为什么说部分中国人在改革开放前吃不上饭，之后就吃上了？ 第1页

数据帝指出，目前研究表明

在其他状况不变的情况下，一个省将其所有生产队从集体化外生变为包产到户，农作物产出可提高22.5%。

有人指出「其他状况不变这个假设」，可能存在第一型错误

我认为挺有道理的。

因为科学技术是在发展进步的，特别是那个年代，进步更是飞快。

那么集体化与包产到户，在农业科技的使用、维护、升级，存在着明显不同。

假设有两个所有条件都一模一样的省，一个所有生产队集体化，然后另一个将所有集体化的生产队改为包产到户

那么哪个省可以更快的升级他们的农业科技，以及维护他们的农业科技不退化？

要知道无论是化肥、良种、水利这些东西都不是一锤子买卖，后续的升级换代，以及技术维护都要成本的。

集体与完全个体，在信息沟通成本上就有明显不同。

当然了，过大的集体也反而会增加信息沟通成本，需要变小才行。

所以个人经营、互助组、初级社、高级社、人民公社，应该是一个随着科技升级扩散，也一步一步升级上来的。升级太快当然会有危害，应该升级不升级，也会有危害。

如果无视人与人之间的差别，以及互相之间信息沟通的成本。

那么世界上所有的集体都不应该存在。公司也是一个集体，这个集体中的大多数人在责任心上，是不可能胜过个体户的。

但是公司之所以存在，一是个体户之间信息沟通成本大，还可能需要面临多次博弈才能产生信任。二是每个个体之间是有差异的，所以擅长的东西不同。

当然了，当公司太大，信息沟通技术不够发达时，又不如小公司，甚至个人户。

现实生活中有很多这样的例子

比如说早餐点

早期是个体经营为主，然后大城市出现有规模的连锁化经营，并且开始逐步吞噬个体经营户。

但还是照样有个体户的存在。

我认为不能假设个体户与连锁店有相同的技术、供应成本这些东西吧

为什么说当控制住其他变量这个假设，是第一型错误的时候，这个假设就无意义呢？

因为当假设其他变量都一样的时候，只谈集体与个人，那么个人是稳赢，集体内部存在沟通成本，个人无沟通成本，结果就无非是个人赢多赢少，这个还有什么谈的意思吗？

这题目又不是讨论个人积极性是否存在。而是问吃饱饭这事

之所以很多人谈工业化的重要性，就是因为积极性这事古代也有，也没见能让人吃饱。那么今天能让人吃饱，到底是工业化的功劳？还是积极性的功劳？

我认为是工业化的功劳，而不是积极性的功劳。

确认了这一点之后，就要谈工业化是怎么来的？没有集体经营会有工业化吗？

这时候就要拿印度、墨西哥举例，他们也有绿色革命，可是没有集体经营，那么没有集体经营的印度、墨西哥，在吃饱饭上又做得如何呢？

以印度的绿色革命为例

从科技角度看，印度绿色革命算是小有成果。然而从总体社会来看，绝大部分政治学家、经济学家都认为绿色革命可谓一场灾难：它所引致的问题，远比它所解决的要更多。在此之前，印度粮食短缺，但通过国际市场采购也没有导致严重饥荒。在此之后，粮食基本够了，但新出现大量社会问题，解决起来就棘手得多。

从“绿色革命”的基本定义就可看出其“亲富倾向”。单位面积较大、有灌溉条件、优良种子、施用化肥，每项都非常明确地指向富人和有一定文化素养的农民。而且这些要素相互关联，高产小麦种子的价格就比传统种子贵得多，还需要大量的水，没有灌溉条件就无法种植。有个七十年代的调查显示，10%的地主或富农占有76%的电动水泵和拖拉机、50%的运输设备和46%的水利设施，他们还占据了62%的国有银行贷款和77%的私有银行贷款，几乎垄断了合作信贷。如此一来，“绿色革命”很大程度上只可能发生在他们身上，收益自然也是如此，与绝大部分穷苦农民无关。

更糟的是，绿色革命基本抹去尼赫鲁土地改革的成绩。大农都知道土地在绿色革命中的经济意义，所以地价猛涨、地租倍增，夺佃现象变得严重。很多大农也借此变成真正的地主。政府为了提高农业产量而对多种农产品的收购、定价做了大量限制，禁止区际贸易、倒买倒卖，严重扭曲了市场资源配置。此举必然结果就是，一般农民的负债显著上升，不少人只能卖出土地，变作农业工人。农村失业人口大增，大多沦为最贫困者。尼赫鲁当年为与“贫困”作斗争，不惜为发展工业而暂时牺牲农业。绿色革命反其道行之，提高了粮食产量，却也同时增加了贫困率。

位于印度西北的旁遮普、哈里亚纳及北方三个邦在这场革命中表现出众。这三个邦只占印度总面积的4%和总人口的3%，却在政府收购的粮食总量中占到四分之三以上，尤其旁遮普，堪称半壁江山。可是其他农业地区发展缓慢，停滞甚至衰退也屡见不鲜，例如印度人口密集的比哈邦几乎与绿色革命无缘。即使北方邦，也没从这场革命中获得什么实际好处，GDP的年增长率仅为1.2%。

而且印度没有像中国这样搞集体化，那么科技工业对农业的反哺是怎么来的？

是来自于美国的科技工业的帮助，靠了美国提供的化肥、农药、良种。

中国可能从美国那里得到这样的帮助吗？

退一步说，就算能得到，哪天美国不帮助了呢？中国农业会是什么下场？

关于 @chenqin 的回答和 @暗香疏影月黄昏 的批评，写个回答：

我觉得首先要指出， @暗香疏影月黄昏 所指出的一些计量中没有考虑到的农业实践问题是正确的，比如同样重量不同种类化肥的效率，比如良种、分田造成的影响等等，这是在建立模型时应该考虑的问题。（不过这里还有后话……）

但是，也正如 @chenqin 后来在分享中所指出的， @暗香疏影月黄昏 对于计量经济学的一些知识缺乏正确的认识，导致其答案出现了许多错误或疏漏。

1） 我觉得最重要的一个错误，就是将“回归方程”理解为“拟合”、“解方程”。工科做实验也会用回归拟合，但是往往他们追求的是拟合的准确性——比如R^2=0.999999……——然而回归方程追求的是对系数的“估计”，所以经常会发现在经济学期刊中R^2=0.2左右的结果也可以发表。统计学告诉我们，对于单个自变量系数的“估计”，在某些正则条件下，和使用的其它自变量、甚至未使用的自变量无关，和R^2也就是对数据方差的解释力也无关；如果不了解这一点，就用“拟合”的观点来看待计量经济学，相当于事先带上了有色眼镜来看待计量经济学的结果。

2）然后就是chenqin所指出的关于ln 对 ln的解释，和所谓的“边际效应”、“平均效应”。

当自变量和因变量都带有ln时，系数表示的是弹性增量，这一点chenqin已经说过了，从暗同学的回答的计算中可以看出他已经理解这一点了，但是他并没有理解回归系数是“平均边际效应的估计值”的含义。（我在这里想问一下暗同学，“Cobb-Douglas方程”这个说法，是因为你看到了ln吗……？但是也有没有ln的项啊……你是想说这是Cobb-Douglas生产函数吗？）

这里面有几层含义：

I. 首先，边际效应并不代表数据的变化是边际的，只代表效应是边际的，所以以下这段话

我们知道，边际效益是控制其他变量不变，只有某一个变量在小范围内变化。而孙圣民的文章中给的历史数据，横跨十几年，大量数据百分之几十变动，所有参数在各个年度内都不断变化——根本不满足边际效益的运用条件好么。

完全错误。

II. 平均边际效应，顾名思义指的是“边际效应的平均值”，比如说，我有十几年的农业数据，控制其它自变量不变的条件下，1974年的化肥用量增加1%（准确地说，ε%，ε充分小），可以让当年的农产品产量增加a%（准确地说，aε%）；1975年的化肥用量增加1%（同理ε%），可以让当年的农产品产量增加b%（同理bε%），依次类推，1984年的化肥用量增加1%，可以让当年的农产品产量增加k%，那么回归系数估计的其实是a、b……、k的平均值。这里之所以要让ε充分小，表达的是这是“边际效应”，而回归系数估计的其实是这些边际效应的平均值。所以我们立即可以看出，当暗同学说

这时候我们选取祖国大地上某一亩全国平均水平的耕地，进行测算。

的时候已经完全误解了回归系数的含义，那么其计算结果自然就不值一驳了。

III. 还有一点就是“估计值”。暗同学显然完全忽略了回归系数报告下面的标准差，在0.225下面还有一个用括号括起来的数字——0.112，这是因为我们只能用样本进行估计，由于随机误差的存在，最后所得到的系数同样也是有误差的。不严谨地说，这意味着我们所希望估计的准确值的可能分布大概是N(0.225,0.112^2)，而我们知道，正态分布中，落在一个标准差范围内的概率是约68%，落在两个标准差范围内的概率是约95%，也就是说，真正的弹性增量完全有可能是0.225+0.112=0.337，用这个数来算的话，化肥增量与粮食增量的数据是不是就显得“好看”了许多？

IV. 暗同学有一点质疑是正确的，那就是为什么孙圣民的文章中，直接说如果将HRS从0提高到1就能提高23%呢？不是说好的边际效应吗？进一步地，孙的文章还打算分析为什么得出的结果（0.225）比林毅夫OLS的结果（0.15）高，但是如果考虑到置信区间的话，0.225-0.112*1.96<0.15，这根本不能叫“高”啊……我觉得这是经济学家自身的一个弊病，可能在争辩的时候很容易记得“这是边际效应”，但是一旦给conclusion，就很容易随手当作准确值来用；更准确地做法我认为应该是报告置信区间，或者索性只报告是否显著，别太把估计值当回事儿。

3）最后完成一下前面留下的“后话”：

暗同学指出的农业实践问题确实很重要，但是——

其一，暗同学似乎也没有注意到，在“表2”中有一行叫“年度虚拟变量”，也就是给每个年度都加了一个dummy variable（准确地说，有一个年度是没有的，避免共线性）。

一些农业实践问题，如果是和地区无关而只和年份有关的，而且造成的变化只影响常数项，那么这部分的效应已经被年度虚拟变量所控制住了（即便我们不清楚年度虚拟变量到底控制住了哪些东西）。

其二，化肥、种子等的效率的提高，分田造成的土地、灌溉等额外的损耗，只说明线性效应变了，不代表弹性变了；如果弹性不变，那么回归结果并没有问题——因为我们估计的就是弹性啊！的确，就化肥而言，尿素大概确实比碳酸氢铵效率要高得多，但是使用尿素时的粮食总产量也比使用碳酸氢铵时要高得多。增量虽然更大，基数也更大了，如果相互抵销，百分比是不变的。这一点暗同学考虑到了吗？

四更，回答之前我提一个有趣的现象。我这篇回答，在最初100多赞的时候是排名前5个回答，最高是排第二的回答。现在我的总赞数排第二，但是排名已经被排到了几十名开外，比很多几十赞的答案还靠后。简单估计下，至少有300+以上的踩是最近12小时内发生的。

排第一的是chenqin“大神”的回答，最早我回答这个问题时是610赞，300多回复。在我回答前和回答后的头24小时内，chenqin答案的赞数增长已经是每天增长几个十几个的速度，回复数更是几天十几天一个。而在最近的12小时内（2017年7月24日白天），chenqin的赞数突然增长了300个，而新的回复数量十个左右。

再联系到7月24日白天我的私信里收到了大量的辱骂信息，全都是些三无小号或者点过一两个赞的小号，很明显的这是不正常的现象。现在局势已经明显了，某些人使用了不光彩的手段。

现在回答 @Richard Xu ，你提的问题比较多，我暂时没时间全部解释一遍。下面针对很多人注意到的以为我不理解公式里的ln的质疑，和我用直线方程近似计算的问题进行说明。

Richard Xu兄，我们可以这么看，在其他变量都不变的情况下，仅看产量y与肥料fert的关系（为表示方便，fert后面用x表示）。可以得到lny=0.147lnx的关系，也就是y=x^0.147，这个函数在[0,1]区间的图像是：

可以看到当x>0.5的区间内，函数曲线近似可以看成一条直线，斜率近似于0.147（实际更大一点点）。在我的回答的一开始我就提出了在计算中我会采取近似估计，我以为这是非常简单的概念，而且以我对数字不太敏感的理解，不需要进行计算我就大致估计了斜率，所以一开始我就没详细说。

事实上，0.147正是化肥的边际效益的微分值。可以这么理解，如果以1984年为基准，当时的化肥-粮食产量的换算可以看成dy/dx=0.147，近似计算方便理解的说法是1984年增加1%的化肥即17.39万吨化肥，约可提高0.147%的粮食即59.24万吨粮食，大约可以看成1公斤折纯化肥换得3.4公斤粮食，这与正常理解的1公斤折纯化肥增产的粮食估计相差甚远，至少相差了150%。

至于1公斤化肥到底能增产多少粮食，这个问题农学专家们早就给出了可信的答案。

首先解释下，1公斤X化肥到底能增产多少粮食，在学术上的专业名称是X化肥农学利用率，其表达式以氮肥为例为：氮农学效率（kg/kg）=（施氮区产量－不施氮区产量）/施氮量；

化肥的农学利用率，我们选取《中国主要粮食作物肥料利用率现状与提高途径》这篇文章为例，选取这篇文章的原因是1、这篇文章发表在土壤学报上，是我国纯土壤学领域最核心的期刊。2、作者张福锁在该领域也算是权威专家了，41岁长江学者，土壤学院士的有力竞争者。3、也是最重要的原因，这篇论文对全国主要粮食主产区进行了1333个田间试验，这比很多仅仅依靠坐在办公室里查出来的统计数字，直接套现成函数推算出来的数据可靠地多。

《中国主要粮食作物肥料利用率现状与提高途径》中的结论：

注意，这是2001-2005年的数据，考虑化肥使用的边际效益，1980年代的农学效率要更高。

Richard Xu兄，你也看到了，有些数据与其你们在那套方程去算系数，不如去看看其他专业的研究成果。想必不用我多说了你也知道在方程中如果给定了某个原本需要计算的系数的值对最终系数矩阵的结果准确性有有多大影响。

好了，chenqin说回答不了的一公斤化肥到底能增产多少粮食的问题，已经有了权威的结果了。

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写这个回答前，先 @chenqin ，算是对他的一个回应吧。

关于问题的回答，很多回答者已经从不同的角度进行了回答。本来我也想给出我的回答，但是鉴于chenqin给的回答从论据上看，要远远强于普通回答者。chenqin的回答很有迷惑性，如果不是认真仔细研究原始论文，了解其中的核心思路，很容易被迷惑住。在这里，我仅就chenqin的回答展开，谈一谈我的看法。我不是搞计量经济学的，知乎上大多数读者也不是这个专业的，所以我们尽量用通俗一点的语言并简化计算，涉及到的数学知识尽量不超过一般本科学生的理解范畴。

chenqin的回答中，核心论据是给出了三篇论文，具体题目不说了，作者分别是林毅夫、xu zhun、孙圣民。这三篇论文都讨论了家庭联产承包责任制（HRS）对粮食产量的影响，结论则大相径庭，林、孙的观点是HRS的影响巨大，具体数值上虽然有差异，不过影响是显著的，以孙圣民的观点来说，HRS产生了22.5%的影响。而xu zhun的论文中则给出截然相反的结论，说的是HRS的影响几乎可以忽略不计。针对论据互相矛盾的情况，我多次询问chenqin，最终得到的答案是chenqin认为孙的结论最为准确。这里我也给chenqin一个建议，如果论据相互矛盾，那么请在行文里说明清楚，给出你的判断，这样才算回答问题，否则很容易让旁观者产生误会。

好了，闲话说完了，我们开始正文。

林毅夫、xu zhun、孙圣民的论文，虽然最终结论大相径庭，但是他们最核心的研究思路是相通的。研究者首先列举出对粮食产量产生影响的因素，如土地、种子、化肥、水利设施、HRS等等，然后列一个Cobb-Dougla方程。我们以孙给出的一个方程为例：

为便于理解，我们先不看下标，从方程中可以看到所列举的对粮食产量产生影响的各种因素，分别用hrs、land、labor、fert等表示，前面的系数则反映的是这些因素的权重，或者说是对粮食产量的影响能力，等号左边的y则表示农（粮食）产量（这里用粮食产量是不严谨的，但是鉴于在80年左右，粮食产量才是我国农业生产的大宗，毕竟当时大家都勉勉强强吃得饱，而农业中比如养殖业也与粮食产量息息相关，有多了的粮食才能去养猪。本文的问题主要谈的也是吃上饭的问题，为了简化描述，后面我们主要用粮食产量来进行说明，虽然不是太严谨，但是能够显著降低问题的复杂度，也方便后期的验证）。

从式子里可以看到，y、hrs、land、labor、fert等变量是已知的，各个系数是未知的。如果把各年的数据分别带入，就可以得到一个多元一次方程组，解这个方程组就可以得到各个系数的值，也就得到各种因素的影响权重。这是对方程进行简化后的理解，但是实际进行计算的时候要复杂一些，主要是要考虑统计意义上的各种误差的影响。

虽然解决问题的思路方法相同，但是林毅夫、xu zhun、孙圣民对到底有哪些因素产生影响，这些因素的统计结果到底该怎么用等产生了分歧，分别给出了自己的结论。而这里chenqin主要赞成的是孙圣民的结论，理由是使用工具变量处理了联产承包的自选择问题，因此结果准确。

那么孙圣民的结果真的就准确了么？就再也没有需要进行大规模修正的数据了么？我看未必！举个最简单的例子，三篇论文都提到了肥料的影响，也就是fert。氮磷钾三种肥料，氮肥用量最大，折纯后氮肥用量几乎占到肥料总用量的70%左右。在中国，70年代末的主要化肥品种是碳酸氢铵，而80年代四三方案投产的大化肥厂生产的都是尿素。先不吐槽我国60年代建设的一众小化肥厂那糟糕的化肥品质，完全不能与四三方案新建化肥厂产品品质相比。仅从化肥折纯上说，三公斤纯碳酸氢铵相当于一公斤的尿素，但是这两种化肥的实际肥效可不是3:1关系。碳酸氢铵遇热分解，释放氨气，导致大量N白白释放，而尿素则性能稳定。事实上，碳酸氢铵在运输过程中往往就释放了大量氨气导致N白白流失，附带污染运输途径地区的空气。因此碳酸氢铵的肥料利用率大大低于尿素，考虑化肥品质的话，1公斤尿素至少顶6公斤碳酸氢铵，也就是说，80年前那些碳酸氢铵折纯的化肥2吨才能和80年代投产的尿素折纯的1吨化肥相比。我提到的这个因素，在林毅夫、xu zhun、孙圣民的三篇论文里都没有就化肥品质，化肥品种的影响考虑进去。

研究农业问题，如果缺少农业实践，就很难得到真实的结果。事实上，孙圣民的论文里没考虑到的因素多了去了，有些因素的影响力还非常大，有很多因素又根本无法从统计数据里看出个所以然出来。我再举几个例子：

比如说，良种的推广运用能提高作物产量这点毋庸置疑，可是我在孙胜民的文章里提到种子的就这么一句：采用高产杂交种子等技术进步因素也同步发生。连良种提高产量的说法都没有，在后面的建模中更是完美避开了对种子的讨论。

比如说，HRS后分田，变大田为小田，每家每户分到的田地往往可不是一块地，往往是七八块地。一块地在村西头，一块地在村东头的情况比比皆是。对于农户来说，额外增加了奔波在田间劳作路上的时间。孙圣民的论文没考虑到这些对labor的影响。

再比如说，HRS后分田，变大田为小田，田地块数增加，意味着田间的田埂数量大大增加——不要小瞧田埂占据的面积，南方水田田埂加上田埂两侧不耕种的地加起来占据5%的面积。更可怕的是，田地块数增加，为保证农田用水方便，田里的引水支渠数量也大大增加了。孙圣民的论文没考虑到这些对land的影响。

我仅举出几条仅供参考，chenqin说过化肥、水利、畜力之类你能想到的变量，早就被其他人想到了。我想说，还早着呢！你们搞的是计量经济学，看到几个数据就以为真的掌握了这些数据，就敢说已经考虑全面了，真的是太过天真。

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以上是分割线，现在我们已经了解到，即使是chenqin认为准确的孙圣民的文章，其中未考虑周全的因素依然大量存在。在这里，我们几乎已经可以说，孙圣民的论文想得到准确的数字已经是很难了。那么，我们不考虑那些文章中没有考虑到的因素，是不是孙的评估就准确了呢？

回到之前我们提到的方程：

我们知道，我们用方程去拟合我们未知的变量关系，通过计算我们得到了方程……然后就结束了？

恕我直言，我们理工科写论文也经常遇到探索变量之间关系的问题。这类问题，我们都会做大量实验，得到很多数据点的集合，然后选择合适的模型或者干脆自己建模去拟合，拟合完了得到方程还要带入数据去算拟合的模型与实验数据到底有多少差距，还要去考虑试验是否准确可靠，试验误差是否在可控范围内，拟合的模型在什么范围内精度较高，模型适用于什么情况。直接根据数据就得出模型，然后就不去验证模型是否正确，误差有多大，这样真的好吗？

不讲别的，我单就孙胜民的文章给的数据：

看2SLS那列，HRS指标影响因素是0.225，而fert“高”达0.147！这意味着什么？这意味着孙认为从1978年（这一年HRS比例接近0）到1984年（这一年HRS比例接近100%）的增产中，HRS贡献了22.5%。化肥产量按1984年为1来计算，1978年为0.508，0.147*（1-0.508）=7.2%，也就是说化肥增产大概贡献了2900万吨粮食。855.8万吨折纯化肥就换来2900万吨粮食？折算成尿素就是——1800万吨尿素换来2900万吨粮食。这数据鬼都不信

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回过头来说，一公斤化肥到底能增产多少粮食，这是个可以单独研究的问题。这个问题，农民可以给你大致的估计，学者能给你统计的数据。如果自己都不相信，完全可以做一个对比试验，拿几亩田，按照不同的施肥量施肥，最后统计收成。

到底施化肥能产生多少粮食，我给你几个数据：

现在的论文普遍的看法是，1公斤化肥增产约7.5公斤粮食。

我自己问过十几位种粮大户，1公斤化肥增产约7-10公斤粮食。

老家有种有机大米自家人吃的，其他条件相同，仅施农家肥的产量大约在4-500斤一亩（这是良种的作用，50-60年代普遍在3-400斤，古代普遍在1-200来斤），施化肥的能达到1200-1300斤（化肥用量折纯40-50斤）。

总的来说，单位施化肥量对粮食增产的影响是个曲线。但是无论如何我是不相信80年代，在我国855.8万吨折纯化肥就换来2200万吨粮食这种说法。

而对于林毅夫、xu zhun、孙圣民的研究来说，直接引用农业口对单位化肥增产量的数据，误差绝对不大，还能减少一个未知量，岂不美哉？

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最后打个预防针，我知道chenqin看了之后必然会以权威主义来辩解。老实讲，大家都是经常看论文的人了，都知道大多数论文都有其局限性。你们搞计量经济的经常面对数据，以为看数据就能解释问题。我不反对你们的研究很有意义，对解释很多问题有独到之处，很多问题能打破直觉的束缚直击问题的要害。但是这不代表你们光靠数据就能解决一切问题。研究农业问题，你不去了解农业知识，光靠几个干巴巴的数据，我不否认方法上有独到的地方，这也是能发论文的点，但是其结果到底和真实情况有多大偏差呢？

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二更，早上起来，看见chenqin“大神”二话不说开启嘲讽模式。先 @chenqin

chenqin大神是这么回复的：0.147的含义是，控制住其他变量后，肥料增加1%，粮食产量会增产0.147%。换句话说，控制住其他变量后，肥料减少1%，粮食产量会减少0.147%。chenqin非常强调边际效应，指出我的计算算的是总效应，得到的答案非常可笑。可惜了我煞费苦心挖了个坑想验证chenqin到底有没有仔细看，真失败。

我先将我的计算说明下，最后我用的是7.2%乘上的78年的粮食单产，实际应该乘上84年的单产（我以84年化肥产量为1），所以我想表达的是855.8万吨折纯化肥换来2930万吨粮食。大约可以看成1公斤折纯化肥换3.42公斤粮食。

我们按chenqin的定义，查阅84年的统计年鉴，其时我国耕地面积约21亿亩，根据化肥用量可以估算亩均施用化肥大约8.3公斤，粮食单产约240公斤一亩。这时候我们选取祖国大地上某一亩全国平均水平的耕地，进行测算。化肥施用量增加1%，也就是0.083公斤，粮食产量提高0.147%，也就是0.35公斤，换算下来也就是1公斤折纯化肥换4.25公斤粮食。这个数字依然远远小于正常的化肥/粮食转换量。

事实上，我们仔细审视下chenqin的回答，控制住其他变量后，肥料增加1%，粮食产量会增产0.147%。如果按照这个条件计算，我们可以看到随着粮食单产的增加，单位肥料所带来的粮食产量增加会越来越多。亩产200公斤时化肥的增产效果只有亩产400公斤时的一半。这与实际化肥-粮食转换效率正好相反，一般来说当化肥施用量较少时，少量的化肥就能较大幅度提高粮食产量，而随着化肥施用量的提高，化肥-粮食转换效率则会逐渐降低，直至达到最佳施用量后增加化肥施用粮食产量几乎不增加。

用数学语言来描述，可以这样说，若x为化肥施用量，f(x)为粮食产量，则f(x)的一阶导就是化肥-粮食转换效率。按chenqin的理解f(x)导数在x正半轴是1，显示化肥-粮食转换效率不断提高，这与实际上的x正半轴上化肥-粮食转换效率降低的趋势完全相反。这与农业生产的常识完全相悖。

鉴于回复中chenqin主要针对的是化肥-粮食转换效率进行批驳，驳斥我的计算有问题。我也不想同你空对空打嘴炮，我又不像chenqin那样喜欢用人身攻击。所以我有个提议，既然你chenqin表示：假如有10亿亩耕地，除了1亩耕地之外，其他所有耕地都不使用化肥，而在这一亩耕地上，1%的化肥增量，能让这亩地产出增加0.147%，这一亩耕地上到底1公斤化肥增产多少粮食，您给个推算吧，我洗耳恭听。

另外，chenqin你不是声称论文中已经考虑到了所有能影响粮食产量的变量了么？怎么这会儿我提到的几个论文中没有的变量后又不反驳了？我的回答中提出的质疑可不止你回复的那么点内容啊，我等着你进行回答。

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三更，同样 @chenqin ，此次更新主要针对回复中chenqin及其支持者提出的边际效益问题。chenqin及其支持者指责我将边际上的效应和总效应混淆之后得到的结论是不对的。他们指出，孙的文章得到的系数是数据控制其他变量不变后，某一变量在小范围上变动（可以理解为微分）所带来的粮食产量变动，得到的数字是化肥使用的边际效益。所以chenqin强调的是化肥施用量1%的变动，像我这样百分之几十的变动计算的平均值、总效益是不懂经济常识的体现，根本没看懂孙圣明论文的意思。

那么我们看看孙圣明是怎么说的：

看到没有，孙圣民的文章指出的是，当HRS水平从0取到1，可提高农业产出23%。chenqin你口口声声说我从0.508提高到1是看不懂孙的论文，不懂边际效益微分精髓。那么我请问一句，文章中从0到1的巨大变动带来的产值变化是总效益还是边际效益？如果是边际效益，那么我请问你一句，若设x为HRS比例，控制其他变量不变，f(x)是农业产出。很显然，根据边际效益原理，当x趋向于1时，f(x)的导数是趋向于0的，而x在[0,1）区间内，f(x)的导数大于0。很显然孙的文章中并没有指出这个f(x)的导数何时为0.225，也就是说如果这个0.225是某一边际条件下的数据，则我们根本不知道到底是何种条件下等于这个值。很显然文章根本没有意思表现你们的意思。

换一个角度思考，孙的文章主要思路其实就是拟合农业生产各要素与产出额的方程（当然，为了说明其数据的稳健性，孙做了大量数理统计方面的工作。恕我没这个实力，数理统计的概念我没法用通俗语言去描述），讲白了就是数值拟合。拟合的思路就是拿历史数据放入所提出的方程，用多组历史数据得到方程组并解得方程的系数。很显然，解出来的系数应该满足历史数据带入方程后得到误差范围内的解。这意味着这个方程的系数可以满足历史数据年度内的所有数据集合。我们知道，边际效益是控制其他变量不变，只有某一个变量在小范围内变化。而孙圣民的文章中给的历史数据，横跨十几年，大量数据百分之几十变动，所有参数在各个年度内都不断变化——根本不满足边际效益的运用条件好么。

边际效益在我之前的回答中并没有提到这个词，但是边际效益的原理我已经实际运用。比如说我之前提到的若x为化肥施用量，f(x)为粮食产量，则f(x)的一阶导就是化肥-粮食转换效率，其实这就是化肥使用的边际效益。很显然f(x)的一阶导是小于0的，显示化肥刚使用时边际效益最大，随着施用量增加，化肥的使用效益逐渐减小。

至于chenqin大神……他给了个f(x)一阶导递增的古怪言论，果然不同凡响。

此外chenqin大神还想用化肥施用量从1公斤到2公斤的例子来反驳我。我真的拜托chenqin大神你不要这么不专业。孙的文章拿的是70年-87年的数据去拟合，70年的化肥产量已经是350多万吨了，你这时候搞个一公斤的用量明显不在孙文章的拟合讨论范围内好吧。而且既然你提到了，那我们就说道说道——孙的文章显然是以1970-1987年的数据作为论据。为了方便讨论，我截取的1984年的数据，这时的化肥施用量1739.8为1，亩均1公斤化肥大约是220万吨（0.127），亩均2公斤大约是440万吨（0.254），所以以孙的意思粮食增产比例是0.147*（0.254-0.127）=1.8%，这数字看起来就14.7%那么夸张了吧。至于chenqin大神，你举得例子直接都跑定义域外面去了，你拿这样的例子来反驳也未免太过可笑了。

现在chenqin大神已经开始语无伦次了：

开局先扣帽子进行人身攻击，再进行无情“嘲讽”，然后开启造谣模式——文章里写得清清楚楚是增加1%带来的的弹性增量，恕我眼拙，也怪阅读器识别能力太差

真心是找不到你提的说法啊。而且你说我转进如飞，我看您不光转进如飞，还喜欢没有条件创造条件帮自己转进。一个一公斤化肥能带来多少公斤粮食增产这么个简单问题，您至于七转八转不惜以谣言来躲避回答么？

最后我想说，我虽然没专业学计量经济学，但是你非要说没法回答一公斤化肥能带来多少公斤粮食增产这么个简单问题都解决不了，鬼都不信。

看了 @chenqin @Richard Xu 和 @暗香疏影月黄昏 的讨论，我感觉讨论的方向被 @暗香疏影月黄昏 带偏了，一直在纠结一公斤化肥到底能增产多少公斤粮食。而这完全不是孙圣民的文章应该回答和能够回答的问题。

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先插播一个技巧，大家别滥用：我当年读书的时候，有一个大牛教授开课，谈到“如果你听了一个实证的seminar，发现基本听不懂或者走神了，怎么才能迅速问出问题，还能让对方难堪一下”的时候，就说：

“直接问他，‘您能谈一谈某个效应的大小嘛？’ 对方十之八九就会变的严肃、迟疑然后顾左右而言他”。

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为什么会这样呢？这个主要牵扯到对经济学里面回归系数的理解。

经济学里面的回归的系数，一主要看是不是“显著”，也就是P值是不是足够小，不显著万事皆休，说明无法拒绝“该系数为0”的假设，也就是说这个变量可能和因变量没有关系；二主要看系数的符号是正是负，也就表明这个自变量对因变量的影响是正向的还是反向的。至于系数的具体大小，也就是“效应的大小”, 只能作为一个辅助理解，一般不具有精确的度量意义，除非R方非常非常之大。主要有以下三个原因：

1. 真实世界的关联基本是非线性的，我们用线性回归去模拟，最后得到的只是在某一点的边际值的数值解，不具有一般意义。比如施肥，如果一块地从来不施肥，现在增加一公斤化肥带来的收益和一块地本来已经充分施肥之后增加一公斤化肥所带来的收益就会有显著差异。

2. 关于取ln这个事情，在structual model 里面确实是用来表示弹性的，但是在reduce form下有时候就是一个正常的单调变换，意义在于在不改变数据单调性的前提下，把数据变的更加的“正态分布”一些，并且让数据的范围缩小一些，减少极端值的影响。

3. 也是最关键的，在R方不是特别大的时候，残差里面蕴含的东西可能会给系数带来很大的变化。我举个例子, 在孙圣民的回归中，控制了劳动力和化肥，然后化肥的系数是0.147。如果现在我们加入一个新的交叉变量 ln(labor) *ln(fert) 然后再回归——理由很简单也很合理，劳动力的多少可能会改变施肥和产出之前联系的强度。比如说如果我投入的劳动力多，我可能施肥不施肥都能达到较高的产出，而如果我投入的劳动力不足，那么施肥不施肥就很重要了；当然这只是一种可能性，也可能是，如果我投入劳动力多，施肥不施肥会很重要，投入劳动力少，那么施肥不施肥都产出很低。总之我的这个假设似乎也不算强词夺理——但是一旦把这个变量加到回归方程里面，可能R方会上升一点，然后如果这个新变量的参数为正且显著，那么几乎肯定ln(fert)的这个0.147会减少；反之则ln(fert)的参数会增加。

为什么会这样？因为在没有加入这个新的交叉变量之前，这个交叉项的作用一部分被ln(fert)和ln(labor)瓜分了，另外一部分被藏到了残差里；而加进来这个变量之后，把这个效应分离出来了，自然ln(labor)和ln(fert)的系数也变小了。所以你现在看到的这个0.147， 里面可能蕴含着很多和化肥有着直接和间接相关的，隐藏在残差里面的变量的影响。所以揪住这个0.147说事有什么意义呢？

总结一下, 孙圣民的文章用了一个挺好的工具变量，做出来了HRS显著且为正的结果，这就表明了联产承包制确实对产出有正向显著效应了。有什么好争的呢？如果有人认为这个结论不合理，那欢迎通过调研，通过深入挖掘过去的档案找出新的变量，或者用更严谨的计量方法来检验HRS的效果。如果能做出来不显著甚至负显著，再来说服人岂不是更好？

大幅度提高了粮食收购价，这是主要原因，提高价格，生产销售的积极性当然上升，到1984年，增产就无法持续了，当年的粮食产量数据不真实，实际是从澳大利亚进口了大量粮食（参见韩丁《大逆转》），到1988年，财政困难，进口也无法持续了，就开始价格闯关，后面发生的事情大家都清楚了。

10月12日，感谢赞和评论。昨天被举报要求修改。

部分人在改革开放前吃不上饭？确实是这样的。

但即便是在当下，中国也有“部分人吃不上饭”。

略……

略……

略……

相对于“粮食总产量”和“人均粮食量”而言，“分配制度是否合理”，才是“人民吃不吃的上饭、富不富的起来”的关键。

关于政治方面就不说了

中华人民共和国国务院副总理_百度百科

首长负责制_百度百科

有兴趣的也可以看看1977年的纪录片《铁证如山》

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  si-wang-54 网友的相关建议: 
      

1973年，协作组通过测交找到了恢复系，攻克了“三系”配套难关。10月，袁隆平在苏州召开的水稻科研会议上发表了《利用“野败”选育三系的进展》的论文，正式宣告中国籼型杂交水稻“三系”已经配套。

1975年，袁隆平攻克了“制种关”，摸索总结制种技术成功。

1977年，袁隆平发表了《杂交水稻培育的实践和理论》与《杂交水稻制种与高产的关键技术》两篇重要论文。

用你们那被洗成浆糊的脑子想一想，杂交水稻和资本主义，谁能增产增收？

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  zhanghui33 网友的相关建议: 
      

那是因为改革开放后，绿色革命成果终于大规模使用了，其实产量一直在上去，但是工业早期普及是很难的。

另一个原因是化学纤维终于国内可以造了，而且开放后西方也卖了这个技术了。

由于不需要那么多纤维作物+化肥在原来的工业累积下终于能赶上供应了，所以改革开放后显得有的吃了。

很显然，印度改革开放了吧？人家一直开放。但是人家还是没吃的。

没化肥农药吃个卵子，没工业搞什么化肥农药？靠买？哪来的钱，而且哪有什么国家造的出那么多化肥农药。

至于说吸血的我也是醉了……

吸血也要有血可吸啊？

一天到晚剪刀差剪刀差的。

原来也吸血啊，为什么发展那么慢？因为农民太穷了，剩余生产力根本吸了也没多少，后来工业反哺之后生产力上去了，所以才有那么多血可以吸，中国改革开放的时候发展速度才变快了。

没有当年的上山下乡，那么多农民（特别是老一辈的）连外面有个世界都不知道，没有教育普及的话连清洁工都干不了，火车票都要人帮忙才能买，手机也不会用。

这些都是以前搞下来的，现在设了卡才吸血成功的，吸血赚的是别人本来公平条件下能赚到，后来被掠夺走的好处，但是这要求这些人本身具备有如此高的整体生产力才可以的。

土鳖解放前吸血吗？当然吸血，大吸血，吸很多血，这样才有能力打仗。

国民党吸血吗？当然吸血，而且狠的吸血收税都吸到了21世纪的份儿了，但是国民党得到的粮食有土鳖的几分之一？

一个道理。

所以要先养肥后来吸，然后把吸来的好处放在自己头上，巩固自己的地位。

也就是从土鳖逐渐转化为国民党——而这个过程对于很多人来说是鼓掌称快的。

我这么说不是为了说我们要为自己吃人血馒头的行为感到羞愧，这没什么必要，人生来就是要吃人的。

我的意思是——吃人血馒头是有危险的，出来混总是要还的，保持点警惕。不要真把自己的好处当作理所应当的行吗？

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