糧食收入性補貼對中國秈稻全要素生產率的影響
——基于2002-2013年面板數據的實證

（貴州大學 經濟學院，貴州 貴陽 550025）

糧食收入性補貼對中國秈稻全要素生產率的影響
——基于2002-2013年面板數據的實證

李辛一，陳其蘭

（貴州大學 經濟學院，貴州 貴陽 550025）

本文運用Fare-Primont-TFP指數測度分解了2002-2013年中國早秈稻、中秈稻、晚秈稻的全要素生產率水平值，并運用面板Tobit模型探究糧食收入性補貼等環境因素對秈稻全要素生產率的影響。2002-2013年間，中國秈稻各品種TFP水平都出現一定增長，不同秈稻品種間存在生產率的差異。進一步分解發現，秈稻可行技術TFP最大值出現了較為顯著的增長，而綜合效率則由于技術效率的下滑而有所衰退。糧食收入性補貼有效促進了3種秈稻全要素生產率的增長，但作用力度偏弱；未來補貼政策改革應著眼于補貼發放的精準高效，以實現糧食生產效率的進一步提高，從根本上實現國家糧食安全的持久保障。

糧食收入性補貼；秈稻；全要素生產率

一、問題的提出

“無農不穩，無糧則亂”，糧食安全對中國經濟健康發展與社會和諧穩定起著關鍵穩定器的作用。中國的糧食生產在1998-2003年經歷了長達五年的下滑，對國民經濟造成了巨大的供給沖擊。為提高農民的種糧積極性，以從根本上保障國家的糧食安全，中國政府于2002年開始對糧食生產進行各類大規模補貼，且補貼力度連年遞增。

對于農業補貼政策的實施效果的研究一直就是學術界探討的熱點之一，相關研究表明，補貼政策實施對促進糧食增產與農民增收、調動農民種糧積極性、縮小城鄉收入差距具有顯著正向影響（劉克春，2010；陳飛，2011；霍增輝等，2015；錢加榮等，2015）；補貼不僅提高了糧食產量，也有效提升了玉米等糧食的生產效率（朱滿德等，2015）。也有研究顯示，農業補貼生產激勵效應甚弱，可能并未有效促進糧食生產效率的上升（王姣等，2006；張照新等，2007；黃 季焜 等，2011；劉海英等，2016）。

現有研究文獻積累了豐富的有關補貼對糧食生產影響的科研成果，農業補貼效率方面的研究也有了一定進展，但較缺少補貼對具體糧食作物生產效率方面的研究。當前水稻在中國糧食安全中占有重要地位，而秈稻作為水稻的重要品種之一，占中國水稻產量的三分之二以上（2012年）。鑒于此，本文擬運用數據包絡分析法（）對秈稻的全要素生產率（）及其結構進行測度與分解，并進一步探究以糧食直補、農資綜合補貼、良種補貼為代表的綜合性收入補貼①等因素對秈稻全要素生產率的具體作用，以期為未來農業補貼政策的進一步改進完善提供有益參考。

二、中國秈稻全要素生產率的測度分解

1、理論方法與模型設定

Fare-Primont-TFP指數基本式如下：

本文采用省級面板數據進行實證分析。《全國農產品成本收益資料匯編》提供了早秈稻、中秈稻和晚秈稻3個品種全國及分省層面各年度的投入產出數據。其中早秈稻的省區包括浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西8省區；中秈稻包括江蘇、安徽、福建、河南、湖北、四川、貴州、陜西8省；晚秈稻包括浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西8省區。在早中晚3種秈稻中，上述各省區的產量之和占全國產量的比重均超過90%以上。結合數據的可得性、可靠性，考慮到2002年中國開始實行大規模系統化糧食生產補貼政策，選取2002-2013年作為分析區間。

利用 DPIN3．0軟件，測度2002-2013年全國層面各個秈稻品種的水平值，并對其進行分解。結果由圖2．1與表2．1所示。

表2．1 全國各秈稻品種全要素生產率（）及分解

表2．1 全國各秈稻品種全要素生產率（）及分解

TFPE分解后的指標ITE IME RISE指標釋義 全要素生產率 可行技術TFP最大值 綜合效率 技術效率 混合效率 殘余規模效率品種 年份指標 TFP TFP* TFPE早秈稻2002 0.742 0.801 0.926 0.972 0.973 0.979 2005 0.777 0.906 0.857 0.944 0.944 0.962 2010 0.805 0.982 0.820 0.921 0.984 0.905 2013 0.849 0.982 0.864 0.920 0.964 0.974中秈稻2002 0.652 0.810 0.805 0.904 0.908 0.981 2005 0.728 0.895 0.814 0.931 0.912 0.958 2010 0.729 0.922 0.791 0.875 0.942 0.959 2013 0.696 0.922 0.755 0.833 0.949 0.955晚秈稻2002 0.666 0.838 0.795 0.960 0.948 0.874 2005 0.672 0.888 0.757 0.875 0.976 0.886 2010 0.712 0.917 0.776 0.911 0.954 0.893 2013 0.689 0.929 0.742 0.852 0.939 0.927

圖2 ．1全國秈稻全要素生產率（）水平值及其變動情況

三、糧食收入性補貼對秈稻全要素生產率的影響

1、構建截斷回歸模型

（1）模型選擇與變量采用。本文采用受限被解釋變量模型中的面板截斷回歸模型（xtTobit），模型如下（3．1）：

2、各秈稻品種回歸結論分析

運用Stata13．0軟件的“xttobit”命令分別對早秈稻、中秈稻和晚秈稻的面板截斷回歸模型進行回歸。結果如表3．1所示，研究表明：

第一，2002-2013年，糧食收入性補貼政策的實行對全國3種秈稻的全要素生產率水平值都產生了顯著的正向影響。分品種而言，早秈稻、中秈稻、晚秈稻的糧食補貼回歸系數分別為1．3234、1．7952和2．5311，依次通過了10%、10%和1%的顯著性檢驗，表明：糧食補貼占第一產業產值的比重（）每上升1個百分點，早秈稻、中秈稻、晚秈稻的數值就會分別上升約0．0132、0．0179和0．0253。這反映出近年來我國糧食收入性補貼的生產促進作用越來越弱。在未來相當長的一段時期，可以預見補貼依然會是政府支持糧食生產的重要手段，此種情形下，保證糧食補貼精準高效地實施，發揮其應有的增產增效功能，提升補貼對農戶種糧的激勵作用，理應成為農業補貼改革的著力方向。

表3．1 各秈稻品種截斷回歸結果

四、主要結論

本文運用 Fare-Primont-TFP指數測度分解了2002-2013年中國早秈稻、中秈稻、晚秈稻的全要素生產率，并在此基礎上運用面板Tobit模型探究了糧食收入性補貼等環境因素對秈稻全要素生產率的具體影響。研究發現，2002-2013年：

（3）糧食收入性補貼的實施有效促進了3種秈稻全要素生產率的增長，但其作用的力度偏弱。

（4）價格因素對早秈稻全要素生產率產生了較為顯著的促進作用，人力資本的提升也較為有效地促成了晚秈稻全要素生產率的增長，而對其余品種秈稻的正向影響較弱。

（5）地區經濟環境的發展將引致秈稻全要素生產率的自然衰減；生產規模的擴大、耕地有效灌溉率的提升并未有效提高秈稻全要素生產率，自然災害的發生也會降低秈稻的全要素生產率水平。

糧食補貼強度的增加對秈稻全要素生產率雖有正向影響，但其促進作用依然較弱；隨著農業農村經濟社會形勢的快速變化，我國糧食補貼的改革應該在堅持總量不減的前提下，逐步實現補貼發放的精準高效性，以實現秈稻等糧食作物在生產過程中提質增效，從而促進農業生產綠色發展，保障國家的糧食安全。

注釋

①在名目眾多的補貼類別中，糧食直補、農資綜合補貼已被歸類為農民收入補貼政策，而以現金方式發放的農作物良種補貼在作用效果方面與糧食直補、農資綜合補貼相近，故一般也被納入收入性補貼中。上述糧食直補、農資綜合補貼、良種補貼政策多被學術界稱作“綜合性收入補貼”，本文即以綜合性收入補貼作為秈稻全要素生產率的影響因素之一。

②在大量研究中，分析人員多采用投入導向的模型，且實證結果證明，多數情況下，導向的選擇并不會對所得結果有明顯影響（T．J．Coelli,et al．2008）。

（注：通訊作者：李辛一）

[1]劉克春：糧食生產補貼政策對農戶糧食種植決策行為的影響與作用機理分析—以江西省為例 [J]．中國農村經濟，2010（2）：12-21．

[2]陳飛、范慶泉、高鐵梅：農業政策：糧食產量與糧食生產調整能力[J]．經濟研究，2010（11）：101-114,140．

[3]霍增輝、吳海濤、丁士軍：中部地區糧食補貼政策效應及其機制研究—來自湖北農戶面板數據的經驗數據 [J]．農業經濟問題（月刊），2015（6）：20-29．

[4]錢加榮、趙芝俊：現行模式下我國農業補貼政策的作用機制及其對糧食生產的影響[J]．農業技術經濟，2015（10）：41-47．

[5]朱滿德、李辛一、程國強：綜合性收入補貼對中國玉米全要素生產率的影響分析[J]．中國農村經濟，2015（11）：4-14，53．

[6]王姣、肖海峰：中國糧食直接補貼政策效果評價[J]．中國農村經濟，2006（12）：4-12．

[7]張照新、陳金強：我國糧食補貼政策的框架：問題及政策建議[J]．農業經濟問題，2007（7）：11-16．

[8] 焜黃季 、王曉兵、智華勇、黃珠容：Scott Rozelle．糧食直補和農資綜合補貼對農業生產的影響[J]．農業技術經濟，2011（1）：4-12．

[9]劉海英、謝建政：政府補貼：農戶收入和城鎮化對糧食生產效率的影響 [J]．江西師范大學學報 (自然科學版)，2016（1）：22-26，32．

[10]C．J．O’Donnell．The Sources of Productivity Change in the Manufacturing Sectors of the U．S．Economy．Centre for Efficiency and Productivity Analysis Working Papers WP07/2011,University of Queensland．

[11]Coelli J T,Prasada R D S,O’Donnell C J,et al．An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis[M]．Beijing: China Renmin University Press,2008．

（責任編輯：宋 杰）

貴州省教育廳高校人文社會科學研究大學生項目，項目編號：2016dxs17；貴州大學研究生創新基金項目，項目編號：研人文2016042。