全球天然橡膠產量與價格的動態關系分析

劉銳金 楊琳 何長輝

摘要：【目的】探析天然橡膠生產與價格的相互影響關系，厘清生產對價格變動的反應程度以及主產國生產對我國市場的沖擊。【方法】運用面板數據模型、GARCH模型及脈沖向量函數，測算生產彈性，評估生產信息對市場的影響。【結果】不同地區的天然橡膠月度價格和產量變動趨勢一致，各自具有協整關系;整體而言，天然橡膠價格提高1%，主產國年度產量約提高0.19%，生產的價格彈性呈下降趨勢;不同國家的天然橡膠價格彈性存在明顯差異，泰國產量的價格彈性在0.1200～0.1500;主產國對天然橡膠價格長短期信息都很關注，泰國和印度生產對價格變動的反應具有非對稱性，印度對負向信息更敏感，泰國則是正向信息;國內天然橡膠價格對來自泰國產量變動信息最敏感，其次是馬來西亞和國內生產。【建議】重視增加橡膠種植區域的就業機會，采用新技術提高產出，同時充分利用地區經濟發展成果，實現更靈活就業，擴大家庭生計策略集，重新配置勞動力以減少福利損失;加強對天然橡膠主產國生產和政策的監測，及時整理發布或制定相關措施，以利于維持國內市場平穩，保障資源的有效獲取。

關鍵詞： 天然橡膠;價格;生產;主產國;非對稱性

中圖分類號： S794.1;F307.12? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標志碼： A 文章編號：2095-1191（2019）10-2359-09

Analysis on the dynamics between price and production

of natural rubber in the world

LIU Rui-jin1，2， YANG Lin1， HE Chang-hui1

（1Rubber Research Institute， Chinese Academy of Tropical Agricultural Science，? Haikou? 571101， China;

2Graduate School of Chinese Academy of Social Sciences， Beijing? 102488， China）

Abstract： 【Objective】This paper discussed the interactions between prices and productions of natural rubber in order to identify the amplitude of production responding to changes in prices and the reactions of? the domestic market to shocks from production in main producing countries. 【Method】Panel data model， GARCH model and impulse response function were used to measure the production elasticities and evaluate the impact of changes in production on market.【Result】Results showed that there were similar trends among monthly prices and productions at different regions. In general， if the price increased 1%， the production in main producing countries might raise 0.19% while the price elasticity of production tended to be weaker. The price elasticities differed among countries and it ranged from 0.1200 to 0.1500 in Thailand. The growers in main producing countries paid attention to both of long- and short-term signals of prices， but the reaction of Thailand and India to price changes were asymmetric. Those in India were more sensitive to the? negative information while those in Thailand were more sensitive to the positive information. The domestic traders were most careful about changes in Thailand’s production and the latter were Malaysia and home-country. 【Suggestion】More attentions should be paid to increasing the job opportunities in rubber planting areas， improving productions by adopting new techniques， making full use of the local economic development fruits to realize more flexible employment， enlarging family livelihood strategy set， reallocating labors to reduce welfare loss. Strengthening the monitoring of production and strategies of main producing countries， organizing and releasing the related measures timely to maintain the stable domestic market and ensure the effective obtain of the resources.

Key words： natural rubber;prices; production;? main producing country; asymmetric

0 引言

【研究意義】天然橡膠是我國四大工業原料之一，20世紀50年代為突破貿易封鎖，我國開始艱苦卓絕的天然橡膠創業，至2017年已成為世界第四大天然橡膠生產國。2001年，我國成為天然橡膠最大消費國，2017年消費量占比為40%。1999—2013年天然橡膠價格持續上升，全球種植面積不斷擴大，產量快速增加，從1999年的680萬t提高到2018年的1396萬t，但需求增長相對緩慢，2014年開始出現供大于求，導致價格持續低迷。生產面信息是引起市場變動的重要原因，如2016年年底泰國南部洪水對期貨市場的影響。因此，掌握生產對價格的影響及市場對生產面信息的響應，對于更好地理解天然橡膠生產行為和價格形成過程有重要現實意義。【前人研究進展】國內外關于供給反應的文獻比較豐富，部分研究從農場和微觀層面進行分析（Lansink，1999;Vitale et al.，2009;Yu et al.，2012），或從國家和地區層面進行分析（Barr et al.，2009;de Menezes and Piketty，2012）。一般認為，水稻、小麥、玉米、大豆等農產品供應與價格變動呈反向關系，但不同產品的反應程度和方式不同（Haile et al.，2015）。同一作物不同地區生產者對價格的彈性亦不同，比如貝寧棉花供給彈性介于1.3～2.6（Alia et al.，2017），而馬里的棉花種植戶對價格不敏感，供給彈性不足發達國家的一半（Vitale et al.，2009）。在總量分析中，Nerlove模型和供給函數是主要方法（Haile et al.，2015），微觀層面則大多需要借助農戶模型，使用微觀計量方法。自2004年以來，我國開始實施水稻和小麥最低收購價政策，對于穩定農民預期具有重要作用，但對小麥的增產效果并不明顯（李光泗等，2017）。價格對農業生產的影響具有滯后作用（宋雨河和武拉平，2017;王海軍等，2017），且影響程度存在地區差異（王莉和蘇禎，2010）。不同農產品生產對價格的響應不同，大豆供給對價格變化的反應并不敏感（劉宏曼和郭鑒碩，2017），肉雞供給在短期內缺乏價格彈性（辛翔飛等，2017），蘋果短期供給彈性也較小（朱海燕和劉學忠，2017），但原料奶供應受價格的影響比較明顯（鄭義和林恩惠，2017）。影響供給彈性的因素比較復雜，如生產規模（周曙東和喬輝，2017;朱寧和秦富，2017）、盈利與虧損預期下的反應非對稱性（李文瑛和肖小勇，2017）、意愿與行動不一致（劉銳金等，2018）等。【本研究切入點】天然橡膠的生產模式明顯不同于收獲果實的農作物，其可通過割膠頻率快速調整生產，幾乎不存在滯銷風險，至今鮮有學者對具有這類特征的作物開展生產與價格相互關系的研究。【擬解決的關鍵問題】通過構建多元回歸方程測算彈性判斷在宏觀層面生產對價格的響應;為識別彈性的國家間差異，運用月度數據和GARCH模型，測算橡膠主產國生產的價格彈性;在厘清價格對生產的影響之后，運用脈沖向量函數探析來自供給側的信息對市場造成的可能影響。通過上述研究大體掌握全球天然橡膠的供給彈性，尋找對我國天然橡膠市場影響最大的生產國，為做好供需平衡預測和產業監測預警提供理論基礎。

1 數據來源與研究方法

1. 1 面板數據模型與GARCH模型

研究產量對價格響應的落腳點是測算生產的價格彈性，令yit為第i個國家第t年（月）產量的自然對數，pjt為第j個國家或地區第t年（月）平均價格的自然對數，根據以下公式計算彈性：

yit=α+βpjt+εt? （1）

式中，i代表泰國、馬來西亞、印度尼西亞、越南、印度和中國等6個橡膠生產國，據國際橡膠研究小組（International Rubber Study Group，IRSG）統計，2017年上述6個國家的橡膠產量占全球的份額超過85%;j代表日本、泰國、中國、馬來西亞、美國和歐盟等天然橡膠消費主體，其消費量占比接近80%，其中中國超過40%;β是產量的價格彈性;εt為誤差項。對于水稻等短期作物，一般需要對價格作滯后一期處理;但由于橡膠樹割膠生產是連續性作業，具有生產平滑的特征，收獲物儲存于橡膠樹中，不采收不會影響收獲物的質量，因此不需要作滯后處理。

圖1給出了泰國和馬來西亞月度產量及其國內價格的散點圖和線性擬合曲線，兩國具有明顯的差異。泰國月度產量對價格的回歸系數β為-0.082，而馬來西亞的回歸系數β為0.136，方向不同，泰國的回歸系數在10%顯著性水平下未通過檢驗。如果將價格變量改為日本市場價格，兩國的回歸系數均大于0，但未通過t檢驗（表1）。印度和印度尼西亞的月度產量與日本天然橡膠價格呈顯著正相關。總體而言，印度尼西亞月度產量的價格彈性強于其他國家，但尚不足以判斷兩者的關系，因為殘差序列的相關性也會影響結果評價。

為應對回歸分析中存在的風險，本研究采用基于年度數據的面板數據模型和基于月度數據的GARCH模型進行處理。令xit是第i國家第t年的控制變量，公式（1）可改寫為面板數據模型：

yit=α+βpjt+γxit+εt i=1[…]6，t=1960[…]2017 （2）

對α和ε的不同假設，得到固定效應和隨機效應模型，公式（3）是固定效應模型的一種形式。通過經典的豪斯曼檢驗可確定采用固定還是隨機效應模型。

yit=αi+βpjt+γxit+εt i=1[…]6，t=1960[…]2017? （3）

引入GARCH模型主要是為了解決殘差序列相關的問題，標準的GARCH（1，1）模型在均值方程公式（1）的基礎上，加入條件方差方程公式（4）（劉銳金和王成麗，2017）。

σt2=δo+δoε2+δoσ22+μt （4）

脈沖向量函數反映從均衡狀態開始，測度受到某一沖擊之后，內生變量的脈沖響應。同一變量在受到不同來源沖擊的反應幅度可被認為影響強度。利用脈沖向量函數可考察不同國家的產量信息對國內天然橡膠市場價格的影響程度。

1. 2 數據來源

中國天然橡膠銷區月度價格來自中國橡膠工業協會的各地全乳標準橡膠、中國5號標準橡膠和進口RSS3報價的平均值;美國、歐盟、日本、馬來西亞和泰國的天然橡膠價格數據來自國際橡膠研究組織IRSG，其中美國、歐盟和日本的數據為到岸價，對應天然橡膠初級產品分別是RSS1、RSS3和TSR20，馬來西亞和泰國數據來源于當地現貨市場價格，分別對應SMR20和TSR20。月度價格數據均以當地貨幣表示，年度價格數據來自世界銀行，以美元計價。天然橡膠年度和月度產量數據主要來自IRSG，中國月度產量通過天然橡膠生產國聯合會ANRPC月度數據進行調整。中國天然橡膠進口量來自中國海關。

1. 3 統計分析

針對年度數據，采用最小二乘法和面板數據模型測算生產對價格的彈性;針對月度數據，在分離季節性成本后檢驗平穩性，采用GARCH模型探索生產對價格彈性及其影響非對稱性，采用脈沖向量模型探析價格對生產面沖擊的響應。

2 全球天然橡膠產量與價格的動態關系分析

2. 1 產量與價格的變動情況

2. 1. 1 生產和價格的關聯分析框架 不同地區的天然橡膠產量和價格均具有長期均衡關系。本研究關注的是天然橡膠產量和價格的相互關系（圖2）。由于價格序列間存在協整關系，不能將這些價格序列同時放進供給函數中，否則無法滿足參數的前提條件及適當情況下分別進行估計并作比較。本研究選取天然橡膠價格來研究生產信息對價格的影響。

2. 1. 2 價格序列間的關系 如圖3所示，日本、泰國、中國、馬來西亞、美國和歐盟6個國家和地區的天然橡膠價格變化趨勢幾乎一致。曲線的層次分布反映了當地貨幣與美元匯率的數值大小，雖然變動方向重合度高，但具體到月度變化仍有一定的差異。國內外天然橡膠市場整合程度較高，魏宏杰和劉銳金（2016）發現雖然中國上海天然橡膠期貨的定價權有所增加，但日本橡膠的期貨定價權仍有很強的作用。

如表2所示，原始價格序列取對數并去除季節性后，利用ADF進行協整檢驗，發現價格序列均為一階單整。美國、歐盟、日本、中國、馬來西亞和泰國的天然橡膠價格序列組成的VAR，最優滯后階數為2。Johanson協整檢驗結果表明，至少存在1個協整方程，說明這些價格序列間存在長期均衡關系，與直觀印象一致。

2. 1. 3 月度產量序列的關聯分析 從圖4可看出，月度產量具有較強季節性變化，但不同國家的季節性變化規律基本相似。每年1和2月，中國全部處于停割狀態，3、4和12月部分停割，9月前后是高產期。越南每年的低產期是2—4月，而泰國約在4月前后。全球產量最低的月份大多出現在4月，最高的月份在10月左右。在對月度產量數據進行處理之前，需要去除季節性成分。

取對數并去除季節性成分后，采用單位根檢驗法DF-GLS進行穩定性檢驗。除印度產量屬于I（0）外，其余都是I（1）過程。首先將泰國、馬來西亞、印度尼西亞、越南和印度的月度產量組成VAR模型，FPC、AIC和HQIC準則下，最優滯后階數為2。通過Johanson檢驗發現，跡統計量和最大特征根統計量均表明至少存在3個線性無關的協整變量，即5個主產國的月度產量存在長期均衡關系（表3）。

2. 2 天然橡膠價格與產量間動態關聯的實證分析

2. 2. 1 供給彈性測算 利用主產國1960—2017年的年度數據構建面板數據來測算供給彈性。關鍵解釋變量ln_price為新加坡/馬來西亞的價格，控制變量為人均GDP（ln_gdp）、農村人口比重（rural）、農林牧漁占GDP的比重（agri）及人均電力消耗量（ln_electr）、出生時平均預期壽命（ln_lexp），部分控制變量的部分年份數據有缺失。年度價格序列是新加坡和馬來西亞的天然橡膠美元價格。橡膠種植業屬于勞動密集型產業，割膠生產人力成本占產品直接成本的比重高。當經濟發展到一定水平，橡膠種植業可能會萎縮，比如馬來西亞。本研究選擇的控制變量主要是反映主產國的經濟和社會發展水平。割膠是日常性收獲活動，種植戶可根據價格變動及時調整生產行為，與水稻、蘋果等作物具有顯著的差異。一次收獲的作物，因其生長規律，生產行為無法隨時大幅度調整，但橡膠樹不同。橡膠樹進入生產階段之后，農戶可以選擇停止割膠生產，膠乳儲藏于橡膠樹中，不存在收獲物爛在田間的問題。價格是年度平均計算得到，因此，價格變量沒有進行滯后處理。

回歸分析結果顯示，不同國家生產的價格彈性具有明顯差異，但回歸的穩健性有待商榷，可能存在內生性、殘差序列具有相關性等問題。由于中國20世紀90年代中期才放開價格管制，因此部分面板數據模型不包含中國。豪斯曼檢驗表明，應當采用固定效應模型，表4中的兩個面板數據模型均在1%顯著性水平下通過檢驗。根據面板數據模型的估計結果，價格上漲1%，主產國的天然橡膠產量整體上會提高0.1901%（絕對值）。將時段限定在1996—2017年，并加入中國，得到的估計彈性為0.1262，明顯低于全樣本的情形，推測主產國生產的價格彈性變小，即對市場變化的反應敏感程度變弱。

2. 2. 2 供給函數估計 進一步分析5個橡膠主產國對不同地區市場的響應情況。首先，選擇日本天然橡膠期貨價格，對5個主產國月度產量與價格進行OLS回歸，ARCH-LM檢驗發現，在1%顯著水平下滯后1～5階均存在ARCH效應;然后，運用GARCH模型估計以確定ARCH和GARCH效應，并分析生產的價格彈性。從表5可知，除印度尼西亞之外，泰國、馬來西亞、印度和越南的價格彈性均大于0;越南的月度產量對日本天然橡膠價格的彈性大于其他主產國;除印度之外，ARCH效應估計系數δ1和GARCH效應系數δ2之和小于或約等于1，滿足參數約束條件;5個主產國的ARCH效應和GARCH效應均為統計顯著，表明生產者對于價格信息的短期波動和長期趨勢都很重視。短期內，橡膠種植戶或企業可能調節割膠強度以應對價格變化，如通過降低割膠頻率雖然會降低產量，但可較大幅度降低勞動力成本（劉銳金等，2018）;從長期來看，種植戶可改變種植結構，但將會面臨著很高的調整成本和機會成本，橡膠樹一旦砍伐，意味著損失后期收益，使得種植戶會比較謹慎。

非對稱性考察。如表6所示，市場利好的消息對泰國生產的影響大于市場下跌，即生產者更易對價格上漲作出反應，而對價格下跌作出調整的力度比較弱;印度的情形則相反，生產更易對價格下跌作出響應，2009年印度產量82.03萬t，2012年為91.90萬t，較2009年增長12.03%，同期價格上漲48.72%，其中2011年名義價格達歷史最高，之后2015年為57.50萬t，較2012年下降37.43%，同期價格下跌31.97%，表明價格下跌更易造成印度生產者改變生產行為。

為考察日本、歐盟、美國、中國、馬來西亞和泰國的價格變動對天然橡膠主產國生產的影響是否存在差異，本研究分別進行模型估計，結果發現并沒有明顯差異。以泰國（表7）為例，6個國家和地區天然橡膠價格對泰國的生產彈性差別不明顯，分布在0.1200～0.1500，即天然橡膠價格變化1%，泰國產量變動幅度很大可能為0.1200%～0.1500%，價格對產量的影響具有非對稱性。實際上，全球市場整合程度很高，地區間的套利空間小，使得不同國家和地區價格的生產彈性差異小。天然橡膠作為一種用途廣泛的大宗工業原料商品，全球市場變化的聯動性強。同時，全球整合程度高使得政府干預措施所能起到的效果較小。20世紀曾出現斯蒂文森計劃、國際橡膠控制協議和國際天然橡膠協議來干預市場，雖然在短時間內發揮了一定的作用，但最終均以失敗告終。自2014年以來，天然橡膠市場持續低迷，泰國、馬來西亞和印度尼西亞組成的國際天然橡膠三方組織試圖通過減少出口來提振市場，但效果非常小;而泰國通過政府收購橡膠以減少膠農損失，不僅沒有提高價格，釋放庫存時還沖擊市場。

2. 2. 3 生產信息對價格的沖擊 圖5反映了我國天然橡膠價格對5個主產國產量的脈沖響應。由于不同地區價格整合程度高，區域間套利空間小，故本研究選擇我國市場價格進行分析。根據脈沖響應函數可知，來自泰國的產量沖擊對我國國內天然橡膠銷區市場的沖擊更大，受到泰國產量變動的沖擊后，響應最大幅度的絕對值接近0.04，明顯高于其他主產國。2016年底，泰國南部洪水成為推動2017年初天然橡膠價格上漲的主要原因之一，但實際上全球供應仍然偏寬，因此上漲趨勢很快被扭轉。不少期貨公司的研究報告也表明，關于市場對泰國洪水信息的過度關注是導致當時期貨價格上漲的主要因素。如圖6所示，泰國是我國天然橡膠最重要的來源國，超過50%的進口量來自泰國，大量的物質流可能也是放大其影響力的主要原因之一;其次是馬來西亞和我國國內生產，馬來西亞是我國傳統的天然橡膠進口國，其生產統計體系較完善，生產信息容易傳遞到我國。我國生產的天然橡膠幾乎沒有出口，且樣本期上海期貨所交割標的均為國內生產的標準橡膠，因此國內的份額雖然相對小，但也有較大影響。

本研究所采用的價格是北京、青島、杭州和廣州等地現貨市場的報價數據，可能造成國內生產對價格影響略低于馬來西亞。如果采用上海期貨市場主力合約價格，則國內生產的沖擊可能會比馬來西亞更強。越南、印度和印度尼西亞的產量信息較少受到關注，對來自這3個國家生產的沖擊，我國國內市場的響應幅度較小。鑒于越南產量及其占我國進口量的比重均在不斷提高，其影響力可能會在未來不斷增強。

3 討論

整體而言，天然橡膠價格提高1%，年度產量約提高0.19%，低于貝寧棉花1.3%～2.6%（Alia et al.，2017），但高于贊比亞玉米0.06%（Mason et al.，2015）。在1996—2017年的樣本下，價格提高1%，產量增加幅度約0.12%，即橡膠主產國生產主體對價格的敏感程度有所下降，但不同國家間具有明顯差異。月度數據的回歸結果表明，除中國之外的5個天然橡膠主產國中，泰國和馬來西亞的價格彈性比較接近，印度尼西亞為負數，但彈性接近于零。總體上，價格上漲會帶動天然橡膠主產國產量上升，價格下跌則產量下降。自2014年以來，天然橡膠價格持續低迷，仍以割膠生產為生計的生產者收入顯著下降，但泰國和越南的產量仍在保持增長趨勢，印度尼西亞、馬來西亞和印度經歷短暫下降后繼續增長。這也進一步印證，天然橡膠生產的價格彈性變弱，種植戶生計策略轉換空間較小;但越南的情形可能有所不同，根據世界銀行的數據，2017年越南農村人口比重高達64.79%，有大量的低成本勞動力，雖然國際天然橡膠價格大幅度下跌，但割膠生產仍具有比較優勢。

主產國生產者對天然橡膠價格的長短期信息比較關注，橡膠種植者不僅會根據短期的價格變化對割膠生產行為作出適當調整（但這會受限于個人和家庭的稟賦及當地經濟社會環境的限制），還會根據價格長期趨勢進行種植結構調整。泰國和印度產量對價格的響應明顯存在非對稱性，但方向不一致，其他主產國的非對稱性則不明顯。印度對價格下跌更敏感，而泰國對價格上漲的反應更主動，可能源于印度橡膠種植農戶家庭的經濟作物種植結構更多元化，泰國則相對單一。不同區域形成的價格對不對稱性系數無顯著影響，與天然橡膠全球整合程度高有關。我國國內天然橡膠市場對泰國的產量信息高度關注，即泰國產量變動對國內市場的沖擊最大。

4 建議

4. 1 重視增加橡膠種植區域的就業機會

割膠生產調節不同于一般農作物，種植后經過5～7年的撫管，進入長達25年左右的生產期。割膠在全年中的分布相對均勻，在一定程度上可視為一份較穩定的工作，但工作環境差、強度大、技術要求較高。進入生產期后，需要考慮勞動力在割膠和非割膠生產中如何配置。天然橡膠全球市場整合程度高，人為市場干預不太可能有效果，即橡膠種植戶是嚴格意義上的價格接受者。面臨市場低迷，一方面是采用新技術提高產出，另一方面要充分利用地區經濟發展成果，實現更靈活就業，擴大家庭生計策略集。如果能在村莊附近找到工資尚可的工作，在價格低迷時，橡膠種植戶或許可重新配置勞動力以減少福利損失。橡膠種植區域主要分布在較偏遠的山區，非農或其他農業就業機會并不多，改種水果等經濟作物還需面臨更大的風險，且收獲時間集中。海南橡膠種植戶對價格的敏感程度明顯高于云南西雙版納州，正是由于就業機會不同所引起（劉銳金等，2018）。另外，農戶在長期的生產中已形成技術專用性，可能使其在勞動力市場的劣勢更加凸顯，且割膠勞動力的年齡還偏大，進而造成天然橡膠生產的價格彈性相對偏小。

4. 2 加強對主產國生產和政策的監測

我國是最大的天然橡膠消費國，需求主體多;也是第四大生產國，根據農業農村部的統計，全國約有133萬天然橡膠從業人員;上海期貨交易所的天然橡膠交易量全球最大，定價話語權的作用不斷提升。建議國內相關機構加強對泰國氣候變化、生產動態、支持政策及儲備變動等方面的監測，并及時整理發布或制定相關措施，以利于維持國內市場平穩，保障資源的有效獲取。隨著越南在全球產量和我國進口量的份額不斷提升，也需要重視其發展動態。通過天然橡膠生產國聯合會（ANRPC）等國際組織平臺，加強與主產國的信息互通、政策溝通，建立基本一致的統計體系，促進基礎數據發揮更大作用;建議建立主產區生產和市場的指數體系，準確反映主產區的情況變動。

參考文獻：

李光泗，王莉，劉夢醒. 2017. 糧食價格支持與農業生產反應——基于小麥數據的實證分析[J]. 江蘇師范大學學報（哲學社會科學版），43（6）：126-132. [Li G S，Wang L，Liu M X. 2017. Research on grain price support and agricultural production reaction—based on the analysis of wheat data[J]. Journal of Jiangsu Normal University（Philosophy and Sciences Edition），43（6）：126-132.]

李文瑛，肖小勇. 2017. 價格波動背景下生豬養殖決策行為影響因素研究——基于前景理論的視角[J]. 農業現代化研究，38（3）：484-492. [Li W Y，Xiao X Y. 2017. Study on the influencing factors of decision-making behaviors in hog breeding industry with price volatility by the prospect theory[J]. Research of Agricultural Modernization，38（3）：484-492.]

劉宏曼，郭鑒碩. 2017. 基于Nerlove模型的我國大豆供給反應實證分析[J]. 華中農業大學學報（社會科學版），（6）：44-50. [Liu H M，Guo J S. 2017. Positive analysis on supply response of soybean in China based on Nerlove mo-del[J]. Journal of Huazhong Agricultural University（Social Sciences Edition），（6）：44-50.]

劉銳金，王成麗. 2017. 棕櫚油供給沖擊與國內植物油價格波動的動態關系分析[J]. 南方農業學報，48（4）：739-747. [Liu R J，Wang C L. 2017. Dynamic relationship analysis between palm oil supply shocks and domestic vegetable oil prices volatility[J]. Journal of Southern Agriculture，48（4）：739-747.]

劉銳金，伍薇，何長輝. 2018. 橡膠種植戶對價格低迷的反應：意愿表達與行為選擇[J]. 林業經濟問題，38（4）：55-63. [Liu R J，Wu W，He C H. 2018. Study on the response of rubber growers to low rrices：Willingness expression and behavior choice[J]. Issues of Forestry Economics，38（4）：56-63.]

宋雨河，武拉平. 2017. 農戶糧食種植決策影響因素研究——基于河北省農村固定觀察點數據[J]. 中國農業資源與區劃，38（1）：12-16. [Song Y H，Wu L P. 2017. How do grain farmers respond to grain price—an empirical study based on survey in Hebei Province of China[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning，38（1）：12-16.]

王海軍，顧舒鳴，鐘超. 2017. 農業供給側結構性改革背景下柑橘最優種植規模的探究——基于價格波動視角[J]. 農林經濟管理學報，16（5）：614-621. [Wang H J，Gu S M，Zhong C. 2017. Optimal scale measurement of citrus under supply-side structural reform in agriculture：Based on price fluctuation[J]. Journal of Agro-Forestry Econo-mics and Management，16（5）：614-621.]

王莉，蘇禎. 2010. 農戶糧食種植面積與糧價的相關性研究——基于全國農村固定觀察點的農戶調查數據[J]. 農業技術經濟，（9）：90-96. [Wang L，Su Z. 2010. The correlation between farmer’s grain planting area and grain price—based on the household survey data of national rural fixed observation points[J]. Journal of Agrotechnical Economics，（9）：90-96.]

魏宏杰，劉銳金. 2016. 基于便利收益視角的投機與大宗商品價格波動分析：以天然橡膠為例[J]. 數學的認識與實踐，46（1）：1-11. [Wei H J，Liu R J. 2016. An analysis of speculation and volatility in the price of commodity from a convenience yield approach：A case study of natural rubber[J]. Mathematics in Practice and Theory，46（1）：1-11.]

辛翔飛，王祖力，王濟民. 2017. 我國肉雞供給反應實證研究——基于Nerlove模型和省級動態面板數據[J]. 農林經濟管理學報，16（1）：120-126. [Xin X F，Wang Z L，Wang J M. 2017. Supply response analysis on China’s broiler sector：Based on Nerlove model and provincial dynamic panel data[J]. Journal of Agro-Forestry Economics and Management，16（1）：120-126.]

鄭義，林恩惠. 2017. 我國原料奶供給反應的實證分析——基于GMM動態面板數據模型[J]. 福建農林大學學報（哲學社會科學版），20（5）：56-59. [Zheng Y，Lin E H. 2017. Study on the supply response of China’s fresh milk—Based on GMM estimation of dynamic panel data model[J]. Journal of Fujian Agriculture and Forestry University（Philosophy and Social Sciences），20（5）：56-59.]

周曙東，喬輝. 2017. 花生價格對農戶生產決策與收益的影響分析——基于規模分化的視角[J]. 農業現代化研究，38（6）：930-937. [Zhou S D，Qiao H. 2017. The impacts of peanut price changes on farmers’ planting decisions and bene-fits：From the scale differentiation perspective[J]. Resea-rch of Agricultural Modernization，38（6）：930-937.]

朱海燕，劉學忠. 2017. 中國蘋果的供給反應研究[J]. 林業經濟，（9）：108-112. [Zhu H Y，Liu X Z. 2017. Research on supply response of apple in China[J]. Forestry Economi-cs，（9）：108-112.]

朱寧，秦富. 2017. 農產品價格波動背景下農戶短期生產要素投入決策分析——基于對蛋雞規模養殖戶的調查[J]. 中國農業大學學報，22（5）：174-179. [Zhu N，Qin F. 2017. Analysis of farmers’ decision on key elements input in short-term production under the background of agricultural products price fluctuations：Based on the survey of large-scale layer farmers[J]. Journal of China Agricultural University，22（5）：174-179.]

Alia D Y，Floquet A，Adjovi E. 2017. Heterogeneous welfare effect of cotton pricing on households in Benin[J]. African Development Review，29（2）：107-121.

Barr K J，Babcock B A，Carriquiry M，Nassar A，Harfuch L. 2009. Agricultural land elasticities in the United States and Brazil[J]. Applied Economic Perspectives and Policy，33（3）：449-462.

de Menezes T A，Piketty M G. 2012. Towards a better estimation of agricultural supply elasticity：The case of soya beans in Brazil[J]. Applied Economics，44（31）：4005-4018.

Haile M G，Kalkuhl M，von Braun J. 2015. Worldwide acreage and yield response to international price change and volatility：A dynamic panel data analysis for wheat，rice，corn，and soybeans[J]. American Journal of Agricultural Economics. doi：10.1093/ajae/AAV013.

Lansink A O. 1999. Area allocation under price uncertainty on dutch arable farms[J]. Journal of Agricultural Economics. doi：10.1111/j.1477-9552.1999.tb00797.x.

Mason N M，Jayne T S，Myers R J. 2015. Smallholder supply response to marketing board activities in a Dual Channel marketing system：The case of Zambia[J]. Journal of A-gricultural Economics，66（1）：36-65.

Vitale J D，Djourra H，Sidibé A. 2009. Estimating the supply response of cotton and cereal crops in smallholder production systems：Recent evidence from Mali[J]. Agricultural Economics，40（5）：519-533.

Yu B X，Liu F W，You L Z. 2012. Dynamic agricultural supply response under economic transformation：A case study of Henan，China[J]. American Journal of Agricultural Economics，94（2）：370-376.

（責任編輯 鄧慧靈）