馬英輝，蔡海龍

（中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京100083）

多重臨時(shí)收儲(chǔ)政策對(duì)東北地區(qū)大豆種植面積的替代效應(yīng)

馬英輝，蔡海龍

（中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京100083）

以往的研究往往忽視特定品種的價(jià)格支持政策對(duì)其他作物種植決策的影響。通過(guò)宏觀政策影響評(píng)估方法分別擬合1978年以來(lái)東北四省區(qū)大豆和玉米種植面積的反事實(shí)路徑，得到如下結(jié)論：臨儲(chǔ)政策通過(guò)改變作物比價(jià)關(guān)系，加劇了玉米對(duì)大豆種植面積的替代；對(duì)于大豆生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)地區(qū)，臨儲(chǔ)政策初期對(duì)大豆種植面積有一定促進(jìn)作用，隨后逐漸弱化；臨儲(chǔ)政策對(duì)大豆種植面積的總效應(yīng)為－29．44%。因此，未來(lái)政策制定應(yīng)充分考慮政策組合的比價(jià)關(guān)系，積極進(jìn)行政策引導(dǎo)，實(shí)施地域差別化的價(jià)補(bǔ)分離政策。

臨時(shí)收儲(chǔ)；大豆種植面積；價(jià)補(bǔ)分離政策

引 言

2008年以來(lái)，中國(guó)針對(duì)大豆、玉米、棉花實(shí)施的臨時(shí)收儲(chǔ)政策（簡(jiǎn)稱“臨儲(chǔ)”）已成為完善價(jià)格形成機(jī)制的關(guān)鍵舉措，作為臨儲(chǔ)實(shí)施的主要省份——內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林、遼寧四省區(qū)普遍出現(xiàn)大豆種植面積萎縮，玉米反而價(jià)量齊增的局面。由于臨儲(chǔ)實(shí)施的主要目的是保障糧食供給安全、保障農(nóng)民收入，在促進(jìn)大豆產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的大背景下，作為重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整工具——臨儲(chǔ)政策是否有效穩(wěn)定了農(nóng)戶的大豆種植成為重要的問(wèn)題。那么多重臨儲(chǔ)政策究竟如何影響大豆種植面積，影響程度如何？回答這一問(wèn)題對(duì)如今大豆目標(biāo)價(jià)格政策制定，甚至玉米價(jià)補(bǔ)分離政策的實(shí)施都具有重要意義。

過(guò)去關(guān)于臨儲(chǔ)政策效果的研究較豐富，徐志剛、習(xí)銀生、張世煌（2010）認(rèn)為玉米臨儲(chǔ)政策的實(shí)施具有滯后性，另外，該政策刺激了資源向玉米配置［1］。賀偉、朱善利（2011）分析糧食托市政策的實(shí)施效果，認(rèn)為臨儲(chǔ)政策較好地引導(dǎo)了國(guó)內(nèi)大豆的生產(chǎn)，穩(wěn)定了玉米價(jià)格［2］。倪洪興、王占祿、劉武兵（2012）認(rèn)為大豆進(jìn)口導(dǎo)致的國(guó)產(chǎn)大豆積壓，而臨儲(chǔ)政策在進(jìn)口增加的前提下效果有限［3］。郭慶海（2015）通過(guò)分析玉米主產(chǎn)區(qū)臨儲(chǔ)政策的運(yùn)行情況，認(rèn)為政策造成資源透支、庫(kù)存抬升、產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力下降［4］。吳學(xué)兵、喬娟（2016）認(rèn)為玉米臨儲(chǔ)政策出臺(tái)滯后，對(duì)產(chǎn)量的刺激作用也導(dǎo)致對(duì)大豆等作物的替代，大豆種植面積與產(chǎn)量持續(xù)走低［5］。

從以上研究可以發(fā)現(xiàn)，研究視角更多關(guān)注于特定品種上，在解釋大豆種植面積和產(chǎn)量的變化方面，研究一般將原因歸結(jié)為需求不足、競(jìng)爭(zhēng)力缺失、進(jìn)口沖擊等原因，目前的研究對(duì)政策組合的關(guān)聯(lián)性的探討較少。實(shí)際的政策效果可能是多種政策共同作用下決定的，有必要對(duì)影響范圍相近的政策進(jìn)行考慮。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方法對(duì)托市政策的農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行估計(jì)，發(fā)現(xiàn)油脂用大豆的托市效果為負(fù)且不顯著，玉米的結(jié)果相同［6］。然而，正如該文作者所說(shuō)，其使用DID方法具有模糊性，存在嚴(yán)重的遺漏重要變量問(wèn)題，控制組的選擇余地較少。朱晶、李天祥等（2013）認(rèn)為玉米一類的高產(chǎn)作物對(duì)大豆一類的低產(chǎn)作物的種植替代是糧食增產(chǎn)的重要因素［7］，而由于研究視野不同，該研究?jī)H說(shuō)明了種植結(jié)構(gòu)變化的趨勢(shì)。

大豆和玉米的臨儲(chǔ)政策對(duì)市場(chǎng)的影響不僅體現(xiàn)在特定農(nóng)產(chǎn)品的臨時(shí)收儲(chǔ)政策對(duì)該農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的影響（即單價(jià)效應(yīng)），更體現(xiàn)在兩種政策的共同效果上（即比價(jià)效應(yīng)），因?yàn)檫@兩類作物具有土地要素的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系（即土地效應(yīng)），具體而言便是以上政策直接影響農(nóng)戶的種植結(jié)構(gòu)，改變大豆和玉米的種植面積。基于以上考慮，本文主要研究臨儲(chǔ)政策間的關(guān)系對(duì)相關(guān)農(nóng)產(chǎn)品種植面積的影響：一方面從農(nóng)戶的微觀行為出發(fā)，刻畫(huà)多重臨儲(chǔ)政策組合下農(nóng)戶生產(chǎn)決策行為的變化，分析比價(jià)效應(yīng)、單價(jià)效應(yīng)和土地替代效應(yīng)的影響方式，并提出待檢驗(yàn)的假說(shuō)；另一方面通過(guò)Hsiao，C．和Steve Ching等（2012）宏觀政策影響評(píng)估方法構(gòu)建臨儲(chǔ)政策的反事實(shí)框架，模擬東北四省大豆、玉米種植面積的變化。

一、研究理論框架

臨儲(chǔ)政策連年實(shí)施，東北地區(qū)的旱田種植者已經(jīng)產(chǎn)生了路徑依賴，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)期對(duì)農(nóng)戶的種植決策具有顯著影響［8］。為分析農(nóng)戶種植決策，現(xiàn)構(gòu)建農(nóng)戶的面積決策模型：假設(shè)農(nóng)戶以利潤(rùn)最大化為生產(chǎn)決策的依據(jù)，同時(shí)種植作物間對(duì)土地存在替代關(guān)系。在第t期，作物i的種植面積為Ai，t，Wt－1表示上一期擁有的財(cái)富，Yi，t－1表示上一期i作物的單產(chǎn)水平，E（pi，t）則為農(nóng)戶對(duì)i品種作物的當(dāng)期價(jià)格預(yù)期，同時(shí)假設(shè)農(nóng)戶在進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前可以根據(jù)當(dāng)時(shí)的市場(chǎng)信息，獲得當(dāng)期生產(chǎn)資料的價(jià)格ci，t，f（A）表示生產(chǎn)函數(shù)。在土地面積一定的約束下，農(nóng)戶根據(jù)以上信息對(duì)當(dāng)期種植面積進(jìn)行決策。

其中，k＝Y(jié)j，t－1／Yi，t－1，即j與i的單產(chǎn)假設(shè)為定值，則可證明在利潤(rùn)最大化的條件下，隨著農(nóng)戶對(duì)作物i價(jià)格期望的提高，多替換一單位面積的j來(lái)種植i會(huì)帶來(lái)更高收益，因而種植結(jié)構(gòu)中i的占比會(huì)提升。將以上分析應(yīng)用到臨儲(chǔ)下大豆玉米兩品種中，在二者對(duì)土地存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的種植區(qū)域，農(nóng)戶的生產(chǎn)決策一般在產(chǎn)前進(jìn)行，假設(shè)農(nóng)戶對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的預(yù)期符合正態(tài)分布N～（pi，t－1，σ2），在實(shí)施臨儲(chǔ)政策實(shí)施時(shí)，農(nóng)戶對(duì)于最低收購(gòu)價(jià)格

以上分析建立在兩個(gè)重要假設(shè)下：第一，農(nóng)戶的土地可以自由在大豆、玉米兩品種間進(jìn)行種植決策轉(zhuǎn)換，即作物存在土地替代效應(yīng)（簡(jiǎn)稱土地效應(yīng)）；第二，農(nóng)戶充分了解土地的機(jī)會(huì)成本，即農(nóng)戶知道每種可種植品種的收益情況和政策支持情況等相關(guān)信息。首先，在政策實(shí)施省份中是無(wú)法充分滿足的，以黑龍江省為例，其西北部地區(qū)由于緯度較高，無(wú)法種植玉米，因此大豆種植并無(wú)土地替代效應(yīng)，而隨著后期德美亞等耐寒玉米品種的引進(jìn)，土地替代效應(yīng)才逐漸提升，因此玉米臨儲(chǔ)政策的效應(yīng)幾乎為零，農(nóng)戶更關(guān)注大豆臨儲(chǔ)價(jià)格的變化（簡(jiǎn)稱單價(jià)效應(yīng)）。其次，由于農(nóng)戶的種植技術(shù)掌握較單一，存在較強(qiáng)的政策路徑依賴性，同時(shí)由于政策宣傳的原因，農(nóng)戶無(wú)法充分掌握種植其他品種的決策信息。結(jié)合上文的推論，以及逐步放松上述假設(shè)，本文提出如下假說(shuō)：

假說(shuō)1：比價(jià)效應(yīng)假說(shuō)——總體來(lái)看，臨儲(chǔ)政策通過(guò)改變農(nóng)戶對(duì)大豆玉米比價(jià)關(guān)系的預(yù)期，刺激東北地區(qū)玉米種植面積擴(kuò)大，同時(shí)減少大豆種植面積；

假說(shuō)2：土地效應(yīng)假說(shuō)——在大豆玉米替代性較強(qiáng)的地區(qū)（吉林省和遼寧?。渑R儲(chǔ)政策對(duì)大豆種植面積的負(fù)面效果更明顯；

假說(shuō)3：?jiǎn)蝺r(jià)效應(yīng)假說(shuō)——農(nóng)戶對(duì)于更換作物品種有一定的路徑依賴，因此，在臨儲(chǔ)政策實(shí)施前期的政策效果弱于后期，隨著時(shí)間推移，玉米種植面積對(duì)大豆種植面積的替代效應(yīng)逐漸增強(qiáng)。

二、實(shí)證方法

為實(shí)證分析臨儲(chǔ)政策對(duì)大豆玉米種植面積的影響，目前存在幾個(gè)難點(diǎn)需要解決。首先，玉米臨儲(chǔ)政策與大豆臨儲(chǔ)政策是同時(shí)實(shí)施的，割裂的觀測(cè)政策影響可能造成回歸偏誤。其次，由于兩項(xiàng)政策的收儲(chǔ)價(jià)格都在變化，每年對(duì)種植面積的刺激效應(yīng)都有差異，因而在回歸過(guò)程中應(yīng)充分考慮政策影響的年份差異。再次，在眾多影響種植面積的因素中，由于不可觀測(cè)變量的遺漏已造成內(nèi)生性問(wèn)題，準(zhǔn)確提取出臨儲(chǔ)政策的“凈效果”較難。

基于以上考慮，本文的實(shí)證部分利用Hsiao，C．和Steve Ching等（2012年）提出的宏觀面板數(shù)據(jù)的截面相關(guān)模型［10］，估計(jì)東北四省區(qū)在雙重臨儲(chǔ)政策的影響下，玉米與大豆種植面積的年度影響。設(shè)是i省實(shí)施臨儲(chǔ)后的種植面積變化（玉米或大豆），表示未實(shí)施臨儲(chǔ)政策的種植面積，假設(shè)實(shí)施政策的某一省份為y1，t，其他對(duì)照省份則為Xt＝（y2，t，…，yn，t）′，以T1＋1作為臨儲(chǔ)政策實(shí)施的時(shí)間起點(diǎn)，則實(shí)施政策省份的面積變化可表示為

1，t＝y(tǒng)1

1，t，t＝T1＋1，…，T。由于樣本觀測(cè)省份數(shù)量較多，而臨儲(chǔ)政策的影響時(shí)間相對(duì)較短，本文依據(jù)AICC準(zhǔn)則進(jìn)行模型篩選，以獲得相對(duì)精準(zhǔn)的模型。

三、數(shù)據(jù)描述

本文實(shí)證部分的數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒1979—2015年》大豆、玉米的種植面積，除臨儲(chǔ)實(shí)施的四省外，依據(jù)各省份大豆、玉米生產(chǎn)情況以及地理位置進(jìn)行選擇，將河北省、山西省、江蘇省、浙江省、安徽省、江西省、山東省、河南省、湖北省、湖南省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、四川省、貴州省、云南省、陜西省、甘肅省、寧夏回族自治區(qū)等18個(gè)省、自治區(qū)作為對(duì)照組參考。另外選擇以1978年作為處理組構(gòu)建的時(shí)間起點(diǎn)，主要考慮改革開(kāi)放前期農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)以計(jì)劃經(jīng)濟(jì)為主，市場(chǎng)受到指令性的政策干預(yù)影響，與如今的市場(chǎng)環(huán)境差別較大。

通過(guò)臨儲(chǔ)地區(qū)的四省與山東、河南、云南等不同地區(qū)的種植面積變化進(jìn)行對(duì)比，如表1（見(jiàn)下頁(yè)），在2008—2014年臨儲(chǔ)政策實(shí)施期間，大豆種植面積呈現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)，與未實(shí)施臨儲(chǔ)政策的省份相比，簡(jiǎn)單年均降幅高達(dá)6．16%。同時(shí)，玉米的簡(jiǎn)單平均增幅則高出3．07%。因此，通過(guò)統(tǒng)計(jì)描述發(fā)現(xiàn)，臨儲(chǔ)政策實(shí)施期間，玉米種植面積對(duì)大豆種植面積可能存在替代現(xiàn)象，而由于種植面積還受到其他因素，如政策變化、成本、氣候的影響，需要進(jìn)一步通過(guò)反事實(shí)的構(gòu)建獲得可信的臨儲(chǔ)政策下的“處理效應(yīng)”。

四、回歸結(jié)果

（一）模型回歸結(jié)果

臨儲(chǔ)政策于2008年實(shí)施，然而當(dāng)年農(nóng)戶的種植決策發(fā)生在政策公布前期，故從2009年開(kāi)始農(nóng)戶種植行為開(kāi)始受到臨儲(chǔ)政策的影響，因而模型部分T1＋1取值為2009。利用AICC準(zhǔn)則對(duì)模型進(jìn)行篩選后，得到黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古各省、自治區(qū)在2009年以來(lái)臨儲(chǔ)政策分別對(duì)大豆種植面積、玉米種植面積的影響（見(jiàn)下頁(yè)表2）?？傮w來(lái)看，回歸的擬合結(jié)果較理想，對(duì)照組對(duì)于臨儲(chǔ)政策實(shí)施前東北四省區(qū)的擬合程度達(dá)到76%～ 100%，除遼寧省截距項(xiàng)外其余參數(shù)均在95%的置信區(qū)間內(nèi)，顯著性水平高。

表1 玉米、大豆種植面積年均增長(zhǎng)率單位：百分比

表2 臨儲(chǔ)實(shí)施省份的對(duì)照組篩選結(jié)果

通過(guò)省內(nèi)品種對(duì)比發(fā)現(xiàn)，內(nèi)蒙古自治區(qū)兩類品種的共同反事實(shí)為河北、甘肅、寧夏這類距離較近，農(nóng)業(yè)區(qū)位趨同的省份；吉林省兩類品種的共同反事實(shí)省份為山西、云南，遼寧的共同反事實(shí)省份為山東。而從種植品種內(nèi)的各省份對(duì)比發(fā)現(xiàn)，甘肅、河北、四川是大豆種植的重要反事實(shí)，對(duì)四省的解釋覆蓋了75%，同樣，山西作為玉米的重要反事實(shí)省份，其解釋覆蓋達(dá)到100%，安徽和云南則覆蓋75%。從反事實(shí)的區(qū)域分布來(lái)看，北方省份的估計(jì)系數(shù)以正向效應(yīng)為主，而距離較遠(yuǎn)的南方省份則以負(fù)向權(quán)重為主，反事實(shí)框架的構(gòu)建具有合理性。

（二）反事實(shí)路徑估計(jì)

利用上述回歸方程對(duì)東北四省區(qū)在沒(méi)有臨儲(chǔ)政策下的種植面積進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與實(shí)際種植面積的變化趨勢(shì)對(duì)比，圖1為臨儲(chǔ)實(shí)施省份大豆種植面積的變化，在實(shí)施政策前即虛線左側(cè)，四個(gè)省份與反事實(shí)估計(jì)值的差異很小，估計(jì)式較好地?cái)M合出前期種植面積的階段性變化。就運(yùn)行趨勢(shì)來(lái)看，在1978—2008年黑龍江省與內(nèi)蒙古自治區(qū)的大豆種植面積都呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)。而在政策實(shí)施期間，大豆種植面積則出現(xiàn)先升后降的趨勢(shì)，與假說(shuō)2的判斷相符，其主要原因在于與吉林省和遼寧省相比“鐮刀彎”地帶覆蓋面積更高，大豆比玉米更耐寒，土地替代效應(yīng)弱。另外，在臨儲(chǔ)政策實(shí)施的初期，農(nóng)戶的種植行為具有較強(qiáng)的路徑依賴，單一大豆臨儲(chǔ)政策的刺激效果要高于玉米臨儲(chǔ)的協(xié)同作用，與假說(shuō)3的描述相符。由于2010年大豆玉米的比價(jià)關(guān)系迅速下降，臨儲(chǔ)政策的協(xié)同作用更明顯，從圖1可見(jiàn)黑龍江省與內(nèi)蒙古自治區(qū)的大豆種植面積迅速下降，已低于反事實(shí)路徑。

由于吉林省和遼寧省與黑龍江省和內(nèi)蒙古相比具有緯度優(yōu)勢(shì)，大豆、玉米種植對(duì)土地的替代關(guān)系更高，在2008年政策實(shí)施節(jié)點(diǎn)，兩省的大豆種植面積之和仍比內(nèi)蒙古自治區(qū)低4．53萬(wàn)公頃，進(jìn)一步印證假說(shuō)2。在政策實(shí)施前大豆種植面積已表現(xiàn)出下降趨勢(shì)，因而在2009年政策的協(xié)同作用已經(jīng)超過(guò)大豆臨儲(chǔ)政策的支撐效果，大豆種植面積迅速下降。

圖1 臨儲(chǔ)實(shí)施省份大豆種植面積的反事實(shí)路徑對(duì)比（單位：千公頃）

由于2010年臨儲(chǔ)政策的大豆玉米收儲(chǔ)價(jià)比價(jià)關(guān)系大幅降低，2011年的面積反應(yīng)為前文的假說(shuō)驗(yàn)證提供了更精細(xì)的自然實(shí)驗(yàn)機(jī)會(huì)。為實(shí)證理論部分玉米面積變化的分析，本部分同樣將四個(gè)省份的面積變化趨勢(shì)在圖2（見(jiàn)下頁(yè)）中表示，在政策實(shí)施前期四個(gè)省份具有相同的增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中內(nèi)蒙古自治區(qū)和黑龍江省的增長(zhǎng)速度較快，30年間種植面積分別增加了250．30%與82．68%，年均增速分別為4．27%及2．03%，相比吉林省與遼寧省面積增幅為55．27%、40．59%?？赡苡捎谇捌趦?nèi)蒙古自治區(qū)較快的面積擴(kuò)張速度，在政策實(shí)施期間臨儲(chǔ)政策的凈效應(yīng)為負(fù)，而其他三個(gè)省份均呈現(xiàn)出正效應(yīng)，或追趕型的正效應(yīng)。從總體來(lái)看，比價(jià)關(guān)系的扭曲提升了四省的玉米種植總面積。

圖2 臨儲(chǔ)實(shí)施省份玉米種植面積的反事實(shí)路徑對(duì)比（單位：千公頃）

為進(jìn)一步量化說(shuō)明臨儲(chǔ)政策對(duì)種植面積影響的凈效果，本文量化測(cè)算了各地區(qū)在大豆玉米兩種品種的政策效果及政策貢獻(xiàn)率，政策效果的測(cè)度為實(shí)際面積與反事實(shí)測(cè)算面積之差，政策貢獻(xiàn)率的計(jì)算是政策效果與反事實(shí)測(cè)算面積的比值。大豆臨儲(chǔ)政策在實(shí)施初期對(duì)種植面積具有正效應(yīng)，2009年和2010年分別提升31．53%和19．58%的大豆種植面積。然而，黑龍江省占東北地區(qū)的大豆種植面積的72．98%～79．32%，受2010年大豆比價(jià)優(yōu)勢(shì)下降的影響，2011年的種植決策中縮減了大豆種植面積31．6萬(wàn)公頃。與大豆相比，東北四省區(qū)玉米種植面積的政策效果總體是正向的，截至2014年，玉米在政策促進(jìn)下實(shí)際種植面積增加6．39%，即假說(shuō)1的比較效應(yīng)得到驗(yàn)證。

結(jié) 論

本文分析表明臨儲(chǔ)政策使東北四省區(qū)的大豆種植向玉米種植替代，六年的政策凈效果使大豆種植面積累計(jì)減少215．06萬(wàn)公頃，玉米種植面積累計(jì)增加283．07萬(wàn)公頃，這對(duì)過(guò)去東北地區(qū)大豆面積萎縮現(xiàn)象提供了新的解釋?？傮w來(lái)看，其政策效果是比價(jià)效應(yīng)、土地效應(yīng)和單價(jià)效應(yīng)共同作用的結(jié)果，政策的比價(jià)效應(yīng)是影響種植面積變化的直接原因，而由于農(nóng)戶的政策接受具有時(shí)滯性，單價(jià)效應(yīng)主要表現(xiàn)在政策實(shí)施前期。受鐮刀彎地區(qū)的影響，大豆臨時(shí)收儲(chǔ)政策初期在黑龍江省、內(nèi)蒙古自治區(qū)表現(xiàn)出一定的正效應(yīng)，即對(duì)大豆種植面積的土地效應(yīng)較高，玉米的替代性弱。

綜上，未來(lái)的價(jià)格支持政策的制定應(yīng)充分考慮農(nóng)業(yè)政策間的相互影響，完善以價(jià)格信號(hào)、比較收益信號(hào)為參考的價(jià)格形成機(jī)制。以2014年大豆臨時(shí)收儲(chǔ)政策改為目標(biāo)價(jià)格政策為例，由于玉米臨儲(chǔ)價(jià)格依然高位運(yùn)行，而大豆目標(biāo)價(jià)格政策公布較晚，實(shí)際2014年農(nóng)戶的種植決策依然參考2013年臨儲(chǔ)政策的比價(jià)關(guān)系進(jìn)行調(diào)整。然而，在2015年，雖然目標(biāo)價(jià)格政策提前公布了目標(biāo)價(jià)，但比價(jià)關(guān)系僅恢復(fù)到2012年的水平，因此對(duì)農(nóng)戶的種植意愿依然作用微弱。另外，即使在同一省內(nèi)，各地區(qū)的土地效應(yīng)也有所不同，這便導(dǎo)致作物的種植優(yōu)勢(shì)發(fā)生改變，即影響大豆、玉米的單產(chǎn)，因而在價(jià)補(bǔ)分離政策實(shí)施后，按照統(tǒng)一的補(bǔ)貼方式補(bǔ)償農(nóng)戶時(shí)，可能發(fā)生收入再分配不均等的問(wèn)題，即每畝包含補(bǔ)貼的邊際收益在各地區(qū)存在較大差異。因此，建議未來(lái)政策制定充分考慮政策組合的比價(jià)關(guān)系，積極進(jìn)行政策引導(dǎo)，實(shí)施地域差別化的價(jià)補(bǔ)分離政策。

［1］徐志剛，習(xí)銀生，張世煌．2008／2009年度國(guó)家玉米臨時(shí)收儲(chǔ)政策實(shí)施狀況分析［J］．農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2010，（3）：16－23．

［2］賀偉，朱善利．我國(guó)糧食托市收購(gòu)政策研究［J］．中國(guó)軟科學(xué)，2011，（9）：10－17．

［3］倪洪興，王占祿，劉武兵．開(kāi)放條件下我國(guó)大豆產(chǎn)業(yè)發(fā)展［J］．農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2012，（8）：7－12．

［4］郭慶海．玉米主產(chǎn)區(qū)：困境、改革與支持政策——基于吉林省的分析［J］．農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2015，（4）：4－10．

［5］吳學(xué)兵，喬娟．臨時(shí)收儲(chǔ)政策對(duì)玉米產(chǎn)業(yè)的影響分析［J］．中國(guó)畜牧雜志，2016，（6）：15－19．

［6］王士海，李先德．糧食最低收購(gòu)價(jià)政策托市效應(yīng)研究［J］．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2012，（4）：105－111．

［7］朱晶，李天祥，林大燕，等．“九連增”后的思考：糧食內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整的貢獻(xiàn)及未來(lái)潛力分析［J］．農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，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

［責(zé)任編輯：王 春］

2017－01－16

國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“我國(guó)大豆目標(biāo)價(jià)格實(shí)施的福利變化和要素分配效應(yīng)分析”（71503250）；農(nóng)業(yè)部、財(cái)政部“國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（大豆）建設(shè)專項(xiàng)”（CARS－04－12B）；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助“農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)政策與食物消費(fèi)研究”（2016RW003）；農(nóng)業(yè)部軟科學(xué)“多種形式農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)及其支持政策研究”（D201610）

馬英輝（1989—），男，河北秦皇島人，博士研究生，從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論與政策研究；蔡海龍（1982—），男，甘肅金昌人，副教授，博士生導(dǎo)師，從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論與政策研究。