摘 要:本文采用因子分析法將影響棉花產出增長的眾多要素歸結為土地投入、資本投入、勞動投入、氣候因子和政策制度5大要素,再應用CD模型分別測算這5要素在我國棉花產出增長中的貢獻率。分析發現,1978~2005年,資本投入對我國棉花產出增長的貢獻率最大,其次是土地投入、氣候和勞動投入,而政策制度的貢獻率則為負。
關鍵詞:棉花 因子分析 產出增長 貢獻率
農業經濟增長源泉問題是農業經濟研究的一項中心內容。朱希剛(1998)得出投入的增長是中國農業增長的主要推動因素。林毅夫(1994)發現中國農業增長的48.64%來源于勞動生產率的提高,其余源于傳統投入的增長,特別是化肥施用量的增長。Wang,WailesCramer(1996)研究顯示中國農民的資源稟賦和受教育程度是影響配置效率的重要因素,減少市場扭曲和政府控制會提高資源配置的效率和技術水平。在棉產業領域,譚硯文等人(2002)研究發現技術進步對中國棉花生產的貢獻份額達到了77.4%。胡少華、邱斌(2004)以江蘇省棉業為研究對象,發現棉花產出增長直接得益于技術進步、農田水利設施的改善;制度和人力資本的改善是棉花產出增長的間接來源;影響棉花產出的不利因素是土地投入的減少和不合理的稅費政策。
一、增長因素分析模型、變量及數據來源
本文采用擴展的CD生產函數模型來研究棉花產出增長,常規投人一般包括土地、勞動力、種子、肥料、農藥、機械等;經回歸分析發現,我國棉花產量與種子用量、機械畜力關系并不顯著。其他的影響因素有農業生產技術水平、農業政策、制度以及各種自然災害。本文涉及的影響棉花產出的初始因素:播種面積、勞動投入、農藥化肥投入、其他物質投入、棉花受災面積、棉花均價、氣候因子、稅費、成本利潤率和商品率。
棉花產出以各年棉花產量(萬噸)表示。播種面積以各年棉花的實際播種面積(千公頃)表示。對于棉花生產中的勞動投入量,本文采用每畝棉花生產的標準用工日數。農藥化肥投入(萬元)以棉花單位面積化肥費用和農藥費用的實際發生金額之和與棉花播種面積相乘,然后用農業生產資料價格指數進行調整,以消除物價變動的影響。其他物質投入以總物質與服務費用中的直接費用減去農藥化肥費用的差額,同樣對其進行調整,以消除物價影響。本文的棉花受災面積(千公頃)等于棉花播種面積占農作物總播種面積的比例乘以農作物總受災面積。棉花均價指標采用棉花的平均出售價格(元/公斤)與同期農業生產資料價格指數相除得到。稅費則采用全國棉花成本收益表中間接費用項下的稅費與同期農業生產資料價格指數相除得到。商品率和成本利潤率則采用棉花成本收益情況副表中的商品率直接表示,與其他農作物相比,棉花更易受天氣的影響。在此,本文的氣候變量值以胡少華(2003b)的相對氣象產量來衡量。考慮到滯后效應,棉花均價、成本利潤率和商品率采用滯后一期的數據。
本文選取中國1978~2005年的數據作為樣本數據。棉花產量、播種面積、農作物總播種面積和農作物受災面積均取自《中國農村統計年鑒》(1979~2006年歷年),棉花單位面積勞動投入、化肥投入、物質投入、棉花均價格、稅費、商品率和成本利潤率取自《全國農產品成本與收益資料匯編》(1979~2006年歷年)。農業生產資料價格指數的數據取自《中國統計年鑒》(1979~2006年歷年)。
二、對各影響因素的因子分析
因子分析(FactorAnalysis)是研究如何以最少的信息丟失把眾多的觀測變量濃縮為少數幾個因子的多元統計分析方法。本文將對播種面積、勞動投入、農藥化肥投入、其他物質投入、受災面積、棉花均價、氣候變量、稅費、成本利潤率和商品率這10個影響棉花產出的因素進行因子分析。計算結果顯示,系數矩陣中的大部分相關系數絕對值都大于0.3,即各變量間的相關性不弱;KMO值為0.732;F值較大且對應的sig值是0。這些數值說明對這些變量做因子分析是可行的。分析時采用主成分法求解初始因子,求出各個指標的特征值和貢獻率(如表1所示)。前5個主成分的特征值均大于0.8,它們的累積貢獻率達
到93.837%,因此,應該選取前5個主成分作為影響因子,F1、F2、F3、P4和F5就是本文所選的5個公因子。
為使負載盡可能地拉開距離,使每個因子的代表意義更加明確,本文對因子負載進行方差最大化旋轉,得到旋轉后的因子負載(見表2)。由于涉及的變量比較多,本文就不羅列各公因子的表達式。

從第1個因子來看,農藥化肥投入和其他物質投入這2個變量的因子負載絕對值較大,所以,可以把第1個因子看作資本要素投入。從第2個因子來看,棉花播種面積和棉花受災面積的因子負載絕對值較大,棉花播種面積和棉花受災面積與棉花生產面積直接相關,把第2個因子看作土地要素投入。從第3個因子來看,勞動投入量的因子負載絕對值較大,所以把第3個因子看成是勞動要素投入。第4個是氣候因子。第5個因子中成本利潤率、棉花稅費、棉花均價和商品率這4因素的因子負載絕對值比較大,它們受我國的政策制度的影響比較大,因此,把第5個因子看作政策制度要素。

然后分別計算出這5個公因子的因子得分(表3所示)。對應的因子得分形成新的變量,將用于下一步生產函數的分析??紤]到農業技術進步常常物化在種子、農藥、化肥以及農膜等物質與服務投入中,而本研究采用的資本投入是一個非常寬泛的概念,能夠在很大程度上涵蓋農業中的技術進步因素。另外,目前常用的以時間T作為代表技術進步的變量的做法并不十分科學,因此,本研究將不引入變量來單獨反映技術進步對棉花生產的作用。
根據上述分析,需建立的CD函數模型為如下形式:
LnY=C+a1LnX1+a2LnX2+a3LnX3+a4X4+a5X5+ε (1)
其中,Y為棉花產量;Xl為資本投入;X2為土地投A,X3為勞動投入;X4為氣候因子;X5為政策制度要素;s為殘差;C為常數項。a1、a2、a3、a4和a5為待估參數,分別表示以上5個公因子的生產彈性。

三、模型估計結果與分析
運用最小二乘法(013)對(1)式進行多元線性回歸計算。估計結果顯示,R2和F值較大,且F值的顯著水平小于臨界值,表明所考察的棉花產量的5個解釋變量都在95%的置信水平上顯著,說明這一模型可以反映1978~2005年我國棉花產量與其影響因素之間的關系。
回歸方程的R2=0.799,調整后的R2=0.706,F值=29.542,且小于10%的臨界值。在所考察的5個影響因素中,土地要素的生產彈性系數最大,為0.609,說明土地仍然是棉花生產中對提高產量制約性最強的因素,擴大播種面積是提高棉花產量最有效的途徑,棉花播種面積每增加1%,就可以使棉花產量增長0.609%。資本投入的生產彈性為0.202,對棉花產量的影響程度排在第2位,資本投入每增加1%,棉花產量將增加0.202%;氣象因子和政策制度的生產彈性系數分別為0.039和0.064;而勞動投入的生產彈性系數為-0.381,也就是說,棉花產量的增長并不依賴于勞動投入的增加。

四、各影響因素對棉花產出增長的貢獻率
前面利用CD函數測算出了影響我國棉花產出增長5個因素的生產彈性,這些彈性系數從相對量的角度反映了它們對棉花產出增長的重要程度。但在某特定時段,一個因素對棉花產量增長的貢獻不僅取決于該因素的生產彈性,還取決于該因素在這個時期內的變化幅度。因此,要了解在某個特定時期內各個因素對棉花產出增長的作用,必須計算各個因素對棉花產量增長的貢獻。
五、結論和對策建議
研究結果表明,影響我國棉花產出增長的各種因素通過主成分分析濃縮為土地投入、資本投入、勞動投入、氣候因子和政策制度5個主要因素,進一步分析顯示,它們的生產彈性分別為0.609、0.202、-0.381、0.039和0.064??梢钥闯?,我國棉花產量對土地投入的依賴程度較高,主要受播種面積增減的影響;我國棉花生產的單位面積勞動用工在減少,盡管棉花生產的標準用工量由1978年的60.5個/畝降至2005年的24.86個/畝,但在研究期間,勞動力的貢獻率為10.59%;高資本投入導致高生產成本,我國棉花生產其中物質與服務費用竟占生產成本的45.8%之多,與國外棉業相比,明顯處于競爭劣勢。
因此,加快棉花產業發展,提高棉花產量的政策建議是:一是采取切實有效的措施盡可能地保證和增加棉花的播種面積;二是加大棉農自身素質和相關技術培訓的投資;三是選育優質、高產、抗病品種,特別是轉基因品種,提高抵御自然災害的能力。四是在取消農業稅的同時,增加對重要農業作物的補貼,盡快建立健全WT0框架下公平競爭的現實基礎,切實增加棉農收益。