多重临时收储政策对东北地区大豆种植面积的替代效应

马英辉，蔡海龙

（中国农业大学经济管理学院，北京100083）

多重临时收储政策对东北地区大豆种植面积的替代效应

马英辉，蔡海龙

（中国农业大学经济管理学院，北京100083）

以往的研究往往忽视特定品种的价格支持政策对其他作物种植决策的影响。通过宏观政策影响评估方法分别拟合1978年以来东北四省区大豆和玉米种植面积的反事实路径，得到如下结论：临储政策通过改变作物比价关系，加剧了玉米对大豆种植面积的替代；对于大豆生产优势地区，临储政策初期对大豆种植面积有一定促进作用，随后逐渐弱化；临储政策对大豆种植面积的总效应为－29．44%。因此，未来政策制定应充分考虑政策组合的比价关系，积极进行政策引导，实施地域差别化的价补分离政策。

临时收储；大豆种植面积；价补分离政策

引 言

2008年以来，中国针对大豆、玉米、棉花实施的临时收储政策（简称“临储”）已成为完善价格形成机制的关键举措，作为临储实施的主要省份——内蒙古、黑龙江、吉林、辽宁四省区普遍出现大豆种植面积萎缩，玉米反而价量齐增的局面。由于临储实施的主要目的是保障粮食供给安全、保障农民收入，在促进大豆产业健康发展的大背景下，作为重要的农业生产结构调整工具——临储政策是否有效稳定了农户的大豆种植成为重要的问题。那么多重临储政策究竟如何影响大豆种植面积，影响程度如何？回答这一问题对如今大豆目标价格政策制定，甚至玉米价补分离政策的实施都具有重要意义。

过去关于临储政策效果的研究较丰富，徐志刚、习银生、张世煌（2010）认为玉米临储政策的实施具有滞后性，另外，该政策刺激了资源向玉米配置［1］。贺伟、朱善利（2011）分析粮食托市政策的实施效果，认为临储政策较好地引导了国内大豆的生产，稳定了玉米价格［2］。倪洪兴、王占禄、刘武兵（2012）认为大豆进口导致的国产大豆积压，而临储政策在进口增加的前提下效果有限［3］。郭庆海（2015）通过分析玉米主产区临储政策的运行情况，认为政策造成资源透支、库存抬升、产品竞争力下降［4］。吴学兵、乔娟（2016）认为玉米临储政策出台滞后，对产量的刺激作用也导致对大豆等作物的替代，大豆种植面积与产量持续走低［5］。

从以上研究可以发现，研究视角更多关注于特定品种上，在解释大豆种植面积和产量的变化方面，研究一般将原因归结为需求不足、竞争力缺失、进口冲击等原因，目前的研究对政策组合的关联性的探讨较少。实际的政策效果可能是多种政策共同作用下决定的，有必要对影响范围相近的政策进行考虑。另外，大量研究都集中在定性分析上，王士海、李先德（2012）利用DID方法对托市政策的农产品进行估计，发现油脂用大豆的托市效果为负且不显著，玉米的结果相同［6］。然而，正如该文作者所说，其使用DID方法具有模糊性，存在严重的遗漏重要变量问题，控制组的选择余地较少。朱晶、李天祥等（2013）认为玉米一类的高产作物对大豆一类的低产作物的种植替代是粮食增产的重要因素［7］，而由于研究视野不同，该研究仅说明了种植结构变化的趋势。

大豆和玉米的临储政策对市场的影响不仅体现在特定农产品的临时收储政策对该农产品产量的影响（即单价效应），更体现在两种政策的共同效果上（即比价效应），因为这两类作物具有土地要素的竞争关系（即土地效应），具体而言便是以上政策直接影响农户的种植结构，改变大豆和玉米的种植面积。基于以上考虑，本文主要研究临储政策间的关系对相关农产品种植面积的影响：一方面从农户的微观行为出发，刻画多重临储政策组合下农户生产决策行为的变化，分析比价效应、单价效应和土地替代效应的影响方式，并提出待检验的假说；另一方面通过Hsiao，C．和Steve Ching等（2012）宏观政策影响评估方法构建临储政策的反事实框架，模拟东北四省大豆、玉米种植面积的变化。

一、研究理论框架

临储政策连年实施，东北地区的旱田种植者已经产生了路径依赖，农产品价格预期对农户的种植决策具有显著影响［8］。为分析农户种植决策，现构建农户的面积决策模型：假设农户以利润最大化为生产决策的依据，同时种植作物间对土地存在替代关系。在第t期，作物i的种植面积为Ai，t，Wt－1表示上一期拥有的财富，Yi，t－1表示上一期i作物的单产水平，E（pi，t）则为农户对i品种作物的当期价格预期，同时假设农户在进行农业生产前可以根据当时的市场信息，获得当期生产资料的价格ci，t，f（A）表示生产函数。在土地面积一定的约束下，农户根据以上信息对当期种植面积进行决策。

其中，k＝Yj，t－1／Yi，t－1，即j与i的单产假设为定值，则可证明在利润最大化的条件下，随着农户对作物i价格期望的提高，多替换一单位面积的j来种植i会带来更高收益，因而种植结构中i的占比会提升。将以上分析应用到临储下大豆玉米两品种中，在二者对土地存在竞争关系的种植区域，农户的生产决策一般在产前进行，假设农户对于农产品价格的预期符合正态分布N～（pi，t－1，σ2），在实施临储政策实施时，农户对于最低收购价格

以上分析建立在两个重要假设下：第一，农户的土地可以自由在大豆、玉米两品种间进行种植决策转换，即作物存在土地替代效应（简称土地效应）；第二，农户充分了解土地的机会成本，即农户知道每种可种植品种的收益情况和政策支持情况等相关信息。首先，在政策实施省份中是无法充分满足的，以黑龙江省为例，其西北部地区由于纬度较高，无法种植玉米，因此大豆种植并无土地替代效应，而随着后期德美亚等耐寒玉米品种的引进，土地替代效应才逐渐提升，因此玉米临储政策的效应几乎为零，农户更关注大豆临储价格的变化（简称单价效应）。其次，由于农户的种植技术掌握较单一，存在较强的政策路径依赖性，同时由于政策宣传的原因，农户无法充分掌握种植其他品种的决策信息。结合上文的推论，以及逐步放松上述假设，本文提出如下假说：

假说1：比价效应假说——总体来看，临储政策通过改变农户对大豆玉米比价关系的预期，刺激东北地区玉米种植面积扩大，同时减少大豆种植面积；

假说2：土地效应假说——在大豆玉米替代性较强的地区（吉林省和辽宁省），其临储政策对大豆种植面积的负面效果更明显；

假说3：单价效应假说——农户对于更换作物品种有一定的路径依赖，因此，在临储政策实施前期的政策效果弱于后期，随着时间推移，玉米种植面积对大豆种植面积的替代效应逐渐增强。

二、实证方法

为实证分析临储政策对大豆玉米种植面积的影响，目前存在几个难点需要解决。首先，玉米临储政策与大豆临储政策是同时实施的，割裂的观测政策影响可能造成回归偏误。其次，由于两项政策的收储价格都在变化，每年对种植面积的刺激效应都有差异，因而在回归过程中应充分考虑政策影响的年份差异。再次，在众多影响种植面积的因素中，由于不可观测变量的遗漏已造成内生性问题，准确提取出临储政策的“净效果”较难。

基于以上考虑，本文的实证部分利用Hsiao，C．和Steve Ching等（2012年）提出的宏观面板数据的截面相关模型［10］，估计东北四省区在双重临储政策的影响下，玉米与大豆种植面积的年度影响。设是i省实施临储后的种植面积变化（玉米或大豆），表示未实施临储政策的种植面积，假设实施政策的某一省份为y1，t，其他对照省份则为Xt＝（y2，t，…，yn，t）′，以T1＋1作为临储政策实施的时间起点，则实施政策省份的面积变化可表示为

1，t＝y1

1，t，t＝T1＋1，…，T。由于样本观测省份数量较多，而临储政策的影响时间相对较短，本文依据AICC准则进行模型筛选，以获得相对精准的模型。

三、数据描述

本文实证部分的数据主要来自《中国农村统计年鉴1979—2015年》大豆、玉米的种植面积，除临储实施的四省外，依据各省份大豆、玉米生产情况以及地理位置进行选择，将河北省、山西省、江苏省、浙江省、安徽省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、广东省、广西壮族自治区、四川省、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、宁夏回族自治区等18个省、自治区作为对照组参考。另外选择以1978年作为处理组构建的时间起点，主要考虑改革开放前期农产品市场以计划经济为主，市场受到指令性的政策干预影响，与如今的市场环境差别较大。

通过临储地区的四省与山东、河南、云南等不同地区的种植面积变化进行对比，如表1（见下页），在2008—2014年临储政策实施期间，大豆种植面积呈现显著下降趋势，与未实施临储政策的省份相比，简单年均降幅高达6．16%。同时，玉米的简单平均增幅则高出3．07%。因此，通过统计描述发现，临储政策实施期间，玉米种植面积对大豆种植面积可能存在替代现象，而由于种植面积还受到其他因素，如政策变化、成本、气候的影响，需要进一步通过反事实的构建获得可信的临储政策下的“处理效应”。

四、回归结果

（一）模型回归结果

临储政策于2008年实施，然而当年农户的种植决策发生在政策公布前期，故从2009年开始农户种植行为开始受到临储政策的影响，因而模型部分T1＋1取值为2009。利用AICC准则对模型进行筛选后，得到黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古各省、自治区在2009年以来临储政策分别对大豆种植面积、玉米种植面积的影响（见下页表2）。总体来看，回归的拟合结果较理想，对照组对于临储政策实施前东北四省区的拟合程度达到76%～ 100%，除辽宁省截距项外其余参数均在95%的置信区间内，显著性水平高。

表1 玉米、大豆种植面积年均增长率单位：百分比

表2 临储实施省份的对照组筛选结果

通过省内品种对比发现，内蒙古自治区两类品种的共同反事实为河北、甘肃、宁夏这类距离较近，农业区位趋同的省份；吉林省两类品种的共同反事实省份为山西、云南，辽宁的共同反事实省份为山东。而从种植品种内的各省份对比发现，甘肃、河北、四川是大豆种植的重要反事实，对四省的解释覆盖了75%，同样，山西作为玉米的重要反事实省份，其解释覆盖达到100%，安徽和云南则覆盖75%。从反事实的区域分布来看，北方省份的估计系数以正向效应为主，而距离较远的南方省份则以负向权重为主，反事实框架的构建具有合理性。

（二）反事实路径估计

利用上述回归方程对东北四省区在没有临储政策下的种植面积进行预测，并与实际种植面积的变化趋势对比，图1为临储实施省份大豆种植面积的变化，在实施政策前即虚线左侧，四个省份与反事实估计值的差异很小，估计式较好地拟合出前期种植面积的阶段性变化。就运行趋势来看，在1978—2008年黑龙江省与内蒙古自治区的大豆种植面积都呈现明显的上升趋势。而在政策实施期间，大豆种植面积则出现先升后降的趋势，与假说2的判断相符，其主要原因在于与吉林省和辽宁省相比“镰刀弯”地带覆盖面积更高，大豆比玉米更耐寒，土地替代效应弱。另外，在临储政策实施的初期，农户的种植行为具有较强的路径依赖，单一大豆临储政策的刺激效果要高于玉米临储的协同作用，与假说3的描述相符。由于2010年大豆玉米的比价关系迅速下降，临储政策的协同作用更明显，从图1可见黑龙江省与内蒙古自治区的大豆种植面积迅速下降，已低于反事实路径。

由于吉林省和辽宁省与黑龙江省和内蒙古相比具有纬度优势，大豆、玉米种植对土地的替代关系更高，在2008年政策实施节点，两省的大豆种植面积之和仍比内蒙古自治区低4．53万公顷，进一步印证假说2。在政策实施前大豆种植面积已表现出下降趋势，因而在2009年政策的协同作用已经超过大豆临储政策的支撑效果，大豆种植面积迅速下降。

图1 临储实施省份大豆种植面积的反事实路径对比（单位：千公顷）

由于2010年临储政策的大豆玉米收储价比价关系大幅降低，2011年的面积反应为前文的假说验证提供了更精细的自然实验机会。为实证理论部分玉米面积变化的分析，本部分同样将四个省份的面积变化趋势在图2（见下页）中表示，在政策实施前期四个省份具有相同的增长趋势，其中内蒙古自治区和黑龙江省的增长速度较快，30年间种植面积分别增加了250．30%与82．68%，年均增速分别为4．27%及2．03%，相比吉林省与辽宁省面积增幅为55．27%、40．59%。可能由于前期内蒙古自治区较快的面积扩张速度，在政策实施期间临储政策的净效应为负，而其他三个省份均呈现出正效应，或追赶型的正效应。从总体来看，比价关系的扭曲提升了四省的玉米种植总面积。

图2 临储实施省份玉米种植面积的反事实路径对比（单位：千公顷）

为进一步量化说明临储政策对种植面积影响的净效果，本文量化测算了各地区在大豆玉米两种品种的政策效果及政策贡献率，政策效果的测度为实际面积与反事实测算面积之差，政策贡献率的计算是政策效果与反事实测算面积的比值。大豆临储政策在实施初期对种植面积具有正效应，2009年和2010年分别提升31．53%和19．58%的大豆种植面积。然而，黑龙江省占东北地区的大豆种植面积的72．98%～79．32%，受2010年大豆比价优势下降的影响，2011年的种植决策中缩减了大豆种植面积31．6万公顷。与大豆相比，东北四省区玉米种植面积的政策效果总体是正向的，截至2014年，玉米在政策促进下实际种植面积增加6．39%，即假说1的比较效应得到验证。

结 论

本文分析表明临储政策使东北四省区的大豆种植向玉米种植替代，六年的政策净效果使大豆种植面积累计减少215．06万公顷，玉米种植面积累计增加283．07万公顷，这对过去东北地区大豆面积萎缩现象提供了新的解释。总体来看，其政策效果是比价效应、土地效应和单价效应共同作用的结果，政策的比价效应是影响种植面积变化的直接原因，而由于农户的政策接受具有时滞性，单价效应主要表现在政策实施前期。受镰刀弯地区的影响，大豆临时收储政策初期在黑龙江省、内蒙古自治区表现出一定的正效应，即对大豆种植面积的土地效应较高，玉米的替代性弱。

综上，未来的价格支持政策的制定应充分考虑农业政策间的相互影响，完善以价格信号、比较收益信号为参考的价格形成机制。以2014年大豆临时收储政策改为目标价格政策为例，由于玉米临储价格依然高位运行，而大豆目标价格政策公布较晚，实际2014年农户的种植决策依然参考2013年临储政策的比价关系进行调整。然而，在2015年，虽然目标价格政策提前公布了目标价，但比价关系仅恢复到2012年的水平，因此对农户的种植意愿依然作用微弱。另外，即使在同一省内，各地区的土地效应也有所不同，这便导致作物的种植优势发生改变，即影响大豆、玉米的单产，因而在价补分离政策实施后，按照统一的补贴方式补偿农户时，可能发生收入再分配不均等的问题，即每亩包含补贴的边际收益在各地区存在较大差异。因此，建议未来政策制定充分考虑政策组合的比价关系，积极进行政策引导，实施地域差别化的价补分离政策。

［1］徐志刚，习银生，张世煌．2008／2009年度国家玉米临时收储政策实施状况分析［J］．农业经济问题，2010，（3）：16－23．

［2］贺伟，朱善利．我国粮食托市收购政策研究［J］．中国软科学，2011，（9）：10－17．

［3］倪洪兴，王占禄，刘武兵．开放条件下我国大豆产业发展［J］．农业经济问题，2012，（8）：7－12．

［4］郭庆海．玉米主产区：困境、改革与支持政策——基于吉林省的分析［J］．农业经济问题，2015，（4）：4－10．

［5］吴学兵，乔娟．临时收储政策对玉米产业的影响分析［J］．中国畜牧杂志，2016，（6）：15－19．

［6］王士海，李先德．粮食最低收购价政策托市效应研究［J］．农业技术经济，2012，（4）：105－111．

［7］朱晶，李天祥，林大燕，等．“九连增”后的思考：粮食内部结构调整的贡献及未来潜力分析［J］．农业经济问题，2013，（11）：36－43．

［8］HENDRICKS N P，SUMMER D A．The Effects of Policy Expectations on Crop Supply，with an Application to Base Updating［J］．American Journal of Agricultural Econom⁃ics．2014，96（3）：903－923．

［9］LIN W，DISMUKES R．Supply Response under Risk：Implications for Counter－Cyclical Payments＇Production Impact［J］．Review of Agricultural Economics．2007，29（1）：64－86．

［10］HSIAO C，CHING S，WAN S K．A Panel Data Ap⁃proach for Program Evaluation：Measuring the Benefits of Political and Economic Integration of Hong Kong with Mainland China［J］．Journal of Applied Econometrics．2012，27（5）：705－740．

［11］CHING S，HSIAO C，WAN S K．Impact of CEPA On the Labor Market of Hong Kong［J］．China Economic Review．2012，23（4）：975－981．

Analysis on the Substitution Effect of Multiple Temporary Storage Policy on Soybean Acreage in Northeast China

MA Ying⁃hui，CAI Hai⁃long
（College of Economics and Management，China Agricultural University，Beijing 100083，China）

Previous studies have overlooked the impact of price support policy of specific breed on other crop acreage．The counter－fact path of temporary storage policy on soybean and maize acreage in northeastern China since 1978 was obtained．The empirical results indicate that the policy increased the substitution of maize to soybean acreage by changing crop price ratio，and the impact of temporary storage policy on the soy⁃bean acreage is－29．44%in total．Among other things，the results reveal that future policy formulation should take full account of its impact on crop price ratio．

temporary storage；soybean acreage；price fixing separation policy

F326．12

A

1009－1971（2017）03－0116－07

［责任编辑：王 春］

2017－01－16

国家自然科学基金青年项目“我国大豆目标价格实施的福利变化和要素分配效应分析”（71503250）；农业部、财政部“国家现代农业产业技术体系（大豆）建设专项”（CARS－04－12B）；中央高校基本科研业务费专项资金资助“农产品市场政策与食物消费研究”（2016RW003）；农业部软科学“多种形式农业适度规模经营及其支持政策研究”（D201610）

马英辉（1989—），男，河北秦皇岛人，博士研究生，从事农业经济理论与政策研究；蔡海龙（1982—），男，甘肃金昌人，副教授，博士生导师，从事农业经济理论与政策研究。