我国粮食生产的波动性及增长趋势：基于H－P滤波法的实证研究，本文主要内容关键词为：粮食生产论文,性及论文,趋势论文,实证研究论文,我国论文，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。
中图分类号：F037.11 文献标识码：A 文章编号：1003—5656（2009）05—0057—12
一、引言
改革开放30年以来，由于制度创新和技术进步两重因素的驱动，我国粮食生产能力有了非常显著的提高，1978—2007年，粮食总产量从30477万吨增至50160万吨，增长了64.6％；人均粮食占有量也从319公斤增至381公斤，增长了19.4％。无论从中国农业发展史、还是从世界粮食发展史的角度看，改革开放30年以来我国粮食生产的增长绩效都是极其显著的。粮食生产能力的显著提升不仅推动了我国粮食供求从长期短缺状态向基本平衡、丰年有余格局快速转变，而且显著提高了我国城乡居民的食品消费水平和层次，极大地增强了我国对域外粮食市场波动风险的应对能力。
当前我国正处在工业化、信息化、城市化、市场化和国际化同时推进的阶段，经济结构转化、经济体制转型和对外开放程度提高构成了我国经济社会发展的基本特征。在此背景下，保持国内粮食持续增产对保障国家粮食安全始终具有基础性作用。然而，新时期我国粮食增产所遇到的制约因素较为复杂，面临的挑战也极其突出。在工业化和城市化水平快速提高的背景下，粮食生产所依赖的土地、水等自然资源供给压力有不断增大的趋势，而在市场化程度提高和种粮比较收益偏低的条件下，农户针对粮食生产的投资能力和意愿也有弱化的倾向，同时，在经济全球化和我国对外开放程度不断提高的前提下，农户的粮食生产能力受域外粮食市场波动的影响程度趋于增强。在此背景下，必须从确保国家粮食安全的战略高度出发，努力探求在新形势下实现国内粮食持续稳定增产的有效路径。
寻求粮食持续稳定增产的最优路径必须考虑粮食生产的波动性问题，也必须预测未来一段时间内粮食生产的潜在增长能力。改革开放以来，我国粮食生产的波动性既是农业发展实践中的一个特征事实，也是经济理论研究中的一个热点问题。围绕粮食生产波动性问题，理论界已经出现了一些有代表性的研究文献，朱希刚[1]、李岳云[2]、胡小平[3]采用统计方法较早地讨论了我国粮食生产的波动特征问题。近期，喻翠玲、冯中朝[4]利用波动指数法测算了我国粮食生产的波动周期和幅度，程杰、武拉平[5]利用B－P滤波法测定了1949—2006年我国主要粮食作物的波动周期，王玉斌[6]采用计量模型研究了我国粮食的产量波动与地区差异，马晓河、蓝海涛[7]则试图从粮食品种的视角探究历次粮食供求失衡的内在成因。此外，孔祥智[8]、宗义湘[9]以及方福平、王磊、廖西元[10]等从早稻、小麦等单品种的视角考察了生产波动问题，梁子谦、李小军[11]和郭燕枝、郭静利、王秀东[12]还试图在分析粮食波动特征的基础上解释波动成因，而钟甫宁、朱晶、曹宝明[13]则试图在开放经济背景下探讨我国粮食稳定增产的新途径。这些研究有助于人们深化对粮食生产波动问题的理解，但仍存在值得改进的地方，这集中体现在两个方面：一是粮食生产波动包括品种结构、地区分布、影响因素等维度，必须从多角度出发综合地考察粮食生产波动问题；二是粮食实际产量内含着波动因素和趋势因素，必须从趋势因素出发把握未来粮食增产的潜在能力。基于此，本文试图以1978—2007年我国粮食生产量为研究对象，利用H－P滤波方法从品种结构、地区分布和影响因素三个维度出发讨论粮食生产波动问题，并基于H－P滤波分析的趋势值预判我国粮食长期增产的潜力和条件，最后是结论和政策含义。
二、方法和数据
粮食生产量在时间序列层面通常表现为“波动中增长”或“波动中缩减”，它是长期趋势和短期波动两种因素相互组合、交叉作用的结果。因此，粮食生产的波动性分析应该采用“剩余”法，即从粮食产量中分离出长期趋势和短期波动两个序列，长期趋势序列体现了内生性的、较为稳定且可用于经济预测的方面，而短期波动序列则体现了季节性的、周期性变动并可用于波动分析的方面。基于此，本文采用H－P滤波法分析我国改革开放30年以来的粮食生产问题，H－P滤波法是由Hodrick&Prescott[14]1-6提出的，此方法假定时间序列
是由趋势性成分和波动性成分两部分组成，由此，对于时间序列而言，H－P滤波就是选择一个时间估计序列
，最小化实际值和样本点的趋势值，即满足如下条件：
在H－P滤波分析中，折算因子λ的取值对于滤波效果而言非常重要。当使用年度数据时，λ＝100；当使用季度数据时，λ＝1600；当使用月度数据时，λ＝14400。本文采用的主要是年度数据，因此滤波分析中的取值为100。
为了分析改革开放30年以来我国粮食生产量的波动问题，本文需要粮食总产量以及分品种、分地区的粮食产量数据，也需要粮食播种面积和单产这两个影响因素的数据。其中，1978—2004年的数据来自《中国农业统计资料汇编：1949—2004》，2005—2007年数据来自《中国统计年鉴》。本文对粮食波动性的分析涉及品种结构，无论从产量还是种植面积的角度看，稻米、小麦和玉米都是我国粮食生产中最重要的三个品种，如图1和图2所示，1978—2007年稻米、小麦和玉米产量在我国粮食总产量中的占比优势非常明显，在考察期内，三种粮食作物产量占比之和均超过80％，最低为1979年的80.25％，最高为2007年的89.24％。稻米、小麦和玉米三种粮食作物播种面积在粮食总播种面积中的占比优势也十分突出，最低为1978年的69.30％，最高为2007年的77.74％。由此，本文将主要从稻米、小麦和玉米的角度理解我国粮食生产的品种结构。为了节省篇幅，下文将直接给出实证分析的结果，而不展示细致的数据计算过程。
图1 1978—2007年稻米、小麦和玉米三种粮食在粮食总量中的占比情况
图2 1978—2007年稻米、小麦和玉米三种粮食在粮食总播种面积中的占比情况
三、粮食产量的波动性与品种因素分解
为了考察粮食生产量的波动特征，可以按照H－P滤波法计算粮食产量的对数变化趋势。经过对数化处理，图3给出了1978—2007年我国粮食总产量和稻米、小麦和玉米三个粮食品种产量的变化趋势。在考察期内，粮食总产量和三种粮食品种产量均表现出明显的增长趋势，特别是，玉米产量的增长趋势相对于稻米和小麦更为突出。与增长趋势同样明显的是，粮食总产量和三种主要粮食品种产量均存在非常显著的波动特征，在某些时段波动的幅度是异常显著的。这意味着：我国粮食生产在整体上表现出在“波动中增长”的基本态势，如果考虑到改革开放30年以来波动频率和波动幅度的显著性，则当前我国仍需努力形成粮食持续稳定增产的常规性机制。
图3 1978—2007年我国粮食产量取对数后的变化趋势
为了集中考察粮食生产量的波动特征，需要利用H－P滤波法分离出粮食产量的长期趋势和短期波动。为此，本文采用Eviews6.0作为计量工具，在进行对数处理的基础上得出了粮食产量的滤波结果。图4给出了1978—2007年我国粮食总产量和三种粮食作物产量（GRAIN－粮食总产量；RICE－稻米；WHEAT－小麦；CORN－玉米）的H－P滤波示意图，从图中的波动序列（Trend－趋势序列；Cycle－波动序列）可以看出，粮食总产量的波动特征较为明显。如果按照“波峰－波峰”的周期划分法进行分析，则1978年至今粮食总产量存在四个波动周期：1978—1984年；1985—1990年；1991—1996年；1997—2007年。其中，前三个波动周期的波动频率为6年、波动幅度为5％—－5％，但第四个波动周期的波动频率为11年，波动幅度则达到了5％—－10％，其中2003年为降幅达到最大的－10.01％。这说明：在时间序列层面，我国粮食产量的波动性并没有随着时间推移被逐步“熨平”，周期性波动特征不仅仍然存在而且表现出某种程度的加剧趋势，而粮食产量的“大起大落”会对通过影响市场价格和调控能力而对粮食安全构成潜在挑战。分品种来看，稻米、小麦、玉米三种粮食作物产量的波动周期与粮食总产量的波动周期一致程度较高，大致也表现为以1978—1984年、1984—1990年、1991—1996年、1997—2007年为时间节点的周期性波动，且波动方向和程度具有较为明显的同步性特征，这暗示着：影响我国粮食生产波动的主要是宏观政策层面的因素，粮食品种因素对生产波动的影响程度并不显著。
图4 1978—2007年我国粮食总产量和三种粮食作物产量的H－P滤波示意图
如果考察三种粮食作物与粮食总产量的波动关联性，则可以发现：尽管三种粮食作物与粮食总产量的波动趋势较为类似，但稻米产量与粮食总产量的变动关联程度最大，小麦和玉米的波动关联程度相对较小。表1给出了我国粮食生产H－P滤波结果的品种相关系数，从波动性趋势来看，粮食总产量与稻米产量波动值的相关系数达到了0.8881，而与小麦和玉米产量波动值的相关系数分别为0.7922和0.7266，这说明：在品种意义上，稻米、小麦和玉米的产量波动对整个粮食产量波动的影响敏感度依次下降。值得注意的是，小麦和稻米产量的波动相关系数为0.7545，而玉米和稻米、玉米和小麦的波动相关系数分别为0.4635和0.3403，这说明小麦和稻米产量的波动一致特征更为明显，而小麦、稻米产量波动对玉米产量波动的影响程度较小。显然，从保持粮食稳定增产的角度看，必须格外关注稻米生产波动及其对整个粮食生产波动的连带效应。
表1还展示了我国粮食总产量及其三种作物产量趋势值的相关程度。从长期来看，粮食总产量的增长趋势与小麦产量的相关程度最大，两者的相关系数达到了0.9705，而与稻米产量的相关程度最小，两者仅为0.9430，与玉米产量的相关程度居于小麦和稻米之间，为0.9614。这说明，从长期趋势来看，三种粮食作物产量对粮食增产的影响程度依次为小麦、玉米和稻米。这种分析表明：从实现粮食持续增产的角度看，小麦和玉米产量的增加更能导致粮食总产量的增加。结合H－P滤波分析的结果，则可知在品种意义上实现我国粮食产量稳定必须重视稻米的“稳定器”作用，而实现粮食产量增产则必须重视小麦的“推进器”作用。
四、粮食产量的波动性与区域因素分解
粮食生产的波动性不仅与品种结构有关，也与生产的空间分布格局有关。改革开放以来，我国粮食生产的空间布局出现了从“南粮北运”转向“北粮南运”的显著变化[15][16]，粮食生产空间格局变化是各省区为获取比较优势而自发调整的结果[17]70－78。在市场化改革深入推进的背景下，对我国粮食生产波动问题的考察必须将空间格局或区域因素考虑在内。为此，可以首先从东部、中部、西部和东北四大区域的视角出发，分析不同区域粮食产量与全国粮食产量波动的一致性程度。其中，东部地区是指北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东等9个省区，中部地区是指河南、山西、安徽、江西、湖北、湖南等6个省区，西部地区是指四川、云南、贵州、陕西、青海、甘肃、宁夏、新疆、西藏、广西、内蒙古等11个省区，东北地区是指辽宁、吉林、黑龙江等3个省区。在考察期内，我国有两次省级层面的行政区划调整：1988年海南省从广东省中独立出来；1997年重庆市从四川省中独立出来。为了剔除这种变动并使前后数据具有一致性，我们将海南省和重庆市的数据分别归并到广东省和四川省。
采用H－P滤波分析法可得我国四大区域粮食生产量的波动图景，如图5所示，1978—2007年四大区域粮食产量波动与全国粮食生产波动的一致性较高，均体现出以1978—1984年、1984—1990年、1991—1996年、1997—2007年为节点的周期性波动。仔细观察图形，还可以发现东部与全国的粮食生产波动方式更加吻合，中部与全国粮食生产波动方式的一致程度次之，而西部、东北与全国的粮食生产波动方式的偏差度较大。这种判断可以通过计算全国与四大区域粮食生产波动值的相关系数进行验证：全国与东部粮食生产波动的相关系数为0.8993，与中部粮食生产波动的相关系数为0.8449，而与西部和东北粮食生产波动的相关系数分别为0.8202和0.6955。这说明：东部、中部、西部和东北四大区域对全国粮食产量波动的影响程度依次递减，全国粮食总产量对东部粮食产量的变动更为敏感，相对而言，西部和东北粮食生产对全国粮食产量变动的影响程度较小。
四大区域内部包括了多个省区，不同省区对区域和全国粮食产量波动的影响程度是有差异的。根据H－P滤波法可得出29个省区粮食生产的波动值和趋势值。为了“捕捉”到对全国粮食生产波动影响较大的省区，可以利用Eviews6.0软件计算全国与各省区粮食产量波动的相关系数。图6给出了计算结果，与全国粮食生产波动的相关系数超过0.7000的有6个省区：江苏（0.8174）、浙江（0.7813）、河北（0.7397）、湖北（0.7243）、河南（0.7237）和江西（0.7107），均为东部和中部地区，其中排在前三位的均为东部地区；相对的，与全国粮食生产波动的相关系数小于0.5000的有9个省区：西藏（－0.3001）、云南（0.1322）、山西（0.4411）、青海（0.4465）、贵州（0.4654）、广西（0.4688）、天津（0.4788）、甘肃（0.4874）、安徽（0.4911）。为了“熨平”粮食生产波动、并依次实现粮食持续稳定增产，必须在空间意义上关注东部（特别是江苏、浙江、河北三个省区）的粮食稳定生产问题，尽量避免由于个别区域粮食生产的剧烈波动而引致全国粮食生产状况的过度变化。
五、粮食生产的波动性与影响因素分解
影响粮食生产、进而影响粮食生产波动的是一个包括资源禀赋、要素投入、技术水平、制度安排等多种因素在内的复杂系统[18]。但在本质上，粮食生产及其波动性的影响因素可从播种面积和单产两个层面进行理解。按照H－P滤波分析的基本程式，容易计算得出1978—2007年我国粮食总产量（以及稻米、小麦和玉米三种粮食品种）的播种面积、单产水平的波动值及趋势值。图7给出了1978—2007年我国粮食播种面积和单产水平的滤波示意图，可以发现：粮食播种面积在整体上呈现出较为明显的下降趋势，而单产水平则表现出非常显著的增长趋势，这暗示着：改革开放以来我国粮食生产能力的提高主要是单产持续增长所支撑的，粮食播种面积在产量增长中的作用是微小的、甚至是反方向的。就波动情况来看，无论是播种面积还是单产水平均在时序意义上存在着较为明显的波动，然而，单产波动的格局与粮食生产波动趋势的吻合程度似乎更高。
根据滤波所得的波动值，本文首先测算了我国粮食总量与三种粮食品种在播种面积和单产水平上的相关系数。依据表2所列矩阵，从播种面积波动的情况看，粮食播种面积的波动与稻米的相关程度最高，其相关系数为0.8885，而与玉米的相关程度最低，其相关系数为0.8094，与小麦的相关程度居于稻米和玉米之间，其相关系数为0.8870。这说明，稻米播种面积的变化最易于导致整体粮食播种面积的同方向变动，而粮食播种面积对玉米播种面积变动的敏感程度最低。从单产波动的情况来看，我国粮食单产波动与稻米的相关程度最高，其相关系数为0.8637，而与小麦的相关程度最低，其相关程度仅为0.6759，与玉米的相关程度介于稻米和小麦之间，其相关系数为0.6917。这表明，整体粮食的单产水平波动对稻米单产变动的敏感程度最高，而对小麦单产变动的敏感程度最小。显然，无论是从稳定粮食播种面积，还是从稳定粮食单产的角度看，相对于其他两种粮食作物，稻米播种面积和单产的稳定均应在优先序中排在靠前位置。
图7 1978—2007年我国粮食播种面积和单产的H－P滤波示意图
为了廓清我国粮食和三种粮食品种的波动内在机理，还可以利用滤波分析所得的波动值，分别考察播种面积、单产波动在粮食产量播种中的相对重要性。表3给出了1978—2007年我国粮食产量、面积和单产波动值的相关系数，粮食总产量波动值与单产的相关系数达到了0.898561，而与播种面积的相关系数为0.712521，这说明单产水平的变化是引致我国粮食产量波动的主要因素，播种面积波动对粮食产量波动的影响程度相对较小。分品种来看，稻米产量波动值与单产的相关系数为0.837276，而与播种面积的相关系数为0.814857；小麦产量波动值与单产的相关系数为0.851515，而与播种面积的相关系数为0.734102；玉米产量波动值与单产的相关系数为0.836607，而与播种面积的相关系数为0.755630。这表明：三种主要粮食作物产量的波动均主要取决于单产水平的波动状况，特别是小麦和玉米，单产波动对产量播种的影响程度更为突出。这表明：要实现我国粮食产量的平稳增产，必须重点从推动粮食单产水平稳定提高的角度进行努力，而单产水平的持续稳定提高需要形成有助于农户持续投资的技术和制度环境。
六、粮食产量的长期趋势与增长能力预判
运用H－P滤波法可以将粮食产量分离为波动值和趋势值两个部分，其中，波动值可作为理解生产波动特征的依据，而趋势值则可作为估算和预判未来粮食生产能力的基础。根据经济计量的程式，在利用H－P滤波结果估算我国潜在粮食生产能力之前，首先需要对1978—2007年的粮食实际产量进行单位根检验，以判断粮食产量的时间趋势是否属于随机序列，可以利用运用ADF检验来检验实际产量的单位根过程。对我国1978—2007年实际粮食产出时间序列（取自然对数）进行单位根检验，从检验结果来看，1978—2007年我国粮食产量的趋势成分服从单位根过程。
为了对未来粮食生产有相对准确的预测，首先需要确定1978—2007年我国粮食产量与时间序列的回归方式。本文采用线性回归、对数回归和双对数回归三种方式进行计量分析，表4给出了测度实际粮食产量和经过H－P滤波之后的趋势值（可称为潜在粮食产量）与时间序列的回归效果，在回归方程中，Q表示实际或潜在的粮食产量，T代表时间序列，令1978年T＝1，1979年T＝2，……，以此类推，直至2007年T＝30。显然，从整体上看，当粮食产量采用趋势值时，回归方程对时间序列的拟合程度更优，无论是线性回归、对数回归还是双对数回归，Q为趋势值的判定系数均高于Q为实际值的情形，这里的原因是经过H－P滤波处理后，在趋势值中已经“剔除”了短期波动对长期趋势的影响，因此利用趋势值更能反映我国粮食生产在长期发展中的基本趋势。特别是，在Q为趋势值中，双对数回归的拟合程度又优于线性回归和对数回归，其回归方程的判定系数和修正后的判定系数分别达到0.956824和0.955282，而线性回归分别为0.889739和0.885801，对数回归分别为0.942248和0.940186。这意味着采用双对数回归对趋势值进行回归，所得出的回归方程能够最大程度地拟合我国粮食生产量的长期走势，利用这一方程进行趋势预测是具有说服力的。
利用所得出的双对数回归方程，将2008年T＝31，2009年T＝32，……直至2020年T＝43带入方程，可以得出未来我国粮食生产量的预期值。采用上述回归方式，也可以得出粮食播种面积和单产的预测值，以及稻米、小麦和玉米产量的预测值。值得注意的是，在玉米产量预测中，线性回归方程的拟合程度优于对数回归和双对数回归，因此我们对玉米产量的预测采用的是线性回归方程，其余均为双对数回归方程。如果1978—2007年的长期趋势在未来依然发挥作用的话，则2020年粮食总产量将达到52063.15万吨，粮食单产将达到4952.40公斤／公顷，而粮食播种面积将缩减为105127.5千公顷。稻米、小麦和玉米等粮食作物的产量也将会有较为明显的增加，其产量将分别达到19678.90万吨、11721.93万吨、18480.72万吨。2008年11月我国发布了《国家粮食安全中长期规划纲要（2008—2020年）》，此纲要确定了2010年、2020年保障国家粮食安全的主要指标，从粮食播种面积来看，纲要给出的目标是：2010年和2020年均为15.80亿亩，而预测值则显示2010年为15.93亿亩，2020年为15.77亿亩，应该说预测值与目标值是非常接近的。然而，从粮食单产面积来看，纲要给出的指标是：2010年为325公斤／亩，2020年为350公斤／亩，而预测值是：2010年为313公斤／亩，2020年为330公斤／亩。由于单产在粮食产量增长中的决定性作用，则粮食总产量的预测值与目标值存在一定程度的差距，特别是，2020年的预测值低于目标值54000万吨约2000万吨。这意味着保障我国粮食安全必须从要素投入和制度改进的角度出发，最大程度地弥合粮食单产预测值和目标值之间的偏差，持续提高粮食单产水平是未来确保我国粮食安全的决定性因素。
表4 1978—2007年我国粮食产量与时间序列的回归结果
七、结论与政策含义
改革开放以来，我国粮食生产能力已有了非常显著的提高，这为确保国家粮食安全、提升居民食品消费水平奠定了坚实的基础。然而，我国正处在工业化、信息化、城市化、市场化和国际化同时推进的重要时期，未来实现粮食持续稳定增产和国家粮食安全仍面临着严峻挑战。对一个拥有13亿人口的发展中大国而言，实现国内粮食持续稳定增产对经济社会发展而言始终具有重要的现实意义。实现粮食持续稳定增产需要深入理解粮食生产的波动特征，并据此有针对性地制定“平滑波动”的政策措施。基于此，本文采用H－P滤波法研究了1978—2007年我国粮食生产的波动性及其增长趋势问题，本文的研究表明：改革开放以来，我国粮食生产具有显著的“波动中增长”的特征，而在品种结构、区域分布和影响因素方面，粮食生产量的波动均具有非对称特征。粮食总产量的波动在品种结构中对稻米产量波动最为敏感，在空间分布上对东部地区（特别是江苏、浙江、河北）的粮食生产波动最为敏感，在影响因素上对单产水平波动最为敏感。同时，根据H－P滤波法所得的趋势值也可以对未来粮食增产的潜力进行预判，其结果显示未来我国粮食生产量仍将保持增长趋势，但粮食单产以及由此决定的粮食总产量与目标值相比仍存在一定差距，必须从重点提高单产水平的角度确保国家粮食安全目标的有效实现。
本文的研究是构建在H－P滤波法可以有效“分离”粮食产量的趋势项和波动项的基础之上，如果这种实证分析方法是有说服力的，那么本文的研究结论就具有非常强的政策含义。考虑到粮食生产波动具有非对称性特征，则实现粮食持续增产、熨平粮食生产波动必须在政策层面凸现出对敏感因素的积极回应。为此，必须在国家层面建立针对粮食品种、尤其是稻米稳定生产的监测评估体系，加大对稻米种植者的直接补贴力度，健全稻米市场流通体系，通过发展期货市场等稳定粮农对粮食生产（特别是稻米生产）的预期。在区域层面，东部、中部、西部和东北对国家粮食产量波动的影响程度依次递减，必须重点监控东部和中部粮食生产波动对国家粮食产量波动的引致效应，尤其要将江苏、浙江、河北等东部省区作为重点监测对象，在加快推进这些地区工业化和城市化的同时，应通过加强农业投资力度、创新农业组织方式等方式提高粮食综合生产能力，避免因这些区域粮食生产的大起大落而导致国家粮食产量剧烈波动。同时，考虑到经济结构转化、经济体制转型和对外开放程度等因素的影响，必须清醒地意识到确保国家粮食安全的影响依然严峻，粮食生产的预测值与目标值之间存在着较大差距，在此背景下，应从粮食单产水平持续提高入手，通过提高粮食的土地生产率、劳动生产率以及资本回报率来形成我国粮食持续稳定增产的长效机制。必须通过普及基础教育和发展职业教育来进一步增大对农业劳动者的人力资本投资，必须通过农业生产资料市场和农产品销售市场的改革来提高粮农的市场谈判能力，必须通过加大农业基础设施投入力度和完善农业社会化服务体系来增加农业经营的比较收益，必须通过完善农业技术进步推广体系以及扶植农业自发性合作组织来提高农业的生产效率。这些体制层面的努力无疑会强化粮农的长期投资意愿，提高粮农的长期投资能力，并由此形成未来我国粮食持续稳定增产的常规性机制。
收稿日期：2009—02—14
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