楊 凡，齊振宏，王景旭，周 未

(華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)管 土管學(xué)院，武漢 430070)

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展致使農(nóng)作物播種面積成下降的趨勢(shì)，從2000年的26103.8千公頃減少為2009年的25810.1千公頃，而主要農(nóng)作物的產(chǎn)量從2000年的7321.5萬(wàn)噸下降到2009年的7011.3萬(wàn)噸，下降趨勢(shì)遠(yuǎn)大于播種面積。從另一個(gè)角度而言，農(nóng)業(yè)投入的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了西南地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增長(zhǎng)速度，投入與產(chǎn)出之間的不協(xié)調(diào)性逐漸加劇，西南地區(qū)的投入產(chǎn)出效率逐年下降。水稻作為西南地區(qū)的第一大糧食作物，對(duì)保證我國(guó)西南地區(qū)糧食安全、促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有舉足輕重的作用。因此，測(cè)算西南地區(qū)水稻生產(chǎn)投入產(chǎn)出效率，分析各影響因素的作用大小，對(duì)于改善投入產(chǎn)出不協(xié)調(diào)的矛盾，促進(jìn)西南資源貧乏地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有極強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源、變量選擇及模型設(shè)定

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及變量選擇

1.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)際合作項(xiàng)目蓋茨基金“為亞洲和非洲資源貧乏地區(qū)培養(yǎng)綠色超級(jí)稻的經(jīng)濟(jì)評(píng)估”課題組2009年對(duì)西南四省等種稻主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶的調(diào)查。這四個(gè)省分別是云南、貴州、四川和廣西，調(diào)查內(nèi)容除了水稻投入和產(chǎn)出的情況外，還包括農(nóng)戶基本特征、種植的品種、種植的地塊特征、農(nóng)戶獲取農(nóng)業(yè)技術(shù)信息的來(lái)源及對(duì)新技術(shù)的的需求等，以便在分析水稻投入產(chǎn)出效益時(shí)控制這些因素對(duì)結(jié)果的影響。調(diào)查采取隨機(jī)抽樣的方法，選取了四個(gè)省的18各村，共發(fā)放問(wèn)卷240份，回收有效問(wèn)卷216份，有效回收率為90%。

1.1.2 相關(guān)指標(biāo)的選取

通過(guò)查閱《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、研究相關(guān)文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)水稻投入產(chǎn)出效益既取決于水稻生產(chǎn)系統(tǒng)內(nèi)部的生產(chǎn)力水平，即農(nóng)藥、化肥、勞動(dòng)力、土地資源、種子、機(jī)械化水平等，也取決于生產(chǎn)系統(tǒng)的生產(chǎn)力與外部環(huán)境的相容性（盧中華，2005），即水稻生產(chǎn)系統(tǒng)與外界自然資源環(huán)境、產(chǎn)業(yè)制度環(huán)境等的相容性。本文結(jié)合前人的研究及2009年調(diào)查整理的數(shù)據(jù)，選取水稻年總產(chǎn)值（y）作為產(chǎn)出指標(biāo)，勞動(dòng)力（x1）、土地（x2）、種子（x3）、灌溉成本（x4）、化肥（x5）和農(nóng)藥成本（x6）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（x7）及政府農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼（x8）等8類(lèi)要素作為投入指標(biāo)。

1.2 模型設(shè)定

根據(jù)現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出方面的研究，研究方法主要集中于建立C—D生產(chǎn)函數(shù)模型、DEA模型等進(jìn)行分析，例如，林玉蕊(2007)應(yīng)用C—D生產(chǎn)函數(shù)建立農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行了彈性分析和邊際產(chǎn)量分析，李曉敏（2006）選取C—D生產(chǎn)函數(shù)的擴(kuò)展模型，依據(jù)水稻影響因素的生產(chǎn)彈性分析了湖北省水稻生產(chǎn)效益的影響因素及影響程度；林江鵬(2009)通過(guò)建立DEA模型對(duì)全國(guó)13個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)的土地治理項(xiàng)目財(cái)政支出的使用效率進(jìn)行了研究。

基于當(dāng)前西南資源貧乏地區(qū)水稻投入產(chǎn)出效率問(wèn)題的現(xiàn)實(shí)性和急迫性，在前人研究的背景下，本文擬運(yùn)用主成分分析法和相關(guān)分析法共同構(gòu)造構(gòu)建計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證研究，分析水稻的投入產(chǎn)出效率。實(shí)證研究的具體思路為:首先，對(duì)選取的8個(gè)水稻投入指標(biāo)進(jìn)行多重共線性診斷，檢查各投入要素之間是否存在相關(guān)性；其次，根據(jù)上述診斷結(jié)果，運(yùn)用主成分分析法對(duì)預(yù)先設(shè)定的指標(biāo)進(jìn)行降維處理，提取出能代表原始指標(biāo)攜帶信息主成分；然后，利用提取出來(lái)的主成分對(duì)西南四省水稻投入產(chǎn)出做進(jìn)一步的相關(guān)性分析；最后，構(gòu)建西南四省資源貧乏地區(qū)水稻投入產(chǎn)出效率的評(píng)價(jià)模型，深入分析各投入指標(biāo)對(duì)水稻產(chǎn)出的影響程度。

2 模型估計(jì)結(jié)果分析

2.1 運(yùn)用多重回歸分析進(jìn)行共線性診斷

按照上述設(shè)定的模型，本文首先對(duì)水稻各投入指標(biāo)進(jìn)行多重共線性診斷。本文選取水稻生產(chǎn)過(guò)程中的勞動(dòng)力、土地、種子等8個(gè)投入要素作為研究指標(biāo)，由于各指標(biāo)之間可能存較強(qiáng)的相關(guān)性，首先對(duì)原自變量進(jìn)行多重回歸分析，進(jìn)行共線性診斷（見(jiàn)表1）。

表1 變量共線性診斷

上表顯示選取的水稻投入指標(biāo)之間存在較強(qiáng)的共線性（條件指數(shù)φ=158.531），常數(shù)項(xiàng)、土地(X2)和種子成本(X3)的VP均值較大，分別為0.95、0.97、0.96，因此，常數(shù)項(xiàng)與土地投入和種子投入之間高度相關(guān)，究其原因，一方面可能伴隨著種稻面積的擴(kuò)大或者縮小，會(huì)帶來(lái)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的增加或減少，從而影響水稻種子投入的成本；另一個(gè)方面，農(nóng)戶作為經(jīng)濟(jì)人，在擴(kuò)大或者縮小種稻面積時(shí)，常常會(huì)考慮更換種子的品種以達(dá)到利益與風(fēng)險(xiǎn)的平衡，從而也會(huì)影響種子的投入成本。鑒于此，本文擬采用主成分分析法將相關(guān)性較高的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為彼此獨(dú)立或不相關(guān)的指標(biāo)，從中得出幾個(gè)新指標(biāo)，即主成分，解釋原始指標(biāo)的同時(shí)達(dá)到降維的效果。

2.2 主成分分析

2.2.1 運(yùn)用主成分分析提取主成分

主成分分析方法的核心思想是：針對(duì)一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系、存在內(nèi)部相關(guān)性的因子，采用多元統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)原指標(biāo)體系降維，將原指標(biāo)體系歸結(jié)為能夠反映其大量信息的綜合因子。本文首先運(yùn)用主成分分析法對(duì)原來(lái)選定的水稻投入指標(biāo)體系降維，提取主成分，運(yùn)行得到結(jié)果（見(jiàn)表2）

本文主成分的統(tǒng)計(jì)信息主要包括特征值的排列順序、各主成分的貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率。表3顯示，在提取的成分中，第一主成分的特征值為4.472，解釋了原來(lái)8個(gè)投入指標(biāo)的總方差的55.901%，第二主成分的特征值為1.350，解釋了原來(lái)8個(gè)投入指標(biāo)的總方差的16.875%，第三主成分的特征值為1.013，解釋了原來(lái)8個(gè)投入指標(biāo)量的總方差的12.667 %，前三個(gè)特征值的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了85.443%，即前三個(gè)變量包含了原來(lái)8個(gè)投入指標(biāo)85.443%的信息，故選取前三個(gè)主成分代替原有的8個(gè)投入指標(biāo)。

表2 農(nóng)戶水稻投入原變量的主成分統(tǒng)計(jì)信息

2.2.2 運(yùn)用主成分分析計(jì)算主成分值

提取出前三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)作為主成分后，運(yùn)用spss軟件運(yùn)行得到水稻投入產(chǎn)出主成分得分系數(shù)矩陣（如表3），所有的主成分表示為各個(gè)自變量的線性組合，并得出如下三個(gè)主成分的表達(dá)式：

其中，Z1、Z2、Z3分別是提取的第一、第二、第三主成分，stdxi(i=1,2,3,4,5,6,7,8)是經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)值。

2.3 水稻投入產(chǎn)出的相關(guān)分析

通過(guò)主成分分析對(duì)原變量進(jìn)行降維處理后，本文利用上表的西南四省水稻投入產(chǎn)出主成分得分系數(shù)矩陣，得出泊松相關(guān)系數(shù)矩陣，進(jìn)一步分析西南四省資源貧乏地區(qū)農(nóng)戶水稻投入產(chǎn)出之間的相關(guān)性（見(jiàn)表4）。

從表4可以看出，西南四省資源貧乏地區(qū)農(nóng)戶水稻投入產(chǎn)出及投入之間的相關(guān)系數(shù)值均較大，相關(guān)性較強(qiáng)。從西南四省水稻投入產(chǎn)出的相關(guān)性來(lái)看，水稻上生產(chǎn)上，農(nóng)藥和化肥的投入與水稻總產(chǎn)值的相關(guān)性最強(qiáng)，其相關(guān)系數(shù)值分別為0.823、0.722，灌溉成本與水稻總產(chǎn)值的相關(guān)性最弱，其相關(guān)系數(shù)值為0.177，這可能與西南地區(qū)的資源稟賦相關(guān)。同時(shí)，由于本調(diào)查是在2009年實(shí)行的，2010年以前西南地區(qū)由于極少遭遇干旱等的脅迫，其山區(qū)與高原的優(yōu)勢(shì)賦予了水稻生產(chǎn)過(guò)程中較為富足的水分需求，所以相關(guān)分析的結(jié)果顯示灌溉成本與水稻的總產(chǎn)值相關(guān)性最弱。從水稻生產(chǎn)過(guò)程中的各投入要素之間的相關(guān)性來(lái)看，水稻種子成本與水稻播種面積的相關(guān)性最強(qiáng)，其相關(guān)系數(shù)值為0.969，這一點(diǎn)在對(duì)原自變量進(jìn)行多重共線性診斷時(shí)已做分析，此處不再贅述。

表3 農(nóng)戶水稻投入產(chǎn)出的主成分得分系數(shù)矩陣

表4 農(nóng)戶水稻投入產(chǎn)出的相關(guān)性

2.4 構(gòu)建西南四省農(nóng)戶水稻投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)模型

在得出個(gè)投入要素對(duì)水稻總產(chǎn)值的相關(guān)關(guān)系后，為了更加具體評(píng)價(jià)西南四省水稻生產(chǎn)中各投入要素對(duì)水稻最終產(chǎn)出的影響程度，本文以水稻產(chǎn)值為被解釋變量，以提取的主成分為解釋變量進(jìn)行回歸分析，構(gòu)建水稻投入產(chǎn)出的效率評(píng)價(jià)模型，得出如下線性回歸方程：

進(jìn)而，將主成分分析結(jié)果導(dǎo)入上述線性回歸方程后，得到被解釋變量Y與標(biāo)準(zhǔn)自變量stdxi的線性回歸方程，即：

最后，將標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)stdxi還原為原始指標(biāo)xi，得到解釋變量與被解釋變量xi的線性回歸方程：

上述結(jié)果充分表明了西南資源貧乏地區(qū)各水稻投入要素對(duì)水稻產(chǎn)出績(jī)效的影響，且各影響程度不盡相同。在所考察的8個(gè)投入要素中，化肥投入對(duì)水稻產(chǎn)量的影響最大，達(dá)到0.210。說(shuō)明化肥投入是水稻生產(chǎn)中對(duì)水稻產(chǎn)量提高制約性最強(qiáng)的因素，科學(xué)合理使用化肥是提高水稻產(chǎn)量的最有效途徑。農(nóng)藥投入對(duì)水稻產(chǎn)量的影響程度僅次于化肥，農(nóng)藥投入每改變1%，水稻產(chǎn)量將改變0.167%。水稻播種面積對(duì)水稻產(chǎn)出影響程度位于第3，水稻播種面積沒(méi)增加1%，水稻產(chǎn)值將增加0.123%，這雖然和部分學(xué)者對(duì)于全國(guó)糧食產(chǎn)量影響因素的分析結(jié)果不太一致，可能與西南地區(qū)自身的資源稟賦相關(guān)，我國(guó)西南地區(qū)是一個(gè)人口、資源與環(huán)境矛盾日益突出的資源貧乏地區(qū)，貧困與生態(tài)惡化的雙重壓力使該地區(qū)水稻生產(chǎn)系統(tǒng)的脆弱程度進(jìn)一步惡化，多種致災(zāi)因子的刺激使得水稻對(duì)化肥和農(nóng)藥的依賴(lài)程度越來(lái)越大，因此農(nóng)藥和化肥的投入嚴(yán)重影響著水稻的總產(chǎn)值，而擴(kuò)大水稻播種面積并非提高產(chǎn)值的最有效方法。此外，通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)力和種子投入對(duì)水稻產(chǎn)值的影響基本持平，重要性位于水稻播種面積的影響之后，其中，勞動(dòng)力投入每增加1%，就可能導(dǎo)致水稻產(chǎn)值減少0.103%，這說(shuō)明了我國(guó)西南地區(qū)人口與資源矛盾的惡化正在進(jìn)一步加劇，在水稻生產(chǎn)的過(guò)程中，資源貧乏地區(qū)經(jīng)濟(jì)的落后導(dǎo)致人們的資源稟賦存在較大差異，務(wù)農(nóng)人口的剩余導(dǎo)致水稻生產(chǎn)的低效率，這一點(diǎn)必須引起足夠的重視。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和政府農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的增加對(duì)水稻總產(chǎn)值的提高也具有較大的作用，而水資源投入對(duì)水稻產(chǎn)值的影響最小，這可能是由于本文是基于2009年調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上研究的成果，而在2010年以前，西南地區(qū)極少遭遇干旱等脅迫，其山區(qū)與高原的地帶優(yōu)勢(shì)賦予了水稻生產(chǎn)過(guò)程中極為富足的水分需求，所以水資源并未構(gòu)成水稻產(chǎn)值提高的關(guān)鍵影響因素。

3 結(jié)論及政策建議

以上分析結(jié)果表明，水稻產(chǎn)出受勞動(dòng)力、土地、種子、灌溉成本、化肥和農(nóng)藥投入、農(nóng)技投入及政府補(bǔ)貼等因素的影響，不同因素的影響程度均不相同，選取的全部變量中，化肥投入對(duì)水稻產(chǎn)出的影響最大，其次分別是農(nóng)藥、土地、勞動(dòng)力、種子、農(nóng)機(jī)投入及政府財(cái)政補(bǔ)貼，水稻灌溉成本對(duì)水稻產(chǎn)出的影響較小?；谝陨涎芯拷Y(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)政策建議：

（1）推廣優(yōu)良品種，加強(qiáng)技術(shù)指導(dǎo)

（2）完善支農(nóng)惠農(nóng)政策，加大支農(nóng)惠農(nóng)力度

（3）推進(jìn)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)，促進(jìn)農(nóng)民增收

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