化肥投入变化对粮食生产效率的影响

孙小钧 伍国勇 任秀

摘要：【目的】探究化肥投入變化对贵州省粮食生产效率的影响，为贵州省实现农业绿色化、现代化发展和保障粮食安全提供理论参考。【方法】构建随机前沿生产函数模型，基于2001、2006、2011和2016年贵州省粮食总产量及其生产要素投入的面板数据，测算贵州省粮食生产效率，运用空间自相关法分析其空间分布态势和集聚态势，利用重力模型分析化肥投入与粮食生产效率的空间耦合关系，并以Tobit模型实证分析化肥投入变化对粮食生产效率的影响。【结果】2001—2016年期间，贵州省粮食生产效率均值为0.8355，效率总体上虽呈下降趋势，但提升空间较大;粮食生产效率空间地理分布呈西北向东南方向递减趋势，空间集聚态势呈离散分布;化肥投入对粮食生产效率的正向影响显著，但增产的边际效用总体较低，且即将进入“内卷化”阶段。【建议】充分考虑贵州省实际情况，采取测土配方施肥、加大农业生产科研投入、区域良种和技术研发有偿合作、粮食分区生产政策，既能防止化肥施用“内卷化”，又能提高粮食生产效率。

关键词： 化肥投入;粮食生产效率;空间自相关;重心迁移轨迹

中图分类号： S147;F326.11                  文献标志码： A 文章编号：2095-1191（2019）08-1869-09

The impact of chemical fertilizer input changes on grain production efficiency—An empirical analysis based on panel data of counties in Guizhou Province

SUN Xiao-jun1， WU Guo-yong1，2*， REN Xiu1

（1School of Economics， Guizhou University， Guiyang  550025， China; 2China Karst Regional Rural Revitalization Research Institute， Guizhou University， Guiyang  550025， China）

Abstract：【Objective】The aim of the study was to explore the impact of chemical fertilizer application on grain production efficiency in Guizhou Province， and provide guidance for Guizhou Province to achieve greening of agriculture， modernization and food security. 【Method】This paper constructed a stochastic frontier production function model， based on the four-stage panel data of total grain output and production factors input in Guizhou Province in 2001， 2006， 2011 and 2016， measured its grain production efficiency， and analyzed its spatial distribution situation and agglomeration situation by spatial autocorrelation method. The spatial coupling relationship between fertilizer input and its grain production efficiency was analyzed by gravity model. The Tobit model was used to empirically analyze the impact of fertilizer input change on grain production efficiency. 【Result】In 2001-2016， the average grain production efficiency in Guizhou Province was 0.8355， although the overall efficiency showed a downward trend， but the room for improvement was large. In 2001-2016， the spatial distribution of grain production efficiency showed a decreasing trend from northwest to southeast， and the spatial agglomeration situation was discrete. The positive impact of fertilizer input on grain production efficiency was significant， but the marginal utility of increasing production was generally low， and it was about to enter the involution stage. 【Suggestion】Taking full account of the actual situation in Guizhou Province， adopting soil testing and formula fertilization， increasing investment in scientific research in agricultural production， compensation for regional improved varieties and technology research and development， and sub-regional production policies of grain can prevent the involution of chemical fertilizer application and improve food production efficiency.

Key words： fertilizer input change; grain production efficiency; spatial autocorrelation; gravity shift trajectory

0 引言

【研究意义】化肥作为粮食生产投入要素，对粮食增产发挥了一定的促进作用。但过多的化肥投入会导致土壤有机元素结构不平衡，使土壤肥力下降，出现化肥对粮食增产的边际产出递减现象（陆文聪和刘聪，2017），此现象又被称为化肥施用“内卷化”。同时，过量的化肥投入会使土壤酸化，造成生态环境污染（周亮等，2014）。近年来，贵州省粮食产量与农用化肥施用量总体上呈上涨趋势，且农用化肥施用量增长速度快于粮食产量增加速度。贵州省独特的山地地形使其耕地呈现小块化、分散化特征，使得机械替代化肥潜能降低;尤其是喀斯特地貌的耕地土壤有机质流失严重，土壤难以存储肥力，且过量投入化肥对其粮食生产效率带来负向影响。因此，通过探讨化肥投入变化对其粮食生产效率的影响，对贵州省粮食生产持续实施科学施肥指导意见提供依据，为实现其农业绿色化提供方向指引;同时对促进贵州省粮食生产要素投入结构升级、提升粮食增产潜能保障粮食生产安全及实现乡村振兴具有重要意义。【前人研究进展】目前，有关粮食生产效率的研究较丰富，多数学者运用相关模型测算粮食生产效率及其影响因素。范丽霞（2016）运用非径向、非角度的方向性距离函数（SBM）模型和曼奎斯特（ML）指数法探讨技术效率、技术进步与粮食生产效率的内在逻辑关联，指出技术进步显著推动了我国粮食全要素生产率的提高，而技术效率未产生实质性的影响;彭代彦和文乐（2016）运用超越对数随机前沿生产函数（STF）模型探讨劳动力结构对粮食生产效率的影响，认为老龄化抑制了我国北方地区粮食生产效率，而女性化推动了北方地区粮食生产效率的提升;唐建和Jose Vila（2016）、杨皓天等（2016）通过随机前沿生产函数（SFA）模型分析指出，加强职业农民培育、大力发展农业新技术是提高粮食生产效率的重要抓手;高鸣等（2017）基于数据包络分析（DEA）方法，运用样本选择模型探讨了种粮补贴对粮食生产效率的影响，指出农业补贴有利于减少粮食生产效率损失;曾雅婷等（2018b）运用Tobit模型探讨了农地流转对粮食生产效率的影响，发现农地流转推动了粮食生产效率的提高;卓乐和曾福生（2018）采用系统广义矩估计法（SYS-GMM）驗证了农村基础设施对粮食全要素生产效率的影响，认为水利基础设施与交通基础设施对粮食生产效率有正向推动作用。关于化肥对粮食生产影响的相关研究结果表明，化肥投入的增加对粮食生产起正向影响，以王祖力和肖海峰（2008）、王美兔和田明华（2016）、卫龙宝等（2017）为主要代表，认为农用化肥投入的增加有利于提高粮食生产能力，从而增加粮食产出。然而，化肥施用量的大幅增加会对粮食生产起负向影响，李想等（2017）进一步分析发现，化肥施用量有阈值限制，当化肥施用量低于该阈值时，粮食产量将会保持较快增长;反之，粮食产量将不再增长，甚至出现减产。当前，我国农业生产中化肥施用量的年均增速明显快于粮食产量增速，使得化肥实际施用量已极大地超出了科学施肥量（史常亮和朱俊峰，2016），导致粮食生产中化肥的正增产效应正在逐渐降低，从而出现单位粮食播种面积内化肥投入却带来粮食实际产量不断减少的现象（赵志坚和胡小娟，2013;张利庠等，2018）。因此，未来合理管控化肥投入是优化粮食生产要素投入结构的重要发力点。【本研究切入点】至今，鲜有文献从省域层面探讨化肥投入对粮食生产效率的影响，相关文献也极少引入空间地理维度探讨粮食生产效率的空间集聚分布态势。【拟解决的关键问题】基于2001、2006、2011和2016年4个年份的贵州省粮食总产量与要素投入的面板数据，测算贵州省粮食生产效率，分析粮食生产效率的空间分布态势和集聚态势，探讨化肥投入变化对贵州省粮食生产效率的影响，为优化粮食生产要素投入结构和提高粮食生产效率提供指导，同时为贵州省实现农业绿色化、现代化和保障其粮食安全提供理论参考。

1 数据来源与研究方法

1. 1 随机前沿生产函数（SFA）模型

结合贵州省实际情况，构建测度粮食生产效率的SFA如下：

ln（Yit）=γ0+γ1ln（Lit）+γ2ln（Mit）+γ3ln（Pit）+γ4ln（Fit）+

γ5ln（Iit）+γ6ln（Ait）+νit-μit         （1）

式中，i为县（区），t为年份，Y为粮食产量;L为劳动力;M为农机总动力;P为农药施用量;F为化肥施用量;I为收入水平，采用农户家庭人均纯收入替代;A为粮食播种面积;γ0表示截距项，γi（i=1，2，3，…，6）为待估系数;ν为扰动项，用以测度系统非效率，并服从正态分布;μ为技术效率损失项，服从半正态分布。上述各变量描述性统计详见表1。

1. 2 空间自相关法、重力模型和Tobit模型

利用全局和局部Moran’s I指数测度贵州省粮食生产效率的时空演化趋势和空间集聚态势，计算公式如下：

I=[i=1nj≠inωij（xi-x）（xj-x）S2i=1nj≠inωij]  （2）

Ii=[（xi-x）S2][j=inωij（xj-x）]  （3）

式中，i、j为研究对象;ω为空间权重;x为粮食生产效率值;`x为粮食生产效率均值;S2为粮食生产效率值方差。其中，I∈[-1，1]。当I>0时，说明贵州省粮食生产效率为正空间相关性，此时以高—高（High-High）、低—低（Low-Low）集聚态势分布为主;当I<0时，说明贵州省粮食生产效率为负空间相关性，此时以低—高（Low-High）、高—低（High-Low）集聚态势分布为主;当I=0时，说明贵州省粮食生产效率并不存在空间相关性，其空间集聚态势呈随机分布。

运用重力模型（周亮等，2014）分析贵州省粮食生产效率与化肥投入变化的空间耦合关系及作用机理，计算公式如下：

X=[i=1nDixii=1nDi]，Y=[i=1nDiyii=1nDi]  （4）

式中，（xi，yi）表示次级地区i的中心经纬坐标，Di表示次级地区i的观测值，（X，Y）为观测值的重心经纬坐标。

另外，参考杨勇等（2017）的方法构建Tobit回归模型，分析化肥投入变化对贵州省粮食生产效率的影响。

1. 3 数据来源

本研究数据均来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《贵州统计年鉴》《新中国六十年统计资料汇编》中相应年份数据。在数据收集过程中，由于部分县（区）要素投入数据空缺，因此采用各县（区）粮食播种面积占农作物播种面积的比值与要素投入的乘积获得相应数据。

1. 4 统计分析

运用Frontier 4.1测算贵州省粮食生产效率;运用Arcgis 10.2绘制贵州省粮食生产效率空间分布、集聚态势图及重心迁移轨迹;以GeoDa分析贵州省粮食生产效率空间相关性，并采用Stata v15.0分析化肥投入变化对贵州省粮食生产效率存在的影响。

2 结果与分析

2. 1 要素投入对贵州省粮食生产的影响

如表2所示，除农药施用量对贵州省粮食生产呈负向影响外，其余要素均对贵州省粮食生产有正向影响。其中，粮食播种面积对贵州省粮食生产的正向影响最大，表明因地制宜提高粮食播种面积比例，发展适度规模经营，有利于充分释放粮食增产潜能。农业机械总动力影响其次，表明增加农机投入有利于提高粮食生产效率。从事农业生产的劳动力对粮食生产的促进作用低于农业机械总动力，其主要原因是粮食生产中劳动力投入趋于饱和，边际产出下降;同时，政府对农机的大力推广，替代了一部分农业劳动力。农药施用量对贵州省粮食生产有负向影响，表明在粮食生产中存在农药施用“内卷化”现象。因此，实施农药减量投入政策既能防止过量施用农药对粮食生产带来的负向影响，又能减少对生态环境的污染。化肥施用量对贵州省粮食生产有正向影响，但促进作用很弱，说明化肥投入也趋于饱和，导致化肥增产的边际效应降低。通过实施化肥减量投入政策，防止过量施用化肥带来的负向影响，能促进粮食生产。农户家庭收入水平对贵州省粮食生产的正向促进作用也很弱，究其原因在于，粮食作物预期收益較低，出于理性决策，农户在保持基本口粮安全的前提下，会把更多的收入投入到经济作物生产中，使得粮食生产增长乏力。

2. 2 贵州省粮食生产效率时空演化趋势

基于SFA估计结果，进一步描绘2001、2006、2011和2016年贵州省粮食生产效率空间分布态势。总体而言，4个年份贵州省粮食生产效率平均值分别为0.8398、0.8370、0.8341和0.8312，其提升空间较大。图1显示，贵州省粮食生产效率的空间地理分布总体上呈由西北向东南方向递减的趋势，且空间变化趋势平稳。从局部来看，粮食生产效率在0.8000以上的高值区主要分布在贵州省东北部、北部、西北部、西部及西南部，约占全省县域总数的49.38%，具体包括铜仁市（松桃县、铜仁市、印江县、沿河县、德江县和思南县）、遵义市、黔南州（瓮安县、福泉市、独山县、惠水县）、毕节市、六盘水市（水城县、盘县）、黔西南州（兴义县、兴仁县、安龙县）、安顺市（普定县）及黔东南州（天柱县、黎平县、从江县）;粮食生产效率在0.7100～0.8000的较高值区分布在贵州省的东北部和南部地区，约占全省县域总数的25.93%;粮食生产效率值在0.6100～0.7000的低值区分布在贵州省的中部、中东部、中南部及南部，约占全省县域总数的22.22%;粮食生产效率在0.6000以下的较低值区分布在贵州省的东北部、西部及南部，约占全省县域总数的3.70%，具体包括铜仁市的万山特区、黔西南州的望谟县以及六盘水市的钟山区。上述结果表明，贵州省粮食生产效率空间分布特征与其地形地貌分布特征总体一致，反映出地形特征极大制约了粮食生产效率的提高。

2. 3 贵州省粮食生产效率空间自相关集聚特征

运用空间自相关法分析粮食生产效率空间集聚特征，通过全局Moran’s I指数分析得出，2001、2006、2011和2016年贵州省Morain’s I指数均值为 -0.0091，表明贵州省粮食生产效率呈离散分布特征，空间自相关为负。而根据局部Moran’s I指数分析发现，2001、2006、2011和2016年贵州省粮食生产效率主要呈High-Low、Low-High集聚态势分布（图2）。随着时间推移，贵州省粮食生产效率空间变化总体平稳。

2. 4 化肥投入变化对贵州省粮食生产效率的影响分析

2. 4. 1 化肥投入与粮食生产效率的重心演化分析 将化肥投入指标分解为化肥施用量、化肥施用增长率、单位化肥施用量、单位化肥施用增长率和化肥施用结构比（氮、磷、钾肥配施比例）。上述指标描述及统计值详见表3。

运用重力模型测算化肥投入与粮食生产效率的重心迁移轨迹，通过分析二者间的空间耦合关系，有利于从理论上进一步揭示其内在逻辑关联。结果表明，贵州省粮食生产效率重心由东南向西北方向迁移（图3-a）;化肥施用量重心迁移轨迹在2001—2006年由东北向西南方向移动，2007—2016年由西南向东北方向移动（图3-b）;化肥施用量增长率重心迁移轨迹在2001—2006年向西北方向移动，而2006年之后其轨迹由东北向西南方向移动（图3-c）;单位化肥用量重心迁移轨迹在2001—2006年由东北向西南方向移动，而2006年之后由西南向东北方向移动（图3-d）;单位化肥用量增长率重心迁移轨迹在2001—2006年向西北方向移动，而2006年之后其轨迹由东北向西南方向移动（图3-e）;化肥施用结构比重心迁移轨迹在2001—2006年向西北方向移动，2007—2011年由东北向西南移动，而2012—2016年由西南向东北方向移动（图3-f）。

综上所述，在2001—2016年化肥施用量增长率、单位化肥用量增长率与贵州省粮食生产效率存在相关性;在2001—2006年化肥施用量、单位化肥用量与粮食生产效率存在相关性;在2007—2011年化肥施用结构比与粮食生产效率存在相关性。

2. 4. 2 化肥投入变化对粮食生产效率影响的实证分析 基于Tobit模型，选取化肥投入变量指标分析化肥投入变化对其粮食生产效率的影响，模型设计如下：

GPEi=α0+λ1CFi+λ2GRFi+λ3CFPi+λ4GRPFi+

λ5SRFi+εi  （5）

式中，i为县（区）;GRP为粮食生产效率;CF为化肥施用总量;GRF为化肥施用增长率;CFP为单位面积化肥施用总量;GRPF为单位化肥施用增长率;SRF为化肥施用结构比;α为常数项;λ为待估系数;ε为扰动项。

为反映各变量随时间变化对粮食生产效率的影响，选择2001、2006、2011和2016年4期截面数据进行Tobit回归分析，模型Ⅰ～Ⅳ分别表示上述4期截面数据回归分析结果（表4）。Tobit回归分析结果表明：（1）化肥施用总量（CF）在模型Ⅰ～Ⅳ中对粮食生产效率的正向影响均在1%水平上显著，但化肥增产的边际效用总体上较低。（2）化肥施用增长率（GRF）对粮食生产效率的影响总体在5%水平上显著（除模型Ⅲ外）。其中，在模型Ⅰ和模型Ⅱ中对粮食生产效率有负向影响，在模型Ⅲ和模型Ⅳ中对粮食生产效率有正向影响。其主要原因是2001—2006年贵州省经济社会发展水平较低，农业生产资金投入不足，使得农业生产机械化程度较低，一定程度上促使农户增加化肥投入以保障粮食产量。但在2006年之后，随着全省经济社会的快速发展，农业生产获得大量资金投入，农业机械和良种研发并推广，一些传统投入要素开始被农机和良种替代，在一定程度上也推动了化肥减量投入。（3）单位化肥施用量（CFP）和化肥施用结构比（SRF）对粮食生产效率的负向影响差异显著，但随时间推移影响总体上降低。一方面，贵州省粮食生产中存在不合理施肥行为，导致化肥施用存在过量现象;另一方面，随着农机和良种等要素投入替代与测土配方施肥政策的实施，减少了不合理施肥行为带来的负向影响。（4）单位化肥施用增长率（GRPF）对粮食生产效率的影响差异显著，但其影响逐渐降低。其中，在模型Ⅰ和模型Ⅱ中正向影響逐渐降低，表明单位化肥投入使得其正增产边际效应降低，此时存在施肥过量行为;在模型Ⅲ和模型Ⅳ中负向影响逐渐降低，则表明随着农机和良种等要素投入替代与测土配方施肥政策的实施，减少了不合理施肥行为带来的负向影响。

3 讨论

本研究构建了SFA模型，并基于2001—2016年中4个年份贵州省粮食总产量及其生产要素投入的面板数据测算贵州省粮食生产效率，结果表明，2001—2016年贵州省粮食生产效率均值为0.8355，虽然贵州省粮食生产效率总体上呈下降趋势，但提升空间较大。该结论与闵锐和李谷成（2013）、田旭和王善高（2016）、曾雅婷等（2018a）在分析我国粮食生产效率过程中测算出的贵州省粮食生产效率基本一致。此外，SFA模型估计结果进一步证实了唐建和Jose Vila（2016）关于粮食播种面积的变化显著影响粮食生产效率的结论。

本研究运用空间自相关法分析贵州省粮食生产效率的空间分布态势和集聚态势，并采用重力模型分析化肥投入与其粮食生产效率的空间耦合关系，结果显示，贵州省粮食生产效率空间地理分布呈由西北向东南方向递减趋势，空间集聚态势呈离散分布;在研究时段内化肥投入与其粮食生产效率保持相关性。同时，本研究运用Tobit模型实证分析化肥投入变化对其粮食生产效率的影响，结果表明，贵州省粮食生产中化肥的正增产效应总体上较低，即将进入“内卷化”阶段，与赵志坚和胡小娟（2013）、李想等（2017）、张利庠等（2018）的研究结果基本一致，但与王祖力和肖海峰（2008）、王美兔和田明华（2016）的研究结论相反，也与化肥施用量与粮食生产效率通常呈现的倒“U”形关系有所不同。总体来看，主要原因是研究对象选取的不同，现有文献大多基于全国层面数据进行分析，忽视了各省份间的具体差异，而本研究以省域为研究对象，选取县域层面数据进行分析。具体来看，其主要原因有：（1）相对于中东部发达地区，贵州省经济发展水平滞后，农户人均收入较低，难以购买农用机械，而化肥相对便宜。同时，耕地呈现小块化、分散化特征，使得粮食生产难以实现机械化、规模化经营，极大限制了机械替代化肥的潜能释放。农户为保证粮食正常生产，会增加化肥施用，但尚未极大超出最优施肥量，使得化肥对本省粮食生产仍起正向促进作用。（2）鉴于研究时段内贵州省粮食生产概况，本研究重点考察化肥投入与其粮食生产效率的线性关系，而两者间的非线性关系未纳入研究范畴。因此，本研究结论与通常呈现的倒“U”形关系不同。这也是本研究存在的不足，后续讨论中可适当引入平方项、立方项等考察化肥投入与粮食生产效率间的非线性关系。

此外，由于缺乏长期稳定的调研数据，尚未引入农户化肥施用次数变量，在后续研究中可根据实际情况进行补充;本研究仅探讨了化肥对贵州省粮食生产效率的影响，而粮食生产效率受劳动力资源禀赋、农药施用量、农业基础设施、气候变化、种粮补贴、农地流转、城镇化及耕地质量等多种因素共同制约，因此，在后续研究中可适当引入上述变量构建一个综合分析框架进行探讨。

4 建议

4. 1 坚定实施测土配方施肥措施

继续建立和完善适合贵州省的农业土壤环境检测体系，定期对土壤进行质量评估，尤其加强对黔东北、黔北、黔西北和黔西等高粮食生产效率地区的土壤环境监测与质量评估，制订一套有针对性的农用化肥施用方案。同时，加大贵州省实施测土配方施肥补贴政策力度，积极鼓励农户使用农业有机肥逐步替代农用化肥，以减缓化肥施用强度，防止化肥施用“内卷化”。

4. 2 加大农业生产科研投入

为促进贵州省粮食生产效率的提高，应大力实施科技兴农、藏技于粮战略。第一，继续孵化和培育本土农机企业，在财政上给予此类企业较大的扶持力度，以增强贵州省农机企业“自主创新、自主研发、自主生产”一体化能力。第二，根据贵州省地形地貌特征，研究开发适合各类地形农业生产的小型多功能农机，构建完善的农机售后服务体系，进而提高农业生产的农机配套综合能力。第三，依托省内高校、农业科学院等核心机构开展优质玉米和冬马铃薯培育，并加大对超级稻的研究和开发投入。

4. 3 实施区域良种和技术研发有偿合作

建立横向区域农业生产合作补偿机制，科学引导黔中、黔东和黔南等地区的低粮食生产效率市县与黔东北、黔北、黔西北和黔西等地区的高粮食生产效率市县开展农业生产技术有偿合作，适当引入优质、高产的粮食作物新品种与先进的农作物种苗培育、作物栽种技术和经营管理理念。推动贵州各地区粮食生产投入要素合理流动，实现粮食生产资源的科学配置，保进粮食生产低效率地区粮食生产效率的提高，共同推动贵州省粮食生产效率的提升，从而确保贵州省粮食生产安全。

4. 4 实施粮食分区生产

稳定黔东北、黔北、黔西北和黔西等地区的高粮食生产效率市县的粮食生产，加强该地区高标准农田建设和现代化农业生产体系建设，在全省范围内形成示范效应。重点加强黔东北、黔南等地区的较高粮食生产效率市县与黔中、黔中东和黔中南等地区的低粮食生产效率市县的农业生产投入，有步骤地引导该地区农地流转，适当扩大粮食播种比例，实现机械化和规模化生产。扶持黔东北、黔西、黔南等地区的较低粮食生产效率市县的粮食生产，保障人均基本口粮安全。同时，对地处城郊边缘的粮食生产区可适度引导其三产融合发展，推动产业结构升级，发展现代农业。

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（责任编辑 邓慧灵）