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摘 要：文章选取我国14个粮食主产区，从粮食生产成本、粮食供给和需求、国内外价格、产业发展等指标，测度其对粮食最低收购价格的影响，以期为粮食最低收购价格定价及完善提供参考。
关键词：粮食最低收购价格；定价模型；固定效应模型；预测
一、引言
近几十年来，中国粮食价格形成机制日益逆市场化，并最终固化为以政府定价为核心。这种逆市场化的价格形成机制，在短期内增强粮食产能和助力农民增收的同时，但在中长期内将导致中国粮食生产、流通、进口的全面扭曲。就目前而言，我国粮食最低收购价格定价主要依据生产成本加适当利润进行，类似于成本盈利率定价法。考虑到可操作性的问题，将结合成本盈利率定价法和其他影响粮食最低收购价格的因素进行实证，分析各因素对于我国粮食最低收购价格的影响，探究粮食最低粮食收购价格的合理定价模型。
二、粮食最低收购价格定价的实证分析
基于以上分析，本文构建了双对数模型，以粮食最低收购价格为被解释变量，成本、供求等因素为解释变量。具体模型如下：
其中，i种粮食种类，t表示时间，LPP 表示粮食最低收购价格，C表示粮食生产成本，S表示粮食市场的供给，D表示粮食市场的需求，DP表示粮食的国内价格，IP表示粮食的国际价格，Ln表示对各变量取对数。
文章选取我国14个粮食主产区：安徽、河北、河南等为研究对象，从粮食生产成本、粮食供给和需求、国内外价格、产业发展等指标，测度其对粮食最低收购价格的影响，以期为粮食最低收购价格定价及完善提供参考。综合考虑数据的可获得性及可靠性，选择2005-2015年小麦和水稻两个样本进行展开分析。模型如下：
小麦面板模型（用W表示小麦样本的各个变量，以便于分析）：
水稻面板模型（用R表示水稻样本的各个变量，以便于分析）：
其中，小麦的最低收购价格（WLPP）采用红小麦、白小麦和混合麦最低收购价格的加
权平均值，水稻的最低收购价格（RLPP）则采用早籼稻、中籼稻和粳稻最低收购价格的加权平均值。粮食生产成本（C）核算采用化肥施用量、地膜使用等指标折合后加权计算；考虑到种植面积是粮食供给的关键决定因素，因此粮食的市场供给（S）用种植面积作为代理变量；粮食需求（D）采用总消费数据近似替代；粮食的国内价格（DP）采用每年年中的平均售价；粮食国际价格（IP）采用粮食的进口价格。相关数据来源于国家粮食局、农业部种植业管理司、布瑞克数据库等，个别缺失数据采取移动平均法补齐。运用STATA12.0进行实证分析。单位根检验结果表明均在10%的水平下拒绝原假设。小麦面板数据与水稻面板数据的估计结果分别见表1和表2。兩表中的模型一是基于OLS的混合效应，模型二是固定效应，模型三是随机效应，模型四是对模型二进行修正之后的固定效应估计结果。
由表1模型四的估计结果可以看出，小麦的生产成本、消费需求、国内价格对于最低收购价格具有较为显著的正向作用，其中小麦需求对最低收购价格的影响相对较大，小麦需求每增加一个百分点，将使得小麦的最低收购价格提升1.45个百分点。
由表2模型四的估计结果可以看出，与小麦面板的估计结果大体不差。水稻生产成本、需求增加及国内价格提高时，政府为了鼓励农民扩大生产投入，将会提高水稻的最低收购价格。同样的，水稻需求对最低收购价格的影响相对较大，水稻需求每增加一个百分点，将使其最低收购价格提升0.954个百分点。
三、预测
根据上述模型估计结果对小麦和水稻的最低收购价格理论值进行估计，发现理论估计值与实际平均值之间的差额平均在5%以下，即十二五期间小麦和水稻的最低收购价格制定符合理论预期。从现实情况来看，随着粮食市场需求扩大、生产升本不增长，粮食售价却保持低位震荡，这意味着农户收益处于被压缩的状态，这在将对农户粮食生产产生较大冲击。2017年是我国十三个五年规划的第二年，十三五期间我国政府工作坚持稳中求进的总基调，因此政府对于粮食最低收购价格的制定预计保持2016年不变。
参考文献：
[1]宋戈，林彤.东北粮食主产区农村土地承包经营权规模化流转定价机制研究——以黑龙江省克山县为例[J].中国土地科学，2016，（06）：44-51.
关键词：粮食最低收购价格；定价模型；固定效应模型；预测
一、引言
近几十年来，中国粮食价格形成机制日益逆市场化，并最终固化为以政府定价为核心。这种逆市场化的价格形成机制，在短期内增强粮食产能和助力农民增收的同时，但在中长期内将导致中国粮食生产、流通、进口的全面扭曲。就目前而言，我国粮食最低收购价格定价主要依据生产成本加适当利润进行，类似于成本盈利率定价法。考虑到可操作性的问题，将结合成本盈利率定价法和其他影响粮食最低收购价格的因素进行实证，分析各因素对于我国粮食最低收购价格的影响，探究粮食最低粮食收购价格的合理定价模型。
二、粮食最低收购价格定价的实证分析
基于以上分析，本文构建了双对数模型，以粮食最低收购价格为被解释变量，成本、供求等因素为解释变量。具体模型如下：
其中，i种粮食种类，t表示时间，LPP 表示粮食最低收购价格，C表示粮食生产成本，S表示粮食市场的供给，D表示粮食市场的需求，DP表示粮食的国内价格，IP表示粮食的国际价格，Ln表示对各变量取对数。
文章选取我国14个粮食主产区：安徽、河北、河南等为研究对象，从粮食生产成本、粮食供给和需求、国内外价格、产业发展等指标，测度其对粮食最低收购价格的影响，以期为粮食最低收购价格定价及完善提供参考。综合考虑数据的可获得性及可靠性，选择2005-2015年小麦和水稻两个样本进行展开分析。模型如下：
小麦面板模型（用W表示小麦样本的各个变量，以便于分析）：
水稻面板模型（用R表示水稻样本的各个变量，以便于分析）：
其中，小麦的最低收购价格（WLPP）采用红小麦、白小麦和混合麦最低收购价格的加
权平均值，水稻的最低收购价格（RLPP）则采用早籼稻、中籼稻和粳稻最低收购价格的加权平均值。粮食生产成本（C）核算采用化肥施用量、地膜使用等指标折合后加权计算；考虑到种植面积是粮食供给的关键决定因素，因此粮食的市场供给（S）用种植面积作为代理变量；粮食需求（D）采用总消费数据近似替代；粮食的国内价格（DP）采用每年年中的平均售价；粮食国际价格（IP）采用粮食的进口价格。相关数据来源于国家粮食局、农业部种植业管理司、布瑞克数据库等，个别缺失数据采取移动平均法补齐。运用STATA12.0进行实证分析。单位根检验结果表明均在10%的水平下拒绝原假设。小麦面板数据与水稻面板数据的估计结果分别见表1和表2。兩表中的模型一是基于OLS的混合效应，模型二是固定效应，模型三是随机效应，模型四是对模型二进行修正之后的固定效应估计结果。
由表1模型四的估计结果可以看出，小麦的生产成本、消费需求、国内价格对于最低收购价格具有较为显著的正向作用，其中小麦需求对最低收购价格的影响相对较大，小麦需求每增加一个百分点，将使得小麦的最低收购价格提升1.45个百分点。
由表2模型四的估计结果可以看出，与小麦面板的估计结果大体不差。水稻生产成本、需求增加及国内价格提高时，政府为了鼓励农民扩大生产投入，将会提高水稻的最低收购价格。同样的，水稻需求对最低收购价格的影响相对较大，水稻需求每增加一个百分点，将使其最低收购价格提升0.954个百分点。
三、预测
根据上述模型估计结果对小麦和水稻的最低收购价格理论值进行估计，发现理论估计值与实际平均值之间的差额平均在5%以下，即十二五期间小麦和水稻的最低收购价格制定符合理论预期。从现实情况来看，随着粮食市场需求扩大、生产升本不增长，粮食售价却保持低位震荡，这意味着农户收益处于被压缩的状态，这在将对农户粮食生产产生较大冲击。2017年是我国十三个五年规划的第二年，十三五期间我国政府工作坚持稳中求进的总基调，因此政府对于粮食最低收购价格的制定预计保持2016年不变。
参考文献：
[1]宋戈，林彤.东北粮食主产区农村土地承包经营权规模化流转定价机制研究——以黑龙江省克山县为例[J].中国土地科学，2016，（06）：44-51.