【摘 要】本文根据1981-2011年《全国农产品成本收益资料汇编》中山东省玉米生产成本收益的的数据，利用多元线性回归模型对影响山东省玉米生产成本收益的相关因素进行了实证分析，得出单位面积产量、每50公斤价格、土地成本、人工成本是其主要的影响因素，其中单产和每50公斤价格是正向影响因素，而土地成本和人工成本是负向影响因素。
　　【关键词】玉米；成本；收益；影响因素
　　1.引言
　　民以食为天，食以粮为先，自古以来粮食都是关系国计民生的大事，中国作为农业大国，然而其人口众多，人均耕地面积远远落后于世界平均水平，粮食安全问题始终是制约国民经济健康可持续发展的重要因素，随着工业化进程的进一步加快，中国的耕地面积逐步减少，水资源日益匮乏，气候更趋恶化，中国未来粮食安全问题依然不容乐观。玉米是重要的粮食作物之一，山东省作为全国玉米生产大省，其种植面积和产量均居全国前列，但受人口增长及工业化的影响，山东省玉米生产成本与收益之间的矛盾日益突出，如何以最少的成本创造出最大的收益，指导农户优化资源配置，提高玉米单产，促进农民增收，促使农业增产增效，是当今学术界不可回避的课题。
　　一直以来，关于农产品生产成本收益的研究都是国内外学者研究的重要课题。早在20世纪20年代，柯布道格拉斯就研究出c-d生产函数模型用来分析农产品的成本收益，随着计算机技术的迅速推广与熟练应用，国外采用定量的研究方法分析农产品的成果非常丰富，如稻本志良（1969）对日本水稻成本收益的研究，susan e.offutt（1987）对英国玉米生产进行的研究，stephen、w.burn（1993）对美国玉米生产的成本效率进行的测算研究，sasha hafner（2003）对全世界188个国际的玉米、小麦、水稻进行的系统研究。WWW.11665.CoM国内学者对玉米成本收益的研究也相当成熟，朱希刚（1991）、林毅夫（2003）等分别选取不同的农产品对其全要素生产率进行了测算，黄季焜（1994）、张雪梅（1999）、张越杰（2002）等都对玉米生产增长及其影响因素进行了不同程度的计量分析。
　　本文利用山东省（1981—2011年）玉米生产成本收益的相关数据，对山东省近20年玉米生产成本收益进行分析，找出影响玉米生产收益增长的主要因素，提高玉米单产，优化农业生产资源配置，促进农业增产农民增收。
　　2.变量选取与数据来源
　　2.1 变量选取
　　借鉴国内外学者的研究经验，本文将每亩净利润作为被解释变量，将每亩物质与服务费用、土地成本、人工成本、产量、成灾率、技术进步率以及每50公斤玉米主产品出售价格等7个因素作为解释变量，对玉米生产净利润的具体影响因素进行研究。
　　2.2 数据来源
　　选取的变量中，净利润、物质与服务费用、人工成本、土地成本、单产水平和成灾率均来源于《全国农产品成本收益资料汇编》、《中国农业年鉴》、《中国统计年鉴》（1981—2011年）中的相关数据，技术进步为虚拟变量，以1980年为基期逐年增加。对山东省玉米生产成本收益影响因素数据的描述性统计分析如表1所示：
　　表1 变量的基本特征
　　table1 basic character of variables
　　n=31 最小值 最大值 均值 标准差
　　净利润 13.88 380.16 136.49 102.68
　　物质与服务费用 25.37 274.17 109.39 77.43
　　人工成本 15.80 187.14 86.09 53.43
　　土地成本 1.97 90.71 27.18 30.15
　　单产 240.53 439.10 352.36 61.15
　　每50公斤售价 11.66 96.41 42.86 24.42
　　成灾率（%） 31.8 64.3 46.39 9.33
　　技术进步 1 31 16.00 9.09
　　3.模型分析与结果讨论
　　3.1 实证模型的建立
　　回归分析是一种运用极为广泛的数量分析方法，用来研究一个变量与另一个或设定后者的值，如果后者的值已知或已经设定，那么前者的均值就可以预测或估计，线性回归模型是解释变量与被解释变量之间呈线性关系的回归模型。本文利用多元线性回归模型分析各影响因素对山东省玉米生产成本收益的影响程度，以净利润为被解释变量，以物质与服务费用、人工成本、土地成本、单产、成灾率、技术进步、每50公斤主产品出售价为解释变量，假定这些解释变量可以最大程度的反应被解释变量的变化情况，并利用spss16.0软件进行多元回归分析，建立如下实证模型：
　　其

，y为被解释变量净利润，x1为物质与服务费用，x2为人工成本，x3为土地成本，x4为单产，x5为每50公斤主产品出售价格，x6为成灾率，x7为技术进步。表1简单概括了各变量的基本特征，βt（t=0，1，2，3，4，5，6，7）为参数，是净利润相对于其他自变量变化的敏感系数。ε为误差项，并服从（0，σ）分布。
　　3.2 拟合优度检验
　　利用spss16.0软件，先对解释变量进行筛选，分析结果如表2所示，表中各列数据依次代表被解释变量和解释变量的相关系数、判定系数、调整的判定系数、回归方程的估计标准误差、d.w统计量。在回归模型中，残差序列独立性检验dw值为2.189，可以认为残差序列无自相关；解释变量与被解释变量之间的复相关系数为0.967，判定系数为0.935，调整后的判定系数（0.915）接近于1，因此可以认为拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，未能被解释的部分较少。
　　表2 模型摘要
　　table2 model summary 　　model r r square adjusted r square std. error of the estimate durbin-watson
　　1 .967a .935 .915 29.99047 2.189
　　注：a.predictors：（constant），技术进步，成灾率（%），土地成本，单产，物质与服务费用，人工成本，每50公斤主产品售价；b.dependent variable：净利润。
　　3.3 多元线性回归分析结果及讨论
　　利用向后筛选策略（backward），对模型中存在的问题进行分析，筛选部分导致模型存在多重共线性的变量，人工成本、土地成本、单产、每50公斤主产品出售价格与被解释变量之间的线性关系显著，最终回归方程为：
　　利用spss16.0统计软件，将整理好的变量值再次进行多元线性回归分析，得到结果如表3所示：
　　表3 多元线性回归分析结果
　　table3 coefficients
　　unstandardized coefficients standardized coefficients t ，sig.
　　b std. error beta
　　物质与服务费用 0.020 0.269 0.015 0.076 0.940
　　人工成本 -2.045 0.433 -1.064 -4.725 0.000
　　土地成本 -0.862 0.335 -.253 -2.573 0.017
　　单产 0.556 0.237 0.331 2.349 0.028
　　每50公斤售价 8.352 1.083 1.986 7.714 0.000
　　成灾率（%） -0.663 0.704 -0.060 -0.941 0.356
　　技术进步 -2.380 3.394 -0.211 -0.701 0.490
　　注：a.dependent variable：净利润。
　　根据回归模型结果可知，所选择的的净利润影响因素中，从影响程度上看，山东省玉米生产人工成本和每50公斤主产品售价对成本收益的影响很显著，单产和土地成本的影响较为显著，物质与服务费用、成灾率、技术进步的影响不显著；每50公斤玉米主产品售价、单产与净利润的变动方向一致，人工成本与土地成本与净利润呈现相反的变化趋势，净利润随人工成本和土地成本的增加而逐步减少。 （下转第145页）（上接第141页）
　　人工成本x2、土地成本x3与净利润呈现负相关关系，偏回归系数分别为-2.272、-1.085，这表示在其他条件不变的前提下，人工成本每增加1%，净利润下降2.272%，土地成本每增加1%，玉米生产净利润降低1.085%。说明人工成本是玉米生产的一个重要影响因素，且土地利用率尚可继续提高，因此，应逐步推进玉米生产机械化和土地使用成本合理化以降低人工成本与土地成本，从而提高玉米生产的收益。
　　每50公斤玉米主产品出售价格x7、单位面积产量x6、与净利润呈现正相关关系，偏回归系数分别为8.560、0.445，表示在其他条件不变的情况下，每50公斤玉米主产品出售价格每增加1%，玉米净利润增加8.56%；单位面积产量每增加1%，玉米生产净利润增加0.445%。玉米单产水平的提高可以通过变革生产技术、培育玉米良种等方法来实现，玉米售价主要受农业政策、市场供需情况等影响，把握市场规律，实行玉米保护价收购依然是促进玉米收益增加、农户增收的重要途径。
　　参考文献：
　　[1]susan e.offutt et al.， the distribution of gains american agricultural economics from technological advance when input quality.association（1987）：321-327.
　　[2]sasha hafner.trends in maize， riceand wheat yields for 188 nations over the past 40 years：a prevalence of linear qrowth. agriculture， ecosys

stems and environment 97（2003）：275-283.
　　[3]王庆成，柴兰高等.山东省玉米生产现状与发展策略[j].玉米科学，2006，14（5）：159-162.
　　[4]朱希刚.我国粮食生产率增长分析[j].农业经济问题，1999（7）：2-4.
　　[5]张雪梅.我国玉米生产增长因素的分析[j].农业技术经济，1999（2）：32-35.
　　[6]张越杰.中国玉米生产的增长与技术进步计量经济分析[j].农林业问题研究，2000（3）.