印度的改革、粮食价格及贫困问题，本文主要内容关键词为：印度论文,贫困论文,粮食价格论文，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]F33／37 [文献标识码]A
[文章编号]1004—1508（1999）01—0040—05
印度近期的改革政策带来的较高粮食价格对穷人的影响已引起了人们的关注。1959～1994年24轮的全国抽样调查表明，印度的贫困率与相对粮食价格有紧密的正相关关系。本文就改革的批评家们对这一联系的阐释提出质疑。这并不是收入分配的结果，而是由其他可变因素，包括粮食供应，农业歉收和同时下降的农村生活水平及上升的粮食价格所导致的平均消费与粮食价格间的同向波动造成的。这种相关关系对持续增长的粮食价格的效应是不利的。
印度那些支持提高相关粮食价格的改革者们肯定会因图1 而感到不安，因其显示出对印度农业自由化的强烈抵制，而且相对于该地区的其他国家而言，印度的进展甚微。担心改革会给生活水平带来反效应是抵制农业改革的一个因素，改革的批评家们也提出类似图1 的证据来支持他们的观点。例如：Abhijit Sen 将谷物产品的相关价格和生活在贫困线下的农业人口比例归纳在一个回归方程式中，并发现其中较大的（正）相关系数。
在通过结构调整使农业产量上升的机制中，农产品、特别是粮食价格也会有所提高，而其他价格则不受影响……这种结构调整中相对价格的本质是人为的，而且很有可能对贫困问题产生负效应……在这种情况下，我们必须认识到这种效力于解放农业贸易，以穷人的利益为直接代价而使富人更富的“改革”策略，从根本上说是一种极不公正的冒险。
那么这些证据是否能够证明这种观点呢？本文将探讨印度贫困率与粮食价格产生相关关系的原因。对此有一些不同的解释。也许这种联系是由于城市粮食价格改变的负效应导致的。长期以来，印度粮食对外贸易是大体封闭的。因此，农村地区，作为一个整体，必须产出超出其自身消费量的粮食，而城市地区则是一个纯消费群。以这种看似薄弱的假设为前提，粮食相对价格的提高必然会使整个农村地区从中受益。
图1是以全国贫困率为依据的（城市与农村人口贫困率的总和）， 因此，对城市生活水平的影响也许多少可以解释这种联系，然而，同在其他地区发现的那样，农村地区也会有分配的负效应。在印度，较高粮食价格对农村贫困人口的反作用是为人们长期关注的问题。在印度农村，一些极为贫困的农业人口很可能是粮食的纯消费者，因为在大多数地区，他们不可能拥有足够的土地以满足自己的消费需要。他们也许以当农业工人为生，依靠动态的工资调整和收入分配为生活资源。但农村一些最贫困的人口依旧最先因较高粮食价格而遭受损失，因为最初的收益都集中体现在农村非贫困人口中。
图1 1958～1994印度贫困与粮食价格
本文的其余部分将说明为什么我们会在图1中发现这样的联系。 为此，我将重述一些文献中对印度贫困问题的关注。虽然在某些问题的深度上需要以其他论文为参考并需运用较为复杂的方法，但本文的主要观点只需相对简单的统计方法。着重讨论粮食价格与福利效应的关系。
方法与数据上，评估价格改变的福利效应原则上可采用两种方法。第一种，也是最常用的一种，是运用经济学理论分析数据的方法。假设农民能以市行的价格和收入任意购买或出售产品（取决于捐赠基金），这即可表明在保持其他价格和收入不变的情况下，农民（既是粮食的生产者，又是消费者）从粮食价格微升中所得利润即为农民超额的粮食产量（粮食产量减消费量）乘以价格的改变量。一个收集了生产与消费数据的跨地区调查可用来评估这一第一福利效应，并可对生活水平进行检测。这种方法可推断福利效应的变化，而不是直接测量它，因为这样需要更多的数据。不用说，如果假设不成立，那么推断就会是错的。
第二种方法更为直接了当，但也许是因其需要大量的数据，所以并不常用。这种方法直接观测福利标准在时、空上的变化，并将之与粮食价格的变化作比较。如果其数据是理想的（具有明显的可比性），那么第二种方法更为适用，因为它只需较少的假设。但数据的状况极少尽如人意，而且假设仍是必要的（这些假设在性质上可能与第一种方法所做的假设有所不同）。即便如此，第二种方法至少可以从不同的角度对第一种方法加以印证。
本文的调查是以第二种方法为依据的，同时对第一种方法也有所考虑。我将运用Datt与Ravalion（1997a ）论文中相同的数据来探讨印度贫困率与相关粮食价格的关系，着重讨论的是贫困率与农民平均生产率的关系。
数据的主要特点如下，使用的贫困和分配标准是根据印度全国抽样调查中整个商品和劳务消费的分配数据估算出来的，这包括1958～1994年共24次调查的数据。这也是目前可知的（发达与发展中国家）较为合理的人口调查最长的一个。然而，为数24次的调查仍使我们在评价发展趋势和其它时期数据的特点等方面信心不足。更使难度加大的是，由于每两次调查间的时间间隔从不到1年到5年不等而使研究不能有规律地进行。
农业工人消费物价指数（CIPAL）使消费缩减。 这是个标准固定的价格指数。另外，还使用了计划委员会专家组（1993）制订的贫困线，即以1973～1974年度全印农村物价为标准月人均支出为49卢比。
相对粮食价格指数是用一般指数值（与消费物价折算指数相同）划分农工消费价格指数中的粮食部分而获得的。粮食的相关价格指数是相当稳定的。从1958～1994年每年的数据可知，其变化系数为2.9%， 下降最多的一年为3.8%，上升最多的2.9%（非粮食价格的变化更大，非粮食相对价格指数的变动系数为8.3%）。 这种相对粮食价格的稳定或许恰恰反映出政府为稳定粮价通过收购和存储谷物所作出的努力。
自然，几乎所有城市人口都是粮食的纯消费者，因为市区几乎不产粮食。然而，图1 中的关系并不是由较高粮食价格对城市生活水平的负效应造成的。事实上，如果仅关注农村消费，我们会发现这种内在联系更为明显。农村地区的数据与图1中的十分相似， 与农村贫困率的相关系数为0.79。
本文其余部分将主要讨论相关粮食价格与农村贫困率的内在联系。
也许会象Sen 和其他人一样猜测这种内在联系是由较高粮食价格的负分配作用造成的。然而，会立即遇到这样的事实，生活在贫困线下的人口比例——普通“人头指数”——将不会因贫困线下的分配变化而受影响。比如说，最穷困的人口在分配上的损失并不会影响指数。就公布的数据而言，并不知道在印度生活在贫困线上的人究竟是粮食的纯消费者还是纯生产者。即便认同在农村地区较高粮食价格会产生负分配效应，但这远不能表明这些可从贫困人口的人头指数中明显反应出来。
除此之外，考虑测量的高级标准，这些标准会反应出贫困线以下分配的变化。也曾测算过粮食价格与贫困差指数平方之间的联系，其相关系数为0.67，稍低于与人头指数间的系数，但其联系还是比较明显的。
的确，贫困差的平方数（很大程度上）取决于平均消费水平（在印度，贫困差平方数与平均消费之比的弹性系数甚至高于人头指数的弹性系数）。
衡量分配效应的一种更好的方法就是使用不等测量法，不等测量法，也就是著名的Gini指数来研究与粮食价格的关系。在24次全国抽样调查中，农村地区消费Gini 指数与粮食价格不相关， 其相关系数为－0.12，跟零差不多。很明显，这与较高粮食价格有负分配效应的观点是不一致的。
另外一种研究方法是分析贫困标准中的分配构成。这可通过将每次调查平均数据的固定比例决定为贫困线来实现。这样贫困测量标准中就完全消除了平均消费的作用，而只存在分配效应。其结果可看作是“相对贫困”的测量标准。
有人发现相对粮食价格与人头指数的分配成分间存在负相关关系，在5%的程度上这种关系不明显（在10%的情况下也不明显， 但大多数情况如此；其相关系数为－0.34）。一种测量有益穷人的分配效应的更好方法是测算它与贫困差平方数中分配成分之间的相关关系，事实上这种关系不存在（系数为0.09）。
因此在相对贫困的衡量标准中，与粮食价格的正相关关系已不存在，这与使用全不等Gini指数所得的结论是一致的。这些检测并不是结论性的，因为其福利指数并不能体现替代效应和预算分配中的差异，而这些对全面考虑福利——分配效应是十分重要的。这些测试（即不等测试和相对贫困测试）将表明收入或整个农村分配导致对农村贫困人口产生的负分配效应。
在引发绝对贫困问题上较高粮食价格的肯定作用是通过平均消费，而不是由日趋恶化的消费分配反映出来的。平均农村消费（粮食和非粮食消费）与相对粮食价格的相关系数为－0.81。农村平均消费的递减对数与粮食价格之比的弹性系数为－2.81，标准误差为0.42。这很有可能是假性递减，因为这与余数有很大的关系。
现在，我们来讨论一下粮食价格与农村平均消费的内在联系。
这种关系是通货紧缩政策造成的吗？
对粮食价格与平均消费之间的联系产生怀疑的一个原因在于这些数据中使用了通货紧缩的政策（虽然这些政策是绝对标准的）。农工消费价格指数在粮食方面的作用举足轻重，这意味着即便它对相对粮食价格没有真正的影响，还是与平均消费（由于农工消费价格指数而产生紧缩）有负相关关系。
然而，这并不能解释粮食价格与平均农村消费间的负相关关系。如果用80年代印度农村平均粮食比例来重新衡量消费价格指数，那么平均消费与相关粮食价格间的相关系数则下降至0.76，而粮食价格与平均消费之比的最小平方的弹性系数则降至－1.45，标准误差为0.27。正如所预料的那样，真实消费与相对粮食价格之比的弹性系数在绝对值上有所下降，但其数值还是比较大的。
现在我们似乎有这样一个难解的谜：主要农产品的价格提高怎么会导致印度农村平均生活水平的下降呢？
这种关系是共同趋势导致的吗？
也许在时间序列中可找出有关这两个变量特点的线索。图2 为长期以来两个变量的情况。这一时期粮食价格没有上升或下降的趋势。每年相对粮食价格的递减系数为－0.06%，标准误差为0.06。然而平均消费却有上升趋势，相应的人均消费系数为每年0.64%，标准误差为0.15（相应农村贫困率的变化趋势为－1.21，标准误差为0.21； 这几乎与图1的全国贫困率相等）。图2明显表明图1中的内在联系是由同向波动而不是共同趋势造成的。
由于一个变量有变化趋势而另一变量则没有，所以两个变量不可能存在长期稳定的关系；消费量必然偏离相关粮食价格。因此，在假设这些关系存在的前提下对数据作出的解释很难说明问题。图2 所示的长存关系只有两种变量间的波动关系。而在时间序列分析法的术语中，只有两种变量在该时间段内互为整体地递减，这两种变量才会合二为一，相互依存，否则就不存在长期的关系。因此这些数据不能证明持续增长的相对粮食价格会对农村贫困人口带来危害这一观点。
图2 按年度农村消费和粮食价格
这种关系是第三变量造成的吗？
进一步研究数据的结果并不能证明改革批评家们对类似图1 的证据的解释。虽然使用固定价格指数无疑会掩盖一些福利分配效应，但最近这一话题的争论中所运用的数据不能说明较高的粮食价格会导致收入相对不均的恶化，从整个分配的角度或从穷人的利益出发来分析，结果都是如此。图1中的内在联系多半是与平均消费的负相关造成的。 这就留下了一个谜，即整个农村地区作为封闭经济如何会因提高粮食价格而遭受损失。文章最后部分的测试表明从1959至1994年，粮食价格与贫困率间的相关关系主要是由平均农村消费和相对粮食价格的同向波动造成的。的确，数据分析表明唯一长期存在的关系就是这两种变量间的波动关系。
那么是否还有另外一个或几个变量可以解释这一波动呢？一个很可能的因素就是农业总产量。
让我们假设农民不能够抵制因气候多变农产品产量波动带来的收入减少对消费的冲击。这既影响了农民又影响了工人（后者因农工需求量的减少而受影响）。在丰收年，农村生活水平趋于上升，而在歉收时则有所下降。同时，粮价在歉收年会有所提高，在丰收年则有所下降。粮食价格与消费会出现负相关关系；但这是一种假性关系，是由共同的第三变量，即农产品产量导致的。
那么这一解释与数据是一致的吗？这一论点中有两种关系。第一，农村消费取决于农业收成，即使把不受影响的时间因素考虑在内亦是如此。为检验这一关系，我将农村消费与农村人均产出的实际值之比进行递减；如果用两个时期的移动平均值（连续两年歉收更易使消费受到影响），这种关系就更为明显。最小平方弹性为0.451，标准误差为0.062。
为检验第二种关系（相对粮食价格与农业产出的关系），对粮食价格与目前农业产出之比和它的两个时间差进行递减分析。这不需要另外的调查数据，可直接在1960～1993年34次每年的调查数据上进行。由这一说明可知，相对粮食价格与农业产出的移动平均值之比为－0.254， 标准误差为0.053。
因此这两种关系都是很紧密的。农村消费与农业产出之比的弹性系数为0.512，粮食价格与农业产出之比的弹性系数为－0.254，这两种关系说明粮食价格与农村消费之比的弹性值为－2.02，与上一部分所得数值相差无几。所以这种解释也可充分合理地说明农村消费与粮食价格的内在联系，并且似乎对图1也作出了解释。
因此不难看出用于说明图1 中相关关系的这两种变量与改革批评家们对这一关系的解释毫无联系。
综上所述，35年来，印度的贫困率与粮食价格的紧密相关关系主要是由农村平均消费与粮食价格的负同向波动造成的，而不是由贫困，粮食价格和收入——分配效应的共同因素造成的。这种同向波动与气候多变引起的粮食供应波动是一致的；气候对粮食供应的冲击既影响农民收入（正面）又影响粮食价格（负面）。农业产出的移动平均值可充分解释平均消费与粮食价格的相关关系。然而，有证据表明还有另一种因素在起作用，也许包括通货膨胀时期（也可能也就是粮食价格较高的时期）的储蓄行为。农业收入比率与相对粮食价格的紧密负相关关系似乎是假性相关，当考虑到真实收入的决定因素及通货膨胀的短期负效应时，这种相关关系就不存在了。
这些研究结果似乎对在粮食价格与全国贫困率及农业实际收入水平的相关关系的基础上制订的政策提出了质疑。从数据分析上看，实行持续增长的粮食价格的政策改革会长期损害印度穷人的利益的这种观点是似是而非的。的确，较高粮食价格对印度穷人有短期负效应，在城市乡村都是如此；对此我们必须认真对待，而且这一问题对改革的时机和公众消费优先性具有很重要的暗示作用。但这种建议与印度一些经济自由化改革的批评家们在这些数据的基础上得出的结论是完全不同的。