销售价格、农民收入与湖北油菜种植规模增长
——基于黄冈、荆州和荆门3市时间序列数据的实证分析

陈云飞 ,冯中朝

(1.武汉轻工大学 经济与管理学院，湖北 武汉430048;2.华中农业大学 经济管理学院，湖北 武汉430070)

销售价格、农民收入与湖北油菜种植规模增长
——基于黄冈、荆州和荆门3市时间序列数据的实证分析

陈云飞1,冯中朝2

(1.武汉轻工大学 经济与管理学院，湖北 武汉430048;2.华中农业大学 经济管理学院，湖北 武汉430070)

本研究的实证分析以黄冈、荆州和荆门作为湖北油菜种植主要市(州、区)的3个代表组，以利润最大化为目的，依据1990—2014年各组油菜种植规模、油菜农户销售价格及当地农民年人均纯收入3个变量的时间序列数据，运用Nerlove模型实证分析了湖北油菜种植规模对滞后一期这3个变量的供给反应程度。结果表明：湖北油菜种植规模虽然在3个组的反应程度存在一定差异，尤其是第2组荆州市在模型中还显示出油菜种植的可能“低档品”倾向,但是总体表现出目前湖北油菜种植的主要刚性自需特征和随当地农民年人均纯收入变动较大特点。

油菜；种植规模；农户销售价格；农民年人均纯收入；Nerlove模型

1 引言

我国食用油籽供给安全面临着严重威胁。据统计，我国目前每年的食用油籽消费量超过10000万吨，但产量却只约5600万吨。其中，我国食用油籽中消费量最大的大豆80%以上来自进口，其2016年的进口量甚至超过了8136万吨。

增加食用油籽供给，油菜种植重任在肩。油菜籽不仅是我国产量最大的食用油籽，还具有巨大的增长潜力。据统计，目前我国仅长江流域油菜主产区每年就可增加400万公顷以上的种植面积，理论产量超过600万吨。同时，近年来我国围绕油菜的多项科技创新使油菜种植能够支撑这副重担。

在此背景下，湖北油菜种植面临重大机遇。湖北不仅是我国最重要的油菜种植省份，也是我国油菜产业的重点打造省份。据统计，湖北油菜籽总产量及优质率等多项指标，从1996年开始，到2015年已连续20年居全国之首，约占全国的1/6，世界的1/22。特别是“双低”油菜的普及率已经达到近100%，是全国最大的“双低”油菜生产基地。2011年，湖北省还提出了打造油菜产业“千亿”元工程。

然而，目前湖北油菜种植的形势却不容乐观。根据湖北省农委初步统计，2016年湖北油菜籽总产量238.6万吨，同比减少16.6万吨，降幅6.5%，时隔20年失去了总产量的全国第一。

在油菜籽产量中，油菜种植规模是最重要的影响因素[1]。实际上，湖北省在2011年就已经失去了种植规模的全国第一，2016年湖北油菜籽总产量的下降，也与其种植规模的下降关系密切。据统计，当年湖北油菜种植规模为1702.5万亩，同比减少145.7万亩，降幅达到了7.9%。因此，探索湖北油菜种植规模影响因素、影响效应并给出相应的政策启示具有十分重要的实践意义。

2 文献回顾及理论基础

在油菜种植规模方面，国内外的研究文献较多，学者们的分歧也较大。Raducan(2012)认为种植规模受其种植方式影响[2]；Massoud(2000)认为种植规模的影响因素包括农产品价格，农业产业及农业效率[3]；郭熙保、冯玲玲(2015)认为种植规模的主要影响因素为经济发展水平、技术进步、制造业—农业工资比及劳动—资本价格比[4]；郭庆海(2014)认为种植规模的影响因素为经营成本或收入[5]；傅廷栋(2012)认为规模化、机械化、多用化等途径是提高油菜种植的收益从而促进油菜种植规模的有效手段；吴桢培(2011)认为种植规模的影响因素主要是农户生产意愿、土地流转制度和现代要素投入[6]；李然(2011)认为油菜种植规模与农业生产效率关系密切[7]；黄佳(2006)认为种植规模的主要影响因素是油菜自身的农户销售价格、替代作物小麦的农户销售价格及滞后一期油菜种植面积[8]；刘学军(1998)认为中国油菜的生产潜力主要取决于单产水平及种植规模的提高，其中南方冬闲田的开发利用是种植规模增加的主要途径[9]。

同时，部分学者在油菜种植规模影响因素的影响效应方面还运用理论或实证方法进行了研究。其中，李然(2011)利用成本效率(经济效率)、技术效率及配置效率之间的关系，研究了不同省域的油菜种植适度经营规模；黄佳(2006)基于1981—2003的时间序列数据运用Nerlove模型研究了中国油菜种植面积对滞后一期油菜自身的农户销售价格、替代作物小麦的农户销售价格及油菜种植面积的供给反应程度。

学者们的研究文献对于分析湖北油菜种植规模及其影响因素、影响效应具有十分重要的理论、实践价值。尤其是黄佳(2006)运用Nerlove模型对中国油菜种植规模的供给反应研究。因为供给反应作为种植规模(或产出)对价格或其他影响因素的反应，其估计虽然在国外发展较早，但直到Nerlove的研究，才具有了动态的分析意义[10]。所以Nerlove模型在近代国内外农产品方面供给问题研究上的应用越来越广泛和深入，学者们利用此模型研究了多种农产品的供给反应问题，如肯尼亚咖啡(Maitha，1970)；加纳地区棉花(Seini，1985)；19至20世纪爱尔兰的6种主要农产品(Grada C,1975)[11]；中国糖料(司伟、王秀清，2006)[12]；中国小麦(马文杰、冯中朝，2009)[13]；中国原料奶(刘威、陈书章、马恒运，2011)[14]等。

遗憾的是，黄佳(2006)在运用Nerlove模型进行中国油菜种植规模的供给反应研究中是按中南地区分组，将河南、湖北和湖南放在一组。实际上，河南是我国重要的冬小麦产区，而湖北、湖南是我国重要的冬油菜产区。而且，即使是同一省域，由于省内各市、(州、区)在自然条件，经济发展、市场建设水平等方面的差异，油菜种植规模的供给反应程度也存在一定的差异。

同时，黄佳(2006)在运用Nerlove模型研究中国油菜种植规模对其影响变量的供给反应程度时，并未给出所选取影响变量的理论基础。实际上，学者们研究方法的差异和研究结论的分歧亦源于此。本文认为，根据经济学原理，在农户经济人假设的前提下，其种植规模虽然受预期、替代品、技术变动等多因素的影响，但主要目的是实现利润最大化。即利润πmax=(P-AC)AA×PP(其中P表示销售价格，AC表示平均成本，AA表示种植规模，PP表示单产)。所以，油菜种植规模增长研究应主要选取农户收入、销售价格、平均成本及单产等影响变量，而非种植方式、土地流转制度和生产效率等其它影响变量。

研究文献的梳理及理论基础分析表明，Nerlove模型是进行湖北油菜种植规模及其影响变量动态分析的有效工具。同时，考虑湖北油菜种植面临相近的预期及技术变动；湖北有大量的冬闲田，在油菜主产区，油菜基本不与小麦争地；湖北油菜种植的单产及平均成本也部分体现于技术变动和销售价格中。因此，本文对湖北油菜种植规模增长的动态分析采用Nerlove模型进行研究。在影响变量的选取上，除油菜种植规模自身体现的种植习惯影响变量外，另选取了油菜农户销售价格及当地农民年人均纯收入2个影响变量，以滞后一期的这些变量研究湖北油菜种植规模的供给反应程度及政策启示。

3 模型设定与变量描述

3.1 模型设定

如果运用Nerlove模型进行直接估计，可能导致结果违背残差服从正态分布的假设。为了保证残差项服从正态分布，本文对各个变量进行了对数化处理。另外，采取对数形式还可以直接根据系数得出长期供给弹性。

同时，考虑到OLS进行估计可能存在序列自相关和多重共线性，估计结果不是线性无偏估计量问题，本文采用GLS。

综合以上分析，本文建立的湖北油菜种植规模供给反应模型如下：

lnAAit= ai0+bi1lnAAit-1+bi2lnRPit-1

+bi3lnPIit-1+μit

其中：AAit表示湖北油菜当期的种植规模；RP表示湖北油菜籽农户销售价格；PI表示当地农民年人均纯收入；i表示选取的湖北油菜种植代表组；t表示年度；a，b表示待定参数；μ表示随机误差。

在模型结果中，预期滞后一期油菜种植规模、农户销售价格、当地农民年人均纯收入的系数值为正。

3.2 变量描述与数据来源

本文以湖北油菜种植规模作为产出变量(AA)，不包括自然灾害造成的损失面积，以亩为单位。

本文选取的影响变量包括：①当地农民年人均纯收入(PI)，是统计年鉴口径统计的收入，以元为单位。②油菜农户销售价格(RP)，是油菜种植农户的油菜籽实际销售价格，以元为单位。

由于自2014年起，当地农民年人均纯收入指标调整为当地农民人均可支配收入，不具有可比性，因此除油菜种植规模数据使用至2014年外，其它变量样本数据使用1990—2013年数据。

湖北地处我国中部，其东、中、西部的自然条件，经济发展、市场建设水平存在一定的差异，在油菜种植规模及其影响变量供给反应程度上也必然存在一定的差异；再考虑1990—2014年纵向数据年限不是特别长以及跨行政区域数据的获取性，本文考虑以行政区划为基础分组进行湖北油菜种植规模增长动态分析。2015年，湖北油菜种植面积最大的10个市(州、区)依次为荆州、黄冈、荆门、宜昌、孝感、襄阳、武汉、仙桃、潜江和天门。依据Q型聚类，可以将湖北油菜种植主要市(州、区)分成4组[15]。第1—3组分别为黄冈、荆州和荆门3市，其它7市为第4组。由于第1—3组实际上也是湖北油菜鄂东南、江汉平原和鄂中北三大主产区的核心地区和湖北东、中、西部油菜种植的代表地区。本文选取这3个组作为代表组进行湖北油菜种植规模的供给反应研究。在这3个组中，农民年人均纯收入最高的是荆门市，最低的是黄冈市；油菜种植规模和户均种植规模最大的是荆州市，户均种植规模最小的是黄冈市；油菜农户销售价格相近。

所有数据均来源于所选取市(州、区)年鉴、《湖北年鉴》、《湖北统计年鉴》及《全国农产品成本收益资料汇编》。对于组中个别缺失的数据及行政区划分调整带来的数据变化，本文采取优先依据全省相应数据进行调整，然后依据全国相应数据进行调整[16]。

3.3 模型参数估计

群众的眼睛是雪亮的，假的真不了，真的假不了，党员干部与其煞费苦心地去弄虚作假，还不如脚踏实地埋头苦干，只有干出经得起检验的真成绩，才能真正收获人民群众的信任与口碑，树立党和政府的形象。

(1)协整检验

首先对1990—2013年湖北各组油菜种植规模、油菜农户销售价格、当地农民年人均纯收入3个变量进行单位根检验。其结果如表1所示。

从表1可以看出，检验结果显示各变量的对数值均为一阶单整，说明各变量具备了协整的必要条件。进一步运用JJ检验法对lnAAit-1、lnRPit-1、lnPIit-1进行协整检验，其结果如表2所示。

从表2可以看出，各组变量之间具有协整关系或具有长期均衡的关系，不会出现伪回归现象。继续计算油菜种植面积的长期反应弹性，其结果如表3所示。

表1 湖北油菜种植lnAAit-1、lnRPit-1、lnPIit-1的ADF检验结果

组别变量检验形式(C,T,K)ADF检验统计量5%临界值结论lnAA1t-1(N,N,0)1.83-1.96非平稳ΔlnAA1t-1(N,N,0)-4.22-1.96平稳1lnRP1t-1(C,N,1)-1.56-3.00非平稳ΔlnRP1t-1(N,N,0)-4.30-1.96平稳lnPI1t-1(C,N,1)-1.89-3.00非平稳ΔlnPI1t-1(C,N,0)-3.65-3.00平稳lnAA2t-1(N,N,0)1.80-1.96非平稳ΔlnAA2t-1(N,N,0)-3.85-1.96平稳2lnRP2t-1(C,N,1)-1.14-3.00非平稳ΔlnRP2t-1(N,N,0)-4.01-1.96平稳lnPI1t-1(N,N,0)5.43-1.96非平稳ΔlnPI1t-1(C,N,0)-3.97-3.00平稳lnAA3t-1(N,N,0)0.98-1.96非平稳ΔlnAA2t-1(N,N,0)-4.43-1.96平稳lnRP3t-1(N,N,0)1.04-1.96非平稳3ΔlnRP3t-1(N,N,0)-4.56-1.96平稳lnPI1t-1(N,N,0)2.80-1.96非平稳ΔlnPI1t-1(N,N,0)-2.11-1.96平稳

注：表中检验结果由Eviews7.2计算得出。Δ表示差分算子，N表示不包括C或T，(C，T，K)中C、T、K分别表示单位根检验方程中的截距项、时间趋势和滞后阶数。

表2 湖北油菜种植lnAAit-1、lnRPit-1、lnPIit-1的JJ检验结果

分组特征值零假设(H0)备择假设(H1)似然统计量5%临界值结论0.1441R=0R=13.42443.84不拒绝10.1911R=1R=27.579815.49不拒绝0.7195R=2R=344.226629.80拒绝0.2262R=0R=15.64263.84拒绝20.2452R=1R=27.394715.49不拒绝0.6246R=2R=332.149429.80拒绝0.1679R=0R=14.04403.84拒绝30.1759R=1R=25.413115.49不拒绝0.7648R=2R=344.289629.80拒绝

注：R表示协整向量个数。

表3 湖北油菜种植规模的长期反应弹性

分组油菜农户销售价格当地农民年人均纯收入10.1856.68720.413-15.11830.06911.790

(2)回归分析

运用GLS进行估计，结果如下(***，**，*分别表示在1%，5%和10%水平上显著)：

lnAA1t=0.9200+0.3722lnAA1t-1+0.0711

+0.2387lnPI1t-1

(0.7419)(2.0981)**

lnAA2t=0.5064+0.7611lnAA2t-1+0.1692

(1.0187)(4.7862)***lnRP2t-1

-0.0608lnPI2t-1

(104.67)(-0.0585)

lnAA3t=0.92850+0.5734lnAA3t-1+0.0090

(1.4787)(2.8315)**lnRP3t-1

+0.1235lnPI3t-1

(0.0556)(1.0111)

函数式下面括号中的数值为t检验值。第1组的F=114.9115，R2=0.9452，调整后的R2=0.9369；第2组的F=82.0064，R2=0.9248，调整后的R2=0.9135；第3组的F=28.1445，R2=0.8085，调整后的R2=-0.7798。

3.4 结果分析

从估计结果可以看出，湖北油菜种植3个代表组的供给反应程度存在一定差异并在变量符号上与预期并不完全相符。其中，滞后一期油菜种植面积和滞后一期油菜农户销售价格的变量符号各组全部为正，与预期一致；滞后一期当地农民年人均纯收入变量符号第1、3组为正，第2组为负，与预期不一致。从R2值的大小来说，3个组均在0.8以上。从t统计量上看，具有不同程度的统计显著性，其中第1组的截距为5%显著；3个组滞后一期油菜种植面积分别为10%显著、1%显著和5%显著；第1组滞后一期当地农民年人均纯收入5%显著。

估计结果说明，模型拟合较好，尤其是第1组的黄冈市，除油菜农户销售价格外，其它均呈现显著特征。因此，以上估计结果能够较好解释1990年以来湖北油菜种植规模变化的一些因素。其中滞后一期种植规模在各组具体模型中变量符号全部为正，不仅系数较大，而且全部显著。表明湖北油菜种植原有的种植规模或习惯对未来油菜生产具有很强的影响力，特别是荆州市、荆门市。滞后一期油菜农户销售价格在3个组具体模型中变量符号全部为正，但都不显著而且第1、3组系数很小。表明油菜农户销售价格虽然对湖北油菜种植有正向作用但总体呈现刚性特征，尤其是黄冈市和荆门市。滞后一期当地农民年人均纯收入在各组具体模型中变量符号正负不一，其中黄冈市和荆门市为正且黄冈市表现显著，荆州市为负但系数很小。表明湖北油菜种植不同区域农民人均纯收入对油菜生产具有不同的影响力，其中第2组荆州市显示出油菜种植的可能“低档品”倾向。即当地农民年人均纯收入的提高，可能会增加油菜种植机会成本，从而影响油菜种植规模的扩大。

在各组模型中，油菜种植规模对油菜农户销售价格的长期反应弹性均小于1，尤其是第1组、第3组，其中第3组弹性只有0.069，也表明了目前油菜种植的刚性。同时也反映了在长期，油菜农户销售价格的变动会影响湖北油菜种植规模的变动，但这种变动除荆州市变动较大外，总体非常平稳。

油菜种植规模对当地农民年人均纯收入弹性均大于1，其中第2—3组更大，超过了10，第1组也超过了6。表明从长期看，油菜种植规模变动随当地农民年人均纯收入的变动较大，尤其是在荆州市、荆门市。

总之，从以上分析可以看出，其一，湖北油菜种植规模模型的估计结果具有较强的解释力，滞后一期油菜种植规模的显著性及油菜农户销售价格的长期反应较小弹性，表明了目前湖北油菜种植的主要刚性自需这一特征。同时，油菜农户销售价格变量影响的非显著性，是否还有其它因素的影响还有待进一步探索。其二，由于湖北地处我国中部，其东、中、西部的土地、气候等自然条件及经济发展都存在一定的差异，因而在油菜种植影响因素及长期弹性方面存在一定的差异。第2组的荆州市估计模型中油菜种植规模随当地农民人均纯收入的增长而有所减少，而第1组的黄冈市和第3组的荆门市则随当地农民人均纯收入的增长而有所增加，其中黄冈市还表示出显著性。其三，从长期弹性来看，油菜农户销售价格对油菜种植规模的影响较小，当地农民年人均纯收入对油菜种植规模的变动影响较大。

4 政策启示

4.1 稳定农户油菜种植面积

湖北油菜种植原有的生产规模或习惯对未来油菜种植具有很强的影响力。同时，湖北油菜种植规模虽然表现出主要刚性自需特征，但受当地农民年人均纯收入变动的影响较大。因此，湖北要稳定甚至扩大油菜种植规模，必须通过加强油菜产品的优势宣传、油菜产品的多用途等措施，稳定现有的种植面积和习惯。特别是第2组的荆州市和第3组的荆门市，这两个地区既是原有的种植规模或习惯对未来油菜种植具有很强影响力的地区，又是受当地农民人均纯收入的影响最大的地区。其中荆州市还是湖北种植规模最大的地区，荆门市则是湖北油菜生产种植的重点地区，一直享有“中国油菜看湖北，湖北油菜看荆门”的美誉。

4.2 稳定农户油菜销售价格预期

滞后一期油菜农户销售价格变量虽然在各组模型中表现出符号全部为正，但是系数均较小尤其是从长期看影响的弹性较小，对油菜种植规模的影响较小。不过，油菜农户销售价格在短期还是具有一定的影响，甚至可能改变农户油菜种植习惯。2016年湖北油菜种植同比下降约7.9%，据分析短期与2015年国家取消油菜籽临时收储政策关系密切。受政策调整的影响，当年油菜农户销售价格降幅同比达到约40%。当然，后期受国内外市场的影响，油菜农户收购价格又上涨了约30%。因此，湖北应稳定农户油菜销售价格预期，明确湖北目前油菜种植的刚性自需特征，油菜农户销售价格从长期看不会大幅下降。同时应关注第2组的荆州市，因为在估计模型中荆州市油菜种植规模随油菜农户销售价格的弹性相对较大，而荆州市地处江汉平原，作物种植的适应范围较广。

4.3 加强油菜种植随农民年人均纯收入变动的对策研究

党的十八大报告指出，要千方百计增加农民收入，实现发展成果由人民共享。但是，湖北冬油菜种植时间跨度大，随着农民年人均纯收入的提高，农民种植油菜的机会成本也会增大，可能会影响农民种植油菜的积极性。湖北可加强油菜种植规模随农民收入增加的对策研究，增强农民油菜种植获取机会成本的能力。

油菜种植收益与其种植规模关系密切[17]。在3个组中，第1组黄冈市农户均种植规模最小且农民年人均纯收入最低，可能与此相关。近年的中央一号文件均明确我国将构建新型农业经营体系，发展多种形式的适度规模经营。据统计，目前湖北仍有“三冬田”400多万亩且呈增长态势，易于实现适度规模经营，湖北可通过鼓励短期或长期的多种形式土地流转实现油菜生产适度规模经营，提高油菜种植收益和油菜种植规模。

4.4 加强油菜种植规模其它因素的影响研究

本文根据经济学原理，在农户经济人假设的前提下，以油菜种植利润最大化为目的所选取的油菜农户销售价格影响变量其影响效应并不显著。这表明湖北油菜种植规模增长可能还受农户油菜种植利润最大化目的之外其它影响变量的影响。根据学者们的研究观点，这些影响变量可能包括部分地区与小麦的竞争关系，油菜多用途(油用、蜜用、花用、菜用)及油菜“五化”(规模化、轻简化、集成化、机械化、标准化)等。湖北可进一步加强这些影响变量对油菜种植规模的影响效应研究并采取相应的对策措施。

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Study on farmer’s selling price, average income every year and the increase of Hubei rapeseed planting area——An empirical analysis based on the time-arranged data of Huanggang, Jingzhou and Jingmen

CHENYun-fei1,FENGZhong-chao2

(1. School of Economics and Management , Wuhan Polytechnic University, Wuhan 430048，China; 2. School of Economics and Management , Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070,China)

For maximal profit, taking Huanggang, Jingzhou and Jingmen as the 3 representative cities (or states or districts) of the main rapeseed planting areas in Hubei and using their time-arranged (1990—2014) data of rapeseed planting areas, farmer’s selling price of rapeseed and the average income every year, this research tries to give an empirical analysis on the supply response of rapeseed planting area to such 3 factors of last year with Nerlove Model. The research makes it clear that although the supply response of planting area in Hubei differs among the 3 cities (or states or districts) especially for the Jingzhou City (or the 2nd representative city) of its possible “inferior goods” in economics of rapeseed planting, 2 main characteristics lie in rigidity of demand and larger changes with average farmer’s income of that city (or state or district) nowadays.

planting area; farmer’s selling price; farmer’s average income every year; Nerlove model

2017-01-24.

2017-04-13.

陈云飞(1966-)，男，副教授，博士研究生；E-mail：chenyf@whpu.edu.cn；

国家社会科学基金项目(16BJY102)；湖北省社会科学基金项目(2015173)；湖北省教育厅人文社科项目(17Y069)；湖北省粮食局粮食软科学研究项目(2016)；湖北省县域经济发展研究中心研究项目(2017XY002).

2095-7386(2017)02-0091-06

10.3969/j.issn.2095-7386.2017.02.017

F 307.1

A