大豆种植农户生产决策差异分析

李孝忠 周慧秋

（东北农业大学，黑龙江 哈尔滨 150030）

中国已经成为世界第一大豆进口国，2012年进口大豆5283万吨，占世界大豆出口总量9280万吨的56.93%，全国大豆总产量也由2010—2011年度的1508.3万吨降到2012—2013年度的1280万吨。大豆对外依存度较大，国内大豆定价权基本丧失。黑龙江省作为中国最大的大豆产区，虽然产量占全国1/3强，但因为不同作物比价关系及国外大豆进口的影响，黑龙江省大豆播种面积连年下滑，产量逐年下降，2010年、2011年和2012年黑龙江省大豆种植面积分别为6470万亩（1亩=0.0667公顷）、5193万亩和4000万亩。2010年和2011年黑龙江省大豆产量分别为585万吨和541.3万吨，到2012年，黑龙江大豆产量下降到440万吨。黑龙江种植大豆的农民多达1000万人左右，其家庭收入50%以上来自大豆。

微观的生产者行为决策决定大豆产量，间接影响产业发展的基础。因此，有必要考查作为大豆生产者的农户在决策过程中，对外部市场运行情况的认知程度，他们的选择又面临怎样的约束条件，在变化的市场外界环境下选择的结果又是什么，进而提出具有操作性的对策措施。

一、文献综述

Ellis（1988）在其著作Peasant Economics中，将农民定义为“农民是主要利用家庭成员的劳动从事生产并以此为经济来源的居民户，其特点是部分参与不成熟的投入要素和产出市场”。农民自身特点及外部市场环境决定了农户决策理论不同于一般决策理论，从已有研究农户决策文献中可以梳理出研究农民决策的一般性规律。

G.VanHuylenbroeck和D.Damasco－tagarino（1998）利用复杂分析模型（CAM）对菲律宾蔬菜种植户在不同生产环境条件下的生产行为进行研究，得出每个作物选择都是农户自身特征与作物特征综合考虑的结果，模型能够重建作物种植决策的选择过程。Alain de Janvry和Elisabeth Sadoulet（2005）通过分析市场失灵下农户参与度的决策，得到市场类型、信贷管理和价格风险，对正常状态下农户参与市场具有削弱作用的结论，但难以对现实现象进行合理解释。

Park、任常青（1995）实证分析了自给自足条件下价格风险对中国贫困地区农户家庭小麦和玉米种植行为的影响；张林秀等（1994）研究了不同农业政策环境下农户农业生产决策行为；杨慕义（1999）采用随机风险决策模型分析了农业政策性风险对西北黄土高原地区农户农业生产决策的影响。陆文聪、叶建（2004）；陆文聪、西爱琴（2004）基于诺罗夫局部调整模型和MOTAD模型，对浙江省农业生产进行的实证分析表明，农业生产者表现出相当的经济理性，产品价格对作物生产具有明显的正面效应，生产者行为对经营风险呈现显著的厌恶性反应。在农业结构调整中，农业生产者决策时风险因素尤为重要（黄祖辉等，2004）。

国内外学者从作物种植选择、市场参与等方面研究了农户的决策行为，农民增产、增收的社会或市场约束条件逐渐得到了学术界的关注。然现代农业发展具有不均衡性，使得农民和市场的关系依然处于一个连续的压力区间，它从承担风险并获得参与市场的好处，延伸到为生存而保留非市场的生产基础。而且，现实的农业生产中，资本关系和市场关系给农民造成越来越大的压力，可以肯定地说，国家的政策、行为经常代表着特殊资本集团的利益（Ellis，1992）。

社会、市场的约束以及国家政策对大豆生产者究竟意味着什么？这些作为市场经济下农业发展主体的农业生产者对市场认知如何？约束条件怎样？在对市场理解与认知过程中，在约束条件制约下，生产者的决策背后是怎样一个逻辑？本文通过黑龙江省的农户调查数据分析，拟对上述问题加以梳理。

二、数据变量与计量模型

由于缺乏选择种植经营模式研究文献，传统研究认为替代作物净收益之差，可能是导致农户在不同作物之间选择的主要原因。以此为基础的研究分布在农作物各个品种的生产决策分析中（Carter，Colin A and Zhong Fu—Ning，1991；谭砚文、李朝晖，2005；杜为长、科尔曼，2005；朱启荣，2009；钟甫宁、刘顺飞，2007）。

（一）变量选择

在相关文献研究种植决策影响因素选择的基础上，选择自变量包括：农业生产决策者是否是户主、性别、年龄、受教育程度、是否打工、土地类型、经济地位、所处经济区位、往年对影响种植决策因素的预期结果等，从经济因素、资源约束、自身认知、社会因素四个方面进行分析，见表1。

表1 变量说明

在大豆生产中，资源约束比其他作物更为苛刻，但其他诸如技术约束、资源约束，甚至某种作物的用工劳累程度都会对当地作物的选择产生影响。传统生产要素如劳动力、种子、肥料、农机具等对作物选择影响方向和大小都有影响，如果简单认为经济利益决定了农作物的种植选择，势必会在理论解释与现实农户决策之间产生巨大反差。

由于对大豆种植决策行为的研究较少，对于决策变量选择缺乏可供借鉴的资料，考虑到本研究是在不同作物种植中的选择行为，属于作物布局和结构调整范围，实证模型采用的因变量为农户是否选择种植大豆，从实际调查中可知，即便像黑龙江省讷河市这样的大豆主产区，不同农户间依然存在着选择种植其他作物甚至几乎放弃农业的差别。因此，要区分不同地理区位、劳动力以及资源约束等对大豆种植决策的影响，使模型具有广泛的适应性。

经济因素。一般认为农民是经济理性的，生产经营中的作物选择以利益最大化为驱动力，经济利益是影响农户种植选择的主要因素。如果大豆收益高于其他作物，对种植大豆决策具有正向影响作用，其他品种收益高于大豆必然会对大豆种植起到一定抑制作用。从实地调查反馈情况看，大豆与其他作物相比属于低产高价品种，收益受天气影响大，具有很大的不稳定性，农户种植大豆具有明显的“蛛网效应”。这种效应与国外市场联动叠加在一起，使得农民对未来预期难以把握，经济利益对决策的影响有待进一步的实证检验。

资源约束。农业生产的自然依赖性决定任何作物种植都要有相应自然气候条件作为基础，这也是世界各国进行农业区划的主要原因。种植大豆可以改善土壤环境，提高与大豆具有竞争关系的农作物产量，这也是农民种植大豆原因之一①对黑龙江省巴彦、绥化等地调查中得知，农民种植大豆多数为了“倒茬”，并非是直接经济利益驱动。。大豆和与其具有竞争关系的农作物之间的轮作关系在一定程度上限制了大豆种植面积的扩大。因此，调研中强调了土地转包租赁选项的设计，意在考查农地资源约束放松条件下，农户有足够轮作土地后的种植选择行为。资源约束的另一个方面是资金约束，大豆生产受自然条件和国际市场竞争的双重压力，使得大豆的种植专业保险十分必要。黑龙江省农垦系统曾经有过一定规模的大豆生产保险业市场，但近年来逐步萎缩甚至消失。在问卷设计中考虑了农户是否参与保险选项。当地市场发育程度是农业中资源条件限制的另一方面，这直接决定农户市场参与度、土地利用的机会成本和出售农产品的交易费用。

自身认知。生产经营决策者个人特征，决定其对农业生产本身的认知和市场认知程度。被调查者如果为户主，对大豆种植决策影响并不确定，户主行为要对整个家庭负责，为了确保农业生产经营所带来的收入相对稳定，会考虑在不同作物之间以及农业与非农就业之间进行选择。年龄对大豆种植的影响，按照正常思维，应该是年轻人比年长者体现出明显优势，会选择风险—收益比更大的大豆进行种植。但在实际调研中，多数直接农业从业者年龄都较大，选择种植大豆理由为“省事”。

决策者若为女性②调查中只有4户为女性户主，具有决策能力，所以在实证中忽略这个因素。，则表现出谨慎、规避风险等特征，由于大豆对比其他作物是高风险、高收益的。所以女性决策者可能会对大豆种植选择偏弱。如果决策者本人或者家庭成员中有外出打工的，对大豆种植可能会出现正反两个方向影响情况：外出打工或者兼业会忽略包括大豆种植在内的农业生产，产生负面影响；另一方面，也可能因为社会阅历增加，接受外界知识和信息较多，对国内外经济形势尤其是大豆市场的理解也会相应提高，对大豆种植决策产生正向影响。受教育程度因为对大豆影响不确定，可能因为打工和对未来预期选择是否种植大豆。

社会因素。社会资本在农业生产者生产决策以及参与市场的作用越来越受到重视（Joyce Winlock,Ian，1999；Elisabeth J.Austin，2001），这种在现实生产决策中起重要作用的变量却没有引起学术界的广泛认同。而一个人（一个农户）在乡村经济中的政治地位和经济地位无疑会在农业生产资料购买、农产品销售、信贷资金可获性等方面产生重要影响。因此本文将农户在村中经济地位纳入分析框架，自身固定资产较多、经济条件相对较好的农户在农业生产中决策更具有自主性，这样的农户较一般农户对风险抵抗能力更强，更倾向于种植高风险高收益的大豆。

综上所述，农业生产者生产经营行为中的作物选择是多种社会、经济因素综合作用的结果。既与农作物自身特性与所处地理区位、自然气候条件的匹配有关，又和当地市场发育程度和国家宏观政策关联。与此同时，农户自身特征与固有资本（包括社会资本）也是农户选择作物的重要影响因素（John G.Mcpeak and Cheryl R.Doss，2006）。

（二）数据描述

本文使用数据主要来自实地调研。农户调研数据分为三个阶段，时间分别为2009—2012年5～6月份，10～11月份和3～4月份连续跟踪调查。时间跨度为大豆种植、收获、集中上市销售3个时间段。

问卷样本区域选择涵盖了黑龙江省大豆主产区域的9个市县，具体包括五大连池③黑河、五大连池、北安问卷分别来自所属乡镇、村屯农户调研数据，不存在由于行政隶属关系而造成问卷数量重复计算问题。、黑河、漠河、讷河、北安、绥化、佳木斯、七台河、牡丹江。通过对问卷有效性筛选，统计性描述见表2。

表2 变量统计说明

（三）计量模型设定

在对全部农户的生产选择行为进行实证研究后（见李孝忠等，2009），有必要进一步研究大豆种植户选择不同种植规模的影响因素，而且许多回答曾经种植过大豆的农户，都作为大豆种植户样本数据，但调查年份可能没有种植记录。因此，大豆种植规模很多观察值为空观察值，此时，普通最小二乘法（OLS）不适用。Tobit模型利用最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），可以得到一致性参数估计。Tobit模型通过计算截断模型的均值以获得相当于古典模型的估计式，一般形式如下：

其中，β是待估计系数，xi是影响yi的一系列因素（向量），对于任何yi＞0，xi和yi都是能够被观察到的；如果，yi≤0则不能直接被观察到；εi是一随机扰动项，服从分布N（0，σ2），表示没有包括在xi内，对yi有影响的变量。

对Tobit模型参数进行估计时，使用最大似然估计，似然函数为：

上式中，第一部分乘积表示满足yi≤0（没有种植大豆的农户）的概率乘积；第二部分乘积表示满足yi＞0（有大豆种植行为农户）的概率相乘；Fi表示区间在t＜β'xi/σ上的标准正态分布函数，有：

三、回归结果

在整体农户种植决策估计中（李孝忠等，2009），年龄性别、受教育程度都不显著，为了实证大豆种植者选择不同种植规模的影响因素，引入农户拥有土地总规模、去年价格预期以及大豆种植类型，应用Tobit模型对影响大豆种植户选择不同种植规模的行为进行实证研究。采用Eviews6.0运行结果见表3。

表3 农户大豆种植规模影响因素分析结果

从回归结果显示，一些理论上的判断难以在实证中得到验证。最明显的是农户市场和政策认知行为与农户选择不同大豆种植规模间没有必然联系。虽然政策估计系数和市场认知的估计系数符号与预期相符。有关大豆扶植政策对大豆种植行为影响为正向，而国内外市场认知情况与大豆种植规模选择为负。但是两者估计系数都不显著。对政策和市场认知估计系数不显著，从一个层面说明农户对市场信息与政策利用相当有限，其种植规模选择主要是当地自然资源、市场发育状况和自身因素有关。

四、政策建议

为了维持与促进大豆种植规模稳定，需要从生产决策者拥有资源要素，家庭结构特征，经济收入构成，市场及区位优势等方面综合考虑。

引导土地资源合理有效流动，促进农业组织化程度提高，形成有限土地资源高效利用，促进大豆与其他作物竞争关系良性互动。

种植大豆的人力资源约束小，适合机械化大面积耕种，应引导大豆主产区农机合作社加速发展，进一步解放劳动力，多渠道增加豆农收益，维持种豆农户积极性。

强化市场体系建设，给予种豆农民合理价格预期，通过期现货市场体系联动，降低种植大豆市场化风险，提供金融与保险专项扶持政策，削弱市场与自然波动给农户带来的风险。

针对区域资源约束，出台大豆主产区补偿机制，使得智能种植大豆区域纳入种植业整体规划之中，实现统一供种、统一管理、统一收获、统一销售，确保农户经济收益。

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