基于农户调查的花生产量影响因素分析

基于农户调查的花生产量影响因素分析

席晓玲，吕　杰，韩晓燕，王思洋，宋梦琪

（沈阳农业大学 经济管理学院，辽宁 沈阳 110866）

摘 要：研究花生产量与各投入因素的关系，有利于发现花生增产的规律、指导花生生产。本文以辽宁阜新地区花生种植户2012年截面数据为样本，运用扩展的C-D生产函数分析影响花生产量的因素，再利用回归模型对各因素对花生产量的弹性进行测算。结果表明，花生播种面积的生产弹性系数最大，说明播种面积仍是花生生产中对产量提高制约性最强的因素；施用化肥的弹性系数为0.06，对花生产量贡献率不显著；劳动力投入和白沙品种对产量的影响方向为负，并在此结论的基础上提出相应的建议。

关键词：花生；弹性；生产函数；截面数据

中图分类号：F307.12 文献标志码：A 文章编号：1008-2697（2014）10-0032-04

一、引言

近年来，我国油料进口依存度已经接近甚至超过了30%，长期油料安全形势十分严峻[1]。而花生是我国重要油料作物之一，其产量占到油料产量的40%左右。因此发展花生产业，增强花生产业的综合生产能力，可以提高我国油料的供给，减少转基因大豆和油菜籽的进口，缓解我国油料严重依赖进口的局面，保障我国油料安全。

在学界，许多学者研究了影响作物产量的因素。谢杰发现影响粮食产量的主要因素是粮食种植面积、成灾面积、化肥用量及政策性因素[2]。周四军研究表明，我国粮食生产主要依赖于有效播种面积和农用化肥施用量[3]。张成龙等得出有效播种面积和化肥投入是作物增产最主要的贡献因素[4]。程恩江认为花生产量主要受户主的个人特征、非经济因素等影响[5]。孔祥智发现投入要素对粮食生产有一定影响[6]。但是，学者主要是从国家、省域或区域层面进行研究，很少从农户微观层面对花生产量

的影响因素进行实证分析。本文将在相关学者研究的基础上，基于2012年在辽宁省阜新地区调查的农户数据，从农户角度研究花生产量的影响因素，并在此基础上提出相关的政策建议。这对于以花生产业为主的阜新地区来说具有重要的意义。一方面通过提高阜新地区的花生产量，可以促进该地区花生产业的发展，从而使当地农业持续发展；另一方面通过高产代替地产，可以增加农民收入。

二、数据及样本描述

（一）数据来源

本课题组在2012年对辽宁省阜蒙县的农户进行了问卷调查，内容主要包括当地农户的家庭特征以及花生生产等多个方面。具体的调研地点则是通过抽样的方法选择具有花生生产优势的老河土镇和阜新镇，采取调查员直接入户问卷调查的方式，共发放133份问卷，收回133份，其中101份问卷为有效问卷。

收稿日期：2014-09-04

基金项目：公益性行业(农业)科研专项经费项目（201103001）；辽宁省社会科学规划基金项目（L13DJY099）；辽宁省农委、辽宁省财政厅花生产业体系课题（辽财指企[2010]717号）。

作者简介：席晓玲（1990-），女，山西左权人，沈阳农业大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：农业经济管理；吕杰（1963-），男，安徽宿州人，沈阳农业大学副校长、教授、博士生导师，研究方向：农业经济管理；韩晓燕（1974-），女，河北保定人，沈阳农业大学经济管理学院副教授，研究方向：农业经济管理；王思洋（1989-），女，天津大港人，沈阳农业大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：土地经济管理；宋梦琪（1989-），女，山东济宁人，沈阳农业大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：农业科技组织与服务。

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2014年第10期

（二）样本描述性统计

101个有效农户样本分布在阜蒙县的阜新镇和老河土镇。由于时间原因，我们这次调研主要地区集中在老河土镇，而在阜新镇，调查份数较少。

表1 样本分布情况

地区阜新镇老河土镇比例

8%

92%

在所调查的农户中，15%的农户为小学毕业，82%的农户为初中毕业，仅有3%的农户接受过高中教育，该地区农户受教育程度普遍偏低；61%的家庭属于纯农户类型，30%的农户家庭属于农业兼业类型，9%的农户家庭属于非农业兼业类型，该地区农户主要以农业收入为主。

（三）花生生产要素投入的描述性分析1.种植规模

阜新市地处辽宁省西北部，由于其优越的适于生产花生的地理位置，它不仅是辽宁省重要的花生产地，同时也是中国的花生生产商品基地。而阜蒙县作为阜新地区主要花生产区，花生种植面积比较稳定。由于花生经济效益较高，当地农户种植花生热情较高，从调查结果看，花生种植面积在当地最大可达到30亩。

表2 农户播种面积情况

变量

最大值最小值均值播种面积（亩∕户）

30

1.5

8.6

2.化肥费用

在阜蒙县花生生产的各种物质投入中， 化肥费用占有较大比重。在调查的农户中，农户普遍重视化肥的使用，平均化肥费用能达1231元，最低费用为100元，最高能达3916元，农户化肥费用最大值与最小值差距较大，这可能是由于土地种植规模的不同造成的。

表3 农户化肥费用情况

变量

最大值最小值均值化肥费用（元∕户）

3916

100

1231

3.劳动用工日

劳动用工日体现了农户花生生产产前、产中、产后环节劳动力投入的情况。从表3中我们可以看出，调查区域的农户平均投入的劳动用工日为25个工作日，而最多用工日与最少用工日差距较大，这可能是由于农户的机械化水平不同造成的。

2014年第10期 ·农业现代化

表4 农户劳动用工日情况

变量

最大值最小值均值劳动用工日（天∕户）

86

2

25

4.样本农户花生品种采用情况

阜新地区有近一半多的农户使用的是白沙品种。其他品种如唐科、阜花使用的较少。阜蒙县使用白沙品种已有40多年历史，由此可以推出目前阜蒙县花生新品种的采用率相对较低，许多地方仍在使用延用了几十年的老品种。

三、花生生产的投入产出的实证分析

（一）模型的设定

在学界众多学者一致认为影响花生产量的因素有四类，第一类是投入的生产要素，如播种面积、化肥施用、农业机械化水平、劳动用工日、农户的资金情况；第二类是作物品种和相关的农业技术；第三类是耕作经营制度、农业的具体生产和组织制度以及国家相关的农业政策；第四类是各种自然灾害。我们可以根据要素是否具有可控性将这些因素大致分为可控因素与不可控因素。可控的因素是指能影响花生的产量且人们可以主动把握和控制的因素；不可控因素是指能影响花生的产量，且人们不能主动把握和控制的因素。比如，花生种植规模、劳动力的使用、农药的使用、种子的使用、农田建设等基础设施这些都是影响花生生产的可控因素，对这些因素我们可以根据实际情况加以改造和应用；市场价格、自然灾害、国家的相关农业政策这些都是影响花生生产的不可控因素，对这些因素，我们只能适应。

因此本文重点分析影响产量可控因素。我们认为花生产量的可控因素中，肥料、农药、种子、劳动力、水利、耕作、土壤和农作物播种面积对产量有一定影响，因此我们选取多变量的柯布—道格拉斯生产函数构建花生生产函数。具体模型如下：

y=A+∑n

αixi+εi=1

（1）

式中，y为花生产量，xi为各种生产要素的投入量，ε即随机扰动项，表示其他随机因素对花生生

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农业现代化

产的影响。为方便分析，估计时使用上式的对数形式：

lnyn

=lnA+∑αilnxi+εi=1 （2）

（二）变量的选择

因变量是农户花生产量。在对农户花生生产函数（2）式的估计中，采用农户花生产量。

自变量选取花生播种面积、农户化肥费用、农户其他物质费用、劳动用工日及花生品种这五个变量。

在生产函数估计中，由于我国肥料种类比较多，农户使用情况比较复杂，折合计算困难，而且农户之间在品种的选择和肥料的使用量方面都大同小异，并且经过实际模型验证以各种肥料使用量之和代表肥料投入在方程中不显著，但是采用化肥费用指标则显著，因此我们不采用化肥的实际使用量，我们选取农户的化肥费用作为化肥施用情况的指标。除化肥之外农户投入的物质费用主要是种子、除草剂和农药费用，以及自家使用机械作业的燃油费，由于这几部分费用金额较小，故将它们加总为一个指标，代表除化肥之外的其他物质投入水平，以每户其他物质费用计算。劳动用工量采用农户花生生产中实际投入的家庭活劳动数量，以每户工日计。

根据上述分析，在利用柯布-道格拉斯生产函数对花生产量影响因素的分析中最终选择的解释变量为花生播种面积、化肥费用、其他物质费用、劳动用工日、花生品种5个解释变量。具体的变量定义如表5所示。

表5 变量定义

变量名称变量含义变量单位产量农户产量公斤花生播种面积农户花生播种面积亩∕户化肥费用农户各种化肥投入的总费用元/户其他物质费用农户种子、除草剂、农药、灌溉及

燃油费用的总和

元/户劳动用工日

农户花生生产家庭用工量

工日/户

花生品种 1=白沙品种，0=其他品种

（三）研究假定

本文对选取的影响花生产量的自变量作出以下假定：

假说1：影响产量的两个重要因素，一个是种植

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面积，一个是单产水平，可知农户种植面积与花生产量呈正相关关系。

假说2：化肥在农业生产中也起到重要作用，可预知化肥费用与花生产量呈正相关关系。

假说3：种子、除草剂、农药等也对花生生产产生作用，可预知其他物质费用与花生产量呈正相关关系。

假说4：劳动力是农业生产中重要的投入要素，花生是劳动密集型产业，劳动对花生生产的贡献较大，故预测劳动用工量与水稻产量呈正向关系。

假说5：花生品种是花生生产中重要的影响因素，一定程度上，改良的花生品种对应的花生产量会相对较高。

（四）模型估计结果与分析1.模型估计结果

如前所述，本文主要从水稻生产要素投入和农户特征这两方面来分析其对花生产量的影响。通过使用Eviews7.0统计应用软件计算，采用回归分析方法对模型进行分析，并对相关结果加以解释。

得到的结果见表6：

表6 模型的回归结果

变量名称系数标准差T值播种面积0.793601***0.1363005.822467化肥费用0.067753*0.0967840.700041其他物质费用0.119694

**

0.0749701.596558劳动用工日-0.061947*0.047518-1.303658花生品种-0.127069

*

0.091257

-1.392422常数

4.7293670.636602

7.429077

R2

0.774073F-statistic 65.09813

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平下显著。

以下是模型的统计检验情况：

（1）拟合优度检验。R2为0.77，拟合优度值较高，表明样本线性回归可以解释77%的花生产量，说明模型拟合程度较好。

（2）回归模型的总体显著性检验。实证分析中F值为65.10，表明建立的回归模型比较有效。

（3）T检验。由上面的实证分析结果可以知道各自变量通过了10%的显著性水平下的T检验，表明播种面积、化肥费用、其他物质费用、劳动用工日、花生品种都在不同程度上影响着花生产量。

2.模型结果分析

2014年第10期

·（1）实证分析表明，花生播种面积对花生产量的贡献率为0.79。即，在其他要素不变投入不变的情况下，每增加1%的播种面积，相应的产量会增加0.79%。表明花生产量的高低主要取决于花生的播种面积。花生产量的提高得益于播种面积的增加和单产的提高，而在花生单产提高不明显的条件下，增加花生播种面积可以增加花生产量，而且效果显著。

（2）花生化肥费用对其产量的贡献率为0.06。即，其他要素的投入在不变的情况下，每增加1%的化肥费用，相应的产量会增加0.06%，说明目前在花生种植中化肥仍在发挥正向作用。但是化肥对花生产量的影响不显著，很可能是化肥过量施用，施肥量不合理，施肥增产效应下降。

（3）劳动力投入的弹性系数是负值，表明阜蒙县目前投入过多的劳动力从事花生生产，导致花生生产存在劳动力浪费现象。这可能是因为随着我国工业化进程的不断加速，农业生产中机械化水平也在不断提高，加上国家的农机补贴政策，越来越多的农户在生产过程（播种、整地、收获等）使用机械来代替人工劳动，但是又因为当地非农就业机会少，很多农业剩余劳动力还继续从事农业生产，此时他们对农业生产的贡献率可能为零，甚至为负。

（4）从物质费用对花生产出的影响方面看，物质费用对花生产量的贡献率0.12，即，在其他要素投入保持不变的条件下，每增加一个百分点的物质费用，产量会增加0.12%。说明物质费用的增加将会推动花生产量的增加。

（5）花生品种的弹性系数是负值，说明白沙品种的使用将会降低花生产量。白沙品种虽然历史悠久，但是近年来它的品质逐渐退化，严重影响了阜蒙县花生的生产。

四、政策建议

（一）切实保护耕地，稳定花生作物播种面积产量的提高一方面得益于单产水平，另一方面得益于播种面积，本文对阜蒙县花生生产的计量结果表明增加播种面积可以确保花生产量的增加，而提高复种指数是稳定花生播种面积的一个途径。随

2014年第10期 ·农业现代化

着气候变暖，辽宁省农作物的生长期增加，这无形中为增加当地的复种指数提供了条件。为了提高复种指数，政府应该支持相应的农业技术的发展。此外，政府应通过多种途径提高耕地保护力度。

（二）科学合理地施用化肥

政府应加强推广农业先进技术，尤其是测土施肥技术，从而使农户的施肥行为更加合理科学，达到既增产又提高土壤肥力的目的。而基层农业技术推广站在推广测土施肥技术的过程中，起着重要的作用，因此政府应该在多个方面支持基层农业技术推广站的建设，使其真正发挥作用，同时基层农业技术推广站要采用多种方式，比如发放宣传册、田间示范等，指导农民使用测土施肥技术，科学引导农户施肥行为。

（三）培育推广优良品种，发展优质专用的花生生产

使用优良的花生品种是提高花生产量的一个重要途径。政府应该鼓励农户多使用市场上已有的高品质的花生种子，并且加大对研发花生优良品种的资金力度和支持力度。同时鼓励相关农业部门利用自有的农业技术和基层农技人员建立花生新品种培育基地，培育花生新品种，发展优质的花生生产。

参考文献:

[1]钟甫宁.关于当前粮食安全的形势判断和政策建议[J].农业经济与管理,2011(9):5-8.

[2]谢杰.中国粮食生产影响因素研究[J].经济问题探索,2007(9):36-40.

[3]周四军.对我国粮食生产影响因素的计量分析[J].统计与决策,2003(4):41-42.

[4]张成龙,柴沁虎,张阿玲等.中国玉米生产的生产函数分析[J].清华大学学报(自然科学版),2009(12):3-6. [5]程恩江,万广华.规模经济、土地细碎化与我国的粮食生产[J].中国农村观察,1996(3):3-5.

[6]孔祥智,庞晓鹏,张云华.北方地区小麦生产的投入要素及影响因素实证分析[J].中国农村观察,2004(4):1-7.

（责任编辑：汤钦乐）

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