投入要素对农业可持续发展影响

农户农业生产投入要素包括土地、劳动力、种子、肥料、农药、农机、农膜、水等。国内外众多关于投入要素对农业生产影响的研究包括投入要素综合研究、投入产出效率、土地投入要素、劳动力投入要素、农机投入要素、水投入要素等几个方面。

1.投入要素综合研究

黎雪林等（2004）以灰色系统理论为基础，建构了关联分析模型，通过对近年来影响广西农业增长的各生产要素的分析，认为农业投资是促进广西农业增长的关键性生产要素。范建刚等（2005）以陕西省为例，利用灰色关联分析方法，分析研究1983—2004年的粮食产量与农业劳动力、播种面积、肥料用量、农机总动力、有效的灌溉面积和成灾面积等投入要素的关联情况，结果显示：影响陕西省粮食产量的前3位投入要素仍然是农业劳动力、有效的灌溉面积和播种面积；而且，肥料用量、农机总动力和成灾面积3种投入要素对粮食产量的影响由弱到强。李平等（2006）以陕西省调查区为例，运用计量模型对农户粮食生产投入过程中的影响因素进行定量分析，结果发现：规模经营和农业收益对粮食投入有正的影响，然而粮食的自给程度和劳动力素质的提高不利于农户粮食生产；同时影响农户粮食生产的劳动投入和资金投入的因素有很大差异。丁文斌（2007）等以湖北省为例，运用DEA方法，定量分析1990—2004年粮食生产投入要素，研究结果显示：湖北省粮食生产过程中生产要素投入过多，要素投入有松弛量，特别是2004年农机和肥料要素的投入。王云（2010）运用灰色系统理论建立关联分析模型，对我国1981—2008年间农业增长及其影响因素：农作物播种面积、农业劳动力、政府财政支农、农业贷款、农机总动力以及肥料使用量等因素进行了定量分析，研究结果是农业投资、农机总动力和肥料使用量是促进中国农业增长的关键性生产要素。黄建军（2010）以河南省为例，运用灰色关联法，定量分析该省农业总产值和农业生产条件的关系，得出：对河南省农业总产值影响最大的是农业机械化，影响较大的是肥料、农药、水和电，影响较小的是农业劳动力数量。李鹏（2012）等采用逐步回归、统计分析、异方差和序列相关检验等计量技术和方法，综合分析了农业生产要素投入与农业经济增长之间的关系。实证分析结果：首先，生产要素的投入在农业经济增长过程中具有重要的作用，其中农用柴油使用量、肥料使用量、水资源投入对农业经济增长的作用弹性系数分别为0.300、0.573、0.719，具有显著的正向影响；其次，农业劳动力、土地规模、农用机械化水平、农药使用量、塑料薄膜、电力使用、农业科学技术等农业生产要素的投入对于农业经济增长的作用较小。

2.投入产出效率方面研究

张元红（1996）用选取回归分析法对1989—1992年我国省域农业产出弹性进行研究，分析结果显示：农业产出弹性由低到高的是播种面积、劳动、固定资产、中间投入，其产出弹性分别为0.05、0.10、0.17、0.69，现代投入物仍然对农业生产具有最大的贡献，即固定资产、中间投入、肥料和农用动力等。Echevarria（1998）在假设土地报酬不变的情况下，用Slow生产函数方法，以加拿大为例，利用其1971—1991年的20年省域农业生产数据，对农业生产函数进行研究估算，研究结果是：资本要素对省域农业生产的贡献率为0.426 5，劳动力对省域农业生产的贡献率为0.413 8，土地经营规模对省域农业生产的贡献率为0.159

7，但是，省域间的三大要素对农业生产的贡献率是不同的。高立金（1998）运用OLS回归法和C-D农业生产函数研究分析山西、河北、安徽的农业生产投入要素效率，其研究分析的要素包括农业劳动力、耕地面积和物质资本。林秀梅等（2003）利用双衬数模型，对比分析了我国1989年和2000年的粮食生产投入要素的农业产出弹性，在模型中农业产出弹性最大的投入要素是粮食播种面积，同时肥料用量和劳动力投入的产出效益也在逐渐增加。Hu & Mc Aleer（2005）依据1991—1997年我国30个省域的面板数据，研究分析我国农业部门的生产效率，运用C-D生产函数的随机效应模型估算的结果是：肥料施用量、劳动力、土地经营规模和机械的产出弹性分别为0.529 0、0.234 7、-0.134 7和-0.197 6。辛翔飞和秦富（2005）依据C-D生产函数，利用1988—2003年我国30个省域的土地、劳动、物质费用的面板数据，从要素投入和全要素生产率的角度对农业经济增长因素进行实证研究，得出劳动力资源产出弹性、物质费用产出弹性、土地产出弹性分别为0.106 6、0.489 0、0.265 9。吴玉鸣（2006）运用空间计量经济学模型分析了我国省域农业生产的空间分布模式和空间依赖性，分析测算了农业生产要素的投入产出弹性及规模报酬情况。得到的结论有：我国省域农业产出存在明显的空间依赖性，空间分布表现为局域集聚的特征；劳动力投入对农业产出的弹性为0.50，资本投入对农业产出的弹性为0.43，而土地规模的贡献不明显，因此，影响我国省域农业产出最主要的决定因素仍然是劳动力和资本两种投入要素，目前我国处于农业生产要素投入规模报酬逐渐递减阶段。朱再清等（2006）以湖北省为例，利用1993和2003两年的有关粮食生产的截面数据，选取了OLS方法建立湖北省粮食产量的回归模型，对比分析不同时期粮食生产投入要素的产出弹性，得到了以下结论：影响湖北省农作物产量的最重要因素是播种面积。辛翔飞和刘晓昀（2007）利用传统要素分解方法在研究农业经济增长的基础上，运用生产函数回归分析方法分解地区间农业劳动生产率的差异及其影响因素。分析结果表明：要素察赋差异仍是影响中国不同地区农业劳动生产率的重要因素，其中要素察赋差异导致东、中、西部地区农业劳动生产率产生差异，东西部为38.26%，东中部为71.56%；不同地区间其余部分的农业劳动生产率的差异主要是由于投入要素产出弹性系数的不同所致。Lio & Liu（2008）依据127个国家1998、2000和2002三年的农业增加值的平衡面板数据，研究其农业生产要素的产出弹性，研究结果是：肥料施用量产出弹性为0.06～0.25，役畜产出弹性为0.10～0.17，土地经营规模产出弹性为0.14～0.20，劳动力产出弹性为0.19～0.28，机械产出弹性为0.22～0.32。贺正楚等（2011）将DEA评价方法应用于2008年我国31个省市农业生产的效率评价，以各个省市农业生产的投入与产出数据为依据，研究分析发现北京等5个省市农业生产的产出已达到规模最优，农业生产在投入结构上也是技术有效的；我国其他的26个省市农业生产效率还比较低，农业生产投入结构不够合理。石慧等（2009）在对改革开放以来我国农业的增长以及地区差异进行统计分析的基础上研究农业产出弹性，对1985—2005年农业生产函数的估计发现，从业人员的产出弹性为0.423 1，播种面积的产出弹性为-0.129 1，生产性固定资产的产出弹性为-0.169 0，农业生产呈规模报酬递增。

3.土地投入要素研究

卫新等（2003）以浙江省农户为例，通过实地调查，研究证实当农户经营的土地小于2hm2时，农户农业经营要素的配置比较合理，由于农户农业经营规模的不断扩大，农业生产绩效逐渐上升；但是，当农户农业经营的土地大于2hm2时，特别是土地经营规模大于5.3hm2，农户的资源配置不在合理范围内，结果每公顷土地的平均纯收益逐渐下降。胡初枝等（2007）利用多元回归模型定量分析江苏省铜山县农户土地经营规模对农业生产效率的影响，研究结果显示：随着土地经营规模的扩大，有利于优化配置土地、资金和农村劳动力，而且合理利用农业全要素。滕海峰（2011）以甘肃省榆中县青城镇农户为例，运用Logistic回归模型和多元线性回归模型两种方法，研究分析农业生产中的土地要素对农户的纯收入、生产性投资行为、用工行为、农业科学技术利用行为的影响，研究结果显示：土地要素对农户纯收入具有非常明显的正向影响，但是，其对农户非农业收入具有负面作用；同时土地要素对农户收入水平影响不明显。(www.zuozong.com)

4.劳动力投入要素研究

国外学者对于劳动力投入要素的研究中最有成效的是Rozelle et al（1999），其通过调查研究发现：首先，劳动力的迁移对于农产品的产出具有显著的直接的负面影响；其次，虽然劳动力的迁移减少了农业劳动力，但是，外出劳动力的工资却增加了家庭收入；而且，农业产出与劳动力的转移二者不具有相关性。杜鹰和白南生（1997）根据四川和安徽两省外出和非外出农户的调查资料，进行对比分析，得出以下结论：外出农户的农业生产过程中，用资金代替劳动；农户外出就业并不会导致农业生产效率的提高或者下降。蒲艳萍等（2011）以西部农村为例，运用实地调查方法，对流动劳动力的特征及其对农业经营的影响进行定量分析，分析结果显示：首先，农村劳动力流动主要是已婚的文化程度较高的青壮年男性，对于农业投入及农业生产效率的提高和农业技术推广的影响并不明显。但是，这种劳动力流动增加了留守劳动力的劳动强度，同时，对于先进农业科技的普及应用以及现代农业的可持续发展产生了消极影响；其次，这种劳动力流转有利于促进土地流转，合理配置农村劳动力、水和土地等基本资源。

5.农机投入要素研究

研究农机对农户农业生产的影响，大多数学者认为：农机投入要素对农业生产有一定的贡献。杨青等（2000）以陕西省1980年以来农机投入数据为依据，运用C-D生产函数法和有无比较法两种方法定量分析陕西省的农机投入要素对农业生产的贡献率，结果显示：利用C-D生产函数计算的1990—2000年的农机投入要素的贡献率是20.79%；利用有无比较法计算的1998年农机投入要素的贡献率略高，为21.10%。魏宏安等（2002）运用回归分析法和柯布-道格拉斯生产函数模型法两种方法，利用甘肃省的统计数据，建立了1981—1999年农业生产函数模型，分析计算该地区农机投入要素对种植业产出的贡献率是21.22%，因此，要不断提高农机的投入和农业机械化水平。李兴国等（2006）以河北省为例，运用C-D生产函数法，建立了1994—2003年期间的农业生产函数模型，研究结果显示：农业机械化和物质消耗投入要素对农业生产的贡献率分别为0.451和0.841，河北省农业经济仍然是粗放型增长方式。仪秀琴等（2009）以黑龙江省为例，利用统计资料，选取了柯布-道格拉斯生产函数法和多元线性回归法，分析结果为：黑龙江省农业机械化对农业生产的贡献率为76%。李海明（2010）以广东省为例，分析研究了其1988—2008年21年期间的农业机械化发展情况，运用生产函数模型研究计算广东省农业机械化对农业生产的贡献率，结果显示：广东省农业机械化与粮食产量存在典型的正相关关系。彭澧丽等（2011）以湖南省为例，首先从理论上定性分析了农业机械化对粮食增产的作用；然后利用灰色关联法定量分析了影响粮食生产的农业机械化因素，包括农业机械化作业系统、农机协调系统和农机配备系统3个方面，研究得出的结论是农业机械化水平对粮食生产能力具有很大的影响。卢明湘等（2011）选取四川省射洪县为研究对象，该区域的农业机械化程度较低，以1981—2010年射洪县农机投入资料为依据，运用灰色关联方法，定量分析区域农业机械化对农业生产的作用。其分析影响农业发展的农业投入要素是劳动力、土地、肥料、农业机械化和灌溉等，研究结果显示，该区域农业机械化投入对农业总产值的贡献率最高。

6.水投入要素研究

Gomez-Limo′n（2006）和Berbel（1998）运用多目标决策模型分析基于现行水价的政策对农场主的农业生产的经济、社会和环境的影响，研究认为：这种水价政策对农场收入和就业产生消极影响。2006年，Gomez-Limo′n & Martinez基于多目标决策模型模拟西班牙北部的杜罗河盆地的水资源市场，结果表明，尤其是干旱时期，水价的提升会使农场主更加注重水资源的节约，但同时也增加农场劳动力的使用。Riesgo & Gomez-Limo′n（2006）基于多目标决策模型预期评估不同的水价和农业政策的组合对西班牙杜罗河盆地的农场的经济、社会和环境影响，评价何种政策的组合更加有利于欧洲农业的可持续发展。赵连阁（2006）利用线性规划方法，基于对辽宁省典型灌区的实地调查数据，对水价政策可能的经济、社会和环境效果进行了模拟分析。