張 靜，黃 東，史常亮，武拉平

(中國農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院， 北京 100083)

花生是世界范圍內(nèi)重要的油料作物與經(jīng)濟作物，也是我國極具競爭力的優(yōu)質(zhì)油料作物和重要的出口創(chuàng)匯農(nóng)產(chǎn)品，同時又是我國農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整重點發(fā)展和扶持的對象。世界上有100多個國家種植花生，主要分布在亞洲、非洲和美洲。我國花生種植面積及產(chǎn)量在世界名列前茅，2016年世界花生種植面積2.54×107hm2，產(chǎn)量4.22×107t[1]；我國花生種植面積4.75×106hm2，產(chǎn)量1.7×107t，分別占世界花生種植面積及產(chǎn)量的16.68%、40.26%，居世界第二和第一。同時，我國也是花生第一大消費國。然而，中國在保障糧食安全問題方面一直比較注重產(chǎn)前和產(chǎn)中環(huán)節(jié)的要素投入和管理，對糧食產(chǎn)后節(jié)約減損的關(guān)注嚴重不足[2-3]。國家糧食局統(tǒng)計表明，中國每年糧食損失量大約相當于1.3×1011m2耕地的糧食產(chǎn)量，損失浪費已成為危及國家糧食安全的重要因素之一[4]。郭燕枝等的研究表明，中國糧食產(chǎn)后損失率約為10%，遠高于發(fā)達國家水平[5]。

花生從田間到餐桌通常包括收獲、運輸、干燥、存儲、加工、銷售和消費等環(huán)節(jié)，而收獲作為花生產(chǎn)后的首要環(huán)節(jié)，對產(chǎn)后損失至關(guān)重要[6-8]。因花生收獲季節(jié)性比較強，人工作業(yè)勞動強度高，占農(nóng)作時間較多，導致其產(chǎn)后減損效率低，收獲損失較大。2014年，我國花生機收率為15.64%[9]，遠低于發(fā)達國家水平。目前，我國大部分地區(qū)花生收獲以人工作業(yè)為主，這已成為制約我國花生生產(chǎn)發(fā)展的瓶頸。因此，本文以花生為研究對象，研究花生收獲損失的影響因素，旨在為政府控制花生收獲損失提供參考。

1 調(diào)查設(shè)計與樣本分析

1.1 調(diào)查設(shè)計

采用多階段抽樣調(diào)查方法獲取數(shù)據(jù)，選取天津、山西、吉林、黑龍江等14個省市為抽樣區(qū)域，跨越山東、河南兩大主產(chǎn)區(qū)及其他生產(chǎn)區(qū)域，在空間分布上具有較好的代表性。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)影響花生收獲損失的因素及當?shù)靥攸c，在上述所調(diào)查的每個省(市、區(qū))選取2個主產(chǎn)縣，每縣2個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)2個村，每個村隨機選取15農(nóng)戶，進行問卷調(diào)研。實際調(diào)查過程中，經(jīng)過培訓的調(diào)查員在各個村隨機抽取門牌號走訪農(nóng)戶，由受訪者直接回答問卷。本次調(diào)查于2016年5-6月完成，共發(fā)放問卷300份，經(jīng)篩選，有效問卷269份，有效率為89.1%。

1.2 樣本分析

1.2.1 基本特征分析

表1 受訪者的基本特征

1.2.2 農(nóng)戶土地認知情況分析

① 農(nóng)戶土地產(chǎn)權(quán)認知狀況。本次問卷涉及的相關(guān)問題主要包括四個：一是“增人不增地，減人不減地”是否合理？對于該問題，21.93%的人認為合理，56.51%的人認為不合理，21.56%的人認為不好說。二是農(nóng)民分到的土地應(yīng)該歸誰所有？對于該問題，44.24%的人認為應(yīng)歸自家所有，48.7%的人認為應(yīng)歸集體所有，3.72%的人認為應(yīng)歸政府所有，3.35%的人認為不知道應(yīng)歸誰所有。三是農(nóng)民是否有權(quán)自行轉(zhuǎn)讓或出租自家承包地？針對該問題，72.49%的人認為農(nóng)民有權(quán)，且不需要任何組織介入；23.05%的人認為農(nóng)民有權(quán)，但需要村組同意；4.46%的人認為農(nóng)民沒有權(quán)利。四是當?shù)卣虼寮w是否支持土地流轉(zhuǎn)，有沒有支持措施？針對該問題，10.78%的人認為是，并且有扶持措施；84.1%的人認為是，但沒有任何扶持措施；5.2%的人認為否。

② 農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入意愿。269個被訪者中，20.82%的人在過去的一年里考慮過轉(zhuǎn)入土地，79.18%的人沒有考慮過轉(zhuǎn)入土地。在考慮過轉(zhuǎn)入土地的人中，64.29%的人出于有多余勞動力而選擇轉(zhuǎn)入土地，92.86%的人認為轉(zhuǎn)入土地能增加收入，16.07%的人認為村里或政府有鼓勵種糧大戶政策，41.07%的人認為租種土地可以得到更多農(nóng)業(yè)補貼，30.36%的人出于其他原因選擇轉(zhuǎn)入土地。在沒有考慮過土地轉(zhuǎn)入的人中，74.64%的人認為種地不賺錢；53.99%的人認為家庭勞動力不足；31.46%的人想從事非農(nóng)工作；9.86%的人認為轉(zhuǎn)入土地容易引起糾紛；7.98%的人認為轉(zhuǎn)入土地租金太高；15.49%的人愿意轉(zhuǎn)入，但流轉(zhuǎn)不到土地；18.78%的人認為是其他原因?qū)е滤麄儾辉皋D(zhuǎn)入土地。在如果租金下降50%，您是否愿意租入土地這一問題中，30.48%的人選擇愿意租入土地，69.52%的人仍不愿租入土地。

③ 農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出意愿。在269個被訪者中，有21.19%的人在過去一年里考慮過轉(zhuǎn)出土地，

表2 調(diào)查樣本損失率分析

78.81%的人沒有考慮過轉(zhuǎn)出土地。在考慮過轉(zhuǎn)出土地的人中，68.42%的人出于缺乏勞動力的原因而選擇轉(zhuǎn)出土地；28.07%的人選擇從事非農(nóng)工作，沒時間種地；54.39%的人認為種地太辛苦，71.93%的人認為種地收入低，3.51%的人打算以后在城里定居。在沒有考慮過土地轉(zhuǎn)出的人中，96.23%的人想自己種；36.32%的人擔心租出后拿不到補貼；41.51%的人認為出租土地的租金太低；15.57%的人害怕租出土地后收不回來；29.72%的人擔心出租土地時沒人愿意租種；20.28%的人選擇了其他原因。在如果租金上漲50%，您是否愿意租出土地這一問題中，35.32%的人選擇愿意租出土地，64.68%的人仍不愿租出土地。④ 農(nóng)戶對糧食收獲環(huán)節(jié)損失的態(tài)度。關(guān)于農(nóng)戶是否會在糧食收割后到地里撿拾遺漏的糧食這一問題中，31.23%的人選擇會，68.77%的人選擇不會。在哪個環(huán)節(jié)造成損失最多中，73.61%的人認為收割環(huán)節(jié)損失最多，0.37%的人認為運輸環(huán)節(jié)，1.86%的人認為晾曬環(huán)節(jié)，8.55%的人認為清涼環(huán)節(jié)，15.61%的人選擇了其他環(huán)節(jié)。

1.2.3 損失率分析

表2可以看出，各省份的花生損失率差異較大，全國平均花生損失率5.75%。按照經(jīng)濟社會發(fā)展的新形勢，將調(diào)查樣本分為四大區(qū)域：東部地區(qū)有6省，西部地區(qū)有1省，中部地區(qū)有5省，東北地區(qū)有2省，四個地區(qū)花生平均損失率分別為8.74%、3.62%、2.65%、3.96%?？梢?，東部地區(qū)的花生損失率最高，中部地區(qū)的花生損失率最低。1.3 模型構(gòu)建、變量選取

1.3.1 模型構(gòu)建

作為理性人而言，農(nóng)戶不愿見到損失并希望將損失降到最低[10]。假設(shè)Yi為第i個樣本的花生收獲損失率，Xi為影響花生收獲損失的第i個因素，用公式表示為：

表3 模型變量名稱、含義及描述性分析

Yi=αXi+μ………………… (1)

上式中α表示變量系數(shù)，μ為隨機誤差項?；ㄉ斋@損失率的值介于[0,1]之間，符合Tobit模型中被解釋變量具有上下限的特征，因此用Tobit模型估計花生收獲損失的影響因素。

1.3.2 變量選取

基于前人研究，本文將影響花生收獲損失的影響因素歸納如下。

2 結(jié)果與分析

對花生收獲損失的影響因素進行估計，結(jié)果見表4。

2.1 農(nóng)戶特征因素的影響

性別對花生收獲損失的影響系數(shù)為0.017，反映了無論男女，只要人為收獲花生，都會造成收獲損失；家庭勞動力數(shù)量對花生收獲損失的影響系數(shù)為正，說明家庭勞動力數(shù)量越多，花生損失越大，該結(jié)論與性別對花生收獲損失的結(jié)論相對應(yīng)。受訪者年齡和受教育年限對花生收獲損失的影響均不顯著，可能的原因在于大多數(shù)受訪者均為農(nóng)戶，盡管接受了一定年限的教育，但其教育程度幾乎都在初中以下，其對花生種植、收獲等相關(guān)的了解并不具專業(yè)知識，因此其年齡和受教育年限對花生收獲損失均沒有顯著影響。

2.2 農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地意愿的影響

相對于未考慮轉(zhuǎn)入土地的農(nóng)戶來說，有意愿轉(zhuǎn)入土地的農(nóng)戶對花生收獲損失的影響顯著為負，即有意愿轉(zhuǎn)入土地的農(nóng)戶能夠減低花生收獲的損失。這從側(cè)面反映了那些想要轉(zhuǎn)入土地的農(nóng)戶對糧食的珍惜程度更大。

2.3 收獲方式特征的影響

花生收獲時的成熟度不同，對花生損失的影響也不相同：相對于收獲時未完全成熟的花生來說，花生成熟對損失的影響為正，過熟對損失的影響不顯著。與水稻、小麥、玉米等主要糧食作物不同，花生的莖和葉生長在土上面，果實長在下面，一般來

表4 花生收獲損失的影響因素估計結(jié)果

注： *、**、***分別表示在10%、5%、1%顯著性水平下通過檢驗。

Note: *, **, *** indict significant test levelof 10%, 5%, 1% respectively.

說，農(nóng)戶根據(jù)花生從種植到成熟的時間來確定收獲時間，未成熟和過熟的情況較少，并且即使未完全成熟或過熟，其果實埋在土下，因此對其收獲損失并沒有任何影響。相對于手工收獲來說，機械收獲對花生收獲損失的影響在5%水平下顯著為正，說明機械收獲的損失率大于人工收獲的損失率，原因在于機手工作經(jīng)驗是否豐富、機型新舊、機械工作年限長短等一些不可控因素都會影響損失率，而人工收獲時，農(nóng)戶比較小心，通常會撿拾遺漏。收獲是否趕種下一季對花生收獲損失影響為負，即無論是否趕種下一季，花生收獲都會造成損失。

2.4 自然特征的影響

收獲時的蟲害程度不同，對花生收獲損失的影響程度也不同：相對于蟲害非常嚴重來說，蟲害程度一般對花生損失的影響為負。通過比較蟲害一般、較少、沒有的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)蟲害程度越小，對花生收獲損失的影響越小。天氣情況對花生收獲損失的影響不顯著，該結(jié)果與事實不符，事實上花生收獲時如遇嚴重的陰雨天氣，會導致果實發(fā)芽、爛種等促使產(chǎn)量受到影響。

2.5 收獲后處理方式的影響

假設(shè)用散裝運輸花生對花生損失影響為零，那么用桶裝對花生損失的影響為負，即用桶裝能夠降低花生損失，與此相比，編織袋、籮筐、麻袋對花生損失的影響不顯著。無論哪一種脫果方式，其對花生收獲損失的影響均為負，原因在于花生不同于其他糧食作物，花生脫果指將花生從其植株上取下來，無論用手工收獲花生還是用機械收，土地中的泥土都會粘到花生果實上，而經(jīng)過脫粒過程，一部分泥土會從花生果實上掉下去，因此會降低花生的損失率。

3 結(jié)論與啟示

本文基于全國14個省市269個農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)測算花生收獲的損失率，發(fā)現(xiàn)中國各省及四大區(qū)域的花生損失率存在差異，其中東部地區(qū)的花生損失率最高，中部地區(qū)的花生損失率最低?；谝陨戏治?，分析花生收獲損失率的影響因素，結(jié)果表明，性別、家庭勞動力數(shù)量、機械收獲、收獲時是否成熟對花生收獲損失具有正向影響，農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地意愿、是否趕種下一季、收獲時的蟲害程度、裝運工具及脫粒方式對花生收獲損失具有負向影響。針對以上結(jié)論，當?shù)卣梢詮囊韵路矫嫒胧种饾u降低花生損失率：一是提高花生的機械收獲率，盡管機械收獲比人工收獲對花生損失的影響更大，但隨著糧食生產(chǎn)規(guī)模化及科技不斷發(fā)展，機械化是糧食收獲的發(fā)展趨勢[11-14]，通過統(tǒng)一培訓機手提高其收割水平，通過統(tǒng)一管理實現(xiàn)收割機的機型一致，從而降低花生收獲損失率；二是各地政府安排專業(yè)人員定時走訪村落，傳遞與花生收獲及其他方面的相關(guān)知識[15]。

本文基于問卷研究花生收獲損失的影響因素，可分析的問題有限。就糧食收獲的發(fā)展趨勢來說，本文還存在很大的改進空間，比如機械化收割仍可細化許多值得研究的問題，供后來者研究參考。

[1] National Agricultural Statistics Service. Crop production[R].Washington: United States Department of Agriculture, 2016.

[2] 詹玉榮. 全國糧食產(chǎn)后損失抽樣調(diào)查及分析[J]. 中國糧食經(jīng)濟,1995(4):44-47.

[3] 張健,傅澤田,李道亮. 糧食損失的形成和我國糧食損失現(xiàn)狀[J]. 中國農(nóng)業(yè)大學社會科學學報,1998 (4):59-63.

[4] 吳林海,胡其鵬,朱淀,等. 水稻收獲損失主要影響因素的實證分析——基于有序多分類Logistic模型[J]. 中國農(nóng)村觀察,2015(6):22-33,95.

[5] 郭燕枝,王秀麗,程廣燕,等. 戶主和家庭成員外出務(wù)工行為研究——基于河南、四川糧食主產(chǎn)縣與非主產(chǎn)縣的實證[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2015(9):99-106.

[6] Basavaraja H, Mahajanashetti S B, Udagatti N C. Economic analysis of post-harvest losses in food grains in India: A case study of Karnataka [J]. Agricultural Economics Research Review, 2007, 20(1):581-593.

[7] 趙霞,曹寶明,趙蓮蓮. 糧食產(chǎn)后損失浪費評價指標體系研究[J]. 糧食科技與經(jīng)濟,2015,40(3):6-9.

[8] 高利偉,許世衛(wèi),李哲敏,等. 中國主要糧食作物產(chǎn)后損失特征及減損潛力研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報,2016,32(23):1-11.

[9] 中國機械工業(yè)信息研究院. 中國農(nóng)業(yè)機械工業(yè)年鑒[M]. 北京：機械工業(yè)出版社,2015.

[10] 曹寶明. 糧食產(chǎn)后損失的測定與評價方法[J]. 南京經(jīng)濟學院學報,1997(1):31-35.

[11] Akar T, Avci M, Dusunceli F. Barley: Post harvest operations [R]. Food and Agriculture Organization (FAO) of the United Nations, The Central Research Institute for Field Crops, Ankara, Turkey, 2004:64.

[12] Priefer C, Jorissen J, Brautigam K L. Technology options for feeding 10 billion people Options for cutting food waste[R]. EU parliament.Directorate-General for Internal Policies of the Union, 2013.

[13] 胡志超,王海鷗,彭寶良,等. 國內(nèi)外花生收獲機械化現(xiàn)狀與發(fā)展[J]. 中國農(nóng)機化,2006 (5):40-43.

[14] 馮剛,孫聰聰. 水稻割曬拾禾分段收獲技術(shù)[J]. 農(nóng)村科技,2014(4):10-11.

[15] 曹寶明，姜德波. 江蘇省糧食產(chǎn)后損失的狀況、原因及對策措施[J]. 南京經(jīng)濟學院學報,1999(1):21-27.