Price with little acreage response: support prices, procurement, and the margins of crop output growth

方法

用8种作物1983-2025年平衡面板，采用双向固定效应、均值组和份额系统估计弹

发现

支持价格仅微弱改变作物选择，面积弹性约0.04-0.19，产量无响应，复种和灌溉才是总播种面积增长主

机会点

可结合州级面板与遥感种植结构数据，识别支持价格在灌溉条件差异下的异质性响应。

产出价格支持常因其引导土地流向优先作物而被证明合理。本文以印度为对象检验这一观点，使用由印度储备银行统计手册11个版本构建的8种作物的平衡面板数据，这些作物从1983—84年至2025—26年持续享有最低支持价格，并扩展至10种作物进行两项进一步检验。一个关于固定土地基数上作物选择的简单模型意味着，支持价格可以改变种植何种作物，但不能改变播种面积多少。实际支持价格上涨了81%—108%，几乎全部发生在2000年代中期之后。在假设所有作物反应相同的混合双向固定效应模型下，短期播种面积弹性为0.194（wild cluster bootstrap p = 0.080），且在控制天气、灌溉和支持价格决定因素后并未下降；在允许每种作物具有自身反应的均值组（Mean Group）估计量下，弹性为0.120且不显著（p = 0.251）；在施加跨作物加总约束的份额体系中，弹性为0.038（t = 1.41）。2018—19年的成本加成改革意味着一个季度后的弹性类似（0.23），但无法与零区分；单产没有反应；且在wild bootstrap下，第一季之后反应不可检测。由于1959—60年至2024—25年间净播种面积仅增加6.3%，总播种面积通过多熟种植增加了48%，这与灌溉密切相关，而受支持作物的面积份额增加了12.3个百分点，同时其相对支持价格下降了15.9%。在全国层面，支持价格对土地配置至多具有温和影响，且仅在第一季可检测；其转移和粮食安全作用应直接评估，并需要州级证据以定位任何更大的反应。