作者：何秀荣
摘 要：目前，中国大豆单产存在水平低、提升慢的突出问题，尤其是进入21世纪后的大豆技术进步国际差距在扩大，国内始终低于争地作物玉米的技术进步，从技术进步角度进一步弱化了国产大豆竞争力。为此，应以高产优先为大豆育种重点目标，以黑蒙皖川四省区为大豆单产主攻区域，以技术、设施、制度配套为单产提升路径。
大豆被普遍认为是中国农产品国际竞争力低下的代表，很多学者对国产大豆竞争力的分析主要着眼于经济因素。但仅仅从经济因素分析是不够的，还应当考虑其他因素的重要影响，其中技术进步因素不应忽视，经济因素保持相对不变时的技术进步会直接改变经济绩效，从而影响大豆竞争力。本文把单产视为众多大豆生产技术作用的合力结果，通过单产分析来透视技术对国产大豆竞争力的作用，同时揭示国产大豆单产差距和潜力，为选择以提高单产为主攻方向及其政策配套提供依据，从而为提高中国大豆竞争力提供助力。
一、理论分析与实证路径展开一个应用经济问题研究，首先需要做好概念明晰、理论分析、实证路径等基础性和框架性工作，阐清为什么选用如此的实证路径、为什么选用这些资料等问题，以便将研究置于一个方向正确、逻辑合理、贴近现实的基础上，本部分的任务就是做好这些基础性和框架性工作。
(一)理论分析农产品竞争力，最终体现在市场竞争上。对于需求者(消费者)来说，关心的是同质条件下的产品价格；对于供给者(生产者或经营者)来说，关心的是赢利状况，因为商品生产和经营的目的是逐利。学术界最常见的农产品竞争力考察有两种：一种是生产阶段的农产品竞争力考察，如单位面积净收入1、公斤产品成本的比较，农民往往使用亩净收入作为衡量指标；另一种是市场阶段的农产品竞争力考察，即市场上同质产品的交易竞争，此时影响竞争力的因素既包含生产阶段的竞争力影响，也包含流通阶段的竞争力影响，即生产和流通两个阶段竞争力因素的最终合力表现。本文根据论证目的，只考察前一种生产阶段的竞争力，不涉及后一种包含产品市场阶段的总和竞争力。
在农业生产中，单位面积的农产品净收入取决于单产、价格和成本，经济学视角的亩净收入计算公式为：
从上式可知，单产、价格、成本的变动都会引起收益变动，从而导致农民生产选择行为的变动。以往的大豆竞争力研究者往往采用局部分析法，把分析聚焦在价格、成本这两个经济因素上，考察其变动对亩净收入的影响；他们虽注意到单产，但只是把单产作为一个计算亩收入的不变系数(即视为外生已知量),而不去专门考察单产变化对亩净收入的影响。本文同样采用局部分析法，但分析视角恰恰相反，不去考察产品价格和投入成本，把它们视作既定量，单产成为影响亩净收入的唯一变量，专门考察单产影响，若考察清楚单产的差距及其动态变化，就能清楚其对亩净收入的影响。如果对单产变化进行国际比较或作物比较，就能反映出比较对象之间的相对竞争力变化。所以，本文没有采取将单产、价格、成本一并纳入考虑的分析视角，因为本文的目的只是揭示技术对竞争力的影响关系，而不是测定三者对大豆竞争力的贡献大小及动态影响。
无论是产品价格还是投入物价格，价格的变动不由农民掌控，而是由市场供求关系所决定的。成本是投入物种类及其数量与单价的乘积，成本的高低，一是取决于农户不能决定的投入物价格，农户是市场价格接受者；二是取决于农户可以掌控的投入物种类和数量，从而影响到成本。当用金额来反映投入物种类、数量、质量及其组合时，可称之为成本；当不考虑金额，只是关心各种投入要素及其关系时，比如种、肥、药、水、机械等可计数的以及管理、农时、栽培模式、抗灾等不可计数的影响生产的各种要素，这往往被称为技术。
单产被认为是综合技术和“老天”(或称“年景”)的合力结果，技术是可控制的因素和方式，比如采用哪种生产方式、投入哪些要素及其数量、形成怎样的投入要素组合等；而“老天”是目前人类基本上不可控制的因素和方式。但不可控并不等于在生产(如单产形成)中不发挥作用，恰恰可能发挥着重要作用，正如农民常说的“靠天吃饭”“老天爷帮忙”。如果能够消除(或说“烫平”)“老天”对单产的不利和有利作用，技术就成了决定单产的唯一因素，即不同的技术水平导致不同的单产；那么，单产提高就是技术进步的功劳。也就是说，消除“老天”的影响后，单产提升与技术进步可以视为同义词了。这一点是本文的立足基点，如果这个基点成立，那么，本文就不必费时费力地去考察复杂多样的各种技术以及分离出它们各自的贡献，只需要聚焦考察单产就可以了，因为单产体现的是各种技术因素作用的合力结果，或者说是总体技术进步的综合表现。
如此将问题简化是十分必要和重要的，不仅可使分析方法变得简便，更重要的是能够更客观、合理地考虑全部要素的真实作用。此前的竞争力研究也有注意到技术因素作用的，比如具体考察了多种投入物的种类、数量、价格、成本等因素，估计出各因素的贡献程度，得出大豆竞争力结论。但这样考察，一是比较复杂；二是结论未必客观、真实。因为这些考察分析只包括了一些可获得数据的因素，并未包括很多在单产形成过程中起实际作用但难以获得数据的因素，比如管理、农时等因素，导致因素贡献判断或原因分析会有所偏差。有些研究者也尽量考虑了难以获得数据的因素，但处置时因有所局限甚至不当，未能真实反映其在单产形成中是否起作用以及作用方向和大小，比如常见的用灌溉面积来代表水资源投入的正向贡献。但事实偏差可能很大，一是灌溉面积与实际是否灌溉不能划等号；二是没有考虑无须付费的降水贡献；三是即使有些研究考虑了降水指标(有时往往又替代了人工灌溉),实际降水时节与作物需水季节是否一致?不适时的降水可能不是有利于而是有害于作物生长，比如授粉时节遭遇降水。何况统计上的灌溉面积在短时内是比较稳定的，很难如实反映真实用水的实际贡献。又如，不少研究用受灾面积来代表天气影响，但受灾未必成灾，并且成灾程度也不等，更重要的是受灾不成灾或少成灾正是防灾抗灾技术的功绩。但限于资料原因，已有研究能考虑到水、天气等因素的影响实已不易，但考虑到影响因素与是否真实反映因素的作用不是一回事。这里作这些辨析是为了阐明：有些影响因素没有纳入考虑，或虽考虑到了，但与事实有偏差，有时偏差还是很大的，甚至似是而非。
那么，在研究上是否可以采取更合理、更反映现实的研究方法或处理手段呢?这就需要在因素种类及其指标细度上加以完整和深入的考虑。不少人误认为，考虑的因素越多和细度越细就越好，但这未必正确，至少未必是最好最优的选择。因为因素种类和细度的考虑要有前提，首先应当是取决于研究目的和要求，应以是否有利于研究目标为准绳，是否必须要这么多因素和这么细，因为这不光涉及数据可获性，还包括处理数据所耗费的时间、精力甚至费用。其次，如果选择反映因素作用的指标只能部分代表或反映时，同时也就意味着另一部分的失真，多个因素失真部分的叠加就可能导致事与愿违，这大约就是不少计量结果往往因素越多、细度越细反而计量分析效果不好的原因。
在仔细考虑研究目标和要求后，本文才决定反其道而行之，采用更简单但更合乎逻辑与合理的方法，即不是增加和细化变量，而是尽量减少，即我们不必要考虑众多技术因素，只需将单产作为这些众多技术因素综合作用的合力结果，只需考察单产的变化。因为单产既包括了可获数据的因素贡献，也包含了不可获数据的因素贡献；既包含了因素的正向贡献，也包含了因素的负向贡献或零贡献。因为在不同因素组合的环境中，各因素的作用方向和贡献大小是不一定的，比如干旱环境中的肥料作用大打折扣、授粉时节遇雨的水作用是负向的。只考察单产，可以更客观实际地反映技术因素的综合作用，摆脱一些不易求真的细节麻烦和失真。本文的求证目标是反映以单产来代表的综合技术进步，即技术竞争力，没有必要去细究到底是哪个技术因素在起作用、起什么作用和作用大小的问题。因此，聚焦单产一个变量的处置，对于本文的论证目的来说，在理论和逻辑上更合理，方法和过程大为简化。
(二)两种竞争考察考察竞争的视角和场景有很多，当前国产大豆生产主要面临两种竞争：一种是不同生产者之间同类产品的竞争，主要是与国际生产者间的竞争比较。比如，中美大豆生产的竞争力分析，其中有的研究者只作生产阶段竞争力的比较分析，有的研究者作包含生产阶段和流通阶段在内的市场竞争力分析，本文只考察生产阶段的单产，把其他的链条环节和变量都视作既定的，以避免很多不必要的干扰。
另一种是同一生产者对同一生产期中不同作物生产争地的选择竞争。比如，一家农户的耕地是既定的，要作出有限耕地用于种大豆还是种玉米的选择竞争，这种竞争的背后考虑因素是亩净收入的比较。站在农民的立场考虑不同作物的生产选择，那就是哪种作物能多挣钱(亩净收入高)就种植哪种作物。有限的耕地投入了A产品的生产，就不能再投入B产品的生产(间作、套种不适合在此处讨论),即经济学所说的比较利益与生产选择，除非政府通过补贴手段去改变比较收益或用行政手段强力规定。众所周知，一种作物的种植面积通常与该产品的单位比较收益密切相关，因为农民总是倾向于种植亩净收入较高的作物，所以争地作物面积往往出现此消彼长的现象。中国大豆主产区的争地作物主要是玉米，所以种大豆还是种玉米是最常见的生产争地现象。一个明显的例子是，21世纪以来，黑龙江省大豆种植面积大起大落的主要原因就是大豆与玉米的比较收益之争。
在已有的研究中，这两个视角的分析通常不在一篇文章中，往往是选中其中一个进行分析；而本文将在同一篇文章中分别进行，因为国产大豆现实面临着这两种主要竞争，都与单产这个技术竞争力相关。一并考虑和展开分析，有助于更清楚地反映技术竞争力的作用。再者，以往的这两种分析都是把经济因素作为变量，而本文的特点是将单产这一技术化身作为变量。所以，本文在以单产代表的技术进步实证中，不仅考察比较大豆主产国的大豆单产变化，也从作物间争地视角来考察大豆与玉米的单产变动速率。
(三)增长速率与基数效应经济学家和统计学家习惯于用速率来衡量增长或发展2,但作速率比较时，须同时注意到基数效应问题。统计学基数效应表明，低基数水平容易表现出较快的增长速率，比如单产分别为5和100时，同样增长1个单位，前者的增速是20%,而后者只有1%。即使后者增产10个单位，即绝对值是前者的10倍，其增速也只有10%,依然低于前者20%的增速。再如，在100单位的水平基数上每年增加10个单位，连续5年，其年际增长率就依次呈现为10.0%、9.1%、8.3%、7.7%和7.1%。这表明，当技术没有发生明显突破、只是常规性技术进步的话，随着基数水平的提高，增速会下降。这意味着，同一发展速率对于低基数和高基数的意义并不一样，后者的难度要远远大得多。认识到这种差异，本文采用速率和绝对量两个指标视角展开考察，具体取决于所要揭示的问题与具体使用场景的合理性，以便更客观地作国际比较和未来估计，从而得出更为客观中肯的判断。
鉴于以上考虑，本文对大豆单产的实证路径将如此展开：(1)从静态视角对国际、省际、省内三个不同空间的大豆单产水平进行实证比较，意在揭示同一空间内存在的单产差距，反映同一空间不同主体间大豆技术竞争力的当前状况。同时，探索一下单产提升潜力是否具有转化为实际的可行性。(2)从较长历史跨度分时段对大豆单产水平进行动态视角的实证比较，以单产变化来反映相对的技术优势变化，揭示大豆技术竞争力的动态变化。(3)以主要竞争作物(玉米)为对照体，考察国产大豆单产的相对变化速率，以此揭示竞争作物间技术竞争力的相对消长关系。(4)立足单产水平高度来考察单产变化，探索是否存在单产变化特点，以便对中国大豆单产的提升有一个立足于基数水平的清醒判断。
二、数据实证(一)消除年景影响如果掌握年景概率，就可用年景概率来消除气象影响，反映出常态单产或者说由技术决定的单产水平。在作静态比较分析时，统计学上通常采用几年移动平均数的方法来“消除”或“弱化”年景影响，比如3年移动平均，其理论依据是假设丰、平、歉的年景概率各为1/3,经3年移动平均来“烫平”年景波动，反映常态单产水平。尽管现实中的年景概率未必是1/3的概率分布，丰歉程度也不一样，但移动平均数法确实能大大“弱化”年景影响程度。所以，本文静态使用某年数据时采用的是三年平均数，在具体使用时有说明。
在较长时期的动态比较研究中，往往采用更多年(比如10年)的平均法，其“烫平”年景的效果比3年或5年移动平均数更好，而且理论上也更合理，因为越偏向大数定理方向，越接近概率。因此，本文在作动态分析时采用10年单产平均数的方法来“烫平”年景影响。换句话说，每10年段的年景影响变得差不多了，以此反映每10年段的单产技术进步。
(二)样本选择与数据处理一个有质量的实证分析，除了需要逻辑合理的理论分析和清晰可行的实证思路外，还需要较好的数据样本，合适的样本国选择对本文的质量至关重要。
联合国粮农组织(FAO)数据库目前可提供1961—2021年的数据，本研究的国际比较涉及约60年的时间跨度。长时间跨度的国际比较研究遇到的第一个数据问题是样本国选择问题，合适的样本选择是保障分析质量的重要前提。本文在这方面遇到三个主要问题：(1)小生产国的数据偏差问题。在大计量单位下(比如计量单位为万吨),小生产国的统计数据容易出现较大的失真性，比如总产0.0151万吨或者0.0244万吨，用保留2位小数的统计数表达，均为0.02万吨，偏差就是偏高24.5%或偏低22.0%,据此总产计算的单产就出现明显的偏高或偏低的结果；如果面积也是如此类似的情况，据此面积计算的单产也会出现明显的偏高或偏低的结果；当总产和面积同时都具有同向偏差时，两种偏差叠加在一起，据此计算出来的单产就严重失真，现实中这种情况还很可能出现，因为总产少主要与面积小相关联。因此，本文在选择国别样本时只选择主产国，所谓主产国指总产排位在世界前10位，这在大豆生产上还很合理，因为大豆生产比较集中，历年前10位主产国的合计产量一般都占全球总产的95%以上。(2)大豆主产国的认定时间问题。采用主产国进行比较分析，但今天的主产国未必是过去的主产国，特别是全球大豆的大规模种植是1970年代以后的事情。FAO数据表明，1961—1963年大豆产量超过1万吨(三年算术平均数，下同)的生产国(地区)只有16个，而2019—2021年大豆产量超过1万吨的生产国或地区达到了64个(见表1)。今天的一些大豆主产国在1960年代还不怎么生产大豆，如阿根廷、印度、巴拉圭、乌拉圭、玻利维亚等国的大豆产量当时都不到0.5万吨；反之，印度尼西亚、日本、韩国、泰国等国早就失去了主产国的地位。那么，该如何选择主产国呢?鉴于分析结果用于今天，因此在主产国的时间认定上，本文选择今天的10大主产国为样本。(3)数据断裂问题。由于时间跨度较大，国家可能因时期而变动，甚至原有行政体不存在了，比如1991年苏联分成了15个国家、1992年南斯拉夫分成了7个国家。因此，这些国家的前后数据就发生了断裂或者说缺乏前期某段的可比性。3本文涉及的样本国中主要是俄罗斯和乌克兰存在数据断裂问题。考虑到1992年至今已经有约30年的数据，对于着重近期的考察是可以的，也是重要的，所以本文依然把俄罗斯和乌克兰列入样本国。
此外，本文将世界平均水平也作为一个样本放入考察，因为本文的统计分析手段基本上是表格法，没有采用计量模型，所以世界平均水平作为一个样本不必考虑内生性之类的问题，能够反映出FAO具有数据的全部大豆生产国的平均水平，使国际比较结果具有一般性意义。这样，本文共有11个考察样本。
表1 分阶段世界大豆生产情况
项目
1961—1963
1969—1971
1979—1981
1989—1991
1999—2001
2009—2011
2019—2021
生产国数量(FAO统计数)
49
52
64
77
88
94
100
超过1万吨产量的国家数
16
21
34
46
44
60
64
超过10万吨产量的国家数
9
12
18
26
27
45
38
超过100万吨产量的国家数
3
3
4
9
9
17
12
超过500万吨产量的国家数
2
2
3
4
4
8
7
前5主产国产量占比%
95.9
96.0
94.1
88.9
97.6
90.6
88.9
前10主产国产量占比%
99.1
98.6
97.2
95.3
96.6
96.8
96.5
数据来源：根据FAO数据库数据计算。 注：从表中的大豆生产集中度可以看出，前10个主产国的单产比较足够反映基本情况，甚至前5个主产国就可以了，再加一个世界平均单产来反映一般情况。但本文为了更好地反映情况，还是选择了10个主产国和世界平均水平作为考察样本。
(三)当前大豆单产差距的静态考察1.大豆单产的国际差距。2019—2021年，世界前10位大豆主产国的大豆合计产量占世界大豆总产量的96.5%,这10大主产国可以代表世界大豆生产。中国单产水平在其中排第8位，仅高于俄罗斯和印度，单产水平只有美国的58.4%,甚至只有世界平均水平的69.7%。这表明，中国大豆单产水平与其他大豆主产国以及世界平均水平存在巨大差距，但同时是否也意味着中国大豆单产具有较大的提升潜力(见表2)
表2 世界前10位大豆主产国的单产差异
单产排序
总产排序
国家和地区
平均单产(公斤/公顷)
美国=100
1
2
美国
3358
100.0
2
1
巴西
3302
98.3
3
3
阿根廷
3020
89.9
4
7
加拿大
2920
87.0
5
6
巴拉圭
2774
82.6
6
9
乌克兰
2328
69.3
7
10
玻利维亚
2186
65.1
8
4
中国
1961
58.4
9
8
俄罗斯
1586
47.2
10
5
印度
1052
31.3
世界平均
2812
83.7
资料来源：根据FAOstat数据库数据计算。 注：表中涉及总产和单产排序以及平均单产均采用2019—2021年三年数据的算术平均数。
2.省际单产差距。中国除青海省不生产大豆外，其余省份都生产大豆。2019—2021年，年均大豆总产10万吨以上的省份有20个，50万吨以上的省份有8个，前10大主产省的合计大豆产量占全国总产量的84.5%。其中，黑龙江省一家独大，占全国大豆产量的44.7%。
主产国大豆单产差距的现象是否同样也出现在国内省际之间呢 10大生产省份中，2019—2021年大豆单产最高的是山东；4个主产省份的单产不到山东70%,甚至低于全国大豆单产平均水平，其中3个是大豆总产排位1、2、4的主产省份。这说明，中国省际大豆单产差距也很大，是否也意味着单产潜力很大(见表3)
3.省内差距比较。或许世界和中国的地域范围都比较大，农业生产的自然条件迥异，从而使得单产差距很大，如此说潜力很大就缺乏说服力。那么，以农业生产自然条件差异相对较小、市场与价格条件大体相近的省内范围来比较，是否也存在较大的单产差异呢?从而也有助于判断大豆单产差主要是由自然条件差异所致还是技术水平差异所致。
表3 中国10大主产省区单产差异
单产排序
省份
平均单产(公斤/公顷)
山东单产=100
总产排序
占全国总产量的%
1
山东
2907
100.0
7
2.98
2
江苏
2650
91.1
8
2.85
3
河南
2408
82.8
5
4.93
4
云南
2361
81.2
9
2.29
5
四川
2350
80.8
3
5.55
6
吉林
2066
71.1
6
3.50
7
内蒙古
1913
65.8
2
11.63
8
黑龙江
1859
64.0
1
44.74
9
湖北
1638
56.4
10
1.98
10
安徽
1530
52.6
4
5.17
全国平均
1957
67.3
—
—
资料来源：根据国家统计局数据计算。 注：表中涉及总产和单产排序以及平均单产均采用2019—2021年三年数据的算术平均数。
表4 黑龙江各地区大豆单产差异
地区
公斤/公顷
公斤/亩
最高=100
北大荒集团(农垦)
2493
166.2
100.0
双鸭山
2028
135.2
81.3
鸡西
1958
130.5
78.5
绥化
1956
130.4
78.4
黑河
1904
127.0
76.4
佳木斯
1854
123.6
74.4
大庆
1845
123.0
74.0
哈尔滨
1817
121.1
72.9
鹤岗
1793
119.5
71.9
七台河
1777
118.5
71.3
牡丹江
1719
114.6
69.0
齐齐哈尔
1684
112.3
67.6
伊春
1540
102.7
61.8
大兴安岭
1381
92.0
55.4
全省平均
124.1
1862.0
74.7
资料来源：根据2019—2021年《黑龙江统计年鉴》和《黑龙江农垦统计年鉴》数据计算。 注：表中平均单产均采用2019—2021年三年数据的算术平均数。
表5 2021年吉林省各州市大豆生产单产比
州市
播种面积(公顷)
总产量(吨)
单产(千克/公顷)
辽源=100
辽源市
4983
16210
3253.1
100.0
四平市
11270
35388
3140.0
96.5
长春市
20482
54437
2657.8
81.7
吉林市
23224
60924
2623.3
80.6
松原市
34718
82863
2386.7
73.4
白城市
29015
60267
2077.1
63.9
白山市
25567
48815
1909.3
58.7
延边朝鲜族自治州
94558
168904
1786.2
54.9
敦化市
49791
87899
1765.4
54.3
合计或平均
252741
547362
2165.7
66.6
资料来源：单产数据根据吉林省2022年统计年鉴的大豆产量和面积计算。
以中国最重要的大豆主产省黑龙江省为例，黑龙江省有13个地市，另外再单列出1个农垦集团(现北大荒集团，其耕地散布于全省，这一特点使得单产具有较高的可比性)。以2019—2021年三年平均单产来衡量，大豆单产最高的是农垦集团，大豆每公顷单产达到2493千克(即166.2千克/亩)。黑龙江各地市的大豆单产均低于农垦集团，其中12个地市比农垦集团大豆单产低20%以上，最低的大兴安岭地区只有其55.4%(见表4)。这一事实说明，即使在一个省内，单产差距和潜力也是很大的。同样情况在内蒙古、吉林、安徽、河南等大豆主产省份也都相当明显，如2021年吉林各地市中大豆面积居前2位的延边州和敦化市的大豆单产分别只有大豆单产最高的辽源市的54.9%和54.3%(见表5);在吉林大豆主产区延边州的10个县市中，单产最低县只有单产最高县的44.2%。
4.单产潜力与实现。上文在说到差距时，一直认为差距意味着潜力，但差距是否真的能由潜力变为现实，即是否具有改变的现实性。上文在对黑龙江省内单产差异的分析中说到，农垦集团的耕地遍布全省各市县，那么，这说明农垦集团与地方县市的单产差异的主要障碍因素不是来自区位导致的土壤、气象等自然条件，而主要来自技术因素。中国各地的大豆试验田都有大豆高产的例子，说明各地是具有提高单产的现实可能性的。一份来自农业农村部的资料也表明，全国各省区间的单产差异主要来自技术因素。2022年，全国农业技术推广服务中心组织了全国大豆高产竞赛，竞赛以创高产为主要目标，以百亩方或千亩片为基本单元，分春播大豆、夏播大豆、复合种植3种类型，全国各地种植大户、家庭农场、农民合作社、科研院所、基层农技人员等6000多个主体参与竞赛。经取样、测量、实收、称重、计算亩产，新疆生产建设兵团第四师春播大豆442公斤(创全国大豆高产最高纪录)、江苏响水县夏播大豆368公斤、山东禹城市复合种植大豆165公斤，分别创全国大豆不同种植模式高产纪录。夏播大豆有16个点实收亩产超过300公斤，北大荒集团八五四农场创造了高寒地区大豆亩产311公斤的高产纪录。4如此地域分布广泛、基本单元之大、单产之高(美国大豆的平均亩产是224公斤)能充分说明目前的单产差异主要是技术原因，甚至主要还不是良种问题(因为同一地区往往是相同良种),而是农田基础设施、栽培模式、农艺配套等问题。
上面不同范围的单产比较结果表明，无论是世界大豆主产国比较、还是国内主产省份比较、或是省内地市比较，中国大豆单产水平的差异都很大，同时也意味着中国大豆单产具有较大的提升潜力，缩小单产差距是可能的，各地已有不少高产例子表明各区域具有提升单产的现实可操作性。
(四)动态考察大豆单产的国际比较上面从静态视角揭示了当前世界、中国和省内三个不同空间范围大豆单产的绝对差距，在一定程度上显示了影响竞争力的农业技术层面原因，但这只是一个静态的截面现状，尚未揭示技术竞争力的动态变化。现在将以单产变动来反映农业技术在生产实践中的相对进步，单产差距在缩小、基本不变还是扩大?即从农业技术角度观察相对的技术竞争力变化。这里利用FAO数据库数据，以10年为一时段来观察单产的动态变化，揭示中国与世界大豆技术竞争力相对变化。
表6 大豆单产水平和增长速度的国际比较
时间段
世界平均
阿根廷
玻利维亚
巴西
加拿大
中国
印度
巴拉圭
俄罗斯
乌克兰
美国
每10年平均单产(千克/公顷)
1962—1971
1326
1154
(na)
1092
1923
894
441
2040
(na)
(na)
1710
1972—1981
1617
1767
1431
1557
2143
1046
831
1476
(na)
(na)
1904
1982—1991
1803
2062
1809
1709
2384
1344
756
1718
(na)
(na)
2118
1992—2001
2139
2241
1913
2291
2521
1683
1001
2652
792
993
2533
2002—2011
2364
2620
1825
2662
2609
1708
1083
2312
1090
1469
2764
2012—2021
2689
2833
2214
3104
2871
1861
1060
2708
1414
2160
3236
每10年平均单产增长速度(%)
1962—1971
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
1972—1981
21.9
53.0
(na)
42.6
11.4
17.0
88.3
-27.6
(na)
(na)
11.3
1982—1991
11.5
16.8
26.4
9.8
11.2
28.5
-9.0
16.4
(na)
(na)
11.2
1992—2001
18.7
8.7
5.7
34.1
5.8
25.3
32.4
54.4
(na)
(na)
19.6
2002—2011
10.5
16.9
-4.6
16.2
3.5
1.5
8.2
-12.8
37.5
48.0
9.1
2012—2021
13.7
8.1
21.3
16.6
10.0
9.0
-2.1
17.1
29.7
47.0
17.1
数据来源：根据FAO数据库数据计算。 注：(1)na, 数据缺乏。(2)表中单产是每10年中各年单产的算术平均数。
从表6中可以看到，(1)总体上，大豆主产国的大豆单产每10年基本上都在提高，说明各国的大豆农业技术都在进步。(2)大部分主产国10年段的单产稳定上升，个别主产国(如印度、巴拉圭)10年段的单产起伏波动比较大，10年为段平均的单产应该说基本上“烫平”了年景因素的作用，那么，这背后就反映出大豆农业技术进步的稳定性问题。(3)1960年代中国的大豆单产水平明显很低，公顷单产不到900千克(<60千克/亩)。(4)20世纪的中国大豆单产提高速度是比较高的，每10年都达到2位数增长，其中1980年代是主产国中增速最高的。(5)进入21世纪后，中国的大豆单产增速明显放缓，尤其是头10年的单产增速仅为1.5%,远远低于此前的10年段增长率，也大大低于大部分主产国的增长率。这意味着技术竞争力相对降低。
表7 大豆单产增量的国际比较
时间段
世界
阿根廷
玻利维亚
巴西
加拿大
中国
印度
巴拉圭
俄罗斯
乌克兰
美国
每10年平均单产(千克/公顷)
1962—1971
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
1972—1981
291
612
(na)
465
220
152
390
-564
(na)
(na)
193
1982—1991
186
296
378
152
241
298
-75
242
(na)
(na)
214
1992—2001
337
179
104
582
137
339
245
934
(na)
(na)
415
2002—2011
225
379
-88
371
88
25
82
-340
297
477
231
2012—2021
325
213
389
442
262
153
-23
396
324
690
472
数据来源：根据FAO数据库数据计算。 注：(1)FAO数据库的数据是从1961年开始的。(2)na, 数据缺乏。(3)表中单产是每10年中各年单产的算术平均数。
前面的理论分析指出，增速存在基数效应问题，基数大，相同增速的难度大。因此，还需要看单产变动的绝对值，以便更全面、客观地作出判断。从表7中可以看到，20世纪最后20年，中国的大豆单产增量是很好的，一是每10年的公顷单产增量在300千克左右(15千克/亩);二是与其他主产国相比也是名列前三的单产增量。但进入21世纪的头10年，中国公顷单产增量仅为25千克(1.7千克/亩),同期世界平均增量是225千克/公顷，美国、巴西、阿根廷的每公顷增量分别是231千克、371千克和379千克，乌克兰的公顷增量更是达到了477千克。21世纪第二个10年，中国公顷单产增量大为好转，公顷单产增量达到153千克(10.2千克/亩),但同期世界平均的公顷单产增量是325千克，中国的增量不到世界平均增量的一半，在主产国中列倒数第二，仅仅好于印度。主产国美国、巴西、阿根廷的公顷增量分别是472千克、442千克和213千克；乌克兰的公顷增量更是达到了690千克，单产水平不仅一举超越中国，而且高出16%。
表8 以美国单产水平为参照系的国际比较
时间段
世界平均
阿根廷
玻利维亚
巴西
加拿大
中国
印度
巴拉圭
俄罗斯
乌克兰
美国
每10年与美国单产的差距(美国=1)
1962—1971
0.78
0.67
(na)
0.64
1.12
0.52
0.26
(na)
(na)
(na)
1.00
1972—1981
0.85
0.93
0.75
0.82
1.13
0.55
0.44
(na)
(na)
(na)
1.00
1982—1991
0.85
0.97
0.85
0.81
1.13
0.63
0.36
(na)
(na)
(na)
1.00
1992—2001
0.84
0.88
0.76
0.90
1.00
0.66
0.40
1.05
0.31
0.39
1.00
2002—2011
0.86
0.95
0.66
0.96
0.94
0.62
0.39
0.84
0.39
0.53
1.00
2012—2021
0.83
0.88
0.68
0.96
0.89
0.58
0.33
0.84
0.44
0.67
1.00
每10年与美国单产的绝对差(千克/公顷)
1962—1971
-384
-556
(na)
-618
213
-816
-1269
330
(na)
(na)
对照系
1972—1981
-287
-137
-472
-347
239
-858
-1072
-428
(na)
(na)
对照系
1982—1991
-315
-55
-308
-409
266
-774
-1361
-399
(na)
(na)
对照系
1992—2001
-394
-292
-620
-242
-12
-850
-1532
119
-1740
-1540
对照系
2002—2011
-399
-144
-938
-102
-155
-1056
-1680
-452
-1674
-1294
对照系
2012—2021
-547
-403
-1022
-132
-365
-1375
-2175
-528
-1822
-1076
对照系
数据来源：根据FAO数据库数据计算。 注：(1)FAO数据库的数据是从1961年开始的。(2)na, 数据缺乏。(3)表中单产是每10年中各年单产的算术平均数。
如果以主产国中大豆单产水平最高的美国为对标参照体(见表8),可以看到20世纪后半叶，中国与美国的单产差幅在缩小，从1960年代只有美国单产的52%上升至1990年代的66%。但进入21世纪后，又拉大了与美国的差距，从1990年代的66%降至现在的58%。同期巴西的表现非常出色，从1960年代只有美国单产的64%上升至现在的96%,可以说基本上与美国大豆单产齐平。
看百分比似乎差异不是太多，只是几个百分点而已。如果将百分点转化为绝对差额来考察时，就会给人更清晰的差距感。进入1990年代后，中国与美国的公顷单产差额每10年段都在扩大，从1980年代的774千克逐渐扩大至850千克、1054千克、1375千克。
也许有人认为拿美国作参照体欠合理，因为美国是世界上科技最先进的国家，那么，拿世界平均水平作参照体，看看中国处于什么水平。从表9可以看出，中国单产是低于世界平均水平的(系数均<1);其次，20世纪中国在缩小与世界平均水平的差距，但进入21世纪后，中国与世界平均水平的差距在扩大。也就是说，中国大豆生产技术进步的步伐慢于世界平均速率。
表9 以世界平均单产水平为参照系的国际比较
时间段
世界平均
阿根廷
玻利维亚
巴西
加拿大
中国
印度
巴拉圭
俄罗斯
乌克兰
美国
每10年与世界平均单产的差距(世界=1)
1962—1971
1.00
0.87
(na)
0.82
1.45
0.67
0.33
1.54
(na)
(na)
1.29
1972—1981
1.00
1.09
0.89
0.96
1.33
0.65
0.51
0.91
(na)
(na)
1.18
1982—1991
1.00
1.14
1.00
0.95
1.32
0.75
0.42
0.95
(na)
(na)
1.17
1992—2001
1.00
1.05
0.89
1.07
1.18
0.79
0.47
1.24
0.37
0.46
1.18
2002—2011
1.00
1.11
0.77
1.13
1.10
0.72
0.46
0.98
0.46
0.62
1.17
2012—2021
1.00
1.05
0.82
1.15
1.07
0.69
0.39
1.01
0.53
0.80
1.20
每10年与世界平均单产的绝对差(千克/公顷)
1962—1971
对照系
-172
(na)
-234
597
-432
-885
714
(na)
(na)
384
1972—1981
对照系
150
-186
-60
526
-571
-786
-141
(na)
(na)
287
1982—1991
对照系
260
7
-94
581
-459
-1046
-84
(na)
(na)
315
1992—2001
对照系
102
-226
152
382
-456
-1138
513
-1347
-1147
394
2002—2011
对照系
256
-539
298
245
-656
-1281
-52
-1274
-895
399
2012—2021
对照系
144
-475
415
182
-828
-1629
19
-1275
-529
547
数据来源：根据FAO数据库数据计算。 注：(1)FAO数据库的数据是从1961年开始的。(2)na, 数据缺乏。(3)表中单产是每10年中各年单产的算术平均数。
这里需要指出的是，中国大豆单产增产缓慢的时间段是进入21世纪后，尤其是头10年是最缓慢的10年，也是国内普遍认为中国大豆国际竞争力下滑的10年。1982—1991年期间中国大豆面积基本上是水平波动，1992—2001年这10年是大豆面积扩张最快的10年，面积扩张了244万公顷。21世纪头10年的2002—2011年期间大豆面积下滑(减少了138万公顷)。2012—2021年期间面积扩大了28万公顷。中国大豆国际竞争力下滑的原因无非是成本、价格等经济原因，或是单产、质量等技术原因，更可能是二者兼有。现在看来，中国的原因是二者兼有，除了农业经济学者强调的经济原因外，这里显示的大豆生产技术进步缓慢的事实说明，大豆技术竞争力弱化进一步削弱了中国大豆的总体竞争力。
表10 中国大豆与玉米的单产水平比较
时间段
大豆10年平均单产
玉米10年平均单产
玉米与大豆的单产差量
大豆单产增速
玉米单产增速
增速差大豆—玉米
(吨/公顷)
(吨/公顷)
(吨/公顷)
(上期=100)
(百分点)
1952—1961
0.738
1.301
0.563
—
—
—
1962—1971
0.837
1.684
0.847
113
129
-16
1972—1981
0.979
2.618
1.639
117
155
-38
1982—1991
1.263
3.902
2.639
129
149
-20
1992—2001
1.578
4.820
3.242
125
124
1
2002—2011
1.588
5.265
3.677
101
109
-8
2012—2021
1.737
6.069
4.332
109
115
-6
数据来源：历年《中国统计年鉴》。 注： 数据选择1952—2021年，而不是从1949年开始，是出于如下考虑：(1)从最新的2021年数据开始，每10年倒推分段；(2)1952年比1949年的数据质量好一点儿，因为1949年还处于解放战争时期，统计数据的质量不如全国基本稳定的1952年；(3)本表数据来源是《中国统计年鉴》,所以与FAO来源的数据略有微差，但走势是一样的。
(五)与争地作物玉米的单产变动比较前面理论分析部分说到，农民只有一块种此就不能种彼的耕地，因此现在就从上面的大豆产品视角转到生产争地视角来考察。玉米和大豆是两种不同的产品，静态比较单产高低没有什么意义，但动态比较它们的单产变化速度可以反映出技术进步的相对表现。每个种植季的大豆与玉米种植面积是农民在综合考虑各种因素后的结果，其中只要有因素发生变化，就往往会打破原有的种植面积比例。不同作物的生产技术进步速率差就会打破旧的平衡，技术进步快(即单产提高快)的作物就容易获得种植青睐。
表10显示了中国1952—2021年70年中以每10年分段的大豆和玉米单产数据。从表中可以看到，只有20世纪最后10年的大豆与玉米单产提升速率基本持平，其他时段的玉米单产提升速度都明显快于大豆。玉米单产增长速率持续高于大豆，为玉米面积扩张提供了技术竞争力支持。看来，国产大豆与玉米竞争中比较效益低的问题除了经济原因外，技术进步也是一个十分重要和明显的原因。
(六)不同单产水平上的单产增量考察上文从静态和动态视角考察比较了单产，这里将采用一个新视角来考察单产提高，即以一个固定增量为单产台阶，考察跨越单产台阶所耗用的年数；跨越单产台阶所耗用的年数越少，说明技术进步越快。如此考察，从学术上看，可以摆脱基数效应的影响，由此进行国际比较更容易看出技术进步或停滞的差异，同时本文还想看看在高单产水平上绝对增量的提升是否会像速率那样变得困难；从农民角度看，更贴近现实，因为他们并不关心单产提高速率，而关心单产和增产量，这种视角更直接，也更容易估算收益。
本文以150千克/公顷(即≥10千克/亩)为一个单产台阶，有时可能是逐一台阶地上升，有时可能会一次跨越多个单产台阶，后者说明技术进步跨度很大。
表11 大豆单产提升≥150千克/公顷(≥10千克/亩)所耗用年数的国际比较
单产段(kg/ha)
世界平均
阿根廷
玻利维亚
巴西
加拿大
中国
印度
巴拉圭
俄罗斯
乌克兰
美国
数据起步年
1961
1961
1967
1961
1961
1961
1961
1961
1992
1992
1961
500—650
(624)
(455)
650—800
3
(783)
(784)
800—950
3
11
950—1100
(977)
(959)
2
3
8
3
1100—1250
(1129)
1
(1127)
15
24
2
1250—1400
5
3
11
9
2
1400—1550
2
11
11
1550—1700
7
9
3
9
(1615)
8
1
(1690)
1700—1850
4
4
3
2
8
1850—2000
8
12
23
6
2000—2150
6
13
5
(2103)
2
2150—2300
9
3
11
4
2300—2450
13
2
7
3
5
2450—2600
2
13
2600—2750
7
19
3
5
2750—2900
2
18
2
2900—3050
9
9
15
15
3050—3200
8
1
10
1
5
3200—3350
4
3350—3500
6
4
2
跨过的总台阶数
11
15
9
15
7
9
5
12
6
12
12
跨台阶总年数
55
58
26
56
59
61
49
7
27
26
55
平均每台阶年数
5.0
3.9
2.9
3.7
8.4
6.8
9.8
0.6
4.5
2.2
4.6
登上最高台阶年份
2016
2019
1993
2017
2020
2019
2010
1968
2019
2018
2016
已停滞年数
5
2
28
4
1
2
11
54
2
3
5
最高单产纪录
2870
3334
2398
3445
3115
1983
1353
3394
1593
2641
3494
最高单产年份
2021
2019
2016
2021
2020
2020
2012
1968
2020
2021
2016
注：圆括号“( )”内表达的是数据起步年的单产水平。
由于1961年以来各主产国大豆单产的起步水平不一样，所以本文把它们标注在各自的起步水平上，其中个别国家因数据可获性问题，不是从1961年开始的。表11中的数据显示的是每次跃升所耗用的年数和跨越的台阶；从起步台阶到跨上的最高台阶是所跨越的总台阶数，其中包括直接越过的台阶；从起步年份到跨上最高台阶的年份为跨越全部台阶所耗用的总年数；跨越全部台阶所耗用的总年数与所跨越的总台阶数之商就是平均跨越每个台阶所耗用的年数，能够比较好地反映技术进步的平均速率。本文不仅想指出已经发生的技术进步差异，还想通过考察不同单产水平上的停留年数探寻不同单产水平上技术进步的难度。
以跨越单产台阶所耗用的平均年数看，印度(9.8年)、加拿大(8.4年)和中国(6.8年)的大豆技术进步无疑是较慢的，慢于世界平均数(5年)。巴拉圭(0.6年)、美国(2.2年)和巴西(2.9年)的大豆技术进步是较快的。南美的玻利维亚和巴拉圭呈现严重的大豆技术停滞问题，两国在已有最高单产台阶上已经分别停滞了28年和54年。而阿根廷、巴西和美国的大豆技术进步比较可观，不仅技术进步频率较高，而且在高单产水平上的技术进步频率依然较高。这里还需要注意到三点：一是除了印度和巴拉圭的国家大豆单产纪录是10年前发生的，其余主产国的大豆最高单产纪录都是最近5年内的，说明单产在进步。二是2900～3050千克/公顷(193～203千克/亩)这个单产台阶似乎是一个难过的坎，目前越过这个单产台阶的5个国家，有4个国家耗费了较多的年数。其中，阿根廷和巴西花费了9年时间，加拿大和美国花费了15年时间。三是中国作为一个大豆单产的追赶国，理论上应当用较少的年数跨越单产台阶，但目前看来不是如此，比如中国登上1850～2000千克/公顷这一单产台阶花费了23年时间，是跨上这个台阶花费时间最长的国家，用了跨上该台阶世界平均时间(8年)的近3倍时间。
三、结论与启示(一)结论1.中国大豆单产水平存在突出问题。从国际比较看，单产水平低，不仅远远落后于前三名主产国，而且与世界平均水平也存在很大差距；从国内比较看，主产省之间以及主产省内的单产差距也非常明显；更为严重的是，在国内大豆生产中具有举足轻重地位的头部主产省的单产更低。提高大豆单产、缩小单产的国际与国内差距是总体上提升中国大豆国际竞争力、提高豆农净收入的重要内容和主要途径。
2.从中国大豆单产提升速率看，自1950年代以来，中国大豆单产提升经历了“快—慢—快”的发展轨迹。20世纪的单产增速较快，每10年段有2位数的提升速率；但进入21世纪后的头10年几乎没有增长，仅为1%;2012年之后单产增速有所加快，达到9%,但依然没有达到20世纪的提升速率。
3.从大豆单产提升速率的国际比较看，1960年代以来，中国大豆单产经历了先快后慢两个相对发展阶段，20世纪缩小了与世界的差距，但进入21世纪后又扩大了与世界的差距，尽管2012—2021年中国大豆单产提升速率上升，但其他主产国与世界平均水平的提升速率更快，使得中国依然处于拉大差距的相对落后状态。
4.从大豆单产绝对增量来衡量，国外大豆主产国的单产水平高，再加上单产提升速度快，双层差距的作用导致21世纪以来中国与先进主产国和世界平均的单产水平差距越来越大。
5.国内大豆与玉米的争地竞争中，各10年时间段的玉米单产提升速度几乎都快于大豆，越来越严重的技术进步劣势不断加剧了大豆在与玉米争地中的不利地位。
(二)政策启示和讨论本文的研究结论至少在经济因素的政策考虑之外给予我们以下三点政策启示：
其一，大豆育种目标重点：高产优先。本文揭示的中国大豆技术进步慢、单产水平低的事实，对中国大豆生产者、科研人员、政策制定者和管理者(尤其是科技管理者)是一个重大提醒。如何聚力聚焦攻关、加快大豆技术进步，是一个瓶颈问题。目前，我们在大豆育种上将很大的力量投放于高油脂、高蛋白5育种，但根据本文的研究结论，高产应当是育种工作目标的重心。培育高蛋白、高油脂大豆或高产大豆，从微观上说，大豆专用性适合提高微观用户的经济效益，比如以提取蛋白质为目标的大豆深加工企业喜欢高蛋白大豆品种，而以榨油为目的的加工厂喜欢高油大豆品种；从宏观上说，看重的是每亩地产出的油脂和蛋白的总量。当然，能达到既高产又高油或高蛋白当然是理想的，如果能达到三者统一(即都提高了)就最为理想了。但由于目标侧重点的不同，总是有一定的制约，提高蛋白含量往往会抑制油脂含量，反之也一样，提高油脂含量往往会抑制蛋白含量。以高油或高蛋白为育种方向，多数情况下是改变大豆内部的物质分布比例。
从国家的宏观视角看，看重的是每亩地产出的油脂和蛋白总量。以提高大豆蛋白率和油脂率为目标，提高一个百分点都是比较艰难的；若想用10年时间提高蛋白率4个百分点或油脂率2个百分点6,并且假设这种目标是能够实现的，那么，以目前亩产130千克计算，每亩可增产蛋白质4.2千克或油脂2.6千克；若以高产为目标，10年提高22千克/亩(2012—2021年的世界平均提高量),即可增加油脂量4.84千克(=22%×22)和增加蛋白量9.24千克(42%×22)。不仅绝对量上超过高蛋白或高油品种的单位面积增量，而且是同时获得两个增量。以这个高产增量水平折算，即10年的蛋白含量需要提高7.1个百分点或油脂含量需要提高3.7个百分点，这个程度基本上是达不到的，除非出现重大技术革命。从可持续性看，单产提高是可持续的，而含油量或蛋白量的提高是有限的。因此，无论从绝对增量还是可持续性看，主攻高产应当是一个长久的战略选择，应该优先于高油或高蛋白，或者说在高产的前提下考虑高油或高蛋白。中国大豆发展政策应优先将主攻单产作为最重要的路径，围绕提升单产来安排相关科技政策。
其二，单产主攻区域：黑蒙皖川四省区。在主攻大豆单产的区域政策中，要聚力于提高黑龙江、内蒙古、安徽、四川的大豆单产，该四省区的大豆产量占到全国的7成，面积超过7成，但该四省区的大豆单产明显较低，差距大即潜力大。因此，主攻面积大、潜力大的四省区单产提升对于提升全国整体单产和增加总产具有决定性意义。这些主产区的低产并不是特殊的条件导致的，因为有很多同一地区的大面积高产的例子，耕地分布于黑龙江全省的黑龙江农垦集团的大豆单产说明，黑龙江大豆单产低不是受自然条件的限制，而是受生产技术水平的限制。而且黑龙江农户农场生产规模大、土地平整且肥沃，具有较好的运用生产技术的规模和条件优势。主要限制因素是技术配套问题，包括农艺到位问题。因此，国家层面的技术政策和资源投放应当对单产主攻区域“抓大头”“补短板”。
其三，单产提升路径：技术、设施、制度配套。 提升单产，良种是关键与核心，但从试验地里的良种到农民地里的良种还是有很大一段距离。农民的技术与条件的配套往往不如试验地，因此农户单产往往明显低于试验地单产。单产提高是一个系统工程，让良种尽量发挥出应有效益，不仅仅是技术问题，事实上与农田设施和制度安排有很大关系。从农艺技术来说，目前比较突出的是农户的技术到位问题。从设施建设看，打造良好的农田基础设施是中国重要的农业政策取向，比如高质量农田建设，围绕大豆单产提升行动来配套高质量农田建设是互促的，能有效助力大豆单产提升行动。从制度角度看，需要有更有效的单产提升行动政策激励，包括大豆保险制度安排等，如何从制度方面创新出有利于单产提升的措施极其重要。
作者简介：何秀荣，中国农业大学经济管理学院教授、博士生导师。
原标题：技术进步视角的大豆竞争力比较研究
来源：《河北学刊》期刊
