郭展，張運波

(農業(yè)農村部長江中游作物綠色高效生產重點實驗室(部省共建)/長江大學農學院，湖北 荊州 434025)

隨著氣候變暖和降水的變化，極端天氣的發(fā)生頻率和強度也在增加[1－2]，如高溫、干旱和暴雨等。我國作為世界上最大的水稻生產國，近年來年種植面積在3 000 萬hm2左右，南方是中國主要的水稻生產區(qū)[3]。氮作為作物生長的必需營養(yǎng)物質，是作物產量的主要限制因素。中國占全球氮肥消費量的35%，其中7%用于水稻[4]，湖北、湖南省的平均氮肥施用量分別高達194 kg/hm2和200 kg/hm2[5－6]。在中國，76%的農民在水稻生產過程中過度使用化肥[7]，不當?shù)臓I養(yǎng)管理會降低作物產量和氮利用效率[8]。氣候惡化、種植面積不穩(wěn)定及過度使用化肥將會威脅到糧食安全和生物多樣性，因此提高水稻單產具有重要的研究意義。

中國的糧食問題能夠反映在基礎種植戶身上，能否從基礎水稻種植戶身上發(fā)現(xiàn)我國中稻種植現(xiàn)狀是本研究的主要目的。因此，本文擬比較江漢平原和洞庭湖平原344 個水稻種植戶的產量及效益差異，探析中稻種植產量及效益限制因子，以期為提升水稻生產效益、實現(xiàn)水稻高產高效可持續(xù)性生產提供一定的參考。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本次調研以荊州太湖農場、隨州均川鎮(zhèn)和長沙市長沙縣3 個定位試驗點為圓心，以344 個農戶的調查問卷作為分析對象。農戶涉及到湖北和湖南2個省，7 個縣市，18 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，40 個村。綜合農戶基本個體特征、栽培管理措施、水稻生產的投入和產出等因素，按照調查與評估總體原則，采用一對一面談的方式，將所得信息進行統(tǒng)計及分析，對農戶實際收獲的水稻產量及效益限制因子進行優(yōu)先序的排列，討論兩湖地區(qū)中稻種植現(xiàn)狀。

表1 樣本農戶分布情況Table 1 Distribution of sample farmers

1.2 研究方法

1.2.1 構建模型

由圖1 的分析框架圖，我們將農戶的年齡、教育水平、家庭勞動力數(shù)量、種植面積、栽植方式、種植品種、施肥方式、種植成本、糧食價格、溫度、光照和降水等因素作為自變量，產量作為因變量，選用多變量的柯布—道格拉斯生產函數(shù)構建生產函數(shù):

圖1 分析框架圖Fig.1 Analysis framework

式中:y是指種植水稻的總收益；αi表示第i種氣候影響因素的系數(shù)；x1j為各種社會影響因素；βj表示第j種社會影響因素的系數(shù)；x2j為各種氣候影響因素。(1)式的對數(shù)線性方程為:

(2)式根據(jù)變量展開，得到用于本文研究的實證模型如下:

1.2.2 自變量的初步假設

(1)因變量。采用水稻單產表示。

(2)社會因素:年齡。來源實際調查數(shù)據(jù)。本文預測年齡因素對水稻產量有影響，且會產生負相關關系。

(3)社會因素:受教育程度。農戶所受教育層次水平。在現(xiàn)代農業(yè)形勢下，農民作為重要的參與主體之一，他們需要科學技術去改造和繼承傳統(tǒng)農業(yè)，實現(xiàn)農業(yè)現(xiàn)代化。本文預測受教育程度會給水稻產量帶來正效應。

(4)社會因素:家庭勞動力數(shù)量。參與農業(yè)勞作人數(shù)。調查發(fā)現(xiàn)，大量青年勞動力外出務工，從事農業(yè)勞動的人數(shù)少，且趨于老齡化。因此，本文預測勞動力數(shù)量會給水稻產量帶來負效應。

(5)社會因素:種植規(guī)模。水稻生產規(guī)模存在著規(guī)模經濟現(xiàn)象，但隨著土地規(guī)模的擴大，規(guī)模經濟系數(shù)逐漸變小且小于1，水稻生產由規(guī)模經濟逐漸變?yōu)橐?guī)模不經濟。因此，本文預測種植規(guī)模與產量間呈負相關關系。

(6)社會因素:種植品種。在調查中發(fā)現(xiàn)，不同農戶種植品種多而雜亂，很難計量。故本文將水稻種植品種分為常規(guī)稻和雜交稻兩類進行分析。本文預期種植品種與產量間呈正相關。

(7)社會因素:栽植方式。栽植方式有撒直播、機直播、手插秧、機插秧和拋秧5 種，但計量分析起來較困難，故將種植方式分為人工種植和機械輔助種植兩類。問卷顯示，以直播稻、機插稻為主的輕簡化栽植方式更受認可。因此，本文預期種植方式與產量呈負相關關系。

(8)社會因素:施肥方式。包括只施基肥、有一次或兩次及以上追肥，在統(tǒng)計分析中難以進行定量，故將施肥方式劃分為只施基肥和既施基肥也施追肥。本文預期施肥方式和產量間產生正效應。

(9)社會因素:種植成本。農戶水稻種植投入資金，主要反映農戶種植水稻投入與產出的關系。投入越多，農戶更期待得到好的收成。所以，本文預期種植成本與產量呈正相關關系。

(10)社會因素:銷售價格。農戶銷售產品所得收入，銷售價格越高，糧食產量越高。因此，本文預期銷售價格與產量間產生正效應。

(11)氣候因素:溫度。氣候變化不僅影響人類的生存環(huán)境，也影響農作物的生長發(fā)育，平均溫度在水稻的幼苗期、秧苗分蘗期和開花結實期影響較大。因此，本文將苗期和抽穗期高溫設為1，孕穗期高溫設為0。預期溫度與產量間呈正相關關系。

表2 水稻生產函數(shù)參數(shù)OLS 估計結果Table 2 Results of OLS estimation of rice production function parameters

(12)氣候因素:光照。水稻作為感光作物，光照影響著水稻生長發(fā)育的各個階段，尤其在水稻灌漿結實期，因此本文主要將研究內容分為灌漿期寡照跟灌漿期足光進行分析。預期光照與產量產生正效應。

(13)氣候因素:降水。分為苗期澇漬和干旱兩類，本文預期降水與產量呈負相關關系。

1.3 自變量的描述性統(tǒng)計

根據(jù)問卷調查所得數(shù)據(jù)，計算得出3 年平均產量為8 320.5 kg/hm2。變量定義及描述性統(tǒng)計如表3 所示。

表3 變量描述性統(tǒng)計Table 3 Definition of variables and descriptive statistics

2 我國兩湖地區(qū)中稻產量和效益的影響因素分析

本研究采用Eviews 8.0 統(tǒng)計分析軟件，運用OLS 模型對兩湖地區(qū)水稻生產函數(shù)進行回歸，結果如表4 所示。

表4 模擬結果分析Table 4 Analysis of simulation results

2.1 社會因素

(1)年齡產出彈性系數(shù)為負，在5%水平上差異顯著。說明農戶年齡組成對水稻生產有影響，這可能是因為兩湖地區(qū)農村勞動機械化普及不深，種植管理方式落后，大齡農民居多，導致種植效率較低等原因造成的。

(2)戶主受教育程度系數(shù)為正，通過了顯著性檢驗。說明農戶的受教育水平對水稻生產具有顯著影響，同時也說明了在水稻生產中文化水平高的種植戶具有先天優(yōu)勢，更能理解“三農”政策和科學種植帶來的成果。

(3)家庭勞動人口的系數(shù)為正，且在5%水平上差異顯著。說明在兩湖地區(qū)的水稻種植戶中，機械化水平還不高，需要依賴更多的農業(yè)勞動力參與農業(yè)勞作。

(4)戶均種植水稻規(guī)模的系數(shù)為正，且在1%水平上顯著。說明農戶的種植規(guī)模對中稻種植產量和效益影響較大，種植規(guī)模大的農戶收益也相對更高，但同時承擔的風險也更大。

(5)種植品種的彈性系數(shù)為正，但不顯著，這與兩湖地區(qū)雜交稻普及程度有關。據(jù)調查顯示，兩湖地區(qū)水稻種植中有87%的種植戶選擇了常規(guī)稻作為栽植材料，種植的常規(guī)稻有91%是黃華占品種。相對單一的品種選擇也制約了其產量潛力，雜交稻種子價格高和產量不穩(wěn)定也是導致農戶對常規(guī)稻選擇意愿更強的原因。

(6)種植方式的系數(shù)為負，但不顯著。說明在不同的種植方式下，產量及收益差異不顯著?？赡苁撬救鲋辈ァ⑹植逖淼热斯しN植方式耗資較高，與機插秧、機直播等機械種植方式在成本上沒有較大差異。

(7)施肥方式的彈性系數(shù)為負，且在5%水平上差異顯著。說明追肥對于兩湖地區(qū)水稻種植具有顯著影響，可能是兩湖地區(qū)稻田土壤基礎肥力不一，只能通過后期補施1 次及以上追肥彌補產量損失，有可能是農戶間種植觀念的差異導致的。

(8)種植成本的彈性系數(shù)為正，但不顯著。說明產量的高低跟種植成本無明顯差異，這與兩湖地區(qū)農戶種植規(guī)模普遍較小，農戶投入意愿強有關，也可能與機械化的普及釋放了勞動力節(jié)省資金投入有關。

(9)稻谷銷售價格的彈性系數(shù)為正，且在1%水平上差異顯著。說明水稻產量與稻谷銷售價格呈極顯著相關，這與收入回饋帶給農民的種糧積極性有關。

2.2 氣候因素

(1)溫度的彈性系數(shù)為正，且在1%水平上差異顯著。說明苗期和抽穗期溫度與產量間存在極顯著關系，抽穗期高溫對水稻產量的影響顯著大于孕穗期高溫。兩湖地區(qū)7—9 月份的持續(xù)高溫不利于產量的提升，抽穗期高溫是影響水稻產量的主要因素。

(2)光照的彈性系數(shù)為負，但不顯著。說明灌漿期寡照對兩湖地區(qū)水稻產量沒有造成顯著影響，也說明了兩湖平原的光照資源分配較均勻。

(3)降水的彈性系數(shù)為負，但不顯著。說明在調查年際降水對水稻產量的影響較小，并無大面積干旱或澇漬發(fā)生。

3 討論

本研究表明，社會因素和氣候因素對兩湖地區(qū)中稻種植產量和效益影響較大，這與前人長期分析的結果一致[9]。在中國經濟快速發(fā)展的背景下，眾多農村勞動者外出工作，土地碎片化降低了農業(yè)勞動力的邊際生產力，增加了非農業(yè)勞動力的供應。應在補充相關政策和優(yōu)惠措施的基礎上，引導農民自愿實現(xiàn)土地聯(lián)合經營和農田經營權轉讓。此外，小型農業(yè)機械的發(fā)展和應用可顯著提高農業(yè)生產效率[10]。與撒播施肥相比，深度施肥顯著提高水稻產量，減少氮排放，施肥最佳深度在7～13 cm 之間，與大部分水稻的根系分布情況一致。將施肥量降低到150～250 kg/hm2，再加上分段施肥的方式，可顯著增加總產出和凈經濟效益。然而，精良的機械、良好的肥料及受過技術培訓的農民成為了大規(guī)模深施肥的主要推動因素[11]。

近些年來，極端高溫天氣發(fā)生的頻率增加，預計到2100 年，全球平均氣溫將上升0.75～4.0 ℃[12]。水稻產量形成的最適溫度為25～30 ℃，高溫導致花粉不育性增加，誘導小穗不育，顯著降低水稻產量[13－14]。長江中下游的中稻產量與平均溫度呈顯著負相關，優(yōu)化水稻播種期，以緩解生殖期的高溫脅迫，選擇生育期較長的水稻品種有助于中稻獲得更高產量[15]，同時利用水稻稻茬繼續(xù)生長的再生稻模式也可促進水稻產量[16]。

4 結論

本研究基于湖南、湖北2 省344 個水稻種植農戶的調查數(shù)據(jù)，對影響兩湖地區(qū)水稻產量和效益的因素及其效應進行預估。模型分析結果顯示，社會因素和氣候因素對兩湖地區(qū)中稻種植產量和效益影響較大。社會因素中年齡、受教育程度、勞動人口數(shù)、種植規(guī)模和施肥方式對中稻產量和效益影響顯著，氣候因素中抽穗揚花期高溫對中稻的產量和效益影響顯著。