潘文軒

（中共上海市委黨校 上海發(fā)展研究院，上海 200233）

一、提出問題

糧食問題歷來是我國國民經(jīng)濟發(fā)展的戰(zhàn)略問題（習(xí)近平，1992）。[1]在糧食問題中，生產(chǎn)成本是一項極其重要的關(guān)鍵因素。糧食生產(chǎn)成本不僅直接關(guān)乎種糧經(jīng)濟效益與糧農(nóng)收入，還會間接影響國家糧食安全與糧食國際市場競爭力。近十余年來，我國糧食生產(chǎn)成本上升較快，不斷擠壓利潤空間，種糧凈收益明顯下降，導(dǎo)致糧農(nóng)普遍增收乏力。因種糧的經(jīng)濟效益低甚至虧損，各地農(nóng)民種植糧食的積極性下降，不少糧農(nóng)改種經(jīng)濟作物或外出務(wù)工，一些地區(qū)雙季作物改成單季，季節(jié)性拋荒現(xiàn)象也越來越突出（王曉君等，2020）。[2]這對糧食生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展與糧食安全產(chǎn)生了不利影響。此外，糧食生產(chǎn)成本快速上升還在一定程度上推動了國內(nèi)糧價上漲，使國內(nèi)外糧價倒掛現(xiàn)象更加凸顯，國內(nèi)糧食的國際市場競爭力持續(xù)下滑。

如何解決我國糧食領(lǐng)域的上述問題呢？在開放經(jīng)濟條件下，面對國內(nèi)外糧價倒掛的局面，利用價格支持政策提高種糧經(jīng)濟效益和糧農(nóng)收入的空間非常有限，政府過度干預(yù)糧價容易加劇糧食“高進口、高庫存”壓力。受W TO補貼規(guī)則方面的限制，通過財政補貼增加糧農(nóng)收入、提高農(nóng)民種糧積極性也面臨較多約束。在此情況下，控制生產(chǎn)成本過快上升就成為提高種糧經(jīng)濟效益和糧農(nóng)收入，進而保障糧食生產(chǎn)穩(wěn)定與國家糧食安全的關(guān)鍵舉措。那么，近十余年來我國糧食生產(chǎn)成本為何呈現(xiàn)快速攀升趨勢？推動成本快速上升的主要因素又是什么？搞清楚上述問題，有助于我們認(rèn)識糧食生產(chǎn)成本上升的成因，進而尋求有針對性的降成本策略，這對提高我國農(nóng)業(yè)質(zhì)量效益和競爭力、促進農(nóng)民持續(xù)增收與確保糧食安全均有重要意義。

為此，本文根據(jù)《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》提供的糧食生產(chǎn)成本和收益數(shù)據(jù)，利用要素成本貢獻度分解法，從全國和省級兩個層面對2004—2018年我國糧食生產(chǎn)成本快速上升之源進行實證分析，從中得到一些降低糧食生產(chǎn)成本的政策啟示。鑒于稻谷、小麥和玉米是我國三大主要糧食作物，在我國糧食生產(chǎn)中占主體地位。因此，本文的研究對象限定為這三大主糧的生產(chǎn)成本及其變化。

二、相關(guān)文獻綜述與本文創(chuàng)新點

綜觀國內(nèi)外關(guān)于糧食生產(chǎn)成本的相關(guān)文獻，研究內(nèi)容主要集中在成本特點、成本比較、成本影響因素等方面。在糧食生產(chǎn)成本特點上，學(xué)界重點關(guān)注成本水平與結(jié)構(gòu)及其變化。有研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)展中國家糧食生產(chǎn)成本普遍偏高（R ena，2010）。[3]基于糧食生產(chǎn)成本空間差異性較大的現(xiàn)實，學(xué)者們對糧食生產(chǎn)成本開展了國際比較和國內(nèi)地區(qū)間比較。H afner（2003）比較了全球188個國家主要糧食作物的生產(chǎn)成本及構(gòu)成，揭示了糧食生產(chǎn)成本的跨國差異性特征。[4]國內(nèi)學(xué)者將中國糧食種植成本同美國等國外主要產(chǎn)糧國進行對比，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前中國主糧的生產(chǎn)成本已處于偏高水平（朱險峰和巫成方，2016；Q ian等，2016；李鋒，2020）。[5-7]另外，國內(nèi)種糧成本的地區(qū)間比較研究結(jié)果顯示，在成本水平和成本結(jié)構(gòu)上均存在較顯著的區(qū)域差異（閆麗珍等，2003；楊瑋宏和廖媛紅，2020）。[8-9]除此之外，學(xué)者們還探究了影響糧食生產(chǎn)成本的因素，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)規(guī)模、農(nóng)地質(zhì)量、勞動生產(chǎn)率等因素對糧食種植成本均有重要影響（S tephen和S und q uist，1989；F uglie，2008）。[10-11]

改革開放以來，我國的糧食生產(chǎn)成本發(fā)生了較大變化，國內(nèi)學(xué)界對這一現(xiàn)象及其成因開展了大量研究。學(xué)界普遍認(rèn)為，我國糧食生產(chǎn)成本總體上呈上升態(tài)勢，但具體到特定時間段則有所差異。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)：畝均成本在經(jīng)歷90年代初緩慢增長后，在1994—1996年間急劇上漲，之后幾年略有下降（萬勁松，2004）。[12]從2004年起，成本又進入新一輪上升階段，呈較快上漲趨勢（張利庠和陳秀蘭，2012）。[13]學(xué)者們運用不同方法分析了成本變化的原因，其中一個常用方法是從成本構(gòu)成入手，計算各分項成本對總成本的貢獻度。鄧大才（2008）測算得到，各要素成本對糧食生產(chǎn)成本增長貢獻度從高到低依次為物質(zhì)服務(wù)費用、人工成本、土地成本。[14]藍海濤和姜長云（2009）的分析結(jié)果表明，在推動主糧生產(chǎn)成本上升的各種因素中，化肥費是首要因素，其次是人工成本、機械作業(yè)費。[15]黃翔和柯新利（2017）通過計算，得出人工成本對主糧生產(chǎn)成本上升的貢獻度最高的結(jié)論。[16]楊軍等（2020）在分期比較中發(fā)現(xiàn)，驅(qū)動玉米生產(chǎn)成本上漲的首要因素從土地成本轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯こ杀尽17]另有一些學(xué)者利用回歸分析實證檢驗了各分項成本對糧食生產(chǎn)成本變化的影響程度。如許存興等（2016）發(fā)現(xiàn)，人工費用和直接費用提高是導(dǎo)致主糧生產(chǎn)成本上升的主因。[18]盧德成（2018）的實證結(jié)果顯示，對玉米生產(chǎn)成本變化影響最大的因素是勞動力投入。[19]還有學(xué)者采用隨機前沿成本函數(shù)法探究糧食生產(chǎn)成本上升之源。據(jù)王善高和田旭（2017）測算，要素價格調(diào)整效應(yīng)是驅(qū)動主糧生產(chǎn)成本增加的首要因素。[20]劉婷（2019）的分析表明，要素稟賦結(jié)構(gòu)對稻谷生產(chǎn)成本效率有重要影響。[21]梳理現(xiàn)有文獻可以看到，關(guān)于我國糧食生產(chǎn)成本上升的主次成因的分析結(jié)論并不完全一致，這很大程度上緣于所考察的時間范圍和糧食作物的差異。除了定量研究外，也有學(xué)者結(jié)合中國特殊的國情農(nóng)情，通過定性分析揭示了推動糧食生產(chǎn)成本攀升的深層次原因。如王雙進（2014）、W ang和Chen（2015）認(rèn)為糧食生產(chǎn)成本上升的根本原因是生產(chǎn)經(jīng)營效率低下、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施供給不足、生產(chǎn)中資源浪費嚴(yán)重和農(nóng)業(yè)科技貢獻度偏低。[22-23]

綜觀現(xiàn)有相關(guān)研究，在定量分析我國糧食生產(chǎn)成本上升成因的各種方法中，分項成本貢獻度分解法是運用較廣泛的一種。其主要優(yōu)點是直接從總成本構(gòu)成角度分析，原始數(shù)據(jù)獲取方便，測算結(jié)果也比較直觀。然而，基于分項成本貢獻度分解的現(xiàn)有研究仍存在一些不足之處和局限性。一是缺乏對不同糧食作物成本貢獻度結(jié)構(gòu)的比較分析。不同糧食作物的要素投入結(jié)構(gòu)有別，各種要素成本對不同糧食作物生產(chǎn)成本變化的相對影響程度可能會有差異①例如，我國小麥的機械化水平明顯高于稻谷和玉米，由此可預(yù)計，小麥在物質(zhì)成本貢獻度上可能會高于稻谷和玉米，而在人力成本貢獻度上則可能低于稻谷和玉米。。但現(xiàn)有文獻對分項成本貢獻度的測算，或是僅針對三大主糧平均，或是僅針對某一種糧食，很少對不同糧食作物的成本貢獻度結(jié)構(gòu)作比較。二是少有對不同地區(qū)成本貢獻度結(jié)構(gòu)的比較研究。鑒于各地糧食生產(chǎn)條件不一，各分項成本對生產(chǎn)總成本的相對作用大小會有地區(qū)差異。但目前只有少數(shù)學(xué)者（柴斌鋒等，2007）測算了各分項成本對糧食生產(chǎn)成本影響的區(qū)域差異，[24]且他們采用的是回歸分析法而非貢獻度分解法。三是未能進一步探究各種要素投入的數(shù)量與價格各自對生產(chǎn)總成本變化的影響。目前尚不清楚我國糧食生產(chǎn)成本的上升，究竟有多少歸因于要素投入數(shù)量的變化，又有多少歸因于要素價格水平的變動。盡管馬曉河（2011）對此作了初步探索，[25]但其研究對象是全國層面三大主糧平均，未進行分作物、分地區(qū)考察。綜上可見，運用成本貢獻度分解法分析糧食生產(chǎn)成本變化的原因，仍有繼續(xù)完善與推進的空間。

本文對我國主糧生產(chǎn)成本上升之源的探討，旨在彌補上述現(xiàn)有研究的不足，深化和拓展成本貢獻度分解法在糧食生產(chǎn)成本變化成因?qū)嵶C分析中的運用。相比以往文獻，本文的特點和創(chuàng)新之處為：一是分作物、分地區(qū)探究了主糧生產(chǎn)成本上升之源，將要素成本貢獻度分解推進至各主糧作物和主產(chǎn)省份層面，進而揭示主糧生產(chǎn)成本上升成因的作物、省際差異性，這對分類施策控制成本過快上升帶來了有益啟示。二是對推動主糧生產(chǎn)成本上漲的首要要素成本（勞動力成本）作了價格效應(yīng)與數(shù)量效應(yīng)的分解，并分主糧作物和主產(chǎn)省份測算出兩者對生產(chǎn)總成本上升的貢獻度，得到了勞動力價格與投入變化各自對生產(chǎn)總成本上升的影響，這使成本貢獻度分解法更深入一步。三是以全國平均成本為參照系，通過繪制各主糧作物生產(chǎn)成本區(qū)域格局變化圖，刻畫了各省份相對成本水平的變動情況，并識別出在成本上由絕對優(yōu)勢轉(zhuǎn)為絕對劣勢以及絕對劣勢進一步擴大的主產(chǎn)省份，這有助于確定控制主糧生產(chǎn)成本過快上升的重點省份。

三、全國主糧生產(chǎn)成本上升的要素成本貢獻度分解

（一）全國層面主糧生產(chǎn)成本過快上升現(xiàn)象及特點

2004年以來，我國主糧生產(chǎn)成本步入新一輪上升期②2004年是我國三大主糧平均單位成本由降轉(zhuǎn)升的拐點之年。，呈現(xiàn)出快速攀升趨勢（圖1）。從2004年到2018年，三大主糧平均（下文簡稱“主糧平均”）每畝成本由395.5元增加至1093.8元，年均增長7.5%。其中，稻谷畝均成本由454.6元增加至1223.6元，年均增長7.3%；小麥畝均成本由355.9元增加至1012.9元，年均增長7.8%；玉米畝均成本由375.7元增加至1044.8元，年均增長7.6%。該期間，由于單產(chǎn)的提高，主糧單位成本（即每千克成本）增速略低于畝均成本增速，主糧平均和稻谷、小麥、玉米單位成本的年均增速分別是6.7%和6.7%、7.1%、6.5%。

圖1 我國主糧生產(chǎn)成本快速上升趨勢

我國主糧生產(chǎn)成本的增速處于過快水平，這主要體現(xiàn)在兩個方面：一方面，與國際上其他產(chǎn)糧大國相比，我國主糧生產(chǎn)成本的上升速度明顯偏快。以美國為例，其稻谷、小麥、玉米單位成本在2004—2018年的年均增速分別僅為1.2%、1.6%和2.7%，大大低于我國的增速。生產(chǎn)成本迅速上升，已成為我國糧食國際競爭力下降、糧食進口大幅增加的重要原因之一（鐘甫寧，2016）。[26]另一方面，與主糧價格上漲速度相比，主糧生產(chǎn)成本的增長也明顯偏快。2004—2018年，主糧平均和稻谷、小麥、玉米價格的年均增速分別為3.2%和3.5%、2.9%、3.0%，遠低于相應(yīng)單位成本的年均增速。在此情況下，主糧平均和稻谷、小麥、玉米的凈收益率已分別從2004年的33.2%和38.5%、32.3%、26.4%大幅降至2018年的-8.5%和5.1%、-18.7%、-18.5%。種糧不賺錢甚至虧損，既制約了糧農(nóng)的增收，又嚴(yán)重影響農(nóng)民種糧的積極性。

（二）不同要素成本對全國主糧生產(chǎn)成本上升的貢獻度

1.要素成本的分類及貢獻度分解方法。農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)要素主要包括資本、勞動、土地等，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)常見形式中，要素投入通常也分為資本要素、勞動要素、土地要素三大類（H eady和D illon，1961；K udaligama和Y anagida，2000；涂圣偉，2017）。[27-29]據(jù)此，基于要素投入視角可將主糧生產(chǎn)成本劃分為資本成本、勞動力成本、土地成本，這是主糧生產(chǎn)要素成本的一級分類。其中，資本成本涵蓋了機械、工具、種子、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、水電、燃料、修理等方面的成本。三類一級要素成本可作進一步劃分。對于資本成本，借鑒陳瑜琦和李秀彬（2009）等學(xué)者的做法，根據(jù)資本投入的主要目的是增加糧食單產(chǎn)、替代勞動力抑或兩者皆否，將資本成本依次分為增產(chǎn)性（投入）成本、省工性（投入）成本、其他資本成本。[30]其中，增產(chǎn)性成本主要指購買種子、化肥、農(nóng)藥、地膜所花費的成本，省工性成本主要包含機械、工具、燃料、修理等方面的成本，而其他資本成本則囊括了同增加單產(chǎn)和替代勞動力均不太相關(guān)的其余資本成本。對于勞動力成本，根據(jù)勞動力是自有的還是雇傭的，將勞動力成本分為家庭用工折價和雇工費用。對于土地成本，根據(jù)土地是自有的還是租賃的，將土地成本分為自營地折租與流轉(zhuǎn)地租金。上述成本項目形成了主糧生產(chǎn)要素成本的二級分類。

本文采用要素成本貢獻度分解法，測算各種要素成本對我國主糧生產(chǎn)成本上升的相對影響程度大小，據(jù)此找出推動主糧生產(chǎn)成本快速上升的主次要因素。要素成本貢獻度的分解測算，分別從一級要素成本、二級要素成本兩個層面展開，成本用單位成本來度量。某項成本對生產(chǎn)總成本貢獻度的計算公式如（1）式所示：

其中，ci表示第i項成本項目的單位成本，C表示單位總成本，下標(biāo)0和i分別表示基期和截止期。在本文中，基期和截止期分別為2004年與2018年。全國層面的成本貢獻度分解，旨在從總體上考察我國主糧生產(chǎn)成本快速上升的主次要成因。

2.原始數(shù)據(jù)來源。《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》（下文簡稱《匯編》）直接提供了家庭用工折價、雇工費用、自營地折租、流轉(zhuǎn)地租金的數(shù)據(jù)?！秴R編》中的物質(zhì)與服務(wù)費用大致上對應(yīng)于資本成本，在物質(zhì)與服務(wù)費用的細(xì)分成本項目中，種子費、化肥費、農(nóng)家肥費、農(nóng)藥費、農(nóng)膜費可歸為增產(chǎn)性成本，而租賃作業(yè)費、燃料動力費、技術(shù)服務(wù)費、工具材料費、修理維護費、固定資產(chǎn)折舊可歸為省工性成本。對于其他直接費用、稅金、保險費、管理費、財務(wù)費和銷售費，因它們與增加單產(chǎn)或替代勞動力無直接關(guān)系，故歸為其他資本成本。

3.要素成本貢獻度分解結(jié)果及分析。先對一級要素成本的貢獻度進行分解。結(jié)果顯示（表1）：就主糧平均而言，對生產(chǎn)總成本上升貢獻度最高的是勞動力成本，其次是資本成本，而土地成本的貢獻度最小。由此可見，勞動力成本上漲是推動全國主糧生產(chǎn)成本上升的最主要因素。從不同主糧作物來看，稻谷和玉米的勞動力成本貢獻度均大于資本成本貢獻度。但是，小麥的勞動力成本貢獻度則略低于資本成本貢獻度。這種現(xiàn)象可從不同作物的要素投入結(jié)構(gòu)差異來解釋。同稻谷和玉米相比，小麥的機械化水平與化肥投入水平都較高①第三次全國農(nóng)業(yè)普查結(jié)果顯示，2016年末我國小麥的機耕、機播和機收比重分別達到94.5%、82.0%和92.2%，稻谷的機耕、機播和機收比重分別為83.3%、29.0%和80.1%，玉米的機耕、機播和機收比重分別是73.7%、69.9%和61.7%，顯然，小麥的機械化水平明顯高于稻谷和玉米。另根據(jù)《匯編》相關(guān)數(shù)據(jù)計算，2004—2018年小麥的每畝化肥折純用量比稻谷多14.6%、比玉米多10.5%，可見，小麥的化肥投入水平也高于稻谷和玉米。，而勞動用工時間則較少②根據(jù)《匯編》相關(guān)數(shù)據(jù)計算，2004—2018年小麥的每畝勞動用工天數(shù)（家庭用工天數(shù)與雇工天數(shù)之和）比稻谷少27.6%、比玉米少20.9%。，這使得小麥的資本勞動比率更高。在相對更加依賴資本投入的情況下，資本成本對小麥生產(chǎn)成本上升的影響程度也就超過了勞動力成本。另外，無論是稻谷、小麥還是玉米，其土地成本貢獻度均明顯低于勞動力成本和資本成本的貢獻度，這表明在主糧生產(chǎn)成本上升過程中，土地成本上漲對生產(chǎn)總成本的推動作用居于次要地位。土地成本推動主糧生產(chǎn)成本上升的力度之所以相對較小，一個很重要的原因在于近十多年來我國努力通過提高單產(chǎn)而不是僅僅擴大播種面積的途徑來實現(xiàn)主糧增產(chǎn)③從2004年到2018年，我國主糧播種面積增加了28%，而主糧產(chǎn)量增加了50%，可見，提高單產(chǎn)是主糧增產(chǎn)的重要原因。，糧食生產(chǎn)中耕地集約化利用水平的提高在一定程度上減輕了土地成本壓力。

再進一步對二級要素成本的貢獻度進行分解。結(jié)果發(fā)現(xiàn)（表1）：第一，家庭用工折價的貢獻度遠超其他成本項目，是推動主糧生產(chǎn)成本快速上升的首要因素。盡管近年來糧食生產(chǎn)現(xiàn)代化進程持續(xù)推進、資本替代勞動力成為基本趨勢。但到目前為止，糧食種植對家庭勞動力的總體依賴程度仍較高。隨著城鎮(zhèn)化與工業(yè)化的快速發(fā)展，我國農(nóng)民的非農(nóng)就業(yè)機會和收入來源大幅拓寬，農(nóng)業(yè)勞動力機會成本不斷提—— —————高，在糧食生產(chǎn)勞動密集度依然較高的情況下，這必然導(dǎo)致糧食種植中家庭用工折價的快速攀升。第二，自營地折租、增產(chǎn)性成本、省工性成本的貢獻度相差不大，三者均低于家庭用工折價的貢獻度，它們是引起主糧生產(chǎn)成本上升的重要因素。第三，流轉(zhuǎn)地租金的貢獻度并不高，但其快速增長態(tài)勢需要引起重視。流轉(zhuǎn)地租金盡管并非導(dǎo)致主糧生產(chǎn)成本快速攀升的主因，但其年均增速是所有二級成本項目中最高的。稻谷、小麥、玉米的流轉(zhuǎn)地租金年均增速，比其生產(chǎn)總成本年均增速分別高出8.9、9.2和3.5個百分點。隨著今后耕地流轉(zhuǎn)面積進一步擴大，如果租賃價格延續(xù)以往快速上漲趨勢，流轉(zhuǎn)地租金對主糧生產(chǎn)成本的拉動作用可能會明顯增強。第四，在所有二級成本項目中（其他資本成本除外），雇工費用的貢獻度是最低的，對主糧生產(chǎn)成本上升的正向推動力最小。由于農(nóng)村青壯年勞動力短缺、雇工工價偏高等原因，當(dāng)前我國主糧生產(chǎn)中的雇工規(guī)模并不大，雇工費用占生產(chǎn)總成本比重僅略高于3%。因此，雖然雇工工價在持續(xù)上漲，但雇工費用帶動生產(chǎn)總成本上升的力度仍很小。第五，其他資本成本的貢獻度為負(fù)，成為抑制生產(chǎn)總成本上升的力量。這主要歸因于21世紀(jì)初期農(nóng)村稅費改革特別是取消農(nóng)業(yè)稅后，農(nóng)民務(wù)農(nóng)的稅費負(fù)擔(dān)大幅減輕，由此降低了主糧的生產(chǎn)成本。

表1 全國主糧生產(chǎn)成本上升的要素成本貢獻度分解 單位：%

四、主產(chǎn)省份主糧生產(chǎn)成本上升的要素成本貢獻度分解

（一）主糧生產(chǎn)成本的省際增長差異及區(qū)域格局變化

從全國層面看，我國主糧生產(chǎn)成本自2004年以來出現(xiàn)了快速上升現(xiàn)象。但就不同省份而言，各省份主糧生產(chǎn)成本上升有快有慢，增速上存在一定程度的差異。以小麥為例，年均增速最高的河南高達10.1%，而最低的內(nèi)蒙古為5.6%。鑒于缺少主糧平均的分省份數(shù)據(jù)，而稻谷也只有分品種的省級數(shù)據(jù)，故本文考察與比較各省份晚秈稻、粳稻①稻谷主要包括秈稻和粳稻兩大類，秈稻主要種植在南方、粳稻主要種植在北方。其中，秈稻又分為早秈稻、中秈稻和晚秈稻。產(chǎn)量最高與最低的分別是晚秈稻和早秈稻，中秈稻與粳稻的產(chǎn)量大體相當(dāng)。綜合考慮品種的產(chǎn)量和代表性，本文在省際比較時選取晚秈稻和粳稻為研究對象。、小麥、玉米生產(chǎn)成本的增長情況。在進行省際比較時，重點關(guān)注主產(chǎn)省份種糧成本的變化。其原因在于，糧食主產(chǎn)區(qū)是糧食生產(chǎn)的關(guān)鍵區(qū)域與核心地帶，對保障國家糧食安全具有舉足輕重的作用。進入21世紀(jì)以來，我國糧食及其主要品種生產(chǎn)集中的步伐加快（姜長云和王一杰，2019），[31]糧食產(chǎn)量持續(xù)向主產(chǎn)區(qū)集中，到2018年13個主產(chǎn)省份糧食產(chǎn)量占全國的比重已升至78.7%（中國宏觀經(jīng)濟研究院課題組，2019）。[32]在此背景下，主產(chǎn)省份主糧種植成本高低對全國主糧生產(chǎn)成本具有決定性影響，主產(chǎn)省份主糧種植成本變化也成為全國主糧生產(chǎn)成本變動的晴雨表。

參照“2010年全國學(xué)生體質(zhì)健康檢測細(xì)則”的要求，由經(jīng)過統(tǒng)一培訓(xùn)的檢測人員使用統(tǒng)一的儀器和統(tǒng)一的操作方法對調(diào)查對象進行檢測。每天抽取5%的調(diào)查對象對各項檢測指標(biāo)進行復(fù)測，排除錯、漏項及體檢不合格的樣本，數(shù)據(jù)采用雙錄入。

2004—2018年，各種主糧作物的主產(chǎn)省份②不同主糧作物的主產(chǎn)省份有所不同，其中，晚秈稻的主產(chǎn)省份包括湖南、四川、湖北、江西、安徽、廣東、廣西，粳稻的主產(chǎn)省份包括黑龍江、江蘇、吉林、遼寧、安徽、寧夏；小麥的主產(chǎn)省份包括河南、山東、安徽、河北、江蘇、湖北；玉米的主產(chǎn)省份包括黑龍江、吉林、山東、內(nèi)蒙古、河南、河北、遼寧、山西、陜西。中均有一些省份在成本增速上高于全國平均水平。具體而言：在晚秈稻主產(chǎn)省份中，廣東、安徽、湖北與湖南的增速都超過了全國增速，增長最快的廣東的年均增速高出全國1.35個百分點。在粳稻主產(chǎn)省份中，黑龍江與吉林的增速大幅高于全國增速，導(dǎo)致兩省單位成本由低于全國均值變?yōu)楦哂谌珖怠Ｔ谛←溨鳟a(chǎn)省份中，安徽、江蘇與河北的增長略快于全國水平，河南的年均增速高于全國近3個百分點，使得其單位成本與全國均值之比從0.72攀升至1.05。在玉米主產(chǎn)省份中，除內(nèi)蒙古和吉林外，其他大多數(shù)省份的增速均超過全國增速。

以全國平均成本為參照系，將區(qū)域成本低于或高于全國平均成本的情形，分別視為處于絕對成本優(yōu)勢、絕對成本劣勢狀態(tài)。出于簡便目的，絕對成本優(yōu)勢、絕對成本劣勢在下文中簡稱為成本優(yōu)勢、成本劣勢。由于各地區(qū)成本增速與全國平均成本增速存在不同程度差異，各地區(qū)生產(chǎn)主糧的成本優(yōu)勢或成本劣勢狀態(tài)發(fā)生了較明顯變化。為了直觀地反映這種變化，將相關(guān)省份晚秈稻、粳稻、小麥和玉米2004年與2018年的單位成本繪制在圖2中，并以全國均值為分界線，將成本圖劃分為四個區(qū)域。位于區(qū)域Ⅰ的省份，在成本上始終處于劣勢；位于區(qū)域Ⅱ的省份，其成本由優(yōu)勢狀態(tài)轉(zhuǎn)為劣勢狀態(tài)；位于區(qū)域Ⅲ的省份，始終擁有成本優(yōu)勢；位于區(qū)域Ⅳ的省份，其成本由劣勢狀態(tài)變?yōu)閮?yōu)勢狀態(tài)。從圖2可以看出：在各主糧作物的主產(chǎn)省份中，黑龍江與吉林粳稻的成本優(yōu)勢已經(jīng)失去，河南在小麥上的成本優(yōu)勢不復(fù)存在，遼寧的玉米成本也從優(yōu)勢狀態(tài)轉(zhuǎn)向劣勢狀態(tài)。廣東和廣西（下文簡稱“兩廣”）晚秈稻、遼寧和寧夏粳稻、河北小麥、陜西玉米長期處于成本劣勢狀態(tài)，其中，兩廣晚秈稻單位成本大幅高于全國均值，需要引起重視。另外，有些主產(chǎn)省份盡管在某主糧上還保持著成本優(yōu)勢，但其優(yōu)勢程度趨于下降。例如，安徽的晚秈稻、小麥成本與全國平均成本之比，在2004年分別為0.79和0.86，但到了2018年分別上升至0.87和0.93。湖南與湖北的晚秈稻、江蘇的小麥以及黑龍江、山東、河南、河北、山西的玉米，也都出現(xiàn)了不同程度的成本優(yōu)勢減弱現(xiàn)象。

圖2 各主糧作物單位生產(chǎn)成本區(qū)域格局的變化

（二）主產(chǎn)省份主糧生產(chǎn)成本上升的要素成本貢獻度結(jié)構(gòu)比較

由于各地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式與糧食種植條件等方面有所不同，各種要素成本對糧食生產(chǎn)成本上升的影響程度存在一定的區(qū)域差異。通過要素成本貢獻度結(jié)構(gòu)的省際比較，能較好揭示主糧生產(chǎn)成本上升成因結(jié)構(gòu)的省際差異。省級層面的要素成本貢獻度分解，仍采用和全國層面一樣的方法，省際比較范圍限定在主糧主產(chǎn)省份。

在晚秈稻各主產(chǎn)省份中，廣東與廣西的要素成本貢獻度結(jié)構(gòu)非常接近，對比湖南、湖北、江西與安徽四省有較大差異。這主要表現(xiàn)為：兩廣勞動力成本的貢獻度最高，屬于勞動力成本推動為主模式；而在其他四個主產(chǎn)省中，貢獻度最高的均是資本成本，屬于資本成本推動為主模式。兩廣地區(qū)晚秈稻的勞動力成本貢獻度之所以高，與這兩個省份的地形特點有關(guān)。兩廣的丘陵山地占耕地比例較高，地塊小而分散且崎嶇不平導(dǎo)致農(nóng)業(yè)機械化推進受阻，糧食生產(chǎn)綜合機械化水平落后全國平均水平較多①以廣東為例，2016年該省水稻耕種收綜合機械化率不到70%，低于全國平均水平約10個百分點。。機械替代人力進展相對較慢，使勞動力成本成為推動兩廣晚秈稻生產(chǎn)成本快速上升的首要因素。

表2 主產(chǎn)省份晚秈稻生產(chǎn)成本上升的要素成本貢獻度分解 單位：%

比較粳稻各主產(chǎn)省份的要素成本貢獻度結(jié)構(gòu)（見表3）可以發(fā)現(xiàn)，寧夏屬于勞動力成本推動為主模式，安徽和江蘇屬于資本成本推動為主模式，至于黑龍江、遼寧和吉林，則屬于土地成本推動為主模式，這與東北三省粳稻生產(chǎn)成本中土地成本占比相對較高直接有關(guān)②東北三省粳稻生產(chǎn)成本中的土地成本占比，明顯高于全國均值和其他主產(chǎn)省區(qū)。。盡管推動?xùn)|北三省粳稻生產(chǎn)成本攀升的最主要因素都是土地成本，但從土地成本增長的內(nèi)部結(jié)構(gòu)來看，黑龍江與吉林、遼寧又有顯著區(qū)別。黑龍江土地成本上漲主要來自流轉(zhuǎn)地租金的提高，而吉林和遼寧土地成本增長的主因是自營地折租上升。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因是，在土地流轉(zhuǎn)率上，黑龍江長期遠高于全國平均水平，而吉林和遼寧則長期低于全國平均水平③相關(guān)數(shù)據(jù)詳見《中國農(nóng)村經(jīng)營管理統(tǒng)計年報（2018年）》。，這使得黑龍江流轉(zhuǎn)土地租金占土地成本之比超過了吉林和遼寧；隨著流轉(zhuǎn)土地面積持續(xù)擴大和土地租賃價格快速提高，自2010年起黑龍江粳稻的流轉(zhuǎn)土地租金就開始反超自營土地租金，在土地成本中占據(jù)了主體地位。

表3 主產(chǎn)省份粳稻生產(chǎn)成本上升的要素成本貢獻度分解 單位：%

表4 主產(chǎn)省份小麥生產(chǎn)成本上升的要素成本貢獻度分解 單位：%

玉米各主產(chǎn)省份要素成本貢獻度結(jié)構(gòu)的差異性也較大（見表5）。由表5可知，陜西、山西、河北、山東與遼寧均屬于勞動力成本推動為主模式，其中，陜晉冀三省勞動力成本的貢獻度遠大于其他兩大類要素成本。河南、黑龍江與吉林屬于土地成本推動為主模式，土地成本上漲是導(dǎo)致這三省玉米生產(chǎn)成本上升的首要因素。不同于玉米其他主產(chǎn)省，內(nèi)蒙古屬于資本成本推動為主模式。在玉米所有主產(chǎn)省份中，內(nèi)蒙古的資本成本貢獻度最高而勞動力成本貢獻度最低，這與其快速調(diào)整玉米生產(chǎn)中的要素投入結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。2004—2018年，內(nèi)蒙古省工性資本成本年均增速高出全國年均增速近3個百分點。與此同時，每畝家庭用工天數(shù)從8.1天減少至2.2天，降幅大于全國平均降幅約24個百分點。由此可見，內(nèi)蒙古資本成本貢獻度高而勞動力成本貢獻度低的現(xiàn)象，很大程度上是資本替代勞動力進展較快的結(jié)果。另外，結(jié)合圖2還可以推斷，內(nèi)蒙古在玉米種植中大力使用資本替代勞動力，取得了較好的節(jié)約總成本的效果，使其成本優(yōu)勢進一步增強。

表5 主產(chǎn)省份玉米生產(chǎn)成本上升的要素成本貢獻度分解 單位：%

五、勞動力價格與投入變化對主糧生產(chǎn)成本上升的影響

前文分析表明，從全國層面看，勞動力成本是推動我國主糧生產(chǎn)成本上升的最主要要素成本；從省級層面看，在不少主糧主產(chǎn)省份特別是長期處于成本劣勢狀態(tài)的省份，勞動力成本對主糧生產(chǎn)成本上升的貢獻度也高于資本成本和土地成本?？梢?，勞動力成本在主糧生產(chǎn)成本上漲過程中的作用舉足輕重。勞動力成本同時取決于勞動力的價格與投入，勞動力投入通常用勞動時間衡量。那么，勞動力價格與勞動時間兩因素各自對主糧生產(chǎn)成本變化帶來了怎樣的影響呢？這需要作進一步的研究。

（一）主糧生產(chǎn)中勞動力價格與投入的變化

2004—2018年，我國主糧生產(chǎn)中的勞動力價格與投入發(fā)生了顯著變化。在勞動力價格上，一方面，非農(nóng)就業(yè)機會增加與非農(nóng)收入水平提高使農(nóng)戶家庭用工的機會成本不斷上升。另一方面，農(nóng)村農(nóng)業(yè)勞動力的不斷流失導(dǎo)致種糧雇工工價明顯提高，兩方面因素共同推動勞動力價格持續(xù)攀升。在勞動力投入上，由于糧食生產(chǎn)中不同要素間具有替代性，勞動力與機械、化肥、農(nóng)藥均有明顯的替代關(guān)系（孔祥智等，2018）。[33]隨著務(wù)農(nóng)機會成本逐漸走高和大量農(nóng)村青壯年勞動力外出務(wù)工，用省工性資本投入替代勞動力投入就成為現(xiàn)實選擇（王雙進和張曼，2019），[34]這促使勞動時間趨于減少。

從全國層面考察，主糧平均的勞動日工價從13.7元/日提高到84.9元/日，雇工工價從22.5元/日提高到122.9元/日。與此同時，勞動時間由9.9天/畝下降為4.8天/畝，其中，家庭用工天數(shù)由9.4天/畝減少至4.5天/畝，雇工天數(shù)由0.5天/畝減少至0.3天/畝。不難看出，主糧生產(chǎn)中勞動力價格的增幅遠高于勞動時間的降幅。由此可初步推斷，與勞動力投入變動相比，勞動力價格變動對勞動力成本以及生產(chǎn)總成本變化的影響程度會更大。分作物來看，稻谷、小麥和玉米生產(chǎn)中勞動力價格與投入的變化軌跡，也表現(xiàn)出同主糧平均相類似的特點①因篇幅限制，正文中不再列出相關(guān)數(shù)據(jù)。。

從省級層面考察，在各種主糧作物生產(chǎn)中，盡管勞動力價格與投入在不同主產(chǎn)省份的變化狀況存在一定差異，但基本趨勢大體上一致，即勞動力價格提高的同時勞動力投入減少且前者增幅高于后者————————降幅。另外，與勞動日工價、雇工工價和家庭用工天數(shù)普遍呈單向變化不同的是，不少主產(chǎn)省份雇工天數(shù)變化的波動性較大①例如，在粳稻主產(chǎn)省區(qū)雇工天數(shù)變化上，黑龍江總體上持續(xù)下降，遼寧是先升后降，而江蘇則呈現(xiàn)出近似W型的變動軌跡。。不過，因雇工天數(shù)遠低于家庭用工天數(shù)，其對總的勞動時間的影響很小。家庭用工天數(shù)的單邊減少，決定了勞動力投入總體上呈持續(xù)下降態(tài)勢。

（二）勞動力價格與投入貢獻度的測算方法

運用統(tǒng)計學(xué)中的因素分析法，將勞動力成本變化分解為由勞動力價格引起的變化和由勞動力投入（勞動時間）②在貢獻度測算中，勞動時間指生產(chǎn)每千克糧食所耗費的勞動時間（天數(shù)）。引起的變化兩部分。兩者分別稱為價格效應(yīng)和數(shù)量效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，可進一步測算出勞動力價格提高的價格效應(yīng)與勞動力投入減少的數(shù)量效應(yīng)各自對主糧生產(chǎn)成本上升的影響程度。

設(shè)勞動力成本為cL，家庭用工折價為cLh，雇工費用為cLe，則有cL=cLh+cLe。其中，cLh=whLh，wh和Lh分別表示勞動日工價和家庭用工天數(shù)；cLe=weLe，we和Le分別表示雇工工價和雇工天數(shù)。勞動力成本變化額可按式（2）進行分解，下標(biāo)0和t分別表示基期（2004年）和截止期（2018年）。

式（2）中的whtLht-wh0Lht與wh0Lht-wh0Lh0分別表示家庭用工的價格效應(yīng)與數(shù)量效應(yīng)，wetLet-we0Let與we0Let-we0Le0分別表示雇工的價格效應(yīng)與數(shù)量效應(yīng)。由此，便可得到勞動力總的價格效應(yīng)φw（式3）和數(shù)量效應(yīng)φL（式4）。將各種效應(yīng)除以生產(chǎn)總成本變化額，就能測算出相應(yīng)的貢獻度。

（三）勞動力價格與投入貢獻度的測算結(jié)果

從全國層面看，2004—2018年，勞動力價格變化對主糧生產(chǎn)成本上升的影響程度很大（見圖3）。就主糧平均而言，價格效應(yīng)的貢獻度達到了53.6%。分作物考察，稻谷、小麥、玉米價格效應(yīng)的貢獻度分別為54.4%、46.9%和59.2%。同期，因勞動時間趨于減少，勞動力投入對主糧生產(chǎn)成本上升的影響為負(fù)（見圖3）。如果勞動時間保持不變，隨著勞動力價格快速提高，勞動力成本將是現(xiàn)實水平的2倍。由此可見，節(jié)約勞動力投入起到了良好的降成本效果。鑒于勞動力成本以家庭用工折價為主，家庭用工的機會成本與時間變化對生產(chǎn)總成本變動的影響更值得關(guān)注。測算結(jié)果（見圖4）顯示，從主糧平均來看，勞動日工價、家庭用工天數(shù)對生產(chǎn)總成本上升的貢獻度分別為49.1%和-12.5%。

圖3勞動力價格與勞動時間貢獻度

圖4勞動日工價與家庭用工天數(shù)貢獻度

資料來源：根據(jù)歷年《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》相關(guān)數(shù)據(jù)計算。由此可見，家庭用工價格效應(yīng)在推動主糧生產(chǎn)成本上漲中的關(guān)鍵作用。

從省級層面（主產(chǎn)省份）看，2004—2018年，無論是勞動力價格貢獻度還是勞動力投入貢獻度，均存在較明顯的省際差異（見表6）。在廣西晚秈稻、寧夏粳稻、山西和陜西玉米種植中，勞動力價格提高對生產(chǎn)總成本上升的貢獻度均超過了60%，顯示出勞動力價格推動主糧生產(chǎn)成本上漲的強勁作用。此外，經(jīng)測算還發(fā)現(xiàn)，在所有二級要素成本項目中，各主產(chǎn)省份勞動力價格的貢獻度都是最高的，這意味著勞動力價格提高是導(dǎo)致各主產(chǎn)省份主糧生產(chǎn)成本快速上升的最重要因素。而各省份勞動力價格的提高，均主要源于家庭用工機會成本即勞動日工價的攀升，這與全國層面的計算結(jié)果是一致的。

表6 主產(chǎn)省份勞動力價格與投入的貢獻度 單位：%

六、主要結(jié)論與政策啟示

本文運用要素成本貢獻度分解法，從全國和主產(chǎn)省份兩個層面實證分析了2004—2018年我國主糧生產(chǎn)成本快速上升之源。實證研究得到的主要結(jié)論是：第一，我國主糧生產(chǎn)成本自2004年以來上升過快，單位成本增速既高于國外主要產(chǎn)糧大國，也高于國內(nèi)糧價上漲速度。成本增長的省際差異使我國主糧生產(chǎn)成本的區(qū)域格局發(fā)生了較大變化，不少主產(chǎn)省份的成本優(yōu)勢喪失或削弱，還有一些主產(chǎn)省份的成本劣勢進一步惡化。第二，從全國層面考察，對主糧生產(chǎn)成本上升貢獻度最高的一級、二級要素成本分別是勞動力成本、家庭用工折價。分主糧作物看，稻谷、小麥和玉米生產(chǎn)成本上升的主次成因有所不同，有別于稻谷和玉米，小麥生產(chǎn)成本上漲受資本成本的影響略大于勞動力成本。第三，從主產(chǎn)省份層面考察，各主糧作物生產(chǎn)成本上升的要素成本貢獻度結(jié)構(gòu)存在省際差異，大多數(shù)省份屬于勞動力成本推動為主或資本成本推動為主模式、少數(shù)省份屬于土地成本推動為主模式，這種省際差異與各省區(qū)糧食生產(chǎn)方式和條件上的區(qū)別有關(guān)。第四，2004年以來，我國主糧生產(chǎn)中的勞動力價格快速攀升而勞動力投入趨于減少。勞動力價格特別是家庭用工價格的提高，成為各主產(chǎn)省份主糧生產(chǎn)成本上漲的首要成因，而減少勞動力投入起到了良好的降成本作用。

本文的研究還帶來了一些有益的政策啟示：首先，要高度重視部分主產(chǎn)省份主糧生產(chǎn)成本上漲顯著過快現(xiàn)象。近十多年，廣東晚秈稻、河北小麥、陜西玉米的成本劣勢進一步擴大，而黑龍江和吉林粳稻、河南小麥、遼寧玉米的成本由優(yōu)勢狀態(tài)轉(zhuǎn)為劣勢狀態(tài)。為此，有必要將上述省份相應(yīng)作物列為控制主糧生產(chǎn)成本過快上升的重點，加快研究解決方案。其次，鑒于主糧生產(chǎn)成本上升的要素成本貢獻度結(jié)構(gòu)在不同主糧作物、不同主產(chǎn)省份間存在差異，需要根據(jù)具體情況采取因作物、因地制宜的成本控制策略。對于勞動力成本推動為主的情況，重點是促進資本和技術(shù)對勞動力的替代，努力減少糧食生產(chǎn)中的勞動力投入；對于資本成本推動為主的情況，關(guān)鍵是從提高糧食生產(chǎn)資料使用效率與降低糧食生產(chǎn)資料價格兩方面入手，結(jié)合實際情況尋求有效控制資本成本的措施；對于土地成本推動為主的情況，既要提升耕地集約化利用水平，又要避免農(nóng)地流轉(zhuǎn)價格不合理地過快上漲。再次，基于主糧生產(chǎn)成本上升主要源于勞動力價格尤其是家庭用工價格快速上漲的現(xiàn)實，應(yīng)加快要素投入結(jié)構(gòu)調(diào)整、增加省工性投入，盡量節(jié)約勞動力使用。一方面，通過提高綜合機械化水平、促進勞動節(jié)約型技術(shù)進步、發(fā)展社會化專業(yè)服務(wù)等途徑，進一步節(jié)約主糧生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的勞動力使用，努力降低勞動力成本。另一方面，依靠技術(shù)創(chuàng)新、集中采購與技能培訓(xùn)降低農(nóng)機購置及作業(yè)成本，積極研發(fā)并推廣適合丘陵山地的中小型農(nóng)機，加快大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)在糧食生產(chǎn)領(lǐng)域的運用，增強資本和技術(shù)替代勞動力帶來的降成本效應(yīng)。