林甸縣轉入耕地糧農經營組合風險及種植結構優化分析

劉薇，王寧

(黑龍江八一農墾大學 經濟管理學院，黑龍江 大慶 163319)

種植結構與農戶收入存在相關性。董曉霞[1]對北京地區的研究表明，種植結構調整對農民的種植業收入有明顯的提高效果。田旭等[2]從單位面積利潤變化角度對中國糧食種植結構調整進行分析，指出糧食種植結構的調整對農作物相對利潤的變化有著很高的相關性。馮璐等[3]對云南南部邊境山區不同種植結構農戶的分析表明，種植結構多樣化，且糧食作物與經濟作物在不同占比下，其利潤風險差異顯著。張煬林等[4]分析了四川省劍閣縣小麥、水稻、玉米、番薯、大豆等5種糧食作物及油菜、花生、烤煙等3種經濟作物的種植結構對農民收入的影響，指出種植水稻、大豆、油菜和烤煙時，農民收入增加。

黑龍江省林甸縣是國家級貧困縣，玉米種植面積廣泛。近幾年在國家種植結構調整的背景下，調減了玉米種植面積，增種了其他糧食作物和經濟作物。本研究通過測算不同種植結構下糧農的風險，以風險最小化為目標，優化種植結構，旨在為政府制定調整種植結構的政策提供參考。

1 模型選擇

農業生產者通過多種方式開展農業生產經營活動，其風險一方面取決于農產品自身的風險，即每種農產品收益的方差；另一方面取決于農產品間的相對風險，即各種農產品收益間的協方差。隨著農產品經營品種的增加，協方差對農產品經營風險的影響越來越大，單個農產品的影響越來越小[5]。

馬科維茨(Markowitz)風險投資組合模型在組合風險中被廣泛應用。王健等[6]利用該模型分析了河北省蔬菜生產經營組合，得出西紅柿、大白菜、茄子、蘿卜、黃瓜種植比例為40%、30%、15%、10%、5%時，菜農收入較穩定；候建昀等[7]在分析陜西農戶的生產風險時，使用了Markowitz風險投資組合模型規劃種植結構來減小風險；汪維莉等[8]在玉米品種的搭配構建中，以地形、種植面積、積溫和降雨為約束條件，使玉米種植在品種搭配后產量高風險小。

Markowitz風險投資組合模型[9]：

式中，i、j的取值為1(玉米)、2(紅小豆)。在目標函數中，當i=j時，計算玉米和紅小豆的方差；當i≠j時，計算玉米和紅小豆的協方差。

Rj為農戶的現金成本期望收益率，文中涉及種植玉米與種植紅小豆的期望收益率。其中，不考慮種植補貼時，種植玉米的期望收益率根據2009—2018年《全國農產品成本收益資料匯編》中黑龍江省2008—2017年玉米種植的現金成本與現金收益均值計算(現金收益均值/現金成本均值)，種植紅小豆的期望收益率為當年種植紅小豆的實際收益率(現金收入/現金成本)。考慮種植補貼時，玉米的期望收益率計算公式中，現金收益中增加種植補貼。

R0為農戶從事玉米與紅小豆種植組合要求的最低收益率。根據實際調查可知，2017年在林甸縣從事玉米和大豆種植的補貼分別為每667 m2可獲得補貼133.46、173.46元，而土地流轉價格為每667 m2可獲得305.35元，種植補貼遠低于土地流轉價格，因此,將轉入耕地價格(土地流轉價格)作為最低收益。

2 數據來源

2018年11月14日，2018年11月19—27日，在黑龍江省大慶市林甸縣四季青鎮宏豐村、新富村、同樂村、東方紅村；東興鄉新勝村、新興村、東興村；宏偉鄉永興村、黃河村；鶴鳴湖鎮三合村、建新村、慶豐村、紅星村；林甸鎮工農村；四合鄉聯合村、學田村、豐田村等共計6個鄉(鎮)、17個村的農戶開展2017年糧食作物種植成本收益問卷的入戶調研。此次調研獲得轉入耕地且單種玉米糧農有效問卷24份，轉入耕地且種植玉米與紅小豆組合糧農有效問卷38戶。調研的主要內容是糧食作物投入產出信息，包括作物種植種類、面積、相關投入和產出及土地流轉情況。

3 指標選擇

林甸縣有耕地157 478 hm2，其中糧食作物種植面積為141 693 hm2，經濟作物3 053 hm2，飼草飼料為7 993 hm2。根據《林甸縣2018年農作物種植統計表》計算，主要糧食作物有玉米、水稻、大豆、紅小豆，占糧食作物種植面積的比例分別為50.4%、18.2%、12.7%、12.6%。其中水稻為水田作物，其成本核算不同于其他旱田作物，故并未列入調研對象。同時，由于在調研中獲得的大豆與玉米組合的農戶僅為10戶，故因樣本過小未對這一組合進行對比分析。

紅小豆是林甸縣的特色作物，該縣所種植的紅小豆品種為珍珠粒，粒小、色澤好，其價格比大紅袍和狀元紅這2種紅小豆貴1元左右。玉米受自然災害影響較小，無論旱澇都能有收益，而紅小豆因害怕遭受澇災，自然風險比玉米要大。雖然紅小豆的價格比玉米的價格高但是產量低，故在既定的期望收益率條件下，如何分配二者的種植面積比例使農戶現金收益率的風險達到最小是要解決的問題。

4 描述性統計

在玉米+紅小豆的組合中，糧農種植玉米的單位面積現金成本要高于種植紅小豆的單位面積現金成本，在現金收入和現金收益上紅小豆要高于玉米，種植紅小豆的收益要大于種植玉米的收益(表1)。

表1 玉米+紅小豆種植組合的成本、收益分析

單種玉米與組合中的玉米對比，單種玉米在單位面積現金成本上要高于組合中的玉米，在現金收入和現金收益上，要低于組合中的玉米，從而現金成本收益率也低于組合中的玉米(表2)。

表2 單種玉米的成本、收益分析

5 實證分析

5.1 糧農經營風險值測算與分析

從目前林甸縣的種植情況來看，玉米是林甸縣廣泛種植的糧食作物，紅小豆是特色糧食作物。分析發現，未考慮補貼時，單種玉米的風險值為1.029 0，而玉米+紅小豆的風險值為0.327 8；在考慮補貼時，單種玉米的風險值為1.200 6，而玉米+紅小豆的風險值為0.344 2。單種玉米的風險值要大于玉米+紅小豆的組合種植方式(表3)。

表3 不同種植方式風險值

林甸縣糧農的實際收益由現金收益與生產者補貼構成。農業政策性補貼包含土地補貼和種植補貼，土地補貼為耕地的實際擁有者獲得的補貼，故在計算分析時，沒有考慮在內。種植補貼為種植玉米、大豆時獲得的補貼，每年標準不同。2017年林甸縣玉米種植補貼為2 001.9元·hm-2，考慮種植補貼時，糧農對玉米的期望收益率上漲到1.499 5，而紅小豆不變。此時，單種玉米經營方式的風險值為1.200 6，與未考慮補貼時的風險值上升了0.171 6；玉米+紅小豆組合的風險值上漲了0.016 4。當存在玉米生產性補貼時，糧農的期望收益率上升，從而使實際收益率與期望收益率的差值進一步加大，導致玉米收益率的方差增大，風險增加，對于玉米+紅小豆組合種植下，方差和協方差的共同作用下增加了經營風險。無論是否考慮生產性補貼，單種玉米經營方式的風險仍舊大于玉米+紅小豆的組合經營方式。

5.2 種植結構組合的優化

在已有的研究中，大部分農戶對于風險的態度都是風險規避型，所以在已種植的面積和作物種類中，優化玉米+紅小豆的種植結構比例，使農戶實際收益率的風險值達到最小。由于種植補貼標準每年不同，且補貼的標準是在農產品收獲后制定，故農戶在種植決策時無法知道當年的實際補貼值。依據模型中目標函數的表達式，計算農戶在是否考慮補貼的情況下，其最優種植比例(表4)。未考慮政策性補貼時，玉米種植面積比例為44.3%，紅小豆種植面積比例為55.7%；考慮政策性補貼后，玉米種植面積比例為39.3%，紅小豆種植面積比例為60.7%。在期望收益率不變的情況下，農戶的實際現金收益率達到最大。分析可知，以收益率風險值最小為目標，對種植結構規劃求解后，在玉米種植面積比例下降的同時，經營組合的風險值也分別下降為0.325 1和0.339 5。

表4 優化前后玉米+紅小豆組合中的種植比例及風險值

6 討論

由上述分析可知，無論是否有生產性補貼，林甸縣種植玉米+紅小豆組合結構都會比單一種植玉米的現金(或實際)收益率風險值低，而組合種植經營會分散風險，使糧農的整體風險降低。由于生產性補貼的存在會導致糧農的期望收益率增加，無論是單種玉米，還是玉米+紅小豆組合種植，糧農的實際收益率與期望收益率的背離風險都增加。無論是否考慮補貼，以期望收益率與實際收益率背離風險的最小化為目標，優化種植結構后，均降低了玉米的種植比例，且組合風險值降低。政府應當鼓勵農戶在種植結構上選擇種植組合，并給出合適的種植比例建議，降低農戶收益率風險，穩定糧農收入。