罗超平等:粮食价格波动与主产区农户福利效应

——基于主产区省际面板数据的分析

    摘要：根据补偿变量思想，构建了主产区农户福利效应面板数据模型。在此基础上，利用1989年-2014年主产区省际面板数据，考察了粮食价格波动对主产区农户生产福利、消费福利以及总福利变化的影响。结果表明，主产区各省的粮食消费价值占生活消费支出的比值(CR)总体呈现递减趋势，粮食生产价值占总收入的比值(PR)和粮食生产净收益率(NBR)存在较大的异质性；粮食生产价格变化影响着农户生产福利同方向变化，粮食零售价格变化影响着农户消费福利反方向变化，但变化幅度存在明显的省际差异；财政支农水平的提高和农业税的取消显著增加了农户生产福利，并使得农户生产福利变化对粮食生产价格变化更加敏感；粮食价格稳定有利于农户福利的增加，但增加的幅度有明显的省际差异；在不同阶段粮食零售价格变化与生产价格变化对总福利变化的主导作用不同；短期总福利和长期总福利大多数情况下呈同向变动，个别省份的个别年份也存在异向变动的情况。根据以上结论，结合2016年中央一号文件精神，提出了增进粮食主产区农户福利的对策建议。

    关键词：粮食价格波动，主产区，短期福利，长期福利

    基金项目：国家社会科学基金重大项目(15ZDB169)；国家社会科学基金项目(14XJY026)；教育部人文社会科学研究项目(13YJC790104和14YJC790162)；中央高校基本科研基金重大培育项目(SWU1509400)。

    一、引言

    2016年中央一号文件提出了推进农业供给侧改革的各项方针政策，粮食等重要农产品有效供给以及农民收入增长等问题仍然是未来农业农村经济发展亟需解决的重要问题。2016年7月国家粮食安全省长责任制考核工作组办公室印发了《粮食安全省长责任制考核工作方案》的通知，2016年8月中央财政安排了15亿用于支持粮食绿色高产高效创建。粮食安全是农业发展的第一要务，农业供给侧改革的重要任务之一就是要通过绿色高产高效的创建来保障粮食安全。而粮食安全的核心在于粮食主销区的安全，粮食主销区的安全又依赖于主产区粮食增产增效和成本的降低。政府要保障粮食安全，重点还在于协调产区和销区的利益，在保护粮食消费者和粮食生产者利益方面进行平衡。这种利益平衡，一方面取决于市场机制的完善，即通过完善的粮食市场交易制度，促进粮食生产者与粮食消费者资源的最优配置；另一方面，来自于政府的保护，如通过政府补贴和转移支付等方式弥补利益受损者以实现利益平衡。无疑，粮食价格机制是引导粮食生产者与粮食消费者资源优化配置的最主要和最有效的手段，粮食价格波动是政府评估利益受益者与利益受损者的重要参考指标。基于此，研究主产区粮食价格波动引致的农户福利效应对于揭示粮食价格机制的内在矛盾以及评估主产区农户的利益变化具有重要的理论与现实意义。

    文章以粮食主产区为研究对象，考量粮食价格对于主产区农户的福利效应，以更全面考察市场和政府行为对主产区农户粮食生产利益的总体影响，揭示粮食价格与农户粮食生产利益变化的关系，发现其中存在的主要问题，为农业供给侧改革政策创新提供理论支撑与政策参考。全文共分为五个部分，第二部分为文献综述，回顾文献以夯实理论基础并寻找文章研究的切入点；第三部分构建面板数据的福利测算模型；第四部分进行实证分析；第五部分为结论与政策建议。

    二、文献综述

    粮食价格波动受多种因素影响，如供求关系、生产成本、期货投机因素、货币因素、国际宏观经济因素、政府发展规划、财政支农政策、生物能源等[1-13]，这些因素既有来自市场方面的也有来自制度方面的。粮食作为一种特殊商品，其价格波动与居民生活福利息息相关。当前，对粮食价格波动中居民福利问题的研究，总的来说包括四个层面，一是从宏观层面研究粮食价格波动对居民总体福利的影响[14]；二是基于城镇居民和农村居民视角，研究粮食价格波动对城镇居民与农村居民福利效应的差异[15]；三是基于粮食主产区、主销区以及产销平衡区视角，研究粮食价格波动福利效应的区域差异[16-17]；四是基于不同收入水平视角，研究粮食价格波动对不同收入水平居民福利效应影响差异[18-22]。测算价格波动对福利变动影响的方法主要有补偿变量法[23]、等价收入法[24]、非参数分析法[25-26]、反需求系统[27]、成本函数法[28]等，其中，补偿变量法是较为常用的一种。但是对于补偿变量法测算福利时，需要用到的供给弹性和需求弹性的计算，学者们则根据不同的研究需要，采用了不同的模型，主要有：QUAIDS模型[29]、AIDS模型[30]、ELES模型[31]、EASI模型[32]等等。

    正是由于研究视角的不同，关于粮食价格波动与居民生活福利变化的关系存在多种认识。有的学者根据“价格-价格螺旋上涨”理论得出粮食零售价格的提高给农民带来的福利不大[33]；也有学者认为粮食价格上涨对农民的福利效应是下降的[34-35]。石敏俊等(2009)发现城镇居民受粮食价格上涨而得到的净收益减少，而农村居民得到的净收益却是增加[36]；与之相反，郭劲光(2009)和Hoang L A(2009)认为，随着粮价的波动，农村的低收入人口和贫困主体将比城市的相应人口遭受的影响程度更深[37-38]。FAO(2008)的一项研究显示：粮食价格上涨，使得最贫穷的1/5家庭所受的影响最大，其福利状况不是损失最大就是增益最少[39]。此外，邵飞和陆迁(2010)、张祖庆等(2013)、苗珊珊(2014)等通过对玉米、鸡蛋、大米等福利测算发现，价格上涨改善生产福利同时却削减了消费福利[40，20，41]。

    粮食价格波动影响居民福利，而粮食价格形成的制度环境和调控政策又会影响粮食价格的波动。于是部分学者就制度环境或政策对居民福利影响展开了研究。李光泗和郑毓盛(2014)研究发现，在不考虑制度成本条件下，粮食价格稳定政策能够实现社会福利增加[14]；Ackah C和Appleton S(2007)分析了贸易和农业政策变革对加纳食品价格变化的影响，进而分析和测算了价格变化对家庭消费福利的影响[42]。还有学者对政府农业补贴政策效率和社会福利水平进行了深入探讨[43-45]，认为粮食补贴政策不仅调动农民种粮的积极性，而且对世界农产品的价格、贸易和福利都产生了重要影响[46-48]。

    综上，现有研究为本文提供了很好的借鉴，构建了本文研究的逻辑起点。现有研究通常采用的都是时间序列数据，如对粮食主产区的研究，采用的是经过处理后形成的粮食主产区的总体时间序列数据。此类时间序列数据的运用一是无法考察区域内部各省福利结构的演变；另一方面将会损失大量信息，可能造成研究结果的偏差。基于此，本文利用1989年-2014年度粮食主产区13个省的省际面板数据，考察粮食主产区粮食价格波动对农户福利效应变化的影响，揭示主产区粮食价格波动对不同省份农户福利效应变化影响的差异，分析主产区13个省在粮食价格波动过程中农户福利效应的结构演变，期望为农业供给侧改革政策创新提供理论支撑。

    三、模型构建与数据来源

    (一)模型构建

    当前关于价格波动福利效应的测度，主要借鉴Minot N和Goletti F(2000)提出的补偿变量的思想来展开研究的[49-53]。由于本文在计算主产区农户福利效应变化时，采用的数据样本是1989年至2014年粮食主产区13个省的面板数据，因此，在Minot N和Goletti F(2000)研究基础上构建了基于面板数据的粮食价格变化短期福利效应模型和长期福利效应模型。

    其中，i代表省域，t代表年份，Δwit1代表i省粮食价格变动的福利效应变化的一阶近似值，即该省短期福利效应。Xi0代表i省的基期收入，ΔPits代表i省粮食生产价格的变化，ΔPitc代表i省粮食零售价格的变化，Pi0s代表i省基期粮食生产价格，Pi0c代表i省基期粮食零售价格。PRit为i省粮食生产价值占总收入的比值，CRi0为i省粮食消费价值占生活消费支出的比值。

    其中，Δwit2代表i省粮食价格变动的福利效应变化的二阶近似值，即该省的长期福利效应。ξits为i省粮食供给弹性，ξith为i省粮食希克斯需求弹性，计算公式为：ξith=Eit+CRit·ηit，其中Eit为省域粮食需求价格弹性，ηit为省域粮食需求收入弹性。

    (二)数据来源

    本文依据《国家粮食安全中长期规划纲(2008—2020年)》对中国粮食生产主产区的划分标准，选择河南、湖南、内蒙古、河北、四川、吉林、辽宁、江西、安徽、湖北、山东、江苏、黑龙江等13个省份作为研究对象。数据主要来源于1988年至2015年《中国农村统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国农业统计年鉴》、《新中国60年统计资料汇编》及各省的《统计年鉴》和《农村统计年鉴》等。同时，利用农村CPI对相关数据进行了平减，以消除通货膨胀的影响。本文使用Eviews7.0进行计量分析。

    四、实证分析

    (一)面板数据单位根检验和协整检验

    本文主要采用1989年至2014年13个粮食主产区省际面板数据进行实证分析。为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，首先必须对面板序列进行平稳性检验。本文采用常用的面板单位根检验方法，即同质单位根检验LLC(Levin-Lin-Chu)、Breitung和异质单位根检验IPS、ADF-Fisher、PP-Fisher。检验结果表明，供给函数中只有LNAREA是一阶单整的，其余变量均是零阶单整的。需求函数的各变量原序列本身即是平稳的。在对所选变量进行数据平稳性检验的基础上，运用Fisher方法对主产区各个省份粮食供给和需求影响因素模型的变量做协整检验(见表1)，进而估计得出主产区粮食供给弹性、需求价格弹性和收入弹性，并在此基础上计算主产区各个省份的粮食希克斯需求弹性，以最终求得主产区各个省份粮食价格波动的短期福利效应和长期福利效应。

    表1  粮食主产区省际面板数据协整检验结果

    (二)弹性估计

    1.供给弹性

    (1)面板数据模型及设定检验

    本文对主产区粮食价格供给弹性的估计采用经济学中的经典模型“柯布-道格拉斯(C-D)生产函数模型”，对数形式的C-D函数不仅可以做到变量的无量纲化，减少异方差，而且变量的系数也正好是供给的价格弹性。同时，考虑到财政支农资金对于农业生产及与农业生产联系较为的部门和行业有重要的支持和影响，粮食主产区财政支农资金主要用于主产区农民的粮食直补、农资综合补贴、良种补贴和农机具购置补贴以及粮食生产条件的改善，粮食主产区财政支农资金的投入和使用对于主产区农户生产积极性的提高、收入的增加都具有直接的作用，这里将财政支农资金纳为内生变量，以更全面和准确考察粮食产量与主要变量的关系；考虑到粮食价格影响的滞后效应，粮食价格变量用上年粮食价格来反映。具体的模型形式如下：

    LNQit=α0+α1LNAREAit+α2LNFERit+α3LNDISit+α4LNFit+α5LNPSit+μit    (3)

    其中，i代表主产区各个省份，t代表年份，Qit代表主产区粮食产量，AREAit代表主产区粮食播种面积，FERit代表主产区化肥施用量，DISit代表成灾面积，Fit代表农村CPI平减后的财政支农，PSit代表主产区各省份上年粮食生产价格，α0为常数项，α1、α2…、α5为相应的变量系数，μit为残差项。

    在进行弹性估计之前，首先要判断模型设定的具体形式，F统计量检验和Random Effects-Hansman检验结果如下：

    F1=157.6634，F2=922.6066

    (N=13，T=26，K=5)

    查F分布，在给定1%的显著性水平下，得到相应的临界值：

    F1(60,260)=1.5580，F2(72,260)=1.5165，由于计算的F2=922.6066明显大于1%显著性水平下的临界值1.5165，故拒绝接受H2，不能选择混合效应模型，因此需要用F1检验假设H1。由F1=157.6634也明显大于1%显著性水平下相应的临界值1.5580，故拒绝接受H1，选择变系数模型。Hausman检验结果表明，随机效应检验的P值为0.0055，Chi-sq.统计量为16.515874，说明拒绝选择随机效应模型，应选择个体固定效应模型更适合。

    (2)财政支农资金对主产区各省份粮食供给量影响的区域差异

根据以上面板数据模型设定的检验结果，为了更好地考察财政支农资金变量对主产区各省份粮食供给量影响的区域差异，选取了变量“财政支农”的截面变系数固定效应模型，估计结果如下：

    LNQit=-1.6446+αi+0.9639LNAREAit+0.2472LNFERit-0.0451LNDISit+βitLNFit+0.0520LNPSit    (4)

                  (3.9376)***    (22.3834)***     (-8.4419)***    (2.5261)***

R2=0.9848，

，F=688.3651，D-Wstat=1.5370

    从模拟结果来看，调整的R2值为0.9834，统计量F值为688.3651，其概率P值为0.0000，回归方程拟合程度很好，***、**、*分别代表相关变量在1%、5%、10%的水平上显著。解释变量财政支农的估计结果(见表2)显示，河南、内蒙古、河北、江西、山东的回归系数在1%水平上显著为正，而四川的回归系数在1%水平上显著为负，辽宁和黑龙江的回归系数分别在5%和10%水平上显著为正，说明财政支农对河南、内蒙古、河北、江西、山东、辽宁这些省份的粮食供给量增加有促进作用，其中对内蒙古和河北的促进作用最大，对江西的促进作用最小；财政支农对四川粮食供给量增加有抑制作用。另外还有部分省份的回归系数不显著，这在一定程度上表明财政支农对这些省份的粮食供给量增加并没有预期的促进效应。但总的说来，“财政支农”对粮食供给量具有重要影响，进而对粮食价格和由粮食价格波动引致的农户福利具有重要影响。从估计结果来看，“财政支农”对粮食供给量的影响，其作用大小与受灾面积、粮食价格基本相当。

表2  “财政支农”的截面系数省际差异

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%、10%显著水平上显著。

(3)解释变量对主产区粮食供给量的总体影响

考虑到主产区各个省份的自然资源、制度环境及作物品种等方面存在较大差异，为了校正这种异质性带来的估计偏差，这里进一步采用固定效应面板模型来估算各解释变量对主产区粮食供给量的总体影响，进而得到主产区粮食供给价格弹性。经估计，粮食主产区供给函数方程如下：

LNQ_it=-2.7529+α_i+1.0620LNAREA_it+0.2935LNFER_it-0.0399LNDIS_it+0.0068LNF_it+0.0470LNPS_it    (5)

             (30.4463)^***    (15.9941)^***    (-6.6856)^***    (1.9839)^***    (1.7971)^***

R²=0.9742，

，F=711.9518，D-Wstat=1.1410

从模拟结果来看，回归方程拟合程度很好，调整的R²值为0.9729，统计量F值为711.9518，其概率P值为0.0000，说明存在地区固定效应。^***、^**、^*分别代表相关变量在1%、5%、10%的水平上显著。从模型中解释变量回归系数来看，主产区粮食播种面积是粮食产量增加的关键影响因素，化肥施用量的积极影响也非常显著，即主产区每增加1单位化肥施用量就会带来0.2935单位粮食产量的增加。同时，主产区粮食供给还受到上一期粮食生产价格的影响，也就是说粮食的供给量存在粮食生产价格的时期滞后效应。粮食的价格弹性为0.0470，意味着粮食生产价格每上升10%，粮食产量就相应增加0.47%。消除省际异质性的“财政支农”系数较式(4)更小，但财政支农资金每上升10%，粮食产量仍然会相应增加0.07%。

2.需求弹性和收入弹性

本文主要采用修正的广义最小二乘法对主产区粮食价格需求弹性和收入弹性进行估计，根据需求函数的基本定义，构建粮食需求函数模型如下：

LND_it=γ₀+γ₁LNGNI_it+γ₂LNPC_it+γ₃LNPP_it+ε_it    (6)

其中，i代表主产区各个省份，t代表年份，D_it代表主产区农村居民家庭人均粮食消费量，GNI_it代表农村CPI平减后的农村居民人均纯收入，PC_it代表粮食零售价格，PP_it代表粮食收购价格，γ₀为常数项，γ₁、γ₂、γ₃为相应的变量系数，ε_it为残差项。

在进行需求弹性估计之前，仍要先判断模型设定的具体形式。通过F统计量检验：F₂=9.1655(N=13，T=26，K=3)，查F分布，在给定1%的显著性水平下，得到相应的临界值：F₂(48,286)=1.6090。很明显，F₂的值大于1%显著性水平下的临界值1.6090，故拒绝原假设，不能选择混合效应模型，因此需要用F₁检验假设H₁。由F₁=7.8232也大于1%显著性水平下相应的临界值1.6985，故拒绝接受H₁，选择变系数模型。根据Random Effects-Hansman检验：P值为0.0034，Chi-sq.统计量为13.6505，说明拒绝选择随机效应模型，选择个体固定效应更适合。

考虑到主产区各个省份的收入、偏好及消费水平等存在的差异，为了校正这种异质性带来的估计偏差，这里也采用固定效应面板模型来对粮食价格需求函数进行估计。估计方程如下：

LND_it=6.6840+φ_i-0.2070LNGNI_it-0.0855LNPC_it-0.0464LNPP_it    (7)

               (-28.8218)^***    (-2.7569)^***    (-1.9752)^**

R²=0.9412，

，F=343.9026，D-Wstat=1.6922

从模拟结果来看，回归方程拟合程度很好。调整的R²值为0.9385，统计量F值为343.9026，其概率P值为0.0000，^***、^**、^*分别代表相关变量在1%、5%、10%的水平上显著。从模型解释变量回归系数来看，主产区粮食的收入弹性为-0.2070，意味着农户的收入每上升10%，农户对粮食的需求量下降2.070%。原因可能是随着农户收入的增加，农户对除了粮食以外的其他食品的消费增加致使对粮食消费量的下降。粮食的需求价格弹性为-0.0855，一方面说明粮食需求缺乏弹性，另一方面，说明粮食的零售价格每上升10%，人们对粮食的需求量下降0.855%。

(三)价格变动的福利测算

1.净收益率的测算

利用主产区各省人均粮食消费量(千克/人)、粮食零售价格(元/公斤)、农村居民人均消费支出(元/人)等数据，计算得出各省CR值(图1)。由于数据的可获得性，利用农村居民粮食生产产值(亿元)、农村居民人均纯收入(元/人)及每年度按农业分的年末总人口(亿人)等数据，计算得出各省PR值(图2)，进而得到各省粮食净收益值NBR(图3)。

根据CR、PR以及NBR计算的结果，可以发现：

第一，主产区各省CR值总体呈现递减趋势。1999年CR值出现了拐点，尽管在1999年以前各省CR值呈递增状态，但之后呈递减趋势。大多数省份2014年CR值约为1989年CR值的1/3。一方面是1999年以后农户收入迅速增加，使得用于粮食方面的消费支出随着收入基数的逐渐增大而减少。另一方面，由于经济的快速发展和物质生活水平的不断提高，农户消费也变得更加多元化，粮食消费被其他多样化的消费品所替代，使得粮食消费占总消费的比重总体上呈现递减趋势。

第二，主产区各省PR值存在较大的异质性。从1997年以后，尽管主产区各省PR值普遍表现出递减趋势，但黑龙江在2003年出现较低点后，呈逐年上升趋势，2014年比1989年上升了近20个百分点；同时，吉林、内蒙古、辽宁的PR值明显高于其他省份；并且辽宁的PR值从1989年至2014年没有太大的波动，略有增长。对大多数省份而言，粮食生产所得的收入在农户总收入中所占的比重逐渐降低，表明粮食生产收入不再是这些省份农户收入的最重要来源。

第三，主产区各省粮食生产净收益率NBR存在较大的异质性。除四川个别年份之外，各个地区的粮食生产净收益率一直为正数，即NBR＞0，说明主产区各个省份一直作为净出售者参与到粮食生产消费活动中。河南、湖南、湖北、江西、安徽、湖北、山东、江苏等省份的NBR值总体上呈下降的趋势，说明这些省份农户种粮的收益逐渐下降；内蒙古、四川、吉林、辽宁、黑龙江等省份的NBR值则总体上呈现上升的趋势，说明这些省份农户种粮的收益不断增加。

    2.短期福利、长期福利的测算和分析

   在对主产区各省粮食净收益率分析的基础上，将PR值和CR值分别代入短期福利模型方程(式1)，以1988年为基准年，测算1989年-2014年主产区各省粮食价格变化给农户带来的短期福利变化情况。前文在分析解释变量对主产区粮食供给量的总体影响时，采用固定效应面板模型进行估计，各解释变量都较好通过了显著性检验。由此，文章选用估计式(5)中得到的粮食供给弹性(0.0470)替代各省粮食供给的自价格弹性εs。选用估计式(7)中得到的粮食需求价格弹性(0.0855)和粮食需求收入弹性(0.2070)替代各省粮食需求价格弹性和粮食需求收入弹性，代入公式：εith=E+CRit·η，(i表示省份，t表示时间，εith表示粮食的希克斯需求弹性，E为粮食需求价格弹性，η为粮食需求收入弹性)，计算得到各省粮食希克斯需求弹性。将各省粮食希克斯需求弹性和粮食供给的自价格弹性εs(0.0470)，代入长期福利效应模型方程(2)，便测算出了1989年-2014年主产区各省粮食价格变化给农户带来的长期福利变化情况。

根据测算得到的农户生产福利、消费福利以及总福利变化趋势分析，可以得到以下结论：

   (1)粮食生产价格变化影响着农户生产福利同方向变化，但变化幅度存在明显的省际差异。如图4和图5所示，当粮食生产价格上涨时，农户的生产福利就增加；当粮食价格下降时，农户的生产福利则下降。如2003年-2005年期间，伴随着粮食生产价格上涨与下降，引致了农户生产福利的增加和减少。2003年-2004年间，由于国有粮食企业改革、粮食收购主体骤增、突如其来的非典疫情及粮食生产物质基础下降等因素的影响，致使粮食生产价格急剧上升，使得农户短期生产福利和长期生产福利都迅猛增加。2004年国家为稳定粮食价格，开始实施粮食最低收购价政策等粮食宏观调控措施，粮食生产价格由2004年的高位急剧下降至2005年的低位，此时的粮食生产价格基本与2003年持平；在粮食生产价格的作用下，2004年-2005年期间农户的短期生产福利和长期生产福利也急剧减少，有69%的省份农户的生产福利变为负值。此外，主产区各省份农户生产福利变化受粮食生产价格波动的影响存在明显的差异。如河南省粮食生产价格2004年较2003年上升了23.80%，由此引致的农户短期生产福利增加了136.82%，长期生产福利增加了137.98%；而江西省粮食生产价格2004年较2003年上升了26.20%，由此引致的农户短期生产福利仅增加了59.35%，长期生产福利仅增加了59.79%。河南粮食生产价格2005年较2004年下降34.60%，由此引致的农户短期生产福利减少了184.26%，长期生产福利减少了185.46%；江西省粮食生产价格2005年较2004年下降34.40%，由此引致的农户短期生产福利减少了74.96%，长期生产福利减少了75.39%。

    (2)财政支农水平的提高和农业税的取消显著增加了农户生产福利，并使得农户生产福利变化对粮食生产价格变化更加敏感(如图6和图7)。2003年党中央提出了“统筹城乡发展”的方略，把“三农”问题作为全党工作的重中之重，财政支农政策开始实现了战略性的转变。在2003年之前，财政支农水平较低且上升缓慢，部分省份如四川省和湖北省在2004年至2006年期间还出现了阶段性下降过程；绝大部分省份在2004年之后，财政支农水平都得到了迅速提升，特别是2006年以来，基本呈直线上升的态势。而农户生产福利，在2004年之前随着粮食生产价格的波动而呈现出不规则的正负交替现象；2004年之后，尽管粮食生产价格波动引致了农户生产福利的同向变动，但农户生产福利始终保持着较高的正向水平。同时，自2003年以来，农户生产福利变化对粮食生产价格变化的反应更加敏感。如黑龙江1989年-1994年粮食生产价格最大变化率为13.30%，对应的短期生产福利和长期生产福利变化率分别为16.22%和16.25%，此期间粮食生产价格平均变化率为9.10%，农户短期生产福利和长期生产福利平均变化率分别是9.60%和9.63%；2009年-2014年粮食生产价格最大变化率为10.6%，对应的短期生产福利和长期生产福利变化率分别为72.90%和73.43%，此期间粮食生产价格平均变化率为4.4%，农户短期生产福利和长期生产福利平均变化率分别是48.67%和48.91%。从以上情况分析，近年来，农户生产福利显著增加，其原因不仅仅是财政支农水平显著提高引致的，还包括全面取消农业税、提高粮食最低收购价等粮食生产宏观制度环境的改善。

(3)粮食零售价格变化影响着农户消费福利反方向变化，但变化幅度存在明显的省际差异。如图8和图9所示，当粮食零售价格上涨时，农户消费福利损失更为严重；当粮食零售价格下降时，农户消费福利损失减少。以1993年-1997年为例，1993-1994年由于政府设定粮食保护价等措施，粮食零售价格迅速上升，使得农户短期消费福利和长期消费福利损失更多，即负向绝对值更大；而之后由于国家采取一系列措施平抑粮价，1994年-1997年粮食零售价格又急速下降，此时农户的短期消费福利和长期消费福利损失减少，尤其是1997年主产区农户的消费福利都由1996年的负值变为了正值，表明零售价格的连续下降明显增加了农户的消费福利。同时，主产区各省农户消费福利变化受粮食零售价格波动的影响存在较大的差异。如山东省粮食零售价格1994年较1993年上升29.00%，对应的农户短期消费福利较1993年多损失22.65%，长期生产福利较1993年多损失39.46%；内蒙古自治区粮食零售价格1994年较1993年上升16.5%，对应的农户短期消费福利较1993年多损失3.48%，长期消费福利较1993年多损失7.00%。而在1994-1997年期间，山东粮食零售价格平均下降18.10%，对应的农户短期消费福利平均增加16.49%，长期消费福利平均增加22.48%；内蒙古自治区粮食零售价格平均下降16.37%，对应的农户短期消费福利平均仅增加3.55%，长期消费福利平均仅增加5.29%。

(4)粮食价格稳定有利于农户福利的增加，但增加的幅度有明显的省际差异(如图10图11所示)。近年来，主产区粮食生产价格和零售价格变化趋势基本一致，且较平稳，农户短期总福利和长期总福利较1989年-2006年整体增加，也相对较平稳。其中黑龙江省农户福利增加尤为明显，其次为辽宁、吉林等省份，相对来说，河北、湖南、江西等省份农户福利增加幅度较小。如黑龙江省农户短期总福利和长期总福利在2011年分别高达154.25亿元和154.13亿元，而河北省农户短期总福利和长期总福利在2006年以来最大值分别为30.79亿元和27.09亿元。农户福利变化省际差异明显，这和各省的自然环境、区域优势、政策等因素有着密切的关系。

    (5)在不同阶段粮食零售价格变化与生产价格变化对总福利变化的主导作用不同(如图12和图13所示)。主要表现在2003年以前，粮食零售价格变化引起农户消费福利的减少普遍大于粮食生产价格变化引起的农户生产福利的增加，这一时期农户总福利经常表现为损失，消费福利在总福利变化中整体上处于主导地位。2003年以后，粮食生产价格变化引起农户生产福利的增加普遍大于粮食零售价格变化引起的农户消费福利的减少，这一时期农户总福利基本保持在正方向变动，生产福利又在总福利变化中处于主导地位。个别省份的这一分界点是在2007年，如吉林省和江苏省。

(6)短期总福利和长期总福利大多数情况下呈同向变动，个别省份的个别年份也存在异向变动的情况(如图14和图15所示)。如安徽省在1993年农户短期总福利为2.54亿元，长期总福利为-6.25亿元；河南在1992年和1994年农户短期总福利分别为3.28亿元和20.35亿元，长期总福利分别为-3.00亿元和-8.65亿元。湖南、湖北等省份也存在类似的情况。这些省份出现这种类似的异向变动的情况，多数集中在1992年—1995年之间，且都是短期总福利为正值，而长期总福利为负值。这一时期有一个共同的特征，就是粮食零售价格远远高于生产价格，并且价格呈逐年上涨态势。从宏观背景来看，1992年-1994年是中国经济发展最快的几年，GDP增长率分别是14.20%、14.00%、13.10%、10.90%，CPI分别为6.4%、14.7%、24.1%、17.1%。受宏观经济的影响，粮食零售价格增长的速度远远大于生产价格的增长速度，说明粮食生产价格受到了抑制，而零售价格增加的最大受益者并不是粮农，往往是中间商。因此，从短期来看，农户的福利随着粮食价格的上涨而略有受益；而长期来看，因为粮农从事粮食生产的真实价值并没有得到充分的反映，粮食生产价格的上涨多是受到通货膨胀的影响，粮食零售价格越是大于生产价格，农户的长期福利越是表现为更大的损失。

    五、结论与政策建议

   基于1989年—2014年主产区13个省的省际面板数据，构建了主产区农户福利效应面板数据模型，考察了粮食价格波动对主产区农户生产福利、消费福利以及总福利变化的影响。结果表明，主产区各省CR值总体呈现递减趋势，PR值和粮食生产净收益率NBR存在较大的异质性；粮食生产价格变化影响着农户生产福利同方向变化，粮食零售价格变化影响着农户消费福利反方向变化，但变化幅度存在明显的省际差异；财政支农水平提高和农业税取消显著增加了农户生产福利，并使得农户生产福利变化对粮食生产价格变化更加敏感；粮食价格稳定有利于农户福利的增加，但增加的幅度有明显的省际差异；在不同阶段粮食零售价格变化与生产价格变化对总福利变化的主导作用不同；短期总福利和长期总福利大多数情况下呈同向变动，个别省份的个别年份也存在异向变动的情况。

   根据以上结论的政策含义，结合2016年中央一号文件精神中关于农业供给侧结构性改革的具体办法，提出以下对策建议：

   1.完善粮食供给结构性调整优化机制，保障粮食生产净收益率的稳步提升。当前“粮食产量、库存和进口”三量齐增，粮食总供求失衡，导致主产区部分省市粮食生产收益率很低。要提升粮食生产的整体收益率，就要根据当前人民对粮食的需求，加快粮食生产结构调整和区域的重新布局，建设不同品种粮食生产核心区。如玉米生产总量较多，应适当调减种植面积；大豆进口量大，应适当增加大豆种植面积，开发新品种，提高在豆生产效益等等。通过粮食生产结构的优化和区域布局的调整，改善粮食总供求的结构性矛盾，提高粮食质量和产量，提升粮食生产的比较效益，促进主产区农户福利的提高。问题是当前粮食供给结构性调整的行政色彩偏重，而市场则很难发挥有效的作用，粮食供给结构性调整往往较市场变化严重滞后，使得粮食生产净收益率持续较低。因此，建议强化和完善市场对粮食供给结构性调整的优化机制，通过农业大数据的管理与完善，对粮食种植区域和行为进行及时影响和调控。

   2.精准设计主产区粮农配套保障政策，增加主产区粮农种粮收入在总收入的比重。粮农是粮食生产的主体，粮农种粮收入在总收入的比重关系到粮农种粮的积极性。由于粮食是一种特殊的商品，它不可能像其它商品一样由市场供求关系来决定其价格趋势，这就需要国家通过转移支付来保障主产区粮农产粮的核心利益。目前，国家主要采取了粮食保护价以及各种补贴等政策来保障粮农的基本利益。为了适应现代粮农经济文化生活的需要，应在种粮核心区建设以及新型职业农民培育的基础上，强化补贴的精准性、指向性，完善并提高粮农医疗、养老、教育等社会保障水平，切实让粮农安心种粮，让种粮收入能支撑粮农幸福体面的生活。

   3.进一步加强农业制度环境建设，提升粮农总福利。农业制度环境的改善，促进了农业资源配置效率的优化，显著促进了粮农的生产福利，进而提升了粮农总福利。农业制度环境的改善，除了加强财政支农力度、减免农业税、完善农业补贴政策和农民社会保障体系以外，还要建立农业基础设施建设与维护的长效机制、培育完善的农业社会化服务体系、改善农产品市场交易机制、建立和完善涉农资金整合平台、建立和完善农业保险制度、建立和完善农业融资制度等等，全面优化农业生产经营制度环境，促进农业相关资源要素自由流动，合理配置。

   4.建立差异化的农业政策，提升政策支持粮食生产的精准度。实证结果显示，粮食主产区农户的生产福利、消费福利等都存在显著的省际差异，制度环境对各省农户福利的作用也不尽相同。说明粮食主产区各省自然资源禀赋、区位条件、粮食生产结构、农户种植技术、农业社会化服务水平、市场资源配置能力等方面都存在显著的差异，按片区因地制宜，制定差异化的农业政策，提升政策的精准度，有利强化农业政策的整体效应。

   5.研发和推广高新技术，扩展粮食生产的有限理性。粮食价格的稳定，有利于粮农生产积极性提高，能显著增加粮食生产的福利。粮食生产因其自身脆弱性和众多小规模生产主体的存在，使得粮食生产面临着较大的生产风险和市场风险。同时，粮食生产技术和手段的落后，又导致了粮食生产成本不断上升。因此，需要从生产和市场两方面减少粮食生产与销售的双重风险，一方面可以研发新品种和新的种植技术，增加粮食产量与品质，降低生产风险；另一方面通过运用计算机技术与电子通讯技术，全面建立粮食生产与销售情报信息系统，使得每一个种粮农户能合理调节种植行为，预期未来风险，扩展有限理性，稳定粮食供求关系，调整供求结构。

作者： 西南大学经济管理学院 罗超平 牛可 张梓榆 重庆大学经济与工商管理学院 但斌 

中国乡村发现网转自： 《中国软科学》2017年第2期

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