一、模型构建
为了能够定量分析不同因素对粮食生产的影响，文章首先从理论分析着手，从理论上归纳粮食生产的影响因素，继而通过对已有生产函数模型的扩展，为进行计量分析构建分析的框架。
1．粮食生产影响因素分析。
农业生产是自然再生产与经济再生产的结合，生产过程必然受到自然条件、技术条件和各种经济因素的制约和影响，粮食生产也不例外。土地资源、水资源是粮食生产最基本的物质条件和基础，是粮食生产中重要的投入要素。土地的数量和质量直接关系着粮食的产出情况，而水资源总量、时空分布在很大程度上决定了粮食作物的生长和产出。除土地、水资源以外，气候也是影响粮食生产的重要自然因素，它既是粮食生产的基本条件，同时也是造成粮食生产波动的重要因素。由于气候异常所造成的水旱等自然灾害对粮食作物的生长以及产量有着巨大影响。影响粮食生产的另一项重要因素是生产技术。与日常所说的技术不同，经济学中的技术泛指生产中要素的使用以及配置方式，即不仅仅表现为生产中所使用的物质要素、设备不同，同时也涉及到不同要素的配置方式。农业技术变化来源广泛，包括农业技术装备改善、劳动生产率提高、土地生产率提高、资源经济效益改善等等。粮食生产还不可避免地受到成本、价格、农业政策等经济因素的影响。生产者会根据各要素的投入价格、粮食销售价格、各种补贴额度，调整各项要素投入数量以及配置方式，而要素投入数量和配置方式是粮食产出的主要决定因素。综合以上分析，本文选择以下几方面考察我国粮食生产:(1)粮食生产播种面积;(2)粮食生产劳动力投入;(3)粮食生产的机械投入［5］;(4)粮食生产的化肥投入;(5)农田水利设施状况;(6)自然灾害状况。
2．粮食生产模型。
研究粮食生产的影响因素，往往需要借助一定形式的生产函数进行分析。通常的函数形式有线性函数、多项式函数、柯布－道格拉斯函数(C－D)、不变替代弹性函数(CES)等。在上述的函数形式中，柯布－道格拉斯生产函数(C－D生产函数)是进行分析的经典模型。C－D生产函数可以清晰地描述农业产出与生产要素之间的关系，在很大程度上能够反映农业生产过程的客观实际，且具有可线性化、计算方便等优点。特别是数据长度受到限制，不宜使用过于复杂的函数形式，以便减少需要估计的统计量的情况下，C－D函数是一种较为理想的选择。C－D函数的一般形式如下式所示:Y=f(A，LA，CAP)=A·LAα·CAPβ(1)式(1)中，A表示全要素生产率;LA表示劳动投入;CAP表示资本投入。针对粮食生产的特殊性，结合前文关于粮食生产影响因素的分析，本文将使用的C－D函数形式表示如下式:Y=f(A，LA，LAND，FEＲTI，MACH，irri，dis)=A·LAα·LANDφ·FEＲTIβ·MACHγ·irriθ·disδ(2)式(2)中，LA表示粮食生产中投入的劳动力;FEＲTI表示粮食生产中化肥施用量;LAND表示粮食播种面积;MACH表示粮食生产中机械使用量;irri、dis分别反映农田水利设施情况和自然灾害水平，讨论时分别选择有效灌溉面积和成灾面积占播种面积比例加以分析。进一步，对C－D生产函数进行形式转换，得到关于单产的生产函数形式，如下式所示:y=f(A，labor，ferti，mach，irri，dis，LAND)=A·laborα·fertiβ·machγ·irriθ·disδ·LANDφ+α+β+γ－1(3)转换后，式(3)中，y、ferti、labor、mach分别表示单位面积的粮食产量、化肥施用量、劳动力投入、机械使用量;irri、dis、LAND的含义与前式相同。计量分析时经常对原始序列对数化处理后再进行讨论，对变量取对数不仅可以做到无量纲化，减少异方差，而且具有明确的经济含义，即投入要素变化1个百分点，导致粮食总产量变化的百分点数，本研究采用柯布－道格拉斯生产函数的对数形式，即:ln(y)=lnA+α·ln(labor)+β·ln(ferti)+γ·ln(mach)+θ·1n(irri)+δ·1n(dis)+(φ+α+β+γ－1)·ln(LAND)(4)式(4)中，回归方程中系数分别表示粮食单产对各变量的弹性系数，其中α表示劳动投入对粮食产出的弹性系数;β表示化肥对粮食产出的弹性系数;γ表示机械使用对粮食产出的弹性系数;θ表示灌溉水平对粮食产出的弹性系数;δ表示自然灾害对粮食产出的弹性系数;φ表示粮食播种面积对粮食产出的弹性系数。
二、数据来源和数据描述
在构建了分析模型框架后，本文根据分析的需要，收集整理了1990～2008年我国三种粮食①亩产量、每亩投入劳动力数量、每亩化肥施用量、有效灌溉面积占农作物播种面积比例、成灾面积占农作物播种面积比例、三种粮食作物播种面积分别代表y、ferti、labor、mach、irri、dis、LAND进行分析。其中三种粮食单产数据、每亩投入劳动力数量、每亩化肥施用量数据来自于发展和改革委员会公布的《农产品成本收益资料汇编》，有效灌溉面积、农作物播种面积、成灾面积数据来源于《2012年中国统计年鉴》。整理数据可以发现，在所考察时期我国粮食单产与播种面积均相对稳定，略有增加趋势;化肥施用量较上世纪90年代初期有所减少，但相对稳定;机械的使用带有明显的增长趋势;劳动力投入则呈现明显下降趋势;自然灾害具有较强的波动性，年际变化较大。进一步考察序列的相关性，可以发现，其中一些序列相关性较强(见表1)。序列相关性过大表明自变量可能存在严重的多重共线性，在分析时，需要加以考虑。
三、实证分析
在前文对数据的描述中发现，所考察自变量可能存在严重多重共线性。当自变量间存在完全多重共线性时，|X'X|≈0，此时［X'X］－1不存在，无法得到参数估计。实际运用中，完全多重共线性不存在，多数情况是近似的多重共线性，参数^β=(X'X)－1XY的估计方差变大，估计不再具有有效性。为了克服多重共线问题，本文在进行计量分析时，采用岭回归进行分析。岭回归(ＲidgeＲegression，简记为ＲＲ)，当自变量间存在复共线性时|X'X|≈0，我们设想给［X'X］加上一个正常数矩阵KI(K＞0)，那么X'X+KI接近奇异的程度就会比［X'X］近奇异的程度小得多。^β=(X'X+KI)－1XY为β的岭回归估计，其中K称为岭参数。岭回归所得β的估计应比最小二乘估计稳定，当K=0时的岭回归估计就是普通的最小二乘估计。对全部的6个解释变量作岭迹分析(如图1)。图中横轴表示岭参数K，纵轴表示岭回归系数。可以看出，当岭参数K从0～0．1时，各回归系数值变化较大，这就是多重共线性所引起的异常变化。当K达到0．16之后，岭回归系数值趋于稳定，因此可选取岭参数K=0．16时的回归方程，此时方程的拟合优度为0．98，方程中各回归系数分别为α=－0．34，β=－0．12，γ=0．4，θ=0．18，δ=－0．12，φ=1．23。
四、结果分析
通过前文的数据分析，计算得到了生产中各种因素对粮食单产的影响，基于上述计算结果，可以得到以下结论:
1．机械投入增加和灌溉条件的改善是粮食产量增加的重要原因。
从实证结果看，我国粮食生产中，机械投入对粮食单产的弹性系数为0．4，土地灌溉条件占比对粮食单产的弹性系数为0．18，其对粮食生产均表现出明显的正向推动作用，表明在所考察时期，我国粮食产量增加的主要原因是农业机械的推广使用和灌溉条件的改善。农业机械的使用对于我国粮食生产起着极其重要的作用，一方面农业机械的使用大大提高了粮食生产的效率，提升了粮食生产的现代化水平，对粮食生产给予了更为充分的物质装备保障;另一方面由于机械的大规模使用，替代了由于城市化和工业化而转移出去的大量农村劳动人口，对粮食生产起到了重要的支撑作用，确保了粮食生产的稳定增长。灌溉条件的改善，大大提高了耕地的质量，提高了耕地资源的利用效率;更为重要的是，灌溉设施的增加，增强了粮食生产抵抗灾害发生的能力，对于确保粮食生产稳定持续增长具有重要意义。
2．劳动投入、化肥投入并非粮食产量增加的推动因素。
从估计结果看，劳动投入的弹性系数为－0．34，而化肥投入的弹性系数为－0．12，表明在现有的情况下，劳动投入的增加并不是粮食单产增加的重要推动力量。我国农村劳动力资源十分丰富，在长期发展过程中，由于工业化发展滞后和政策限制，大量劳动力资源被束缚在土地上从事农业生产，农业生产长期依靠劳动力的大量投入。伴随着我国工业化、城镇化进程的加快，长期存在的城乡分割局面逐渐被打破，大量闲置的农业劳动力开始从农村转向城镇，同时大量农业机械投入到生产中，大大改善了农业的生产效率，劳动力要素在生产中的作用大大弱化。化肥是现代化学工业的成果，化肥的施用在我国农业发展过程中，曾经起到过十分重要的作用。上世纪七八十年代，我国粮食生产飞速发展，供给短缺迅速得以扭转，与此相伴随的恰恰是化肥的普遍推广和大量施用，可以说化肥的推广施用为保障我国粮食充分供给和安全，起到了不可替代的作用。但是任何要素投入的边际效益都是递减的，进入90年代，化肥施用对粮食生产的促进作用越来越弱，但是对环境、耕地、食品质量造成的负面影响越来越突出;在人们越来越重视环境和食品质量的情况下，对于化肥的施用也在逐渐减少。依靠化肥提高产量的情况也在逐渐改观。
3．自然灾害对粮食生产仍存在较强负面影响。
实证结果表明，成灾面积占播种面积比例增加1%，粮食产量将减少0．12%，表明自然灾害对粮食生产依然具有较强的影响，粮食生产的脆弱性不容忽视。加强农业生产抵抗自然灾害的能力仍然是确保我国粮食安全的重要手段。4．粮食生产表现出规模报酬递增情况。根据估计结果，可以计算得出粮食生产对播种面积的弹性系数为0．18，表明播种面积的增加对粮食产量增长起着重要作用。同时，粮食生产单产对播种面积的弹性系数为0．012，表明伴随着播种面积的增加，粮食单产也得以提高。
五、结论
本文从粮食生产规模、劳动力投入、机械投入、化肥投入、农田基础设施、自然灾害的角度出发，采用岭回归的分析方法对我国粮食生产的影响因素进行了计量分析。从分析结果看，机械投入增加和灌溉条件的改善是近一段时期我国粮食产量增加的重要原因，劳动投入、化肥投入并非粮食产量增加的推动因素，自然灾害对粮食生产仍存在较强负面影响，粮食生产表现出规模报酬递增情况。近年来我国粮食生产在耕地、劳动力、技术、政策层面均发生了较大变化。伴随着我国工业化、城市化的发展，大量农村劳动力脱离了农业和粮食生产，转移到城市二、三产业中，粮食生产中劳动力投入不断减少。与此同时，城市化进程中大量的耕地被工业和城市用地占用，耕地资源被一步步压缩，对粮食安全造成了很大压力。进入新世纪，气候的异常变化越来越频繁，对粮食生产供应提出了挑战。结合我国粮食生产的现实状况和本文的分析结论，笔者认为，为了确保粮食安全，我国应当加大对农业，特别是粮食生产的支持力度。未来可以考虑从以下方面入手:一是提高农业的机械化水平，应用现代工业的丰硕成果武装农业，加大对农机购置的补贴力度，鼓励农户采用先进农业机械和实行规模经营;二是加强农业基础设施建设，加强对农田水利设施的投资，提高农业抗御自然灾害的能力，确保粮食生产的稳定和增长;三是提高耕地资源利用效率，加大对测土配方施肥的支持力度，提高对资源的利用效率和使用精度，减少粮食生产中不必要的物资投入，提高产品质量和竞争力。
作者：黄臻 单位：贵阳学院 经济管理学院
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