工业化与粮食产量的关系研究范文

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《管理评论杂志》2015年第八期

粮食安全始终是关系我国国民经济发展、社会稳定和国家自立的全局性重大战略问题［1］。面对2008年前后的世界粮食危机和我国粮食生产的新情况，2008年11月13日，国务院通过了《国家粮食安全中长期规划纲要(2008－2020年)》。此规划明确提出“集中力量建设一批基础条件好、生产水平高和粮食调出量大的核心产区”。在此背景下，河南、吉林、黑龙江等省份陆续成为了国家的粮食生产核心区。于是，一个问题摆在了政府部门和学术界的面前:粮食核心区省份是否应该大力推进工业化?事实上，通过中部崛起和东北老工业基地振兴等战略的实施，可以看到国家高层对这些省份推进工业化始终给予了积极支持的态度。然而，一些官员和学者却对此给予了否定的观点，甚至有人明确指出:让沿海工业发达地区或内地一些工业城市去发展工业，粮食主产区则“专心”务农［2］。这种观点使这些粮食核心区省份在一些具体政策或实际利益上受到了影响。这里暂且不去评价这种观点的对错，但有一些事实不容忽视:工业化是一个地区实现经济增长与现代化的必然途径［3］，除此之外依靠中央财政转移支付和提高粮食价格实现地区经济增长和现代化的建议并不现实;与此同时，这些地区的人民都有快速实现富裕的愿望，在市场经济的规律下自然地选择了发展工业的道路;再者，这些地区都已具备较好的工业基础，而且大多具有明显的区位优势(如河南等省份就处于中国中部)。这些事实让很多人相信，人为阻碍粮食核心区省份的工业化进程可能会产生负面的影响，同时也达不到预期的效果。

由此，非常有必要深入地研究上述问题。粮食核心区是否应该大力推进工业化，归根结底是要回答工业化是否会影响粮食生产。持上述否定观点的学者就是认为，工业化会对粮食生产产生负面影响。其逻辑很简单:工业化就要占用耕地，耕地减少就意味着粮食产量的减少［4］，这是一个最普遍的理由;与此同时还有学者指出，工业化还要占用优秀人力资源，这意味着粮食生产效率的下降［5］。然而，事实一定是这样吗?换句话说，工业化就没有对粮食生产的积极影响吗?这种积极影响的作用不能超过其负面影响吗?本文将对此会给予明确的回答。本文研究的目的是，准确衡量工业化与粮食产量之间的关系。当然本文具有一定的倾向性，希望证明在一定条件下工业化对粮食生产存在积极作用，即推进工业化可以提高粮食产量，以此给粮食核心区省份推进工业化提供依据。

截至目前，仅仅有为数不多的学者对工业化与粮食生产(或粮食安全)的关系给予了研究。可以想到的是，相对多的学者得出了负相关的结论。史春［2］认为，我国的粮食主产区不去致力发展工业，可以节省大量耕地，以确保我国的粮食安全。刘志雄等［6］的实证研究结果显示，我国工业化对粮食综合生产能力的正外部性被负外部性所抵消，最终表现为负效应，这种影响主要是通过粮食播种面积和农民种粮积极性这两个重要因素来表现。曹利群［7］研究了工业先行区(浙江、江苏等)工业化进程，认为其工业化是以破坏粮食生产为代价的。而崔亚平［8］研究认为，工业部门和农业部门在水与地的争夺战中，与工业相比附加值较低的农业被逼到了极限境地。与此同时，我们还能看到一些认为工业化能够推动粮食生产的积极观点。王泽填和林擎国［9］研究认为，从短期看，工业化和粮食生产存在此消彼长的关系，但从长期看粮食生产和工业化是统一的。曾靖［10］研究认为，在工业化进程中，我国把现代工业化的成果用于农业，在粮食生产中不断增加机械、电力、化肥、农药等现代化生产要素的使用量，促进了粮食生产能力和效率的提高。而《求是》杂志社总编室联合调研组在对河南省进行调研后认为，河南的实践证明工业化与农业现代化可以并行不悖、彼此兼顾。另外，陈红梅［12］通过计量方法对此问题给予了研究，结果显示:工业化程度每增加一个百分点，会带动粮食产量增加约10.8%。整体上看，关于工业化与粮食产量关系的研究是相对有限的，且定量的研究更加不足。所以，本文希望通过对历史事实的总结，同时利用数理和计量的方法，对此问题给予全面而客观的研究。而且，本文也认为，粮食核心区省份不可能无极限的推进工业化。如上所说，本文研究的倾向性在于希望证明在一定条件下工业化对粮食生产存在积极作用。对此，本文将做一个开创性的工作，即提出计算上述工业化对粮食生产存在积极作用的条件的方法，并依据此方法对6个粮食核心区省份进行相应的计算。这个计算结果可以显示，在工业化达到什么程度以前，这些省份可以大力推进工业化。

一、现象描述与理论假设

如上所述，一些学者和政府官员基于工业化会占用农村耕地和人力资源的认识而认为工业化对粮食产量存在负作用。然而，一些历史的或现代的事实却提供了相反的例证。从发达国家经济发展的现代化历程来看:工业化水平快速提高的过程恰恰也是农产品日益丰富的过程，这是当今世界发达国家工业化进程中的普遍规律［13］。如美国、加拿大、法国、荷兰、澳大利亚、新西兰等国家，它们既是发达的工业国，也是发达的农业国，都没有因推进工业化而削弱农业［14］。以美国为例，美国不仅是全球最大的工业化国家，也是最大的农业发达国家，其粮食生产和出口在全球粮食市场中具有举足轻重的地位。在全球玉米出口中，美国占比更是高达54%左右［15］。美国西部曾是工业与农业都相对落后的地区，而工业化进程中引发的技术创新与发明带动了美国西部地区粮食产量的快速增长，种子改良、机械化农具的发明以及农业机械的改进和广泛运用，大大提高了生产效率，从根本上改变了美国西部的农业面貌和经济地位，使之成为美国乃至全世界的大粮仓［16］。事实表明，美国工业化高速发展的阶段也恰恰是粮食生产加速增长的阶段。再把视线放到国内，以河南省为例。在此以实际数据说明问题，选取河南省1978－2011年粮食总产量与工业化率①的时间序列数据做出趋势图(见图1)。如图1所示，1978－2011年河南省工业化水平与粮食产量均表现出连续增长的趋势，呈现出一定的正相关关系。自2000年以来，河南省工业化进程不断加快，工业化率稳步提高，年均增长约两个百分点，工业在全省经济发展中的地位日益突出。与此同时，河南粮食总产绝对量也稳中有增，占全国比重逐步提高，尽管粮食总产量曲线在2003年出现凹点，与2002年相比减少了700万吨(主要是由于2003年秋季，河南省遭遇了罕见的洪涝灾害，致使秋季农作物大幅度减产)，但是2003年之后的每一年，粮食总产量均平稳快速增长，并连续十年稳居全国首位，在全国粮食供给格局中的战略地位更加巩固。由此可以证明:作为全国粮食生产大省，河南在加快推进工业化发展过程中，并没有以牺牲粮食生产为代价，反而呈现出粮食产量不断攀升，工业化率持续提高的良好局面。换句话说，工业化与农业粮食生产是可以实现互动双赢的。基于上面描述的事实，本文认为，在一定条件下工业化可以与粮食产量具有正相关关系，也就是工业化可以在整体上促进粮食产量的提高。这就是本文的理论假设。至于为什么会有这样的现象，本文相信它是多个复杂因素综合作用的结果，这些因素主要包括:工业的持续发展，通过农药、化肥、农资机械、新型种子等要素的不断投入，可以加快农业的技术改造和集约化经营［17］;高新技术的开发和运用，拉长了农业产业链条，增加了农产品附加值，为农产品提供更加广阔的市场需求;工业化的推进还可以为农业人才培育提供必要的资金和技术支持，为转移农村富余劳动力提供更多的就业空间等。另外，值得一提的是，尽管发展工业化的过程必然会使原有耕地非农化转换，减少耕地面积的现实储量，但是工业化的发展对耕地面积的增加也有一定的促进作用，主要表现在:(1)工业化的持续发展，使得技术革新步伐加快，更多的高新技术及矿山设备投入使用，使那些原本不可利用的荒地被开发为耕地②;(2)工业化的发展带动城市化进程的加快，促使农村人口大批向城市流动，农村居民原有的住房、小型工厂、手工作坊、园地、自留地等占地重新转化为耕地，使常用耕地面积增加。基于上述积极因素考虑，本文认为，正确处理粮食生产与工业化发展之间的关系，协调推进工农产业发展，合理配置生产要素，是可以实现工业化与粮食生产相互促进、互动双赢的［18］。当然，这种促进关系是不可能随着工业化程度的加深而一直持续的，工业化对土地的占用总有一刻会超过工业化对粮食生产的积极作用，这就是程度的问题，也就是上面说的“一定条件”。本文对此也会做深入的讨论。

二、模型设计与说明

1、模型基本形式先从最简单的数量关系开始。尽管“粮食产量”受很多因素的影响，但都可以体现在“粮食单位面积产量”和“耕地面积”两个变量的变化之内。很显然，前者等于后两者的乘积，这是一个恒等式。于是可以建立本文最基础的数理模型:在式(1)中，Q表示粮食总产量，A、U分别表示粮食单位面积产量和耕地面积。在官方统计中，耕地面积常常采用“年底常用耕地面积”指标。下面开始引入工业化的影响，对此要做两方面的工作。首先建立工业化与粮食单位面积产量即变量A的关系。如上面的讨论，随着工业化的不断推进，更多的高新科技和其他可变要素被运用到农业生产中去，如化肥、太空种子、农业机械化等，使得农业的劳动生产率大大提高。由此可以认为，工业化程度与单位面积粮食产量之间应该呈现正相关关系［19］，而且这种正相关关系具有极限。因此，工业化程度与单位面积粮食产量之间的关系可以用下式表示。其次建立工业化与耕地面积即变量U之间的关系。上面曾经谈到很多学者反对粮食核心区省份推进工业化的观点，其观点的核心内容就是工业化进程造成了耕地面积的减少。本文也同样认为，从长期看工业化必然导致耕地面积的绝对减少，这是一个客观事实［20］。但前面的理论假设中我们也给出多个理由，说明在一定时期内工业化可能带来耕地面积的增加［21］。表1全面显示了m和n的所有取值组合与相应省份是否应该工业化的全部情况。但是，考虑到m=0或n=0是比较极端的情况，在理论上存在而在实际中几乎不存在，尤其在计量研究中不可能存在。因此，在本文下面的计量研究中主要关注“m＞0、n＞0”和“m＞0、n＜0”情况。而且，我们也能注意到，随着n从＞0逐渐变成＜0，工业化对粮食产量的影响也逐渐从积极变成消极。在“m＞0、n＞0”时，工业化会极大地提高粮食产量，本文将之称为“工业化推动粮食产量提高的起飞阶段”。在这一阶段，政府应该毫不犹豫地鼓励工业化。而在“m＞0、n＜0”时，我们却要给予具体分析:在工业化水平达到某一临界值前，推动工业化仍然会提高粮食产量，当然政府也应该鼓励工业化，对于这一阶段本文称之为“工业化推动粮食产量提高的高级阶段”;在工业化水平超过上述临界值之后，继续推动工业化会导致粮食产量的下降，当地政府不应该继续推进工业化④，这一阶段本文称之为“过度工业化阶段”。对于系数值组合处于“m＞0、n＜0”情况的粮食核心区省份，本文会根据计量结果计算其临界值，以判断其是否应该继续推进工业化。

三、模型检验与结果分析

1、数据选取的说明在判断粮食核心区是否应该推进工业化之前，我们需要对模型(2)和模型(3)进行回归分析，从而得出m和n的值。本文使用河南、河北、山东、吉林、辽宁、黑龙江六个粮食核心区域1995－2013年的面板数据进行分析，资料来源于六省1996－2014年的统计年鉴。在变量取值时，人均工业产值⑤(G)是用各省第二产业中的工业产值除以各省的年末人口总数得到的，并以1995年为基期的价格指数进行了平减处理;耕地面积⑥(U)直接选用粮食作物的播种面积;粮食单位面积产量(A)是用各省历年的粮食总产量除以粮食作物的播种面积得到的，单位为吨/千公顷。

2、数据的稳健性检验在对模型做回归分析之前，首先要验证所选取的由六个粮食核心区组成的面板数据是否平稳。本文利用Stata12.0软件分别对变量单位面积产量(A)、耕地面积(U)以及工业化程度(G)进行检验。在检验时，本文选取了Levin，Lin，Chu(LLC检验)和Im，Pesaran，Shin(IPS检验)两种主要的检验方法。检验统计量和相伴概率值见表2。检验结果表明:变量A、U和G均在1%的显著性水平上通过了LLC检验和IPS检验，由此可得，变量A、U和G均是零阶单整的，即I(0)，具备进行协整检验的前提条件。

3、协整检验稳健性检验表明三个时间序列变量满足协整关系的前提条件，那么，究竟A、U和G之间是否存在协整关系呢?这个回答能够说明即将进行的回归是否伪回归并如何避免伪回归。本文利用Stata12.0软件分别就单位面积产量(A)与工业化程度(G)和耕地面积(U)与工业化程度(G)之间是否存在协整关系进行了实证检验，结果如表3和表4所示。由表3可知，统计量Gt、Pt和Pa的伴随性概率(P-value)均小于0.1，说明在10%的显著性水平下可以拒绝不存在协整关系的原假设，即单位面积产量(A)与工业化程度(G)之间存在协整关系。由表4可知，统计量Gt、Pt和Pa的伴随性概率(P-value)也均小于0.1，说明在10%的显著性水平下可以拒绝不存在协整关系的原假设，即耕地面积(U)与工业化程度(G)之间存在协整关系。为了得到相对稳健的检验结果，本文利用三个统计量来共同进行协整关系检验，鉴于三个统计量均拒绝了原假设，所以，总体上可以认为以上两组变量之间均存在协整关系。

4、模型的估计结果基于单位面积产量(A)与工业化程度(G)和耕地面积(U)与工业化程度(G)之间均存在协整关系，下面运用六个粮食核心区的1995－2013年的面板数据对模型(2)和模型(3)分别进行OLS估计。为考察各省份回归系数的差异性，本文在对模型(2)和模型(3)进行回归分析时采用了随机系数模型。回归结果如表5所示。由表5的回归分析结果可知，两个模型参数稳定性检验的P值均为0.000，故强烈拒绝“参数不变”的原假设，也就是说本文使用变系数模型进行估计是合理的。模型(2)中，GHN－河南、GHB－河北、GSD－山东、GHLJ－黑龙江、GLN－辽宁和GJL－吉林六省的解释变量系数均通过了5%的显著性检验。具体的结果显示，人均工业产值每增加1元将促进河南省每千公顷耕地的粮食产量增加0.091吨，将会促进河北省每千公顷耕地的粮食产量增加0.084吨，促进山东省、辽宁省、吉林省和黑龙江省分别增加0.061吨、0.061吨、0.014吨和0.033吨。这与前面所做的理论分析相一致，即工业化提高了农业生产的技术水平，从而增加了单位面积的粮食产量。在模型(3)中，GHN－河南、GHB－河北、GSD－山东、GHLJ－黑龙江、GLN－辽宁和GJL－吉林六省的解释变量均通过了10%的显著性检验。回归结果显示:人均工业产值每增加1元将会促进河南省耕地面积增加0.076千公顷，将会促进辽宁省增加0.013千公顷，吉林增加0.051千公顷，黑龙江增加0.342千公顷，这说明以上省份在工业化占用耕地的同时，也开拓了许多原本不可用于耕地的荒地、丘陵、滩涂等，反而在整体上增加了粮食耕地面积;然而对于河北省和山东省而言，人均工业产值每增加1元却会导致河北省耕地面积下降0.04千公顷，导致山东省下降0.031千公顷，究其原因可能是两个省份工业化发展程度较高，而且它们可利用和可开发的潜在耕地相对较少，继续推进工业化只能占用现有耕地。

5、参数估计结果基础上的计算与判断根据回归结果，河南省、吉林省、辽宁省和黑龙江省四省的m和n值均大于0，参照表1的界定，可以直接做出判断:河南、吉林、辽宁和黑龙江四省均应该大力推进工业化。

四、结论与研究展望

本文以工业化发展水平与农业粮食产量的关系为切入点，通过对六个粮食核心区省份的工业化与粮食产量之间关系的实证分析，得出如下主要结论:(1)在一定条件下，工业化与粮食产量之间存在正相关关系。工业化对粮食产量的推动作用存在一个临界值，即当工业化程度低于这个临界值时，推进工业化会促进粮食产量的增加;当工业化发展程度高于这个临界值时，工业化与粮食生产呈现出负相关⑦。在此临界值之前，粮食核心区省份可以大力推进工业化。(2)河南省、吉林省、辽宁省和黑龙江省四省的工业化水平仍然处于推进粮食产量的起飞阶段，应该大力推进工业化。对于河北省和山东省而言，虽然其工业化水平的提高会减少耕地面积，但其工业化水平仍然处于提高粮食产量的高级阶段，仍然远远低于其临界值，因而也应该继续大力推进工业化。综合以上分析结论可知，我国各粮食核心区省份的工业化水平仍较低，应该大力推进工业化，以充分发挥工业化对农业产生的推动作用，同样，这在一定意义上说明了我国“工业反哺农业”政策在各粮食核心区省份得以奏效。当然，本文的研究还是有很多局限的，在变量选择上的简单化应是其中突出的一个。例如在说明工业化对单位面积粮食产量的影响上，本文只选择了最核心的一个指标，忽略了对其中更具体的不同指标的正效应和负效应。当然，简单化为本文的研究带来了便利，而且应该肯定的说，本文使用的研究方法合理因而其得出的结论正确，可以作为决策者制定政策措施的依据。在未来的研究中，我们将在工业化与粮食产量的关系中考虑更多的变量以及它们之间的相互作用，同时依据更广泛的数据来计算其他粮食核心区省份的工业化水平临界值，以对相关结论给予更准确的表述。另外，我们的研究还应该扩展到工业化与粮食产量之间的互动关系，借此说明粮食产量的提高怎样影响了工业化，进而说明粮食核心区省份应该依据什么样的产业结构变化路径去达到其工业化水平的临界值。

作者：王晶 杨宏恩 张志明 田晓燕 单位：河南大学经济学院 辽宁大学经济学院 河南省孟津县投资促进局