基于COST-DEA模型的中國玉米生產成本節約潛力分析

張 龍 穆月英

(中國農業大學 經濟管理學院,北京 100193)

玉米是我國三大主糧之一，玉米供需市場的穩定對保障我國糧食安全具有戰略意義。近年來，玉米市場供需形勢產生了新的變化：一方面，玉米需求數量不斷提高，需求結構不斷轉變，玉米進口成為必不可少的一部分；另一方面，隨著城鎮化進程推進，土地、勞動力等基本生產要素不斷從農村向城市轉移，玉米生產成本快速增加。從國內看，不斷攀升的生產成本使玉米成本利潤率在三大主糧中最低；從國際來看，國內外價格倒掛日益嚴重，國內玉米產品缺乏競爭力，形成“洋貨入市，國貨入庫”的局面。因此，降低玉米生產成本是提升玉米產品國際競爭力的有效手段，也是保障我國糧食安全的必要措施。

糧食生產的成本收益問題一直備受國內外研究的關注。國內農產品成本收益的調查與核算體系于1979年初步形成，對糧食生產成本的研究呈現出從具體成本核算到機會成本探索的歷史脈絡[1]。具體來看，當前關于糧食生產成本的研究主要從以下幾個方面展開：一是基于成本構成視角，研究顯示現金成本、總成本和機會成本是反映糧食生產成本的基本要素，農戶收入機會成本的核算對準確反映糧食生產成本具有重要作用[2]，也有研究指出環境成本、自有資金占用成本等指標也應納入核算體系中[3]；二是基于成本影響因素視角，研究顯示資金、土地和勞動力是影響糧食生產成本的三大基本要素[4]，政策因素、市場因素、農戶資源稟賦和技術采納也會對糧食生產成本產生重要影響[5]；三是基于糧食生產成本優化視角，其中部分研究從投入要素組合優化、生產模式改進和流通交易成本等角度展開，研究顯示糧食成本在生產、流通和儲備等各環節均具有優化空間[6]。還有部分研究則通過糧食生產效率的角度展開，研究顯示技術進步、規模化經營和機械化生產均可提高糧食成本效率，降低糧食生產成本[7]。國外關于糧食生產成本的研究相對較早，研究內容從理論研究和定性研究逐步向定理研究轉變，研究方法多以糧食生產函數、成本函數為基礎，將糧食成本研究置于農產品市場背景下展開，其主要結論與國內研究較為一致[8-9]。在開放條件下，關注糧食安全問題不僅要考慮糧食生產成本，國際競爭力也是重要影響因素之一。關于中國農產品競爭優勢的研究多以貿易數據進行經驗分析，主要指標包括國際市場占有率(IMS)、貿易競爭力指數(TC)、比較優勢指數(RCA)和出口份額(ES)等[10-13]，研究指出農產品競爭優勢主要在低生產成本、高質量、產品差異和產品穩定供給等方面得以體現[14-17]。

已有研究多以農產品或糧食產品整體作為研究對象進行經驗分析，從效率視角聚焦某一具體品種的研究相對較少。雖然經驗分析具有一定啟發性，但無法精確定位產品競爭力變化的根本原因，難以提出如何增強競爭力的有效措施。在經濟全球化背景下，農產品貿易種類繁多，已有研究對貿易數據分析必然存在不同程度的加總，其結果僅能體現整體競爭力變化，玉米雖然為三大主糧之一，與其他糧食品種或農產品品種相比，其生產方式、要素需求以及功能均存在顯著差異。美國作為國際玉米市場中最主要的生產國和出口國，玉米產品具有較強的競爭力，其玉米成本結構對中國具有一定借鑒意義。因此，本研究基于玉米成本收益數據，對中美兩國玉米的生產成本結構進行對比，采用數據包絡分析法(Data envelopment analysis，DEA)從生產者投入視角對中國玉米生產成本的節約潛力進行分析，旨在提出玉米生產成本結構優化路徑，為中國玉米競爭力提升和糧食安全保障提供理論依據。

1 研究方法與數據來源

1.1 COST-DEA 模型設定

DEA是以相對效率為基礎發展起來的一種效率評價方法，廣泛應用運于各學科領域。如果所分析數據中包含數量信息和價格信息，可以采用COST-DEA模型計算技術效率和配置效率，進一步測算成本效率。本研究重點在于成本節約，故選擇投入視角進行效率分析。成本效率是在既定產出水平和要素投入價格下，決策單元的實際成本與最優成本的比值，可反映出決策單元與最優決策單元在成本控制方面的接近程度[18]。

當研究對象是一種多投入、單產出的生產技術時，DEA中的最優化問題可表示為：

minθ,λθ

(1)

s.t.: -yi+Yλ≥0θxi-Xλ≥0λ≥0

式中：θ表示技術效率(TE)；λ表示非負權重，為1×N階向量；Y表示產出，為1×N階向量；yi表示第i個生產者的產出；X表示投入，為k×N階矩陣；xi為第i個生產者的投入；k表示投入的類型，N表示樣本中生產者的數量。根據式(1)可逐一計算每個生產者的技術效率。

若能獲得投入要素的價格信息，即可測算成本效率(CE)。將投入要素的價格表示為w(k×1階向量)。成本最小化的DEA表示為:

(2)

1.2 數據來源

根據我國糧食主產區劃分，結合各省玉米產量，選取占全國玉米總產量98%的20個主產區作為研究對象，包括河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、山東、河南、湖北、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏和新疆。中國玉米生產成本收益數據主要來源于《全國農產品成本收益資料匯編》[18]、《中國農村統計年鑒》[19]、《中國統計年鑒》[20]。美國玉米生產成本收益數據來源于美國農業部經濟研究中心(ERS)[21]。

2 玉米生產成本分析

2.1 中美玉米生產成本對比

圖1示出中國和美國玉米生產的成本對比。從總成本看，美國單位產量的玉米生產成本僅為中國的48.5%，遠低于中國的成本水平，為其低價格奠定了基礎，是美國玉米競爭力高的主要原因之一。從成本結構看：中國單位產量玉米生產的種子成本和肥料成本與美國基本持平；中國的肥料成本高出美國71.5%，這是因為中國玉米生產的施肥環節機械化程度較低，以人力為主的施肥方式往往取決于生產者經驗，缺乏科學、合理的統一標準，產生過量施肥的問題；中國的機械作業成本略高于美國，燃料動力成本和維護修理成本相對較低，這是因為中國玉米生產仍以小農戶為主，小而分散的生產經營模式存在資金和經營規模的約束，農戶往往更傾向于在必要環節租賃農業機械用于生產，生產者只需支付租賃費用，燃料動力費和維護修理費則由機械設備的提供方來承擔，而美國玉米的人均經營規模更大，生產者的農業機械自有率更高，相應費用則自行承擔；土地成本和人工成本的懸殊尤為顯著，其中美國土地成本不足中國的1/2，人工成本僅為中國的1/16。土地成本的差距來源于兩國土地機會成本的不同，中國單位面積土地的機會成本高于美國，所以中國單位產量所需的土地成本更高。人工成本的差距則來源于兩國勞動力價格的不同，在2010年美國農場主家庭平均的勞動機會成本約為23.7美元/h，折合人民幣約為160.4元/h，而在相同時期，中國農業勞動力的機會成本約為31.3元/d，遠低于美國農業勞動力的工資水平，所以中國玉米生產者更傾向于采用價格低廉的勞動投入，減少價格較高的機械投入，從而產生更高的人工成本。

中國數據來源于《全國農產品成本收益資料匯編》[18]；美國數據來源于美國農業部經濟研究中心(ERS)[21]。美元與人民幣匯率按照2020年全年平均匯率計算。下圖同。Data for China come from “China Agricultural Product Cost-benefit Data Compilation”; data for the United States come from the Economic Research Center (ERS). The exchange rate between USD and RMB is calculated based on the average exchange rate for the whole year of 2020. Same as the following Figs.

2.2 玉米生產投入要素的等產量曲線

農業機械與勞動力投入具有較強的替代性，考察機械成本與人工成本的替代關系可以進一步明晰中美玉米生產模式差異及中國各地區農業機械化進程的現實情況。假設投入組合中僅包括機械投入和勞動力投入，以此控制其他投入對二者替代關系的影響，參照投入需求集合，將中國和美國及中國各主產區生產1 t玉米所需的機械成本與人工成本的組合作一條等產量曲線(圖2)。可以看出，中國各地區玉米生產的機械成本和人工成本組合具有顯著的差異。其中，內蒙古生產1 t玉米的人工成本為全國最低，新疆次之，但新疆的機械成本低于內蒙古，重慶生產1 t玉米的機械成本為全國最低。因此，選取內蒙古、新疆和重慶三個地區的要素投入組合確定等產量曲線，其他地區均未出現在該等產量曲線上，說明其他地區可以在保證產量不變的前提下，優化其機械投入和勞動投入以降低成本。從中國和美國的對比看，美國的投入組合更傾向于機械對勞動力的替代，中國則更傾向于充分利用勞動力稟賦優勢，以機械投入為輔。分區域看，華北地區、東北地區的機械成本更高，勞動力成本較低：一方面是因為這些地區經濟發展領先，技術進步較快，為農業機械化、現代化提供了一定基礎；另一方面，這些地區勞動力投入的機會成本更高，勞動力從第一產業向第二三產業轉移的程度更大，倒逼農業機械對勞動力的替代。西北地區則是因為擁有充足且平坦的土地，為玉米種植的規模化和機械化發展帶來了便利條件。西南地區地勢崎嶇，土地細碎化程度高，限制了農業機械在玉米生產中的應用，如云南、貴州、四川等地，人工成本是其玉米生產成本的主要部分。

圖2 中國玉米主產區和美國的勞動力成本與機械成本的等產量曲線Fig.2 Isoquant curve of labor cost and machinery cost in China’s main corn producing areas and the United States

土地和肥料同樣具有顯著的替代關系。假設投入組合中僅包括土地投入和肥料投入，以此控制其他要素投入對二者替代關系的影響，參照投入需求集合，將中國、美國及中國各主產區生產1 t玉米所需土地成本和肥料成本的組合作出一條等產量曲線(圖3)。可以看出，陜西土地成本最低，甘肅次之，內蒙古肥料成本最低，新疆次之，因此基于陜西、甘肅、新疆和內蒙古4個地區確定等產量曲線，其余地區不在曲線上，說明其他地區在保證產量不變的前提下尚可優化其肥料投入和土地投入以實現成本節約的目標。從中美兩國的對比看，美國生產1 t玉米所需的土地成本和肥料成本均低于中國，究其原因，為了提高糧食產量，中國化肥使用存在著粗放型增長的特征，雖然近幾年有所緩解，但施肥量的基數較大，過量施肥現象普遍，因此產生較高的肥料成本。土地成本的差異在上節已作出解釋，不在此贅述；分區域看，東北地區玉米生產的土地費用相對較高，這是因為東北地區土地質量較高，與種植經濟作物或者經營其他產業相比，玉米生產的土地機會成本相對較高，西南地區則由于土壤質量相對較差，土地較為分散，加之低溫災害與季節性干旱等客觀因素的限制，生產者更加依賴肥料投入以增加產量，更易產生過量施肥的問題。

圖3 中國玉米主產區和美國的肥料成本與土地成本的等產量曲線Fig.3 Isoquant curve of fertilizer cost and land cost in China’s main corn producing areas and the United States

3 中國玉米生產成本節約潛力

本研究共選取4種投入指標：勞動力投入、土地投入、種子投入和化肥投入，衡量標準統一為生產1 t 玉米所需的各類要素投入的數量。產出指標為玉米產量。基于4種要素投入的數量和成本，可計算每種要素的價格水平，進而計算玉米生產的配置效率。投入與產出的各項指標變量的描述性統計分析見表1。本研究的重點在于探討玉米生產成本節約的潛力，而非技術效率、配置效率等指標的變化過程，雖然對于玉米生產者而言，技術進步是其成本節約的有效途徑，但本研究假設技術進步對于生產者而言是外生的，不在其經營管理范圍之內。另外，農業生產活動本身易受諸如自然災害等隨機因素的影響，因此采用2010—2020年的數據分別進行技術效率、配置效率等指標的測算，最后采用平均值的形式體現最終結果，以控制隨機因素對結果的影響，提高結論的穩健性。

表1 投入與產出變量的描述性統計分析Table 1 Descriptive statistical analysis of input and output variables

采用COST-DEA模型測算了中國20個主產區玉米生產的技術效率、投入效率、配置效率和成本效率，具體結果見表2。可以看出，中國各主產區玉米生產成本效率水平整體偏低，平均值為0.551。具體看，僅新疆成本效率有效，其他省份與新疆相比，在生產要素(勞動力、土地、化肥和種子)的配置上都有可優化空間。結合成本效率的計算方式可以認為，中國玉米生產成本的效率損失是在技術效率和配置效率的共同作用下產生的。從技術效率來看，僅黑龍江、吉林、新疆、山西和甘肅5個地區技術有效。廣西、貴州、云南等地區的技術效率處于較低水平，其主要原因可能是這些地區農業機械化程度低，機械化難度大，著力完善土地流轉市場，改善土地細碎化等問題可進一步提高各地的技術效率；遼寧技術效率僅為0.499，其原因可能是在種植業結構調整的政策背景下，位于農牧交錯區的遼寧東部地區推行“525輪作”(即5年苜蓿、2年玉米、5年苜蓿)，調減玉米面積，在此過程中生產要素在短期內難以有效的向其他產業流動，在玉米生產中產生投入冗余，導致其技術效率偏低。從配置效率來看，配置效率是基于全國范圍內平均要素價格計算所得，而各個地區不同投入要素的價格水平不同，所以此處所測算的配置效率與現實情況存在一定差異，但這也體現了在中國要素市場統一的條件下，各個地區投入要素配置效率的程度。整體來看，東北地區和華北地區配置效率相對較高，西北地區和西南地區相對較低。具體來看，新疆配置效率最高，遼寧次之，貴州最低。

表2 中國玉米主產區玉米生產效率測算結果Table 2 Calculation results of corn production efficiency in the major production areas of corn in China

各生產要素的投入效率是由于技術效率損失以及投入松弛變量的存在引起的效率損失的加總，表示各生產要素投入的有效利用程度，同時也可表示每種要素投入的可節約程度。例如，如果按照前沿面的技術生產1 t玉米時，內蒙古可以比當前的生產技術節約20.4%的土地、4.2%的勞動力、10.6%的化肥和4.2%的種子。就不同地區而言，西北地區和西南地區的成本節約潛力更大。就不同投入要素而言，勞動力和土地投入的節約潛力更大。值得注意的是，云南、貴州、重慶等地的勞動力利用效率非常低，這可能是由于DEA分析中沒有包括機械投入，從而忽略了勞動力和機械之間的替代性。

4 結論與政策建議

本研究采用2020年中國和美國玉米生產成本收益數據，對兩國玉米生產成本進行了對比分析，進一步運用COST-DEA模型對2010—2020年中國玉米生產的技術效率、配置效率、投入效率和成本效率進行了測算，主要研究結論概括如下：

1)基于中美玉米生產成本的對比分析可以看出，中國玉米生產的人工成本和土地成本較高，這是導致中美玉米生產總成本懸殊的重要原因。一方面，中國具有豐富的勞動力資源，價格相對低廉，玉米生產者更傾向于投入更多的勞動力來替代機械投入；另一方面，中國玉米生產仍以小農戶為主，經營規模較小，土地細碎化程度較高，土地流轉成本也相對較高。

2)基于對中國各主產區玉米生產成本效率的分析可以看出，西北地區和東北地區成本效率較高，西南地區偏低，這是在技術效率和配置效率的共同作用下產生的。從技術效率看，僅黑龍江、吉林、新疆、山西和甘肅5個地區技術有效。從配置效率看，新疆最高，遼寧次之，貴州最低。

3)基于對玉米生產成本節約潛力的分析可以看出，中國玉米生產成本的優化具有巨大空間。從提升技術效率和提升配置效率的角度都可以有效的降低玉米生產成本(松弛變量引起的效率損失被歸入配置效率中)。若能進一步綜合考慮技術進步因素和規模效率因素，節約成本的空間將會更大。

基于以上研究結論，提出如下建議：

1)重視農業技術推廣，助推玉米生產技術效率提升。目前中國農業技術科研成果眾多，但更應注重科研成果的轉化落地，將前沿科研成果充分應用于農業生產中，打破固化的農業生產模式，優化投入結構，同時加快農業技術推廣手段和方法的創新，提高農業生產技術效率。

2)進一步健全要素市場，打通要素流動渠道，促進玉米配置效率提升。一方面，著力完善土地流轉市場，打破因“親情機制”而產生的村內土地流轉瓶頸，推動農戶生產的規模化和專業化，為玉米生產機械化、現代化提供基礎；另一方面，健全勞動力流動機制，順應城鎮化發展趨勢[22-23]，在為農業勞動力向城市轉移建立有效渠道的同時，加大剩余勞動力的培訓力度，優化玉米生產者的技能和素質，提高勞動生產率。

3)強化玉米生產者補貼，適當調整玉米種植區域。中國玉米生產成本的降低與競爭力的提升都存在巨大空間，但成本降低難度仍然較大，因此，仍應繼續強化玉米生產者補貼，隨著玉米生產成本效率的日漸提高，再緩慢的降低玉米生產者的政策依賴程度，保證農業生產活動的穩定。同時應基于中國各地區玉米生產成本效率差異，適當調整各地區玉米種植規模，充分發揮各區域的比較優勢，全面提高中國玉米生產的成本效率。