学文网粮食生产论文第1篇
粮食生产受诸多因素的影响，为了能够定量的分析出不同因素对研究区粮食生产的影响，本文把理论分析作为切入点，从理论中总结出影响粮食生产的主要因素。
1.1粮食生产影响因素分析
本研究充分借鉴已有研究成果的基础上，结合研究区粮食生产实际情况，选择以下几种因素来分析研究区粮食生产：（1）粮食播种面积；（2）农村粮食产业从业人数；（3）农用机械总动力；（4）粮食作物化肥使用折纯量；（5）粮食农田有效灌溉面积；（6）农村总用电量。
1.2粮食生产模型建立
美国数学家Charles•Cobb和经济学家Paul•Douglas提出了著名Cobb-Douglas生产函数，这种生产函数可以很好地分析资源投入与产品产出之间的经济数量关系，因此被广泛地运用。其基本模型为：Y=f(A，LA,CAP)=A•LAa•CAPba+b=1（1）式（1）中：A表示全要素生产率；LA表示劳动投入；CAP表示资本投入。在本文中，笔者在C-D生产函数的基础上，笔者确定了粮食生产模型的被解释变量为：粮食总产量（Y）；解释变量为：粮食播种面积（LAND）、农村粮食从业劳动力（LA）、农用机械总动力（MACH）、粮食作物化肥施用折纯量（FERTI）、粮食农田有效灌溉面积（IRRIGATE）、农村用电量（ELEC）。根据上述内容，研究区粮食生产的C-D生产函数写成如下形式：Y=f(A，LAND,LA,MACHFERTI,IRRIGATE,ELECTRIC=A•LANDa•LAb•MACHC•FERTId•IRRIGATEe•ELECf（2）进一步对C-D生产函数进行对数转换，得到关于产量的生产函数形式如式（3）所示：ln（y）=1nA+a•1n（land）+b•1n（la）+c•1n（mach）+d•1n（ferti）+e•1n（irrigate）+f•1n（elec）+μ（3）式（3）中：a表示粮食播种面积对粮食产出的弹性系数；b表示劳动力投入对粮食产出的弹性系数；c表示农用机械对粮食产出的弹性系数；d表示化肥使用折纯量对粮食产出的弹性系数；e表示有效灌溉面积对粮食产出的弹性系数；f表示农村总用电量对粮食产出的弹性系数；μ是随机扰动项。样本时间从1990-2013年，样本大小n=24。
1.3数据来源与数据描述
在构建的分析模型框架基础上，本文根据分析的需要，收集整理了1990-2013年研究区粮食生产的时间序列数据，数据来源于1990-2013年《***统计年鉴》。通过对数据整理可以发现，在所考察的时期里，研究区粮食总产量变化不太稳定，但总的有增加趋势；播种面积变化波动较大，但初始面积变化不大；机械总动力有明显的增加趋势；农村用电量在2010-2011年有明显的减少趋势，但总体呈平稳增加趋势；有效灌溉面积变化波动较大，略有增加趋势；劳动力投入有较平稳的增加趋势；化肥使用折纯量变化波动较大，但整体呈增加趋势。
1.4模型优化
首先利用OLS法，根据收集整理的样本数据，利用STATA13.0软件用OLS对模型进行估计，其结果表1。回归结果显示，R2=0.9741，调整以后的R2=0.9650，表示模型有较好的模拟效果。F=106.75，P=0.005。可见，从整体上讲计量方程解释能力较好。但是ln（x4）和ln（x5）没有t通过检验，说明这2个变量对粮食产量的影响不大。产量ln（y）与农村总用电量ln（x3）存在负相关关系。因此，去掉ln（x4）和ln（x5）2个变量，在同样技术水平情况下，优化后的模型为。
2实证分析
2.1单位根检验
时间序列的平稳性主要是用单位根检验来进行。常用的平稳性检验方法是ADF单位根检验、KPSS单位根检验、DF-GLS单位根检验等。其中，DF-GLS单位根检验是由Elliot、Rothenberg和Stock于1996年提出的，其实质就是退势版的ADF检验。DF-GLS单位根检验在面对小样本的检验时，稳定性较好，是目前最有功效的单位根检验法，因此本文也将采用这种方法进行检验。检验结果表明：经过一阶差分后lny、lnx1、lnx2、lnx3、lnx6是平稳序列。
2.2协整检验
如果序列变量有某种平稳的线性组合，那么这些变量之间存在协整关系。EG两步法、Johansen极大似然法是常用的2种模型。EG两步法主要用于小样本参数估计方面。当变量个数大于2，变量之间可能存在多个协整关系，分析结果不易解释，而后者则可用于多个变量之间的协整关系的检验。本研究变量超过2个，所以采用Johansen极大似然法。因为时间序列都是一阶单整，对序列进行协整检验，滞后期=4，协整检验结果。结果表明：迹统计值都大于最大特征值统计值（除最后一个相等），并且在5%的显著水平下，变量之间有2协整关系。标准化的协整关系式如下：ln（y）=－0.107+0.790ln（land）+0.405ln（mach）+0.3701n（ferti）-0.1791n（elec）（4）在上述的实证结果中，粮食总产量主要受粮食播种面积、机械总动力、化肥使用折纯量和农村用电量的影响，长期看来，粮食总产量与粮食播种面积、农用机械总动力与化肥使用折纯量之间有正相关关系，而与农村总用电量之间有负相关关系。在本文建立的对数线性回归方程中，各回归系数代表的是：当其他解释变量保持不变时，自变量每变动一个单位所引起的被解释变量的变动数量。回归系数的绝对值越大，那么对应的因素对粮食产量的影响也越大。
2.3结果分析
2.3.1播种面积的影响播种面积是影响粮食产量的重要因素，一定数量和质量的耕地资源是实现粮食安全的关键因素。由本次研究结果显示，播种面积的影响最大，播种面积对粮食总产量的弹性达0.790，即在其他投入不变的情况下，粮食播种面积每增加1%，粮食产量将增加0.790%，表明适当扩大播种面积是提高粮食产量的有效途径。但是焉耆盆地粮食播种面积在考察时间段内变化波动较大，1990-2003年播种面积递减；2003-2005年大幅度上升；2005-2007年又大幅度下降；2007-2010又大幅度上升，之后变化不大。如此变化的原因如下：首先，较低的粮食价格导致了较低的经济效率，从而导致部分农民主动放弃种粮食。其次，随着西部大开发战略的实施，农业产业结构调整和城镇基础设施建设力度的加大，耕地资源也面临着严峻的挑战。2001年以来，受国家退耕还林以及加强耕地保护***策的影响，焉耆盆地耕地面积经历了先减后增的变化。
2.3.2农用机械总动力的影响粮食生产现代化的一个主要标志是农用机械总动力的大小。从本次研究的结果来看，农用机械总动力与粮食总产量之间有着正相关的关系，弹性系数为0.405，说明农用机械总动力每增加1%，粮食总产量就会有0.405%的增长。在考察年间，焉耆盆地农用机械总动力呈稳步上升趋势，从1990年的13.6896×104kW增加到2013年的76.3279×104kW，增加了5.6倍。这也说明，焉耆盆地正从传统的农业向现代农业转变，这对于保证粮食生产的高产、稳定及农业机械的使用起到了非常重要的作用。国家的农机补贴***策带动了农民投资，从而实现了农业生产等机械拥有量较快增长，加快了粮食生产机械化作业进程，提高了农机作业水平，减轻了农业劳动强度，提高了生产效率，为粮食生产提供了有力保障。
2.3.3化肥使用量的影响肥料是作物的“营养”，合理施用化肥，不仅带来了农业增产，而且降低了农业生产成本、提高农业经济效益。本研究结表示，化肥施用量与粮食产量的弹性系数为0.370，说明化肥投入对粮食产量仍然具有重要作用。但同时，也应该认识到农业生产中普遍存在施肥不合理的现象，过量施用化肥会造成土壤有机结构恶化、土壤板结等问题，严重影响农业的可持续发展。因此，从长远的眼光来看，不能仅依靠化肥施用量的增加促进粮食产量的增加，应该科学的把有机肥料和化肥施用相结合。
2.3.4农村总用电量的影响农村总用电量与粮食总产量之间存在着负相关关系，且弹性系数为－0.179。笔者认为农村用电量对粮食生产的影响表现为以下2个方面：一方面，随着国家和省***府对农村电网建设投入的加大，虽然焉耆盆地农村电力设施条件和用电状况得到了显著改善，为农村经济社会发展提供了有效的能源支撑，但是电费支出过高，加重了农民负担，抑制了农民从事农业生产的积极性；另一方面，农村用电安全存在各种隐患，如设备的产权不属于供电部门，设备不定期试验，容易产生漏电，极易造成人身触电事故。
3结论与建议
粮食生产论文第2篇
1.1样本选择及数据来源选择山东省、江西省和四川省的数据作为样本，这3省各分别出自东中西地区，且均为粮食主产省，具有地区代表性。将以该3省的数据分析为依据，由此大体推断中东西地区的农业情况。山东省、江西省和四川省的数据均来自于国家统计局网站的各省年度数据。分别对3省的粮食生产投入与产出情况进行比较。针对1978、1990、2000、2010、2011年的粮食播种面积、化肥施用量、机械动力、有效灌溉面积等投入以及粮食产出指标进行对比。从改革开放到1990年，再跨入2010年，3省的各项农业指标值都呈现大体上升趋势。各项指标值大体都是山东省最大，其次分别是江西省和四川省。近年来，山东省依靠其优越的地理位置和丰富的自然物质资源，使得山东的农业发展位居全国前列，该省的农业产品也逐渐走向世界，发展外向型农业。江西省也是一个农业占据重要位置的省份，拥有全国最大的淡水湖——鄱阳湖。但江西省的农业科技发展水平还需要进一步提升，例如表中显示的单位耕地机械动力水平，相比山东省的此项数据，江西省还需进一步加大农业科技投入。四川省的各项数据数值均显示较小，该省位于中国西部地区，资源的稀缺和地理位置的缺陷都限制了该省的农业发展。由于以上3省各自处于中国东中西地区，且属于各地区的农业大省，具有一定的代表性，由此推断农业生产情况大致是东部地区好于中部地区好于西部地区。东部地区农业资源具有非常显著的优势，中部地区农业基本情况次于东部地区，农业资源尚处于较低效利用状态，西部地区则是中国生态环境最恶劣、经济最落后的地区，这些矛盾制约着西部地区的农业发展。但随着农业在国民经济中越来越重要的地位，东中西地区也都有采取农业可持续发展战略，这也使得农业各项基本指标值逐年上升。
1.2变量选取基于耕种土地的劳动产出，研究中的因变量将采用农业粮食总产量这一指标，解释变量采用5项数据，分别是：耕地面积、劳动力、化肥、机械动力、有效灌溉面积。文中因要分析家庭联产承包责任制和农村税费改革***策对粮食生产的影响，因而分别设置为虚拟变量HRS1：家庭联产承包责任制，HRS2：农村税费改革***策。因为中国在1982年确认家庭联产承包责任制，所以1982年后选取1，其余选0；农村税费改革这一变量中，2004年前用0，2004年后用1。
1.3模型的设定采用粮食总产量(Y)作为被解释变量，以粮食播种面积(LAN)、劳动力(LAB)、化肥(FER)、机械动力投入(POW)、有效灌溉面积(EIA)作为解释变量，家庭联产承包责任制(HRS1)和农村税费改革***策(HRS2)则为虚拟变量，由此构造的多元回归方程如式(1)~(2)。模型中，Yiƒ代表的是不同年份各自省份的农业粮食总产量，β0ƒ代表截距项，β1、β2、β3、β4、β5、β6分别代表的是土地、劳动力、化肥、机械动力、有效灌溉面积、制度创新（包括家庭联产承包责任和农村税费改革***策）各自对粮食增产的回归系数，ηiƒ表示误差项。
2结果与分析
2.1相关性分析分别对山东省、江西省和四川省的粮食总产量与影响因素间的关系进行相关性分析。从相关性水平分析可见，粮食总产量与要素投入以及制度变迁之间的存在相关性是比较大的，大致符合了回归方程的要求。然而要素投入之间彼此的相关性比较大，大多数都超过了0.5，由此会造成多重共线性问题。因而，为了检验它们之间的多重共线性，进一步将进行VIF检验，具体结果。从检验结果看，VIF最大值分别为26.124、6.142和42.449，均超过了5，说明存在共线性问题，需要用逐步回归法进行分析。
2.2回归结果分析采用了逐步回归法分别对山东省、江西省和四川省的农业数据，进行回归分析。
2.2.1土地要素对农业粮食总产量的影响江西省和四川省的数据都显示，土地要素没有进入方程。山东省的数据显示土地要素投入对农业生产有促进作用。在中西部地区，土地要素对粮食生产的影响不显著，可能的原因是，土地资源的稀缺性，特别是西部地区用于粮食生产的土地资源相对较少。东部地区经济相对发达，土地普遍稀缺，但山东省是一个例外，土地肥沃，土地资源可以促进农业生产，因而增加粮食产量。
2.2.2劳动力对农业粮食总产量的影响江西省和四川省的数据都显示，劳动力投入对粮食生产的影响达到显著水平，而山东省的数据表明劳动力投入对粮食生产没有影响。在中西部地区，劳动力的投入可以促进农业生产，然而东部地区机械化程度高，对劳动力需求相对较弱，因而该地区劳动力对农业生产的影响并不显著。
2.2.3化肥对农业粮食总产量的影响3省的数据均显示化肥的投入可以促进农业生产。为了促进粮食增产，可以适当的使用化肥提高土地的肥沃程度，更好地促进农作物生产。农业生产发展的实践证明，充分和合理使用化学肥料是促进农作物增产，加速农业发展的一条行之有效的途径。
2.2.4机械动力对农业粮食总产量的影响江西省的数据表明这项进入方程，而山东省和四川省的数据表明，这一要素并不影响农业生产。传统农业都是手工方式，这种方式不仅效率低而且质量相对也低。随着科技的发展，农业机械化也是现代化的重要体现，提高了农业生产效率，同时也***出大量的生产力。在中部地区，以平原和低矮丘陵为主，机械作用可有助于提高农业生产效率。而东西地区的自然地理特点并不适合机械化作业，其机械化对粮食生产的影响并不显著。
2.2.5有效灌溉面积对农业粮食总产量的影响3省的数据均显示，该项要素对农业生产并无显著作用。3省的有效灌溉率都较低，可见东中西地区的有效灌溉面积都十分有限，灌溉水有一半以上在输水、配水和田间灌水过程中损失掉。因为对农业生产的影响作用并不显著。
2.2.6从家庭联产承包责任制对农业粮食总产量的影响3省的数据都表明该项制度促进了中国农业的发展。自从实行了家庭联产承包责任制后，农业粮食生产进入了一个快速发展的阶段。因为实行了家庭联产承包责任制后，农民拥有了农业生产的主动权，他们可以自由的支配资金、时间以及生产要素。这对粮食生产有非常重要的推进作用。
2.2.7农村税费改革对农业粮食总产量的影响3省的数据均显示该制度对农业生产有显著促进作用。农村税费改革后，农民税费负担绝对水平明显下降，与税费改革前的2000年相比，到2004年，农民人均负担水平下降了一半。农村税费改革减轻了农民的担子，同时也规范了农村的收费制度，对农民进行粮食生产发挥了积极作用。
3***策建议
根据上述结论，可以采取以下措施促进粮食生产：（1）针对土地要素，东部地区应当合理科学地配置土地，同时要做好各项保护土地资源的工作。发展农业的同时还要保证耕地面积的稳定、调整并且优化土地的结构，提高单位面积产量，充分利用土地资源这一优势，以确保粮食丰收。同时中西部地区也同样需要保护好现有耕地。（2）针对劳动力要素，中西地区在拥有充分劳动力的前提下合理应用这一资源。加大劳动力的投入以此来增加粮食产量。现如今，劳动力大量涌入城市，致使农村出现有地无人耕的尴尬局面。各地***府应当针对这种现象，采取适合的应对措施，以防止劳动力的流失对农业生产的负面影响。（3）合理地使用化肥，化肥品种使用和剂量的使用都要因地制宜，这样才能对农业有促进作用。东中西部地区，要保证提高增产的同时合理使用化肥。可以适量增加的化肥使用量，以便促进农业生产。（4）中国农业机械化进程已经步入中级发展阶段，促进农业机械化又好又快发展，推进农业规模化、标准化、集约化、产业化经营，从传统农业向现代农业跨越。但是由于东中西各地区的自然地理特点不同，需要针对每个地区的需求进行合理的机械化农业生产。（5）东中西地区均要通过强化水资源管理、大力推行节约用水，要尽力提高农业灌溉率，加大水源开发等措施不断提高农业灌溉用水有效利用对于水资源严重缺乏地区、贫困地区、旱灾多发地区有重要意义。（6）在制度创新方面，农业现代化是从传统农业向现代农业转变的过程。农业现代化是制度变革或创新的过程。家庭联产承包责任制的使用让中国进入了农业的黄金期，极大地鼓励了农民的自主生产意识，提高了他们的积极性，因而促进粮食生产。农村税费改革***策普惠于民的前提是***府部门要切实贯彻执行，并在实践中不断完善。
4讨论
粮食生产论文第3篇
1BCC模型数据包络分析
（DEA）是运筹学的一个新的研究领域,1978年由Charnes和Cooper等人首先提出，以评价部门间的有效性问题。常见的模型有CCR和BCC。CRR模型是用来研究在固定规模报酬下，多输入、多输出的效率问题。1984年R.D.Banker,A.Charnes和W.W.Cooper又提出了一个BCC模型。BCC模型又称为纯技术效率模型（PTE）是在CCR模型的基础上剔除规模报酬因素后，考察各个决策单元的生产效率问题，以作为CCR模型的参考。用综合技术效率除以纯技术效率可得一个指标，称为规模效率（SE），表示当规模报酬可变时，生产前沿面与规模报酬不变时生产前沿面的距离。
2数据选取与说明
本文选取苏北28个县（市）作为研究对象，取Y粮食作物产量万吨）作为输出，X1农林牧渔从业人员（万人）、X2粮食作物播种面积（千公顷）、X3农业机械总动力（万千瓦）、X4农用化肥施用量（万吨）、X5农村用电量（亿千瓦时）作为输入，考察各县（市）农业生产效率，数据来源2013年江苏省统计年鉴。
二结论分析
1整体分析根据上表统计结果
可将28个决策单元分成4类，第1类为SE,TE,PTE均=1的决策单元即弱DEA有效的决策单元，共有9个，分别为丰县、沛县、淮安市区、涟水、洪泽、盱眙、东台、大丰、泗阳，结合表3的松弛变量，上述9个县（市）的s值均为〇，为DEA有效。均为规模报酬不变，可见这些地区的粮食生产的投入要素合理，不存在资源浪费，或价格失常的情况；第2类为SE、TE≠1，PTE等于或接近1的决策单元，为非DEA有效决策单元，包括邳州、连云港、灌南、金湖、响水、建湖、徐州市区、沭阳8个县（市）表明这些地区的粮食生产技术性较强，拥有较好的可持续发展，内部控制比较稳定，对资源、价格等外部因素依赖性弱，但是，规模效率较差；第3类为TE、PTE≠1，SE等于或接近1的决策单元，包括新沂、东海、灌云、盐城市区、滨海、射阳、宿迁、泗洪、睢宁9个县（市），在现有粮食生产规模水平上上述9个决策单元能取最佳效率，但是其纯技术效益较差；第4类为SE、TE、PTE指标均较小的决策单元，包括赣榆和阜宁两个县，粮食生产极不科学。
2SE、PTE对比分析
由于综合技术效率可以分解为纯技术效率和规模效率，即TE=SE×PTE因此对于综合技术效率较低的决策单元可以通过比较纯技术效率和规模效率，总结综合技术效率低的主要原因，如果纯技术效率＞规模效率，则表明综合技术效率低的主要原因是由规模效率引起的，反之同理。通过比较上述非DEA有效的19个样本，徐州市区、邳州、连云港市区、赣榆、灌南、金湖、响水、建湖、沭阳9个地区技术效率大于规模效率，因此应该把重心放到提高规模效率方面。剩余10个地区则须把重心放到提高技术效率方面。
3规模报酬分析
上述28个决策单元按照规模报酬可分为3类，第1类为规模报酬不变的地区，即DEA有效的10个决策单元，表明投入科学，达到了最有的组合，不存在冗余或不足的情况；第2类为规模报酬递增的地区，包括新沂、连云港市区、赣榆、灌南、金湖、盐城、响水、滨海、阜宁、射阳、建湖11个决策单元，这些地区的投入不足，扩大少量粮食生产的投入，可以获得大量的收益；第3类为规模报酬递增的地区，包括徐州市区、邳州、东海、灌云、宿迁、沭阳、泗洪7个决策单元，这些地区投入过量，产出不足，应适当控制投入。总体比较而言苏北粮食生产规模报酬递增地区略多于递减区域，
4冗余度的投影分析
假设产出一定，样本的各项投入须保证统筹安排，否则会出现投入冗余的情况，即相应指标的松弛量取值＞0，结合28个县（市）的粮食生产情况，进行投入冗余度的投影分析。，28个样本中存在投入冗余的有10个县（市），其中有1个投入项冗余的县（市）为新沂，2个投入项冗余的县（市）有东海、灌云、阜宁、射阳、宿迁、沭阳，3个投入项冗余的县（市）有徐州、赣榆和泗洪。表明上述县（市）在投入方面存在着一定的资源浪费现象，以东海县为例粮食播种面积为159.7千公顷，冗余值为28.361千公顷，粮食播种面积投入溢出比为17.8%，农业机械总动力119.7万千瓦，冗余值为36.074万千瓦，农业机械总动力投入溢出比为30.1%。
三对策结合
粮食生产论文第4篇
农业气象学的主要内容包括农业生物与气象的关系，农业气候资源开发、利用和保护，农业小气候的利用与调控等。现在，我们就这几个方面阐述粮食生产安全与农业气象的关系。
（1）农业气候资源开发、利用和保护农业气候资源研究的主要目的是充分、合理地开发、利用气候资源，同时还要科学地保护气候资源。众所周知，光、热、水、气是植物生长所必需的能量和物质，是重要的农业气候资源。农业气候资源分布极其不均衡，必然给各地带来明显的季节和年际变化特征。这就需要从实际出发，客观分析一个地区的农业气候资源多年平均状况和长期变化规律，因地制宜地确定作物布局、种植制度和农林牧渔的生产类型与结构，为规划和指导生产提供依据。
（2）农业气象灾害发生规律以及防御对策研究农业气象灾害，上文已经提到其范围，包括干早、洪涝、低温、霜冻、冰雹、台风等。这些农业灾害使农作物严重减产，影响国家粮食安全，对我国人口问题是提出了挑战。这也是农业气象灾害一直年受到国家的重视的原因。2.3开展农业气象情报、预报服务，研究农业气象情报、预报理论与方法开展农业气象情报、预报服务以及进行农业气象情报、预报研究是为农业生产服务的重要手段，其种类较多，主要有农用天气预报、农业气象灾害预报、作物生长期预报、作物生长状况及产址预报等。将准确、及时的各种农业气象情报、预报正确运用于生产过程中，可以取得巨大的经济效益和社会效益。
（3）农业气象空间数据挖掘技术的利用。我国农业空间数据信息量是很大的。农业空间信息的利用可以起到很大的作用，如何从这么多的信息中找到有用的信息呢？相关文献已经提出了农业空间信息管理方法。最新计算机技术已经可以通过各种空间规律、函数关系、线性趋势给人们提供参考。
（4）2GIS技术与农业气象相结合。利用现有的基础地理数据和农业气象数据，在农业气象灾情监测领域设计并开发农业气象灾情监测系统。系统能够实时监测气象信息，在灾情发生时能迅速对灾情进行大范围监测，快速、准确地实现监测区内的农业气象灾情分析以及等级划分，为***府及气象、农业等有关部门提供及时准确的信息，对粮食生产安全生产具有十分重要的意义。
粮食生产论文第5篇
一是实施种子工程。在小麦、玉米主产区建立小麦三级种子繁殖田和杂交玉米制种基地，年繁殖种子0．8万hm2，从2004年实现良种统供，到目前统供率达96％以上，小麦新品种小偃22、西农979、武农148、长旱58、秦农142等和玉米新品种郑单958、浚单20、先玉335等主栽品种占到总种植面积的75％以上，实现了优质品种全覆盖，新品种增产率达5％－10％。二是大力推广农作物病虫害综合防治技术。2004年以来，宝鸡市统防统治体系进一步完善，建立了定点监测，以点带面，全面防控的工作机制。示范区粮食作物病虫害综合防治面积达95％以上，尤其是小麦“三病两虫”及时有效的防治，后期“一喷三防”措施的落实，每年挽回粮食损失10万t。三是开展配方施肥技术。粮食的丰收要有一定的土壤肥力基础，近年来宝鸡市狠抓土壤培肥技术，科技人员按照山、川、塬不同类型土壤采样化验，提出方案，配方施肥，平均每667m2农田节约肥料3％，增产5％。四是高产创建带动。宝鸡市农业科技人员“十一五”以来，在九个县区组织开展了小麦玉米高产创建活动，数百名科技干部深入一线，通过培训农民，落实技术方案，重点抓好优良品种、规范播种、科学管理、合理施肥、化学除草、小麦玉米适时灌溉、小麦分次施肥等措施，取得了良好效果。其中小麦6．67hm2示范片和6．67hm2攻关田单产分别达到8172kg和8973kg，玉米分别达到9588．75kg和10779kg，其中2011年麟游县667hm2玉米高产创建示范平均单产达到12517．5kg，成为全省最高产量纪录，为宝鸡粮食连年增产做出了贡献，也为大面积生产提供了示范样板。五是农机化水平不断提高。2004年以来，宝鸡市积极落实农机购置补贴***策，粮食机械化生产水平不断提高，年农机总动力增长10万千瓦以上，不但***了生产力，也提高了生产效率，尤其是机收、机播、机耕面积快速增长，夏田高产区机收面积占到95％以上，玉米机收面积不断扩大。
粮食生产中存在的问题
粮食生产资源不足截止2010年，宝鸡市耕地30．67万hm2，比2005年的36．43万hm2又减少5．77万hm2，人均耕地到2007年为0．082hm2，与1995年相比，•181武世信等：宝鸡市粮食生产回顾及发展对策探讨•减少了22％，年均减少1．69％，低于全国0．093hm2的平均水平，不到世界平均水平的40％［3］。加之城镇化建设速度加快，人增地减的矛盾不可逆转。从水资源看，宝鸡市年均降水量636．6mm，水资源总量37亿m3，人均994m3，远远低于陕西省1200m3、全国2400m3的水平，而且时空分布不均，是粮食生产的重要限制因素。自然灾害频繁近年来，由于生态环境的不断恶化，宝鸡市自然灾害时有发生，给粮食生产造成一定的危害，旱劳灾害、高温大风出现频率有所增加。据专家分析，平均每3a就会出现一次较大的自然灾害，同时由于分散经营，耕作粗放，病虫发生机率增加，特别是小麦、玉米的病虫害有加重的趋势，防治不均衡，造成较大损失。（1）效益分析：由于粮食生产成本的增加，种粮效益不断下滑，据2007年调查，宝鸡市粮食生产平均投入产出比小麦为1∶1．3、玉米为1∶1．5，而水果为1∶3．3、蔬菜1∶，经济作物效益明显高于粮食作物［4］。在2012年全国两会上，我国著名农业专家袁隆平指出，据湖南省物价局统计，农民种植水稻亩纯收入只有7．5元，建议***府提高粮食收购价，保证粮食安全［5］。（2）人均纯收入中真正靠粮食增加的份额小。宝鸡市农民人均纯收入2010年达到5040元，居全省第六位。和2003年的1846元相比，增加了2．73倍，年均增长24％，增长幅度非常明显。但在农民人均纯收入构成中，工资性收入2289元占到45．4％，家庭经营性收入（包括第一、二、三产业）2184元，占到43．3％，财产性、***策性收入570元，占11．3％。从构成比例和增长速度看，其中种植业收入占总收入的31．9％，增长速度最缓慢，为15．2％，而第二、三产业收入增长速度分别为18．8％、23．4％，足见粮食生产的效益低下［6］。（3）人畜争粮矛盾突出。宝鸡市人均产粮2010年达到461．4kg。以2009年为例，人均产粮443．4kg，虽然高于全省300kg和全国398．7kg的水平，但宝鸡是畜牧大市，2010年比2009年净增奶牛13833头，生猪10万头，羊3．2万只，家禽63万只，共约需要增加粮食30万t。以2010年全年粮食总产计，扣除畜牧业之需，下余粮食289．74万t，人均粮食为380kg，和人均400kg的粮食指标虽然差距不大，但随着畜牧大市建设力度的加强和人增地减的实际，粮食总量需求将呈刚性增长。农村劳动力素质下降（1）主要劳动力外流。据2009年统计，宝鸡市农业人口约278万，农村劳动力约157万个，占56．6％，年龄在16－45周岁的农村劳动力79．36万个。据估计外出打工的劳动力约60万人，占农村中青年劳动力总数的76％。农村劳动力的大量转移，虽然带动了农民增收，但却留下年龄偏大的老孺妇女等非精壮劳动力，为粮食生产带来不利影响。（2）现有劳动力文化素质相对较低。宝鸡市现有劳动力中，初中及以下文化程度占65．54％，高中毕业占19．83％，真正在农村从事种植业的劳动力文化程度均在初中及其以下，加之科技文化培训体系不完善，缺乏职业农民，为科技普及增加了困难，农业高新技术应用力度不够。（3）轻视粮食生产。尽管各级***府部门强调绝不放松粮食生产，并从多方面支持，但农民对种植的重要性并没有引起重视，都从自身利益出发，注重的是经济增收，满足于粮食自给自足，并没有考虑粮食安全的大局。对农田重播种轻管理，不愿投资，耕作粗放，有的外出打工，不愿种地，甚至任其荒芜。
粮食生产论文第6篇
粮食生产有其特殊的生物生长规律，其技术效率受各种投入的数量、质量和使用时间的影响，涉及到整地、播种、灌溉、防虫、除草和收割等各个生产环节，主要取决于农民对粮食生产技术的了解和把握以及是否有能力及时合理地使用各种投入，因此与农村劳动力结构密切相关。中国农村劳动力的老龄化、女性化和教育水平的提高可能会对粮食生产的技术效率产生重要影响。相对于青壮年劳动力而言，老年劳动力的体力较差;但农业生产经验更丰富，技能更高;从事非农业活动的机会也较少，更专注于农业生产。农村劳动力的老龄化对粮食生产技术效率的影响取决于这三方面作用的相对大小，因而不能断定其必然会使之降低。林本喜和邓衡山对浙江省农村固定观察点样本数据的分析表明，农户主要劳动力的年龄对土地利用效率没有显著影响;胡雪枝与钟甫宁发现农村劳动力老龄化并没有对中国粮食生产产生负面影响;而本人之前的研究中利用了中国省级面板数据分析发现农村劳动力老龄化提高了农业生产的技术效率。相对于男性而言，女性劳动力的体力较差;在农村普遍的家庭养老背景下，既要照顾子女，还要照顾老人，洗衣做饭，家务负担较重，从事农业生产的时间较少，因此农村劳动力的女性化可能会降低粮食生产的技术效率。李旻和赵连阁利用国家农调队2003———2006年期间对辽宁农户固定观察点踪调查数据的分析发现，与男性劳动力为主的农户相比，“男女同耕”农户的产出较高，以女性劳动力为主的农户的农业产出较低;SongJiggins也发现，农村女性的农业生产率远低于男性。但是，农村女性劳动力一般不会从事非农兼业活动，对农业生产更专注，这种效应也可能抵消农村劳动力女性化对粮食生产技术效率的负面影响。Schultz有关人力资本的理论和Heckman、侯风云等人的些经验研究都表明，人力资本的增加有利于劳动力掌握和使用新的生产技术进而改进技术效率。随着中国农村劳动力的人均受教育年限的不断提高，即人力资本的持续增加，有望提高粮食生产的技术效率。已有研究表明，影响粮食生产技术效率的因素还有很多，考虑数据的可获得性，以下因素将作为中国农村劳动力结构的控制变量:第一，灾害。粮食生产性质特殊，干旱、积涝和病虫害等灾害都可能降低粮食生产的技术效率。YaoLiu和乔世君发现自然灾害显著降低了中国粮食生产的技术效率。第二，基础设施。基础设施建设可减少运输费用，提高农业生产的技术效率。第三，农业机械化。机械的使用可以大大节省体力，提高速度，能更好地满足粮食生产的季节性特征，因此有利于提高技术效率。乔世君、黄金波和周先波发现人均机械使用的增加提高了中国粮食生产的技术效率。
二、数据来源
本文使用2000－2008年期间除4个直辖市和外的26个省区数据进行实证分析，样本数为234个。由于缺乏投入粮食生产的劳动力、机械和化肥方面的统计数据，只有第一产业劳动力、农业机械总动力和农业化肥使用总量数据，参考YaoLiu的做法，本文用粮食播种面积占农作物总播种面积的比重将第一产业劳动力、农业机械总动力和农业化肥使用总量折算为相应的粮食投入。粮食产量(万吨)、农业机械总动力(万千瓦)、化肥(万吨)、粮食播种面积(千公顷)和农作物播种面积(千公顷)数据出自《新中国六十年统计资料汇编》;第一产业从业人员数(万人)出自历年《中国统计年鉴》;老龄人口负担比、女性化率、各教育水平的劳动力人数出自《中国人口与就业统计年鉴》;农作物受灾面积(千公顷)、乡村道路里程(万公里)①、耕地面积(千公顷)出自历年《中国统计年鉴》。
三、实证分析
(一)推算结果利用Frontier在估计模型之前，参照Liao的做法，对产出和各投入变量通过均除以相应变量全部样本的几何平均值进行了标准化。在技术非效率项中，各解释变量均在1%统计水平显著，且twom、tinf和tama在5%以上统计水平显著。需要指出的是，技术非效率项中回归系数的符号与通常的含义正好相反，正号表示该变量值的提高会降低技术效率，反之，负号表示该变量值增加会提高技术效率。old的回归系数为负，说明在样本期间老龄化提高了技术效率，但这种影响没随时间的推移发生变化，表明在样本期间农村劳动力老龄化有利于提高技术效率，但没有显著的时间趋势。相对于青壮年而言，农村老年劳动力经验较丰富，技能更高，从事非农业活动的机会也较少，更专注于农业生产，虽然体力较差，但日益普及的机械()作业大大弥补了农村老龄劳动力在体力上的弱势，因此农村劳动力老龄化提高了粮食生产的技术效率。wom回归系数为负，twom的符号为正，说明女性化提高了技术效率，但这种影响随时间的推移在下降，原因可能在于，女性在粮食生产中比男人更专注，但随着家庭收入的增加，妇女花在料理家务、赡养老人和照顾子女方面的精力越来越多，从而降低了对粮食生产的重视程度。李实利用1996年10个样本村的调查数据分析也发现，农村女性劳动力在农业经营中的报酬率也高于男性劳动力。edu回归系数的符号为负，说明教育提高了粮食生产的技术效率，这与人力资本理论是一致的，但没有显著的时间变化趋势。dis回归系数的符号为正，表明灾害率降低了粮食生产效率，这与预计相一致。inf及tinf回归系数的符号分别为负和正，说明农村基础设施建设有利于提高粮食生产效率，但这种作用随时间推移在下降，可能是因为基础设施投资的边际报酬递减定律在发挥作用。ama和tama回归系数的符号为正和负，说明农业机械化降低了粮食生产的技术效率，但这种作用在逐渐下降，其原因可能在于机械作业不如人工细致，在插秧、收割等重要环节的损失都比较大，但随着机械技术的改良，这种损失在逐渐下降。测算出的2000－2008年期间中国各省粮食生产的技术效率值表明:2000－2008年期间，中国平均的粮食生产技术效率为0.787，东、中和西部分别为0.884、0.776和0.690，说明中国粮食生产的技术效率还不高，并且存在地区差异，由东向西逐渐降低。技术效率较高的前10个省份中，东部占5个(广东、江苏、海南、辽宁、福建)，中部占4个(湖北、***、江西、湖南)，西部占1个(四川);后十位的省份中，东部占1个(河北)、中部占4个(吉林、黑龙江、内蒙古、山西)、西部占5个(云南、青海、陕西、甘肃、宁夏)。各地区在变化趋势上也出现了分化，在2000－2008年期间，全国及东部和中部地区基本上呈上升趋势，而西部整体上是下降的。
(二)模型的合理性检验为检验设定的合理性，笔者还推算了6个变形。从对数似然值来看，这些模型的拟合效果均不，进一步的检验结果也表明，最为合理，因此以下的全要素生产率分解分析以为基础。
(三)TFP变化的分解及其对产出增长的影响根据全要素生产率分解公式，计算得到各个年份粮食增长率，在2000－2008年期间，TFP年平均增长约为0.43%，技术进步和技术效率的年平均增长率分别为－0.56%和0.96%，规模报酬的年平均增长率为0.03%，几乎为零。由此可见，TFP的上升几乎全由技术效率的提高所致。但是，在不同的年份也有差异。例如，在2003年和2008年，技术效率分别较上年有所下降，反而阻碍了TFP的提高，TFP的提高主要是由技术进步拉动的。这也反映了中国粮食生产的另一个特点，即技术进步和技术效率的变动在大多数年份是反向变化的。此外，技术进步的贡献虽然在样本期间平均为负，但呈上升趋势，从2001年的－3.90%提高到了2008年的4.54%，其波动与本文用虚拟变量测量技术进步有关，也包含了一些重要事件(如***策)的影响。技术效率的贡献呈下降趋势，由2001的5.75%下降到了2008年的－2.90%，可能与农业支持弱化有关。综上所述，中国的粮食生产主要靠投入拉动，属于典型的粗放型增长模式，全要素生产率(TFP)的贡献大约仅占3成，表明通过提高全要素生产率促进粮食增长具有巨大的潜力，而技术效率是决定全要素生产率的主要因素，提高技术效率是促进粮食增产的重要途径。
四、结论与***策建议
粮食生产论文第7篇
粮安天下，粮食的稳定足量供给对社会和经济的稳定发展有着重要作用。目前，一方面是我国土地资源稀缺、农业生产的能源需求增加，另一方面是全球性能源供应紧张、价格不断上涨，因此如何合理配置粮食生产要素结构以提高粮食生产效率和能源效率，来实现粮食生产的可持续发展，成为我国粮食安全供应保障的重要途径。基于全要素能源效率视角对能源效率结构的变化进行逐年分解，对于划分粮食生产的能源效率不同阶段，并找出各阶段的主要影响因素，为我国未来的粮食生产与能源效率的发展方向与相关***策制定有着重要的指导意义。在经济发展这种从外延式的经济发展模式向内涵式的经济发展模式的转变过程中，国内外学者开始关注全要素生产率的提高，郭庆旺等在分析比较了四种全要素生产率测算方法的基础上，认为全要素生产率对我国的经济增长的贡献率较低，我国仍属于要素投入性的增长模式［1］，进一步采用非参数Malmquist指数方法对我国技术产业全要素生产效率的分析认为，技术进步是主要的贡献因素［2］。而我国宏观经济转型与增长的趋势也影响到了能源经济问题［3］。通过状态空间模型的分析表明技术进步、经济结构、能源消费结构和能源价格是产生能源效率变化的重要因素［4］，在运用IDA方法对我国能源消耗变化分析中，也同样认为技术进步是影响能源消耗强度变化的主要原因［5］。孙广生等结合原有DEA分析框架，进一步从能源视角重新对全要素生产率的分解分析结果表明，通过将能源效率的变化分解为技术进步、技术效率变化与投入替代效率的变化，认为其他投入要素替代的变化也是影响能源效率发挥的关键因素［6］。结合我国农业发展与粮食安全的现状及已有的全要素生产效率测算方法和能源效率分析思路，从能源视角对我国粮食生产的全要素生产效率的测算，并在此基础上对相应的能源效率进行解构，分析归纳影响因素，对指导未来农业与能源的可持续性发展有重要意义。在对1990～2004年对我国玉米全要素生产率、技术进步与技术增长变化的实证分析表明，技术进步是全要素生产率增长存在差异性的主要因素［7］；而基于宏观VAR模型的实证分解也证明了该观点［8］；在进一步的省级分品种粮食生产技术效率的研究中，亢霞等运用1992～2002年的数据并应用随机前沿分析方法（SFA）的测算分析表明，扩大土地经营规模对粮食产量增加有积极作用，但进一步增加肥料、种子和机械投入的增产潜力极为有限［9］；曹芳萍等进而就1991～2009年我国各地区的粮食生产全要素化肥效率以及东中西地区的效率差异分布进行了研究［10］，这种差异并未呈现长期明显的β收敛趋势［11］；师博等将知识存量纳入生产函数，从市场分割视角进行了省际全要素生产效率框架系的能源效率变化的影响因素实证分析，认为市场分割是效率差异化的主要原因［12］。值得注意的是，全面完整的能源视角的生产效率测算需要将化肥、农药纳入原有机械能源投入后的广义能源消耗体系，而由于这些能源要素投入单位不一，因此需要引入能值核算方法，徐键辉的研究采用了这种能值核算方法，并基于DEA分析方法比较分析了2004～2008年各粮食主产区的能源效率变化［13］。综上所述，针对我国长期以来主要粮食品种，从广义能源视角对全要素生产效率进行系统性的影响因素与能源效率变化分析的文献尚属少见。本文将在对1985～2010年我国粮食生产的能源要素进行广义能值核算的基础上，运用改进随机前沿生产函数模型（以下简称SFA）对全要素生产效率进行测算，并就测算结果进行我国粮食生产效率的影响因素，以及各类粮食生产的能源效率变化在技术进步、技术效率变化、投入替代变化层面上进行解构分析，进而得到相关结论。
二、我国粮食生产的能值核算及效率的历史演变与现状
我国作为土地资源稀缺、劳动力资源丰富的国家，生物型与机械型技术的共同发展是我国农业生产的发展路径［14］。目前，我国正处于经济结构转型的重要时期，不断开发与加强粮食生产中的生物性技术与机械性技术的扩散应用，在提高了传统农业生产要素配置与产出效率的同时，也必然伴随着农业生产中的能源消耗量与消耗结构的不断演变。
（一）能源类要素生产性投入变化
本文研究的粮食界定为包括稻谷（早籼稻、中籼稻和粳稻、晚籼稻）、小麦、玉米和大豆的主要粮食作物品种。粮食生产的过程既是生产能量物质的过程，同时也是消耗自然能源与投入能源的过程。前者主要指对于自然界中太阳能的消耗，后者的能源消耗方式则可以分为直接消耗与间接消耗，直接消耗主要是指农业机械所消耗的各种石油制品和电能，间接消耗则主要是指化肥、农药、农膜等投入品的使用。为全面展现农业生产的能源消耗情况，本文将后者所包含的直接与间接能源投入要素均定义为广义能源要素作为研究对象，并按照相应能值体系进行转化核算与无量纲加总。随着粮食生产技术与社会经济结构的不断发展，化肥、农药、电力以及机械柴油等主要能源类要素的投入量与投入结构也在发生着变化。从***1中能看到能源类要素的在每亩粮食作物投入的实际投入量与结构的演变过程。从相互的变化趋势上看，化肥、农药与柴油的投入与电力投入存在互补性。粮食生产中主要的电力投入体现在排水和灌溉上，因此其投入量也在一定程度上反应了每亩水资源的投入，其每亩投入的提高说明我国农田灌溉基础设施的逐渐完善。从投入量的演变角度看，电力投入量先上升，后基本达到稳定状态的小幅波动阶段，于2005年基本稳定在160千瓦时的水平上；农药和柴油的每亩投入量在稳步增加，且柴油的投入量增加幅度较大、有继续增大投入量的趋势，而农药的投入量则基本稳定；每亩化肥投入量从1985～1990年小幅增加，随后从1991～2000年开始呈阶段性下降趋势，从2001年开始，投入量上升并基本稳定在每亩135千克左右。从单位能源消耗结构上看，粮食单位生产的农药与柴油投入比重在增加，而化肥与电力投入则基本达到该阶段的稳定状态。
（二）粮食生产的能值核算及能源消耗量变化
随着保障粮食生产的相关***策的不断升级，粮食生产与管理技术的不断推广发展，使得我国粮食种植面积虽然存在1991～1994年和1999～2003年的小幅下降，但整体粮食种植面积从2004年开始逐年上升，到2010年达到8 663万公顷，粮食总产量也已实现了连续的增长。数据来源：根据1986～2011年《全国农产品成本收益资料汇编》、《中国物价年鉴》中数据，以1985年为基期，剔除了价格因素，进行整理计算得到（实际使用量）注：由于单位不统一，电力采用折线的次坐标表示，而其余采用比例柱状***的主坐标***2展示了1985～2010年的粮食的细分品种的能源消耗的结构趋势。总体上看，我国各类粮食生产的能源消耗均呈现不明显的周期上升趋势，尤其是1995年基本开始呈现稳定的上升趋势。从细分粮食品种的能源消耗量看，中稻（中籼稻和粳稻）、玉米、大豆的能源消耗量呈现上升的趋势；早籼稻和晚籼稻的能源消耗呈现下降趋势；小麦的能源消耗呈现有波动的上升趋势。这除了与粮食自身的能源需求特性有关，更与我国居民生活水平提高带来的粮食消费需求的提升是分不开的，即居民粮食需求总量增长与高质量粮食品种的需求的结构性增长。另外，随着玉米生物质能源用途逐渐被开发出来，大豆的补贴以及价格的逐渐提升，相应的生产积极性被调动起来，玉米及大豆的种植面积进而生产所需的总能耗在上升。
（三）各类粮食生产能源效率变化
作为衡量能源对于产出的贡献效率的主要指标，长时间跨度的粮食能源效率（产出与能源投入比）变化则展现了在不断加大能源类要素投入以提高粮食生产效率的过程中的实际利用效率的变化。如***3所示，我国粮食生产过程总体能源效率在1985～1994年、1995～2008年存在两次平缓的U型全周期变化，而且近一周期的绝对能源效率水平较上一周期有所降低。从各类粮食能源效率的角度看，大豆的能源效率显著高于其他品种，波动较大，在1997年存在较大的下降，随后能源效率稳定在相对低的水平上；早稻、玉米、晚稻和中稻依次较高于平均能源效率，而小麦则低于其平均水平，且均存在与总体能源效率相同的演变趋势，其中早稻、玉米和晚稻的能源效率波动较大，中稻和小麦的波动较小。从2001～2007年，总体上看，各类粮食生产的平均能源效率基本处于稳定状态。其中，中稻、小麦的能源效率基本稳定在各自的水平上，早稻仍在下降，玉米仍在大幅波动中，大豆则在有波动的上升中；2005年之后晚稻能源效率在达到低谷之后逐渐稳定。2009年的整体性能源效率下降则预示了现有情况下的，更低水平的能源效率时代的到来。
三、理论模型：TFP与能源效率的变化的分解
目前，测算全要素生产率（以下简称TFP）的主要方法包括随机前沿生产函数估计方法（参数型模型法）以及曼奎斯特生产率指数方法（非参数型模型方法）。目前，前者主要采用Frontier系列软件进行生产函数的经济学模型系数的估算，而后者主要采用DEAP进行数据包络分析方法的数学方法估算。在分解TFP，进而分解能源效率的过程中，两种方法在思路上都是将TFP分解成TP（技术进步）、TE（技术效率）以及SE（规模效率），所使用的基本数理框架是共通的，只是实证处理的方法不同。
（一）全要素生产率变化的分解根据曼奎斯特指数方采用距离函数对于TFP的变化率进行分解的最终公式如下：yt＋1yt＝Dt＋10（xt＋1，yt＋1）Dt0（xt，yt）×Dt0（xt＋1，yt＋1）Dt＋10（xt＋1，yt＋1）×Dt0（xt，yt）Dt＋10（xt，yt［］）1／2×yt＋1max（xt＋1；Tt）ytmax（xt；Tt）×yt＋1max（xt＋1；Tt＋1）ytmax（xt；Tt＋1［］）1／2（1）xt＋1其中，xt＝（xt1，xt2…xtn）代表t时期的主要投入要素，yt代表t时期的产出，Tt代表t时期的生产技术水平；同理，xt＋1、yt＋1、Tt＋1分别代表t＋1时期的主要投入要素、产出与技术水平。公式（1）中的三项分别代表引起TFP变动的技术效率变化、技术进步变化以及投入规模变化。
（二）全要素生产率框架下的能源效率变化分解（xt，yt）基于TFP变化的分解，仍然沿用分解框架，如果将主要的投入要素具体化为资本K、劳动力L、能源E，即＝（Kt，Lt，Et，Yt），容易得到能源效率变化的分解式：Eeff＝Yt＋1Yt×EtEt＋1＝Dt＋10（Kt＋1，Lt＋1，Et＋1，Yt＋1）Dt0（Kt，Lt，Et，Yt）×Dt0（Kt＋1，Lt＋1，Et＋1，Yt＋1）Dt＋10（Kt＋1，Lt＋1，Et＋1，Yt＋1）×Dt0（Kt，Lt，Et，Yt）Dt＋10（Kt，Lt，Et，Yt熿燀燄燅）1／2×yt＋1max（kt＋1，lt＋1；τt）ytmax（kt，lt；τt）×yt＋1max（kt＋1，lt＋1；τt＋1）ytmax（kt，lt；τt＋1熿燀燄燅）1／2（2）（2）式中，Eeff是能源效率的变化，集约形式表达的k＝KE，l＝LE，y＝YE，τt是t时期的前沿生产面，并与（1）式建立起联系，在全要素生产率框架保持不变的基础上，第三项由投入规模变化转变为集约形式的投入替代效应的变化［4］。
（三）能源效率变化在随机前沿生产模型上的改进应用基于以上已经成熟的能源效率分解，本文将上述的理论框架应用于SFA模型方法，在生产函数的经济学基础上，更加精确的对于各主要投入要素共同作用产生的TFP和能源效率的变化进行分解和估算。SFA模型相对于DEA是一种参数估计的前沿分析方法，主要优势在于可以将在分解TFP的基础上考虑技术的无效率性以及影响技术效率的变量。Battese和Coelli［15～18］先后对于随机前沿生产函数形式和方法进行了改进，为其后的实证研究建立了模型方法的数理基础。yit＝f（xit，t，β）exp（vit－uit）（3）其中f函数代表随时间变化的生产可能性边界x是投入要素向量，β是技术结构参数，t为时期变量，i表示第i种投入要素；u服从正态分布。为非负的随机误差项，反应技术效率的损失，其分布形态为零点截断型，根据Kumbhakar和Lovell［16］：TFP•TFP＝yy－∑nxitxit；TFP•TFP＝Lnf（xit，t，β）t－uitt＋（εt－1）∑nεitεt×xitxit（4）ε表示要素产出弹性，εt表示t时期所有投入要素产出弹性之和，其与1进行比较可以反应规模报酬的递增递减情况。（4）式是全要素生产率与产出率的关系以及其的分解，即技术进步、技术效率及规模效率变化率。（y／e）•y／e＝Lnf（xit，t，β）t－uitt＋∑nεit•xit（）e•xite＋∑nε（it）－1ee（5）其中，（5）式中第三项为替代能源变化率，反应单位能源投入的替代要素的产出效率的变化率；而第四项则是能源投入的规模积累效率变化率。前两项则保留了全要素生产率的测算框架。
四、模型构建与实证分析
考虑到我国粮食生产全要素效率，不但取决于传统的劳动力和土地、能源类要素投入，还取决于管理方式效率因素、生态环境因素、人力资源因素和宏观粮食***策因素。
（一）变量设置与数据来源
根据以上对影响我国粮食产量的因素分析，本文将影响粮食生产的因素分为生产要素、生产条件、人力资本以及宏观***策四类，分别以种植面积、劳动力、能源消耗，有效灌溉率、成灾率，初中以上比例，是否有粮食直补、良种补贴以及最低收购价来表示。其中，能源变量数值是根据能源类要素（化肥、农药、电力以及柴油）在各类粮食生产中的消耗量，依据《农业技术经济手册》中的对应能值核算。本文在进行测算的过程中，采用数据均以粮食的细分品种，即早稻（早籼稻）、中稻（包含中籼稻与一季粳稻）、晚稻（晚籼稻）、小麦、玉米、大豆六大类粮食作为的投入产出的实际用量为研究对象，以1985年为基期剔除了价格指数。数据主要来源于1985～2011年《中国农村统计年鉴》、《中国物价年鉴》、《全国农产品成本收益资料汇编》、《新中国60年统计资料》。
（二）模型构建
本文采用超对数生产函数形式，采用Fron－tier4．1进行多阶段的估算。所需构建的模型包括技术结构模型和技术非效率模型。具体地，本文将我国粮食生产随机前沿函数模型设定为：LnYit＝β0＋βkLnKit＋βlLnLit＋βeLnEit＋βtti＋12［βkk（LnKit）2＋βll（LnLit）2＋βee（LnEit）2＋βtt（ti）2］＋βklLnKit×LnLit＋βkeLnKit×LnEit＋βleLnLit×LnEit＋βktLnKit×ti＋βltLnLit×ti＋βetLnEit×ti＋vit－uit（6）其中，K代表播种面积（千公顷），L代表劳动力投入量（用工天数），E代表能值核算后的能源要素投入（千卡）；β为生产函数方程中各变量的系数，除表1中给出的变量，i表示第uit＝Zitδ＋eitZitδ＝δ0＋δirrIRRit＋δdisDISit＋δeduEDUit＋δfsDfsit＋δssDssit＋δlsDlsit＋δirrtIRRit×ti＋δdistDISit×ti＋δedutEDUit×ti＋δfstDfsit×ti＋δsstDssit×ti＋δlstDlsit×ti（7）其中，δ为技术非效率方程中，各解释变量的估计系数。在解释变量中，IRR代表有效灌溉率（％），DIS代表成灾率（％），EDU代表初中以上学历占比（％），Dfs（虚拟变量）代表粮食直补的实施情况，取值为1代表已实施该***策，取值为0代表尚未实施该***策，同理，Dss代表良种补贴的实施情况，而Dls代表最低收购价***策的实施情况。
（三）测算结果与能源效率变化的分解
根据1985～2010年的数据进行实证的计量估算的结见表1。首先，从我国粮食生产的技术结构方程的各要素估计结果看，劳动力一次项系数显著为负，二次方项系数显著为正，与时间的交叉项系数为正，说明劳动力要素的单独作用存在短期的冗余现象，而长期这种现象将会逐渐消失，产出弹性为负且程度递减，但是长期存在正向的贡献趋势。而土地要素贡献效果则不明显，仅有土地与时间交叉项系数显著为负，说明土地要素对投入产出贡献存在逐步减弱的过程。能源要素一次项系数显著为正，说明该要素的单独作用对我国粮食产出有明显贡献。其次，从要素交叉作用的角度看，土地与劳动力交叉项系数显著为负、能源交叉项系数显著为正、劳动力与能源交叉项系数显著为负，说明能源与土地投入存在技术进步上的互补性，而土地与劳动力、劳动力与能源要素的交叉作用则存在不同程度的替代性，这与生物化学型能源投入与土地要素的互补性和机械型能源投入与劳动力要素的替代性的假设相一致。在技术非效率方程的测算中，负的系数代表其增长存在减少技术效率损失的作用，相反的，正的系数代表其增长存在增加技术效率损失的逆向作用。关于该方程的测算结果表明，初中以上的受教育程度项系数显著为负，但是其与时间的交叉项系数显著为正且系数值较小，说明其对技术效率在初始阶段存在减少损失的作用，但这种作用在长期积累过程中存在微弱递减效果。粮食直补、粮食良种补贴虚拟变量项系数显著为正，但是其与时间的交叉项系数显著为负，说明其对技术效率在初始阶段存在资源配置下的技术效率的负向作用，但在长期，两类补贴***策逐渐发挥出作用，对技术效率的提高起到了促进的作用。本文进一步根据模型的估计结果带入公式（5），进行能源效率变化的因素分解计算。根据公式（5），能源效率变化可以分解为全要素生产率框架下SFA分解得到的因素技术进步、单位能源消耗的其他要素投入的替代效率的变化、规模积累变化率以及其他制度与环境因素。从4～7***总体来看，劳动替代变化率波动较大，基本主导着能源效率的变化趋势。除大豆外的其他粮食技术进步的正向增长变i类粮食作物；t表示年份（t＝1，2，3，…26）。vit－uit是复合误差项，vit～iid（0，σ2v）表示设定误差、测量误差和随机因素对前沿面的影响；uit表示技术非效率，相互***且非负，其技术效率函数部分设定如下：化明显且存在逐步提升的空间。就***4的水稻能源效率的结构分解上看，劳动替代变化率的波动最大，其次是土地替代的变化率。土地替代与能源效率一直呈现反向的替代式变动，但其变动幅度逐渐减弱，说明整个阶段能源效率的发挥体现在与土地资源互补的生物化学型能源要素的投入上，但是随着化肥使用量的逐渐增加，这种关联性变化在逐渐弱化；而1999～2005年，劳动替代基本与能源效率呈现反向的替代式变动逐渐开始明显，说明随着种粮劳动力的不断减少，诱致性机械型能源效率在逐渐地发挥出来。其他种类粮食的能源效率结构也有类似相关变化趋势，但仍有各自的特点。玉米与大豆的规模积累变化率都经历了中间一段时期的较大幅度的波动，直到最终达到稳态，基本不变，说明玉米与大豆在中期阶段的能源投入规模的不断积累时期已经逐渐完成；玉米土地替代变化的反向互补作用较为明显；前两者整体能源效率波动有未来进一步扩张的趋势，而后两者则在一定范围内波动。
五、主要研究结论
本文采用对于传统的能源效率测算的改进方法，在全要素生产率的研究框架下，以能源要素的能值核算为基础，运用改进的SFA模型对1985～2010年我国6类粮食品种在生产效率进行了实证分解，并根据测算结果对影响生产效率的因素进行了细致分析，并进一步将能源效率变化进行了分解分析。主要研究结论概括如下：***4 水稻能源效率变化结构***5 小麦能源效率变化结构
第一，我国粮食每亩投入的能源要素中，化肥和农药的需求还在不断扩张，而电力与化肥等投入则目前基本趋于稳定状态；粮食生产的总能源消耗逐年增多，结构上尤以中稻和玉米消耗比重在不断上升；粮食能源效率整体呈现周期型下降趋势。