居于市场均衡模型中国粮食安全调控.docVIP

基于市场均衡的中国粮食安全调控* 孙 鹤1 张海翔1 （1云南农业大学经济管理学院，云南昆明650201） 内容摘要：由于价格变量同时出现在需求函数和供给函数中，又由于使用数据建模时需求和供给的均衡量是同一数据，通常估计得到的两个函数中价格的符号经常与经济学理论相悖。本文通过对模型的精心设计，使用完全信息极大似然估计，建立了与微观经济理论相符的中国粮食市场动态均衡模型。在此基础上，从数量上分析了决定市场出清的主要变量的作用。最后，从中国粮食安全的角度出发，讨论了政府调控粮食市场的基本原则和策略。 关键词：市场动态均衡；粮食安全；政府调控；联立模型；完全信息极大似然估计 中图分类号： F064.1 ； F322 或者， G表示粮食总产量，ni和ns分别表示粮食净进口和库存净吐出，三者之和等于粮食总供给。在市场均衡的条件下，粮食总需求等于粮食总供给。对需求函数的定性认识是粮食价格对需求量产生一个负向作用，人口对粮食需求量有一个正向作用，收入也有一个正的作用。价格对粮食供给量或者生产量产生一个正的作用，粮食生产投入要素价格的作用应该是负向的，而表征科技进步的时间应该有一个正的作用。在市场出清时，粮食需求量等于粮食供给量。 （三）粮食供求均衡联立方程组模型的设定和计算 在使用实际数据建立模型时，根据数据的可得性，粮食均衡供给量和均衡需求量使用粮食总产量加净进口，忽略了库存净吐出，他们的单位都采用万吨。粮食价格拟采用粮食零售价格指数或者收购价格指数，单位是当年价格关于上年价格的百分点。在试算中发现粮食零售价格指数比较合适。收入变量使用了城镇家庭人均收入，单位元。农资价格指数的单位与粮食价格指数相同。时间变量取1978年为1，以后逐年递增1。全国总人口的单位是万人。数据区间是从1978年至2008年共31年的年度数据。数据来源主要是国家统计局统计数据库、各年中国统计年鉴、农业发展报告等。 计算使用Eview计量经济软件实现。由于样本量不够大，联立方程组的估计在分别使用最小二乘法、权重最小二乘法、二阶段最小二乘法、权重二阶段最小二乘法、三阶段最小二乘法、似不相关法、最大矩方法等时，价格作用都不能得到与理论预期相符的结果。只有使用完全信息极大似然法可以得到合理的经济解释，这也说明需求方程与供给方程之间存在着误差和系数上的联系2。最终给出结果即是完全信息极大似然法的计算结果。 经过反复多次试算比较，表1中给出了有代表性的四组模型。模型1和2供给和需求函数都使用了双对数模型，需求函数中由于常数项不显著，故剔出。模型2的生产函数中剔出粮食价格可以提高拟合优度（注：剔出变量使得拟合优度提高在线性回归的普通最小二乘法中是不可能的，但是，这里是非线性方程组的完全信息极大似然估计），而在模型1中的生产函数又保留了它，这样便于经济意义的解释。 在模型3和4中，需求函数还是双对数模型，但没有使用收入变量而用了时间变量。没有估计生产函数而估计了供给函数，而供给函数使用了线性函数。此时，粮食价格的作用可以达到统计上显著，这样结合模型1和2可以全面认识价格变量的作用。同时，在模型3和4中对时间变量的幂进行人工选择以尽可能地提高拟合优度。 表1 联立方程组完全信息极大似然估计主要计算结果 系数 模型 常 数 人口 粮食价格 收入 或者 时间 R2 调整R2 DW 系数 模型 常数 粮食价格(-1) 农资价格 时间 R2 调整R2 DW 1需求 0.91 -0.01 0.02 0.79 0.78 1.3 1生产 10.62 0.03 -0.11 0.16 0.84 0.81 1.05 P值 0 0.79 0.07 P值 0 0.59 0.51 0 2需求 0.90 -0.01 0.02 0.81 0.80 1.25 2生产 10.58 -0.07 0.16 0.86 0.85 1.04 P值 0 0.93 0.07 P值 0 0.5 0 3需求 -0.72 0.995 -0.04 0 0.77 0.75 1.21 3供给 37620 23.0 -61.6 2019 0.75 0.72 1.21 P值 0.63 0.00 0.23 P值 0.00 0.08 0.01 0.00 4需求 7.77 0.23 -0.03 0.11 0.79 0.77 1.33 4供给 33771 12.6 -32.7 2363 0.77 0.74 1.31 P值 0.00 0.05 0.15 0.00 P值 0.00 0.13 0.01 0.00 注：模型1和2中时间的幂的显著程度达到0.000。 模型1： 需求方程：log(粮食需求量)= 0