我國水稻播種面積影響因素的實證研究

【摘要】自2003年糧食播種面積達到歷史最低點以來，我國對糧食安全問題的關注度進一步提高。稻谷不僅是我國主要糧食作物與口糧之一，且是世界主要的口糧之一，其安全更是糧食安全的重中之重，確保一定的水稻播種面積是保證糧食安全的重要途徑之一，因此對水稻播種面積的研究具有重要的現實意義。文章運用1990-2015年的數據，構建了Nedove供給模型的拓展模型，用來分析我國水稻播種面積的主要影響因素，實證結果表明，稻谷種植面積具有滯后效應，農戶水稻播種面積的調整對稻谷出售價格具有時滯性，非農就業機會對播種面積具有顯著影響，2004年及以后政府農業政策的完善有利于水稻播種面積的增加，而成本、農業技術對播種面積沒有顯著的影響，且小麥對水稻沒有明顯的替代作用。最后，針對實證結果，相應地提出對策建議。

【關鍵詞】水稻；播種面積；Nedove模型；影響因素

中圖分類號：S352 文獻標識碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20180103

糧食安全是一個長期被關注的問題。我國作為人口大國與糧食生產大國，糧食安全問題始終是國民關注的焦點，而我國政府也一直將糧食安全作為關注的重要內容之一，2017年中央一號文件中再一次強調了糧食安全問題。1983年FAO提出“糧食安全的最終目標是，確保所有人在任何時候既能買得到又能買得起所需要的食品”，因此保證糧食安全首先要確保提供足夠的糧食，讓人們有足夠的食物。自2004年以來，我國實現了糧食產量的“十二連增”，但更準確的說，是傳統意義上糧食總量的連增，而且是相對于歷史最低點2003年的糧食產量。另外，糧食總量增加的主要是玉米產量，小麥、稻谷這些口糧的增加有限，雖然目前口糧基本安全，但仍然存在風險，糧食安全問題仍然需要時刻警戒。

“民以食為天，食以稻為先”，水稻不僅是僅次于玉米、小麥的主要糧食作物之一，更是主要的口糧之一，我國約有60%的人口以稻谷為食，是我國用世界7%的耕地養活世界22%人口的重要保障，是保證我國糧食安全的根本。糧食安全問題首先要保證糧食的產量，產量主要由單產與播種面積決定，而影響單產的是技術、自然環境等客觀因素，短期內變化不會太大。但是播種面積偏向于農戶是短期內糧食產量增加的主要因素，因此，對水稻播種面積影響因素的研究具有一定的現實意義，為政府提供一定的決策依據。

1模型構建

1.1 Nerlove供給模型

文章從農戶的角度，在土地資源稀缺、農戶理性的假設下，采用Nerlove模型分析水稻播種面積的影響因素。Nerlove模型是Nerlove（1956）在對美國農業生產變動進行研究時，構建的基于適應性預期的供給反應局部調整模型，改進了原始的幼稚預期假設，在預期價格對糧食變動的實證分析中具有開創性地位。文章模型基于Nerlove適應性預期與局部調整理論模型（Nerlove模型）構建。

假定農戶根據上期預期價格偏離實際價格的程度來調整播種面積，以對外部刺激做出反應。根據適應性預期模型，第t期的預期價格與第t-1期的預期價格之間存在如下的關系：

1.2模型的修正

Nerlove模型主要研究的是產品預期價格對播種面積的影響，但是實際上對播種面積供給的主要影響因素除了產品自身價格以外，還包括生產的成本、生產的技術水平、相關產品的價格和生產者對未來的預期等，因此，本文在式（3）的基礎上再加入上述四個變量；除此以外，本文對各變量的觀測值取對數，以減弱可能存在的異方差性，提高模型估計的準確性。

1.3水稻播種面積影響因素的分析

1.3.1播種面積的滯后項

由于耕地資源的稀缺性、農戶對各類信息的接收以及處理的滯后性，農戶對于水稻播種面積的調整也具有滯后性，當期播種面積受前一期的影響。

1.3.2稻谷自身的出售價格的滯后項

價格是影響供給的直接因素，但是在決定水稻播種面積時，當期的出售價格明顯是不可測的，農戶只能根據以往的價格對當期進行預測，從而影響播種面積的決策。根據Nerlove模型的適應性預期以及局部調整理論可以得到，出售價格的滯后項影響播種面積。除此以外，根據經濟學供需理論，價格對播種面積的影響是正向的，價格提高，播種面積增大。

1.3.3生產成本

在農戶理性人假設的前提下，利潤最大化是農戶追求的目標，利潤是農產品收入與成本之差，因此生產成本對播種面積的確定也有很大的影響，成本對播種面積的影響是負的，即成本提高，播種面積減少。但是，類似于當期的出售價格，當期的生產成本不可測，本文采取成本的滯后一期作為變量。

1.3.4農業生產的技術水平

技術水平是影響產量的重要因素之一，雖然這一變量主要影響的是單產，播種面積的決定主觀性較強，但是其對播種面積也具有一定的影響。

1.3.5相關產品的價格

這里的相關產品選取了稻谷的主要替代品——小麥。雖然從飲食習慣方面來說，稻谷幾乎沒有替代品，但是本文是從全國的角度來分析問題，選取了與稻谷同為主要口糧的小麥作為替代品。對于小麥的當期價格不可得，因此采用小麥出售價格的滯后一期作為變量。

1.3.6農戶對未來的預期

農業種植具有一定的風險性，農戶對水稻種植未來預期的好壞主要取決于種植水稻的風險性的大小，農戶種植風險主要是農戶的收入穩定性。目前，減少農戶種植風險的主要途徑就是國家關于農業的政策，特別是補貼政策。根據甄霖等（2017）的分析，1990-2015年，我國的糧食補貼政策以2004年為分界線分為兩個階段，因此本文對這一變量采用虛擬變量，2003年及以前取值為0，2004年及以后為1。

1.3.7非農就業機會

在經濟快速發展，特別是城市經濟快速發展的現在，除了政策性因素外，非農就業機會也在很大程度上影響農戶的決定。因此，本文模型中還加入了非農就業機會這一變量。

1.4理論模型的建立

根據對模型（3）的修正，最終構建的理論模型為：

2實證分析

2.1數據來源與處理

本文選取1990-2015年相關數據進行實證分析。模型（4）中稻谷價格與小麥價格分別為每50公斤稻谷與小麥的出售價格，成本為稻谷每畝稻谷的總成本，非農就業機會用第二與第三產業實際GDP與第一產業實際GDP的比值來代替，技術使用農業機械總動力表示。

為了數據之間的可比性，本文對價格、成本類數據剔除了通脹因素，用稻谷價格、小麥價格、成本分別除以農產品生產價格指數中稻谷、小麥的指數以及農產品生產資料價格指數，然后再進行回歸分析，本文中所用的價格指數都是以1990年為基期。其中對于農產品生產價格指數中2001年的缺失值，采用對價格變化率進行回歸，建立回歸模型，從而確定2001年的具體的價格指數近似數。

其中，價格與成本數據來源于《全國農產品成本收益資料匯編》，價格指數、GDP、農業機械總動力數據來源于《中國統計年鑒》。

2.2實證結果分析

2.2.1平穩性檢驗

由于使用的是時間序列數據，首先需要對變量數據進行平穩性檢驗。ADF檢驗結果見表1。

根據表1結果，各變量的時間序列數據不存在單位根問題，是平穩的，可進行時間序列數據的OSL估計。

2.2.2實證分析

用軟件EViews 6.0對模型（4）進行估計，估計結果見表2。

從表2可以看出，在5%的置信水平下，除了面積的滯后項、稻谷價格以及政策變量，其他變量的影響都是不顯著的，模型可能存在嚴重的多重共線性問題，對變量進行調整，模型估計結果見表3。

對比表2、表3可以發現，稻谷種植成本、小麥出售價格與技術對農戶決定稻谷播種面積沒有顯著的影響，其原因是：（1）稻谷的需求是剛性的，其供給在一定程度上亦是剛性的，成本的增加對稻谷供給的影響不大，隨著經濟發展，農業種植技術與農藥方面技術的不斷提高，成本的增加是不可避免的趨勢，實際成本從1990年的每畝158.3元變為2015年348.2元，16年內增加一倍多，增加的幅度并不是特別大，成本對于稻谷種植面積的影響不顯著。（2）稻谷與小麥雖然都是主要口糧，但是種植環境與種植區域的交集并不多，小麥對稻谷的替代性不強，不足以互補，兩者之間存在關系，但相互之間的影響并不深，小麥價格對稻谷的播種面積影響不顯著。（3）技術是影響供給的重要因素之一，主要影響的是稻谷的產量，稻谷播種面積主要取決于農戶的主觀意向，技術對播種面積的影響并不顯著。

由表3可以發現，對稻谷播種面積具有顯著影響的分別是前一年的播種面積、稻谷價格、非農就業機會以及政策因素，且前一年價格對播種面積為正向影響，而非農就業機會對播種面積為負面影響，與預期一樣。

另外，前一年播種面積對當期播種面積的影響最大，價格其次，非農就業機會影響程度最小。（1）稻谷作為主要口糧之一，其需求是剛性需求，而且農戶對于國家的各種政策以及價格的變化都存在反應滯后效應，對于當期稻谷播種面積的決定主要還是受之前信息的影響，即前一年播種面積的影響，當上一期的播種面積增加1%時，當期的播種面積增加大約0.95%。（2）價格是影響農戶作出決定的重要因素，當前一年稻谷售價增加1%時，稻谷當期播種面積大約增加0.24%。價格是農戶最能夠直接接觸與體驗到的因素，對農戶的影響效果也最顯著，因此，價格對農戶決定播種面積有著很大的影響。同時，這種現象符合經濟學中的供需定理，隨著稻谷出售價格的上升，農戶對未來稻谷市場的預期提高，從而會增加稻谷的供給，而單產并不是農戶自己所能夠決定的，因此，農戶會直接增加稻谷的播種面積來增加供給。除此以外，稻谷的短期價格彈性為0.23549，長期價格彈性為0.235 49/（1-0.94750）=4.49，長期彈性大于短期彈性，因此稻谷的面積調整對價格具有一定的時滯性，價格變動在長期來說反應更為強烈。（3）非農就業機會的增加，農戶出外工作的可能性增加，且多是家中主要勞動力外出，因此農戶進行農業播種的可能性就會大大降低，從而播種面積會減少；但是目前來說，隨著國家政策的改變，我國很多地方的糧食種植由散戶逐漸向農業大戶大面積種植演變，對于種植大戶來說，非農就業機會的增加影響相對比較小，其影響程度較小。（4）從表3中可以發現，虛擬變量對播種面積的影響是顯著的，意味著在2004年前后農業政策的完善對我國稻谷播種面積存在正向影響。但是本文沒有對政策進行具體的細分，因此各種政策的具體影響需要進一步深度分析。

3結論與政策建議

通過1990-2015年16年數據，構建了Nerlove供給拓展模型，分析了稻谷播種面積的影響因素。實證結果發現稻谷種植面積的滯后一期、稻谷出售價格、非農就業機會以及政策因素對稻谷播種面積都存在不同程度的顯著影響，而稻谷的成本、小麥的出售價格以及農業技術對稻谷播種面積并沒有顯著的影響。（1）稻谷播種面積的調整對價格具有一定的時滯性。稻谷播種面積的長期價格彈性明顯大于短期價格彈性，說明農戶不會僅僅根據前一期稻谷價格調整稻谷播種面積，以往多個時期的價格對農戶的決定也存在一定影響。（2）非農就業機會對稻谷播種面積的調整具有顯著的負向作用。非農就業機會的增加在一定程度上提高農戶的外出率，從而務農的傾向就會減少，進而減少播種面積。（3）我國農業政策的調整有利于稻谷播種面積的增加。2004年以來，我國的農業補貼政策不斷完善，出臺的最低收購價政策也收到很好的效果。（4）成本對農戶的決定影響不顯著，且小麥對稻谷的替代作用不明顯。稻谷的播種成本雖然一直在增加，但其增加的幅度還不足以能夠顯著影響農戶對稻谷播種面積的調整；而小麥與稻谷的食用地區與種植條件不同，因而兩者之間的替代性并沒有那么顯著。

針對上文的分析，要確保稻谷的糧食安全，保證稻谷的播種面積，提出以下幾點建議。

（1）提高稻谷市場的信息化程度，加快政府到農戶的信息流通。農戶對于價格變化的滯后性很大程度源于信息傳遞的滯后，因此建立健全完善的農業市場信息傳遞機制可以提高短期價格彈性，縮短農戶對價格變化的反應時間，從而促進農戶對價格作出理性的決策。

（2）加大對農業生產技術研發方面的投入，推動農業多樣化發展。隨著我國經濟的發展，非農就業機會在以后會越來越多，因此加大技術投入，推動農業多樣化發展，可以間接提高農戶的農業收入，進而增加農戶農業種植的機會，進而間接提高播種面積。

（3）培養新的農業種植人群結構，鼓勵由農業種植散戶向種植大戶轉變。一方面可以減少非農就業機會的影響，保證稻谷種植的穩定性；另一方面有利于管理，提高農業種植環境與農業市場環境。

（4）進一步完善農業補貼政策，謹慎定制最低收購價格。農業補貼政策在某種程度上對農戶的影響很大，完善的稻谷政策能夠增加稻谷的播種面積，另外，可以將政策逐漸偏向于稻谷播種大戶，從而促進種植大戶的發展；而最低收購價格也是直接影響農戶決策的因素之一，是農戶最低收入的保證，是稻谷播種農戶的一顆定心丸，因此應慎重決策。