韓振興，常向陽

（1. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 210095；2. 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山西 太谷 030801；3. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)中國糧食安全研究中心，江蘇 南京 210095）

中美貿(mào)易摩擦和大豆振興計劃的提出使大豆產(chǎn)業(yè)再度成為人們關(guān)注的焦點。2018年以來，為應(yīng)對中美貿(mào)易摩擦，中國在降低對美國大豆進(jìn)口的同時，不僅把進(jìn)口市場從美國轉(zhuǎn)向巴西、阿根廷等南美市場[1]，而且加大了從俄羅斯、烏克蘭、印度、烏拉圭等國的進(jìn)口[2]。但是，目前中國大豆對外依賴程度過大，而中國又沒有大豆定價權(quán)，在美國對國際大豆產(chǎn)業(yè)的隱形控制下[3]，中國必須恢復(fù)一定的大豆種植面積，保持一定的自給水平。2015年農(nóng)業(yè)部下發(fā)了《關(guān)于促進(jìn)大豆生產(chǎn)發(fā)展的指導(dǎo)意見》，在政策層面支持?jǐn)U大大豆種植面積，2019年中央一號文件提出“大豆振興計劃實施方案”，旨在恢復(fù)大豆生產(chǎn)，增加大豆有效供給。

關(guān)于大豆種植面積變化的主要原因：第一種觀點認(rèn)為是在“谷物基本自給，口糧絕對安全”的糧食安全政策下，大豆生產(chǎn)讓位于三大主糧生產(chǎn)所致。但是，糧食安全政策已經(jīng)持續(xù)很長時間，只是不同階段的內(nèi)容不同而已，換句話說就是，各個時期大豆種植面積的變化都是在保障糧食安全的前提下進(jìn)行的，即糧食安全政策是大豆種植面積變化的約束條件，而不是主導(dǎo)因素。第二種觀點認(rèn)為是大量進(jìn)口擠占了國內(nèi)大豆生產(chǎn)。但是，眾所周知，進(jìn)口大豆主要用于食用油的生產(chǎn)，國產(chǎn)大豆主要用于食用豆制品和調(diào)味品的生產(chǎn)[4]，用途差異較大，尤其隨著城鄉(xiāng)居民對植物蛋白需求的不斷上升，進(jìn)口大豆對國產(chǎn)大豆的擠占空間有限，可見，進(jìn)口沖擊也不是影響國產(chǎn)大豆種植面積變化的主要因素。第三種觀點認(rèn)為是農(nóng)戶出于比較收益的考慮，用比較收益更高的作物替代了部分大豆種植。大豆的替代作物主要是水稻或玉米[5]，玉米替代大豆種植在東北表現(xiàn)的更為明顯，尤其是吉林省，導(dǎo)致玉米種植比例高達(dá)70%以上[6]。雖然水稻、玉米的比較收益高于大豆，但是其他作物的收益可能更高，為什么不是其他作物替代大豆種植？可見，這里不僅是比較收益的原因，還可能存在其他原因，比如作物的機(jī)械化程度等，相較而言，機(jī)械化程度高的作物更易替代種植條件相似、機(jī)械化程度低的作物，比如用水稻、玉米替代大豆。

綜上可知，糧食安全約束、比較收益和大量進(jìn)口沖擊是中國大豆種植面積變化多年來一直面臨的約束條件，一定時期內(nèi)也不會改變。同時，大豆的國內(nèi)價格遠(yuǎn)高于國際價格，但價格差異背后的原因是生產(chǎn)成本差異。那么，在上述約束條件下，應(yīng)該如何合理擴(kuò)大大豆種植面積，尤其是在勞動力成本持續(xù)上升的背景下。從全國范圍來看，大豆適宜種植區(qū)域較廣[7]，有北方春大豆區(qū)、黃淮流域夏大豆區(qū)、長江流域大豆區(qū)、長江以南秋大豆區(qū)和南方大豆兩熟區(qū)，但近年來實際種植區(qū)域只集中在黑龍江、內(nèi)蒙古、安徽、四川、河南五省，五省面積之和占全國的70%以上，說明相較其他地區(qū)，這五省具有更高的種植大豆的綜合比較優(yōu)勢。那么，是否可以只增加主產(chǎn)區(qū)省份的大豆種植面積，進(jìn)而依靠規(guī)模經(jīng)濟(jì)來降低生產(chǎn)成本，利用主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢來弱化勞動力成本上升的沖擊？

現(xiàn)有文獻(xiàn)多關(guān)注勞動力成本上升對種植結(jié)構(gòu)[8-10]、作物種植面積或者比例的影響[11]，且多集中于三大主糧作物和少部分經(jīng)濟(jì)作物[12-13]，已經(jīng)取得了一些研究成果和有益進(jìn)展。但是，沒有進(jìn)一步分析在此過程中是否存在主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)的影響差異，即主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢對勞動力成本上升沖擊的調(diào)節(jié)效應(yīng)。因此，本研究基于1991—2019年中國大豆生產(chǎn)的省級面板數(shù)據(jù)，在控制資源稟賦、外部環(huán)境和市場因素的情況下，探析勞動力成本上升對中國大豆種植面積變化的影響機(jī)制，并分析主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢在上述影響機(jī)制中的調(diào)節(jié)作用。

1 理論分析與模型設(shè)定

1.1 理論分析

根據(jù)誘致性技術(shù)變遷理論，當(dāng)要素相對價格發(fā)生變化時，理性的農(nóng)戶會選擇使用相對便宜的要素替代相對昂貴的要素[14]，同時，擴(kuò)大節(jié)約昂貴要素使用的作物種植，減少密集使用該要素的作物生產(chǎn)[8,11,15]。具體到大豆生產(chǎn)上，勞動力成本持續(xù)上升，理性的豆農(nóng)，一是會選擇用機(jī)械替代勞動，繼續(xù)種植大豆[16]，但是需要達(dá)到一定的種植規(guī)模才適合機(jī)械作業(yè)，該方式很大程度上會導(dǎo)致大豆種植面積增加；二是選擇種植機(jī)械化程度更高的作物替代大豆種植，進(jìn)一步節(jié)約勞動要素的使用，該方式會導(dǎo)致大豆種植面積減少。因為第二種方式比第一種方式更加節(jié)約勞動要素，多數(shù)農(nóng)戶會傾向于選擇第二種方式，由此提出本文的研究假說1。

假說1：勞動力成本上升會減少大豆種植面積。

根據(jù)大衛(wèi)·李嘉圖的比較優(yōu)勢理論，即使一個地方在所有產(chǎn)品的生產(chǎn)上都不具備絕對優(yōu)勢，仍然可以通過生產(chǎn)具有比較優(yōu)勢的產(chǎn)品獲利。具體到大豆生產(chǎn)上，全國適宜種植區(qū)域較廣，但卻集中在少數(shù)幾個省份，尤其黑龍江一省就占到全國的40%左右[17]，悠久的種植歷史和獨特的自然資源稟賦形成了主產(chǎn)區(qū)的綜合比較優(yōu)勢，較高的集中度使得主產(chǎn)區(qū)綜合比較優(yōu)勢更加明顯，可以在一定程度上弱化其他因素的沖擊。由此提出本文的研究假說2。

假說2：勞動力成本上升對大豆種植面積變化的影響存在顯著的主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)差異，主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢會弱化勞動力成本上升帶來的沖擊。

當(dāng)然，農(nóng)戶種植決策不僅受自然條件的影響，同時也受資源稟賦、外部環(huán)境和市場因素的影響。在早期的作物種植決策中，自然條件是影響農(nóng)戶種植決策的主要因素，在種植模式相對成熟后，更多地會受到資源稟賦、外部環(huán)境和市場因素的影響[18-19]。為此，需要在控制資源稟賦、外部環(huán)境和市場因素的情況下，分析勞動力成本上升對大豆種植面積變化的影響。

1.2 模型設(shè)定與變量選擇

1.2.1 模型設(shè)定 結(jié)合前面的理論分析，借鑒前人的做法，本研究的被解釋變量為大豆種植面積，關(guān)鍵解釋變量為勞動力成本，主要分析勞動力成本上升對大豆種植面積變化的影響機(jī)制，以及該影響在主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)的差異，控制變量從資源稟賦、外部環(huán)境和市場因素三方面來考慮。為此，建立如下回歸模型：

式中：i表示省份，t表示年份，因變量Yit表示大豆種植面積，為便于模型解釋，對其取對數(shù)。關(guān)鍵解釋變量為PLit和PLit×Dit。α0～α5為待估參數(shù)，μi為個體固定效應(yīng)，νt為時間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動項。

面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點在于：一是可以解決由不可觀測的個體效應(yīng)造成的遺漏變量問題，遺漏變量問題多數(shù)情況是由不可觀測的不隨時間變化的個體效應(yīng)或者異質(zhì)性造成的，面板數(shù)據(jù)恰好能解決這部分遺漏變量問題；二是可以提供更多的個體動態(tài)變化信息，面板數(shù)據(jù)兼顧截面和時間兩個維度，截面維度上能回答規(guī)模效應(yīng)問題，時間維度上能反映技術(shù)進(jìn)步，故而能提供更多的個體動態(tài)變化信息；三是樣本容量較大，能有效提高估計精度。

1.2.2 變量選擇 關(guān)鍵解釋變量PLit，表示i省t年的勞動力成本，用農(nóng)村居民工資性收入表示[10]。農(nóng)村居民工資性收入，指農(nóng)村居民就業(yè)人員通過各種途徑得到的全部勞動報酬和各種福利，包括受雇于單位或個人、從事各種自由職業(yè)、兼職和零星勞動得到的全部勞動報酬和福利，一定程度上更能反映農(nóng)業(yè)勞動力從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機(jī)會成本?！度珖r(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》中表示地區(qū)勞動力價格的指標(biāo)有地區(qū)日工價和雇工工價，地區(qū)勞動日工價雖有省份差異，但無作物差異，且從1993年起才有統(tǒng)計數(shù)據(jù)；雇工工價既存在省份差異，也存在作物差異，但是從1998年起才有統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并且屬于觀測點抽樣數(shù)據(jù)，樣本量偏少。為此，本研究選取樣本量最大且能反映農(nóng)業(yè)勞動力機(jī)會成本的農(nóng)村居民工資性收入做基準(zhǔn)回歸，用地區(qū)勞動日工價和雇工工價進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。為緩解可能存在的異方差問題和偏態(tài)分布問題，對上述指標(biāo)取自然對數(shù)。

關(guān)鍵解釋變量PLit×Dit，為勞動力成本和是否主產(chǎn)區(qū)的交互項，交互項系數(shù)表示勞動力成本上升對大豆種植面積變化的影響在主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)的差異，Dit表示是否大豆主產(chǎn)區(qū)。近年來中國大豆生產(chǎn)的前五位省份是黑龍江、內(nèi)蒙古、安徽、四川和河南，在上述五省中，黑龍江、內(nèi)蒙古、安徽和河南四省長期位居全國大豆種植面積前列，四川是從2010年起才進(jìn)入前五位的，在2001—2010年期間主要是吉林省，在1991—2000年期間主要是山東省，但是幾乎每年前五位省份的面積之和均能占到全國的70%以上。為此，本文選取每年前五位的主產(chǎn)省份用1表示，表征該地區(qū)具有大豆生產(chǎn)的綜合比較優(yōu)勢，其他省份用0表示。

控制變量中，R表示資源稟賦類控制變量，從農(nóng)業(yè)資本存量（化肥投入量）、農(nóng)業(yè)耕地數(shù)量（人均耕地面積）、地形條件和農(nóng)業(yè)技術(shù)水平（農(nóng)機(jī)總動力）幾方面來考慮；E表示外部環(huán)境類控制變量，從非農(nóng)經(jīng)濟(jì)比例、對外貿(mào)易依存度、糧食生產(chǎn)地位和相關(guān)政策幾方面來考慮；M表示市場因素類控制變量，從比較收益、凈進(jìn)口量占比和糧食作物相對產(chǎn)值三方面來考慮。各變量定義和描述性統(tǒng)計見表1，所有價格變量用1991年不變價格進(jìn)行折算。

表1 變量的描述性統(tǒng)計Table 1 Descriptive statistics of variables

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文運用1991—2019年全國28個省份大豆生產(chǎn)的省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，因數(shù)據(jù)可得性未包括臺灣、香港和澳門，西藏自治區(qū)和青海省因農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特殊性被剔除，1997年后的重慶與四川合并，這僅是一種學(xué)術(shù)處理。其中，因變量大豆種植面積根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料》整理獲得；關(guān)鍵解釋變量農(nóng)村居民工資性收入、是否主產(chǎn)區(qū)根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》整理獲得；控制變量中，化肥投入量、人均耕地面積、農(nóng)機(jī)總動力、非農(nóng)經(jīng)濟(jì)比例、對外貿(mào)易依存度、糧食生產(chǎn)地位和凈進(jìn)口量占比根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和各省統(tǒng)計年鑒整理獲得，地形條件根據(jù)《中國縣市社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》整理獲得，比較收益、糧食作物相對產(chǎn)值根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》整理獲得。穩(wěn)健性回歸中的地區(qū)日工價和雇工工價來自《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。

2 結(jié)果與分析

2.1 中國大豆生產(chǎn)和進(jìn)口情況

大豆既是食用植物油和蛋白食品的主要來源，也是動物飼料蛋白的重要原料，同時也是耕作制度中種養(yǎng)結(jié)合的重要倒茬作物[23]，穩(wěn)定大豆生產(chǎn)是滿足居民對植物蛋白需求、畜牧業(yè)發(fā)展和耕作制度的必然需要。

2.1.1 面積和產(chǎn)量 中國大豆種植面積的變化情況可以分為四個階段（見表2）：1991—1999年，大豆種植面積波動較大，1991年首先跌回到了改革開放初期700萬hm2的水平，其后從1992年的722萬hm2陡增到1993年的945萬hm2，整個90年代主要在750萬～850萬hm2波動；2000—2009年，大豆種植面積相對穩(wěn)定，多數(shù)年份在930萬～960萬hm2波動；2010—2015年，大豆種植面積下降嚴(yán)重，2013年起跌到了90年代初期的水平，2015年更是降到了683萬hm2；2016年起，大豆種植面積開始回升，從2016年的760萬hm2上升至2019年的933萬hm2。

中國大豆產(chǎn)量變化情況可以分為三個階段（見表2）：1991—2009年，中國大豆產(chǎn)量呈波動式變化，無明顯規(guī)律特征；2010—2015年，大豆產(chǎn)量呈下降趨勢，從1 541萬t逐步下降到1 237萬t；2016年起，大豆產(chǎn)量開始回升，從2016年的1 360萬t上升到2019年的1 809萬t。此外，1991—2019年，中國大豆單產(chǎn)呈波動式變化，整體提升不大，最大值和最小值之間僅差529 kg/hm2，年均增長僅為18.89 kg/hm2。

2.1.2 生產(chǎn)成本 中國大豆生產(chǎn)成本增長迅速（見表2），從1998年的3 687元/hm2增長到2019年的10 295元/hm2，1998年僅為美國的73%，2019年已經(jīng)是美國的1.36倍。從圖1可以看出，中國大豆生產(chǎn)成本變化趨勢與人工成本變化趨勢保持了高度的一致性，相較于其他成本而言，人工成本上升是大豆生產(chǎn)成本上升的主要原因，人工成本上升主要是因為勞動力價格的迅速上升。據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，1991—2019年全國農(nóng)村居民工資性收入從每人151.92元上升到6 584元，勞動日工價從每工日2.90元上升到86.38元，大豆雇工工價從每工日19.47元上升到118.85元。

圖1 中國大豆生產(chǎn)成本變化情況Fig. 1 Changes in China’s soybean production costs

2.1.3 進(jìn)口情況 中國大豆進(jìn)口數(shù)量的變化有三個分界線（見表2）：1996年中國從大豆凈出口國變?yōu)閮暨M(jìn)口國[7]；2001年起，中國加入WTO后履行入世承諾，不斷開放大豆產(chǎn)業(yè)，大豆進(jìn)口量迅速增長；2003年大豆進(jìn)口量首次超過國內(nèi)產(chǎn)量，此后逐年增加，進(jìn)口量與國內(nèi)產(chǎn)量之比從2003年的1.35上升到2019年的4.89，其中，2015年最高為6.93。目前，中國是世界上最大的大豆進(jìn)口國，進(jìn)口額約占世界出口量的60%以上。

表2 中國大豆生產(chǎn)和進(jìn)口情況Table 2 China’s soybean production and imports

中國大豆進(jìn)口量大的原因：一是因為產(chǎn)量增長趕不上消費增長，根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，中國大豆消費量占世界大豆產(chǎn)量的比重已經(jīng)從90年代初期的10%增加到現(xiàn)在的30%，對進(jìn)口的依賴程度（進(jìn)口量占消費量的比重）也從90年代初期的1%上升到現(xiàn)在的85%[2]，因為國產(chǎn)能力的增速趕不上消費的增速，所以需要依靠進(jìn)口來滿足國內(nèi)消費需求[4]。二是大豆進(jìn)口調(diào)控政策有限，相較于其他農(nóng)產(chǎn)品而言，中國大豆既沒有足夠的關(guān)稅政策空間，也無法使用配額管理、許可證及數(shù)量限制等措施，缺乏有效的口岸保護(hù)措施[4]。

2.2 模型估計結(jié)果

基于前文的理論分析和模型設(shè)定，借助Stata15.0分別運用混合OLS回歸、固定效應(yīng)FE、隨機(jī)效應(yīng)RE和極大似然估計MLE對模型進(jìn)行估計，并通過相關(guān)檢驗選擇最優(yōu)估計，估計結(jié)果見表3。首先，在固定效應(yīng)回歸中ρ=0.729 1，說明復(fù)合擾動項中的方差主要來自個體效應(yīng)μi的變動，并且F檢驗的統(tǒng)計量為18.16，說明固定效應(yīng)優(yōu)于混合OLS回歸。其次，在隨機(jī)效應(yīng)和混合OLS回歸的比較中，強(qiáng)烈拒絕“不存在個體隨機(jī)效應(yīng)”的原假設(shè)，說明隨機(jī)效應(yīng)優(yōu)于混合回歸。再次，極大似然估計的p值為0.000 0，強(qiáng)烈拒絕“σμ=0”的原假設(shè)，說明存在個體效應(yīng)，不能進(jìn)行混合回歸。最后，通過Hausman檢驗，χ2統(tǒng)計量為52.90，p值為0.000 0，說明應(yīng)該使用固定效應(yīng)回歸，而非隨機(jī)效應(yīng)，此時在考慮異方差的情況下，固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)比較檢驗的χ2統(tǒng)計量為150.403，p值為0.000 0，同樣顯示固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)。因此，本研究根據(jù)固定效應(yīng)回歸結(jié)果進(jìn)行分析。

表3 基準(zhǔn)回歸估計結(jié)果Table 3 Estimation results of the benchmark regression

從回歸結(jié)果來看，勞動力成本上升對大豆種植面積存在顯著的負(fù)向影響。在控制其他因素不變的情況下，當(dāng)勞動力成本上升1%時，非主產(chǎn)區(qū)省份大豆種植面積減少0.118 4%，主產(chǎn)區(qū)省份大豆種植面積增加0.064 3%，均在5%的統(tǒng)計水平上顯著?？梢钥闯?，隨著勞動力成本不斷上升，非主產(chǎn)區(qū)省份會不斷減少大豆種植面積，但是在主產(chǎn)區(qū)省份不僅不會減少甚至還會增加大豆種植面積。說明在主產(chǎn)區(qū)省份，勞動力成本上升帶來的沖擊已經(jīng)被當(dāng)?shù)囟嗄陙硇纬傻拇蠖狗N植綜合比較優(yōu)勢所弱化，甚至還會帶來正向影響。

控制變量中，凈進(jìn)口量占比對大豆種植面積的影響最為顯著，在控制其他因素不變的情況下，凈進(jìn)口量占比增加1%，下一年大豆種植面積減少0.095 5%，符合理論預(yù)期，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，但是明顯小于勞動力成本上升的影響，進(jìn)一步佐證了進(jìn)口沖擊只是大豆種植面積變化的約束條件，而非主要因素。從其他控制變量的影響來看，盡管多數(shù)變量回歸系數(shù)的方向符合理論預(yù)期，但是顯著性不高，為此不做詳細(xì)討論。

2.3 穩(wěn)健性檢驗與異質(zhì)性分析

2.3.1 穩(wěn)健性檢驗 為了檢驗上述結(jié)果的穩(wěn)健性，用地區(qū)日工價和雇工工價作為勞動力成本的代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性回歸，分別對應(yīng)表4中模型II和模型III的回歸結(jié)果，模型I為上文固定效應(yīng)基準(zhǔn)回歸結(jié)果。首先，在模型II回歸中，因為地區(qū)日工價從1993年起才有統(tǒng)計數(shù)據(jù)，樣本量減少為755。在控制其他因素不變的情況下，勞動力成本上升1%，非主產(chǎn)區(qū)省份大豆種植面積下降0.195 0%，主產(chǎn)區(qū)省份大豆種植面積上升0.035 0%，分別在10%和5%的統(tǒng)計水平上顯著，與基準(zhǔn)回歸結(jié)論一致。說明在主產(chǎn)區(qū)省份，勞動力成本上升對大豆種植面積變化的負(fù)向影響會被主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢所弱化，甚至?xí)a(chǎn)生正向影響?？刂谱兞恐校瑑暨M(jìn)口量占比的顯著性和系數(shù)大小有所降低，對外貿(mào)易依存度的系數(shù)變得不顯著，可能的解釋是大豆進(jìn)口量變化的影響有一部分被勞動力成本上升解釋掉了，進(jìn)一步從側(cè)面說明進(jìn)口沖擊只是大豆種植面積變化的約束條件，而非主要影響因素。其他控制變量回歸系數(shù)的顯著性和方向幾乎與模型I完全一致，進(jìn)一步說明模型I的基準(zhǔn)回歸具有一定的穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性回歸估計結(jié)果Table 4 Estimation results of the robust regression

其次，在模型III回歸中，雇工工價因為統(tǒng)計更晚且屬于抽樣觀察，樣本量減少為237，但是雇工工價的優(yōu)點在于可以同時反映勞動力成本變化的省份差異和作物差異。從模型III的回歸結(jié)果來看，勞動力成本上升1%，非主產(chǎn)區(qū)省份大豆種植面積下降0.282 7%，主產(chǎn)區(qū)省份大豆種植面積上升0.032 2%，分別在5%和1%的統(tǒng)計水平上顯著，與基準(zhǔn)回歸結(jié)論一致。說明在主產(chǎn)區(qū)省份，勞動力成本上升造成的負(fù)向影響可以被當(dāng)?shù)囟嗄陙硇纬傻拇蠖狗N植綜合比較優(yōu)勢所弱化，甚至?xí)a(chǎn)生正向影響。控制變量中，是否主產(chǎn)區(qū)的回歸系數(shù)在5%的統(tǒng)計水平上顯著，其他控制變量回歸系數(shù)的顯著性和方向幾乎與模型I完全一致，進(jìn)一步說明模型I的基準(zhǔn)回歸具有一定的穩(wěn)健性。

綜上可知，無論是基準(zhǔn)回歸還是穩(wěn)健性檢驗均表明，在非主產(chǎn)區(qū)省份，勞動力成本上升對大豆種植面積變化有負(fù)向影響，但在主產(chǎn)區(qū)省份，勞動力成本上升造成的負(fù)向影響可以被主產(chǎn)區(qū)多年來形成的大豆種植綜合比較優(yōu)勢所弱化。

2.3.2 異質(zhì)性分析 為了檢驗勞動力成本上升對大豆種植面積變化影響的區(qū)域異質(zhì)性，以及主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)影響差異的異質(zhì)性，本研究從不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)進(jìn)行異質(zhì)性分析。

從回歸結(jié)果來看（見表5），勞動力成本上升對非主產(chǎn)區(qū)省份大豆種植面積變化的影響在東部、東北地區(qū)顯著為負(fù)，在中部地區(qū)顯著為正，在西部地區(qū)不顯著。主要原因在于，東部地區(qū)相較其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)，種植大豆的機(jī)會成本更高，不僅要面臨高附加值經(jīng)濟(jì)作物和三大主糧作物的種植替代，還要面臨勞動力非農(nóng)就業(yè)和人地比例關(guān)系日益緊張的約束；東北地區(qū)的非大豆主產(chǎn)省份主要是遼寧省，經(jīng)濟(jì)情況、面臨的約束與東部地區(qū)類似，影響也相似；中部地區(qū)種植大豆的機(jī)會成本相對低于東部地區(qū)，面臨的勞動力約束和人地比例約束也小于東部地區(qū)，所以勞動力成本上升對該地區(qū)大豆種植面積變化有微弱的正向影響。

表5 異質(zhì)性回歸估計結(jié)果Table 5 Estimation results of the heterogeneity regression

主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢的調(diào)節(jié)效應(yīng)僅在西部地區(qū)不顯著，在東部、中部和東北地區(qū)顯著為正，調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸系數(shù)分別為0.672 6、0.199 7和0.282 2，表明主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢對勞動力成本上升沖擊的弱化作用存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性。其中，東部地區(qū)主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢的弱化作用最大，主要因為東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，可以不斷地通過機(jī)械替代勞動應(yīng)對勞動力成本上升的沖擊；東北地區(qū)次之，主要是因為黑龍江一直都是全國最大的大豆生產(chǎn)省份，具有大豆生產(chǎn)的絕對優(yōu)勢和傳統(tǒng)優(yōu)勢，可以據(jù)此弱化勞動力成本上升帶來的沖擊；中部地區(qū)弱化作用最小，主要是因為該地區(qū)集中了幾個糧食主產(chǎn)省份，還需同時兼顧本省的糧食生產(chǎn)地位。綜合來看，除西部地區(qū)外，東部、中部和東北地區(qū)的大豆主產(chǎn)省份均存在明顯的主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢對勞動力成本上升沖擊的弱化作用。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

本研究運用1991—2019年中國大豆生產(chǎn)的省級面板數(shù)據(jù)，在控制資源稟賦、外部環(huán)境和市場因素的情況下，分析了勞動力成本上升對中國大豆種植面積變化的影響，并基于主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)的影響差異分析了主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢在上述影響機(jī)制中的調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)：

第一，在非主產(chǎn)區(qū)省份，勞動力成本上升會降低大豆種植面積，但是在主產(chǎn)區(qū)省份，勞動力成本上升帶來的沖擊會被當(dāng)?shù)卮蠖狗N植的主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢所弱化，甚至還會增加大豆種植面積，進(jìn)而引起大豆種植進(jìn)一步向主產(chǎn)區(qū)集中。因此，應(yīng)該在主產(chǎn)區(qū)省份合理擴(kuò)大大豆種植面積，而不是盲目擴(kuò)大，進(jìn)而依靠規(guī)模經(jīng)濟(jì)來降低生產(chǎn)成本，利用主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢來弱化勞動力成本上升的沖擊。

第二，勞動力成本上升對非主產(chǎn)區(qū)省份大豆種植面積變化的影響在東部、東北地區(qū)顯著為負(fù)，在中部地區(qū)顯著為正，在西部地區(qū)不顯著，主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢的調(diào)節(jié)效應(yīng)僅在西部地區(qū)不顯著，在東部、中部和東北地區(qū)顯著為正?？梢姡跂|部、東北地區(qū)，主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢會弱化勞動力成本上升帶來的負(fù)向影響；在中部地區(qū)，主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢會強(qiáng)化勞動力成本上升對大豆種植面積的正向影響。

3.2 政策建議

結(jié)合國內(nèi)消費量和產(chǎn)量來看，未來較長時間內(nèi)，中國大豆市場供給仍會以進(jìn)口為主。但是，為了應(yīng)對貿(mào)易摩擦和降低對進(jìn)口市場的依賴程度，需要合理擴(kuò)大大豆種植面積，保證一定的自給水平，即充分利用好國內(nèi)國外兩種資源和兩個市場[24]，推動形成進(jìn)口大豆與國產(chǎn)大豆錯位競爭、相互補(bǔ)充的格局。囿于國內(nèi)耕地面積有限和糧食安全底線的約束，需要科學(xué)合理地擴(kuò)大大豆種植面積，形成與資源稟賦、比較優(yōu)勢相匹配的大豆生產(chǎn)規(guī)模和區(qū)域布局，而不是隨意擴(kuò)張。尤其是在勞動力成本不斷上升的背景下，應(yīng)該從以下幾方面著手：

第一，合理擴(kuò)大種植面積，形成規(guī)?；N植，降低生產(chǎn)成本。在非主產(chǎn)區(qū)省份，勞動力成本上升會減少大豆種植面積，但是在主產(chǎn)區(qū)省份，由于主產(chǎn)區(qū)綜合比較優(yōu)勢的作用使得該影響被弱化，尤其在中部地區(qū)，主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢會強(qiáng)化勞動力成本上升對大豆種植面積的正向影響。所以應(yīng)該在主產(chǎn)區(qū)合理擴(kuò)大大豆種植面積，并且形成規(guī)模化種植、區(qū)域化布局，在主產(chǎn)區(qū)比較優(yōu)勢和規(guī)模優(yōu)勢的雙重作用下，通過要素的集約化使用，降低生產(chǎn)成本、提高收益。

第二，在種植面積擴(kuò)張有限的情況下，增加技術(shù)和育種方面的投入，提升大豆單產(chǎn)和品質(zhì)。在種植面積擴(kuò)張有限的情況下，要穩(wěn)定大豆供給就必須提升大豆單產(chǎn)，通過增加單位面積的產(chǎn)出來增加總供給。提升大豆單產(chǎn)，一是要從技術(shù)方面入手，二是要從育種方面入手。有學(xué)者指出，美國、阿根廷、巴西、烏拉圭等國均是在未大規(guī)模化或者未合法化種植轉(zhuǎn)基因大豆前單產(chǎn)就已經(jīng)超過2 000 kg/hm2，甚至超過3 000 kg/hm2，說明提高單產(chǎn)與轉(zhuǎn)基因種植并無必然聯(lián)系，主要還是得益于良種培育和技術(shù)投入[3]。所以，應(yīng)該加快培育優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)大豆新品種，提高大豆品種的適應(yīng)性和高產(chǎn)性，提升大豆品質(zhì)，提高食用大豆蛋白質(zhì)含量和榨油大豆脂肪含量；加大大豆科技成果轉(zhuǎn)化和種植技術(shù)推廣力度，通過技術(shù)投入提高大豆產(chǎn)量和品質(zhì)。