粮食收入

粮食收入（共4篇）

粮食收入 篇1

一、问题的提出与文献综述

关于影响粮食产量的问题, 可以归纳为两个方面, 一是粮食的投入与产出, 二是粮食产量的影响因素。粮食的投入与产出实际就是粮食的生产函数, 是关于投入要素合理配置下的最大产出, 主要体现了技术层面。而影响粮食产量的因素, 如农户的种粮收益、粮食生产资料价格、劳动力投入的机会成本以及粮食价格等, 实际上, 影响粮食产量的不光这些, 凡是能改变粮食生产函数位置的所有因素都是影响粮食产量的因素, 比如制度等。因此, 分析影响粮食产量因素更具有很现实的政策意义。本文主要研究影响粮食产量另外两个主要因素:农民收入和粮食价格。首先来看粮食产量对农民收入的影响, 粮食产量对农民收入的影响被称为“谷贱伤农”。其意思为, 粮食产量增加, 供过于求, 粮食价格降低, 由于粮食需求价格缺乏弹性, 因此, 农民从粮食生产获得的收入就减少了。这是由于把农民收入仅仅限于粮食经营性收入, 现实中, 由于农村经济结构的变化, 农民兼业现象普遍, 农民收入结构不仅有经营性收入, 还有工资性收入, 财产性收入, 转移支付收入等。如果考虑到这些收入, “谷贱”则不一定“伤农”。因为, 一旦“谷贱”, 农民会转向其他方式以获得收入, 理性的农民会找到其他获得收入的方式。那么, 如果农民在其他非经营性生产中能获得更多的收入, 试问, “谷贱”会“伤农”吗?农民会增加粮食生产的积极性吗?因此, 粮食产量、粮食价格和农民收入不是谁因谁果的关系, 而是一个循环的系统。

关于研究收入对粮食产量的影响现有文献不多, 国外学者Park (1993) 研究了我国价格双轨制下价格与粮食产量的关系, 他发现现定购价格和定购数量通过收入效应对农户的粮食生产产生影响, 认为收入是影响粮食产量的中间变量;Roland (1998) 重点考察了在价格双轨制下收入因素在粮食生产中的作用, 他认为由于定购数量给定, 农户交售给国家的部分只相当于一笔税收转移, 因此并未多大程度上刺激农民粮食生产积极性;Nigel Key (1996) 则充分考虑了农民收入、粮食价格二者对粮食产量的影响, 他认为如果提高粮食收购价格, 农民收入会增加, 农民的投入限制因收入增加而缓解则会提高粮食产量。

国内学者更多关注影响粮食产量的价格因素, 林毅夫 (1993) 认为, 如果定购数量由总产量内生决定, 定购价格变化通过“棘轮效应”对粮食供给反应产生正向影响;孙娅范、余海鹏 (1999) 通过实证研究发现, 粮食价格和粮食产量存在因果关系;高明 (2005) 则从社会比较收益的角度, 对农民收入与农民粮食生产积极性进行了解释, 他认为农户是理性的经济人, 是耕地经营的微观主体, 他们对耕地投入的积极性是由种地的比较收益决定的, 社会比较收益低, 使农户对耕地的资金投入与劳动投入双下降, 影响了耕地的可持续利用与粮食产量的提高。雷钦礼 (2005) 甚至认为收益的高低对于农民种植粮食的积极性有着决定性的作用。张治华 (1997) 通过实证分析, 分别考察了粮食价格与粮食产量、农民收入与粮食产量的关系, 他认为价格对我国粮食生产增长起着明显的调节和促进作用;同时, 粮食产量也引起价格的波动。粮食生产的增长速度, 与农民实际收入的增长速度显著相关。农民收入的增长既是粮食生产增长的结果, 也是下一年粮食生产增长的原因。而价格的上涨与粮食生产的增长并不存在必然的因果关系。金和辉 (1990) 和郑毓盛等人 (1993) 从粮食价格与农民收入联动的角度研究了它们与粮食产量的关系, 他们认为定购价格是一种政策导向信号, 在定购数量不变的情况下, 定购价格的变动将会影响到农户的预期净收益, 从而影响着农户的生产决策。

但是以上研究中, 同时考虑粮食价格、农民收入与粮食产量关系的并不多。即便考虑了, 也往往是一种静态的研究。近年来, 随着时间的推移, 外出务工成为普遍的经济现象, 农民的收入结构已经发生了重大的变化。因此, 在考虑这一重大变化的基础上, 本文尝试采用向量误差修正模型 (vector error correction, VEC) 来动态地分析粮食价格、农民收入与粮食产量的关系。

二、描述性分析与假设提出

1、描述性分析

改革开放以来中国粮食产量相对较平稳的波动, 但粮食价格水平在不断上升 (见图1) , 从整体上升趋势来看, 它们不存在一致的变化趋势, 但事实上, 现有理论文献已经证实, 粮食价格和粮食产量存在较稳定的关系, 只是这种关系存在滞后性。何蒲明 (2010) 证实, 粮食产量和价格波动相互影响, 但产量的变化对价格的变化存在着滞后效应。李静 (2011) 认为, 粮食生产的波动是引起价格波动的最基本因素, 而价格杠杆对调节农户的粮食生产行为有着至关重要的作用。马敬桂和李静 (2011) 也认为粮食价格与粮食产量存在因果关系。从图1关于粮食价格和粮食产量的变动趋势来看证实这种滞后性, 二者变动趋势却不存在同步性。但长期来说, 存在着稳定的关系。

(数据来源:《中国农业统计年鉴》。)

在农民收入方面, 总收入在不断上升趋势变动, 而经营性收入占总收入的比重却呈递减趋势变动 (见图2) 。这说明, 尽管农民收入在增加, 但是农民经营性收入占总收入的比重却下降, 这表明农民从事其他行业获得更多收入 (如工资性收入) , 因此, 经营性收入占总收入的比重却呈递减趋势变动。

(数据来源:《中国农业统计年鉴》。)

(数据来源:根据《中国统计年鉴》、中华人民共和国国家统计局计算整理而成。)

从表1可以看出, 农民收入中, 转移收入的比重增幅度最大, 平均增长率为5.57%, 其次为工资性收入和财产收入的比重, 其增长率分别为4.39%和3.80%。唯有经营性收入的比重呈递减幅度减少, 其比重增长率为-2.51%。这表明, 至1995年来, 我国农民的其他各项收入成大幅度上升, 而经营收入增幅较慢, 因此, 农民经营性收入在总收入的比重在减少。

2、假设的提出

根据上面的分析本文提出以下假说:假说1:粮食价格和粮食产量具有协整性, 即长期稳定关系。尽管粮食产量受前一期粮食价格的影响, 即, 产量的变化对价格的变化存在着滞后效应, 但是粮食产量也影响粮食价格的变动, 这符合“蛛网理论”。这说明, 粮食价格和粮食产量互为因果, 相互影响, 从长期来看, 粮食价格和粮食产量存在长期稳定关系。假说2:农民收入对粮食产量具有负影响。由于农民经营性收入占总收入的比重呈递减趋势变动, 这意味着, 对于任何具有理性的农民来说, 如有可能, 它们会更多地从事其他行业的生产, 从而减少经营性方面的投入。我们可以这样假设, 假设农民从事粮食生产获得的收入为0, 从其他行业获得收入无限大这两种极端情况, 那么农民肯定会放弃粮食生产而转向其他行业。也就是说, 粮食收入占农民总收入比重越小, 农民越不愿意从事粮食生产。从图2知道, 尽管农民总收入在不断增加, 但这种增加更多地来源于非经营性收入, 由于其他非经营性收入具有“挤出效应”, 即其他非经营性收入增加挤占了农民从事经营性生产的动力, 因此, 农民收入增加, 粮食产量会减少。本文接下来就对假说1和假说2进行实证研究。

三、数据与实证方法

1、模型及其说明

回答上述假说1和假说2实质上就是检验粮食产量、农民收入和粮食价格所组成的系统协整性, 关于变量间的协整性检验, 大多采用向量误差修正模型 (VEC) 。本文也采用该模型研究粮食产量、农民收入和粮食价格之间的关系。自从Sim (1980) 具有开创性的利用向量自回归模型 (VAR) 之后, 向量自回归模型成为计量经济学流行使用的实证分析的工具, 之后, Engel (1987) 和Granger (1987) 提出非平稳系统的协整关系的概念并产生了误差修正模型 (ECM) 。Johansen (1995) 和Hendry (1995) 等将协整概念应用到VAR模型, 从而发展了向量误差修正模型 (VEC) 。本文也将利用VEC模型进行实证分析。向量误差修正模型本质上是包含协整约束条件的VAR模型, 对p阶VAR模型:

式中, yt是m维非平稳I (1) 序列;xt是d维确定型变量;εt是新息向量。经过变形, 可将其改写为:

其中, ∏=∑pi=1Ai-Im;Γi=∑pj=i+1Aj。则 (1) 式即为向量误差修正模型VEC模型。由于各变量为非平稳序列, 经过一阶差分的内生变量向量中各序列都是平稳的, 所以只有构成∏yt-1的各变量都是I (0) 时, 才能保证新息是平稳过程。因此可得0<R (∏) =r<m, 此时, 存在两个m×r矩阵α和β, 使得:

其中, 两个分解矩阵的秩都是r。将式 (2) 代入式 (1) 后不难发现, β&apos;yt-1中每行都有一个I (0) 组合变量, 即每一行都是使得变量y1, t-1, y2, t-2, …, ym, t-1具有协整关系的一种线性组合形式, 因此β&apos;决定了协整关系的个数与形式, 它的秩r就是线性无关的协整向量的个数, 它的每一行构成一个协整向量。另外, 矩阵α称为调整参数矩阵。

在运用VEC模型之前需要进行VAR模型滞后阶数选择, 滞后阶数正确与否影响实证的结果。本文将使用LR检验统计量, 最终预测误差FPE, AIC信息准则, SC信息准则和HQ信息准则这五种方式严格确定滞后阶数。

(1) LR检验统计量。似然比 (Likelihood ratio, LR) 检验涉及两类模型, 无约束模型和有约束模型。无约束模型 (unrestricted model) 是指没有任何限制的模型;约束模型 (restricted model) 是指在零假设约束下的模型。似然比统计量是无约束模型和约束模型的最大似然值之差的2倍, 即:

式中, 和分别表示观测样本条件下的无约束模型和约束模型的最大似然估计, k为卡方分布的自由度, 等于约束条件的个数。

(2) 最终预测误差FPE。最终预测误差FPE (final prediction error criterion) 是把下式为最小值的p作为VAR模型的最佳阶数:

其中, 为滞后p期的残差的方差估计, n为样本量;k为待估计参数的个数。

最终预测误差准则的优点在于它平衡了选择低滞后阶数造成偏离性的风险和选择高滞后阶数造成方差增大的风险。

(3) 信息准则。由于在应用VAR模型时希望滞后期足够大, 从而能完整反映所构造模型的动态特征, 但是滞后期越大, 自由度就减少, 因此需要在滞后期和自由度之间寻找平衡。一般根据AIC (Akaike info criterion) 、SC (Schwarz criterion) 和HQ (Hannan-Q uinn criterion) 信息量取值最小的准则确定模型的阶数, 计算式如下:

AIC=-2l n+2k n;SC=-2l n+klogn n;HQ=-2l n+2klog (log (n) ) n

式中, k=m (rd+pm) 是估计参数个数;n为观测值个数, 且。

同时, 运用VEC模型需要进行协整检验, 大多使用Johansen (1985) 协整检验。协整检验法主要包括迹检验法和最大特征值检验法。

迹检验的假设为:

H0:至多有r个协整关系

H1:有m个协整关系 (满秩)

检验统计量为:

式中, λi是大小排第i的特征值;T是观测期总数。

这不是独立的一个检验, 而是对应于r的不同取值的一系列检验。检验从不存在任何协整关系的零假设开始, 接着是最多一个协整关系, 直到最多m-1个协整关系, 共进行m次检验, 而被择假设是不变的。

最大特征根检验法的假设为:

H0r:有r个0协整关系

H1r:至少有r+1个协整关系

检验统计量为:LRmax (r|r+1) =-Tlog (1-λi+1) =LRtr (r|m) -LR (r+1|m) , r=0, 1, …, m-1

检验从下往上进行, 先检验H00, 若接受, 则表明不存在协整关系, 若拒绝, 则继续往上检验H01, ……, 直到接受H0r, 表明共有r个协整关系。

2、数据与系统构建

按照本文问题分析的需要, 粮食产量模型的内生变量集设定为:

xt= (FPt, RIt, PIt, trendt)

其中, FP表示粮食产量, RI表示农民收入, PI表示粮食价格, trend为时间趋势变量。为消除异方差和减少数据波动, 对数据分别取对数, 分别表示为LFP、LRI、LPI。因此, 粮食产量模型的内生变量集设定为:

xt= (LFPt, LRIt, LPIt, trendt)

可以利用该系统分析粮食产量、粮食价格和农民收入的相互关系。

本文数据来源于《中国统计年鉴》、《中国农业统计年鉴》1983—2009年相关数据。需要说明的是, 本文利用农村居民家庭人均纯收入表示农民收入, 用粮食价格指数表示粮食价格。为了消除价格因素的影响, 以1983年的商品零售价格指数为基期, 把环比价格指数转换成定基价格指数, 然后对收入和价格指数数据进行了平减。

四、实证分析

1、实证检验

(1) 单位根检验。运用协整理论, 需要首先实证各变量是否具有同阶单整性, 本文利用目前广泛使用ADF单位根检验。检验结果如表2。

(注: (c, t, k) 表示带有常数项、趋势项和滞后期, 这里通过AIC、SC最小原则选择滞后期。)

由表2可以看出粮食产量、农民收入及粮食价格的对数生成的数据为非平稳的, 但它们的一次差分为平稳数据, 即LN FP~I (1) , LN R I~I (1) , LN R I~I (1) , 因此, 它们具有同阶单整性, 满足协整检验的条件, 因此它们所组成的动态系统的协整关系可以用协整理论分析。

(2) 滞后阶数选择。VEC模型需要选择合适的滞后阶数, 滞后阶数选择的正确与否关系到是建立正确VEC模型的关键, 本文利用上述的LR、AIC、SC、和HQ统计量进行检验, 选取的标准为满足准则最多的阶数。检验结果如表3。

(注:“*”为根据相应准则选择的滞后阶数。)

表3表明, 有大半的准则选择4阶滞后阶数, 由于VEC模型变量差分一次, 因此, VEC模型滞后阶数应为3阶。

(3) 协整设定检验。为研究粮食产量、农民收入及粮食价格所组成的非稳定系统是否协整, 我们首先需要进行协整设定检验, 对于系统xt= (LFPt, LRIt, LPIt, trendt) 所有的协整设定及其相关信息 (滞后阶数为3) 见表4。

对于表4, 我们首先排除数据中有二次趋势的情况, 不难看出, AIC=-16.54649 (SC=-14.00737) 最小, 对应于数据中有线性趋势, 协整关系应包含时间趋势和截距。基于此, 我们运用上述的Johansen的协整理论检验这种协整以确定协整个数, 结果见表5。

如表5所示, 迹检验表明在0.05显著性下第一个、第二个和第三个原假设被拒绝, 因此有2个协整关系。

2、实证的结果与分析

通过上述各项检验, 表6为VEC模型的长期协整关系和短期调整系数, 该结果清楚表达系统间的长期和短期变动情况。

表6的协整关系表示为以下多项式形式:

这一长期均衡关系可以解释为粮食产量、粮食价格以及时间变动稳定关系。该协整关系实证了假说1。第二个协整关系可以表示为:

这实际是农民收入、粮食价格和时间之间的长期稳定关系。

由于 (3) 式和 (4) 式是稳定关系 (I (0) ) , 其线性组合仍然为稳定关系, 因此结合以上两个协整关系 (3) 和 (4) , 得到以下描述粮食产量、粮食价格、农民收入以及时间长期均衡关系 (5) 式:

(5) 式表明, 从长期来说, LPI、LRI的系数符号与理论一致, 粮食价格引起粮食产量正向变动, 农民收入引起粮食产量负向变动, 实证了假说2。

由于 (3) 式是关于粮食产量、粮食价格以及时间长期均衡关系, 该式表明, 从长期来看, 粮食产量受粮食价格正影响, 粮食价格增加, 则粮食产量增加, 因此要想从长期确保粮食稳定增长, 除了保证其他影响粮食产量的因素外, 粮食价格也是一个重要的因素。同时从 (3) 式看出, 在样本期里, 我国粮食产量在逐年增长, 尽管增长幅度不大。

(4) 式是农民收入、粮食价格和时间之间的长期稳定关系, 由 (4) 式可以看出, 农民收入与粮食价格成正向变动关系, 粮食价格越高, 农民收入越高。其原因可能是, 一方面国家对粮食实行价格保护政策, 粮食价格相对价高, 因此, 农民从粮食获得收入较高。另一方面, 由于国家采取一系列粮食补贴政策, 降低了农民种植粮食的成本, 因此, 增加了种植粮食的积极性, 粮食产量增加, 在粮食价格保护政策下, 农民收入也就增加。因此粮食价格是增加农民收入的动力。从时间趋势相的系数来看, 我国农民的收入也在较大幅度不断增加。

(5) 式把三个变量作为一个系统描述它们之间的关系, 根据 (5) 式可以看出, 粮食产量、粮食价格、农民收入以及时间存在长期均衡关系, 从长期来说, 粮食价格对粮食产量产生正向影响而农民收入对粮食产量产生却产生负影响。关于粮食价格对粮食产量的正影响很好理解, 粮食价格增加, 农民从粮食生产中获得更多收入, 从而增加农民种植粮食的积极性, 因此粮食产量增加。但是关于农民收入对粮食产量负影响理由可能是农民收入不仅仅来源于经营性收入, 而且还有工资性收入, 财产性收入, 以及转移支付收入等, 而且其他非经营性收入相对经营性收入给农民带来更大的效用, 因此其他收入对粮食产量产生“挤出效应”。即, 由于其他非经营性收入比经营性收入获得更大的收益, 农民转向其他行业, 因此减少了粮食产量生产, 粮食产量降低。

同时由表5知道, 在△LFPt方程中, α1和α2系数都不显著, 对LFPt做外生性检验, 即假设α1和α2系数同时为0, 检验结果接受原假设, 因此, 粮食产量对于长期协整关系来说是弱外生变量, (5) 式所示的协整关系对这一变量的短期变化不具有有效的调节效应。同时, 说明粮食产量是政府可以控制的变量。类似的, 在△LRIt和△LPIt方程中, α1和α2系数都不显著, 对LRIt和LPIt做外生性检验, 检验结果接受原假设, 因此, 农民收入和粮食价格对于长期协整关系来说也是弱外生变量, (5) 式所示的协整关系对这一变量的短期变化不具有有效的调节效应, 它们也是政府可以控制的变量。综上所述, 尽管在长期, 粮食价格支配着粮食产量, 但是在短期, 这种粮食产量的稳定性还不能对即期粮食价格产生有效的调节作用, 这一结论隐含的意义为, 粮食产量不宜作为我国提高粮食价格的目标变量。而农民收入的弱外生性表明, 我国粮食产量还不足以对农民收入的短期调整产生显著影响。

五、结论

本文首先对我国粮食产量、粮食价格和农民收入进行描述性分析, 通过对农民收入结构分解分析的基础上, 运用VEC模型实证检验粮食产量、粮食价格和农民收入三者之间的关系。结果显示, 粮食产量、农民收入和粮食价格存在长期均衡关系, 从长期来看, 粮食产量受粮食价格正影响, 因此要想从长期确保粮食稳定增长, 除了保证其他影响粮食产量的因素不变外, 粮食价格是一个重要的因素。而在样本期内, 农民收入对粮食产量具有负效应, 这主要是因为, 在农民收入结构中, 农业经营性收入在总收入的比重在下降, 农民收入的增加主要取决于其他非农业经营收入 (尽管经营性收入比重仍然很大) , 由于其他非经营性收入比经营性收入获得更大的收益, 农民会转向其他行业, 因此减少粮食产量生产。同时, 由弱外生性检验表明, 粮食产量、农民收入和粮食价格对于长期协整关系来说都是弱外生变量, 它们对短期变化不具有有效的调节效应, 尽管在长期, 粮食价格支配着粮食产量, 但是在短期, 这种粮食产量的稳定性还不能对即期粮食价格产生有效的调节作用, 这一结论隐含的意义为, 粮食产量不宜作为我国粮食价格的目标变量。而农民收入的弱外生性表明, 我国粮食产量还不足以对农民收入的短期调整产生显著影响。由于, 粮食产量、粮食价格和农民收入都是弱外生变量, 是政府可以控制的变量, 因此, 政府可以对他们进行适应性的宏观调控以保证粮食安全, 粮价稳定和农民收入增长。

摘要：本文首先对中国农民收入结构进行分解并分析农民经营收入占农民总收入的比重在样本期内变动趋势, 在此基础上利用VEC模型研究农民收入、粮食产量以及粮食价格之间关系, 研究结论表明, 长期来说, 粮食价格对粮食产量具有正影响, 而农民收入对粮食产量具有负影响, 同时, 根据变量的弱外生检验显示, 粮食产量不宜作为我国粮食价格和农民收入目标变量, 我国粮食产量还不足以对粮食价格和农民收入的短期调整产生显著影响。但是, 粮食产量、农民收入和粮食价格都是可控变量, 政府可以对他们进行适应性的宏观调控以保证粮食安全、粮价稳定和农民收入增长。

关键词：粮食产量,农民收入,弱外生性,VEC模型

协调粮食价格与农民收入的关系 篇2

一是有利于刺激生产, 调动农民种粮的积极性。相对于工业品价格水平, 我国粮食价格长期偏低, 粮价温和上涨是平衡工业农业利益关系的手段, 有利于发展生产, 保护种粮农民利益, 也是国家粮食宏观调控的重要目标之一。

二是有利于抑制一定程度上的粮食浪费。有关专家估计, 如果我国每人每年合理消费, 可节约0.5公斤粮食, 每年则可节约6亿公斤粮食, 相当于812万亩耕地的年产量。同样, 我国每年仅喝酒消费就消耗掉300亿公斤粮食。二者相加, 我国每年就可浪费掉1亿亩耕地的粮食。

一、种粮农民为什么从粮价上涨中获益甚少

种粮成本与收益的变动, 直接影响到农民收入和种粮积极性, 进而引起国内粮食供应的变化和市场粮食价格的波动。表面看, 粮食价格上涨, 最终获益的是农民, 实质上并没有给农民带来很大的实惠。这不但弱化了党和政府惠农政策的实效, 而且也严重挫伤了农民的种粮积极性。

(一) 生产资料价格上涨抵消了农民的收入

2007年以来, 农资产品价格的增幅就一直快于农产品价格十几个百分点, 生产资料, 尤其是种子、农药、柴油、地膜、化肥等农资价格攀升, 农民种粮生产成本不断提高。从2004-2008年, 由于物质费用和其他成本上升, 全国稻谷、小麦、玉米三种粮食平均每亩成本从395元增加到562元, 增加42%;亩均净利润从197元下降到186元, 下降5.1%。尤其是进入2010年, 农药、地膜、化肥价格均出现不同程度上涨, 2-10月, 农用0号柴油每公斤从7.06元涨到7.21元, 农用10号柴油从7.41元涨到7.55元, 其他如棚膜、地膜及农药都出现上涨态势, 推动粮食种植成本的上升。据调查, 今年湖南湘阴县的尿素、钾肥、复合肥、柴油的价格分别达到2100元/吨、3200元/吨、2250元/吨、6.28元/升, 均比去年同期有20%-50%幅度的上升。江西赣州的调查显示, 2008年机械作业费平均每亩38.83元, 2009年每亩增加到59.29元, 净增20.46元, 增幅52.7%;2010年每亩又增加到81.47元, 同比净增22.18元, 增幅37.4%。比如, 在河南新乡地区, 种植一亩小麦的成本在450-500元 (不含人工费用) , 正常情况的单产水平在800-1000斤/亩, 按目前当地一级白小麦1.05元/斤的收购价推算, 种植10亩小麦的净收入在3900-5500元, 和外出打工的收入是无法相比的。

资料来源:国家发改委网站。

(二) 人工成本上涨抵消了农民的收入

近年, 由于劳动力供求关系的根本性逆转, 国内劳务市场近年来出现了引人瞩目的变化, “民工潮”变成了“民工荒”。各地纷纷提高工资、福利、待遇, 争抢民工, 城市农民工收入上涨传导到农村, 这种变化势必会对农业用工、农产品成本产生影响, 最终在农产品价格上体现出来, 导致农村劳动力成本上升。今年尤其是雇工的成本上涨幅度最大。据有关调查, 今年粮食生产成本平均上涨10.89%, 其中, 人工成本上涨幅度最大, 平均在20%以上。江西赣州的调查显示, 雇工费用由2008年的平均每亩1.42元上涨到2009年的20.85元, 净增19.43元, 涨幅1368.3%;2010年又涨到44.15元, 同比净增23.3元, 涨幅111.75%。

资料来源:历年中国农村统计年鉴。

从2004-2008年, 人工成本从141元增加到175元, 增加24.1%。根据农业部农村固定观察点对全国355个行政村2.3万个农户的数据计算, 2005-2009年, 农村家庭经营雇工日工资年均增长16.9%, 种植业雇工日工资年均增长14.3%。根据不同的数据显示, 农业雇工工资已接近获超过农民工日工资。

资料来源:历年中国农村统计年鉴。

(三) 土地租金成本上升抵消了农民的收入

随着城市地价快速上涨, 带动了城郊地价上涨, 并进一步传导至农业地价。此外, 一些农业龙头加工企业和种植大户, 大规模租地经营, 也在一定程度上提高了农村地价。近年农业地租的成本也有了大幅度的提高, 就全国而言, 土地租金平均每亩大约在500元左右, 在沿海的一些经济作物产区, 每亩土地租金已达2000元左右。近10年来, 土地成本年均增长8.1%, 所占的比重由10年前的9%上升到现在的17%。现在出租耕地的拿走了国家的补贴, 而真正种粮的农民还要负担租赁费等成本, 对于这部分农民是不公平的, 对于提高种粮农民的积极性也是不利的

(四) 是流通成本上升

流通环节过多, 流通费用过高也是价格推动的一个方面, 是导致粮食销售价格远高于生产价格的原因之一。目前, 一些地方的农民实际享受到国家最低粮食保护价的较少, 一般政府粮食收购点都集中在城里, 农民需要自己运输过去, 且还要排队等候, 本身成本不低;同时, 一些种粮散户由于运输麻烦, 给了一些中间收购商机会, 他们压低粮食收购价, 然后赚取差价, 所以此二项导致流通成本上升。

可见, 虽然粮食价格上涨了, 但农民确是增产未增收, 从粮价上涨得到的实惠甚少。粮食生产成本的上涨, 使得种粮比较收益快速减少, 农民主动投入粮食生产的积极性受到抑制, 影响粮食安全。

二、今后粮食生产成本变化趋势

未来, 随着工业化、城镇化进程加速, 国家仍将继续大力支持粮食生产, 种粮农民的补贴收入还将继续增加。但由于粮食生产的“基础成本”———生产资料、劳动力和土地价格刚性上涨将成常态, 粮食等农产品可能显现出趋势性上涨, 种粮收益仍面临很多不确定因素。

(一) 土地成本上升

基于中国人多地少的特殊国情, 且粮食消费不断增长的格局下, 未来耕地减少的趋势不可逆转。从1997-2008年, 与1997年的19.51亿亩相比, 12年间, 中国的耕地面积净减少了1.2526亿亩, 耕地数量越来越接近“红线”。土地要素的稀缺程度提高, 将使得土地经营成本和机会成本上升;同时, 随着农民市民化的加快, 土地流转将进一步加速。这都使粮食种植的成本继续上涨。

资料来源:根据国土资源部及中国统计年鉴数据整理 (注:由于统计口径的不同, 有些数据可能稍有出入) 。

(二) 人工成本上升

劳动力市场价格的变化, 其实是劳动力供求关系变化的显示。随着人口的绝对减少, 未来劳动力紧缺将成常态, 而经济规模的扩大对劳动力的需求有增无减。预计劳动力供不应求的情况未来将更加严峻, 将加快工资上涨幅度, 提高劳动成本。特别是随着城镇化进程的加快, 大量劳动力将进入城镇, 流向相对高收益的行业, 促使种粮的人工成本上升;同时, 劳动日工价水平和雇工费用会随着农民收入增加和机会成本扩大而不断上升。因此, 未来粮食生产中的人工成本不但难以降低, 相反还会呈上升趋势。

(三) 化肥成本上升

近年粮食增产, 一方面体现在国家的各种补贴和农业税的取消, 但主要体现在单产的提高上, 种植面积的增量实际不大。单产提高的原因则在于化肥的施用。化肥生产对资源依赖性极强。由于资源的有限性和开采成本的加大, 特别是国内市场石油、天然气供给严重不足, 以及运输成本和政策性因素推动的石油、煤炭、水、电等价格提高, 从长期看, 化肥生产成本可能会逐步上升, 特别是进口化肥的成本会更高。

(四) 其他农药、农膜、机械作业等成本上升

粮食生产中的农药、农膜等与能源相关的农资很大程度上是依靠大量石油来维持的, 要素价格受世界影响较大, 短期内世界的“石油危机”不会缓解。国际石油和大宗商品价格的上涨, 对农药、农用塑料薄膜等农业生产资料价格形成了较大的上涨推力, 会导致油价在总体上仍会呈现增加趋势。同时, 由于农业劳动力的减少和农业劳动力的成本大幅度增加, 未来, 使用机械替代劳动力成为趋势。但农用柴油受世界影响较大, 未来, 农业机械的使用费用也将会上涨。

(五) 用水成本会增加

随着工业化、城镇化的加快推进, 我国农业水资源短缺的压力将会不断加大, 农业用水会对农业生产形成制约。特别是由于改革开放以来集体灌溉体系的解体, 变成了一家一户的自给式灌溉, 成本自然会增加。

(六) 种子价格成本也将上涨

首先是国家大幅度提高了粮食最低收购价。由于粮食价格上涨, 种子与粮食存在比价效应, 种子生产基地的收购价格也将随着上涨。

可见, 未来粮食生产成本的上升, 可能会造成农民种粮效益与期望值之间存在一定差距, 会侵蚀惠农政策带给农民的好处, 并蓄积成妨碍农业可持续发展的隐患。对此, 迫切需要给予高度重视。

三、如何协调粮价上涨与农民增收的关系

粮食价格的持续上涨, 在提高种粮积极性的同时, 可能带动整个物价的上涨, 甚至有引发通货膨胀的隐忧, 其对经济发展和社会稳定及国家粮食安全会造成不利的影响。可见, 此二者既具有一定的协调性, 又具有矛盾性。那么该如何协调二者的关系呢?同时, 随着种粮成本的快速上升, 种粮的比较优势明显下降, 农民将生产要素投向比较效益高的经济作物, 这一方面改变了家庭种植结构, 另一方面也逐步改变一个地区种植业结构。并且, 种粮的成本收益率都是过低的, 将导致未来以种粮为主的农民将长期处于“低水平陷阱”之中。

(一) 加强粮食市场宏观调控

粮食市场宏观调控既要防止粮价大涨、“米贵伤民”, 也要避免过度打压导致粮价下跌、“谷贱伤农”。既要发挥市场机制的主导作用, 使价格能更好地反映供求, 也要适度弥补市场缺陷, 做好储备吞吐调节, 进出口、发补贴等一系列措施, 以及协调好运销, 充分发挥大型流通企业在国家指导下调节和稳定粮食市场的作用, 或出台临时干预措施, 动用储备平抑粮价, 保持粮食价格在合理水平上的基本稳定。

(二) 完善流通体系建设

尤其要完善农超对接, 减少流通环节。要切实保证农产品价格上涨的好处被农民分享, 不是主要被流通环节侵蚀, 实现农民增产增值增效。同时, 还要明确农产品交易市场的公益属性, 改变目前过度市场化经营的局面, 以政府投资为基础, 通过微利经营模式来切实降低入场费、管理费、摊位费, 降低最终销售价格。

(三) 打击游资炒作

游资一般都是炒作季节性生产、消费量和需求量都不是特别大的产品。要加大宣传力度, 稳定市场预期, 运用财政政策, 加强市场价格监管, 避免因为中间环节的“恶性膨胀”而导致出现明显的通货膨胀压力, 防止游资进行炒作等政策措施, 并通过释放政策信号使老百姓对物价上涨有清晰的认识, 进行理性的消费。

(四) 继续加大对粮食主产区的扶持力度

改变目前“种粮大县、财政穷县”的现象, 形成粮食稳定增长、农民持续增收的长效机制, 使粮食主产区种粮农民获益, 确保种粮农民有合理的利润。

(五) 改革对农民的补贴方式

改革目前普惠式的种粮直补形式, 推行合同补给、商品粮直补相结合的补给方式, 加大对种粮大户的补助力度, 采取公示、抽查等方式, 确保粮食补助款真正补到种粮大户手中, 弥补成本上涨对种粮收益的负面影响。

(六) 建立与农资价格上涨挂钩的农资综合补贴动态调整机制

帮助农民抵御生产资料价格上涨的压力, 减轻农民负担, 降低粮食生产成本, 让政策实惠真正留在“田头”。

(七) 有关部门进一步加大对化肥、农用柴油等农资价格的监管

为防范惠农政策被农资价格上涨所抵消, 挤压农民种粮利润空间, 国家应加大并落实对化肥生产企业的各项政策优惠, 减少流通环节, 从源头上控制化肥价格的过快上涨。同时, 进一步加大对化肥、农用柴油等重要农业生产资料价格检查力度, 严厉查处囤积居奇、哄抬物价等违法行为, 抑制农资商品价格上涨, 稳定农资商品价格。

(八) 推进规模经营, 提高种粮效益

粮食收入 篇3

2黑龙江省粮食生产与农民收入协调性探讨

本部分的重点在于测度黑龙江省粮食生产与农民收入协调指数, 按照研究的目的, 针对粮食生产贡献和农民收入现状进行相应计算。

2.1协调性指数构建

本部研究引入协调性指数来对黑龙江省粮食生产与农民收入协调性进行分析。此指数的原理在于利用比较优势理论, 将粮食产量和农民收入整合到一个指数当中, 利用相对比较的方法, 来对具体数值进行比较测度。利用数据纵向比较分析, 从事物发展的角度去分析其内在规律和具体特点。其具体模型如下[1]:

式中, K代表协调性指数, Xij代表i地区农村居民纯收入, Yij代表i地区农民人均粮食生产量, 代表全国农村居民纯收入, 代表全国农民人均粮食生产量。当该指数接近1时, 说明该地区粮食生产与农民收入处于协调状态, 该指数离1的距离越远, 该地区的协调性越差。

2.2黑龙江省粮食生产与农民收入协调性变动分析

利用统计年鉴数据, 分析得出黑龙江省相应协调指数:

从结果可以看出, 1985—2011年, 黑龙江省粮食生产与农民收入协调性指数, 整体呈下降趋势。在1985年协调指数为0.64, 至2011年下降到0.28, 降了0.36 (表1) , 且历年协调指数均小于1。按照其整体下降趋势可将其划分为4个阶段。

数据来源:根据历年《黑龙江省统计年鉴》、《中国统计年鉴》数据计算所得。

(1) 快速下降阶段 (1985—1991年) 。此阶段的特点在于黑龙江省协调性指数快速下滑, 由1985年的0.64下滑到1991年的0.45, 平均每年下滑0.03 (图1) 。

(2) 波动下降阶段 (1992—1999年) 。此阶段黑龙江省农民收入合理性指数整体仍处于快速下滑阶段, 但是期间出现小幅波动 (图1) 。

(3) 反复波动阶段 (2000—2005年) 。此阶段的特点在于收入合理性指数出现反复性波动, 指数由2000年的0.39下降到2005年的0.32, 下降幅度并不大 (图1) 。

(4) 缓慢下降阶段 (2006—2011年) , 此阶段表现为协调性指数匀速缓慢下降, 下降幅度和速度均有减弱。黑龙江省农民收入同粮食生产贡献的平衡性不容乐观, 进入2006年以后, 黑龙江省农民收入指数下降的速度逐步放缓;但是, 总体仍旧保持下降趋势 (图1) 。

1.3黑龙江省粮食生产与农民收入协调性比较分析

本文为了对比方便, 选取了江西、吉林、辽宁、山东、河南、四川、广东7个省份同黑龙江进行对比分析。之所以选取上述省份对比, 是出于以下方面考虑: (1) 考虑地域比较, 引入了东北、东部、中部、西部省份样本进行比较。 (2) 为了加入粮食主销区同主产区的比较分析, 引入了相应的样本省份。

1.3.1黑龙江省的协调指数小于其他粮食主产省份

相对于其他粮食主产省来说, 黑龙江省的粮食生产贡献同农民收入并不协调。同样是粮食主产区的江西、辽宁、四川、山东和河南的协调性指数平均值均在1左右, 其中四川和山东均大于1, 说明其粮食生产得到了应有的经济效益, 并且这种效益补偿程度要高于全国。江西、河南和辽宁的协调性指数均值都小于1, 并且离1的距离较近, 说明其粮食生产基本得到了应有的经济效益;但是, 效益补偿程度仍低于全国水平。与黑龙江省有相同情况的是吉林省, 吉林省的平均指数仅为0.39要远小于1, 说明吉林省粮食生产与农民收入协调性处于绝对负向不合理状态。在所选的粮食主产省当中, 协调性最好的省份为四川、江西和山东, 这三个省份的协调性指数均值分别为1.01、0.97和1.03都十分接近1 (表2) , 说明其协调性性均较为理想。

数据来源:历年《中国统计年鉴》整理计算所得。

1.3.2黑龙江省的协调指数远小于主销区省份

黑龙江省同粮食销区省份相比协调指数更低。广东的收入协调性指数分别为2.6, 比黑龙江省的0.31高出2.29 (表3) 。这说明广东的粮食生产得到了超额经济效益补偿, 当然这里只考虑了农民最本质的粮食生产贡献, 并未涉及其他。这种协调指数表明, 广东粮食生产与农民收入协调性处于极度正向不合理状态。这与黑龙江省形成了鲜明的对比, 黑龙江省的粮食生产贡献极大但农民收入较低;主销区粮食生产贡献有限, 但农民收入却相对较高。

数据来源:历年《中国统计年鉴》整理计算所得。

综上所述, 黑龙江省粮食生产与农民收入的协调性较差。这说明, 黑龙江省的粮食生产同经济效益之间还需进一步寻找平衡。但是, 近些年以来的变化也较为明显, 其正在向协调性回归, 其收入失衡程度的扩大趋势得到了有效的控制。并且粮食生产与农民收入的协调性要一分为二的分析, 并不是协调指数接近1, 就是最理想状态;协调与否的关键还是在收入上, 促进农民增收是粮食增产的先决保障。

2 黑龙江省粮食生产与农民收入协调指数过低的主要原因

2.1 粮食生产外部性补偿机制不完善

黑龙江省粮食生产的外部性较为明显, 从2004年至2012年中国粮食产量由4694.7万t上升到5760万t, 实现了粮食产量“九连增”, 在增产当中粮食主产区起到了主要拉动作用。黑龙江省作为全国最大的商品粮基地, 其产量拉动作用更为突出。黑龙江省粮食增产贡献率在2009年高达60.61%, 黑龙江省粮食产量2010年达到了5013万t, 迈上了“千亿斤”粮食产能的台阶;2011年粮食产量更是达到了5570.5万t, 使“千亿斤”粮食产能得以巩固, 相当于全国产量的十分之一[2]。因此黑龙江的粮食丰收为全国的粮食丰收奠定了坚实基础, 并且黑龙江省农民为保障国家粮食安全做出了极大的贡献。2011年黑龙江省的粮食产量、商品粮率和粮食调出率均为全国第一。但是, 黑龙江省农民家庭经营外部性却没有得到应有的补偿, 在2000~2011年, 黑龙江省农民收入始终在全国平均水平上下波动。2006年人均收入为3552元, 比全国平均3587元低35元, 2007年农民人均收入为4132元, 比全国平均水平低8元, 直至2011年农民收入还不到北京和上海农民的50%。现今对黑龙江省农民实行的种粮补贴也是由国家和黑龙江省财政资金为主要来源。黑龙江省还没有一个根据市场变动和外部性大小进行调整的动态外部性补偿机制。

其具体表现形式为机会成本扩大, 这里所提到的机会成本是由于粮农将土地、劳动力和其他生产资料都投入到了粮食生产当中, 而失去了进行其他生产投入的机会;如果将这些土地、劳动力和其他生产资料投入到粮食生产以外领域粮农可能获得更高的收益[3]。也就是说, 粮食安全的责任已经由粮食主产区的粮农承担下来, 但是应该得到的补偿却尚未兑现。由于这一补偿机制的缺失, 黑龙江省农民所产生的正外部性, 无法得到合理性补偿。而正是由于外部性补偿机制的缺失才导致了黑龙江省的粮食生产贡献同农民经济所的相差甚远, 最终使黑龙江省粮食生产与农民收入的协调性逐渐失衡, 导致协调指数逐步下降。

2.2 农民收入结构不合理

按照中国统计年鉴的收入结构定义, 农民收入应该包括工资收入、家庭经营收入、财产性收入和转移支付收入。比较之下发现, 由此导致了黑龙江省农民收入结构处于较不合理状态, 其主要表现为工资性收入及所占份额过低。2011年全国农民收入中的工资收入已经占到农民收入的40%左右;而黑龙江省仅为总收入的20%左右, 同全国水平相差较多。

2.2.1 农民工资收入水平较低

(1) 同粮食主销区省份相比, 黑龙江省农民工资收入处于极低水平。黑龙江省工资性收入在2000年仅为338元, 同期广东工资收入为1362元, 高于黑龙江1024元;到2011年差距达到了4358.2元, 比2000年增长了3.26倍。黑龙江省农民工资收入要远低于粮食主销区农民工资收入, 并且这一差距还在加速拉大 (表4) 。

(单位:元)

数据来源:历年《中国统计年鉴》整理计算所得。

(2) 同粮食主产区省份相比, 黑龙江省工资性收入仍就很低。在2000年黑龙江省工资性收入为338元, 同期辽宁、山东、河南和四川的农民工资收入分别为883元、850.6元、474元和597.2元, 其差距分别为545元、512.6元、136元和259.2元。截至2011年, 差距分别扩大到1683.2元、2218.8元、1027.5元和1156元, 其比2000年分别扩大了800.2元、1368.2元、891.5元和896.8元, 并且此扩大趋势仍在延续 (表4) 。可以看出, 在2000年黑龙江省同粮食主产省之间的农民工资收入差距并不十分明显, 其同河南和四川的差距仅为136元和259.2元, 但是通过11年的发展差距却扩大到了1027.5元和1156元。相对来讲, 黑龙江省在2000年至2011年之间, 农民工资性收入增长十分缓慢, 已经远低于四川和河南的工资收入增速, 较山东和辽宁的增长速度相差的更多。

(3) 同全国平均水平相比, 黑龙江省工资收入在12年间均低于全国水平, 且差距仍在不断扩大。2000年黑龙江省工资性收入仅相当于全国水平的48.1%, 截至2011年黑龙江省工资收入仅为全国同期的50.5%, 比2000年增加了2.4个百分点。但是其工资收入差距却由2000年的364.3元上涨到2011年的1466.9元, 共扩大了1102.6元, 平均每年扩大100.2元。造成这种情况的主要原因在于黑龙江省工资收入增长缓慢, 从2000年至2011年, 黑龙江省农民工资收入仅增加了1158.5元, 平均每年增长105.3元, 这只是名义增长量, 如去掉通货膨胀影响, 其工资增长量甚至为负值。

2.2.2 黑龙江省农民工工资收入占总收入份额有限

(1) 同粮食主销区省份相比, 黑龙江省农民工资收入占比处于极低水平。黑龙江省农民工资性收入份额在2000年仅为15.78%, 同期广东农民工资收入份额为37.27%, 高于黑龙江21.49个百分点;到2011年黑龙江省农民工资性收入份额达到19.71%, 比2000年上涨了3.98个百分点;同期广东农民工资性收入份额上涨到62.47%, 比2000年上涨了25.2个百分点;截止2011年, 黑龙江省与广东农民工资性收入份额的差距为42.76个百分点, 与广东省的差距11年间扩大了21.27个百分点 (表5) 。黑龙江省农民工资性收入份额要远低于广东, 在2011年广东的份额已经达到60%以上, 黑龙江省仅为20%左右。

(单位:%)

数据来源:历年《中国统计年鉴》整理计算所得。

(2) 同粮食主产区省份相比, 黑龙江省农民工资性收入份额仍不占优。在2000年黑龙江省工资性收入份额为15.73%, 同期辽宁、山东、河南和四川的农民工资收入份额分别为37.49%、31.99%、23.87%和31.37%, 其差距分别为21.76、16.26、8.14和15.64个百分点。截至2011年, 黑龙江省工资性收入份额为19.71%, 同期辽宁、山东、河南和四川的农民工资收入份额分别为38.32%、44.54%、38.22%和43.28%, 其差距分别为18.61、24.83、18.51和23.57个百分点。相比之下, 黑龙江同辽宁之间的工资性收入份额差距缩小了3.15个百分点, 与山东、河南和四川的差距分别扩大了8.57、10.37和7.93个百分点。同粮食主产省份相比, 黑龙江省工资收入占比上涨趋势较为平缓, 从2000到2011年之间, 辽宁、山东、河南和四川的年均工资性收入份额分别为36.25%、37.62%、30.58%和37.41, 均为30%以上, 而黑龙江省平均农民工资收入份额仅为17.1%, 尚未达到20%。

(3) 同全国水平相比, 黑龙江省农民工资性收入份额仅为全国水平的50%左右, 且差距仍在不断扩大 (表5) 。从2000年至2011年间, 黑龙江省年均农民工资性收入份额仅为17.1%, 比全国少了19.75个百分点。

综上所述, 黑龙江省的工资收入水平和份额要明显低于全国平均水平、主产区和主销区样本省份。由此, 黑龙江省的工资收入过低就会限制黑龙江省农民收入增长的动力。加之黑龙江省粮食主产区的经济特征, 黑龙江农民的收入主要来源仍为家庭经营收入 (即粮食收入) 。通过这两方面的影响, 必定会导致黑龙江省粮食生产和农民收入协调性得分进一步降低。想要摆脱这种恶性循环, 必须要促进黑龙江省农民收入来源多元化, 不断提高粮食生产利润。

2.3 黑龙江省粮商对粮农存在价格压榨

粮食价格的高低会对农民收入产生直接影响[4]。在对626户黑龙江农户的调研中, 有农户反映黑龙江省的粮食收购季节和还款季节重叠, 当银行贷款最后期限临近时, 粮食收购商会联合集体压低粮食价格。农户处于还款压力无奈必须贱价出售粮食, 这直接造成农户收入损失。在这种情况下, 粮食价格将降低5%至10%, 也就是说, 黑龙江省农民的收入将减少5%至10%。这种还贷期间压价现象十分普遍, 在调研的5市10县中普遍存在。

该问题的产生是有一组先决条件的, 即农户急需用钱还贷、粮商互相勾结。由于黑龙江省的信贷情况相对较好, 农民可以通过“两户联保”的方式从农村信用社、中国农业银行和哈尔滨银行等获得贷款进行农业生产, 这种贷款种田的现象在黑龙江省较为普遍, 由此接近还款日期时, 农民为了保证第二年仍可以贷款种田, 所以在银行必须要有好的信用。因此, 农民必须在规定的还款日到来之前筹到相应的还贷资金, 有些农民在现金不足的情况下, 也只好低价出售粮食。由于农民往往居住在相对偏远地区, 粮食又是大宗商品, 不可能在集市上快速出售, 而且粮库收粮标准较高, 农户不愿承担送粮的成本, 所以农民多数宁愿家中卖毛粮。这样一来, 粮商就成为进村收粮的主力, 他们通过到农村收粮再转卖给粮库来谋取差价。所以, 按照粮食的获利形式就可以看出, 粮商天生就有压低粮食收购价格的冲动;加之粮商往往互相之间有所联系, 制定中间价格, 在收购市场上粮商已经形成了一个利益共同体的小垄断集团。当得知农民还款日期后, 粮商必定会压低价格, 谋取超额利润。

综上所述, 这种压价行为是一种具有垄断特色的市场行为, 农民在这里受到了不公正的待遇。如果这种情况经常性的出现, 势必会降低农民的正常粮食利润, 进而影响农民的种粮热情, 对增加粮食生产, 保障国家粮食安全产生负面影响。并且, 黑龙江省农民将蒙受额外的经济损失, 由此进一步加剧了黑龙江省粮食生产与农民收入协调性的失衡。

3 对策建议

3.1 在现有政策的基础上构建完善的粮食生产补偿机制

从现有的补贴来看, 农民主要获得的补贴为农业直接补贴、农资综合补贴、良种补贴和农机购置补贴四项补贴。但是, 这四项补贴尚无法补偿黑龙江省农民的粮食生产外部性。前三项补贴可以补偿农民1200元/hm2, 以玉米种植为例, 调研结果反映, 2012年土地农资成本上涨幅度就已经接近了1200元/hm2, 补贴数额还没赶上农资成本上涨。因此, 黑龙江省应该在现有补贴政策和惠农政策的基础上进一步申请构建出以主销区出资为主的粮食生产补偿机制[5]。通过国家政策来协调主销区和主产区地方政府和农民的利益。建议, 国家将国家人均粮食占有量作为基准线, 根据地方人均粮食占有量同全国水平的差距进行经济利益协调。比如:对水稻和小麦实行在市场价的基础上每斤补偿1元的标准, 对玉米、大豆和薯类按照市场价的基础上进行浮动 (1元上下) 补偿, 补偿资金应完全由主销区政府出资。并且, 中央政府应明确将这部分补偿分为两个部分。一部分作为直接补偿, 直接发放到农民手中;另一部分作为政府补偿, 增加粮食主产区政府的财政收入, 同时规定这部分资金必须用于农业基础设施建设和发展乡村经济等惠农项目中, 为复苏乡村经济提供资金支持。

3.2 大力发展绿色粮食生产以增加粮食生产利润

通过研究发现, 黑龙江省农民的收入主要集中在种植业收入。并且该趋势在近些年表现的尤为突出, 这与黑龙江省的粮食生产地位有着极大的关系。未来黑龙江省还需担负着保证国家粮食安全的重任, 因此粮食生产仍是黑龙江省农业发展的主要支撑。为此, 黑龙江省应将发展绿色高附加值粮食生产作为未来促进农民增收的长期战略[6]。一方面, 黑龙江省有着得天独厚的自然优势;另一方面, 黑龙江省的粮食已经在全国拥有一定的知名度;黑龙江省可以将已经具有一定知名度的特色粮食 (大米、大豆、杂粮) , 通过资源整合首先纳入绿色粮食生产项目, 在产前、产中和产后严格把关, 保障粮食的绿色安全, 以此与现存食品安全问题形成巨大反差, 通过安全绿色品质获得超额粮食生产利润。另外, 黑龙江还要从政府层面开拓市场, 明确以经济发达的主销区和东北亚发达国家为主要销售源, 为黑龙江省绿色粮食生产不断开辟市场, 保障绿色粮食的销售渠道通畅。

3.3 大力扶持乡镇企业为龙江农民就业创造机会

通过分析发现, 黑龙江省农民收入来源较为单一, 农民的工资收入极低。为了拓宽黑龙江省农民收入来源, 就必须大力扶持乡镇企业为黑龙江省农民创造更多的本地就业机会[7]。 (1) 政府要加大乡镇企业的扶持力度, 在低息贷款、减免税收和法律援助等方面给予支持。 (2) 政府要建立相应的培训机构, 联合高校和科研院所根据乡镇企业的发展需要为其员工提供免费的技术培训, 降低乡镇企业的人员培训成本[8]。 (3) 政府要积极帮助乡镇企业寻找项目特色, 搭建销售平台, 为乡镇企业的解决供需对接。由此, 保障乡镇企业的复苏, 为黑龙江农民提供更广泛、稳定的就业来源, 从而开启农民工资收入引擎, 不断提高农民收入水平。

3.4 严打恶意压价行为保证农民正常种粮利润

黑龙江省农民被粮商压价销售的情况较为普遍, 在调研的626户农户中, 除少数大户以外, 多数农户均遇到过压价销售行为。因此, 保障粮农的正常经济利润, 加大打击力度成为了政府的首要选择[9]。 (1) 政府相关部门需要加大宣传力度, 设立相应的粮食收购监管机构和免费举报电话, 保障农民维权的便利性。 (2) 可以实行扣分原则, 对屡教不改, 扣分额度达到上限的粮商剥夺粮食收购权利。 (3) 通过立法明确恶意压价行为的违法性, 从法律角度保护粮农的合理利益[10]。

摘要：黑龙江省是全国最重要的商品粮基地和粮食主产省, 粮食产量一直位居全国前列。2011年全省粮食产量达到571.5亿kg, 成为全国第一产粮大省;农民收入也在不断提高, 2011年农民人均收入达到7591元, 超过了全国平均水平6977元的614元。本文采用比较优势理论构建协调指数, 来判断黑龙江省粮食生产与农民收入的协调性;分析了协调性过低的主要原因:粮食生产外部性补偿机制不完善、农民收入结构不合理、粮食收购价格过低。提出了构建完善的粮食生产补偿机制、发展绿色高附加值粮食生产、扶持乡镇企业发展、打击粮商压级压价、保护粮农利益的对策和建议。

关键词：粮食生产,粮食价格,农民收入,协调性,补偿机制

参考文献

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[8]阳欢, 李峰.农村劳动力人均受教育年限与农民收入关系分析[J].中国职业技术教育, 2011 (12) :50-52

[9]宋莉莉, 郭静利, 王秀东.改革开放以来我国农民收入动态支化研究[J].农业经济问题, 2010 (增刊) :189-195.

粮食收入 篇4

本文借鉴了国外Sarhti Acharya等学者关于粮食生产规模与农民收入问题的研究, 20世纪80年代中期我国浙江省[1]等一些经济发达市县土地适度经营规模方面有效使种粮农民增产增收的经验, 利用C-D生产函数和计量经济学软件Eviews, 构建不同粮食生产经营规模效益分析模型。

1 研究区耕地生产规模与农民经营效益发展状况

贺家川镇是神木县4乡15镇中, 以农作物种植作为主要经济发展方式的农业乡镇。与山西省兴县隔黄河流域中断相望, 含沙量较高的黄河一级支流窟野河从北向南纵贯全镇注入黄河, 享有相对优越的水资源优势。全镇地形为两川三沟七道梁, 是陕北著名的黄土石山区。由于沟道地形对农作物种植的限制, 现有90%的耕地是坡耕地, 缺乏集中连片、具有规模的耕地资源, 在单位土地面积的生产和收入创造能力一定的条件下, 通过沟道整治获得规模效益助力农业生产[2]。土地规模就成为了粮食生产农户收入的一个决定因索。

1.1 耕地规模发展状况

由数据表看出, 贺家川镇属于典型小规模经营。13年间耕地规模急剧下降, 到2012年贺家川镇劳均耕地面积和人均耕地面积2.04亩, 各项规模远低于全国平均水平5.59亩[3]。全镇4 798户常住人口户均耕地6.64亩, 远低于全国平均水平, 据了解自2000年以后, 当地常住人口 (大多为老人与妇女、小孩) 全部从事农业生产, 每个家庭实际劳动力仅为2-3人[4], 属于典型的农村家庭劳动结构。

贺家川镇的农业资源急需优化配置。由数据表看出, 到2012年贺家川镇的户均耕地和人均耕地水平高出神木县平均水平, 说明贺家川镇农业发展资源优势相对较大。劳均耕地面积低于神木县劳均耕地3.21亩的平均水平, 说明存在着劳动力过剩现象。

1.2 不同耕地规模经营效益

贺家川镇不同耕地规模的粮农家庭粮食单产的年变化情况, 经营耕地规模在10~20亩和>20亩的粮农分别自2001年和2002年后出现[4], 但低于小规模农户的粮食单产水平, 当前的规模经营停留在粗放经营上。除2008年份单产较高超出耕地规模在3亩的单产水平外, 整体上都低于3亩规模耕地单产。而贺家川镇传统的小规模粮农占到70%以上, 是农业发展的中坚力量。其粮食经营耕种多是满足自给需求, 而大规模粮农则以市场需求为导向, 成为粮食商品性生产。

就贺家川镇不同耕地规模的粮农家庭人均收入水平变化看, 随着经营的农地规模的扩大, 粮农的粮食商品率呈显著上升趋势带动了种植业收入, 说明粮农收入与其经营的耕地规模有着相当密切的关系。

2 不同粮食生产经营规模效益分析

2.1 模型与数据

本文在传统C-D生产函数只考虑劳动投入和资本投入两个自变量基础上[4], 加入土地投入这个自变量, 引进表示土地经营规模的虚变量D (dimensions) , 分析三大生产投入要素 (资本、劳动力、土地等投入) 既定的情况下不同生产经营规模对收入产生的影响, 构造出新生产函数模型:

式中:Q为粮食产出;A为常数;L、C、S分别为劳动力、农业资本和土地的投入 (粮食生产的三大投入要素) ;α、β、γ分别为农业劳动力人数、农业固定性生产支出、粮食播种面积对粮食产量的贡献程度, 等式两边取后表达式式如下:

式中采用:Incom为农户的种植收入;Labor为农户劳动力人数;Cost为农业固定性生产支出;Land为粮食播种面积;D为不同规模组的虚变量。根据已有耕种规模的调查数据情况, 将贺家川镇2000年到2012年的年户均播种面积分为5组[5]:≤3亩、3~5亩、5~10亩、10~20亩、≥20亩。将<3亩作为对照组, D值取值:

为体现贺家川镇粮农收入随粮食经营规模的发展趋势, 摒弃采用全镇某一年的农户的投入产出的调查数据, 采用全镇以年为时间单位的不同粮食生产经营规模的投入与产出绩效基本情况。模型选取2000-2012年贺家川镇各年粮食耕种主要投入要素劳动力、资本、土地及不同耕地规模下户均农民收入年末数据, 各项数据处理后的参数如表3所示, 代入模型进行多元线性回归分析。

2.2 模型回归结果及分析

借助Eviews、Execl工具将参数代入模型计算后,

从回归模型结果看出, 拟合优度R2达到0.998779, 模型整体显著性f-统计量达到了350.4907。从结果中分析得到如下结论:

(1) 贺家川镇的土地产出弹性最大, 即贺家川镇土地的优势就是发展粮食生产的主要优势。模型中土地产出弹性系数最大为3.54, 说明粮食生产三大投入要素中土地是影响收入水平的最关键要素。粮食播种面积每增加1%, 农民种植收入可增加3.54%。固定性支出资本的产出弹性系数为0.58, 说明粮食播种固定性支出每增加1%, 农民种植收入可增加0.58%。劳动力产出弹性系数为-3.23, 也就是说明粮食播种面积每增加1%, 农民种植收入反而减少3.23%。

(2) 其中t检验值较小, 并不显著, 这主要是因为变量选择的问题。调查数据以年为时间单位选取了2000年到2012年土地三大投入要素各年年底的统计数据, 各年数据间具有跨越性, 数据变化没有直接的关系。其中劳动力的t检验值最小, 调查户数据中劳动用工数据采用农业劳动力人数代替, 虽存在一定误差, 但也充分说明了三大要素中劳动力人数与农户收入间的直接相关关系不明显, 即增加劳动力投入不一定能使收入增加。土地t检验值最大, 说明土地是使收入增加的关键要素, 即土地是发展农业生产的优势。

(3) 从规模报酬系数RTS可以看出, 在目前的耕种技术情况下, 耕地规模小于3亩组的农户规模报酬系数很小为0.39 (<1) , 说明今后农业发展继续采用3亩经营的农户边际收入小于边际投入, 即增加投入比收入增加的比例大, 报酬递减。5~10亩规模组的规模报酬系数为1.08 (>1) , 说明今后农业发展采用5到10亩经营的农户边际收入大于边际投入, 报酬增加。3~5亩、10~20亩、≥20亩规模组的规模报酬系数分别为0.86、0.45、0.54, 虽然均小于1, 但都比规模小于3亩组的报酬系数大。因此基于贺家川镇实地条件, 扩大经营规模均可以提高收入水平, 投入要素最优配置在5~10亩, 可以获得最大的规模效益。

(4) 从虚拟变量系数之间比较得出, 相对于<3亩规模组, 在既定的劳动力、资本和土地条件下, 拥有3亩以上农户的土地对收入贡献都要比<3亩的大。按贡献大小排序为:5~10亩、3~5亩、≥20亩、10~20亩。10~20亩规模组的虚拟变量系数为0.45, 规模组中贡献最小。这主要是由于按照目前贺家川镇耕作情况, 拥有10~20亩的农户并不是规模组中最细致的精耕细作组, 反而土地的生产率不高, 这与其他学者 (张忠根等, 2001) 的研究结论一致。而且考虑到农民没有非农收入, 仅靠10~20亩耕地并不能带来更多的收入, 虽然3~5亩规模的耕地对于一个农户家庭来说是很小的, 其他规模组要不然是进行精耕细作提高土地生产效率, 要不然可以由扩大播种量增加土地出产量。

(5) 模型主要是通过计量方法分析农户粮食经营规模对农户收入影响的, 从模型的表达式可以看出, 土地经营规模对农业生产绩效的影响, 实质上是通过农业生产要素投入配置结构和成本效应上对农业生产效率产生影响。排除其他粮食生产因素影响, 农户收入随粮食经营规模扩大总体呈现规模报酬递增的趋势。并且贺家川镇的各年发展变化对粮农利益具有正效应。劳动力投入要素的弹性系数为负, 说明贺家川镇的粮食经营属于劳动力密集型。随着土地规模的适度扩大, 劳动力投入应该减少, 相应增加机械投入获得经营效应, 要不然增加劳动力投入只会对生产绩效带来负的影响。不打算扩大经营规模的农户, 可以向非农业转移潜在剩余劳动力, 农民减轻对土地的依赖程度, 也可以一定程度减少土地的抛荒。

3 结论

从贺家川镇历年调查数据结果看, 目前贺家川农户家庭经营的农地规模明显偏小, 70%多的农户经营规模不足5亩。贺家川镇是神木县粮食生产的重要优势区域, 农户的收入中耕地面积的贡献最大。其次是物质投入, 农户家庭劳动力人数跟收入之间没有显著的关系。

贺家川镇当前生产力水平下, 扩大经营规模可以提高收入水平, 且投入要素最优配置在5~10亩规模可以获得最大的规模效益。因此, 如何将农地经营由分散转向集中, 实现规模经营已成为研究区经济可持续发展和粮农增收的关键问题。

摘要：我国社会发展正处于转型阵痛的关键时期, 对于农业经济发展问题来讲, 如何解决好粮食生产安全与粮农增收是关键点, 如何提高耕地粮食综合生产能力是发力点。本文选择神木县贺家川镇作为研究区域, 以近12年调查数据为基础, 构建不同耕地规模效益的测算模型, 对贺家川镇不同粮食生产经营规模的粮农收入作出分析。通过发展土地适度规模经营, 发挥区域内农业资源优化配置的优势, 取得规模经营效益, 可以为区域内部乃至社会短期供求平衡和可持续发打下坚实的物质基础和社会基础, 意义重大。

关键词：经营规模,粮食主产区,农民,收入

参考文献

[1]卫新, 毛小报, 王美清.浙江省农户土地规模经营实证分析[J].中国农村经济, 2003 (10) .

[2]张维宸.土地整治助力粮食增产[J].中国土地, 2011 (12) .

[3]中国统计年鉴[M].2000-2012.

[4]神木县统计年鉴[M].2000-2012.