劉迎雪
(云南農業大學,云南 昆明 650201)
糧食安全是國家安全的重要基礎。黨的十八大以來,黨中央高度重視保障糧食安全、發展糧食生產,提出“確保谷物基本自給、口糧絕對安全”的新糧食安全觀。小麥作為重要的糧食作物,對于穩定國家糧食安全具有重要的戰略意義。河南省是小麥主產區之一,河南的小麥生產在全省經濟發展中具有重要意義,同時在國家糧食安全方面也占有舉足輕重的地位。但是近年來河南省小麥種植成本不斷上漲,種植收益呈下降趨勢。通過分析河南省小麥種植成本的變動趨勢,找出影響小麥種植成本的主要因素,并提出有針對性的建議,對控制甚至降低河南省小麥種植成本、提高小麥種植效益、激發農戶種植積極性、保障國家糧食安全具有重要意義。
小麥總成本指的是在小麥生產活動過程中所投入的資金、土地、勞動力等各種生產要素的總和,其中包括每平方米物質與服務費用、每平方米人工成本和每平方米土地成本[2]。總成本的多少直接決定了種植小麥所能帶來收益的情況,反映了農戶選擇種植小麥的機會成本,也是導致農戶是否選擇種植小麥的重要原因。
表1為2006—2019年以來河南省小麥每平方米總成本及其組成部分的具體數值,從表中可以看出,雖然近2a河南省小麥種植總成本有所下降,但十幾年來總體呈上升的狀態。物質與服務費用構成了河南省小麥種植成本的主要部分,隨著時間的推移,人工成本和土地成本也在逐漸增加。具體來看,河南省小麥每平方米總成本從2006年的0.55元·m-2增長至2019年的1.63元·m-2,增長了196.4%。其中,物質與服務費用從2006年的0.32元·m-2上漲至2019年的0.68元·m-2,增長112.5%,在每平方米小麥生產的總成本中所占的比例由2006年的58.5%下降至2019年的41.9%,下降了16.6個百分點;人工成本由2006年的0.14元·m-2上漲至2019年的0.51元·m-2,增長264.3%,在每平方米小麥生產的總成本中所占比例由2006年的25.3%上升至2019年的31.4%,上漲了6.1個百分點;土地成本由2006年的0.09元·m-2上漲至2019年的0.44元·m-2,增長了388.9%,在每平方米小麥生產總成本中所占比例由2006年的16.1%上升至2019年的26.8%,上漲了10.7個百分點。由此可見,土地成本增長的幅度是最大的。

表1 2006—2019年河南省小麥種植成本變動情況
結合河南省小麥種植成本變化實際情況,從物質與服務費用、人工成本、土地成本等方面共選取10個因素作為解釋變量:流轉地租金X1、自營地折租X2、雇工費用X3、家庭用工折價X4、工具材料費X5、化肥費X6、機械作業費X7、農藥費X8、排灌費X9、種子費X10;選取每平方米平均總成本Y作為被解釋變量進行實證分析。根據數據的代表性和可得性,為保證結果的時效性,選取2006—2019年的數據進行分析。數據來源為《河南統計年鑒》、《全國農產品成本收益資料匯編》等。
因子分析法是用少數幾個因子去描述多個指標或因素之間的聯系,通過該方法,可以將繁雜的小麥成本影響因素中聯系密切的影響因素歸為一個新因子,以較少的因子反映大量的信息,在消除多重共線性影響的同時,也簡便了結果分析[3]。由于河南省小麥生產環境復雜,影響小麥成本因素眾多,為了避免因自相關造成的偽回歸現象,本文先通過因子分析進行降維處理,再通過多元回歸的方法研究新因子對小麥成本的作用機制。
3.2.1 KMO和Bartlett的檢驗
在提取新因子前,通常通過KMO和Bartlett檢驗來驗證一組數據是否適合因子分析[4]。利用SPSS25.0對影響小麥種植成本的10個變量數據進行檢驗,檢測結果見表2。從結果來看,KMO值為0.731,Bartlett的球形度檢驗顯著性為0.000,小于0.05,拒絕原假設通過檢驗,因此變量數據適合做因子分析。
3.2.2 提取公因子
以特征值>1為條件提取公因子[5]。由表3可以看出,前2個公因子的初始特征值分別為8.182、1.320,而其它8個因子的特征值都<1,且前2個公因子的方差累計貢獻率達到95.015%,對樣本數據的覆蓋程度較高,能很好地反映10個小麥種植成本的影響因素,因此提取這2個公因子是比較合理的,即提取因子F1、F2。

表2 KMO和巴特利特檢驗

表3 總方差解釋
進一步對數據進行基于觀測特征值的碎石檢驗,如圖1所示。由圖可知,特征值>1的成分數為2,同時在圖形變化最大處之上的主成分也是2,與上述結果一致。

圖1 碎石圖
3.2.3 因子旋轉成分矩陣
由表3和表4可知,第1個公因子的權重為76.744%,其中,流轉地租金、農藥費、種子費、機械作業費、雇工費用、工具材料費、自營地折租等變量的載荷較大。第2個公因子的權重為18.271%,在排灌費、化肥費、家庭用工折價上有較大的載荷。

表4 旋轉后的成分矩陣a
3.2.4 因子得分
分別用F1、F2表示2個新因子,根據表5因子得分系數矩陣可得:
F1=0.173X1+0.115X2+0.182X3+0.075X4+0.115X5+0.012X6+0.125X7+0.131X8-0.161X9+0.124X10
F2=-0.193X1+0.022X2-0.246X3+0.166X4+0.032X5+0.336X6+0.004X7-0.021X8+0.686X9+0.009X10

表5 因子得分系數矩陣
以標準化后的總成本為因變量Y,以因子分析所得到的2個因子F1和F2作為自變量,建立多元線性回歸模型。多元線性回歸結果如表6~8所示。

表6 模型摘要
由表6可以看出,該模型的R2統計量為0.998,調整后的R2為0.998,說明該模型對樣本數據的擬合效果較好。

表7 方差分析a
表7為模型顯著性F檢驗的結果,其輸出多元線性回歸模型的平方和、自由度、均方、F值和相應的顯著性值。這里顯著性水平Sig.為0.000,小于0.05,說明該線性回歸模型總體顯著。
表8為模型的未標準化回歸系數、標準化后的回歸系數、t檢驗的t統計量和相應的顯著性值。綜上可知,F1、F2與Y均呈正相關,且F1對小麥總成本的影響較大。F1、F2對應的顯著性水平Sig.均小于0.05,全部通過變量的顯著性檢驗。最終得出多元線性回歸方程:
Y=2.791E-16+0.938F1+0.343F2

表8 回歸系數檢驗a
從2006年以來,河南省小麥種植成本總體呈上升的狀態。小麥種植總成本從2006年的0.55元·m-2增長至2019年的1.63元·m-2,增長了1.96倍。在小麥生產總成本構成上,物質與服務費用所占的比例在逐漸縮小,人工成本和土地成本所占份額在逐漸增加。針對影響河南省小生產總成本的因素進行分析,建立因子分析和多元線性回歸模型,統計分析結果發現,影響河南省小麥種植總成本的2個代表性因子為F1、F2,2個因子對小麥種植成本的影響均是正的,其中,F1對種植成本的影響較大,而因子F1主要由流轉地租金X1、雇工費用X3等決定,即主要為土地成本和人工成本。F2主要由化肥費X6、排灌費X9決定。因此,在河南省小麥生產過程中要特別注意流轉地租金、雇工費用等土地成本和人工成本,以及農藥費、化肥費等物質與服務費用,通過控制這些費用來達到控制總成本的目的,進而提高河南省小麥種植效益,增強農戶的種植積極性。