山東省玉米生產投入產出的結構分析
——基于對300個農戶的調研

趙順宏，孟子恒，賈舒涵，李樹超

（青島農業大學管理學院，山東 青島 266109）

2020年中央一號文件中指出，要“保障重要農產品有效供給和促進農民持續增收”。玉米作為重要的農產品，對穩定糧食生產具有重要意義。作為山東省第二大糧食作物，玉米在山東省糧食生產中一直占據著重要的地位，其面積、單產和總產均居全國第2位，在夏玉米種植區中居首位。近年來，隨著山東省畜牧業以及玉米深加工企業的不斷發展，玉米逐漸成為山東省十分重要的糧食作物和飼料作物，在山東省農業生產中占據越來越重要的地位，玉米生產的好壞在很大程度上直接影響著山東省農業生產的發展，同時，受新冠肺炎、生豬產業恢復和對蛋白質食品需求增加等因素影響，全球糧食危機迫在眉睫。因此，科學地研究玉米產量的影響因素對提高玉米產量及品質、促進農民增收、推動農村經濟發展以及保障糧食安全具有非常重要的意義。

國外學者從不同角度、采用不同數據和分析方法，對玉米產量進行深入的研究。研究方法上，Attia等［1］基于DSSAT模型在干旱的地中海氣候中模擬玉米產量。研究角度上，Mupangwa等［2］從保護性農業角度出發評估不同豆類的種植系統對玉米產量的影響。Medina等［3］從糧食和能源管理角度出發預測玉米產量。Zhang等［4］從空氣污染角度出發認為對空氣污染進行控制可以幫助減輕中國因未來氣候變暖而導致的玉米產量損失。影響因素選擇上，Feng等［5］認為極端天氣和氣候現象，如干旱和極端炎熱，可能會對玉米產量造成顯著損害，并威脅區域和全球糧食安全。

國內學者也對此做了大量相關研究。研究方法上，賈良良等［6］基于Hybrid-Maize模型對河北省山前平原夏玉米產量潛力進行相關評價。白帆等［7］基于APSIM模型研究氣候變化背景下播種期對東北三省春玉米產量的影響。王利民等［8］以SWAP模型為基礎對黑龍江南部春玉米產量進行監測。董智強等［9］基于WOFOST模型評估氣象要素對山東省夏玉米生產的影響。韓智博等［10］基于DSSAT模型分析未來氣候變化對黑河綠洲玉米產量的影響。研究角度上，張紅艷［11］從供給側結構改革角度出發對中國玉米市場產量進行預測。曹永強等［12］從氣候變化和人類活動角度對黑龍江省玉米產量進行相關分析。于珍珍等［13］從人工神經網絡的角度對玉米產量進行預測。田謐等［14］從生物技術應用角度基于DNDC-CGE模型對玉米種植影響進行模擬。影響因素選擇上，劉禹含［15］總結了近幾年吉林省玉米生產現狀，從品種的選擇、化肥的用量及方式、播種時機、田間管理等方面入手，對玉米產量的影響因素展開分析。王帥等［16］對河北省臨時收儲政策變動背景下玉米產量變化影響因素進行分析，得出播種面積、有效灌溉面積和玉米產量之間存在正相關關系。巫振富等［17］對河南省夏玉米產量空間分布特征及其影響因素進行分析，并指出配方施肥可以有效提高作物產量。吳婕［18］從不同灌溉水平出發對河西綠洲玉米干物質積累過程及產量影響展開分析，指出膜下滴灌玉米產量與穗粗、穗粒數、出子率呈顯著正相關，通過提高玉米穗粗、穗粒數，可提高玉米產量。劉鋒等［19］采用剩余法根據周期波動規律對1970—2007年山東省玉米生產狀況進行了分析，提出影響玉米產量波動的主要因素是糧食政策和自然災害。

通過對國內外文獻的梳理可以看出，目前國內外學者對玉米產量影響因素的研究已經相對完善，但是也存在缺少調研數據、缺少農戶視角的相關研究、影響因素較為單一等問題。在研究方法上，學者們大多采用DSSA模型、APSIM模型、SWAP模型和WOFOST模型，具有較強的綜合性，但受到土壤條件、作物類型、田間管理等因素的影響，數據不易獲取，在一定程度上限制了這些模型的應用。也有部分學者采用Hybrid-Maize模型，該模型產生基于大量的田間試驗基本數據，需要輸入的參數少，但多是對模型在不同區域適應性的驗證、產量潛力及產量差評估等；在研究視角上，學者們主要從保護性農業角度、空氣污染角度、供給側結構改革角度、氣候變化和人類活動角度、人工神經網絡的角度、生物技術應用角度對玉米產量進行研究。研究視角都較為宏觀，大多從政策角度、氣候角度、技術角度對玉米產量進行研究，對農民自身的關注度較少，鮮有學者從農戶自身角度出發進行相關分析；還有部分學者在玉米產量影響因素上進行分析，主要是從化肥的用量及方式、灌溉方式及面積、自然災害、土壤物理性質等方面進行研究，多是從技術方面、生態方面進行某一類的研究，較為單一。本研究利用2019年在山東省實地調查的數據，在糧改飼背景下基于玉米種植大戶視角下對玉米產量的影響因素進行分析，并在此基礎上提出相關建議，以期為提高玉米產量、確保糧食安全提供參考。

1 玉米生產現狀

為研究山東省玉米生產的重要性，將山東省生產現狀與全國生產現狀作比較來展現研究的意義。

從表1可以看出，2009—2018年，山東省玉米總產量穩步增長，2018年達到2 607.16萬t，約占全國總產量的10.14%，較2009年增加了685.66萬t。玉米單位面積產量的提升主要在于機械化水平的提高、品種選育及玉米配套種植技術的發展，未來山東省的玉米產量仍有較大的提升空間。2009年，山東省玉米種植面積291.73萬hm2，截至2018年，其播種面積達到393.47萬hm2，較2009年增加了101.74萬hm2。玉米單位面積產量增長率遠低于其他發達國家，甚至稍低于全國平均水平。這是由于山東省人口眾多，種植面積有限，產量的提高大多依靠技術的發展。

表1 2009—2018年全國及山東省玉米產量和播種面積

2 數據來源

山東省地處黃河下游，土壤肥沃，氣候適宜，是中國重要的玉米主產區之一，隨著經濟社會的發展，山東省玉米種植面積迅速擴大，產量也在不斷增加，玉米常年種植面積在390萬hm2左右，2008年玉米產量為1 887.41萬t，2018年到達2 607.16萬t，增加達719.75萬t，山東省玉米種植區域主要集中在德州、濰坊、聊城、菏澤、濟寧、臨沂、青島7個地區，2018年7個地區玉米總產量達到1 717.84萬t，面積占比高達65.5%，產量占比達66.55%。這7個地區是山東省玉米主產區，是大面積種植玉米的典型代表。因此，基于數據的代表性和可獲取性，采用隨機抽樣方法對這7個玉米主產區進行實地問卷調查，涉及10個以上的縣或縣級市。抽樣方法為每個縣或縣級市抽取2個鄉鎮，每個鄉鎮抽取5個村左右，100戶以上的村子抽取5個農戶，100戶以下抽取2個左右。調查中詳細詢問了2019年夏玉米種植樣本農戶的家庭基本特征、玉米產量、用工情況、種植面積、種子投入、農藥投入、化肥投入、人工花費、灌溉花費、農機服務花費等情況，并就糧食改飼情況、技術服務情況以及是否參加合作社做了細致的調研，共收回問卷308份。經過數據整理，得到有效問卷300份。

3 理論分析框架與模型設定

3.1 理論分析框架

基于C-D生產函數理論來分析玉米投入對產出的影響，各因素對產出的影響如圖1。主要包括勞動力、技術與服務和資本。其中，被解釋變量是玉米產量，解釋變量按照勞動力、資本和技術與服務等其他因素分為三類。其中第一類勞動力是影響玉米產量增加的重要因素，自家用工和雇工來衡量勞動力的投入。第二類資本為玉米的生產和發展提供了資金支持，并對資本的投入作了區分，分為固定資本投入和流動資本投入。固定資本投入選取總種植面積；而流動資本選取種子、農藥、化肥、農機、灌溉、人工費用。第三類技術與服務等其他因素選取虛擬變量是否實施糧改飼、是否獲得技術支持、是否參加過合作社。

圖1 玉米投入對產出的影響路徑

3.2 模型設定

C-D生產函數可以清晰地分析要素投入和產出水平之間的關系，具有可線性化、計算便捷的特點［20］。影響玉米產量的因素除了各種生產要素投入外，還受到戶主個人特征、農戶家庭特征、制度、環境等外在因素的影響。因此，本研究選用多變量的C-D生產函數構建玉米生產函數。具體模型如下。

對兩邊同時取對數可得：

式中，Y是農業產值，A是技術水平，L是勞動力投入，K是資本投入。采用C-D生產函數為基礎加以改進，確定玉米產量為被解釋變量，解釋變量為勞動力、資金總投入、技術投入、種植總面積、是否實施糧改飼、能否獲得技術支持、是否參加合作社，并取其對數形式，其中β0為常數，β1、β2…β6為系數，u為干擾項，最終模型如下。

基于以上模型設定，提出如下研究假說。假說1，勞動力、資金、技術、土地等生產要素投入的增加將促進玉米產量的提高；假說2，糧改飼政策將進一步影響玉米產量；假說3，合作社對玉米產量的提高不存在較大的影響。

4 實證分析

4.1 描述性統計

對變量進行描述性統計分析，如表2所示。

表2 描述性統計

4.2 共線性檢驗

對變量進行多重共線性檢驗，檢驗結果見表3。從表3可知，基本不存在共線性問題，由于種植面積直接影響資本投入，因此認為有意義，所以暫且保留可以有效進行下一步分析。

表3 多重共線性檢驗

4.3 回歸分析與穩健性檢驗

借助Stata15.0對模型進行估計。首先，用最小二乘法，結果如表4所示。在最小二乘法回歸分析中勞動力、種植面積和是否實施糧改飼都是顯著的，在帶有t統計量的回歸結果中尤其是種植面積最為顯著。為了防止內生性問題對變量的顯著性影響，做內生性檢驗，得到P值為0.475，遠大于0.05，接受原假設，沒有遺漏變量，說明模型不存在內生性問題。為進一步確定模型的穩健性做穩健性檢驗，穩健性檢驗有多種方法，其中有替換別的被解釋變量、替換核心解釋變量，考慮到數據的可得性，將被解釋變量進行替換，采用總收益替換總產量，選取總收益是因為總收益和總產量呈強烈的相關關系，二者密不可分，因此采用總收益做替換變量，進一步回歸，回歸結果表明，資本投入系數、是否參加合作社、種植面積變化不大，勞動力系數由原來的極顯著變為5%的顯著，是否實施糧改飼也由原來的極顯著變為顯著。經過穩健性檢驗后，解釋變量與開始的最小二乘法回歸之間的系數變化并不大，表明回歸結果穩定。同時該模型擬合程度為40.9%，表明該模型40.9%的程度上解釋了它們的關系。

5 結論

以中國山東省為例，收集整理300份問卷探討各種生產要素對玉米產量增長的影響，實證分析表明，①資金投入系數為正即投入每增加1%，產量將增加0.109%。資金投入為玉米產值發展帶來新的活力，推進生產結構的升級和生產技術的傳播，符合研究假設；②勞動力對投入的彈性為負，大量的農村勞動力向城市轉移，農村勞動力質量下降。近年來農業用工成本也在逐年升高，雇工昂貴。在未來的幾年內，機械化將進一步取代人工；③種植面積對產量的彈性為1.147，在所有的要素投入中為最大值，近10年的種植面積呈現上升趨勢。此外，近年來受到產業結構優化升級的影響，單產穩步提高；④是否實施糧改飼對玉米產量為負向影響，糧改飼目前還處于試點階段，很多農戶并不了解這項政策帶來的好處，部分玉米種植大戶并沒有選擇實施該項政策；⑤技術支持與合作社為不顯著影響，表明技術溢出發揮的作用遠遠不夠，推廣中損耗大，沒有發揮實際的作用，需要引起高度重視。而合作社則有名無實，早有學者指出合作社套取國家財政補貼，不能發揮其效能為農民辦事。2016年后這種現象雖然開始轉變，但仍然沒有解決實質性問題。

6 建議

根據以上結論，為提高玉米生產效益，提出以下建議。①加強玉米產業政策扶持，政府應多渠道增加玉米產業的補貼力度，整合各類財政支農資金及農業貸款等，構建多元化的融資渠道，形成扶持玉米產業發展的合力用以改善田間基礎設施，提升質量水平。另一方面，要加強宣傳引導，向廣大群眾宣傳糧改飼試點政策，引導全社會支持、關心、參與糧改飼試點工作，有效激發養殖企業、合作社和種植農戶的積極性，為推進糧改飼試點營造良好的社會氛圍；②對于農業的科研工作，國家應從各方面給予最大程度的支持，尤其是玉米的科學育種方面，將科研成果盡快轉化為生產力。充分發揮人才優勢，開展技術指導，加強協作攻關，解決關鍵技術問題，組織學習培訓與技術交流，提高技術支撐水平；③培養新型職業農民，不能只依靠提高肥料、農藥等投入來提升產量。培訓機構應建立新型職業農民培育動態管理制度，分不同階段對農民進行回訪，及時了解農民在不同階段面臨的生產困難，及時提供技術指導，并及時向農業農村局反映新型職業農民的需求［21］；④規范合作社內部管理制度，對合作社進行監督檢查。對不符合規定的合作社做出相應處罰。此外，政府應進一步加大對合作社的支持力度，對于發展規模相對較小、農機較為老舊的合作社，在其合法經營的前提下對其進行支持和鼓勵，農業部門的相關人員應對小型合作社的發展進行協助規劃和指導，同時提供政策補貼，并引導一些小型農機合作社進行合并，以促進農機合作社的長期穩定發展。