市场认知、外部性约束与大豆生产者决策困境：逻辑推演与实证检验——来自黑龙江省9市（县）16村427户的调查数据，本文主要内容关键词为：黑龙江省论文,生产者论文,实证论文,大豆论文,认知论文，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。
2008年中国大豆进口量3082万吨，对外依存度高达70%。黑龙江省作为国内最大大豆生产省份，大豆产业目前却处于销售停滞、加工受阻的两难局面。一边是企业的原料需求得不到满足，一边是国家政策扶植下还难以消化的“剩余”，产销之间不能形成有效衔接，农户的种植决策难以转化为利润。因此，考察大豆主产区农户在生产决策过程中对外部市场运行情况认知程度，选择面临怎样的约束条件以及在变化的市场外界环境下的选择结果如何尤为重要。
一、文献综述
Ellis(1988)在其著作“Peasant Economics”中给农民下的定义为“农民是主要利用家庭成员的劳动从事生产并以此为经济来源的居民户，其特点是部分参与不成熟的投入要素和产出市场”。农民自身特点和其所面对的外部市场环境决定了农户决策理论不同于一般决策理论。G.Van Huylenbroeck和D.Damasco-tagarino(1998)对菲律宾蔬菜种植户生产行为进行研究，得出每种作物选择都是农户自身特征与作物特征综合考虑的结果。Joyce Willock等(1999)将苏格兰200个样本农户的社会、经济、心理及农户特征等纳入到一个复杂的分析框架，强调了农户决策行为中社会心理层面的重要性。Elizabeth J.Austin等(2001)利用结构均衡模型(Structural Equation Models)进一步对该地区207户样本农户经济行为进行研究，结果表明人力资本和情商在农户决策行为中扮演重要作用。John G.Mcpeak和Cheryl R.Doss(2006)对肯尼亚北部地区牛奶生产与售卖行为研究中，得出农户整体决策行为具有明显性别和个体年龄影响迹象。而且，决策中个体偏好不同对农户决策影响得到了学术界广泛关注(Maurizio Mazzocco,2007; Frederic Vermeulen,2007)。张林秀等(1994)研究了不同农业政策环境下农户农业生产决策行为；Park、任常青(1995)实证分析了自给自足条件下价格风险对中国贫困地区农户家庭小麦和玉米种植行为的影响；杨慕义(1999)采用随机风险决策模型分析了农业政策性风险对西北黄土高原地区农户农业生产决策的影响。陆文聪、叶建(2004)和陆文聪、西爱琴(2004)基于诺罗夫局部调整模型和MOTAD模型，对浙江省作物选择及农户风险态度进行了实证分析，得出农业生产者具有相当的经济理性，对经营风险呈现显著的厌恶性反应。在农业结构调整中农业生产者决策时风险因素尤为重要（黄祖辉等，2004），这种重要性在王志刚、李圣军、宋敏(2005)对西南地区不同农业收入农户对待农业风险态度差异研究以及对生产经营影响的实证分析也得到印证。
简而言之，这些国内外学者主要从作物种植选择、市场参与等方面研究了农户的决策行为，对农民增产、增收的社会或市场约束条件也逐渐得到了学术界的关注。现实的农业生产中，不仅资本关系和市场关系给农民造成越来越大的压力，可以说，国家的政策、行为经常代表着特殊资本集团的利益(Ellis,1992)。社会、市场的约束以及国家政策对大豆生产者究竟意味着什么？这些作为市场经济下农业发展主体的农业生产者对其所面对的市场认知如何？在对市场理解与认知过程中，在约束条件制约下，生产者的决策背后是什么样的逻辑？为了对这些问题有一个相对详实和准确的把握，本文采集来自大豆主产区黑龙江省的农户调查数据，拟对上述问题做一个梳理。
二、数据、变量与计量模型
（一）变量的选择
因为对大豆种植决策行为的研究较少，对于决策变量选择缺乏可供借鉴资料，考虑到本文研究核心是在不同作物种植中的选择行为，属于作物布局和结构调整范围，在已有的选择种植经营模式研究文献中，传统研究认为替代作物净收益之差可能是导致农户在不同作物之间选择的主要原因。以此理论为基础的研究分布在农作物各个品种的生产决策分析中（Carter,Colin A and Zhong Fu-Ning,1991；谭砚文、李朝晖，2005；杜为长、科尔曼，2005；朱启荣等，2005；钟甫宁、刘顺飞，2007）。
本文实证模型中所采用的因变量是农户是否选择种植大豆，实证大豆主产区农户生产选择大豆与非大豆种植可能性时，结合已有相关文献研究种植决策影响因素选择的基础上，选择自变量包括：农业生产决策者是否是户主、性别、年龄、受教育程度、是否有打工、土地类型、经济地位、所处经济区位、往年对影响种植决策因素的预期结果等，从经济因素、资源约束、自身认知、社会因素4个方面进行分析见表1。
1.经济因素。一般认为农民是经济理性的，生产经营中的作物选择以利益最大化为驱动力，经济利益是导致农户种植选择的主要原因。如果大豆收益高于其他作物，对种植大豆决策具有正向影响，其他品种收益高于大豆必然会对大豆种植起一定抑制作用。实地调查中反馈情况来看，大豆与其他作物相比属于低产高价品种，收益受天气影响大，具有很大的不稳定性。农户种植大豆具有明显的“蛛网效应”。这种效应与国外市场联动叠加在一起，使得农民对未来预期难以把握，经济利益对决策影响有待进一步的实证检验。
2.资源约束。种植大豆可以改善土壤环境，提高与大豆具有竞争关系的农作物产量，这也是农民种植大豆原因之一①。大豆与其具有竞争关系的农作物之间的轮作关系在一定程度上限制了大豆种植面积的扩大。资源约束的一个方面是资金约束，大豆生产受自然条件和国际市场竞争的双重压力，使得大豆的种植保险十分必要，在问卷设计中考虑了农户是否参与保险选项。当地市场发育程度是农业中资源条件限制的另一方面，这直接决定了农户市场参与度以及土地利用的机会成本和出售农产品的交易费用。
3.自身认知。生产经营决策者个人特征，决定了其对农业生产本身的认知和市场认知程度。被调查者如果为户主，对大豆种植决策影响并不确定，因为他是一家之主，行为要对整个家庭负责，为了确保农业生产经营所带来的收入相对稳定，会考虑在不同作物之间以及农业与非农就业之间进行选择。年龄对大豆种植的影响，一般应该是年轻人生理以及个人文化素质都比年长者体现出明显优势，会选择风险——收益比更大的大豆进行种植。决策者若为女性②，则表现为谨慎、规避风险，由于大豆对比其他作物是高风险、高收益的。所以女性决策者可能会对大豆种植选择偏弱。如果决策者本人或者家庭成员中有外出打工者，对大豆种植影响方向待检验；受教育程度因为对大豆影响不确定，可能因为打工和对未来预期选择是否种植大豆。
4.社会因素。社会资本在农业生产者生产决策以及参与市场中作用越来越受到重视(Joyce Willock,Ian,1999; Elisabeth J..Austin,2001)，这种在现实生产决策中起重要作用的变量却没有引起学术广泛认同。而一个人（一个农户）在乡村经济中的政治地位和经济地位无疑会在农业生产资料购买、农产品销售、信贷资金可获性等方面产生巨大影响。因此，本文将农户在农村中经济地位纳入到分析框架中，自身固定资产较多、经济条件相对较好的农户在农业生产中决策更具有自主性，这样的农户较一般农户对风险抵抗能力更强，更倾向于种植高风险、高收益的大豆。
图1 理想作物的选择模型
根据G..Van Huylenbroeck and D..Damasco-tagarino(1998)扩展
综上所述，农业生产者生产经营行为中的作物选择是多种社会、经济因素综合作用的结果。既与农作物自身特性与所处地理区位、自然气候条件的匹配有关，又和当地市场发育程度和国家宏观政策关联。与此同时，农户自身特征与固有资本（包括社会资本）也是农户选择作物重要影响因素(John C.Mcpeak and Cheryl R.Doss,2006)。本文扩展了G.Van Huylenbroeck and D.Damasco-tagarino(1998)对菲律宾蔬菜种植者对不同蔬菜品种选择的分析框架，得到中国大豆主产区农户种植作物选择的分析框架。
（二）变量的选择和数据说明
本文使用数据主要来自实地调研。大豆农户调研数据分为3个阶段，时间段分别为2008年7～9月份、10～11月份和2008年12月份。时间跨度为大豆收获期、大豆上市初期和大豆销售集中期3个时间段。
黑龙江省问卷量发放涉及到的范围很广，样本区域选择涵盖了黑龙江省主产大豆区域的9个市县所有大豆主产市（县），具体包括五大连池、黑河、漠河、讷河、北安、绥化、佳木斯、七台河、牡丹江。调查人员为东北农业大学成栋学院经管系学生以及东北农业大学应用技术学院“村村大学生”计划的人员③，作者本人于2008年10月和12月先后两次到黑龙江省大豆主产市（县）（讷河、北安、五大连池等地）实地走访与问卷结合方式获取农户资料，同时对以前所获得的其他市县资料进行汇总和对问卷的有效性进行筛选。有效样本的统计性描述见表2。
（三）计量模型设定
在经典的计量经济学模型中，被解释变量通常被假定为连续变量。但是，具体经济分析中，常常面临着许多决策问题，或者称为约束下的选择问题。特别是农业生产者对土地的利用总是表现为在几种可替代的方案中做出选择。本文实证研究调查样本农户生产行为选择，以Probit模型分析农户选择种植大豆与非大豆种植可能性以及影响因素作用方向。
如果农户有种植大豆行为，则用被解释变量Y=1表示，否则Y=O。是否参与到大豆种植行为中受多种影响因素制约，前两节我们已经就调查样本种种特征进行了讨论，如农户户主（决策者）个人特征、家庭结构特征、农户农业生产特征以及对市场和政策认知等，这里将这些因素用向量X表示，所以有如下模型：
prob(Y=1)=F(β'x) (1)
式中，φ为标准正态分布的概率密度函数，β为带估计的参数，γ表示边际效果的向量。
三、回归结果及讨论
从回归结果显示，各个影响因素影响方向和程度不同。具体而言，土地规模对于农户种植选择构成了负向影响，也就是说农户拥有土地规模越大，其选择种植大豆的概率就越低，并且统计上显著，说明土地资源约束对于农户种植大豆没有直接关系。
1.经济地位：调查中农户对自己在村中经济地位回答呈正态分布，说明样本农户的代表性有所保证。从回归结果看，经济地位对于其是否选择大豆种植具有正向影响，这可能与经济地位高农户具有更大抗风险能力有关，尤其是大豆价格年际间波动相对剧烈而造成农户预期收益不稳定，但是统计上并不显著。
2.家庭特征：决策者年龄、决策者性别、受教育程度都与大豆种植选择行为正相关。这可能与大豆种植消耗劳动力等人工相对较少有直接关系。年龄越大越倾向于种植“省事”的作物，目的不是增收而是保持对土地的一种耕种习惯。因为年轻人多外出打工，没有能力从事劳动力要求相对高的水稻等作物种植。家庭规模与大豆种植行为选择呈负相关关系，再次说明了农户劳动力约束对其生产行为选择的影响，而且家庭中纯消费人口与劳动力比例，即恰亚诺夫所说的“人口消费比率”越大越倾向于种植大豆，又一次印证了我们关于大豆种植对劳动力需求小的理论判断。
3.收入特征：这里所指收入是指产区调查农户种植大豆与其他作物间的收入差异，这个值为负向的，且统计上显著，说明在大豆主产区，在与大豆具有竞争性（替代性）作物收入越高，农户就越不倾向于种植大豆，而选择其他经济效益更好的作物。种植业保险参与需求是正向影响变量，与笔者的理论预期相符，说明种植业保险参与大豆这种风险相对较大的农作物种植之间有着正向联系。信贷对大豆种植选择具有负向作用，这可能是信贷流向并不在大豆甚至种植业本身，很可能用于农业和非农业的其他领域，两者统计上并不显著。
4.市场与区位特征：市场特征构成了农户产品直接外部需求，大豆这种商品化程度高的产品更是如此。从回归结果看，农户所在地与附近粮油加工企业的距离和大豆种植选择正相关，同样的关系也体现在区位虚拟变量中，且两者都高度显著，说明地处黑龙江省北部主产区的农户由于自然资源（积温）限制，选择大豆种植比较多；附近粮油加工企业对农户产品出售渠道畅通有利，既便于自己出售大豆，也有利于商贩上门收购后降低其再次交易的成本。
5.政策、市场认知与利用：大豆非粮食的产品属性与市场的开放性决定了大豆种植者面临一个比其他作物品种更加不确定的市场与政策环境。农户自身对市场与政策认知势必会影响其相应的生产选择与决策行为。从回归结果看，农户对政策环境以及市场环境认识接近真实情况的都倾向于不种植大豆，对期货市场了解、对大豆进口情况了解、对国家大豆政策了解的农户，对大豆种植行为选择均产生负面影响，且多数统计上显著。
四、结论及相关建议
本章通过建立计量经济模型，利用调查所得农户数据，对农户生产选择行为进行了分析，得出以下几点结论：
首先，大豆与其他作物收益差依然是影响种植的重要因素。对国内外大豆市场和政策认知程度高的农户，不倾向种植大豆。其次，家庭规模、劳均负担在大豆种植选择具有统计意义上的显著效应。说明与其他作物相比，大豆种植对人工成本需求最低。农户在村中的经济地位以及参与种植业保险状况都对大豆种植行为有影响。另外，土地资源并不是样本农户是否选择大豆种植的显著性因素，但当地的市场发育情况和区位特征成为农户行为选择的重点考虑因素之一，而且市场发育程度和地区虚拟变量两者都显著，表明外部市场需求和农业自然资源限制是大豆种植选择的重要因素。
根据本文研究结论，结合产区生产实际情况，本文提出以下几点建议：
第一，形成相对稳定的价格形成机制，为农户提供一个相对合理的价格预期，避免由于年际间价格波动剧烈而引起大豆国内产量大起大落。政策导向要以改善农户生计为主，不能以种植业调整导向为主。宏观上理顺大豆与其他作物之间比价关系，产业层面上要控制国内大豆流通环节成本，贸易政策上要注重大豆进口的数量控制和进度控制，利用国际市场调剂余缺同时，也要对国内产业有所保护。第二，逐步提高产区规模化、机械化程度以节约劳动力成本，同时加强农业基础设施建设和农业金融体系建设，防止农户因为自然灾害和市场价格剧烈波动而失去继续种植大豆的动力。第三，完善大豆产业布局，区别地区差异。着力从整个产业发展角度思考，通过盘活中间企业需求来刺激和稳定农户生产积极性。打通销售渠道，理顺各个环节利润分配关系，使得农户产出能够转化为收入，从而稳定国内大豆供给。
注释：
①笔者对黑龙江省巴彦、绥化等地调查中得知，农民种植大豆多数为了“倒茬”，并非是直接经济利益驱动
②调查中只有4户为女性户主，具有决策能力。所以在实证中忽略这个因素
③2004年黑龙江省委、省政府把实施“村村大学生”计划作为十项利民行动之一，每个行政村选派一名具有高中水平的青年免费到指定高校脱产学习两年