我国粮食目标价格的定量测算研究

韩继超，李菀丽

一、目标价格测算思路

构建粮食目标价格的测算框架、确立合理的粮食目标价格水平是正确执行目标价格制度、合理发挥政策效应的前提。学术界围绕粮食目标价格的定量测算形成了成本法和目标法2种测算方法。本次研究认为目标价格包括预期成本、合理收益和政策目标。

目标价格是一种预期价格，必须体现预期成本。在粮食生产过程中存在诸多未知因素，自然条件未发生明显变化的情况下，成本投入依然是构成粮食价格的重要组成部分。一般而言，生产成本分为土地、劳动和资本（用于购买种子、化肥、农药和机械等），这是目标价格测算的基础性内涵。

目标价格不仅要保障农户的种粮成本，同时要使农户获得合理的粮食收入。目标价格体现的是对农民种粮合理收益的保护，这种合理收益不论从农业生产本身，还是从国民经济发展的角度，都应该与其他产业尤其是工业有着相近的收益率。这也意味着，相对于最低收购价，目标价格所体现的收益率和价格水平应该更高。

目标价格除了体现预期成本与种粮收益外，还应囊括更多政策“目标”。无论从粮食目标价格改革的提出背景，还是从中国统筹城乡发展的现实需要，以及保障国家粮食安全、促进农民增收等客观要求去观察，目标价格都超越了单纯反映农业生产活动成本与利润之间关系的经济意义，带有明显的政策目标导向性。因此，目标价格只考虑成本和收益并不能达到预期目标，必须注入政策内涵和目标才更有意义。

二、目标价格基础性影响因素的经验分析

粮食市场价格的影响因素，构成了目标价格测算的基础性因素和标准。选择恰当动态面板GMM模型估计方法，通过采用分类数据，分别考察稻谷、小麦、玉米以及大豆等粮食品种，分类研究以找出造成粮食市场价格变动的因素，为测算粮食目标价格提供更精准化的数据支持。

（一）数据来源与变量设计

依据当前学者研究，分析生产资料价格上扬、劳动力和土地成本上升以及国际粮价的上涨等造成粮价上涨的影响因素，借鉴菲利普斯曲线产出缺口等变量与价格可能互为因果关系，采用动态面板GMM模型对设计下列公式：

式中：下标i，t分别表示地区和时间；π表示粮食价格波动率；Eit（πit+1）表示新凯恩菲利普斯曲线中的理性预期变量；πit-1表示适应性预期；β、ρ、θ为参数；ε为随机变量；Kp表示粮食生产的物质资料成本；Lp表示粮食生产的劳动力成本；Sp表示粮食生产的土地成本；Ip表示国际粮食价格。进一步引入空间相关性变量ωiπt来捕捉地区间粮食价格的空间依赖性［1］。研究发现采用动态面板GMM模型得出的结果更为科学合理。因为，GMM模型的估计方法采用大样本容量对模型的实际估算时，对协方差矩阵进行了小样本调整，并以Orthogonal Deviation方法消除了截面固定效应［2］。根据固定效应LSDV估计与随机效应GLS估计在使用时都可能出现问题的情况，要更谨慎地选用工具变量。在此背景下，动态面板GMM模型能有效地掌控变量与价格内生性之间出现的矛盾，解决不可观察变量和解释变量之间的问题，更精确地进行估计。

（二）验证结果与分析

基于动态面板GMM模型方法检验计量模型，分别对稻谷、小麦、玉米以及大豆等粮食品种进行分析。动态面板估计结果见表1。从模型估计结果可以看出，分析结果表现良好，说明本次研究选取的计算变量和滞后期具有一定的科学性、合理性。

表1 动态面板估计结果

物质资料成本（Kp）的估计系数均为正且通过了模型的显著性检验，印证了农业物质投入成本的提高是影响推动粮食价格上涨的重要因素之一。劳动力投入成本（Lp）的估计系数也均显著为正，说明由于城市化进程加快，大量农村剩余劳动力涌入城市，使得农村劳动力成本上升，成为影响粮食价格上扬的重要因素。土地成本（Sp）的估计系数为正但不显著，说明粮食价格决定机制中土地成本并未纳入影响因素框架，难以在粮食价格中得到有效体现。国际粮食价格（Ip）的估计系数全为正，说明需求拉动不能显著影响中国粮食价格的波动。从中长期看，农产品的需求拉动作用并不明显。

三、粮食目标价格的定量测度

在目标价格的测定中，物质投入、劳动力成本以及土地成本是基础性因素。目标价格的定量研究需综合考虑粮农种粮的合理收益和政策目标。

（一）预期成本的测算

预期成本属于目标价格测算的基础性因素。根据研究经验分析，粮食目标价格测算所包含的预期成本应该包括物质投入成本、劳动力投入成本和土地成本。当年目标价格设定获取的是前期的物质投入成本、劳动力投入成本以及土地成本，要获得预期成本必须在前期成本的基础上附加一定的成本增长率。

（二）合理收益的界定

目标价格的内涵体系中除了反映预期成本外，还需要反映合理收益。这里所指的合理收益是指农业种植应该达到与工业相近的收益率。从工业总体以及各部门的成本利润率来看，2009—2013年工业总体的成本利润率分别为 6.91%、8.31%、7.40%、7.10%和6.60%。根据以上数据，采用前5年规模以上工业企业的平均利润率作为标准，设定粮食成本利润率为7.33%左右，进一步便可求得体现合理收益的目标价格区间。

（三）政策目标的约束

通过分析粮食价格、粮食产量、农民收入和物价水平4个变量之间的数量关系，发现控制价格水平上涨的目标价格政策需要其他政策配套执行。我们以大豆为例来说明目标价格测算公式的具体应用。按照2017年大豆目标价格测算结果，未考虑未来预期变化的大豆目标价格为2.43元/斤，考虑未来预期变化的大豆目标价格为2.76元/斤。假定为了满足保障粮食安全、实现农民增收以及维持物价稳定的目标，2017年设定的大豆产量目标为1.215×104t，农民人均实际收入目标为8 873元，通货膨胀率目标为7.50%。根据粮食目标价格测算公式，将两种大豆目标价格分别代入，计算出对应的大豆产量均高于大豆目标产量，说明按照目标价格计算即使不考虑预期变化价值，也能保证大豆产量，满足粮食安全的政策需要。

四、小结

（一）目标价格的制定应包括预期成本、合理收益和政策目标

本次研究综合使用成本法和目标法，认为目标价格的测算不仅要考虑粮食生产的物质消耗支出、劳动报酬支出和盈利，弥补成本支出并保证合理收入，还需根据以目标价格引导市场价格合理化的职能目标考察政策取向等其他因素，实现从“生产成本＋基本收益”向“生产成本＋基本收益+政策目标”的转变，综合测定粮食目标价格水平。

（二）物质资料成本、劳动投入成本、土地成本对粮食价格有不同程度的正向影响

物质资料成本的估计系数显著为正，说明物质成本增长直接推动了粮食价格增长，成为粮食价格增长的主要原因之一。劳动力投入成本的估计系数也显著为正，说明随着农村大量劳动力流向城市，劳动力成本已成为促进粮食价格增长的重要因素。土地成本的估计系数为正但不显著，说明粮食价格决定机制中土地成本并未纳入影响因素框架。这可能是由于目前粮食种植土地大多为自营，土地成本难以在粮食价格中得到有效体现。

（三）较稻谷和小麦而言，大豆更易受国际粮食价格波动的影响

在稻谷、小麦以及玉米价格模型的实证分析中，国际粮食价格的估计系数都为正但不显著。在大豆价格实证模型中，国际粮食价格的估计系数显著为正，说明大豆受国际粮食价格的影响比稻谷和小麦大，符合中国的实际情况。因为，国家在稻谷、玉米和小麦上可以自给自足，进口规模较小，外部冲击影响不大；大豆消费进口量大约占60%，国内大豆巨大的市场需求量占据较大的国际市场份额，大豆价格显然更易受到国际市场价格的冲击。

[1]张明，谢家智.成本驱动、外部输入与中国农产品价格上涨[J].农业技术经济，2012（5）.

[2]胡兵，陈少林，乔晶.贸易开放对地方政府支出规模影响的实证研究[J].国际贸易问题，2013（8）.