河南省小麦种植成本及影响因素研究

刘迎雪

(云南农业大学，云南 昆明 650201)

1 研究背景

粮食安全是国家安全的重要基础。党的十八大以来，党中央高度重视保障粮食安全、发展粮食生产，提出“确保谷物基本自给、口粮绝对安全”的新粮食安全观。小麦作为重要的粮食作物，对于稳定国家粮食安全具有重要的战略意义。河南省是小麦主产区之一，河南的小麦生产在全省经济发展中具有重要意义，同时在国家粮食安全方面也占有举足轻重的地位。但是近年来河南省小麦种植成本不断上涨，种植收益呈下降趋势。通过分析河南省小麦种植成本的变动趋势，找出影响小麦种植成本的主要因素，并提出有针对性的建议，对控制甚至降低河南省小麦种植成本、提高小麦种植效益、激发农户种植积极性、保障国家粮食安全具有重要意义。

2 河南省小麦种植成本变动分析

小麦总成本指的是在小麦生产活动过程中所投入的资金、土地、劳动力等各种生产要素的总和，其中包括每平方米物质与服务费用、每平方米人工成本和每平方米土地成本[2]。总成本的多少直接决定了种植小麦所能带来收益的情况，反映了农户选择种植小麦的机会成本，也是导致农户是否选择种植小麦的重要原因。

表1为2006—2019年以来河南省小麦每平方米总成本及其组成部分的具体数值，从表中可以看出，虽然近2a河南省小麦种植总成本有所下降，但十几年来总体呈上升的状态。物质与服务费用构成了河南省小麦种植成本的主要部分，随着时间的推移，人工成本和土地成本也在逐渐增加。具体来看，河南省小麦每平方米总成本从2006年的0.55元·m-2增长至2019年的1.63元·m-2，增长了196.4%。其中，物质与服务费用从2006年的0.32元·m-2上涨至2019年的0.68元·m-2，增长112.5%，在每平方米小麦生产的总成本中所占的比例由2006年的58.5%下降至2019年的41.9%，下降了16.6个百分点；人工成本由2006年的0.14元·m-2上涨至2019年的0.51元·m-2，增长264.3%，在每平方米小麦生产的总成本中所占比例由2006年的25.3%上升至2019年的31.4%，上涨了6.1个百分点；土地成本由2006年的0.09元·m-2上涨至2019年的0.44元·m-2，增长了388.9%，在每平方米小麦生产总成本中所占比例由2006年的16.1%上升至2019年的26.8%，上涨了10.7个百分点。由此可见，土地成本增长的幅度是最大的。

表1 2006—2019年河南省小麦种植成本变动情况

3 实证分析

3.1 变量选取与数据来源

结合河南省小麦种植成本变化实际情况，从物质与服务费用、人工成本、土地成本等方面共选取10个因素作为解释变量：流转地租金X1、自营地折租X2、雇工费用X3、家庭用工折价X4、工具材料费X5、化肥费X6、机械作业费X7、农药费X8、排灌费X9、种子费X10；选取每平方米平均总成本Y作为被解释变量进行实证分析。根据数据的代表性和可得性，为保证结果的时效性，选取2006—2019年的数据进行分析。数据来源为《河南统计年鉴》、《全国农产品成本收益资料汇编》等。

3.2 因子分析

因子分析法是用少数几个因子去描述多个指标或因素之间的联系，通过该方法，可以将繁杂的小麦成本影响因素中联系密切的影响因素归为一个新因子，以较少的因子反映大量的信息，在消除多重共线性影响的同时，也简便了结果分析[3]。由于河南省小麦生产环境复杂，影响小麦成本因素众多，为了避免因自相关造成的伪回归现象，本文先通过因子分析进行降维处理，再通过多元回归的方法研究新因子对小麦成本的作用机制。

3.2.1 KMO和Bartlett的检验

在提取新因子前，通常通过KMO和Bartlett检验来验证一组数据是否适合因子分析[4]。利用SPSS25.0对影响小麦种植成本的10个变量数据进行检验，检测结果见表2。从结果来看，KMO值为0.731，Bartlett的球形度检验显著性为0.000，小于0.05，拒绝原假设通过检验，因此变量数据适合做因子分析。

3.2.2 提取公因子

以特征值>1为条件提取公因子[5]。由表3可以看出，前2个公因子的初始特征值分别为8.182、1.320，而其它8个因子的特征值都<1，且前2个公因子的方差累计贡献率达到95.015%，对样本数据的覆盖程度较高，能很好地反映10个小麦种植成本的影响因素，因此提取这2个公因子是比较合理的，即提取因子F1、F2。

表2 KMO和巴特利特检验

表3 总方差解释

进一步对数据进行基于观测特征值的碎石检验，如图1所示。由图可知，特征值>1的成分数为2，同时在图形变化最大处之上的主成分也是2，与上述结果一致。

图1 碎石图

3.2.3 因子旋转成分矩阵

由表3和表4可知，第1个公因子的权重为76.744%，其中，流转地租金、农药费、种子费、机械作业费、雇工费用、工具材料费、自营地折租等变量的载荷较大。第2个公因子的权重为18.271%，在排灌费、化肥费、家庭用工折价上有较大的载荷。

表4 旋转后的成分矩阵a

3.2.4 因子得分

分别用F1、F2表示2个新因子，根据表5因子得分系数矩阵可得：

F1=0.173X1+0.115X2+0.182X3+0.075X4+0.115X5+0.012X6+0.125X7+0.131X8-0.161X9+0.124X10

F2=-0.193X1+0.022X2-0.246X3+0.166X4+0.032X5+0.336X6+0.004X7-0.021X8+0.686X9+0.009X10

表5 因子得分系数矩阵

3.3 多元回归分析

以标准化后的总成本为因变量Y，以因子分析所得到的2个因子F1和F2作为自变量，建立多元线性回归模型。多元线性回归结果如表6～8所示。

表6 模型摘要

由表6可以看出，该模型的R2统计量为0.998，调整后的R2为0.998，说明该模型对样本数据的拟合效果较好。

表7 方差分析a

表7为模型显著性F检验的结果，其输出多元线性回归模型的平方和、自由度、均方、F值和相应的显著性值。这里显著性水平Sig.为0.000，小于0.05，说明该线性回归模型总体显著。

表8为模型的未标准化回归系数、标准化后的回归系数、t检验的t统计量和相应的显著性值。综上可知，F1、F2与Y均呈正相关，且F1对小麦总成本的影响较大。F1、F2对应的显著性水平Sig.均小于0.05，全部通过变量的显著性检验。最终得出多元线性回归方程：

Y=2.791E-16+0.938F1+0.343F2

表8 回归系数检验a

4 结论

从2006年以来，河南省小麦种植成本总体呈上升的状态。小麦种植总成本从2006年的0.55元·m-2增长至2019年的1.63元·m-2，增长了1.96倍。在小麦生产总成本构成上，物质与服务费用所占的比例在逐渐缩小，人工成本和土地成本所占份额在逐渐增加。针对影响河南省小生产总成本的因素进行分析，建立因子分析和多元线性回归模型，统计分析结果发现，影响河南省小麦种植总成本的2个代表性因子为F1、F2，2个因子对小麦种植成本的影响均是正的，其中，F1对种植成本的影响较大，而因子F1主要由流转地租金X1、雇工费用X3等决定，即主要为土地成本和人工成本。F2主要由化肥费X6、排灌费X9决定。因此，在河南省小麦生产过程中要特别注意流转地租金、雇工费用等土地成本和人工成本，以及农药费、化肥费等物质与服务费用，通过控制这些费用来达到控制总成本的目的，进而提高河南省小麦种植效益，增强农户的种植积极性。