劉 麗

[內(nèi)容提要]根據(jù)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的推進，農(nóng)業(yè)價改政策繼續(xù)集中于玉米和大豆兩個品種之上的可能性極大。糧食最低收購價作為中國農(nóng)業(yè)支持政策的一項重點，其政策的實施對糧食價格究竟有何作用一直是學者們常探討的問題。文章利用stata15軟件，通過DID模型和平衡面板數(shù)據(jù)模型對玉米及大豆兩種糧食價格在最低收購價政策實施前后的年度數(shù)據(jù)進行政策效果討論。研究結(jié)果顯示，托市收購前后，實施區(qū)與非實施區(qū)兩種糧食價格的差異有所縮減，而不同糧食作物受政策實施規(guī)模、力度及產(chǎn)品特性的影響，政策實施效果有所差異。糧食最低收購價對一般品種(如玉米)存在明顯的托市效應(yīng)，而對于外貿(mào)依存度較高、市場相對復(fù)雜的糧食品種(如大豆)，其政策效果可能會被削弱。

糧食是人類最基礎(chǔ)的生存資料，糧食的充裕是一切生產(chǎn)的首要前提?！盁o農(nóng)不穩(wěn)”“無糧則亂”，人們越來越認識到農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟中的基礎(chǔ)地位。面對中國14億的龐大人口，糧食安全與糧價穩(wěn)定尤為關(guān)鍵。自政府頒布《糧食流通管理條例》起，中國的糧食政策邁入了一個嶄新篇章，中國政府在保證國家糧食安全，進行糧食價格調(diào)控中做了不少政策嘗試。其中，糧食最低收購價政策則可看作是糧食價格調(diào)控政策的起點，為了各行業(yè)健康發(fā)展及穩(wěn)定糧農(nóng)的種糧意愿，從調(diào)控的角度講，政府可利用糧食最低收購價來調(diào)節(jié)政府臨時儲備規(guī)模，以此干預(yù)和協(xié)調(diào)本國糧食價格，使其保持在一個合理的水平。

根據(jù)蛛網(wǎng)模型理論，糧食作為市場經(jīng)濟中典型的生活必需品，其供給價格彈性明顯高于需求價格彈性，均衡價格無法依靠市場自身調(diào)節(jié)的力量來實現(xiàn)。為避免糧食價格由于糧食產(chǎn)量及市場供求而出現(xiàn)過度波動，實現(xiàn)糧食供給的長期穩(wěn)定，包括農(nóng)業(yè)小規(guī)模作業(yè)的日韓及大規(guī)?；拿绹趦?nèi)的許多國家都使用或曾經(jīng)使用過糧食最低價類的價格支持政策[1-3]。盡管糧食價格波動存在明顯的周期性與季節(jié)性，糧食最低收購價政策保障糧農(nóng)基本利益，避免糧食哄搶發(fā)生，提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益，縮小工農(nóng)差距的作用相對可觀。糧食最低收購價政策實施以來，價格預(yù)案也呈上升態(tài)勢。

自2004年中國糧食生產(chǎn)頻頻豐收，糧價面臨不小的下行壓力，為防止發(fā)生谷賤傷農(nóng)，國家開始針對稻谷、小麥、玉米及大豆等糧食作物在部分產(chǎn)區(qū)出現(xiàn)市場價格低于最低收購價時采取臨時存儲收購。政府于2008年底開始分批次于玉米主產(chǎn)區(qū)以糧食保護價格實施國家臨時收儲政策，到2009年，政府在東北大豆主產(chǎn)區(qū)以高于市場價格的最低收購價收儲了725萬噸左右的大豆。同年，政府臨儲政策對玉米及大豆實行不限收、不拒收的敞開收購。由于國家臨儲政策實施主體及收購方式與最低保護價政策一樣，臨儲政策基本已具備最低收購價政策的效果，可看作最低收購價的拓展。到2010年，政府繼續(xù)在大豆主產(chǎn)區(qū)對大豆實施臨時儲備政策，本文將對大豆的政策支持歸為最低收購價行列。

受制于進口玉米及大豆進入市場的混亂局面，我國關(guān)于玉米與大豆的最低收購價政策不甚穩(wěn)定。2013年起政府發(fā)布文件，對東北地區(qū)疑似進口的大豆及玉米進行收購環(huán)節(jié)暫緩處理。關(guān)于最低收購價政策效果及其價值的描述與討論也頻繁出現(xiàn)在各類期刊，囿于糧食主產(chǎn)區(qū)與主銷區(qū)差距的復(fù)雜性，政策實施面臨一定的困難。影響玉米及大豆等糧食價格的因素十分復(fù)雜，最低收購價政策在糧價方面所起到的托市效應(yīng)究竟有幾分？本文將針對該問題展開試探性討論。

一、模型框架和數(shù)據(jù)

(一)模型框架

1．Difference-In-Difference(DID)Model(雙差分模型)。雙重差分法是被廣泛應(yīng)用于政策分析或項目評估中的一種計量方法，其基本原理是將隨機抽查的樣本分為兩組，一組是政策或項目的實施對象(看為“作用組”)，另一組非政策或項目的實施對象(看為“對照組”)。分別計算作用組與對照組在政策實施這個節(jié)點前后某項指標(如價格)的變化量(如價格增長量)，觀察作用組與對照組同一指標在政策或項目實施前后的變化量，這兩個變化量的差值即為“倍差值”，被大量用于政策或項目對處理組凈影響的評估反饋工作。

DID模型的一般形式為：

Y=α0+α1T+γP+δTP+ε

(1)

其中Y為被解釋變量，T、P均為虛擬變量，T表示政策實施情況，政策實施前為0，政策實施后為1，P則表示是否為作用組，作用組為1，對照組為0。

對于作用組，P = 1，根據(jù)式(1)被解釋變量為：

Y=α0+α1TδT+ε

(2)

則政策實施前后作用組的被解釋變量表達式分別為：

(3)

因此，政策實施前后，作用組被解釋變量的變化為：

dif1=(α0+α1+γ+δ+ε)-(α0+γ+ε)

=α1+δ

(4)

對于對照組，P = 0，根據(jù)式(1)被解釋變量為：

Y=α0+α1T+ε

(5)

則政策實施前后對照組的被解釋變量表達式分別為：

(6)

因此，政策實施前后對照組被解釋變量的變化為：

dif2=(α0+α1+ε)-(α0+ε)=α1

(7)

由以上各公式，可得作用組被解釋變量在政策實施前后的凈變化值：

dif=dif1-dif2=δ

(8)

本文研究的是糧食最低收購價政策對實施地糧食價格托市效應(yīng)是否具有顯著性，討論最低收購價政策實施地與非實施地的糧食價格對比，糧食最低收購價政策直接作用于政策實施區(qū)，雖然不排除非政策區(qū)會受到保護價的聯(lián)動影響，但受到糧食生長期及市場價格本身特征的影響，最低收購價對于對照組的政策影響會偏小及滯后[4-5]。因此，本文著重關(guān)注糧食市場價格在政策實施前后的作用組與對照組的同一時間水平上的差異是否存在明顯差別。

以下對DID模型做出一定的調(diào)整：

要考察糧食最低收購價的政策效應(yīng)，就要嚴格區(qū)分政策實施的時間點，在政策實施前(T=0)，作用組與對照組考察的價格分別為：

作用組：Y=α0+γ

對照組：Y=α0

則政策實施前兩組價格的差異為：

dif3=(α0+γ)-α0=γ

在政策實施后(T=1)，兩組被解釋變量分別為：

作用組：Y=α0+α1+γ+δ

對照組：Y=α0+α1

則政策實施后兩組價格的差異為：

dif4=(α0+α1+γ+δ)-(α0+α1)=γ+δ

據(jù)此，dif3與dif4均值存在的差異δ的顯著性反應(yīng)了政策實施區(qū)與非政策區(qū)在政策實施前后差異的有無。該問題可通過兩類地區(qū)總體均值差的檢驗來進行討論，模型的原假設(shè)和備擇假設(shè)分別為：

(9)

2.面板數(shù)據(jù)模型。為考察糧食最低收購價政策對糧食價格的影響，在面板數(shù)據(jù)模型中引入表示政策實施前后的虛擬變量D，實施前為0，實施后為1。由于糧食價格影響糧農(nóng)種植面積的選擇，糧食售價、政府出臺的糧食收購價格越高，糧農(nóng)越傾向于擴大種植面積。根據(jù)賈娟琪、李先德等人的研究[6]，較大規(guī)模農(nóng)戶受糧食價格影響調(diào)整種植面積的可能性較大，東北地區(qū)作為大豆及玉米主產(chǎn)區(qū)符合該特征，糧食價格受多因素共同影響，其中上期價格對當期糧價的作用不容忽視[7]，據(jù)此本文引入本期價格的滯后一期作為解釋變量，此處僅引用政策影響糧食價格的基礎(chǔ)模型，不將生產(chǎn)資料成本、國外糧價等因素納入控制變量?；緦嵶C模型如下：

Pit=α0+α1Dit+βPi,t-1+ε

其中，Pit表示政策實施區(qū)第i省第t期糧食的市場價格，Pi,t-1為滯后一期的糧價，D是為區(qū)分政策實施前后引入的虛擬變量。

二、數(shù)據(jù)介紹

(一)研究樣本選擇

為保證DID模型政策實施前后的數(shù)據(jù)具有一定對稱性，本文研究著重考慮2008年后糧食最低收購價的政策作用主體。糧食托市收購自上世紀80年代開始出現(xiàn)，之后的幾十年里糧食在階段性過剩與糧食赤字中往復(fù)波動，“最低收購價格”一詞于2004年開始被正式提出，而后頻繁出現(xiàn)在政策文件中。政府于2008年底開始分批次于玉米主產(chǎn)區(qū)(黑龍江、吉林、遼寧和內(nèi)蒙古)以保護價格實行國家臨時收儲，故2008年底可看為玉米DID模型分析的分割點。到2009年，政府在東北大豆主產(chǎn)區(qū)(黑龍江、遼寧及吉林)以高于當時市場價格的最低收購價收儲了725萬噸左右的大豆。同年，政府對玉米和大豆實行不限收、不拒收的敞開收購。由于臨儲政策的收購價為政策出臺的糧食最低收購價，臨儲政策基本可看作最低收購價的拓展。到2010年，政府繼續(xù)在大豆主產(chǎn)區(qū)對其實施臨時儲備，臨儲常態(tài)化可看作大豆被列入最低收購價行列，故本文大致以2009年年底為模型分割點對大豆進行DID分析。

確定了玉米作用組為東北地區(qū)(黑龍江、吉林、遼寧和內(nèi)蒙古)，大豆作用組為黑龍江、吉林及遼寧，根據(jù)《中國農(nóng)產(chǎn)品價格調(diào)查年鑒》公布的中國農(nóng)產(chǎn)品集貿(mào)市場年度價格及走勢和中華糧網(wǎng)“數(shù)據(jù)中心”的價格數(shù)據(jù)，由于年鑒數(shù)據(jù)和中華糧網(wǎng)各類數(shù)據(jù)是由各省區(qū)企業(yè)及地方政府有關(guān)部門定期上報，難免存在部分地區(qū)關(guān)于部分玉米、大豆價格或部分時期價格數(shù)據(jù)上報不全的問題存在，且如北京、上海等金融中心地區(qū)的糧價很難具有代表性，為了實現(xiàn)玉米及大豆各自的數(shù)據(jù)在雙差分模型中分割點前后均保持完整、對稱，本文遵循數(shù)據(jù)完整性的原則截取數(shù)據(jù)，選擇政策前后時段內(nèi)數(shù)據(jù)完整對稱的合適對照組。

(二)數(shù)據(jù)情況說明

為通過使用DID模型對作用組、對照組在糧食最低收購價政策作用前后的價格變化進行對比，本文選擇研究的糧食作物品種為玉米和大豆，政策作用組為政策規(guī)定的主產(chǎn)區(qū)，即大豆為黑龍江、遼寧和吉林，玉米為黑龍江、吉林、遼寧和內(nèi)蒙古。非政策實施區(qū)的大豆對照組為河南、山東、江蘇、福建和廣西，玉米對照組為河南、山東、河北、浙江和江蘇。T變量的分割點分別選擇玉米及大豆最低收購價政策實施的開始時間，由于本文模型引用的是年度數(shù)據(jù)，因此本文將玉米及大豆政策分割點分別定為2008年12月底及2009年12月底，T變量截取時間定為2003年至2018年。此外，受經(jīng)濟增長及國民消費者價格指數(shù)(CPI)波動的影響，為確保價格剔除通貨膨脹影響，反應(yīng)價格真實變化量的可靠性，本文對政策實施前后各期糧食價格進行去通脹處理。

DID模型數(shù)據(jù)情況說明見表1。

表1 DID模型數(shù)據(jù)情況說明

面板模型中使用的數(shù)據(jù)與雙重差分模型數(shù)據(jù)基本一致但略有差別，為便于考察最低收購價政策對實施區(qū)糧食價格的凈影響，本文分別以黑龍江、吉林、遼寧和內(nèi)蒙古(玉米)及黑龍江、遼寧和吉林(大豆)為截面數(shù)據(jù)，以2003-2018年各自的年度價格為時間序列，保證每個個體相同時間均有觀測數(shù)據(jù)記錄，以作平衡面板分析。另外，模型剔除DID數(shù)據(jù)中對照組的部分，將玉米及大豆的全國平均報價納入考慮范圍，這是為了考察糧食最低收購價政策對包括政策實施區(qū)與非實施區(qū)在內(nèi)的全國玉米及大豆市場價格的影響。在面板數(shù)據(jù)回歸中，由于研究重點為最低收購價政策對實施區(qū)糧食價格的托市效應(yīng)，故不考慮生產(chǎn)成本及國際糧價波動等因素的影響，除糧食最低收購價政策外，僅將玉米、大豆本期價格的滯后一期作為另一解釋變量加入該基礎(chǔ)模型。

三、實證研究結(jié)果

(一)DID模型分析結(jié)果

表2 DID模型分析結(jié)果

通過DID模型，本文對政策實施前后兩組市場糧價表現(xiàn)的差異進行了對比與分析，并將這種分割點前后的價格差異假設(shè)為糧食最低收購價的政策效應(yīng)。而事實上，引起這種糧食價格變動的因素可能還有其他。因此，在分析中引入一定控制變量是必要的，且受到個別省份數(shù)據(jù)統(tǒng)計不全的影響，無法滿足數(shù)據(jù)對稱性及完整性的省份沒有囊括到上述雙差分模型中。綜上，下面模型將引入本期價格的滯后一期作為控制變量(基礎(chǔ)模型不將生產(chǎn)資料及國際農(nóng)產(chǎn)品價格納入解釋范圍)，對平衡面板數(shù)據(jù)進行更深入的分析。

(二)面板數(shù)據(jù)模型結(jié)果

分析面板數(shù)據(jù)通常要首先確定混合效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型或隨機效應(yīng)模型。由于不同糧食價格存在較大差異，本文針對玉米與大豆兩種糧食作物價格進行模型分析。面板數(shù)據(jù)計算公式如下：

一般而言，中國各省份經(jīng)濟運行狀況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及糧食播種面積等特征之間的差別較大。因此，在實施區(qū)各省玉米或大豆價格的面板數(shù)據(jù)處理中，不排除個體效應(yīng)存在的可能性，即各個截面估計方程截距和斜率項也許是不一致的。為驗證兩組模型個體效應(yīng)存在的顯著性，首先對兩組模型分別做F檢驗。表3是在數(shù)據(jù)分析時進行的F檢驗及其計量結(jié)果。

表3 玉米模型與大豆模型的F檢驗結(jié)果

由表3可知，模型1(玉米)與模型2(大豆)面板數(shù)據(jù)F檢驗中的P值均為0.0000，故在1%的顯著性水平下拒絕各截面估計方程截距和斜率相等的原假設(shè)，兩個模型中的個體效應(yīng)均顯著存在。因而在本文中，隨機效應(yīng)或固定效應(yīng)模型應(yīng)比混合回歸模型效果更優(yōu)。下面引用豪斯曼(Hausman)檢驗來進一步確定隨機效應(yīng)模型或固定效應(yīng)模型的最終選擇結(jié)果。表4與表5分別是模型1(玉米)和模型2(大豆)的豪斯曼檢驗結(jié)果：

表4 玉米模型豪斯曼檢驗結(jié)果

表5 大豆模型豪斯曼檢驗結(jié)果

根據(jù)以上兩表，玉米及大豆模型豪斯曼檢驗的p值為0.2412和0.1411，說明針對這兩組模型，隨機效應(yīng)表現(xiàn)優(yōu)于固定效應(yīng)。這可能也是受到本文選取被解釋變量即不同省份差異性的影響，由于各省份經(jīng)濟運行狀況、糧食播種面積、產(chǎn)業(yè)分布及居民消費水平等特征之間的差別較大，不同省份玉米及大豆的最終價格表現(xiàn)或有不同。而本文主要針對最低收購價政策實施效果展開研究，因此在控制變量選取及被解釋變量省份的選取中都存在具體性不足的缺陷，因而使用隨機效應(yīng)模型存在一定合理性，是可接受的。

確定了隨機效應(yīng)模型，由于兩組面板數(shù)據(jù)均將本模型被解釋變量(價格)的滯后一期作為一項解釋變量引入模型，從而模型的隨機誤差項存在自相關(guān)，因此，本文在模型估計時進行差分變換，消除自相關(guān)性的影響，最終面板數(shù)據(jù)模型估計結(jié)果如表6和表7所示。

表6 玉米模型市場價格回歸結(jié)果

表7 大豆模型市場價格回歸結(jié)果

由表6及表7可以得知，玉米面板數(shù)據(jù)模型的回歸估計結(jié)果基本上支持了國家糧食最低收購價政策對政策實施區(qū)及全國具有托市影響這一假定，政策系數(shù)為正且在1%的水平下顯著。相比玉米，最低收購價政策對大豆模型的觀測結(jié)果有很大差別，由表7的數(shù)據(jù)來看，虛擬變量的線性回歸影響系數(shù)約為0.01，即實施區(qū)及全國大豆價格前后受到政策影響水平小，且不顯著，但這并不與本文研究重點相矛盾。

正如上文解釋的那樣，該面板數(shù)據(jù)模型僅提取了可能影響糧食價格變化的少數(shù)幾個解釋變量進行回歸，模型中的某些控制變量(如國際糧價與生產(chǎn)成本等)沒有被納入考慮范圍，這難免會影響模型的經(jīng)濟解釋效應(yīng)。且經(jīng)過前面DID模型的估計，針對大豆的最低收購價政策影響較玉米有很大的不同，其中之一就是實施區(qū)大豆價格的上漲幅度不會明顯超過非政策實施區(qū)大豆價格的漲幅，面板數(shù)據(jù)結(jié)果也體現(xiàn)了大豆價格對于糧食最低收購價的政策反應(yīng)不顯著。這結(jié)果可從大豆產(chǎn)品自身的市場來源及用途等方面來解釋：第一，中國大豆進口依存度極高(占我國大豆消費量的88%左右[10])，即使政府出臺最低收購價政策，由于市場上絕大部分大豆來源于國外，政策很難對大豆的市場進行指導[14]。第二，依照市場對大豆產(chǎn)品用途上的區(qū)分，食用型大豆與工業(yè)用(如油脂)大豆價格存在差異，對臨儲政策的價格反應(yīng)也不同。第三，根據(jù)一般經(jīng)濟理論，當主產(chǎn)區(qū)糧食于成熟期集中上市時，糧食價格上漲會受到抑制，此時主銷區(qū)與主產(chǎn)區(qū)(即政策實施區(qū))的價格很難受到政策控制。

四、余論

DID模型分析結(jié)果顯示玉米的最低收購價政策對實施區(qū)價格存在明顯的托市效果，與對照組即非實施區(qū)相比，政策在實施區(qū)起到的價格提升作用要明顯超過非實施區(qū)。面板數(shù)據(jù)回歸根據(jù)政策對玉米價格的影響展開進一步討論，最低價政策影響系數(shù)為正且在1%的水平下顯著。大豆對政策的反應(yīng)相對復(fù)雜，首先由雙差分模型可以看出，盡管政策實施后大豆的價格在實施區(qū)與非實施區(qū)的差異有所減小，但沒有玉米那樣突出的效果。而大豆價格在之后的面板數(shù)據(jù)模型中更是沒有體現(xiàn)政策實施的顯著性影響。我們大可猜測導致這種不同表現(xiàn)可能與政策實施力度、市場構(gòu)成及產(chǎn)品特性等因素有關(guān)[15]。

如上文所描述，黑龍江、遼寧、吉林和內(nèi)蒙古四省份玉米產(chǎn)量占全國玉米總產(chǎn)量三分之一以上，且由政府于2009年底實施敞開收購政策來看，其收購規(guī)模及政策力度相對較大。大豆市場上的產(chǎn)品則相對混亂，超過一半的大豆來源為進口，政府于2013年發(fā)布《關(guān)于東北地區(qū)大豆臨時收儲有關(guān)事項的通知》，明確表明禁止進口大豆進入收儲環(huán)節(jié)，對疑似進口的大豆實行暫緩收購。而中國大豆自給率低，國內(nèi)外市場大豆價格倒掛，廉價進口大豆在臨儲政策導致國產(chǎn)大豆供給不足時大量涌入市場，進而拉低了大豆的平均價格，加大了政策實施區(qū)臨儲的執(zhí)行難度，影響著國內(nèi)大豆供求關(guān)系及農(nóng)戶大豆種植的意愿。受這些復(fù)雜因素的制約，大豆的最低收購價政策執(zhí)行力度及政策效果很難與其他糧食(如玉米)政策相比。

自2004年以來，中國出臺不少關(guān)于糧食的價格支持政策，國內(nèi)糧食價格的波動是國際糧價上漲大趨勢的市場聯(lián)動結(jié)果還是國內(nèi)的政策效果，這是學者們需認真思考的問題。為研究最低收購價政策對玉米及大豆市場價格表現(xiàn)的影響，本文采取DID模型討論政策效果的顯著性，雖然基本證實了政策對實施區(qū)糧價具有明顯政策效果這一假設(shè)，但由于DID分析具有一定的模糊性，且在數(shù)據(jù)獲取過程中遇到一些難題，為深入考察最低收購價政策對實施區(qū)糧食價格的影響，本文后期利用面板數(shù)據(jù)對該問題進行討論，獲得了比DID方法更加明確的結(jié)果。

穩(wěn)定糧食價格、保護農(nóng)民利益一直是政府與學者關(guān)注的重點，而由于市場趨勢和糧食價格波動的主要影響因素把握困難，很多宏觀調(diào)控政策往往不盡人意，甚至成為價格波動的誘因，這使許多糧食政策備受爭議。淺析上述結(jié)論，得到以下啟示：第一，糧食的最低收購價政策可作為糧食價格支持的一種有效手段，該政策無疑在提高主產(chǎn)區(qū)糧食價格，保護糧農(nóng)積極性的方面起著較為明顯的作用。當然，對外貿(mào)依存度較高的糧食作物(如大豆)，政策效果有待進一步的考量；第二，國外糧食價格及國際能源價格對國內(nèi)糧食價格的傳導作用不可小覷，而中國的農(nóng)產(chǎn)品支持政策針對糧食價格的保護，會對國際市場波動對國內(nèi)糧價的短暫性沖擊起到一定的平抑作用；第三，糧食價格波動不僅受自身供求關(guān)系變化的影響，還受其他經(jīng)濟及社會因素的影響。中國糧食市場化機制逐漸凸顯，與此伴隨的則是國際糧價對國內(nèi)市場的影響趨于加大[16]。有關(guān)部門應(yīng)提高市場監(jiān)測與預(yù)測的能力，權(quán)衡農(nóng)民及消費者利益，在必要時科學引導農(nóng)產(chǎn)品市場的生產(chǎn)與流通。