全 文 ：　文章编号 :100028551 (2002) 0620403208
中国粮食作物辐射诱变育种及其
影响因素分析 3
王志东1 　胡瑞法2
(11 中国农业科学院原子能利用研究所1 ,北京　100094 ; 21 中国科学院农业政策研究中心2 ,北京　100101)
摘 　要 :本文通过辐射诱变育种成果生产函数模型的建立 ,分析了影响新品种产生的
各种因素及其作用 ,得出了科研投资、人力资本和辐照设施是决定辐射诱变方法所育
成新品种产量水平及推广面积的最重要因素。并得出了并非所有的从事辐射诱变育
种的单位必须有辐照设施 ,国家仅需加强具有较强研究能力的从事辐射诱变育种研
究单位的辐照设施投资 ,而将节省的经费用于诱变育种研究项目的投入 ,使更多的单
位能够进行辐射诱变育种研究工作 ,增加选育出具有更优良变异材料的机会。
关键词 :影响 ;辐射 ;作物 ;育种
收稿日期 :2001212210
基金项目 :本文得到了国家自然科学基金项目 (79970064 和 70024001)的资助。
作者简介 :王志东 (1958～) ,男 ,北京市人 ,中国农业科学院原子能利用研究所副研究员 ,从事科研管理工作
图 1 　我国辐射育种的成果数量及其增产幅度变化
Fig. 1 　Changes in number and yield gains of
crops varieties developed by mutation method in
China ,1980～2000
我国自 20 世纪 50 年代后期开始进行植
物辐射诱变育种的研究 ,到 1985 年为止 ,我国
科学家已在水稻、小麦、谷子和大豆等 19 种作
物上利用辐射诱变技术育成 216 个新品种在
生产上推广应用[1 ] ,每年利用辐射诱变育种技
术育成新品种的种植面积超过 900 万 hm2 ,增
产粮食数 10 亿 kg。在突变品种的育成数量、
突变品种的种植面积和产生的经济效益方
面 ,中国以较大优势领先于世界其他国家[2 ] 。
但自“六五”以来 ,我国粮食作物辐射诱
变育种研究成果的产出数量与育成品种的增
产幅度相继出现下降 (见图 1) ,这与我们以前
的研究结论相同[3 ,5 ,7 ] 。为了分析我国诱变育种成果减少的原因 ,本文采用计量经济学方法 ,通
过建立诱变育种成果生产函数模型 ,分析影响辐射诱变新品种产生的各种影响因素及其作用。
1 　研究数据与方法
本研究收集了 1980 年以来我国应用辐射诱变育种方法育成并在生产上大面积 (6667hm2
·304·　核 农 学 报　2002 ,16 (6) :403～410Acta Agriculturae Nucleatae Sinica
以上)推广应用的水稻、小麦、玉米和大豆 4 种作物共 118 个品种的有关数据 ,其中包括 47 个
水稻品种、38 个小麦品种、17 个玉米品种和 16 个大豆品种。在这 118 个品种中 ,共有 90 个品
种完成或者接近完成了扩散。所有品种有关种植面积、试验产量、科研投资及相应品种选育过
程中的经费投入等情况均来自作者对各课题完成单位或者科研主管部门的调查。表 1 为不同
作物通过诱变方法育成的品种及其科研投入情况。
表 1 　辐射诱变方法所育成的品种及其投入情况
Tabel 1 　Numbers ,research expenditure ,and accumulated sown area of the
varieties developed by mutation method
crop 水稻 rice 小麦 wheat 玉米 corn 大豆 soybean 合计 total
育成品种数
number of varieties 47 38 17 16 118
课题组成员数 (人)
project number (person) 319 319 414 319 410
平均投入经费 (万元)
average research expenditure (10 ,000yuan) 1019 1110 1311 1114 1114
人均课题经费 (万元Π人)
per person research budget (10 ,000yuanΠperson) 219 219 311 310 219
平均产量水平 (tΠhm2)
average experiment yield (tΠhm2) 712 511 613 214 517
累计推广面积 (khm2)
accumulated sown area (k hm2) 617 802 682 476 667
　　为了研究我国通过辐射诱变方法育成的农作物品种及其影响因素 ,本文采用计量经济方
法研究科研投资、人力资本等对不同时期所育成品种的影响及其与种植面积的关系。由于品
种的优劣最终是以农民对该品种的采用情况来衡量的 ,即以种植面积的大小和种植时间的长
短来评价 ,因此 ,本研究将采用新品种在其种植期间的累计种植面积作为最终的依变量建立计
量经济学模型。
在农业生产上 ,农民对新品种的选择是依据其产量的高低等经济性状来决定的 ,而这些性
状又是科研人员最重要的育种目标之一 ,为此 ,本研究选用品种的产量水平 (以区域试验产量
表示)作为品种优劣的质量指标 ,研究科研投资等因素对品种产量的影响。
假设品种的产量水平决定于该品种选育过程中的各种投入 ,包括科研经费投入、人力投
入、设施投入等 ,因此 ,品种的产量水平是上述这些投入的函数。从而有新品种选育与推广的
计量经济学模型 : A = f ( Y , C , I , P) 　　(1) 　　Y = g ( F , H , E , T , C , I , P) 　　(2)
(1) 、(2)两式中 A 表示品种的累计种植面积 ; Y 表示品种的产量水平 ; F 表示选育该品种
的科研经费投入 ; H 表示选育该品种的人力资本投入 ,包括科研人员职称、育种工作经验、课
题组成员数等 ; E 表示选育该品种的科研设施投入 ,以辐照设施的装源强度表示 ; T 表示育种
的时间投入即育种周期 ,以投入的年数表示 ; C 表示不同的作物类型 ; I 表示品种选育单位的
类别 (包括大学、国家级、省级和地区级研究所) , P 表示育种单位所在的省份。
2 　影响品种产量水平因素的分析
211 　主要投入要素与育成品种产量水平间的关系
·404· 核　农　学　报 16 卷
21111 　科研经费 　分析辐射诱变方法育成品种的科研经费投入与产量水平间的关系(见图 2)
可以看出 ,4 种主要作物品种选育的科研经费与育成品种的产量水平间均呈现出正相关关系 ,
但这种关系在不同作物间存在着差异。水稻、小麦和玉米 3 种作物的科研经费与品种产量水
平间的关系较为陡峭 ,大豆则较为扁平 ;水稻和大豆科研经费与品种产量水平关系间的散点较
为紧密 ,小麦和玉米的科研经费与产量水平间的散点则较为分散。由于产量水平在一定程度
上反应了该品种的质量 ,因此 ,图 2 表明高质量品种的育成 ,需要较高的科研投资。
图 2 　不同作物科研经费投入与新育成品种产量水平间关系的散点图
Fig. 2 　Relationship between research expenditure and yield of
varieties developed by mutation method
21112 　科研设施 　图 3 显示出科研单位在进行辐射诱变育种时辐照装置的装源强度 (单位 :
10kCi)与所育成品种产量水平间的关系。由于植物辐射诱变育种研究需要不同于常规育种的
专用辐照设施 ,这些设施被看作是对育种科研工作的另一种投入 ,或者看作是科研能力的衡
量 ,因此 ,科研单位辐照设施的装源强度与育成品种产量水平间的关系 ,可以被认为是科研设
施投入对育成品种产量水平的影响。由图 3 看出 ,科研单位辐照设施的装源强度与该单位育
成的品种产量水平间呈正相关关系。
21113 　人力资本投入的影响 　研究表明 ,农作物新品种选育的成功 ,除了经费等投入外 ,育种
人员的研究能力 ,即人力资本的投入非常重要。图 4 与表 2 分别显示出育种人员职称和育种
人员育种工作经验与育成品种产量水平间的关系。由图 4 看出 ,4 种作物通过辐射诱变方法
育成的品种 ,均显示出随着职称的提高 ,育成品种产量增加的现象。而表 2 则显示出随着育种
科研人员从事育种工作年限的延长 ,其所育成品种的单产水平有提高的趋势 ,表明育种人员职
称和育种人员从事育种工作的经验对所育成品种的产量水平有着重要的决定作用。
·504·　6 期 中国粮食作物辐射诱变育种及其影响因素分析
图 3 　科研单位装源强度 (10kCi)与新育成品种
产量水平间的关系
Fig. 3 　Relationship between capacity of
irradiators and yield of varieties
　◆———水稻 rice ■———玉米 corn 　▲———小麦 wheat
　×———大豆 soybean
图 4 　育种人员职称与育成品种
产量水平间的关系
Fig. 4 　Relationship between breeder’s
title and yield of varieties
表 2 　育种人员育种经验与育成品种产量水平的关系
Tabel 2 　Relationship between breeder’s breeding
experiences and experiment yield of varieties (tΠhm2 )
育种经验 (年)
breeder’s breeding
experiences(years)
水稻
rice
小麦
wheat
玉米
corn
大豆
soybean
14 612 411 - -
15～19 616 412 517 213
20～24 710 418 613 213
25～29 810 513 617 215
30 910 611 - 21621114 　不同类型研究机构 　由表 3 看出 ,不同类型研究机构所育成品种的产量水平略显不同 ,这可能与所育成品种的育成年份、研究分工等不同有关。在我国 ,从事植物辐射诱变育种研究工作的专业科研机构有几十家。其中除了少量国家级和地区级的研究机构以及大学所属的研究机构外 ,其余大部分属于省级科研机构。国家级研究机构和大学主要承担着带有基础研究性
质的诱变育种技术方法研究的任务 ,而省
级及以下研究机构则主要承担着选育新品种的应用研究任务。事实上 ,在本研究所统计的 29
个科研机构中 ,省级科研机构占了 20 个 ,约占样本总量的 69 % ,其余 9 个研究机构包括 2 个国
家级研究所 ,2 个大学所属的研究机构和 5 个地区级研究所 ,分别占所涉及研究机构总数的
7 % ,7 % ,和 17 %。
表 3 　不同育种科研单位所育成品种的产量水平
Tabel 3 　The yield of varieties in different
research organizations
水稻 rice 水麦 wheat 玉米 corn 大豆 soybean
大学
university
6626 - 5325 -
国家级
national inst .
7725 5579 5225 -
省级
provincial inst .
7248 4922 6751 2408
地区级
prefecture inst .
8022 5603 5100 2430
212 　育成品种计量经济学模型的估计
本研究采用联立方程组的形式
估计 (1)和 (2)式品种累计种植面积
模型和新品种产量水平模型。因在
本研究所采用的 118 个品种中 ,尚
有未完成扩散的 28 个品种 ,为了使
样本较为完整 ,在建模时将该品种
在达到最大种植面积年份之前的累
计种植面积加倍后作为该品种完成
扩散后的总累计种植面积的估计
值。同时 ,为了研究科研经费变化
对所育成品种的影响 ,将各品种实
际投入的研究经费 ,除以相应品种
·604· 核　农　学　报 16 卷
选育期间的全社会零售物价指数 ,折算成 1980 年不变价。模型中的科研设施是以品种选育开
始时该单位辐照设置的装源强度来计量的。育种周期变量以品种从开始选育年份到完成区域
试验年份整个期间经历的年数来表示。
人力资本变量包括育种人员职称、从事育种工作经验和课题组成员数量 3 种类型变量 ,其
中从事育种工作经验的变量是以从事育种工作的年限来表示 ;而育种人员职称分为正高级、副
高级和中级及以下 3 类 ,均以虚变量的形式来表示 ,并以中级及以下研究人员作为对照 ;课题
组成员变量以参加该品种育种活动的人员数表示。由于研究经费、育种经验以及育种人员职
称等变量间可能存在着多重共线性 ,故在模型估计时 ,采用多种选择方案来建模 ,以避免由于
多重共线性所造成的影响。
另外 ,不同的作物类型、研究机构类型和省份均以虚变量表示 ,其中作物虚变量以小麦作
为对照 ,研究机构虚变量以省级研究单位作为对照 ,省份虚变量以河南省作为对照。
除此之外 ,为了控制时间因素对品种累计种植面积和新育成品种产量水平的影响 ,在模型
估计时也加进了时间趋势变量 ,即以新品种开始推广的时间 (一般以完成区域试验的时间来表
示)作为影响新品种推广和育成品种产量水平的时间变量值。
表 4 为品种累计种植面积模型和产量水平模型的估计结果。该结果表明 :多数变量间的
相关系数达到了显著水平 ,即上述模型有一个较好的估计结果。
213 　结果分析
1. 随着时间的推移 ,新品种的累计种植面积税减 ,产量水平稳定增长。由表 4 看出 ,累计
种植面积模型和品种产量水平模型与品种审定时间的变量系数符号相反 ,且均达到极显著水
平 ;表明自 1980 年以来 ,通过诱变方法所育成的农作物品种的累计种植面积呈下降趋势 ,产量
水平呈现持续增长趋势[3 ,4 ] ;时间每往后推迟 1 年 ,辐照诱变方法育成的品种累计种植面积将
减少 112～118khm2 ;而新品种的产量则将增加 35～54kg/ khm2 。表明随着时间的推移 ,新品种
的累计种植面积税减 ,新品种的产量水平则持续提高。这可能与我国新育成品种的数量增加
有关[4 ] 。
2. 新品种产量水平的提高是其种植面积增加的最重要的原因。表 4 显示出品种产量水平
的提高对品种累计种植面积的贡献。品种累计种植面积模型中品种产量水平的系数分别达到
极显著水平 ,为 016～017 ,表示随着品种产量水平的提高 ,累计种植面积将呈现增加的趋势 ;新
品种产量水平每提高 1kg/ khm2 ,累计种植面积将增加 016khm2 。表明品种单产水平的提高是
品种推广面积增加的最重要原因之一。
3. 人均科研经费是决定新育成品种产量水平的最重要的因素之一。表 4 品种产量水平模
型中人均科研经费变量的系数分别达到极显著水平且为正值 ,表明增加人均科研经费对新品
种产量的提高有重要的作用 ,科研人员科研成果水平的提高 ,必须有强有力的经费支持。同
时 ,表 4 中人均科研经费的系数估计值表明 ,人均科研经费每增加 1 万元 ,品种的产量水平将
提高 443～546km/ khm2 。表明充足的科研经费是选育优良的作物品种的最重要因素和强有力
的保障。
4. 辐照设施的装源强度与新育成品种产量水平呈正相关。在表 4 品种产量水平模型中 ,
科研设施的装源强度变量系数也达到显著水平且为正值 ,表明装源强度的提高也有利于新的
优良品种的选育。表 4 的结果也表明 ,装源强度每增加 10kCi ,所育成品种的产量水平可以提
高 78～93kg/ khm2 。虽然这一数字与科研经费投入变量所产生的作用相比 ,其贡献较弱 ,然而 ,
·704·　6 期 中国粮食作物辐射诱变育种及其影响因素分析
表 4 　诱变法育成品种的种植面积及其产量水平线性模型的系统估计
Tabel 4 　System estimation of linear models of accumulated sown area and
yield of varieties developed by mutation method
变 variable
系统估计 Ⅰ
system model Ⅰ
系统估计 Ⅱ
system model Ⅱ
系统估计 Ⅲ
system model Ⅲ
系统估计 Ⅵ
system model Ⅵ
累计种植
面积模型
sown area
model
产量水平
模型
yield
model
累计种植
面积模型
sown area
model
产量水平
模型
yield
model
累计种植
面积模型
sown area
model
产量水平
模型
yield
model
累计种植
面积模型
sown area
model
产量水平
模型
yield
model
时间趋势 time series
　品种审定时间 year - 11817 5413 - 11818 5215 - 11710 3519 - 11211 5216
(
- 4107) 333 (3158) 333 ( - 4107) 333 (3126) 333 ( - 4100) 333 (2116) 33 ( - 3183) 333 (3180) 333
品种产量水平 yield 017 017 017 016
(4177) 333 (4178) 333 (4160) 333 (4115) 333
人均科研经费 44311 54710
research budge tper person (3197) 333 (4167) 333
科研设施 4610 9310 7817 7718
research facility (1118) (2129) 33 (1181) 3 (1186) 3
育种周期 3915 13018 14919 14116
duration breed variety (0169) (2124) 33 (2145) 33 (2141) 33
人力资本 human capital
　专家育种经验 3213 6019
　breeders’experiences (1198) 33 (3146) 333
　专家技术职称
　breeders’title
　　正高职称 68710 82215
　　professor (3108) 333 (3137) 333
　　副高职称 19814 14812
　　asso. professor (1108) (0174)
　课题组成员数 26619 40714 8618 6214
　number of project memeber (2196) 333 (4148) 333 (1111) (0182)
研究机构 research institutes
　大学 142113 - 6815 142218 1717 140717 - 5411 136816 - 26416
　university (2146) 33 ( - 0125) (2147) 33 (0106) (2144) 33 ( - 0118) (2137) 33 ( - 0190)
　国家科研单位 - 3912 26216 - 3819 23811 - 4214 14016 - 5116 35517
　national inst. ( - 0104) (0155) ( - 0104) (0146) ( - 0104) (0127) ( - 0105) (0169)
　地区科研单位 86215 - 51017 86313 - 52813 85514 - 34414 83418 - 19519
　prefecture inst. (1166) 3 ( - 2106) 33 (1166) 3 ( - 1198) 33 (1165) 3 ( - 1128) (1161) ( - 0176)
作物虚变量 crop dummies
　水稻 rice - 149118 178719 - 149611 174015 - 145317 185119 - 134315 195917
(
- 2187) 333 (8141) 333 ( - 2187) 333 (7160) 333 ( - 2179) 333 (7192) 333 ( - 2157) 333 (8172) 333
　玉米 cron - 157816 156214 - 158214 133316 - 154515 150317 - 144917 169916
(
- 3110) 333 (7108) 333 ( - 3110) 333 (5176) 333 ( - 3103) 333 (6134) 333 ( - 2183) 333 (7125) 333
　大豆 soybean 107111 - 182014 107514 - 181314 103315 - 188811 92418 - 188715
(1181) 3 ( - 7143) 333 (1181) 3 ( - 6184) 333 (1174) 3 ( - 6193) 333 (1156) ( - 7121) 333
截距项 constant 23279412 - 10686711 23316519 - 10376014 22953616 - 6938417 22013011 - 101571
(4103) 333 ( - 3154) 333 (4104) 333 ( - 3123) 333 (3197) 333 ( - 2111) 33 (3180) 333 ( - 3119) 333
样本总数 samples 118 118 118 118 118 118 118 118
　　注 :11 括号内数字为相应系数的 t 检验值 ; 3 ,3 3 , 333 分别表示相应的系数达到 011 ,0105 ,0101 的显著水平。
21 省份虚变量略去。
·804· 核　农　学　报 16 卷
由于装源强度是一个固定资产投资 ,表明辐照设施这一最基本的装置对于利用辐射诱变育种
方法进行新品种选育而言是必须的。这表明 ,装源强度较高的研究单位具有更多的机会对较
多的辐射材料进行辐照 ,从而有更多的机会选育出更好的优良变异。
5. 新品种选育所花费的时间与产量水平间也存在着正相关。表 4 品种产量水平模型中的
育种周期变量系数也多达到显著水平且符号为正 ,表明育种周期与新品种的产量水平间也存
在着相关关系 ,育种时间较长的品种 ,其产量水平也较高。新品种育种时间每延长 1 年 ,其产
量水平将提高 130～150kgΠkhm2 。这可能与我国的一些育种研究人员所育出的品种未能达到
彻底稳定有关。以往的经验表明 ,生产上通过复交形式需要花费较长时间才能育成的品种 ,其
产量等性状往往较好 ,在生产上种植时间与种植面积均较大。
6. 人力资本是决定新品种产量水平的另一个最重要因素。表 4 显示 ,几乎所有品种产量
水平模型中的所有人力资本变量系数均达到了显著水平以上且为正值 ,表明人力资本是品种
产量水平的重要决定因素。在人力资本变量中 ,育种人员的育种工作经验变量有较大的系数
值 ,表明育种工作经验是新品种优劣的重要决定因素。育种人员从事育种工作年限每增加 1
年 ,新品种产量水平将提高 32～61kg/ khm2 。
拥有正高级技术职称的育种科研人员所育成品种的产量水平比拥有中级及以下技术职称
人员所育成品种的产量水平要高 687～822kg/ khm2 ,而拥有副高级职称研究人员所育成的品种
产量水平与拥有中级及以下研究人员所育成品种的产量水平差异不显著。表明正高级研究人
员所育成的品种从其产量水平上比较 ,具有明显的技术优势。
同样 ,课题组成员数也是品种产量水平的一个重要决定因素。表 4 品种产量水平模型中
课题组成员数变量系数有一半达到显著或者极显著水平且均为正值 ,表明课题组成员的增加
有助于选育出更好的品种。
与省级研究所相比 ,大学和地区级农科所所育成的品种虽然产量水平较低 ,但其推广面积
却大于省级和国家级研究单位。表 4 显示出大学和地区级研究所虚变量系数在品种累计种植
面积模型中呈现显著的正相关 ,在品种产量水平模型中呈现显著的负相关 ,而国家级研究所虚
变量系数则均未达到显著水平 ,表明与省级研究所所育成品种的品种相比 ,地区级研究所育成
的品种产量水平较低 ,但推广面积较大 ,大学所育成的品种也有较大的推广面积。这可能与地
区所育成的品种具有更强的地区适应性 ,大学所育成的品种具有更广泛的地区适应性有关。
3 　结论与讨论
1.科研经费是新育成品种优劣的最重要决定因素之一。人均科研经费的提高 ,可以有效
提高育成品种的产量水平 ,人均经费每提高 1 万元 ,所育成的品种产量水平可提高 443～
546kg/ khm2 。若按品种产量水平每提高 1kg/ khm2 ,可使品种的累计种植面积增加 017khm2 计
算 ,则人均研究经费每增加 1 万元 ,将可使所育成的品种推广面积增加 310～382khm2 。
2.人力资本是新品种选育的另一个最重要决定因素。本研究的结果表明 ,拥有正高级职
称的研究人员所育成品种的产量水平较之中级及以下人员所育成的品种产量水平要高 687～
823 公斤/ 公顷 ,拥有正高级职称的研究人员与未拥有该级别职称研究人员相比 ,前者育成的
品种具有较好的品种质量和更高的推广潜力。同时 ,本研究也表明 ,育种工作经验也是新育成
品种产量水平的重要决定因素。
·904·　6 期 中国粮食作物辐射诱变育种及其影响因素分析
3.科研单位的辐照设施是辐射育种所必须的基本条件。辐照设施装源强度的增加 ,有利
于育种单位从更多的辐照材料中选育出具有更好目标性状的优良变异体。然而 ,这并不意味
着所有从事辐射诱变育种的科研单位都需要该项设施。通过增加辐照材料的数量也可以增加
选育出优良变异体的机会。因此 ,国家可以集中力量投资一些具有较强科研能力的核技术农
业应用研究所 ,而把节省下来的经费用于设立项目 ,以支持更多的科研单位从事辐射育种研
究。这样不仅有利于加强了科研单位间的相互协作研究 ,而且可以有效地提高诱变育种的工
作效率。
感谢 :黄季火昆研究员为本研究提出了诸多建议和指导 ;王琳清研究员、施巾帼研究员给予很多帮助。
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ANALYSIS OF FACTORS AFFECTING THE DEVELOPMENT OF FOOD CROP
VARIETIES BRED BY MUTATION METHOD IN CHINA
WANG Zhi2dong1 　HU Rui2fa2
(11 Institute for Application Atomic Energy , Chinese Academy of Agricultural Science , Beijing 　100094 ;
2. Center for Chinese Agricultural Policy , Chinese Academy of Sciences , Beijing 　100101)
ABSTRACT :The research developed a production function on crop varieties developed by muta2
tion method in order to explore factors affecting the development of new varieties. It is found that
the research investment , human capital and radiation facilities were the most important factors
that affected the development and cultivation area of new varieties through the mutation method.
It is concluded that not all institutions involved in the breeding activities using mutation method
must have radiation facilities and the national government only needed to invest in those key re2
search institutes , which had strong research capacities. The saved research budgets can be used in
the entrusting the institutes that have stronger research capacities with irradiating more breeding
materials developed by the institutes that have weak research capacities , by which more opportu2
nities to breed better varieties can be created.
Key words :impact ; mutation ; crop ; breeding
·014· Acta Agriculturae Nucleatae Sinica
2002 ,16 (6) :403～410