农户农药施药效率测算、影响因素及其与农药生产率关系研究
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二、 基于农户农药施用效率的农药损失控制生产函数改进
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（ 一） 农药生产率模型设计 Lichtenberg 与 Zilberman（ 1986） 在传统的 CD 函数基础上， 构建了农药损失控制生产函数， 形式如下： Y i = α0 ∏ x aj ij G （ pestcide i ） （ 1）
Yi 表示第 i 个农户的水稻产量， xij 表示第 i 个农户在水稻生产中的第 j 种要素投入 其中， α0 、 αj 是待估参数，
( ) Y i = α0 ∏ x aj ij G efficiency i × pestcide i
{
（ 2）
Y i 表示第 i 个农户的水稻产量， x ij 表示第 i 个农户在水稻生产中的第 j 种要 其中， α0 、 αj 是待估参数， efficiency i 、 pestcide i 分别表示第 i 个农户农药施用效率和农 素投入总量（ 包括化肥、 劳动力、 机械等） ， ＊ ＊ 药投入总量 ， 两者的乘积表示有效农药投入。 （ 二） 农户施药效率评价 要实证分析模型（ 2） ， 需要首先测算出每个农户的农药施用效率。农户的农药施用效率是指农户对农 “有效靶标区” ） 内沉积的量与田间喷药量之比。 药的有效利用率， 即对症农药在有害生物的活动范围（ 即 ， ， 然而直接测量大样本农户的施药效率难度较高 成本较大 因此本研究选择了间接测量的方法。本文首先 分析影响农户施药效率的技术因素， 并进一步分析影响这些技术因素达到最佳状态的农户自身因素： 农户
农业技术经济 2013 年第 3 期
农户农药施药效率测算 、 影响因素 及其与农药生产率关系研究
— — —对农药损失控制生产函数的改进 周曙东 张宗毅
（ 南京农业大学经济管理学院 （ 农业部南京农业机械化研究所 南京 210095 ） 南京 210014 ）
内容提要 国内外已有相关文献忽视了农户施用农药效率问题 ， 采取了不恰当的农药 将农户施用农药效率变量 损失控制生产函数形式。本研究考虑了农户个体农药施用效率， 引入农药损失控制生产函数， 采用来自江苏省的 396 个稻农调研数据进行实证研究。 研究 结果表明， 考虑施药效率的模型比不考虑施药效率的 LZ 模型更加显著， 同时通过比较发现 LZ 模型有低估农药边际产品净收益的倾向， 从而错误地将部分样本判断为过量施药， 这说 明农户施药效率是不可忽略的重要变量 。另外， 劳均水稻种植规模、 水稻商品化率、 农户受 教育程度、 农业劳动力老龄化程度等变量对农户施药效率具有重要影响 。 关键词 农药生产函数 损失控制方程
周曙东等： 农户农药施药效率测算 、 影响因素及其与农药生产率关系研究
2010 ） 的影响， 产（ Chambers Robert 等， 结果也同样表明利用损失控制生产函数估计农药的边际生产 率比利用 CD 生产函数估计的结果更合理。但 LZ 模型没有考虑到农户的施药效率个体差异 ， 认为每 然而现实中农民由于对病虫害的判断、 选择正确农药、 选择正确施 个农户投入的农药都是有效农药 ， 药时机、 使用正确施药技术等方面的能力和施药装备都存在较大差异 ， 进而导致施药效率存在较大差 异， 因此引入模型中的农药施药量是农药的实际投入量而非有效投入量 。 LZ 在深入分析现有文献的基础上， 本文提出研究假说如下： 由于忽略农户施药效率的个体差异， 模型的拟合优度特别是农药变量的拟合优度受到较大影响 ， 而考虑农户施药效率的农药生产率模型 无论是模型整体拟合优度还是农药变量拟合优度都会有所提高 ， 特别是农药变量的拟合优度。因此， 本文将在现有农药生产率实证模型中引入农户施药效率变量 ， 通过拟合得到相关参数。 若新的模型 整体和农药变量更显著则证明了本文的假定 。
* pesticidei 表示第 i 个农户在一个生产周期中投入在水稻上的农药总 总量（ 包括化肥、 劳动力、 机械 等） ，
1 － exp ( － β × pestcidei ) G（ pestcidei ） 的函数形式可能有以下三种： G ( pestcidei ) = 1 － exp ( － ( pestcidei ) β ) ， 量。其中， 即 －1 [ 1 + exp ( μ － β × pestcide ) ] i 分别为指数函数形式（ the Exponential Functional Form） 、 韦伯函数形式（ the Weibull Function Form） 、 逻辑斯 蒂函数形式（ the Logistic Functional Form） ， 具体的函数形式选择根据估计结果确定。但该模型忽略了农户 施药效率并非 100% ， 因此其农药投入（ pesticidei ） 并不全是有效投入的事实。 因此， 本文对该模型进行改进， 具体形式如下：
影响达到最佳技术状态的农户 认知、 能力或行为评价
对病虫害辨别能力（ 15 ） 害虫靶标特性 （ 30 ） 选择药剂的途径（ 15 ）
作物靶标特性 （ 30 ）
农药施用量是否越多越好 （ 15 ） 是否根据不同作物更换喷头 （ 15 ） 是否在大风、 下雨天气下施药（ 10 ） 是否在高温烈日下施药 （ 10 ）
表1 影响施药效率 技术因素 农户施药效率评价量表 具体评分标准 我能够完全准确辨别 我能够辨别大部分病虫害 我能辨别一小半病虫害 我只能辨别一两种病虫害 我完全不认识 根据病情和以往经验 根据农药销售人员的推荐 根据技术人员的指导 熟人推荐 根据农药说明书 是的 不是 是 没有 有 没有 有 没有 存在， 而且很严重 存在， 但不是很严重 完全没有这个问题 手动 机动 分值 15 12 8 4 0 4 2 4 0 5 0 15 15 0 0 10 0 10 0 5 10 5 10
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农业技术经济 2013 年第 3 期
对农药的认知、 正确施药的能力和具体施药行为， 以此来间接判断农户施药效率。归纳自然科学方面的研 究， 影响施药效果、 效率的主要因素有： （ 1） 害虫靶标特性。杀虫剂进入虫体的方式有口器进入、 体壁或表皮 进入、 由气门经气管进入 3 条途径， 不同的杀虫剂由于物理性质的不同导致其进入虫体的方式不同， 同时， 不同害虫的表皮构造、 消化道构造的不同导致同一种杀虫剂对不同害虫的通透性不一样。因此， 施药者要 1987； Wilkinson， 1976； 沈晋良等， 1995； 李秀峰等 2001 ） 。 首先能够正确辨别虫害并正确选择药剂（ 张宗炳， （ 2） 作物靶标特性。由于植物表面的结构不同导致不同植物叶面承载雨水能力不同、 表面湿润效果不同， 为了达到理想的农药雾滴沉降效果， 不同的作物施药时对雾滴粒径要求不同。因此， 施药者需要根据不同 （ ， 2006 ； 、 ， 1998 ） 。 （ 3 ） 。 、 的作物选择不同的喷头 顾中言 吉荣龙 崔必波 气候条件 降雨 风力、 高温、 雾露等也 2006） 。（ 4） 植保机械的技术状态。农药 将影响农药使用效果， 因此喷洒农药时应选择合适的天气（ 顾中言， 的使用效果很大程度上取决于药械的技术状态， 缺乏良好保养与维修的药械经常由于喷嘴或其他零件的磨 2006； Gert van der Meijden， 1998） 。 损而导致施药效果和效率低下（ 屠豫钦等， 农户最终施药效率主要受到这些技术因素的影响， 而这些技术因素又直接受到农户对农药和施药技 术的认知、 对病虫害的辨别能力、 对药剂的选择能力或行为、 施药时机的选择能力或行为、 对植保机械的维 蒸发和流失的具体数量， 因 修保养情况等因素的影响。由于无法实地对每个农户在施药时测量农药漂移、 此直接对农户施药效率进行评判是十分困难的， 本文只能选择通过评价主要影响农户施药效率的认知、 能 力、 行为来间接评价农户农药施药效率。也即是主要通过评价影响上面 4 个主要技术因素具体表现的农户 能力、 行为来间接评价农户农药施药效率， 根据这一思路构建农户施药效率评价量表（ 见表 1） 。 认知、
施药时气候条件 （ 20 ）
植保机械技术状态 （ 20 ）
“跑、 植保机械是否存在 冒、 滴、 漏” 现象（ 10 ） 植保机械是手动还是机动 （ 10 ）
— 6 —
周曙东等： 农户农药施药效率测算 、 影响因素及其与农药生产率关系研究
影响农户施药效率的每个技术因素都受到农户认知 、 能力或行为评价指标的影响， 表中括号内的 数值表示该评分项的满分分值， 总分 100 分。对于具体评分标准， 如果是单选题则最高分值为该指标 满分数值， 最低分值为 0 ， 中间按等差取值； 如果是多选题（ 只有选择药剂途径这一个指标） ， 则各项评 分标准总分为指标满分分数， 各评分标准具体分数按照程度进行赋值。 一个农户的施药效率总分值 调研对象为农业部南 根据各指标加总即可得到。评分表的分值和权重的赋予通过专家调研法得到 ， 京农业机械化研究所的 10 名植保机械行业专家和中国农业科学院植物保护研究所的 10 名病虫害研 究行业专家， 对评分表的分值和权重最终确定由最大隶属度方法对调研数据处理获得 。
其中综合机械化水平参照农业部农业机械化管理司的计算方法， 即 ＊ 本处用水稻综合机械化水平 × 水稻种植面积来衡量机械的投入量， 综合机械化水平 = 耕地机械化水平 × 0. 4 + 栽植机械化水平 × 0. 3 + 收获机械化水平 × 0. 3 为了便于各种农药的量能相加计算出一个总的农药用量 ， 先对各类农药施用量与价格相乘得 ＊ ＊ 在对模型 （ 2 ） 进行实证研究时 ， 出各类农药价值， 并进行加总， 得到农药投入总价值 ， 然后取农药价格 P ip = 4 （ 调研样本中， 使用频率最高和使用用量最大的农药为 10% 水剂井冈霉素， 200 毫升 / 瓶规格的 10% 水剂井冈霉素价格为 4 元钱 ） ， 农药总投入量 pesticidei 等于农药总价值除以农药价格 P ip 。这就避免了各类农药价格多样 、 水稻农药投入品种繁多难以作为单一要素投入考虑进模型的问题
一、 引
农户农药施用效率
言
化学农药的使用， 在挽回有害生物所造成的农产品产量损失 、 提高农产品的品质和商品价值、 保 障农产品市场供给和社会稳定等方面发挥了不可替代的作用 。世界各国和联合国粮食与农业组织的 1997 ； Newton， J. H． 等， 农 产 品 产 量 的 增 加 与 农 药 的 使 用 密 切 相 关 （ Avery， 历年统计数据 均 证 明， 1949 ） 。如果没有农药， 世界农产品的产量无法满足世界人口急剧增长的需求 。 但是在农药的使用 过程中存在许多问题， 特别是农药的不正确使用导致严重的经济损失 ， 据调查和初步估计， 中国每年 2005 ） 。 农药浪费造成的直接经济损失达到 150 多亿元（ 章力建、 朱立志， 自然科学方面的研究虽然从施药目标物 、 农药的剂型和制剂、 施药手段和施药器械的类型等角度 ， 分析了农药使用效果与效率 但是作为农作物生产者和农药最终使用者 ， 农户能够对农药、 药械、 施药 因此基于农户特征研究农户的农药使用行为是极为关键和重要的 。 技术等选用进行独立决策， 对于农药生产率的研究， 经济学家们一开始是把农药当成氮肥 、 劳动力等普通生产要素处理 （ Headley， 1968 ） ， Douglas（ CD） 生产函数估算农药使用的边际生产率。 该方法忽略了农药 利用 Cobb只有在病虫害存在时才能发挥作用这一事实 ， 结果往往高估农药的生产率， 这是由于既没有考虑病虫 也没有考虑到农户农药施用效率的个体差异导致的。 Lichtenberg 与 Zilerman （ 1986 ） 害的发生程度， 指出该方法高估了农药的生产率 ， 并将损失控制函数 （ Damage Control Function ） 跟传统的 CD 生产函 数相结合估计农药的边际生产率 ， 这一方法被广泛应用。 如 Babcock 等 （ 1992 ） 利用对北卡罗里纳州 采取传统 CD 函数和考虑了损失控制的 CD 函数进行对照分析， 发现传统 的苹果生产者调查的数据， CD 函数高估了杀菌剂的边际生产率， 认为控制各种潜在损失既影响苹果产量又影响到质量 。 该方 2001 ） 、 2003 ） 和蔬菜生 法也被用于分析农药对水稻生产 （ Jikun Huang 等， 棉花生产 （ Jikun Huang 等， — 4 —
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（ 一） 农药生产率模型设计 Lichtenberg 与 Zilberman（ 1986） 在传统的 CD 函数基础上， 构建了农药损失控制生产函数， 形式如下： Y i = α0 ∏ x aj ij G （ pestcide i ） （ 1）
Yi 表示第 i 个农户的水稻产量， xij 表示第 i 个农户在水稻生产中的第 j 种要素投入 其中， α0 、 αj 是待估参数，
( ) Y i = α0 ∏ x aj ij G efficiency i × pestcide i
{
（ 2）
Y i 表示第 i 个农户的水稻产量， x ij 表示第 i 个农户在水稻生产中的第 j 种要 其中， α0 、 αj 是待估参数， efficiency i 、 pestcide i 分别表示第 i 个农户农药施用效率和农 素投入总量（ 包括化肥、 劳动力、 机械等） ， ＊ ＊ 药投入总量 ， 两者的乘积表示有效农药投入。 （ 二） 农户施药效率评价 要实证分析模型（ 2） ， 需要首先测算出每个农户的农药施用效率。农户的农药施用效率是指农户对农 “有效靶标区” ） 内沉积的量与田间喷药量之比。 药的有效利用率， 即对症农药在有害生物的活动范围（ 即 ， ， 然而直接测量大样本农户的施药效率难度较高 成本较大 因此本研究选择了间接测量的方法。本文首先 分析影响农户施药效率的技术因素， 并进一步分析影响这些技术因素达到最佳状态的农户自身因素： 农户
农业技术经济 2013 年第 3 期
农户农药施药效率测算 、 影响因素 及其与农药生产率关系研究
— — —对农药损失控制生产函数的改进 周曙东 张宗毅
（ 南京农业大学经济管理学院 （ 农业部南京农业机械化研究所 南京 210095 ） 南京 210014 ）
内容提要 国内外已有相关文献忽视了农户施用农药效率问题 ， 采取了不恰当的农药 将农户施用农药效率变量 损失控制生产函数形式。本研究考虑了农户个体农药施用效率， 引入农药损失控制生产函数， 采用来自江苏省的 396 个稻农调研数据进行实证研究。 研究 结果表明， 考虑施药效率的模型比不考虑施药效率的 LZ 模型更加显著， 同时通过比较发现 LZ 模型有低估农药边际产品净收益的倾向， 从而错误地将部分样本判断为过量施药， 这说 明农户施药效率是不可忽略的重要变量 。另外， 劳均水稻种植规模、 水稻商品化率、 农户受 教育程度、 农业劳动力老龄化程度等变量对农户施药效率具有重要影响 。 关键词 农药生产函数 损失控制方程
周曙东等： 农户农药施药效率测算 、 影响因素及其与农药生产率关系研究
2010 ） 的影响， 产（ Chambers Robert 等， 结果也同样表明利用损失控制生产函数估计农药的边际生产 率比利用 CD 生产函数估计的结果更合理。但 LZ 模型没有考虑到农户的施药效率个体差异 ， 认为每 然而现实中农民由于对病虫害的判断、 选择正确农药、 选择正确施 个农户投入的农药都是有效农药 ， 药时机、 使用正确施药技术等方面的能力和施药装备都存在较大差异 ， 进而导致施药效率存在较大差 异， 因此引入模型中的农药施药量是农药的实际投入量而非有效投入量 。 LZ 在深入分析现有文献的基础上， 本文提出研究假说如下： 由于忽略农户施药效率的个体差异， 模型的拟合优度特别是农药变量的拟合优度受到较大影响 ， 而考虑农户施药效率的农药生产率模型 无论是模型整体拟合优度还是农药变量拟合优度都会有所提高 ， 特别是农药变量的拟合优度。因此， 本文将在现有农药生产率实证模型中引入农户施药效率变量 ， 通过拟合得到相关参数。 若新的模型 整体和农药变量更显著则证明了本文的假定 。
* pesticidei 表示第 i 个农户在一个生产周期中投入在水稻上的农药总 总量（ 包括化肥、 劳动力、 机械 等） ，
1 － exp ( － β × pestcidei ) G（ pestcidei ） 的函数形式可能有以下三种： G ( pestcidei ) = 1 － exp ( － ( pestcidei ) β ) ， 量。其中， 即 －1 [ 1 + exp ( μ － β × pestcide ) ] i 分别为指数函数形式（ the Exponential Functional Form） 、 韦伯函数形式（ the Weibull Function Form） 、 逻辑斯 蒂函数形式（ the Logistic Functional Form） ， 具体的函数形式选择根据估计结果确定。但该模型忽略了农户 施药效率并非 100% ， 因此其农药投入（ pesticidei ） 并不全是有效投入的事实。 因此， 本文对该模型进行改进， 具体形式如下：
影响达到最佳技术状态的农户 认知、 能力或行为评价
对病虫害辨别能力（ 15 ） 害虫靶标特性 （ 30 ） 选择药剂的途径（ 15 ）
作物靶标特性 （ 30 ）
农药施用量是否越多越好 （ 15 ） 是否根据不同作物更换喷头 （ 15 ） 是否在大风、 下雨天气下施药（ 10 ） 是否在高温烈日下施药 （ 10 ）
表1 影响施药效率 技术因素 农户施药效率评价量表 具体评分标准 我能够完全准确辨别 我能够辨别大部分病虫害 我能辨别一小半病虫害 我只能辨别一两种病虫害 我完全不认识 根据病情和以往经验 根据农药销售人员的推荐 根据技术人员的指导 熟人推荐 根据农药说明书 是的 不是 是 没有 有 没有 有 没有 存在， 而且很严重 存在， 但不是很严重 完全没有这个问题 手动 机动 分值 15 12 8 4 0 4 2 4 0 5 0 15 15 0 0 10 0 10 0 5 10 5 10
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农业技术经济 2013 年第 3 期
对农药的认知、 正确施药的能力和具体施药行为， 以此来间接判断农户施药效率。归纳自然科学方面的研 究， 影响施药效果、 效率的主要因素有： （ 1） 害虫靶标特性。杀虫剂进入虫体的方式有口器进入、 体壁或表皮 进入、 由气门经气管进入 3 条途径， 不同的杀虫剂由于物理性质的不同导致其进入虫体的方式不同， 同时， 不同害虫的表皮构造、 消化道构造的不同导致同一种杀虫剂对不同害虫的通透性不一样。因此， 施药者要 1987； Wilkinson， 1976； 沈晋良等， 1995； 李秀峰等 2001 ） 。 首先能够正确辨别虫害并正确选择药剂（ 张宗炳， （ 2） 作物靶标特性。由于植物表面的结构不同导致不同植物叶面承载雨水能力不同、 表面湿润效果不同， 为了达到理想的农药雾滴沉降效果， 不同的作物施药时对雾滴粒径要求不同。因此， 施药者需要根据不同 （ ， 2006 ； 、 ， 1998 ） 。 （ 3 ） 。 、 的作物选择不同的喷头 顾中言 吉荣龙 崔必波 气候条件 降雨 风力、 高温、 雾露等也 2006） 。（ 4） 植保机械的技术状态。农药 将影响农药使用效果， 因此喷洒农药时应选择合适的天气（ 顾中言， 的使用效果很大程度上取决于药械的技术状态， 缺乏良好保养与维修的药械经常由于喷嘴或其他零件的磨 2006； Gert van der Meijden， 1998） 。 损而导致施药效果和效率低下（ 屠豫钦等， 农户最终施药效率主要受到这些技术因素的影响， 而这些技术因素又直接受到农户对农药和施药技 术的认知、 对病虫害的辨别能力、 对药剂的选择能力或行为、 施药时机的选择能力或行为、 对植保机械的维 蒸发和流失的具体数量， 因 修保养情况等因素的影响。由于无法实地对每个农户在施药时测量农药漂移、 此直接对农户施药效率进行评判是十分困难的， 本文只能选择通过评价主要影响农户施药效率的认知、 能 力、 行为来间接评价农户农药施药效率。也即是主要通过评价影响上面 4 个主要技术因素具体表现的农户 能力、 行为来间接评价农户农药施药效率， 根据这一思路构建农户施药效率评价量表（ 见表 1） 。 认知、
施药时气候条件 （ 20 ）
植保机械技术状态 （ 20 ）
“跑、 植保机械是否存在 冒、 滴、 漏” 现象（ 10 ） 植保机械是手动还是机动 （ 10 ）
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周曙东等： 农户农药施药效率测算 、 影响因素及其与农药生产率关系研究
影响农户施药效率的每个技术因素都受到农户认知 、 能力或行为评价指标的影响， 表中括号内的 数值表示该评分项的满分分值， 总分 100 分。对于具体评分标准， 如果是单选题则最高分值为该指标 满分数值， 最低分值为 0 ， 中间按等差取值； 如果是多选题（ 只有选择药剂途径这一个指标） ， 则各项评 分标准总分为指标满分分数， 各评分标准具体分数按照程度进行赋值。 一个农户的施药效率总分值 调研对象为农业部南 根据各指标加总即可得到。评分表的分值和权重的赋予通过专家调研法得到 ， 京农业机械化研究所的 10 名植保机械行业专家和中国农业科学院植物保护研究所的 10 名病虫害研 究行业专家， 对评分表的分值和权重最终确定由最大隶属度方法对调研数据处理获得 。
其中综合机械化水平参照农业部农业机械化管理司的计算方法， 即 ＊ 本处用水稻综合机械化水平 × 水稻种植面积来衡量机械的投入量， 综合机械化水平 = 耕地机械化水平 × 0. 4 + 栽植机械化水平 × 0. 3 + 收获机械化水平 × 0. 3 为了便于各种农药的量能相加计算出一个总的农药用量 ， 先对各类农药施用量与价格相乘得 ＊ ＊ 在对模型 （ 2 ） 进行实证研究时 ， 出各类农药价值， 并进行加总， 得到农药投入总价值 ， 然后取农药价格 P ip = 4 （ 调研样本中， 使用频率最高和使用用量最大的农药为 10% 水剂井冈霉素， 200 毫升 / 瓶规格的 10% 水剂井冈霉素价格为 4 元钱 ） ， 农药总投入量 pesticidei 等于农药总价值除以农药价格 P ip 。这就避免了各类农药价格多样 、 水稻农药投入品种繁多难以作为单一要素投入考虑进模型的问题
一、 引
农户农药施用效率
言
化学农药的使用， 在挽回有害生物所造成的农产品产量损失 、 提高农产品的品质和商品价值、 保 障农产品市场供给和社会稳定等方面发挥了不可替代的作用 。世界各国和联合国粮食与农业组织的 1997 ； Newton， J. H． 等， 农 产 品 产 量 的 增 加 与 农 药 的 使 用 密 切 相 关 （ Avery， 历年统计数据 均 证 明， 1949 ） 。如果没有农药， 世界农产品的产量无法满足世界人口急剧增长的需求 。 但是在农药的使用 过程中存在许多问题， 特别是农药的不正确使用导致严重的经济损失 ， 据调查和初步估计， 中国每年 2005 ） 。 农药浪费造成的直接经济损失达到 150 多亿元（ 章力建、 朱立志， 自然科学方面的研究虽然从施药目标物 、 农药的剂型和制剂、 施药手段和施药器械的类型等角度 ， 分析了农药使用效果与效率 但是作为农作物生产者和农药最终使用者 ， 农户能够对农药、 药械、 施药 因此基于农户特征研究农户的农药使用行为是极为关键和重要的 。 技术等选用进行独立决策， 对于农药生产率的研究， 经济学家们一开始是把农药当成氮肥 、 劳动力等普通生产要素处理 （ Headley， 1968 ） ， Douglas（ CD） 生产函数估算农药使用的边际生产率。 该方法忽略了农药 利用 Cobb只有在病虫害存在时才能发挥作用这一事实 ， 结果往往高估农药的生产率， 这是由于既没有考虑病虫 也没有考虑到农户农药施用效率的个体差异导致的。 Lichtenberg 与 Zilerman （ 1986 ） 害的发生程度， 指出该方法高估了农药的生产率 ， 并将损失控制函数 （ Damage Control Function ） 跟传统的 CD 生产函 数相结合估计农药的边际生产率 ， 这一方法被广泛应用。 如 Babcock 等 （ 1992 ） 利用对北卡罗里纳州 采取传统 CD 函数和考虑了损失控制的 CD 函数进行对照分析， 发现传统 的苹果生产者调查的数据， CD 函数高估了杀菌剂的边际生产率， 认为控制各种潜在损失既影响苹果产量又影响到质量 。 该方 2001 ） 、 2003 ） 和蔬菜生 法也被用于分析农药对水稻生产 （ Jikun Huang 等， 棉花生产 （ Jikun Huang 等， — 4 —