表3. 按非集体产权和人均耕地面积分组的农作物播种结构情况
分组
分组指标均值
总播种面积
（千公顷）
粮食作物占
总播种面积比例（%）
经济作物占
总播种面积比例（%）
合计
小麦
玉米
其他
合计
棉花
其他
按非集体产权机井比例（%）
0-0.99
0
10.18
90
74
16
10
7
3
1-89.9
51
8.24
89
79
11
11
6
5
90-100
98
9.40
88
80
8
12
7
5
按人均耕地面积（公顷/人）
0.030-0.079
0.06
6.11
96
67
29
4
1
3
0.080-0.111
0.10
11.61
90
82
22
10
4
6
0.113-0.227
0.14
10.10
84
79
5
16
12
4
数据来源：见表1。
随着机井非集体产权形式的发展，经济作物内部种植结构也在发生着变化（表3）。棉花是调查点的30个村种植的最主要的经济作物。棉花相对于粮食作物需要投入更多的劳动力，劳动力机会成本的变化对其影响比较大，另外棉花的种植还要受国家棉花收购政策及病虫害的影响，因此表中数据显示产权的变化对棉花播种面积无明显影响关系，计量模型中我们将对影响棉花播种面积的因素做进一步分析。其他经济作物这里主要指油料作物、蔬菜等经济价值较高的作物。我们调查的样本点中果树栽种面积也不少，但大部分果园与耕地面积是分开计算的，所以在我们的分析中没有把果园与其他作物放在一起进行比较。表中数据显示，随着非集体产权机井比例的增加，除棉花外的经济作物的播种面积比例也是增加的，这与预期是一致的。
非集体产权机井比例的增加，表明农民对水利投资越来越多。农民不但意识到水是一种稀缺且十分珍贵的资源，也接受了地下水的利用要有一定的成本的观念，所以要合理、有效地利用水资源以提高自己的收益，而种植结构的变化就是农民对此作出的反应。从以上分析可以看出，随着地下水灌溉系统非集体产权形式的发展，农民相应地调整了种植结构，经济价值较高的农作物播种面积比例增加，而粮食作物的播种面积比例有所下降。但以上单因素分析只是非集体产权与农作物种植结构之间表面的相关关系，我们不能因此而简单地对其关系下结论，因为农作物生产还受国家政策、市场价格和劳动力机会成本等多方面因素的综合影响。所以，为了较准确地分析产权与其他因素对农业生产结构的影响，必须建立计量经济模型进行分析。
三、计量经济模型的选择
根据以上分析，可以建立如下计量经济模型对影响农作物生产结构的因素进行分析：
Aij t=F（Rjt 、Wj t、ln(Qjt) 、(PG/PI) jt-1 、(PC/PI) jt-1、Njt、Dk、Tt ）
上式中i代表作物（分别为粮食作物、棉花和其他经济作物），j代表村，k代表地区（县），t代表时期，Aij t代表第j村在t年i种农作物占农作物总播种面积的比例。R代表非集体产权机井的比例（%），由于产权变量是内生变量，为了避免模型解释变量的内生性问题，模型估计时用两阶段最小二乘法把非集体产权作为内生变量来分析产权演变对农作物种植结构调整的影响（机井产权演变的影响因素模型见附表1）。Q代表人均粮食定购任务（公斤/人），是用来测定粮食收购政策对种植结构影响的变量。PG，PC和PI分别代表粮食市场价格、棉花收购价格和化肥价格指数。因为同一时期内，县内各村的价格基本相似，所以价格的差异主要体现在年份之间的差异。上式中资源及投入品价格用到的是影子价格，即反映资源稀缺程度的灌溉用地表水比例（W，%）和劳动力机会成本（非农收入比例N，%）。为了显示地区间和年份间的差异，采用了地区虚变量Dk和年份虚变量Tt。模型各变量的平均值见表4。
表4. 模型变量
被解释变量 平均值
解释变量 平均值
非集体产权
机井比例（R,%）
42
地下水位（米）
44
灌溉用水中地表水比例（W,%）
8
人均耕地（公顷/人）
0.1
人均收入（元/人）
782
粮食播种
面积比例（AG,%）
91
集体经济力量（元/人）
29
教育程度（%）
44
人均粮食定购任务（Q,公斤/人）
61
棉花播种
面积比例（AC,%）
5
上年粮食价格与化肥价格指数比(PG/PI) t-1
0.4
上年棉花价格与化肥价格指数比(PC/PI) t-1
2
非农收入比例 （N,%）
40
非棉花经济作物
播种面积比例（AO,%）
4
有ZF财政扶持样本数
37
能得到水利贷款样本数
63
有道路通过本村的样本数
82
注：人均收入和集体经济力量按90年价格计算，地下水位是调查年份上一年的地下水位，教育文化程度指样本村具有初中以上文化程度的劳动力比例，有ZF财政扶持样本数、能得到水利贷款样本数和有道路通过本村的样本数的数值为合计数，其它数值为变量平均值。总样本数为120个 。数据来源：见表1。
四、计量经济模型估计和结果
由于粮食定购任务在同一地区内差别不大，主要是体现在地区之间的差异，其变量同地区虚变量存在较强的共线相关。同时，价格变量在地区间差异很小，主要是年份间存在着差异，这同模型中的年份虚变量相关较大。为了解决这两个问题，选用了4种方案对模型进行估计。方案1（表5）和方案3（附表2）加入了年份虚变量而没有用农作物价格与化肥价格指数之比的变量，在地区虚变量（方案1加入了地区虚变量，方案3 则没有）的取舍上对模型进行比较。方案2（表5）和方案4（附表2）是分别对方案1和方案3用农作物价格与生产资料价格指数之比的变量代替年份虚变量对模型进行估计。四种方案的结果（表5、附表2）显示，影响农作物种植结构的解释变量的系数符号与理论预期相同，且产权变量、劳动力机会成本变量在四种方案中的结果变化不大，且基本达到了统计显著水平，说明模型比较稳定，下面采用方案2（表5）来对模型系数的估计结果进行讨论。
表5. 作物种植结构决定因素计量模型估计结果（方案1和方案2）
解释变量
粮食作物
棉花
其它经济作物
方案1
方案2
方案1
方案2
方案1
方案2
截距
82.530
99.377
7.448
-10.100
10.022
10.723
(25.19)***
(13.14)***
(2.39)**
(-1.41)
(5.69)***
(2.64)***
Pjt
-0.078
-0.082
0.033
0.039
0.045
0.043
(-3.42)***
(-3.63)***
(1.54)
(1.83)*
(3.63)***
(3.54)***
Ln(Qjt)
3.029
2.964
-0.730
-0.649
-2.299
-2.315
(4.07)***
(3.99)***
(-1.03)
(-0.92)
(-5.75)***
(-5.82)***
Wjt
0.031
0.028
-0.023
-0.019
-0.008
-0.009
(0.92)
(0.83)
(-0.72)
(-0.59)
(-0.44)
(-0.50)
(PG/PI) jt-1
2.604
-3.336
0.732
(0.15)
(-0.20)
(0.08)
(PC/PI) jt-1
-5.430
5.713
-0.283
(-2.90)***
(3.21)***
(-0.28)
Njt
0.108
0.095
-0.054
-0.037
-0.054
-0.058
(1.81)*
(1.65)*
(-0.96)
(-0.67)
(-1.69)
(-1.88)*
元氏县虚变量
-9.173
-9.141
4.241
4.204
4.932
4.937
(-3.86)***
(-3.82)***
(1.88)*
(1.85)*
(3.87)***
(3.85)***
肥乡县虚变量
-12.566
-12.825
10.247
10.596
2.319
2.229
(-4.51)***
(-4.62)***
(3.87)***
(4.02)***
(1.55)
(1.50)
1990年虚变量
0.412
-0.068
-0.344
(0.18)
(-0.03)
(-0.28)
1997年虚变量
6.921
-7.253
0.332
(2.23)**
(-2.46)**
(0.20)
1998年虚变量
7.251
-7.047
-0.204
(2.34)**
(-2.40)**
(-0.12)
调整后的R2
0.43
0.43
0.40
0.40
0.29
0.23
F值
10.86
12.26
9.66
10.83
5.41
6.06
注：“*”、“**”、“***”分别代表10%、5%和1%的统计显著水平。
（一）非集体产权机井的发展会促进农民调整种植结构
从模型系数估计的结果来看，非集体产权机井的发展对农业种植结构的影响与理论预期基本上是一致的。非集体产权机井比例变量在粮食作物及其他经济作物方程中的系数都达到了1%的显著水平，这意味着非集体产权机井的发展对传统的粮食作物与高经济价值的作物间结构的调整有着显著的影响。
粮食作物方程中，产权变量的系数为-0.082，说明非集体产权机井的比例增加10%（从样本平均值的42%增加到52%），粮食作物的播种面积比例就要减少0.82%（0.082×10=0.82），而相应地棉花和其他经济作物播种面积比例则分别增加0.39%和0.43%。
从分析中可看出，地下水灌溉系统非集体产权的发展对种植结构的调整起到重要的作用，特别是在增加经济价值比较高的作物上表现更加明显。农民在自己投资打井后，提高了水资源利用效率，使一部分水能够用来扩大经济作物的种植面积。另外，自己的井使用起来比较方便、及时，农民也敢种植对灌溉用水要求比较高的经济价值高的作物。
（二）粮食收购政策仍然是影响农作物生产结构的重要原因
人均粮食定购任务变量在粮食作物和其他经济作物方程中都达到了1%的统计水平，表明粮食定购任务对农民种植结构有显著的影响，主要体现为人均粮食定购任务的增加会导致粮食作物种植面积比例的扩大，而相应地棉花和其它经济作物的播种面积都有所减少。
从方案2（表5）与方案4（附表2）的结果比较来看，地区虚变量与人均粮食定购量变量之间有一定的相关关系，方案2中人均粮食定购量变量的系数大于方案4的变量系数，同方案2中地区虚变量的负值系数有关。
（三）价格信号是指导农民进行生产决策的重要因素
模型估计结果表明，粮食与化肥比价每上升1%（从样本平均值的0.4增加到0.404），粮食播种面积比例会增加1%（2.604×0.3=1.04），棉花的播种面积比例会减少1.3%（3.336×0.4=1.3），其他经济作物播种面积比例会增加0.3%（0.732×0.4=0.3）。而棉花与化肥比价比每增加1%（从样本平均值的2增加到2.02），粮食播种面积比例将减少10.86%（5.43×2=10.86）、棉花的播种面积比例将增加11.42%（5.713×2=11.42），其他经济作物播种面积比例会减少0.56%（0.28×2=0.56）。
（四） 劳动力机会成本影响作物种植结构的选择
随着经济的发展，农业劳动力的机会成本不断上升，外出就业的比例逐年增加，非农收入可看作是农民从事农业生产的机会成本。农民放弃部分农业生产时间外出就业会对种植结构产生一定的影响。结果显示非农收入比例在粮食播种面积和其他经济作物播种面积方程中均达到了10%的统计显著性水平。三个方程中非农收入的系数分别是0.095、-0.037和-0.058，说明非农收入每增加10%（从40%增加到50%），粮食作物的播种面积比例将增加0.95%，棉花和其他经济作物播种面积比例则分别减少0.37%和0.58%。
棉花和其他经济作物与粮食作物相比是劳动相对密集的农作物，为满足口粮的需要，在劳动力机会成本不断上升的情况下，农作物播种面积首先减少的是非粮食作物。
五 结论与政策含义
上述分析结果表明，地下水灌溉系统产权的演变促进了农作物种植结构的调整，扩大了经济价值较高的农作物的种植面积比例，使粮食作物种植面积比例有所下降。另外，粮食价格与生产资料价格比的升高、粮食订购任务的增加及劳动力机会成本的提高都会导致粮食播种面积比例的增加。对这些结论的主要政策含义讨论如下：
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