制度变迁与粮食生产的长波，本文主要内容关键词为：长波论文,粮食生产论文,制度论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
对粮食生产波动的研究已有很多，并且取得了丰硕的成果。不过，已有研究仍存在着一些明显的不足，表现在4 个方面：①已有的研究主要局限在三、四年的短波上，粮食生产长波的发现及对它的研究几乎没有（有一项关于农业自然灾害的间接研究，但在粮食生产中未得到明显的实证）。②已有的研究主要集中在古典型波动上，有意无意地忽略了增长型波动，这可能是因为在当代频繁的古典型波动是粮食产量波动明显区别于其它经济波动的特征之一。不过，粮食生产过程作为自然再生产和经济再生产的统一，同样也存在着不少增长型波动现象。③对粮食波动的复杂性注意不够，粮食发展的历史过程实际上是各种类型、周期波动叠加的结果，波中有波，波外有波。研究经济周期的权威Niemira和Klein 在他们的著作《金融与经济周期预测》中提醒研究者注意长波增长型周期的一般性以及波中波现象。④由于已有研究注意的主要是短波，因而他们对粮食波动原因的解释主要集中在自然灾害，短期价格变动等方面。实际上关于粮食经济制度上的变化在我国粮食长期波动中留下了深深的痕迹。显然，进一步研究我国粮食生产波动规律，对于深刻理解我国粮食发展历程，深入了解人的活动以及自然气象变化对粮食生产增长的影响，正确地把握现在，预测将来，对于努力发展粮食生产能力、保障粮食供给、提高粮食安全程度，对于正确地推进我国粮食经济改革进程都是很有意义的。
二、粮食产量波动研究评述
讨论粮食生产的波动问题不能误认为我国粮食生产波动极大，其实我国的粮食生产稳定程度是世界上最高之列，只不过是我国对粮食产量波动的承受能力较弱。关于中国粮食生产的稳定性，蒋乃华和李岳云（1995年）在他们的研究中指出，中国的粮食生产稳定系数为0.98，远高于美国、法国、比印度、巴基斯坦略高（见表1）。
表1 主要国家或地区粮食生产稳定性指标
国别 美国 俄罗斯 加拿大 日本 法国 澳洲 阿根廷 印度
稳定系数 0.66 0.900.69
0.73
0.92 0.53 0.500.96
变异率
0.24 0.110.23
0.16
0.27 0.32 0.230.29
国别 巴基斯坦
稳定系数 0.97
变异率
0.35
所谓稳定系数就是产量对时间变量回归后的决定系数。 决定系数越大说明趋势性因素对产量的解释能力越强，生产的稳定性也越强；反之则稳定性较弱。变异率是产量对时间回归后的标准误差与产量平均值的比值。变异率高，则波动强度大，稳定性低；反之，波动强度小，稳定性强。他们还指出了中国粮食超强稳定的原因：国家的超强干预是粮食生产稳定的制度基础，市场价格功能的弱化是粮食生产稳定的行为基础；固定与准固定投入的大量累积是粮食生产稳定的投入基础；国土辽阔是平衡区域波动、增强粮食生产稳定性的自然基础。他们研究的贡献在于消除了对我国粮食生产波动极大的误解，指出了中国粮食生产稳定性高的原因（当然价格对粮食生产的作用仍存在着争议），不过，我们应该注意到粮食生产稳定程度高不等于粮食安全程度高。美国粮食生产稳定程度低，但粮食安全程度很高。印度、巴基斯坦和我国，粮食生产稳定程度高，但粮食安全程度并不高。美国是世界上最大的粮食出口国，产量的40%左右用于出口，粮食生产虽然波动较大，但它可以首先保障国内粮食供给，剩余的再用于出口，由于强大的粮食生产能力，可以把粮食生产波动可能引起的风险完全输出国外，其粮食安全程度是世界上少有的。日本的粮食生产稳定性也不高，但它经济实力强大，外汇储备雄厚，与世界上主要粮食出口国和地区政治立场态度接近，居民收入高，购买力强，本币较硬，在国际市场上随时可以买到所需要的粮食，因而它的粮食安全程度并不低。根据联合国给出的粮食安全定义，“粮食安全的目标应该是，确保所有人在任何时候既能买得到、又能买得起他们所需要的粮食。”可见，粮食安全程度与一国的粮食生产能力以及国家经济实力和发展水平，人民富裕程度，从国际上获取粮食的能力等有关。我国人口众多，相当部分的人口还停留在温饱阶段，他们的收入水平并不高，国家正处于发展阶段，经济实力还不强，外汇储备有限，粮食生产能力及发展速度刚够满足不断增加的粮食需求。我国是社会主义国家，与最大的粮食出口国关系时好时坏，粮食波动问题极易演变为粮食安全问题。因此，在我国研究粮食波动不仅有着理论上的意义，也有着现实意义。
关于4年短波研究，王济民、李玉珠（1995年）使用5年移动平均提取粮食产量变化趋势，再用剩余法和波动系数法观察周期性波动，计算波动平均周期得4.2年。曾玉平（1997 年）使用年度环比增长率法测察了粮食产量的波动情况，也计算了平均波动周期得4.3年。 两人都用多元回归对影响粮食产量波动的因素进行了实证分析。王济民与李玉珠的结论为经营体制变动、自然灾害、价格（粮食价格／生产资料价格）和农业财政支出对粮食产量波动有显著影响。结论基本可信（当然，他们引入两个虚拟变量，仍有主观认定的痕迹），同时他们正确预测了1994年粮食产量下降。不足之处是对4年平均周期的理解僵化， 不能由此推出不存在6年波和其它长波。他们据此否定农业气象灾害过程的6年波，12年波以及16～17年波对粮食产量的影响无足够理由。曾玉平论述了4个因素对粮食产量波动变化的影响，认定稻谷产量增长率的影响最大，其它依次为受灾面积增长率、播种面积增长率，而粮食收购价格变化的作用不显著。他的结论积极的一面是也肯定了自然灾害对粮食产量波动变化的作用。不过，其价格变化对粮食生产年度波动影响不大的结论可信度不高，问题出自于他考虑的因素结构层次有些混乱，价格变动与播种面积增长率、稻谷产量增长率不属于同一层次的原因，见图1。
图1 因果结构图
根据回归分析中路径分析理论或者计量经济学因果结构理论， 价格、播种面积、稻谷产量一般不能放在同一个回归方程的解释变量中，如此得到的回归系数没有什么可解释性。价格影响生产者行为。播种面积和其它生产要素变化是生产者行为的结果。播种面积和其它生产要素加上自然灾害又作用于各类粮食产量，各类粮食产量加总得到粮食总产量。路径分析理论指出，利用回归方程评价解释变量的相对作用，解释变量应该属于同一因素层次。在上面因果结构图中，价格、其它影响生产者行为的因素以及自然灾害属于同一因素层；播种面积、其它生产要素以及自然灾害属于另一个因素层；各种粮食作物产量属于最直接的那个因素层。其实，曾玉平计算的超前一年的市场综合粮价与粮食产量之间的时差性相关系数为0.781，数据为47年的。本文对它进行F显著性检验，证实粮食价格对产量有显著作用，其显著性概论远远超过0.01。曾玉平文中的多元回归模型检验不到价格的显著作用，只不过是其作用的相当部分已包含在播种面积与稻谷产量的作用中了。特别是他在回归方程中使用的是粮食收购价格，这个价格在改革开放以前由于高度集中的计划体制，几十年一贯制，基本未变，价格的作用已大部分沉淀于回归常数项中，检测不到价格作用不足为怪。最后，前述研究者的回归方程都未注意到解释变量之间共线性对回归系数的影响，而共线性最大的危害就在于对回归系数的“歪曲”，大大影响了对因素作用的评价，我们对价格（即使是收购价格）和粮食产量关系的实证研究，也找到了价格对粮食产量的显著作用的确凿证据。值得一提的是张峭对中国粮食生产波动的研究（1998年），他认为粮食产量的波动主要来自 于某些人们意料不到的短期性因素或“冲击”的影响，如自然灾害、粮食价格波动以及投入要素的波动等，他使用10年步长的移动平均法处理了粮食总产量、播种面积、单产以及受灾面积时间序列，计算波动指数，分别作出播种面积、单产以及受灾面积关于粮食总产量的3张波动对照图， 直观清楚地表明了这3 个因素波动与粮食产量波动之间的对应关系（证实某些解释变量与被解释变量存在因果关系，不一定非要用回归方程法，回归方程法检测到的因素显著作用表明证实了被解释变量与解释变量之间存在因果关系，没有检测到的只是说明所使用的方法没有探测到它们之间的因果关系，并不是说明它们之间不存在因果关系。因为回归方程法的结果受到了指标的选取、加工方法、数据预处理方法、方程形式的选择、数据本身的局限等的影响，并无绝对客观公正之说）。张峭使用一元线性回归证实了集市成交价对粮食产量有统计上显著的作用（数据1979～1995年），只是回归系数似乎偏小。关于我国粮食生产波动的研究还有一些，但前面几个研究基本上代表了粮食波动研究最近的发展，下一部分我们的研究工作企图弥补已有研究之不足。
三、粮食生产波动叠加及长波的识别
我国人均耕地少，粮食生产后备资源极其有限，粮食生产条件不算优越，经济实力不强，扩大粮食生产能力的边际成本递增迅速，这些决定了超前地发展粮食生产代价高昂。另一方面，我国人口众多，经济发展水平不高，我国粮食安全问题又特别重要，解决吃饭问题不得不立足于国内，为了满足人民生存和发展的需要，粮食生产必须持续稳定地发展。因此，我国粮食生产的发展实质上是国内需求拉动型，是被人口的增加、居民购买力的增长以及消费结构的变化决定了的，粮食总产量沿时间的变化呈现出一条向上递增的趋势曲线。同时，粮食经济运行体制的变更、有关政策的变化、价格的变动等，必然给粮食生产的发展打上自己的烙印；农业基本建设投资、农业科学研究活动以及新技术的发明与推广经常出现阵发性的冲击，这些冲击也必然在粮食发展的历程中留下自己的痕迹；即作为经济再生产过程又作为自然再生产过程的粮食生产活动，虽然抵御自然灾害的能力不断增强，但灾害性天气的出现仍会给粮食生产造成很大损失。因此，我国粮食生产发展的实际历程又充满了波动和曲折。为了深入研究我国粮食发展规律，摸清各种原因作用于粮食生产的机理，很有必要分解并识别我国粮食产量基本变化趋势以及各种类型的波动。瓦伦·M ·皮尔逊最早提出一个经济时间序列可以分解成4个部分：趋势T[,t]，季节影响S[,t]，周期影响C[,t]和不规则部分I[,t]。可以有两种分解形式，加法形式和乘法形式，即T[,t]+S[,t]+C[,t]+I[,t]或者T[,t]S[,t]I[,t]。粮食产量序列为年度数据没有季节项S[,t]，因此，它的简化式为Y[,t]＝T[,t]+C[,+]tI[,t]（或者T[,t]C[,t]I[,t]）。本文考虑加法模型。
中国粮食生产长期发展的基本趋势是什么？实际上，这不是一个数据的具体处理问题，而是发展经济学中的发展路径问题，它是被粮食生产的物质条件，粮食商品的基本特征，粮食生产的社会目标，我国的社会经济政治环境以及在国际关系中所处的地位规定了的。粮食基本自给是我国的一项基本国策，粮食进口主要是粮食供求平衡的一个调节手段和补充。正如前面所述，我国粮食生产的增长趋势是国内需求拉动型的，对于我国粮食产量变化基本趋势的认定，一般以粮食产量自然变化趋势为基础，这种想法是自然合理的。长期来说，粮食生产增长内含的规律性，一定会顽强地将自己表现出来。不过，这仍然会给研究者留下很大的选择空间。常见的用直线拟合粮食发展趋势，通常这对于一个短时期来说是有效的，比如说一、二十年。但从较长的时期来说则显得不大合理，因为粮食增长势必受到有限资源储量的限制，这包括耕地资源，也包括光热资源；势必受到植物的光合作用能力的限制；势必受到粮食需求的限制，当满足程度提高后，边际需求将迅速下降。因此，短期内粮食生产以常增量发展是可能的，而从长期来看，年增量将有微弱下降的趋势。另一种估计粮食产量发展基本趋势的方法是移动平均法，它以某年邻近几年的数据平均代替该年产量，仍具有较浓厚的经验气息。前一部分叙述到的王济民等的研究使用了5年移动平均，张峭用了10 年步长移定平均。移动步长的选择有较大的随意性。实际上它内含的假设是：粮食产量波动的幅度是以邻近年份为基础的，它相当于承认我国60年代粮食产量的大幅下降中有一部分是合理的，将这一部分保留在趋势中。移动平均实际上把长期波动保留在趋势中，只观察短期波动。正是如此，他们只能研究平均周期为4年的短期波动。
生物学理论认为，在一个即定环境中生存的一个生物种群，种群数量的发展是有极限的增长，这种增长过程可以用logistic模型来描述，即y＝a／（1+be[ct]）。t是时间变量，y是种群数量，a，b，c是待估参数，其中a是种群发展极限。人口也是一个生物种群， 因此人口学家也常使用logistic模型来描述人口的增加过程。我国的粮食发展过程是两个生物种群的发展过程的导出过程。第一个是粮食作物生物性扩展过程，它的增长是在耕地面积限制下和植物光合作用能力限度下的增长，因而是有极限的增加。第二个是人口发展过程，在有限的国土资源条件下，人口的增长也只能是有极限的增长，粮食作为满足人类生存的基本生活资料，人类对它的需求只能是有极限的增长。因此，在本文中选用了logestic模型作为粮食总产量的基本变化趋势。在数据处理过程中，对线性函数、幂函数、指数函数也作了数据拟合。几种函数形式拟合结果进行比较，也说明使用logistic模型拟合1949年至1998年的粮食总产量时序数据是适当的，它的可决系数高达到0.9961，见表2。
表2
模型型式 y=a+bt y=ab[b] y=aexp(bt) y=a/(1+bexp(ct))
可决系数 0.956 0.9846 0.9958 0.9961
根据上述分析， 有理由认定我国粮食总产量变化基本趋势应该为y＝136.1137／（1+10.1224exp（－0.03613t）），t＝1对应于1949年，逐年递增1。根据模型计算， 我国目前粮食产量增长绝对数量仍处于递增时期，每年应增产量1.2万吨左右，这种趋势仍将持续一、 二十年（转折点2012年），其后每年粮食增长量才会下降，但下降过程极其缓慢。这是粮食需求变化的要求，也是粮食生产能力增加应该达到的程度。
表3 粮食发展趋势项与残差表
年份1949
1950
1951
1951
1953
1954 1955
1956
趋势项 12.646 13.067 13.50 13.946 14.404 14.876 15.362 15.861
残差
-1.328 0.146 0.869 2.447
2.279 2.076 3.012 3.414
年份
1957
1958
1959
19601961 1962
1963 1964
趋势项 16.374 16.092 17.444 18.001 18.573 19.160 19.762 20.381
残差
3.131 3.098 -0.444 -3.651 -3.823 -3.16 -2.762 -1.631
年份
19651966 1967
1968
1969
1970
1971 1972
趋势项 21.015 21.665 22.331 23.013 23.712 24.428 25.161 25.910
残差
-1.562 -0.265 -0.549 -2.107 -2.616 -0.432 -0.147 -0.862
年份
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
趋势项 26.677 27.460 28.261 29.078 29.913 30.764 31.633 32.519
残差
-0.183 -0.052 -0.192 -0.447 -1.640 -0.287 -0.579 -0.463
年份
1981
1982
1983
1984
19851986 1987
1988
趋势项 33.421 34.341 35.277 36.229 37.198 38.182 39.182 40.198
残差
-0.919 1.109 3.451 4.502 0.713 0.969 1.116 -0.790
年份
1989
1990
1991
1992
19931994 1995
1996
趋势项 41.229 42.275 43.335 44.409 45.497 46.592 47.711 48.836
残差
-0.474 2.349 0.194 -0.143 0.153 -2.087 -1.049 1.618
年份
19971998
趋势项 49.973 51.121
残差
-0.556 -2.121
趋势项T[,t]提取后，采用谱分析分解各种周期波动。谱分析技术是对一个时间序列用傅里叶多项式进行拟合。根据数学分析的理论，一个分段连续函数总可以表示成一序列正弦和余弦周期函数的收敛级数和。也就是说粮食产量序列的残差序列，C[,t]＝y[,t]－T[,t]，可以表示为
a[,0]
m
2πitm 2πit
C[,t]＝————+∑a[,1]cos（————）+ ∑b[,i]sin（———）
2 i＝1
n i＝1 n
t＝1，2，…，n＝50，a[,0]，a[,i]，b[,i]，i＝1，…，m为傅里叶系数，
n n+1
m＝——（n为偶数），（或m＝───，n为奇数）。傅里叶系
2
2
数可由SAS统计软件包的谱分析过程步计算而得。a[,i]，b[,i]较大者
2πit 2πit
提示序列可能有对应的周期波动项cos（———）或sin（———）。
n n
具体的评价可以由对应的周期值P[,i]或者谱密度S[,i]的大小决定。
2πi 2π n
（w＝———为频率，———＝———＝周期），计算结果如表4：
n w
i
表4
K 频率周期a[,i]b[,i]
P[,i]周期值 S[,i]谱密度
1 0 0.0338 0.0
0.03771.7072
2 0.1257 50 0.6226 -0.68621.4534
1.7072
3 0.2513 25 -0.0304 1.286541.3993
3.2945
4 0.377 16.6667 -0.3315 1.115133.8353
2.6924
5 0.5027 12.5
-0.7386 -0.1843
14.4878
1.1524
6 0.6248 10 -0.5972 -0.4231
13.3899
1.0655
7 0.754 8.333 0.6120.01459.36760.7454
8 0.8796 7.1429 0.1828 0.1174 1.17940.0939
9 1.0053 6.25
-0.6553 -0.093510.9535
0.8717
10 1.131 5.5556 -0.5237 0.1991 7.84680.6244
11 1.2506 5 -0.0589 -0.01910.09850.0076
12 1.3823 4.5455 -0.2867 -0.20263.08150.2452
13 1.5080 4.1667 0.223
0.6398 11.4776
0.9134
14 1.6336 3.8462 -0.1229 -0.16871.08860.0866
15 1.7593 3.5714 -0.1639 0.0769 0.81920.0625
16 1.885 3.333 0.0516 0.3555 3.22530.2567
17 2.0101 3.125 0.4126 0.0325 4.28290.3408
18 2.1363 2.9412 0.4207 0.1047 4.69900.3739
19 2.2619 2.7778 -0.0881 -0.24201.65780.1319
20 2.3876 2.6316 -0.1274 0.0926 0.61970.0493
21 2.5133 2.50.0024 -0.09440.22290.0177
22 2.6389 2.381 -0.0292 0.0158 0.02760.0022
23 2.7646 2.2727 -0.0854 0.0523 0.25070.02
24 2.8903 2.1739 0.1246 -0.013 0.39250.0312
25 3.0159 2.0833 -0.087 -0.03530.22050.0175
26 3.1416 2 -0.1478 0 0.54630.0435
注：提取趋势为logistic模型的谱分析
由周期值或谱密度的大小可以清楚地看到各个波长的周期波动对粮食产量波动的贡献。周期为25年的波动的贡献最大，P[,3]＝41.399，S[,3]＝3.295；其次为周期16.667年的波长，P[,4]＝33.835，S[,4]＝2.692；再次为12.5年周期的波动，P[,5]＝14.488，S[,5]＝1.152；又次为10年周期波，P[,6]＝13.39，S[,6]＝1.066；还有4.167 年的周期的波动，P[,13]＝11.478，S[,13]＝0.913和6.25年周期波动，P[,9]＝10.955，S[,9]＝0.872。这里的4年波和6年波与前面的周期波动相比影响小了许多，但人们观测到的主要是这些短波。同时，如果用7 年移动平均提取粮食产量发展趋势，再进行谱分析，那时长波被保留在趋势项内，在剩下的短波中，就数这两个周期波贡献最大。
图2 谱密度周期图
四、波动原因分析
各种周期波动的形成原因大不相同。25年周期波动的谱密度贡献最大为3.29，这种20多年的周期波称之为库兹涅茨周期，被认为主要是由人口变动形成的。不过，在我国却带有明显的农作制度变化的痕迹。其实谱分析给出的周期也是一个相对的概念，与样本容量n有关，本文n＝50，n／1为数据长度，n／2＝25为半数据长度。这个周期指的是数据的前半部与后半部有较大程度的相似性，至于分点倒不一定是25年，如果数据总长为60年，那么分点极有可能是第30年。第一波从1949年至1973年，它的前期1949年至1958年是一个快速增长期，持续了10年，其后是下降恢复的缓慢发展期。第二波从1977年至今，它的前期1977年至1984年也是一个快速增长期，持续了7年，后期由于需求、 政策等因素也处于一个相对缓慢的发展期。把分点从1973年移到1978年，基本情形依然不变。因此可以认为这个周期波动给出的是1949～1998年的50年中我国粮食发展分阶段的信息。该波出现两次，第一次的谷底是1960～1962年，峰顶是1955～1957年；第二波的谷底为1994年，峰顶为1984年，以这几个关节点画粮食产量残差折线波动略图如下：
图3 25周年折线图
可以看出以1977年或1978年分期似乎更恰当，只是1998 年后无数据没法证实其后的一个较长时期的缓慢增长期。
上述该周期性波动实际上是我国50年粮食发展基本特征的一个描述。形成这个周期波动的原因，几乎都是粮食经济基本制度方面的变化。第一波周期内的制度性变化主要有建国初期进行土地改革，没收地主土地分给穷苦农民耕种，极大地解放了生产力，粮食产量迅速提高，这种情形持续了10来年（1957～1958年的粮食产量增长可能是短暂的政治热情和自然气候的原因）。紧接着便是高度集中的人民公社制度造成了60年代初的粮食生产的严重挫折，其后基本上是这个制度修修补补，形成了一个粮食生产的缓慢增长期。在对这一制度进行修补的过程中数1962年的调整力度最大，明确规定生产队为基础，缩小了经营规模，给社员分配了少量的自留地，纠正了1958年刮“共产风”的错误等。其它的修补措施主要有征购一定数量，数年不变以及提高粮食收购价格等。在第二波周期内，前期的快速上升基本上是由于家庭承包经营责任制的建立和推广并配之以粮食收购价格的大幅提高而推动的。而在波动的下降和相对缓慢增长期的原因没有明显制度性变化的成份，这一时期的粮食收购价格有升有降，目的主要是调节短期的粮食供求平衡， 并不像1961 ～1977年的价格调整以上升为特征，以补偿农民为目的。1985年以后的粮食相对缓慢增长期主要是由于需求方面的原因造成的。以1984年为标志，我国结束了粮食长期短缺的局面，进入了粮食基本供求平衡的新阶段，粮食短缺与过剩交替出现。1949～1978年，我国人口年平均增长率2‰多，而1978～1998年的人口年平均增长率显著地降到1.3‰左右， 这对粮食需求变化也产生了明显的影响，由人口变化引起的粮食需求增长显著减缓。
50年周期波。它的谱密度贡献达1.17，排行第三。这个大起伏习惯上一般不称之为波。50年就只一次，它是提取logistic曲线后出现的。不过，这一超长波却清楚地再现我国农业经济制度变迁的历程。这可以由粮食产量提取长期发展趋势后的残差散点图的变化得到，这一长波在1959～1978年的20年间形成一个广阔的低谷地，绝大多数残差都小于零，这正是人民公社制度造成的粮食长期短缺时期，该长波实际上是我国农业基本经济制度变迁过程的一个补充描述，它形成的原因同上一个长波基本一致。
图4 50年周期图
16.667年周期波。该波的谱密度达2.69， 排行第二。 其波长16.667，实际上是n＝50除以3得到的，真实波长不会如此准确地出现，该波的周期实际上大约是15～18年，按这个时间在整个残差数据序列中，确实存在3个间隔15～18年的峰和3个间隔15～18年的谷。第一个峰出现在1955～1958年间，正的大残差在3.012到3.414千万吨之间；第二个波峰出现在1975年，残差为0.192千万吨，此峰虽然不高，但它的出现在人民公社时期，附近其余年份残差均为负值；第三个波峰出现在1990年，残差2.349千万吨。3个谷分别是1960～1961年，残差－3.65千万吨及－3.82千万吨；1977年，残差－1.64千万吨；1994年，残差－2.087千万吨。可以认为该波主要是自然气象条件的周期变化造成的。证据是陈美华、李大丁的研究，他们也使用谱分析技术考察了1949年以后中国农业气象中自然灾害波动过程，分解出最为显著的3种周期波动， 依次为6 年，16.9年，10.6年的周期波（陈美华、李大丁，1986年）。而与这几个相近的波长在本文的分析中也处于较显著的位置，本文的结果是16.667年的周期也处于第2位，10年周期波处于第5位，6.25年周期处于第7位。用这个自然气象周期可以很好地解释1994年的粮食减产。在1993年各种粮食价格普遍上扬，1994年粮价持续提高的情况下，1994年粮价持续提高的情况下，1994年粮食总产量仍然比上年下降了2.5%。
其余较为显著的周期波还有，谱密度为1.1524处于第4位的12.5 年周期波；谱密度为1.07的10年周期波，排列第5位；排列第6、第7位的4.17年周期波和6.25年周期波，以及第8位的8.33年周期波。其中的6 年波及它的两倍12年波既有自然气象的痕迹又有人们活动的特点。自然气象的影响仍然见陈美华和李大丁的研究。人类活动的特点首先表现在价格变动上。改革开放以来的几个上台阶式的粮食增长，它们的间隔刚好6年，1984年、1990年、1996年。受其它波动干扰，其余峰点不太明显，但以6～7年的周期计，多少有一点痕迹。观察政府的粮食价格政策变化情况：1961年提高统购价格大约25%；1966年又提高了约20%；1971年统购价格虽然没有直接变动，但出台两个与粮食征购和价格补偿有关的政策：①全国粮食征购指标一定5年不变，②实行超产超购超奖的政策；1978年粮食统购价格再提高20%，同时粮食的超购价格在此基础上再提高50%。80年代以后，统购或者定购部分粮食所占比例明显减少，议购部分比重变大。议购价格参照市场价格制定，并且定购价的制度也比改革前要灵活得多，比较重视粮食价格与市场供求平衡的关系，粮食收购价格表现出粮食供求关系紧张时上升，粮食过剩时下降。由于存在着农业生产资料与其它商品的价格变动以及经常出现的通货膨胀问题，考虑价格对粮食生产作用应该选用某种不变价格计算，使用粮食收购价格指数除以农村工业品零售价格指数，获得粮食收购价格实际变动指数，用它观察粮食产量与价格的关系，都可以看到粮食上台阶前价格升，粮食上台阶后价格降的现象。1984年粮食产量上40千万吨台阶，1983年实际收购价格指数为109.2，比上年上升9.2%；1990年粮食上44.6千万吨的台阶，1989年实际收购价格指数上升6.9%；1996年粮食上50.5 千万吨的台阶，1995年实际收购价格指数上升了12.5%。用农村粮食零售价格指数除以农业生产资料价格指数获得的实际农村粮食零售价格指数进行观察，1984年实际农村粮食零售价格指数下降8.5%，1985 年粮食产量随着下降了2.1千万吨；1990年实际农村粮食零售价格指数下降8.3%，1991年粮食产量随着下降了1.1千万吨；1996 年实际农村粮食零售价格指数下降2.4%，1997年粮食产量随着下降了1.1千万吨。
改革开放以后，粮价的变动有比较明显的6年周期性， 价格由升变降的关节点都在粮食产量上台阶时及附近，即1984年、1990年、1996年。改革开放以前价格制度比较僵化，收购价格调整以及对远低于市价的收购价的补偿、奖励、减税等措施主要出现在5年计划的第一年， 即1961年、1971年，只有1979年是个例外。由此可以看出，价格的变动对粮食产量的6年波形成起到了很大作用，尤其是改革开放以后。 当然这也可能是粮食价格制度的市场化改革，使得价格变动比较富有弹性，出现了自然气象条件6年周期与价格变动合拍共振现象。据粮食产量6年波规律，下一次粮食供应紧张可能出现在2000年或者2001年。
在以市场制度为基础的粮食经济中，粮食价格经常呈现上升下降的反复运动，这是被粮食需求和供给价格弹性的特点规定的。这就是有名的蛛网模型。粮食需求弹性小于供给弹性，构造了粮食价格振动发散不稳定的机制。见图5，当产量微弱偏离均衡点G后，即产量降了一点，价格将升一点，引起产量增加超过均衡点，导致产量下降幅度更大；下一轮价格与粮食产量的波动将以更大的振幅展开。当然也不会无限制地扩展下去，因为该图仅是在平衡点G处与真实供求曲线的切线近似， 远离平衡点后供给曲线的弹性将变得很小，而需求弹性又将变大。再加上库存作用，发散实际不会发生。但蛛网模型说明了粮价和产量的不稳定结构。蛛网模型解释的是粮食完全竞争市场的情形。在我国，政府粮食部门对收购市场有很大的控制力和买方垄断性，为什么粮食产量和价格也会出现这种周期性波动呢？施锡铨与作者合作给出了一个农民与政府博弈的模型可以较好地解释这个问题（施锡铨等，1998年）。
图5 蛛网模型图
至于剩下的8至10年的周期波，形成它的原因主要是两个。一个自然气象条件的变化，理由与6年、16 年波的一样（陈美华、 李大丁，1986年）。另一个是政府农业投资的阵发性冲动。1957年是农业基本建设投资高峰，投资额为10.93亿。8年后，1965年为又一投资高峰年。在1971～1975年间有一个投资高峰，由20多亿元增至35亿元以上。1979年左右是一个农业基本建设投资高峰期。1987年左右又是一个高峰期，其后农业基本建设投资持续增加，但应扣除通货膨胀的影响，不过仍很明显，不到10年，1996～1997年又是一轮投资高峰。这些农业基本建设投资阵发性冲动的时间间隔大多在8～10年之间， 它们对粮食生产能力的影响自然也像一阵阵的波动。粮食生产的这一类波动正是所谓的朱格拉周期——固定投资周期。
关于4年粮食生产周期波动的讨论已经很多，这里不再赘述。 只指出以往研究未注意的一点。4 年周期的原因之一极有可能是存货周期（基钦周期），即1至2年粮食库存猛增，2至3年消化膨胀的粮食库存。