糧食生產技術效率視角下耕地可持續利用的實證研究

曾志勇

(1.武漢學院金融系，湖北武漢 430212； 2.華中農業大學經濟管理學院，湖北武漢 430070)

踏入21世紀以來，中國糧食產業已經摒棄了傳統的運營狀態，煥發出新的活力，在糧食生產環節已經獲得了喜人的成績。中國國家統計局發布的相關數據顯示，截至2015年，我國糧食生產總量達到了62 143.5萬t，比2014年增加1 440.8萬t；2004—2015年，中國糧食生產實現“十二連增”，平均每年增幅高達2.8%。盡管當前國內的糧食生產已經基本穩定，但并不就意味著我國的糧食安全就得到了保障，監管缺乏和體制不健全是滯后國內糧食生產進展的關鍵因素。人口數量激增，工業化發展迅速，城市化進程加快，各種因素均長遠地影響著糧食的需求，同時日益嚴苛的生態環境壓力，以及農村耕地資源短缺的問題，都揭示了當前糧食生產領域的困境[1]。《中國國土資源公報2015》顯示，截至2015年年底，全國耕地面積為13 499.87萬hm2，人均耕地面積為0.098 hm2，不足世界平均水平的40%[2]。所以，資源限制與環境超載將制約耕地資源的可持續利用水平，嚴重威脅糧食安全，這將成為實現我國經濟社會可持續發展的主要瓶頸[3]。鑒于此，本研究從提升糧食生產技術效率出發，以糧食主產區為研究對象，運用耕地壓力指數模型與數據包絡分析方法，闡述技術效率、資源投入與耕地可持續利用之間的關系，從資源利用效率上為耕地資源可持續利用爭取更大的空間，從根本上緩解耕地利用壓力，確保國家糧食安全。

1 理論分析框架

耕地資源是我國農業生產中重要的戰略性資源，特別是對農業發展領域來說，土地資源的未來利用狀態將深遠地影響著糧食產業的發展，同時也是糧食產量穩定的基礎和保證。當前，學者們主要從評估土地資源的循環運營態勢以及妨礙當前耕地運用情況的問題展開深入的闡述，對耕地資源可持續利用的問題進行了研究[4]。比如高明研究了黑龍江省耕地可持續利用的狀況，認為在糧食主產區，農戶對耕地持續性利用的積極性由于種地收入在家庭總收入中的比重下降而受到嚴重影響，進而制約了糧食生產[5]；劉旭曄運用湖北省縣級面板數據從人口、經濟、土地3個維度分析了城鎮化對耕地可持續利用的影響程度，結果表明人口城鎮化、經濟城鎮化和土地城鎮化均對耕地可持續利用造成顯著的負面影響[6]；有分析人員采用DEA分析手段，對我國在糧食主營環節的生產狀況進行了深入的研究，從相關數據中發現，我國自進入21世紀以來，糧食綜合產值雖然有所提高，但是應用的技術還相對落后，缺乏高新技術的扶持，同時純技術效率偏低，影響了產業鏈的穩定[7]；此后，有專人針對土地細碎化的問題采用隨機前沿生產函數進行了研究，并從中找出了影響糧食生產技術效率上升的因素[8]；高鳴等也借助空間計量方式，斟酌了當前國內對于糧食生產技術方面的需求，同時確認了我國農業機械化建設過程中存在不足的地方，亟需得到新型技術的扶持[9]；此外，還有部分人員提出了技術效率對于糧食產量的影響因子，由此鑒別出糧食生產需要高新技術的融合，對提高糧食的綜合產量具有非常重要的現實意義[10]。

總而言之，國內糧食生產應用的技術還是相對落后的，而經濟學理論的深入探索將會對此有所促進。但以往的研究大多基于宏觀層面，研究內容主要集中在效率水平測算及影響因素方面，研究范圍主要集中在全國，同時對于農耕用地的認知度也相對薄弱，地區差異性明顯。所以，本研究從技術效率提升的角度出發，以糧食主產區作為主要的研究范圍，研究層面由宏觀轉向微觀，研究內容主要是闡明技術效率、資源投入與耕地可持續利用之間的邏輯關系，這是與以往研究最主要的區別，彌補了過去研究角度單一、研究范圍固定、研究內容趨同的不足；并且通過有效的手段和合理的管理模式，最大限度地使耕地資源得到最充分的利用，并獲得最大化的產業效益，其中的影響因素與作用機制見圖1，從資源利用效率上為耕地資源可持續利用爭取更大的空間，從根本上緩解耕地壓力，確保國家糧食供給。

根據有關報告，我國糧食主營區間的架構并不是倒三角形式，而是經由生產環節、消費渠道，以及行業支架等驅動形成的，有著流通性，同時與糧食供求關系的差異十分明顯。由此，糧食供需不穩定將會是妨礙糧食產業穩定及繁榮的導火線[11]。土地資源的可持續運營是我國糧食生產環節相當重要的部分，所以具備領先的技術、完善的設備將會是驅動產業發展的關鍵，具體表現在2個方面：第一，收入水平約束了糧食生產效率的提高。首先，收入制約了生產要素的投入；其次，收入水平制約了對教育的投入。第二，技術水平約束了糧食技術進步貢獻率的提高。首先，技術創新力度不夠制約了糧食生產過程中技術貢獻率的提高與技術進步；其次，技術落后制約了技術的推廣使用。因此，有學者提出，改善糧食主產區人力資本狀況、提升農耕技術、改善傳統的經營態勢，以此確保國家糧食安全。

2 數據來源及方法

2.1 數據來源

本研究采用的資料為1997—2013年我國糧食主產區有關耕地面積、糧食播種面積、糧食生產投入和產出數據。關于提及的相關糧食主營區間的劃分借鑒了我國財政部下達的相關區域指標，同時對于其中的多個省有明確的羅列，包括了遼寧、黑龍江、山東、湖北、江西等13個省區。其中涉及的資料來源于歷年的《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》，部分變量基于年鑒數據計算而得。

2.2 研究方法

2.2.1 耕地資源壓力指數 從許多國外的數據中可以發現，一般國外對于可持續利用狀況的表述，通常會采用耕地資源的生態限度及耕地自然系統的極限系數來進行標記，同時以此衡量。本研究嘗試使用壓力指數作為本次分析的資源衡量手段，且用于分析可持續狀態下，構建資源壓力指數的關鍵體系。參照了國際上水資源可持續運用的警戒線標準，同時將耕地資源稟賦的40%作為耕地資源的可持續利用量來納入統計[12]，由此構成的耕地資源壓力指數為：

2.2.2 數據包絡分析 技術效率衡量的是目前的要素利用在多大程度上使生產技術得到充分發揮，即要素在多大程度上被充分利用。DEA又稱之為數據包絡分析方程，是用于測度效率的一種非參數方法，有著科學性，能夠將決策單元投入和產出的數據反饋到坐標空間當中，并且投影到坐標框架之中，用于求取最大產出邊界值和最小產出邊界值。并經由一定的標準來決定單元相關效益。

假設被評價的決策單元為j0∈{1,2,…,n}，DEA的基本模型C2R為：

(1)

該式代表的是評估對象的效益，同時可以表達的是第i種資源的投入情況，第r種為輸出量，對于第i種投入的資源則有一定的限制，而同時第r種也有一定的劃分。上述的基本模型(1)可以轉化為以下對偶模型：

(2)

式中：θ即為技術效率值，λjxj和λjyj是投影到前沿面上的點，S-和S+是松弛變量。

3 結果與分析

3.1 糧食主營產業區間的可持續運行態勢分析

作為帶動農業發展的關鍵因素，農耕用地的可持續運營起到關鍵性作用，糧食主產區占據了全國70%的范疇，是我國經濟發展的又一大主導組成部分。因此，對糧食主產區耕地資源可持續利用進行分析就顯得特別重要[13]。根據上面的定義構建糧食主產區耕地資源壓力指數，其中，耕地利用量用糧食主產區的糧食播種面積來表示，而耕地資源稟賦則用糧食主產區每年末的耕地面積來表示。由此，糧食主產區耕地資源壓力指數的計算結果如表1所示。

由表1可知：第一，糧食主產區的耕地用地壓力系數不斷攀升，僅有幾個省份的平均水平低于全國數據。導致這個現象的最主要因素是糧食生產對耕地利用量的要求較高；另一方面，耕地利用的低效性也導致了耕地利用壓力的增大。第二，黑龍江的平均耕地資源壓力指數最大。一方面，黑龍江作為我國重要的商品糧輸出基地，糧食生產的任務較重，1997—2013年黑龍江的平均糧食產量為6 013.08萬t/年；是糧食主產區中糧食產量最高的。另一方面，黑龍江的耕地資源利用效率較低，1997—2013年的平均化肥施用量為165.55萬t/年，是糧食主產區中化肥施用量最少的省份(最高的湖北達到529.58萬t/年)；此外，黑龍江的有效灌溉率是糧食主產區中最低的，僅為29.86%，最高的山東為73.21%。因此，糧食產量的高要求與耕地利用的低效率雙重原因造成了黑龍江耕地利用的壓力增大。第三，糧食主產區耕地資源壓力指數呈現出趨同性的特點。從1997—2013年耕地資源壓力指數的平均值可以看出，糧食主產區所有省份的耕地資源壓力指數都大于1，即表明耕地利用量都超過了耕地資源的可持續利用量，耕地資源的利用率較低，耕地可持續利用的空間較小，耕地可持續利用面臨較大的壓力。但是具體省份的耕地資源壓力指數也存在著差異，例如平均資源用地壓力較低的是湖北地區，當地的系數升幅并不高，平均壓力最高的是黑龍江地區，已經超出了2。這說明糧食主產區耕地資源壓力指數既具有共性又表現出不同的個性特征，下面將對這些個性特征做進一步的研究分析。

表1 糧食主產區耕地資源壓力指數

3.2 糧食主產區耕地可持續利用的技術效率分析

通過融合多種數據和分析模型，構建出糧食主營區間的技術應用效率評價指標，同時借助DEA模型，以及歷年來的糧食生產面板數據，用于度量其中的平均值，衡量出適宜且有用的資料。其中對于各種影響糧食生產穩定性、危害種植地可持續發展的因素均納入了分析，由此選取了其中較有代表性的投入變量與產出系數進行比對(表2)。值得一提的是，DEA模型所測算的結果是相對效率值，由此在鑒別2000—2013年的糧食生產技術效率時，需要納入截面數據進行整合。本研究運用數據包絡分析軟件DEAP 2.1對糧食主產區的面板數據進行測算糧食生產技術效率(表3)。

表2 糧食生產技術效率的變量選擇

注：直接生產費用包括種子秧苗費、化肥費、農膜費、農藥費、蓄力費、機械作業費、排灌費、燃料動力費、棚架材料費、其他費用；間接生產費用包括固定資產折舊費、農具購置修理費、管理、銷售費用。

由表3可知，糧食主產區的糧食生產技術效率在2000年之前有所提高，但2000年以后又出現下降的趨勢，總體上糧食生產技術效率處于較低的水平。從糧食主營地區的產業數值看，黑龍江省的糧食生產環節中存在較大的資源浪費情況，基于糧食產量不變的前提下，農業發展中的各項投入均出現了減少情況，明顯看出了黑龍江省對于糧食產業發展投入資源不夠充分，有關部門也沒有引起重視。在不影響糧食生產訴求的前提下，當地的農業項目資源投入應當逐步增強。其糧食產量為6 216.37萬t/年，農作物總播種面積為 12 200.79×103hm2/年；化肥施用量為244.96萬t/年；有效灌溉率僅為29.86%；糧食播種面積高達11 564.36×103hm2/年，農業技術水平低下、排水澆灌系統不夠完善，缺乏可持續性，從而影響了當地農耕活動的前進，為此，更要進一步落實當地耕地資源的可持續發展工作。

除此之外，在我國內蒙古、遼寧以及吉林這三大省份，其糧食的生產總值也是相對較低的，達不到業內的平均水平，低于0.90。2012年和2013年的糧食產業效率持續下滑，吉林省的糧食產業依然沒有回升，甚至出現下降趨勢，僅為0.74左右。而河北、四川等多個省份，糧食生產技術效率明顯要高于其他省份，其中尤以安徽糧食生產效率為最高，河北的糧食生產技術效率卻有所回落。而河南、江蘇2省的糧食生產總值也逐步上升，從中發現生產技術效率最高的要數山東和江西以及湖北等地，其產業價值一直排在我國的前列。這表明要緩解耕地壓力既要保留已有的優秀管理模式，同時也需要納入新技術和新方略。

3.3 農耕用地可持續運用及糧食生產技術效率的關聯性分析

中國雖然是糧食產量大國，但糧食生產方式落后，耕地利用率較低，土地灌溉方式沿用傳統手動操作的地區依然較多，應用灌溉水的情況依然較少。這都充分說明我國耕地資源壓力指數較大。耕地資源壓力指數主要受到經濟增長、資源稟賦、資源利用效率等其他因素的影響[14]，其中，糧食生產技術效率是最主要的影響因子。所以，技術創新和進步可以改善資源利用方式，提高資源產出效率。在提高技術水平的同時，提高資源配置效率，減少資源利用的不充分，是耕地資源可持續利用的另一重要措施。

在經濟發展的初期，經濟增長的動力主要來自于農業部門，農產品是第二、三產業生產的原料[15]，并且在技術水平有限的前提下，我國糧食產業總體產值上升得益于各種資源投入的扶持，同時得益于可持續舉措的帶動、資源要素的大量投入，此時期的經濟增長必然會加大耕地用地情況的壓力。伴隨我國經濟環境的改變，已有的運營方式已經對傳統的產業發展依賴不斷減小。此外，產業結構不斷完善，技術水平不斷優化升級，農業生產中資源要素的貢獻率不斷降低而技術要素的貢獻率不斷提高，經濟增長對耕地資源可持續利用的壓力將隨之減小。因此，經濟增長與耕地資源壓力之間的關系是不斷變化發展的。不僅是日漸緊迫的經濟壓力，同時由于耕地使用度的迫切壓力，資源稟賦甚至是生產方式都進一步影響著我國糧食產業鏈條的穩定[16]。所以為了更好地辨析我國糧食產業技術效益，以及農耕資源稟賦等相關因素對耕地資源壓力的影響情況，本研究專門建立了線性函數用于解析：

表3 糧食主產區糧食生產技術效率

Y=c+αX2+βX2+γX3+υ。

(3)

式中：Y代表農耕用地壓力，而詳細數據在前面已經有所論述，并且基本反映出了耕地的壓力系數。這部分應用的數據均源自表3的資料，且需要統計出糧食生產技術效率，以及耕地資源稟賦情況。采用表3的數據，應用加權計算方式，對線性方程進行了估算(表4)。通過表4可以知道，P1至P12是糧食主產區各個省份的政策虛擬變量，是對采用相關策略下所反映出的影響因子。其中把黑龍江省作為對比省。

從表3、表4可以知道，糧食生產技術效率有所上升，由此也顯示出耕地資源壓力有所回落，減少了資源浪費，其中生產技術效率的提升起到很大的作用。為了可以直接且有效地降低耕地資源的壓力，需要充分提高配置度，以及減少各項資源的浪費，特別是糧食生產環節的資源利用量。通過糧食生產技術的探討，可以窺探出各個省份在糧食生產環節的發展趨勢。對于降低耕地壓力、提升產值均需要有著良好的支架。例如，從結果中可知遼寧、吉林等省份，自20世紀末已經開始注重產業鏈的調整，但是由于側重區間不正確，導致生產技術效率升幅不明顯。這幾個省份最大的問題就是耕地資源過度浪費，沒有形成可持續框架。在沿用舊式技術體系的情況下，黑龍江的糧食生產環節出現了34%的效率損失，對于耕地資源來說，這就是一種資源浪費的現象。如果將這部分損失的資源充分利用的話，就將意味著黑龍江省可以挽回34%的效率。

表4 函數估計結果

注：*、**、***分別表示參數值在10%、5%、1%水平上顯著。

地區的經濟增長對于糧食生產環節而言，有著必然的影響性。經濟的升幅是一個產業結構是否需要調整的關鍵因素。農業耕地的運用也需要符合市場發展狀態，為了收緊資源的鋪張問題，降低農業依賴性，加大環境可持續發展，糧食主產區的耕地資源壓力可想而知。通過表1可以知道，糧食主產區的耕地資源壓力系數最高的要數遼寧省，其耕地資源壓力已經達到了2以上。

資源稟賦與GDP及應用的技術均屬于外部影響條件，比如河南省與湖北省2個省份，其糧食產業所應用的技術與當前發展形態是持平的。河南的GDP大于湖北，而河南的耕地資源壓力指數卻大于湖北(河南和湖北1997—2013年耕地資源壓力指數的平均值分別為1.70和1.33)，河南的經濟水平稍微高出一些，但農耕用地卻有著較大壓力。主要是因為資源稟賦的差異導致的。2013年，河南的耕地資源稟賦為 8 106.56×103hm2，湖北為14 323.45×103hm2。

糧食主產區所應用的降低耕地資源壓力的相關策略均是虛擬變量。而系數絕對值的多少，是對于區間耕地資源壓力幅度的一個體現，由運算結果可知，遼寧省與吉林省為降低耕地資源壓力所進行的政策調整要比其他省份要低一些(表1)，因此，在減輕耕地資源壓力方面，這2個省份有較大的政策作用空間。

4 結論與建議

4.1 結論

首先，計算結果顯示，糧食主產區耕地資源壓力普遍較高，耕地可持續利用的空間較小，耕地可持續利用的壓力較大，對國家糧食安全構成了嚴重的威脅，并且糧食主產區不同省份的耕地資源壓力存在著明顯的區域差異。

其次，通過對糧食主產區糧食生產技術效率的對比分析發現，內蒙古、吉林等地的糧食生產技術效率較低，湖北、四川、安徽等地的糧食生產技術效率較高；相對應的，內蒙古、吉林等地的耕地資源壓力指數較大，湖北、四川、安徽等地的耕地資源壓力指數較小。在內蒙古、吉林等地生產要素投入和農民受教育程度較低，技術創新和技術推廣力度小，導致糧食生產技術低下，制約了耕地的可持續利用，為了保障糧食供給就必然會增加耕地資源投入，以耕地資源數量的增加彌補耕地利用率較低帶來的不足，耕地資源壓力必然加大。在湖北、四川、安徽等地生產要素投入和農民受教育程度較高，技術創新和技術推廣力度大，較高的糧食生產技術效率提升了耕地的可持續利用水平，減少了耕地資源的投入，進而減輕了耕地資源壓力。這一實證結論充分說明了技術效率、資源投入與耕地可持續利用之間相互影響、相互制約的邏輯關系，闡明這一關系正是進行本研究的價值所在。

最后，利用糧食生產技術效率與壓力系數的評估，同時將各種相關因子結合一起進行思考，不難發現糧食生產技術效率和耕地壓力系數是呈負相關關系的。糧食生產技術效率的升幅對于耕地資源而言有著較為明顯的影響，由此促進耕地資源的配置和產業運營，避免資源浪費，可以較大程度上緩解耕地資源壓力。此外，地區經濟發展水平、資源稟賦、政策虛擬變量等因素都將對耕地資源壓力指數產生影響。

4.2 建議

綜上所述，為了更好地確保糧食增長的穩定性，最大限度地發揮糧食主產區的生產優勢，應在城鎮發展背景下，以協調資源配置為基點，投入糧食生產要素布局為變量，一是促進糧食生產主營區間的規模化和效益性，以符合當前產業需求，同時構建穩固的梯度保護政策，傳播正面的糧食種植知識；二是減少耕地資源浪費，提高復種指數，改善耕地質量，致力于中低產田改造，建設高標準基本農田，最大限度地擴大耕地資源可持續利用空間；三是加快糧食主產區的農業技術創新，加大種糧技術的投入，關注推廣種植技術及相關策略的實施，促進種植效益的提升，確保良性競爭平臺的搭建，帶動專業化隊伍進駐，達到理想性的糧食種植局面，確保經濟效益有所回升，并豐富農耕資源的運營面。從長遠來看，加強糧食產業技術的研究，并且轉化各種領先成果，關注普及各類種植知識，加大我國相關政策扶植的力度，是糧食主產區乃至全國實現耕地可持續利用、緩解耕地資源壓力、保障糧食安全的根本途徑。