中国大豆播种面积的影响因素分析

赵利飞

（安徽农业大学 经济管理学院，安徽 合肥230036）

自1993年我国逐渐放开了油料和植物油市场以来，伴随着我国居民生活水平的提高和中国饲料工业的发展，国内居民对于食用植物油消费量的增长以及饲料工业对于大豆副产品豆粕使用量的增长同时拉动了国内的大豆需求。1996年中国放开了大豆和豆粕的国际贸易，进口水平仅限定在3%的水平，且没有进口数量的限制，中国开始成为大豆净进口国，当年中国大豆进口量就达到111.57万吨。在此之后大豆进口量迅速增长，到2011年中国进口大豆数量已经达到5245.29万吨，大豆已经成为中国主要的进口农产品之一。进口量的迅猛增长说明国内大豆的供需缺口很大，只能通过进口缓解国内的大豆需求。而与此同时国内的大豆生产供给增长缓慢，由1978年的757万吨增加到2011年的1449万吨，在30多年的时间内只增长了1倍多。虽然中国有着悠久的大豆生产历史，但是出于保护生态多样性考量，国内一直没有种植转基因大豆，而且因为种植技术和自然条件的限制，我国与世界上主要大豆出口国相比大豆单产水平一直比较低。［1］所以在单产数量不能在短时间内提高的情形下，只有通过扩大大豆种植面积稳定国内大豆供给。我国大豆主产区主要集中在东北地区的春大豆区以及黄淮流域的夏大豆区，包括东北地区的黑龙江、辽宁、吉林、内蒙古，黄淮流域的河北、安徽、河南、山东、山西、陕西、江苏等省份。［2］通过图1可以看出从1978到2011年，以上各省份的大豆种植面积波动明显，黑龙江作为最大的大豆种植省份，大豆种植面积在波动中呈上升趋势，安徽、内蒙古两省有小幅度增加，河南省总体呈下降趋势，其余省份在各自水平上上下波动。

图1 2001～2011年大豆主产区各省大豆播种面积

大豆历年播种面积波动剧烈，在国内大豆需求的持续增长的同时，大豆播种面积并没有表现出持续增加的趋势，反而上下波动，在某些年份甚至出现了大幅度下降的情况。在大豆单产水平比较低的情形下，大豆播种面积的波动直接影响国内大豆的供给，本文通过对大豆主产区播种面积影响因素的分析，从而找出引起国内大豆播种面积变化的主要原因，进而为国内大豆种植者决策和政策制定提供参考依据。

一、文献综述

目前，有关中国大豆生产的研究主要集中在大豆生产效率和大豆播种面积两方面的研究。首先，有关大豆产出增长影响因素的分析：常秀亮（2000）认为政策调整、大豆的比较收益、大豆生产科研投入等因素影响了我国的大豆生产。［1］喻翠玲（2005）等认为大豆播种面积是影响我国大豆产出的首要制约因素。［3］余建斌（2007）等采用随机前沿生产函数研究了我国大豆生产的技术进步和技术效率状况，认为自然灾害和大豆种植比重是影响大豆生产技术效率的主要因素。［4］司伟（2011）认为中国大豆全要素生产率并没有随时间变化而增加。［5］其次，有关播种面积影响因素的分析：早在1997年，杜为长、科尔曼已经运用系统分配模型选取中国北方地区的四个省份，研究了中国农作物播种面积对价格变化的反应程度，认为中国农作物播种面积除受价格影响以外，还受到竞争作物价格、政策调整等其他因素的影响。［6］李孝忠、乔娟（2008）通过分别对各个大豆主产省份建立回归模型得出结论，认为导致大豆播种面积变化的主要原因是大豆与其竞争作物的净收益差异。［7］马翠萍、肖海峰（2011）基于山东省334户大豆种植户的调研数据采用Logit模型研究了影响农户大豆继续种植意愿的影响因素，认为大豆播种面积、农业收入占总收入比重、每亩成本等因素影响了农户继续种植大豆的意愿。［8］

总结前人研究可以发现影响中国大豆生产的主要因素是大豆播种面积，其余因素如技术进步等并没有随时间的变化而有显著提高，所以在短时间内如果想增加大豆的国内生产只能通过增加大豆播种面积来实现。而影响大豆播种面积的因素，前人在研究时采用的大都是对各个省份单独做简单的一元线性回归，而且模型中并没有引入相关政策变量。本文在借鉴前人的研究基础上，选取了适当变量，运用2001到2011年10个大豆主产区省份的面板数据建立面板数据模型，同时引入政策虚拟变量，分析了可能影响大豆播种面积的因素，试图为如何增加中国大豆播种面积提出相关政策和建议。

二、理论基础

根据古典经济学的 “理性人”假设，农户在做任何生产决定时都是出于追求利益最大化的原则，综合考虑自己的收益与所付出的成本，这里的成本不仅是农户付出的时间、劳动等显性成本，还包括农户在从事相关农业生产时产生的隐形成本如机会成本。此外，农业作为弱势产业，在各个国家都会采取相关农业保护的政策，这些政策对于农户决定是否种植大豆也产生了一定影响。所以农户在决定是否种植大豆时不仅受大豆与竞争作物之间相对比较收益的影响，还要受到自身从事非农就业机会和相关政府政策的影响。

（一）大豆与竞争作物的相对比较成本收益

根据 “蛛网模型”理论，农户是根据上一期的价格、单产做出本期的播种面积决策。而土地作为农业生产的重要生产要素，具有稀缺性的特点，农户在决定种植一种作物时必然放弃了种植其他作物的收益。实际中农户在决定是否种植大豆时，肯定会比较以往若干期大豆与其竞争作物的收益。如果根据以往的市场数据，与竞争作物相比种植大豆能够取得更高的成本收益，农户本期就会将更多的土地用于种植大豆。反之，农户会选择在本年减少大豆种植面积，或者改种其他作物。

（二）非农就业机会

劳动力是农村最基本、最活跃、最具有流动性的生产要素，随着农村市场化程度的提高，农户必然会在各种经济活动之间做出选择，以追求效应最大化。［9］随着我国经济的发展，第二、第三产业吸纳的农村劳动力越来越多，相对于农业收入，非农收入也往往高于农业收入，这进一步增加了农民从事农业生产的机会成本。对于大豆生产同样如此，当大豆种植农户发现从事非农产业所带来的收入远高于大豆种植的收益，农民往往会选择不种或者少种大豆，即使选择兼业种植大豆的农户也会选择减少大豆种植面积。

（三）农户以往大豆播种面积

农户在决定当年的播种面积时会预期市场的实际情况，而农户作为市场价格的接受者，他对市场的预期只能通过自身对过往的大豆收益比较，然后才能对当年的大豆种植面积做出决策。因此，大豆种植农户当年的播种面积可能会受到以往大豆播种面积的影响。

（四）政府政策

农业作为国民经济的基础产业具有高风险性和弱质性，主要表现为农业生产面临的双重风险和弱质性。风险主要表现为：一方面农业生产面临着来自自然环境的风险，如各种自然灾害以及各种自然条件的不确定性；另一方面，农产品生产周期过长，难以对市场的需求变化做出有效及时的反应。其弱质性表现为：农产品作为一种商品，其供给方面缺乏创新，难以有效扩张供给，而且根据恩格尔定律，随着人民生活水平的提高，其自身用于农产品的支出比重是下降的，因此供给和需求两方面决定了农产品在市场经济活动中处于一个弱势地位。由于农产品具有以上特点，出于保护国家农业生产的目的，对于农业的政策支持是必需的。并且随着国家经济的发展，这种支持力度也会越来越大。大豆作为一种农产品同样不能例外，我国针对大豆的政府政策对于农民决定是否种植大豆以及大豆种植面积的选择都有一定的影响。

综上所述，影响农户大豆播种面积的因素包括：大豆与竞争作物的相对比较收益、农户的非农就业机会、以往的大豆播种面积、政府政策。

三、实证分析

（一）变量选择

本文根据以上分析，选择大豆相对播种面积作为因变量，即大豆播种面积占农作物总播种面积的比例。这是因为土地作为农业生产的稀缺性资源，通过对大豆相对播种面积的考量更能表现农户在大豆及其竞争作物种植决策中的变化。

本文选取以下因素作为自变量：（1）竞争作物的选择本文选择玉米作为大豆的竞争作物，因为虽然各省份地理位置不同，种植作物也有区别，但是可以与大豆构成实质竞争关系的只有玉米。而大豆与玉米的相对比较收益用大豆与玉米的成本收益率之比表示，并对其采取滞后一期和两期的处理。（2）衡量非农就业机会的指标本文选择了每平方公里土地上的第二、三产业增加值之和。［10］（3）农户以往大豆播种面积：本文在模型分析中采用了对因变量滞后一期的处理，以观察以往播种面积对当年大豆播种面积的影响程度。（4）作为政府政策，本文并没有选取2002年中国加入WTO这一虚拟变量，因为中国在加入WTO以前已经对大豆实行了进口配额内3%的关税税率，在实际操作过程中并没有有效地实施配额限制，所以入世前后中国大豆进口关税水平并没有发生实质性改变。［11］而2008年到2009年中国首次启动大豆临时存储政策，以高于市场价格的托市价格使得近50%的国产大豆进入国储仓库而未进入市场流通和制油环节。［12］相比之下，2008年的政策变化对于农户大豆种植面积的影响更为显著，所以本文选择2008年末开始实施的大豆临时存储政策作为政策虚拟变量。

（二）模型构建以及数据来源

出于数据的可得性以及连续性，本文选择2001年到2011年我国大豆主产省份的黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、河北、河南、安徽、山东、山西、陕西10个省份的面板数据，构建了面板数据固定效应模型。模型估计方程如下：

综合上述分析结果，I≥6度面积、框架结构比例、人均居住面积和砌体结构比例对地震伤亡人数与直接经济损失均产生重要影响，定量分析结果符合现实灾害情况，灰色关联分析法适用于地震灾害损失方面的研究。

其中，RAjt为第j省第t年大豆的相对播种面积；RINCj，t-1为滞后一期的大豆与玉米的相对比较收益，RINCj，t-2为滞后两期的大豆与玉米的相对比较收益；CHAjt为j省第t年每平方公里第二、三产业增加值之和，用于代表农户的非农就业机会；RAj，t-1为上一年的大豆相对播种面积；D1为政策虚拟变量；δ是常数项，εit是随机扰动项。

本文对拟估计的各变量系数假设如下（见表1）：（1）在其他条件不变的前提下，大豆与竞争作物的成本收益率之比越高，大豆相对播种面积越大，预期符号为正；（2）其他条件不变时，每平方公里第二、三产业增加值越大，大豆相对播种面积越小，即非农就业机会对大豆相对面积产生负相关影响，预期符号为负；（3）由于农户会综合以往经验来决定当年的大豆种植面积，这其中的作用机理为农户自身的考量，所以以往大豆种植面积对当年大豆种植面积的影响无法预知；（4）保持其他条件不变的时候，政策虚拟变量有利于扩大大豆种植面积，预期符号位正。

表1 模型中变量预期说明

本文数据主要来自 《全国农产品成本收益资料汇编》《中国农村统计年鉴》《新中国六十年统计资料汇编》以及各省统计年鉴。文中涉及的第二、三产业增加值已经使用相应指数消除了通货膨胀影响。

（三）模型结果及分析

利用Eviews5.0对模型进行估计，回归结果见表2。

表2 模型的估计结果

从表2可以看出，回归方程的调整R2达到了99.89%，说明模型的拟合度较好。同时F检验也符合要求，通过检验。除了滞后一期的大豆相对比较收益未通过检验外，其余解释变量都在1%的置信水平上通过统计检验，而且各解释变量对被解释变量的影响系数符号也符合预期。

本文所关注的大豆与竞争作物相对比较收益滞后一期的解释变量未通过检验，但是滞后两期时通过检验，可能原因为农户在选择大豆播种面积时考虑的不仅仅是前一期的相对比较收益，而是前两期的相对比较收益，这恰恰验证了本文的假说即农户在做大豆播种面积决策时，会综合考虑以往若干期的大豆与竞争作物的相对比较收益。通过模型估计结果可以看出，当前两期的相对比较收益提高1%时，大豆相对播种面积将会提高大约2.52%。

非农就业机会对大豆播种面积的回归系数估计值符号为负，符合本文预期假说。由于非农就业机会的增加导致农户从事大豆种植时的机会成本增加，从而使得大豆相对播种面积下降。从模型结果中可以看出，每平方公里第二、三产业增加值之和的估计值系数的绝对值相对其他解释变量大，说明其对大豆播种面积的变化有显著影响。

本研究中反映以往大豆种植决策对当年大豆生产决策的变量：滞后一期的大豆相对播种面积的系数估计值为正，而且数值较大，说明大豆种植农户在进行大豆生产决策时受过往种植习惯影响显著。由于农产品本身的市场产品属性，导致其必须对市场供需做出变化，但是这种变化由于农产品生产的自然属性的制约，不能及时有效的做出反应，所以农户在进行当年的大豆种植决策时还是会遵循自己过往的大豆决策行为。

政策虚拟变量的估计系数为正，并在1%的置信水平上显著异于零，说明2008年开始采取的大豆临时存储政策对于提高大豆相对播种面积有一定影响。2008年之后，随着国家宏观调控政策的持续作用，使得随后几年的大豆收储价格持续提高。这对于保证农户种植大豆的收益起到了积极作用，在大豆产品收购价格有保证的情况下，农民倾向于增加大豆的种植面积。

本文研究结果说明，大豆相对比较收益、以往大豆播种面积、政府政策对于我国大豆播种面积变化具有正向作用，而非农就业机会则对我国大豆主产区的大豆播种面积变化产生负向作用。

四、结论及政策建议

本文研究的基本结论是：（1）影响我国大豆供给的主要因素之一是农户对过去大豆与竞争作物的成本收益的比较。本文采取大豆相对玉米的相对比较收益表示大豆的相对比较收益，并采取滞后两期的处理以测定其对农户当年大豆种植决策的影响程度。结果表明，在本文研究的样本范围内，农户往往会倾向于比较前两年的大豆相对比较收益然后做出当年的大豆播种决策。（2）随着我国国民经济的快速发展，农民的非农就业机会增加，其从事大豆生产的机会成本越来越高，对于大豆播种面积的变化较其他因素也最大。（3）作为生产决策主体的农户在自己面临土地资源的约束时，往往倾向于在对过去决策的事后评估和修正的基础上，做出当年的生产决策。本文采取上年的大豆相对播种面积代表过去的决策行为，模型结果表明，农户在大豆价格波动的条件下更加倾向于延续以往生产决策并做出适当修正。（4）政府政策的保护行为对于稳定国内大豆供给有积极作用，作为政策虚拟变量的大豆临时存储政策对于大豆播种面积产生了正向作用。

基于以上研究结果，对于如何增加我国大豆播种面积，本文提出以下建议：

首先，加大对大豆生产的相关科研投入，以减少大豆与竞争作物之间收益的差距。由于大豆生产在我国粮食生产中的地位下降，对于大豆生产的科研投入远远低于同为粮食作物的水稻、玉米、小麦等，有些地区使用的大豆品种甚至还是几十年前的。加大科研投入可以提高农户种植大豆时的收益，从而增加大豆的播种面积。

其次，增加农户的市场信息获取渠道，引导大豆种植面积合理增加。从本文研究可以看出，以往的大豆种植面积对于农户决定当年的大豆种植面积时起着一定作用。农户由于缺乏相关的技术支持，在进行大豆生产决策时可供参考的市场信息匮乏，只能根据以往大豆种植面积决定今年的大豆种植面积。所以增加农户的市场信息获取渠道可以让农户及时了解市场供需变化，从而做出最优的生产决策。而国内大豆市场一直处于供不应求的环境，所以增加农户对市场反应的灵敏度，有利于增加大豆种面积。

最后，实行大豆保护收购价格政策，维持大豆市场价格的长期稳定。从国际经验上看，增加对大豆种植的补贴力度可以有效稳定大豆供给，如美国由于补贴政策的刺激，其大豆种植面积从1990年的2339万公顷增加到2004年的3044万公顷，年均增长2%，就是在大豆价格急剧下降的2001年，其大豆播种面积也不降反升。［13］一个长期稳定的大豆收购政策可以使得大豆种植农户在进行大豆生产决策时形成一个稳定的价格预期，从而减弱市场的短期急剧波动对于大豆种植面积的影响。所以实行长期、持续稳定的大豆保护收购价格政策可以维持大豆种植面积的长期稳定趋势。

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［3］喻翠玲，冯中朝，李应生.我国大豆产出增长的要素贡献率测度与分析 ［J］.中国农村经济，2005（9）：67-70.

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［6］杜为长，科尔曼.中国农作物播种面积对价格变化反应的实证分析 ［J］.中国农村观察，1997（2）：33-38.

［7］李孝忠，乔娟.中国大豆播种面积波动：趋势、成因及政策建议 ［J］.技术经济，2008，27（8）：61-66.

［8］马翠萍，肖海峰.我国大豆种植户持续种植意愿的影响因素——基于山东省农户的调查问卷 ［J］.技术经济，2011，30（9）：85-89.

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［13］苗水清，程国强.美国大豆补贴政策及其影响 ［J］.中国农村经济，2006（5）：72-80.