市場風(fēng)險、價格預(yù)期與農(nóng)戶種植行為響應(yīng)——基于糧食主產(chǎn)區(qū)的實證

趙玉，嚴(yán)武

（1.東華理工大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，江西 南昌 330013；2.江西財經(jīng)大學(xué)金融管理國際研究院，江西 南昌 330013）

市場風(fēng)險、價格預(yù)期與農(nóng)戶種植行為響應(yīng)——基于糧食主產(chǎn)區(qū)的實證

趙玉1，2，嚴(yán)武2

（1.東華理工大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，江西 南昌 330013；2.江西財經(jīng)大學(xué)金融管理國際研究院，江西 南昌 330013）

在深化農(nóng)村改革的背景下，如何發(fā)揮市場在種植業(yè)資源配置中的決定作用和政府的引導(dǎo)作用是重要的現(xiàn)實問題。分析農(nóng)戶對價格機制的行為響應(yīng)是破題的關(guān)鍵。采用種植行為響應(yīng)模型檢驗了價格預(yù)期、農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶種植行為的影響。結(jié)果表明：農(nóng)戶會根據(jù)糧食價格、油料價格和化肥價格調(diào)整其種植行為，糧食價格預(yù)期增加1%，糧食種植面積約增加0.13%；油料價格預(yù)期增加1%，糧食種植面積約增加0.16%，有效灌溉面積約增加0.30%，化肥投入量約增加0.29%；化肥價格增加1%，糧食種植面積約減少0.08%，化肥投入量約減少0.20%。另外，農(nóng)戶會對農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險做出響應(yīng)，隨著市場風(fēng)險的增加，糧食種植面積、有效灌溉面積和化肥投入量都會減少，而非農(nóng)收入的增加會降低市場風(fēng)險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的沖擊。為了保障主產(chǎn)區(qū)糧食種植業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，政府應(yīng)該監(jiān)測并引導(dǎo)農(nóng)戶的價格預(yù)期、推廣糧油作物價格險和創(chuàng)新目標(biāo)收入制度，以完善糧食主產(chǎn)區(qū)的價格支持體系和利益補償機制。

糧食安全；市場風(fēng)險；價格預(yù)期；種植行為；糧食主產(chǎn)區(qū)

趙玉， 嚴(yán)武. 市場風(fēng)險、價格預(yù)期與農(nóng)戶種植行為響應(yīng)——基于糧食主產(chǎn)區(qū)的實證［J］. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究， 2016， 37（1）: 50-56.

Zhao Y， Yan W. Farmers’ planting responses to market risks and price expectations: An empirical analysis of major grain producing areas［J］. Research of Agricultural Modernization， 2016， 37（1）: 50-56.

糧食生產(chǎn)問題的實質(zhì)是價格問題。隨著農(nóng)業(yè)和農(nóng)村改革進(jìn)程的深入，農(nóng)產(chǎn)品和農(nóng)資價格較大幅度的波動將成為常態(tài)。農(nóng)產(chǎn)品價格的相對變化將引起種糧比較收益的變化，進(jìn)一步引起農(nóng)戶生產(chǎn)的項目種類、規(guī)模及要素投入的變動并影響到農(nóng)戶收入的穩(wěn)定和提高。糧食實現(xiàn)連增的背后是政策對價格的扭曲以及由此引起的要素配置扭曲和社會福利的下降。在深化農(nóng)村改革的背景下，如何發(fā)揮市場在糧食種植業(yè)資源配置中的決定作用和政府的引導(dǎo)作用是重要的現(xiàn)實問題。分析農(nóng)戶對價格機制的行為響應(yīng)是破題的關(guān)鍵。

從微觀層次上考察，農(nóng)戶生產(chǎn)行為響應(yīng)是一個相當(dāng)復(fù)雜的決策問題，它不僅受到自然條件、要素稟賦、農(nóng)業(yè)政策與制度、農(nóng)產(chǎn)品市場不確定性等一系列農(nóng)業(yè)經(jīng)營環(huán)境因素的影響，同時也受到生產(chǎn)者的農(nóng)業(yè)要素投入、生產(chǎn)技術(shù)、生產(chǎn)與消費習(xí)慣及因單產(chǎn)和價格變化引起的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益不確定性等微觀因素的影響［2］。在完全競爭市場條件下，理性的生產(chǎn)者在一定技術(shù)狀況下追求的是以預(yù)期產(chǎn)出、產(chǎn)品價格和生產(chǎn)成本三者構(gòu)成的預(yù)期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益的最大化，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)響應(yīng)在很大程度上也是一種在自然風(fēng)險條件下對產(chǎn)品價格變化的反應(yīng)［3］。

在有關(guān)農(nóng)民行為的相關(guān)研究中，一直存在斯科特-波普金論題，即 “生存小農(nóng)”和“理性小農(nóng)”的爭論。這場延續(xù)幾十年的爭論的關(guān)鍵點就是農(nóng)民對價格信號的行為響應(yīng)。韋伯分析了19世紀(jì)德國農(nóng)業(yè)工人面對市場激勵時的勞動供給行為，認(rèn)為小農(nóng)的供給曲線是不追求利益最大化，只追求代價最小化的“反常供給曲線”。但從最新文獻(xiàn)來看，現(xiàn)代農(nóng)戶會對市場刺激做出反應(yīng)，如農(nóng)戶在價格波動下往往根據(jù)預(yù)期價格做出最優(yōu)的種植決策［4］。Coyle等［5］和Hausman［6］使用上一個收割期到種植期的價格作為農(nóng)戶預(yù)期價格的代理變量，并使用全球產(chǎn)量響應(yīng)模型估計了作物種植面積和預(yù)期價格之間的關(guān)系，研究表明農(nóng)戶會根據(jù)預(yù)期價格調(diào)整種植行為。Abebe等［7］調(diào)查了埃塞俄比亞種植土豆農(nóng)戶的生產(chǎn)行為，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)要素市場波動在很大程度上促使當(dāng)?shù)剞r(nóng)民參加了訂單農(nóng)業(yè)，他們在種子采購和技術(shù)選擇上都試圖最小化所面臨的風(fēng)險。但農(nóng)戶面對價格信號時也存在非理性的一面，Hao等［8］研究了四川生豬價格的蛛網(wǎng)現(xiàn)象，以及價格對生豬養(yǎng)殖戶生產(chǎn)行為的影響，結(jié)果表明不同規(guī)模的養(yǎng)殖戶對價格信號的反應(yīng)存在顯著差異。價格或者說農(nóng)戶對價格的預(yù)期會影響農(nóng)戶的種植行為，農(nóng)戶往往根據(jù)價格預(yù)期調(diào)整種植面積［9］。

價格變量包含了諸如供給、需求、政策以及自然災(zāi)害等豐富的信息。在分析糧食生產(chǎn)時，有必要將價格變量加入到模型中。糧食生產(chǎn)既涉及糧食價格，同時也涉及到要素價格，但多數(shù)文獻(xiàn)并沒有考慮到價格的不確定性。在價格不確定性情境下，農(nóng)戶能對價格信號做出正確的響應(yīng)嗎？市場風(fēng)險會影響糧食種植面積嗎？如何根據(jù)農(nóng)戶的價格預(yù)期和市場風(fēng)險設(shè)計政策促進(jìn)糧食種植業(yè)的可持續(xù)發(fā)展？以上問題都是值得深入研究的。

1 概念框架和研究方法

1.1 市場風(fēng)險下的生產(chǎn)決策模型

與產(chǎn)量相比，種植面積在播種后不會受到天氣、蟲害、技術(shù)等因素的影響，更適合用以衡量農(nóng)戶的種植行為，同時，農(nóng)戶會根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品價格調(diào)整糧食的種植面積［10］。農(nóng)戶種植什么、種植多少等生產(chǎn)決策受到種糧經(jīng)濟效益的影響。Arnade和Kelch［11］在農(nóng)戶風(fēng)險中性的假設(shè)下給出了一個多產(chǎn)出利潤函數(shù)∏：

式中：y表示糧食產(chǎn)量，p表示糧食價格，w表示可變要素價格，x表示可變要素投入量，z表示其他控制變量，li表示作物i的種植面積，它的和受到總耕地面積S的約束。

現(xiàn)有文獻(xiàn)表明農(nóng)戶并非風(fēng)險中性的，農(nóng)戶種植行為會對市場風(fēng)險做出響應(yīng)，農(nóng)戶的非農(nóng)收入水平可以調(diào)節(jié)農(nóng)戶的風(fēng)險態(tài)度。糧食生產(chǎn)的周期性和價格的波動性導(dǎo)致農(nóng)戶做出種植決策時面臨著一個有風(fēng)險的市場。風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)民假說認(rèn)為農(nóng)民是風(fēng)險規(guī)避型的，風(fēng)險態(tài)度影響了農(nóng)戶的生產(chǎn)行為，而收入的增長可以弱化風(fēng)險規(guī)避態(tài)度［12］，但也有學(xué)者認(rèn)為收入增加并不影響農(nóng)戶的風(fēng)險規(guī)避態(tài)度［13］。本文將農(nóng)戶的收入分為非農(nóng)收入和農(nóng)業(yè)收入兩類，非農(nóng)收入越高，則農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險對農(nóng)戶生計影響越弱，從而對農(nóng)戶的種植行為影響越小。模型（1）-（2）并未考慮農(nóng)戶對市場風(fēng)險的態(tài)度，因此，本研究在馬克維茨均值-方差的決策分析框架下，將價格p視為隨機變量，同時考慮農(nóng)戶的市場風(fēng)險態(tài)度。模型（1）擴展如下期望效用函數(shù)：

式（3）展開后向量形式表述如下：

式中：Ωp表示價格協(xié)方差矩陣。在式（2）的約束下，構(gòu)建拉格朗日函數(shù)L來求解農(nóng)戶的市場風(fēng)險決策問題。

式中：α表示風(fēng)險態(tài)度參數(shù)，α大于0表示風(fēng)險偏好，α小于0表示風(fēng)險厭惡，α等于0表示風(fēng)險中性。參數(shù)λ表示耕地的影子價格。函數(shù)最大化的一階條件如下：

根據(jù)一階條件（6）、（7）和（8）得到?jīng)Q策變量作物i的最優(yōu)種植面積：

由此可知，最優(yōu)種植面積是農(nóng)產(chǎn)品期望價格、要素價格和農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險的函數(shù)。同理，最優(yōu)的要素投入x也是農(nóng)產(chǎn)品期望價格、要素價格和農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險的函數(shù)。

1.2 計量方法

在均值-方差的決策分析框架下，Haile等［4］給出了式（9）的計量方程：

式（10）為農(nóng)戶種植行為響應(yīng)方程，l表示農(nóng)戶的生產(chǎn)決策變量，N表示耕地上可種植的主要作物種類，p表示預(yù)期價格，Ω表示預(yù)期價格的方差-協(xié)方差矩陣的元素，用以衡量市場風(fēng)險，Z為控制變量，α、β、γ和θ為待估計參數(shù)。本研究在Haile等［4］的研究基礎(chǔ)上將方程拓展為式（11）：

參數(shù)γ用以衡量農(nóng)戶的風(fēng)險態(tài)度，根據(jù)風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)民理論，γjj預(yù)期符號為負(fù)。參數(shù)φ用以衡量農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)收入r對市場風(fēng)險影響的調(diào)節(jié)作用，根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)預(yù)期該參數(shù)的符號為正。糧食價格前的系數(shù)預(yù)期符號為正，而其他作物價格前的系數(shù)符號為負(fù)，則說明該作物與糧食作物在種植季節(jié)上存在沖突，而其他作物價格前的系數(shù)符號為正，則說明該作物與糧食作物之間可以套作和輪作。控制變量包括作為可變要素價格的代理變量化肥價格、時間變量（用以衡量與時間有關(guān)的農(nóng)業(yè)技術(shù)和供需變化對種植面積的影響）和區(qū)位變量（用以衡量資源稟賦、耕作制度和農(nóng)業(yè)政策對種植面積的影響）。農(nóng)戶根據(jù)價格預(yù)期而不是實際農(nóng)產(chǎn)品價格做出種植決策，但價格預(yù)期無法直接獲取。根據(jù)預(yù)期理論，假設(shè)農(nóng)戶當(dāng)期的價格預(yù)期等于上期的實際價格［9，14］。糧食價格方差、油料價格方差和糧油價格的協(xié)方差的計算借鑒了Liang等［15］的加權(quán)方法，市場風(fēng)險的代理變量用標(biāo)準(zhǔn)差表征。

1.3 數(shù)據(jù)來源

我國糧食主產(chǎn)區(qū)包括黑龍江、遼寧、吉林、內(nèi)蒙古、河北、山東、河南、江西、湖南、湖北、江蘇、安徽、四川13個省區(qū)，糧食產(chǎn)量占全國糧食總產(chǎn)量的75%，提供了全國70%的商品糧和95%的增產(chǎn)糧［16］。在糧食主產(chǎn)區(qū)大田作物中，農(nóng)戶主要種植糧食作物和油料作物，其中南方糧食主產(chǎn)區(qū)主要種植的油料作物為油菜，而北方主產(chǎn)區(qū)主要種植的油料作物為大豆和花生。糧食和油料價格采用能反映農(nóng)戶生產(chǎn)和銷售行為的生產(chǎn)價格指數(shù)，化肥價格采用能反映農(nóng)戶要素投入行為的化肥生產(chǎn)資料價格指數(shù)，采用2002年為基期的農(nóng)村CPI指數(shù)對農(nóng)民人均非農(nóng)就業(yè)收入做了平減。所有指標(biāo)均選用2003至2013年的樣本，共計143組數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫。

2 實證結(jié)果

為了使模型參數(shù)具有直觀的經(jīng)濟意義，對種植面積、價格預(yù)期和收入變量取對數(shù)。使用EViews軟件估計式（11）的參數(shù)。糧食和油料價格之間的相關(guān)系數(shù)為0.24，糧食和化肥價格之間的相關(guān)系數(shù)為0.37，油料和化肥價格之間的相關(guān)系數(shù)為0.11，可見變量之間的相關(guān)性并不嚴(yán)重。模型（11）將除價格因素外的農(nóng)業(yè)技術(shù)、糧食需求變化、資源稟賦、耕作制度和農(nóng)業(yè)政策等控制變量的影響作為不可觀測成分加以估計。根據(jù)Mundlak的研究［17］，當(dāng)不可觀測成分與解釋變量相關(guān)時，在估計不可觀測成分時采用固定效應(yīng)模型。考慮到價格與農(nóng)業(yè)政策、供需變化等因素的關(guān)聯(lián)，我們在估計參數(shù)時將式（11）視作固定效應(yīng)模型。

在隨機誤差項存在截面異方差和同期自相關(guān)的情況下，選擇White截面方法計算系數(shù)的協(xié)方差，得到了穩(wěn)健的估計量。表1給出了參數(shù)估計結(jié)果。為了保證結(jié)論的可靠性，我們分別將糧食種植面積替換成化肥投入量和有效灌溉面積，其他變量保持不變，參數(shù)估計結(jié)果也列入表1。糧食種植面積、灌溉面積和化肥投入量在空間和時間上的異質(zhì)性見圖1和圖2。

圖1 種植行為的地區(qū)差異Fig. 1 Regional differences of planting behaviors

圖1顯示各主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶種植行為存在明顯的差異。在13個糧食主產(chǎn)區(qū)中，河北省、黑龍江省、安徽省、山東省、河南省和四川省糧食種植面積高于主產(chǎn)區(qū)的平均水平。河北省、黑龍江省、江蘇省、安徽省、山東省和河南省的有效灌溉面積高于主產(chǎn)區(qū)的平均水平。河北省、江蘇省、安徽省、山東省、河南省和湖北省的化肥使用量高于主產(chǎn)區(qū)的平均水平。糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶種植行為的差異主要是由不同地區(qū)的耕作制度和資源稟賦差異造成的。

除此之外，糧食價格支持政策和收購政策在不同省份的差異也是造成農(nóng)戶種植行為地區(qū)差異的主要原因。這主要表現(xiàn)在不同省區(qū)最低收購價格政策覆蓋的品種不同。如早秈稻最低收購價格政策實施范圍主要包括湖北、湖南、江西和安徽；中晚稻最低收購價格政策實施范圍主要包括東北三省、四川、湖北、湖南、江西、安徽、河南和江蘇；小麥最低收購價格政策實施范圍主要包括河北、河南、山東、湖北、安徽和江蘇［17］。各省區(qū)之間甚至省區(qū)內(nèi)各縣市糧食直補的力度也不相同。國家在設(shè)計糧食直補政策時，充分考慮了地區(qū)的差異性。糧食風(fēng)險基金作為當(dāng)前糧食補貼政策主要的資金來源，與地方財力直接相關(guān)，而且中央撥付比例在不同地區(qū)間差異較大，這造成了地區(qū)間支持水平的不均衡。

圖2顯示糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶種植行為在時間上存在明顯差異。2003至2005年，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶種植積極性下降，2006年以后種植積極性有所提高，但2012、2013年又有所下降，主要表現(xiàn)為有效灌溉面積和化肥使用量的減少。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步、農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提高、糧食政策變化和供需變化等因素是種植行為在時間上表現(xiàn)出明顯差異的主要原因。

圖2 種植行為的時間差異Fig. 2 Time differences of planting behaviors

2006、2007年發(fā)生了世界性的糧食危機，由于糧食短缺，部分糧食主產(chǎn)國甚至禁止糧食出口，從而人為地加劇了糧食市場需求大于供給的局面。與此同時，中國糧食出現(xiàn)了連續(xù)增產(chǎn)，國內(nèi)糧食價格出現(xiàn)了下行壓力，為了保障糧食安全，中國加大了對糧食生產(chǎn)的支持力度，如在2005年啟動了水稻最低收購價預(yù)案，在2006年啟動了小麥和水稻最低收購價預(yù)案，因此，2005、2006年農(nóng)戶的糧食種植行為出現(xiàn)了較明顯地反轉(zhuǎn)。國家在2008年和2011年兩次大幅提升了水稻的最低收購價。從圖2中可以看出，這兩個年份的化肥使用量出現(xiàn)明顯的增加。但價格支持政策對糧食生產(chǎn)的邊際貢獻(xiàn)并不一定總是正的，當(dāng)最低收購價格不能使糧食種植業(yè)的比較收益高于其他行業(yè)時，農(nóng)戶的糧食生產(chǎn)積極性就會下降，這在圖2中的2008、2009年和2012、2013年表現(xiàn)較為明顯。

另外，受到頁巖氣革命的影響，全球生物質(zhì)能源價格下跌導(dǎo)致工業(yè)用糧油作物需求的下降，同時與化石能源相關(guān)的生產(chǎn)資料價格下滑則刺激了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，這導(dǎo)致了2012年以來國際糧食市場供給大于需求的狀況。根據(jù)聯(lián)合國糧食與農(nóng)業(yè)組織2015年2月5日發(fā)布的《谷物供求簡報》，2014年國際糧食作物價格已經(jīng)下跌至2010年以來的最低點。從圖2中2012、2013年曲線的走勢可知，近年來供給大于需求的局面已經(jīng)對我國主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)造成了負(fù)面沖擊。

表1的估計結(jié)果顯示，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶能夠?qū)r格信號做出響應(yīng)。糧食價格預(yù)期增加1%，糧食種植面積約增加0.13%；油料價格預(yù)期增加1%，糧食種植面積約增加0.16%，有效灌溉面積約增加0.30%，化肥使用量約增加0.29%；化肥價格增加1%，糧食種植面積約減少0.08%，化肥使用量約減少0.19%。糧食價格預(yù)期和油料價格預(yù)期對糧食種植面積的影響均為正，主要是因為主產(chǎn)區(qū)普遍存在糧油套作或糧油輪作的農(nóng)作制度，這使得主產(chǎn)區(qū)的油料并非糧食的完全替代作物。要素價格的增加降低了要素的投入，而農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)期的增加會刺激農(nóng)戶擴大生產(chǎn)和增加投入。Haile等［4］對全球糧食種植面積的研究也表明，化肥價格的增加或者糧食價格的下降都會導(dǎo)致糧食耕地面積的減少。

表1中市場風(fēng)險前的系數(shù)為負(fù)，這表明糧油市場風(fēng)險的增加會導(dǎo)致糧食種植面積的減少，同時導(dǎo)致糧食主產(chǎn)區(qū)有效灌溉面積減少，化肥使用量下降，這一結(jié)果與Liang等［15］的研究結(jié)果類似，說明農(nóng)戶是風(fēng)險厭惡的。非農(nóng)收入對糧油市場風(fēng)險的作用具有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)，農(nóng)戶非農(nóng)收入越高，糧油市場風(fēng)險對他的種植行為影響越低。但這也意味著糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶在規(guī)避市場風(fēng)險時，會通過降低在糧油種植業(yè)上的投入，轉(zhuǎn)而追逐在非農(nóng)業(yè)經(jīng)營方面的收益。市場風(fēng)險導(dǎo)致了糧食主產(chǎn)區(qū)非農(nóng)業(yè)投入對農(nóng)業(yè)投入的擠占，從而不利于糧食種植業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

表1 農(nóng)戶種植行為響應(yīng)方程的估計結(jié)果Table1 Estimated results of farmers’ planting behavior response equations

表2給出了行為響應(yīng)方程殘差項的面板單位根統(tǒng)計值和相應(yīng)的概率。檢驗結(jié)果在1%的顯著水平下拒絕了共同單位根和個體單位根的原假設(shè)。這表明三個行為響應(yīng)方程都是穩(wěn)定的，所估計的參數(shù)是有意義的，據(jù)此得出的結(jié)論也是可靠的。

表2 種植行為響應(yīng)方程穩(wěn)定性檢驗結(jié)果Table2 Stationary test results of farmers planting behavior response equations

受到微觀數(shù)據(jù)資料的限制，我們在實證研究中并未討論影響農(nóng)戶價格預(yù)期的因素。預(yù)期是從價格信號到農(nóng)戶行為決策的紐帶。通過綜述現(xiàn)有文獻(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)前有關(guān)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營問題的研究多在結(jié)構(gòu)方面展開，而忽視對農(nóng)戶市場心理的微觀研究。在預(yù)期理論框架下運用行為經(jīng)濟學(xué)理論分析中國農(nóng)戶行為的文獻(xiàn)還非常少。如何根據(jù)糧農(nóng)的市場預(yù)期等心理認(rèn)知設(shè)計政策或制度以促進(jìn)糧食種植業(yè)可持續(xù)發(fā)展是值得進(jìn)一步深入研究的。

3 結(jié)論與政策啟示

3.1 結(jié)論

本研究采用種植行為響應(yīng)模型檢驗了農(nóng)戶價格預(yù)期、農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶種植行為的影響，并得到以下主要結(jié)論：

1）農(nóng)戶是理性的，會對市場刺激做出正確反應(yīng)。現(xiàn)階段糧食主產(chǎn)區(qū)不存在反常的糧食供給曲線。糧油價格預(yù)期的上漲會增加糧食的種植面積。總體來看，相比糧食作物，油料作物的市場化程度更高，因此，農(nóng)戶對油料價格更敏感，能夠根據(jù)油料價格預(yù)期做出正確的生產(chǎn)決策，如農(nóng)戶能夠根據(jù)油料價格預(yù)期的增減，決定灌溉面積的大小和化肥用量的多少。題中之義在于政府可以根據(jù)農(nóng)戶對糧油作物的價格預(yù)期引導(dǎo)糧食種植業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

2）當(dāng)農(nóng)戶面對糧食市場風(fēng)險時，會通過縮小糧食種植面積和降低生產(chǎn)要素投入來規(guī)避風(fēng)險。收益和損失是市場風(fēng)險的兩面。潛在的市場損失不利于主產(chǎn)區(qū)糧食種植業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。因此，如何保障農(nóng)戶在市場風(fēng)險中獲得收益規(guī)避損失是值得政府部門思考的問題。

3）收入的多元化會改變風(fēng)險條件下農(nóng)戶的種植決策。非農(nóng)收入越高，農(nóng)戶抵御市場風(fēng)險的能力越強，農(nóng)戶追逐風(fēng)險收益的行為就越明顯。非農(nóng)收入的增長是糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶增收的重要途徑。但非農(nóng)收入越高，說明農(nóng)戶投入到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的要素越多，從而不利于主產(chǎn)區(qū)糧食種植業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。糧食安全和農(nóng)民增收都與農(nóng)民這一社會群體有關(guān)，是同一問題的兩個方面，二者既相互影響又相互促進(jìn)［19］。如何在糧食安全和農(nóng)戶增收兩個目標(biāo)之間找到平衡點也是值得政府部門思考的問題。

3.2 政策啟示

1）幫助農(nóng)戶形成正確的價格預(yù)期，通過引導(dǎo)農(nóng)戶的價格預(yù)期來調(diào)節(jié)糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶的種植行為，實現(xiàn)農(nóng)戶的有序生產(chǎn)。糧食宏觀調(diào)控機制在發(fā)揮重要作用的同時，逐步暴露出諸如市場的作用不斷弱化、調(diào)控政策的保障力和執(zhí)行力出現(xiàn)下降趨勢以及政策調(diào)整滯后于市場化形勢的發(fā)展等問題［20］。解決這些問題的關(guān)鍵在于重視農(nóng)戶的心理訴求、分析農(nóng)戶價格預(yù)期的微觀機制。政府在設(shè)計調(diào)控政策時，并未充分考慮政策對農(nóng)戶市場預(yù)期的影響，從而容易對市場造成過度干預(yù)。政府應(yīng)借鑒歐美的經(jīng)驗，利用農(nóng)村固定觀察點長期跟蹤監(jiān)測糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶的心理預(yù)期，特別是農(nóng)戶的價格預(yù)期，根據(jù)農(nóng)戶的預(yù)期及時調(diào)整相關(guān)政策。相關(guān)部門在今后制定糧食目標(biāo)價格時，也應(yīng)該參考農(nóng)戶的價格預(yù)期，從而更好地引導(dǎo)農(nóng)戶的種植行為。

2）分品種推廣糧油作物價格險以完善糧食價格支持政策，通過糧油作物價格保險來降低市場風(fēng)險對農(nóng)戶種植行為的沖擊。價格保險是市場化風(fēng)險管理的有效手段，同時也是價格支持政策的一部分。但我國近十年的相關(guān)政策體系中，主要在運用最低收購價和收儲政策等調(diào)控工具。在農(nóng)業(yè)政策保險方面，推廣的險種也主要是產(chǎn)量險，價格險的保險標(biāo)的仍限于蔬菜、生豬等農(nóng)產(chǎn)品，實施范圍主要集中于北京、上海等少數(shù)試點地區(qū)。政策工具低效、市場手段貧乏是現(xiàn)階段糧食價格支持政策存在的主要問題。歐美國家相關(guān)支持政策演變邏輯表明，采取保險方式支持農(nóng)業(yè)發(fā)展是大勢所趨，這是一種減少要素配置扭曲的市場化途徑［21］。在東北三省和內(nèi)蒙古大豆目標(biāo)價格試點的基礎(chǔ)上，應(yīng)將糧油作物價格保險作為目標(biāo)價格制度的有效補充加以試點，并逐步向其他主產(chǎn)區(qū)推廣。

3）創(chuàng)新目標(biāo)收入制度，完善主產(chǎn)區(qū)糧食種植業(yè)的利益補償機制。糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)收入下降的主要原因是由于農(nóng)業(yè)特別是種植業(yè)比較收益低于非農(nóng)產(chǎn)業(yè)造成的。而隨著國土主體功能區(qū)規(guī)劃的實施，糧食主產(chǎn)區(qū)種植業(yè)的生產(chǎn)要素將進(jìn)一步流失。平衡農(nóng)戶增收和糧食安全兩個目標(biāo)的關(guān)鍵在于合理補償主產(chǎn)區(qū)的糧食種植業(yè)，使種植業(yè)比較收益不低于農(nóng)民工所從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的平均水平。政府應(yīng)綜合運用稅收和政策性收入保險工具，將主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)和農(nóng)戶收入掛鉤，創(chuàng)新目標(biāo)收入制度，并將其作為主產(chǎn)區(qū)現(xiàn)有利益補償機制的補充。這樣既可以保障農(nóng)戶非農(nóng)收入的增加，調(diào)動了農(nóng)戶的生產(chǎn)積極性，同時又可借助民間資本的力量減輕政府的財政壓力。

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（責(zé)任編輯：王育花）

Farmers’ planting responses to market risks and price expectations: An empirical analysis of major grain producing areas

ZHAO Yu1，2， YAN Wu2
（1. College of Economics & Management， East China Institute of Technology， Nanchang， Jiangxi 330013， China； 2. International Institute for Financial Studies， Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang， Jiangxi 330013， China）

With the deepening of rural reform， it becomes an important and realistic problem about how to realize the market and government functions on the allocation of agricultural resources. The key to solving the problem is the analysis on how farmers react to price changes. Applying the planting behavior response model， this paper analyzed the impact of price expectations and agricultural market risks on grain farmers’ planting responses. Results show that farmers will adjust their planting behaviors according to the grain， oilseed and fertilizer prices. When the expected grain price increases by 1%， the expected planting area will increase by 0.13%. When expected oilseed price increases by 1%， the expected grain planting area will increase by 0.16%， the effective irrigation area will increase by 0.30% and fertilizer input will increase by about 0.29%. When fertilizer prices increase by 1%， grain planting area will decrease by 0.08% and fertilizer input will decrease by about 0.20%. In addition， farmers will respond to the agricultural market risks. With the increased exposure to market risks， grain planting area， effective irrigation area， and fertilizer input will decrease. But the increase of nonagricultural income will reduce the impact of market risks on agricultural production. In order to ensure the sustainable development of the main grain crops， the Government should monitor and guide farmers’ price expectations， promote price insurance of crops and target income system， and to perfect the price support system and the benefit compensation mechanism of major grain producing areas.

grain security； market risks； price expectations； planting behaviors； major grain producing areas

“誰來種地？怎么種地？種什么？”已成為亟待回答的重大現(xiàn)實問題。2013年統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)村人口首次低于城市人口。農(nóng)村嚴(yán)重的老齡化和精壯勞動力外流使得老弱婦孺成為種糧主力。我國城市人口不斷增多，目前城市常住人口總數(shù)是6.22億人，城市化率以年均0.8%的速度增長，大批農(nóng)民工進(jìn)城后由糧食生產(chǎn)者轉(zhuǎn)變?yōu)榧Z食消費者，城市人口每年大約增加1 100萬人。農(nóng)村空心化逐漸演化為土地、產(chǎn)業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施的空心化。依靠老弱婦孺支撐的種植業(yè)如何滿足這些不斷增加的糧食需求，才是真正令人頭疼的問題［1］。農(nóng)村青壯年勞動力大多外出務(wù)工導(dǎo)致農(nóng)業(yè)勞動力素質(zhì)下降，留守的勞動力接受新知識、新技術(shù)的能力相對偏弱，勞動技能提高難度大，影響糧食新品種和配套栽培技術(shù)推廣應(yīng)用，制約糧食科技水平的提升。《全國新增1 000億斤糧食生產(chǎn)能力規(guī)劃（2009-2020年）》文件顯示，受到來自要素和產(chǎn)品兩個市場的沖擊，一些地區(qū)已出現(xiàn)糧食生產(chǎn)口糧化、兼業(yè)化勢頭。

National Natural Science Fundation of China （71503038）； China Postdoctoral Science Foundation Funded Project （2015M570564）；Jiangxi Postdoctoral Scientifi c Research Project （2015KY55）.

ZHAO Yu， E-mail: zyzyonly@ecit.edu.cn.

14 May， 2015； Accepted 21 August， 2015

F304.2

A

1000-0275（2016）01-0050-07

10.13872/j.1000-0275.2015.0175

國家自然科學(xué)基金項目（71503038）；中國博士后科學(xué)基金資助項目（2015M570564）；江西省博士后科研擇優(yōu)資助項目（2015KY55）。

趙玉（1982-），男，河北辛集人，博士，副教授，主要從事價格理論、風(fēng)險管理等研究，E-mail: zyzyonly@ecit.edu.cn；嚴(yán)武（1958-），男，江西撫州人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事資產(chǎn)定價、風(fēng)險管理等研究，E-mail：ywjxcd@163.com。

2015-05-14，接受日期：2015-08-21