农业产出在上海GDP中并不占据重要位置, 但是随着上海都市经济的发展, 人们对农副产品的需求不断增加, 上海农业在供应本地新鲜产品方面正发挥着越来越重要的作用。同时, 上海正处于高速发展进程中, 耕地压力不断增加, 分析和理清上海市的农业种植现状, 合理规划农业结构, 提高农业种植效益显得尤为必要。本文基于传统比较优势理论并对其进一步改进的基础上, 力图对上海市主要粮食作物的比较优势进行科学、客观的计算分析, 并基于对上海市具有综合比较优势的粮食作物、以及影响粮食作物综合比较优势关键因素的分析研究, 对上海郊区主要粮食作物种植的结构调整和规模效益优化工作提出一些建议。

1 研究区域、数据来源与研究方法

1.1 研究区域

上海位于我国长江入海口处(120°52'~122°12'E, 30°40'~31°53'N), 属北亚热带季风性气候, 雨热同期, 日照充分, 雨量充沛, 年平均气温15.8 ℃、年降雨量1 100 mm。上海地区种植农作物类型主要包括:粮食作物, 如稻谷、小麦、玉米、大豆等; 以及经济作物, 如花生、油菜、棉花等。目前, 上海地区粮食作物占总播种面积的约48%, 经济作物占总播种面积的约52%。本文主要研究上海地区稻谷、小麦、玉米、大豆等4种粮食作物, 在全国范围内的种植比较优势课题。

1.2 数据来源

本文研究数据来源于中国农业年鉴编辑委员会编撰的《中国农业年鉴》(2008-2013)^[1], 上海市统计局、国家统计局上海调查总队编撰的《上海市统计年鉴》(2008-2013)^[2], 以及国务院第二次全国农业普查领导小组办公室、国家统计局发布的《第二次农业普查主要数据公报》^[3], 上海市统计局发布的《上海市第二次农业普查主要数据公报》^[4]。

1.3 研究方法

区域农作物比较优势受到很多因素的影响, 比如自然条件、科技水平、市场区位等。传统的综合比较优势指数法是一种较理想的比较优势测算方法, 该指数具备一定的可扩展性, 可相对科学、客观地反映区域农作物在自然资源禀赋、区位条件、科学技术以及市场需求等因素对区域农作物比较优势的影响。该方法已经被国内研究者广泛应用于各地农产品的比较优势研究, 比如李凤对河南省粮食作物的研究^[5]、孙雅健对云南省农作物的研究^[6]以及袁梁对陕西省农作物的研究^[7]等。

2 综合比较优势指数法改进研究

传统的综合比较优势指数法首先计算规模比较优势指数和效率比较优势指数。其中, 规模比较优势指数是应用某地区某种农作物播种面积占该地区全部农作物播种面积的比例, 与全国范围内的相应数据进行比较, 高于全国平均水平则该地区该种农作物具备规模比较优势, 反之则不具规模比较优势; 另外, 效率比较优势指数是应用该地区该种农作物单产占该地区全部农作物单产的比例, 与全国范围内的相应数据进行比较, 高于全国平均水平则该地区该种农作物具备效率比较优势, 反之则不具效率比较优势。

在此基础上, 相同年度的规模和效率比较优势指数乘积的开方就决定了该地区该种农作物的综合比较优势指数^[8]。因此规模比较优势指数和效率比较优势指数对于最终的综合比较优势指数贡献度相同, 但是仅从区域农作物种植面积和对应单产数据考量区域农作物比较优势, 最终计算结果相对笼统、并未综合考虑价格、补贴等经济因素, 以及基于粮食安全考虑的区域粮食指标政策导向对于区域农作物比较优势的影响。

鉴于此, 本文根据《中国农业年鉴》^[1]、《上海市统计年鉴》^[2]、《第二次农业普查主要数据公报》^[3]和《上海市第二次农业普查主要数据公报》^[4]等材料提供的国家及上海市农业统计数据, 尝试从区域劳动力优势、农业机械化优势与市场设施优势等3个维度, 进一步扩展和改进传统的综合优势指数, 从而保证该指数可相对全面、客观的反应区域农作物综合比较优势, 如图1所示。

2.1 地区劳动力优势指数

劳动力是生产要素中最活跃的、最具有决定性的因素, 劳动力资源的数量的多少和素质的高低在很大程度上决定一个地区种植业以至农业的发展水平。为了量化一个地区劳动力的优势水平, 本文选择3个具体的方面来测量:男性劳动力占比(M)、50岁以下劳动力占比(F)、初中以上文化程度劳动力占比(H)。显然, 因为种植业需要投入大量劳动, 鉴于男性和女性体能等方面的差异, 我们可以认为某地区男性劳动力的比例越高, 在种植劳作上越有优势; 其次, 50岁以下的人一般而言在体能上更具优势, 所以该类人的占比越高, 也说明在种植劳作上有优势; 最后, 劳动力的文化水平直接影响劳动质量, 具有较高文化的人占比越高, 在农业生产上越有优势。

地区劳动力优势指数计算方法如式(1)所示, 式中M、F、H对应全国的数据, M_i、F_i、H_i对应地区数据, 用地区数据和全国相除, 得到的结果可以反映地区相对于全国的优势。显然, 全国的LAI值始终等于1, 如果地区LAI值大于1, 说明地区的劳动力具有优势。

LAIi=[(Mi/M)×(Fi/F)×(Hi/H)]13(1)

2.2 地区农业机械化优势指数

农业科技是农业生产诸要素中最直接、最有效的一个因素, 农业机械化水平反映了农业集约化经营的程度和对土地等农业生产要素的利用程度, 是农业科技优势的客观反应、同时也是农业生产发展的物质基础, 直接制约着农业生产发展的速度。为初步量化科技优势, 本文选择机械播种面积占比(S)、机电灌溉面积占比(I)、机械收割面积占比(R)等3个维度进行农业机械化优势指数测算。

地区农业机械化优势指数计算方法如式(2)所示, 式中S、I、R对应全国的数据, S_i、I_i、R_i对应地区数据, 用地区数据和全国相除, 得到的结果可以反映地区相对于全国的优势。显然, 全国的AMAI值始终等于1, 如果地区AMAI值大于1, 说明地区的农业科技具有优势。

AMAIi=[(Si/S)×(Ii/I)×(Ri/R)]13(2)

2.3 地区市场设施优势指数

市场基础设施指包括金融机构、交通、电力、通讯等与市场活动密切相关的农业基础设施。市场基础设施的水平直接影响地区农产品的生产、销售效率。为了量化地区市场设施优势, 本文选择有综合市场的乡镇占比(Z), 有储蓄所的乡镇占比(C), 有二级以上公路通过的乡镇占比(G), 通电的村占比(D)和通电话的村占比(T)等5个维度进行测量。这是因为市场、储蓄所、公路、电、电话这些都是日常市场活动必不可少的基础设施, 这些设施的完善程度直接影响地区农业生产的效率。

地区市场设施计算方法如式(3)所示, 式中Z、C、G、D、T对应全国的数据, Z_i、C_i、G_i、D_i、T_i对应地区数据, 用地区数据和全国相除, 得到的结果可以反映地区相对于全国的优势。显然, 全国的MAI值始终等于1, 如果地区MAI值大于1, 说明地区的市场设施具有优势。

MAIi=(Zi/Z)×(Ci/C)×(Gi/G)×(Di/D)×(Ti/T)]15(3)

2.4 改进的综合优势指数

将上述地区劳动力优势指数、农业机械化优势指数及市场设施优势指数和传统的规模优势指数、效率优势指数结合起来, 就可以得到改进后的综合优势指数计算方法, 如式(4)所示。

AIij’=(EAIij×SAIij×LAIi×AMAIi×MAIi)15(4)

式中AIij’>1, 同样表示与全国平均水平相比, i地区j种农作物具有比较优势, AIij’值越大, 说明比较优势越明显; 相反, 如果AIij’<1, 则表明i地区j种农作物具有比较劣势。改进后的区域农作物综合优势指数以可扩展的方式, 统一整合规模、效率、劳动力、科技水平、市场优势等方面的因素, 从而可比较全面、客观地反映地区某农作物的比较优势。

3 研究结果与分析

根据《中国农业年鉴》^[1]和《上海市统计年鉴》^[2]给出的全国及上海市主要粮食作物单产情况、种植面积情况, 可以计算得到上海市主要粮食作物效率优势指数、规模优势指数以及传统的综合比较优势指数。同时, 进一步根据《第二次农业普查主要数据公报》^[3] 和《上海市第二次农业普查主要数据公报》^[4]给出的全国及上海市劳动力数据、农业机械化数据与市场设施数据, 可进一步计算得到上海市主要粮食作物劳动力优势指数、农业机械化优势指数及市场设施优势指数和改进后的综合比较优势指数。本文计算各个比较优势指数时需要使用的数据, 具体如表1、表2所示。

3.1 传统的综合比较优势指数计算

应用式效率比较优势指数、规模比较优势指数和综合比较优势指数计算公式^[8]及表1数据, 可计算得到的上海市主要粮食作物综合比较优势指数(传统)均值(2008-2013综合比较优势指数的平均值)如表3所示。

相较全国平均水平而言, 上海市只有大豆具备效率比较优势, 稻谷、玉米的效率比较优势接近全国平均水平, 而小麦最不具有效率优势; 同时, 上海市只有稻谷具备规模比较优势, 小麦的规模比较优势接近全国平均水平, 而北方作物玉米、大豆在上海市不具有规模比较优势。从综合比较优势看, 上海市只有稻谷具有明显的综合比较优势, 尽管玉米和大豆的效率比较优势相对突出, 但因它们规模比较优势弱势明显, 因此它们综合比较优势指数也相对较低; 在仅仅考虑效率比较优势和规模比较优势时, 上海市小麦综合比较优势指数也离全国平均水平有一定差距, 主要是因为其效率比较优势的短板比较突出。

3.2 改进的综合比较优势指数计算

应用式(1)、(2)和(3)及表2数据, 计算得到的上海市主要粮食作物劳动力优势指数、农业机械化优势指数和市场设施优势指数, 以及应用式(4)计算得到的上海市主要粮食作物综合比较优势指数(改进)均值如表4所示。

一方面, 上海市的劳动力优势、农业机械化优势和市场设施优势都高于全国平均水平(尤其以农业机械化优势最为突出), 因此从当前改进后的综合比较优势指数看, 上海市主要粮食作物比较优势都极具发展潜力。这也帮助上海市在玉米、大豆规模比较优势极弱(种植面积在区域粮食作物播种面积所占比例远低于全国平均水平)的情况下, 基于自身劳动力、农业机械化和市场设施优势, 取得了接近或高于全国平均水平的生产玉米、大豆的效率比较优势(粮食作物单产输出)。另一方面, 改进后的综合比较优势指数表明, 上海市稻谷和小麦种植的综合比较优势都高于全国平均水平的, 在稻谷效率比较优势接近全国平均水平的情况下, 远低于全国平均水平的生产小麦效率比较优势就显得尤为突出, 也是上海市在种植业规划和资源配置方面可重点改善的环节。

4 讨论与展望

4.1 讨论

从2008-2013年比较优势的平均值看, 上海的稻谷具有规模比较优势和综合比较优势, 效率比较优势也接近全国平均水平, 并且从表1的数据可以看到稻谷的单产数据正在逐年上升, 这说明上海在稻谷的生产效率提升方面是做了很大工作的。因此上海市可继续保持对于稻谷生产的扶持、引导手段, 同时可进一步视需要施以一定程度的政策倾斜, 从而使得上海市稻谷种植的综合比较优势充分发挥且得以延续。

至于小麦, 虽然相较于全国平均水平小麦不具有比较优势, 但是在上海本地区小麦的规模优势和综合优势仅次于稻谷, 但是小麦的效率优势则在四种主要的粮食作物中垫底。因此在未来上海郊区粮食作物的结构调整过程中, 可多重视小麦种植人员的技能培训, 加大小麦种植领域科技人才和农业科技的投入, 在上海市小麦种植具备一定规模的情况下, 重视提升其小麦种植的效率(单产输出)。

虽然从效率优势看上海生产大豆和玉米的效率优于或接近全国平均水平, 同时大豆和玉米的规模优势则较低, 但是也不能因此轻易得出可进一步扩大上海市大豆、玉米种植规模的研究建议。因为要扩大粮食种植面积面临一系列的外部限制, 例如我市耕地资源原本就相对稀缺、另外大豆、玉米并非如稻谷类是人们的主食, 因此不能简单基于效率优势得出扩大大豆种植规模的建议。而必须进一步多维度分析我市农作物比较优势, 这也正是作者后期研究工作的重点。

4.2 展望

本文针对传统仅仅考虑效率比较优势和规模比较优势的地区农作物综合比较优势理论, 引入地区劳动力优势指数、农业机械化优势指数和市场设施优势指数, 将传统的地区农作物综合比较优势予以扩展, 使其可以统一整合规模、效率、劳动力、科技水平、市场优势等方面的因素, 从而可比较全面、客观地反映地区某农作物的比较优势, 指导地区农作物种植的结构调整和规模效益优化工作。

在未来的研究工作中, 可以从成本收益率、地区专项农业科技人才数量等维度, 进一步扩展地区农作物综合比较优势指数, 使之更完善地体现地区农作物种植的综合比较优势。同时, 可以进一步研究向构成综合比较优势指数的各个维度赋予不同的权重, 充分考虑各个维度对于农作物种植、农产品生产的贡献, 确保地区农作物种植的综合比较优势指数计算方法的完备性和科学性。

The authors have declared that no competing interests exist.

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参考文献

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