大蒜供给反应研究——基于微观面板数据的实证分析

姚 升，周应恒

(南京农业大学经济管理学院，江苏 南京 210095)

一、引 言

我国小宗农产品价格近年来经历了数次大幅度的波动，其中大蒜价格的起伏程度尤为引人瞩目。导致大蒜价格波动的原因需从多方面进行探寻，但最基本的原因仍要从供需基本面开始分析。

供给反应是了解价格杠杆发挥作用机制的基础［1］。供给反应探讨的是在农产品价格发生变化的情况下，农户如何从结构和数量上调整其农业资源进行以实现预期收益的最大化。农户的供给反应是一个动态的调整过程［2］，衡量了农户在面对农产品价格变化时进行决策调整的能力。在最近几年大蒜价格频繁波动的背景下，研究大蒜(尤其是主产区)的供给反应，对于稳定大蒜供给、平复大蒜价格波动、增加农户收入有着重要且现实的意义。

国内在农业供给反应方面的研究虽然近年来呈现增长趋势［3］［4］［5］，但整体而言其研究过程仍主要依靠公开数据进行分析。由于数据可获得性的限制，使得研究对象更多地局限在粮食、棉花等大宗农产品上。而由于小宗农产品生产统计资料的不全面，因此甚少看到以具体品种的小宗农产品为研究对象的供给反应分析。此外，虽然越来越多的研究在方法上开始使用面板数据进行数量分析，但很多研究在实证分析中并没有考虑使用的动态面板中存在的内生性问题。本文尝试通过构建大蒜供给反应模型，以实地调研获得的微观面板数据为基础，使用广义矩估计(GMM)方法，对小宗农产品中的重要品种——大蒜的供给反应进行研究。

二、变量选择、模型设定与数据来源

(一)变量的选择

本文的实证分析中包含的变量有大蒜总产量、大蒜价格、大蒜的生产投入以及气象灾害四个方面。

(1)大蒜产量。在目前已有的供给反应研究中，在产出变量的选择时，多数情况下都是使用种植面积而非生产量来代表产出。但当农产品价格发生变化时，生产者可能会通过在投入上的调整或在不同肥力地块之间进行作物替代的方式来提高产量，而不是通过改变种植面积的方式对价格变动做出反应［6］。在金乡县的实地调研中也发现，就主产区的农户而言，农户在长期形成的种植习惯决定了主产区种植面积的波动会比较小，因此使用产量比使用种植面积更能反映农户的生产行为。综合考虑，本文选择大蒜总产量作为因变量。

(2)大蒜价格。这是本研究关注的核心变量，这里的大蒜价格指的是农户销售大蒜的价格。

(3)大蒜的生产投入。本文在大蒜的生产投入方面除了考虑种子和人工投入外，还考虑了化肥、农药、农膜、排灌费、机械作业费、土地租金等其他的可变资本的投入情况。同时，为了避免多重共线性的影响，本文将上述可变资本投入合并为一项生产投入置于方程中。

(4)气象灾害。大蒜生产不仅受到各种经济因素的影响，同时受各种自然因素的影响也很大。对大蒜生产影响最大的自然灾害主要是各种气象灾害。本文关于气象灾害对大蒜产量的影响采用虚拟变量的形式置入方程，即调查户在当年的大蒜生长期中是否遭遇过气象灾害，如果遭遇过气象灾害记为1，没有则记为0。

(二)模型的设定

本文构建的供给反应模型主要参照了Nerlove模型，构建的实证模型如下:

(1)式中，Yield为大蒜总产量，Yieldt－1表示滞后一期的大蒜总产量，Yieldt－2表示滞后两期的大蒜总产量，Pr icet－1表示滞后一期的大蒜价格，示各项大蒜生产投入汇总，Distater表示当年大蒜生长期是否遭受气象灾害，T为时间趋势值，μit为随机误差项。

(三)数据来源

本文使用的数据来源于2012年8月在山东省金乡县司马镇的实地调研。之所以选择山东省金乡县为调研地点，原因在于金乡县的大蒜种植面积长年保持在70万亩左右①数据来源于山东省金乡县人民政府网站及金乡县农业局。，居全国县(市)之首，同时金乡县也是中国大蒜的价格形成中心。本文的调查采取随机入户调查的方式，共发放调查问卷272份，获得有效问卷252份，问卷有效率为92.6%。其中，对于大蒜种植与价格方面的数据追溯至2008年，从而获得跨期5年的包含252户农户和1260个有效样本的面板数据。另外，生产投入、大蒜价格分别通过以2008年为基期的山东省农业生产资料价格指数及农产品生产价格指数进行折算得到实际值。

三、实证分析与研究结果

本文选择系统GMM模型对所构建的供给反应实证模型进行估计，并提供了混合OLS的回归结果(在混合OLS估计时使用了稳健估计)。本文的数量分析软件为Stata11.0。

(一)基于全样本的大蒜供给反应分析

估计结果显示(见表1所示)，大蒜价格变化对农户的生产调整具有正向的影响作用，上一期大蒜的价格对农户生产调整具有正向的影响，且在90%的置信水平下显著。同时我们也可以看到，无论是大蒜的短期供给价格弹性(0.024)还是长期供给价格弹性(0.070)都比较低，说明农户对大蒜销售价格的变化反应较为迟钝，销售价格变化对农户的刺激作用不大。导致这种现象的原因主要可从三个方面进行分析:

首先，从价格预期的形成看，近几年大蒜价格的波动过于频繁且没有明显的规律可循，这是导致上一期大蒜销售价格对农户生产调整作用偏小的原因之一。价格波动的频度对价格预期的稳定性和一致性会产生显著的影响，当价格的波动不具有明显的趋势时，生产者将很难形成对未来稳定、一致的预期［7］，只有在价格波动具有一定规律性的情况下，生产者才能形成一种稳定的预期。正是由于近年来大蒜价格的剧烈波动，导致价格预期对农户当年生产决策的影响较为有限。在这种情况下，农户的决策将更倾向于延续过去的生产决策。

其次，从种植结构看，金乡县当地农户的种植结构基本上以大蒜和棉花为主，间或套种其他的经济作物。大蒜作为金乡最主要的作物，其替代作物主要是冬小麦，虽然近年来大蒜价格的剧烈波动造成蒜农的种蒜收入很不稳定，但相对于小麦，种植大蒜的收入仍然是相对较高的。因此，在通常情况下，当地农户仍选择种植大蒜而非小麦。

第三，从大蒜的种植面积看，大蒜种植面积相对于价格变化的稳定是导致大蒜销售价格变化对农户生产调整刺激作用不明显的第三个原因。在调查中我们发现，大多数农户基本上是将自己几乎全部的耕地用于种植大蒜，多数农户每年的种植面积变动很小，当地大蒜产量的波动更多地来自于产量的波动。

表1 大蒜生产反应估计结果

滞后一期和滞后两期的大蒜产量对当期产量的影响皆为正，且在1%的显著性水平上显著异于零。这说明农户的生产决策受过去决策的影响较大，这可能是由于受到已投入的固定成本以及生产经济环境等因素的制约，农户生产行为的调整比较难以及时到位，具有一定的滞后性所致。根据研究结果进一步计算可知，在农户根据预期大蒜价格变动调整大蒜生产投入的过程中，从决策制定到计划实施的时滞为2.9，即大约需要3期(年)的时间①鉴于篇幅所限，具体计算过程已省略。如有兴趣，可向作者索取。。大蒜生产调整相对于价格变化的滞后性与需求的变化叠加在一起，无疑加剧了大蒜价格的波动。

生产投入对大蒜产量的影响为正，并在1%的水平上显著。这说明金乡县在大蒜生产过程中通过加大各项生产投入仍能实现提高产量的目标。这也意味着可以通过维持大蒜的单产增长趋势实现对农户生产决策的引导，缩小农户生产调整的时滞，减少大蒜价格的波动。

气象灾害作为农户不可控制的因素，对大蒜产量具有负向的影响，其估计系数通过了1%的显著性水平检验。气象灾害对大蒜产量的影响非常明显，是大蒜生产的主要限制因素。

(二)基于受教育程度分组的大蒜供给反应分析

农户的个体特征会影响其产出状况，由于农户的个体特征涵盖的内容较多，本文以受教育程度为坐标，对样本农户进行分组研究。将样本农户按照受教育程度进行分组，以高中为界划分为两个组——高中以下组和高中(中专)及以上组，并分别对两组样本进行供给反应分析。

对高中以下组样本农户的系统GMM估计结果显示(见表2所示)，上一期大蒜销售价格的估计系数为0.041，并通过5%的显著性水平检验，说明该组样本农户的生产调整受到上期价格的影响;而对高中(中专)及以上组的回归结果则显示，上一期大蒜销售价格的估计系数没有通过显著性水平检验，且估计值为负值。这种情况一方面反映了受教育程度越高的农户，其生产调整受上期销售价格的影响相对不大，另一方面也表明这类农户隐约表现出“逆价格风向”调节的趋势，这一点与秦晖(2003)的研究结论是相吻合的［8］。这种“逆价格风向”行为表明价格信号在农户中引起的反应开始出现了“个性化”的倾向，农户面对一元的价格信号开始出现多元的心理反应，这意味着供给曲线的多样化，也即供给曲线开始出现“转向后方”的趋势，农业生产“同上同下”、“大上大下”的特征开始淡化，体现了受教育程度高的这部分农户在市场化的发展过程中日趋成熟，盲目性逐渐减弱［8］。

表2 大蒜生产反应估计结果:基于受教育程度和种植面积的样本分类

(三)基于耕地面积分组的大蒜供给反应分析

农户的种植面积通常被看作是衡量农户经营规模的关键指标之一，同时也反映了农户抵御市场风险的能力。将样本农户按照种植面积进行分类，以5.6亩的均值水平划分为两组，分别对其供给反应进行分析。

对种植面积≤5.6亩组农户的估计结果显示(见表2所示)，滞后一期的大蒜销售价格估计系数为0.0723，通过了1%的显著性水平检验;而对种植面积＞5.6亩组农户的估计结果显示，滞后一期的大蒜销售价格估计系数为0.0729，没有通过显著性检验。这说明与种植面积＞5.6亩的样本农户相比，种植面积≤5.6亩的样本农户对上一年大蒜销售价格的反应相对更加敏感，其生产调整受价格预期的影响更大。出现这种现象的原因在于:种植面积越大的农户，其抵御市场风险的能力要相对强于种植面积小的农户，因此大蒜销售价格波动对其生产调整的影响相对较小。同时，受前期投入的约束，导致这类农户本期的生产决策会相对更多地受前期生产决策的影响，他们对投入品市场变动的反应要相对弱于经营规模小的农户。

四、结论与政策涵义

(一)结论

本文通过在山东省金乡县实地调查获得的微观面板数据，利用动态面板GMM方法对大蒜的供给反应进行了研究。研究结果发现，大蒜供给的长短期价格弹性均为正且显著，但影响力度偏弱，农户对大蒜价格的变化反应较为迟钝;农户的生产决策受过去决策的影响较大，调整很难及时到位，具有一定的滞后性;加大大蒜生产过程中各种物质和人工的投入能提高大蒜的产量;气象灾害则对大蒜产量有着显著的负向影响。在将样本农户按受教育程度和种植面积进行分组并分别考察其供给反应后发现，受教育程度高的农户生产调整受上期价格的影响相对小于受教育程度低的农户，并且这类农户隐约表现出“逆价格风向”调节的趋势;种植面积大的农户生产调整受大蒜价格的影响相对小于种植面积小的农户。

(二)政策涵义

在大蒜供给反应的研究基础上，本文提出以下五点政策涵义:(1)完善大蒜生产统计与信息发布。政府部门如果能完善对大蒜的生产统计并及时向农户发布信息，对农户合理安排生产无疑将有着巨大的帮助，即使是没有全国范围内的大蒜生产信息，但至少应该对大蒜主产区进行完整的生产统计和信息发布。(2)发布大蒜指导价格。政府部门可以利用自身在信息发布方面的优势，发布大蒜指导价格，引导农户及时、准确地掌握大蒜市场的供求关系及其变化，以减少农户在价格预期形成过程中可能发生的偏差［9］，从而提高蒜农生产调整的效率。(3)加大农业科技投入。在大蒜主产区，单纯通过种植面积进行生产调节是比较困难的，对大蒜的生产调节更多地应通过调节单产来实现，因此加大大蒜的农业科技投入，通过维持大蒜单产的增长趋势来引导农户的生产决策将是未来大蒜生产调整的主要方向。(4)加大农村基础设施建设。大蒜生产受自然灾害的影响非常明显，自然灾害已成为导致大蒜生产波动的主要原因之一。虽然实施统筹城乡发展战略后，农村基础设施治理受到进一步关注［10］，各级政府加大了对农村基础设施建设的投入力度，但就整体而言仍然是不够的，这也是现阶段中国农业抗灾能力弱的主要原因。因此，可以考虑包括政府诱导供给模式在内的多种有效供给模式［11］，进一步加大包括灌溉在内的各项农村基础设施建设的投入力度，提高大蒜生产的抗灾能力。(5)完善农业气象服务。在大蒜主产区构建高效的气象灾害监测、预警及评估体系，提高中长期气象预测的水平，将大蒜生产与气象灾害的关系从被动接受转为主动防御。拓宽农民获得农业气象信息的渠道，为农民提供更加专业的气象服务。

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