要素稟賦結構、時間門檻和水稻生產布局變遷

王 艷

(寧波大學 商學院，浙江 寧波 315211)

我國是水稻生產和消費大國，水稻播種面積和產量長期居全國糧食作物首位。水稻生產的穩定對于確保“谷物基本自給、口糧絕對安全”的糧食安全戰略基礎目標而言具有重大意義。水稻生產增長更是成為推動糧食總產連續增長不可忽視的重要力量。我國水稻主產區承擔著稻米供給重任，供給的穩定和增長與水稻生產布局及其變化息息相關。改革開放以來，我國水稻生產布局發生了較大變化(如圖1)，水稻生產重心軌跡出現由南向北移動的趨勢[1-3]。主要表現為以南方稻作區為首的傳統稻米優勢產區的水稻生產規模快速下降；而與此同時，東北稻作區水稻播種面積表現出上升趨勢，近些年來成為我國水稻生產增長貢獻突出的新興產區[4]。

研究水稻生產布局變化及其影響因素的文獻較為豐富，相關研究已從多個角度解釋了水稻生產布局變化的影響因素：首先，從外部環境來看，氣候變暖為水稻種植界限北移提供了可行性[5-6]；其次，大米需求結構變化和農業科技進步等因素為水稻種植布局調整提供了市場和技術支撐的外部客觀條件[3，7]；再有，工業化城鎮化進程加快帶來的農地非農化，尤其對南方傳統主產區水稻播種面積的減少起到直接影響；最后，從種植業內部來看，各水稻產區水稻與其替代作物的相對收益決定了其生產規模和生產布局變動[7]。以上研究將水稻生產置于我國城鎮化工業化背景下，綜合考察農業與非農產業、農業內部各作物之間的比較優勢與產業變動特征。

總結已有文獻不難發現其主要是從市場需求、氣候變化等視角對水稻生產布局變動的影響機理開展了一系列卓有成效的研究。如果從供給角度來看，要素是供給側最基本的活躍單位。從要素稟賦視角考察產業結構調整和經濟增長方面的經典文獻有Rybczynski(1955)、Acemoglu, et al.(2008)等[8-9]。近年來以林毅夫為代表的學者提出的“新結構經濟學”理論認為：一個國家的產業結構由其要素稟賦結構決定，經濟增長過程中要素稟賦的內生變化決定了不同行業的興盛和衰亡[10-11]。要素稟賦結構變化對種植業內部結構調整也產生了重要影響，相關文獻用大規模微觀調研數據實證分析了農業勞動力加速轉移背景下，勞動力成本上升導致農戶在生產決策過程中要素替代、產品替代以及相應的條件約束[12-15]。

借鑒上述理論和經驗研究，如果從行業維度向空間維度擴展，全國層面上水稻生產布局變遷其實是建立在各產區水稻種植規模調整的基礎上，農業要素稟賦結構變化在生產布局變動中起到了基礎性推動作用。而現有文獻主要是利用局部地區的農戶要素投入的微觀數據探討種植決策變化，并沒有從全局把握對水稻布局變遷的影響；其次，也只是側重從單個要素(如農業勞動力)的視角出發，而較少從要素稟賦結構動態變化的視角進行分析。因此厘清農業要素稟賦結構變化對水稻生產布局變化的作用機制是本文的主要研究目標。

一、分析框架和研究假說

自改革開放以來，我國農業生產面臨的要素稟賦相對結構發生了深刻變化。總量上，耕地和農業勞動力基本上處于凈流失狀態，以生物化學技術和農業機械化技術為代表的資本投入明顯快速增加[16-18]；從不同作物品種的角度，不同作物的要素投入結構存在行業異質性[17]。因此，為了厘清要素稟賦結構變化對水稻布局變遷的影響機制，本部分首先提出理論分析框架，進而提出研究假說。

假設在完全競爭市場條件下，一個農產品生產-消費經濟體由眾多同質的家庭和無數農作物品種組成。單位面積土地上，農產品生產需要投入的基本要素有勞動力(L)和資本(K)。an是生產農產品n的要素投入結構，用資本密集度(也即K和L的投入比例)表示，不同農產品要素投入結構存在差異。假設所有生產技術的規模報酬不變。特別是農產品0的生產只需要勞動力投入，1單位勞動產出1單位產品0。生產任何農產品n≥1，都需要投入勞動和資本。

根據以上基本假設，進一步繪制示意圖(圖2)來解釋農業要素稟賦如何影響水稻及其替代作物的種植規模。圖2中，橫軸和縱軸分別表示農業生產中的勞動力和資本要素，O是原點。為了簡化，an、an-1和an+1代表水稻及其同時期的兩種替代作物，其資本密集度隨著n的增加而遞增。假設Q=(L,K)表示農業生產的初始要素稟賦。當an

圖2 農業要素稟賦如何影響水稻及其替代作物種植規模的圖解

根據以上分析可以提煉本文的研究假說：要素稟賦結構動態變化過程中，水稻資本密集度越是小于該地區總體農業資本密集度(也即水稻相對資本密集度越小)，總體而言其水稻種植規模呈現調減趨勢；反之則相反。

二、實證模型構建以及變量描述性統計分析

(一)基礎模型構建

為了驗證上述研究假說，在借鑒劉順飛(2007)[7]、Jiandong Ju等(2015)[11]的基礎上，同時為了更好地捕捉核心變量的非線性特征，構建一個包含二次項的基礎模型，形式如下：

β5Pit+μi+εit

(1)

如何有效衡量核心變Xit是關鍵。由于本研究時空跨度均較大，很難獲取所有產區與水稻同時期種植的所有作物的相應數據，因此借鑒相關研究，選取水稻主要替代作物作為參照[7,19]。各水稻產區水稻主要替代作物的選取原則為：各產區與水稻生長季節相同、形成用地競爭的播種面積較大的作物，作為水稻的主要替代作物。同時考慮到數據的可獲性，擬選取的各產區水稻的主要替代作物如下：東北區和西南區為玉米、長江中下游產區和南方產區為經濟作物柑桔。因此，Xit可以表示為：

(2)

式(2)中，下標r和A分別代表水稻以及與水稻同時期種植的所有作物；K和L分別表示資本和勞動力投入要素。Krit/Lrit、KAit/LAit分別為水稻主產省i在t時期水稻生產的資本-勞動比以及同時期所有作物的資本-勞動比。其中，KAit/LAit需要考慮水稻與其主要替代作物的權重(即播種面積)，故而式(2)中KAit/LAit可以表示為：

KAit/LAit=(Srit·Krit+Sait·Kait)/

(Srit·Lrit+Sait·Lait)

(3)

式(3)中，下標a代表水稻的主要替代作物，因此Sait、Kait和Lait分別表示主產省i在t時期水稻主要替代作物的播種面積、資本投入和勞動力投入。由此，根據式(2)和式(3)可以測算出歷年各省份水稻資本密集度與該省同時期種植所有作物總資本密集度的比值，也即Xit。Xit越小于“1”，說明水稻資本密集度越是小于該省總體農業資本密集度，根據研究假說，預期其水稻播種面積調減趨勢越明顯；反之則相反。

(二)數據來源與主要變量描述性統計分析

考慮到數據可獲性和樣本代表性，水稻播種面積及其占比非常少的省份和地區均不納入樣本考察范圍(如青海、甘肅、寧夏、新疆、河北、山東、陜西、山西、上海、北京、天津、重慶等)。同時，考慮到變量的一致性和可比性，同一稻作區水稻主要替代作物的選擇應相同是重要前提，而在改革開放以來的長時間序列中，個別省份水稻的主要替代作物發生了較大變化，為避免影響實證結果，故而將發生這類情況的浙江、河南 剔除。因此，最后本文確定的研究樣本為4個主要稻作區，分別為東北稻作區(包括黑龍江、吉林、遼寧3省)、長江中下游稻作區(包括湖北、安徽、江蘇3省)、南方稻作區(包括江西、湖南、福建、廣東、廣西5省)和西南稻作區(包括四川、貴州、云南3省)。

本文基礎模型中涉及的各省水稻和主要替代作物的資本和勞動力等要素投入數據來源于歷年《全國農產品成本收益統計資料匯編》，其中，資本投入主要為作物生產的所有中間投入，包括種子、化肥、農藥、機械作業等物質與服務費用，并通過生產資料價格指數折算成不變價格；各省水稻及其替代作物播種面積、有效灌溉面積、耕地面積等數據來源于《改革開放三十年農業統計資料匯編》、歷年《中國農村統計年鑒》《中國農業統計年鑒》和《中國國土資源年鑒》等。表1報告了主要變量的描述性統計分析結果。

根據表1的描述性統計分析結果，核心變量水稻相對資本密集度X均值東北稻作區最大，為1.07，而南方稻作區最小，為0.96。說明總體來看東北稻作區水稻資本密集度要大于該區總體農業資本密集度，而南方稻作區則相反。結合水稻生產在東北稻作區擴張最快、南方稻作區壓縮的變化趨勢，這一核心變量的統計分析結果是對前文研究假說的初步印證。

表1 主要變量的描述性統計分析

三、各大稻作區基礎模型實證分析

(一)單位根檢驗

只有在回歸變量平穩的前提下，建立的面板模型才可以避免“偽回歸”而產生的虛假結果。基于穩健性考慮，本文選擇LLC檢驗和Fisher檢驗作為單位根檢驗方法，其中Fisher檢驗主要包含Fisher ADF和Fisher PP檢驗。對各變量原始序列進行單位根檢驗，檢驗結果見表2。

表2 原始變量的面板單位根檢驗

表2檢驗結果極少有達到10%以下的顯著性水平，表現出不平穩的特征。進一步對不平穩序列進行一階差分處理后，均表現出平穩特征(表3)，說明可以進行下一步實證分析。

表3 原始變量一階差分序列的面板單位根檢驗

(二)基礎模型回歸結果

表4匯報了各稻作區基礎模型(式1)的估計結果。

表4 基礎模型估計結果

除南方稻作區核心變量水稻相對資本密集度及其平方項不顯著外，其余產區均顯著。其中，東北稻作區X對Y的影響呈現正“U”形關系，而長江中下游和西南稻作區X對Y的影響存在一個倒“U”形的數量關系。根據回歸結果，核心變量的影響與理論預期存在差距，尤其是在水稻面積調減最大的南方稻作區甚至沒有解釋力，更加說明X對Y的影響并不是簡單的線性關系，可能存在門檻值，還需要進一步分析。

時間趨勢變量T代表技術進步對水稻播種面積的影響。其在長江中下游、南方和西南稻作區的回歸結果中為負且顯著，說明水稻生產技術進步客觀上推動了我國南方地區水稻面積的減少，符合預期；東北稻作區時間趨勢變量的系數顯著為正，說明東北稻作區技術進步更多地體現在對當地優勢作物的支持上，水稻技術進步相對滯后于其他優勢作物，其對水稻規模的壓縮調整并沒有助推作用。

灌溉面積占比變量W代表水資源約束對水稻播種面積的影響。東北稻作區灌溉變量的系數顯著為正，且系數值0.446 3明顯要大于其他水稻主產區，說明在水資源較為匱乏的東北地區，水稻播種面積快速擴張也得益于灌溉條件的大力改善。西南稻作區灌溉變量呈現顯著的負向影響，因為該區水稻生產多屬于自給自足型，商品化、市場化程度較低[1]，近年來水稻面積基本平穩略有下降。

政策虛擬變量P對水稻播種面積占比呈現顯著的正向影響，說明糧食市場化改革以前，政策對傳統水稻主產區水稻生產有明顯的促進作用。

四、東北和南方稻作區的門檻效應分析

基礎模型回歸結果中，南方稻作區的核心解釋變量并不顯著，說明僅僅用基礎模型進行分析是不夠的。考慮到研究樣本時間區間較長，從1978年至2014年長達37年的時間里中國農業生產發生了較大的變化，尤其是農業改革的漸進性，這些改變有可能會使得模型存在結構突變的可能性。而面板門檻模型的優點在于能夠跳出傳統線性假設，通過門檻值劃分變量的“區制”，因此對于存在結構突變的樣本分析方面有較突出的優勢[20-21]。鑒于此，本文重點對水稻播種面積變化較大、調整方向相反的東北和南方稻作區，借鑒Hansen(1999)的面板門檻回歸方法，分別以時間變量(T)作為門檻變量，采用Bootstrap方法進行門檻效應檢驗，以期對前文結果給出更加合理的解釋。

(一)門檻效應檢驗

表5報告了以時間變量(T)作為門檻變量，解釋變量X、X2和W的門檻效應檢驗結果。可以看出，兩大稻作區的單門檻效應均通過了顯著性檢驗，也即說明變量X、X2和W對東北和南方稻作區水稻生產布局變化的影響確實存在著基于時間的門檻效應。更進一步結合對門檻值的估計和門檻個數的bootstrap檢驗(表6)，可以看出東北稻作區和南方稻作區的門檻值分別為1995和2003。

表5 門檻估計值

表6 門檻個數的Bootstrap檢驗

(二)門檻回歸模型

根據門檻效應檢驗結果，東北和南方稻作區均適用于單一門檻模型，因此構建門檻回歸模型形式如下：

Yit=γ0+γ1XitI(T<θ)+γ’1XitI(T≥θ)+

γ3WitI(T≥θ))+γ4Tit+γ5Pit+ui+εit

(4)

其中，上式(4)中I(·)為指標函數，當括號內條件滿足時I(·)=1，否則I(·)=0。θ為特定的門檻值。根據前文的門檻效應檢驗結果，東北和南方稻作區的門檻值θ分別為1995和2003。根據(4)式分別對東北和南方稻作區進行門檻效應分析，結果分別見表7和表8，在報告了門檻模型估計結果的同時，還報告了基礎模型參數估計情況以供對比分析。

表7 東北稻作區基礎模型和門檻模型的估計結果

表8 南方稻作區基礎模型和門檻模型的估計結果

相比較基礎模型而言，兩大稻作區門檻回歸模型的擬合優度更高，調整后的R2分別為0.868 0和0.777 4，分別比對應的基礎模型要高0.066 0和0.085 8個單位。說明在兩大稻作區門檻回歸模型中被解釋變量Y的86.80%和77.74%的變異可由對應模型的解釋變量X、W、P以及T所解釋，并且高出的R2主要來自于門檻的設定。尤其是南方稻作區，門檻回歸結果中核心變量X的顯著性水平比基礎模型高，說明門檻模型更具備解釋力。

東北稻作區水稻相對資本密集度對水稻規模的影響以1995年為時間門檻，前后均呈現出正“U”形特點。在門檻變量1995年前、后，其“U”形谷底(對稱軸)對應的X值分別為1.366 6和1.159 4。說明跨越時間門檻以后，X對Y向正向關系轉化的拐點值從1.366 6下降到1.159 4。再結合兩者散點圖來看(圖3b)，1995年以后“U”形曲線呈現左低右高的非對稱特征，總體來看正向互動關系明顯。說明1995年以后東北稻作區生產結構調整更加符合市場，要素配置效率得到大幅提高。

南方稻作區水稻相對資本密集度對水稻規模的影響以2003年為時間門檻，前后分別表現出不同特征。結合變量關系的散點圖(圖3c)，2003年以前呈現出右截斷特征的倒“U”形關系，倒“U”形頂峰(對稱軸)對應的X值為0.937 5。雖存在拐點但總體呈現正向趨勢。但在跨越時間門檻2003年以后，就呈現出較為顯著的單調遞增關系(圖3d)。

圖3 東北和南方稻作區變量X與Y散點圖和擬合曲線

之所以存在“U”形拐彎效應以及時間門檻，本文認為我國農業政策和漸進性改革的制度效應是其中的重要因素之一。東北稻作區時間門檻變量為1995年，該時間段正好處于糧食市場化改革起始階段[1,16]，市場機制這一“看不見的手”的作用逐步得以發揮，要素資源市場化配置促進了種植業生產結構順應市場規律進行自發調整，具體表現為農戶在種植決策中對市場和要素相對價格的反應更為靈敏，可以自發地調整生產結構；而南方稻作區時間門檻變量為2003年，該時間段正處于農產品和農業生產資料市場化改革的深化階段，隨著市場經濟體制的完善，政府干預逐漸減少[16]。可以看到的是，計劃經濟時期扭曲的資源配置逐步得到糾正，種植結構調整逐漸朝著要素配置市場化的方向發展。因此從總體來看，隨著要素市場化改革的深入以及要素配置效率的提高，愈加靠近和契合本文分析框架中完全競爭市場的前提假定，尤其是跨越時間門檻后，研究假說更加得以驗證。

五、結論與啟示

本文基于農業要素稟賦結構變化的視角討論水稻生產布局變化的影響機理。根據水稻與其主要替代作物生產的資本密集度差異，構建理論分析框架，并提出研究假說：水稻資本密集度越是小于該地區總體農業資本密集度，總體而言其種植規模呈現調減趨勢；反之則相反。基礎模型回歸結果表明，核心變量的影響與理論預期存在差距，模型本身可能存在結構突變。對此，本文進一步構建面板門檻模型，對水稻生產規模調整幅度最大、調整方向相反的東北和南方稻作區分別進行回歸分析，結果表明：水稻相對資本密集度對水稻生產布局變化的影響在兩個稻作區均存在基于時間變量的單一門檻。跨越時間門檻以后，要素市場化改革使得要素配置效率得以大幅提高，本文的研究假說更得以驗證。

改革開放以來水稻生產布局變化是我國農業種植結構調整的一個重要組成部分。根據前人研究，需求結構變化是引致其變化的根本原因，同時還受到種植結構調整空間、區域資源稟賦條件等諸多方面的約束。基于要素投入角度，不同作物品種由于技術進步程度差異等方面的原因，要素稟賦結構存在行業差異，且其生產規模的調整受制于區域總體要素稟賦結構變化的影響。改革開放以來，市場化改革極大地促進了要素資源配置效率的提高。水稻生產布局變遷順應市場發展規律，是資源要素配置優化的體現，也符合農業供給側結構性改革的內在要求。因此，相應的政策啟示有：①對于水稻規模增長較快的東北稻作區，應通過諸如加強良種培育、改善灌溉條件等方式完善其水稻生產的配套技術措施。②對于南方稻作區，水稻生產規模自改革開放以來經歷了大幅下調以后，近年來其調整已趨于平緩。因此，該地區更應遵循資源稟賦特征，因地制宜合理布局，完善糧食生產功能區建設和推進適度規模化經營。③在種植結構調整的引導方面：農業技術進步不僅可以降低作物生產的中間資本投入，也可以改變作物生產的要素投入結構。因此，應根據市場需求加強科技攻關，具有針對性地引導農業技術進步從而有效推動種植結構調整。