張躍強，陳池波，蘇永偉

（1.武漢紡織大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，武漢430200；2.中南財經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院，武漢430073）

農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)的多維效應(yīng)測度

張躍強1，陳池波2，蘇永偉2

（1.武漢紡織大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，武漢430200；2.中南財經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院，武漢430073）

文章基于湖北省2000—2014年的糧食產(chǎn)量、農(nóng)民人均純收入以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)資料，運用GM（1,1）模型測度農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)的多維效應(yīng)。結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)后，湖北省糧食產(chǎn)量、農(nóng)民人均純收入以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的實際值與預(yù)測值之間的負(fù)誤差越來越小，并逐步變?yōu)檎`差且正誤差越來越大，從而說明農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)的效應(yīng)是積極的。

GM（1,1）模型；農(nóng)業(yè)補貼政策；政策傳導(dǎo)；傳導(dǎo)效應(yīng)

0 引言

自2004年以來，黨和國家已連續(xù)13年將中央一號文件鎖定為三農(nóng)問題，出臺了一系列支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的政策措施，而農(nóng)業(yè)補貼政策是這些眾多農(nóng)業(yè)支持政策中的重要代表。國家期望通過以農(nóng)業(yè)補貼政策為代表的一系列支持政策的傳導(dǎo)，為糧食增產(chǎn)、農(nóng)民增收以及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長提供政策支持和制度保障。

隨著農(nóng)業(yè)補貼政策力度的逐年加大，國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于農(nóng)業(yè)補貼政策對農(nóng)業(yè)發(fā)展的貢獻或產(chǎn)生效應(yīng)的研究日益增多，并從理論上探討農(nóng)業(yè)補貼政策與農(nóng)業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系。鐘甫寧等（2008）、肖琴（2011）；王文娟（2011）、程國強（2012）、吳海濤等（2013）經(jīng)過研究均發(fā)現(xiàn)：農(nóng)業(yè)補貼政策的實施有效促進了糧食增產(chǎn)和農(nóng)民增收，進而對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有積極作用[1-5]。劉長生和簡玉峰（2005）比較分析了在WTO框架下的生產(chǎn)補貼和出口補貼兩項政策的效應(yīng)。黃季焜等（2011）經(jīng)分析后指出：農(nóng)業(yè)補貼政策對于農(nóng)戶增加收入發(fā)揮了積極作用，且不存在重大扭曲現(xiàn)象[6]。曹帥等（2012）對中國農(nóng)業(yè)補貼政策的變動趨勢及其對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響進行了探討和研究[7]。在國外，學(xué)者們對農(nóng)業(yè)補貼政策的研究則出現(xiàn)的更早。P G Jarnes（1970）、Littlet和Scott（1970）、Kym Anderson和Yujiro Hagami（1985）等學(xué)者主要探討實行農(nóng)業(yè)補貼政策的理論依據(jù)，且農(nóng)業(yè)補貼政策對于世界農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易以及相關(guān)經(jīng)濟主體的福利產(chǎn)生了重要影響。在農(nóng)業(yè)補貼的方式上，Gale等（2005）指出：應(yīng)充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)補貼資金的集聚效應(yīng)，若是分散的補貼方式則對農(nóng)民增收的作用不大[8]。OECD（2008）分析了OECD成員國的農(nóng)業(yè)政策，尤其是農(nóng)業(yè)補貼政策的實施情況[9]。Kevin C Kennedy（2008）探討和研究了多哈回合中美國棉花補貼問題的爭端及解決機制。Daniel A Sumner（2012）梳理了美國農(nóng)業(yè)補貼政策的歷史和演變發(fā)展趨勢。

通過上述學(xué)者的研究可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)補貼政策已經(jīng)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長產(chǎn)生了積極作用，但應(yīng)注意補貼的方式和重點。這些成果對于進一步發(fā)揮農(nóng)業(yè)補貼政策的效應(yīng)具有重要參考價值和借鑒意義。但我們還發(fā)現(xiàn)直接將糧食增產(chǎn)、農(nóng)民增收和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長這些經(jīng)濟指標(biāo)同時考慮在內(nèi)，以綜合測度農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)的多維效應(yīng)，在這方面學(xué)術(shù)界的研究還較為單薄?；诖耍疚耐ㄟ^運用GM（1, 1）模型，并以湖北省為例，對農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)的多維效應(yīng)進行測度，以進一步豐富和完善農(nóng)業(yè)補貼政策的相關(guān)研究。

1 數(shù)據(jù)來源與模型選擇

1.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)需要，本文數(shù)據(jù)均來源于2001—2015年的《湖北統(tǒng)計年鑒》以及《湖北農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。同時，為滿足數(shù)據(jù)的可比性和研究問題的實際需要，特以2000年為基期，對各年的農(nóng)民人均純收入以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)資料，運用價格指數(shù)進行平減處理。而糧食產(chǎn)量的數(shù)據(jù)資料不涉及價格變化的影響，故用原始數(shù)據(jù)直接進行分析研究。

1.2 分析方法

根據(jù)對相關(guān)研究文獻的梳理和學(xué)習(xí)，要考察一項政策傳導(dǎo)實施前后對有關(guān)經(jīng)濟變量產(chǎn)生的影響，學(xué)術(shù)界大都采用的是“投射—實施后”對比分析法。因此，本文在考察農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施前后對有關(guān)經(jīng)濟指標(biāo)產(chǎn)生的作用時也采用這種方法，具體做法是將農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施前后的有關(guān)指標(biāo)進行對比，以得出農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施的效應(yīng)?！巴渡洹獙嵤┖蟆睂Ρ确治龇ǖ膱D示，如圖1所示。

圖1 “投射—實施后”對比分析

“投射—實施后”對比分析法的核心思想是將政策傳導(dǎo)實施前的趨勢線Q1Q2投射到政策傳導(dǎo)實施后的某一點A1上，然后將這一點同政策傳導(dǎo)實施后的A2點進行對比，若A2點所代表的觀測值大于A1點所代表的觀測值，則說明政策傳導(dǎo)實施效應(yīng)為正，政策傳導(dǎo)實施所起的作用是積極的。由于該方法考慮到了事物的過去發(fā)展情況對事物現(xiàn)在及將來發(fā)展的“慣性”影響，因此這種方法較為符合實際，故本文在研究時主要是在這種方法的基本思想上來考察政策傳導(dǎo)實施的效應(yīng)。

1.3 模型選擇

本文在“投射—實施后”對比分析法的基礎(chǔ)上，運用灰色系統(tǒng)理論的一階一元灰色模型，即GM（1，1）模型來測度農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施的效應(yīng)?；疑到y(tǒng)理論所研究的系統(tǒng)具備這樣的特征：在這個系統(tǒng)中，選取的樣本少，因而信息較為缺乏，故形成了有些信息已知，但有些信息未知的狀況。灰色系統(tǒng)理論要做的就是利用這些已知信息來找出數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)律，從而實現(xiàn)對未來行為的有效性預(yù)測。同時，灰色系統(tǒng)理論指出：在進行預(yù)測研究時一般以3到8個數(shù)據(jù)為最佳選擇[10]。

根據(jù)一階一元灰色模型GM（1，1）的要求，本文是以農(nóng)業(yè)補貼政策的傳導(dǎo)實施作為考察對象，將農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施的重要政策目標(biāo)，如糧食增產(chǎn)、農(nóng)民增收以及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長作為衡量指標(biāo)，運用農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施前湖北省的糧食產(chǎn)量、農(nóng)民收入以及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展方面的數(shù)據(jù)資料，初步分析相關(guān)水平的發(fā)展趨勢，從而建立預(yù)測模型，在此基礎(chǔ)上，對農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施后的2005—2014年的目標(biāo)水平進行預(yù)測，最后將實際值和預(yù)測值進行對比，以得出政策傳導(dǎo)實施的效應(yīng)。

1.3 .1GM（1，1）模型的構(gòu)建

GM（1，1）模型主要適用于對時間序列變量的預(yù)測和決策。具體模型如下：

若給定原始時間序列數(shù)據(jù)數(shù)列X(0)有n個觀測值，即：

將數(shù)列X(0)經(jīng)一次累加生成后可建立GM（1，1）的一階微分方程：

其中：

求解（1）式，可得到原始序列的預(yù)測模型：

1.3 .2GM（1，1）模型的精度檢驗

模型選定后，必須通過檢驗后才能判定該模型是否合理?；疑Ｐ偷木葯z驗一般有三種方法可以選擇，分別是相對殘差大小檢驗法、后驗差檢驗法和關(guān)聯(lián)度檢驗法。而對于GM（1，1）模型多采用殘差檢驗法和后驗差檢驗法。

則絕對離差的計算公式為：

相對離差的計算公式為：

后驗差檢驗法是用方差比C和小誤差概率P進行檢驗，其計算公式為；

小誤差概率的計算公式為：

模型的精度由方差比和小誤差概率共同決定。該模型的精度一般分為四級，如表1所示。

表1 GM（1，1）模型的精度等級

模型的精度級別取小誤差概率P的級別和方差比C級別的最大值。

2 多維效應(yīng)的測度：以湖北省為例

在測度之前，首先給出湖北省2000—2004年糧食產(chǎn)量、農(nóng)民人均純收入及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)如表2所示。其中，農(nóng)民人均純收入以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)資料均是以2000年為基期，運用價格指數(shù)進行了平減處理。

表2 湖北省2000—2004年糧食產(chǎn)量、農(nóng)民人均純收入及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)

基于表2中的數(shù)據(jù)為原始序列分別建立模型，利用灰色系統(tǒng)理論建模軟件GTMS3.0，根據(jù)灰色算法可分別得到如表3所示的GM（1，1）模型。

表3 湖北省各指標(biāo)的GM（1，1）預(yù)測模型

在表3的基礎(chǔ)上，分別利用該模型進行殘差檢驗和對湖北省糧食產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)純收入、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的增長水平值擬合，其結(jié)果如表4所示。

表4 湖北省各指標(biāo)實際值與模擬值誤差比較

表4是根據(jù)殘差檢驗法，得到了糧食產(chǎn)量、農(nóng)民人均純收入、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值這三項指標(biāo)實際值與模擬值的誤差比較結(jié)果。

根據(jù)檢驗結(jié)果，得到這三項指標(biāo)的模擬值和實際值均比較接近，其中，糧食產(chǎn)量平均相對誤差為0.6699%；農(nóng)民人均純收入平均相對誤差為0.7971%；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值平均相對誤差為1.9665%。從理論上說，這些模型可以用來分析這三個指標(biāo)發(fā)展的一般趨勢。

由于選擇的是“投射—實施后”方法，農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施的主要目標(biāo)是糧食增產(chǎn)、農(nóng)民增收以及促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。在政策傳導(dǎo)實施前，按照考察指標(biāo)水平的發(fā)展趨勢使用GM（1，1）模型預(yù)測未來幾年的數(shù)據(jù)，相當(dāng)于將按政策傳導(dǎo)實施前該發(fā)展趨勢投射到政策傳導(dǎo)實施后的時間段上某些點上，再將政策傳導(dǎo)實施后的實際數(shù)據(jù)與預(yù)測未傳導(dǎo)實施政策的預(yù)測數(shù)據(jù)進行比較，即可得出政策傳導(dǎo)實施的效應(yīng)。模型預(yù)測結(jié)果如下頁表5所示。

3 結(jié)果分析

灰色系統(tǒng)理論模型預(yù)測是依據(jù)過去的以及現(xiàn)在的數(shù)據(jù)，使未來的數(shù)據(jù)有相同的發(fā)展趨勢。在沒有新的作用力（如政策的傳導(dǎo)實施）推動的情況下，數(shù)據(jù)上下波動的幅度也不會有太大的偏差，預(yù)測值與實際值是基本接近的，此時的預(yù)測值剛好是政策沒有傳導(dǎo)實施前的投影；當(dāng)有作用力進入（如政策的傳導(dǎo)實施），使用GM（1，1）模型的預(yù)測值（投影）與政策傳導(dǎo)實施后的實際值之間的差異，正好是本文要研究的政策傳導(dǎo)實施的效應(yīng)。

由表5的結(jié)果可看出：2004年前后，各項指標(biāo)的實際值與預(yù)測值之間的絕對誤差和相對誤差均發(fā)生了較大的偏差。具體來看，糧食總產(chǎn)量的實際值與預(yù)測值的絕對誤差和相對誤差由2004年前的負(fù)誤差變?yōu)?004年后的正誤差；農(nóng)民人均純收入的實際值與預(yù)測值的絕對誤差和相對誤差由2004年前的較大負(fù)誤差先變?yōu)?004年后的較小負(fù)誤差，并在2009年實現(xiàn)了正誤差，之后正誤差呈擴大趨勢；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的實際值與預(yù)測值的絕對誤差和相對誤差的變化也呈現(xiàn)出由2004年之前的較大負(fù)誤差先變?yōu)?004年后的較小負(fù)誤差，并在2007年實現(xiàn)了正誤差，之后正誤差也呈擴大趨勢。

以上這些結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施后，大大提高了糧食產(chǎn)量、農(nóng)民人均純收入以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的實際值，使得這三項指標(biāo)的實際值與預(yù)測值之間的負(fù)誤差越來越小，并逐步變?yōu)檎`差且正誤差越來越大。這些變化特征與2004年開始全面實行農(nóng)業(yè)補貼政策的時間段是吻合的，也說明了農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施的效應(yīng)是積極的，表明農(nóng)業(yè)補貼政策的傳導(dǎo)實施是有利于糧食產(chǎn)量的增加、農(nóng)民人均純收入的提高以及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長。

在這里需要說明的是：由于我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展是受多種因素影響的，糧食增產(chǎn)、農(nóng)民增收以及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長與農(nóng)業(yè)補貼政策的傳導(dǎo)實施關(guān)系密切，但也與其他農(nóng)業(yè)支持政策、法律、規(guī)章制度有關(guān)，同時還離不開國內(nèi)外經(jīng)濟環(huán)境的影響，而對模型的計算和具體項目數(shù)據(jù)統(tǒng)計也不可避免地會產(chǎn)生一定的系統(tǒng)誤差。因此，利用GM（1，1）模型測度農(nóng)業(yè)補貼政策的傳導(dǎo)實施對糧食增產(chǎn)、農(nóng)民增收以及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的效應(yīng)只能是一個定量化的描述，證明農(nóng)業(yè)補貼政策的傳導(dǎo)實施的確產(chǎn)生了一定的積極效應(yīng)。

同時，盡管農(nóng)業(yè)補貼政策的傳導(dǎo)實施，取得了一定的積極效應(yīng)，但仍然有一些不足之處，主要表現(xiàn)在：一是農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施的效應(yīng)，往往需要一段時間才能顯現(xiàn)出來，在本例中農(nóng)業(yè)補貼政策的傳導(dǎo)實施對農(nóng)民人均純收入提高以及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長效應(yīng)的顯現(xiàn)，均是經(jīng)過幾年之后才實現(xiàn)的；二是農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施的效應(yīng)因具體項目的不同而有所不同。具體來說，農(nóng)業(yè)補貼政策的傳導(dǎo)實施在促進糧食產(chǎn)量增加方面的效應(yīng)更為顯著，這也成為湖北省糧食產(chǎn)量實現(xiàn)連年增長的重要原因；農(nóng)業(yè)補貼政策的傳導(dǎo)實施在促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長方面的效應(yīng)次之；而在促進農(nóng)民人均純收入增加方面的效應(yīng)相對較差。

表5 湖北省GM（1，1）最終預(yù)測結(jié)果

4 對策建議

（1）進一步加大農(nóng)業(yè)補貼政策力度。盡管我國逐年加大了農(nóng)業(yè)補貼政策力度，但由于我國農(nóng)業(yè)人口基數(shù)過于龐大，使得總額較大的農(nóng)業(yè)補貼資金分配到每個農(nóng)戶手里，就變成了幾百元甚至是幾十元的支農(nóng)資金，而這對于日益增長的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本來說，顯然是微不足道的，因而激發(fā)農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的效應(yīng)并不是十分明顯。因此，需要政府及有關(guān)管理部門進一步加大農(nóng)業(yè)補貼政策力度，增加農(nóng)業(yè)補貼資金總量，以對農(nóng)民形成強有力的政策吸引，為確保農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施效應(yīng)的提高奠定基礎(chǔ)。

（2）加強涉農(nóng)部門間的協(xié)調(diào)配合。前文分析表明，農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施的效應(yīng)，往往需要一段時間，甚至較長時間才能顯現(xiàn)出來。這一狀況出現(xiàn)的重要原因與在農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施過程中，各涉農(nóng)部門之間缺乏協(xié)調(diào)配合有關(guān)。為此，在農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施過程中，必須注重各涉農(nóng)部門之間的協(xié)調(diào)配合，可以委托農(nóng)業(yè)部門牽頭，將水利部門、財政部門、國土資源部門等部門召集起來，共同商議利用好農(nóng)業(yè)補貼政策的方法和策略，努力發(fā)揮農(nóng)業(yè)補貼政策對政策作用對象的幫扶帶動作用，有效提升農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施的效應(yīng)。

（3）多措并舉及時反饋農(nóng)民意見。農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施效應(yīng)的發(fā)揮具有一定的時滯性，其主要原因也包括管理部門對農(nóng)民關(guān)于農(nóng)業(yè)補貼政策的制定以及傳導(dǎo)的意見反饋不及時，從而也影響了農(nóng)業(yè)補貼政策的傳導(dǎo)實施。因此，為使農(nóng)業(yè)補貼政策的傳導(dǎo)實施順利運行，應(yīng)采取多種措施及時反饋農(nóng)民的意見，包括指派專人到村進行定時定點反饋；通過E-mail、QQ等網(wǎng)絡(luò)方式，隨時進行反饋；召開村民大會進行現(xiàn)場反饋等多種措施，努力完善反饋機制，縮短農(nóng)業(yè)補貼政策傳導(dǎo)實施產(chǎn)生效應(yīng)的時滯。

[1]鐘甫寧.農(nóng)民角色分化與農(nóng)業(yè)補貼政策的收入分配效應(yīng)[J].管理世界，2008，(5).

[2]肖琴.農(nóng)業(yè)補貼政策的有效性研究及其政策改革分析——基于順序logistic模型的分析[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2011，(3).

[3]王文娟.新形勢下我國農(nóng)業(yè)補貼政策的思考[J].中國行政管理，2011，(7).

[4]程國強.中國工業(yè)化中期階段的農(nóng)業(yè)補貼制度與政策選擇[J].管理世界，2012，(1).

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[6]黃季焜等.糧食直補和農(nóng)資綜合補貼對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2011，(1).

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（責(zé)任編輯/浩天）

F328

A

1002-6487（2017）11-0133-04

湖北省教育廳人文社科研究項目（17Q093）；湖北省社會科學(xué)基金資助項目（2016014）

張躍強（1982—），男，湖北武漢人，博士，講師，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟。陳池波（1961—），男，湖北監(jiān)利人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟。蘇永偉（1983—），女，湖北武漢人，博士研究生，研究方向：農(nóng)戶經(jīng)濟。