中国主要粮食作物的投入与产出研究
国产玉米数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言玉米，作为我国重要的粮食作物之一，不仅在国内消费市场占有重要地位，而且在国际市场上也具有显著的影响力。
本报告旨在通过对国产玉米的市场分析，揭示其生产、消费、进出口等关键数据，为相关部门和企业提供决策参考。
二、国产玉米生产概况1. 生产规模根据国家统计局数据，我国玉米种植面积逐年扩大，2019年全国玉米种植面积为6.12亿亩，产量为2.58亿吨。
近年来，我国玉米产量占全球总产量的比例约为22%，位居世界第二。
2. 产区分布我国玉米主产区主要分布在东北、华北、黄淮海等地区。
其中，东北地区凭借其优越的自然条件和农业技术，成为我国玉米产量最高的地区。
3. 品种结构国产玉米品种繁多，主要包括甜玉米、糯玉米、饲料玉米、食用玉米等。
近年来，随着市场需求的变化，优质饲料玉米和食用玉米的种植面积逐年增加。
三、国产玉米消费市场分析1. 消费总量我国玉米消费总量逐年上升，2019年消费量为2.57亿吨。
其中，饲料消费占比最高，约为60%；食用消费占比约为25%；工业消费占比约为15%。
2. 消费结构（1）饲料消费：随着我国畜牧业的发展，饲料玉米需求量不断增长。
其中，猪饲料对玉米的需求量最大，其次是家禽饲料。
（2）食用消费：随着生活水平的提高，人们对玉米食品的需求逐渐增加。
玉米食品主要包括玉米粥、玉米饼、玉米面条等。
（3）工业消费：玉米深加工产业快速发展，玉米淀粉、玉米酒精、玉米油等产品的消费量逐年增加。
四、国产玉米进出口数据分析1. 出口情况近年来，我国玉米出口量逐年下降。
2019年，我国玉米出口量为254万吨，主要出口到东南亚、非洲、中东等地区。
2. 进口情况我国玉米进口量相对较小，主要进口国为美国、阿根廷、乌克兰等。
近年来，我国玉米进口量基本保持稳定。
五、国产玉米价格走势分析1. 价格波动国产玉米价格受多种因素影响，包括生产成本、供求关系、政策调控等。
近年来，国产玉米价格波动较大，2019年价格较2018年有所上涨。
中国粮食自给率研究粮食、谷物和口粮自给率分析
粮食自给率分析
1、不同粮食作物的自给率
根据历年的统计数据，中国的主要粮食作物包括玉米、水稻和小麦。以下是三 种作物的自给率情况：
*玉米：中国的玉米自给率一直较高，历年来保持在95%以上。然而，由于玉米 种植面积的增加和单产的提高，玉米自给率呈现出略微下降的趋势。
*水稻：中国的水稻自给率也非常高，一般在98%左右。由于水稻是中国的传统 作物，种植面积广泛，单产高，因此水稻自给率保持了较稳定的水平。
粮食库存分析
1、粮食库存现状与历史
中国历来重视粮食库存建设，目前拥有庞大的国家粮食储备体系。根据国家统 计局数据，截至2020年，中国小麦、稻谷和玉米等主要粮食品种的库存量达到 历史新高，可以满足全国居民一年的口粮需求。然而，过高的粮食库存也给国 家财政造成较大压力，同时库存粮食品质问题也亟待解决。
中国粮食自给率研究粮食、谷物和口粮 自给率分析
01 引言
目录
02 粮食自给率分析
03 国际国内形势分析
04 粮食库存分析
05 结论
中国粮食自给率研究：粮食、谷 物全的重要指标。中国作为世界上人口最多的 国家，确保粮食自给自足是国家战略安全的重要组成部分。本次演示将对中国 粮食自给率进行深入研究，分析不同粮食作物的自给率情况，同时探讨提高中 国粮食自给率的途径和粮食库存管理策略。
2、加强粮食库存管理
为确保国家粮食安全，需要加强粮食库存管理，提高应急供应能力。具体措施 如下：
1、建立健全的粮食库存管理制度，加强库存粮食品质检测和监管，确保库存 粮食的安全和质量。
2、结合市场需求和农业生产实际，合理调整粮食库存结构，避免过度储备或 储备不足的情况发生。
3、加强与国际粮食贸易伙伴的合作，建立国际粮食库存联盟，共同应对全球 粮食安全问题。
中国稻米产业报告
稻米产业由稻米生产、贸易、加工、物流、研发等环节构成，是关系到国计民生的重要产业。
2022 年，我国稻米产业发展继续向好，产量平稳增长，技术不断革新，市场平稳波动，为国民经济继续保持平稳发展作出了重要贡献。
从世界范围来看，稻谷种植的集中度非常高，亚洲稻谷播种面积和产量均占全球的九成摆布。
世界大米的消费也主要集中在亚洲，中国、印度、印尼三国大米消费量占了全球的六成。
我国水稻的播种面积仅次于印度，约占世界水稻总面积的 1/6，占国内粮食种植面积的26.9%。
平均单产6.56 吨/公顷(2022 年数据)，比世界平均单产高 34.3%。
稻谷产量居世界第一，约占世界稻谷总产量的 27.5%，占国内粮食总产量的 1/3 摆布。
2004 年以来，国内稻谷种植面积和产量持续增长，实现了“十一连丰”。
2022 年我国稻谷稻谷总产量 20642.7 万吨，较 2022 年增加 313.7 万吨，产量连续 4 年站稳在 2 亿吨之上。
粳稻，还有少量糯稻。
其中籼稻产量占 2/3 摆布，粳稻约占 1/3。
主要产区分布在东北地区、长江流域、珠江流域，各品种间分布区域差异较大。
①中晚籼稻。
中晚籼稻产量约占国内稻谷产量的一半，主要分布于南方，即海南、广东、广西、湖南、湖北、云南、贵州、四川、重庆、福建、江西、浙江、江苏、安徽、陕西和河南。
据国家粮油信息中心估计， 2022 年我国中晚籼稻产量 10211 万吨。
②粳稻。
我国粳稻分布地区主要有 3 个：以黑龙江为核心的北方粳稻区，以江苏为核心的南方粳稻区和以云南为核心的云贵高原粳稻区。
其中黑、吉、辽、苏、浙、皖、云7 省粳稻播种面积和产量约占全国粳稻的 85%。
2022 年，我国粳稻产量 7020 万吨。
③早籼稻。
早籼稻产量约占稻谷产量的 1/6，主要分布在长江以南 13 个省区，其中湖南、江西、广西、广东是全国早籼稻种植面积最大的 4 个省(区)，产量都在 500 万吨以上， 4 省(区)播种面积占全国的 80%，决定着全国早籼稻播种面积的大局。
农业发展的投入产出效益分析
农业发展的投入产出效益分析随着社会的进步和农村现代化的推进，农业发展成为中国经济的重要组成部分。
农业是粮食安全的基石，也是国民经济的支柱产业。
在促进农业发展的过程中，合理地进行投入产出效益分析，不仅可以为政府决策提供决策依据，还可以帮助农民科学种植，提高农产品的产出质量和市场竞争力。
一、农业生产的投入农业生产是一个复杂的系统工程，涉及到土地、劳力、资金、农机具等多种要素的投入。
其中，土地是农业生产的基础，农民需要投入农药、化肥等农业生产资料来保证土地的肥沃程度。
此外，农机具也是提高劳动力生产力的重要手段。
二、农业生产的产出农业生产的产出主要是农产品，包括粮食作物、蔬菜、水果、畜牧业产品等。
农产品的产量和质量直接决定了农业经济的效益和农民的收入。
农产品的市场行情也是影响农民选择种植品种和种植规模的重要因素。
三、农业生产的效益农业生产的效益主要由经济效益和社会效益两个方面组成。
经济效益是指农业生产所带来的直接经济收入，包括农产品的市场销售收入、农资的节约成本等。
社会效益是指农业生产所带来的间接效益，包括农村就业、农民收入增加、农村经济发展等。
四、投入产出比投入产出比是评估农业投入产出效益的重要指标。
投入产出比可以通过计算农业投入和产出的比值来得出。
一般来说，投入产出比越高，说明单位投入所获得的产出越多，说明农业生产的效益越高。
政府可以据此制定农业支持政策，鼓励农民增加投入。
五、农业投入产出效益的影响因素农业投入产出效益受到多种因素的影响。
首先是自然环境的因素，如气候条件、土壤质量等，不同的环境条件会导致不同的投入产出效益。
其次是农业生产技术的水平，农民的种植技术和农机具的使用水平直接影响着产出的质量和数量。
此外，市场需求和价格的变化也会影响农民的投入产出决策。
六、降低农业投入成本的途径降低农业投入成本是提高农业投入产出效益的关键。
农民可以通过购买农资时举办集体采购，以获得更低的成本。
此外，政府也可以通过补贴政策和农业保险来降低农业生产的风险，从而降低农民的投入成本。
粮食主产区农业生产资源投入产出效率评价研究
关关系 ， 同时指出提高农业生产主体 的受教育程度 才是 提 高 农 业 生 产 效 率 的关 键 。Ａ ｌ ｉ Ｍｏ ｈ ａ ｍ ｍａ ｄ
等（ ２ ０ １ ０ ） 在 伊 朗随 机 选 取 了 ８ ６个 猕 猴 桃 园 ， 对 其 生产 资源 的投入 和 产 出进 行 了计 量 分 析 ， 结果 表 明
第 ２ ６卷
总第 １ ５ ３期
ｕ Ｉ ｏ年 。月 弟 。朋
主成分分析法建立西部农业投入产 出效率 的综合
计量 模 型 ， 结 果 表 明西 部 农 业 人 力 投 入 、 财 力 投 入 对农 业 价值 量 产 出 贡 献 度 基 本 一 致 。张 立 超 等
析， 结 果显 示 ， 在 现 有 基础 上 ， 农 业 生 产 对 能 源 的依
赖将加深 ， 需要更多 的石 油、 焦炭等能 源供给来维 持稳 定 的农 业 生产 Ｊ 。Ｓ ｕ ｓ ａ ｎ Ｅ Ｃ ｈ ｅ ｎ等 （ ２ ０ １ １ ） 以印 度农业为例 ， 运用回归分析法研究 了农业生产主体
态势， 个 别 省 份 的 农 业 生产 资 源投 入 产 出模 式 亟 需 改进 。 关 键 词 ：生 产 资 源 ； 投入产 出 ； Ｄ Ｅ Ａ — Ｔ Ｏ Ｐ Ｓ Ｉ Ｓ
Ｏ 引 言
农 业 生产 资 源 是 农 业 生 产 主 体 及 农 业 自然 资 源、 经济 资源 的统 称 ， 农 业 自然 资 源 主要 包 括 土地 、
国内文 献 更 多 从 宏 观 视 角 聚 焦 于 农 业 投 入 和
产 出之 间 的关 系 ， 史明瑛 、 张文红 、 张立 超 、 李 兴 江
高的途径 及制定新的农业生产资 源投 入产 出政 策 具有 重要 意 义 。
玉米产量报告调研
玉米产量报告调研《玉米产量调研报告》一、调研背景玉米是我国的重要粮食作物之一，具有广泛的种植面积和市场需求。
为了了解我国玉米产量的现状以及影响因素，我们进行了一次玉米产量调研。
二、调研目的1.了解我国各地玉米的种植情况和产量水平。
2.分析影响玉米产量的主要因素。
3.为进一步制定促进玉米产量增长的策略提供参考。
三、调研方法1.实地走访：我们走访了四个主要的玉米种植省份，通过与农民和农业专家的交流，了解他们的播种技术、种植面积和预期产量。
2.数据收集与分析：我们收集了近五年的国家农业统计数据和相关研究报告，对玉米产量进行了分析和比较。
四、调研结果1.玉米种植情况：调研显示，玉米主要分布在东北地区、黄淮海平原和长江中下游地区，其中以东北地区的辽宁、黑龙江和吉林省最为集中。
2.产量水平：调研显示，我国玉米的平均产量逐年增长，但不同地区之间仍存在一定的差异。
东北地区的玉米产量相对较高，平均超过6000公斤/公顷，而一些中西部省份的玉米产量仍然较低。
五、影响因素分析1.地理气候条件：不同地区的气候和土壤条件对玉米的生长和产量有着重要影响。
气候较为湿润的东北地区利于玉米生长，而干旱地区的玉米产量较低。
2.播种技术：种植技术的不同也是影响玉米产量的重要因素。
种植密度、施肥方法和农药使用等都会对产量产生直接影响。
3.市场需求和价格：玉米价格的波动对农民的种植行为产生一定影响，高价格会刺激农民增加种植面积和投入，从而提高产量。
六、调研结论1.我国玉米产量整体呈增长趋势，但东北地区仍是玉米产量的主要贡献者。
2.地理气候条件、种植技术和市场需求是影响玉米产量的重要因素。
要推动玉米产量的增长，需要进一步探索适应不同地区的种植技术和改进种植方法。
3.加强市场监测和价格预警机制，稳定玉米价格，对农民提供更好的种植动力。
七、策略建议1.加大科研力度，推广适应不同地区气候和土壤条件的良种玉米，提高玉米的适应性和产量。
2.加强农业技术培训，提高农民的种植技术水平。
农作物种植的投入产出比分析合理规划农业经营
农作物种植的投入产出比分析合理规划农业经营农业作为国民经济的重要支柱产业，在实现农民增收和保障粮食安全方面具有不可替代的作用。
针对如何合理规划农业经营，提高农作物种植的投入产出比，本文将从投入产出比的概念和计算方法、合理规划农业经营的原则以及实践经验三个方面进行论述。
一、投入产出比的概念和计算方法投入产出比是衡量农业生产经营效益的重要指标，它反映了农户在种植农作物过程中所投入的成本与所获得的产出之间的比例关系。
通常，投入产出比越高，说明农户在农作物种植过程中所投入的成本相对较低，经济效益相对较高。
计算投入产出比的方法主要包括两种，一是将投入和产出转化为货币价值进行比较，即利润法；二是将投入和产出进行数量比较，即数量比法。
利润法的计算公式为：投入产出比 = 农作物产值 / 投入成本。
数量比法的计算公式为：投入产出比 = 投入数量 / 产出数量。
不同的计算方法可以根据实际情况选择，但需要保证计算的准确性和可比性。
二、合理规划农业经营的原则合理规划农业经营是提高投入产出比的关键，下面列举了几个原则供参考。
1. 根据市场需求确定作物种植品种。
市场需求是决定农作物销售是否畅通的关键因素，农户应该根据市场需求确定适合种植的农作物品种，避免盲目跟风种植。
2. 选择适宜的农田。
农田的质量直接影响到农作物的产量和质量，农户应该选择土壤肥沃、水源丰富的农田来进行种植，以保证农作物的正常生长和高产高质。
3. 合理使用农业生产资料。
农户在进行农作物种植过程中应该合理使用化肥、农药和其他生产资料，避免过度施用导致产出的降低或不良影响。
4. 定期进行经济效益分析。
农户应该建立健全的经济效益分析体系，定期对农作物的投入产出比进行评估，根据评估结果及时调整种植策略，以最大化农业经济效益。
三、实践经验与案例分析为了更好地理解和应用投入产出比分析和合理规划农业经营的原则，下面将介绍一个农户的实践经验和案例分析。
农户小张是一位种植水稻的农民，他根据市场需求选择了一种利润较高的水稻品种进行种植，并采用了科学的田间管理措施，如科学施肥、合理灌溉和病虫害防治等，保证了水稻的生长和产量。
中国玉米、大豆、水稻及小麦种植业供需量分析
中国玉米、大豆、水稻及小麦种植业供需量分析大宗农产品的长期价格区间由供需两方面决定。
短期价格走势受季节性因素影响（例如播种及收获期天气状况、售粮进度等）。
未来1年饲料需求向好提振玉米、豆类需求，玉米去库存接近尾声，整体价格向好。
全球大豆供应偏紧，预计全球大豆价格有望上涨；国内大豆进口受关税政策影响较大。
小麦及水稻库存压力依旧，预计短期价格难有大幅波动的可能。
1、玉米：饲料需求向好，供应缺口显现玉米需求中饲料的占比接近70%，因此饲料产量的变动是影响玉米需求的核心因素。
我国玉米饲用需求结构中，猪料占比在50%-55%，禽料需求占比在40%-45%，受非洲猪瘟疫情影响，2019年猪料需求下滑明显，禽料需求提升明显。
根据猪、禽存栏变化幅度估算，预计猪料饲料需求下滑至35%-40%，禽料需求提升至45%-50%。
生猪产量恢复情况是影响玉米需求和下游备货积极性的关键因素。
从南方港口发货量看，同比下滑明显，下游饲料企业备货意愿相比往年同期更加低迷，主要的原因在于下游养殖产能是否能够恢复存在较大的分歧。
《2020-2026年中国种植业行业市场竞争现状及未来前景分析报告》数据显示：从2019Q3开始，行业盈利驱动补栏加速，母猪存栏数据10月环比转正，预计2020年下半年行业存栏有望加速回升（若后续疫情风险大幅加剧，则存栏回暖速度将放缓），预计对应饲料需求有望同步增加。
禽料方面，受惠于消费替代，禽类（蛋）需求提升明显，行业补栏积极性旺盛。
2019年禽产能加速增加，预计2020年供应将持续提升，判断2020年禽料有望维持增长趋势不变。
整体看，2020年猪料需求有望企稳回暖，禽料需要有望加速增长，玉米的饲用需求增长态势明显。
替代品方面，虽然进口玉米较国产玉米价格优势明显，但是从过往进口情况看，进口玉米对国产玉米的替代效应有限，即使在具有明显价格优势的年份，进口玉米数量也没有达到进口配额（720万吨）。
因此即使关税降低或取消，进口玉米的供给量难有大幅提升的可能。
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DOI:10.13246/ ki.jae.2006.03.001农业技术经济 2006年第3期 中国主要粮食作物的投入与产出研究＊胡瑞法 冷 燕(中国科学院地理科学与资源研究所农业政策研究中心 北京 100101)内容提要 本文在对我国主要粮食作物成本统计资料分析的基础上,建立相应作物的生产函数模型,同时估计这些作物相应投入要素间的替代弹性,并以此为依据,探讨未来我国粮食作物生产技术的发展方向。
关键词 生产要素 投入产出一、主要作物生产要素投入结构的变化表1显示出1980—2003年我国水稻、小麦、玉米三大粮食作物生产投入的变化。
三种作物的劳动力投入稳步减少,机械投入大幅度增加,化肥与其他投入也呈增长趋势。
在三大作物中,水稻和小麦的劳动投入分别减少了65%和64%,分别由1980年的每公顷604和368个工日减少到2003年的214和131个工日,分别减少了390和237个工日;玉米的劳动投入减少了54%,由1980年的每公顷360个工日减少到2003年的165个工日,减少了195个工日。
三种粮食作物投入增长速度最快的是农业机械,水稻、小麦和玉米三种作物农业机械投入(以1980年不变价计算)分别由1980年的21元/公顷、23元/公顷和15元/公顷增加到2003年的163元/公顷、195元/公顷和94元/公顷,分别增加了6.8倍、7.5倍和5.3倍。
表明我国的粮食生产技术发展呈现出以劳动力投入的大幅度减少而机械投入的大幅度增加、机械投入对劳动投入替代的趋势。
三种粮食作物的化肥投入也呈现较快的增加趋势,水稻、小麦和玉米的化肥投入分别由1980年的144元/公顷、99元/公顷和120元/公顷上升到2003年的310元/公顷、253元/公顷和274元/公顷(按1980年不变价计算),分别增加了115%、156%和128%,且以小麦增长最快,玉米和水稻次之。
与劳动、化肥和机械投入不同,三种作物的灌溉、种子、农药等其他投入则呈现不同的变化趋势。
在控制价格不变的条件下,三种作物的其他投入均先增后减,其中以水稻的减幅最小,小麦和玉米的减幅较大。
水稻的其他投入由1980年的347元/公顷增加到1995年的496元/公顷,即使出现下降,2003年的其他投入仍达到440元,仍比1980年增加了93元;小麦和玉米则分别由1980年的288元/公顷和260元/公顷分别增加到1990年的332元/公顷和1995年的313元/公顷,随后均持续下降,到2003年两种作物分别仅为287元/公顷和265元/公顷,与1980年时的投入水平无显著差别。
＊本文得到了国家杰出青年基金项目“政府与私人在农业科技投资中的关系研究”(编号:70325003)的资助 胡瑞法等:中国主要粮食作物的投入与产出研究表1 水稻、小麦和玉米三大粮食作物生产投入的结构变化① (工日/公顷,元/公顷)②1980年1985年1990年1995年2000年2003年水稻③劳动604342321283231214化肥144172244293288310机械21305374120163其他347377446496443440小麦④劳动368221214198148131化肥99150213210263253机械23306588162195其他288317332313298287玉米⑤劳动360243247231181165化肥120134209259267274机械151333498194其他260261304311266265 资料来源:国家物价局.农业生产成本调查资料汇编,1980—2003注:①本表系根据不同省份的成本调查数据计算得出②指每公顷的化肥、机械与其他资金的支出总额分别除以相应的化肥价格、机械和农业生产资料价格指数求得;其他资金支出为每亩物质成本减去化肥、机械支出后剩余的支出,包括农药、种子、灌溉、畜力等支出③系根据安徽、江苏、江西、浙江、福建、湖北、湖南、广东、广西、四川、贵州、云南、辽宁、吉林、黑龙江、河北、河南共17个省份数据平均④系根据河北、河南、山东山西、内蒙古、黑龙江、陕西、甘肃、新疆、湖北、江苏、安徽、四川、贵州、云南共15个省份数据平均⑤系根据北京、河北、河南、山东、山西、天津、内蒙古、黑龙江、吉林、辽宁、陕西、甘肃、新疆、湖北、安徽、江苏、四川、云南、贵州、广西共20个省份数据平均二、研究模型与数据(一)研究模型本研究将采用T r a n s l o g 模型估计主要作物的生产函数,所采用的模型如下:l n y =α0+∑mi =1αi l n x i +12∑m i=1∑mj =1βi j l n x i l n x j +∑s h =1γh R h +∑nk =1δk d k(1)式中:y 表示某种作物的产出,x i 表示第i 种生产要素的投入量,R h 表示第h 种其他影响产量的因素,如灾害、制度等因素,d l 表示地区因素;αi 、βi j 、γh 、δk 分别表示相应变量的系数。
(1)式模型投入要素在几何平均数处的产出弹性为:e i =βi +∑mj =1βi jl n (x )(2)(1)式模型各投入要素间在几何平均数处的替代弹性(W i d a w s k y 等,1999)为:εi j =-(βi +βj )-(βi +βj )+(β2i βj j -2βi j βi βj +βi iβ2j )/βi βj (3)由于T r a n s l o g 生产函数为非齐次性函数,因此,不具有固定弹性,(2)、(3)两式分别为样本几何平均数处的点弹性。
(2)式的涵义是,在样本的几何平均数处,投入要素x 每变化1%,产出量变化的百分比。
(3)式则为要素间相互替代可能性的计量。
当两要素完全可替代时,替代弹性为无穷大;相反,当两要素完全不能替代时,替代弹性为0。
因此,替代弹性越大,其相互替代的可能性 农业技术经济 2006年第3期 (或潜力)越大,反之则越小。
替代弹性同时也是投入要素比例的变化与要素边际替代率变化关系的衡量。
当两项投入要素的比例变化大于相应要素边际替代率的变化时,两项投入要素的替代弹性值大于1,相反则小于1。
当替代弹性等于1时,表明要素投入比例的变化与边际替代率的变化速度相同。
由于边际替代率表示某一点上一单位投入要素可替换另一种投入要素单位数的比率,因此,替代弹性大于1时,表示投入要素比率的变化快于两种要素可替代比率的变化,即欲实现某一特定产量,两种投入要素比例的较小变化便可引起两要素相互替代比率的较大变化,要素间替代的可能性加大,两投入要素更容易相互替代;相反,当替代弹性小于1时,两种投入要素间的替代则较难。
需要说明的是,当研究两种以上投入要素间的相互关系时,往往会遇到替代弹性值小于0的情况,此时表示两种投入要素间呈现互补的关系,即一种投入要素作用的发挥必须有另一种投入要素的参与。
(二)研究数据本研究将对水稻、小麦和玉米三大粮食作物的投入与产出关系进行研究,建立相应作物的生产函数。
所采用的生产投入与产出数据均来自农业生产成本固定观察汇总资料———《农业生产成本资料汇编》,共涉及到1980—2003年共24年的数据资料。
其中水稻数据包括安徽、江苏、江西、浙江、福建、湖北、湖南、广东、广西、四川、贵州、云南、辽宁、吉林、黑龙江、河北、河南,共17个省份;小麦数据包括河北、河南、山东山西、内蒙古、黑龙江、陕西、甘肃、新疆、湖北、江苏、安徽、四川、贵州、云南,共15个省份;玉米数据包括北京、河北、河南、山东、山西、天津、内蒙古、黑龙江、吉林、辽宁、陕西、甘肃、新疆、湖北、安徽、江苏、四川、云南、贵州、广西,共20个省份。
三种作物采用的数据所涉及的作物播种面积分别占相应作物全国总播种面积的95%以上。
(三)模型的估计分别采用三阶段非线性最小二乘法估计(1)式模型。
与此同时,对(2)式的产出弹性与(3)式的要素投入替代弹性进行估计并分别进行显著性检验。
为了研究其他非投入性因素对生产的影响,本研究在模型估计时增加了技术进步、生产责任制、人均耕地及灾害(包括旱灾与涝灾)等变量。
其中技术进步变量以时间序列表示,并以1980年为基期;生产责任制变量以当年实现生产责任制农户占相应省份全部农户总数的比例表示;旱灾与涝灾变量分别为当年的成灾面积占作物总播种面积的比例表示。
同时,为了控制其他非确定性因素的影响,在模型估计时也加入了不同省份的地区虚变量。
各种作物分别选取劳动、化肥、机械与其他资金投入作为本研究的投入变量;其中劳动投入以实际投入的用工量计算(工/公顷),化肥与机械投入分别以相应项目的支出额除以相应省份的化肥、机械价格指数求得(标准单位/公顷);其他资金投入为物质成本减去化肥和机械支出后再除以各省的农业生产资料价格指数求得(标准单位/公顷)。
化肥、机械、农业生产资料价格指数分别来自历年的《中国统计年鉴》及各省的统计年鉴。
三、模型的估计结果及其分析(一)制度与灾害因素对三大作物单产的影响表2与表3分别为三大作物的T r a n s l o g生产函数模型及相应作物的劳动、化肥、机械和其他投入要素的产出弹性与替代弹性的估计结果。
由表2看出,三大作物的时间序列变量均达到显著水平,表明改革开放以来,科技进步对小麦和玉米单产的增长起到了显著的作用;三种粮食作物的生 胡瑞法等:中国主要粮食作物的投入与产出研究产责任制变量均达到极显著的正值,表明生产责任制的实行显著地提高了粮食单产。
所有这些结果进一步证明了一些学者的相关研究结论(L i n,1992;H u a n g,1995;朱希刚等,1994)。
表2 粮食作物单产的T r a n s l o g函数模型估计变量水稻小麦玉米常数项4.546-8.408＊＊2.982(1.33)(2.26)(0.87)时间与制度变量时间序列0.003＊0.011＊＊＊0.005＊＊(1.65)(3.56)(2.20)生产责任制0.307＊＊＊0.299＊＊＊0.230＊＊＊(8.11)(5.55)(5.00)气候灾害及人均耕地变量旱灾成灾面积比例0-0.202＊＊-0.001＊＊＊(0.72)(2.16)(3.48)涝灾成灾面积比例-0.004＊＊＊-0.773＊＊＊-0.001(4.85)(5.90)(1.31)人均耕地变量0.629＊＊＊0.0030.314＊(3.95)(0.02)(1.64)投入变量L o g(劳动)0.4311.074＊＊0.110(0.84)(2.03)(0.18)L o g(化肥)-1.243＊＊0.745-0.038(2.14)(1.18)(0.09)L o g(机械)0.2280.0670.007(1.55)(0.31)(0.27)L o g(其他)-0.7481.097-1.043(0.87)(1.22)(1.34)L o g(劳动)L o g(劳动)-0.0100.019-0.105(0.14)(0.28)(1.35)L o g(劳动)L o g(化肥)0.142＊＊-0.0680.078(2.43)(1.16)(1.37)L o g(劳动)L o g(机械)-0.056＊＊＊-0.0180(3.23)(0.78)(0.05)L o g(劳动)L o g(其他)-0.141＊-0.0990.020(1.89)(1.49)(0.26)L o g(化肥)L o g(化肥)-0.034-0.087-0.283＊＊＊(0.53)(1.21)(4.17)L o g(化肥)L o g(机械)-0.0010.011-0.001(0.20)(0.93)(0.35)L o g(化肥)L o g(其他)0.1190.0300.232＊＊＊(1.36)(0.34)(3.11)L o g(机械)L o g(机械)0.0020.0050.001＊＊(1.22)(0.95)(2.19)L o g(机械)L o g(其他)0.021-0.0010.003(1.34)(0.03)(0.59)L o g(其他)L o g(其他)0.154-0.107-0.031(1.01)(0.64)(0.24)R20.7040.8680.808样本观察值数411282373 注:括号内数字为相应系数的标准误;“＊”、“＊＊”、“＊＊＊”分别表示相应系数达到10%、5%、1%显著水平;因考虑篇幅,省略了相关的地区虚变量灾害对三大作物的影响呈现不同的趋势(见表2)。