河南省粮食生产效率测算及影响因素研究

◎李 轩 柴 琰 赵昊骧

引言

2023 年中央一号文件指出“全力抓好粮食生产” 和 “加强耕地保护和用途管控”， 再次强调了粮食生产在农业经济工作中的重要性。 保障粮食供给、 稳定农业生产是社会经济发展的基本条件， 也是人民群众生活的基本物质条件。 随着中国城镇化与工业化进程的不断推进， 经济生产与基本生活对资源的需求也不断扩大， 各类资源都存在着一定程度的压力。 特别是生产技术变革引起的经济增长， 加剧了土地资源的压力。 人口的快速增长加剧了粮食的需求量， 但也伴随着人均耕地面积的下降， 形成了农业生产过程中不得不面对的新问题。

河南省是我国粮食生产大省， 2022 年全年生产1357.87 亿斤， 连续六年稳定在1300 亿斤以上， 完成了2023 年1.3 万亿斤目标的十分之一，为全国粮食生产做出了重要贡献。 由于农业机械化的普及育种技术的创新， 河南省粮食产量整体呈上升趋势。 但面对庞大的人口规模、 多样性的消费需求、 有限的耕地面积， 必须重视粮食生产效率。 将过去资本导向型的粮食生产模式向技术导向型转变， 以有利于提高粮食产量、 优化粮食供给结构、 改善粮食质量。 因此， 提高粮食生产效率是实现农业生产可持续的关键手段， 探究河南省粮食生产效率的规律和影响因素有助于为河南省粮食生产提供更科学的政策建议。

一、 文献综述

现阶段， 围绕粮食生产效率展开的研究有很多，雷蕾等利用DEA-Malmquist 方法测算了2015-2019 年中国31 个省份的粮食生产效率，他们认为目前生产技术是阻碍粮食生产效率提高的重要掣肘， 不同省区间的粮食生产效率差异较为明显[1]。谢冬梅等则利用空间杜宾模型考察了1998-2020年间中国31 省农机化对粮食生产效率的影响，他们发现农业机械化水平的提高不但能够带动当地的粮食生产效率， 还对临近地区具有空间外溢效应[2]。 欧阳少心则利用长江经济带2010-2019 年的面板数据，通过DEA-BCC 模型测算了各省区的粮食生产效率， 结果表明粮食生产效率发展趋势较为稳定，但效率值长期偏低，技术进步对粮食生产效率的促进效应有限[3]。 王子涵则注重讨论粮食生产效率的影响因素， 他认为农村居民收入增长和粮食生产效率呈正相关， 而科研经费支出则呈负相关[4]。 高颖等针对山东省样本，就小麦和玉米两种主要作物进行探究， 研究发现技术进步对粮食生产效率的促进效应并不明显， 这和其他的研究结论相类似[5]。 总而言之，目前学界针对粮食生产效率的测度主要是通过数据包络分析方法来实现，但由于指标差异、样本差异等差异，尚未得出统一的结论。

二、 研究方法

本文利用Super-SBM 模型， 测算河南省2006-2020 年17 个地级市的粮食生产效率。Super-SBM 模型是一种考虑非期望产出的超效率模型， 相较于SBM 模型， 它的结算结果可以超过1， 这可以有效防止右截断造成的偏误结果， 克服了传统模型中最大值为1 的缺陷。 参照相关研究， 依据数据的可得性， 本文的投入指标、 产出指标见表1。

表1 河南省粮食生产效率投入产出指标表

进一步地， 由于Super-SBM 模型所得的结果的左截距为0， 因此可以采用面板Tobit 模型进行考察粮食生产效率的影响因素，在构建的Tobit 模型中将投入指标视为解释变量，进而考察各投入指标对粮食生产效率的影响，为了缓解模型中可能产生的异方差问题，所有的解释变量都取对数。

其中，i, t 分别代表地区和年份，foode 表示t年i 地区的粮食生产效率，am、labor、land、fertilizer是农机化投入、劳动力投入、土地投入和化肥投入，γ 为各变量的估计系数，ε 为随机扰动项。

三、 实证结果

本文通过Maxdea 软件， 根据第3 节的指标方法测算了2006-2020 年间河南省17 个地级市的粮食生产效率， 为了更加直观地展示， 绘制了四个具有代表性年份的雷达图， 见图1：

图1 河南省各市2006、 2010、 2015、 2020 年粮食生产效率图

根据图1， 鹤壁、 周口、 许昌、 三门峡等城市的粮食生产效率保持在较高的水平， 而郑州、洛阳、 南阳等城市的粮食生产效率水平较低。 尽管自2006 年始， 各地市粮食生产效率都有不同程度的增长， 但区域差异较为明显。 就2020 年结果来看， 鹤壁、 三门峡两市的粮食生产效率超过了1.2， 而同期的郑州还不到0.6。 三门峡和鹤壁的经济水平处于河南省较低水平， 而郑州、 洛阳、南阳是河南省经济增长极。 也就是说， 经济发展水平与粮食生产效率并不完全一致。 在一些经济发达的大城市， 例如郑州， 工业制造业水平发达、 服务业体系完备， 对全省粮食生产的承担压力轻。 涉农产业并非以种植业， 更多的通过农产品流通和农产品加工获取高额附加值。 这种情况下， 就会出现高投入、 低产出的结果， 导致粮食生产效率偏低， 洛阳、 南阳的原因或也类似。 所以整体上呈现出工业城市粮食生产效率低、 非工业城市粮食生产效率高的分布规律。

进一步地， 在进行面板Tobit 回归前， 需要对被解释变量和解释变量进行描述性统计， 结果见表2。 此外， 由于河南南北差异巨大， 粮食生产类别也有着较大差异， 在安阳、 新乡等豫北地区以小麦为主要粮食作物， 而在信阳等豫南地区则广泛地种植水稻， 因此， 有必要分地区进行异质性讨论， 回归结果见表3：

表2 变量的描述性统计

表3 面板Tobit 模型回归结果

从表2 可以看出， 农机化投入、 劳动力投入对河南省的粮食生产效率有着显著的负向影响，系数分别是-0.144 和-0.262， 这表明现阶段河南全省的农机化投入水平和劳动力投入水平已经对粮食生产效率产生了负向效应， 即过多的农业机械化投入和过多的劳动力投入非但无法提高粮食生产效率， 反而会降低效率。 恰恰相反地是， 土地投入则对粮食生产效率具有正向显著的效应，系数为0.426， 这表明如果能够合理整合土地资源投入， 能够有效提高粮食生产效率。 而化肥投入未能够通过10%显著水平下的检验。

分地区看， 在豫北地区（新乡、 焦作、 鹤壁、安阳、 濮阳）， 农机化投入和劳动力投入同样对粮食生产效率有着显著的负向影响， 系数分别是-0.312 和-0.259， 这表明在豫北地区， 提高粮食生产效率并不依靠机械化水平和劳动力水平， 而是需要土地资源更好地整合利用。 而化肥的合理使用能够有效改善土地肥力问题， 进而提高粮食生产效率； 在豫中地区 （三门峡、 洛阳、 郑州、 开封、 商丘、 平顶山、 许昌、 周口、 漯河）， 得到了与豫北地区较为类似的结论。 从回归系数来看，农机化投入的负向效应小于豫北地区， 且土地投入的积极效应强于豫北地区， 但化肥要素的投入未通过10%水平下的显著性检验； 在豫南地区（南阳、 信阳、 驻马店）， 和豫北豫中地区相同的是， 豫南地区的劳动力投入对粮食生产效率有负向影响， 系数为-0.325。 而农业机械化投入则与豫北豫中地区相反， 对粮食生产效率具有显著的积极效应， 系数为0.178， 这表明适当的扩大机械化要素在农业生产中的运用能够有效提升豫南地区的粮食生产效率。 而土地投入对豫南地区的粮食生产效率则为负， 这表明目前豫南地区提升粮食生产效率不需要进行土地资源整合， 也不需要扩大粮食种植面积。

四、 结论与建议

本文借助Super-SBM 模型测算了河南省2006-2020 年间17 地级市的粮食生产效率， 结果表明， 随着时间的推移整体粮食生产效率稳步提高， 但区域间差异较大， 特别是在一些工业化较为完备的城市， 工业发展挤压粮食生产空间造成了粮食生产效率偏低。 面板Tobit 回顾结果表明，整体上农机化投入和劳动力投入对粮食生产效率具有负向效应， 而土地投入则具有积极效应。 分地区来看， 这一结论不适用于豫南地区， 由于种植作物与耕作方式的不同， 相比合理利用、 整合土地资源形成规模效应， 豫南地区更需要提高农业机械化水平。

据此， 本文提出如下对策建议：

一是在豫北和豫中地区， 要加强政府对粮食种植用地的管理， 优化农田结构布局。 同时提高农业经营管理水平， 充分发挥政府、 农村集体经济组织的管理优势， 形成完备的农业生产管理组织， 防止一味地投入劳动力要素， 造成劳动力资源浪费。 要通过规范化管理、 科学定价和有效激励等政策措施， 将碎片化、 零散化的耕地整合起来， 推动耕地作物类别结构调整， 实现农田生产率的提高， 进而推动粮食生产效率的提高。

二是在豫南地区， 农户、 农村集体经济组织以及农业合作社需要在农业生产中加大农机化投入力度， 推动农业现代化。 政府部门可以出台相关政策支持农民投资购买农业机械， 改善农业生产环境， 提高农业作业的生产效率， 缩短农作物生产周期， 提高粮食生产效率。 另外， 在农机化投入中， 应重点投入技术先进、 能耗低、 使用方便、 安全可靠的农机， 提高农机设备的使用效率。同时， 也要注重农业机械设备科技创新， 加大农业科技要素投入。

三是整体上来说， 政府应当加大粮食生产的投入， 支持粮食生产和加工企业技术升级改造，推动粮食生产企业实施数字化、 智能化。 同时，要注重粮食生产地区的规划和整合。 加大对粮食生产地区的保护力度， 积极推进粮食生产地区的农业结构调整， 把传统农业和现代农业有效融合。此外， 要加强经济政策的协调， 避免工业发展挤压粮食生产空间， 减少农业因政策不统一而造成的损失， 逐步完善农业和工业的配套政策， 保障农业的可持续发展。