基于比较优势理论的云南省主要粮食作物优势指数化测度

马悦梅，王荣党

（云南财经大学国际工商学院，昆明 650221）

0 引言

“民为国基，谷为民命；悠悠万事，吃饭为大”[1]。粮食安全是关系国运民生的压舱石，是维护国家安全的重要基础。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视发展粮食生产、保障粮食安全，提出了“确保谷物基本自给、口粮绝对安全”的新粮食安全观，确立了“以我为主、立足国内、确保产能、适度进口、科技支撑”的国家粮食安全战略，走出了一条中国特色的粮食安全之路[2]。据国家统计局云南调查总队资料，2019年云南省粮食生产再获丰收，总产量达到1870.03万t，比2018年增加9.49万t，增长0.51%[3]。在新冠疫情蔓延全球的背景下，习近平总书记对制止餐饮浪费行为作出重要指示，强调要加强立法，强化监管，采取有效措施，建立长效机制，坚决制止餐饮浪费行为[4]。时下，粮食安全已成为各国头等重要的国家战略。所以，在微观层面只有保证主要粮食作物的综合优势，才能确保区域粮食库存充足，维护区域经济社会的稳定发展。那么，如何发挥省际层面主要粮食作物的比较优势就成了夯实国家粮食安全网的核心和关键。云南是“山地为主、地形多样”的西部边疆省份，从地形上看，山地占84%，高原、丘陵约占10%，坝子（小平原、盆地、河谷）仅占6%，涵盖了中国的主要地形[5]。近年来云南利用独特的地理环境、气候条件、土壤类型和耕作技术已经建设成了有一定规模、受市场青睐的高原特色粮食作物种植基地，这对于分析、挖掘和发挥西部省份粮食作物主产区的潜力具有重要的代表性、示范性和可推广性。同时，它对于探索乡村振兴战略与农村扶贫的有效衔接机制，锚定以农为主的扶贫思路，拓展产业扶贫路径有重要的理论意义和现实价值。另外，为进一步保护和提高粮食生产能力，增加种粮农民收益，也需要对云南省主要粮食作物进行比较优势分析，以拓展生产规模和提升生产效率，对发挥粮食生产优势的地域潜力，促进农业产业结构和土地资源的优化，实现高原特色农业的合理化布局和规模化生产，建立高原特色农业品牌效应等均具有重要的促进作用。

近年来，国内外许多学者已经把比较优势理论和分析方法引入农业研究中，探讨农作物的比较优势，涉及范围较广。仅就粮食作物研究而言，主要聚焦于以下3个方面：关于粮食作物比较优势的价值研究，早在20世纪90年代，蔡昉[6]就提出通过实行比较优势战略，既能实现经济发展战略的转轨，又能解决中国20世纪90年代粮食供给这一难题，扫除市场发育的一系列障碍。叶志标等[7]认为运用比较优势模型能够实现区域社会经济、农业科学技术、自然资源禀赋和种植制度等多种因素的量化测算比较。BENESOVA等[8]利用比较优势确定了俄罗斯联邦在全球农产品和食品市场中的地位，且发现谷物作为其出口战略资源的重要性日益增加。另外，赵颖文等[9]认为作为全国13个粮食主产省份之一的四川省，对其测算粮食生产优势对于保障全国粮食安全供给和维护地区稳定具有重要作用。因此，比较优势理论可以并成为本研究分析的理论依据，而具体实例则是本研究可行的实践素材。关于粮食作物比较优势分析方法的研究，常见的有3种方法：第一，显示性比较优势指数法。ANDERSON[10]运用此方法计算了中国食品和饲料及纤维市场的比较优势。ALPESH等[11]分析了印度在谷物、豆类、园艺作物产品和加工产品贸易方面与世界农产品出口市场的比较优势。BALAJI等[12]对比了加入WTO前后印度主要农产品出口的比较优势地位的变化。付明辉等[13]利用细分数据对“一带一路”沿线国家与中国的8类农产品贸易的产品、区域结构和比较优势状况进行分析论证，识别出了中国与沿线国家和地区农产品的比较优势等等。第二，国内资源成本法。QUDDUS等[14]利用此方法确定了巴基斯坦旁遮普省的小麦、水稻和甘蔗等的相对效率及其在国际贸易中的比较优势。张哲[15]计算了中国西北地区主要农产品在全国的比较优势。从之华等[16]分析了吉林省水稻、烤烟和猪肉等11种主要农产品的比较优势。王野等[17]测算了新疆主要的经济、粮食、蔬菜作物的比较优势等等。第三，综合比较优势指数法。有研究使用此方法对中国1999—2003年四大粮食作物、湖南省15年间水稻、油菜和甘蔗等10种主要农作物、河南省7年内各地市主要粮食作物以及2006—2015年中国各个主要生产马铃薯的省份进行了比较优势的测算分析[18-21]。第四，其他方法的使用，YAO[22]采用名义保护系数和有效保护系数评估了1994—1996年泰国两省份中的水稻、大豆和绿豆的种植优势，研究发现水稻相对于大豆和绿豆更具有优势。汪希成[23]则运用以区位熵指数为主、相对增长速度指标为辅的方法对中国7个粮食生产区的四大粮食作物的种植和生产进行了比较优势测算，结果表明中国粮食生产的区域比较优势存在较大差异，并且其优势产区正在逐渐转入北方。以上分析方法的探索为本研究提供了方法论基础和经验参考。目前关于云南省粮食作物比较优势的研究还不算丰富，主要有：一是林郁等[24]在比较优势理论的基础上，采用云南省3年内15类农作物播种面积和单产计算其规模、效率及综合优势指数，又选取了8种作物计算它们在不同地区的综合优势指数，并据此调整作物布局。二是田东林[25]运用农产品比较优势理论，计算了云南省1999—2008年稻谷、玉米、小麦、薯类4种主要粮食作物的效率、规模和综合比较优势，并针对每种粮食作物提出了发展建议。而最新的研究是张绍波[26]依据比较优势理论，采用综合优势指数法系统分析了云南省玉米、水稻、小麦主要粮食作物的生产数据相对于中国平均水平的效率、规模和综合优势指数，确定了比较优势作物。这3项研究都是直接利用比较优势理论分析云南主要农产品间的动态变化情况，为本研究从静态和动态2个视角提供了经验证据。

综上，比较优势理论已经成为分析主要农作物生产布局的一种经典工具，受到了众多学者的青睐，其使用的空间在不断拓展，也为本研究提供了厚实的理论支撑。但纵观现有成果，有2个短板：其一是从国家层面出发的居多，省际层面可谓“星星点点”较为分散，特别是从省际内深入探讨市级（小区域）间粮食作物的比较优势较为少见。其二是使用单一分析方法的较多，而综合使用多种方法，如指数化分析的较少，由此将会导致在设计和调整省际层面粮食作物生产政策的理论依据和数据支持不充分，也会助长产业规划的盲目性。因此，本研究将在前人研究的基础上，从省际层面出发，利用规模优势指数、效率优势指数和综合比较优势指数对2009—2018年云南省及所辖16个州市的稻谷、小麦、玉米、豆类、薯类这5种主要粮食作物的区位优势进行测算和比较，以便为云南省粮食作物的优化区域布局提出更具针对性的实证结果和政策建议。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

近年来，云南省通过实施面向南亚、东南亚辐射中心建设、融入“一带一路”战略和澜湄合作等着力推进农业现代化、产业化和特色化建设，使得高原特色农业品牌得到显著提升。在粮食作物生产的多样化、立体化、绿色化、品牌化和国际化方面凸显出优势。那么如何发挥这些资源优势的最大化效用，就需要对其进行更加深入的比较优势分析，根据云南省粮食作物的主体结构特征，拟以稻谷、小麦、玉米、豆类、薯类这5种主粮作为比较作物，选取播种面积和产量数据作为比较指标。其10年间的动态演化特征如下。

1.1.1 “先升后降”是云南省主要粮食作物播种面积凸显的基本特征 从图1可以看出，2009—2018年云南省主要粮食作物种植面积总体上呈先上升后下降的趋势，在2016年达到最高点的446.36万hm2，后递减再平缓上升，2018年种植面积降至417.46万hm2。其中稻谷的播种面积从2010年开始递减，直到2016年才开始增长；玉米的播种面积呈缓慢增长态势；小麦的播种面积呈现下滑趋势，下滑幅度不明显；薯类、豆类播种面积的缩减是云南省主要粮食作物种植面积趋减的重要原因。

图1 2009—2018年云南省主要粮食作物播种面积变化趋势

1.1.2 “波动式上升”是云南省主要粮食作物产量变化的显著特征 从图2可知，2009—2018年云南省主要粮食作物总产量总体上呈波动上升趋势，其中玉米总产量在其种植面积扩张的带动下持续增长，从2009年的542.67万t增至2018年的926万t，增幅高达70.64%；豆类和小麦的总产量增速较平缓；但稻谷的总产量呈现波动下降趋势，而薯类总产量的变化与粮食作物总产量的变化情况大致趋同。总体上，5种主要粮食作物的播种面积与其产量成正向关系，即随着种植面积的扩大，其产量水平也会随之增长。

图2 2009—2018年云南省主要粮食作物产量变化趋势

1.2 数据来源

本研究选择云南省2009—2018年的玉米、稻谷、小麦、豆类、薯类这5种主要粮食作物的播种面积和产量作为分析数据，逐一测算规模优势指数、效率优势指数和综合比较优势指数，并与全国水平进行比较，再进行省内各州市之间的比较。其中全国和云南省10年间5种粮食作物的种植面积和产量等相关数据均来自于《中国统计年鉴》或《云南统计年鉴》。

2 研究方法

粮食作物的比较优势是调整粮食作物种植结构和优化布局的基本依据，常用的测定方法很多，主要包括国内资源成本分析法、社会净收益、有效保护率、单因素比较、地区比较优势和综合比较优势指数法等，而综合比较优势指数法较适合于在一国范围内地区之间的比较或者同一个区域内不同农产品之间比较优势的分析。因此，本研究采用改进后的综合比较优势指数法，测度云南省2009—2018年5种主要粮食作物的国内比较优势以及云南省各州市之间的比较优势，以此寻找更为科学的优化云南省主要粮食作物种植结构和布局的政策依据。

2.1 规模优势指数(SAI)的测度

测定SAI，可以在一定程度上反映云南省主要粮食作物的生产规模和专业化程度，分析主要粮食作物的生产优势情况。具体计算见公式(1)。

式(1)中，SAIab为a区域b种粮食作物的SAI；GSab代表a区域b种粮食作物的播种面积，GSa代表a区域所有粮食作物的播种面积，GSb代表更大区域范围b种粮食作物的播种面积（本研究中更大区域范围代表全国或全省），GS代表更大区域范围所有粮食作物的播种面积，GSab、GSa、GSb、GS均取同一时期的数据。这里设定更大范围的平均水平为1，若SAIab＜1，则说明a区域b种粮食作物的生产规模比其更大区域范围的生产规模要小；若SAIab＞1，则说明a区域b种粮食作物的生产规模比其更大区域范围的生产规模有优势，且SAIab值越大，则规模优势越明显。为了在一定程度上反映出粮食作物的生产力情况，需要引入效率优势指数。

2.2 效率优势指数(EAI)的测度

测定EAI，能从产出率上反映云南省主要粮食作物的生产力状况。具体计算见公式(2)。

式(2)中，EAIab为a区域b种粮食作物的EAI；PRab代表a区域b种粮食作物的产量，PRa代表a区域所有粮食作物的产量，PRb代表更大区域范围b种粮食作物的产量（本研究中更大区域范围代表全国或全省），PR代表更大区域范围所有粮食作物的产量，PRab、PRa、PRb、PR均取同一时期的数据。这里设定更大范围的平均水平为1，若EAIab＜1，则说明a区域b种粮食作物的生产效率比其更大区域范围的生产效率小；若EAIab＞1，则说明a区域b种粮食作物的生产效率比其他更大区域范围的生产效率有优势，且EAIab值越大，则效率优势越明显。为了能够更加全面地反映云南省粮食作物生产的比较优势，还需要引入综合比较优势指数。

2.3 综合比较优势指数(CAI)的测度

测定CAI，能够更加全面地反映云南省主要粮食作物综合性比较优势。具体计算见公式(3)。

式(3)中，CAIab代表a区域b种粮食作物的CAI，EAIab代表a区域b种粮食作物EAI，SAIab代表a区域b种粮食作物SAI。若CAIab＜1，则说明相比于其更大区域范围，a区域b种粮食作物在此地区不具有综合比较优势；若CAIab＞1，则说明相比于其更大区域范围，a区域b种粮食作物在此地区具有综合比较优势，且CAIab值越大，则综合比较优势越明显。3个指标的综合应用，能够从规模、效率和综合3个维度全面、科学、有效地反映主要粮食作物的比较优势。

3 结果与分析

3.1 国内比较优势分析

3.1.1SAI的动态比较 从表1数据来看，近10年来，SAI大于1的主要粮食作物有薯类、豆类和玉米，表明云南省在这3种作物的种植生产上具有一定的规模和专业化水平优势，尤其是薯类的SAI较大，平均值已经达到2.22，意味着薯类的种植及生产在云南省有独占鳌头的地位；其次是豆类，再次是目前种植规模最大的玉米。另外2种粮食作物稻谷和小麦的SAI均小于1，都不具有规模优势，特别是小麦，其SAI平均值只为0.42。5种主要粮食作物的SAI占比情况如图3所示，不难看出，云南省主要粮食作物种植选择的优先序是薯类→豆类→玉米→稻谷→小麦，应按此次序扩大种植面积。

表1 2009—2018年云南省主要粮食作物SAI

图3 主要粮食作物的规模优势饼状图

3.1.2EAI的动态比较 从表2数据来看，近10年来，EAI大于1的主要粮食作物仍然是薯类、豆类和玉米，表明云南省这3种作物的生产能力高于全国平均水平，土地产出能力较强。其中薯类和豆类具有明显的效率优势，其平均EAI分别达到了2.66和2.33，均高出玉米1倍多，说明这2种作物的产能较大。而稻谷和小麦具有较弱的效率优势，其平均EAI分别为0.90和0.21，表明云南省这2种作物生产能力低于全国平均水平，尤其是小麦，极不具有效率优势。因此，云南省应该在确保薯类、豆类和玉米产量不降低的情况下，采取措施来尽可能地提高稻谷和小麦这2种主要粮食作物的产量水平。这样，云南省主要粮食作物生产选择的优先序如图4所示，应按此扩大其生产力。

表2 2009—2018年云南省主要粮食作物EAI

图4 主要粮食作物的生产优先次序图

3.1.3CAI的动态比较 从表3数据来看，近10年来，云南省CAI大于1的主要粮食作物依然还是薯类、豆类和玉米，平均CAI分别为2.42、1.91和1.11，其中薯类具有较强的综合优势，说明云南省薯类生产整体上均具有三大优势——规模、效率和综合比较优势。另2种粮食作物稻谷和小麦均不具有综合优势，尤其是小麦，其CAI平均值只为0.30。

SAI、EAI和CAI综合变化趋势见图5。总体来看，10年来云南省主要粮食作物中玉米、豆类和薯类在规模、效率和综合比较优势3个方面都具有较强优势，且EAI和CAI具有较高的一致性，而稻谷和小麦均不具有任一比较优势。

表3 2009—2018年云南省主要粮食作物CAI

图5 2009—2018年云南省主要粮食作物三大优势指数变化趋势

3.2 省内比较优势分析

3.2.1 稻谷三指数分析 稻谷是云南省种植面积和产量第二大的粮食作物。图6显示，云南省16个州市稻谷SAI在 0.29～2.34之间，EAI在0.30～1.92之间，CAI在0.30～2.12之间。从图6来看，稻谷的规模、效率和综合比较优势变化趋势基本吻合，其中西双版纳州和德宏州这2个地区，无论在规模、效率还是综合比较上都最具优势；而昭通市和迪庆州则相反，其平均CAI都仅为0.30，表明这2个地区不适宜种植稻谷。且稻谷生产优势变化趋势图形成了2个比较明显的“W”状，一个处于0.5～1.5之间，另一个处于1～2.5之间，这样可将稻谷种植区域划分为3个稻谷优势区，见表4。

图6 2009—2018年云南省各州市稻谷生产优势变化

表4 稻谷优势区

3.2.2 小麦三指数分析 小麦是云南省种植面积和产量最少的粮食作物。从图7可知，云南省16个州市小麦SAI在0.01～2.00之间，EAI在 0.01～3.67之间，CAI在0.01～2.71之间。小麦的规模、效率和综合比较优势变化趋势大体一致，其中迪庆州的平均效率优势最为显著，其值达到了3.67，其也同时具备规模和综合比较优势；但是西双版纳州则极不具有这三方面的优势，其值三者都仅有0.01，表明该地区非常不适宜种植小麦。而且可以看出，小麦生产优势变化趋势图形成了2个显眼的“山尖”状，一个是由丽江市形成的，另一个是由迪庆州形成的，这样小麦种植区域就分成如下4个优势区，见表5。

图7 2009—2018年云南省各州市小麦生产优势变化

表5 小麦优势区

3.2.3 玉米三指数分析 玉米是云南省种植面积和产量最大的粮食作物。图8显示，云南省16个州市玉米SAI在 0.75～1.39之间，EAI在0.76～1.26之间，CAI在0.76～1.22之间。玉米的规模、效率和综合比较优势变化趋势比较稳定，上下浮动的程度不大，呈现出少有的均衡状态。其中玉溪市的平均效率优势和平均综合比较优势最明显，另外西双版纳州是最具玉米种植规模优势的地区，而楚雄州、丽江市都不具有规模、效率和综合比较优势，由此意味着除了这2个州市以外，其他地区均可以适度扩大该种粮食作物的种植。

图8 2009—2018年云南省各州市玉米生产优势变化

3.2.4 豆类三指数分析 在图9中，云南省16个州市豆类SAI在0.19～1.80之间，EAI在0.10～1.85之间，CAI在0.14～1.70之间。豆类的规模、效率和综合比较优势在16个州市间的波动幅度较大，其中怒江州的平均规模优势和平均综合比较优势最明显，另外丽江市是最具豆类生产效率优势的地区；但是西双版纳州和德宏州极不具有这三方面的优势，尤其是西双版纳州，三指数均未达到0.2，表明该地区特别不适宜种植豆类粮食作物。由于各州市豆类粮食作物三大优势指数存在巨大落差，因此云南省各州市之间在进行豆类的生产布局和未来扩展选择时必须十分慎重。而且豆类粮食作物的三大优势指数呈“五指山”状态：其中以楚雄州、文山州、大理州、丽江市和怒江州的三大优势最为明显，而又以丽江市和怒江州两地为最优。

3.2.5 薯类三指数分析 从图10可观察到，云南省16个州市薯类SAI在0.08～2.22之间，EAI在0.07～2.58之间，CAI在0.07～2.39之间。薯类的规模、效率和综合比较优势变化趋势几乎一致，甚至还有重合的情况。其中昭通市是平均规模、效率和综合比较优势最为明显的地区；但是西双版纳州则极不具有这三方面的优势，其值三者均未达到0.1，表明该地区特别不适宜种植薯类粮食作物。由下图可看出，现有薯类的种植与目前云南省的主产区十分吻合，滇东北和滇中是薯类粮食作物种植的传统区域，且在三大指数上也高度匹配，即按昭通市→曲靖市降序排列。仅以曲靖市为例，其平均CAI也高于第二阶梯的丽江市2倍，更是高于第三阶梯文山州的3.28倍。

图10 2009—2018年云南省各州市薯类生产优势变化

4 结论与对策建议

4.1 结论

主要粮食作物规模比较优势可以从一个侧面反映出某种粮食作物在云南省农业生产上的相对重要性，效率比较优势主要反映云南省粮食作物生产的资源禀赋特征，而综合比较优势可反映云南省粮食作物在生产效率和种植规模这两方面上的相对比较优势。通过计算云南省16个州市10年间主要粮食作物的SAI、EAI、CAI，分析主要粮食作物的区域布局和比较优势现状，对今后优化云南省农业产业布局，提高全省主要粮食作物生产的综合能力以及提升云南省粮食作物的国际竞争力具有重要指导意义。具体结论如下。

4.1.1 省际层面 2009—2018年云南省的薯类、豆类、玉米这3种粮食作物同时具有规模、效率和综合比较优势，而稻谷和小麦均不具备这3种比较优势。

4.1.2 州市层面 从比较优势指数角度分析，2009—2018年云南省5种主要粮食作物比较优势指数变化幅度由大到小排序为：小麦、薯类、稻谷、豆类和玉米。其中小麦是三指数波动范围最大的粮食作物，其在各个州市之间的规模、效率和综合比较优势呈现明显的两极化，因此应该抓住这种极端的比较优势来选择小麦种植区；而玉米是5种主要粮食作物中三指数变化幅度最为稳定的，其三指数基本在1.0上下浮动，表明云南省玉米的发展已经形成了常规稳定态势，这也在一定程度上印证了玉米在云南省粮食作物中的优势地位。就种植地区而言，稻谷的最优种植区是楚雄州、红河州、普洱市和保山市；小麦的最优种植区是迪庆州、楚雄州和丽江市；玉溪市是云南省最适宜种植玉米的地区；怒江州是最适宜发展豆类粮食作物的地区；昭通和曲靖两市是薯类粮食作物的最佳优势区。这与云南省主要粮食作物分布的实际状况基本相符，表明了比较优势理论在云南省粮食作物分析方面的科学性、有效性和适应性。

4.2 对策建议

根据研究结论，本研究提出如下的对策建议。

4.2.1 显著扩大云南省最具有比较优势的薯类、豆类和玉米三大粮食作物的生产 从宏观层面上看，云南省最具比较优势的3种主要粮食作物是薯类、豆类和玉米，表明这3种粮食作物是云南省最适宜发展的核心农作物，这为云南省主要粮食作物的产业结构调整和优化提出了明确的路线图。因此云南省应该大力扩大薯类、豆类、玉米的种植面积，形成优势产区，同时扶持稻谷和小麦的种植，实现云南省主要粮食作物比较优势的可持续和协调发展。

4.2.2 合理调整云南省各州市主要粮食作物的空间结构和布局 从微观层面上看，5种主要粮食作物最具比较优势的地区在云南省各个州市之间的分布存在显著差异，而且各个州市在5种主要粮食作物的生产上又有各自的相对比较优势。因此云南省应该充分发挥主要粮食作物在各个州市的优劣势，积极发挥各地区的资源优势和区位优势，集中力量加大粮食作物在综合比较优势区的投入和生产力度，提高优势产区粮食作物的产能，逐步推进主要粮食作物种植和生产的规模化、集约化和专业化。

4.2.3 加快高原特色薯类品牌体系建设 昭通市和曲靖市是云南省薯类粮食作物的主产区，因此，这2个地区应该调整薯类产业的功能布局，引进现代化种子培育和研究技术，改造薯类种植栽培生产等传统手段，培育高产量、抗病虫的高品质薯类粮食作物，大力发展薯类多元化加工和生产，创建独立薯类品牌产品，力争将薯类粮食作物打造成云南省高原特色产业品牌。

4.2.4 积极开发优质特色豆类品种 种子事关粮食安全，近年来大豆的进口量逐年增加，为了缓解豆类作物供需失衡矛盾，云南省应该依据其独特的地形和气候条件，以农业大市——曲靖市和大理州为主，本着因地制宜、分类指导的原则发展豆类生产，培育高产、优质、生态、绿色、安全的豆类产品，使豆类生产朝着布局区域化、种植规模化、栽培多元化和生产标准化、加工多样化的方向发展，利用优势资源积极发展小区域特色明显的优质豆类品种，努力提升云南省乃至中国豆类生产的竞争力。

4.2.5 健全中介服务支撑体系 粮食作物的生产作为一项涉及千家万户的系统工程，要想全力稳定粮食生产，必然离不开科学技术、资源、人才、管理以及信息等基本要素以及各项政策的扶持。因此，云南省应加强政府对主要粮食作物的政策扶持力度，提高对农民的政策补贴，让农民乐于进行粮食作物的种植与生产；同时，也应充分利用现代社会的优势资源，扩大粮食作物在人才、资金、技术和管理方面的投入，推广粮食作物栽培技术和小型机械化进程，建立健全现代农业技术推广体系，提升粮食生产科技水平，大力提升云南省粮食作物生产的综合优势。