全球天然橡胶产量与价格的动态关系分析

刘锐金 杨琳 何长辉

摘要：【目的】探析天然橡膠生产与价格的相互影响关系，厘清生产对价格变动的反应程度以及主产国生产对我国市场的冲击。【方法】运用面板数据模型、GARCH模型及脉冲向量函数，测算生产弹性，评估生产信息对市场的影响。【结果】不同地区的天然橡胶月度价格和产量变动趋势一致，各自具有协整关系;整体而言，天然橡胶价格提高1%，主产国年度产量约提高0.19%，生产的价格弹性呈下降趋势;不同国家的天然橡胶价格弹性存在明显差异，泰国产量的价格弹性在0.1200～0.1500;主产国对天然橡胶价格长短期信息都很关注，泰国和印度生产对价格变动的反应具有非对称性，印度对负向信息更敏感，泰国则是正向信息;国内天然橡胶价格对来自泰国产量变动信息最敏感，其次是马来西亚和国内生产。【建议】重视增加橡胶种植区域的就业机会，采用新技术提高产出，同时充分利用地区经济发展成果，实现更灵活就业，扩大家庭生计策略集，重新配置劳动力以减少福利损失;加强对天然橡胶主产国生产和政策的监测，及时整理发布或制定相关措施，以利于维持国内市场平稳，保障资源的有效获取。

关键词： 天然橡胶;价格;生产;主产国;非对称性

中图分类号： S794.1;F307.12                   文献标志码： A 文章编号：2095-1191（2019）10-2359-09

Analysis on the dynamics between price and production

of natural rubber in the world

LIU Rui-jin1，2， YANG Lin1， HE Chang-hui1

（1Rubber Research Institute， Chinese Academy of Tropical Agricultural Science，  Haikou  571101， China;

2Graduate School of Chinese Academy of Social Sciences， Beijing  102488， China）

Abstract： 【Objective】This paper discussed the interactions between prices and productions of natural rubber in order to identify the amplitude of production responding to changes in prices and the reactions of  the domestic market to shocks from production in main producing countries. 【Method】Panel data model， GARCH model and impulse response function were used to measure the production elasticities and evaluate the impact of changes in production on market.【Result】Results showed that there were similar trends among monthly prices and productions at different regions. In general， if the price increased 1%， the production in main producing countries might raise 0.19% while the price elasticity of production tended to be weaker. The price elasticities differed among countries and it ranged from 0.1200 to 0.1500 in Thailand. The growers in main producing countries paid attention to both of long- and short-term signals of prices， but the reaction of Thailand and India to price changes were asymmetric. Those in India were more sensitive to the  negative information while those in Thailand were more sensitive to the positive information. The domestic traders were most careful about changes in Thailand’s production and the latter were Malaysia and home-country. 【Suggestion】More attentions should be paid to increasing the job opportunities in rubber planting areas， improving productions by adopting new techniques， making full use of the local economic development fruits to realize more flexible employment， enlarging family livelihood strategy set， reallocating labors to reduce welfare loss. Strengthening the monitoring of production and strategies of main producing countries， organizing and releasing the related measures timely to maintain the stable domestic market and ensure the effective obtain of the resources.

Key words： natural rubber;prices; production;  main producing country; asymmetric

0 引言

【研究意义】天然橡胶是我国四大工业原料之一，20世纪50年代为突破贸易封锁，我国开始艰苦卓绝的天然橡胶创业，至2017年已成为世界第四大天然橡胶生产国。2001年，我国成为天然橡胶最大消费国，2017年消费量占比为40%。1999—2013年天然橡胶价格持续上升，全球种植面积不断扩大，产量快速增加，从1999年的680万t提高到2018年的1396万t，但需求增长相对缓慢，2014年開始出现供大于求，导致价格持续低迷。生产面信息是引起市场变动的重要原因，如2016年年底泰国南部洪水对期货市场的影响。因此，掌握生产对价格的影响及市场对生产面信息的响应，对于更好地理解天然橡胶生产行为和价格形成过程有重要现实意义。【前人研究进展】国内外关于供给反应的文献比较丰富，部分研究从农场和微观层面进行分析（Lansink，1999;Vitale et al.，2009;Yu et al.，2012），或从国家和地区层面进行分析（Barr et al.，2009;de Menezes and Piketty，2012）。一般认为，水稻、小麦、玉米、大豆等农产品供应与价格变动呈反向关系，但不同产品的反应程度和方式不同（Haile et al.，2015）。同一作物不同地区生产者对价格的弹性亦不同，比如贝宁棉花供给弹性介于1.3～2.6（Alia et al.，2017），而马里的棉花种植户对价格不敏感，供给弹性不足发达国家的一半（Vitale et al.，2009）。在总量分析中，Nerlove模型和供给函数是主要方法（Haile et al.，2015），微观层面则大多需要借助农户模型，使用微观计量方法。自2004年以来，我国开始实施水稻和小麦最低收购价政策，对于稳定农民预期具有重要作用，但对小麦的增产效果并不明显（李光泗等，2017）。价格对农业生产的影响具有滞后作用（宋雨河和武拉平，2017;王海军等，2017），且影响程度存在地区差异（王莉和苏祯，2010）。不同农产品生产对价格的响应不同，大豆供给对价格变化的反应并不敏感（刘宏曼和郭鉴硕，2017），肉鸡供给在短期内缺乏价格弹性（辛翔飞等，2017），苹果短期供给弹性也较小（朱海燕和刘学忠，2017），但原料奶供应受价格的影响比较明显（郑义和林恩惠，2017）。影响供给弹性的因素比较复杂，如生产规模（周曙东和乔辉，2017;朱宁和秦富，2017）、盈利与亏损预期下的反应非对称性（李文瑛和肖小勇，2017）、意愿与行动不一致（刘锐金等，2018）等。【本研究切入点】天然橡胶的生产模式明显不同于收获果实的农作物，其可通过割胶频率快速调整生产，几乎不存在滞销风险，至今鲜有学者对具有这类特征的作物开展生产与价格相互关系的研究。【拟解决的关键问题】通过构建多元回归方程测算弹性判断在宏观层面生产对价格的响应;为识别弹性的国家间差异，运用月度数据和GARCH模型，测算橡胶主产国生产的价格弹性;在厘清价格对生产的影响之后，运用脉冲向量函数探析来自供给侧的信息对市场造成的可能影响。通过上述研究大体掌握全球天然橡胶的供给弹性，寻找对我国天然橡胶市场影响最大的生产国，为做好供需平衡预测和产业监测预警提供理论基础。

1 数据来源与研究方法

1. 1 面板数据模型与GARCH模型

研究产量对价格响应的落脚点是测算生产的价格弹性，令yit为第i个国家第t年（月）产量的自然对数，pjt为第j个国家或地区第t年（月）平均价格的自然对数，根据以下公式计算弹性：

yit=α+βpjt+εt  （1）

式中，i代表泰国、马来西亚、印度尼西亚、越南、印度和中国等6个橡胶生产国，据国际橡胶研究小组（International Rubber Study Group，IRSG）统计，2017年上述6个国家的橡胶产量占全球的份额超过85%;j代表日本、泰国、中国、马来西亚、美国和欧盟等天然橡胶消费主体，其消费量占比接近80%，其中中国超过40%;β是产量的价格弹性;εt为误差项。对于水稻等短期作物，一般需要对价格作滞后一期处理;但由于橡胶树割胶生产是连续性作业，具有生产平滑的特征，收获物储存于橡胶树中，不采收不会影响收获物的质量，因此不需要作滞后处理。

图1给出了泰国和马来西亚月度产量及其国内价格的散点图和线性拟合曲线，两国具有明显的差异。泰国月度产量对价格的回归系数β为-0.082，而马来西亚的回归系数β为0.136，方向不同，泰国的回归系数在10%显著性水平下未通过检验。如果将价格变量改为日本市场价格，两国的回归系数均大于0，但未通过t检验（表1）。印度和印度尼西亚的月度产量与日本天然橡胶价格呈显著正相关。总体而言，印度尼西亚月度产量的价格弹性强于其他国家，但尚不足以判断两者的关系，因为残差序列的相关性也会影响结果评价。

为应对回归分析中存在的风险，本研究采用基于年度数据的面板数据模型和基于月度数据的GARCH模型进行处理。令xit是第i国家第t年的控制变量，公式（1）可改写为面板数据模型：

yit=α+βpjt+γxit+εt i=1[…]6，t=1960[…]2017 （2）

对α和ε的不同假设，得到固定效应和随机效应模型，公式（3）是固定效应模型的一种形式。通过经典的豪斯曼检验可确定采用固定还是随机效应模型。

yit=αi+βpjt+γxit+εt i=1[…]6，t=1960[…]2017  （3）

引入GARCH模型主要是为了解决残差序列相关的问题，标准的GARCH（1，1）模型在均值方程公式（1）的基础上，加入条件方差方程公式（4）（刘锐金和王成丽，2017）。

σt2=δo+δoε2+δoσ22+μt （4）

脉冲向量函数反映从均衡状态开始，测度受到某一冲击之后，内生变量的脉冲响应。同一变量在受到不同来源冲击的反应幅度可被认为影响强度。利用脉冲向量函数可考察不同国家的产量信息对国内天然橡胶市场价格的影响程度。

1. 2 数据来源

中国天然橡胶销区月度价格来自中国橡胶工业协会的各地全乳标准橡胶、中国5号标准橡胶和进口RSS3报价的平均值;美国、欧盟、日本、马来西亚和泰国的天然橡胶价格数据来自国际橡胶研究组织IRSG，其中美国、欧盟和日本的数据为到岸价，对应天然橡胶初级产品分别是RSS1、RSS3和TSR20，马来西亚和泰国数据来源于当地现货市场价格，分别对应SMR20和TSR20。月度价格数据均以当地货币表示，年度价格数据来自世界银行，以美元计价。天然橡胶年度和月度产量数据主要来自IRSG，中国月度产量通过天然橡胶生产国联合会ANRPC月度数据进行调整。中国天然橡胶进口量来自中国海关。

1. 3 统计分析

针对年度数据，采用最小二乘法和面板数据模型测算生产对价格的弹性;针对月度数据，在分离季节性成本后检验平稳性，采用GARCH模型探索生产对价格弹性及其影响非对称性，采用脉冲向量模型探析价格对生产面冲击的响应。

2 全球天然橡胶产量与价格的动态关系分析

2. 1 产量与价格的变动情况

2. 1. 1 生产和价格的关联分析框架 不同地区的天然橡胶产量和价格均具有长期均衡关系。本研究关注的是天然橡胶产量和价格的相互关系（图2）。由于价格序列间存在协整关系，不能将这些价格序列同时放进供给函数中，否则无法满足参数的前提条件及适当情况下分别进行估计并作比较。本研究选取天然橡胶价格来研究生产信息对价格的影响。

2. 1. 2 价格序列间的关系 如图3所示，日本、泰国、中国、马来西亚、美国和欧盟6个国家和地区的天然橡胶价格变化趋势几乎一致。曲线的层次分布反映了当地货币与美元汇率的数值大小，虽然变动方向重合度高，但具体到月度变化仍有一定的差异。国内外天然橡胶市场整合程度较高，魏宏杰和刘锐金（2016）发现虽然中国上海天然橡胶期货的定价权有所增加，但日本橡胶的期货定价权仍有很强的作用。

如表2所示，原始价格序列取对数并去除季节性后，利用ADF进行协整检验，发现价格序列均为一阶单整。美国、欧盟、日本、中国、马来西亚和泰国的天然橡胶价格序列组成的VAR，最优滞后阶数为2。Johanson协整检验结果表明，至少存在1个协整方程，说明这些价格序列间存在长期均衡关系，与直观印象一致。

2. 1. 3 月度产量序列的关联分析 从图4可看出，月度产量具有较强季节性变化，但不同国家的季节性变化规律基本相似。每年1和2月，中国全部处于停割状态，3、4和12月部分停割，9月前后是高产期。越南每年的低产期是2—4月，而泰国约在4月前后。全球产量最低的月份大多出现在4月，最高的月份在10月左右。在对月度产量数据进行处理之前，需要去除季节性成分。

取对数并去除季节性成分后，采用单位根检验法DF-GLS进行稳定性检验。除印度产量属于I（0）外，其余都是I（1）过程。首先将泰国、马来西亚、印度尼西亚、越南和印度的月度产量组成VAR模型，FPC、AIC和HQIC准则下，最优滞后阶数为2。通过Johanson检验发现，迹统计量和最大特征根统计量均表明至少存在3个线性无关的协整变量，即5个主产国的月度产量存在长期均衡关系（表3）。

2. 2 天然橡胶价格与产量间动态关联的实证分析

2. 2. 1 供给弹性测算 利用主产国1960—2017年的年度数据构建面板数据来测算供给弹性。关键解释变量ln_price为新加坡/马来西亚的价格，控制变量为人均GDP（ln_gdp）、农村人口比重（rural）、农林牧渔占GDP的比重（agri）及人均电力消耗量（ln_electr）、出生时平均预期寿命（ln_lexp），部分控制变量的部分年份数据有缺失。年度价格序列是新加坡和马来西亚的天然橡胶美元价格。橡胶种植业属于劳动密集型产业，割胶生产人力成本占产品直接成本的比重高。当经济发展到一定水平，橡胶种植业可能会萎缩，比如马来西亚。本研究选择的控制变量主要是反映主产国的经济和社会发展水平。割胶是日常性收获活动，种植户可根据价格变动及时调整生产行为，与水稻、苹果等作物具有显著的差异。一次收获的作物，因其生长规律，生产行为无法随时大幅度调整，但橡胶树不同。橡胶树进入生产阶段之后，农户可以选择停止割胶生产，胶乳储藏于橡胶树中，不存在收获物烂在田间的问题。价格是年度平均计算得到，因此，价格变量没有进行滞后处理。

回归分析结果显示，不同国家生产的价格弹性具有明显差异，但回归的稳健性有待商榷，可能存在内生性、残差序列具有相关性等问题。由于中国20世纪90年代中期才放開价格管制，因此部分面板数据模型不包含中国。豪斯曼检验表明，应当采用固定效应模型，表4中的两个面板数据模型均在1%显著性水平下通过检验。根据面板数据模型的估计结果，价格上涨1%，主产国的天然橡胶产量整体上会提高0.1901%（绝对值）。将时段限定在1996—2017年，并加入中国，得到的估计弹性为0.1262，明显低于全样本的情形，推测主产国生产的价格弹性变小，即对市场变化的反应敏感程度变弱。

2. 2. 2 供给函数估计 进一步分析5个橡胶主产国对不同地区市场的响应情况。首先，选择日本天然橡胶期货价格，对5个主产国月度产量与价格进行OLS回归，ARCH-LM检验发现，在1%显著水平下滞后1～5阶均存在ARCH效应;然后，运用GARCH模型估计以确定ARCH和GARCH效应，并分析生产的价格弹性。从表5可知，除印度尼西亚之外，泰国、马来西亚、印度和越南的价格弹性均大于0;越南的月度产量对日本天然橡胶价格的弹性大于其他主产国;除印度之外，ARCH效应估计系数δ1和GARCH效应系数δ2之和小于或约等于1，满足参数约束条件;5个主产国的ARCH效应和GARCH效应均为统计显著，表明生产者对于价格信息的短期波动和长期趋势都很重视。短期内，橡胶种植户或企业可能调节割胶强度以应对价格变化，如通过降低割胶频率虽然会降低产量，但可较大幅度降低劳动力成本（刘锐金等，2018）;从长期来看，种植户可改变种植结构，但将会面临着很高的调整成本和机会成本，橡胶树一旦砍伐，意味着损失后期收益，使得种植户会比较谨慎。

非对称性考察。如表6所示，市场利好的消息对泰国生产的影响大于市场下跌，即生产者更易对价格上涨作出反应，而对价格下跌作出调整的力度比较弱;印度的情形则相反，生产更易对价格下跌作出响应，2009年印度产量82.03万t，2012年为91.90万t，较2009年增长12.03%，同期价格上涨48.72%，其中2011年名义价格达历史最高，之后2015年为57.50万t，较2012年下降37.43%，同期价格下跌31.97%，表明价格下跌更易造成印度生产者改变生产行为。

为考察日本、欧盟、美国、中国、马来西亚和泰国的价格变动对天然橡胶主产国生产的影响是否存在差异，本研究分别进行模型估计，结果发现并没有明显差异。以泰国（表7）为例，6个国家和地区天然橡胶价格对泰国的生产弹性差别不明显，分布在0.1200～0.1500，即天然橡胶价格变化1%，泰国产量变动幅度很大可能为0.1200%～0.1500%，价格对产量的影响具有非对称性。实际上，全球市场整合程度很高，地区间的套利空间小，使得不同国家和地区价格的生产弹性差异小。天然橡胶作为一种用途广泛的大宗工业原料商品，全球市场变化的联动性强。同时，全球整合程度高使得政府干预措施所能起到的效果较小。20世纪曾出现斯蒂文森计划、国际橡胶控制协议和国际天然橡胶协议来干预市场，虽然在短时间内发挥了一定的作用，但最终均以失败告终。自2014年以来，天然橡胶市场持续低迷，泰国、马来西亚和印度尼西亚组成的国际天然橡胶三方组织试图通过减少出口来提振市场，但效果非常小;而泰国通过政府收购橡胶以减少胶农损失，不仅没有提高价格，释放库存时还冲击市场。

2. 2. 3 生产信息对价格的冲击 图5反映了我国天然橡胶价格对5个主产国产量的脉冲响应。由于不同地区价格整合程度高，区域间套利空间小，故本研究选择我国市场价格进行分析。根据脉冲响应函数可知，来自泰国的产量冲击对我国国内天然橡胶销区市场的冲击更大，受到泰国产量变动的冲击后，响应最大幅度的绝对值接近0.04，明显高于其他主产国。2016年底，泰国南部洪水成为推动2017年初天然橡胶价格上涨的主要原因之一，但实际上全球供应仍然偏宽，因此上涨趋势很快被扭转。不少期货公司的研究报告也表明，关于市场对泰国洪水信息的过度关注是导致当时期货价格上涨的主要因素。如图6所示，泰国是我国天然橡胶最重要的来源国，超过50%的进口量来自泰国，大量的物质流可能也是放大其影响力的主要原因之一;其次是马来西亚和我国国内生产，马来西亚是我国传统的天然橡胶进口国，其生产统计体系较完善，生产信息容易传递到我国。我国生产的天然橡胶几乎没有出口，且样本期上海期货所交割标的均为国内生产的标准橡胶，因此国内的份额虽然相对小，但也有较大影响。

本研究所采用的价格是北京、青岛、杭州和广州等地现货市场的报价数据，可能造成国内生产对价格影响略低于马来西亚。如果采用上海期货市场主力合约价格，则国内生产的冲击可能会比马来西亚更强。越南、印度和印度尼西亚的产量信息较少受到关注，对来自这3个国家生产的冲击，我国国内市场的响应幅度较小。鉴于越南产量及其占我国进口量的比重均在不断提高，其影响力可能会在未来不断增强。

3 讨论

整体而言，天然橡胶价格提高1%，年度产量约提高0.19%，低于贝宁棉花1.3%～2.6%（Alia et al.，2017），但高于赞比亚玉米0.06%（Mason et al.，2015）。在1996—2017年的样本下，价格提高1%，产量增加幅度约0.12%，即橡胶主产国生产主体对价格的敏感程度有所下降，但不同国家间具有明显差异。月度数据的回归结果表明，除中国之外的5个天然橡胶主产国中，泰国和马来西亚的价格弹性比较接近，印度尼西亚为负数，但弹性接近于零。总体上，价格上涨会带动天然橡胶主产国产量上升，价格下跌则产量下降。自2014年以来，天然橡胶价格持续低迷，仍以割胶生产为生计的生产者收入显著下降，但泰国和越南的产量仍在保持增长趋势，印度尼西亚、马来西亚和印度经历短暂下降后继续增长。这也进一步印证，天然橡胶生产的价格弹性变弱，种植户生计策略转换空间较小;但越南的情形可能有所不同，根据世界银行的数据，2017年越南农村人口比重高达64.79%，有大量的低成本劳动力，虽然国际天然橡胶价格大幅度下跌，但割胶生产仍具有比较优势。

主产国生产者对天然橡胶价格的长短期信息比较关注，橡胶种植者不仅会根据短期的价格变化对割胶生产行为作出适当调整（但这会受限于个人和家庭的禀赋及当地经济社会环境的限制），还会根据价格长期趋势进行种植结构调整。泰国和印度产量对价格的响应明显存在非对称性，但方向不一致，其他主产国的非对称性则不明显。印度对价格下跌更敏感，而泰國对价格上涨的反应更主动，可能源于印度橡胶种植农户家庭的经济作物种植结构更多元化，泰国则相对单一。不同区域形成的价格对不对称性系数无显著影响，与天然橡胶全球整合程度高有关。我国国内天然橡胶市场对泰国的产量信息高度关注，即泰国产量变动对国内市场的冲击最大。

4 建议

4. 1 重视增加橡胶种植区域的就业机会

割胶生产调节不同于一般农作物，种植后经过5～7年的抚管，进入长达25年左右的生产期。割胶在全年中的分布相对均匀，在一定程度上可视为一份较稳定的工作，但工作环境差、强度大、技术要求较高。进入生产期后，需要考虑劳动力在割胶和非割胶生产中如何配置。天然橡胶全球市场整合程度高，人为市场干预不太可能有效果，即橡胶种植户是严格意义上的价格接受者。面临市场低迷，一方面是采用新技术提高产出，另一方面要充分利用地区经济发展成果，实现更灵活就业，扩大家庭生计策略集。如果能在村庄附近找到工资尚可的工作，在价格低迷时，橡胶种植户或许可重新配置劳动力以减少福利损失。橡胶种植区域主要分布在较偏远的山区，非农或其他农业就业机会并不多，改种水果等经济作物还需面临更大的风险，且收获时间集中。海南橡胶种植户对价格的敏感程度明显高于云南西双版纳州，正是由于就业机会不同所引起（刘锐金等，2018）。另外，农户在长期的生产中已形成技术专用性，可能使其在劳动力市场的劣势更加凸显，且割胶劳动力的年龄还偏大，进而造成天然橡胶生产的价格弹性相对偏小。

4. 2 加強对主产国生产和政策的监测

我国是最大的天然橡胶消费国，需求主体多;也是第四大生产国，根据农业农村部的统计，全国约有133万天然橡胶从业人员;上海期货交易所的天然橡胶交易量全球最大，定价话语权的作用不断提升。建议国内相关机构加强对泰国气候变化、生产动态、支持政策及储备变动等方面的监测，并及时整理发布或制定相关措施，以利于维持国内市场平稳，保障资源的有效获取。随着越南在全球产量和我国进口量的份额不断提升，也需要重视其发展动态。通过天然橡胶生产国联合会（ANRPC）等国际组织平台，加强与主产国的信息互通、政策沟通，建立基本一致的统计体系，促进基础数据发挥更大作用;建议建立主产区生产和市场的指数体系，准确反映主产区的情况变动。

参考文献：

李光泗，王莉，刘梦醒. 2017. 粮食价格支持与农业生产反应——基于小麦数据的实证分析[J]. 江苏师范大学学报（哲学社会科学版），43（6）：126-132. [Li G S，Wang L，Liu M X. 2017. Research on grain price support and agricultural production reaction—based on the analysis of wheat data[J]. Journal of Jiangsu Normal University（Philosophy and Sciences Edition），43（6）：126-132.]

李文瑛，肖小勇. 2017. 价格波动背景下生猪养殖决策行为影响因素研究——基于前景理论的视角[J]. 农业现代化研究，38（3）：484-492. [Li W Y，Xiao X Y. 2017. Study on the influencing factors of decision-making behaviors in hog breeding industry with price volatility by the prospect theory[J]. Research of Agricultural Modernization，38（3）：484-492.]

刘宏曼，郭鉴硕. 2017. 基于Nerlove模型的我国大豆供给反应实证分析[J]. 华中农业大学学报（社会科学版），（6）：44-50. [Liu H M，Guo J S. 2017. Positive analysis on supply response of soybean in China based on Nerlove mo-del[J]. Journal of Huazhong Agricultural University（Social Sciences Edition），（6）：44-50.]

刘锐金，王成丽. 2017. 棕榈油供给冲击与国内植物油价格波动的动态关系分析[J]. 南方农业学报，48（4）：739-747. [Liu R J，Wang C L. 2017. Dynamic relationship analysis between palm oil supply shocks and domestic vegetable oil prices volatility[J]. Journal of Southern Agriculture，48（4）：739-747.]

刘锐金，伍薇，何长辉. 2018. 橡胶种植户对价格低迷的反应：意愿表达与行为选择[J]. 林业经济问题，38（4）：55-63. [Liu R J，Wu W，He C H. 2018. Study on the response of rubber growers to low rrices：Willingness expression and behavior choice[J]. Issues of Forestry Economics，38（4）：56-63.]

宋雨河，武拉平. 2017. 农户粮食种植决策影响因素研究——基于河北省农村固定观察点数据[J]. 中国农业资源与区划，38（1）：12-16. [Song Y H，Wu L P. 2017. How do grain farmers respond to grain price—an empirical study based on survey in Hebei Province of China[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning，38（1）：12-16.]

王海军，顾舒鸣，钟超. 2017. 农业供给侧结构性改革背景下柑橘最优种植规模的探究——基于价格波动视角[J]. 农林经济管理学报，16（5）：614-621. [Wang H J，Gu S M，Zhong C. 2017. Optimal scale measurement of citrus under supply-side structural reform in agriculture：Based on price fluctuation[J]. Journal of Agro-Forestry Econo-mics and Management，16（5）：614-621.]

王莉，苏祯. 2010. 农户粮食种植面积与粮价的相关性研究——基于全国农村固定观察点的农户调查数据[J]. 农业技术经济，（9）：90-96. [Wang L，Su Z. 2010. The correlation between farmer’s grain planting area and grain price—based on the household survey data of national rural fixed observation points[J]. Journal of Agrotechnical Economics，（9）：90-96.]

魏宏杰，刘锐金. 2016. 基于便利收益视角的投机与大宗商品价格波动分析：以天然橡胶为例[J]. 数学的认识与实践，46（1）：1-11. [Wei H J，Liu R J. 2016. An analysis of speculation and volatility in the price of commodity from a convenience yield approach：A case study of natural rubber[J]. Mathematics in Practice and Theory，46（1）：1-11.]

辛翔飞，王祖力，王济民. 2017. 我国肉鸡供给反应实证研究——基于Nerlove模型和省级动态面板数据[J]. 农林经济管理学报，16（1）：120-126. [Xin X F，Wang Z L，Wang J M. 2017. Supply response analysis on China’s broiler sector：Based on Nerlove model and provincial dynamic panel data[J]. Journal of Agro-Forestry Economics and Management，16（1）：120-126.]

郑义，林恩惠. 2017. 我国原料奶供给反应的实证分析——基于GMM动态面板数据模型[J]. 福建农林大学学报（哲学社会科学版），20（5）：56-59. [Zheng Y，Lin E H. 2017. Study on the supply response of China’s fresh milk—Based on GMM estimation of dynamic panel data model[J]. Journal of Fujian Agriculture and Forestry University（Philosophy and Social Sciences），20（5）：56-59.]

周曙東，乔辉. 2017. 花生价格对农户生产决策与收益的影响分析——基于规模分化的视角[J]. 农业现代化研究，38（6）：930-937. [Zhou S D，Qiao H. 2017. The impacts of peanut price changes on farmers’ planting decisions and bene-fits：From the scale differentiation perspective[J]. Resea-rch of Agricultural Modernization，38（6）：930-937.]

朱海燕，刘学忠. 2017. 中国苹果的供给反应研究[J]. 林业经济，（9）：108-112. [Zhu H Y，Liu X Z. 2017. Research on supply response of apple in China[J]. Forestry Economi-cs，（9）：108-112.]

朱宁，秦富. 2017. 农产品价格波动背景下农户短期生产要素投入决策分析——基于对蛋鸡规模养殖户的调查[J]. 中国农业大学学报，22（5）：174-179. [Zhu N，Qin F. 2017. Analysis of farmers’ decision on key elements input in short-term production under the background of agricultural products price fluctuations：Based on the survey of large-scale layer farmers[J]. Journal of China Agricultural University，22（5）：174-179.]

Alia D Y，Floquet A，Adjovi E. 2017. Heterogeneous welfare effect of cotton pricing on households in Benin[J]. African Development Review，29（2）：107-121.

Barr K J，Babcock B A，Carriquiry M，Nassar A，Harfuch L. 2009. Agricultural land elasticities in the United States and Brazil[J]. Applied Economic Perspectives and Policy，33（3）：449-462.

de Menezes T A，Piketty M G. 2012. Towards a better estimation of agricultural supply elasticity：The case of soya beans in Brazil[J]. Applied Economics，44（31）：4005-4018.

Haile M G，Kalkuhl M，von Braun J. 2015. Worldwide acreage and yield response to international price change and volatility：A dynamic panel data analysis for wheat，rice，corn，and soybeans[J]. American Journal of Agricultural Economics. doi：10.1093/ajae/AAV013.

Lansink A O. 1999. Area allocation under price uncertainty on dutch arable farms[J]. Journal of Agricultural Economics. doi：10.1111/j.1477-9552.1999.tb00797.x.

Mason N M，Jayne T S，Myers R J. 2015. Smallholder supply response to marketing board activities in a Dual Channel marketing system：The case of Zambia[J]. Journal of A-gricultural Economics，66（1）：36-65.

Vitale J D，Djourra H，Sidibé A. 2009. Estimating the supply response of cotton and cereal crops in smallholder production systems：Recent evidence from Mali[J]. Agricultural Economics，40（5）：519-533.

Yu B X，Liu F W，You L Z. 2012. Dynamic agricultural supply response under economic transformation：A case study of Henan，China[J]. American Journal of Agricultural Economics，94（2）：370-376.

（责任编辑 邓慧灵）