比較效益、生產選擇與作物結構調整

黃柳婷 王穎

摘要：以花生、大豆為例，基于1993—2017年省級花生、大豆的面板數(shù)據，從生產的替代效應與選擇效應視角，挖掘作物生產結構調整及生產區(qū)域集中化的驅動力。結果表明，在生產替代效應下比較效益促進花生和大豆的生產規(guī)模擴張，但這種促進作用會伴隨著最優(yōu)化行為約束下的生產選擇效應減弱，從而導致花生和大豆的生產規(guī)模收縮，且相較于非勞動密集型作物大豆，勞動密集型作物花生的比較效益促進結構調整受兼業(yè)程度影響的敏感程度更大。因此，應政策性提高花生和大豆相對于其他替代作物的比較收益，同時考慮到地區(qū)農民非農兼業(yè)化程度，加快新型經營主體培育，推進花生、大豆生產專業(yè)化分工。

關鍵詞：作物結構調整;比較效益;兼業(yè)程度;替代效應;生產選擇效應;花生;大豆

中圖分類號：F326.1?? 文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2021）11-0231-05

收稿日期：2020-10-28

基金項目：江蘇省高校優(yōu)勢學科建設工程項目（編號：PAPD）。

作者簡介：黃柳婷（1994—），女，廣西欽州人，碩士研究生，主要從事農業(yè)經濟管理研究。E-mail：vivilettin@163.com。

改革開放以來，我國由于經濟的持續(xù)快速發(fā)展和人們生活水平不斷提高，對植物油的需求迅速增加，國內植物油供給量趕不上消費的增長速度。在2006—2018年期間，我國植物油總消費量由2 267.4萬t 上升至3 992萬t，國內植物油生產總量從1 503.9萬t逐年增加至3 059.2萬t，供求缺口日益突出。一方面從植物油消費來看，在我國植物油消費的構成中，油料作物花生、大豆占50%以上，但是用于榨油消費的花生和大豆來源各有不同。換句話說，我國是世界上最大的花生生產國，2018年花生榨油消費量已超過食用消費量，且97%為國產花生，而2018年大豆壓榨消費量占大豆總需求量的86.34%，大豆榨油消費量中進口大豆占97%。另一方面從油料作物生產供給來看，油料生產的增長受耕地資源約束剛性增強、油料生產效益偏低、耕地生態(tài)環(huán)境惡化等的限制，油料作物產地逐年變遷，花生和大豆產地分布也各有不同特點，大豆生產逐年由分散式生產趨向東北區(qū)、華北區(qū)內蒙古一帶集中，花生生產趨勢表現(xiàn)為高規(guī)模水平省份少、中低水平數(shù)量逐步增加的金字塔形分布，即趨向于集中至主產大省華東地區(qū)河南省、山東省，同時又逐漸分散在東北、華北、華中、華南部分地區(qū)，作物生產能否達到一個持久穩(wěn)定的生產水平與此相關甚密。因此，筆者選擇花生和大豆作物作為研究對象，從生產的替代效應與選擇效應視角，研究我國花生、大豆的生產結構調整、產地變遷，并分析其在有限地區(qū)集中生產的機制，對進一步挖掘國內花生、大豆增產潛力，保障我國油料產業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展、食用油安全有一定意義。

1 文獻綜述與理論框架

1.1 文獻綜述

對于農業(yè)生產布局演變及其影響因素，已有國內外學者展開了較為豐富的研究。國外學者較有代表性的是杜能“農業(yè)區(qū)位論”、韋伯“工業(yè)區(qū)位論”、克里斯塔勒“中心地理論”和廖什“市場區(qū)位論”等。國內學者主要從自然資源、社會資源、經濟資源、市場資源及政策環(huán)境等宏觀角度切入[1]，微觀層面主要基于生產者決策行為理論，首先是農戶決策與價格的關系，其次是農戶種植意愿影響種植規(guī)模。在對農戶理性假設前提下，農戶根據預期價格調整生產結構，僅依據預期價格決定其種植意愿存在局限性，農戶預期需要根據收益和成本的平衡進行決策。比較效益，即農作物與替代作物相對凈收益，在一定程度上會影響農戶在有限的土地資源中進行作物種植分配的決策行為[2]。

部分學者分析了比較效益對于生產結構調整的正向影響，鐘甫寧基于省級面板數(shù)據實證分析表明，水稻的相對收益顯著影響其播種面積[3]。楊春等運用空間計量方法實證表明，經濟效益優(yōu)勢更能激發(fā)農民生產，有利于區(qū)域集聚特征的形成[4]。張怡認為，種植業(yè)內部比較效益和非農就業(yè)機會是我國棉花、花生種植面積變化的關鍵影響因素之一[5]。周曙東等挖掘了主產區(qū)花生生產布局演變的主要驅動力，發(fā)現(xiàn)相對收益率是影響種植業(yè)結構調整的重要內在動因[6]。張哲等研究認為，農作物結構調整按照絕對優(yōu)勢變化進行，專業(yè)化水平變動方向與比較效益變化相違背[7]。通過對現(xiàn)有文獻的梳理可以發(fā)現(xiàn)，部分學者對比較效益的正向調整作用進行了肯定，但也有學者認為比較效益與區(qū)域專業(yè)化生產變化是相背離的，2種觀點存在矛盾。

基于上文，比較效益與生產時空演變、生產區(qū)域專業(yè)化密切相關，從而影響農作物生產水平的穩(wěn)定，可以基于生產替代效應和生產選擇效應2個方面探討。在某個特定時期一定技術水平條件下，替代效應和生產選擇效應都會促進種植結構調整，比較效益通過生產替代效應提高農戶生產種植積極性，從而調增農作物種植面積，從這一角度來看比較效益對種植結構調整具有促進作用。但是在土地資源專用性約束下，由于短期調整成本和調整空間有限，比較效益通過農戶的生產選擇效應對種植結構調整的影響程度呈遞減趨勢。

1.2 理論框架與研究假說

由以上分析可知，以理性農戶追求利益最大化假設為前提，在農業(yè)生產過程中，農戶作為生產的決策者，在外在環(huán)境和資源約束下，期望用最少的投入包括時間、勞動力、物質成本等去得到更大的產出和效益。為達到這一目標，農戶對市場變化做出積極反應的同時，也會去均衡市場風險和利潤最優(yōu)化，根據自身目標和所擁有的資源情況尋求一個合理利用人財物方式的最優(yōu)行為方案。比較效益對生產時空演變的影響，實際上是生產和交換博弈中不斷改進和優(yōu)化的過程（圖1）。在生產和交換理論中，隨著時間的推移，生產可能性曲線不斷發(fā)生動態(tài)的變化，生產和交換的狀態(tài)會不斷調整，從農業(yè)生產角度來看，市場供求關系影響農產品價格，從而影響比較效益，微觀農戶會根據生產和交換的狀態(tài)，不斷調整和優(yōu)化農業(yè)生產種植結構。

因此，比較效益對生產時空演變的影響可以從市場需要和有限資源角度來看，一方面比較效益對生產時空演變的影響機制在于生產替代效應的體現(xiàn);作物生產具有比較效益會讓農戶預期市場行情更好，從而提高生產積極性（圖2），AB為最開始一定生產技術水平條件下和一定量資源投入的生產可能性曲線，收入為I=Px×x+Py×y（Py=1），等收益線P1與AB相切于e1點，此時農戶分別生產x1和y1的x作物和y作物。假設在其他條件不變的情況下，x或y的相對價格提高，農戶預期相對收益具有比較優(yōu)勢，在生產替代作用下，P1曲線旋轉至P2曲線，新的約束線與生產可能性曲線AB相切于e2點，此時農戶分別生產x2和y2的x作物和y作物，（x2-x1）即為替代效應的體現(xiàn)。

另一方面，比較效益對生產時空演變的影響機制在于生產選擇效應的體現(xiàn);在土地專用性約束下，農民的生產選擇行為受兼業(yè)程度影響，在收入最大化原則下，即使某種作物的相對效益具有比較效益，農戶會選擇種植那些經濟效益次佳，需要投入勞動較少就能增加其非農收入從而提高總收入的作物[2]。在均衡最優(yōu)行為方案的同時，農戶的生產選擇效應體現(xiàn)于減少作物種植投入，放棄部分種植所得收入。因此生產可能性曲線從AB移動至AB′，等收益曲線從P2平移至P3，2條線切點為e3，此時農戶分別生產x3和y3的x作物和y作物，（x3-x2）即為生產選擇效應的體現(xiàn)。總效應即為（x2-x1）+（x3-x2）=（x3-x1），若生產替代效應大于生產選擇效應，則比較效益對生產種植結構的調整具有正向作用，反之，生產種植結構調整并不必然。

基于以上分析，本研究提出以下假說：H1，由于生產替代效應的存在，比較效益總體上對大豆花生生產種植結構調整具有正向作用。H2，由于生產選擇效應的存在，比較效益對種植結構調整的影響程度隨著兼業(yè)程度的提高呈遞減趨勢。H3，相較于非勞動密集型作物大豆，勞動密集型作物花生的比較效益促進結構調整受兼業(yè)程度影響的敏感程度更大。

2 數(shù)據來源、模型構建與變量說明

2.1 變量選擇與模型設定

2.1.1 控制變量的引入 本研究的被解釋變量為花生和大豆生產的集聚水平，參考相關研究做法[8]選取生產規(guī)模指數(shù)為集聚指標。本研究選取比較收益和兼業(yè)程度作為研究作物生產區(qū)域專業(yè)化的關鍵解釋變量，其中比較效益即農作物與替代作物相對凈收益，本研究用非農就業(yè)人數(shù)占農村勞動力人數(shù)比例作為兼業(yè)程度。為控制其他要素對作物種植結構的影響，借鑒前人研究結果，引入其他控制變量：（1）自然因素。選取成災率（成災面積占受災面積的比例）作為自然因素的代理變量。（2）資源稟賦。選取勞均耕地面積（hm2/人）作為資源稟賦約束的代理變量。（3）人力資本。對人力資本存量的考量選用農民平均受教育年限指標，根據現(xiàn)有統(tǒng)計口徑將農村勞動力受教育年限按照0、6、9、12、15年進行加權求和，由于2013年之后國家未統(tǒng)計農村勞動力受教育水平，考慮到農村教育事業(yè)穩(wěn)步發(fā)展，采用前5年幾何增長率進行推算。（4）農業(yè)基礎設施。選取有效灌溉效率（灌溉面積與該作物播種面積占比的乘積）作為農業(yè)基礎設施的代理變量。（5）市場條件。選用交通運輸便利程度（單位面積公路和鐵路密度，km/km2）作為市場條件代理變量。（6）技術外部性因素。使用機械化水平和化肥施用效率代表技術外部性因素，即用地區(qū)農業(yè)機械總動力與該作物播種面積比例的乘積作為機械化水平的代理變量，用地區(qū)農業(yè)生產總產值與化肥投入量的比值作為化肥施用效率的代理變量，其中為剔除價格變化的影響，農業(yè)總產值以1993年為基期進行平減。

2.1.2 理論模型的構建 根據以上分析，構建以下模型：

ln aggi，t=α+β1（ln profi，t-1）+β2（ln nonai，t-1）+β3（ln nonai，t-1）×（ln profi，t-1）+γi∑ni=1（ln xi，t-1）+μi+δt+εit。（1）

為削弱異方差和自相關問題，對所有變量取對數(shù)處理，解釋變量滯后1期。上述公式（1）中，i表示省份，t表示時間;aggi，t表示第i省第t年的當期集聚水平，用生產規(guī)模指數(shù)代理;profi，t-1為上一期各省份大豆或花生與替代作物的單位面積凈收益比較，替代作物即為與研究作物生長期和環(huán)境基本一致的農作物品種，本研究范圍內不同地區(qū)替代作物品種不同，具體見表1，若存在2種以上替代作物，用加權平均法將幾種替代作物的單位面積凈收益綜合處理;nonai，t-1表示上一期各省份兼業(yè)程度的代理變量鄉(xiāng)村非農從業(yè)人員與鄉(xiāng)村從業(yè)人員的比例;為驗證比較效益對種植結構調整的影響程度隨著兼業(yè)程度的提高呈遞減趨勢，將比較效益與兼業(yè)程度的交互項引入模型;xi，t-1表示滯后1期控制變量，包括自然災害（disa）、勞均耕地面積（per）、農民平均受教育年限（edu）、有效灌溉效率（irri）、運輸條件（trans）、機械化水平（mach）、化肥施用效率（ferr）。

為比較大豆和花生主要關注變量對被解釋變量的敏感性程度，本研究測算變量平均邊際效應進行比較。具體公式（2）、公式（3）、公式（4）如下所示，Eprof、Enona、Ex分別表示比較效益、兼業(yè)程度及其他變量的邊際效應，公式中的變量取值為均值。

Eprof=（ln agg）（ln prof）=β1+β3×nona;（2）

Enona=（ln agg）（ln nona）=（ln agg）（ln nona）×nona=（β2+β3×ln prof）×nona;（3）

Ex=（ln agg）（ln x）=γn。（4）

2.2 數(shù)據來源與描述性統(tǒng)計分析

本研究中所有的變量數(shù)據為1993—2017年我國省、市、自治區(qū)面板數(shù)據，考慮數(shù)據的可獲得性以及實際種植情況，從宏觀層面選取河北省、山西省、內蒙古自治區(qū)、遼寧省、吉林省、黑龍江省、江蘇省、安徽省、山東省、河南省、湖北省、陜西省級行政單位作為大豆研究范圍;選取河北省、遼寧省、江蘇省、安徽省、福建省、山東省、河南省、湖北省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、四川省、貴州省、陜西省級行政單位作為花生研究范圍。數(shù)據來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《全國農產品成本收益匯編》《中國農業(yè)年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局網站。根據已有研究缺失數(shù)據處理方法，大豆和花生比較凈收益缺失數(shù)據較多的個別省份均用鄰省數(shù)據替代，對于個別缺失值，采用前后2年平均數(shù)據。為削弱異方差和自相關問題，對數(shù)據進行取對數(shù)處理，大豆和花生所有變量的數(shù)據統(tǒng)計描述見表2、表3，可以看出，取對數(shù)形式之后的變量最小值和最大值比較小，標準差也比較小。

3 模型估計結果與分析

根據以上分析，本研究運用stata 12軟件大豆和花生的因素影響模型進行回歸，首先進行組間異方差、組間截面相關、組內自相關檢驗，各檢驗結果P值均在1%的顯著性水平上拒絕原假設，即認為模型存在異方差、組間截面相關和組內自相關問題，考慮到以上存在問題，本研究運用面板矯正標準誤差模型（PCSE）進行修正，結果見表4，2個模型擬合優(yōu)度R2為0.984和0.961，說明擬合效果很好。

根據模型估計結果，花生和大豆的比較效益對生產結構調整的影響顯著，且系數(shù)為正，驗證了假說H1，由于替代效應的存在，比較效益總體上對生產種植結構調整具有正向作用。兼業(yè)程度在花生和大豆模型中都顯著為負，且比較效益和兼業(yè)程度的交互項都分別顯著為負，說明兼業(yè)程度越高，比較效益變化對種植面積調整的影響程度越低，假說H2得以驗證?；ㄉＰ椭薪换ロ椣禂?shù)為-0.378，說明當兼業(yè)程度增加1個單位，花生比較效益對種植面積結構調整的影響程度減少0.378個單位，同理大豆模型中交互項系數(shù)為-0.296，說明當兼業(yè)程度增加1個單位，大豆比較效益對種植面積結構調整的影響程度減少0.296個單位，此時驗證了假說H3，即勞動密集型作物比非勞動密集型作物的比較效益促進結構調整受兼業(yè)程度影響的敏感程度更大。

為比較大豆和花生主要關注變量對被解釋變量的敏感性程度，由公式（2）、公式（3）、公式（4）計算得出變量的平均邊際效應見表5，假說H2、假說H3得以驗證的同時，花生的比較效益相較于大豆對生產結構調整的影響更大。

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本研究基于生產替代效應與選擇效應視角，通過整合1993—2017年?。ㄊ?、區(qū)）的面板數(shù)據構建面板模型研究我國主要油料作物大豆、花生比較效益和兼業(yè)程度對種植結構調整，生產區(qū)域變遷及集聚的影響，引入比較效益與兼業(yè)程度的交互項做進一步探討，并在同一個框架下簡單比較。研究發(fā)現(xiàn)，比較效益總體上對花生、大豆的生產種植結構調整具有正向作用;這種促進作用會隨著兼業(yè)程度的提高而減弱;相較于非勞動密集型作物大豆，勞動密集型作物花生的比較效益促進結構調整受兼業(yè)程度影響的敏感程度更大?？偟膩碚f，比較效益、兼業(yè)程度以及它們的交互項在花生和大豆模型均顯著，假說H1、H2、H3均得以驗證。

4.2 政策啟示

影響作物生產種植結構調整的綜合因素很多，但比較效益對生產結構調整和生產集聚起到的推動作用毋庸置疑，要進一步提高國內油料生產能力，挖掘增產潛力，在關注油料作物花生或者大豆相對于其他替代作物替代效應的同時也應該考慮微觀農戶的種植調整受兼業(yè)程度的約束。從本研究結論可以得出以下政策啟示：（1）在考慮種植自然條件、災害發(fā)生頻率等其他綜合因素的基礎上，應政策性提高花生或大豆相對于其他作物的比較收益，充分發(fā)揮生產種植的替代效應，提高農民種植的積極性;（2）重視推廣高產、優(yōu)質、專用品種和配套栽培技術，提高含油量和出油率，鼓勵規(guī)模化、機械化、集約化生產，進一步降低生產成本，提高生產效率，從而提高花生、大豆相對于其他替代作物的相對凈收益;（3）考慮到地區(qū)農民非農兼業(yè)化程度，加快“小塊并大塊”土地流轉進程，加快種植業(yè)大戶、農民專業(yè)合作社、農業(yè)產業(yè)化龍頭企業(yè)等新型經營主體的培育，推進花生、大豆生產的專業(yè)化分工，加快產業(yè)轉移，促進花生、大豆生產地理集聚。

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