原创《生鲜蔬菜供给反应》：本论文可用于蔬菜论文范文参考下载，蔬菜相关论文写作参考研究。
摘 要：本文依据2004-2013年我国蔬菜种植面积、销售和生产资料的时间序列数据,运用改进的Nerlove供给反应模型,测算了我国蔬菜种植面积对上期、生产成本和上一年蔬菜种植规模的反应程度.研究结果显示： 短期内蔬菜种植面积对蔬菜的反应程度较小,但在长期蔬菜供给对的反应较敏感,表明蔬菜供给对蔬菜的反应存在一定的滞后性;蔬菜生产资料对蔬菜种植面积的影响相对较小;上一年的蔬菜种植规模对当期蔬菜种植面积的影响较大,说明菜农过去的行为对现在的种植决策具有较大影响.
关键词：生鲜蔬菜;供给反应;;Nerlove模型
我国是蔬菜的生产大国,在我国农产品的供给中,蔬菜占据重要的地位.生鲜蔬菜的供给不仅关乎居民的日常生活,而且还影响国民经济发展和社会和谐.虽然目前我国蔬菜供给已达到了较高水平,但随着蔬菜产业市场化程度的不断加深,蔬菜大涨大落、蔬菜市场剧烈波动等问题也频繁出现.这不仅加大了菜农的生产风险而且还不断冲击着消费者的承受能力,同时也对蔬菜产业的健康发展造成了严重威胁.因此,保障蔬菜供给的安全和蔬菜的稳定,不仅可以满足居民对蔬菜品种和数量不断增长的需求,而且对增加菜农收入、提高农业效率以及保持经济平稳发展和维护社会稳定都具有重要的现实意义.蔬菜的有效供给源于稳定的蔬菜产量,蔬菜产量则在很大程度上取决于菜农种植行为的决策,而对于菜农种植行为的决策,则关键是要明确影响蔬菜供给的主要因素以及蔬菜供给对其的反应程度.
1 供给反应研究文献回顾
蛛网模型是考察不同时期农产品供给量与其之间相互关系的一种常用分析方法,该模型直接将上一期作为预期,而未考虑的变动,因此,“蛛网模型”较为粗糙.Nerlove（1958）对农产品动态供给反应的研究做出了开创性贡献,他对“蛛网模型”的幼稚预期进行了修正,并提出适应性预期的假说,即农业生产者会不断根据以往的变化来修正预期.此后,Nerlove的适应性预期模型便不断得到学者们的借鉴与创新.Wickens（1973）认为Nerlove模型不能将新增种植面积从产量的决定中区分出来,并指出产量的变化则可以用存货的动态调整来解释,在他的分析中引入“存货调整”作为约束条件.Lucas（1976）认为预期是内生的,他在Nerlove模型的基础上提出了理性预期假说,即假定农业生产者在进行生产决策时能够理性地利用所能获取的一切信息,以实现自己的效用最大化.国内学者对于农产品供给反应的研究虽然在研究的内容及模型的应用上各有不同,但大多数都借鉴了 Nerlove模型.王德文等（2001）对于我国粮食供给利用边际理论、预期理论和局部调整模型,在双轨制度下建立了三种不同的粮食供给反应模型;司伟（2006）运用Nerlove 供给反应模型分析了不同经济背景下糖料生产的供给反应,指出投入成本的变化、竞争性农产品和经济发展水平都对糖料生产的供给有一定影响;王宏等（2010）根据我国玉米种植面积与玉米的时间序列数据,应用 Nerlove 供给反应模型测度了玉米种植面积对其的反应程度;范垄基等（2012）依据我国小麦、玉米和稻谷主产省份的种植面积与的时间序列数据,并加入相关替代品的和政策虚拟变量,应用 Nerlove 模型测算了3种粮食作物种植面积对其的供给反应.朱思柱等（2014）基于预期相对收益,运用扩展的 Nerlove 供给反应模型对我国大豆的供给反应弹性进行了实证分析.
通过简单的文献回顾可知,当前关于农产品供给反应的实证研究主要集中于玉米、小麦、水稻、棉花等大田作物,而对于生鲜蔬菜供给反应的研究还很少.而且,目前关于农产品供给反应的大多数研究仅测度了种植面积对农产品的反应程度,而农产品的供给要受到诸多因素的影响,显然仅考虑农产品对种植面积的影响,并不能全面反映农产品供应反应.虽然有少量研究涉及到了成本因素,但考虑的因素仍不健全.本文将在当前研究的基础上,运用改进的 Nerlove 供给反应模型,对我国蔬菜种植面积与蔬菜的、生产成本以及上一年种植规模之间的相互关系做出进一步研究.
2 生鲜蔬菜供给反应实证模型的设定
菜农的种植行为表现为蔬菜种植面积的变化,蔬菜种植面积的变化比产量的变化更能直接反映生产者的种植决策.因此,本文以蔬菜种植面积作为供给反应模型的因变量.生产者一般根据蔬菜的预期来进行生产决策,但影响蔬菜种植的主要因素还包括蔬菜生产成本、蔬菜生产的机会成本、原有蔬菜种植规模、农户的种植经验等.考虑到指标的合理性及数据的可得性,在本文中,蔬菜的用蔬菜消费指数作为替代指标;生产成本用蔬菜生产资料指数作为替代指标;原有种植规模用前一年的种植面积来表示.而政策因素、气候因素以及其他未考虑到影响因素则包含在随机扰动项中.
在选定指标的前提下,本文选择2004-2013的相关数据构建时间序列,运用改进的 Nerlove 供给反应模型进行分析.
在模型中对各个时间序列进行对数化处理,以消除变量间的异方差和序列相关性, 避免由直接估计Nerlove模型而导致结果出现“伪回归”的现象,并且对数化处理后直接就可以根据回归系数获得蔬菜的短期供给弹性.由此本文建立的蔬菜供给反应模型如下：
InAt等于γ0+γ1InPt-1+γ2InAt-1+γ3InCt+ut
其中：At、At-1分别表示当期和上一期的蔬菜种植面积;Pt-1表示上一期的蔬菜;Ct表示当期蔬菜生产成本;ut为随机扰动项.
3 模型估计及结果分析
3.1 协整检验
协整分析是处理非平稳经济时间序列的有效工具,为了避免“伪回归”现象,在分析经济变量与其影响因素的相关关系前,对各变量进行协整检验.
首先对我国当期蔬菜种植面积、蔬菜、生产成本和原有种植规模这4个变量的平稳性进行检验.检验结果显示原序列除InCt之外InAt、InAt-1、InPt-1均存在单位根,说明原序列只有生产成本时间序列是平稳的;进一步对各变量的差分序列进行单位根检验,最后得出各序列的二阶差分序列均是平稳的,说明各变量均为二阶单整,如表1所示.
蔬菜论文参考资料：
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