水利设施对该地区劳动表现为互补效应。由于农田水利设施的修建提高了耕地的平整与连片程度，为农业机械的引入创造了条件，因而对主产区和非主产区的资本同时表现为互补效应。此外，与小麦相同，受单片种植规模的影响，农田水利设施对非主产区玉米物质资料投入的替代效应大于主产区。

就水稻而言，受地形条件限制，非主产区水稻劳动需求更大，农田水利设施对非主产区劳动投入表现为互补效应。同时，农田水利设施改善了非主产区水稻的种植条件，促进了农机的引入，故农田水利设施对两地区资本投入均表现出互补效应。此外，由于主产区单块种植规模更大，农田水利设施对非主产区物资资料投入的替代效应大于主产区。

整体而言，如理论分析指出，由于农田水利设施对非主产区资本投入的边际效应更大，农田水利设施对非主产区小麦和水稻资本投入的互补效应大于主产区。叠加地形因素后，非主产区机械化难度加大，故农田水利设施对非主产区玉米资本投入的互补效应小于主产区。

3.总成本效应

借助式（5），进一步估计农田水利设施的总成本效应，以全面分析其成本节约效应。如表7所示，就全国层面而言，农田水利设施能够降低小麦、玉米、水稻种植中的劳动投入，促进资本要素的投入，推动我国粮食生产技术朝资本替代劳动的方向加速变迁。此外，种植规模导致三种作物物质资料节约方式不同：小麦以提高物质资料生产率为主;玉米、水稻以降低物质资料投入绝对量为主。

就地区层面而言，由于表（7）结果与表（6）结果弹性方向基本一致，可在前文分析的基础上对农田水利设施总成本效应得出最终判断。第一，两地区小麦单块种植规模不同，物质资料的节约方式也不同，主产区以提高物质资料生产率为主，非主产区则以降低物质资料投入绝对量为主，故农田水利设施对两地区物质资料的弹性方向存在差异，这也可以从玉米与水稻的物质资料弹性得到验证。第二，由于玉米机械化难度大，农田水利设施对非主产区玉米的劳动投入表现出互补效应。至此，本文理论分析部分的推断全部得证。

4.时间趋势分析

本文亦从时间维度进一步分析全国层面农田水利设施的总成本效应（见表8，下页）。总体来看，农田水利设施在各个时期均表现出对资本替代劳动的促进作用，但促进作用呈现随时间下降的趋势。具体而言，农田水利设施对小麦、水稻劳动投入的替代效应随时间逐渐增大，对资本的互补效应随时间先增后减;农田水利设施对玉米劳动的替代效应和对资本的互补效应均随时间先增后减。这一方面是由于并行推进的农业机械化和其他配套设施的建设缩小了农田水利设施的作用空间，更重要的原因是目前农田水利设施建设多以“量”为主，投入保障机制和日常管护机制等尚不健全，农田水利设施效用低下，与当前实际需求尚有差距[15]。此外，农田水利设施改善了耕地平整程度、连片程度等农业生产条件，粮食作物的单片种植规模有所增大，农田水利设施对三种粮食作物物质资料逐渐表现出互补效应。其中，农田水利设施对小麦物质资料的互补效应最大，再次证明了小麦多连片种植，单块地块规模较大，物质资料节约方式以提高单位物质资料产出为主。

五、研究结论与政策建议

本文研究发现：第一，农田水利设施对私人投入具有显著的替代效应，且总体上主产区大于非主产区。第二，在农业劳动稀缺的背景下，农田水利设施对粮食生产中资本替代劳动具有促进作用，但促进作用在作物与地区间差异明显。此外，受种植规模影响，农田水利设施对不同地区、不同作物的物质资料节约方式表现出异质性：对单片种植规模较大的作物和地区，以提高物质资料生产率为主;对其他地区和作物则以降低物质资料投入绝对量为主。第三，进一步估算总成本效应发现，农田水利设施在全国与地区层面亦表现出对资本替代劳动的促进作用。在时间维度上，这种促进作用呈现先升后降的趋势。此外，农田水利设施与三种作物物质资料的弹性关系逐渐表现为互补效应，证明农田水利設施改善了粮食种植条件。

基于我国粮食生产与农田水利建设状况，结合研究结论，本文提出如下政策建议：

第一，因地制宜，继续加强农田水利设施建设。当前，灌溉水资源空间与时间上分配不均衡严重制约了我国粮食生产，农田水利设施的供给能够有效改善灌溉用水的时空配置效率，故各级政府应当通过优化资本投入机制，继续加强农田水利设施建设。考虑到地区禀赋条件和粮食种植结构对农田水利设施成本节约效应的影响，农田水利设施建设应当充分考虑地区水资源充裕情况、耕地地形和粮食作物种植结构，增强建设的精确度和适用性。

第二，明确管护责任，加强农田水利设施管护。推行建设与管护并重的农田水利设施利用和运作模式是优化投资效率、提高农田水利设施作用效果的必然途径。为解决当前重建轻管、设施折旧快、效用低下等问题，必须加强农田水利设施管护。当地政府可通过逐层签订管理与维护目标责任制的方式明确管护责任。此外，还应积极发挥民间组织在农田水利设施管护中的作用，形成有效的用水协会管护、农业合作者管护和农业企业管护等模式。

第三，改善投资结构，提高用水效率。在水资源总量难以增加的情况下，提高灌溉用水利用效率是缓解水资源短缺的有效途径。我国应优化农田水利建设投资结构，改进建设内容，增加节水和高效用水设备与设施的投资份额与建设规模。同时，加强末级输水渠道，如斗渠和毛渠的建设。此外，地区间、田块间的投资应实现相互协同，一方面可以避免重复投资，另一方面可以充分利用农田水利设施的溢出效应，放大其正的外部性。

参考文献

[1]廖进球，黄青青.价格支持政策与粮食可持续发展能力：基于玉米临时收储政策的自然实验[J].改革，2019（4）：115-125.

[2]COSTA J D S， ELLSON R W， MARTIN R C. Public capital， regional output， and development： some empirical evidence[J]. Journal of Regional Science， 1987， 27（3）：419-437.

[3]LYNDE C， RICHMOND J. The role of public capital in production[J]. Review of Economics & Statistics， 1992， 74（1）：37-44.

[4]NADIRI M I， MAMUNEAS T P. The effects of public infrastructure and R & D capital on the cost structure and performance of U.S. manufacturing industries[J]. Review of Economics & Statistics， 1994， 76（1）：22-37.

[5]MAMATZAKIS E C. Public infrastructure and productivity growth in Greek agriculture[J]. Agricultural Economics， 2003， 29（2）： 169-180.

[6]TERUEL R G， KURODA Y. Public infrastructure and productivity growth in Philippine agriculture， 1974-2000[J]. Journal of Asian Economics， 2005， 16（3）：555-576.

[7]ONOFRI A， FULGINITI L E. Public inputs and dynamic producer behavior： endogenous growth in U.S. agriculture[J]. Journal of Productivity Analysis， 2008， 30（1）：13-28.

[8]吴清华，冯中朝，何红英.农村基础设施对农业生产率的影响：基于要素投入的视角[J].系统工程理论与实践，2015（12）：3164-3170.

[9]曾福生，李飞.农业基础设施对粮食生产的成本节约效应估算——基于似无相关回归方法[J].中国农村经济，2015（6）：4-12.

[10]朱晶，晋乐.农业基础设施与粮食生产成本的关联度[J].改革，2016（11）：74-84.

[11]金戈.中国基础设施与非基础设施资本存量及其产出弹性估算[J].经济研究，2016（5）：41-56.

[12]余泳泽.异质性视角下中国省际全要素生产率再估算：1978-2012[J].经济学（季刊），2017（3）：1051-1072.

[13]方文全，张勋.中国经济增长中的公共资本外溢——来自水利基础设施价值的疑问与实证[J].数量经济技术经济研究，2013（12）：126-139.

[14]楊芳，张应良，刘魏.社会网络、土地规模与农户生产性投资[J].改革，2019（1）：97-108.

[15]姜翔程，乔莹莹.“三权分置”视野的农田水利设施管护模式[J].改革，2017（2）：108-115.

Study on the Cost Saving Effect of Farmland Water Conservancy Facilities on Grain Production

LI Jun-peng  FENG Zhong-chao  WU Qing-hua

Abstract： After estimating the capital stock of farmland water conservancy facilities at the provincial level in China from 1991 to 2016 by using variable depreciation rate， we use transcendental logarithmic cost function and I3SLS， empirically analyze the cost-saving effect of farmland water conservancy facilities on grain production. The results show that： Farmland water conservancy facilities have a significant substitution effect on grain production cost， and effect on main grain-producing areas is greater than the rest areas generally. Farmland water conservancy facilities promote the change of agricultural technology through the complementary effect of capital and the substitution effect of labor， and the promotion effect is obviously different between crops and regions. Because of the different planting scale， the elastic relationship between the farmland water conservancy facilities and the material data is also different.

Key words： public products; grain production; cost saving effect