一、研究背景与文献综述
粮安天下，粮食的稳定足量供给对社会和经济的稳定发展有着重要作用。目前，一方面是我国土地资源稀缺、农业生产的能源需求增加，另一方面是全球性能源供应紧张、价格不断上涨，因此如何合理配置粮食生产要素结构以提高粮食生产效率和能源效率，来实现粮食生产的可持续发展，成为我国粮食安全供应保障的重要途径。基于全要素能源效率视角对能源效率结构的变化进行逐年分解，对于划分粮食生产的能源效率不同阶段，并找出各阶段的主要影响因素，为我国未来的粮食生产与能源效率的发展方向与相关政策制定有着重要的指导意义。在经济发展这种从外延式的经济发展模式向内涵式的经济发展模式的转变过程中，国内外学者开始关注全要素生产率的提高，郭庆旺等在分析比较了四种全要素生产率测算方法的基础上，认为全要素生产率对我国的经济增长的贡献率较低，我国仍属于要素投入性的增长模式［１］，进一步采用非参数Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数方法对我国技术产业全要素生产效率的分析认为，技术进步是主要的贡献因素［２］。而我国宏观经济转型与增长的趋势也影响到了能源经济问题［３］。通过状态空间模型的分析表明技术进步、经济结构、能源消费结构和能源价格是产生能源效率变化的重要因素［４］，在运用ＩＤＡ方法对我国能源消耗变化分析中，也同样认为技术进步是影响能源消耗强度变化的主要原因［５］。孙广生等结合原有ＤＥＡ分析框架，进一步从能源视角重新对全要素生产率的分解分析结果表明，通过将能源效率的变化分解为技术进步、技术效率变化与投入替代效率的变化，认为其他投入要素替代的变化也是影响能源效率发挥的关键因素［６］。结合我国农业发展与粮食安全的现状及已有的全要素生产效率测算方法和能源效率分析思路，从能源视角对我国粮食生产的全要素生产效率的测算，并在此基础上对相应的能源效率进行解构，分析归纳影响因素，对指导未来农业与能源的可持续性发展有重要意义。在对１９９０～２００４年对我国玉米全要素生产率、技术进步与技术增长变化的实证分析表明，技术进步是全要素生产率增长存在差异性的主要因素［７］；而基于宏观ＶＡＲ模型的实证分解也证明了该观点［８］；在进一步的省级分品种粮食生产技术效率的研究中，亢霞等运用１９９２～２００２年的数据并应用随机前沿分析方法（ＳＦＡ）的测算分析表明，扩大土地经营规模对粮食产量增加有积极作用，但进一步增加肥料、种子和机械投入的增产潜力极为有限［９］；曹芳萍等进而就１９９１～２００９年我国各地区的粮食生产全要素化肥效率以及东中西地区的效率差异分布进行了研究［１０］，这种差异并未呈现长期明显的β收敛趋势［１１］；师博等将知识存量纳入生产函数，从市场分割视角进行了省际全要素生产效率框架系的能源效率变化的影响因素实证分析，认为市场分割是效率差异化的主要原因［１２］。值得注意的是，全面完整的能源视角的生产效率测算需要将化肥、农药纳入原有机械能源投入后的广义能源消耗体系，而由于这些能源要素投入单位不一，因此需要引入能值核算方法，徐键辉的研究采用了这种能值核算方法，并基于ＤＥＡ分析方法比较分析了２００４～２００８年各粮食主产区的能源效率变化［１３］。综上所述，针对我国长期以来主要粮食品种，从广义能源视角对全要素生产效率进行系统性的影响因素与能源效率变化分析的文献尚属少见。本文将在对１９８５～２０１０年我国粮食生产的能源要素进行广义能值核算的基础上，运用改进随机前沿生产函数模型（以下简称ＳＦＡ）对全要素生产效率进行测算，并就测算结果进行我国粮食生产效率的影响因素，以及各类粮食生产的能源效率变化在技术进步、技术效率变化、投入替代变化层面上进行解构分析，进而得到相关结论。
二、我国粮食生产的能值核算及效率的历史演变与现状
我国作为土地资源稀缺、劳动力资源丰富的国家，生物型与机械型技术的共同发展是我国农业生产的发展路径［１４］。目前，我国正处于经济结构转型的重要时期，不断开发与加强粮食生产中的生物性技术与机械性技术的扩散应用，在提高了传统农业生产要素配置与产出效率的同时，也必然伴随着农业生产中的能源消耗量与消耗结构的不断演变。
（一）能源类要素生产性投入变化
本文研究的粮食界定为包括稻谷（早籼稻、中籼稻和粳稻、晚籼稻）、小麦、玉米和大豆的主要粮食作物品种。粮食生产的过程既是生产能量物质的过程，同时也是消耗自然能源与投入能源的过程。前者主要指对于自然界中太阳能的消耗，后者的能源消耗方式则可以分为直接消耗与间接消耗，直接消耗主要是指农业机械所消耗的各种石油制品和电能，间接消耗则主要是指化肥、农药、农膜等投入品的使用。为全面展现农业生产的能源消耗情况，本文将后者所包含的直接与间接能源投入要素均定义为广义能源要素作为研究对象，并按照相应能值体系进行转化核算与无量纲加总。随着粮食生产技术与社会经济结构的不断发展，化肥、农药、电力以及机械柴油等主要能源类要素的投入量与投入结构也在发生着变化。从图１中能看到能源类要素的在每亩粮食作物投入的实际投入量与结构的演变过程。从相互的变化趋势上看，化肥、农药与柴油的投入与电力投入存在互补性。粮食生产中主要的电力投入体现在排水和灌溉上，因此其投入量也在一定程度上反应了每亩水资源的投入，其每亩投入的提高说明我国农田灌溉基础设施的逐渐完善。从投入量的演变角度看，电力投入量先上升，后基本达到稳定状态的小幅波动阶段，于２００５年基本稳定在１６０千瓦时的水平上；农药和柴油的每亩投入量在稳步增加，且柴油的投入量增加幅度较大、有继续增大投入量的趋势，而农药的投入量则基本稳定；每亩化肥投入量从１９８５～１９９０年小幅增加，随后从１９９１～２０００年开始呈阶段性下降趋势，从２００１年开始，投入量上升并基本稳定在每亩１３５千克左右。从单位能源消耗结构上看，粮食单位生产的农药与柴油投入比重在增加，而化肥与电力投入则基本达到该阶段的稳定状态。
（二）粮食生产的能值核算及能源消耗量变化
随着保障粮食生产的相关政策的不断升级，粮食生产与管理技术的不断推广发展，使得我国粮食种植面积虽然存在１９９１～１９９４年和１９９９～２００３年的小幅下降，但整体粮食种植面积从２００４年开始逐年上升，到２０１０年达到８ ６６３万公顷，粮食总产量也已实现了连续的增长。数据来源：根据１９８６～２０１１年《全国农产品成本收益资料汇编》、《中国物价年鉴》中数据，以１９８５年为基期，剔除了价格因素，进行整理计算得到（实际使用量）注：由于单位不统一，电力采用折线的次坐标表示，而其余采用比例柱状图的主坐标图２展示了１９８５～２０１０年的粮食的细分品种的能源消耗的结构趋势。总体上看，我国各类粮食生产的能源消耗均呈现不明显的周期上升趋势，尤其是１９９５年基本开始呈现稳定的上升趋势。从细分粮食品种的能源消耗量看，中稻（中籼稻和粳稻）、玉米、大豆的能源消耗量呈现上升的趋势；早籼稻和晚籼稻的能源消耗呈现下降趋势；小麦的能源消耗呈现有波动的上升趋势。这除了与粮食自身的能源需求特性有关，更与我国居民生活水平提高带来的粮食消费需求的提升是分不开的，即居民粮食需求总量增长与高质量粮食品种的需求的结构性增长。另外，随着玉米生物质能源用途逐渐被开发出来，大豆的补贴以及价格的逐渐提升，相应的生产积极性被调动起来，玉米及大豆的种植面积进而生产所需的总能耗在上升。
（三）各类粮食生产能源效率变化
作为衡量能源对于产出的贡献效率的主要指标，长时间跨度的粮食能源效率（产出与能源投入比）变化则展现了在不断加大能源类要素投入以提高粮食生产效率的过程中的实际利用效率的变化。如图３所示，我国粮食生产过程总体能源效率在１９８５～１９９４年、１９９５～２００８年存在两次平缓的Ｕ型全周期变化，而且近一周期的绝对能源效率水平较上一周期有所降低。从各类粮食能源效率的角度看，大豆的能源效率显著高于其他品种，波动较大，在１９９７年存在较大的下降，随后能源效率稳定在相对低的水平上；早稻、玉米、晚稻和中稻依次较高于平均能源效率，而小麦则低于其平均水平，且均存在与总体能源效率相同的演变趋势，其中早稻、玉米和晚稻的能源效率波动较大，中稻和小麦的波动较小。从２００１～２００７年，总体上看，各类粮食生产的平均能源效率基本处于稳定状态。其中，中稻、小麦的能源效率基本稳定在各自的水平上，早稻仍在下降，玉米仍在大幅波动中，大豆则在有波动的上升中；２００５年之后晚稻能源效率在达到低谷之后逐渐稳定。２００９年的整体性能源效率下降则预示了现有情况下的，更低水平的能源效率时代的到来。
三、理论模型：ＴＦＰ与能源效率的变化的分解
目前，测算全要素生产率（以下简称ＴＦＰ）的主要方法包括随机前沿生产函数估计方法（参数型模型法）以及曼奎斯特生产率指数方法（非参数型模型方法）。目前，前者主要采用Ｆｒｏｎｔｉｅｒ系列软件进行生产函数的经济学模型系数的估算，而后者主要采用ＤＥＡＰ进行数据包络分析方法的数学方法估算。在分解ＴＦＰ，进而分解能源效率的过程中，两种方法在思路上都是将ＴＦＰ分解成ＴＰ（技术进步）、ＴＥ（技术效率）以及ＳＥ（规模效率），所使用的基本数理框架是共通的，只是实证处理的方法不同。
（一）全要素生产率变化的分解根据曼奎斯特指数方采用距离函数对于ＴＦＰ的变化率进行分解的最终公式如下：ｙｔ＋１ｙｔ＝Ｄｔ＋１０（ｘｔ＋１，ｙｔ＋１）Ｄｔ０（ｘｔ，ｙｔ）×Ｄｔ０（ｘｔ＋１，ｙｔ＋１）Ｄｔ＋１０（ｘｔ＋１，ｙｔ＋１）×Ｄｔ０（ｘｔ，ｙｔ）Ｄｔ＋１０（ｘｔ，ｙｔ［］）１／２×ｙｔ＋１ｍａｘ（ｘｔ＋１；Ｔｔ）ｙｔｍａｘ（ｘｔ；Ｔｔ）×ｙｔ＋１ｍａｘ（ｘｔ＋１；Ｔｔ＋１）ｙｔｍａｘ（ｘｔ；Ｔｔ＋１［］）１／２（１）ｘｔ＋１其中，ｘｔ＝（ｘｔ１，ｘｔ２…ｘｔｎ）代表ｔ时期的主要投入要素，ｙｔ代表ｔ时期的产出，Ｔｔ代表ｔ时期的生产技术水平；同理，ｘｔ＋１、ｙｔ＋１、Ｔｔ＋１分别代表ｔ＋１时期的主要投入要素、产出与技术水平。公式（１）中的三项分别代表引起ＴＦＰ变动的技术效率变化、技术进步变化以及投入规模变化。
（二）全要素生产率框架下的能源效率变化分解（ｘｔ，ｙｔ）基于ＴＦＰ变化的分解，仍然沿用分解框架，如果将主要的投入要素具体化为资本Ｋ、劳动力Ｌ、能源Ｅ，即＝（Ｋｔ，Ｌｔ，Ｅｔ，Ｙｔ），容易得到能源效率变化的分解式：Ｅｅｆｆ＝Ｙｔ＋１Ｙｔ×ＥｔＥｔ＋１＝Ｄｔ＋１０（Ｋｔ＋１，Ｌｔ＋１，Ｅｔ＋１，Ｙｔ＋１）Ｄｔ０（Ｋｔ，Ｌｔ，Ｅｔ，Ｙｔ）×Ｄｔ０（Ｋｔ＋１，Ｌｔ＋１，Ｅｔ＋１，Ｙｔ＋１）Ｄｔ＋１０（Ｋｔ＋１，Ｌｔ＋１，Ｅｔ＋１，Ｙｔ＋１）×Ｄｔ０（Ｋｔ，Ｌｔ，Ｅｔ，Ｙｔ）Ｄｔ＋１０（Ｋｔ，Ｌｔ，Ｅｔ，Ｙｔ熿燀燄燅）１／２×ｙｔ＋１ｍａｘ（ｋｔ＋１，ｌｔ＋１；τｔ）ｙｔｍａｘ（ｋｔ，ｌｔ；τｔ）×ｙｔ＋１ｍａｘ（ｋｔ＋１，ｌｔ＋１；τｔ＋１）ｙｔｍａｘ（ｋｔ，ｌｔ；τｔ＋１熿燀燄燅）１／２（２）（２）式中，Ｅｅｆｆ是能源效率的变化，集约形式表达的ｋ＝ＫＥ，ｌ＝ＬＥ，ｙ＝ＹＥ，τｔ是ｔ时期的前沿生产面，并与（１）式建立起联系，在全要素生产率框架保持不变的基础上，第三项由投入规模变化转变为集约形式的投入替代效应的变化［４］。
（三）能源效率变化在随机前沿生产模型上的改进应用基于以上已经成熟的能源效率分解，本文将上述的理论框架应用于ＳＦＡ模型方法，在生产函数的经济学基础上，更加精确的对于各主要投入要素共同作用产生的ＴＦＰ和能源效率的变化进行分解和估算。ＳＦＡ模型相对于ＤＥＡ是一种参数估计的前沿分析方法，主要优势在于可以将在分解ＴＦＰ的基础上考虑技术的无效率性以及影响技术效率的变量。Ｂａｔｔｅｓｅ和Ｃｏｅｌｌｉ［１５～１８］先后对于随机前沿生产函数形式和方法进行了改进，为其后的实证研究建立了模型方法的数理基础。ｙｉｔ＝ｆ（ｘｉｔ，ｔ，β）ｅｘｐ（ｖｉｔ－ｕｉｔ）（３）其中ｆ函数代表随时间变化的生产可能性边界ｘ是投入要素向量，β是技术结构参数，ｔ为时期变量，ｉ表示第ｉ种投入要素；ｕ服从正态分布。为非负的随机误差项，反应技术效率的损失，其分布形态为零点截断型，根据Ｋｕｍｂｈａｋａｒ和Ｌｏｖｅｌｌ［１６］：ＴＦＰ•ＴＦＰ＝ｙｙ－∑ｎｘｉｔｘｉｔ；ＴＦＰ•ＴＦＰ＝Ｌｎｆ（ｘｉｔ，ｔ，β）ｔ－ｕｉｔｔ＋（εｔ－１）∑ｎεｉｔεｔ×ｘｉｔｘｉｔ（４）ε表示要素产出弹性，εｔ表示ｔ时期所有投入要素产出弹性之和，其与１进行比较可以反应规模报酬的递增递减情况。（４）式是全要素生产率与产出率的关系以及其的分解，即技术进步、技术效率及规模效率变化率。（ｙ／ｅ）•ｙ／ｅ＝Ｌｎｆ（ｘｉｔ，ｔ，β）ｔ－ｕｉｔｔ＋∑ｎεｉｔ•ｘｉｔ（）ｅ•ｘｉｔｅ＋∑ｎε（ｉｔ）－１ｅｅ（５）其中，（５）式中第三项为替代能源变化率，反应单位能源投入的替代要素的产出效率的变化率；而第四项则是能源投入的规模积累效率变化率。前两项则保留了全要素生产率的测算框架。
四、模型构建与实证分析
考虑到我国粮食生产全要素效率，不但取决于传统的劳动力和土地、能源类要素投入，还取决于管理方式效率因素、生态环境因素、人力资源因素和宏观粮食政策因素。
（一）变量设置与数据来源
根据以上对影响我国粮食产量的因素分析，本文将影响粮食生产的因素分为生产要素、生产条件、人力资本以及宏观政策四类，分别以种植面积、劳动力、能源消耗，有效灌溉率、成灾率，初中以上比例，是否有粮食直补、良种补贴以及最低收购价来表示。其中，能源变量数值是根据能源类要素（化肥、农药、电力以及柴油）在各类粮食生产中的消耗量，依据《农业技术经济手册》中的对应能值核算。本文在进行测算的过程中，采用数据均以粮食的细分品种，即早稻（早籼稻）、中稻（包含中籼稻与一季粳稻）、晚稻（晚籼稻）、小麦、玉米、大豆六大类粮食作为的投入产出的实际用量为研究对象，以１９８５年为基期剔除了价格指数。数据主要来源于１９８５～２０１１年《中国农村统计年鉴》、《中国物价年鉴》、《全国农产品成本收益资料汇编》、《新中国６０年统计资料》。
（二）模型构建
本文采用超对数生产函数形式，采用Ｆｒｏｎ－ｔｉｅｒ４．１进行多阶段的估算。所需构建的模型包括技术结构模型和技术非效率模型。具体地，本文将我国粮食生产随机前沿函数模型设定为：ＬｎＹｉｔ＝β０＋βｋＬｎＫｉｔ＋βｌＬｎＬｉｔ＋βｅＬｎＥｉｔ＋βｔｔｉ＋１２［βｋｋ（ＬｎＫｉｔ）２＋βｌｌ（ＬｎＬｉｔ）２＋βｅｅ（ＬｎＥｉｔ）２＋βｔｔ（ｔｉ）２］＋βｋｌＬｎＫｉｔ×ＬｎＬｉｔ＋βｋｅＬｎＫｉｔ×ＬｎＥｉｔ＋βｌｅＬｎＬｉｔ×ＬｎＥｉｔ＋βｋｔＬｎＫｉｔ×ｔｉ＋βｌｔＬｎＬｉｔ×ｔｉ＋βｅｔＬｎＥｉｔ×ｔｉ＋ｖｉｔ－ｕｉｔ（６）其中，Ｋ代表播种面积（千公顷），Ｌ代表劳动力投入量（用工天数），Ｅ代表能值核算后的能源要素投入（千卡）；β为生产函数方程中各变量的系数，除表１中给出的变量，ｉ表示第ｕｉｔ＝Ｚｉｔδ＋ｅｉｔＺｉｔδ＝δ０＋δｉｒｒＩＲＲｉｔ＋δｄｉｓＤＩＳｉｔ＋δｅｄｕＥＤＵｉｔ＋δｆｓＤｆｓｉｔ＋δｓｓＤｓｓｉｔ＋δｌｓＤｌｓｉｔ＋δｉｒｒｔＩＲＲｉｔ×ｔｉ＋δｄｉｓｔＤＩＳｉｔ×ｔｉ＋δｅｄｕｔＥＤＵｉｔ×ｔｉ＋δｆｓｔＤｆｓｉｔ×ｔｉ＋δｓｓｔＤｓｓｉｔ×ｔｉ＋δｌｓｔＤｌｓｉｔ×ｔｉ（７）其中，δ为技术非效率方程中，各解释变量的估计系数。在解释变量中，ＩＲＲ代表有效灌溉率（％），ＤＩＳ代表成灾率（％），ＥＤＵ代表初中以上学历占比（％），Ｄｆｓ（虚拟变量）代表粮食直补的实施情况，取值为１代表已实施该政策，取值为０代表尚未实施该政策，同理，Ｄｓｓ代表良种补贴的实施情况，而Ｄｌｓ代表最低收购价政策的实施情况。
（三）测算结果与能源效率变化的分解
根据１９８５～２０１０年的数据进行实证的计量估算的结见表１。首先，从我国粮食生产的技术结构方程的各要素估计结果看，劳动力一次项系数显著为负，二次方项系数显著为正，与时间的交叉项系数为正，说明劳动力要素的单独作用存在短期的冗余现象，而长期这种现象将会逐渐消失，产出弹性为负且程度递减，但是长期存在正向的贡献趋势。而土地要素贡献效果则不明显，仅有土地与时间交叉项系数显著为负，说明土地要素对投入产出贡献存在逐步减弱的过程。能源要素一次项系数显著为正，说明该要素的单独作用对我国粮食产出有明显贡献。其次，从要素交叉作用的角度看，土地与劳动力交叉项系数显著为负、能源交叉项系数显著为正、劳动力与能源交叉项系数显著为负，说明能源与土地投入存在技术进步上的互补性，而土地与劳动力、劳动力与能源要素的交叉作用则存在不同程度的替代性，这与生物化学型能源投入与土地要素的互补性和机械型能源投入与劳动力要素的替代性的假设相一致。在技术非效率方程的测算中，负的系数代表其增长存在减少技术效率损失的作用，相反的，正的系数代表其增长存在增加技术效率损失的逆向作用。关于该方程的测算结果表明，初中以上的受教育程度项系数显著为负，但是其与时间的交叉项系数显著为正且系数值较小，说明其对技术效率在初始阶段存在减少损失的作用，但这种作用在长期积累过程中存在微弱递减效果。粮食直补、粮食良种补贴虚拟变量项系数显著为正，但是其与时间的交叉项系数显著为负，说明其对技术效率在初始阶段存在资源配置下的技术效率的负向作用，但在长期，两类补贴政策逐渐发挥出作用，对技术效率的提高起到了促进的作用。本文进一步根据模型的估计结果带入公式（５），进行能源效率变化的因素分解计算。根据公式（５），能源效率变化可以分解为全要素生产率框架下ＳＦＡ分解得到的因素技术进步、单位能源消耗的其他要素投入的替代效率的变化、规模积累变化率以及其他制度与环境因素。从４～７图总体来看，劳动替代变化率波动较大，基本主导着能源效率的变化趋势。除大豆外的其他粮食技术进步的正向增长变ｉ类粮食作物；ｔ表示年份（ｔ＝１，２，３，…２６）。ｖｉｔ－ｕｉｔ是复合误差项，ｖｉｔ～ｉｉｄ（０，σ２ｖ）表示设定误差、测量误差和随机因素对前沿面的影响；ｕｉｔ表示技术非效率，相互独立且非负，其技术效率函数部分设定如下：化明显且存在逐步提升的空间。就图４的水稻能源效率的结构分解上看，劳动替代变化率的波动最大，其次是土地替代的变化率。土地替代与能源效率一直呈现反向的替代式变动，但其变动幅度逐渐减弱，说明整个阶段能源效率的发挥体现在与土地资源互补的生物化学型能源要素的投入上，但是随着化肥使用量的逐渐增加，这种关联性变化在逐渐弱化；而１９９９～２００５年，劳动替代基本与能源效率呈现反向的替代式变动逐渐开始明显，说明随着种粮劳动力的不断减少，诱致性机械型能源效率在逐渐地发挥出来。其他种类粮食的能源效率结构也有类似相关变化趋势，但仍有各自的特点。玉米与大豆的规模积累变化率都经历了中间一段时期的较大幅度的波动，直到最终达到稳态，基本不变，说明玉米与大豆在中期阶段的能源投入规模的不断积累时期已经逐渐完成；玉米土地替代变化的反向互补作用较为明显；前两者整体能源效率波动有未来进一步扩张的趋势，而后两者则在一定范围内波动。
五、主要研究结论
本文采用对于传统的能源效率测算的改进方法，在全要素生产率的研究框架下，以能源要素的能值核算为基础，运用改进的ＳＦＡ模型对１９８５～２０１０年我国６类粮食品种在生产效率进行了实证分解，并根据测算结果对影响生产效率的因素进行了细致分析，并进一步将能源效率变化进行了分解分析。主要研究结论概括如下：图４ 水稻能源效率变化结构图５ 小麦能源效率变化结构
第一，我国粮食每亩投入的能源要素中，化肥和农药的需求还在不断扩张，而电力与化肥等投入则目前基本趋于稳定状态；粮食生产的总能源消耗逐年增多，结构上尤以中稻和玉米消耗比重在不断上升；粮食能源效率整体呈现周期型下降趋势。
第二，从能源视角的全要素生产效率测算结果看，针对技术结构方程结果的分析表明，随着农村劳动力的不断转出，劳动力要素的短期冗余现象将会逐渐消失，土地要素对投入产出贡献也在逐步减弱，而能源产出弹性则显著为正；说明能源与土地投入存在技术进步上的互补性，而土地与劳动力、劳动力与能源要素的交叉作用则存在不同程度的替代性。针对技术非效率方程结果的分析表明，初中以上教育对技术效率短期减损作用在长期积累过程中存在微弱递减；粮食直补、粮食良种补贴对技术效率短期造成的负向作用会在长期，随政策效果的逐渐发挥而减少技术效率损失。
第三，对能源效率结构分解分析表明：劳动替代变化率的存在较大的波动，对我国粮食能源效率变化情况起着主导的影响作用。除大豆，其他粮食技术进步的正向增长变化明显且存在逐步提升的空间；生物化学型能源要素投入是该阶段前期能效发挥的关键，而机械型能源要素投入则是该阶段的后期能效发挥的关键；特殊地，玉米与大豆生产的能源投入规模积累时期已基本完成；玉米土地替代变化的反向互补作用较为明显；水稻和小麦能源效率波动有未来进一步扩张的趋势，而玉米和大豆的能源效率则在一定范围内波动。
