朱滿德，李辛一，徐雪高

（1.貴州大學(xué)，a. 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，b. 中國西部發(fā)展能力研究中心，貴州 貴陽 550025；2. 江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所，江蘇 南京 210014）

化肥施用強(qiáng)度對中國糧食單產(chǎn)的影響分析
——基于省級面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸

朱滿德1，李辛一1，徐雪高2※

（1.貴州大學(xué)，a. 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，b. 中國西部發(fā)展能力研究中心，貴州 貴陽 550025；2. 江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所，江蘇 南京 210014）

在分析中國糧食作物化肥施用特征的基礎(chǔ)上，運(yùn)用分位數(shù)回歸模型探究了1994年以來化肥施用強(qiáng)度對早秈稻、中秈稻、晚秈稻、粳稻、小麥、玉米6種糧食單產(chǎn)水平的影響。研究表明：1）中國糧食作物的化肥施用強(qiáng)度增長具有明顯的階段性特征；6種糧食作物的化肥施用強(qiáng)度持續(xù)增加，且均超出國際安全施用標(biāo)準(zhǔn)；小麥與玉米的化肥施用強(qiáng)度顯著高于水稻；部分品種的化肥施用強(qiáng)度已出現(xiàn)優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)和非優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)、東中西部的區(qū)域差異。2）糧食作物的化肥施用強(qiáng)度與其單產(chǎn)水平具有顯著的關(guān)聯(lián)效應(yīng)。3）晚秈稻、粳稻和玉米的化肥施用強(qiáng)度對其單產(chǎn)仍存在正向作用，但已呈現(xiàn)邊際效用遞減特征；小麥、早秈稻和中秈稻的這種影響不再顯著，已有過度施用特征。今后在堅(jiān)持化肥施用零增長前提下，注重科學(xué)施用化肥、有效提高化肥利用率，在保障糧食安全與促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展之間達(dá)成平衡，是堅(jiān)持中國特色農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路的必然要求。

化肥施用強(qiáng)度；糧食單產(chǎn)；分位數(shù)回歸；區(qū)域分異；邊際效用；化肥施用零增長

Abstract：Based on provincial panel data, and applying the quantile regression model, this paper analyzed the effects of fertilizer application on grain yield in China. Varieties studied in this research include early indica-rice, middle indicarice, late indica-rice, japonica-rice, wheat and corn. Results show that China’s agricultural fertilizer application has been growing continuously and has exceeded the international safety standard. The intensities of fertilizer on wheat and corn were higher than that of rice. There exists intensity difference between advantage producing areas and disadvantage producing areas and it also exists between eastern China and western China. Descriptive statistical analysis indicates that the strength of fertilizer and grain yield have the same trend. Chemical fertilizers still have positive effects on grain yields while showing signifcant declining marginal return. In the future, the Government should encourage zero growth of fertilizer application, pay more attention to improve fertilizer effcacy, and keep the balance between grain security and sustainable agricultural development.

Key words：application intensity of fertilizer; grain yield; quantile regression model; regional difference; marginal utility; zero growth of fertilizer

化肥是重要的生產(chǎn)資料，是糧食的“糧食”。改革開放30余年來，中國化肥施用總量與結(jié)構(gòu)都有顯著變化，施用強(qiáng)度不斷增加?；适┯脼橹袊掷m(xù)增加糧食產(chǎn)量、保障食物有效供給發(fā)揮了重要作用；但近年來已經(jīng)出現(xiàn)盲目、過量施用等問題[1]。部分地區(qū)因化肥施用不盡合理，造成土壤有機(jī)質(zhì)降低、營養(yǎng)失衡、酸化和板結(jié)[2-3]，也導(dǎo)致農(nóng)業(yè)面源污染加劇、作物產(chǎn)量下滑[4-6]，并引起對中國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的擔(dān)心和憂慮。2015年中國政府出臺《到2020年化肥使用量零增長行動方案》[7]，針對當(dāng)前化肥施用存在的問題提出了針對性的應(yīng)對舉措，如推進(jìn)精準(zhǔn)施肥、調(diào)整化肥使用結(jié)構(gòu)、改進(jìn)施肥方式、有機(jī)肥替代化肥等，到2020年實(shí)現(xiàn)主要農(nóng)作物化肥施用量“零增長”，明確了未來中國化肥施用的調(diào)整方向。進(jìn)一步分析化肥施用強(qiáng)度對中國糧食產(chǎn)量的影響，對實(shí)現(xiàn)化肥“零增長”行動、推進(jìn)農(nóng)業(yè)及糧食生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型、確保谷物基本自給意義重大。

化肥施用主要通過作用于糧食單產(chǎn)的方式提高糧食總產(chǎn)量，屬“增產(chǎn)型”技術(shù)。有關(guān)文獻(xiàn)研究表明，中國化肥施用量快速增長，東部平原和東南沿海地區(qū)施用偏多，西部山地和丘陵地區(qū)施用相對不足；化肥施用強(qiáng)度不斷提高，單位面積化肥施用量已超越世界大多數(shù)發(fā)達(dá)國家，并高于國際公認(rèn)的安全標(biāo)準(zhǔn)上限；部分地區(qū)、部分作物的化肥投入過量、氮磷鉀搭配不合理等問題日益突出[8-10]。進(jìn)一步針對糧食的研究表明，化肥施用量對中國糧食產(chǎn)量有顯著正向影響，是播種面積、用工數(shù)量、其他物質(zhì)費(fèi)用、受災(zāi)面積等因素中貢獻(xiàn)最大的一項(xiàng)[11]。但近年中國化肥施用量增長對糧食生產(chǎn)的增產(chǎn)效應(yīng)開始不顯著，表現(xiàn)出邊際效用遞減特征，糧食作物的化肥施用量超過了經(jīng)濟(jì)最優(yōu)施用水平；其中水稻、小麥、玉米存在嚴(yán)重的氮肥過量施用問題，水稻化肥施用效率高于小麥和玉米；小麥化肥施用效率不高；玉米化肥施用效率上升較快[12-13]。

中國化肥施用總量快速增長是不爭的事實(shí)，但不同作物品種、不同區(qū)域的化肥施用強(qiáng)度則存在明顯差異。是否所有糧食品種都存在化肥施用邊際效用遞減或施用過量特征？本文將運(yùn)用分位數(shù)回歸方法探討化肥施用對不同糧食作物單產(chǎn)的具體影響，探討究竟是增產(chǎn)正效應(yīng)的邊際遞減，抑或是已呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng)，以期形成具體的判斷，從而就實(shí)現(xiàn)化肥零增長行動，推動糧食生產(chǎn)向環(huán)境友好型方式轉(zhuǎn)變，促進(jìn)糧食生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展提出政策建議。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 分位數(shù)回歸模型構(gòu)建

分位數(shù)回歸模型（Quantile Regression Models，QRM）由Koenker和Bassett在1978年提出的，是線性回歸模型的擴(kuò)展。分位數(shù)回歸模型是基于因變量的條件分位數(shù)對自變量進(jìn)行回歸，進(jìn)一步得到“所有”分位數(shù)條件下的回歸模型，其最大優(yōu)點(diǎn)是可以關(guān)注到全體因變量的分布，對研究自變量對因變量在特定分位點(diǎn)的邊際彈性會有所裨益[14]。為此，本文評估化肥施用強(qiáng)度對中國不同品種糧食單產(chǎn)的影響，使用分位數(shù)回歸模型可以探究特定分位（以及所有不同分位條件）的糧食單產(chǎn)水平下化肥施用強(qiáng)度是否存在不同程度的影響。

農(nóng)業(yè)自然再生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)再生產(chǎn)相互交織，它所具有的復(fù)雜性和系統(tǒng)性使得影響糧食單產(chǎn)的因素有很多，例如：不同作物乃至同一作物不同品種的生物性狀，耕地、化肥、勞動力等生產(chǎn)要素質(zhì)量、投入強(qiáng)度及其組合，農(nóng)業(yè)實(shí)用技術(shù)的應(yīng)用推廣（如農(nóng)作物良種、農(nóng)機(jī)深耕作業(yè)、測土配方施肥），氣候條件、自然災(zāi)害等。為探究化肥施用強(qiáng)度對中國早秈稻、中秈稻、晚秈稻、粳稻、小麥、玉米6個(gè)主糧品種單產(chǎn)水平的影響，根據(jù)農(nóng)作物生產(chǎn)函數(shù)特點(diǎn)，在Cobb-Douglas（C-D）生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展。模型所使用的被解釋變量為單位面積糧食平均產(chǎn)量（Y，kg/hm2）；本文所關(guān)注的解釋變量為化肥施用強(qiáng)度，用單位面積化肥施用量（FERT，kg/hm2）表示；同時(shí)使用單位面積機(jī)械作業(yè)費(fèi)（MACH，元/hm2）、單位面積用工數(shù)量（WORK，個(gè)/hm2）、農(nóng)戶銷售價(jià)格（PRIC，元/50 kg，模型采用幼稚性預(yù)期假設(shè)，對其進(jìn)行滯后一期處理）、災(zāi)害成災(zāi)率（DISA，%），年降水量（RAIN，mm）、年平均氣溫（TEMP，℃）作為控制性變量[15-16]，構(gòu)建分位數(shù)回歸模型。本文也嘗試了將單位面積種子用量或種子費(fèi)引入模型進(jìn)行估計(jì)，但模擬效果不佳且模型穩(wěn)健性受到影響，故未納入最后計(jì)量模型。

對擴(kuò)展的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)取對數(shù)處理，形成如下回歸方程：

式中：α為截距項(xiàng)，βn（n=1，2，3，…，7）表示各指標(biāo)的參數(shù)估計(jì)值，上標(biāo)(q)表示特定分位數(shù)，下標(biāo)i代表不同的省區(qū)，t代表不同的時(shí)間，ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

一般情況下，Stata軟件可使用“bsqreg”命令對上式進(jìn)行分位數(shù)回歸。但該命令只能適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)或截面數(shù)據(jù)，并不能直接對面板數(shù)據(jù)實(shí)施分位數(shù)估計(jì)。解決的方法是，先把省區(qū)作截面虛擬變量處理，然后再利用該命令進(jìn)行分位數(shù)回歸運(yùn)算。在此過程中，使用了自舉法（Bootstrap Method）進(jìn)行估計(jì)，以減少偏誤，得到更加準(zhǔn)確有效的估計(jì)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)中，早秈稻、小麥、玉米等6種糧食的單位面積平均產(chǎn)量，單位面積的化肥施用量、機(jī)械作業(yè)費(fèi)、用工數(shù)量，以及農(nóng)戶銷售價(jià)格數(shù)據(jù)來自《建國以來全國主要農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編（1953-1997年）》和《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》（1999-2016年）。其中，對單位面積機(jī)械作業(yè)費(fèi)、農(nóng)戶銷售價(jià)格分別采用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)、消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)（相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》）進(jìn)行平減，以剔除價(jià)格因素影響。年降水量和年平均氣溫使用各省區(qū)的省會城市替代，數(shù)據(jù)來自《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國氣象年鑒》；自然災(zāi)害成災(zāi)率由成災(zāi)面積和受災(zāi)面積估算得到，相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

有關(guān)統(tǒng)計(jì)資料提供了中國1953年以來的糧食投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，但經(jīng)比較分析發(fā)現(xiàn)，可能因統(tǒng)計(jì)口徑等問題，1978-1993年間，各糧食品種的化肥施用強(qiáng)度多次出現(xiàn)遠(yuǎn)高于1994年乃至當(dāng)前化肥施用強(qiáng)度的情形。例如，1987年全國早秈稻化肥施用量達(dá)885 kg/hm2，是2015年全國平均施用強(qiáng)度的2.6倍；1988年全國晚秈稻化肥施用885 kg/hm2，最高省區(qū)達(dá)1 260 kg/hm2，是2015年全國平均施用強(qiáng)度的3.8倍；1990年全國粳稻化肥施用1 155 kg/hm2，最高省區(qū)達(dá)1 650 kg/hm2，是2015年全國平均施用強(qiáng)度的4.6倍，這表明化肥施用數(shù)據(jù)存在“失真”的可能，因此本文選用的時(shí)間起點(diǎn)為1994年。

綜合考慮糧食種植區(qū)域特征及數(shù)據(jù)可得性，本文研究的早秈稻包括浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南9省區(qū)，中秈稻包括江蘇、安徽、福建、河南、湖北、四川、貴州、陜西8省，晚秈稻包括浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南9省區(qū)，粳稻包括河北、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、山東、河南、湖北、云南、寧夏12省區(qū)，小麥包括河北、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、江蘇、安徽、山東、河南、湖北、四川、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆15省區(qū)，玉米包括河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、山東、河南、湖北、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆19省區(qū)，上述省區(qū)各糧食品種的產(chǎn)量之和都占到其總產(chǎn)量的95%以上，因而具有代表性。

2 化肥施用強(qiáng)度與糧食單產(chǎn)的描述性統(tǒng)計(jì)

2.1 糧食作物的化肥施用強(qiáng)度：區(qū)域及品種特征

1994-2015年，中國農(nóng)用化肥施用量增長迅速，由3 318萬t增至6 023萬t，增長2 705萬t，增幅82%；其中糧食作物的化肥施用強(qiáng)度由253 kg/hm2增至362 kg/hm2（系化肥折純用量，下同），增長43%。分析顯示，糧食作物的化肥施用強(qiáng)度增長具有顯著的階段性波動特征，大致可分為：1）1994-2002年糧食作物化肥施用強(qiáng)度增長階段，期間累計(jì)增長61 kg/hm2，增幅24%；2）2002-2004年糧食作物化肥施用強(qiáng)度下降階段，此間下降了27 kg/hm2，降幅約9%；3）自2004年開始，糧食作物化肥施用強(qiáng)度持續(xù)穩(wěn)步增加階段，累計(jì)增長26%，其中2010年以來增速開始放緩。

表1列出了1994年和2015年部分省區(qū)早秈稻、中秈稻、晚秈稻、粳稻、小麥、玉米6種糧食作物的化肥施用強(qiáng)度。不同糧食品種、不同地區(qū)的化肥施用強(qiáng)度差異明顯。

2.1.1 水稻 1994-2015年，粳稻的化肥施用強(qiáng)度高于秈稻。以2015年為例，粳稻化肥施用強(qiáng)度最高，達(dá)361 kg/hm2；早秈稻、晚秈稻次之，分別為334 kg/hm2、336 kg/hm2，中秈稻最低，為301 kg/hm2。早秈稻、晚秈稻化肥施用強(qiáng)度未表現(xiàn)出東部、中部、西部等之間的省區(qū)差距，而中秈稻化肥施用強(qiáng)度的省區(qū)差異則較為明顯，西部省份低于東中部省份。特別是安徽，2015年早秈稻、晚秈稻化肥施用強(qiáng)度分別達(dá)到388 kg/hm2和406 kg/hm2，顯著高于其他省份；中秈稻332 kg/hm2，僅次于湖北。粳稻化肥施用強(qiáng)度在優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)與非優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)，東部、中部、西部與東北地區(qū)都存在明顯差距。作為粳稻的優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)，東北地區(qū)粳稻化肥施用強(qiáng)度較低，如2015年黑龍江251 kg/hm2、吉林330 kg/hm2；而非優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)化肥施用強(qiáng)度高，如河南為521 kg/hm2、寧夏為429 kg/hm2。同時(shí)，東部省份高于西部和中部省份，西部和中部省份又高于東北省份，如河北542 kg/hm2、江蘇549 kg/hm2，是黑龍江的2倍以上。

2.1.2 小麥 1994年和2015年東部省份的化肥施用強(qiáng)度全面高于中部省份，中部省份則高于西部省份，其中內(nèi)蒙古和新疆例外。2015年內(nèi)蒙古小麥化肥施用強(qiáng)度為531 kg/hm2，為全國最高；新疆為461 kg/hm2，也高于大部分省份。作為小麥主產(chǎn)區(qū)或優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)的河北、江蘇、山東、安徽、河南，其化肥施用強(qiáng)度明顯高于其他省份以及全國平均水平，只有湖北例外，這一點(diǎn)與“水稻優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)化肥施用強(qiáng)度低”正好相反。但應(yīng)注意的是，1994-2015年間，中部和西部省份的小麥化肥施用強(qiáng)度正快速增加，如山西增長了149%，內(nèi)蒙古增長了255%。

2.1.3 玉米 1994年和2015年玉米的化肥施用強(qiáng)度表現(xiàn)為西北、東北省份高于中部、西南省份，這與中秈稻、粳稻、小麥“東部省份施肥強(qiáng)度高、西部和東北省份施肥強(qiáng)度低”明顯不同。其中，東北和華北兩大玉米優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)化肥施用強(qiáng)度低于西南和西北省份，但略高于中部省份。與1994年相比，2015年山西增長161%、安徽增長146%、河南增長102%、新疆增長139%、黑龍江增長111%，5省區(qū)玉米化肥施用強(qiáng)度翻了一番有余。

表1 中國各地區(qū)不同糧食作物的化肥施用強(qiáng)度（kg/hm2）Table 1 Chemical fertilizers intensities for different grain corps in China (kg/hm2)

從全國看，如果以國際公認(rèn)的化肥安全施用標(biāo)準(zhǔn)225 kg/hm2為參考，追溯到1994年，中秈稻化肥施用強(qiáng)度尚未超過安全施用標(biāo)準(zhǔn)，但也已經(jīng)接近上限水平，早秈稻、晚秈稻、粳稻、小麥、玉米5種主糧的化肥施用強(qiáng)度均已超過了安全施用標(biāo)準(zhǔn)；到2015年，6種糧食已經(jīng)大幅超過安全施用標(biāo)準(zhǔn)，其中小麥最高，是安全施用標(biāo)準(zhǔn)的1.8倍，中秈稻最低，為安全施用標(biāo)準(zhǔn)的1.3倍。如果以省區(qū)為基本單位，1994年相當(dāng)一部分省區(qū)的化肥施用強(qiáng)度還沒有超過這一標(biāo)準(zhǔn)，到2015年只有極個(gè)別非主產(chǎn)區(qū)還沒有超過安全施用標(biāo)準(zhǔn)，大部分省份則遠(yuǎn)超這一標(biāo)準(zhǔn)。如果考慮到中國糧食主產(chǎn)區(qū)多以兩季農(nóng)作物為主，單位面積耕地承受的化肥施用強(qiáng)度將會更大。

2.2 化肥施用強(qiáng)度與糧食單產(chǎn)的關(guān)聯(lián)分析

為判斷各糧食作物化肥施用強(qiáng)度對其單產(chǎn)水平的影響，通過整體的化肥施用強(qiáng)度與其平均單產(chǎn)、不同品種的化肥施用強(qiáng)度與其平均單產(chǎn)、不同品種的單位化肥施用所對應(yīng)的邊際產(chǎn)量三個(gè)方面進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，以期為后續(xù)實(shí)證分析提供邏輯支撐。

2.2.1 糧食作物化肥施用強(qiáng)度與糧食平均單產(chǎn)的關(guān)聯(lián) 1994-2015年中國糧食作物的化肥施用強(qiáng)度（系水稻、小麥和玉米的平均）與其平均單產(chǎn)水平呈同向變動，都具有階段性特征，且按變化特征可劃分的階段也大體相似。圖1顯示，2004年之前化肥施用強(qiáng)度呈先升后降趨勢，糧食單產(chǎn)水平基本穩(wěn)定，略高于5 000 kg/hm2；2004年之后糧食作物的化肥施用強(qiáng)度與糧食單產(chǎn)水平都平穩(wěn)增加，二者變化趨勢相近，保持同步變動。數(shù)據(jù)測算表明，二者相關(guān)系數(shù)為0.85，屬高度相關(guān)，表明糧食作物的化肥施用強(qiáng)度增強(qiáng)與糧食單產(chǎn)水平提高在統(tǒng)計(jì)上具有正向相關(guān)關(guān)系。

圖1 糧食平均單產(chǎn)與化肥施用強(qiáng)度的變化Fig. 1 Change of the grain yield and the intensity of fertilizer

2.2.2 不同品種化肥施用強(qiáng)度與其單產(chǎn)的關(guān)聯(lián) 數(shù)據(jù)顯示，早秈稻等6種糧食作物的化肥施用強(qiáng)度和其單產(chǎn)水平都有不同程度增長，且化肥施用強(qiáng)度增長越顯著的品種其單產(chǎn)水平提高也越顯著。具體而言，小麥與玉米的化肥施用強(qiáng)度都有顯著增長，1994-2015年分別由236 kg/hm2、233 kg/hm2增加到406 kg/hm2、365 kg/hm2，增幅為72%與57%；同期小麥、玉米單產(chǎn)的增幅也分別達(dá)到73%和33%。與其形成對比，4種水稻的化肥施用強(qiáng)度增長趨勢不甚明顯，早秈稻、中秈稻、晚秈稻、粳稻分別增長了30%、41%、18%和7%，同期4種水稻單產(chǎn)水平的增幅只有18%-26%，較之小麥、玉米單產(chǎn)提高幅度明顯偏低（表2）。數(shù)據(jù)所反映出的這種“化肥施用強(qiáng)度-糧食單產(chǎn)”同向聯(lián)動變化，意味著糧食作物的化肥施用強(qiáng)度對其單產(chǎn)水平或有明顯正向影響，需實(shí)證進(jìn)一步檢驗(yàn)。

表2 不同糧食品種化肥施用強(qiáng)度與單產(chǎn)變化（kg/hm2）Table 2 Changes of grain yields and fertilizer application intensities for different grain crops（kg/hm2）

2.2.3 不同品種的單位化肥施用量對應(yīng)的糧食平均產(chǎn)量 圖2顯示，中秈稻單位化肥施用量對應(yīng)的平均產(chǎn)量較高，每千克化肥所產(chǎn)出的中秈稻產(chǎn)量均保持在25 kg以上；接下來依次是早秈稻、晚秈稻、粳稻、玉米；小麥偏低，每千克化肥所產(chǎn)出的小麥產(chǎn)量只在15 kg左右。2004-2015年特別是2010年以來，6種糧食的單位化肥施用量對應(yīng)的糧食平均產(chǎn)量變動較小，表明化肥施用增加所產(chǎn)生的邊際產(chǎn)量極小，這意味著當(dāng)前條件下化肥施用強(qiáng)度對糧食單產(chǎn)增長或有邊際遞減特征，部分品種或已有過度施用特征。

3 化肥施用強(qiáng)度對中國糧食單產(chǎn)影響的實(shí)證：模擬結(jié)果及其解釋

運(yùn)用Stata12.0軟件對1994-2013年早秈稻、中秈稻、晚秈稻、粳稻、小麥、玉米6種糧食作物單產(chǎn)水平的影響因素進(jìn)行分位數(shù)回歸，結(jié)果如表3、圖3所示。囿于篇幅有限，表3只選擇了0.2、0.5和0.8分位點(diǎn)回歸系數(shù)進(jìn)行匯報(bào)；圖3同時(shí)繪出了不同糧食作物化肥施用強(qiáng)度系數(shù)的分位數(shù)圖形（即反映不同分位點(diǎn)的彈性系數(shù)）。

圖2 單位化肥對應(yīng)的平均糧食產(chǎn)量Fig. 2 Grain production per unit of fertilizer

表3 不同分位數(shù)下化肥施用強(qiáng)度等因素對糧食單產(chǎn)水平的影響Table 3 Chemical fertilizer intensity effect on grain yields at different quantiles

3.1 化肥施用強(qiáng)度對糧食單產(chǎn)的影響

本文關(guān)注的化肥施用強(qiáng)度，對晚秈稻、粳稻、小麥、玉米單產(chǎn)水平都有顯著的正向影響，且隨著分位點(diǎn)由低分位向高分位移動，這種正向影響出現(xiàn)一定程度的減弱趨勢；但它對早秈稻、中秈稻單產(chǎn)水平的影響則不顯著。

3.1.1 晚秈稻 晚秈稻的化肥施用強(qiáng)度對其單產(chǎn)水平影響在0.2分位點(diǎn)、0.5分位點(diǎn)和0.8分位點(diǎn)處分別通過了1%、5%和10%水平的顯著性檢驗(yàn)，系數(shù)均為正值說明了過去20 a間化肥施用強(qiáng)度的提高確實(shí)有效提高了晚秈稻的單產(chǎn)水平；伴隨著分位點(diǎn)由低分位到高分位的移動，化肥施用強(qiáng)度的回歸系數(shù)（即彈性）由0.2分位點(diǎn)的0.198，下降到0.5分位點(diǎn)的0.142，進(jìn)一步降低到0.8分位點(diǎn)的0.126，這也意味著化肥施用已經(jīng)出現(xiàn)明顯的邊際效用遞減特征。

3.1.2 粳稻 與晚秈稻類似，粳稻化肥施用強(qiáng)度的回歸系數(shù)由0.2分位點(diǎn)的0.189，下降到0.5分位點(diǎn)的0.130，進(jìn)一步降低到0.8分位點(diǎn)的0.098，化肥施用也是出現(xiàn)明顯的邊際效用遞減特征。

3.1.3 小麥 小麥化肥施用強(qiáng)度在0.2分位點(diǎn)、0.5分位點(diǎn)分別通過了10%、5%水平的顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)亦由0.214下降到0.204；在0.8分位點(diǎn)上，小麥化肥施用強(qiáng)度對單產(chǎn)增長的作用不顯著。這表明小麥的化肥施用不僅存在邊際效用遞減特征，目前其增產(chǎn)效應(yīng)已經(jīng)不再顯著。

圖3 不同分位數(shù)下糧食單產(chǎn)的化肥施用彈性變化Fig. 3 Changes of chemical fertilizer application elasticities at different quantiles of grain yields

3.1.4 玉米 玉米化肥施用強(qiáng)度在上述3個(gè)分位點(diǎn)分別通過了1%、5%、1%水平的顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)由0.2分位點(diǎn)的0.180下降到0.5分位點(diǎn)的0.152，在0.8分位點(diǎn)上仍為0.161，明顯高于同分位點(diǎn)上的稻谷和小麥，表明化肥施用強(qiáng)度的增加對玉米單產(chǎn)的提高仍有一定促進(jìn)作用。

3.1.5 中秈稻 中秈稻化肥施用強(qiáng)度在0.2分位點(diǎn)通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)為0.200，即，中秈稻化肥施用強(qiáng)度每提高10%，其單產(chǎn)約提高2%；但這在0.5分位點(diǎn)和0.8分位點(diǎn)均未通過顯著性檢驗(yàn)，表明化肥的增產(chǎn)效應(yīng)已不再顯著；盡管不顯著，其彈性系數(shù)也表現(xiàn)出下降趨勢。

3.1.6 早秈稻 早秈稻化肥施用強(qiáng)度在上述3個(gè)分位點(diǎn)均未通過顯著性檢驗(yàn)，需進(jìn)一步深入討論。

3.2 其他因素對糧食單產(chǎn)的影響

3.2.1 單位面積機(jī)械作業(yè)費(fèi) 單位面積機(jī)械作業(yè)費(fèi)對糧食單產(chǎn)的影響整體不顯著，只有少數(shù)品種在特定分位點(diǎn)處通過了顯著性檢驗(yàn)。一種解釋是，農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)偏重的是勞動替代性技術(shù)進(jìn)步，可以提高勞動生產(chǎn)率，促進(jìn)糧食規(guī)模經(jīng)營，但對于提高土地生產(chǎn)率作用不明顯；另一種可能則是，部分農(nóng)業(yè)機(jī)械使用可以提高糧食單產(chǎn)水平，但目前農(nóng)業(yè)機(jī)械結(jié)構(gòu)還不夠合理，譬如土壤深耕、秸稈還田、病蟲害防控防治等有助于提高糧食單產(chǎn)的農(nóng)機(jī)配置不足，推廣作業(yè)率不高。模型結(jié)果顯示，如果單位面積機(jī)械作業(yè)費(fèi)用通過了顯著性檢驗(yàn)，其彈性系數(shù)均為正值，這或意味著農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)在一定情形下是可以提高糧食單產(chǎn)的，表明后一種解釋可能更加合理。

3.2.2 農(nóng)戶銷售價(jià)格 農(nóng)戶銷售價(jià)格對糧食單產(chǎn)水平存在正向影響，其中小麥和玉米在上述3個(gè)分位點(diǎn)均通過了顯著性檢驗(yàn)，早秈稻、中秈稻和粳稻則在2個(gè)分位點(diǎn)上通過了顯著性檢驗(yàn)。這意味著，伴隨各種糧食農(nóng)戶銷售價(jià)格的上漲，能夠有效調(diào)動農(nóng)民種糧積極性，激勵其提高糧食單產(chǎn)水平。從回歸系數(shù)看，農(nóng)戶銷售價(jià)格對小麥單產(chǎn)提高的影響較明顯，接下來依次是中秈稻、玉米、粳稻、早秈稻，對晚秈稻的影響較弱。

3.2.3 單位面積用工數(shù)量 單位面積用工數(shù)量對糧食單產(chǎn)的影響方向?yàn)樨?fù)向，其中晚秈稻、粳稻、小麥、玉米4個(gè)品種通過了顯著性檢驗(yàn)?？梢岳斫鉃?，盡管各種糧食的單位用工數(shù)量有所下降，但并沒有造成糧食單產(chǎn)的下降。換言之，農(nóng)業(yè)機(jī)械化作業(yè)推廣和社會化服務(wù)發(fā)展，可以大幅度減少糧食生產(chǎn)用工數(shù)量、降低勞動強(qiáng)度，使得老齡勞動力和兼業(yè)勞動力種糧成為可能，并且也不會引起糧食單產(chǎn)和總產(chǎn)的滑坡，這一點(diǎn)在河南、河北等平原地區(qū)表現(xiàn)尤為突出；輔以新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的不斷涌現(xiàn)，商品糧生產(chǎn)專業(yè)化趨勢日益明顯，大大降低了種糧勞動力老齡化和兼業(yè)化對糧食生產(chǎn)和產(chǎn)量的影響。

3.2.4 自然因素 自然災(zāi)害成災(zāi)率對糧食單產(chǎn)的影響為負(fù)向，在大多數(shù)情形下都通過了顯著性檢驗(yàn)，這符合一般性的經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知。此外，年降水量和年平均氣溫對糧食單產(chǎn)水平的影響整體上并不顯著，一方面年降水量和年平均氣溫對糧食單產(chǎn)的影響具有時(shí)段性特點(diǎn)，與作物的生物特性緊密有關(guān)，如水稻揚(yáng)花期降水較多會影響產(chǎn)量，其他時(shí)期則影響不大；另一方面農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施的改善，也會降低氣候因素對單產(chǎn)水平的影響。

4 結(jié)論與對策建議

4.1 結(jié)論

本文探討了中國不同糧食品種、不同地區(qū)的化肥施用強(qiáng)度差異，進(jìn)一步運(yùn)用分位數(shù)回歸模型探究了1994-2013年化肥施用強(qiáng)度等因素對早秈稻、中秈稻、晚秈稻、粳稻、小麥、玉米6種糧食單產(chǎn)的影響。研究顯示：1）中國糧食作物的化肥施用強(qiáng)度持續(xù)增加，其中小麥化肥施用強(qiáng)度最高，玉米、粳稻次之，秈稻略低，但都已經(jīng)大幅超過國際公認(rèn)的安全施用標(biāo)準(zhǔn)。6種糧食作物的化肥施用強(qiáng)度逐步顯示出主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)、優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)與非優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)的差異，中秈稻、粳稻、小麥和玉米同時(shí)表現(xiàn)出東部、中部和西部的差異。2）無論是6種糧食整體，還是具體品種，化肥施用強(qiáng)度的增加與其糧食單產(chǎn)水平的提高具有正向相關(guān)關(guān)系，但目前增加化肥施用所產(chǎn)生的邊際產(chǎn)量已經(jīng)較小。3）化肥施用強(qiáng)度對晚秈稻、粳稻、玉米單產(chǎn)水平有正向影響，且隨著分位點(diǎn)由低分位向高分位移動，這種正向影響逐步趨于弱化，表明化肥施用已出現(xiàn)明顯的邊際效用遞減特征，但整體上仍有助于提高單產(chǎn)；小麥、早秈稻、中秈稻的正向影響已不再顯著，可能有過度施用的傾向；這可能說明不同糧食品種間化肥施用強(qiáng)度對其單產(chǎn)的邊際效應(yīng)開始分化。4）若將糧食視為一個(gè)整體，農(nóng)戶銷售價(jià)格對糧食單產(chǎn)有正向影響，單位面積用工數(shù)量、自然災(zāi)害成災(zāi)率為負(fù)向影響，單位面積機(jī)械作業(yè)費(fèi)、年降水量和年平均氣溫影響不顯著，盡管不同品種略有差異。

4.2 政策建議

過去20多年，增加化肥施用對中國糧食持續(xù)增產(chǎn)、保障糧食安全發(fā)揮了重要支撐作用。農(nóng)戶也形成了依仗化肥投入促進(jìn)糧食增產(chǎn)的經(jīng)驗(yàn)傳統(tǒng)和路徑依賴，并導(dǎo)致了現(xiàn)階段化肥施用強(qiáng)度超出國際安全施用標(biāo)準(zhǔn)，不僅增加了糧食生產(chǎn)成本、推高了糧食價(jià)格，而且引發(fā)了耕地有機(jī)質(zhì)減少、土壤營養(yǎng)失衡，農(nóng)業(yè)面源污染加重、農(nóng)業(yè)發(fā)展不可持續(xù)等系列問題。結(jié)合現(xiàn)階段的實(shí)際，提出以下對策建議。

第一，加強(qiáng)糧食綠色增產(chǎn)科技的推廣應(yīng)用，要破除依仗化肥投入促進(jìn)糧食增產(chǎn)的“經(jīng)驗(yàn)”依賴，轉(zhuǎn)變?yōu)橐勒剔r(nóng)業(yè)科技促進(jìn)糧食增產(chǎn)的“科技”依賴，逐步實(shí)現(xiàn)糧食生產(chǎn)向資源節(jié)約、環(huán)境友好集約式增長轉(zhuǎn)變。為此，應(yīng)堅(jiān)持科學(xué)施肥、經(jīng)濟(jì)施肥、環(huán)保施肥的理念，充分依靠科技進(jìn)步和新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，推進(jìn)精準(zhǔn)施肥、減少盲目施肥，調(diào)整肥料使用結(jié)構(gòu)、推廣高效新型肥料，改進(jìn)施肥方式、推廣測土配方施肥，用有機(jī)肥替代化肥等科學(xué)施肥技術(shù)路徑，實(shí)現(xiàn)“減量、節(jié)本、提效”，到2020年實(shí)現(xiàn)化肥使用量“零增長”[17]。

第二，加快農(nóng)業(yè)支持政策的調(diào)整轉(zhuǎn)型，由補(bǔ)貼農(nóng)業(yè)投入品生產(chǎn)或使用，轉(zhuǎn)向補(bǔ)貼支持農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)和環(huán)境友好型生產(chǎn)。對農(nóng)業(yè)投入品生產(chǎn)或使用進(jìn)行補(bǔ)貼（如化肥運(yùn)輸補(bǔ)貼、化肥淡季儲備補(bǔ)貼、農(nóng)資綜合補(bǔ)貼），相當(dāng)于降低投入品價(jià)格，進(jìn)而鼓勵增加投入品使用，化肥亦是如此，此類政策應(yīng)予以取消或調(diào)整支持方向。積極整合現(xiàn)有測土配方施肥補(bǔ)貼、秸稈還田補(bǔ)貼、有機(jī)肥補(bǔ)貼等系列政策，并力爭與農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的綠色生產(chǎn)、環(huán)境友好型生產(chǎn)等實(shí)際行為掛鉤（如減少化肥、農(nóng)藥等使用），增強(qiáng)政策的針對性和有效性。對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的支持和補(bǔ)貼，也應(yīng)逐步與資源節(jié)約型和環(huán)境友好型生產(chǎn)掛鉤。

第三，加快革新糧食安全理念。中國糧食安全不僅要保障糧食供給的數(shù)量安全，也要保障糧食供給的質(zhì)量安全；不僅要保障當(dāng)代人的即期糧食安全，還要保障子孫后代的中長期糧食安全。因此，減少對農(nóng)業(yè)資源的掠奪性索取，降低石油農(nóng)業(yè)對資源和生態(tài)的影響，促進(jìn)農(nóng)業(yè)資源、生態(tài)、環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展、可持續(xù)發(fā)展，即成為糧食安全新理念所要堅(jiān)守的底線。

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（責(zé)任編輯：王育花）

The effects of fertilizer application intensity on grain yields in China: A quantile regression model analysis based on provincial panel data

ZHU Man-de1, LI Xin-yi1, XU Xue-gao2
（1. Guizhou University, a. School of Economics, b. China Center for Western Development Capacity Research, Guiyang, Guizhou 550025, China; 2. Institute of Agricultural Economics and Development, Jiangsu Province Academy of Agricultural Sciences, Nanjing, Jiangsu 210014, China）

F326.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1000-0275（2017）04-0649-09

10.13872/j.1000-0275.2017.0074

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國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71473052，71273069）；國務(wù)院發(fā)展研究中心2016年委托項(xiàng)目；貴州省教育廳青年學(xué)術(shù)創(chuàng)新人才項(xiàng)目（JYT2016004）。

朱滿德（1983-），男，安徽廬江人，博士，教授，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與政策、糧食經(jīng)濟(jì)研究，E-mail：mdzhu@gzu.edu.cn；通訊作者：徐雪高（1981-），男，江蘇宜興人，博士，研究員，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與政策研究，E-mail：xuxuegaoxxg@163.com。

2017-04-06，接受日期：2017-06-28

Foundation item: National Natural Science Foundation of China (71473052, 71273069); Program of Development Research Center of the State Council; Program of the Academic Innovation Youth Talent of Department of Education at Guizhou Province (JYT2016004).

Corresponding author: XU Xue-gao, E-mail: xuxuegaoxxg@163.com.

Received 6 April, 2017;Accepted 28 June, 2017