趙利飛

（安徽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，安徽 合肥230036）

自1993年我國逐漸放開了油料和植物油市場以來，伴隨著我國居民生活水平的提高和中國飼料工業(yè)的發(fā)展，國內(nèi)居民對于食用植物油消費量的增長以及飼料工業(yè)對于大豆副產(chǎn)品豆粕使用量的增長同時拉動了國內(nèi)的大豆需求。1996年中國放開了大豆和豆粕的國際貿(mào)易，進口水平僅限定在3%的水平，且沒有進口數(shù)量的限制，中國開始成為大豆凈進口國，當年中國大豆進口量就達到111.57萬噸。在此之后大豆進口量迅速增長，到2011年中國進口大豆數(shù)量已經(jīng)達到5245.29萬噸，大豆已經(jīng)成為中國主要的進口農(nóng)產(chǎn)品之一。進口量的迅猛增長說明國內(nèi)大豆的供需缺口很大，只能通過進口緩解國內(nèi)的大豆需求。而與此同時國內(nèi)的大豆生產(chǎn)供給增長緩慢，由1978年的757萬噸增加到2011年的1449萬噸，在30多年的時間內(nèi)只增長了1倍多。雖然中國有著悠久的大豆生產(chǎn)歷史，但是出于保護生態(tài)多樣性考量，國內(nèi)一直沒有種植轉(zhuǎn)基因大豆，而且因為種植技術(shù)和自然條件的限制，我國與世界上主要大豆出口國相比大豆單產(chǎn)水平一直比較低。［1］所以在單產(chǎn)數(shù)量不能在短時間內(nèi)提高的情形下，只有通過擴大大豆種植面積穩(wěn)定國內(nèi)大豆供給。我國大豆主產(chǎn)區(qū)主要集中在東北地區(qū)的春大豆區(qū)以及黃淮流域的夏大豆區(qū)，包括東北地區(qū)的黑龍江、遼寧、吉林、內(nèi)蒙古，黃淮流域的河北、安徽、河南、山東、山西、陜西、江蘇等省份。［2］通過圖1可以看出從1978到2011年，以上各省份的大豆種植面積波動明顯，黑龍江作為最大的大豆種植省份，大豆種植面積在波動中呈上升趨勢，安徽、內(nèi)蒙古兩省有小幅度增加，河南省總體呈下降趨勢，其余省份在各自水平上上下波動。

圖1 2001～2011年大豆主產(chǎn)區(qū)各省大豆播種面積

大豆歷年播種面積波動劇烈，在國內(nèi)大豆需求的持續(xù)增長的同時，大豆播種面積并沒有表現(xiàn)出持續(xù)增加的趨勢，反而上下波動，在某些年份甚至出現(xiàn)了大幅度下降的情況。在大豆單產(chǎn)水平比較低的情形下，大豆播種面積的波動直接影響國內(nèi)大豆的供給，本文通過對大豆主產(chǎn)區(qū)播種面積影響因素的分析，從而找出引起國內(nèi)大豆播種面積變化的主要原因，進而為國內(nèi)大豆種植者決策和政策制定提供參考依據(jù)。

一、文獻綜述

目前，有關(guān)中國大豆生產(chǎn)的研究主要集中在大豆生產(chǎn)效率和大豆播種面積兩方面的研究。首先，有關(guān)大豆產(chǎn)出增長影響因素的分析：常秀亮（2000）認為政策調(diào)整、大豆的比較收益、大豆生產(chǎn)科研投入等因素影響了我國的大豆生產(chǎn)。［1］喻翠玲（2005）等認為大豆播種面積是影響我國大豆產(chǎn)出的首要制約因素。［3］余建斌（2007）等采用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)研究了我國大豆生產(chǎn)的技術(shù)進步和技術(shù)效率狀況，認為自然災(zāi)害和大豆種植比重是影響大豆生產(chǎn)技術(shù)效率的主要因素。［4］司偉（2011）認為中國大豆全要素生產(chǎn)率并沒有隨時間變化而增加。［5］其次，有關(guān)播種面積影響因素的分析：早在1997年，杜為長、科爾曼已經(jīng)運用系統(tǒng)分配模型選取中國北方地區(qū)的四個省份，研究了中國農(nóng)作物播種面積對價格變化的反應(yīng)程度，認為中國農(nóng)作物播種面積除受價格影響以外，還受到競爭作物價格、政策調(diào)整等其他因素的影響。［6］李孝忠、喬娟（2008）通過分別對各個大豆主產(chǎn)省份建立回歸模型得出結(jié)論，認為導致大豆播種面積變化的主要原因是大豆與其競爭作物的凈收益差異。［7］馬翠萍、肖海峰（2011）基于山東省334戶大豆種植戶的調(diào)研數(shù)據(jù)采用Logit模型研究了影響農(nóng)戶大豆繼續(xù)種植意愿的影響因素，認為大豆播種面積、農(nóng)業(yè)收入占總收入比重、每畝成本等因素影響了農(nóng)戶繼續(xù)種植大豆的意愿。［8］

總結(jié)前人研究可以發(fā)現(xiàn)影響中國大豆生產(chǎn)的主要因素是大豆播種面積，其余因素如技術(shù)進步等并沒有隨時間的變化而有顯著提高，所以在短時間內(nèi)如果想增加大豆的國內(nèi)生產(chǎn)只能通過增加大豆播種面積來實現(xiàn)。而影響大豆播種面積的因素，前人在研究時采用的大都是對各個省份單獨做簡單的一元線性回歸，而且模型中并沒有引入相關(guān)政策變量。本文在借鑒前人的研究基礎(chǔ)上，選取了適當變量，運用2001到2011年10個大豆主產(chǎn)區(qū)省份的面板數(shù)據(jù)建立面板數(shù)據(jù)模型，同時引入政策虛擬變量，分析了可能影響大豆播種面積的因素，試圖為如何增加中國大豆播種面積提出相關(guān)政策和建議。

二、理論基礎(chǔ)

根據(jù)古典經(jīng)濟學的 “理性人”假設(shè)，農(nóng)戶在做任何生產(chǎn)決定時都是出于追求利益最大化的原則，綜合考慮自己的收益與所付出的成本，這里的成本不僅是農(nóng)戶付出的時間、勞動等顯性成本，還包括農(nóng)戶在從事相關(guān)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時產(chǎn)生的隱形成本如機會成本。此外，農(nóng)業(yè)作為弱勢產(chǎn)業(yè)，在各個國家都會采取相關(guān)農(nóng)業(yè)保護的政策，這些政策對于農(nóng)戶決定是否種植大豆也產(chǎn)生了一定影響。所以農(nóng)戶在決定是否種植大豆時不僅受大豆與競爭作物之間相對比較收益的影響，還要受到自身從事非農(nóng)就業(yè)機會和相關(guān)政府政策的影響。

（一）大豆與競爭作物的相對比較成本收益

根據(jù) “蛛網(wǎng)模型”理論，農(nóng)戶是根據(jù)上一期的價格、單產(chǎn)做出本期的播種面積決策。而土地作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要生產(chǎn)要素，具有稀缺性的特點，農(nóng)戶在決定種植一種作物時必然放棄了種植其他作物的收益。實際中農(nóng)戶在決定是否種植大豆時，肯定會比較以往若干期大豆與其競爭作物的收益。如果根據(jù)以往的市場數(shù)據(jù)，與競爭作物相比種植大豆能夠取得更高的成本收益，農(nóng)戶本期就會將更多的土地用于種植大豆。反之，農(nóng)戶會選擇在本年減少大豆種植面積，或者改種其他作物。

（二）非農(nóng)就業(yè)機會

勞動力是農(nóng)村最基本、最活躍、最具有流動性的生產(chǎn)要素，隨著農(nóng)村市場化程度的提高，農(nóng)戶必然會在各種經(jīng)濟活動之間做出選擇，以追求效應(yīng)最大化。［9］隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，第二、第三產(chǎn)業(yè)吸納的農(nóng)村勞動力越來越多，相對于農(nóng)業(yè)收入，非農(nóng)收入也往往高于農(nóng)業(yè)收入，這進一步增加了農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機會成本。對于大豆生產(chǎn)同樣如此，當大豆種植農(nóng)戶發(fā)現(xiàn)從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)所帶來的收入遠高于大豆種植的收益，農(nóng)民往往會選擇不種或者少種大豆，即使選擇兼業(yè)種植大豆的農(nóng)戶也會選擇減少大豆種植面積。

（三）農(nóng)戶以往大豆播種面積

農(nóng)戶在決定當年的播種面積時會預(yù)期市場的實際情況，而農(nóng)戶作為市場價格的接受者，他對市場的預(yù)期只能通過自身對過往的大豆收益比較，然后才能對當年的大豆種植面積做出決策。因此，大豆種植農(nóng)戶當年的播種面積可能會受到以往大豆播種面積的影響。

（四）政府政策

農(nóng)業(yè)作為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)具有高風險性和弱質(zhì)性，主要表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的雙重風險和弱質(zhì)性。風險主要表現(xiàn)為：一方面農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨著來自自然環(huán)境的風險，如各種自然災(zāi)害以及各種自然條件的不確定性；另一方面，農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)周期過長，難以對市場的需求變化做出有效及時的反應(yīng)。其弱質(zhì)性表現(xiàn)為：農(nóng)產(chǎn)品作為一種商品，其供給方面缺乏創(chuàng)新，難以有效擴張供給，而且根據(jù)恩格爾定律，隨著人民生活水平的提高，其自身用于農(nóng)產(chǎn)品的支出比重是下降的，因此供給和需求兩方面決定了農(nóng)產(chǎn)品在市場經(jīng)濟活動中處于一個弱勢地位。由于農(nóng)產(chǎn)品具有以上特點，出于保護國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的目的，對于農(nóng)業(yè)的政策支持是必需的。并且隨著國家經(jīng)濟的發(fā)展，這種支持力度也會越來越大。大豆作為一種農(nóng)產(chǎn)品同樣不能例外，我國針對大豆的政府政策對于農(nóng)民決定是否種植大豆以及大豆種植面積的選擇都有一定的影響。

綜上所述，影響農(nóng)戶大豆播種面積的因素包括：大豆與競爭作物的相對比較收益、農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)機會、以往的大豆播種面積、政府政策。

三、實證分析

（一）變量選擇

本文根據(jù)以上分析，選擇大豆相對播種面積作為因變量，即大豆播種面積占農(nóng)作物總播種面積的比例。這是因為土地作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的稀缺性資源，通過對大豆相對播種面積的考量更能表現(xiàn)農(nóng)戶在大豆及其競爭作物種植決策中的變化。

本文選取以下因素作為自變量：（1）競爭作物的選擇本文選擇玉米作為大豆的競爭作物，因為雖然各省份地理位置不同，種植作物也有區(qū)別，但是可以與大豆構(gòu)成實質(zhì)競爭關(guān)系的只有玉米。而大豆與玉米的相對比較收益用大豆與玉米的成本收益率之比表示，并對其采取滯后一期和兩期的處理。（2）衡量非農(nóng)就業(yè)機會的指標本文選擇了每平方公里土地上的第二、三產(chǎn)業(yè)增加值之和。［10］（3）農(nóng)戶以往大豆播種面積：本文在模型分析中采用了對因變量滯后一期的處理，以觀察以往播種面積對當年大豆播種面積的影響程度。（4）作為政府政策，本文并沒有選取2002年中國加入WTO這一虛擬變量，因為中國在加入WTO以前已經(jīng)對大豆實行了進口配額內(nèi)3%的關(guān)稅稅率，在實際操作過程中并沒有有效地實施配額限制，所以入世前后中國大豆進口關(guān)稅水平并沒有發(fā)生實質(zhì)性改變。［11］而2008年到2009年中國首次啟動大豆臨時存儲政策，以高于市場價格的托市價格使得近50%的國產(chǎn)大豆進入國儲倉庫而未進入市場流通和制油環(huán)節(jié)。［12］相比之下，2008年的政策變化對于農(nóng)戶大豆種植面積的影響更為顯著，所以本文選擇2008年末開始實施的大豆臨時存儲政策作為政策虛擬變量。

（二）模型構(gòu)建以及數(shù)據(jù)來源

出于數(shù)據(jù)的可得性以及連續(xù)性，本文選擇2001年到2011年我國大豆主產(chǎn)省份的黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、河北、河南、安徽、山東、山西、陜西10個省份的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型。模型估計方程如下：

綜合上述分析結(jié)果，I≥6度面積、框架結(jié)構(gòu)比例、人均居住面積和砌體結(jié)構(gòu)比例對地震傷亡人數(shù)與直接經(jīng)濟損失均產(chǎn)生重要影響，定量分析結(jié)果符合現(xiàn)實災(zāi)害情況，灰色關(guān)聯(lián)分析法適用于地震災(zāi)害損失方面的研究。

其中，RAjt為第j省第t年大豆的相對播種面積；RINCj，t-1為滯后一期的大豆與玉米的相對比較收益，RINCj，t-2為滯后兩期的大豆與玉米的相對比較收益；CHAjt為j省第t年每平方公里第二、三產(chǎn)業(yè)增加值之和，用于代表農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)機會；RAj，t-1為上一年的大豆相對播種面積；D1為政策虛擬變量；δ是常數(shù)項，εit是隨機擾動項。

本文對擬估計的各變量系數(shù)假設(shè)如下（見表1）：（1）在其他條件不變的前提下，大豆與競爭作物的成本收益率之比越高，大豆相對播種面積越大，預(yù)期符號為正；（2）其他條件不變時，每平方公里第二、三產(chǎn)業(yè)增加值越大，大豆相對播種面積越小，即非農(nóng)就業(yè)機會對大豆相對面積產(chǎn)生負相關(guān)影響，預(yù)期符號為負；（3）由于農(nóng)戶會綜合以往經(jīng)驗來決定當年的大豆種植面積，這其中的作用機理為農(nóng)戶自身的考量，所以以往大豆種植面積對當年大豆種植面積的影響無法預(yù)知；（4）保持其他條件不變的時候，政策虛擬變量有利于擴大大豆種植面積，預(yù)期符號位正。

表1 模型中變量預(yù)期說明

本文數(shù)據(jù)主要來自 《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》以及各省統(tǒng)計年鑒。文中涉及的第二、三產(chǎn)業(yè)增加值已經(jīng)使用相應(yīng)指數(shù)消除了通貨膨脹影響。

（三）模型結(jié)果及分析

利用Eviews5.0對模型進行估計，回歸結(jié)果見表2。

表2 模型的估計結(jié)果

從表2可以看出，回歸方程的調(diào)整R2達到了99.89%，說明模型的擬合度較好。同時F檢驗也符合要求，通過檢驗。除了滯后一期的大豆相對比較收益未通過檢驗外，其余解釋變量都在1%的置信水平上通過統(tǒng)計檢驗，而且各解釋變量對被解釋變量的影響系數(shù)符號也符合預(yù)期。

本文所關(guān)注的大豆與競爭作物相對比較收益滯后一期的解釋變量未通過檢驗，但是滯后兩期時通過檢驗，可能原因為農(nóng)戶在選擇大豆播種面積時考慮的不僅僅是前一期的相對比較收益，而是前兩期的相對比較收益，這恰恰驗證了本文的假說即農(nóng)戶在做大豆播種面積決策時，會綜合考慮以往若干期的大豆與競爭作物的相對比較收益。通過模型估計結(jié)果可以看出，當前兩期的相對比較收益提高1%時，大豆相對播種面積將會提高大約2.52%。

非農(nóng)就業(yè)機會對大豆播種面積的回歸系數(shù)估計值符號為負，符合本文預(yù)期假說。由于非農(nóng)就業(yè)機會的增加導致農(nóng)戶從事大豆種植時的機會成本增加，從而使得大豆相對播種面積下降。從模型結(jié)果中可以看出，每平方公里第二、三產(chǎn)業(yè)增加值之和的估計值系數(shù)的絕對值相對其他解釋變量大，說明其對大豆播種面積的變化有顯著影響。

本研究中反映以往大豆種植決策對當年大豆生產(chǎn)決策的變量：滯后一期的大豆相對播種面積的系數(shù)估計值為正，而且數(shù)值較大，說明大豆種植農(nóng)戶在進行大豆生產(chǎn)決策時受過往種植習慣影響顯著。由于農(nóng)產(chǎn)品本身的市場產(chǎn)品屬性，導致其必須對市場供需做出變化，但是這種變化由于農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的自然屬性的制約，不能及時有效的做出反應(yīng)，所以農(nóng)戶在進行當年的大豆種植決策時還是會遵循自己過往的大豆決策行為。

政策虛擬變量的估計系數(shù)為正，并在1%的置信水平上顯著異于零，說明2008年開始采取的大豆臨時存儲政策對于提高大豆相對播種面積有一定影響。2008年之后，隨著國家宏觀調(diào)控政策的持續(xù)作用，使得隨后幾年的大豆收儲價格持續(xù)提高。這對于保證農(nóng)戶種植大豆的收益起到了積極作用，在大豆產(chǎn)品收購價格有保證的情況下，農(nóng)民傾向于增加大豆的種植面積。

本文研究結(jié)果說明，大豆相對比較收益、以往大豆播種面積、政府政策對于我國大豆播種面積變化具有正向作用，而非農(nóng)就業(yè)機會則對我國大豆主產(chǎn)區(qū)的大豆播種面積變化產(chǎn)生負向作用。

四、結(jié)論及政策建議

本文研究的基本結(jié)論是：（1）影響我國大豆供給的主要因素之一是農(nóng)戶對過去大豆與競爭作物的成本收益的比較。本文采取大豆相對玉米的相對比較收益表示大豆的相對比較收益，并采取滯后兩期的處理以測定其對農(nóng)戶當年大豆種植決策的影響程度。結(jié)果表明，在本文研究的樣本范圍內(nèi)，農(nóng)戶往往會傾向于比較前兩年的大豆相對比較收益然后做出當年的大豆播種決策。（2）隨著我國國民經(jīng)濟的快速發(fā)展，農(nóng)民的非農(nóng)就業(yè)機會增加，其從事大豆生產(chǎn)的機會成本越來越高，對于大豆播種面積的變化較其他因素也最大。（3）作為生產(chǎn)決策主體的農(nóng)戶在自己面臨土地資源的約束時，往往傾向于在對過去決策的事后評估和修正的基礎(chǔ)上，做出當年的生產(chǎn)決策。本文采取上年的大豆相對播種面積代表過去的決策行為，模型結(jié)果表明，農(nóng)戶在大豆價格波動的條件下更加傾向于延續(xù)以往生產(chǎn)決策并做出適當修正。（4）政府政策的保護行為對于穩(wěn)定國內(nèi)大豆供給有積極作用，作為政策虛擬變量的大豆臨時存儲政策對于大豆播種面積產(chǎn)生了正向作用。

基于以上研究結(jié)果，對于如何增加我國大豆播種面積，本文提出以下建議：

首先，加大對大豆生產(chǎn)的相關(guān)科研投入，以減少大豆與競爭作物之間收益的差距。由于大豆生產(chǎn)在我國糧食生產(chǎn)中的地位下降，對于大豆生產(chǎn)的科研投入遠遠低于同為糧食作物的水稻、玉米、小麥等，有些地區(qū)使用的大豆品種甚至還是幾十年前的。加大科研投入可以提高農(nóng)戶種植大豆時的收益，從而增加大豆的播種面積。

其次，增加農(nóng)戶的市場信息獲取渠道，引導大豆種植面積合理增加。從本文研究可以看出，以往的大豆種植面積對于農(nóng)戶決定當年的大豆種植面積時起著一定作用。農(nóng)戶由于缺乏相關(guān)的技術(shù)支持，在進行大豆生產(chǎn)決策時可供參考的市場信息匱乏，只能根據(jù)以往大豆種植面積決定今年的大豆種植面積。所以增加農(nóng)戶的市場信息獲取渠道可以讓農(nóng)戶及時了解市場供需變化，從而做出最優(yōu)的生產(chǎn)決策。而國內(nèi)大豆市場一直處于供不應(yīng)求的環(huán)境，所以增加農(nóng)戶對市場反應(yīng)的靈敏度，有利于增加大豆種面積。

最后，實行大豆保護收購價格政策，維持大豆市場價格的長期穩(wěn)定。從國際經(jīng)驗上看，增加對大豆種植的補貼力度可以有效穩(wěn)定大豆供給，如美國由于補貼政策的刺激，其大豆種植面積從1990年的2339萬公頃增加到2004年的3044萬公頃，年均增長2%，就是在大豆價格急劇下降的2001年，其大豆播種面積也不降反升。［13］一個長期穩(wěn)定的大豆收購政策可以使得大豆種植農(nóng)戶在進行大豆生產(chǎn)決策時形成一個穩(wěn)定的價格預(yù)期，從而減弱市場的短期急劇波動對于大豆種植面積的影響。所以實行長期、持續(xù)穩(wěn)定的大豆保護收購價格政策可以維持大豆種植面積的長期穩(wěn)定趨勢。

［1］常秀亮.中國大豆生產(chǎn)滑坡的原因分析 ［J］.中國農(nóng)村經(jīng)濟，2000（4）：27-31.

［2］劉愛民，于格，于蕭萌.大豆主產(chǎn)區(qū)主要競爭農(nóng)作物生產(chǎn)成本與收益分析 ［J］.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2005，26（2）：35-39.

［3］喻翠玲，馮中朝，李應(yīng)生.我國大豆產(chǎn)出增長的要素貢獻率測度與分析 ［J］.中國農(nóng)村經(jīng)濟，2005（9）：67-70.

［4］余建斌，喬娟，龔崇高.中國大豆生產(chǎn)的技術(shù)進步和技術(shù)效率分析 ［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2007（4）：41-47.

［5］司偉，王濟民.中國大豆生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率及其變化 ［J］.中國農(nóng)村經(jīng)濟，2011（10）：16-25.

［6］杜為長，科爾曼.中國農(nóng)作物播種面積對價格變化反應(yīng)的實證分析 ［J］.中國農(nóng)村觀察，1997（2）：33-38.

［7］李孝忠，喬娟.中國大豆播種面積波動：趨勢、成因及政策建議 ［J］.技術(shù)經(jīng)濟，2008，27（8）：61-66.

［8］馬翠萍，肖海峰.我國大豆種植戶持續(xù)種植意愿的影響因素——基于山東省農(nóng)戶的調(diào)查問卷 ［J］.技術(shù)經(jīng)濟，2011，30（9）：85-89.

［9］張永麗.農(nóng)戶勞動力資源配置及其對農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響——我國西部地區(qū)8個樣本村的調(diào)查與分析 ［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2009（2）：4-16.

［10］鐘甫寧，胡雪梅.中國棉花生產(chǎn)區(qū)域格局及影響因素研究 ［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2008（2）：5-9.

［11］高穎，田維明.基于引力模型的中國大豆貿(mào)易影響因素分析 ［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2008（1）：27-33.

［12］陳艷君.中國大豆政策將成為影響國際豆價重要因素——2009/2010年度新作大豆價格走勢分析 ［J］.糧食與油脂，2009（10）：37-39.

［13］苗水清，程國強.美國大豆補貼政策及其影響 ［J］.中國農(nóng)村經(jīng)濟，2006（5）：72-80.