閔 銳 胡卓輝

(1. 中南民族大學 經(jīng)濟學院/湖北全面小康研究院,湖北 武漢 430074;2. 中南林業(yè)科技大學 商學院,湖南 長沙 410004)

一、問題與文獻

國以民為本,民以食為天,糧食安全是我國安全穩(wěn)定與經(jīng)濟發(fā)展的基礎和保障[1-2]。2022年中央農(nóng)村工作會議強調(diào),“保障糧食和重要農(nóng)產(chǎn)品穩(wěn)定安全供給始終是建設農(nóng)業(yè)強國的頭等大事”,并提出“實施新一輪千億斤糧食產(chǎn)能提升行動”。糧食增產(chǎn)主要源自全要素生產(chǎn)率(TFP)提高和要素投入增加[3-4],但隨著資源約束和環(huán)境規(guī)制趨緊,依靠增加要素投入實現(xiàn)糧食增產(chǎn)的路子難以為繼,提升糧食TFP是高質(zhì)量發(fā)展視域下糧食安全保障的必然選擇。糧食直接補貼作為政府支持糧食生產(chǎn)、促進農(nóng)民增收的主要手段之一,是影響糧食TFP最直接、最重要的政策因素[5]。隨著WTO規(guī)則約束趨緊,與投入品掛鉤的“黃箱”補貼政策空間縮小,糧食支持保護政策逐步向不與生產(chǎn)掛鉤的“綠箱”補貼轉(zhuǎn)變[6],糧食直接補貼對糧食TFP增長的作用愈發(fā)重要。水稻是我國最重要的口糧品種,2022年其產(chǎn)量占全國糧食總產(chǎn)量30.4%,承擔著“谷物基本自給,口糧絕對安全”的主要責任。深入探討糧食直接補貼對水稻TFP的促進作用,對優(yōu)化和制定差異化和有效性的糧食直接補貼政策,促進千億斤糧食產(chǎn)能提升和保障國家糧食安全具有重要意義。

目前,關于糧食直接補貼對糧食生產(chǎn)影響的研究較為豐富。從糧食直接補貼的設計機制來看,當前糧食直接補貼只與第二輪承包地面積掛鉤,而與包括耕地在內(nèi)的實際生產(chǎn)要素脫鉤[5],不會對糧食生產(chǎn)造成直接影響[7]。同時,糧食直接補貼金額力度較小,對生產(chǎn)主體擴大生產(chǎn)的激勵不足[8],當補貼收益與生產(chǎn)收益之和小于生產(chǎn)成本,或者小于單純補貼收益時,生產(chǎn)主體會選擇僅領取補貼但轉(zhuǎn)向其他生產(chǎn)活動[9]。故部分研究認為糧食直接補貼作為一種純收入性補貼,不會影響糧食生產(chǎn)。從糧食直接補貼的影響機制及其效應來看,由于糧食直接補貼與生產(chǎn)脫鉤,屬典型無風險收入,一定程度上可緩解農(nóng)戶流動性約束,尤其對于收入和資產(chǎn)較低的農(nóng)戶而言更為明顯[10]。除此之外,糧食直接補貼通過增加農(nóng)戶收入,改變農(nóng)戶生產(chǎn)資源稟賦,進而影響其風險偏好,農(nóng)戶會基于理性調(diào)整其投資行為[11]。與農(nóng)機補貼等掛鉤補貼相比,農(nóng)戶擁有糧食直接補貼的資金支配權[12]。一方面有利于推動耕地向規(guī)模農(nóng)戶流轉(zhuǎn),促進規(guī)模經(jīng)營[13];另一方面,能夠為種糧農(nóng)戶的多元化經(jīng)營決策提供資金支持,促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)多元化。在糧食直接補貼對糧食不同品種TFP影響的研究方面,有學者認為,糧食直接補貼促進了稻谷、玉米TFP增長,但對小麥影響并不顯著[5]。

已有研究從不同視角,依據(jù)不同理論基礎和實證方法等,對糧食直接補貼的生產(chǎn)率效應進行了探討,但仍存在進一步拓展研究空間。首先,已有研究大多圍繞大農(nóng)業(yè)或者糧食整體,部分研究對大豆、小麥等特定品種展開研究,但對水稻這一關鍵的口糧品種關注不足,可能會存在產(chǎn)生政策誤判的風險。其次,既有研究主要使用微觀數(shù)據(jù),通過分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體行為,解釋不同類型補貼政策對糧食TFP的影響作用及機制,但個體農(nóng)戶的技術采納和技術效率提高并不意味著地區(qū)整體水平的絕對提升。相反,從宏觀層面來看,水稻TFP增長更多依賴于技術推廣和技術效率提高,使用宏觀數(shù)據(jù)更能直觀判斷糧食直接補貼對水稻TFP的實質(zhì)影響。有鑒于此,使用我國2006-2020年23個主要水稻生產(chǎn)省份的面板數(shù)據(jù),在利用SBM-Malmquist方法測算水稻TFP的基礎上,運用面板分位數(shù)模型進行回歸估計,探究糧食直接補貼的水稻TFP效應及其時空異質(zhì)性,可以為深入評價與優(yōu)化糧食直接補貼政策,促進糧食安全及其高質(zhì)量發(fā)展提供實證參考和決策依據(jù)。

二、理論分析

一般認為,糧食直接補貼可提高農(nóng)戶的無風險收益且改變農(nóng)戶的風險偏好,為提高其采納新技術、進行長期投資和優(yōu)化要素配置的能力,從而促進糧食生產(chǎn)效率的提升[5]。然而,從宏觀角度來看,由于無效土地流轉(zhuǎn)、城鄉(xiāng)二元結(jié)構下收入差距等現(xiàn)象的存在,糧食直接補貼對區(qū)域內(nèi)平均糧食生產(chǎn)效率的影響并不一定是積極正向的[14]。目前,中國糧食生產(chǎn)仍然存在規(guī)模報酬不變的特征[15]。本文從技術進步和技術效率兩個視角來分析糧食直接補貼對水稻TFP的影響:一方面,技術進步意味著生產(chǎn)可能性邊界的拓展,是理論最大產(chǎn)出的增加,一定程度上度量了該地區(qū)糧食生產(chǎn)技術擴散程度,即一個地區(qū)能夠有效采用新技術的農(nóng)戶比例;另一方面,技術效率度量了生產(chǎn)實際與生產(chǎn)可能性邊界(即實際產(chǎn)出與理論最大產(chǎn)出)的距離,反映了特定地區(qū)糧食生產(chǎn)過程中投入產(chǎn)出效率和經(jīng)營管理的平均水平。

在技術進步方面,糧食直接補貼通過增強糧農(nóng)技術采納能力和意愿,推動水稻生產(chǎn)技術擴散,從而促進水稻TFP提高。具體來看,糧食直接補貼提高了糧農(nóng)的收入,為農(nóng)戶采納新技術提供資金支持,拓寬了糧農(nóng)技術選擇邊界[16]。此外,水稻生產(chǎn)受自然環(huán)境的直接影響,土壤和降雨的微小差異可能給產(chǎn)出帶來巨大影響,采取新技術的風險較大,故糧農(nóng)對是否采納新技術通常持審慎態(tài)度。糧食直接補貼通過提供兜底收入增強了糧農(nóng)的抗風險能力,一定程度上可緩解糧農(nóng)出于風險規(guī)避需要而對新型技術產(chǎn)生的抗拒心理,增強糧農(nóng)對新型生產(chǎn)技術的采納意愿,為新技術推廣提供良好的社會環(huán)境。依靠以上兩種路徑的共同作用,糧食直接補貼有利于推動技術擴散,促進技術進步。

在技術效率方面,由于糧農(nóng)擁有直接補貼的完全支配權,糧食直接補貼對水稻TFP的影響取決于糧農(nóng)的要素投入相對狀況,在當前生產(chǎn)條件下,中國糧食直接補貼可能會阻礙技術效率提高。一方面,糧食直接補貼通過增加糧農(nóng)的無風險收益,增強其增加要素投入的能力,可能引起要素投入過量進而產(chǎn)生效率損失。從實際情況來看,中國水稻生產(chǎn)領域存在較為嚴重的要素投入過量現(xiàn)象,諸如農(nóng)藥、化肥等。因此而造成地力下降和農(nóng)業(yè)面源污染后,糧農(nóng)不得不通過繼續(xù)增加要素投入以增加產(chǎn)量,進而造成技術效率進一步損失。綜合以上分析可以發(fā)現(xiàn),直接補貼雖能促進水稻技術進步,但現(xiàn)階段對其生產(chǎn)技術效率具有不利影響。據(jù)此,直接補貼的水稻TFP效應由技術進步與技術效率改善兩條路徑共同決定,故直接補貼對水稻TFP的影響具有不確定性。

三、研究設計

(一)變量選取與指標處理

1.被解釋變量——水稻生產(chǎn)TFP。測量TFP需要設置投入產(chǎn)出變量,本文選取畝均稻谷產(chǎn)量作為產(chǎn)出變量,畝均勞動時長作為勞動投入的代理變量,畝均直接費用和間接費用作為資本投入的代理變量。以2006年為基期,使用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)對直接費用和間接費用平減?；谝陨贤度氘a(chǎn)出變量,運用超效率SBM-Malmquist模型測算水稻TFP指數(shù),并以其結(jié)果作為被解釋變量。

2.核心解釋變量。以糧食直接補貼作為核心解釋變量。雖然在政策設計時,僅有糧食直接補貼按照第二輪承包地面積發(fā)放,屬于脫鉤補貼,但在實際執(zhí)行過程中,良種補貼和農(nóng)資綜合補貼同樣依據(jù)第二輪承包地面積發(fā)放,因此本文將良種補貼和農(nóng)資綜合補貼同樣納入糧食直接補貼范疇。由于沒有針對水稻生產(chǎn)直接補貼的宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù),使用系數(shù)剝離法又可能產(chǎn)生較大的偏誤,故使用各省糧食直接補貼總額除以農(nóng)作物播種總面積得到畝均糧食直接補貼,并以2006年為基期,使用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)進行平減。

3.控制變量。參考已有研究,將4個控制變量納入實證分析。一是經(jīng)濟發(fā)展水平。經(jīng)濟發(fā)展是影響水稻TFP的重要因素,選取以2006年為基期平減的地區(qū)人均GDP表征地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平。二是勞動力素質(zhì)。在糧食生產(chǎn)經(jīng)營中,農(nóng)業(yè)勞動力素質(zhì)對其生產(chǎn)經(jīng)營決策和技術采納具有直接影響,使用鄉(xiāng)村人口受教育程度測算農(nóng)業(yè)勞動力素質(zhì)水平。三是種稻凈收益。凈收益是影響農(nóng)戶是否采用新技術的重要因素[17],本文使用畝均水稻凈利潤表征種稻凈收益。四是自然災害。水稻生產(chǎn)與自然環(huán)境密切相關,極端氣候?qū)е碌淖匀粸暮苯佑绊懠Z食生產(chǎn)[18],選取受災率表征自然災害。

(二)研究方法

1.超效率SBM-Malmquist指數(shù)模型。TFP的測算方法主要分為以隨機前沿分析(SFA)為代表的參數(shù)法和以數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)為代表的非參數(shù)法。相較參數(shù)法,DEA等非參數(shù)法無需預設生產(chǎn)函數(shù)形式,故不易出現(xiàn)模型設定偏誤。在具體方法選擇上,考慮到CCR、BBC模型存在未考慮“松弛”影響,可能導致測量偏誤,傳統(tǒng)SBM模型雖然克服了這一問題,但存在多個決策單位為1的情況。為進一步區(qū)分有效決策單元,筆者參考徐偉等的做法[19],使用超效率SBM-Malmquist指數(shù)模型測算中國的水稻TFP。

2.面板分位數(shù)回歸。分位數(shù)回歸是用被解釋變量的不同分位點數(shù)據(jù)建模,與均值回歸相比,分位數(shù)回歸放寬了對被解釋變量分布假設的限制,應用范圍更廣,能更全面刻畫條件分布的特征,挖掘更豐富的信息。由于本文使用的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù),因而采用面板數(shù)據(jù)分位數(shù)模型進行回歸分析。傳統(tǒng)的面板分位數(shù)模型的個體效應項將隨機擾動項分解成不同的部分,難以解釋各分位數(shù)上的估計結(jié)果。對此Powell提出不可加固定效應面板分位數(shù)模型(QRPD)[20],將面板分位數(shù)估計引入工具變量框架中,使隨機擾動項中包含固定效應,保證了隨機擾動項的不可分割性。故相對于傳統(tǒng)面板分位數(shù)模型,QRPD模型的優(yōu)勢在于估計系數(shù)更準,估計結(jié)果也更加穩(wěn)健。面板分位數(shù)函數(shù)模型設置如下:

QTFPit=θ(τ)SUBit+β(τ)Xit

(1)

其中,τ為相應分位數(shù);QTFPit表示相應分位數(shù)下的水稻TFP;SUBit表示相應分位數(shù)下的糧食直接補貼;Xit表示系列控制變量。參照葉金珍和安虎森的做法[21],選擇自適應蒙特卡洛方法估計QRPD模型。

(三)數(shù)據(jù)來源

使用2006-2020年23個水稻生產(chǎn)省份的面板數(shù)據(jù)。由于糧食直接補貼無公開的統(tǒng)計數(shù)據(jù),通過各省財政廳公開資料、《中國財政統(tǒng)計年鑒》和相關政府部門調(diào)研等途徑采集并整理,其中個別年份存在數(shù)據(jù)缺失,使用同類均值插補法進行處理。畝均水稻凈利潤、畝均勞動總時長、畝均水稻生產(chǎn)直接和間接費用、畝均產(chǎn)量等數(shù)據(jù)來自歷年《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。水稻播種面積、農(nóng)作物播種面積、受災面積和農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者價格指數(shù)來自歷年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。各地區(qū)鄉(xiāng)村受教育程度的人口數(shù)據(jù)來自歷年《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》,CPI數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。

四、實證分析

(一)水稻TFP測度

圖1報告了2007-2020年我國水稻TFP及其分解指數(shù)累積年際變化趨勢?？傮w而言,中國水稻TFP、技術效率和技術進步指數(shù)均呈增長態(tài)勢,水稻TFP增長主要來自技術進步。具體來看,觀察期內(nèi),水稻技術效率和技術進步變化趨勢均可分為兩個階段。水稻技術效率指數(shù)方面,第一階段(2007-2011年)為低水平波動階段,水稻技術效率累積值較低,基本在1.1上下波動;第二階段(2011-2020年)為高水平波動階段,2012年水稻技術效率大幅提高,雖然出現(xiàn)技術退步,但高于第一階段最高水平。水稻生產(chǎn)技術進步方面,第一階段(2007-2013年)為退化期,此階段水稻生產(chǎn)技術進步指數(shù)波動下降,從2007年的1.083降至2013年0.954;第二階段 (2013-2020年) 為增長期,水稻生產(chǎn)技術進步指數(shù)快速增長,至此觀察期期末已增長至1.246。

圖1 2007-2020年中國水稻TFP變化

(二)基準回歸模型

參考已有研究[22],選取20%、40%、60%和80%作為分位點,將水稻TFP劃分為5個分位水平。各一分位點表示被解釋變量數(shù)值低于該分位點樣本數(shù)占總體的比例,當分位點為100%時,使用所有樣本進行回歸。

表1報告了面板分位數(shù)回歸結(jié)果。整體來看,糧食直接補貼對水稻TFP有較顯著的負向作用,與同類研究結(jié)果相似[23]?？赡艿脑蚴?糧食直接補貼激勵生產(chǎn)者增加生產(chǎn)中的資本投入,如化肥、農(nóng)業(yè)機械投入等,但產(chǎn)量的增長低于資本投入,要素投入過量對水稻TFP產(chǎn)生負面影響。糧食直接補貼在各分位點均對水稻TFP有負面影響,但僅在40%的分位點上具有顯著性,且影響系數(shù)較小?？赡艿脑蚴?水稻TFP較低的地區(qū)市場競爭缺乏比較優(yōu)勢,加大水稻要素投入收益較低,補貼資金較少投入水稻生產(chǎn);而水稻TFP較高地區(qū)生產(chǎn)者,糧食直接補貼金額較低,無法直接激勵生產(chǎn)主體。

表1 基準回歸結(jié)果

考慮到政策從實施到發(fā)揮作用具有一定滯后性,且政策效果會受到宏觀環(huán)境的影響,為避免造成政策效果錯誤評估,本文分“十一五”“十二五”和“十三五”三個時期分析糧食直接補貼實施效果的動態(tài)變化。表1列(6)至列(8)結(jié)果顯示,糧食直接補貼對水稻TFP的影響在不同時期存在較大差異。其中,“十一五”和“十二五”期間,糧食直接補貼對水稻TFP有負向影響,且“十二五”時期大于“十一五”時期。而 “十三五”時期,糧食直接補貼對水稻TFP的影響系數(shù)由負轉(zhuǎn)正,這一改變表明糧食直接補貼能夠促進我國水稻TFP的提高。引起改變的原因,可能是2015年開始實行的三項補貼改革,同時糧食補貼向規(guī)模農(nóng)戶傾斜促進了農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營,推動了水稻生產(chǎn)TFP提高;此外,“十三五”時期水稻生產(chǎn)技術的迅速發(fā)展和應用也促進水稻生產(chǎn)發(fā)展[24]。

(三)機制檢驗

規(guī)模報酬不變假定下,TFP可以分為技術進步和技術效率。為進一步探討直接補貼對水稻TFP的影響,將被解釋變量替換為技術進步、技術效率進行回歸,結(jié)果見表2。

表2 機制分析結(jié)果

表2列(1)結(jié)果顯示,直接補貼對水稻生產(chǎn)技術進步指數(shù)的影響系數(shù)雖然很小,但在1%的統(tǒng)計水平顯著為正,說明糧食直接補貼一定程度上促進了水稻生產(chǎn)的技術進步。列(2)結(jié)果顯示,糧食直接補貼對水稻生產(chǎn)技術效率指數(shù)的影響系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平顯著為負,表明直接補貼會拉大水稻生產(chǎn)實際投入產(chǎn)出效率與理論最大投入產(chǎn)出效率的距離?？赡艿脑蚴羌Z食直接補貼與土地承包權掛鉤,抑制部分農(nóng)民轉(zhuǎn)出土地的意愿,未能促進土地流轉(zhuǎn),不利于水稻生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)?；?同時,由于城鄉(xiāng)收入差距擴大,青壯年勞動力向城鎮(zhèn)和非農(nóng)產(chǎn)業(yè)流動,農(nóng)村老齡化加劇,而糧食直接補貼金額較小,對部分勞動力激勵作用有限。

(四)穩(wěn)健性檢驗

為進一步檢驗前文的估計結(jié)果,采用替換被解釋變量、使用核心解釋變量滯后項和處理內(nèi)生性的方法進行穩(wěn)健性檢驗,結(jié)果見表3。

(1)替換被解釋變量。使用CCR指數(shù)模型測算的水稻TFP替代被解釋變量,結(jié)果顯示,直接補貼對水稻TFP的影響系數(shù)仍然在1%的統(tǒng)計水平上顯著為負,與基準回歸結(jié)果一致,表明結(jié)果具有穩(wěn)健性。

(2)替換核心解釋變量。將核心解釋變量替換為直接補貼的一階滯后項,回歸結(jié)果仍然在1%的統(tǒng)計水平顯著為負,與基準回歸基本一致,表明結(jié)果具有穩(wěn)健性。

(3)內(nèi)生性問題。使用面板分位數(shù)回歸模型進行研究,容易產(chǎn)生內(nèi)生性問題,為此引入水稻TFP的一階滯后項作為工具變量對內(nèi)生性問題進行處理。因水稻TFP一階滯后項是固定的,與當期直接補貼等因素沒有直接關系,故具有外生性;水稻TFP一定程度也能反映地區(qū)水稻生產(chǎn)競爭力,對當期的技術采納和生產(chǎn)投入可能產(chǎn)生影響,進而影響當期生產(chǎn)效率。基于工具變量的面板分位數(shù)回歸結(jié)果顯示,直接補貼對水稻TFP的影響依舊為負,表明結(jié)果具有穩(wěn)健性。

(五)異質(zhì)性檢驗

我國幅員遼闊,不同區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展水平和政策環(huán)境存在較大差異,忽略這一差異可能導致估計結(jié)果有偏。直接補貼對水稻TFP的影響主要通過收入效應實現(xiàn),而不同經(jīng)濟發(fā)展水平下,補貼通過收入效應對糧農(nóng)的激勵作用也存在明顯差異。因此,從經(jīng)濟發(fā)展水平視角分析直接補貼對水稻TFP影響的異質(zhì)性,回歸結(jié)果見表4:東部、西部地區(qū)糧食直接補貼對水稻TFP影響系數(shù)顯著為負;中部地區(qū)不顯著;東北地區(qū)影響系數(shù)顯著為正?？赡艿脑蚴?東北地區(qū)土地肥沃,且水稻生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)?；捷^高,一批規(guī)模經(jīng)營主體水稻生產(chǎn)技術效率提升較快,技術采納和應有的意愿和能力較強。相較而言,中東部和西部地區(qū)由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構和自然資源稟賦限制,水稻生產(chǎn)比較優(yōu)勢較弱,糧農(nóng)傾向?qū)⒀a貼資金投入收益更高的產(chǎn)業(yè)。如東、中部地區(qū)將傳統(tǒng)單一水稻生產(chǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)榈疚r共養(yǎng)、稻魚共養(yǎng)等混合種養(yǎng)模式,以獲取更高收益;但由于養(yǎng)殖產(chǎn)品利潤更高,農(nóng)戶更愿意優(yōu)先增加養(yǎng)殖產(chǎn)品投入,改進養(yǎng)殖生產(chǎn)技術,不利于水稻TFP提高。

表4 不同經(jīng)濟發(fā)展水平異質(zhì)性分析結(jié)果

五、結(jié)論與啟示

研究結(jié)果顯示:觀察期內(nèi),我國水稻TFP先降后升,整體呈增長趨勢,且技術進步的作用愈發(fā)凸顯;直接補貼在各分位點均對水稻TFP具有負面影響,不利于水稻TFP的提高;分時期來看,直接補貼對水稻TFP的影響呈“U”型態(tài)勢,“十二五”時期負面影響最大,進入到“十三五”時期,直接補貼對水稻TFP轉(zhuǎn)為正面影響;從水稻TFP構成要素來看,直接補貼對水稻生產(chǎn)技術進步具有正面影響,但也會阻礙水稻生產(chǎn)技術效率提高;分區(qū)域異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),直接補貼對東北地區(qū)水稻TFP有正面影響。

政策啟示:一是加大水稻生產(chǎn)技術發(fā)展和推廣力度,通過技術進步驅(qū)動水稻TFP和市場競爭力提高。水稻生產(chǎn)受市場和自然條件雙重約束,如今水稻單位面積產(chǎn)量已較穩(wěn)定飽和,在耕地資源、水資源日趨緊張的情況下,依靠水稻生產(chǎn)技術進步是提高中國水稻生產(chǎn)能力和競爭力的關鍵。二是雖然整個研究期內(nèi)糧食直接補貼對水稻TFP具有負面影響,但因其在技術效率改善方面受限所致,加之直接補貼能夠促進水稻技術進步仍有潛力可挖掘,故需在繼續(xù)保持對農(nóng)民進行糧食直接補貼的基礎上,適度提高糧食直接補貼強度。三是東北地區(qū)是我國水稻主要生產(chǎn)區(qū)域,且直接補貼對東北地區(qū)水稻TFP提高具有促進作用,故中央相關轉(zhuǎn)移支付應該適當傾斜,增強東北地區(qū)直接補貼力度。