中國糧食單產(chǎn)影響因素的實(shí)證研究

李悅 吳莎

摘要：改革開放40多年來，隨著城鎮(zhèn)化、工業(yè)化步伐的加快，我國經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，國民溫飽問題早已解決。但面對日趨緊張的國際局勢、不斷加劇的資源環(huán)境危機(jī)以及快速增長的人口等外部條件，我國在糧食安全問題上始終面臨著巨大的壓力。本文利用2000—2019年中國31個(gè)省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，采用全面可行廣義最小二乘法，即“全面FGLS”，實(shí)證考察了中國糧食單產(chǎn)的影響因素。通過研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)業(yè)化肥施用率、種糧人口規(guī)模和年降水量對我國糧食單產(chǎn)有顯著促進(jìn)作用，而農(nóng)業(yè)機(jī)械化率、受災(zāi)率以及氣溫顯著降低我國糧食單產(chǎn)。文章結(jié)合實(shí)證分析結(jié)果，提出了提高糧食單產(chǎn)的政策建議。

關(guān)鍵詞：糧食單產(chǎn);影響因素;全面FGLS

中圖分類號：F326.11

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1674-7615（2021）02-0117-08

DOI：10.15958/j.cnki.jywhlt.2021.02.020

糧食作物包括谷物作物、薯類作物以及豆類作物等。其中，谷物作物的大宗產(chǎn)品有小麥、水稻、玉米等三種。糧食是關(guān)系國計(jì)民生的重要戰(zhàn)略物資。我國是糧食大國，多年來為保證世界糧食安全，維護(hù)糧食供求平衡做出了重要貢獻(xiàn)。而一個(gè)大國的糧食安全， 一般需要依靠糧食綜合生產(chǎn)能力、國內(nèi)糧食流通能力、國際糧食進(jìn)口能力、弱勢人群救助能力等手段來保障。其中，糧食綜合生產(chǎn)能力是糧食安全的核心[1]。我國的糧食安全問題已上升到國家戰(zhàn)略，我國也一直致力于提高糧食綜合生產(chǎn)能力。

2020年是我國創(chuàng)造的糧食產(chǎn)量連續(xù)豐收的第17年。改革開放以來，我國糧食生產(chǎn)大致經(jīng)歷了3個(gè)階段：第一個(gè)階段是1978—1998年的20年間，糧食產(chǎn)量在周期波動(dòng)中整體提高;第二個(gè)階段是1999—2003年，有短暫下滑;第三個(gè)階段是2004年至今，逐步恢復(fù)產(chǎn)量并持續(xù)增長。具體如圖1所示。2004年之前，我國糧食產(chǎn)量增長速度較快，但年增長率呈現(xiàn)較大的不穩(wěn)定性。2004年進(jìn)入恢復(fù)期，除2016、2018年略有下降外，我國糧食產(chǎn)量總體持續(xù)增長，但增長態(tài)勢不明顯，年增長率呈小幅下降趨勢。

對此，本文結(jié)合最新面板數(shù)據(jù)分析我國糧食生產(chǎn)因素，發(fā)現(xiàn)阻礙我國糧食綜合生產(chǎn)發(fā)展的主要因素，探究新形勢下我國糧食可持續(xù)生產(chǎn)的內(nèi)部機(jī)制，為制定合理的農(nóng)業(yè)政策提供理論依據(jù)，對維護(hù)國家經(jīng)濟(jì)安全和社會穩(wěn)定具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于我國糧食生產(chǎn)，學(xué)術(shù)界在不同時(shí)期有不同的研究，并取得了以下研究成果。

濮勵(lì)杰利用波動(dòng)理論，分析了耕地面積變化率和糧食產(chǎn)量變化率兩者之間的波動(dòng)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)不同時(shí)期耕地面積變化對糧食產(chǎn)量變化的影響大小有所不同：隨著耕地面積的大幅下降，糧食產(chǎn)量增長由耕地面積和糧食單產(chǎn)的共同作用轉(zhuǎn)向由單產(chǎn)提高為主導(dǎo)作用[2]。肖國安和王文濤在糧食總產(chǎn)和糧食單產(chǎn)方面對糧食生產(chǎn)波動(dòng)周期進(jìn)行了劃分，研究了其波動(dòng)特點(diǎn)，指出政府收購價(jià)是最根本的影響因素[3]。

同時(shí)，學(xué)者們還采用大量實(shí)證研究從糧食生產(chǎn)要素方面尋找影響糧食生產(chǎn)的因素，并評價(jià)了這些因素影響的大小：孟軍等采用最小二乘法建立線性模型，發(fā)現(xiàn)在中國整體化肥使用量較低的情況下，距離化肥投入的飽和差距較大，化肥投入對糧食產(chǎn)量的邊際效益較高[4];馬九杰等通過Pearson相關(guān)系數(shù)對自然災(zāi)害程度和糧食生產(chǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)受災(zāi)面積和成災(zāi)面積的變化都會對糧食產(chǎn)量產(chǎn)生較顯著的負(fù)影響[5];邱麗麗等采用生產(chǎn)函數(shù)和經(jīng)濟(jì)—?dú)夂蚰Ｐ蛿M合驗(yàn)證了氣溫升高不利于提高糧食單產(chǎn)[6];付華和李萍通過構(gòu)建超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，估算了農(nóng)業(yè)機(jī)械的投入產(chǎn)出彈性及糧食產(chǎn)出增量貢獻(xiàn)率，總結(jié)了農(nóng)業(yè)機(jī)械的發(fā)展對于穩(wěn)定糧食生產(chǎn)具有的重要影響[7];童彥等使用灰色關(guān)聯(lián)度分析和因子分析，多因素綜合評價(jià)了影響糧食產(chǎn)量的主要因素，包括耕地面積、糧食播種面積、糧食單產(chǎn)、化肥施用量、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力等六個(gè)方面[8]。

有研究認(rèn)為，糧食生產(chǎn)波動(dòng)還受到經(jīng)濟(jì)、技術(shù)及政策等因素的影響：孫婭范和余海鵬提出，糧食價(jià)格、糧食生產(chǎn)投入品價(jià)格以及其他相關(guān)農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格（如種糧的機(jī)會成本）會對糧食產(chǎn)量產(chǎn)生影響[9];孫建星驗(yàn)證了農(nóng)業(yè)政策性銀行的信貸支農(nóng)投入對糧食產(chǎn)量的貢獻(xiàn)不顯著，信貸支農(nóng)投入在糧食生產(chǎn)環(huán)節(jié)的支持力度還有待加強(qiáng)[10];劉巧芹等指出，投入增長、技術(shù)進(jìn)步、效率提升是提高糧食單產(chǎn)的三條有效路徑[11];隋麗莉和顧莉麗指出了我國目前糧食價(jià)格政策存在的主要問題，論述了問題的解決對調(diào)動(dòng)農(nóng)民種糧積極性和提高糧食產(chǎn)量直接有效[12]。還有學(xué)者研究指出，取消農(nóng)業(yè)稅、減免稅收和增加補(bǔ)貼等政策措施，對提高農(nóng)戶的種糧積極性起到了重要作用：如周振等關(guān)于糧食直補(bǔ)對農(nóng)戶種糧積極性影響的研究[13]，王輝關(guān)于稅費(fèi)改革對糧食生產(chǎn)影響的研究[14]，辛翔飛等從糧食生產(chǎn)和農(nóng)民收入的角度對我國糧食補(bǔ)貼政策效果的研究[15]。此外，陳祥云等總結(jié)了新中國成立以來我國為保證糧食安全在政策層面所進(jìn)行的一系列探索、改革以及取得的成績，并提出了新形勢下的政策方向[16]。

雖然學(xué)者們從不同角度對影響糧食生產(chǎn)的要素進(jìn)行了定量研究，但研究范式大都建立在投入型增長模式上。這種“粗放型”的增長，主要依靠物質(zhì)資本的投入來推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長。因此，文獻(xiàn)中多以總量研究為主，如糧食總產(chǎn)量或播種總面積、機(jī)械總動(dòng)力、總有效灌溉面積以及化肥總施用量等，即使少數(shù)研究選取了糧食單產(chǎn)作為被解釋變量，但解釋變量關(guān)注的重點(diǎn)還集中在總投入量上。Solow 理論在1957年提出，“促使經(jīng)濟(jì)增長的根本動(dòng)力在于提高經(jīng)濟(jì)體的全要素生產(chǎn)率”。這是一種效率型增長模式，依靠科技進(jìn)步推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長，決定著經(jīng)濟(jì)增長的可持續(xù)性。因此，本研究以“效率增長”為指導(dǎo)思想，注重效率變量的選取，關(guān)注糧食生產(chǎn)增長的可持續(xù)性。另外，已有研究采集的數(shù)據(jù)大多時(shí)間過早，未能捕捉到近年來我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的變化，導(dǎo)致研究結(jié)論在一定程度上存在時(shí)效性略微滯后的情況，因此，本研究將對相關(guān)數(shù)據(jù)持續(xù)進(jìn)行更新。

二、數(shù)據(jù)來源、計(jì)量模型構(gòu)建及變量說明

（一）數(shù)據(jù)來源

依據(jù)指標(biāo)體系，本文通過整理并計(jì)算歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省市《統(tǒng)計(jì)年鑒》及統(tǒng)計(jì)公報(bào)，獲得全國2000—2019年31個(gè)省市的相關(guān)數(shù)據(jù)。對于個(gè)別數(shù)據(jù)的缺失，如2019年第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)和有效灌溉面積等，采用插值法獲得，最終得到49 600個(gè)觀測值。

（二）計(jì)量模型構(gòu)建和變量說明

糧食生產(chǎn)是社會再生產(chǎn)和自然再生產(chǎn)的有機(jī)結(jié)合，其生產(chǎn)能力受到社會、經(jīng)濟(jì)和氣候等多種因素的影響。在對影響糧食生產(chǎn)的因素進(jìn)行選擇時(shí)，應(yīng)從多個(gè)方面考慮。同理，本文在模型變量的選取時(shí)，也需要充分涵蓋上述多種因素。

1.被解釋變量的選取

本文選取糧食單產(chǎn)作為被解釋變量。通常而言，糧食產(chǎn)量由單產(chǎn)與糧食播種面積共同決定。隨著我國城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，堅(jiān)守18億畝耕地成為我國政府確保國家糧食安全的紅線。在過去的20年里，相關(guān)部門積極推進(jìn)土地綜合整治，在因建設(shè)占用、災(zāi)毀、生態(tài)退耕、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等因素減少耕地面積的情況下，通過土地整治、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等方式來實(shí)現(xiàn)耕地總量動(dòng)態(tài)平衡。然而，通過大幅度提高播種面積來增加糧食產(chǎn)量的概率很低，對糧食單產(chǎn)進(jìn)行研究更具現(xiàn)實(shí)意義。

2.解釋變量的選取

海量的數(shù)據(jù)指標(biāo)有助于更全面分析影響我國糧食產(chǎn)量的原因，但多個(gè)解釋變量間的相關(guān)性糾纏，如多重共線性、序列相關(guān)和異方差等影響，增加了模型建構(gòu)與分析的復(fù)雜性。因此，本文依據(jù)糧食的生產(chǎn)要素，引入7個(gè)解釋變量，建立面板數(shù)據(jù)分析模型并檢驗(yàn)回歸系數(shù)的顯著性。

（1）農(nóng)業(yè)機(jī)械化率：用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力除以糧食播種面積得到。農(nóng)業(yè)機(jī)械化不僅在一定程度上代替了人畜勞動(dòng)力，更重要的是能夠改善農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營條件，提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)水平，最終大幅提高農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效率和效益。預(yù)期該解釋變量與被解釋變量呈正相關(guān)關(guān)系。

（2）有效灌溉率：用有效灌溉面積除以糧食播種面積得到。預(yù)期該解釋變量與被解釋變量呈正相關(guān)關(guān)系。

（3）受災(zāi)率：用受災(zāi)面積除以糧食播種面積得到。農(nóng)業(yè)與自然災(zāi)害之間存在極強(qiáng)的相關(guān)性，預(yù)期該解釋變量與被解釋變量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（4）農(nóng)用化肥施用率：用農(nóng)業(yè)化肥施用量除以糧食播種面積得到。預(yù)期該解釋變量與被解釋變量呈正相關(guān)關(guān)系。

（5）種糧人口規(guī)模：種糧人口規(guī)模一定程度上反映一個(gè)地區(qū)糧食種植的整體水平[17]。本文用第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)作為種糧人口規(guī)模的替代變量。預(yù)期該解釋變量與被解釋變量呈正相關(guān)關(guān)系。

（6）年降水量：采用省會城市的年均降水量來衡量。預(yù)期該解釋變量與被解釋變量呈正相關(guān)關(guān)系。

（7）年平均氣溫：采用省會城市的年均氣溫來衡量。在溫室效應(yīng)、全球變暖的環(huán)境危機(jī)下，預(yù)期該解釋變量與被解釋變量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

為了增加數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，消弱共線性和異方差等影響，模型對樣本數(shù)據(jù)取自然對數(shù)，具體模型設(shè)定如下：其中，P_a表示糧食單產(chǎn)（噸/公頃）;M_a表示農(nóng)業(yè)機(jī)械化率（千瓦/公頃），I_a表示有效灌溉率（%），F(xiàn)_a表示農(nóng)用化肥施用率（噸/公頃），D_a表示受災(zāi)率（%），L表示種糧人口規(guī)模（萬人），R表示年降水量（毫米），T表示年平均氣溫（攝氏度），λi表示表示不隨時(shí)間變化的省份個(gè)體異質(zhì)性，εi，t表示擾動(dòng)項(xiàng)。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

表1為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)及預(yù)期符號。

從描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，糧食單產(chǎn)與影響糧食單產(chǎn)各重要因素的最大值與最小值之間差距較大。標(biāo)準(zhǔn)差除以均值即變異系數(shù)，基本均在50%以上，其中受災(zāi)率和種糧人口規(guī)模的變異系數(shù)甚至超過70%。這表明影響糧食生產(chǎn)的各重要因素在地理和時(shí)空上分布不均，并且情況較為嚴(yán)重。

三、實(shí)證結(jié)果分析

本文在檢驗(yàn)樣本是否存在個(gè)體效應(yīng)的基礎(chǔ)上，采用 Hausman 檢驗(yàn)來確定選擇固定效應(yīng)（Fixed Effect， FE）模型還是隨機(jī)效應(yīng)（Random Effect， RE）模型。估計(jì)結(jié)果如表 2所示。由 Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果可知，選取固定效應(yīng)模型分析中國糧食單產(chǎn)的影響因素更合適。其次，面板數(shù)據(jù)模型容易出現(xiàn)組間異方差與組內(nèi)序列相關(guān)等問題，導(dǎo)致普通最小二乘法估計(jì)出現(xiàn)失效。為了減少序列相關(guān)和異方差，本文分別采用Wooldridge Test和Wald Test檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诮M內(nèi)序列相關(guān)和組間異方差。如果存在組內(nèi)序列相關(guān)與組間異方差，則采用全面FGLS對模型進(jìn)行回歸分析。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，采用全面FGLS模型更合適。模型（1）（2）（3）分別表示隨機(jī)效應(yīng)、固定效應(yīng)和全面FGLS模型的估計(jì)結(jié)果。

從全面FGLS模型估計(jì)結(jié)果看：農(nóng)業(yè)化肥施用率、種糧人口規(guī)模和年降水量顯著促進(jìn)我國糧食單產(chǎn);農(nóng)業(yè)機(jī)械化率、受災(zāi)率以及氣溫顯著降低我國糧食單產(chǎn);有效灌溉率對我國糧食單產(chǎn)有促進(jìn)作用，但不顯著。除了農(nóng)業(yè)機(jī)械化率這個(gè)解釋變量外，其余5個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)符號均與預(yù)期符號一致。

四、提高糧食單產(chǎn)的建議

從以上模型研究的分析結(jié)果，并結(jié)合我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)狀，本文提出以下提高糧食單產(chǎn)的建議：

（一）科學(xué)合理施肥

在20世紀(jì)，農(nóng)用化肥的施用對糧食產(chǎn)量曾達(dá)到46.43%的平均貢獻(xiàn)率[18]，拉動(dòng)了糧食的持續(xù)增長。根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，進(jìn)入21世紀(jì)后，我國農(nóng)用化肥施用總量仍以每年2%～3%的速度增加，直到2015年達(dá)到峰值6 023.53萬噸后才有所下降。因基數(shù)大，下降幅度小，農(nóng)用化肥施用量及施用強(qiáng)度仍居高位。按照農(nóng)作物總播種面積計(jì)算，2019年我國農(nóng)作物單位面積化肥施用量達(dá)到325.64千克/公頃，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了國家生態(tài)環(huán)境部設(shè)置的250千克/公頃的安全上限。過度施肥和不科學(xué)施肥導(dǎo)致農(nóng)田土壤質(zhì)量下降，嚴(yán)重影響了我國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。針對農(nóng)業(yè)施肥存在的問題，國家已經(jīng)開始著手強(qiáng)化科學(xué)支撐，強(qiáng)調(diào)科學(xué)施肥，逐漸調(diào)整我國的施肥方式和結(jié)構(gòu)。從模型分析結(jié)果來看，化肥施用對我國目前糧食單產(chǎn)的促進(jìn)作用仍具顯著性，仍是糧食產(chǎn)量提高的重要因素之一。過度施肥除了帶來環(huán)境問題外，我國化肥施用對糧食單產(chǎn)已顯示出邊際效用遞減的特征[19]。因此，糧食生產(chǎn)需要逐漸減少對化肥施用的依賴，轉(zhuǎn)變?yōu)橐钥萍即龠M(jìn)糧食增產(chǎn)的新生產(chǎn)模式，逐步實(shí)現(xiàn)科學(xué)施肥、經(jīng)濟(jì)施肥以及環(huán)保施肥。

（二）補(bǔ)償農(nóng)業(yè)機(jī)械化成本

進(jìn)入21世紀(jì)后，國家出臺了一系列促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的法規(guī)和指導(dǎo)意見，并對農(nóng)機(jī)實(shí)施了補(bǔ)貼政策。我國農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力數(shù)值在國家的政策扶持和推動(dòng)下迅速攀升，統(tǒng)計(jì)資料顯示：我國農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力從2000年的5.26億千瓦增長到2019年的10.28億千瓦，實(shí)現(xiàn)了近1倍的增長;我國農(nóng)業(yè)綜合機(jī)械化率由2000年的30.59% 增長到了2019 年的超70%，2005—2015年間增長近30個(gè)百分點(diǎn)[20-21]。農(nóng)業(yè)機(jī)械化的大幅提升，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高，彌補(bǔ)了由于大量農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移導(dǎo)致的勞動(dòng)力短缺，縮短了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間。但與此同時(shí)，農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)的單位成本也不斷上漲，促使農(nóng)戶轉(zhuǎn)向了經(jīng)濟(jì)價(jià)值更高的經(jīng)濟(jì)作物的種收[22]，因此，相較于農(nóng)業(yè)機(jī)械化的提高，糧食作物的產(chǎn)量相對減少。

圖2和圖3顯示：2000年至今，主要經(jīng)濟(jì)農(nóng)作物如棉花、油料、麻類、甘蔗、甜菜、煙葉、水果的增產(chǎn)明顯高于糧食增產(chǎn)。其中，水果的產(chǎn)量增幅最大，從2000年的6225.15萬噸增長到2019年的27400.84萬噸。主要經(jīng)濟(jì)農(nóng)作物和糧食的產(chǎn)量的比例由2000年的3：8攀升到2019年的2：3，這很好地解釋了本研究模型中，機(jī)械化率與我國糧食單產(chǎn)顯著負(fù)相關(guān)的原因。因此，在發(fā)揮機(jī)械化在我國糧食生產(chǎn)中的積極作用的同時(shí)，也要考慮如何補(bǔ)償農(nóng)業(yè)機(jī)械化成本不斷上漲帶來的負(fù)擔(dān)，提高農(nóng)戶種糧積極性。

（三）提高農(nóng)戶種糧積極性

本研究模型結(jié)果顯示，種糧人口規(guī)模的擴(kuò)大顯著增加糧食單產(chǎn)。由于受到市場、政策、體制以及自然等多因素的影響，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力價(jià)值的實(shí)現(xiàn)存在很大的不確定性，不能像其他行業(yè)通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的工資形式來體現(xiàn)和補(bǔ)償。由此造成農(nóng)村與城鄉(xiāng)收入的差距，促使農(nóng)村勞動(dòng)力大量轉(zhuǎn)移。數(shù)據(jù)顯示，全國第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)從2000年的3.46億下降到2019年的2.47億，減少了近1億。再加上經(jīng)濟(jì)作物相較于糧食作物能產(chǎn)生更高的經(jīng)濟(jì)收益，也讓經(jīng)濟(jì)作物的種植對農(nóng)戶更具吸引力。雖然有政府的糧食補(bǔ)貼，但目前政策中，補(bǔ)貼按土地面積來計(jì)算發(fā)放，農(nóng)戶種糧的積極性未被充分調(diào)動(dòng)起來。因此，補(bǔ)貼政策需要進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，應(yīng)按實(shí)際種糧的面積而非土地面積核算，才能真正達(dá)到提高農(nóng)戶種糧積極性的目的。除了政府政策之外，還應(yīng)充分發(fā)揮市場機(jī)制的作用。當(dāng)今社會，人們對優(yōu)質(zhì)健康食品的需求不斷增加，若能建立起以市場為導(dǎo)向的優(yōu)質(zhì)優(yōu)價(jià)的價(jià)格機(jī)制，既能吸引農(nóng)戶種糧增收，又能提升糧食的品質(zhì)。

本研究建立模型時(shí)，考慮到數(shù)據(jù)計(jì)量和獲取的難易程度，對勞動(dòng)力要素僅從“量”的角度進(jìn)行討論。但在發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的今天，對勞動(dòng)力的知識和技能都提出了一定的要求，即勞動(dòng)力“質(zhì)”的體現(xiàn)。智能機(jī)械的操作和控制，生產(chǎn)和市場信息的獲取、加工、處理，以及物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來等，都對農(nóng)村勞動(dòng)力提出了更高的要求。而我國的基本國情則是農(nóng)村勞動(dòng)力平均受教育年限較短，雖然政府多年來一直致力于改善農(nóng)村教育，但要達(dá)到科技興農(nóng)、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化，還有很長的一段路要走。

（四）增強(qiáng)農(nóng)業(yè)防災(zāi)抗災(zāi)減災(zāi)

我國歷來就是一個(gè)自然災(zāi)害頻繁的國家，在國土空間范圍內(nèi)，自然災(zāi)害種類繁多且災(zāi)情較為嚴(yán)重。面對頻現(xiàn)的自然災(zāi)害，政府加大了對綜合減災(zāi)的研究力度，采用先進(jìn)的科學(xué)和技術(shù)研發(fā)成果提供自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防范對策，提高自然災(zāi)害的設(shè)防和應(yīng)急處理能力。數(shù)據(jù)顯示：2019年我國受災(zāi)面積和成災(zāi)面積分別是19 257和7 913千公頃，與2004年的37 106和16 297千公頃相比，減少了近50%，但我國自然災(zāi)害防治能力總體還比較弱。從模型檢驗(yàn)結(jié)果來看，自然災(zāi)害仍是影響糧食單產(chǎn)的主要因素之一。

因此，繼續(xù)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，全面提升農(nóng)業(yè)整體的防災(zāi)抗災(zāi)綜合能力，包括提高農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害的預(yù)測預(yù)報(bào)水平，培育抗災(zāi)高產(chǎn)品種，完善農(nóng)業(yè)農(nóng)產(chǎn)品保險(xiǎn)體系，加強(qiáng)人們對自然災(zāi)害的辨識和避讓意識，抓好農(nóng)業(yè)防災(zāi)抗災(zāi)減災(zāi)的組織工作等，仍然是減少自然災(zāi)害提高糧食單產(chǎn)的重要途徑之一。

（五）發(fā)展均衡高效的節(jié)水灌溉

農(nóng)田水利是農(nóng)業(yè)發(fā)展的命脈，增加有效灌溉面積是提高糧食產(chǎn)量的有效手段之一。本文模型研究中，有效灌溉面積與糧食單產(chǎn)存在不顯著的正相關(guān)關(guān)系。其原因如下：第一，農(nóng)業(yè)灌溉不充分。雖然我國2019年的農(nóng)業(yè)用水量達(dá)3 682.3億立方米，占全國用水總量的61.2%，但農(nóng)業(yè)灌溉用水效率不到60%，低于發(fā)達(dá)國家80%的平均水平。第二，農(nóng)業(yè)灌溉不均衡。21世紀(jì)初，我國整體糧食的有效灌溉率較低，近年來雖有較大提高，但31個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）之間有效灌溉率不均衡。我國大部分的中低產(chǎn)田主要集中在干旱地區(qū)，特別是西部地區(qū)，但農(nóng)田水利設(shè)施卻是東部平原、丘陵地區(qū)較好。條件好的區(qū)域較易吸引外部企業(yè)，帶動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，條件差的區(qū)域則較難吸引企業(yè)進(jìn)入。農(nóng)田水利設(shè)施的多樣化和不均勻分布，在一定程度上也帶來了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的不均衡[23]，在全國范圍內(nèi)會導(dǎo)致有效灌溉率對糧食生產(chǎn)促進(jìn)作用不明顯。因此，要加大對農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入，特別是西部地區(qū)，以解決東西部之間水利設(shè)施、灌溉設(shè)施不均衡的問題。另外，還要注重在灌溉技術(shù)和管理上的改善，大力推廣節(jié)水灌溉，發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)，這樣才能實(shí)現(xiàn)均衡、高效的農(nóng)業(yè)灌溉，以達(dá)到提高糧食單產(chǎn)的目的。

五、結(jié)語

本文運(yùn)用全國31個(gè)省份2000—2019年的面板數(shù)據(jù)以及全面FGLS估計(jì)方法，實(shí)證檢驗(yàn)了各要素對我國糧食單產(chǎn)的影響，得到以下結(jié)論：第一，農(nóng)業(yè)化肥施用率的提高對我國糧食單產(chǎn)的增加有顯著促進(jìn)作用。從可持續(xù)性角度來看，化肥施用必將達(dá)到飽和，最終導(dǎo)致邊際效用遞減，同時(shí)造成環(huán)境問題。第二，增加勞動(dòng)力要素的投入也會明顯提高我國糧食單產(chǎn)，但在以科學(xué)技術(shù)為第一生產(chǎn)力的時(shí)代，相較于勞動(dòng)力數(shù)量的增加，提高勞動(dòng)力的知識性與技能性將是更為有效持續(xù)的方法。第三，我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化整體水平在過去的20年中得到了很大的提升，但隨著機(jī)械作業(yè)成本的提高，農(nóng)戶轉(zhuǎn)向了經(jīng)濟(jì)價(jià)值更高的經(jīng)濟(jì)作物的種植，對我國糧食單產(chǎn)產(chǎn)生了不利影響。第四，我國農(nóng)田水利灌溉基礎(chǔ)設(shè)施在全國范圍內(nèi)的地區(qū)間建設(shè)不均衡，從而導(dǎo)致未能充分發(fā)揮對糧食單產(chǎn)的促進(jìn)作用。第五，自然環(huán)境是糧食生產(chǎn)活動(dòng)的基礎(chǔ)條件，無論是受災(zāi)情況、降雨量還是氣溫，都對糧食單產(chǎn)有著顯著影響。隨著全球環(huán)境問題的凸顯，人們必須在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)之間尋求平衡點(diǎn)，才能實(shí)現(xiàn)糧食生產(chǎn)的可持續(xù)增長。

值得注意的是，本研究是在31個(gè)省（市、自治區(qū)）的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行的實(shí)證分析，從有關(guān)各影響因素的描述性統(tǒng)計(jì)中可以看出，每個(gè)要素的數(shù)據(jù)離散程度均較大，在一定程度上反映了地區(qū)間可能存在較大的差異。因此，在下一步的研究中，有待根據(jù)不同地區(qū)之間的差異，對影響糧食單產(chǎn)的因素進(jìn)行分析與研究，再提出更為精準(zhǔn)、有效的政策建議。

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An Empirical Study on the Influencing Factors of Grain Yield Per Unit Area in China：Based on Comprehensive FGLS

LI Yue1， WU Sha2

（1.School of International Education， Guizhou Normal University， Guiyang， Guizhou， China， 550001; 2.Peoples Armed College， Guizhou University， Guiyang， Guizhou， China， 550025）

Abstract：

Over the past 40 years of reform and opening， with the accelerating urbanization and industrialization， Chinas economy has developed rapidly， and the problem of food and clothing was solved long ago. However， in the face of the increasingly tense international situation， the aggravating crisis of resources and environment， and the rapid growth of population， food security in China always faces enormous pressure. Based on the panel data of 31 provinces in China from 2000 to 2019， this paper empirically studies the influencing factors of grain yield per unit area in China by using the comprehensive FGLS. The results show that： agricultural fertilizer application rate， labor scale of growing grain and annual precipitation play significant roles in promoting grain yield per unit area in China， while agricultural mechanization rate， disaster rate and temperature significantly reduce grain yield in China. Combined with the empirical research results， this paper puts forward some suggestions to improve the grain yield per unit area in China.

Key words：

grain yield per unit area; influencing factors; comprehensive FGLS

（責(zé)任編輯：蒲應(yīng)秋）