馮繼林+董子潔

[摘 要]文章主要就最低收購(gòu)價(jià)政策是否對(duì)湖北省小麥種植面積產(chǎn)生積極的播種效應(yīng)，以及其影響有多大進(jìn)行實(shí)證研究。將小麥種植面積作為因變量，最低收購(gòu)價(jià)政策以及構(gòu)造出的兩個(gè)主成分作為自變量，采用虛擬變量回歸模型。模型結(jié)果顯示，政策的實(shí)施對(duì)小麥種植面積具有正向效應(yīng)，平均增加小麥種植面積266千公頃。最后，依據(jù)研究結(jié)果，提出相應(yīng)的政策建議。

[關(guān)鍵詞]最低收購(gòu)價(jià)政策；小麥種植面積；主成分；虛擬變量回歸

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.27.083

1 引 言

小麥?zhǔn)寝r(nóng)業(yè)產(chǎn)品中的三大谷物之一，也是維護(hù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定的重要戰(zhàn)略物資。小麥作為物資，一般情況下，其價(jià)格是由市場(chǎng)供需情況所決定。但是，由于目前可耕地面積減少、人口數(shù)量增加、氣候環(huán)境變化等問(wèn)題日益凸顯，加之外部國(guó)際糧食市場(chǎng)的沖擊，作為我國(guó)糧食產(chǎn)業(yè)中一員的小麥正面臨著巨大危機(jī)。

為保護(hù)農(nóng)民利益，保障小麥?zhǔn)袌?chǎng)正常供應(yīng)，國(guó)家在充分發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制作用的同時(shí)實(shí)施宏觀調(diào)控政策，以保障農(nóng)民種植糧食的積極性。

自2005年起，我國(guó)開始在糧食主產(chǎn)區(qū)實(shí)行最低收購(gòu)價(jià)政策，且分別給出小麥和稻谷的最低收購(gòu)價(jià)格。湖北省作為我國(guó)中部小麥的主產(chǎn)區(qū)之一，小麥?zhǔn)瞧涞诙蠹Z食作物。

一般來(lái)講，糧食的種植面積是決定糧食供給的關(guān)鍵因素，也是保障糧食安全的重要前提。目前，糧食最低收購(gòu)價(jià)政策已經(jīng)實(shí)施十余年，政策對(duì)農(nóng)戶種植小麥的積極性是否有影響？究竟在多大程度上擴(kuò)大了小麥的種植面積呢？因此，本文特選取以2005年為中點(diǎn)，前后各10年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。

2 小麥種植情況及指標(biāo)選取

2.1 湖北省小麥種植面積歷年介紹（與全國(guó)對(duì)比）

由上圖可知，在湖北省內(nèi)，1995—2015年小麥種植面積走勢(shì)基本與糧食保持一致，小麥種植占糧食總面積的比率一直維持在15%～30%之間。自2004年以后，湖北省小麥種植面積占全國(guó)比重大幅提高，之后保持一個(gè)較穩(wěn)定的比重。綜合說(shuō)明，湖北省是小麥主產(chǎn)區(qū)之一，最低收購(gòu)價(jià)政策具有穩(wěn)定小麥種植面積的調(diào)控作用。

2.2 四大影響因素的選取

本文中指標(biāo)選取主要基于糧食產(chǎn)業(yè)形成要素論，加上湖北省小麥生產(chǎn)發(fā)展歷史情況，從土地資源、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、成本效益、勞動(dòng)投入四個(gè)方面對(duì)湖北省的小麥種植面積影響因素進(jìn)行分析研究。具體影響因素指標(biāo)體系如表1所示。

運(yùn)用上述構(gòu)建的湖北省小麥種植面積影響因素指標(biāo)體系，通過(guò)查閱國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒、全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編、歷年《湖北省統(tǒng)計(jì)年鑒》（1996—2016年）等資料以獲取具體數(shù)據(jù)。

3 實(shí)證分析

本文利用年度數(shù)據(jù)和虛擬變量回歸模型，就最低收購(gòu)價(jià)政策實(shí)施以來(lái)對(duì)湖北省小麥種植面積的影響進(jìn)行實(shí)證研究。

虛擬變量，又稱名義變量或啞變量，是量化了的自變量，通常取值為0或1。本文研究政策實(shí)施效果，定義虛擬變量Di=0表示未實(shí)施政策，Di=1表示政策實(shí)施。

建立虛擬變量回歸模型：y=β0+β1Di+β2x1+…+βpxp-1+ε

其中，y是因變量，Di為虛擬變量，x1，x2，…，xp-1為自變量，ε為誤差項(xiàng)。

利用SPSS，我們先計(jì)算各變量間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。

由簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)可以看出：指標(biāo)變量間具有高度線性相關(guān)關(guān)系，如指標(biāo)X1與其他指標(biāo)均存在高度正線性相關(guān)關(guān)系。說(shuō)明不能直接建立多元統(tǒng)計(jì)回歸模型。

為消除模型多重共線性的影響，先進(jìn)行主成分分析。本文選取1995—2015年湖北省小麥種植面積的觀測(cè)數(shù)據(jù)作為因變量y，其他相關(guān)影響因素作為自變量，有效觀測(cè)樣本共計(jì)21個(gè)。對(duì)11個(gè)觀測(cè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后提取主成分變量，以得到因子載荷矩陣。

利用SPSS進(jìn)行主成分分析，得到各主成分的貢獻(xiàn)率。第一主成分的貢獻(xiàn)率達(dá)到83.93%，到第二主成分其累積貢獻(xiàn)率已經(jīng)到達(dá)93.57%，基本符合要求。

將上述主成分法得到的第一主成分Z1、第二主成分Z2以及最低價(jià)收購(gòu)政策X12作為自變量，小麥種植面積y作為因變量，利用SPSS進(jìn)行虛擬變量線性回歸?；貧w結(jié)果如下：

通過(guò)模型匯總，顯示了回歸方程的擬合情況。模型的相關(guān)系數(shù)為0.884，判定系數(shù)為0.781，模型擬合效果較好；DW值為1.316，接近于2，可認(rèn)為模型不存在自相關(guān)。

方差分析及顯著性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量值為20.196，顯著性水平為0.000，小于0.05，可判定該回歸方程有效。各變量方差膨脹因子VIF都介于1-10，不存在顯著的共線性。

回歸結(jié)果中，最低收購(gòu)價(jià)政策回歸系數(shù)為266.405，t統(tǒng)計(jì)量為3.206，p值為0.005遠(yuǎn)小于0.05的顯著性水平，說(shuō)明該自變量在模型中顯著，最低收購(gòu)價(jià)政策對(duì)小麥種植面積具有正向效應(yīng)。

4 政策建議

模型結(jié)果表明，糧食最低價(jià)收購(gòu)政策對(duì)湖北省小麥種植面積存在影響，且有正向效應(yīng)，可以提高湖北省農(nóng)民小麥種植的積極性，保障小麥的生產(chǎn)和供給。在此基礎(chǔ)之上給予一些建議。

（1）現(xiàn)階段，政府應(yīng)堅(jiān)持利用最低收購(gòu)價(jià)政策對(duì)市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行宏觀調(diào)控，合理運(yùn)用政策，保障糧農(nóng)的收益和國(guó)家的糧食安全，同時(shí)也應(yīng)對(duì)政策不完善地方加以改進(jìn)。

（2）在實(shí)施最低限價(jià)的同時(shí)，收購(gòu)市場(chǎng)上過(guò)剩的農(nóng)產(chǎn)品，進(jìn)一步強(qiáng)化市場(chǎng)信息收集和處理，跟蹤市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，調(diào)整和優(yōu)化糧食種植結(jié)構(gòu)。

（3）健全現(xiàn)代化小麥?zhǔn)袌?chǎng)體系，同時(shí)發(fā)展小麥期貨市場(chǎng)，有效實(shí)現(xiàn)兩個(gè)市場(chǎng)價(jià)格信息共享，形成穩(wěn)定、有效的價(jià)格機(jī)制。

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