農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投入對不同糧食作物產(chǎn)出的影響研究

蔡保忠，曾福生

（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，湖南 長沙 410128）

“民以食為天，食以安為先”，對于世界第一大人口大國，確保糧食安全是我國當前及未來相當長的一段時間內(nèi)面臨的重大挑戰(zhàn)[1]，如何將飯碗牢牢端在自己手中更是一個必須給予高度關(guān)注的問題[2]。從供給端來看，據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示：2017年我國糧食總產(chǎn)量約為6.179億t（不包含大豆），進口1.3億t，糧食自給率為82.4%，低于國際公認的95%的糧食安全紅線標準。從需求端來看，隨著我國總?cè)丝诓粩嘣鲩L、城鎮(zhèn)化的推進、消費結(jié)構(gòu)不斷升級、種子用量和工業(yè)用量增加以及生產(chǎn)加工流通環(huán)節(jié)不可避免的損耗，這些因素都會導(dǎo)致我國糧食消費量剛性增長[3]。供求缺口仍會長期存在，糧食凈進口不可避免[4]。

與此同時，國際國內(nèi)的糧食生產(chǎn)形勢、市場形勢發(fā)生了深刻的變化，正對糧食安全產(chǎn)生沖擊。從國際環(huán)境來看，影響糧食安全的因素有三個：一是中美貿(mào)易摩擦不斷，中美貿(mào)易摩擦的不確定性給我國糧食安全造成了一定的不確定性[5]；二是糧食金融化，直接助推國際糧食價格劇烈波動和高價運行，破壞世界糧食市場的穩(wěn)定[6-7]；三是國際石油價格劇烈波動，歷史經(jīng)驗與大量學(xué)者的研究都表明原油價格的每一次大幅波動都會給世界糧食生產(chǎn)與糧食價格帶來巨大影響[8-9]。

從國內(nèi)環(huán)境來看，糧食安全也受到三個方面的因素制約：一是農(nóng)業(yè)資源透支，我國農(nóng)業(yè)資源尤其是耕地資源和水資源長期處于緊繃狀態(tài)，耕地肥力和地下水位下降嚴重。二是面源污染嚴重，糧食生產(chǎn)主要會帶來農(nóng)藥和化肥污染，通過水體擴散開來，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的承載能力接近極限[10]。三是靠天吃飯的局面仍未改變，盡管我國糧食生產(chǎn)力水平已經(jīng)大幅提高，但是面對近年來頻發(fā)的極端天氣仍顯不足。因此，在新時期保障我國糧食安全，必須要加快轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式，既要實現(xiàn)眼前的糧食產(chǎn)量穩(wěn)定，又要形成新的競爭力，必須要加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為糧食安全的增強基本[11]。加之鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略已經(jīng)啟動，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施被視為實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的基礎(chǔ)，更要優(yōu)先發(fā)展[12-13]。

農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對糧食生產(chǎn)的顯著影響已經(jīng)得到了許多學(xué)者的驗證，如謝小蓉和李雪[14]研究表明，吉林各地區(qū)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的投入使用水平對糧食產(chǎn)量具有長期穩(wěn)定的經(jīng)濟效應(yīng)。蔡保忠和曾福生[15]通過構(gòu)建聯(lián)立方程模型,系統(tǒng)評估了2000—2013年國內(nèi)28個省份農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投入的糧食增產(chǎn)效應(yīng)，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投入總體上有效地促進了我國糧食增產(chǎn)。蔡保忠和曾福生[16]還將農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施進一步細分為農(nóng)田水利設(shè)施、農(nóng)業(yè)電力設(shè)施、農(nóng)村交通設(shè)施，分別驗證了不同類型的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對糧食增產(chǎn)的差異。沿襲這一思路，還有學(xué)者分析了不同類型的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對糧食生產(chǎn)效率的影響[17]。從糧食作物布局來看，合理的糧食生產(chǎn)布局能夠有效地提高糧食生產(chǎn)效率，更好地保障國家糧食安全[18]。何友和曾福生[19]經(jīng)過測算得出我國水稻和玉米生產(chǎn)重心正在向東北遷移，小麥的生產(chǎn)重心處于水稻和玉米的過渡地帶。可見我國三大主糧的區(qū)域特征明顯，且三大主糧的布局仍在變化之中。糧食生產(chǎn)格局的變化對于糧食供需平衡及糧食安全問題有潛在的影響[20]。

此外，按照《國務(wù)院關(guān)于建立糧食生產(chǎn)功能區(qū)和重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)保護區(qū)的指導(dǎo)意見》（國發(fā)〔2017〕24號）的要求，對糧食功能區(qū)進行了劃定，糧食生產(chǎn)功能區(qū)的劃定意味著糧食類型的區(qū)域特征會加強。由于不同糧食作物的生產(chǎn)區(qū)域和生長屬性不同，對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的整體需求可能也存在差異。為驗證這一假設(shè)，本文基于農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對糧食產(chǎn)出影響的理論分析，以三大主糧作物的主產(chǎn)區(qū)域為研究對象，采用FGLS等計量方法，分析農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施以及農(nóng)田水利、農(nóng)業(yè)電力、農(nóng)村交通等三類主要基礎(chǔ)設(shè)施對三大主糧作物的產(chǎn)出效應(yīng)差異，探討其影響機制。厘清這一問題，有助于在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施和農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革過程中更好地安排農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資金的投向，更好地發(fā)揮農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對糧食安全保障的促進作用。

1 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對糧食產(chǎn)出影響的理論分析

本文認為農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投入對糧食產(chǎn)出增加可以通過直接效應(yīng)和間接效應(yīng)產(chǎn)生影響（圖1）。直接效應(yīng)是指農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投入直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素增減并作用于糧食產(chǎn)出，間接效應(yīng)是指農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投入影響糧食經(jīng)營主體的行為傳導(dǎo)糧食產(chǎn)出。

1.1 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對糧食增產(chǎn)的直接效應(yīng)

1.1.1 提升復(fù)種指數(shù) 如農(nóng)田水利設(shè)施完善后，耕地灌排更加及時，糧食作為能夠按照計劃完成播種、生長、收割等生產(chǎn)環(huán)節(jié)，更多氣溫適宜的地區(qū)能夠種植雙季甚至三季糧食作物，糧食作物的復(fù)種指數(shù)得以提升。再如農(nóng)村交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度對糧食生產(chǎn)機械化率提升有重要的影響，而使用先進實用的農(nóng)業(yè)機械不僅可大幅提高糧食生產(chǎn)效率，也能有效提升糧食產(chǎn)量[21]。糧食生產(chǎn)機械化率的提升可以進一步縮短糧食作物的生產(chǎn)環(huán)節(jié)時間，為提升糧食作物復(fù)種指數(shù)提供了可能。

圖1 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施促進糧食增產(chǎn)的作用機理圖Fig. 1 Interaction mechanism diagram of agricultural infrastructure and grain yields

1.1.2 提升管理效率 糧食各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的管理效率都會影響到糧食的最終產(chǎn)量，而糧食生產(chǎn)管理效率高低也離不開農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施。以水稻生產(chǎn)灌溉為例，水稻生產(chǎn)環(huán)節(jié)較多，不同環(huán)節(jié)對水的需求差異很大，如水稻在播種至秧苗期要求土壤含水量穩(wěn)定在80%以上，插秧期田面水層控制在1 cm左右，分蘗期水層為1～2 cm，分蘗末期需要曬田一般5～7天，幼穂分化至抽穗期水層保持在3 cm左右，抽穗開花期保持3～5 cm的淺水層，灌漿結(jié)實期需要干干濕濕以濕為主。如果水稻某個生產(chǎn)環(huán)節(jié)因需水管理不及時都會影響水稻的最終產(chǎn)量，尤其是在灌漿結(jié)實期干濕交替管理頻繁，需要良好的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施條件為支撐。

1.1.3 減少旱澇災(zāi)害 1978—2013年36年期間，其中有11年減產(chǎn)率超過8%，36年間累計減產(chǎn)糧食11.55億t；澇災(zāi)減產(chǎn)率3.3%，其中有9年超過4%，36年間累計減產(chǎn)糧食5.64億t[22]。另有研究表明，按照自然災(zāi)害對糧食減產(chǎn)危害程度的排序為：旱災(zāi)＞洪災(zāi)＞風(fēng)雹＞低溫＞臺風(fēng)，旱澇災(zāi)害是導(dǎo)致我國糧食產(chǎn)量減少最主要的因素，對糧食減產(chǎn)的影響占所有自然災(zāi)害的一半以上[23]。旱澇災(zāi)害成為我國糧食安全最主要的威脅，完善的農(nóng)田水利設(shè)施能夠在洪澇期排水蓄水，在干旱期灌溉抗旱，幫助降低糧食的減產(chǎn)風(fēng)險，直接實現(xiàn)糧食穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)。

1.2 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對糧食增產(chǎn)的間接效應(yīng)

1.2.1 擴大經(jīng)營規(guī)模 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施具有降低農(nóng)業(yè)私人生產(chǎn)成本和降低自然災(zāi)害破壞性的功能，糧食生產(chǎn)的成本下降帶來糧食生產(chǎn)利潤的上升，加上糧食生產(chǎn)旱澇保收系數(shù)提高帶來產(chǎn)量的增加，作為經(jīng)濟理性人必然會通過增加耕地經(jīng)營面積或者提高糧食復(fù)種指數(shù)的方式擴大經(jīng)營規(guī)模，以實現(xiàn)利潤最大化。

1.2.2 減少耕地拋荒 楊國永和許文興[24]歸納了耕地拋荒行為發(fā)生的20個主要因素，其中“農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施條件差”排在第4位。在我國一些地區(qū)，由于農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不完善，糧食生產(chǎn)成本高而且風(fēng)險大，糧食經(jīng)營主體難以通過糧食生產(chǎn)獲利，土地流轉(zhuǎn)價格低甚至難以流轉(zhuǎn)出去，只能拋荒處理。良好的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施可以減少糧食經(jīng)營主體的耕地拋荒現(xiàn)象。

1.2.3 采用先進技術(shù) 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件差異對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步有著重要的影響，各地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件也對水稻機插秧水平具有顯著的影響，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的差異是導(dǎo)致地區(qū)間水稻機插秧水平差異的重要原因[25]，可見良好的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件是糧食經(jīng)營主體采用先進技術(shù)的前提條件。農(nóng)業(yè)機械化程度與農(nóng)業(yè)交通基礎(chǔ)設(shè)施高度相關(guān)，完善農(nóng)田交通基礎(chǔ)設(shè)施可以使得一些丘陵地區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化程度得以提升，而機械化能夠促進糧食增產(chǎn)已經(jīng)被很多學(xué)者證實[21,26]。

1.2.4 優(yōu)化要素結(jié)構(gòu) 有良好的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施條件作為保障，糧食經(jīng)營主體會更愿意推動生產(chǎn)要素的結(jié)構(gòu)優(yōu)化。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時選擇高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)的糧食品種，提高糧食的良種率，促進糧食產(chǎn)量的增加。

2 三大主糧主產(chǎn)區(qū)域構(gòu)建與選擇

我國各地區(qū)的土地、溫度和降雨等自然條件差異較大，水稻、小麥和玉米三種農(nóng)作物在我國的生長分布情況存在較大差異，對每種糧食作物選取不同的區(qū)域個體進行分析能夠提高研究對象的精準度。2017年中央一號文件提出要“科學(xué)合理劃定水稻、小麥、玉米糧食生產(chǎn)功能區(qū)”，2018年9月中共中央、國務(wù)院印發(fā)了《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022年）》再次提出要“科學(xué)合理劃定糧食生產(chǎn)功能區(qū)、重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)保護區(qū)和特色農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)勢區(qū)”，可見三大主糧功能區(qū)的劃分工作尚在進行當中。目前尚未發(fā)現(xiàn)權(quán)威的三大主糧生產(chǎn)功能區(qū)劃分標準，本文借鑒陳飛等的做法[27]，根據(jù)我國2000—2016年各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）相應(yīng)糧食作物的歷年累計總產(chǎn)量占全國比重進行排序，選取該種糧食產(chǎn)量比重高于1%的省份作為樣本個體來嘗試構(gòu)建三大主糧生產(chǎn)區(qū)域。根據(jù)各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）水稻、玉米、小麥作物產(chǎn)量占比排序分別構(gòu)建了我國的三大主糧生產(chǎn)區(qū)域（表1）。其中湖南、江蘇、江西等18個省（市、自治區(qū)）的水稻產(chǎn)量占全國水稻總產(chǎn)量的97.26%，吉林、黑龍江、山東等20個?。ㄊ?、自治區(qū)）的玉米產(chǎn)量占全國玉米總產(chǎn)量的98.06%，河南、河北、安徽等12個省（市、自治區(qū)）的小麥產(chǎn)量占全國小麥總產(chǎn)量的94.99%，基本能夠代表我國各大主糧生產(chǎn)的概況。

下一步，我們將按照中發(fā)〔2010〕11號文件、2011年中央1號文件和2012年2月份國務(wù)院批復(fù)的西部大開發(fā)“十二五”規(guī)劃等要求，繼續(xù)把西部地區(qū)的水利建設(shè)擺在優(yōu)先和突出重要的位置，著力圍繞解決西南地區(qū)的工程性缺水和西北地區(qū)的資源性缺水問題，以這兩個問題為重點全面推進西部地區(qū)水利建設(shè)和水資源綜合管理。重點做好以下五個方面的工作：

從三大主糧區(qū)域分布可以看出，2000—2016年我國水稻主產(chǎn)區(qū)域主要分布在長江流域以南和東北三省，這些地區(qū)的水資源豐富，有利于水稻作物的生長。玉米主產(chǎn)區(qū)域分布十分廣泛且，除青藏高原與東南沿海省份，基本都有一定規(guī)模的玉米作物種植。小麥主要分布在華北和西北地區(qū)。

表1 水稻、玉米、小麥三大糧食作物主產(chǎn)區(qū)域個體選取Table 1 Individual selection of main producing regions of rice, corn and wheat

3 研究方法

3.1 模型設(shè)定

本文利用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)（CD生產(chǎn)函數(shù)）構(gòu)建糧食生產(chǎn)的投入產(chǎn)出模型。由于使用的省級面板數(shù)據(jù)研究農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對糧食增產(chǎn)的效應(yīng)，所以在模型中加入影響糧食產(chǎn)出的因素變量，分為農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施變量（核心變量）和其他變量（控制變量），具體形式為：

式中：y為糧食產(chǎn)量，α為截距項，INF為農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施變量，CON為影響糧食產(chǎn)量的其他解釋變量，v為隨機擾動項，α1、α2為待估系數(shù)。具體來說，yit是本文的被解釋變量，包括水稻總產(chǎn)量、玉米總產(chǎn)量和小麥總產(chǎn)量；INFit是本文的核心解釋變量，指各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）歷年的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施水平，包括農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施存量、農(nóng)田水利設(shè)施、農(nóng)業(yè)電力設(shè)施和農(nóng)村交通基礎(chǔ)設(shè)施。CONit是本文的控制變量，包括影響糧食產(chǎn)出的一些基礎(chǔ)因素如土地、化肥、農(nóng)業(yè)機械、勞動力、自然災(zāi)害和國家政策等。

3.2 檢驗方法

由于實證分析中涉及的模型數(shù)量多達12個，考慮的各模型樣本數(shù)據(jù)之間可能存在較大的差異，對估計方法的需求不一，因此對各模型的樣本數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗和模型設(shè)定檢驗，以盡可能地提高各模型的估計效率。為了避免偽回歸問題，針對各序列進行平穩(wěn)性檢驗，平穩(wěn)性檢驗是建立協(xié)整模型的前提條件。采用LL檢驗（最優(yōu)滯后階數(shù)由Schwarz準則確定）平穩(wěn)性問題，結(jié)果表明水稻主產(chǎn)區(qū)、玉米主產(chǎn)區(qū)、小麥主產(chǎn)區(qū)所有數(shù)據(jù)的對數(shù)序列皆為平穩(wěn)序列，具備協(xié)整關(guān)系的基礎(chǔ)條件。

由于所使用的面板數(shù)據(jù)，其中涉及農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施存量數(shù)據(jù)的模型，時間跨度為2000—2013年，其他模型時間跨度為2000—2015年?？梢娒總€模型的個體T較大，信息較多。對于長面板數(shù)據(jù)而言，傳統(tǒng)的處理短面板數(shù)據(jù)的方法，如固定效應(yīng)模型、隨機效應(yīng)模型等并不能得到一致估計量，且估計效率有所下降，已不適用[28]?？紤]模型擾動項{εit}可能存在的異方差和自相關(guān)，因此對各個模型進行組間組間異方差、組內(nèi)自相關(guān)和組間同期相關(guān)檢驗。Greene提供了對組間異方差的沃爾德檢驗，Wooldridge提供了一個對組內(nèi)自相關(guān)的沃爾德檢驗，組間同期相關(guān)采用了Pesaran提出的檢驗方法，并根據(jù)檢驗結(jié)果選擇“OLS+面板校正標準誤差”或FGLS方法，提高模型估計的穩(wěn)健性和效率[29]。

3.3 變量選取

為研究農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對不同糧食作物的增產(chǎn)效應(yīng)，選取了水稻、玉米、小麥總產(chǎn)量作為被解釋變量。解釋變量為影響糧食產(chǎn)量的基礎(chǔ)因素，包括農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施存量、三大主要農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施類型（農(nóng)田水利設(shè)施、農(nóng)業(yè)電力設(shè)施、農(nóng)村交通設(shè)施）等核心變量和土地投入、化肥投入、機械投入、勞動力投入、自然災(zāi)害、國家政策等控制變量（表2）。

表2 變量選取說明Table 2 Description of variables

3.4 數(shù)據(jù)來源

本文選取中國大陸30個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）作為研究范圍（西藏因數(shù)據(jù)缺失較多而未被納入），時間跨度從2000年到2013年或2015年。本文選取的變量原始數(shù)據(jù)主要來源于《中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫》、《知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫》和《能源數(shù)據(jù)簡明手冊》（2017）。

4 結(jié)果與分析

4.1 平穩(wěn)性檢驗和模型設(shè)定檢驗分析

在模型估計前，首先對各模型進行平穩(wěn)性檢驗和模型設(shè)定檢驗，檢驗結(jié)果見表3。根據(jù)表3的檢驗結(jié)果，不同的模型分別使用最小二乘法（OLS）、可行廣義最小二乘法（FGLS）和迭代FGLS方法進行估計，因為在截面異方差的情形下迭代FGLS可以比FGLS有更好的的估計結(jié)果[30]。

4.2 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施存量對三大主糧產(chǎn)出的影響分析

表4為農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施存量對水稻、玉米、小麥三種主要糧食作物產(chǎn)出的影響分析結(jié)果。水稻和小麥主產(chǎn)區(qū)域的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施變量通過了顯著性檢驗，影響系數(shù)分別為0.0523和0.110 8，表明農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對水稻和小麥產(chǎn)出影響顯著；而在玉米主產(chǎn)區(qū)域，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對玉米產(chǎn)出的影響不顯著。在水稻主產(chǎn)區(qū)域，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施顯著增加了水稻產(chǎn)出。根據(jù)本文構(gòu)建的糧食主產(chǎn)區(qū)域，我國水稻主產(chǎn)區(qū)域集中在秦嶺淮河以南地區(qū)和東北平原兩個地方，其中超過80%的水稻主產(chǎn)區(qū)域在南方地區(qū)，多屬于亞熱帶和熱帶季風(fēng)氣候區(qū)。這兩個氣候區(qū)的降水都集中在夏季，致使夏天洪澇和其他季節(jié)的干旱易發(fā)。因此，對水稻產(chǎn)出影響最大的屬旱澇災(zāi)害，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施尤其是農(nóng)田水利設(shè)施可以緩解水稻生產(chǎn)經(jīng)常面對的自然災(zāi)害影響，在一定程度改變了“望天吃飯”。

表3 異方差及自相關(guān)檢驗Table 3 Heteroscedasticity and autocorrelation tests

表4 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對三大主糧產(chǎn)出影響模型的回歸結(jié)果Table 4 Regression results of agricultural infrastructure on the three main grain production effect models

在玉米主產(chǎn)區(qū)域，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對玉米總產(chǎn)量影響不明顯。主要原因可能是玉米是我國三大主糧中分布最廣的糧食作物，覆蓋了除東南沿海和青藏高原以外的幾乎全部省份都是玉米主產(chǎn)區(qū)域。玉米能夠廣泛分布在我國的各個區(qū)域得益于玉米的適應(yīng)性強，對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的需求小。近年來，我國玉米產(chǎn)量的種植面積和總產(chǎn)量都實現(xiàn)了大幅增長，是我國糧食實現(xiàn)多年連增的最大貢獻者。推動玉米產(chǎn)量增長的主要原因是市場飼料用糧的需求增加和良種技術(shù)的突破，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施整體上影響不大。

在小麥主產(chǎn)區(qū)域，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對小麥總產(chǎn)量影響為正。小麥生產(chǎn)區(qū)域的集中度最高，從小麥主產(chǎn)區(qū)域分布來看，在氣候上主要處于溫帶季風(fēng)氣候和溫帶大陸氣候，降水集中在夏季且全年降水總量偏少，且地面河流湖泊較少。因此，部分小麥主產(chǎn)區(qū)域的灌溉水源多以地下水為主，抽取地下水進行灌溉對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的需求較大。在完成農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施整體上對不同糧食作物產(chǎn)出的影響之后，下面將農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施細分為農(nóng)田水利設(shè)施、農(nóng)業(yè)電力設(shè)施、農(nóng)村交通設(shè)施，分別分析它們對不同糧食作物產(chǎn)出的影響。

4.3 不同農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對三大主糧產(chǎn)出的影響分析

上文分析了農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施存量對三大主糧產(chǎn)出的影響，下面本文細化農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的分類，分別分析農(nóng)田水利設(shè)施、農(nóng)業(yè)電力設(shè)施、農(nóng)村交通設(shè)施對三大主糧產(chǎn)出的影響，結(jié)果見表5。從模型估計結(jié)果可以看出，不同農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對水稻、玉米、小麥三種主要糧食作物產(chǎn)出影響存在一定的差異。

在水稻主產(chǎn)區(qū)域，農(nóng)田水利設(shè)施變量通過了顯著性檢驗，影響系數(shù)為0.6734，表明農(nóng)田水利設(shè)施對水稻產(chǎn)出的影響顯著為正。農(nóng)業(yè)電力設(shè)施變量和農(nóng)村交通設(shè)施變量沒有通過顯著性檢驗，這兩類農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對水稻總產(chǎn)量的影響都不顯著。農(nóng)田水利設(shè)施是水稻主產(chǎn)區(qū)域最重要的基礎(chǔ)設(shè)施。在目前的技術(shù)水平下，我國水稻品種依然以水稻為主，水稻的生長特性決定了農(nóng)田水利設(shè)施的重要性。此外，水稻生產(chǎn)區(qū)域主要分布在秦嶺淮河以南，屬于熱帶季風(fēng)和亞熱帶季風(fēng)氣候，旱澇頻發(fā)，農(nóng)田水利設(shè)施排澇抗旱功能尤為重要。農(nóng)業(yè)電力設(shè)施與農(nóng)村交通設(shè)施對水稻生產(chǎn)影響不顯著的，農(nóng)業(yè)電力設(shè)施在水稻的生產(chǎn)環(huán)節(jié)中參與還不多，主要在加工環(huán)節(jié)起作用。南方水稻生產(chǎn)主要依賴小型農(nóng)業(yè)機械，小型農(nóng)業(yè)機械對農(nóng)村交通設(shè)施的要求并不高。

在玉米主產(chǎn)區(qū)域，農(nóng)田水利設(shè)施變量通過了顯著性檢驗，影響系數(shù)為0.288 0，農(nóng)田水利設(shè)施對玉米主產(chǎn)區(qū)域的玉米總產(chǎn)量的影響顯著為正。農(nóng)業(yè)電力設(shè)施變量也通過了顯著性檢驗，影響系數(shù)為-0.110 1，表明農(nóng)業(yè)電力設(shè)施對玉米主產(chǎn)區(qū)域的玉米總產(chǎn)量的影響顯著為負。農(nóng)村交通設(shè)施變量沒有通過顯著性檢驗，對玉米總產(chǎn)量的影響不顯著。玉米作物的生產(chǎn)在我國分布最廣，除青藏高原和熱帶季風(fēng)氣候區(qū)域外，其他各省市均為玉米主產(chǎn)區(qū)域。玉米種植區(qū)域經(jīng)緯度跨度大，地形差異也大，盡管在濕潤地區(qū)一般不需要灌溉，但是在干旱或半干旱地區(qū)，則需要根據(jù)情況進行有效灌溉，對農(nóng)田水利設(shè)施有一定的要求。另外玉米生長期較高的植株需水量與經(jīng)常性干旱相伴而生，加之區(qū)域水資源短缺與農(nóng)田水利建設(shè)投入有限，中國玉米主產(chǎn)區(qū)70%以上仍為雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)[31]。農(nóng)業(yè)電力設(shè)施變量顯著為負，主要是因為玉米生產(chǎn)環(huán)節(jié)對電力需求少，但是玉米脫粒和磨粉等環(huán)節(jié)的機械化程度越來越高，耗電量快速增加，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)電力設(shè)施與玉米總產(chǎn)量呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系。我國玉米的生產(chǎn)環(huán)節(jié)機械化程度在三大主糧中是最低的，玉米生產(chǎn)對農(nóng)村交通設(shè)施的需求不大。

表5 不同農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對三大主糧產(chǎn)出影響模型的回歸結(jié)果Table 5 Regression results of different agricultural infrastructure types on the three main grain production effect models

在小麥主產(chǎn)區(qū)域，農(nóng)田水利設(shè)施變量通過了顯著性檢驗，影響系數(shù)為-0.0075，農(nóng)田水利設(shè)施對小麥主產(chǎn)區(qū)域的小麥總產(chǎn)量的影響顯著為負。農(nóng)業(yè)電力設(shè)施變量也通過了顯著性檢驗，影響系數(shù)為0.066 0，表明農(nóng)業(yè)電力設(shè)施對小麥主產(chǎn)區(qū)域的小麥總產(chǎn)量的影響顯著為正。農(nóng)村交通設(shè)施變量沒有通過顯著性檢驗，對小麥總產(chǎn)量的影響不顯著。農(nóng)田水利設(shè)施對小麥主產(chǎn)區(qū)域的小麥總產(chǎn)量的影響顯著為負并不表明農(nóng)田水利設(shè)施對小麥生產(chǎn)不重要，而是因為在華北和西北一帶水資源缺乏，灌溉用水主要是從地下水抽取，加之小麥灌溉技術(shù)落后，使得整體使用效率不高，對小麥的生產(chǎn)產(chǎn)生了負影響，李谷成等[32]和李燕等[33]的研究也得出了類似的結(jié)論。同樣因為小麥灌溉用水多為從地下抽取，使得小麥生產(chǎn)環(huán)節(jié)中單位用電量要顯著高于其他兩大主糧，對農(nóng)業(yè)電力設(shè)施的需求較大。雖然小麥的機械化程度很高，但是華北地區(qū)和西北地區(qū)相對地勢平坦，農(nóng)業(yè)機械下田作業(yè)十分便利，使得農(nóng)村交通基礎(chǔ)設(shè)施對小麥的生產(chǎn)直接影響不明顯。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

研究表明，從整體上來看農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對水稻和小麥作物增產(chǎn)的影響較大，對玉米作物的增產(chǎn)影響則不明顯。不同糧食作物作物對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的需求存在較大差異，公共財政資金的投入必須有所傾斜才能發(fā)揮出最大效率。具體而言，農(nóng)田水利設(shè)施對水稻作物和玉米作物增產(chǎn)有明顯的影響，而農(nóng)業(yè)電力設(shè)施能顯著促進小麥作物增產(chǎn)。不同的糧食作物對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的整體需求以及具體需求都存在的較大差異，因此，需因地制宜推進我國農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

5.2 建議

1）要有重點的推進農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施在不同的糧食作物主產(chǎn)區(qū)域發(fā)揮的效益不同，在農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃中需要將有限的財政資金更多地向水稻主產(chǎn)區(qū)域和小麥主產(chǎn)區(qū)域傾斜，發(fā)揮出農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對糧食增產(chǎn)的最大效用，提高財政資金的使用效率。

2）針對性地補齊農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施短板。不同的糧食作物對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的需求類型存在差異，在水稻主產(chǎn)區(qū)和玉米主產(chǎn)區(qū)加強農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，既要加快重大水利工程建設(shè)，也要完善小型農(nóng)田水利設(shè)施，積極推進大中型灌區(qū)建設(shè)及續(xù)建配套與節(jié)水改造，完善小型農(nóng)田水利設(shè)施，加強農(nóng)村河塘清淤整治，田間渠系配套。在小麥主產(chǎn)區(qū)加強農(nóng)業(yè)電力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善田間電力網(wǎng)絡(luò)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電的便利程度。