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市场化改革背景下我国玉米供给反应实证研究

基于2008—2019年东北三省省级面板数据

- ORCID：
王秋霖
- ORCID：
张宁宁
- ORCID：
刘慧
✉

中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京 100081

中图分类号： F320.2

最近更新：2021-12-08

DOI：10.7621/cjarrp.1005-9121.20211016

摘要

目的

我国玉米供需形势变化需要国内玉米供给适时作出调整，通过分析玉米供给的影响因素及其背后的农户行为，为国家制定政策并引导农户根据市场需求调整玉米种植决策提出建议。

方法

文章利用2008—2019年辽宁、吉林、黑龙江三省省级玉米播种面积和出售价格的面板数据，加入替代作物比较效益和取消玉米临时收储政策虚拟变量，基于Nerlove 模型对玉米供给反应进行实证研究。

结果

（1）东北地区玉米短期缺乏价格供给弹性，长期则富有弹性；（2）东北地区玉米播种面积短期内具有一定的刚性；（3）玉米与大豆、水稻的比较效益是影响东北地区农户玉米种植决策的重要因素；（4）取消玉米临时收储政策对东北地区玉米播种面积具有显著的负向影响。

结论

短期内仅通过市场价格变化调整玉米供给能力有限，还需要一些配套支持政策及时引导农户调整种植决策；取消玉米临时收储政策后要加快建立优质优价机制，引导农户种植适应市场需求的玉米品种从而增加种粮收入；通过加大“两区”政策支持，将土地、资金、设备等生产要素向优势产区集中，提升优势产区产能。

关键词

玉米; 供给反应; Nerlove; 模型; 东北地区

0 引言

玉米是我国增产潜力和消费需求增长空间最大的粮食作物，也是最理想的饲料作物和重要的工业原料^[

1]。面对玉米阶段性供大于求的形势，我国政府取消玉米临时收储政策，玉米市场价格由市场供求决定，恢复市场价格信号引导农户行为的机制。国内玉米产量由2015年的2.25亿t连续2年下降至2017年的2.16亿t。然而，伴随着国内玉米产量下降的是玉米深加工需求等市场需求仍有较大增长空间，玉米供给格局从严重过剩转变为趋于紧张^{[参考文献 2

百度学术}2]。尽管自2018年起国内玉米产量屡创历史新高，但供需缺口仍在逐步扩大。据国家粮油信息中心预计，2020—2021年我国玉米需求缺口为2 800万t。

2000年以来，我国粮食生产重心逐渐由西南向东北偏移^[

3]，东北地区^脚注已成为我国最大的商品粮生产基地，粮食作物播种面积平均占农作物总播种面积的95%以上。东北地区也是我国最大的玉米产区，玉米播种面积和产量都约占全国的20%。同时，玉米也是东北地区最主要的农作物，平均占粮食作物播种面积的50%以上。农户是我国农业生产的微观主体，取消玉米临储政策后，影响农户种植决策的主要因素也正在发生变化^{[参考文献 4-5}4-5]。因此，探究东北地区玉米供给的影响因素及其背后的农户行为，不仅直接关系到国内玉米供给格局，而且关系到东北地区农民收入和农村社会经济发展^{[参考文献 6

百度学术}6]。

1 文献回顾

农产品价格是影响农产品产量和农民收入的重要因素，供给反应则是衡量价格杠杆作用机制的基础^[

7]。Nerlove模型基于价格预期并考虑了动态调整的刚性，主要用于根据时间序列数据预测农产品的长期供给弹性，在所有用来估计农产品供给反应的计量模型中应用最为广泛^{[参考文献 8

百度学术}8]。国内许多学者基于Nerlove 模型及其扩展模型测算了粮食作物的供给弹性并分析了供给的影响因素。在供给的影响因素中，一般会考虑出售价格、生产成本、替代作物出售价格、政策等因素。其中，如何选择替代作物和引入何种政策成为学者们研究中重点关注的问题。在选择替代作物方面，尽管学者们普遍认为每一个粮食主产省的每一种粮食作物的替代作物不只一种，但是为了方便分析，通常每一个粮食主产省每种粮食作物只考虑一种替代作物。玉米的替代作物东北三省选择大豆^{[参考文献 9-10}9-10]。在引入政策方面，包括粮食直补和良种补贴政策^{[参考文献 11

百度学术}11]、托市政策^{[参考文献 10

百度学术}10]等。然而，在研究东北地区玉米供给反映问题时，替代作物和政策都有特殊性。替代作物方面，东北地区的农业生产条件决定了玉米、大豆、水稻互为主要替代作物，种植效益的差异导致3种粮食作物供给存在“跷跷板”现象^{[参考文献 12

百度学术}12]。从政策环境来看，2016年起我国政府在东北三省和内蒙古自治区取消实施8年的玉米临时收储政策，改革为“市场定价+生产者补贴”的新政策。改革取得显著成效，玉米价格逐步回归市场，国内玉米产业活力增强，市场价格信号在农户种植决策中发挥着越来越重要的作用^{[参考文献 4

百度学术}4,5]。

文章借鉴以往研究成果，结合东北地区粮食生产、政策特点，利用2008—2019年辽宁、吉林、黑龙江三省省级玉米播种面积和出售价格的面板数据，加入替代作物比较效益和取消玉米临时收储政策虚拟变量，加入替代作物比较效益和取消玉米临时收储政策虚拟变量，基于Nerlove 模型对玉米供给反应进行实证研究，探究玉米供给的影响因素及其背后的农户行为，为国家制定政策并引导农户根据市场需求调整玉米种植决策提出建议。

2 东北地区粮食作物供给结构

2000年以来，东北地区粮食作物多样性降低，逐渐向玉米、水稻、大豆3种粮食作物集中，3种粮食作物合计占粮食作物播种面积的比重最高达到96.5%，近年来也都保持在95%以上。玉米始终是东北地区播种面积最大的粮食作物，占粮食作物播种面积的比重2015年最高，为62.1%，之后有所下降；水稻占粮食作物播种面积的比重相对稳定，2013年最高为23.4%；大豆占粮食作物播种面积的比重年际间变化较大，2003年、2004年最高，均为27.6%，2015年仅为12.4%（图1）。

图1 2000—2019年东北地区粮食作物供给构成变化

分省来看，辽宁、吉林、黑龙江也都表现出粮食作物逐渐向玉米、水稻、大豆3种粮食作物集中的趋势，玉米也始终是各省播种面积最大的粮食作物，近年来平均

分别占各省粮食作物播种面积的77.9%、75.1%、43.2%。玉米、水稻、大豆3种粮食作物在各省的分布情况差异较大，2019年各省玉米播种面积分别占东北地区玉米播种面积的21.1%、32.6%、46.3%，各省水稻播种面积分别占东北地区水稻播种面积的9.8%、16.3%、73.9%，各省大豆播种面积分别占东北地区大豆播种面积的1.8%、7.3%、90.9%。

据此可知，分析东北地区粮食供给问题的重点就是分析玉米、水稻、大豆的供给问题，而分析东北地区玉米供给问题时必须要考虑其与水稻、大豆的比较效益。具体到各省的情况也有差别，如玉米大豆比较效益对黑龙江玉米供给的重要性远大于辽宁和吉林。

3 模型设定与数据说明

3.1　Nerlove模型基本形式

Nerlove模型假定农户根据预期价格调整播种面积（或产量）以减少外部冲击产生的不利影响，它可以表示为播种面积（或产量）是预期价格及其他外生变量的函数。Nerlove模型的核心部分的3个方程为：

A_{t}^{e} = a {}_{0}+ a_{1} P_{t}^{e} + a_{2} Z_{t} + u_{t}

（1）

P_{t}^{e} - P_{t - 1}^{e} = β (P {}_{t - 1}- P_{t - 1}^{e})

（2）

A_{t} - A_{t - 1} = γ (A^{e} - A_{t - 1})

（3）

式（1）至（3）中，A_t和A_t^e表示t期的实际播种面积（或产量）和长期均衡时的播种面积（或产量）；P_t和P_t^e表示t期的实际价格和预期价格；Z_t表示t期影响播种面积（或产量）的其他外生变量；参数β和γ表示预期价格调整系数和预期播种面积（或产量）调整系数，且有0<β≤1、0<γ≤1；u_t表示随机误差项。

消除式（1）至（3）中的不可观测变量A_t^e和P_t^e，将式（2）反复迭代结果与式（1）至（3）整理后得到简化形式的Nerlove模型为：

A_{t} = λ_{0} + λ_{1} A_{t - 1} + λ_{2} P_{t - 1} + λ_{3} Z_{t} + ν_{t}

（4）

式（4）中， $λ_{0} = γ α_{0} ， λ_{1} = - γ + 1 ， λ_{2} = γ α_{1} ， λ_{3} = γ α_{2} ， ν_{t} = γ μ_{t}$

估计出λ₁、λ₂值后，就可以计算出：

供给的短期价格弹性：ε_s= λ₂×（ $\bar{P}$ / $\bar{A}$ ）

供给的长期价格弹性：ε_l= λ₂/（1-λ₁）×（ $\bar{P}$ / $\bar{A}$ ）

其中， $\bar{P}$ 和 $\bar{A}$ 表示根据历史数据计算的价格和播种面积（或产量）的平均值。

3.2　供给反应模型设定

为避免气候、自然灾害等不可控因素对单产的影响，并且播种面积也是粮食作物供给结构最直观的体现，该文采用播种面积来反映东北地区玉米的供给。在Nerlove模型基本形式的基础上，将滞后一期替代作物比较效益、政策虚拟变量引入模型作为自变量。因此，该文建立的玉米供给反应模型考虑3种情况：①供给的影响因素不考虑替代作物比较效益和取消玉米临时收储政策的影响；②供给的影响因素考虑了替代作物比较效益的影响，即引入滞后一期玉米大豆出售价格比和滞后一期玉米水稻出售价格比；③供给的影响因素考虑了取消玉米临时收储政策的影响。

为了使残差项满足同方差性和正态分布假设，该文对供给反应模型中的变量数据取了对数，那么供给的短期价格弹性就是模型回归结果中的出售价格变量的系数估计值。

综上，该文设定的玉米供给反应模型为：

l n A_{t} = c_{0} + c_{1} l n A_{t - 1} + c_{2} l n P_{t - 1} + c_{3} l n E 1_{t - 1} + c_{4} l n E 2_{t - 1} + c_{5} D + u_{t}

（5）

式（5）中，A_t、A_t_-1分别表示当期、滞后一期的玉米播种面积；P_t_-1表示滞后一期的玉米出售价格；E1_t_-1、E2_t_-1分别表示滞后一期玉米大豆出售价格比、滞后一期玉水稻出售价格比；D为政策虚拟变量，以2016年取消玉米临时收储政策为期限，2008―2016年取0，2016―2019年取1。根据供给的价格弹性的定义，短期供给价格弹性（ε_s）就等于c₂，长期供给价格弹性（ε_l）就等于c₂/（1-c₁）。

3.3　数据说明

根据对《辽宁统计年鉴2009—2020》《吉林统计年鉴2009—2020》《黑龙江统计年鉴2009—2020》公布的辽宁、吉林、黑龙江玉米播种面积数据的分析发现，2008年是各省玉米播种面积变化的转折点，即自2008年起各省玉米播种面积呈快速增加趋势，同时2008年也是玉米实施临时收储政策的年份。为了便于更清晰地分析取消玉米临时收储政策对玉米供给的影响，该文数据期间为2008—2019年。

玉米播种面积和种植业产品生产者价格指数数据均来自《中国统计年鉴2009—2020》，玉米、大豆、水稻出售价格数据根据《全国农产品成本收益资料汇编2008—2019》中辽宁、吉林、黑龙江每50公斤主产品平均出售价格数据计算得到。为消除通货膨胀因素对市场价格的影响，出售价格数据采用种植业产品生产者价格指数（以2008年为基期）进行平减。根据以上数据，得到该文玉米供给反应模型所使用变量的描述性统计（表1）。

表1 变量的描述性统计

变量	均值	最大值	最小值	标准差
玉米播种面积（千hm²）	3 949.198	7 361.150	1 884.900	1 598.492
玉米出售价格（元/kg）	1.696	2.250	1.110	0.342
玉米大豆出售价格比	0.437	0.523	0.310	0.058
玉米水稻出售价格比	0.670	0.868	0.413	0.112

4 实证结果与分析

4.1　实证结果

该文不采用普通最小二乘法，而是采用广义最小二乘法。这是因为Nerlove 模型中解释变量包含因变量的滞后项和价格的滞后项，如果用普通最小二乘法进行估计可能存在序列自相关和多重共线性，而通过面板数据采用广义最小二乘法进行估计则可以避免这一问题^[

11] 。

该文使用Eviews10.0统计软件对式（5）所示的玉米供给反应模型进行估计，所得估计结果如表2所示。表2中4个回归方程调整的R²都在0.97以上，DW统计值都在2附近，所有变量都具有统计显著性。根据调整的R²和F检验的结果看，设定的玉米供给反应模型的拟合效果较好。

表2 玉米供给反应模型回归结果

变量	不考虑替代作物和取消玉米临时收储政策的影响		考虑替代作物的影响				考虑取消玉米临时收储政策的影响
	回归1		回归2		回归3		回归4
	系数估计值	T统计值	系数估计值	T统计值	系数估计值	T统计值	系数估计值	T统计值
常数项	0.261	1.232	1.938	4.967	0.104	0.441	0.045	0.214
滞后一期玉米播种面积	0.967^***	37.555	0.785^***	17.421	0.995^***	33.581	1.000^***	38.187
滞后一期玉米出售价格	0.081^***	2.783	―	―	―	―	―	―
玉米大豆出售价格比	―	―	0.179^***	3.786	―	―	―	―
玉米水稻出售价格比	―	―	―	―	0.083^**	2.154	―	―
取消玉米临时收储政策虚拟变量	―	―	―	―	―	―	-0.060^**	-2.677
调整R²	0.976		0.978		0.974		0.977
DW值	2.017		2.125		1.934		2.075
F值	705.706		383.838		666.646		756.195
P值	0.000		0.000		0.000		0.000
短期价格供给弹性	0.081		―		―		―
长期价格供给弹性	2.455		―		―		―

注： ^**、^***分别表示5%、1%的水平上显著

4.2　分析

根据表2中回归1的估计结果，可直接得到玉米的短期价格供给弹性为0.081，并计算得出其长期价格供给弹性为2.455。即短期内玉米价格上升1%，其播种面积增加0.081%，缺乏弹性；长期内玉米价格上升1%，其播种面积增加2.455%，富有弹性。表明，玉米预期出售价格的上升会引导农户扩大玉米播种面积，并且长期内东北地区玉米播种面积对其出售价格变动的反应较敏感。这说明，长期内种植习惯、种植技术和投入成本等约束条件都可以调整，通过提高玉米价格激励农户扩大玉米播种面积的潜力较大。实践也表明，通过提高玉米价格激励农户扩大玉米播种面积效果显著。2008—2015年国家将玉米临时收储价格由1.50元/kg

提高到2.24元/kg，东北地区玉米播种面积则由872.19万hm²增加至1.4亿hm²；2018年以来，玉米市场价格不断走高，东北部分地区玉米播种面积特别是非优势产区玉米播种面积普遍出现反弹甚至超过2015年的水平。

从表2中4个回归的估计结果看，滞后一期玉米播种面积对当期玉米播种面积均具有显著的正向影响，模型表现出1% 水平上的统计显著性。表明，东北地区玉米播种面积短期内具有一定的刚性。可能的原因有3点：一是东北地区玉米规模经营程度较高，农户普遍需要购置大型、专用设备，再加上受种植技术、种植习惯的影响，原有的种植结构具有一定的延续性。二是玉米在东北地区适应性强、机械化程度高，最主要的是相对于大豆和水稻种植更加省时、省力，可以有效解决农村剩余劳动力不足的问题和满足农户季节性打工的需要。即使玉米种植比较效益有所降低，部分农户仍倾向于继续种植玉米。三是东北地区农户普遍有主要出于自己食用的目的饲养少量牛、羊、猪等牲畜的习惯，而且多年来小农户习惯将玉米作为主要原料自配饲料，这部分农户玉米自用比例较高，玉米种植决策受市场等因素影响较小。

为分析替代作物比较效益对玉米播种面积的影响，表2中回归2和回归3分别引入滞后一期玉米大豆出售价格比和滞后一期玉米水稻出售价格比。估计结果显示，滞后一期玉米大豆出售价格比、滞后一期玉米水稻出售价格比对当期玉米播种面积都具有显著的正向影响，模型分别表现出1% 水平上、5%水平上的统计显著性。表明，玉米大豆预期出售价格比、玉米水稻预期出售价格比是影响东北地区农户当期玉米种植决策的重要因素。以黑龙江为例，2008—2015年玉米大豆出售价格比由0.31上升到0.51，玉米水稻出售价格比保持在0.7左右的高水平，玉米播种面积则由384.94万hm²增加到736.12万hm²；2016—2019年玉米大豆出售价格比由0.51波动下降到0.46，玉米水稻出售价格比由0.63波动下降到0.6，玉米播种面积则由652.84万hm²减少到587.46万hm²。

为分析取消玉米临时收储政策对玉米播种面积的影响，表2中回归4引入取消玉米临时收储政策虚拟变量。估计结果显示，取消玉米临时收储政策对玉米播种面积具有显著的负向影响，模型表现出1% 水平上的统计显著性。表明取消玉米临时收储政策后玉米价格市场化，

最初的几年玉米市场价格必然下跌，面对玉米种植收入的减少，特别是玉米非优势产区的农户收入减少较多，且在适当减少非优势产区玉米播种面积的政策引导下

，理性的农户选择减少玉米播种面积。2016年、2017年辽宁、吉林、黑龙江玉米播种面积都连续减少，2017年较2015年降幅分别为7.9%、2.1%、20.4%。2018年、2019年随着玉米市场价格的上涨，各省玉米播种面积也都在不同程度的增加，但是整体上东北地区玉米播种面积仍未超过2015年的水平。需要注意的是，东北地区减少和增加的玉米播种面积主要分布在农牧交错区、冷凉地区等玉米非优势产区，优势产区玉米播种面积基本稳定^{[参考文献 13

百度学术}13]。

5 结论与启示

5.1　结论

该文利用2008—2019年东北三省玉米播种面积和价格面板数据，加入替代作物比较效益和取消玉米临时收储政策虚拟变量，构建基于Nerlove 模型的供给反应模型实证研究玉米供给的影响因素并分析其背后的农户行为，得出以下主要结论。

（1）玉米的长短期价格供给弹性都为正，短期缺乏价格供给弹性，长期富有弹性。这是由于长期内种植习惯、种植技术和投入成本等约束条件都可以调整，未来如果玉米价格继续上涨，东北地区农户扩大玉米播种面积的潜力较大。

（2）滞后一期玉米播种面积对当期玉米播种面积具有显著的正向影响。原因主要有3点：一是受种植技术、种植习惯、投入成本的影响，原有的种植结构具有一定的延续性。二是玉米相对于大豆和水稻种植更加省时、省力，可以有效解决农村剩余劳动力不足的问题和满足农户季节性打工的需要。三是小农户普遍有将玉米作为主要原料自配饲料的习惯，这部分农户玉米自用比例较高。

（3）滞后一期玉米大豆出售价格比、滞后一期玉米水稻出售价格比对当期玉米播种面积都具有显著的正向影响。这表明，东北地区玉米、水稻、大豆互为主要替代性作物，玉米与大豆、水稻的比较效益是影响东北地区农户玉米种植决策的重要因素。

（4）取消玉米临时收储政策对玉米播种面积具有显著的负向影响。在政策取消的最初几年，各省玉米播种面积普遍减少，但是随着玉米市场价格逐步上涨，取消玉米临时收储政策对玉米播种面积的负向影响有所减弱。

5.2　启示

（1）东北地区玉米播种面积短期内具有一定的刚性，仅通过市场价格变化调整玉米供给能力有限，还需要利用好一些配套支持政策引导农户及时调整种植决策。面对外部冲击，玉米非优势产区的农户调整种植决策的意愿较高而能力往往却较差，配套支持政策应重点是针对玉米非优势产区。东北地区玉米播种面积对价格变化敏感，优质优价机制的逐步建立促进玉米种植向优势主产区集中。

（2）东北地区粮食作物高度集中在玉米、水稻、大豆3种粮食作物，农业生产条件又决定了3种粮食作物互为主要替代作物。因此，制定农业政策特别是粮食政策时要综合考虑3种粮食作物的联动效应，避免解决一个粮食品种的问题另一个粮食品种又出现问题的情况。目前，东北地区玉米、大豆价格完全市场化，而水稻仍然执行最低收购价政策，存在水稻播种面积扩大导致供给过剩的风险。

（3）玉米市场化改革背景下，市场价格变化对玉米供给的影响逐渐起主导作用。要在保证粮食产量的前提下加快建立优质优价机制，引导农户种植适应市场需求的玉米品种从而增加种粮收入。鲜食玉米、青贮玉米、专用玉米等都有较大市场需求空间。

（4）玉米作为重要的能量饲料，长期看需求呈增加趋势。东北地区是维护国家粮食安全“压舱石”，要落实“藏粮于地、藏粮于技”战略，通过加大“两区”

政策支持，将土地、资金、设备等生产要素向优势产区集中，提升优势产区产能。

实现路径，《区块链+数字农业：2030未来农业图景》一书中的技术性描述和商业实践探讨，或将对我们有所启发。

参考文献

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市场化改革背景下我国玉米供给反应实证研究

基于2008—2019年东北三省省级面板数据

摘要

目的

方法

结果

结论

关键词

0 引言

1 文献回顾

2 东北地区粮食作物供给结构

3 模型设定与数据说明

3.1 Nerlove模型基本形式

3.2 供给反应模型设定

3.3 数据说明