財(cái)政支農(nóng)對糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量的影響實(shí)證分析

王曉敏

摘 要 基于13個糧食主產(chǎn)區(qū)2007—2016年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用雙對數(shù)C-D函數(shù)探究財(cái)政支農(nóng)對糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量的影響，并根據(jù)農(nóng)業(yè)優(yōu)勢指數(shù)的大小將13個糧食主產(chǎn)區(qū)分為兩組進(jìn)行分組回歸分析。結(jié)果顯示：在13個糧食主產(chǎn)區(qū)中，受災(zāi)面積、糧食作物播種面積、有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)林水事務(wù)支出均對糧食產(chǎn)量有顯著影響。但在農(nóng)業(yè)優(yōu)勢指數(shù)大的地區(qū)，化肥施用量沒有通過顯著性檢驗(yàn)；在農(nóng)業(yè)優(yōu)勢指數(shù)小的地區(qū)，農(nóng)林水事務(wù)支出沒有通過顯著性檢驗(yàn)。

關(guān)鍵詞 財(cái)政支農(nóng)；糧食主產(chǎn)區(qū)；糧食產(chǎn)量；農(nóng)業(yè)優(yōu)勢指數(shù)

中圖分類號：F320 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2018.25.016

民以食為天，保障糧食安全一直以來都是我國面臨的重大難題。在保障糧食安全外部環(huán)境不容樂觀的背景下，實(shí)現(xiàn)糧食自給自足更是重中之重。自2002年農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼試點(diǎn)以來，中央和地方政府進(jìn)行稅費(fèi)革新，財(cái)政支農(nóng)規(guī)模逐年增加，中央先后出臺了減免農(nóng)業(yè)稅，實(shí)施糧農(nóng)直補(bǔ)、良種補(bǔ)貼、農(nóng)機(jī)具購置補(bǔ)貼、農(nóng)資增支綜合直補(bǔ)及最低收購價(jià)等一系列扶持政策。在一系列扶持政策出臺后，我國糧食總產(chǎn)量在 2004—2007年連續(xù) 4年增產(chǎn)，相關(guān)學(xué)者也對此做出了解釋，確認(rèn)糧食補(bǔ)助對糧食產(chǎn)量有正向影響[1-2]。2007 年起國家調(diào)整了財(cái)政支農(nóng)支出統(tǒng)計(jì)口徑，統(tǒng)一用農(nóng)林水事務(wù)支出代表，內(nèi)容包括農(nóng)業(yè)支出、林業(yè)支出、水利支出、扶貧支出、農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)支出等。在財(cái)政支農(nóng)政策范圍不斷擴(kuò)大、力度不斷加大的今天，財(cái)政支農(nóng)對糧食產(chǎn)量的影響是否顯著，在不同糧食主產(chǎn)區(qū)之間財(cái)政支農(nóng)對糧食產(chǎn)量的影響是否會有所不同，這是本文的議題。

1 文獻(xiàn)綜述

目前，國內(nèi)學(xué)者對財(cái)政支農(nóng)的研究主要集中在財(cái)政支農(nóng)對農(nóng)民收入與消費(fèi)的影響、財(cái)政支農(nóng)的效率評價(jià)及財(cái)政支農(nóng)中各項(xiàng)具體補(bǔ)貼政策對糧食產(chǎn)量的影響。羅東、矯?。?014）研究指出，從長期來看，國家財(cái)政支農(nóng)支出對農(nóng)村居民收入有著顯著影響，財(cái)政支農(nóng)資金的各組成部分對農(nóng)村居民收入影響的排序依次為四項(xiàng)補(bǔ)貼、支援農(nóng)村生產(chǎn)支出和各項(xiàng)農(nóng)業(yè)事業(yè)費(fèi)、農(nóng)村社會事業(yè)發(fā)展支出、農(nóng)產(chǎn)品儲備費(fèi)用和利息等支出[3]。王謙、李超、侯建國（2017）認(rèn)為，財(cái)政支農(nóng)支出對農(nóng)村居民消費(fèi)存在顯著的影響效應(yīng)；財(cái)政支農(nóng)支出對農(nóng)村居民消費(fèi)的影響方向存在區(qū)域差異，東部沿海地區(qū)財(cái)政支農(nóng)支出對農(nóng)村居民消費(fèi)具有“擠入效應(yīng)”（浙江省除外），中西部地區(qū)財(cái)政支農(nóng)支出對農(nóng)村居民消費(fèi)產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”的?。ㄊ校┮嘤跂|部沿海地區(qū)[4]。厲偉、姜玲和華堅(jiān)（2014）運(yùn)用三階DEA模型對我國大陸地區(qū)26個?。▍^(qū)） 2007—2011 年的財(cái)政支農(nóng)效率進(jìn)行分析，結(jié)果表明，外部環(huán)境中的農(nóng)村勞動力文化素質(zhì)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是提高財(cái)政支農(nóng)效率的有利因素，而農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施狀況對財(cái)政支農(nóng)效率提升具有反向作用[5]。劉鵬凌、李乾、欒敬東（2015）基于改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)度（T型關(guān)聯(lián)度）分析指出，四項(xiàng)糧食補(bǔ)貼政策可以有效促進(jìn)糧食產(chǎn)量的增加，其中良種補(bǔ)貼與糧食產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度最強(qiáng)，其余依次為農(nóng)機(jī)購置補(bǔ)貼、農(nóng)資綜合補(bǔ)貼、糧食直接補(bǔ)貼[6]。李乾（2017）基于中國省際面板數(shù)據(jù)研究，認(rèn)為糧食作物良種補(bǔ)貼政策對我國糧食增產(chǎn)的貢獻(xiàn)率為23.70%，且非糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食作物良種補(bǔ)貼政策效果遠(yuǎn)優(yōu)于糧食主產(chǎn)區(qū)[7]。

關(guān)于財(cái)政支農(nóng)對糧食產(chǎn)出影響的研究報(bào)道尚不多見。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，基于2007—2016年我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)的面板數(shù)據(jù)，著重研究財(cái)政支農(nóng)規(guī)模對主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量的影響，并探究在農(nóng)業(yè)對經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)能力不同的省份，財(cái)政支農(nóng)對糧食產(chǎn)量的影響是否有所差異。

2 財(cái)政支農(nóng)對糧食產(chǎn)量影響的實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)來源及分析

本文選取我國的13個糧食主產(chǎn)區(qū)作為樣本，即河北省、遼寧省、山東省、吉林省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、江西省、湖南省、四川省、河南省、湖北省、江蘇省、安徽省、黑龍江省。這13個省份2016年的糧食產(chǎn)量占全國糧食總產(chǎn)量的75.91%，具有良好的代表性。所選數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，其中財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模用農(nóng)林水事務(wù)支出來表示。2007—2016年糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量和財(cái)政支農(nóng)資金數(shù)據(jù)變化分別如表 1、表 2所示。

由表1可以看出，2017—2016年我國糧食主產(chǎn)區(qū)財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模一直擴(kuò)大，從2007年的3 091.01億元增長到2016年的17 808.29億元，其中2014年到2015年間財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模增長最快，增長率達(dá)23.45%。由表 2可以看出，2017—2016年我國糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量平穩(wěn)增長，但增長幅度不大，從2007年的50 160.28萬噸到2016年的61 625.05萬噸。

2.2 變量的選取和模型構(gòu)建

2.2.1 因變量的選取

本文選取各糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量 （Y）作為因變量來構(gòu)建產(chǎn)出模型。

2.2.2 自變量的選取

尹世久等（2009）[8]、焦宇航等（2016）[9]將影響糧食產(chǎn)量的因素分為四類：自然因素（氣候、生物、土壤等），經(jīng)濟(jì)因素（農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入、勞動力投入、土地投入等），科技因素（品種、農(nóng)藥、施肥、灌溉、栽培技術(shù)等），政策因素（價(jià)格支持制度、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策等）。參照以上研究，本文選取受災(zāi)面積來代表自然因素，選取糧食作物播種面積、糧食零售價(jià)格指數(shù)來代表經(jīng)濟(jì)因素，選取有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力來代表科技因素，選取農(nóng)林水事務(wù)支出來代表政策因素。各變量的具體定義及對糧食產(chǎn)量的預(yù)期影響列于表3。

2.2.3 模型構(gòu)建

本文采用經(jīng)典的雙對數(shù)C-D函數(shù)，設(shè)糧食產(chǎn)量為因變量Y，影響糧食產(chǎn)量的因素分別為自變量X1、X2……Xn，具體實(shí)證模型為：

lnY=α+β1lnX1+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+β5lnX5+β6lnX6+β7lnX7+β8lnX8+ε （1）

（1）式中：α為截距，β為待估參數(shù)，X為自變量矩陣，ε為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

2.3 回歸分析

對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單回歸后，發(fā)現(xiàn)糧食零售價(jià)格指數(shù)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力與糧食產(chǎn)量的關(guān)系并不顯著，且對模型進(jìn)行F檢驗(yàn)的P值為0.989 4，結(jié)果也說明這兩個變量對糧食產(chǎn)量沒有顯著影響。國家一直重視糧食安全、保障農(nóng)民收入，實(shí)施糧食最低收購價(jià)格政策，所以糧食價(jià)格波動較小，不會對糧食產(chǎn)量產(chǎn)生顯著影響。另本文所選數(shù)據(jù)來源于我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)，糧食主產(chǎn)區(qū)地形多為平原，機(jī)械化程度已達(dá)到較高水平，很難再經(jīng)過提高機(jī)械化程度來提高糧食產(chǎn)量。因此，將糧食零售價(jià)格指數(shù)和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力從模型中剔除。有效灌溉面積變量的系數(shù)為負(fù)，這與預(yù)期假設(shè)不符，因此模型中可能遺漏了該變量的二次項(xiàng)。將有效灌溉面積的二次項(xiàng)納入模型中后，有效灌溉面積變量的一次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，但二次項(xiàng)系數(shù)為正。這表明有效灌溉面積對糧食產(chǎn)量的影響呈“U”型曲線，有效灌溉面積增大后并不會馬上使糧食產(chǎn)量增加，而是存在一定的時(shí)滯。

采用固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型分別對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。從表 4可以看出，隨機(jī)效應(yīng)模型比固定效應(yīng)模型的結(jié)果都較顯著，且Hausman檢驗(yàn)結(jié)果支持采用隨機(jī)效應(yīng)模型，故本文選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。隨機(jī)效應(yīng)模型顯示受災(zāi)面積、糧食作物播種面積、有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)林水事務(wù)支出對糧食產(chǎn)量都有顯著影響。其中，糧食作物播種面積對糧食產(chǎn)量的影響最大，因?yàn)榧Z食生產(chǎn)是資源約束性生產(chǎn)，最重要的約束資源就是耕地，沒有大量的播種面積做基礎(chǔ)，其他影響糧食產(chǎn)量的因素都無從談起[10]。農(nóng)林水事務(wù)支出對糧食產(chǎn)量有顯著正影響，農(nóng)林水事務(wù)支出每增加1%，糧食產(chǎn)量增加0.054%，這說明財(cái)政支農(nóng)有助于糧食產(chǎn)量的增加。

農(nóng)業(yè)優(yōu)勢指數(shù)是指某省區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占該省GDP的比重，其比值越高反映該省農(nóng)業(yè)實(shí)力及其在地區(qū)經(jīng)濟(jì)中的貢獻(xiàn)能力越強(qiáng)。根據(jù)農(nóng)業(yè)指數(shù)的大小將13個糧食主產(chǎn)區(qū)劃分為兩組，并分別回歸，結(jié)果列于表5。在農(nóng)業(yè)對經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率大的省份中，受災(zāi)面積、糧食作物播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)藥使用量、農(nóng)林水事務(wù)支出對糧食產(chǎn)量影響顯著，但化肥施用量沒有通過顯著性檢驗(yàn)且變量系數(shù)也與預(yù)期不一致。這可能是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)優(yōu)勢指數(shù)大的省份對糧食生產(chǎn)十分重視，化肥施用量已達(dá)到最適用量，因此再增加化肥施用量對糧食產(chǎn)量不會產(chǎn)生顯著影響，甚至?xí)辜Z食產(chǎn)量下降。在農(nóng)業(yè)對經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率小的省份中，受災(zāi)面積、糧食作物播種面積、有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)藥使用量均通過了顯著性檢驗(yàn)，但農(nóng)林水事務(wù)支出沒有通過顯著性檢驗(yàn)。這是因?yàn)樵谵r(nóng)業(yè)優(yōu)勢指數(shù)小的省份，即使糧食產(chǎn)量較高，屬于我國的糧食主產(chǎn)區(qū)，但是農(nóng)業(yè)對該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率較低，這些省份二三產(chǎn)業(yè)更為發(fā)達(dá)，財(cái)政支農(nóng)對糧食產(chǎn)量的增加沒有很好的促進(jìn)作用。這也表明政府在制定財(cái)政支農(nóng)政策時(shí)要區(qū)別對待，綜合考慮實(shí)際情況，即使同為糧食主產(chǎn)區(qū)，政策的效果也會有很大不同。

3 結(jié)論與啟示

本文實(shí)證分析結(jié)果顯示：在13個糧食主產(chǎn)區(qū)，糧食作物播種面積、有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)林水事務(wù)支出對糧食產(chǎn)量有顯著正影響，受災(zāi)面積對糧食產(chǎn)量有顯著負(fù)影響。在農(nóng)業(yè)優(yōu)勢指數(shù)大的糧食主產(chǎn)區(qū)，受災(zāi)面積、糧食作物播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)藥使用量、農(nóng)林水事務(wù)支出對糧食產(chǎn)量影響顯著，在農(nóng)業(yè)優(yōu)勢指數(shù)小的糧食主產(chǎn)區(qū)，受災(zāi)面積、糧食作物播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)藥使用量對糧食產(chǎn)量影響顯著。

基于上述結(jié)論，可以得到以下啟示：1）財(cái)政支農(nóng)支出對糧食產(chǎn)量有顯著正影響，國家應(yīng)加大財(cái)政支農(nóng)力度，并優(yōu)化財(cái)政支農(nóng)結(jié)構(gòu)；2）在不同地區(qū)財(cái)政支農(nóng)對糧食產(chǎn)量的影響是不同的，農(nóng)業(yè)優(yōu)勢指數(shù)大的地區(qū)財(cái)政支農(nóng)對糧食產(chǎn)量的影響更顯著，因此國家在制定支農(nóng)政策時(shí)，應(yīng)向農(nóng)業(yè)優(yōu)勢指數(shù)大的地區(qū)傾斜，不能僅參考農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的絕對值。

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（責(zé)任編輯：丁志祥）