长三角一体化背景下小麦生产成本收益分析——以皖北地区为例

张 培

一、前言

长三角区域一体化发展上升为国家战略[1]，这对长三角经济发展提出了更高的要求。而长三角粮食市场的发展相对滞后于其他领域，其中小麦作为长三角地区的自有粮源，沪浙和皖苏间具有较强互补性，产销合作水平较高。据调查显示，2022 年，安徽省小麦的总产量位于全国第三位，皖北地区更是安徽省最大的小麦主产区，约占全省小麦种植面积的70%。但是安徽省小麦生产发展方面仍然存在一些问题，比如张前进[2]提到在皖北地区小麦病虫害的产生是制约小麦产量和质量的重要因素之一。国内此类研究层出不穷，如张蕾[3]利用 C-D 生产函数模型定量研究了农产品成本收益。裴俊红和李银平[4]对2010—2014 年河北省小麦生产中的生产成本、人工费用及土地成本等主要收益指标进行了细致分析，揭示了成本收益的变化规律。卢昱嘉和代瑞熙[5]运用比较分析法对我国2016—2017 年小麦生产成本收益情况及其影响因素进行分析，并给出了减少小麦成本、提高收益的相关建议。张耀兰等[6]对安徽省近6 年小麦生产成本收益情况进行分析，探讨了降低小麦生产成本和提高生产效益的方法和途径。

小麦生产成本投入过多，但生产效益低，因此，研究小麦成本收益以及其之间的联系、影响因素，严格加强控制小麦的生产成本，提高麦农的生产行动积极性，是解决安徽省小麦生产发展中的问题的一种途径。以安徽省皖北地区小麦为研究对象，对皖北地区的小麦生产过程中的成本收益进行深度分析，研究皖北地区小麦生产的优、劣势，以及影响小麦生产效益的主要因素，从而提高小麦单产，促进麦农增收，以期提高长三角区域粮食市场一体化水平。

二、研究方法与数据来源

（一）研究方法

通过建立多元回归模型来进行分析，多元线性回归模型常用于分析一个被解释变量与多个解释变量之间的线性关系，其一般形式如下：

（二）数据来源

文中选取的指标数据均来自《全国农产品成本收益资料汇编》（2009—2019）《安徽统计年鉴》《中国统计年鉴》以及国家统计局。

三、小麦生产的成本收益指标

（一）小麦的生产成本指标分析

贾兴梅[7]指出中国的粮食成本收益核算及统计体系应与我国的国情相适应，在指标设计、核算方法、调查户选择等方面都应该考虑到我国农业实际发展的情况。随着农业经济的发展，直接成本和间接成本作为小麦的生产成本两部分，直接成本包含直接物质成本（生产要素支出成本）和直接人工成本（劳动支出的成本），而间接成本和小麦生产没有直接关系。总成本是生产和销售一定种类与数量产品所耗费的资源总和。小麦的每亩总成本是具体包含了每亩的物质与服务费用、人工成本和土地成本。土地成本是将土地使用权取得费以及土地开发费包括在内的成本。土地成本包含了不需要生产者直接或实际支出的自营地折租和土地流转地租金。人工成本指的是在生产或提供劳务活动中能够因使用的劳动力而支付的所有费用的总和。从王彩峰[8]了解到，其中的家庭用工折价是指生产中耗费的家庭劳动用工按一定方法和标准折算的成本。另一部分为支付给受雇提供劳动服务的人的所有费用的雇工费。魏丽莉[9]指出物质与服务费用指在直接生产过程中消耗的各种农业生产资料的费用、购买各项服务的支出以及与生产相关的其他实物或现金支出。小麦的每亩物质与服务费用包含直接费用——种子、化肥等费用和以销售、固定资产折旧等在内的间接费用。

（二）小麦的生产收益指标分析

将每亩小麦的主产品产量、主产品产值、净利润、成本利润率、每50 公斤主产品售价选取为生产收益指标。皖北地区小麦的生产收益状况如表1所示。

表1 皖北地区每亩生产收益变动情况（2008—2018）

从表1 可以看出，主产品产量波动幅度稍小且有下降趋势，其中在2008—2018 年间下降了88.66 公斤/亩，2014、2017 年有短暂的小高峰期；主产品产值波动幅度较大的原因是市场价格一直在变化，从2008 年每亩651.92 元增长到2013 年每亩874.08 元，之后迅速下降，又在2015 年快速涨到每亩939.24 元，2017年达到最高每亩1004.78 元；小麦的每50 公斤售价一直是呈平缓上升的趋势，在2008 年，每50 公斤小麦主产品售价为76.36 元；随着我国经济的持续发展，小麦的售价在不断升高，为提高麦农种粮的积极性，政府提高了小麦的收购保护价，将每50 公斤小麦主产品的售价持续上调至2018 年的103.28 元；小麦生产净利润在2008—2018 年间波动幅度较大，2018 年每亩亏损142.56 元；成本利润率的波动受净利润的影响较大，从上表可以看到成本利润率呈缓慢下降的趋势，到2018 年每亩小麦生产的成本利润下降到-16.55 元。

四、皖北地区小麦生产成本收益影响因素分析

（一）变量的选取

本文通过构建多元线性回归模型，将净利润作为被解释变量，净利润=总产值-总成本，而成本收益可以在总成本与总产值中体现出来。选取以下六个农产品核算指标作为解释变量——人工成本、单产、土地成本，以及每50 公斤售价、每亩物质与服务费用、成本利润率，各变量的基本特征如表2 所示。

表2 变量的基本特征

（二）建立模型

利用SPSS 软件进行多元线性回归分析，建立实证模型：

其中Y 为净利润——被解释变量，表2 概括了各变量的基本特征，为Y 相对于其他自变量变化的敏感系数，为误差项且服从分布。

利用SPSS 软件对以上六个解释变量进行筛选，拟合优度检验分析如表3 所示。

表3 拟合优度检验模型摘要

在回归模型中，残差序列独立性检验D-W 值为2.731，DU 值为3.004，残差序列无自相关。调整后的判定系数为0.996 接近1，拟合优度较高，说明被解释变量可以被模型解释的部分较多。经过初步回归系数显著性检验及多重共线性判别，采用向后筛选方法，自动剔除不显著的变量，如表4 所示建立三种多元线性回归模型，并对各回归模型的回归系数进行显著性检验，结果如表5 所示。

表4 多元线性回归模型

表5 多元线性回归模型

由表4 可知，模型3 中的R 解释变量与被解释变量相关系数，以及判决后的相关系数分别为0.999、0.997，均接近1，拟合优度高。由表5 可知，模型3 的回归系数t 检验值小于临界值，说明结果显著有意义。所以，应该选择模型3，即净利润影响因素中的每50 公斤售价、单位面积产量、成本利润率、土地成本对皖北地区小麦的成本收益影响显著，故得最终的回归方程为：

自变量X4的偏回归系数为4.997，为正数，即每50 公斤售价与净利润的变动方向一致，并且在其他条件不变的基础上，每50 公斤售价提高1 个单位，净利润就会提高4.997 个单位。同理，单位面积产量与净利润变动方向一致，即单位面积产量每提高1 个单位，净利润提高1.689 个单位。成本利润率与净利润也是同向变动，即成本利润率每提高一个单位，净利润将提高2.266 个单位。而土地成本与净利润呈相反关系，偏回归系数为-1.497，即土地成本提高一个单位，净利润降低1.497 个单位。由此可见，影响皖北地区小麦生产成本收益的影响因素有单位面积产量、土地成本与每50 公斤售价、成本利润率。从影响的程度上看，每50 公斤售价对小麦生产净利润影响最深，较其他因素而言是最为显著的一个因素。故适当调高小麦的售价有利于小麦的生产。

五、政策建议

（一）保障种植效益，适当提高小麦收购价格

适当提高小麦收购价格，逐步落实粮食主产区利益补偿机制。落实现代种业提升工程，加强农作物新品种的选育、试验、引种、展示、示范基地建设，提升皖北地区小麦资源保护、育种创新、测试评价和良种繁育等方面能力。

（二）建成皖北小麦生产加工供应重要基地

为保障小麦有效供给、实现高产稳产，皖北各市应深入推进农业供给侧结构性改革，推动品种培优、品质提升、品牌打造和标准化生产。深入实施“藏粮于地、藏粮于技”战略，健全粮食储备运行机制，加强粮食流通体系建设，纵深推进优质粮食工程。

（三）实施现代农业提升工程

发展农业智能生产、智能农机装备、设施农业等农业高新技术产业，提升农业科技创新水平，发展智慧农业，加快数字农业产业带建设，建成长三角地区粮食生产重要产区和保障我国粮食安全的高产、高品质产区。充分发挥农业生产优势，将皖北打造成长三角区域重要的“粮袋子”。

六、结语

本文为了厘清小麦生产成本收益情况以期探索长三角一体化对粮食市场整合的影响机制，对长三角小麦主产区——皖北地区的2008—2018 年的小麦产业进行综合分析，构建了皖北地区小麦的生产成本收益指标体系，利用多元线性回归方程对皖北地区小麦成本收益影响因素进行实证分析，最后提出降低小麦的生产成本，提高收益，促进皖北地区小麦生产绿色智能发展的建议措施，以提升长三角地区粮食市场一体化水平。