我国农产品市场价格变动背后的生产成本效应——以粮食为例

徐征 刘媛 崔茜

（河北农业大学，河北黄骅 061100）

许多年来，我国粮食价格经历了几轮上涨，虽然近两年粮价略显不振态势，但相比过去仍是上涨的。究其原因，政府对粮食的保护制度功不可没。除了政策因素外，成本因素是非常客观的影响因素。笔者以粮食为主要研究对象，探讨我国农产品市场价格变化究竟存在怎样的成本效应。

一、相关文献研究评述

国内学术界研究中国粮食价格的一个重要层面就是分析粮食价格的变动走势规律。目前形成了3种主流的观点，一是粮食价格上涨论，二是粮食价格阶段性波动论，三是粮食价格上涨乏力。曹前满（2017）基于1988年以来的年度数据，说明近20年来我国粮食价格总体上呈现上涨的趋势。王润芝、魏君英（2019）通过对我国长时期的时间序列数据研究认为，虽然粮食价格涨势不及农民的工资性收入增长之快，但是粮食平均出售价格的涨势是显而易见的。马明、张贵（2019）将建国70年以来我国粮食价格的变动分为6个阶段，随着阶段的更迭而存在明显的波动。范成方（2019）通过月度数据观察发现，我国粮食价格的波动存在敏感性。

比较可以发现，这三种不同的观点，实质上是因为观察粮价变动趋势的切入点不同，以及参照标准的不同。若但从年度趋势看，粮食价格的确有上涨趋势，但若以物价作为参照，那么粮价的涨幅就小巫见大巫了。对于粮食价格上涨这一观点，学者们也不断挖掘其中的推动因素。曹前满（2017）认为劳动价格是粮食价格上涨的重要因素，而资源配置、技术效应等对粮价上涨也有重要影响。王润芝、魏君英（2019）认为农村劳动力机会成本是引起我国粮食价格上涨的重要因素。何晓英（2011）则认为我国粮食价格上涨的主要原因有成本增加、政策因素、市场供求因素等，但遗憾的是作者并没有基于这些因素用我国的数据得到实证性结论。

总体来看，近20年来我国粮食价格在时序上存在着上涨趋势，且多数学者认为成本因素是主要推手。那么，成本因素内部又是怎样的机制，或者说成本因素可以细分到哪些层面？这个问题目前学术界仍没有明确的解答。笔者通过理论分析与实证检验结合，尝试研究这其中的逻辑。

二、我国粮食价格态势及三大成本因素

（一）我国粮食价格的总体态势

图1 我国小麦、稻谷和玉米生产价格指数

数据显示，在我国粮食结构中，小麦、稻谷和玉米三类粮食的产量占比达到80%～90%，因此这三类粮食的价格对我国粮食平均价格的重要性可见一斑。2017年，我国小麦、稻谷和玉米的平均生产价格分别为2.55元/公斤、2.99元/公斤和2.03元/公斤，较1998年分别上涨了93%、71%和113%。为便于分析，图1给出了1998年～2017年三类粮食的生产价格指数（为使数据可比，均以1988年=100）。可以看到，我国这三类粮食价格在经历了1998年～2003年的持续稳定后，于2004年起开始明显上涨，2014年以后玉米价格出现明显回落，小麦和稻谷价格增势明显趋缓。但总体而言，1988年以来小麦、稻谷和玉米的价格呈现明显上升趋势。

（二）粮食价格上涨的三大成本因素

我国粮食价格上涨，理论上与三大成本的增加有关，分别为生产成本、供应成本和机会成本。（1）生产成本。粮食生产成本的提高，是粮食价格上涨的主要推动因素。一方面，种子、农药、化肥等生产资料价格普遍上涨，无疑提高了粮食生产的原材料投入成本，同时农用机械的使用成本也不断增加，从而抬高了粮食生产成本。图2显示了1988年以来我国农业生产资料价格指数的上涨趋势。另一个重要的生产成本就是劳动力成本。众所周知，随着我国人口红利的不断释放，劳动力就业工资不断上升，意味着用工成本不断提高，也直接增加了粮食生产成本。（2）供应成本。虽然我国是农业大国，但随着工业化、城镇化不断推进，实际可用生产农地不断减少，在粮食供应方面趋于紧张。一方面，我国物流成本普遍上涨，提高了粮食仓储及运输等物流方面的费用；另一方面，由于粮食的需求增加和区域布局矛盾所限，在区域供应方面的矛盾也日益加大，从而抬高了供应成本。（3）机会成本。在我国工业化和城镇化不断推进的背景下，农民进城现象日益普遍化，实际从事农业生产的劳动力日益稀缺，导致粮食生产的劳动力供应不足，同时进城务工的工资水平普遍要高于农村，因此会在城乡居民之间形成一种差距对比，无形中也增加了从事粮食生产所期望的工资水平。总的来说，劳动力机会成本在提高，推动粮食价格上涨。以上三类成本对我国粮食价格究竟产生多大程度的推动效应，需要通过以下实证检验给出结论。

图2 我国农业生产资料价格指数

三、实证模型构建及数据统计

（一）变量体系设计

1.因变量。根据研究需要，设定因变量为粮食价格。从粮食结构来看，小麦、稻谷和玉米三类粮食在我国粮食总量中占比相对较高，因此选择这三类粮食作为因变量进行分析，既有代表性，又能使研究更加细化。

2.主要自变量。选择三类成本因素的变量作为自变量:（1）生产成本，包括生产资料成本和劳动力成本。其中，生产资料成本是农业生产活动中涉及的一系列生产资料的总和，包括饲料、农机、服务资料等。基于数据的可获得性，选取农业生产资料价格指数作为生产资料成本的指标数据。劳动力成本体现了从事农业生产活动的劳动力要素的成本总和。基于数据可得性，用农、林、牧、渔业就业人员的平均工资来反映来变量。（2）供应成本，主要指粮食在生产及销售过程中涉及的一系列调配和运输的成本。笔者用两个指标来反映供应成本:一是物流成本，用农产品物流总额作为指标；二是区域供应成本，用农业区位熵作为指标，因为农业区位商可以体现一个地区农业的集聚性，对于集聚性较低的区域，往往会出现粮食供应不充分的情况，而要满足当地需求，必须从外部进行调配，于是加大了供应成本。（3）机会成本，主要用劳动力机会成本来指代。在指标选取上，由于没有直接反映该变量的指标，笔者借鉴王润芝、魏君英（2019）的选取方法，用农村居民人均可支配收入中的工资性收入来指代劳动力机会成本。

3.控制变量。引入与粮食价格关联较密切的3个变量作为控制变量:一是粮食生产效率，用粮食单位面积产量表示，对应小麦、水稻和玉米三类粮食，分别用相应粮食的单位产量来衡量生产效率；二是粮食需求，用居民家庭粮食消费总量表示；三是政策因素，考虑到2004年我国对粮食实行了最低收购价、临时收储和目标价格，支持粮食生产，因此用虚拟变量来反映政策因素，2004年以前变量值取0，2004年及以后的变量值取1。

（二）模型构建

根据以上选取变量，构建如下实证模型:

其中，Price为粮食价格，分别用小麦价格、稻谷价格和玉米价格表示，分别记为XP、DP、YP；PROD为生产资料成本；LABOR为劳动力成本；LOGI为物流成本；LQ为区域供应成本；OPC为劳动力机会成本；PERY为粮食生产效率，基于因变量选取，分别用小麦单位产量、稻谷单位产量、玉米单位产量表示；CONSUME为粮食需求；DP为政策虚拟变量。在模型中，下标t表示年份，et表示随机干扰项。除了政策虚拟变量DP以外，其余变量都取对数ln。

（三）数据选取及描述性统计

选取全国共包含20个时间序列样本的数据进行实证检验，时间区间为1998年～2017年。三类粮食生产价格、农业生产资料价格指数、劳动工资、工资性收入、粮食单位产量、粮食消费总量的数据来源于历年《中国统计年鉴》，农产品物流总额的数据来源于《中国物流年鉴》。区位熵通过地区求平均得到，第i个地区的区位熵为:

其中，LQit为第i个地区t年的农业区位熵，Git和Mit分别为第i个地区t年农业就业总人数和地区就业总人数，Gt和Mt分别为t年全国的农业就业总人数和全国就业总人数。求得LQit后，对t年所有地区求平均值，得到t年全国农业区位熵LQt。选取30个省、市、区作为样本求区位熵，西藏自治区因数据存在异常值而不列入样本。以上所有变量的数据描述性统计结果如表1所示。

表1 数据描述性统计表

四、实证结果解释

为了防止模型回归时出现异方差和伪回归，首先对所有变量进行ADF单位根检验，检验结果显示所有变量在二阶差分之下都是平稳序列，因此属于二阶单整序列集合。检验因变量与自变量的相关性，结果如表2所示。我们发现，对于三类粮食生产价格的序列lnXP、lnDP和lnYP，自变量的系数都比较高， 且 lnPROD、lnLABOR、lnLOGI、lnOPC、lnCOSUME和DP与因变量的相关性系数都为正，lnLQ与因变量的相关性系数都为负，lnXP与lnPERYX、lnDP与lnPERYD、lnYP和lnPERYY之间的相关性系数均为负，这也初步验证了粮食生产效率的提高对于降低粮价有积极作用。

表2 因变量与自变量的相关性系数

根据式（1）分别就小麦生产价格、稻谷生产价格和玉米生产价格进行模型回归，整理结果如表3所示。

表3 三类粮食生产价格的回归结果

首先，对小麦生产价格上涨的成本效应进行考察。表3中的第2、3列报告了各变量对小麦生产价格的作用系数结果。lnPROD的系数为0.8578，且通过5%的显著性水平检验，即表明了农业生产资料价格对粮食生产价格上涨有重要的推动作用。也就是说，作为供给粮食生产的生产资料，其水平提高意味着成本上升，从而使粮食生产价格上涨。lnLABOR的系数为0.2193，且通过5%的显著性水平检验，表明了劳动力价格对粮食生产价格上涨有重要的推动作用，即验证了我国粮价上涨存在显著的劳动力成本推动效应。从数据来看，2017年我国从事农业的劳动力平均工资较1998年翻了三番以上，劳动力成本上升，是粮食生产价格上涨的重要成本因素。lnLOGI的系数为0.1953，且通过 1%水平检验，这表明了物流成本上升也是引起我国粮食生产价格上涨的重要成本因素。lnLQ的系数为-0.0793，且通过5%水平检验，进一步说明了农业区位熵与粮食生产价格之间存在负相关，从侧面验证了农产品的非有效集聚是引起粮食生产价格上涨的成本因素。lnOPC的系数为0.4075，且通过5%水平检验，说明劳动力机会成本是引起粮食生产价格上涨的重要成本因素。相比可知，劳动力机会成本的系数明显高于劳动力成本，这表明我国农村劳动力进城务工带来工资性收入比重的上升，对粮食生产价格上涨的成本推动效应要明显高于从事粮食生产经营活动的农业劳动工资上涨带来的成本推动效应。

其次，考察稻谷生产价格上涨的成本效应。表中的第4、5两列报告了变量的系数结果。lnPROD的系数为0.5917，且通过5%的显著性水平检验；lnLABOR的系数为0.2947，且通过1%的显著性水平检验；lnLOGI的系数为0.2275，且通过1%的显著性水平检验。由此可以表明，农业生产资料、劳动力成本和物流成本的提升都是引起稻谷生产价格上涨的主要成本因素。lnOPC的系数为0.0977，且通过5%水平检验，说明劳动力机会成本也是引起稻谷生产价格上涨的一个成本因素。但与小麦生产价格相比，劳动力机会成本对稻谷生产价格上涨的贡献明显较低，可能是与我国小麦主产区的农村经济发展情况有关。我国小麦主产区在华北、西南和西北等地，这些地区的农村经济水平总体上低于以长江中下游平原为主的稻谷主产区，城乡差距相对较高，农民为了生计更倾向于外出务工，从而提高了劳动力机会成本对粮价的影响。但是，lnLQ的系数没有通过显著性检验，即农产品区域供应成本对稻谷生产价格上涨没有形成显著的作用，原因可能是我国稻谷种植区域分布广泛，相比小麦、玉米等粮食，区域集聚能力也更强，因而在区域供应上更加便利。

再者，分析玉米生产价格上涨的成本效应。根据表3的第6、7两列回归结果可知，农业生产资料、劳动力成本、物流成本、劳动力机会成本都是引起玉米生产价格上涨的重要成本因素，而且生产资料成本对玉米生产价格上涨的推动作用明显较高。lnLQ的系数为-0.0152，且通过10%水平检验，也验证了农产品的非有效集聚，增加了粮食的供应成本，因而也是引起玉米生产价格上涨的一个成本因素。

五、结论及建议

通过实证研究，主要结论归纳如下:（1）1988年以来我国粮食生产价格总体上呈现了上涨趋势，以小麦、稻谷、玉米为代表的粮食生产价格都表现出较为明显的上涨，三类粮食生产价格中以稻谷生产价格涨势最为显著。（2）从成本效应的角度来看，粮食生产价格上涨，其背后的成本增加是重要推手，农业生产资料价格、劳动力成本、农产品物流成本、劳动力机会成本等都是引起小麦、稻谷、玉米三类粮食生产价格上涨的重要成本因素。与此同时，粮食的区域供应成本理论上也是拉高粮食生产价格的成本因素，但实证结果表明这一情况在小麦生产价格和玉米生产价格是成立的，而对于稻谷生产价格而言并不明显，主要是由于我国稻谷的区域布局与集聚性较其他两类粮食更加优化，因而稻谷生产价格对区域性稻谷调配变化的敏感性不强。

最后，提出以下建议:（1）进一步健全粮食生产价格形成机制。一方面现阶段仍要在市场化运作下兼顾粮食生产价格保护政策，稳定粮食生产价格，调动农民产粮的积极性。另一方面，也要坚持市场定价原则，制定粮食生产价格要充分考虑各类粮食成本，在多因素共同作用的框架内制定粮食生产价格。（2）进一步有效规范农业生产要素市场。生产成本作为决定粮食生产价格的重要因素，必须要充分关注各类生产要素，监测其价格走势，实时采取针对措施，防范生产要素市场明显波动，以稳定粮食价格。（3）进一步完善粮食生产补贴制度。随着粮食市场进一步走向市场化，在市场价格信号的引导下，可能会出现价格不及成本的情况，从而加重粮农负担，这就需要政府进一步完善补贴制度，积极探索在市场定价前提下新型的价格补贴制度，完善相关政策配套，保护粮农合理收益。