吉林省不同规模农户粮食生产效益的比较分析

时间：2024-09-03

□张宏凯

吉林省是我国重要的粮食生产基地和商品粮基地，其玉米和水稻的丰歉直接影响全国乃至周边国家和地区的粮食供求和市场变化。最近几年全球的贸易自由化进程不断加速，我国粮食和农业生产在国际市场上面临着与日俱增的压力，由此带来经营规模和种植收益的变化也产生了一定的相关联系，政府提倡发展适度的规模经营以达到保障粮食安全并稳步提高农民收入的战略目标。本文对吉林省不同规模农户粮食生产效益进行比较研究，由此确定吉林省不同地区适宜的粮食种植规模，以达到上述双重目标。

一、基本情况

根据地区分布以及耕地规模，将样本分为中东西部，中部地区包括:辽源、榆树、四平、德惠、东辽、农安;东部地区包括:安图、永吉、吉林、磐石、和龙、桦甸、延边;西部地区包括:洮南、乾安、白城、松原、双辽。每地区粮农(种粮农民中有商品粮出售者即为粮农)又按粮食种植面积分为5 组:A(≤5亩)、B(5 ～10 亩)、C(10 ～20 亩)、D(20 ～50 亩)、E(≥50亩)。户级内容包括农户家庭基本情况(劳动力人口，受教育程度等)、耕地基本情况(经营耕地面积，自然地块数，土地流转成本)、拥有生产性农机具情况、主要农产品生产投入产出以及销售情况。从472 户农户中选出满足条件的411 个样本作为本文的研究对象，对处于不同地区的粮农的经营规模和种植收益进行了分析。

二、不同粮食生产经营规模效益分析

粮食生产的投入要素主要包括劳动力、资本和土地，测定这些投入要素弹性系数的基础模型是Cobb -Douglas(柯布-道格拉斯)生产函数，其一般形式为:Y = ALαKβSγ，其中，Y 为产出，L、K、S 分别为劳动力、资本和土地的投入，α 是劳动力投入对产出的弹性，β 为资本的产出弹性，γ 为土地的产出弹性。为了研究既定的资本、劳动力和土地要素投入下不同经营规模的种植效益，本文在生产函数模型中引入了表示耕地规模的虚变量D，修改后的模型如下:

In(nc)= C + αIn(Lab)+ βIn(Lan)+ γIn(Fee)+b1D1b2D2b+b3D3+b4D4

其中，Inc 为农户粮食作物的收入;Lab 为劳动力;Lan 为粮食播种面积;Fee 为粮食生产支出;D 为不同规模组的虚变量。

将D 设置为不同规模组的虚变量，但比规模组的数量少1 个，本文将C(10 ～20 亩)组作为对照组。α、β、γ 分别表示劳动力、粮食播种面积和生产支出的弹性系数;b1、b2、b3、b4分别为虚拟变量D 的弹性系数。规模报酬系数(RTS)是每个组生产弹性系数的加和。

借助统计学工具计算得出，除了劳动力人数外的各解释变量的t 检验值都较高，拟合优度R2达到0.764，回归拟合较好。回归方程如下:

In(Inc)=0.0007 +0.02In(Lab)+0.55In(Lan)+0.22In(Lee)-0.328SD1-0.02SD2+0.005SD3+0.11SD4

上述回归方程表明，粮食播种面积每增加1%，吉林省农户户均的粮食收入增加0.554%;每增加1%的资本投入，吉林省农户就会增加0.227%的粮食收入;劳动力产出弹性为0.021，t 检验值不显著，这是由于劳动用工数据有一定的误差，收入的增长与劳动力投入量不一定成正比。从结果中可以看出土地的产出弹性最大，说明决定收入水平的主要因素是土地，发展粮食生产的优势依赖于土地的优势;其次是资本的投入，要进行规模经营就需要一定的物质资本储备。

从规模报酬系数来看，A 规模组的规模报酬系数为0.474，B 规模组为0.781，C 规模组的为0.802，D 规模组的为0.857，E 规模组的为0.918，全部小于1，边际收入小于边际投入，即投入增加大于收入增加的比例，报酬递减。E 规模组的规模报酬要比其他四个规模组的高且接近于1，所以E 规模组投入增加比例与收入增加比例基本持平，报酬基本不变，因此吉林省的户均粮食种植规模应向50 亩发展。

三、东中西部各地区粮食生产效益分析

为了比较研究吉林省中东西部地区各自的粮食生产效益，本文在不考虑土地细碎化的条件下对三个地区分别进行了比较研究。

(一)中部地区生产效益回归分析。中部地区除了劳动力外其他各解释变量的t 检验得分都较高，拟合优度R2达到0.642，回归拟合较好。中部粮食生产效益回归方程为:

In(Inc)=9.214 +0.132In(Lab)+0.688In(Lan)-0.116In(Fee)-0.649D1-0.183D2+0.113D3-0.396D4

中部地区土地是决定要素，每增加1%的粮食播种面积，中部农户会增加0.688%的粮食收入;资本产出弹性为-0.116，资本的产出弹性系数为负，表示中部地区在粮食作物中的支出已经超过了一定的限度，再投入只会使收益减少。劳动力产出弹性为0.132，t 检验值不显著。

从规模报酬系数来看，中部地区A 规模组的规模报酬系数为0.055，B 规模组的为0.521，C 规模组的为0.704，D 规模组的为0.817，E 规模组的为1.100。A、B、C、D 组的规模报酬系数均小于1，表明中部地区在以上四种规模组的边际收入小于边际投入，报酬递减;E 组的规模报酬大于1，说明在中部地区E 规模组是规模报酬递增的。因此，在中部地区应该大力发展大规模种植业，以达到报酬的最大化。

(二)东部地区生产效益分析。东部地区除了劳动力外其他各解释变量的t 检验得分都较高，拟合优度R2达到0.904，回归拟合很好。东部粮食生产效益回归方程为:

In(Inc)=6.178 -0.062In(Lab)+0.690In(Lan)+0.209In(Fee)-0.218D1-0.075D2+0.025D3-0.018D4

东部地区土地也是决定要素。粮食播种面积每增加1%，东部地区农户户均的粮食收入增加0.690%;资本投入每增加1%，东部地区农户将增加0.209%的粮食收入;劳动力产出弹性为-0.062，t 检验值不显著，劳动力的产出弹性系数为负，表示东部地区存在劳动力过剩现象，投入过多的劳动力会对粮食收益产生反向的影响。

从规模报酬系数来看，东部地区A 规模组的规模报酬系数为0.751，B 规模组的为0.894，C 规模组的为0.969，D 规模组的为0.994，E 规模组的为0.951，均小于1，C、D 组投入增加的比例与收入增加的比价基本持平，报酬基本不变，且D规模组的规模报酬最高，因此在东部地区应该将粮农的耕地面积规划在20 ～50 亩之间，以达到东部地区规模报酬最大。

(三)西部地区生产效益分析。西部地区除了劳动力外其它的解释变量都有较高的t 检验得分，拟合优度R2达到0.788，说明回归方程拟合较好。西部粮食生产效益回归方程为:

In(Inc)=5.014 -0.111In(Lab)+0.559In(Lan)+0.383In(Fee)-0.124D1+0.090D2+0.049D3-0.022D4

西部地区的决定因素同样是土地。西部地区土地的产出弹性为0.559，也就是说每增加1%粮食播种面积，西部地区农户就会增加0.559%的粮食收入;资本产出弹性为0.383，说明每增加1%的资本投入，西部地区农户将会增加0.383%的粮食收入;劳动力产出弹性为-0.111，t 检验值不显著。

从规模报酬系数来看，西部地区A 规模组的规模报酬系数为0.995，B 规模组的为0.961，C 规模组的为0.871，D 规模组的为0.919，E 规模组的为0.849，均小于1，A、B、D 组投入增加的比例与收入增加的比价基本持平，报酬基本不变，A规模组的规模报酬最高，因此在西部地区应该发展小规模种植，应尽量将农户的耕地面积控制在10 亩以内，从而获取最大的粮食收益。