1、1一、方法介绍基本思路：农业供给反应表示产出对价格或其它因素的反应，分析农产品动态供给反应开创性贡献源于那拉维（Nerlove）的研究。过去的几十年，大量的农产品动态供给反应的经验研究都借鉴了那拉维的局部调整模型。该模型的主要特点是在传统的静态农业市场供给模型基础上，用适应性预期表达价格预期的形成，并引入分布滞后调整过程，从而使模型具有动态性。理论模型：那拉维模型假定农户根据预期价格或面积（或产出）调整对外部刺激做出反应。该模型既可以表示为种植面积的反应，也可以表示为产出的反应。那拉维模型表明，种植面积（产出）是期望价格，面积（产出）调整和其它外生变量的函数。由于因变量的滞后项和其它解释变量包
2、括在那拉维模型中，因此，那拉维模型是动态自回归模型。对于一年生农作物，那拉维供给模型的核心结构由以下三个方程组成：（1）)(11tDttt AA（2）ettett PP（3）ttetDt uZa210这里， ； ； 是时间 时的实际种植面积（或产量） ，10tA是长期均衡（或合意）的种植面积（或产量） ， 时间 时的实际价格，DtA tP是 时的期望价格， 是在时间 影响种植面积（或产量）的其它外生变etPtZt量， 是随机误差项。参数 和 分别表示期望供给调整系数与预期价格调tu整系数。为了用那拉维模型估计供给反应，需要从方程 13 中消除不可观测的变2量，即期望价格与合意的产出。消除不可观
3、测变量后，对 简化形式的拉维tA模型为：（4）ttttttt vZbbAPbA 154231210这里， ； ； ； ；0ab)()(3；24a； 。)1(51)(ttt uv短期供给价格弹性的计算公式为：ApbS1长期供给价格弹性的计算公式为：L321和 分别为根据历史数据计算的价格和面积（或产出）的平均值。PA二、实证模型本例运用基于面板数据的动态回归模型，估计糖料生产对其价格的动态供给反应。由于中国糖料作物种植的基础比较薄弱，自然气候和其它农户不可控制的因素对糖料产量有很大影响，糖料实际产量与农户合意的产量有很大的区别。采用实际播种面积指标可能比用实际产量指标更能反映生产者的生产行为。因
4、此本研究采用播种面积作为产量的替代指标。糖料农户的种植决策是在对糖料价格不完全信息下做出的。中国糖料的价格是在开榨前由政府公布，农户的种植决定往往根据前期糖料价格和对未来价格的预期做出调整。考察供给反应最恰当的指标的应该是前期价格。仅仅考虑自身价格与种植面积变化的那拉维模型形式如下：（5）tttttt uAbpbbA 2413210 lnllnlln模型中各个变量的定义为： 是时间 时两种糖类作物的实际种植面积，tA是时间 时的实际价格， 和 是滞后的种植面积， 和 是滞tPt 1t2t 1tP2t后的价格， 是随机误差项。tu3我们把与糖料作物竞争的农产品引入模型，对甘蔗与甜菜的供给反应分别
5、进行估计。（6）titititit uOPAPbA lnlnlnln 2121210 OP 在不同的模型中分别表示稻谷、玉米和大豆的价格；其它变量的定义如前文所述。使用软件：使用 eviews5.0 可以完成上述操作。首先，建立新文件（file-new-newfile）；然后建立 panel 新对象（objects-new objects-pool）；将数据拷入 eviews 中，打开一个 pool 对象，在工具栏上选择 procs/estimate，即可对模型进行估计。三、一个简单例证：我们首先对糖料作物的供给反应进行了那拉维模型估计。糖料种植面积的调整是糖料农户在土地面积一定的情况下，不同
6、农作物之间种植面积分配问题。因此，我们还讨论了，糖料作物种植地区其它农产品价格变化对糖料种植面积调整的影响。1.供 给 反 应 的 那 拉 维 模 型根据模型（5）对两种糖料作物的供给反映进行那拉维模型估计，结果见表1。表 1 糖料作物供给反应那拉维模型估计结果甘蔗 甜菜变量系数 t 统计量 系数 t 统计量P（ -1） 0.248* 3.730 0.647 1.412P(-2) -0.105* -1.998 -0.903* -2.191A (-1) 0.649* 4.597 1.147* 6.493A (-2) 0.139 0.264 -0.147 -0.614固定变量 广东 0.731 黑
7、龙江 0.522广西 1.072 吉林 0.335福建 0.101 内蒙 0.5444云南 0.923 甘肃 0.412四川 0.372 新疆 0.581江西 0.346 宁夏 -0.110湖南 0.382调整的 R2 0.998 0.855 DW 统计量 2.158 1.897 估计方法 SUR GLS短期弹性 0.018 0.205 长期弹性 0.616 3.474 注：1， *， *和 *分别表示在 99%，95%和 90%的置信水平显著。2，因为软件没有其它的检验序列自相关的方法，DW 统计量仅作为参考。 “X”(-1) 与“X”(-2)分别表示滞后一期与滞后二期；表 2 的定义与此相
8、同。两种糖料作物自身滞后价格对其种植面积有正的影响，表明，提高糖料价格可能导致播种面积增加。两种作物有所区别。甜菜滞后一期价格对其种植面积的影响不显著。可能的原因是，1990 年之前对甜菜生产采取了许多价外补贴政策，农户生产行为并不完全受甘蔗收购价的影响。滞后一期种植面积对当期种植面积有显著正的影响，表明，受种植糖料固定成本的影响，糖料种植具有刚性。甘蔗和甜菜短期供给价格弹性值都很小，分别为 0.018 和 0.205，不具有弹性。二者长期价格弹性大于短期价格弹性。甘蔗长期价格弹性值是 0.616，小于 1，不具有弹性。甜菜长期价格弹性值为 3.474，具有弹性。甘蔗主要种植在经济欠发达中国西
9、南地区 1，属于多年生作物，甘蔗生产的产业化程度相对较高，与种植其它经济作物相比较，农户种植甘蔗风险较小，有稳定的收入保障。还有一些地区，农业生产结构单一。除了种植甘蔗，没有其它更好的替代作物。许多甘蔗生产地区是甘蔗财政，政府有鼓励甘蔗种植的动力，因此，甘蔗生产价格弹性较小。相反，制糖用甜菜是一年生作物，甜菜主产区的北方地区，与甜菜竞争作物较多，如新疆的棉花，黑龙江和吉林的大豆、玉米等。市场环境发生变化后，糖料种植农户可以很快的调整种植结构，实现资源优化配置，所以，甜菜的长短期价格弹性都大于甘蔗，且甜菜具有长期供给价格弹性。 1许多人认为甘蔗是“夕阳产业” 。从中国糖料生产主产区的变迁可以发现
10、，甘蔗生产的确不断从经济发展水平较高，劳动力机会成本高的地区转移到经济欠发达，劳动力机会成本相对较低的地区。52、考虑相关农产品价格的那拉维模型我们把与糖料作物竞争的农产品引入模型，对甘蔗与甜菜的供给反应分别进行估计。应该说，考虑当地的农作制度，选取不同的作物品种（粮食作物与经济作物） ，对各个糖料主产省（区）分别进行估计，其结果可那更准确。但是，由于时间跨度较短，统计资料不完整。为了增加样本容量，我们依然采用 Panel 的估计方法。选择各个样本省（区）共同种植的作物，且统计资料相对完整的省（区）进行估计。在甘蔗供给反应模型中，只把稻谷的价格引入了模型。广东、广西和云南稻谷价格是早籼稻价格，
11、云南和四川是中籼稻价格。经过反复试验比较，当期稻米价格与其滞后一期价格引入甘蔗供给反应模型，估计结果较为理想。表 2 报告了其估计结果。估计结果表明，当期稻谷价格对甘蔗种植面积影响不显著。甘蔗短期自价格弹性值大于稻谷价格弹性绝对值，分别为 0.057 和-0.024，都小于 1，短期不具有弹性。从长期看，稻谷价格对甘蔗播种面积弹性为-1.306 ，具有弹性。其它因素不变的情况下，稻谷价格增加会导致甘蔗种植面积下降。甘蔗自价格弹性为 3.145，也具有弹性。甘蔗价格上涨，种植面积将扩大。根据所得到的数据，出于增加样本容量的考虑，在估计甜菜供给反应的时候，大豆和玉米是分别引入模型进行估计的。估计结
12、果如表 2 所示。把大豆价格引入模型以后，大豆价格对甜菜种植面积有显著负的影响。我们可以计算甜菜种植面积对自身价格和大豆价格的弹性。短期弹性值分别为：0.286、-0.012；长期价格弹性值分别为：3.530、-0.152。无论长期还是短期，甜菜自身价格的变化对播种面积的影响都大于大豆价格变化对播种面积的影响。把玉米滞后一期价格引入模型，其估计结果与把大豆价格引入供给反应模型后的估计结果有相似之处。玉米一期滞后价格对甜菜种植面积有显著负的影响。甜菜价格变化对其种植有正的影响，且在 90%的水平下显著。提高甜菜价格可以刺激种植面积的增加。甜菜种植面积一期滞后对其种植面积也有正的显著影响。甜菜供给
13、没有短期弹性，但有长期价格弹性。6四、评价及问题方法评价：如何实证研究农业生产对价格、风险和政策等变量的反应问题，是长期以来国际农经界和计量经济学研究中一直探索的重要领域之一，其最早研究成果也可以追溯到美国著名学者比恩在 20 世纪 20 年代对美国农业供给反应问题的研究。但早期的实证研究，大都基于静态计量模型且假设市场完全竞争及忽视农业经营风险问题。随着 1958 年那拉维开创性地提出他的“农业生产反应局部调整模型”以后，使人们对农业生产反应问题在计量经济学模型上的表达具有自适应调整的特点，即可以动态地研究农业对价格、农业风险和政策等外生性变量的反应问题。大量的研究实践表明，所有用来估计农业
14、供给反应的计量模型中，那拉维的局部均衡模型是应用最广泛和最成功的模型。需注意问题：（1）由于那拉维模型中解释变量包含因变量的滞后项和价格的滞后项，用最小二乘法进行估计，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。可以在估计时采用 Panel 数据模型的估计方法，还可以采用广义最小二乘法（GLS）和似乎无关联的回归方法 (SUR)处理上述问题。（2）估计那拉维模型可能导致估计参差违反参差项服从正态分布的假设。为了保证参差项服从正态分布，可以对各个变量进行了对数化处理。这样处理是恰当的，因为这样可以确保参差项同方差，并且服从正态分布。采取对数形式的另外一个优点是，可以直接根据系数得
15、出短期供给弹性。五、重要文献1 司伟，王秀清 .中国糖料的供给反应.中国农村观察，2006， （4）2 王秀清.蔬菜供给反映分析.经济问题探索，1998， （10）：54-563 Nerlove M. Estimates of elasticities of supply of selected agricultural 7commodities.Journal of Farm Economics,1956， （38）:496-509.4 Nerlove M. and W.Addison, Statistical estimation of long-run elasticities of s
16、upply and demandJournal of Farm Economics,1958， （40）:861-880.5 Nerlove M. and K.L.Bachman.The analysis of changes in agricultural supply:problems and approaches.Journal of Farm Economics,1960， （42）：531-554.82 考虑竞争性农产品情况下糖料供给反应模型估计结果播种面积 糖料价格 大豆价格 玉米价格 稻谷价格地区 固定变量A(-1) A (-2) P(-1) P(-2) BP CP(-1) PP
17、 PP(-1) 估计方法 调整的 R2 DW 值广东 1.604 0.468* 0.223 0.354* -0.097 0.010 -0.160 SUR 0.995 2.187广西 2.508 (2.754) (1.601) (3.256) (-9667) (0.940) (-1.298)福建 0.715云南 1.867甘蔗四川 1.504短期弹性 0.057 -0.024长期弹性 3.145 -1.306内蒙古 7.895 0.714* -0.112 0.707* -1.715* GLS 0.881 2.249吉林 7.257 (3.993) (0.643) (1.978) (-3.255)甜菜黑龙江 8.063短期弹性 0.286 -0.012长期弹性 3.530 -0.152内蒙古 2.856 0.899* -0.192 0.413* -0.709* GLS 0.889 2.398吉林 2.259 (7.055) (0.175) (1.739) (-2.536)黑龙江 2.992甘肃 2.390新疆 2.998短期弹性 0.290 0.035长期弹性 2.048 0.2449
