水稻投入產(chǎn)出效率評價及相關(guān)因素分析

楊 凡，齊振宏，王景旭，周 未

(華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)管 土管學(xué)院，武漢 430070)

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，西南地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展致使農(nóng)作物播種面積成下降的趨勢，從2000年的26103.8千公頃減少為2009年的25810.1千公頃，而主要農(nóng)作物的產(chǎn)量從2000年的7321.5萬噸下降到2009年的7011.3萬噸，下降趨勢遠大于播種面積。從另一個角度而言，農(nóng)業(yè)投入的增長速度遠遠超過了西南地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增長速度，投入與產(chǎn)出之間的不協(xié)調(diào)性逐漸加劇，西南地區(qū)的投入產(chǎn)出效率逐年下降。水稻作為西南地區(qū)的第一大糧食作物，對保證我國西南地區(qū)糧食安全、促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展具有舉足輕重的作用。因此，測算西南地區(qū)水稻生產(chǎn)投入產(chǎn)出效率，分析各影響因素的作用大小，對于改善投入產(chǎn)出不協(xié)調(diào)的矛盾，促進西南資源貧乏地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有極強的現(xiàn)實意義。

1 數(shù)據(jù)來源、變量選擇及模型設(shè)定

1.1 數(shù)據(jù)來源及變量選擇

1.1.1 數(shù)據(jù)來源

本文的研究數(shù)據(jù)主要來源于國際合作項目蓋茨基金“為亞洲和非洲資源貧乏地區(qū)培養(yǎng)綠色超級稻的經(jīng)濟評估”課題組2009年對西南四省等種稻主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶的調(diào)查。這四個省分別是云南、貴州、四川和廣西，調(diào)查內(nèi)容除了水稻投入和產(chǎn)出的情況外，還包括農(nóng)戶基本特征、種植的品種、種植的地塊特征、農(nóng)戶獲取農(nóng)業(yè)技術(shù)信息的來源及對新技術(shù)的的需求等，以便在分析水稻投入產(chǎn)出效益時控制這些因素對結(jié)果的影響。調(diào)查采取隨機抽樣的方法，選取了四個省的18各村，共發(fā)放問卷240份，回收有效問卷216份，有效回收率為90%。

1.1.2 相關(guān)指標的選取

通過查閱《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、研究相關(guān)文獻，發(fā)現(xiàn)水稻投入產(chǎn)出效益既取決于水稻生產(chǎn)系統(tǒng)內(nèi)部的生產(chǎn)力水平，即農(nóng)藥、化肥、勞動力、土地資源、種子、機械化水平等，也取決于生產(chǎn)系統(tǒng)的生產(chǎn)力與外部環(huán)境的相容性（盧中華，2005），即水稻生產(chǎn)系統(tǒng)與外界自然資源環(huán)境、產(chǎn)業(yè)制度環(huán)境等的相容性。本文結(jié)合前人的研究及2009年調(diào)查整理的數(shù)據(jù)，選取水稻年總產(chǎn)值（y）作為產(chǎn)出指標，勞動力（x1）、土地（x2）、種子（x3）、灌溉成本（x4）、化肥（x5）和農(nóng)藥成本（x6）、農(nóng)業(yè)機械總動力（x7）及政府農(nóng)業(yè)補貼（x8）等8類要素作為投入指標。

1.2 模型設(shè)定

根據(jù)現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出方面的研究，研究方法主要集中于建立C—D生產(chǎn)函數(shù)模型、DEA模型等進行分析，例如，林玉蕊(2007)應(yīng)用C—D生產(chǎn)函數(shù)建立農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)學(xué)模型，并進行了彈性分析和邊際產(chǎn)量分析，李曉敏（2006）選取C—D生產(chǎn)函數(shù)的擴展模型，依據(jù)水稻影響因素的生產(chǎn)彈性分析了湖北省水稻生產(chǎn)效益的影響因素及影響程度；林江鵬(2009)通過建立DEA模型對全國13個糧食主產(chǎn)區(qū)的土地治理項目財政支出的使用效率進行了研究。

基于當(dāng)前西南資源貧乏地區(qū)水稻投入產(chǎn)出效率問題的現(xiàn)實性和急迫性，在前人研究的背景下，本文擬運用主成分分析法和相關(guān)分析法共同構(gòu)造構(gòu)建計量模型進行實證研究，分析水稻的投入產(chǎn)出效率。實證研究的具體思路為:首先，對選取的8個水稻投入指標進行多重共線性診斷，檢查各投入要素之間是否存在相關(guān)性；其次，根據(jù)上述診斷結(jié)果，運用主成分分析法對預(yù)先設(shè)定的指標進行降維處理，提取出能代表原始指標攜帶信息主成分；然后，利用提取出來的主成分對西南四省水稻投入產(chǎn)出做進一步的相關(guān)性分析；最后，構(gòu)建西南四省資源貧乏地區(qū)水稻投入產(chǎn)出效率的評價模型，深入分析各投入指標對水稻產(chǎn)出的影響程度。

2 模型估計結(jié)果分析

2.1 運用多重回歸分析進行共線性診斷

按照上述設(shè)定的模型，本文首先對水稻各投入指標進行多重共線性診斷。本文選取水稻生產(chǎn)過程中的勞動力、土地、種子等8個投入要素作為研究指標，由于各指標之間可能存較強的相關(guān)性，首先對原自變量進行多重回歸分析，進行共線性診斷（見表1）。

表1 變量共線性診斷

上表顯示選取的水稻投入指標之間存在較強的共線性（條件指數(shù)φ=158.531），常數(shù)項、土地(X2)和種子成本(X3)的VP均值較大，分別為0.95、0.97、0.96，因此，常數(shù)項與土地投入和種子投入之間高度相關(guān)，究其原因，一方面可能伴隨著種稻面積的擴大或者縮小，會帶來規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)的增加或減少，從而影響水稻種子投入的成本；另一個方面，農(nóng)戶作為經(jīng)濟人，在擴大或者縮小種稻面積時，常常會考慮更換種子的品種以達到利益與風(fēng)險的平衡，從而也會影響種子的投入成本。鑒于此，本文擬采用主成分分析法將相關(guān)性較高的指標轉(zhuǎn)化為彼此獨立或不相關(guān)的指標，從中得出幾個新指標，即主成分，解釋原始指標的同時達到降維的效果。

2.2 主成分分析

2.2.1 運用主成分分析提取主成分

主成分分析方法的核心思想是：針對一些具有錯綜復(fù)雜關(guān)系、存在內(nèi)部相關(guān)性的因子，采用多元統(tǒng)計的方法對原指標體系降維，將原指標體系歸結(jié)為能夠反映其大量信息的綜合因子。本文首先運用主成分分析法對原來選定的水稻投入指標體系降維，提取主成分，運行得到結(jié)果（見表2）

本文主成分的統(tǒng)計信息主要包括特征值的排列順序、各主成分的貢獻率及累計貢獻率。表3顯示，在提取的成分中，第一主成分的特征值為4.472，解釋了原來8個投入指標的總方差的55.901%，第二主成分的特征值為1.350，解釋了原來8個投入指標的總方差的16.875%，第三主成分的特征值為1.013，解釋了原來8個投入指標量的總方差的12.667 %，前三個特征值的累計貢獻率達到了85.443%，即前三個變量包含了原來8個投入指標85.443%的信息，故選取前三個主成分代替原有的8個投入指標。

表2 農(nóng)戶水稻投入原變量的主成分統(tǒng)計信息

2.2.2 運用主成分分析計算主成分值

提取出前三個關(guān)鍵指標作為主成分后，運用spss軟件運行得到水稻投入產(chǎn)出主成分得分系數(shù)矩陣（如表3），所有的主成分表示為各個自變量的線性組合，并得出如下三個主成分的表達式：

其中，Z1、Z2、Z3分別是提取的第一、第二、第三主成分，stdxi(i=1,2,3,4,5,6,7,8)是經(jīng)過標準化處理后的指標值。

2.3 水稻投入產(chǎn)出的相關(guān)分析

通過主成分分析對原變量進行降維處理后，本文利用上表的西南四省水稻投入產(chǎn)出主成分得分系數(shù)矩陣，得出泊松相關(guān)系數(shù)矩陣，進一步分析西南四省資源貧乏地區(qū)農(nóng)戶水稻投入產(chǎn)出之間的相關(guān)性（見表4）。

從表4可以看出，西南四省資源貧乏地區(qū)農(nóng)戶水稻投入產(chǎn)出及投入之間的相關(guān)系數(shù)值均較大，相關(guān)性較強。從西南四省水稻投入產(chǎn)出的相關(guān)性來看，水稻上生產(chǎn)上，農(nóng)藥和化肥的投入與水稻總產(chǎn)值的相關(guān)性最強，其相關(guān)系數(shù)值分別為0.823、0.722，灌溉成本與水稻總產(chǎn)值的相關(guān)性最弱，其相關(guān)系數(shù)值為0.177，這可能與西南地區(qū)的資源稟賦相關(guān)。同時，由于本調(diào)查是在2009年實行的，2010年以前西南地區(qū)由于極少遭遇干旱等的脅迫，其山區(qū)與高原的優(yōu)勢賦予了水稻生產(chǎn)過程中較為富足的水分需求，所以相關(guān)分析的結(jié)果顯示灌溉成本與水稻的總產(chǎn)值相關(guān)性最弱。從水稻生產(chǎn)過程中的各投入要素之間的相關(guān)性來看，水稻種子成本與水稻播種面積的相關(guān)性最強，其相關(guān)系數(shù)值為0.969，這一點在對原自變量進行多重共線性診斷時已做分析，此處不再贅述。

表3 農(nóng)戶水稻投入產(chǎn)出的主成分得分系數(shù)矩陣

表4 農(nóng)戶水稻投入產(chǎn)出的相關(guān)性

2.4 構(gòu)建西南四省農(nóng)戶水稻投入產(chǎn)出效率評價模型

在得出個投入要素對水稻總產(chǎn)值的相關(guān)關(guān)系后，為了更加具體評價西南四省水稻生產(chǎn)中各投入要素對水稻最終產(chǎn)出的影響程度，本文以水稻產(chǎn)值為被解釋變量，以提取的主成分為解釋變量進行回歸分析，構(gòu)建水稻投入產(chǎn)出的效率評價模型，得出如下線性回歸方程：

進而，將主成分分析結(jié)果導(dǎo)入上述線性回歸方程后，得到被解釋變量Y與標準自變量stdxi的線性回歸方程，即：

最后，將標準指標stdxi還原為原始指標xi，得到解釋變量與被解釋變量xi的線性回歸方程：

上述結(jié)果充分表明了西南資源貧乏地區(qū)各水稻投入要素對水稻產(chǎn)出績效的影響，且各影響程度不盡相同。在所考察的8個投入要素中，化肥投入對水稻產(chǎn)量的影響最大，達到0.210。說明化肥投入是水稻生產(chǎn)中對水稻產(chǎn)量提高制約性最強的因素，科學(xué)合理使用化肥是提高水稻產(chǎn)量的最有效途徑。農(nóng)藥投入對水稻產(chǎn)量的影響程度僅次于化肥，農(nóng)藥投入每改變1%，水稻產(chǎn)量將改變0.167%。水稻播種面積對水稻產(chǎn)出影響程度位于第3，水稻播種面積沒增加1%，水稻產(chǎn)值將增加0.123%，這雖然和部分學(xué)者對于全國糧食產(chǎn)量影響因素的分析結(jié)果不太一致，可能與西南地區(qū)自身的資源稟賦相關(guān)，我國西南地區(qū)是一個人口、資源與環(huán)境矛盾日益突出的資源貧乏地區(qū)，貧困與生態(tài)惡化的雙重壓力使該地區(qū)水稻生產(chǎn)系統(tǒng)的脆弱程度進一步惡化，多種致災(zāi)因子的刺激使得水稻對化肥和農(nóng)藥的依賴程度越來越大，因此農(nóng)藥和化肥的投入嚴重影響著水稻的總產(chǎn)值，而擴大水稻播種面積并非提高產(chǎn)值的最有效方法。此外，通過分析發(fā)現(xiàn)，勞動力和種子投入對水稻產(chǎn)值的影響基本持平，重要性位于水稻播種面積的影響之后，其中，勞動力投入每增加1%，就可能導(dǎo)致水稻產(chǎn)值減少0.103%，這說明了我國西南地區(qū)人口與資源矛盾的惡化正在進一步加劇，在水稻生產(chǎn)的過程中，資源貧乏地區(qū)經(jīng)濟的落后導(dǎo)致人們的資源稟賦存在較大差異，務(wù)農(nóng)人口的剩余導(dǎo)致水稻生產(chǎn)的低效率，這一點必須引起足夠的重視。農(nóng)業(yè)機械總動力和政府農(nóng)業(yè)補貼的增加對水稻總產(chǎn)值的提高也具有較大的作用，而水資源投入對水稻產(chǎn)值的影響最小，這可能是由于本文是基于2009年調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上研究的成果，而在2010年以前，西南地區(qū)極少遭遇干旱等脅迫，其山區(qū)與高原的地帶優(yōu)勢賦予了水稻生產(chǎn)過程中極為富足的水分需求，所以水資源并未構(gòu)成水稻產(chǎn)值提高的關(guān)鍵影響因素。

3 結(jié)論及政策建議

以上分析結(jié)果表明，水稻產(chǎn)出受勞動力、土地、種子、灌溉成本、化肥和農(nóng)藥投入、農(nóng)技投入及政府補貼等因素的影響，不同因素的影響程度均不相同，選取的全部變量中，化肥投入對水稻產(chǎn)出的影響最大，其次分別是農(nóng)藥、土地、勞動力、種子、農(nóng)機投入及政府財政補貼，水稻灌溉成本對水稻產(chǎn)出的影響較小。基于以上研究結(jié)論，本文提出以下幾點政策建議：

（1）推廣優(yōu)良品種，加強技術(shù)指導(dǎo)

（2）完善支農(nóng)惠農(nóng)政策，加大支農(nóng)惠農(nóng)力度

（3）推進農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)，促進農(nóng)民增收

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