郭娜 閆英杰

摘 要：本文依據(jù)2004-2013年我國蔬菜種植面積、銷售價格和生產(chǎn)資料價格的時間序列數(shù)據(jù)，運用改進的Nerlove供給反應模型，測算了我國蔬菜種植面積對上期價格、生產(chǎn)成本和上一年蔬菜種植規(guī)模的反應程度。研究結果顯示： 短期內(nèi)蔬菜種植面積對蔬菜價格的反應程度較小，但在長期蔬菜供給對價格的反應較敏感，表明蔬菜供給對蔬菜價格的反應存在一定的滯后性;蔬菜生產(chǎn)資料價格對蔬菜種植面積的影響相對較小;上一年的蔬菜種植規(guī)模對當期蔬菜種植面積的影響較大，說明菜農(nóng)過去的行為對現(xiàn)在的種植決策具有較大影響。

關鍵詞：生鮮蔬菜;供給反應;價格;Nerlove模型

我國是蔬菜的生產(chǎn)大國，在我國農(nóng)產(chǎn)品的供給中，蔬菜占據(jù)重要的地位。生鮮蔬菜的供給不僅關乎居民的日常生活，而且還影響國民經(jīng)濟發(fā)展和社會和諧。雖然目前我國蔬菜供給已達到了較高水平，但隨著蔬菜產(chǎn)業(yè)市場化程度的不斷加深，蔬菜價格大漲大落、蔬菜市場劇烈波動等問題也頻繁出現(xiàn)。這不僅加大了菜農(nóng)的生產(chǎn)風險而且還不斷沖擊著消費者的承受能力，同時也對蔬菜產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展造成了嚴重威脅。因此，保障蔬菜供給的安全和蔬菜價格的穩(wěn)定，不僅可以滿足居民對蔬菜品種和數(shù)量不斷增長的需求，而且對增加菜農(nóng)收入、提高農(nóng)業(yè)效率以及保持經(jīng)濟平穩(wěn)發(fā)展和維護社會穩(wěn)定都具有重要的現(xiàn)實意義。蔬菜的有效供給源于穩(wěn)定的蔬菜產(chǎn)量，蔬菜產(chǎn)量則在很大程度上取決于菜農(nóng)種植行為的決策，而對于菜農(nóng)種植行為的決策，則關鍵是要明確影響蔬菜供給的主要因素以及蔬菜供給對其的反應程度。

1 供給反應研究文獻回顧

蛛網(wǎng)模型是考察不同時期農(nóng)產(chǎn)品供給量與其價格之間相互關系的一種常用分析方法，該模型直接將上一期價格作為預期價格，而未考慮價格的變動，因此，“蛛網(wǎng)模型”較為粗糙。Nerlove（1958）對農(nóng)產(chǎn)品動態(tài)供給反應的研究做出了開創(chuàng)性貢獻，他對“蛛網(wǎng)模型”的幼稚預期進行了修正，并提出適應性預期的假說，即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者會不斷根據(jù)以往的價格變化來修正預期。此后，Nerlove的適應性預期模型便不斷得到學者們的借鑒與創(chuàng)新。Wickens（1973）認為Nerlove模型不能將新增種植面積從產(chǎn)量的決定中區(qū)分出來，并指出產(chǎn)量的變化則可以用存貨的動態(tài)調(diào)整來解釋，在他的分析中引入“存貨調(diào)整”作為約束條件。Lucas（1976）認為價格預期是內(nèi)生的，他在Nerlove模型的基礎上提出了理性預期假說，即假定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者在進行生產(chǎn)決策時能夠理性地利用所能獲取的一切信息，以實現(xiàn)自己的效用最大化。國內(nèi)學者對于農(nóng)產(chǎn)品供給反應的研究雖然在研究的內(nèi)容及模型的應用上各有不同，但大多數(shù)都借鑒了 Nerlove模型。王德文等（2001）對于我國糧食供給利用邊際理論、價格預期理論和局部調(diào)整模型，在雙軌制度下建立了三種不同的糧食供給反應模型;司偉（2006）運用Nerlove 供給反應模型分析了不同經(jīng)濟背景下糖料生產(chǎn)的供給反應，指出投入成本的變化、競爭性農(nóng)產(chǎn)品價格和經(jīng)濟發(fā)展水平都對糖料生產(chǎn)的供給有一定影響;王宏等（2010）根據(jù)我國玉米種植面積與玉米價格的時間序列數(shù)據(jù)，應用 Nerlove 供給反應模型測度了玉米種植面積對其價格的反應程度;范壟基等（2012）依據(jù)我國小麥、玉米和稻谷主產(chǎn)省份的種植面積與價格的時間序列數(shù)據(jù)，并加入相關替代品的價格和政策虛擬變量，應用 Nerlove 模型測算了3種糧食作物種植面積對其價格的供給反應。朱思柱等（2014）基于預期相對收益，運用擴展的 Nerlove 供給反應模型對我國大豆的供給反應彈性進行了實證分析。

通過簡單的文獻回顧可知，當前關于農(nóng)產(chǎn)品供給反應的實證研究主要集中于玉米、小麥、水稻、棉花等大田作物，而對于生鮮蔬菜供給反應的研究還很少。而且，目前關于農(nóng)產(chǎn)品供給反應的大多數(shù)研究僅測度了種植面積對農(nóng)產(chǎn)品價格的反應程度，而農(nóng)產(chǎn)品的供給要受到諸多因素的影響，顯然僅考慮農(nóng)產(chǎn)品價格對種植面積的影響，并不能全面反映農(nóng)產(chǎn)品供應反應。雖然有少量研究涉及到了成本因素，但考慮的因素仍不健全。本文將在當前研究的基礎上，運用改進的 Nerlove 供給反應模型，對我國蔬菜種植面積與蔬菜的價格、生產(chǎn)成本以及上一年種植規(guī)模之間的相互關系做出進一步研究。

2 生鮮蔬菜供給反應實證模型的設定

菜農(nóng)的種植行為表現(xiàn)為蔬菜種植面積的變化，蔬菜種植面積的變化比產(chǎn)量的變化更能直接反映生產(chǎn)者的種植決策。因此，本文以蔬菜種植面積作為供給反應模型的因變量。生產(chǎn)者一般根據(jù)蔬菜的預期價格來進行生產(chǎn)決策，但影響蔬菜種植的主要因素還包括蔬菜生產(chǎn)成本、蔬菜生產(chǎn)的機會成本、原有蔬菜種植規(guī)模、農(nóng)戶的種植經(jīng)驗等?？紤]到指標的合理性及數(shù)據(jù)的可得性，在本文中，蔬菜的價格用蔬菜消費價格指數(shù)作為替代指標;生產(chǎn)成本用蔬菜生產(chǎn)資料價格指數(shù)作為替代指標;原有種植規(guī)模用前一年的種植面積來表示。而政策因素、氣候因素以及其他未考慮到影響因素則包含在隨機擾動項中。

在選定指標的前提下，本文選擇2004-2013的相關數(shù)據(jù)構建時間序列，運用改進的 Nerlove 供給反應模型進行分析。

在模型中對各個時間序列進行對數(shù)化處理，以消除變量間的異方差和序列相關性， 避免由直接估計Nerlove模型而導致結果出現(xiàn)“偽回歸”的現(xiàn)象，并且對數(shù)化處理后直接就可以根據(jù)回歸系數(shù)獲得蔬菜的短期供給彈性。由此本文建立的蔬菜供給反應模型如下：

InAt=γ0+γ1InPt-1+γ2InAt-1+γ3InCt+ut

其中：At、At-1分別表示當期和上一期的蔬菜種植面積;Pt-1表示上一期的蔬菜價格;Ct表示當期蔬菜生產(chǎn)成本;ut為隨機擾動項。

3 模型估計及結果分析

3.1 協(xié)整檢驗

協(xié)整分析是處理非平穩(wěn)經(jīng)濟時間序列的有效工具，為了避免“偽回歸”現(xiàn)象，在分析經(jīng)濟變量與其影響因素的相關關系前，對各變量進行協(xié)整檢驗。

首先對我國當期蔬菜種植面積、蔬菜價格、生產(chǎn)成本和原有種植規(guī)模這4個變量的平穩(wěn)性進行檢驗。檢驗結果顯示原序列除InCt之外InAt、InAt-1、InPt-1均存在單位根，說明原序列只有生產(chǎn)成本時間序列是平穩(wěn)的;進一步對各變量的差分序列進行單位根檢驗，最后得出各序列的二階差分序列均是平穩(wěn)的，說明各變量均為二階單整，如表1所示。

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雖然原序列都不是平穩(wěn)的，但它們的二階差分是平穩(wěn)的，且為同階單整序列，說明各變量具備了協(xié)整的必要條件，他們可能存在協(xié)整關系。進一步運用E-G檢驗法對InAt和InAt-1、InPt-1、InCt進行協(xié)整檢驗，對變量做回歸分析生成殘差序列，對殘差序列進行單位根檢驗，結果表明殘差序列是平穩(wěn)序列。因此，以InAt作為因變量的回歸不會出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，它們之間存在長期的協(xié)整關系。

3.2 參數(shù)估計

對樣本數(shù)據(jù)進行最小二乘法估計，結果如下：

InAt=0.0712+0.1938InPt-1+0.9527InAt-1-0.0829InCt

（0.4936） （2.6011） ?（9.4553） ? （-1.9727）

方程下方的數(shù)值為各變量顯著性檢驗的t值。方程的擬合優(yōu)度R2=0.978，表明回歸方程的擬合程度較好。F=96.007，P值為0.0104，說明方程整體在5%顯著性水平下通過了顯著性檢驗。

3.3 回歸結果分析

根據(jù)回歸結果，對回歸方程進行經(jīng)濟意義分析，InPt-1與InAt-1的回歸系數(shù)為正值而InCt的回歸系數(shù)為負值，說明蔬菜價格和上一年種植規(guī)模對當期蔬菜種植面積有正的影響而生產(chǎn)成本對其有負的影響。即當期蔬菜種植面積與上一年的蔬菜價格以及上一年的蔬菜種植面積均呈正相關關系;而與蔬菜生產(chǎn)成本呈負相關關系。

上一年的蔬菜價格InPt的系數(shù)γ1表示短期供給彈性，其值僅為0.1938，說明蔬菜的短期供給彈性較低，在短期內(nèi)蔬菜種植面積對蔬菜價格變動的反應存在一定的滯后性，即當蔬菜價格突漲、突跌時，蔬菜供給并不能迅速得到調(diào)整，從而可能導致蔬菜供求失衡。根據(jù)回歸系數(shù)γ1和γ2的值，運用Nerlove價格預期模型推導中的短期供給彈性和長期供給彈性的轉(zhuǎn)換公式，可以得到蔬菜的長期供應彈性為4.0973，可見，蔬菜的長期供給彈性遠大于短期供給彈性，說明在長期內(nèi)蔬菜種植面積能夠針對蔬菜價格的變化作出相對比較敏感的反應。上一年蔬菜種植面積InAt-1的回歸系數(shù)相對較大，其值為 0.9527，這表明菜農(nóng)上一年所擁有的蔬菜種植規(guī)模對當年蔬菜種植的行為決策有很大影響，因此在短期內(nèi)，菜農(nóng)大幅度調(diào)整蔬菜種植面積的可能性很小。蔬菜生產(chǎn)成本InCt的回歸系數(shù)為-0.0829，說明當蔬菜生產(chǎn)資料的價格每增加1%時，蔬菜種植面積僅僅會減少0.0829%?；貧w系數(shù)的值較小表明生產(chǎn)資料的價格對蔬菜供給的彈性較小，同時也說明了生產(chǎn)成本對蔬菜供給的影響程度是有限的。

4 結論

本文利用我國蔬菜價格、上一年蔬菜種植面積以及生產(chǎn)資料價格的時間序列數(shù)據(jù)，對我國的蔬菜供給反應進行了實證分析，測度了其對蔬菜種植面積的影響程度。根據(jù)研究結果，本文得出以下結論：

①蔬菜種植面積對蔬菜價格的反應在短期內(nèi)較遲鈍，在長期較敏感。當蔬菜價格在短期內(nèi)發(fā)生突變時，蔬菜種植面積卻并不能迅速作出相應的調(diào)整，這就可能引起蔬菜供求出現(xiàn)短期失衡，損害菜農(nóng)和居民的利益。蔬菜供給反應在長期要比短期敏感得多，因為在長期，菜農(nóng)在生產(chǎn)過程中可能會有一個不斷學習與積累經(jīng)驗的過程，并以此來調(diào)整預期價格和蔬菜種植面積。短期供給彈性與長期供給彈性的懸殊，同時也說明了我國蔬菜種植面積對蔬菜價格的反應具有一定的時滯性。

②上一年的蔬菜種植面積對當期蔬菜種植面積的影響很大。這說明菜農(nóng)過去的種植選擇對當前的蔬菜生產(chǎn)決策有很大的影響。首先，蔬菜大棚、機械設備以及農(nóng)業(yè)用水電等設施的投資建設，都需要大量土地、資本、勞動等的投入，而且這些生產(chǎn)要素都已經(jīng)具有一定的資產(chǎn)專用性。其次，菜農(nóng)通過長期的種植行為積累下的蔬菜種植技術和經(jīng)驗已經(jīng)形成了一定的“路徑依賴”。因此，在短期內(nèi)改變菜農(nóng)的種植決策是很困難的。

③蔬菜生產(chǎn)成本對蔬菜種植面積的影響程度很小。說明蔬菜生產(chǎn)資料價格的變化對菜農(nóng)生產(chǎn)決策的影響很小。而且，生產(chǎn)資料價格時間序列的回歸系數(shù)比蔬菜價格的短期供給彈性還小，這說明當銷售價格與生產(chǎn)成本發(fā)生同比例變化時，蔬菜的銷售價格對種植面積的影響程度更大，菜農(nóng)會更多參考蔬菜價格來決定生產(chǎn)行為。因此，保障蔬菜的穩(wěn)定供給，要更多關注蔬菜價格的波動。

注釋：

①尹榮梁，劉書琪：《市場化條件下黑龍江省地產(chǎn)蔬菜供給反應實證分析》，載《商業(yè)經(jīng)濟》，2007（11）：14-18.

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[6]朱思柱，周曙東.基于擴展Nerlove模型的中國大豆供給反應彈性研究[J].大豆科學，2014（5）：752-758.

基金項目：2014年度河北省社會科學基金項目（HB14YJ066）“生鮮蔬菜價格恢復力研究”。

作者簡介：

郭娜（1976-），女，河北省辛集市人，河北經(jīng)貿(mào)大學商學院副教授，博士，主要研究方向為農(nóng)產(chǎn)品流通。閆英杰（1989-），男，河北省館陶縣人，河北經(jīng)貿(mào)大學碩士研究生，主要研究方向為農(nóng)產(chǎn)品流通。