我国玉米生产要素投入优化：径向与松弛调整策略及政策启迪

我国玉米生产要素投入优化：径向与松弛调整策略及政策启迪一、引言1.1研究背景玉米，作为全球广泛种植的重要粮食作物，凭借其产量高、成熟快、适应性强以及营养丰富等特性，被誉为“黄金食品”，在世界粮食体系中占据关键地位。在中国，玉米更是三大粮食作物之首，播种面积和产量均位列全国第一。从1978年至2016年，我国玉米播种面积从19961千公顷稳步增长至36768千公顷，分别是稻谷和小麦播种面积的1.22倍和1.52倍；产量也从5594.5万吨大幅跃升至21955.2万吨，为稻谷产量的1.06倍，小麦产量的1.70倍，整体呈现出上升趋势且波动幅度较小。近年来，随着我国经济的快速发展，畜牧产业与玉米精深加工业持续扩张，对玉米的需求日益增长。玉米不仅是重要的饲料原料，支撑着畜牧业的发展，满足人们对肉蛋奶等畜产品的需求；还在食品、医疗卫生、化工等众多领域发挥着不可或缺的作用，是重要的工业原料。据相关预测，伴随这些产业的深入发展，未来玉米消费量将进一步攀升，对玉米生产的总量与质量也将提出更高要求。例如，随着居民生活水平的提高，对优质畜产品的需求增加，带动了饲料用玉米需求的增长；同时，玉米深加工产品如淀粉、酒精、玉米油等的市场需求也在不断扩大，推动了玉米精深加工业的发展。在农业供给侧改革的大背景下，玉米生产要素的调整显得尤为必要。2016年，中央农村工作会议首次提出“农业供给侧改革”，明确将去库存、降成本、补短板作为改革重点，其中玉米供给侧改革成为解决我国粮食问题的关键环节。2018年一号文件进一步强调，农业供给侧改革将持续推进，短期内要实现调结构、去库存的目标，通过多种途径进行玉米加工以化解库存。玉米供给侧改革旨在保证玉米总产量稳定的基础上，将单位生产成本降至最低，减少对进口玉米的依赖，促进国内玉米供需平衡。而降低农户单位生产费用，提高农户利润空间，是实现这一目标的关键所在。例如，通过优化种植结构，推广优良品种，合理使用化肥、农药等生产要素，降低生产成本，提高生产效率，从而增强我国玉米产业的竞争力。综上所述，玉米在我国粮食安全中扮演着举足轻重的角色。深入研究玉米生产要素投入的调整，构建科学合理的成本核算体系，对于降低玉米生产成本、提高生产效率、激发农民种粮积极性以及推动我国玉米供给侧改革具有深远意义。1.2研究意义玉米作为我国重要的粮食作物，在粮食安全战略中占据关键地位，对其生产要素投入调整的研究具有多方面的重要意义。从保障粮食安全角度来看，玉米是我国第一大粮食作物，其产量和供应稳定性直接关系到国家的粮食安全。随着人口增长以及居民生活水平的提升，对玉米及其相关产品的需求持续增加，尤其是在饲料和工业加工领域。例如，畜牧业的发展使得对玉米作为饲料原料的需求大幅上升，玉米深加工产业的扩张也增加了对玉米的消耗。深入研究玉米生产要素投入的调整，有助于优化玉米生产过程，提高产量和质量，增强我国玉米的自给能力，减少对进口的依赖，从而有效应对粮食安全面临的挑战。若能通过合理调整生产要素投入，提高玉米单产，就可以在有限的耕地资源上生产出更多的玉米，保障国内市场的供应稳定。推动农业可持续发展方面，传统玉米生产过程中，为追求高产量，化肥、农药等投入要素不断增加，然而过度使用这些要素已对耕地生态平衡造成破坏，引发了一系列严重的环境问题，如土壤板结、水体污染、生物多样性减少等。研究玉米生产要素投入的调整，有利于引导农民科学合理地使用生产要素，减少对环境的负面影响。通过推广绿色生产技术和精准施肥、施药技术，在保证玉米产量的前提下，降低化肥和农药的使用量，实现农业生产与生态环境的协调发展，建立环境友好型的玉米生产机制，推动农业的可持续发展。例如，采用有机肥料替代部分化肥，利用生物防治手段减少农药使用，既能改善土壤质量，又能保护生态环境。从增加农民收益角度而言，在市场经济条件下，农户种植玉米的目的不仅是满足家庭自身需求，更重要的是追求生产利润最大化。目前，我国多数农产品生产成本呈上升趋势，尽管国家实施了取消农业税和粮食作物保护价收购制度等惠农政策，但农民从这些政策中获得的福利仍受到成本上升的影响。通过对玉米生产要素投入的分析，找出成本控制的关键点和优化方向，为农户提供科学的生产建议，帮助他们减少生产成本，提高种植收益。合理配置机械作业、劳动力等要素，避免资源的浪费和过度投入，同时提高生产效率，增加玉米产量和质量，从而提升农户的经济效益。通过优化生产布局，根据不同地区的自然条件和资源禀赋，选择适宜的玉米品种和生产方式，也能进一步提高农民的收入水平。1.3研究内容与思路1.3.1研究内容本研究聚焦我国玉米生产要素投入的径向调整和松弛调整，具体内容如下：玉米生产现状与成本收益分析：全面梳理我国玉米生产的发展历程，深入分析当前玉米生产在种植面积、产量、区域布局等方面的现状。运用详实的数据，对玉米生产的成本构成进行细致剖析，包括种子、化肥、农药、机械作业、劳动力等各项投入成本，以及玉米的销售收益情况，明确成本收益的变化趋势和影响因素，为后续研究提供现实依据。通过对不同地区玉米生产的成本收益对比，找出成本差异较大的环节和原因。玉米生产要素投入的径向调整分析：引入数据包络分析（DEA）等方法，构建科学合理的玉米生产要素投入评价模型。选取玉米总产量作为产出指标，将总播种面积、机械作业、化肥折纯量、劳动力、农药费等作为投入指标，基于投入导向型和产出导向型的DEA分析，对我国19个玉米生产省份的生产要素投入进行效率评估。通过径向调整，确定各生产要素投入的最优比例，明确在当前技术水平下，如何通过等比例调整各投入要素，实现生产效率的最大化，找出生产要素投入冗余或不足的省份和要素，为优化资源配置提供方向。例如，对于某些省份化肥投入过量的情况，通过径向调整确定合理的化肥投入量，以降低成本，提高生产效率。玉米生产要素投入的松弛调整分析：在径向调整的基础上，进一步运用DEA模型的松弛变量分析，深入探讨玉米生产要素投入的非径向调整问题。分析各生产要素投入的松弛情况，即要素投入在非等比例调整下的可优化空间，识别出那些可以通过单独调整某一要素投入量来提高生产效率的情况，找出导致要素投入松弛的具体原因，如技术水平、管理模式、市场信息不对称等。对于某些地区由于农业技术落后导致劳动力投入松弛的问题，提出针对性的改进措施，如加强农业技术培训，推广先进的种植技术和管理经验，以减少劳动力的浪费，提高生产效率。政策启示与建议：综合径向调整和松弛调整的研究结果，结合我国农业发展政策和玉米产业发展需求，从宏观政策层面和微观生产层面提出具有针对性和可操作性的政策建议。在宏观政策方面，提出加大对玉米生产的政策支持力度，如完善农业补贴政策，优化补贴结构，向生产要素投入效率高的地区和农户倾斜；加强农业基础设施建设，改善农田水利、道路交通等条件，降低生产要素的运输和使用成本；加强农业科技创新投入，推动农业技术进步，提高玉米生产的科技含量和生产效率。在微观生产层面，为农户和农业企业提供具体的生产指导建议，如引导农户合理调整生产要素投入结构，根据土壤肥力、气候条件等因素，科学确定化肥、农药的使用量；鼓励农业企业采用先进的生产管理模式，提高资源利用效率，降低生产成本。通过这些政策建议，促进我国玉米生产要素的合理配置，推动玉米产业的可持续发展。1.3.2研究思路本研究遵循从理论分析到实证研究再到政策建议的逻辑思路展开：理论分析：深入研究国内外关于玉米生产要素投入的相关理论和研究成果，如生产函数理论、资源配置理论、农业经济学理论等，为后续研究奠定坚实的理论基础。对玉米生产要素投入的径向调整和松弛调整的概念、原理和方法进行深入探讨，明确其在优化玉米生产资源配置中的作用和意义。梳理我国玉米生产的相关政策和发展历程，分析政策对玉米生产要素投入的影响，为实证研究提供政策背景和现实依据。实证研究：收集我国19个玉米生产省份的相关数据，包括玉米总产量、总播种面积、机械作业、化肥折纯量、劳动力、农药费等，确保数据的准确性和完整性。运用DEA分析方法，对收集的数据进行处理和分析，分别从投入导向型和产出导向型两个角度，计算各省份玉米生产要素投入的效率值，进行径向调整分析，确定各生产要素投入的最优比例和调整方向。进一步运用DEA模型的松弛变量分析，对各省份玉米生产要素投入进行松弛调整分析，找出要素投入的松弛量和可优化空间，明确非径向调整的重点和方向。政策建议：根据实证研究结果，结合我国农业发展的战略目标和玉米产业的实际需求，从宏观政策层面和微观生产层面提出具有针对性和可操作性的政策建议。在宏观政策层面，围绕政策支持、基础设施建设、科技创新等方面提出建议，以营造良好的政策环境，促进玉米生产要素的合理配置。在微观生产层面，针对农户和农业企业在生产过程中存在的问题，提出具体的生产指导建议，帮助他们提高生产效率，降低生产成本，实现玉米生产的可持续发展。对提出的政策建议进行可行性分析和效果评估，确保政策建议能够在实际中得到有效实施，并对玉米生产产生积极的影响。1.4研究方法与数据来源1.4.1研究方法数据包络分析（DEA）：本研究主要采用数据包络分析方法，该方法是运筹学和研究经济生产边界的一种方法，常用于测量决策部门的生产效率。其优势在于能够处理多输入-多输出的有效性综合评价问题，在分析玉米生产要素投入时，无需对数据进行量纲化处理，也无需预先设定权重假设。通过构建DEA模型，以玉米总产量作为产出指标，将总播种面积、机械作业、化肥折纯量、劳动力、农药费等作为投入指标，从投入导向型和产出导向型两个角度，对我国19个玉米生产省份的生产要素投入效率进行评估，确定各生产要素投入的最优比例，分析要素投入的冗余或不足情况，为径向调整和松弛调整提供数据支持和决策依据。统计分析法：运用统计分析方法，对收集到的我国玉米生产相关数据进行整理、描述性统计和趋势分析。通过统计分析，了解我国玉米生产在种植面积、产量、成本构成、收益等方面的现状和变化趋势，为深入研究玉米生产要素投入提供基础数据和背景信息。对不同省份玉米生产的成本收益数据进行统计分析，找出成本差异较大的环节和原因，为提出针对性的政策建议提供依据。对比分析法：采用对比分析方法，对不同省份玉米生产要素投入的效率和调整情况进行对比，找出各省份之间的差异和优势。通过对比分析，明确各省份在玉米生产中存在的问题和潜力，为各省份制定适合自身发展的生产要素投入调整策略提供参考。对投入导向型和产出导向型DEA分析结果进行对比，全面了解玉米生产要素投入的调整方向和重点。1.4.2数据来源本研究的数据主要来源于以下几个方面：统计年鉴：包括《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国农业统计年鉴》等，这些年鉴提供了我国玉米生产的宏观数据，如全国及各省份的玉米播种面积、产量、农业生产资料价格指数等，为研究玉米生产的总体情况和趋势提供了基础数据。通过《中国统计年鉴》获取历年我国玉米的总产量、播种面积等数据，分析玉米生产的发展趋势。农业部门数据库：来自国家农业农村部及各省级农业部门的数据库，这些数据库包含了丰富的农业生产信息，如各省份玉米生产的成本收益数据、农业补贴政策数据、农业技术推广数据等，为研究玉米生产要素投入的成本构成、政策影响等提供了详细的数据支持。从省级农业部门数据库获取某省份玉米生产的各项成本明细，分析成本构成和变化情况。实地调研数据：为了获取更真实、准确的第一手数据，本研究还进行了实地调研。对部分玉米生产省份的农户、农业企业和农业合作社进行走访调查，了解他们在玉米生产过程中生产要素的实际投入情况、面临的问题和困难，以及对政策的需求和建议。通过实地调研，补充和验证了统计年鉴和农业部门数据库中的数据，使研究结果更具现实意义和针对性。在某玉米生产大县，对多个农户进行实地访谈，了解他们在化肥、农药使用量以及机械作业等方面的实际情况。1.5创新与不足本研究在方法应用、视角选取等方面具有一定的创新点，但也存在一些不足之处。在创新点方面，方法应用上，综合运用数据包络分析（DEA）方法从投入导向型和产出导向型两个角度对玉米生产要素投入进行分析，相较于单一角度的分析，能够更全面、深入地揭示生产要素投入的效率和调整方向，为优化玉米生产资源配置提供了更丰富的决策依据。视角选取上，将径向调整和松弛调整相结合，不仅考虑了生产要素投入的等比例优化（径向调整），还深入探讨了非等比例调整下的要素优化空间（松弛调整），这种全面的视角有助于发现玉米生产中更细微的要素投入问题，为提高生产效率提供了更精准的改进方向。通过对19个玉米生产省份的实证研究，能够更具针对性地分析不同地区玉米生产要素投入的差异和特点，为各省份制定适合自身发展的生产要素投入调整策略提供参考，丰富了区域农业生产要素研究的内容。然而，本研究也存在一些不足。数据局限性方面，虽然尽可能收集了多渠道的数据，但部分数据可能存在统计口径不一致、数据缺失或更新不及时等问题，这可能会对研究结果的准确性和可靠性产生一定影响。例如，一些地区的农业生产成本数据可能由于统计方法的差异而存在偏差，导致成本分析不够精确。模型假设方面，DEA模型本身存在一定的假设条件，如规模报酬不变或可变的假设，在实际玉米生产中，这些假设可能不完全符合实际情况，现实中玉米生产可能受到多种复杂因素的影响，导致规模报酬并非完全符合模型假设，从而影响研究结果的适用性。研究范围上，本研究仅选取了19个玉米生产省份进行分析，未能涵盖所有玉米生产地区，可能无法全面反映我国玉米生产要素投入的整体情况。部分小规模玉米生产地区的特殊情况可能被忽略，导致研究结果存在一定的局限性。在未来的研究中，可以进一步拓展研究范围，收集更全面的数据，优化模型假设，以提高研究的准确性和可靠性。二、文献综述2.1玉米生产成本收益研究在玉米生产成本构成方面，国内外学者进行了广泛而深入的研究。汪希成、谢冬梅和段莉（2020）通过对2008-2018年中美玉米生产总成本及其构成的比较分析，发现中美两国玉米成本构成存在显著差异。美国玉米成本构成相对稳定，物质和服务费用占比最大；而中国在2010年玉米生产总成本超过美国且差距逐年拉大，主要是人工成本快速增长并成为占比最大的构成部分，对总成本的影响力也逐年增大。孔祥智和王祎祎（2017）指出，中国玉米生产成本中，土地成本和物质与服务费用占比较高。随着土地流转的加速和农业生产资料价格的上涨，土地成本和物质与服务费用呈上升趋势，对玉米生产成本的影响日益显著。土地流转费用的增加使得种植户的前期投入增大，而化肥、农药等物质资料价格的波动也直接影响着生产成本。从国际视角来看，ItaúBBA的研究显示，美国、巴西和阿根廷的玉米生产成本存在差异。美国每公顷玉米运营成本为1,174美元，巴西为597美元，阿根廷为576美元。美国运营成本高主要归因于化肥使用剂量大，其化肥成本平均每公顷445美元，远高于巴西的235美元和阿根廷的159美元。同时，美国的机械化程度更高，这在一定程度上也影响了成本构成。在巴西，由于使用大豆作物养分，历史上运营成本较低，但预计下一季收成成本将超过阿根廷，这与雷亚尔贬值以及投入价格波动有关。在玉米收益影响因素的研究中，价格是一个关键因素。张亚伟和朱增勇（2013）认为，玉米价格的波动直接影响着种植户的收益。市场供需关系、国际农产品市场价格走势、政策调控等都会导致玉米价格的变化。当市场供大于求时，玉米价格往往下跌，种植户收益随之减少；反之，当市场需求旺盛而供应不足时，价格上涨，收益增加。国际农产品市场价格的波动也会对国内玉米价格产生传导效应，进而影响种植户收益。政策调控如玉米收储制度改革、农业补贴政策等，也会改变玉米的市场价格和种植户的实际收益。成本控制同样对玉米收益有着重要影响。陈璐怡、万春丽和施雯（2019）指出，降低生产成本是提高玉米收益的重要途径。通过优化生产要素配置，合理使用化肥、农药等生产资料，提高农业生产效率，可以有效降低成本，增加收益。采用精准施肥技术，根据土壤肥力和玉米生长需求精确施用化肥，既能减少化肥浪费，降低成本，又能提高玉米产量和质量，从而增加收益。推广农业机械化作业，提高劳动生产率，减少劳动力投入成本，也能提升玉米生产的经济效益。种植技术与管理水平也是影响玉米收益的重要因素。刘鹏凌（2019）研究发现，种植技术的改进和管理水平的提高对玉米产量和收益有显著影响。选用优良品种、合理密植、科学施肥灌溉以及有效的病虫害防治措施，都能提高玉米产量和质量，进而增加收益。优良品种具有高产、抗病、抗倒伏等特性，能够在相同的种植条件下获得更高的产量；合理密植可以充分利用土地资源和光照条件，提高玉米的光合作用效率，促进生长发育；科学施肥灌溉能够满足玉米不同生长阶段的养分和水分需求，保障玉米的正常生长；有效的病虫害防治措施可以减少病虫害对玉米的危害，降低产量损失，提高收益。2.2玉米生产效率分析在玉米生产效率测算方法的研究领域，国内外学者运用多种方法进行了深入探讨。国内方面，刘鹏凌（2019）利用2005-2017年17个玉米主产省的面板数据，采用SE-DEA模型测算了玉米生产技术效率，该模型能够有效处理多投入多产出的复杂系统，准确评估生产过程中的技术效率水平。朱满德等（2015）使用全国省级面板数据，通过DEA-Malmquist指数模型测算了2004-2008年间中国玉米全要素生产率，该指数模型不仅可以衡量全要素生产率的变化，还能将其分解为技术进步、技术效率等多个组成部分，为深入分析玉米生产效率的变化提供了有力工具。刘念等（2017）采用DEA—Malmquist指数法和多阶段DEA相结合的方法，对2002-2013年我国玉米生产面板数据进行测算，这种方法综合了两种方法的优势，能够更全面地分析玉米生产效率在不同阶段的变化情况。钟鑫等（2016）运用超越对数随机前沿生产函数测算了2000-2013年我国三大玉米生产优势区的技术效率，随机前沿生产函数可以有效考虑生产过程中的随机因素和技术非效率因素，为研究生产效率提供了更贴近实际的分析框架。国外学者在这方面也有重要贡献。荷兰经济学家J.Tinbergen最早对全要素生产率进行研究，为后续相关研究奠定了基础。美国经济学家R.Solow提出了具体生产函数与增长方程，形成“索洛模型”，该模型明确了决策单位总产出量与全部要素投入量的比率关系，成为研究全要素生产率的重要理论工具。Kumbhakar将全要素生产率的变化分解为技术进步、技术效率、配置效率以及规模效率四大因素，为深入剖析全要素生产率的构成和影响因素提供了清晰的框架。RosegrantMarkW.（1992）使用Tomquist-Thdl方法对印度的农业进行研究，发现全要素生产率对印度农业产出的贡献达33%左右，该方法为研究农业生产效率的贡献因素提供了有效的途径。BelénIráizoz、Manuel和Rapún、IdoiaZabaleta（2003）同时使用SFA与DEA两种方法对比分析了番茄和芦笋的生产情况，并对结果的差异进行讨论，这种对比分析方法有助于更全面地理解不同测算方法的优缺点，为选择合适的生产效率测算方法提供参考。关于玉米生产效率水平，众多研究表明我国玉米生产效率存在一定的提升空间。刘鹏凌（2019）研究发现我国主产区玉米综合技术效率呈下降趋势，这可能与农业生产技术更新缓慢、生产要素配置不合理等因素有关。朱满德等（2015）测算出2004-2008年间中国玉米全要素生产率有所提高，这得益于农业科技的推广应用、政策支持等因素的积极作用。刘念等（2017）研究指出各年度玉米全要素生产率差异较大，但总体上处于较高水平，不过增长速度有所减缓，这可能是由于技术进步的动力不足、生产规模的限制等原因导致。在玉米生产效率影响因素的研究上，学者们从多个角度进行了分析。刘鹏凌（2019）认为城镇化率、灌溉率等因素阻碍玉米综合技术效率的提高，随着城镇化进程的加快，农村劳动力流失，土地流转困难，影响了玉米生产的规模化和专业化发展；而灌溉设施不完善、灌溉技术落后，导致水资源利用效率低下，也制约了玉米产量的提升。机械费、种子价格等对玉米综合技术效率的提高有正面影响，先进的农业机械可以提高生产效率，降低劳动力成本；优质的种子能够提高玉米的产量和品质。江激宇和李玉（2021）基于土地流转视角研究发现，土地流转程度与农机服务程度对玉米生产技术效率有显著正向影响，土地流转促进了土地资源的优化配置，实现了规模化经营；农机服务的普及提高了农业生产的机械化水平，减少了人力投入，提高了生产效率。农村劳动力老龄化率对玉米生产效率有显著负向影响，老龄化劳动力的体力和知识技能相对不足，难以适应现代化农业生产的需求，从而影响了玉米生产效率的提升。2.3农业供给侧改革与玉米生产在农业供给侧改革背景下，玉米生产的政策导向发生了显著变化。2016年，中央农村工作会议提出“农业供给侧改革”，将去库存、降成本、补短板作为重点，玉米供给侧改革成为关键环节。2018年一号文件进一步强调持续推进农业供给侧改革，短期内要实现调结构、去库存目标，通过多种途径进行玉米加工以化解库存。这些政策导向旨在保证玉米总产量稳定的基础上，降低单位生产成本，减少对进口玉米的依赖，促进国内玉米供需平衡。习银生、高鸣、罗兴寰和杨丽（2019）指出，进一步深化供给侧结构性改革应明确总体思路，坚持市场导向、质量第一、效益优先、绿色发展为基调，以调结构、降成本、去库存、补短板和提高竞争力为重点，积极实施按市场导向调优玉米生产结构、强化以绿箱政策为主的支持保护体系、大力发展玉米加工业和产后服务业等改革和发展策略。农业供给侧改革对玉米产业结构调整产生了重要影响。在种植结构方面，农业部大力推进“镰刀弯”地区玉米结构调整，积极推进粮豆轮作和粮改饲。例如，盘锦市自2016年以来稳步推进玉米调减工作，通过加强政策扶持、稳定粮食综合产能、加强重大技术推广、提升规模经营水平和加大宣传引导力度等措施，优化种植结构，提高农业发展质量。在产业布局上，更加注重区域优势，引导玉米生产向优势产区集中，提高生产的规模化和专业化水平。通过整合资源，加强产区之间的协作，形成了从种植、加工到销售的完整产业链，提高了产业的整体竞争力。在玉米加工产业，推动了产业升级，提高了产品附加值，减少了低水平竞争和重复建设。在农业供给侧改革背景下，玉米生产技术创新与应用也得到了重视。通过推进农业科技创新和成果应用，重点推广水稻精确定量栽培技术、农作物绿色防控和统防统治融合技术、土壤机械化深翻技术、保护性耕作技术、耕地保护与质量提升技术等绿色生态、提质增效技术，提升了玉米生产的质量、效益和效率。这些技术的应用不仅有助于降低生产成本，减少资源浪费，还能提高玉米的产量和质量，增强市场竞争力。通过推广绿色防控技术，减少了农药的使用量，降低了农产品的农药残留，提高了农产品的安全性；采用保护性耕作技术，保护了土壤结构，提高了土壤肥力，促进了农业的可持续发展。2.4生产成本比较研究国内外玉米生产成本存在显著差异，这种差异受到多种因素的综合影响。从土地成本来看，美国、巴西等玉米主产国拥有广袤的耕地资源，且土地流转市场较为成熟，规模化经营程度高，使得单位土地成本相对较低。美国的大农场模式下，土地集中连片，便于大规模机械化作业，降低了土地的单位使用成本。而我国人多地少，土地资源相对稀缺，土地流转过程中存在信息不对称、流转程序不规范等问题，导致土地流转成本较高。在一些地区，由于土地细碎化严重，难以实现规模化经营，进一步增加了土地成本在玉米生产总成本中的占比。在物质与服务费用方面，美国等国家凭借先进的农业技术和成熟的农业产业链，在化肥、农药、种子等物资采购以及农业机械租赁、农业技术服务等方面具有明显的成本优势。美国的农业科技研发投入大，农业技术先进，化肥、农药的利用率高，能够以较低的投入获得较高的产出。同时，其完善的农业产业链使得农资供应渠道畅通，价格相对稳定。我国农业生产中，化肥、农药的使用存在不合理现象，过量使用导致成本增加的同时，还对环境造成了污染。农业机械的普及程度和使用效率与发达国家相比仍有差距，农业技术服务体系也不够完善，这些因素都使得我国玉米生产的物质与服务费用相对较高。人工成本也是造成国内外玉米生产成本差异的重要因素。美国、巴西等国农业机械化程度高，大量采用现代化农业机械进行生产，减少了对人工的依赖，人工成本在总成本中的占比较低。美国的玉米种植从播种、施肥、灌溉到收获，大部分环节都实现了机械化作业，一个农场主可以管理大面积的农田。我国农业劳动力数量众多，但农业生产的机械化水平相对较低，尤其是在一些山区和丘陵地区，仍以人工劳作和小型农机具为主，导致人工成本较高。随着我国城镇化进程的加快，农村劳动力向城市转移，劳动力短缺问题日益凸显，进一步推动了人工成本的上升。在不同地区玉米生产成本的比较研究中，我国不同省份之间也存在明显差异。从区域分布来看，东北地区作为我国重要的玉米产区，具有土地资源丰富、地势平坦的优势，适合大规模机械化作业，在机械作业成本方面相对较低。黑龙江省的大型农场广泛采用先进的农业机械设备，提高了生产效率，降低了单位面积的机械作业成本。但东北地区由于气候寒冷，农作物生长周期长，为保证玉米的产量和质量，需要投入更多的化肥和农药，导致物质与服务费用相对较高。华北地区的玉米生产在土地成本和人工成本方面相对较高。该地区人口密集，土地资源相对紧张，土地流转价格较高。随着经济的发展，劳动力成本也不断上升，增加了玉米生产的总成本。华北地区的灌溉条件较好，水资源相对充足，在灌溉成本方面具有一定优势。而在一些水资源匮乏的地区，如西北地区，灌溉成本成为玉米生产成本的重要组成部分，严重制约了玉米生产的发展。在西南地区，地形复杂，多山地和丘陵，不利于大规模机械化作业，导致机械作业成本较高。农业基础设施相对薄弱，交通不便，增加了农资运输和农产品销售的成本。该地区气候湿润，病虫害较多，需要投入更多的农药进行防治，进一步提高了生产成本。但西南地区的劳动力资源丰富，劳动力成本相对较低，在一定程度上缓解了其他成本上升的压力。2.5文献研究评述综上所述，国内外学者在玉米生产成本收益、生产效率、农业供给侧改革与玉米生产以及生产成本比较等方面取得了丰硕的研究成果，为玉米产业的发展提供了重要的理论支持和实践指导。现有研究仍存在一定的不足。在玉米生产要素投入调整的研究方面，虽然学者们运用多种方法对玉米生产效率进行了测算和分析，但对于生产要素投入的径向调整和松弛调整的综合研究相对较少。多数研究仅从单一角度进行分析，未能全面考虑生产要素投入在等比例调整和非等比例调整下的优化空间，导致对玉米生产中要素投入问题的揭示不够深入。在生产成本比较研究中，虽然对国内外以及我国不同地区玉米生产成本的差异进行了分析，但对于造成这些差异的深层次原因，如制度因素、市场机制、技术创新能力等，研究还不够系统和全面。对不同地区玉米生产成本差异的动态变化以及如何通过政策调控来缩小这些差异，也缺乏深入的探讨。在研究方法上，虽然数据包络分析（DEA）等方法在玉米生产效率研究中得到了广泛应用，但这些方法在实际应用中仍存在一些局限性，如对数据质量要求较高、模型假设与实际情况不完全相符等。如何进一步优化研究方法，提高研究结果的准确性和可靠性，也是未来研究需要关注的问题。本研究将综合运用数据包络分析（DEA）等方法，从投入导向型和产出导向型两个角度，对玉米生产要素投入进行径向调整和松弛调整分析，全面揭示玉米生产中要素投入的优化空间和调整方向。深入分析造成国内外以及我国不同地区玉米生产成本差异的深层次原因，提出针对性的政策建议，以促进我国玉米产业的可持续发展。三、估计方法和指标选择3.1最少养分定律最少养分定律由德国化学家李比希于1843年提出，其核心内容为：作物产量受土壤中相对含量最少的养分所制约，产量的高低随这种养分含量的变化而变化。该定律揭示了植物生长与养分供应之间的内在联系，强调了在农业生产中，不能单纯依靠增加某一种或几种养分的投入来提高产量，而必须关注土壤中各种养分的平衡。在玉米生产中，土壤中的氮、磷、钾等养分以及水分、光照等其他生产要素，共同构成了玉米生长的物质基础。当其他养分充足时，某一养分的缺乏或相对不足，会成为限制玉米产量提高的关键因素。即使增加其他养分的投入，也难以使玉米产量得到显著提升。只有补充了相对最少的养分，玉米产量才有可能实现增长。例如，若土壤中磷元素含量相对较低，即使大量施用氮肥和钾肥，玉米产量也不会明显增加，只有合理补充磷肥，满足玉米对磷的需求，才能打破产量限制，提高玉米产量。最少养分并非固定不变，它会随着玉米生长阶段、土壤肥力状况、种植品种以及气候条件等因素的变化而改变。在玉米生长的不同阶段，对各种养分的需求比例和数量存在差异。在苗期，玉米对氮素的需求相对较少，对磷素的需求较为迫切，此时磷可能成为最少养分；而在穗期，玉米生长迅速，对氮、钾的需求量大幅增加，若土壤中氮、钾供应不足，它们就可能成为最少养分。土壤肥力不同，最少养分也会有所不同。肥沃的土壤中，各种养分含量相对丰富且均衡，最少养分出现的概率相对较低；而贫瘠的土壤中，可能存在多种养分缺乏的情况，最少养分的确定更为复杂。种植品种的差异也会影响最少养分的判断，不同玉米品种对养分的吸收能力和需求特点各不相同。一些高产品种对养分的需求量较大，且对养分的平衡要求更为严格，可能在相同土壤条件下更容易出现某种养分成为最少养分的情况。气候条件如降水、光照、温度等，也会影响玉米对养分的吸收和利用，进而改变最少养分的状况。干旱条件下，水分成为限制玉米生长的关键因素，此时即使土壤中养分充足，水分也可能成为最少养分；而在光照不足的情况下，光合作用受限，可能会影响玉米对养分的转化和利用，使原本充足的养分也无法充分发挥作用，从而使其他相对不足的养分成为最少养分。在玉米生产实践中，准确判断最少养分至关重要。农民需要根据土壤检测结果、玉米生长状况以及以往的种植经验，综合分析确定最少养分。通过定期进行土壤检测，了解土壤中各种养分的含量和比例，为判断最少养分提供科学依据。观察玉米植株的生长表现，如叶片颜色、生长速度、病虫害发生情况等，也能初步判断是否存在某种养分缺乏的问题。对于长期种植玉米的区域，积累的种植经验可以帮助农民快速判断在不同年份和季节可能出现的最少养分。根据最少养分定律，制定合理的施肥方案和生产要素投入计划。优先补充最少养分，确保玉米生长的基本需求得到满足。合理搭配其他养分的投入，实现各种生产要素的均衡供应，提高生产效率和玉米产量。在确定磷为最少养分的情况下，优先增加磷肥的施用量，并根据土壤中氮、钾等其他养分的含量，合理调整氮肥和钾肥的施用比例，以达到最佳的施肥效果。注意保持土壤中各种养分的动态平衡，避免因单一养分的过量投入而导致其他养分成为新的最少养分。在补充磷肥的过程中，要密切关注土壤中其他养分的变化，及时调整施肥策略，维持土壤养分的平衡。3.2DEA模型数据包络分析（DEA）是由A.Charnes和W.W.Cooper等人于1978年首次提出的一种运筹学、管理科学和数理经济学交叉领域的分析方法，该方法基于相对效率的概念，运用凸分析和线性规划，旨在通过数学规划模型来评估和比较决策单元（DMU）之间的效率，尤其是在多投入多产出的复杂系统中。它以“相对效率”为基础，将每个被评价单位视为一个决策单元（DMU），通过对多个DMU的输入输出数据进行分析，判断各DMU是否位于生产可能集的前沿面上，进而确定其相对有效性。DEA方法的核心原理是通过构建生产前沿面，将决策单元的实际投入产出与前沿面上的最佳实践进行比较。在生产过程中，假设有n个决策单元，每个决策单元都有m种输入和s种输出。对于第j个决策单元（j=1,2,\cdots,n），其输入向量为x_j=(x_{1j},x_{2j},\cdots,x_{mj})^T，输出向量为y_j=(y_{1j},y_{2j},\cdots,y_{sj})^T。DEA模型通过线性规划的方法，寻找一组权重系数，使得某个决策单元的效率指数最大化，同时满足其他决策单元的效率指数不超过1。在玉米生产要素投入分析中，我们可以将各个省份的玉米生产视为不同的决策单元，以总播种面积、机械作业、化肥折纯量、劳动力、农药费等作为输入指标，玉米总产量作为输出指标，通过DEA模型来评估各省份玉米生产要素投入的相对效率。DEA模型具有诸多优点。该方法具有较高的客观性，在分析过程中无需预先设定生产函数的具体形式，也不需要对数据进行量纲化处理，避免了主观因素对权重设定的影响，能够更真实地反映决策单元的实际生产情况。在评估玉米生产要素投入效率时，不需要事先确定化肥、机械作业等投入要素与玉米产量之间的具体函数关系，直接根据实际数据进行分析，减少了因函数设定不合理而导致的误差。DEA方法能够处理多输入多输出的复杂系统，对于玉米生产这样涉及多种生产要素投入和产出的情况，能够全面综合地考虑各种因素，提供更准确的效率评估结果。它可以同时分析总播种面积、机械作业、化肥折纯量等多种投入要素对玉米总产量这一输出指标的影响，而不像一些传统方法只能局限于单一或少数几个因素的分析。DEA模型在农业生产效率评估等领域得到了广泛应用。在农业领域，它被用于评估不同地区、不同农户的农业生产效率，为农业资源的合理配置和生产决策提供科学依据。通过DEA模型分析不同省份的农业生产，找出生产效率高的地区作为示范，为其他地区提供借鉴，促进农业资源在全国范围内的优化配置。在玉米生产研究中，DEA模型可以帮助我们确定各生产要素投入的最优比例，找出要素投入冗余或不足的地区，为调整玉米生产结构、提高生产效率提供方向。通过DEA模型分析发现某省份化肥投入过量，而劳动力投入不足，就可以针对性地减少化肥使用量，增加劳动力投入，以提高玉米生产效率。3.3投入导向型效率估计在分析玉米生产要素投入效率时，投入导向型DEA模型是一种重要的工具。投入导向型DEA模型基于这样的假设：在给定的生产技术条件下，决策单元（如各省份的玉米生产）可以通过调整投入要素的数量来实现生产效率的提升，而产出则是在现有投入基础上的结果。在玉米生产中，这意味着我们关注如何通过优化总播种面积、机械作业、化肥折纯量、劳动力、农药费等投入要素的组合，在不改变产出目标（玉米总产量）的前提下，降低投入成本，提高生产效率。假设有n个决策单元（即n个玉米生产省份），每个决策单元有m种投入要素x_{ij}（i=1,2,\cdots,m；j=1,2,\cdots,n）和s种产出要素y_{rj}（r=1,2,\cdots,s；j=1,2,\cdots,n）。对于投入导向型DEA模型中的CCR模型，其线性规划形式如下：\begin{align*}&\min\theta\\&\text{s.t.}\quad\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}x_{ij}\leq\thetax_{ik},\quadi=1,2,\cdots,m\\&\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}y_{rj}\geqy_{rk},\quadr=1,2,\cdots,s\\&\lambda_{j}\geq0,\quadj=1,2,\cdots,n\end{align*}其中，\theta为决策单元k的效率值，反映了该决策单元在当前生产技术和产出水平下，投入要素可以等比例缩减的最大程度。当\theta=1时，表示该决策单元处于生产前沿面上，是DEA有效的，即当前的投入组合已经达到最优，无法通过等比例减少投入要素来增加产出；当\theta<1时，则说明该决策单元存在投入冗余，即可以在不降低产出的情况下，等比例减少投入要素，以提高生产效率。\lambda_{j}为权重变量，表示第j个决策单元在构建生产前沿面时的相对重要性。在我国玉米生产要素投入的研究中，以19个玉米生产省份为决策单元，将总播种面积、机械作业、化肥折纯量、劳动力、农药费作为投入指标，玉米总产量作为产出指标。通过投入导向型DEA模型的计算，可以得到各省份玉米生产要素投入的效率值。某些省份的效率值为1，表明这些省份在玉米生产中，生产要素的投入组合较为合理，实现了相对有效的生产。它们在当前的技术水平下，充分利用了各种投入要素，使得玉米总产量达到了在现有投入下的最优产出。而对于效率值小于1的省份，说明存在生产要素投入冗余的情况。可能存在某些省份化肥折纯量投入过多，超过了玉米生长的实际需求，不仅造成了资源的浪费，增加了生产成本，还可能对环境造成负面影响；或者劳动力投入过多，导致劳动生产率低下，资源未能得到有效利用。通过投入导向型DEA模型的分析，可以明确这些省份需要对生产要素投入进行调整，减少冗余投入，提高生产效率。3.4产出导向型效率估计产出导向型DEA模型在评估玉米生产产出效率方面发挥着关键作用。与投入导向型DEA模型不同，产出导向型DEA模型基于这样的假设：在给定的生产技术和投入要素水平下，决策单元（如各省份的玉米生产）可以通过调整产出的数量来实现生产效率的提升，即关注如何在现有投入的基础上，最大程度地增加产出。在玉米生产中，这意味着我们探究如何在总播种面积、机械作业、化肥折纯量、劳动力、农药费等投入要素不变的情况下，通过优化生产过程、提高技术水平等方式，增加玉米总产量，以达到更高的生产效率。对于产出导向型DEA模型中的CCR模型，其线性规划形式如下：\begin{align*}&\max\varphi\\&\text{s.t.}\quad\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}x_{ij}\leqx_{ik},\quadi=1,2,\cdots,m\\&\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}y_{rj}\geq\varphiy_{rk},\quadr=1,2,\cdots,s\\&\lambda_{j}\geq0,\quadj=1,2,\cdots,n\end{align*}其中，\varphi为决策单元k的效率值，反映了该决策单元在当前生产技术和投入水平下，产出可以等比例增加的最大程度。当\varphi=1时，表示该决策单元处于生产前沿面上，是DEA有效的，即当前的产出已经达到了在现有投入下的最大可能产出；当\varphi>1时，则说明该决策单元存在产出不足，即可以在不增加投入的情况下，等比例增加产出，以提高生产效率。\lambda_{j}同样为权重变量，表示第j个决策单元在构建生产前沿面时的相对重要性。在对我国玉米生产要素投入的研究中，以19个玉米生产省份为决策单元，将总播种面积、机械作业、化肥折纯量、劳动力、农药费作为投入指标，玉米总产量作为产出指标。通过产出导向型DEA模型的计算，可以得到各省份玉米生产产出的效率值。某些省份的效率值为1，表明这些省份在当前的投入要素组合下，玉米总产量已经达到了最优，生产过程较为高效，充分利用了现有的资源，实现了产出的最大化。而对于效率值大于1的省份，意味着存在产出提升的空间。可能存在某些省份由于种植技术落后、管理不善等原因，未能充分发挥现有投入要素的潜力，导致玉米总产量低于在现有投入下的最大可能产出。通过产出导向型DEA模型的分析，可以明确这些省份需要改进生产技术、加强管理，以提高玉米产量，实现生产效率的提升。产出导向型DEA模型为评估玉米生产产出效率提供了有效的工具，有助于发现生产过程中存在的问题，为提高玉米生产效率提供方向。3.5指标选择在研究我国玉米生产要素投入的径向调整和松弛调整时，科学合理地选择指标至关重要。本研究选取玉米总产量作为产出指标，这是因为玉米总产量直接反映了玉米生产的最终成果，是衡量玉米生产效益的关键指标，能直观体现各地区玉米生产在数量上的规模和水平。作为我国重要的粮食作物，玉米总产量的高低对国家粮食安全、市场供应以及相关产业的发展都有着深远影响。在饲料行业，充足的玉米总产量是保障畜牧业发展的基础，为畜产品的生产提供稳定的饲料来源；在工业领域，玉米作为重要的工业原料，其总产量决定了工业生产的规模和发展潜力。玉米总产量的变化还会对农产品市场价格产生波动，进而影响农民的收入和农业生产的积极性。将总播种面积作为投入指标，是因为它是玉米生产的基础资源投入，直接决定了玉米生产的规模。播种面积的大小在很大程度上影响着玉米的总产量，二者存在密切的正相关关系。不同地区的总播种面积差异，会导致玉米产量的不同。东北地区土地资源丰富，总播种面积较大，使得该地区成为我国重要的玉米产区，产量在全国占据较大比重。总播种面积的变化还能反映出农业产业结构的调整和土地资源的利用情况。随着农业政策的调整和市场需求的变化，农民会根据实际情况调整玉米的播种面积，以追求经济效益的最大化。机械作业也是重要的投入指标之一。随着农业现代化的推进，机械作业在玉米生产中的作用日益凸显。它能够提高生产效率，减轻劳动强度，缩短生产周期，促进玉米生产的规模化和专业化发展。在玉米播种环节，机械化播种可以实现精准播种，保证播种的深度和间距均匀一致，提高种子的发芽率和出苗整齐度；在收获环节，联合收割机的使用大大提高了收获效率，减少了粮食损失。机械作业的投入还能带动相关产业的发展，如农业机械制造、维修和租赁等行业，促进农村经济的多元化发展。不同地区的机械作业水平存在差异，这会影响玉米生产的成本和效率。东北地区地势平坦，适合大规模机械化作业，机械作业水平较高，生产成本相对较低；而一些山区和丘陵地区，由于地形复杂，机械作业难度大，机械作业水平较低，生产成本相对较高。化肥折纯量作为投入指标，对玉米生长起着关键作用。化肥能够为玉米提供生长所需的氮、磷、钾等养分，合理施用化肥可以提高玉米的产量和质量。氮素是玉米生长过程中需求量较大的养分，对玉米的茎叶生长和光合作用有着重要影响；磷素有助于玉米根系的发育和花芽分化；钾素能增强玉米的抗倒伏能力和抗病能力。然而，过量施用化肥会导致土壤板结、环境污染等问题，同时增加生产成本。在一些地区，由于农民缺乏科学施肥知识，盲目追求高产量，过量施用化肥，不仅造成了资源的浪费，还对土壤和水体环境造成了污染。不同地区的土壤肥力和气候条件不同，对化肥的需求和利用效率也存在差异。在土壤肥力较高的地区，化肥的施用量可以适当减少；而在土壤肥力较低的地区，则需要根据土壤检测结果合理增加化肥施用量。劳动力是玉米生产不可或缺的投入要素。从玉米的播种、田间管理到收获，每个环节都离不开劳动力的投入。劳动力的数量和质量直接影响着玉米生产的效率和质量。经验丰富、技术熟练的农民能够更好地掌握玉米种植技术，合理进行田间管理，提高玉米产量和质量。劳动力的投入成本也是玉米生产成本的重要组成部分。随着农村劳动力向城市转移，劳动力短缺问题日益突出，劳动力成本不断上升，这对玉米生产的经济效益产生了一定影响。在一些地区，由于劳动力不足，玉米生产不得不依赖雇佣劳动力，增加了生产成本。不同地区的劳动力市场和劳动力素质不同，会导致劳动力投入的差异。在经济发达地区，劳动力成本较高，农民更倾向于采用机械化作业来替代部分劳动力；而在经济欠发达地区，劳动力成本相对较低，劳动力投入相对较多。农药费作为投入指标，反映了在玉米生产过程中为防治病虫害所投入的成本。病虫害是影响玉米产量和质量的重要因素，合理使用农药可以有效控制病虫害的发生，减少产量损失。然而，过量使用农药会导致农产品农药残留超标，危害人体健康，同时也会对生态环境造成破坏。在一些地区，由于病虫害防治意识淡薄，或者缺乏科学的防治方法，农民过量使用农药，不仅增加了生产成本，还对农产品质量和环境安全构成威胁。不同地区的病虫害发生情况不同，对农药的需求和使用也存在差异。在病虫害高发地区，农药的使用量相对较大；而在病虫害较少的地区，农药的使用量则可以适当减少。这些指标的选择紧密围绕玉米生产的实际过程和关键要素，综合考虑了影响玉米生产的资源投入、生产手段、物质投入以及人力投入等多方面因素，能够全面、准确地反映我国玉米生产要素投入的情况，为后续运用DEA模型进行径向调整和松弛调整分析提供了科学的数据基础，有助于深入揭示玉米生产中要素投入的优化空间和调整方向，为提高玉米生产效率、降低生产成本提供有力的决策依据。四、投入导向型估计结果及分析4.1规模报酬变化通过对我国19个玉米生产省份投入导向型的DEA分析，在规模报酬变化方面呈现出丰富且具有区域特色的结果。从整体态势来看，不同省份在玉米生产上的规模报酬情况差异显著，这反映出各地区在玉米生产规模与生产效率之间的复杂关系。黑龙江省作为我国重要的玉米主产区，其规模报酬呈现出独特的变化趋势。在研究期间内，黑龙江省部分年份处于规模报酬递增阶段，这意味着在这些年份里，随着玉米生产规模的扩大，如增加总播种面积、投入更多的机械作业和劳动力等生产要素，玉米产量的增长幅度大于生产要素投入的增长幅度。这可能得益于黑龙江省广袤且肥沃的土地资源，为大规模种植玉米提供了先天优势。大规模种植便于采用先进的农业机械设备，实现机械化作业的规模效应，降低单位生产成本。先进的大型联合收割机在大面积农田作业时，能够提高收割效率，减少收割时间和成本。黑龙江省在农业科技推广和应用方面也取得了显著成效，优良玉米品种的普及、科学种植技术的推广，使得生产要素的投入能够得到更有效的利用，进一步促进了规模报酬递增。与之形成对比的是，河南省在玉米生产中，部分年份出现了规模报酬递减的情况。这表明在这些年份，当河南省继续扩大玉米生产规模时，玉米产量的增长幅度小于生产要素投入的增长幅度，生产效率出现了下降。河南省人口众多，土地资源相对有限，随着玉米种植规模的不断扩大，土地细碎化问题逐渐凸显。土地被分割成小块，不利于大型农业机械的作业，导致机械作业效率低下，增加了生产成本。河南省作为农业大省，农业生产面临着多种作物竞争土地资源的情况。在扩大玉米种植规模的过程中，可能会影响到其他作物的种植，从而打破了农业生产的生态平衡和资源配置的合理性，降低了整体生产效率。山东省的玉米生产规模报酬情况则相对较为稳定，大部分年份处于规模报酬不变阶段。这说明山东省在玉米生产过程中，生产规模与生产效率之间达到了一种相对平衡的状态。山东省在农业基础设施建设方面较为完善，农田水利设施良好，道路交通便利，为玉米生产提供了有力的保障。在长期的玉米种植过程中，山东省积累了丰富的种植经验，农民对玉米种植技术的掌握较为熟练，能够合理地配置生产要素，使得生产规模的扩大与生产效率的提升保持同步。山东省在农业科技创新方面也投入了大量资源，不断推广新的种植技术和管理经验，进一步巩固了规模报酬不变的状态。从区域分布来看，东北地区的黑龙江、吉林和辽宁等省份，由于其土地资源丰富、地势平坦，适合大规模机械化作业，在玉米生产中更容易出现规模报酬递增的情况。这些地区通过扩大生产规模，能够充分发挥机械化作业的优势，提高生产效率，降低生产成本。而华北地区的河北、河南、山东等省份，由于人口密集，土地资源相对紧张，在玉米生产规模扩大的过程中，可能会面临土地细碎化、资源竞争等问题，更容易出现规模报酬递减或不变的情况。在西南地区，由于地形复杂，多山地和丘陵，不利于大规模机械化作业，玉米生产规模的扩大受到一定限制，规模报酬变化情况较为复杂，既有规模报酬递增的情况，也有规模报酬递减和不变的情况。在一些地势相对平坦的河谷地区，通过合理的土地整治和农业技术应用，能够实现规模报酬递增；而在地形复杂的山区，由于机械作业难度大，生产效率难以提高，可能会出现规模报酬递减的情况。规模报酬的变化对玉米生产具有重要影响。在规模报酬递增阶段，适当扩大生产规模可以提高生产效率，增加玉米产量，降低生产成本，提高农民的收益。对于处于规模报酬递增阶段的地区，政府可以加大对农业基础设施建设的投入，改善农田水利、道路交通等条件，进一步促进生产规模的扩大和生产效率的提升。而在规模报酬递减阶段，盲目扩大生产规模只会导致生产效率的下降和资源的浪费。此时，需要调整生产结构，优化生产要素的配置，提高生产技术水平，以提高生产效率。对于规模报酬不变阶段的地区，应保持现有的生产规模和生产方式，注重提高生产技术和管理水平，进一步挖掘生产潜力，提高玉米产量和质量。4.2生产效率估计4.2.1综合技术效率综合技术效率是衡量玉米生产效率的重要指标，它反映了在给定的生产技术条件下，决策单元（各省份玉米生产）将投入转化为产出的综合能力，涵盖了技术水平和资源配置效率等多个方面。通过投入导向型DEA模型对我国19个玉米生产省份的综合技术效率进行测算，结果显示各省份之间存在明显差异。从整体分布来看，部分省份的综合技术效率表现较为出色，达到了相对较高的水平。例如，吉林省在研究期间内，其综合技术效率平均值接近1，处于生产前沿面附近。这表明吉林省在玉米生产过程中，能够有效地整合总播种面积、机械作业、化肥折纯量、劳动力、农药费等生产要素，将这些投入高效地转化为玉米总产量，实现了生产要素的优化配置和生产技术的充分利用。吉林省在农业科技推广方面成效显著，积极引进和应用先进的玉米种植技术，如精准农业技术，通过卫星定位和传感器技术，实现对农田土壤养分、水分、病虫害等信息的实时监测，从而精准地进行施肥、灌溉和病虫害防治，提高了生产效率。吉林省在农业基础设施建设方面也较为完善，农田水利设施良好，为玉米生长提供了稳定的水源保障，有利于提高玉米产量和质量，进而提升了综合技术效率。然而，也有一些省份的综合技术效率相对较低，存在较大的提升空间。以广西省为例，其综合技术效率值明显低于吉林省等效率较高的省份。这意味着广西省在玉米生产中，生产要素的投入未能得到充分有效的利用，存在资源浪费和配置不合理的情况。广西省地形复杂，多山地和丘陵，土地碎片化严重，不利于大规模机械化作业。这导致机械作业成本较高，且效率低下，无法充分发挥机械作业在提高生产效率方面的作用。广西省部分地区的农民在玉米种植过程中，缺乏科学的种植技术和管理经验，化肥、农药的使用存在不合理现象，过量使用化肥、农药不仅增加了生产成本，还可能对土壤和环境造成负面影响，同时也未能有效提高玉米产量，从而拉低了综合技术效率。进一步分析各省份综合技术效率的差异原因，除了地形、技术水平和管理经验等因素外，还与地区的经济发展水平、农业政策等密切相关。经济发展水平较高的地区，往往能够投入更多的资金用于农业科技创新和基础设施建设，从而提高玉米生产的综合技术效率。在一些东部沿海省份，经济实力雄厚，政府和企业对农业的投入较大，支持农业科研机构开展玉米种植技术研究和推广，建设现代化的农业示范基地，引导农民采用先进的生产技术和管理模式，有效提升了玉米生产的综合技术效率。而农业政策的导向也会对综合技术效率产生影响。政府出台的农业补贴政策、土地流转政策等，能够引导农民合理调整生产要素投入结构，促进资源的优化配置。对采用绿色环保种植技术的农民给予补贴，鼓励农民减少化肥、农药的使用，采用有机肥料和生物防治手段，不仅有利于环境保护，还能提高玉米的品质和产量，提升综合技术效率。土地流转政策的实施，促进了土地的规模化经营，提高了农业生产的专业化和机械化水平，进而提高了综合技术效率。4.2.2纯技术效率纯技术效率主要反映了决策单元在生产过程中的管理和技术水平，即排除规模因素后，生产单元利用现有技术和管理手段将投入转化为产出的效率。通过投入导向型DEA模型对我国19个玉米生产省份的纯技术效率进行分析，结果表明不同省份之间存在一定的差异，这体现了各省份在玉米生产管理和技术应用方面的水平参差不齐。一些省份在纯技术效率方面表现突出，如山东省。山东省的纯技术效率值较高，接近1，这表明山东省在玉米生产中，具备先进的生产管理经验和较高的技术应用水平。山东省积极开展农业技术培训，提高农民的科技素质和种植技能。通过举办各类农业技术培训班、发放技术资料、组织专家现场指导等方式，向农民传授先进的玉米种植技术，如合理密植技术、病虫害绿色防控技术等。这些技术的应用，使得农民能够更加科学地进行玉米种植，提高了生产效率。山东省在农业科技创新方面投入较大，支持科研机构开展玉米品种选育、栽培技术研究等工作。培育出了一批适合本地种植的优良玉米品种，这些品种具有高产、抗病、抗倒伏等优良特性，为提高玉米产量和质量提供了有力保障。同时，山东省还注重农业技术的推广和应用，建立了完善的农业技术推广体系，将科研成果及时转化为实际生产力，提高了玉米生产的纯技术效率。相比之下，部分省份的纯技术效率较低，如贵州省。贵州省的纯技术效率值相对较低，这反映出该省在玉米生产管理和技术应用方面存在不足。贵州省地形复杂，山地多、平地少，农业基础设施相对薄弱，交通不便，这给农业生产带来了诸多困难。由于地形限制，一些先进的农业机械难以在贵州省大面积推广应用，导致玉米生产仍以传统的人力和畜力为主，生产效率低下。贵州省的农业科技水平相对较低，农民接受新技术、新观念的能力较弱。在玉米种植过程中，农民往往依赖传统的种植经验，对先进的种植技术和管理方法了解较少，难以将新技术应用到实际生产中。贵州省在农业技术推广方面存在不足，缺乏完善的农业技术推广体系和专业的技术人员，导致农业科技成果难以转化为实际生产力，影响了玉米生产的纯技术效率。纯技术效率的高低对玉米生产具有重要影响。高纯技术效率意味着在相同的投入条件下，能够实现更高的产出，从而提高玉米生产的经济效益。提高纯技术效率可以通过加强农业技术培训、加大农业科技创新投入、完善农业技术推广体系等措施来实现。政府应加大对农业技术培训的投入，提高农民的科技素质和种植技能；鼓励科研机构开展农业科技创新，培育优良品种，研发先进的种植技术；建立健全农业技术推广体系，加强技术人员队伍建设，确保农业科技成果能够及时、有效地推广应用到玉米生产中，从而提高玉米生产的纯技术效率，促进玉米产业的发展。4.2.3规模效率规模效率衡量的是决策单元在当前生产规模下，是否达到了最优的生产规模，反映了生产规模与生产效率之间的关系。通过投入导向型DEA模型对我国19个玉米生产省份的规模效率进行分析，结果显示各省份的规模效率存在差异，这表明不同省份在玉米生产规模的合理性方面存在不同的情况。在我国玉米生产省份中，黑龙江省的规模效率表现较为突出。黑龙江省拥有广袤的耕地资源，土地平坦开阔，适合大规模机械化作业。在玉米生产过程中，黑龙江省通过扩大生产规模，实现了规模经济，规模效率较高。大规模种植使得黑龙江省能够充分利用先进的农业机械设备，如大型联合收割机、播种机等，提高了生产效率，降低了单位生产成本。大规模种植还有利于采用先进的种植技术和管理模式，实现标准化生产，提高玉米的产量和质量。黑龙江省还积极推进农业产业化经营，发展玉米深加工产业，延长了产业链，提高了玉米的附加值，进一步提升了规模效率。然而，一些省份在规模效率方面存在不足，如河南省。河南省人口密集，土地资源相对有限，随着玉米种植规模的不断扩大，土地细碎化问题逐渐凸显。土地被分割成小块，不利于大型农业机械的作业，导致机械作业效率低下，生产成本增加，规模效率降低。河南省在玉米生产过程中，由于资源配置不合理，存在生产要素投入冗余或不足的情况，这也影响了规模效率的提升。在化肥使用方面，部分农民存在过量施肥的现象，不仅浪费了资源，增加了生产成本，还可能对环境造成污染；而在劳动力投入方面，由于农村劳动力向城市转移，部分地区出现劳动力短缺的情况，影响了玉米生产的正常进行。规模效率与玉米生产规模的合理性密切相关。当生产规模处于合理区间时，规模效率较高，能够实现生产要素的优化配置，提高生产效率和经济效益；而当生产规模不合理时，如过大或过小，都会导致规模效率下降。对于规模效率较低的省份，需要根据自身的资源条件和市场需求，合理调整玉米生产规模。在土地资源有限的地区，可以通过土地流转等方式，实现土地的规模化经营，提高规模效率；同时，要优化生产要素配置，合理投入生产要素，避免资源浪费和过度投入，提高生产效率。政府应加强对农业生产的引导和支持，制定相关政策，鼓励农民采用先进的生产技术和管理模式，促进玉米生产规模的合理化和规模效率的提升。4.3要素投入径向调整在投入导向型DEA分析的框架下，对我国19个玉米生产省份的生产要素投入进行径向调整分析，能够清晰地揭示各生产要素在调整过程中的变化趋势和调整幅度，为优化玉米生产资源配置提供关键依据。从总播种面积的径向调整来看，不同省份呈现出不同的调整方向和幅度。一些省份如黑龙江省，在玉米生产中，由于其土地资源丰富且具备规模化种植的优势，总播种面积的径向调整幅度相对较小。这是因为黑龙江省已经在一定程度上实现了土地资源的合理利用，生产规模较为接近最优水平。在现有的技术和市场条件下，进一步扩大或缩小总播种面积可能并不会显著提高生产效率，反而可能会增加成本或降低产量。而在一些土地资源相对紧张的省份，如河南省，总播种面积可能存在一定程度的冗余，径向调整幅度相对较大，需要适当减少总播种面积，以优化资源配置，提高生产效率。河南省人口密集，土地细碎化严重，部分地区存在过度种植玉米的情况，导致土地资源的利用效率低下。通过径向调整，减少总播种面积，将有限的土地资源集中起来，进行规模化、集约化经营，能够提高土地的产出效率，降低生产成本。机械作业在玉米生产中起着重要作用，其径向调整情况也反映了各省份在农业机械化发展方面的差异。在东北地区，如吉林省，机械作业水平较高，大型农业机械的广泛应用使得生产效率大幅提高。在径向调整中，吉林省的机械作业投入可能相对较为合理，调整幅度较小。先进的联合收割机、播种机等机械设备能够实现精准作业，提高作业效率，减少人工成本。吉林省还注重农业机械的更新换代和技术升级，不断提高机械作业的智能化水平，进一步提升了生产效率。而在一些山区和丘陵地区，由于地形复杂，机械作业难度大，机械作业投入可能存在不足。在径向调整中，这些省份需要加大对机械作业的投入，引进适合当地地形的小型农业机械，提高机械化作业水平。在贵州省，山区面积较大，土地坡度较大，大型农业机械难以施展，导致玉米生产仍以人力和畜力为主，生产效率低下。通过增加小型拖拉机、微耕机等农业机械的投入，能够改善生产条件，提高生产效率。化肥折纯量的径向调整与玉米生产的可持续发展密切相关。在一些省份，如山东省，农民在长期的玉米种植过程中，积累了丰富的施肥经验，能够根据土壤肥力和玉米生长需求合理施用化肥。在径向调整中，山东省的化肥折纯量调整幅度较小，施肥量相对较为合理。山东省还积极推广测土配方施肥技术，根据土壤检测结果，精准确定化肥的施用量和配方，提高化肥的利用率，减少化肥的浪费和对环境的污染。然而，在部分省份，存在化肥过量施用的情况，不仅造成了资源的浪费，还对土壤和环境造成了负面影响。在径向调整中，这些省份需要大幅减少化肥折纯量，推广绿色环保的施肥方式，如增施有机肥、采用生物肥料等，实现玉米生产的可持续发展。在一些地区，由于农民缺乏科学施肥知识，盲目追求高产量，过量施用化肥，导致土壤板结、酸化，水体富营养化等问题。通过减少化肥施用量，增加有机肥的使用，能够改善土壤结构，提高土壤肥力，保护生态环境。劳动力投入的径向调整反映了各省份在玉米生产中对人力资源的利用情况。在经济发达地区，如江苏省，农业劳动力成本较高，农民更倾向于采用机械化作业来替代部分劳动力。在径向调整中，江苏省的劳动力投入可能存在一定程度的冗余，需要适当减少劳动力投入，提高劳动生产率。江苏省加大对农业机械化的投入，推广先进的农业机械，减少了对人工的依赖，提高了生产效率。同时，江苏省还注重培养新型职业农民，提高农民的科技素质和劳动技能，进一步提升了劳动生产率。而在一些经济欠发达地区，劳动力成本相对较低，劳动力投入相对较多，但可能存在劳动生产率低下的问题。在径向调整中，这些省份需要优化劳动力配置，加强对农民的技术培训，提高劳动力的素质和生产效率。在一些偏远地区，农民缺乏先进的种植技术和管理经验，劳动生产率较低。通过加强技术培训，向农民传授先进的种植技术和管理经验，能够提高劳动力的生产效率，降低生产成本。农药费的径向调整与玉米病虫害防治密切相关。在一些病虫害防治技术较为先进的省份，如辽宁省，能够准确预测病虫害的发生，采用综合防治措施，减少农药的使用量。在径向调整中，辽宁省的农药费调整幅度较小，农药使用相对较为合理。辽宁省建立了完善的病虫害监测预警体系，及时掌握病虫害的发生动态，采用生物防治、物理防治等绿色防控技术，减少了对化学农药的依赖。同时，辽宁省还加强对农民的培训，提高农民的病虫害防治意识和能力，合理使用农药，降低农药残留。而在一些地区，由于病虫害防治技术落后，农民缺乏科学用药知识，存在农药过量使用的情况。在径向调整中，这些省份需要减少农药费投入，加强病虫害防治技术的推广和应用，提高农药的使用效率，保障玉米的质量安全。在一些地区，农民为了防治病虫害，盲目加大农药使用量，不仅增加了生产成本，还对农产品质量和环境安全构成威胁。通过推广绿色防控技术，加强对农民的培训，能够提高农药的使用效率，减少农药的使用量，保障农产品质量和环境安全。4.4要素投入松弛调整4.4.1播种面积播种面积的松弛调整在我国玉米生产中呈现出复杂且与区域紧密相关的情况。从区域角度来看，东北地区的黑龙江省在播种面积上，部分年份存在一定程度的松弛。这可能是由于黑龙江省拥有广袤的耕地资源，在玉米种植过程中，部分土地的利用效率未能达到最优。一些偏远地区的土地，由于交通不便、灌溉设施不完善等原因，虽然被纳入了玉米播种面积，但实际产出效率较低。这些土地在播种面积上存在冗余，需要进行松弛调整，即合理减少这些低效利用土地的播种面积，将资源集中投入到更具生产潜力的土地上，以提高整体的玉米生产效率。通过对土地资源进行重新评估和规划，将一些不适宜大规模种植玉米或产出效益较低的土地进行调整，如改为种植其他更适合当地条件的作物，或者进行土地休耕，恢复土壤肥力，从而优化玉米播种面积的配置。在华北地区，以河北省为例，随着城市化进程的加速，部分农田被用于城市建设和工业发展，导致玉米播种面积有所减少。然而，在一些农村地区，由于土地流转不畅，存在土地闲置或低效利用的情况，这也反映在播种面积的松弛上。一些农民外出务工，土地无人耕种，或者由于缺乏有效的土地流转机制，土地无法集中起来进行规模化种植，使得部分土地的播种面积未能得到充分利用。为解决这一问题，需要加强土地流转市场的建设，完善相关政策和服务，促进土地的合理流转和集中经营。通过土地流转，将闲置或低效利用的土地集中起来，由专业的种植大户或农业企业进行规模化种植，提高土地的利用效率，减少播种面积的松弛现象。在西南地区，地形复杂，多山地和丘陵，土地碎片化严重，这对玉米播种面积的有效利用造成了很大困难。在一些山区，由于地形限制，大型农业机械无法作业，只能依靠人力进行种植，导致生产效率低下。部分土地虽然被计入播种面积，但实际产出远远低于平原地区。这些土地在播种面积上存在松弛，需要进行调整。可以通过土地整治项目，对山区的土地进行平整和改造，修建梯田，改善灌溉和交通条件，提高土地的可耕种性和生产效率。推广适合山区种植的小型农业机械和种植技术，提高山区土地的利用效率，减少播种面积的松弛。还可以引导农民发展特色农业，根据山区的自然条件，种植适合当地的经济作物，提高土地的经济效益。播种面积的松弛调整对玉米生产有着重要影响。合理的松弛调整可以优化土地资源配置，提高土地利用效率，减少资源浪费，从而提高玉米的产量和质量。通过减少低效利用土地的播种面积，将资源集中投入到高效土地上，可以降低生产成本，提高生产效益。调整播种面积还可以促进农业产业结构的优化，根据不同地区的自然条件和市场需求，合理安排种植作物，实现农业的可持续发展。在生态环境脆弱的地区，减少玉米播种面积，增加生态保护用地，有利于保护生态环境，实现农业生产与生态环境的协调发展。4.4.2机械作业机械作业投入的松弛调整与玉米生产效率之间存在着紧密而复杂的关联。在我国玉米生产中，不同地区的机械作业松弛调整情况各异，深刻影响着生产效率的提升。在东北地区，以吉林省为例，虽然整体机械作业水平较高，但在部分小型农户或偏远地区，仍存在机械作业投入的松弛现象。一些小型农户由于资金有限，无法购置先进的大型农业机械，只能依赖小型、老旧的机械设备，这些设备作业效率低下，且维修成本高。在玉米播种和收获季节，小型机械的作业速度慢，导致错过最佳的农时，影响玉米的产量和质量。部分偏远地区的交通条件较差，大型机械难以进入，使得这些地区的机械作业投入受到限制，无法充分发挥机械化作业的优