潘世磊，丁黄艳

（重庆工商大学经济学院，重庆 400067）



粮食安全和农民增收视角下种植业结构调整影响因素研究
——基于2001—2013年粮食主产区面板数据的实证

潘世磊，丁黄艳

（重庆工商大学经济学院，重庆 400067）

摘 要：基于2001—2013年粮食主产区面板数据，从国家粮食安全和农民增收视角，分析收入水平、灌溉设施、农业技术进步、交通设施、农业劳动力机会成本以及政策变量对粮食主产区种植业结构的影响。结果表明，交通设施、农业技术进步对整个粮食主产区种植业结构调整有促进作用，收入水平、灌溉设施、农业劳动力机会成本对种植业比例提高有负向影响，而粮食直补政策的效果不明显。各种因素影响具有区域差异性，农业机械总动力对东中部粮食作物种植有正向作用，对西部地区粮食作物种植有负向作用。建议在整个粮食主产区加快交通基础设施建设，积极推进农业技术转化利用，并将支持农业技术转化资金向东中部倾斜；在中西部地区加快灌溉设施和等级公路协同建设，逐步提高农民收入，强化农业技术的转化使用。

关键词：粮食主产区；粮食安全；农民增收；种植业结构调整

粮食是一种具有战略意义的准公共产品，粮食安全具有正的外部性［1］。粮食主产区是粮食的主要提供者，是确保我国粮食安全的核心和支撑［2］。农业结构调整加快了农业市场化过程，提高了农民收入的货币化进度［3］。而种植业结构调整是农业产业结构调整的重要组成，可以提高资源配置效率和农业生产效应［4］、增加农户种植业收入［5-6］。因此，研究粮食主产区种植业结构调整的影响因素对确保粮食安全、农民增收具有重要的现实意义。

目前，在国家确定的13个粮食主产省区中，能够大量调出粮食的仅有黑龙江、吉林、内蒙古、河南、安徽5个省区，江苏、湖北、四川己经成为粮食短缺省份，其他5个省份（辽宁、山东、江西、湖南、河北）仅略有盈余。很明显，近年来粮食主产区的萎缩己经严重威胁了国家粮食安全［7］。确保粮食安全和农民增收本身有一定矛盾［2］。根据2010年颁布的《全国主体功能区规划》，粮食主产区以提供农产品为主体功能，属于限制开发区的范畴。这类区域要限制进行大规模高强度工业化、城镇化开发，以保障农产品供给，确保国家粮食安全。而工业化和城镇化对增加地区生产总值、提高农民收入具有不可替代的作用，因此粮食主产区在保障国家粮食安全和提高农民收入方面处于两难的境地。特别是加入WTO后，我国粮食等耕地密集型农产品由于规模化、机械化程度低，生产成本较高，不具有比较优势［8］。不利的外部环境对我国粮食安全提出了挑战。剧又文等［9］认为粮食安全的保障更多地在于产业结构的优化和制度的完善。

长期以来，由于农业的比较效益低于其他农业产业，粮食产业的比较效益更是低于非农产业，致使以粮为主的粮食主产区农民收入增长缓慢［10］。尽管粮食主产区农民收入来源呈现多元化的特征，但与全国农民收入的平均构成相比，粮食主产区农民的收入中来自种植业的比重较高，而来自非农产业的比重较低。目前，从全国平均水平看，农民收入构成中来自非农产业的比重已经接近1/2，工资性收入比重已占到1/3，工资性收入对农民收入增长的贡献率达80%左右，已成为农民收入增长的主要来源。与此相对应，粮食主产区农民的收入中，来自工资性收入不到25%，来自种植业的收入约为44.64%，说明粮食生产是粮食主产区农民生产、生活的最重要部分［2］。因此，如何在外部环境对我国粮食生产不利的情况下，调整种植业结构实现粮食安全和农民增收成为粮食主产区的首要任务。

1 模型及数据来源

1.1 模型设定

根据现有研究成果及农业生产实际，本研究选取以下变量作为衡量影响种植业结构调整的指标：地区人均GDP、有效灌溉面积、农用机械总动力、等级公路、等外公路、政策虚拟变量、城乡居民收入差距指数。

由于各地区经济发展水平的差异性，为使各地区衡量指标具有可比性，本研究采用人均有效灌溉面积、人均农业机械总动力、人均等级公路、人均等外公路作为衡量灌溉设施、农业技术、交通基础设施的指标。灌溉设施和公路设施的使用存在网络效应，其对农业种植结构的影响不一定是线性的。同时，灌溉设施和以等外公路为主的农村公路在中国农业结构调整过程中可能存在综合作用，因此，有必要考察灌溉设施和等外公路的交叉项［18］。由国家统计局《2014年全国农民工监测调查报告》可知，2014年外出农民工月平均收入为2 864元，而同年全国城镇居民人均可支配收入为28 844元、月均可支配收入为2 403.67元，外出农民工月工资与城镇居民月均可支配收入相当。因此，城乡居民收入差距指数在一定程度上可反映农业劳动力机会成本。农用机械总动力的增减可能与反映农业劳动力机会成本的城乡居民收入差距指数存在相互作用的综合关系，因此在模型中加入二者的交叉项。农业政策虚拟变量以农业粮食补贴前后为分界点，为增加模型精度反映政策变量影响，模型中引入虚拟变量。

基于面板数据较大的样本容量，可以解决遗漏变量问题，增加自由度、降低变量共线性等优点。本文采用对数形式的加入虚拟变量的面板数据模型反映种植业结构调整状况，设定模型如下：

式中，被解释变量Si，t为粮食作物播种面积占农作物总播种面积的比例，解释变量包括地区人均生产总值GDPi，t、人均有效灌溉面积IRi，t、人均等级公路TR1i，t、人均等外公路TR2i，t、人均农业机械总动力MPi，t、城乡居民收入差距指数GIi，t，政策变量Ii，t为反映农业补贴政策变化的虚拟变量（2003年安徽省实行粮食直补试点，因此2003年的政策虚拟变量取值为1，其他省份2004年及以后年份政策虚拟变量取值为1），μi为个体固定效应，εi，t为残差项，假定其为球型扰动项，i代表地区，t代表年度，α、β为待估参数。

1.2 数据来源及变量描述

基于数据的可得性，本研究选取我国粮食主产区13个省份（包括东部地区的河北、辽宁、江苏、山东，中部地区的吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地区的内蒙古、四川）2001—2013年的数据主要来源于2002—2014年《中国统计年鉴》、《新中国农业六十年统计资料》。其中，由于2006年《中国统计年鉴》中未公布山东省等外公路里程，因此采用2004年和2006年人均等外公路里程的均值代替。各变量的描述性统计如表1所示。

表1 变量的统计描述

2 实证分析与讨论

2.1 种植结构影响因素分析

本研究以实证模型（1）、（2）为基础，采用Stata13软件得出作为参照的混合面板数据模型和固定效应模型，由似然比检验得出的P值为0.0000，拒绝原假设，表明采用固定效应模型。同样，在作为参照的混合面板数据模型和随机效应模型之间，由BP检验得出的P值为0.0000，拒绝原假设，表明应该采用随机效应模型。因此，本研究模型应该采用固定效应或随机效应模型，由Hausman检验得出的P值为0.9982＞0.05，因此，应该选择随机效应模型。由该模型得出的粮食主产区面板回归结果见表2，由表2可知：

表2 2001—2013年粮食主产区种植业结构的影响因素分析

（1）人均GDP对粮食作物种植比例的弹性系数为-0.0242，且达1%显著水平。随着经济发展人民生活水平的提高，人们饮食结构发生变迁，以粮食作物为主的饮食结构正逐渐向以水果、蔬菜、肉蛋奶类等多样化的饮食结构偏移。弹性系数为负且较小，说明在以种植业为主要收入来源的粮食主产区的人们，通过种植水果、经济作物等比较收益较高的劳动密集型农作物来提高收入的途径，增收效应不明显。同时，较小的弹性系数表明粮食主产区人们收入水平的提高对粮食作物种植比例减小的作用有限，保障了国家粮食安全。因此，实证结果表明，粮食主产区处在保障国家粮食安全和农民增收进退两难的尴尬境地。

（2）有效灌溉面积对粮食作物种植比例的弹性系数为-0.280，且达1%显著水平，表明灌溉实施是影响粮食作物种植比例的重要因素。灌溉设施是应对干旱、涝灾等自然灾害，改善农作物生长环境的重要条件。粮食主产区基础设施尤其是农田水利设施普遍落后，年久失修，配套不全，水利保障功能丧失。另外，粮食主产区由于农业生产规模化、集约化程度低，农户实行“碎片化”经营，大型农田配套水利设施难以实现。同时，政府在农业基础设施建设投资不足，农户在粮食价格相对稳定的情况下由于农资价格上涨，使得农业生产成本上升、收益减少、农业生产投资意愿降低，导致粮食主产区农业基础设施建设落后、功能欠缺。弹性系数为负数且数值较大，说明灌溉设施在粮食作物种植比例中的作用较大，灌溉设施的增加使得粮食作物种植比例减少，从侧面表明灌溉设施对增加农民收入的水果、蔬菜等比较收益高的农作物的重要作用。因此，从增加农民收入的角度，应该加大粮食主产区灌溉设施建设力度。

（3）等级公路和等外公路对粮食作物种植比例的弹性系数分别为0.0946、0.00446，且均达1%显著水平。粮食主产区交通基础设施是粮食商品实现市场化的通道，能加快粮食作物货币化的进程，从而为农民增收提供快捷途径。二者的弹性系数均为正，说明交通基础设施的增加能提高农业生产物资和粮食作物大宗商品的运输效率，提高粮食作物的种植比例。等级公路对粮食作物种植比例的弹性系数大于等外公路的，表明粮食主产区粮食作物在实现商品化的过程中，等级公路较等外公路对其影响更大。而二者的弹性系数均较小，尤其是等外公路对应的弹性系数更小，表明粮食主产区交通设施建设滞后影响粮食作物商品化的实现，从而影响粮食作物种植比例的增加，阻碍农民增收和制约国家粮食安全战略。因此，交通基础设施的改善能够促进农业粮食作物种植结构的改善。

（4）农业机械总动力对粮食作物种植比例的弹性系数为0.2170，且达1%显著水平，说明农业机械对粮食作物种植比例的影响较大。由于农业比较收益较低，农村劳动力外移，使得劳动密集型农作物种植面积减少，适用于大型机械耕种的土地密集型粮食作物种植面积增加。在现行农村土地还未实现规模化、集约化经营的情况下，农业机械的使用对粮食作物种植比例的影响有限。因此，在以农业机械为代表的农业技术进步要实现对粮食作物种植比例的显著影响，需要农村土地流转、土地承包经营权等有助于农业土地规模化、集约化制度的实现。

（5）城乡居民收入差距指数对粮食作物种植比例的弹性系数为-0.110，且达1%显著水平。弹性系数为负说明当城乡居民收入差距增大时，粮食作物种植比例减少，表明在一定收入差距范围内，农业劳动力由于观念、自身素质等原因不能进城务工，或者由于城市劳动力需求不足，难以容纳过多的农业剩余劳动力。为缩小城乡居民收入差距，农民转向比较收益高的经济作物、水果等劳动密集型产业，使比较收益低的粮食作物种植面积减少。但本研究的结论并不能说明城乡居民收入差距的增大一定会降低粮食作物种植比例，只在一定收入差距范围内成立，二者具体的关系有待进一步研究。

（6）政策虚拟变量系数为0.0089，数值小且不显著，说明在本研究选取的时间范围内，农业政策对粮食作物种植比例的提高作用不明显。自2004年起，全国范围内实行粮食直补政策、良种直补、农资综合直补等措施，为国家粮食安全和农民增收提供了制度保障。但我国的粮食支持政策侧重针对种粮农户、以粮食生产为重点，而对粮食主产区没有引起应有的重视［7］。因此，国家普惠式的农业支持政策对粮食主产区的粮食生产并没有产生明显的促进作用。

2.2 种植业结构的区域差异

由于农业生产受自然环境影响较大，通常农业生产表现出强烈的地域性，因此为提高研究的针对性和精确性，有必要对粮食主产区东中西部粮食生产状况进行深入研究。以式（1）、式（2）为实证模型，运用Stata13软件通过F检验得出的P值为0.0000，小于0.05，因此采用固定效应或随机效应模型。为使Hausman检验更全面有效，加入常数项检验和使用更有效率的随机效应估计量的方差估计项，得出粮食主产区东中西部地区的P值分别为0.0001、0.0000、0.8890，即东中部地区的实证模型应该选择固定效应模型，西部更适合随机效应模型。由表3可知：

（1）东部地区，各项影响因素对粮食作物种植比例的弹性系数依据影响大小分别为农业机械总动力对粮食作物种植比例的弹性系数为0.3946，城乡居民收入差距指数与农业机械总动力的交叉项对粮食作物种植比例的弹性系数为-0.3549。第2个弹性系数为正的是等级公路对粮食作物种植比例的弹性系数为0.0768，而一般认为对农业生产影响较大的灌溉设施对粮食作物种植比例的弹性系数为-0.0922。

表3 2001—2013年粮食主产区种植业结构区域差异

东部地区经济发达，各项基础设施建设较为完善，土地实现一定程度的流转，农业机械的使用利于实现粮食作物规模化、集约化生产。城乡收入差距和农业机械总动力的综合作用表明在没有完全实现土地流转、土地规模化经营的状况下，城乡收入差距使得相对收益较高的非粮食作物种植比例增加。等级公路的建设利于农业信息传播、粮食作物大宗商品流通，降低生产和交易成本，从而促使农村土地流转，增加农业机械的使用。灌溉设施对粮食作物种植面积产生负向作用，原因是东部地区完善的灌溉设施利于经济作物、水果等比较收益较高的劳动密集型作物种植。因此，在东部较完善的基础设施建设前提下，加快农村土地流转，实现粮食作物规模化、集约化生产，对保障国家粮食安全和农民增收都有积极作用。

（2）中部地区，灌溉设施、灌溉设施与等级公路的交叉项、等级公路依影响大小对粮食作物种植比例的弹性系数分别为-0.5307、0.1631、0.1455，人均GDP和城乡居民收入差距指数对粮食作物种植比例均有负向影响，弹性系数分别为-0.0290、-0.0120。政策虚拟变量对粮食作物种植比例有显著的正向影响，表明中部粮食主产区粮食生产受农业政策影响作用较大。

中部地区大多地处平原，是主要的粮食主产区，由于农田水利等基础设施老旧、功能欠缺，制约粮食生产。灌溉设施与等级公路的交叉项、等级公路对粮食作物种植比例的正向影响可以解释为灌溉设施功能的欠缺虽然制约了粮食作物生产，但由于中部地区农产品的流通大多依赖于路况良好的等级公路，因此，随着中部地区交通基础设施的改善，农产品流通成本降低，利于中部地区粮食作物的输出，从而促进粮食作物种植面积的增加。中部地区人均收入水平不高，城乡居民收入差距的增大，导致优质农业剩余劳动力的输出，不利于粮食作物的种植，可能会留下“谁来种地”的隐患。农业粮食直补政策促进中部粮食主产区粮食作物种植比例的增加，表明中部地区农民收入来源以粮食作物种植为主的事实，农民增收渠道单一，农业惠农政策提高了农民种粮的积极性，但从另一方面也表明中部地区农民增收来源少、增收难度大的事实。

（3）西部地区，灌溉设施、等级公路、灌溉设施与等级公路的交叉项、人均GDP和等外公路对粮食作物种植比例的弹性系数分别为-0.6064、0.2491、0.1634、-0.1232和0.0141。

西部地区受地理位置和自然条件限制，不适宜农业规模化生产，农业生产相对收益低。而西部地区灌溉设施老化、功能不完善、改善成本大，使其成为粮食作物种植的短板。等级公路、等外公路等交通设施可缩短区域间商品流通时间，减少西部地区自然因素的限制，有利于农产品市场化的实现。西部地区人均收入水平相对全国收入水平较低，导致西部地区农业劳动力转移从事非农生产，对粮食作物种植产生负向影响。

3 结论与启示

粮食主产区是国家粮食安全战略的重要支撑，粮食作物种植业结构调整事关国家粮食安全和农民增收。本研究基于2001—2013年粮食主产区面板数据，从国家粮食安全和农民增收视角，通过分析收入水平、灌溉设施、农业技术进步、交通设施、农业劳动力机会成本以及政策变量对粮食作物种植比例的影响，得出以下结论：（1）整体而言，交通设施、农业技术进步对粮食作物种植比例提高有促进作用，收入水平、灌溉设施、农业劳动力机会成本对粮食作物种植比例提高有负向影响，而粮食直补政策的效果不明显。（2）各种因素对粮食作物种植比例的影响存在区域差异。人均GDP、灌溉设施、城乡居民收入差距指数对东中西部地区粮食作物种植比例的提高均产生负向作用，等级公路、等外公路交通设施对东中西部地区粮食作物种植比例的提高有正向作用。农业机械总动力对东中部粮食作物种植有正向作用，对西部地区粮食作物种植有负向作用；灌溉设施和等级公路的交叉项、城乡居民收入差距指数和农业机械总动力的交叉项对中西部地区粮食作物种植有正向作用，对东部地区粮食作物种植有负向作用。另外，农业粮食直补政策对粮食主产区粮食作物种植比例提高有正向的促进作用，但粮食直补政策弹性系数只在中部地区达5%显著水平，表明中部地区粮食直补政策的政策效应明显，其他地区不明显。

粮食作物种植业结构调整，既要保障国家粮食安全，又要促进农民增收，这就需要政府对农业这一国家基础产业提供资金支持，加快农业技术服务体系建设和政策、制度保障体系建设。具体而言，针对不同地区影响因素的差异性，在保障国家粮食安全和兼顾农民增收的前提下，可采取以下措施：（1）在粮食主产区加快等级公路、等外公路交通基础设施建设，积极推进农业技术转化利用，并将支持农业技术转化资金向东中部倾斜。（2）在中西部地区重点加强灌溉设施和等级公路协同建设，强化二者网络效应；在适度的城乡居民收入差距范围内，增加农业机械等农业技术进步成果转化的资金支持，加快建设农业技术服务体系。（3）在国家全国范围内实施粮食直补等普惠式惠农政策体系外，建立粮食主产区专项支农、惠农政策体系，尤其是对粮食输出大省，根据粮食输出数量建立专项粮食支持基金，并逐步建立长效的粮食补贴机制，从而在保障国家粮食安全的同时，减小粮食主产区尤其是粮食输出大省人均GDP同其他省份的差距。

参考文献：

［1］ 杨建利，靳文学. 粮食主产区和主销区利益平衡机制探析［J］. 农业现代化研究，2012（2）：129-134.

［2］ 张蕙杰.加入WTO对我国粮食主产区农民收入的影响［J］. 农业经济问题，2006（7）：16-20，79.

［3］ 李国祥. 农业结构调整对农民增收的效应分析［J］.中国农村经济，2005（5）：12-20.

［4］ 张明林，黄国勤. 农业结构调整的经济学思考及分析［J］. 江西农业大学学报（社会科学版），2002 （2）：11-14.

［5］ Stephan K，Jan P，Robert R. Cash crop choice and income dynamics in rural areas：evidence for postcrisis Indonesia［J］. Agricultural Economics，2013，443.

［6］ 霍丽娅. 从农民个人收入变化看农业种植业结构调整—— 四川省成都市龙泉驿区转龙村个案调查研究［J］. 农村经济，2006（6）：39-41.

［7］ 魏后凯，王业强. 中央支持粮食主产区发展的理论基础与政策导向［J］. 经济学动态，2012（11）：49-55.

［8］ 黄季焜，马恒运. 中国主要农产品生产成本与主要国际竞争者的比较［J］. 中国农村经济，2000（5）：17-21.

［9］ 剧又文，李恒. 粮食主产区的工业化及其实现机制［J］. 经济学动态，2011（12）：85-88.

［10］ 吴照云，朱丽萌. 粮食主产区农民增收国家支持体系构想［J］. 农业经济问题，2007（7）：102-106.

（责任编辑 杨贤智）

Influence factors of structural adjustment of planting the perspective of food security and growth of peasants’ income —Empirical analysis based on panel data in 2001-2013 in main grain-producing regions

PAN Shi-lei，DING Huang-yan
（School of Economics，Chongqing Technology and Business University，Chongqing 400067，China）

Abstract：Based on the panel data of the main grain-producing regions in 2001-2013，this article analyzed the influences of income level，irrigation facility，agricultural technology progress，transportation facility，agricultural labor opportunity cost and policy variables on the structure of planting in the main grain-producing regions，from the perspective of national food security and growth of peasants' income. The results shows that the development of transportation facilities and agricultural technology have significant effecs on the structural adjustment of planting in the whole grainproducing areas. The income level，irrigation facility，opportunity cost of agricultural labor have negative effects on the proportion of planting，but the effect of grain subsidy policy is not obvious. Various factors influence regional diversities，and the total power of agricultural machinery has positive effect on the cultivation of crops in the East and Central，while the west is opposite. It is suggested that，we should speed up the construction of transportation infrastructure in the main grain-producing areas，promote the transformation and utilization of agricultural technology actively，support agricultural technology transfer funds to the East and central regions，accelerate the construction of irrigation facilities and highway synergistically in the central and western regions，increase the peasants' income gradually，and strengthen the transformation of agricultural technology.

Key words：main grain-producing regions；food security；growth of peasants’ income；structural adjustment of planting

中图分类号：F321

文献标识码：A

文章编号：1004-874X（2016）02-171-06

收稿日期：2015-09-07

基金项目：教育部省部共建人文社会科学重点研究基地项目（14JJD790018）；重庆市研究生科研创新项目（yjscxx2015-41-08CYS14169）

作者简介：潘世磊（1987-），男，在读硕士生，E-mail：sherped@163.com