基于Nerlove 模型的我国蔬菜供给反应研究

沈 辰，穆月英

(1中国农业大学经济管理学院，北京 100086;2 中国农业科学院农业信息研究所/农业部农业信息服务技术重点实验室，北京 100081)

近年来，我国蔬菜价格波动频繁，“菜贵伤民”、“菜贱伤农”是蔬菜价格波动的直接后果，同时，面对价格波动，农户做出何种反应，会影响蔬菜生产供应，并最终反映在蔬菜价格波动之中。价格上涨(下跌)—农户扩大(减少)生产—供给增加(减少)—价格下跌(上涨)的循环运动，既与生产者和消费者的切身利益相关，又会影响到我国蔬菜产业的平稳发展。因此，进行农户蔬菜供给的价格反应研究，具有重要的现实意义。

1 蔬菜生产供给与价格的关系分析

市场经济条件下，价格由供给和需求决定，供需变动引起价格波动。随着我国居民收入的持续增长，蔬菜消费需求趋于稳定，价格波动更多地由生产供给引起，而蔬菜生产周期长、难储藏，同时面临自然和经济两重风险，其供给与价格关系不同于一般产品。

20 世纪30 年代，美国的舒尔茨、荷兰的J.丁伯根和意大利的里奇针对农产品的特殊性质，提出了“蛛网模型”，认为农产品供给取决于其前1 年价格，而不是由当期价格决定。“蛛网模型”揭示了农产品市场运行的特点，但其假定忽略了农户在长期生产中通过学习校正决策的可能。为了克服“蛛网模型”的缺点，Mark Nerlove［1］提出了改进的模型，将动态分析方法应用于农产品供给分析的研究中。模型假设农户并非简单的根据前1 年的价格安排生产，而是对预期价格做出反应，预期价格仅在一定程度上依赖前1 年的价格。

目前，Nerlove 模型已在农产品供给反应研究中得到普遍应用。国内学者已对我国小麦［2，3］、稻谷［4］、玉米［5］、蔬菜［6-8］、糖料作物［9］等农产品供给反应进行了分析，研究发现，农产品供给反应与其生产经营环境密切相关，且多数模型的分析结果表明，我国农产品供给对价格的反应较为迟钝，某些经济作物的供给对价格长期反应较为显著［9］。

现有蔬菜供给反应研究，所得结论存在一定差异。有学者［6，8］针对所处时期的蔬菜供给与价格进行分析，得出结论认为蔬菜生产对价格的反应较为迟缓;也有学者［7］分析认为蔬菜生产对价格的反应较大，前1 年价格对当年生产影响较为显著。上述研究结论主要利用时间序列的分析方法得到，在使用时间序列数据分析时，因为忽略了蔬菜生产的地域差别和结构演化，有可能影响到结论的可靠性。基于此，本文使用面板数据，对蔬菜生产供给反应进行分析。

2 模型构建与数据来源

2.1 Nerlove 模型

在Nerlove 模型中，农产品供给函数可表述为:

(1)、(2)式中，0 ≤α ≤1，qt代表当期农产品产量(或种植面积);代表当期该种农产品的期望价格;qt－1代表前1 期农产品产量(或种植面积)代表前1期农产品的期望价格。

Nerlove 认为，农户在农业生产中存在一个学习过程，并假设农户能够根据期望价格和实际价格的差异对期望价格做出调整。用适应性价格预期模型可模拟农户价格预期决策行为，表示为(3)式。

(3)式中，0 ≤γ ≤1，pt－1代表前1 期农产品的实际价格;表示农户前1 期价格预测时产生的误差;γ 代表了农户的适应性预期系数，即农户根据实际价格对预期价格做出调整的幅度。如果γ 接近1，则说明农户对偏差调整很大;如果γ 接近0，则说明农户对偏差做出的调整很小。根据(1)、(3)式可以得到(4)式。

如果方程中变量为对数形式，则变量前的系数即为该变量对供给的弹性系数。此时，pt－1的系数为短期价格弹性，而长期价格弹性可以由pt－1前系数除以γ 得出。根据 (3)式还可以得到预期价格的形式如(5)式。

2.2 数据来源与处理

目前我国蔬菜供给和价格的数据比较缺乏，可以追溯的时间较短，特别是某一品种的产量、价格的连续数据可获性较差，公开数据多为蔬菜整体生产和价格的年度数据，也给研究的开展带了很大的局限。虽然近年来，相关部门加强了对蔬菜生产的监测统计，并公布了部分品种蔬菜的监测数据，但数据长度仍然不足。

为了使数据尽可能反映我国不同地区、不同时期蔬菜生产与价格情况，本文收集了2002—2011 年我国23个省份123 个省份分别是山东、山西、河北、河南、湖北、湖南、广东、广西、江苏、浙江、福建、江西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古、辽宁、吉林。蔬菜生产者价格指数、蔬菜播种面积数据。数据来源于2002—2011 年《中国农村统计年鉴》。由于所考察的时期相对较短，蔬菜生产技术和种植方式的改变相对有限，一定程度上避免了因无法估计技术扩散和产业升级带来的问题。

3 Nerlove 模型回归估计结果及分析

3.1 模型形式选择

运用时间序列估计Nerlove 模型，存在着序列的多重共线和异方差等问题，司伟在进行分析时，提出运用面板数据，采用广义最小二乘估计的分析方法，本文分析时进行了借鉴。

面板数据的模型分析，涉及模型形式选择，主要包括混合回归模型、固定效应模型、随机效应模型。建模时，需根据研究实际确定模型形式，本文主要对随机效应模型和固定效应模型进行选择。由于所考察时期较短，而截面样本相对较多，主要考虑选择截面的随机效应或者固定效应模型。

模型形式的选择，一般遵循以下步骤。首先，假定模型符合截面随机效应模型，建立模型后通过Hausman检验对随机效应模型是否合适进行检验。检验的原假设是“使用随机效应模型是合适的”，从检验结果看，模型拒绝了原假设，表明应考虑使用截面固定效用模型。选择建立截面固定效应模型，进一步对截面固定效应模型形式是否合理进行检验，检验的原假设是“使用截面固定效应模型没有必要”，从检验结果看，应拒绝此原假设，表明采用截面固定效用模型是合适的。检验结果整理如表1 所示。

表1 Hausman 检验结果

3.2 模型结果分析

在确定了模型形式之后，最终选择构建截面固定效应模型，并对模型进行回归分析，分析结果整理如表2 所示。

表2 Nerlove 模型回归分析结果

从回归结果看，模型的回归效果较好，调整后的可决系数R2为0.99，表明模型解释了蔬菜生产安排的绝大部分。F 统计量为1001.1，伴随概率也明显小于0.05，表明模型在统计意义上具有显著性，模型回归的D.W.值(杜宾—瓦尔森检验系数)为2.2，可以基本判断不存在异方差问题。回归方程自变量pt－1与qt－1的回归系数均为正，符合经济学含义，其伴随概率均小于0.05，表明所考察的前1 年价格和前1 期生产规模对当期生产安排的影响在统计学意义上是显著的。

从回归系数看，前1 年蔬菜生产规模的回归系数为0.66，表明当期蔬菜生产规模在较大程度上取决于前1年生产规模，生产存在着较强的连续性。这种生产的连续性或与蔬菜生产的专业性和生产方式有关。经过多年的发展，我国蔬菜生产专业化程度已明显增强，生产出现小范围的集中，农户种植品种更加专业，一些蔬菜主产区更是出现了“一村一品”的生产格局，专业生产使技能不断得到积累，由此带来产品质量提升、产量增加，意味着更强的竞争优势，同等条件下可以获得更多收益，是农户持续从事蔬菜生产的重要原因。另一方面，蔬菜设施生产快速发展，生产中固定投入越来越高，较高的固定投入也增加了进出的门槛，增强了生产的连续性。

模型计算得到的农户生产的短期价格弹性为0.07，进一步可以推算出长期价格弹性(供给对预期价格的弹性)为0.20，农户适应性预期弹性系数为0.34。从短期价格弹性看，前1 年价格波动，会直接导致当期生产规模增加，但影响程度很小;农户的长期价格弹性大于短期价格弹性，表明预期价格对农户生产的影响相对较大，但是影响也较为有限。从农户适应性预期弹性看，若前1 年实际价格偏离预期，农户会同向调整对当期价格的预期水平，但调整的幅度并不大，约为前1 年预测偏差的1/3。

从测算得出的短期和长期价格弹性看，蔬菜生产供给对价格的反应较为迟钝。理论上，农户生产对价格的反应迟钝有可能是由于市场存在着相对完善成熟的稳定机制，有效消减了市场价格波动对农户收益带来的影响;另一方面也有可能是市场机制作用不充分，运行中存在着效率的损失。

目前，我国尚未建立起成熟完善的蔬菜供给稳定机制，因此农户对价格反应不敏感更多地反映了市场机制作用不充分的一面，并主要与以下因素有关。第一，生产与消费分隔。我国蔬菜生产是典型的小农户生产，规模狭小、经营分散、组织化程度低，难以承担跨区域大流通的高昂成本，产品销售主要依靠中间商撮合交易，生产与消费分隔，农户难以充分参与到大市场交易中，缺乏对市场需求的了解。第二，缺乏及时、准确的信息服务，信息传递不通畅。我国蔬菜生产、流通、消费信息的采集、整理、分析、发布十分缺乏，特别是对即时数据的发布更是稀缺，加之农户被隔离在消费环节之外，生产决策所能获得的信息严重不足，对市场价格做出反应也就无从谈起。第三，发展不平衡掩盖了供给对价格的反应。我国蔬菜生产主产省多分布在中东部较发达地区，其自然、交通、经济条件较好，蔬菜产业规模、技术、市场化程度相对成熟。随着基础设施、交通条件的改善，更多地区参与到蔬菜大流通中，相比于东部发达地区，这些地区工业和服务业发展相对滞后，土地、劳动力成本较低，面对同样或相似的价格，不同地区反应可能完全相反，从而在整体上掩盖了对价格的反应程度。

此外，还可以计算得到农户预期价格的形式如(6)式。

从(6)式中可以看到，蔬菜预期价格大体上取决于前4 年价格的表现，表明农户进行生产决策时，会参考过去多期价格，虽然某一年价格可能出现大幅下降，但是放在预期价格的形成之中，这种影响会被其他时期价格的影响稀释。

4 结论与建议

本文在对农产品供给与价格关系分析进行总结的基础上，运用面板数据，构建了Nerlove 模型，对蔬菜供给反应进行了研究，主要研究结论概括如下。

(1)我国蔬菜生产安排在较大程度上取决于其前1年情况，生产存在着较强的连续性。这种生产的连续性或与蔬菜生产的专业性和生产方式有关。

(2)供给反应模型的测算分析表明，由于我国蔬菜生产消费分隔、信息缺失、产业发展不均衡，使得无论从短期还是长期来看，我国蔬菜生产供给对价格的反应均较为迟钝，并且在实际价格偏离农户预期时，农户调整价格预期的速度也较为缓慢，市场机制作用尚不充分，存在着效率损失。

针对本文的研究结论，提出以下建议。

4.1 提高农户组织化程度，创新产销对接方式

农民参与市场交易的能力弱，被隔离在大流通、大市场之外，一方面使得农户因无法获得市场信息而利益受损，另一方面也使得蔬菜流通层层加价，增加了流通成本。

改变这一状况可以从两个方面入手，一方面，要扶持发展农业专业合作组织，提高农户组织化程度，增强农户参与市场的能力。在政策、资金、人才、税收等方面对专业合作社给予支持，为蔬菜专业合作组织提供一个宽松的发展环境。由专业合作组织、协会组织农民，帮助其与市场对接。另一方面，在提高组织化程度的同时，要完善流通体系，积极创新产销对接方式，鼓励发展订单农业、农校对接、农超对接等新型的蔬菜流通交易方式。

4.2 加强蔬菜市场信息监测，增强蔬菜生产、流通信息服务

目前，我国对蔬菜生产、流通、消费信息的采集、整理、分析、发布较为缺乏，市场信息服务发展十分滞后。虽然相关管理部门已经开展了市场监测与预警的工作，但在信息的广度、精度、深度方面，还有很多不足。今后应加强对主产地区、主要品种、关键环节、重要因素等信息的追踪监测，做好市场供需形势研判和预警工作，落实好蔬菜应急监测制度。积极组织市场以及技术人员通过实地走访、上网调查、电话联系、邮件访问等多种形式对各地的蔬菜进行了市场调查，并构建平台进行即时信息的整理与发布，为蔬菜销售提供了有力的支撑。

4.3 做好蔬菜发展规划和产前指导，协调不同地区蔬菜产业发展

近年来，我国蔬菜产量不断增加，生产规模不断扩张，在消费相对稳定的情况下，供给的增加使得产地间的替代与竞争关系越来越激烈，新兴产地与主产地生产者在面对市场时，所做出的反应可能完全不同，很可能带来蔬菜生产供给结构性、区域性的失衡，带来价格的剧烈波动。从长期来看，应当做好蔬菜产业发展的详细规划，协调不同发展层次、不同地区蔬菜产业的发展。并将蔬菜市场调控关口前移［10］，在生产之前，开展种植意愿调查，及时进行信息的汇总、分析、反馈，以便生产者合理安排生产。

［1］Nerlove M.Estimates of the Elasticities of Supply of Selected Agricultural Commodities ［J］.Journal of Farm Economics，1956，38:496-509.

［2］刘俊杰，周应恒.我国小麦供给反应研究——基于小麦主产省的实证［J］.农业技术经济，2011，12:40-45.

［3］范垄基，等.基于Nerlove 模型的我国不同粮食作物的供给反应［J］.农业技术经济，2012，12:4-11.

［4］林建中，陆迁，沈露.基于Nerlove 模型的中国稻谷供给反应研究［J］.商场现代化，2011，3:32.

［5］邵飞，陆迁.基于Nerlove 模型的中国不同区域玉米供给反应研究［J］.经济问题，2011，7:73-76.

［6］王秀清，程厚思.蔬菜供应反应分析［J］.经济问题探索，1998，10:54-56.

［7］李锁平，王利农.我国蔬菜供给对价格的反应程度分析［J］.农业技术经济，2006，5:59-62.

［8］姚升，周应恒.大蒜供给反应研究——基于微观面板数据的实证分析［J］.财经论丛，2013，171(3):9-14.

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［10］孔繁涛，王东杰，吴建寨，张超.建立健全鲜活小宗农产品市场监测和调控机制的思考——基于山东省大葱、生姜的调查［J］.中国食物与营养，2013，19(7):43-47.