科技投入對山東省小麥產量的貢獻分析

呂正輝 李琳 鹿永華

摘要 在CD生產函數的基礎上引入科技投入因素，構建新的生產函數模型，采用2003～2014年山東省數據估計山東省小麥產量的生產函數，從而確定科技投入對小麥產量的貢獻率。結果表明：科技投入對山東省小麥產量增加具有顯著的正向作用，貢獻率為0.178 543，已超過勞動力的貢獻率。

關鍵詞 科技投入；小麥產量；CD生產函數

中圖分類號 S-9 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2016）09-260-02

Abstract Based on the CD production function， science and technology investment factors were introduced to construct a new production function model. By using data of 2003-2014， the production function of wheat yield in Shandong Province was estimated， the contribution rate of technology input on wheat output was determined. The results showed that science and technology investment has a significant positive effect on the increase of wheat production in Shandong Province with the contribution rate of 0.178 543， which has exceeded the contribution rate of labor force.

Key words Technology input；Wheat output；CD production function

小麥是世界性的重要糧食作物，我國小麥產量占糧食總產量的20%，山東省小麥產量在糧食總產量的比重高達45%，其小麥平均單產一直位居全國首位。2003年山東省小麥總產量為1 565萬t，2013年山東省小麥總產量為2 219萬t，10年間增長了41.79%，相當于年均增長4.17%，說明山東省小麥產業正處于穩健的發展態勢。李炳坤[1]認為發展糧食生產應該與推進現代農業建設結合起來，探索采用多種形式推進規模經營，逐步提高農業現代化水平。張敏等[2]借鑒美國等發達國家農業產業化發展的成功經驗，提出推進我國農業產業化的建議。近年來，科技投入在促進小麥增產方面發揮了重要作用，筆者基于拓展的CD生產函數模型，立足于山東省的實際情況，定量研究科技對山東省小麥產量的貢獻率，為探討科技推動農業生產的路徑提供強有力的論證支持。

1 變量選取、數據來源與研究方法

1.1 變量選取 該研究因變量為山東省17個地級市2003～2014年小麥產量。自變量的選取則參考了索羅模型。索羅模型揭示了經濟的增長不僅取決于資本增長率和勞動增長率，還包括各自對經濟增長的相對權數的大小，除此之外，科技進步在經濟產出中也發揮重要作用，亦可以作為單獨變量進行考量[3-11]。各自變量的定義如下：①勞動力投入——即有勞動能力的農村就業人口；②農業固定資產投資額——考慮到數據的可得性以及計算的準確性，采用資本存量作為資本投入的指標，即使用農業固定資產投資額來表示資本投入量；③科技投入——考慮到研究與實驗發展費用支出是技術發展的重要推動力，而某個國家或地區衡量該要素的具體指標則通過R&D經費投入情況表，所以該研究用這一指標來量化科技投入。

1.2 數據來源 為充分論證科技投入對山東省小麥產量的貢獻，搜集了2003～2014年山東省17個地級市的數據，涉及山東省全境，時間跨度大，樣本容量共17×11=187個。數據主要來源于《山東統計年鑒》。

1.3 模型建立——拓展的CD生產函數 生產函數模型是經濟學用來研究勞動與資本的投入對經濟增長的貢獻的重要模型。該模型從早期的斯皮爾曼函數、CD生產函數發展至里昂惕夫函數、CES函數以及對數函數等，從而使得該模型的理論意義不斷豐富。傳統的生產函數模型過于強調勞動和資本對經濟產出的貢獻，從而忽略了科技進步對經濟產出的貢獻，不符合當今知識經濟迅猛發展的現狀。因此，將科技投入作為一個單獨的變量，納入模型將會使該函數更符合現實情況。

基于以上考慮，該研究將重新選取變量構造拓展的CD生產函數，具體模型設定為：

Y=ALaKbTc， a>0，b>0，c>0且a+b+c=1

式中，Y代表小麥產量；A表示某一時期的綜合生產力，視為常數，取值為1；L表示小麥產出過程中的勞動力投入；K表示小麥產出過程中的資本投入；T表示小麥產出過程中的技術投入；a、b、c分別表示各影響因素的產出彈性系數。

計量經濟學的數據研究一般有3種方式，分別是面板數據、截面數據和時間序列數據。綜合3種數據選取方式，面板數據不僅突破了總量研究的同質性界定，而且增加了樣本數量，從而使得統計模型獲取結構信息的能力大大增強，增加了研究結論的可靠性和準確性。基于模型運算和研究的需要，該研究將生產函數兩邊同時取對數，從而得到線性方程，因為只有這樣系數之間才可以進行比較。處理后的生產函數模型為：

由表1可知，各變量的顯著性水平較高，調整后的R2達到0.955 056，F值高達2 533.89，表明該模型擬合度優良。

2.1 小麥產量連續增長需要資本的投入 模型回歸結果顯示：資本投入對小麥產量的影響系數通過了1%水平下的顯著性檢驗。對比3個變量可知，資本投入的影響系數較大。主要原因是我國農業生產結構正向著現代化、機械化、信息化的方向發展，而且我國長期將處在農業現代化的推進過程當中，而推進農業現代化建設，資本投入發揮了重要作用；反之，推進農業現代化，對資本的需求也較高。因此，為保障農業現代化的穩步持續發展，保證小麥產量的穩定持續增長，必須加大農業資本的投入。通過該模型分析可以得出的結論是：資本在山東省小麥產量增長影響因素中發揮著關鍵作用。

2.2 勞動力投入對小麥產量增長具有一定的正向作用 由表1可知，勞動力的影響系數是三者之中最小的，說明山東省小麥產業正在由傳統的勞動密集型產業向技術密集型產業轉變；但由于勞動力的影響系數僅僅是略大于科技投入的影響系數，說明未來這一轉變還將持續快速推進。從模型回歸結果來看，勞動力投入對小麥產量的貢獻率為0.154 276，但顯著性概率值小于0.05，有一定的正向作用。

2.3 科技投入是小麥產量增長的有力支撐 模型回歸結果顯示，R&D經費投入對山東省小麥產量的影響系數通過1%水平下的顯著性檢驗，回歸系數為0.178 543，與山東省小麥產量呈現正向作用，表明科研經費的投入可以促進山東省小麥產量的持續提高。科學技術是農業發展的有力支撐。技術進步可以提高生產效率，提高資源使用效率，降低單位產出中要素投入，并且很大程度上削弱了生產對自然環境的依賴。

3 結論與建議

從實證的角度分析科技投入對山東省小麥產量的影響，得出以下結論：一是資本要素在小麥生產中發揮著根本的作用；二是勞動力在推動小麥產量增加上的作用將逐步減弱；三是科技投入是未來穩步提高小麥產量的強有力支撐點。為促進山東省小麥生產的發展，必須加大科技投入，以保證科技投入部分能夠有效地彌補勞動力退出部分的影響。總而言之，科學地應用先進的科學技術，不僅能夠提高資源的使用效率，還有利于整體農業生態環境的穩步發展，有利于“三農”問題的更好解決。

參考文獻

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