姚增福，李全新

(中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081)

2009年中央一号文件指出，国际金融危机持续蔓延，对农村发展的冲击不断显现，防止粮食生产滑坡，保持农民收入较快增长的制约更加突出。十八大报告确定了推动城镇化和农业现代化协调发展、推动城乡一体化战略要求，2013年中央一号文件进一步强调确保国家粮食安全，保障重要农产品有效供给，始终是发展现代农业的首要任务。农业中的种植业发展对中国经济发展和社会稳定有着重要的战略意义。

关于种植业产值增长的贡献因素及对农户收入增长的影响方面的分析，学者们已经做了很多研究。河南省农调队课题组［1］对河南省不同时期农林牧渔业产业结构变动的贡献情况进行分析，表明“八五”期间结构贡献率为39．1%。杨礼胜［2］运用因素分解方法对中国1981～2000年间种植业的增长进行因素分解，结论表明“八五”、“九五”期间价格贡献为106．50%和108．36%，技术进步对种植业总产出增长的贡献为0．1%。周宏［3］运用结构贡献因素分解模型分析了“八五”、“九五”和“十五”时期中国种植业总产值增长的贡献因素，分析认为单位面积产量贡献较大，分别为122．91%、97．08%和27．55%。邵晓梅和许月卿［4］利用1986～2001年农村固定观察点数据定量模拟分析了鲁西北地区农户种植业收入的各影响因素。

黑龙江省是中国重要的商品粮基地，种植业是农业的重要组成部分，种植业对于稳定农民收入水平具有重要作用，所以，研究种植业内部贡献因素和种植业发展对农户收入增长的贡献，在新时期对稳定黑龙江省粮食生产，保证国家的粮食安全，坚定农户农业经营的信心有着重要的现实意义。基于以上分析，该文首先对种植业内部贡献因素进行分解，找出对种植业总产值增长的主要贡献因素，其次将种植业总产值及主要贡献因素变量纳入模型，数量检验其与粮农收入增长关系和影响程度，最后得出相应的对策建议。

1 种植业总产值增长内部贡献因素分析

在分析要素贡献率时常采用的方法有生产函数法和因素分解法。根据分析的内容，该文采用因素分解法来详细分析黑龙江省种植业增长的贡献因素，通过设计种植业总产出增长的指数体系，将能够反映种植业内部结构的指标 (例如播种面积)纳入该指数体系，分析种植业产值变动的影响因素，进而分解出各因素的变动对种植业增长的贡献。该部分主要是利用已有的方法①此部分模型的设定参照了杨礼胜 (2004)并根据黑龙江省的实际情况进行了修改来具体分析黑龙江省种植业总产值增长的贡献因素，为后面的分析奠定理论基础。

1.1 模型设定

用总产值 (V0)代表总产出，则总产出可以写成单位面积产值与播种面积两者的乘积。种植业总产值可以表示为种植业内部每种作物的单位面积产值与播种面积的乘积之和:

(1)式中，VO表示种植业总产值，单位为万元;Q表示作物单位面积产量，PL表示作物价格;QPL表示L作物的单位面积产值，单位为万元/hm2;AL表示L作物的播种面积，单位为hm2。

为了分析问题的需要，该文继续将X和Y进行分解，结果如下:设，qL表示L作物的单位面积产量，单位为kg/hm2;pL表示L作物的价格②每种农作物价格采用的是当年该种农作物全国平均售价，单位为元;aL表示L作物的播种面积，单位为hm2;vL=qL×pL表示L作物的单位面积产值，单位为万元/hm2。

(3)式中，第一部分代表价格贡献，第二部分代表单位产量贡献。

(4)式中，第一部分代表总播种面积贡献，第二部分代表种植结构调整贡献。

经过以上公式分解可以得出种植业总产值增加受到总播种面积贡献、种植结构调整贡献、价格贡献和单位产量贡献等4个因素的影响。

1.2 样本选择、数据说明及结果分析

该文主要分析内容是黑龙江省种植业内部贡献因素以及对农户收入增加的影响因素，同时考虑到黑龙江省种植业结构的特点和数据的可得性，所以主要选择两类农作物，粮食作物和经济作物，粮食作物主要包括水稻、小麦、玉米、大豆，经济作物主要包括甜菜和烤烟等6种农作物。文中数据皆来源于《中国农村统计年鉴》(1992～2011年)、《全国农产品成本收益资料汇编》(1992～2011年)和《黑龙江省统计年鉴1992～2011》。

该文分4个阶段对黑龙江省种植业总产值增长进行因素分解分析，计算结果见表1～4。

表1 1991～2010年各时期黑龙江省种植业总产值增长情况

表2 1991～2010年各时期黑龙江省种植业总产值增长情况的贡献因素分析

表3 1991～2010年各时期黑龙江省粮食作物总产值增长情况的贡献因素分析

表4 1991～2010年各时期黑龙江省经济作物总产值增长情况的贡献因素分析

“八五”时期 (1991～1995年)，种植业总产值增加了287．2亿元，占全时期增长量的52．83%，年均增长率为22．09%。种植业总产值增长中，单位面积产值贡献为97．1%，这主要归结为农产品价格的提高 (贡献为85．68%)，其次是农作物单位产量的提高 (单位面积贡献为11．42%);播种面积的贡献为2．9%，其中，种植业结构调整贡献为2．87%，而总播种面积的贡献为0．03%，其正向影响作用有限。该文继续对这一时期，种植业中粮食作物和经济作物产值增加贡献因素作深入的分析，见表3、4。同时期，价格贡献都很大，表现在粮食作物中为85．58%，经济作物中为135．2%，种植业结构调整贡献分别为2．87%和-0．049%，但对产值增加贡献较小，甚至产生负影响。可见，在本时期种植业产值增加中，单位面积产值贡献大，其中价格贡献所占比重较大。同时期粮食作物产值增加和经济作物产值增加分别占同期种植业产值增加的37．68%和0．03%，说明，种植业产值的增加主要来自于粮食作物产值的增长。

“九五”时期 (1996～2000年)，种植业总产值下降了-144．3亿元，占全时期增长量的-26．55%，年均下降率为1．46%。种植业总产值增长中，单位面积产值贡献为100．05%，这主要来自于农产品价格的升高 (贡献为112．56%)，抵消了单位面积贡献 (贡献为-12．51%)对总产值增加的负面影响。从表2中可以看出，面积贡献加速了种植业总产值的下滑。其中，种植结构的变化 (贡献为-0．049 5%)是主要的影响因素，而播种面积的影响很小 (贡献为-0．005%)。在表3、4中同时期粮食作物的单位面积产值贡献最大，为100．05%。

“十五”时期 (2001～2005年)，种植业总产值增加了268亿元，占全时期增长量的49．3%，年均增长率为11．85%。在这一阶段的种植业产值增长中，单位面积产值的增加起到了主要作用，体现在价格上涨 (贡献为70．98%)和单位面积产量增加 (贡献为28．99%)，其中，面积贡献为0．03%，种植结构调整贡献为0．03%，总播种面积贡献趋近于零，几乎不会影响种植业产值的增长。从表3、4中，粮食和经济作物产值的增加都主要来源于单位面积产值的贡献 (99．97%和99．95%)，其中粮食作物的价格贡献大，为70．96%，经济作物单位面积产量贡献大，为194．86%，种植业结构贡献都很小，为0．03%和0．048%。同时期粮食作物产值增加值为151．435万元，经济作物为-904．63元，分别占同期种植业产值增加的56．51%和-0．06%，说明，种植业产值的增加主要来自于粮食作物产值的增长。

“十一五”时期 (2006～2010年)，种植业总产值增加了354．9亿元，年增长率为20．48%。在这一阶段的种植业产值增长中，单位面积产值的增加同样起了重要作用，但价格贡献 (118．76%)明显超过了单位面积产量的贡献 (-18．76%)，其中，面积贡献为0．04%，种植结构调整贡献为-0．01%，总播种面积贡献为0．05%，这与安增龙和姚增福［6］的研究结论一致。从表3、4中，粮食和经济作物产值的增加都主要来源于单位面积产值的贡献 (99．98%和99．04%)，价格的大幅上涨起到了关键的作用。其中粮食作物的价格贡献为119．2%，经济作物价格贡献为91．27%，而粮食作物的种植业结构调整贡献很小，仅为0．019%，种植业结构调整对经济作物的贡献 (0．95%)要大于对粮食作物的贡献。根据以上分析可以看出，种植业、粮食作物和经济作物等产值增长中价格的贡献都很大，其次是单位面积贡献以及种植结构贡献。

2 种植业总产值对农户收入增加贡献实证分析

2.1 模型及变量设置

为了分析粮农收入增加的贡献因素，该文结合前面研究基础，主要选择种植业总产值、种植业结构、粮食平均价格为解释变量，与被解释变量农户人均纯收入 (y)建立回归模型进行分析。种植业总产值(x1)以1978年不变价格计算，剔除物价因素对测算结果的影响;种植业结构 (x2)用水稻、小麦、玉米、大豆、甜菜和烤烟6种农作物播种面积之和与当年农作物总播种面积的百分比表示;粮食平均价格(x3)采用全国3种粮食①“3种粮食平均售价”指稻谷、小麦、玉米平均价格平均售价表示。文章中数据主要来自《黑龙江统计年鉴》(1986～2011年)和《全国农产品成本收益资料汇编1986～2011年》，样本区间为1986～2010年。

该文采用扩展的C-D生产函数，C-D生产函数是最著名的生产函数，其基本形式是Q=AKαLβ，L和K分别代表劳动和资本投入，A为技术进步因子，α和β分别表示资本和劳动的产出弹性，α+β=1即规模报酬不变。

对上式两边取自然对数得，Ln(Y)=Ln(A)+α×Ln(K)+β×Ln(L)

为分析种植业总产值对农户收入增加贡献，在C-D生产函数的基础上进行扩展变形，构建如下表达式:ln(y)=μ+βln(x1) μ代表随机误差项，β代表变量的弹性系数。

该文使用Eviews3．1，运用普通最小二乘法对模型进行估计。

2.2 变量协整检验和格兰杰因果关系分析

在对模型进行回归分析之前，首先对变量进行单整检验，其次进行变量之间的协整检验，再次进行变量之间的格兰杰因果关系检验，最后，进行回归分析。

常用的单位根检验方法是ADF［5］检验 (Augmented Dickey-Fuller Test)，检验结果如下:

表5 变量ADF检验结果

从表5的检验结果可以看出，这些时间序列都是非平稳的，而它们的一阶差分序列都是平稳的，所以都是一阶单整序列，满足协整检验前提。为了确定变量之间的协整关系，再利用Johansen极大似然估计法对各变量进行协整检验。首先建立无约束的VAR模型，进而来确定协整检验的VAR模型滞后期。使用AIC、SIC信息准则和LR统计量作为选择最优滞后阶数的检验标准，得到无约束VAR模型的最优滞后期为2，VAR(2)为最优模型，为了确保VAR(2)模型的残差项是白噪声序列Johansen检验的滞后期数为2(见表6)。

表6 Johansen极大似然估计结果

从Johansen极大似然估计结果可以看出，前两个似然比统计量值都大于5%水平临界值，存在两个协整关系，这说明农户人均收入和种植业总产值、种植业结构、粮食平均价格之间协整关系很稳定。协整关系写成数学表达式:

从 (5)式中，可以看出种植业总产值对农户人均收入增长的贡献为3．059 1，即种植业总产值增加1个百分点，将促进农户人均收入增长3．059 1个百分点，种植业结构调整对农户人均收入增长的贡献为2．291 6，粮食平均价格与农户收入增加存在较为明显的负相关，弹性系数为-4．315 6，这说明粮食零售价格的提高并没有直接带来农民人均纯收入的提高，甚至产生了明显的负效应。从估计的协整方程中，可以初步得出结论:长期看来，种植业总产值和种植业结构调整都将会是促进粮农增收的主要因素，而粮食价格对农户收入增加产生了较强的负效应［6］。

以上分析得知，变量之间存在着长期稳定的协整关系，该文选择滞后期2，对两变量进行格兰杰因果关系检验，检验结果见表7。

表7 格兰杰因果关系检验

根据以上的检验结果，滞后期数为2时，在10%的显著水平下“X1不是Y的格兰杰原因”、“X3不是Y的格兰杰原因”都被拒绝，也就是说X1、X3与Y之间存在格兰杰因果关系。“X2不是 Y的格兰杰原因”虽然没能拒绝原假设，但在现实研究中已经证明种植业结构调整能够促进粮农收入的增加，同时随着粮农收入的增加会加大对现代化生产技术创新和应用的投入，技术创新和应用可以促进种植业总产值的增加①杨礼胜 (2004)利用1981～2000年全国数据对中国种植业结构调整与技术创新之间的关系进行了分析，得出的结论是技术创新的贡献份额每增加1%，将会促进种植业结构调整，这种调整的结果是对种植业总产出增长的贡献份额增加0．1%。，于是可以得出这样的结论:种植业总产值、种植业结构调整和粮食平均价格都是农户人均收入变化的格兰杰成因。

2.3 脉冲响应函数与预测方差分解

为了进一步深入分析农户人均纯收入与种植业总产值、种植业结构调整和粮食价格之间的动态关系，下面将利用向量自回归 (VAR)技术进行脉冲响应及其方差分解分析。脉冲响应函数 (IRF:Impulse Response Function)用于衡量来自随即扰动项一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响。方差分解可以将系统的预测均方误差分解成系统中各变量冲击所作的贡献，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性。

基于文章确定的VAR(2)模型，采用乔利斯基 (Cholesky)分解法，建立农户人均纯收入对种植业总产值、种植业结构调整和粮食平均价格的冲击反应模型，图1为脉冲冲击反应图，图2为方差分解图。从图1可以看出:(1)种植业总产值对农户人均纯收入的冲击效应。种植业总产值产生的一个新息 (innovation)在前两期对农户收入有一个负方向的较强的冲击，从第3期开始产生正效应，到第6期达到正效应最大，而后趋于平稳。(2)种植业结构调整对农户人均纯收入的冲击。冲击波动性较大，前两期有上升的正效应，从第3期到第5期一直在正负效应间波动，从第7期开始产生负效应，并持续下降。(3)粮食价格变动对农户人均纯收入的冲击。到第2期达到最大正效应，而后下降，第3期产生负效应，长期来看对农户收入增加有着较强的负效应。(4)农户人均纯收入对自身的一个信息的冲击，在第2期的正效应达到最高，其后快速下降，到第10期以后形成一个持续下降的负效应。这表明，前期的农户人均纯收入水平对以后的收入水平有巨大影响，农户人均纯收入的增长主要取决于其自身的积累［7］。

从图2分析得知，农户人均纯收入自身新息对预测均方差贡献比较大，虽有下降的趋势，但从长期来看总体呈现一个较高的平稳趋势，水平都在60%左右。种植业总产值新息对农户人均纯收入预测均方差的贡献度开始有起伏，但一直处于上升趋势中，贡献度维持在20%左右，说明种植业总产值对农户增收的短期效应不明显，而是具有长期效应。种植业结构调整新息对农户收入预测均方差的贡献度呈现出持续上升的趋势，而且保持在15%左右，长期作用显著。粮食平均价格新息对农户收入预测均方差的贡献度前两期有上升的趋势，但从第3期开始一直下降并一直保持在15%以上，说明粮食价格对农民增收的短期效应不明显，而是具有长期效应［8］。方差分解分析结果与脉冲响应函数分析的结果整体上是一致的。

图1 脉冲冲击反映

图2 方差分析

3 结论及政策建议

3.1 结论

该文以黑龙江省1991～2010年的数据，对种植业总产值增长内部贡献因素以及在样本区间内粮农收入增长的贡献因素进行了分析。研究结论是:从1991～2010年，单位面积产量和种植业结构调整对种植业产值增长的贡献虽然较小，但有增强的趋势，价格的贡献波动起伏，对种植业总产值增长的贡献很大，是种植业产值增长的主要贡献因素，总播种面积贡献趋近于零。1986～2010年，黑龙江省种植业总产值、种植业结构调整对农户收入增加贡献较大，贡献分别为3．059 1、2．291 6，粮食价格对粮农收入增加贡献为-4．315 6，产生了明显的负效应。

3.2 政策建议

通过以上实证分析结果，得出如下政策建议:

第一，制定有针对性的强农政策，培育新型粮食生产主体，引导种植业总产值稳步快速提升。通过文章实证分析结果可知，种植业总产值对粮农收入增长贡献份额最大，其中价格和种植业结构调整对种植业总产值的增长贡献强于单位面积的贡献。亟待清晰界定政府培育和市场边界，构建一个有效的政府和市场协同培育新型农业生产经营主体体系，通过有效的强农政策提高粮农对价格波动等不利因素的抵御能力，以及在调整粮食作物和经济作物种植结构中的获利能力，充分发挥农户在不同种植结构中的资源禀赋优势，提高种植业总产值增长的幅度，能够进一步保障粮食作物和经济作物等重要农产品的有效供给。

第二，建立粮食专业生产区，调整粮食作物和经济作物间结构比例，优化种植业结构。提高粮食主产区粮食生产能力关系到国家粮食安全、粮食主产区粮食产业发展和粮食主销区的粮食供给［9］。基于此判断，优化种植业结构最合理有效的方法就是在粮食主产区建立粮食专业生产区，实施差别化粮食生产政策［10］，促进粮食生产的标准化和集约化，提高粮食生产政策绩效和农户粮食生产的积极性。同时增加非粮食主产区经济作物的种植面积，通过种植高效益的经济作物，提高非粮食主产区土地资源产出效率和最大化当地资源禀赋。通过粮食专业生产区的建设，既能发挥区域资源禀赋优势，又能通过区域粮食和经济作物种植规划［11］，调整两者间的种植结构和比例，保证农户种植业收入的最大化。

第三，建立粮食主产区农户粮食生产补偿机制，提高农户价格谈判力，确保农户经营收入稳定增加。中国城乡间二元结构矛盾突出，加之近年来资源、制度和气候变化等极端事件的约束，农户农业经营风险增大、经营收入增长缓慢。急需政府部门建立完善的粮食主产区农户粮食生产补偿机制，完善健全国家粮食风险基金、粮食安全基金、种粮直接补贴、政府财政投入和金融支持［12］等政策制度，同时真正确立农户在市场中的主体地位，提高农户农产品价格谈判力，提高农户自身抵御约束因素的能力，增加其农业经营收入，提高农业生产积极性。

［1］河南省农调队课题组．河南农业增长的结构贡献分析．中国农村经济，2000，(7):11～14

［2］杨礼胜．种植业结构调整与技术创新．农业技术经济，2004，(2):67～71

［3］周宏．中国种植业增长与贡献因素分析．中国农村经济，2008，(1):4～11

［4］邵晓梅，许月卿．鲁西北地区农户种植业收入驱动因素分析．中国农业资源与区划，2005，26(4):33～38

［5］易丹辉．数据分析与EVIEWS应用．北京:中国统计出版社，2002，(10):143～155

［6］安增龙，姚增福．现代化农业技术效率进步贡献与损失测度．西北农林科技大学学报 (社会科学版)，2010，(3):23～27

［7］姚增福，郑少锋．种植大户生产行为意愿影响因素分析——基于TPB理论和黑龙江省378户微观调查数据．农业技术经济，2010，(8):27～32

［8］姚增福，郑少锋．中国粮食主产区粮食生产技术效率进步与效率损失测度．电子科技大学学报 (社科版)，2010，(6):24～28

［9］罗光强，邱溆．提高中国粮食主产区粮食生产能力的对策．经济纵横，2013(3):87～91

［10］关付新．中部粮食主产区现代粮农培育问题研究．农业经济问题，2010(7):69～77

［11］唐华俊，罗其友．基于比较优势的种植业区域结构调整．中国农业资源与区划，2001，22(5):34～38

［12］赵波．中国粮食主产区利益补偿机制的构建与完善．中国人口·资源与环境，2011，21(1):85～90