張?jiān)婌n，文浩楠，楊艷濤※

(1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所，北京 100081； 2.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，北京 100026)

0 引言

玉米是我國當(dāng)前最大的糧食品種，是重要的糧食作物、飼料作物和工業(yè)原料，具有需求彈性大、產(chǎn)業(yè)鏈條長、國內(nèi)外市場關(guān)聯(lián)程度高的特點(diǎn)[1]。近年來隨著玉米收儲制度的改革，種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的持續(xù)推進(jìn)，國內(nèi)玉米供需形勢發(fā)生了較大的變化。玉米播種面積持續(xù)減少，已降至2013—2014年的水平。玉米總產(chǎn)量持續(xù)下降，由2015年的2.65億t下降到2018年的2.57億t。由于畜禽養(yǎng)殖和深加工行業(yè)需求體量巨大且剛性增長基礎(chǔ)牢固，玉米產(chǎn)需缺口逐年擴(kuò)大。伴隨臨儲拍賣速度加快，玉米庫存消費(fèi)比已經(jīng)降至19%左右，逼近安全紅線，國內(nèi)玉米供求形勢趨緊。據(jù)國家糧油信息中心預(yù)計(jì)， 2018/2019年度國內(nèi)玉米產(chǎn)需缺口為2 560萬t。為了防止玉米產(chǎn)需缺口的進(jìn)一步拉大， 2019年“中央一號文件”指出要穩(wěn)定國內(nèi)玉米生產(chǎn)，保障國內(nèi)玉米供給。

東北地區(qū)是我國最大的玉米商品糧基地、傳統(tǒng)的玉米調(diào)出省份，也是臨時收儲制度改革的執(zhí)行區(qū)域。臨儲制度取消后東北地區(qū)玉米總產(chǎn)量由2015年的1.18億t下降到2018年的1.13億t，總產(chǎn)量下降比例占全國下降比例的70%。東北地區(qū)玉米供給穩(wěn)定與否直接關(guān)系到國內(nèi)玉米供給安全。目前我國正處于玉米供求關(guān)系趨勢逆轉(zhuǎn)時期，臨儲政策取消后農(nóng)戶種植意愿存在不確定性[2-4]，因此探究玉米供給反應(yīng)的動態(tài)過程，對了解玉米供給特征，保障國內(nèi)玉米供給安全具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

圖1 2000/01—2018/19市場年度中國玉米生產(chǎn)量與消費(fèi)量數(shù)據(jù)來源：國家糧油信息中心

1 文獻(xiàn)回顧

農(nóng)產(chǎn)品供給反應(yīng)是播種面積或產(chǎn)出對價格及其他相關(guān)因素的反應(yīng)。Nerlove(1956)基于適應(yīng)性預(yù)期理論對一年生農(nóng)產(chǎn)品供給反應(yīng)作出研究，最先將動態(tài)分析方法應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品供給的研究中。Nerlove的適應(yīng)性預(yù)期模型對蛛網(wǎng)模型的預(yù)期假設(shè)進(jìn)行了修正，它假設(shè)農(nóng)戶在生產(chǎn)中存在學(xué)習(xí)過程，認(rèn)為農(nóng)戶對預(yù)期價格的形成不僅僅依賴上一期的市場價格，而是會綜合考慮以往各期的價格進(jìn)行生產(chǎn)決策[5]。目前Nerlove適應(yīng)性預(yù)期模型在估計(jì)農(nóng)產(chǎn)品供給反應(yīng)中應(yīng)用比較廣泛。在過去的幾十年中，學(xué)者們不斷對供給反應(yīng)模型進(jìn)行補(bǔ)充完善，將其他影響因素引入模型。

國內(nèi)學(xué)者在借鑒改進(jìn)Nerlove供給反應(yīng)模型的基礎(chǔ)上，對不同農(nóng)產(chǎn)品的供給反應(yīng)展開了大量的研究，研究對象從糧食作物[6]、經(jīng)濟(jì)作物到畜牧產(chǎn)品均有涉及。針對玉米供給反應(yīng)的研究，王宏(2010)依據(jù)1988—2006年中國玉米播種面積和市場價格的時間序列數(shù)據(jù)，測算出我國玉米播種面積對價格的反應(yīng)程度短期較小長期較大，玉米供給對價格的反應(yīng)存在滯后性[7]。張明楊(2014)通過建立12個玉米主產(chǎn)省省際面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在土地資源相對有限的情況下，農(nóng)戶對玉米未來相對凈收益的預(yù)期及以往的播種決策是決定農(nóng)戶玉米播種面積的重要因素[8]。錢文榮(2015)將我國12個玉米主產(chǎn)省作為研究整體，發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)玉米單產(chǎn)價格彈性高于種植面積價格彈性[9]。邵飛(2011)將全國玉米分為3個生產(chǎn)區(qū)域，從面積和單產(chǎn)兩個維度計(jì)算玉米供給的彈性，發(fā)現(xiàn)面積價格彈性優(yōu)于單產(chǎn)價格彈性[10]。方燕(2016)將玉米分為東北產(chǎn)區(qū)、黃淮海產(chǎn)區(qū)、南方丘陵山區(qū)，以2008年為時間分界對比臨儲政策實(shí)施前后玉米供給反應(yīng)的變化，發(fā)現(xiàn)東北產(chǎn)區(qū)受政策托底影響增強(qiáng)了玉米價格對玉米種植面積和產(chǎn)量的影響[11]。

根據(jù)已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)目前大多數(shù)研究都是在國內(nèi)玉米供給充足時期，但國內(nèi)玉米已經(jīng)由階段性供過于求轉(zhuǎn)變?yōu)殡A段性供給緊缺，在當(dāng)前國內(nèi)玉米供給緊缺的新形勢下，如何提高農(nóng)戶種植積極性，保障國內(nèi)玉米供給尤為重要。因此，文章在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，選取玉米臨時收儲政策改革省份(遼寧、吉林、黑龍江、內(nèi)蒙古)，綜合考慮競爭作物價格、生產(chǎn)成本、自然風(fēng)險及政策等因素，利用Nerlove模型對玉米供給反應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析，探究當(dāng)前新形勢下影響玉米供給的因素，為穩(wěn)定國內(nèi)玉米生產(chǎn)提供有針對性的政策參考。

2 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

2.1 模型設(shè)定

(1)

(2)

(3)

(4)

由(1)(2)(4)整理得到簡化的Nerlove供給反應(yīng)方程為：

At=π0+π1Pt-1+π2At-1+π3Zt+vt

(5)

式(5)中，π0=λα0，π1=λα1，π2=-λ+1，π3=λα2，vt=λμt

由于糧食產(chǎn)量受到諸多客觀因素的影響，為避免不可控因素的影響，本文選取玉米播種面積作為因變量，更能反映農(nóng)戶自身種植行為的選擇。根據(jù)東北主產(chǎn)區(qū)玉米生產(chǎn)特點(diǎn)，供給反應(yīng)模型中其他外生變量具體變量確定如下。

大豆價格：由于地區(qū)資源條件等限制，在東北地區(qū)大豆與玉米互為競爭性作物，近年來農(nóng)業(yè)供給側(cè)調(diào)整鼓勵農(nóng)戶增加大豆種植面積，大豆的價格高低對農(nóng)戶種植決策產(chǎn)生影響，因此本文將滯后一期大豆市場價格納入模型。玉米生產(chǎn)成本：指物質(zhì)與服務(wù)費(fèi)用及人工成本的總合，不包含土地成本。自然風(fēng)險：由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的弱質(zhì)性，農(nóng)戶在生產(chǎn)時會選擇調(diào)整播種面積來規(guī)避風(fēng)險，本文用滯后一期受災(zāi)率來代表當(dāng)期玉米種植的自然風(fēng)險，受災(zāi)率為當(dāng)?shù)厥転?zāi)面積與當(dāng)?shù)乜偛シN面積的比值。臨時收儲政策虛擬變量：根據(jù)玉米臨時收儲政策實(shí)施時間為2008年到2016年，因此本文將2008—2016年D值設(shè)為1，其余年份均為0。此外本文根據(jù)適應(yīng)性預(yù)期理論將滯后二期玉米市場價格引入模型。

如某年一個中午，單位組織沙漠徒步，在一條大河中間，一個女同事被急流沖倒，盡管沒有被卷走，其他同事齊聲驚叫，有的甚至穿著鞋子跳入河中，奮力施救，而他卻爆發(fā)出一陣刺耳的笑聲。那種笑，在烈日之下，讓人渾身打顫。還有一個冬天，單位組織掃雪，在寒風(fēng)凜冽、雪粒橫飛的馬路上，一個騎摩托車的人，因?yàn)檐囁偬於さ?，滑出十多米遠(yuǎn)。雖然有些滑稽，但這個同事爆發(fā)出來的笑，在我和其他同事的耳朵里，卻有些毛骨悚然。

由于Nerlove模型中解釋變量包含因變量和價格的滯后項(xiàng)，為了避免序列自相關(guān)和多重共線性。將變量進(jìn)行對數(shù)化處理確保殘差項(xiàng)同方差且服從正態(tài)分布，并且可以直接根據(jù)系數(shù)得出供給彈性。本文借鑒擴(kuò)展的Nerlove供給反應(yīng)模型，構(gòu)建的研究玉米供給反應(yīng)模型表示如下：

lnAt=π0+π1lnPt-1+π2lnPt-2+π3lnAt-1+π4lnSPt-1+π5lnC+π6NR+π7D+vt

(6)

式(6)中，被解釋變量At為t期玉米的播種面積，解釋變量At-1為玉米滯后一期的播種面積，Pt-1為滯后一期玉米市場價格，Pt-2為滯后二期玉米市場價格，SPt-1為滯后一期大豆價格、C為玉米生產(chǎn)成本、NR為自然風(fēng)險、D為代表臨時收儲政策的虛擬變量。

2.2 數(shù)據(jù)說明

該文采用1999—2017年東北地區(qū)(遼寧省、吉林省、黑龍江省、內(nèi)蒙古自治區(qū))玉米生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù)。其中作物播種面積、受災(zāi)面積及總播種面積來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，玉米市場價格、生產(chǎn)成本及大豆市場價格來源于《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益年鑒匯編》。由于2018年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中對2007—2017年的玉米播種面積進(jìn)行修訂，但除2017年對各省份進(jìn)行修訂外其他年份(2007—2016年)的各省玉米播種面積均為未修訂數(shù)值，該文根據(jù)相應(yīng)年份全國修訂幅度對各省玉米種植面積進(jìn)行修訂。

3 實(shí)證結(jié)果及討論

3.1 實(shí)證結(jié)果

由于供給反應(yīng)模型是動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，模型中包含因變量的滯后項(xiàng)作為自變量，導(dǎo)致自變量與誤差項(xiàng)相關(guān)，造成模型內(nèi)生性問題。若采用標(biāo)準(zhǔn)面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)，會得到有偏的、非一致的參數(shù)估計(jì)值。為解決模型自身內(nèi)生性問題，Arellano和Bond提出廣義矩估計(jì)，即差分GMM估計(jì)方法，對估計(jì)方程進(jìn)行一階差分去掉固定效應(yīng)的影響，然后用一組滯后解釋變量作為工具變量。但由于差分GMM存在弱工具變量的問題，Arellano 和Blundell等人提出系統(tǒng)GMM估計(jì)方法，該方法同時結(jié)合了差分方程和水平方程對模型進(jìn)行估計(jì)，除了設(shè)置差分方程相應(yīng)變量的工具變量之外，還增加了一組滯后差分變量作為水平方程相應(yīng)變量的工具變量。因此該文采用系統(tǒng)GMM方法，利用Stata14.0對模型進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果如表1所示。

表1 玉米播種面積動態(tài)供給反應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

變量名稱回歸系數(shù)Z值常數(shù)項(xiàng)C0.5431.53滯后一期玉米播種面積lnAt-10.855???13.24滯后一期玉米市場價格lnPt-10.599???6.62滯后二期玉米市場價格lnPt-2-0.243??-2.16滯后一期大豆價格lnSPt-1-0.051??-2.20生產(chǎn)成本lnC-0.084-0.96自然風(fēng)險NR-0.089?-1.69政策虛擬變量D-0.115???-3.62 注:?、??、??? 分別表示回歸系數(shù)的顯著水平為10%、5%、1%

根據(jù)回歸結(jié)果，玉米供給反應(yīng)模型為：

lnAt=0.54+0.6lnPt-1-0.24lnPt-2+0.86lnAt-1-0.05lnSPt-1-0.08lnC-0.09NR-0.12D+vt

(7)

3.2 模擬結(jié)果的分析

(1)滯后一期的玉米市場價格對玉米播種面積有顯著的正向促進(jìn)作用，滯后期價格對種植決策的影響依次遞減。前一期玉米市場價格越高，生產(chǎn)者會傾向于增加當(dāng)期玉米播種面積。滯后二期的玉米市場價格估計(jì)系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，絕對值小于滯后一期市場價格的估計(jì)系數(shù)，說明滯后二期的價格對農(nóng)戶當(dāng)期種植決策會產(chǎn)生影響但是影響小于滯后一期的價格，且由于農(nóng)產(chǎn)品市場價格存在大小年，市場價格對農(nóng)戶決策的影響存在周期性。

(2)滯后一期的玉米播種面積對該期玉米種植決策具有顯著的正向影響。前期播種面積的回歸系數(shù)為0.855。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)容易受到資源條件限制，因此前期的播種面積是影響生產(chǎn)決策最重要的影響因素。東北地區(qū)是傳統(tǒng)玉米種植基地，玉米播種面積大、生產(chǎn)地集中，農(nóng)戶調(diào)整播種面積和種植結(jié)構(gòu)的難度較大，農(nóng)戶種植習(xí)慣不容易發(fā)生改變，農(nóng)戶生產(chǎn)存在慣性。

(3)滯后一期大豆價格、自然風(fēng)險及臨時收儲制度都對玉米播種面積具有顯著的負(fù)向影響。大豆價格每上漲1%玉米播種面積就會下降0.05%，隨著農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性調(diào)整，當(dāng)大豆市場價格升高農(nóng)戶會傾向減少玉米種植。自然風(fēng)險降低了農(nóng)戶玉米種植意愿，自然風(fēng)險每上升1%玉米播種面積就會下降0.09%，農(nóng)戶在種植選擇時會通過減少播種面積規(guī)避自然風(fēng)險。臨時收儲制度的虛擬變量回歸系數(shù)為-0.115，這與預(yù)期不相符。在實(shí)際實(shí)施過程中，一方面由于臨時收儲政策存在一定弊端，收儲細(xì)則不完善，收購企業(yè)在玉米定價上有較大的操作空間，收購標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置較高，扣水扣雜由收購企業(yè)單方面決定，臨時收儲過程中因水分等問題存在限收拒收、壓級壓價的現(xiàn)象，農(nóng)戶直接從政策中獲得收益有限。另一方面，臨儲政策的實(shí)施間接抬高了土地租金，對農(nóng)戶生產(chǎn)積極性產(chǎn)生一定影響。

(4)生產(chǎn)成本的變化對農(nóng)戶玉米種植決策的影響并不顯著。由于東北地區(qū)資源條件限制，玉米易于管理且產(chǎn)量相對穩(wěn)定，適應(yīng)當(dāng)?shù)胤N植。課題組在對農(nóng)戶實(shí)地調(diào)研中也發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)成本的變化對農(nóng)戶種植決策的影響并不是非常明顯，即使生產(chǎn)資料成本上漲，農(nóng)戶也會保持一定的玉米種植面積。

4 研究結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

該研究利用1999—2017年東北三省一區(qū)省級面板數(shù)據(jù)，基于Nerlove模型構(gòu)建玉米動態(tài)供給反應(yīng)模型，通過實(shí)證研究得到以下結(jié)論。

(1)玉米種植面積受到滯后期價格的影響，但農(nóng)戶在短期內(nèi)不能及時對市場價格變動作出生產(chǎn)決策調(diào)整，玉米恢復(fù)正常供給還需要一段時期的調(diào)整。

(2)過去幾年玉米臨時收儲制度在實(shí)施過程中對農(nóng)戶生產(chǎn)積極性的影響有限。

(3)由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的弱質(zhì)性，玉米生產(chǎn)者傾向于減少種植面積來規(guī)避自然風(fēng)險。

4.2 政策建議

基于以上研究結(jié)論，結(jié)合課題組在東北地區(qū)實(shí)地調(diào)研情況，該研究為穩(wěn)定我國玉米生產(chǎn)，保障國家糧食安全，提出如下建議。

(1)積極搭建玉米產(chǎn)銷協(xié)作平臺，加強(qiáng)市場價格信息平臺建設(shè)。構(gòu)建玉米生產(chǎn)者與加工企業(yè)利益聯(lián)接機(jī)制，鼓勵加工企業(yè)與農(nóng)戶、合作社直接對接，減少流通環(huán)節(jié)。建立健全產(chǎn)區(qū)內(nèi)部玉米價格收集、分析及發(fā)布渠道，加強(qiáng)玉米生產(chǎn)者及時獲取市場信息的能力。加快玉米全產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)建設(shè)，使生產(chǎn)者能夠準(zhǔn)確了解市場供求情況，合理引導(dǎo)農(nóng)戶對市場做出預(yù)期。鼓勵加工企業(yè)與農(nóng)戶合作共建倉儲設(shè)施，實(shí)現(xiàn)“藏糧于民”，同時規(guī)避新玉米集中上市導(dǎo)致玉米價格降低對農(nóng)戶利益造成的損害。

(2)保持“價補(bǔ)分離”政策的穩(wěn)定性，進(jìn)一步完善生產(chǎn)者補(bǔ)貼機(jī)制。政府要制定長期有效的政策，堅(jiān)持玉米市場定價加補(bǔ)貼的方向，保持政策的連續(xù)性和穩(wěn)定性。生產(chǎn)者補(bǔ)貼應(yīng)向玉米優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)傾斜，明確補(bǔ)貼對象、補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)和補(bǔ)貼方式，確保生產(chǎn)者補(bǔ)貼發(fā)放到玉米種植戶手中，保障玉米種植者收益的穩(wěn)定。

(3)加大農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入，建立健全農(nóng)業(yè)保險制度。加強(qiáng)田間基礎(chǔ)設(shè)施完善與改造，通過農(nóng)業(yè)配套設(shè)施建設(shè)、科技創(chuàng)新投入，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。完善農(nóng)業(yè)保險機(jī)制，合理農(nóng)業(yè)重大災(zāi)害保險認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，推動成本保險和收入保險試點(diǎn)，增強(qiáng)玉米生產(chǎn)者抗災(zāi)防災(zāi)的能力。