浙江水稻成本要素投入產出的比較

葉海鍵，姚子期，李 彬(南京農業大學 經濟管理學院，江蘇 南京 210095)

浙江是一個糧食銷區大省，全省人口達5 600萬人，耕地面積卻僅為197.67萬hm2，人均耕地面積只有0.03 hm2左右，自給率不到40%。且浙江地形復雜，丘陵山地平原并存，人地矛盾較為嚴重。要使全國糧食生產能力不下降，穩定浙江這類糧食銷區的生產能力顯得十分重要。穩定糧食生產能力必須保護種糧農民的生產積極性，關注糧農的投入產出分析，關注土地規模經營效益，穩定和增加種糧農民的收入。

目前，學術界對土地規模和經濟效應問題已有大量的研究，但長期以來，在這一問題上還尚未做出統一的解釋。羅丹等[1]基于全國層面的實證研究表明，規模小、經營分散是我國糧食生產不穩定的主要原因。因此，農戶糧食作物種植面積的擴大，將帶來產量的顯著提高[2]。但在考慮土地細碎化的影響之后，我國糧食生產卻呈現總體規模報酬不變的現象，即擴大生產規模不一定能得到產量的提升[3]，甚至還有可能導致土地單位面積收益下降的現象[4]。張曉桓等[5]則認為，稻谷單位成本與種植規模間呈現“U”型關系。呂挺等[6]從地塊的角度出發，得出單位產品成本隨地塊面積遞減，水稻種植存在地塊規模經濟。在適度經營規模方面，李文明等[7]基于1 552個水稻戶的調查數據，綜合不同政策取向得出水稻適宜規模在5～8 hm2。張曉桓等[5]根據邊際產品價值的測量，認為規模為3.33 hm2以下的農戶存在機械的過量投入問題。陳杰等[8]對單位面積糧食生產率測算后，得出糧食作物的土地生產率在0.7～1.3 hm2時最高。由于研究視角、樣本選取的差異，當前學術界對水稻適度經營規模尚未達成統一，但是所得結論多數處于1.3～13.3 hm2，表明即使是3.3 hm2以下的小農戶也可能會存在一定的規模效應。基于市場化程度的加深，土地的每公頃收益已代替產量成為農戶決定是否擴大經營規模的標準[9]。此外，水稻生產技術進步可帶來成本減少約2.3%[10]，資源稟賦的不同可能會加劇農戶異質性的產生。農戶異質性是導致土地利用率差異的重要原因[11]，大農戶更傾向于資本密集型的技術，而小農戶更傾向于勞動密集型技術。同時，蘇昕等[12]根據各地資源稟賦的差異，得出我國各地家庭農場規模存在較大區別。然而，稟賦差異在不同規模的農場中也可能存在，并直接體現在農戶最終的生產投入之上，在農業增長方式中，物質投入因素的影響仍然占有重要地位[13]。而相比較散戶經營規模大的農戶“經濟理性人”特征表現更加明顯[14]，這或將使二者的各生產投入要素對其收益的影響產生較明顯的差異。

回顧現有文獻，主要有3個較為突出的問題：一是樣本選取存在局限性，多數研究選擇進行宏觀層面的實證分析，往往難以準確反應微觀主體的實際行為；二是從研究內容角度，多數文獻在進行成本收益分析時往往是研究如何實現土地規模化及規模經營問題，很少進一步探討因規模不同而引起的成本要素投入對農戶收入影響出現的差異性現象；三是從研究方法角度，已有文獻多是僅基于C-D生產函數，很難量化各自變量的貢獻程度。對于這些問題，本研究將基于浙江省6市14區221戶農戶調研數據，通過樣本及不同規模農戶的異質性分析，構建超越對數生產函數模型，并采用基于回歸的Shapley(夏普里)值分解方法[15-16]，從水稻種植的成本分解角度，根據不同成本構成要素對農戶收益差異的貢獻程度，對各成本要素按照貢獻率的大小排序進行同一規模內部及不同規模之間的比較分析，識別不同種植規模下農戶生產要素投入行為和水稻種植收益產生差異的來源。所得結論有利于農戶根據自身規模對生產投入要素進行合理配置，并為政府部門完善我國糧食規模種植標準及支持政策提供參考。

1 模型選擇

1.1 樣本基尼系數的測定

為測定稻農在樣本不同組別的收入差異，并建立收入不平等指標，本文選擇基尼系數作為檢驗稻農收入差異性的方法。基尼系數是最常見也是最直觀的度量樣本收入差異性的指標，其特點是可以對總收入的差異在不同分項之間進行分解分析。以農戶家庭作為一個基本的單元，比較和測算不同組別內部農戶收入的差異情況。

1.2 基于Shapley值的分解方法

為考查水稻種植各環節要素投入對水稻產量及稻農收入差異的貢獻程度，選取Shapley值的分解方法。Shorrocks[16]認為，Shapley值可等價于回歸方程中解釋變量對被解釋變量的貢獻。

為考查農戶環節成本投入對其利潤差異的影響，本文首先構建農戶投入產出函數測度各環節要素(種子、化肥、機械、灌溉和人工要素)投入量對水稻單產的貢獻程度。參考張曉桓等[5]建立的農戶投入產出模型，沒有將農藥作為要素放入模型中，一方面是由于農藥使用種類繁多難以統計施用的具體用量；另一方面是因為農藥只有在病蟲害存在時才能發揮作用，與一般要素作用機制不同，使用相同的形式可能造成結果的偏誤。分別采用機械作業費用與運行保養費用、灌溉費用與用水價格的比值作為農戶機械投入量和灌溉的投入量。

其次除去單產水平，決定環節要素投入水平的另外一個動力是農戶的收益水平。為探討不同環節要素投入與經營效益之間的關系，對各環節成本投入對收入差異的貢獻率進行分析比較，本文選取基尼系數作為收入不平等指標。在此基礎上構建農戶生產利潤回歸模型。

模型包括種子費用、化肥費用、機械作業費用、灌溉費用、生產過程中產生的間接費用(包含保險費、管理費、財務費以及銷售費)、雇工費用、土地費用(折租)、戶主年齡、教育程度、農戶所在地的地區變量(分別用1～14來代表樣本包含的14個縣市)。

2 變量選擇、數據來源與主要變量統計描述

本文數據來源于2017年對浙江稻農生產的實地調研。其中共包含221份有效問卷，調研地點涉及杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、臺州6市的14個區縣，調查對象為晚稻種植戶。

根據調查結果(表1)，水稻種植的收入差距在農戶之間普遍存在。樣本水稻總產出為7 816.05 kg·hm-2，均方差為1 087.95 kg·hm-2。水稻純收入為6 640.35元·hm-2，而均方差卻達到了4 425.75元·hm-2，與產量相比水稻的種植收入具有較大的內部差異。樣本農戶平均水稻種植面積為5.92 hm2，其中最小0.07 hm2，最大208.00 hm2，所覆蓋范圍較廣。在農戶特征變量中，平均勞動力投入為57.90工·hm-2，基本符合當地農戶的基本現狀。平均戶主年齡為60.48歲，年齡在50歲以上的農戶比例為87.0%，可見勞動力老齡化的現象較為嚴重。戶主的受教育程度均值為1.84，主要集中在小學高年級段。

3 實證研究與分析

3.1 農戶收入差距的測定

基尼系數的主要用途即是測量個體之間的不平等關系，本文采用基尼系數對樣本中農戶水稻種植的收入差異測算分析。

以農戶是否進行過土地流轉行為為依據(下稱組1和組2)，將樣本分為兩組分別進行測度。結果為進行過土地流入的農戶組基尼系數為0.34，而未發生土地流入行為的農戶基尼系數為0.30。從基尼系數的判準出發，數值大于0.3即可認為存在廣泛的不平等現象，因此稻農樣本個體之間的收入存在差異。

表1 變量的描述性統計特征

注：種子投入類別質量1為優質稻，0為普通稻。戶主教育程度1為小學文化水平，2為初中文化水平，3為高中文化水平，4為大學文化水平。

關于水稻種植純收入的差異現象，單從分組的角度比較，具有土地流轉行為發生的農戶組內部基尼系數較大，這一定程度上是由于組1中農戶生產規模差異較大，農戶個體之間異質性較強所導致。相比之下，未有土地流入的稻農多為中小散戶，農戶間生產規模差異較小，農戶異質性不強。然而結果表示，組2內部稻農也存在著廣泛的收入差距現象，除去農戶特征的異質性，在環節成本投入方面決策的異質性也會致使這種差異現象的產生，這一點將在下文中進行進一步的分析。

3.2 農戶產出模型的貢獻率

表2中的回歸結果顯示，農戶生產模型中的主要變量在統計上基本顯著，模型回歸后R2分別為0.992 1和0.941 0，表明方程有較好的擬合性。

表2 農戶生產模型的回歸結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平下顯著。

表2的回歸結果可知，種子、化肥等相關環節投入方面，無論當地農戶是否發生土地流轉行為，以上兩者對水稻產量的影響均為顯著。但有趣的是在農用機械的投入方面，其對發生土地流入現象農戶的水稻產量呈現不顯著的特征，而對于小戶、散戶的水稻產量則表現顯著。對此，本文的解釋是，水稻屬于勞動力密集型作物，其對勞動用工的需求遠高于其他糧食作物[3]，對于具有生產規模的農戶而言，水稻的農機等大型機械投入主要節省勞動成本，相對于精耕細作小農戶對產量造成的影響較小。

以Shapley值來分析影響因素對產量的貢獻，對發生及未發生過土地流轉行為的農戶各項環節投入要素按照其對水稻產量的貢獻率大小進行排序，結果列于表3。

表3 農戶生產方程的Shapley值分解結果

Shapley值分解結果顯示，不論農戶是否具有土地流入現象，各環節要素投入對稻農水稻產量的影響貢獻率排序具有相似性。化肥投入對稻農水稻生產產量的影響最大，在兩組的貢獻率分別達25.4%和28.9%，說明農戶的化肥投入水平是決定農戶水稻產量的重要因素。勞動力投入對水稻產量的影響程度較種子投入略高，兩組分別為21.8%、24.6%，排在第2位。組1、組2機械投入對水稻產量的貢獻率分別排在第5位和第4位，較好說明了具有土地流入的農戶，增加機械投入對水稻增產影響貢獻率較低；而具有土地流入的中小散戶由于投入機械水平不足同樣出現機械投入對水稻產量貢獻率低的觀點。

3.3 農戶收入差異的貢獻率

由估計模型得到，各投入要素對稻農水稻生產最終利潤獲得的影響呈現出一定的差異現象，由于不具備規模效應的農戶普遍較少出現間接費用投入，故本文未將其納入組2回歸模型體系中。具體結果列表4。

具有一定土地規模效應的農戶(組1)，在化肥投入費用及相關間接費用方面分別在1%水平上拒絕原假設。可推測具有土地流入現象的農戶在化肥配置上尚未達到最佳水平。此外，間接成本高，如銷售、可度量的交易等費用的過高降低了稻農的生產利潤水平。相比較之下，不具有土地規模效應的農戶在化肥投入方面具有負向的邊際收益，這或與其單位面積的過量投入有關。在組2的131個農戶樣本中，有間接費用支出現象的僅為55.7%，且支出費用遠低于組1水平，故未將該變量放入組2回歸方程內。組1中，土地要素投入對提高純收益作用不顯著，而在組2中則表現出在1%水平上拒絕原假設，其原因可能是前者進一步擴大土地經營規模所獲得的額外收入將被相應的管理、監督成本所抵消，相比之下后者則可通過適當擴大土地經營面積的方式來增加種植收益。

表4 農戶生產利潤模型的回歸結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平下顯著。

以基尼系數作為不平等指標可得不平等貢獻率(表5)，再乘以各個變量的Shapley值即可得到各個被解釋變量的貢獻率。為使結果直觀，本文進一步將貢獻率以百分數的形式呈現(表6)。

表5 對農戶收入的Shapley值分解結果

表6 農戶收入差異的Shapley值分解結果

由表6可知，組1與組2農戶各項環節投入要素對水稻種植收入的影響呈現出一定的差異性。考慮灌溉費用的組間差異后，灌溉費用的投入均對農戶收入差異的影響程度最大，排在首位。由于水稻種植的特性對灌溉設施建設的要求較高，而農地灌溉具有外部性存在，一定土地范圍內增加灌溉費用的投入有助于農戶收入的增加，然而超過該范圍則或要求政府部門介入替代農戶進行灌溉設施的投資。

對組1農戶的Shapley值分解結果顯示，第2大影響因素為化肥的投入費用，貢獻率達19.9%。土地的租金投入與機械費用投入貢獻率達17.1%、12.4%，排在第3位和第4位，說明這2個因素也在較高水平上影響稻農的實際收入。規模農戶在間接費用投入方面或存在一定的過量投入現象，其對水稻種植收入呈現負向影響，貢獻率排在第5位。其他6個因素影響的單個貢獻率均未高于10%。

對組2農戶的Shapley值分解結果顯示，土地折租的大小對稻農種植收入存在較高水平的影響，貢獻率為28.3%排在第2位。化肥費用投入與勞動力投入的貢獻率也較大，分別為11.6%和7.3%，說明組2農戶在化肥與勞動力投入方面有過量投入的趨勢，或可通過適當減少這方面的投入來提高收入所得。其余6個因素影響的單個貢獻率均未超過5%。

4 小結與啟示

通過以上分析發現：第一，稻農收入基尼系數均超過0.3，存在廣泛的收入不平等；第二，不同農戶各環節投入要素對水稻產量的影響具有相似性，其中水稻產量對化肥投入依賴大；第三，各解釋變量對收入的直接貢獻與對收入不平等的貢獻呈現出一定的差異；第四，不同組別中的環節投入要素對農戶收入差異影響具有異質性，灌溉費用的投入對稻農收入差異的影響貢獻率均排在首位；第五，不論是否發生土地流轉現象，受教育程度和年齡對收入貢獻不是很明顯，當前科技文化水平對農戶收入貢獻并沒有預期大。

通過本文研究和分析，有以下幾點啟示。第一，市場化條件下，完善農業支持保護制度，必須研究農戶經濟管理行為，只有引導農戶加強投入環節投入產出效益分析和經濟核算，才有利于農戶在節本降耗中獲取最大的效益，提高農戶的競爭力和市場適應能力。第二，研究糧食價格支持政策時，不僅要關注微觀主體農戶成本的總體水平，更要考慮農戶生產環節各要素貢獻程度，從宏觀層面有針對性采取措施，遏制價格成本輪番上漲惡性循環，真正發揮價格支持保護糧農基本收益的作用。第三，目前國內外糧食價差較大，提升國內糧食價格的空間受到擠壓，通過引導稻農投入環節生產要素有效組合和高效利用，控制成本大幅度上漲或者降低相對成本途徑，可提高糧價的競爭力。第四，研究農戶的生產和投入行為，通過發揮農戶收入增長內部動力和外部條件作用，改善內外部發展環境，促進種糧農民收入增長。第五，統籌兼顧培育新型農業經營主體和扶持小農戶，采取差異化政策，特別是依靠農業科技進步，促使農戶和現代農業有機銜接，把小農戶引入現代農業發展的軌道。

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