区域玉米生产成本影响因素的实证分析*

卢德成

(中国农业科学院农业信息研究所,北京 100081)

0 引言

在中国，玉米不仅是“三大主粮”之一，同时也是畜牧业主要饲料来源和重要的工业原料。2017年，中国农业供给侧结构性改革进入深化之年，玉米供给侧改革取得显著成效，阶段性供给过剩的局面得到抑制，但同时也意味着传统玉米优势产区会因此而承担更多的粮食供给风险，而当前主产省玉米“高成本”的局面不仅不利于玉米生产的稳定发展，而且还会对农业供给侧结构性改革的进程造成一定影响。通过研究发现有效降低玉米生产成本的方法具有重要的现实意义。研究以玉米为研究对象，旨在通过全国各区域玉米生产成本影响因素的实证分析，发现影响各区域玉米生产成本变化的主要因素，并据此为优化区域玉米生产成本提供参考建议。

1 玉米区域划分及成本测算

1.1 玉米生产区域划分

国内专家、学者在玉米生产区域划分方面进行了大量且深入的研究。根据不同省份产量，闫丽珍等[1]将14个主产省划为北段、中段和南段3个区域； 根据不同产区的资源、地理、气候等条件，岳德荣[2]、郭庆海[3]将种植区划分为北方春播玉米区、黄淮海夏播玉米区、西南山地玉米区、南方丘陵玉米区、西北灌溉玉米区和青藏高原玉米区6个区域； 柴斌锋[4]据此将13个玉米主产省划分为东北春玉米、黄淮海夏玉米区和西南山地丘陵玉米区3个区域。

结合产量和资源条件两方面，选取玉米产量较高的20个省份，按资源、地理和气候条件的不同划分为5个区域：东北春玉米区(简称东北区)，包含黑、吉、辽、蒙4省； 黄淮海夏玉米区(简称黄淮海区)：包含晋、鲁、豫、冀4省； 西北灌溉玉米区(简称西北区)：包含陕、甘、宁、新4省； 南方丘陵玉米区(简称南方区)：包含皖、江、鄂、桂4省； 西南山地玉米区(简称西南区)，包含云、黔、川、渝4省。

1.2 区域成本测算方法

由于该研究所分区域内的省份数均为4个，因此设某产区的每667m2生产成本为C，区域生产总投入为C0，各省份的每667m2生产成本分别为C1、C2、C3、C4； 且设区域总播种面积为A0，对应的各省播种面积为A1、A2、A3、A4。则从生产成本的定义出发，该区域的平均生产成本等于总投入与总播种面积的比值。

(1)

由式(1)可见，区域生产成本及各构成项目的数据能通过各省、市、自治区的玉米播种面积加权后计算得出。

2 区域玉米生产成本的演变特征

根据测算方法，计算得出1978～2016年各年度、各区域的玉米生产成本(表1)。

表1 1978～2016年区域玉米生产成本数量及增长率变化情况 元/667m2、%

区域玉米生产成本总体呈上升趋势，并表现出东部低于西部、北方低于南方的特点。各区域每667m2玉米生产成本由1978年的41.84元、47.36元、40.71元、46.86元和57.13元增长至2016年的662.09元、784.96元、824.68元、1 189.84元和1 251.12元，除个别年份外，成本数量基本符合西南区>西北区>全国平均>南方区>黄淮海区>东北区的态势。成本增长呈现西南区>南方区>西北区>全国平均>黄淮海区>东北区的态势， 1978～2016年年均增幅分别为8.5%、8.2%、8.2%、7.7%和7.5%。

近年来，不同区域玉米生产成本的变化趋势发生新的变化。以2004年为节点， 2004～2016年，全国玉米生产成本年均增长率达到8.4%，高于1978～2016年的7.7%，不同区域玉米生产成本年均增长率有所不同。其中，(1)黄淮海区成本年均增长率为9.3%，不仅增幅为各区域中的最高，而且增速也明显快于1978～2016年的7.67%； (2)西北区和西南区的成本年均增速有所上升，年均增速较1978～2016年分别上升11.9%、9.8%； (3)东北区和南方区的成本年均增长率略低于1978～2016年的成本年均增速。

近几年，中国经济和社会发展逐渐进入新常态，随着农业生产方式的逐渐改变，得益于结构性改革成效， 2013年以来，全国各区域玉米的生产成本增速迅速放缓。2013～2016年，东北区和南方区玉米生产成本实现负增长，分别为-0.9%、-0.8%； 西南区、黄淮海区和西北区虽保持增长，但增速已经大幅降低，黄淮海区2016年也实现成本负增长，当年降幅3.7%，西北区和西南区则仍处于微增状态。

3 区域玉米生产成本的影响因素分析

3.1 变量选取及数据来源

影响区域间玉米生产成本变动的因素分为内部因素和外部因素两个方面。其中，内部因素是指直接作用于玉米生产过程的物质资料投入，因使用或租用劳动工具进行作业而产生的投入(简称租赁作业投入)和劳动力投入。物质资料投入使用最新农产品成本核算体系中的种子费、化肥费、农药费和农家肥费加总来代指； 生产工具投入使用同体系中的租赁作业费来代指； 劳动力投入则是使用人工成本来代指。外部因素则主要是影响玉米综合生产能力水平的规模化、生产技术水平和资源型产品等因素。生产规模为其中的主要因素，以玉米播种面积来代指。

该研究所使用的物质资料投入、生产工具投入及劳动力投入等原始成本数据均来自历年《中国农产品成本收益资料汇编》； 播种面积数据来源自历年《中国统计年鉴》和《中国农业统计年鉴》。

3.2 模型构建

设玉米生产成本为物质资料类投入、劳动工具类投入、劳动力投入、规模化程度相关的函数，则建立双对数线性回归模型：

lnY=β1lnXM+β2lnXT+β3lnXL+β4lnXA+μ

(2)

式(2)中，Y为“生产成本”；XM为“物质资料类投入”；XT为“租赁作业类投入”；XL为“劳动力投入”；XA为“规模化程度”。

对数线性模型的优势在于可以在一定程度上消除原有数据中可能存在的多重共线性和自相关性，使分析结果更准确。并且在使用取自然对数的方式对原始数据进行相应处理后，该模型所反映的数学概念即可变为每单位自变量的变动可以引起的因变量的变动幅度，其变量系数β1、β2、β3和β4即为弹性系数。因此，可将对数后的指标lnY、lnXM、lnXT、lnXL和lnXA直接作为因变量和自变量，通过对其弹性系数的分析，反映因各影响因素的变化而产生的生产成本变化情况。

3.3 模型检验

由于原始面板数据T>N，可能产生伪回归。为避免分析误差，须先对数据做ADF单位根检验。使用Eviews8.0对原始数据取自然对数后进行单位根检验，得出各区域的变量数据在水平(Level)上多数为非平稳序列，但所有变量数据的一阶差分(1st Difference)序列均为平稳序列。一阶差分序列的ADF检验结果如表2。

表2 原始数据一阶差分ADF检验分析结果

变量区域ADF统计值1%临界参考值5%临界参考值10%临界参考值结论Y东北区-35422-36329-29484-261285%平稳XM-47443-36210-29434-261031%平稳XT-39373-36793-29678-262301%平稳XL-59651-36210-29434-261031%平稳XA-48606-36210-29434-261031%平稳Y黄淮海区-36665-36210-29434-261031%平稳XM-61972-36210-29434-261031%平稳XT-62762-36268-29458-261151%平稳XL-46200-42733-35578-321241%平稳XA-42335-42268-35366-320031%平稳Y西北区-43173-42268-35366-320031%平稳XM-78075-36210-29434-261031%平稳XT-79962-36210-29434-261031%平稳XL-64485-36210-29434-261031%平稳XA-56776-36210-29434-261031%平稳Y南方区-41482-36210-29434-261031%平稳XM-91897-36210-29434-261031%平稳XT-71339-36210-29434-261031%平稳XL-65931-36210-29434-261031%平稳XA-43563-36210-29434-261031%平稳Y西南区-42874-36210-29434-261031%平稳XM-68408-42268-35366-320031%平稳XT-70696-36210-29434-261031%平稳XL-66883-36210-29434-261031%平稳XA-49026-36210-29434-261031%平稳

鉴于各区域变量序列在一阶差分上平稳，采用Engle-Granger两步法进行协整检验，以判断变量间是否具有稳定关系。(1)使用Eviews8.0软件，运用普通最小二乘法(Ordinary Least Square，OLS)对原始数据进行线性回归，分别计算各区域的非均衡误差et1(东北区)、et2(黄淮海区)、et3(西北区)、et4(南方区)和et5(西北区)； (2)分别对不同区域的非均衡误差进行ADF单位根检验，检验结果显示(表3)，除东北区非均衡误差项在一阶差分上平稳外，其他各区域非均衡误差项都在水平上平稳，通过协整检验，不同变量间存在稳定关系，可以进行回归分析。

表3 非均衡误差的ADF检验结果

条件ADF统计值1%临界参考值5%临界参考值10%临界参考值结论et1Level-21930-36268-29458-26115不平稳et11stdifference-72784-36268-29458-261151%平稳et2Level-46701-36156-29411-260911%平稳et3Level-60506-36156-29411-260911%平稳et4Level-40209-36156-29411-260911%平稳et5Level-44372-36156-29411-260911%平稳

3.4 分析结论

通过回归得出不同区域变量相关结果如表4。其中各变量系数即为弹性系数，表示该区域生产成本受变量变化的变化程度。

表4 回归分析结果

系数东北区黄淮海区南方区西北区西南区常数项μ38635∗∗40272∗∗1387129107∗∗19674∗lnXMβ103584∗∗03116∗∗03044∗∗01803∗∗02504∗∗lnXTβ202328∗∗01591∗∗00966∗02626∗∗00326lnXLβ304526∗∗05427∗∗05702∗∗05512∗∗07012∗∗lnXAβ4-03145∗∗-03312∗∗-00337-02242∗∗-01339AdjustedR20998509987099840999009993F-statistic58617457685629529913386650841197185 注：表4中采用系数标注上标的方式表示显著性水平，其中，∗∗表示1%的显著性水平；∗表示5%的显著性水平；无上标标注的表示不具显著性

从分析结果来看：物质资料投入、租赁作业投入和劳动力投入与生产成本呈正相关关系，生产规模则与之呈现负相关。其中，(1)劳动力投入对全国玉米生产成本的影响最大，除东北区外，区域成本对劳动力投入的弹性系数均超过0.5，西南区甚至超过了0.7。(2)物质资料投入对各区域生产成本均产生显著影响，且对东部区域的影响程度高于西部区域，东北区、黄淮海区和南方区玉米生产成本对物质资料投入的弹性系数在0.3以上，西南区和西北区则低于这一数字，分别为0.25和0.18。(3)租赁作业投入主要对北方的东北区、黄淮海区和西北区产生影响，其中西北区生产成本对租赁作业投入的弹性系数最高，为0.26，其次是东北区，黄淮海区最低，弹性系数为0.16； 对南方的南方区、西南区两区而言，租赁作业投入对生产成本的影响并不显著，只有南方区玉米成本与租赁作业投入在5%的显著水平下存在相关性，弹性系数仅为0.10，影响程度较低，西南区则不具备显著的相关性。(4)生产规模与租赁作业投入类似，也是主要对北方三区生产成本产生显著影响，对南方两区则不具有显著相关性。其中，黄淮海区生产成本受生产规模的影响程度最高，其次是东北区，弹性系数的绝对值均大于0.3，西北区相对较低，弹性系数绝对值为0.22。

4 结论及建议

4.1 结论

该文将全国20个玉米主产省划分为5个不同区域，运用双对数线性模型对不同区域玉米生产成本影响因素进行了实证分析。影响因素分析结果表明：由于地理条件、生产方式等的不同，不同变量对不同区域玉米生产成本的影响程度不一，劳动力投入是最主要的影响因素，其次是物质资料投入，租赁作业投入和生产规模主要对北方产区产生影响，对南方产区影响并不显著。不同区域玉米生产成本对不同影响因素变动的弹性有所不同。

4.2 相关建议

近年来，中国玉米生产出现阶段性供过于求的情况，国家玉米产业政策发生较大转变。2015年11月，农业部发布《农业部关于“镰刀弯”地区玉米结构调整的指导意见》，对玉米种植面积进行结构性调整。2016年起，国家逐渐退出玉米的临储制度，还价于市，在东北和内蒙古率先开展“市场化收购+补贴”的新政。基于国家政策的新变化，结合影响因素分析结论，建议：

(1)“藏粮于地”，通过推行适度规模经营的生产方式，提高玉米生产集约化、规模化生产水平，降低人工成本。劳动力投入是影响全国各区域玉米生产成本变化的最主要因素，提高玉米生产经营的规模化水平，可以充分释放规模经济效果，减少玉米生产的单位面积用工数量，达到抑制劳动力投入增长的目的。对于不同区域，建议在东北区、黄淮海区和西北区内有条件的地区因地制宜推行大规模种植模式，以充分释放生产规模经济效益，条件尚不足的地方推行适度规模经营的生产方式； 而在南方各区则主要推广适度规模经营的生产方式，以起到抑制劳动力投入上涨的作用。

(2)“藏粮于技”，通过推广使用良种、良技，减少种子损耗、提高肥料利用率，降低物质资料投入品支出。种子、化肥等物质资料投入品的使用直接影响玉米生产成本，提高投入品使用效率，抑制投入品数量和交易成本，可以有效降低成本。建议政府创造条件，主要在东北区、黄淮海区、南方区和西南区，合理引导种粮主体采取良种栽培、测土配方施肥等方式投入物质资料，以提高种子和化肥的利用率，降低损耗，从而降低种子、化肥等投入品的投入数量； 同时，通过制定出台交通优惠政策，降低种子和化肥的运输费用，尽量减少交易成本，从而达到减少投入品支出的目的。

(3)在部分“镰刀弯”玉米生产比较优势较低的种植区域，适当退出玉米种植，即降低区域总体成本，也可提高当地农民收益。东北冷凉区、北方农牧交错区的黑龙江、内蒙古，西北风沙干旱区甘肃，西南石漠化区的云南、贵州的部分地区气候和地理条件不利于玉米种植，生产成本反而较高，适当调减退出种植，改种适宜环境的其他作物，不仅利于降低北方区整体玉米生产成本，也利于增加当地农民的经济收益。

[1] 闫丽珍，成升魁，刘爱民，等.中国玉米生产成本收益的区域分布规律研究.农业技术经济， 2003，(6)： 27～34

[2] 岳德荣. 中国玉米品质区划及产业布局.北京：中国农业出版社， 2004

[3] 郭庆海. 中国玉米主产区的演变与发展.玉米科学， 2010, 18(1): 139～145

[4] 柴斌锋， 郑少锋，李哲.中国玉米生产成本地区差异的实证分析.商业研究, 2007，(12)： 110～115

[5] 郑少锋， 邵建成.主要粮食作物生产成本影响因素分析.中国农学通报， 2003, 19(3): 115～119

[6] 范成方， 史建民.山东省粮食种植成本影响因素的实证分析——以玉米、小麦为例.中国农业资源与区划， 2014, 35(2): 67～74

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[9] 王彩峰， 史建民.山东省苹果种植收益影响因素的实证分析.中国农业资源与区划， 2017, 38(10): 215～221

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