赵顺宏，孟子恒，贾舒涵，李树超

（青岛农业大学管理学院，山东 青岛 266109）

2020年中央一号文件中指出，要“保障重要农产品有效供给和促进农民持续增收”。玉米作为重要的农产品，对稳定粮食生产具有重要意义。作为山东省第二大粮食作物，玉米在山东省粮食生产中一直占据着重要的地位，其面积、单产和总产均居全国第2位，在夏玉米种植区中居首位。近年来，随着山东省畜牧业以及玉米深加工企业的不断发展，玉米逐渐成为山东省十分重要的粮食作物和饲料作物，在山东省农业生产中占据越来越重要的地位，玉米生产的好坏在很大程度上直接影响着山东省农业生产的发展，同时，受新冠肺炎、生猪产业恢复和对蛋白质食品需求增加等因素影响，全球粮食危机迫在眉睫。因此，科学地研究玉米产量的影响因素对提高玉米产量及品质、促进农民增收、推动农村经济发展以及保障粮食安全具有非常重要的意义。

国外学者从不同角度、采用不同数据和分析方法，对玉米产量进行深入的研究。研究方法上，Attia等［1］基于DSSAT模型在干旱的地中海气候中模拟玉米产量。研究角度上，Mupangwa等［2］从保护性农业角度出发评估不同豆类的种植系统对玉米产量的影响。Medina等［3］从粮食和能源管理角度出发预测玉米产量。Zhang等［4］从空气污染角度出发认为对空气污染进行控制可以帮助减轻中国因未来气候变暖而导致的玉米产量损失。影响因素选择上，Feng等［5］认为极端天气和气候现象，如干旱和极端炎热，可能会对玉米产量造成显著损害，并威胁区域和全球粮食安全。

国内学者也对此做了大量相关研究。研究方法上，贾良良等［6］基于Hybrid-Maize模型对河北省山前平原夏玉米产量潜力进行相关评价。白帆等［7］基于APSIM模型研究气候变化背景下播种期对东北三省春玉米产量的影响。王利民等［8］以SWAP模型为基础对黑龙江南部春玉米产量进行监测。董智强等［9］基于WOFOST模型评估气象要素对山东省夏玉米生产的影响。韩智博等［10］基于DSSAT模型分析未来气候变化对黑河绿洲玉米产量的影响。研究角度上，张红艳［11］从供给侧结构改革角度出发对中国玉米市场产量进行预测。曹永强等［12］从气候变化和人类活动角度对黑龙江省玉米产量进行相关分析。于珍珍等［13］从人工神经网络的角度对玉米产量进行预测。田谧等［14］从生物技术应用角度基于DNDC-CGE模型对玉米种植影响进行模拟。影响因素选择上，刘禹含［15］总结了近几年吉林省玉米生产现状，从品种的选择、化肥的用量及方式、播种时机、田间管理等方面入手，对玉米产量的影响因素展开分析。王帅等［16］对河北省临时收储政策变动背景下玉米产量变化影响因素进行分析，得出播种面积、有效灌溉面积和玉米产量之间存在正相关关系。巫振富等［17］对河南省夏玉米产量空间分布特征及其影响因素进行分析，并指出配方施肥可以有效提高作物产量。吴婕［18］从不同灌溉水平出发对河西绿洲玉米干物质积累过程及产量影响展开分析，指出膜下滴灌玉米产量与穗粗、穗粒数、出子率呈显著正相关，通过提高玉米穗粗、穗粒数，可提高玉米产量。刘锋等［19］采用剩余法根据周期波动规律对1970—2007年山东省玉米生产状况进行了分析，提出影响玉米产量波动的主要因素是粮食政策和自然灾害。

通过对国内外文献的梳理可以看出，目前国内外学者对玉米产量影响因素的研究已经相对完善，但是也存在缺少调研数据、缺少农户视角的相关研究、影响因素较为单一等问题。在研究方法上，学者们大多采用DSSA模型、APSIM模型、SWAP模型和WOFOST模型，具有较强的综合性，但受到土壤条件、作物类型、田间管理等因素的影响，数据不易获取，在一定程度上限制了这些模型的应用。也有部分学者采用Hybrid-Maize模型，该模型产生基于大量的田间试验基本数据，需要输入的参数少，但多是对模型在不同区域适应性的验证、产量潜力及产量差评估等；在研究视角上，学者们主要从保护性农业角度、空气污染角度、供给侧结构改革角度、气候变化和人类活动角度、人工神经网络的角度、生物技术应用角度对玉米产量进行研究。研究视角都较为宏观，大多从政策角度、气候角度、技术角度对玉米产量进行研究，对农民自身的关注度较少，鲜有学者从农户自身角度出发进行相关分析；还有部分学者在玉米产量影响因素上进行分析，主要是从化肥的用量及方式、灌溉方式及面积、自然灾害、土壤物理性质等方面进行研究，多是从技术方面、生态方面进行某一类的研究，较为单一。本研究利用2019年在山东省实地调查的数据，在粮改饲背景下基于玉米种植大户视角下对玉米产量的影响因素进行分析，并在此基础上提出相关建议，以期为提高玉米产量、确保粮食安全提供参考。

1 玉米生产现状

为研究山东省玉米生产的重要性，将山东省生产现状与全国生产现状作比较来展现研究的意义。

从表1可以看出，2009—2018年，山东省玉米总产量稳步增长，2018年达到2 607.16万t，约占全国总产量的10.14%，较2009年增加了685.66万t。玉米单位面积产量的提升主要在于机械化水平的提高、品种选育及玉米配套种植技术的发展，未来山东省的玉米产量仍有较大的提升空间。2009年，山东省玉米种植面积291.73万hm2，截至2018年，其播种面积达到393.47万hm2，较2009年增加了101.74万hm2。玉米单位面积产量增长率远低于其他发达国家，甚至稍低于全国平均水平。这是由于山东省人口众多，种植面积有限，产量的提高大多依靠技术的发展。

表1 2009—2018年全国及山东省玉米产量和播种面积

2 数据来源

山东省地处黄河下游，土壤肥沃，气候适宜，是中国重要的玉米主产区之一，随着经济社会的发展，山东省玉米种植面积迅速扩大，产量也在不断增加，玉米常年种植面积在390万hm2左右，2008年玉米产量为1 887.41万t，2018年到达2 607.16万t，增加达719.75万t，山东省玉米种植区域主要集中在德州、潍坊、聊城、菏泽、济宁、临沂、青岛7个地区，2018年7个地区玉米总产量达到1 717.84万t，面积占比高达65.5%，产量占比达66.55%。这7个地区是山东省玉米主产区，是大面积种植玉米的典型代表。因此，基于数据的代表性和可获取性，采用随机抽样方法对这7个玉米主产区进行实地问卷调查，涉及10个以上的县或县级市。抽样方法为每个县或县级市抽取2个乡镇，每个乡镇抽取5个村左右，100户以上的村子抽取5个农户，100户以下抽取2个左右。调查中详细询问了2019年夏玉米种植样本农户的家庭基本特征、玉米产量、用工情况、种植面积、种子投入、农药投入、化肥投入、人工花费、灌溉花费、农机服务花费等情况，并就粮食改饲情况、技术服务情况以及是否参加合作社做了细致的调研，共收回问卷308份。经过数据整理，得到有效问卷300份。

3 理论分析框架与模型设定

3.1 理论分析框架

基于C-D生产函数理论来分析玉米投入对产出的影响，各因素对产出的影响如图1。主要包括劳动力、技术与服务和资本。其中，被解释变量是玉米产量，解释变量按照劳动力、资本和技术与服务等其他因素分为三类。其中第一类劳动力是影响玉米产量增加的重要因素，自家用工和雇工来衡量劳动力的投入。第二类资本为玉米的生产和发展提供了资金支持，并对资本的投入作了区分，分为固定资本投入和流动资本投入。固定资本投入选取总种植面积；而流动资本选取种子、农药、化肥、农机、灌溉、人工费用。第三类技术与服务等其他因素选取虚拟变量是否实施粮改饲、是否获得技术支持、是否参加过合作社。

图1 玉米投入对产出的影响路径

3.2 模型设定

C-D生产函数可以清晰地分析要素投入和产出水平之间的关系，具有可线性化、计算便捷的特点［20］。影响玉米产量的因素除了各种生产要素投入外，还受到户主个人特征、农户家庭特征、制度、环境等外在因素的影响。因此，本研究选用多变量的C-D生产函数构建玉米生产函数。具体模型如下。

对两边同时取对数可得：

式中，Y是农业产值，A是技术水平，L是劳动力投入，K是资本投入。采用C-D生产函数为基础加以改进，确定玉米产量为被解释变量，解释变量为劳动力、资金总投入、技术投入、种植总面积、是否实施粮改饲、能否获得技术支持、是否参加合作社，并取其对数形式，其中β0为常数，β1、β2…β6为系数，u为干扰项，最终模型如下。

基于以上模型设定，提出如下研究假说。假说1，劳动力、资金、技术、土地等生产要素投入的增加将促进玉米产量的提高；假说2，粮改饲政策将进一步影响玉米产量；假说3，合作社对玉米产量的提高不存在较大的影响。

4 实证分析

4.1 描述性统计

对变量进行描述性统计分析，如表2所示。

表2 描述性统计

4.2 共线性检验

对变量进行多重共线性检验，检验结果见表3。从表3可知，基本不存在共线性问题，由于种植面积直接影响资本投入，因此认为有意义，所以暂且保留可以有效进行下一步分析。

表3 多重共线性检验

4.3 回归分析与稳健性检验

借助Stata15.0对模型进行估计。首先，用最小二乘法，结果如表4所示。在最小二乘法回归分析中劳动力、种植面积和是否实施粮改饲都是显著的，在带有t统计量的回归结果中尤其是种植面积最为显著。为了防止内生性问题对变量的显著性影响，做内生性检验，得到P值为0.475，远大于0.05，接受原假设，没有遗漏变量，说明模型不存在内生性问题。为进一步确定模型的稳健性做稳健性检验，稳健性检验有多种方法，其中有替换别的被解释变量、替换核心解释变量，考虑到数据的可得性，将被解释变量进行替换，采用总收益替换总产量，选取总收益是因为总收益和总产量呈强烈的相关关系，二者密不可分，因此采用总收益做替换变量，进一步回归，回归结果表明，资本投入系数、是否参加合作社、种植面积变化不大，劳动力系数由原来的极显著变为5%的显著，是否实施粮改饲也由原来的极显著变为显著。经过稳健性检验后，解释变量与开始的最小二乘法回归之间的系数变化并不大，表明回归结果稳定。同时该模型拟合程度为40.9%，表明该模型40.9%的程度上解释了它们的关系。

5 结论

以中国山东省为例，收集整理300份问卷探讨各种生产要素对玉米产量增长的影响，实证分析表明，①资金投入系数为正即投入每增加1%，产量将增加0.109%。资金投入为玉米产值发展带来新的活力，推进生产结构的升级和生产技术的传播，符合研究假设；②劳动力对投入的弹性为负，大量的农村劳动力向城市转移，农村劳动力质量下降。近年来农业用工成本也在逐年升高，雇工昂贵。在未来的几年内，机械化将进一步取代人工；③种植面积对产量的弹性为1.147，在所有的要素投入中为最大值，近10年的种植面积呈现上升趋势。此外，近年来受到产业结构优化升级的影响，单产稳步提高；④是否实施粮改饲对玉米产量为负向影响，粮改饲目前还处于试点阶段，很多农户并不了解这项政策带来的好处，部分玉米种植大户并没有选择实施该项政策；⑤技术支持与合作社为不显著影响，表明技术溢出发挥的作用远远不够，推广中损耗大，没有发挥实际的作用，需要引起高度重视。而合作社则有名无实，早有学者指出合作社套取国家财政补贴，不能发挥其效能为农民办事。2016年后这种现象虽然开始转变，但仍然没有解决实质性问题。

6 建议

根据以上结论，为提高玉米生产效益，提出以下建议。①加强玉米产业政策扶持，政府应多渠道增加玉米产业的补贴力度，整合各类财政支农资金及农业贷款等，构建多元化的融资渠道，形成扶持玉米产业发展的合力用以改善田间基础设施，提升质量水平。另一方面，要加强宣传引导，向广大群众宣传粮改饲试点政策，引导全社会支持、关心、参与粮改饲试点工作，有效激发养殖企业、合作社和种植农户的积极性，为推进粮改饲试点营造良好的社会氛围；②对于农业的科研工作，国家应从各方面给予最大程度的支持，尤其是玉米的科学育种方面，将科研成果尽快转化为生产力。充分发挥人才优势，开展技术指导，加强协作攻关，解决关键技术问题，组织学习培训与技术交流，提高技术支撑水平；③培养新型职业农民，不能只依靠提高肥料、农药等投入来提升产量。培训机构应建立新型职业农民培育动态管理制度，分不同阶段对农民进行回访，及时了解农民在不同阶段面临的生产困难，及时提供技术指导，并及时向农业农村局反映新型职业农民的需求［21］；④规范合作社内部管理制度，对合作社进行监督检查。对不符合规定的合作社做出相应处罚。此外，政府应进一步加大对合作社的支持力度，对于发展规模相对较小、农机较为老旧的合作社，在其合法经营的前提下对其进行支持和鼓励，农业部门的相关人员应对小型合作社的发展进行协助规划和指导，同时提供政策补贴，并引导一些小型农机合作社进行合并，以促进农机合作社的长期稳定发展。