大豆補貼政策變化對其播種面積的影響

王紅姝，楊淼楠

（東北林業大學 經濟管理學院， 黑龍江 哈爾濱 150040）

一、引言

回顧各國的農業補貼政策的發展歷程，雖然補貼內容與方式各不相同，但向市場化轉型始終是各國農業補貼政策的共同追求。如發達國家的政策演變規律，我國的糧食補貼政策也在經歷了創設、發展之后，逐步開啟了市場化改革之路。

大豆是我國重要的糧食作物之一，隨著經濟發展和居民消費水平的提高，大豆的需求也愈發旺盛，然而我國的大豆生產由于諸多原因的影響不能充分滿足需求，故對國外大豆依賴較多。但是，進入國際市場的大豆，易于受到國際市場價格異常波動的影響。為穩定大豆價格，保障大豆生產的正常進行，2008 年,我國政府針對大豆實施臨時收儲政策。政策的實施，有力地保護了農民的基本收益。為了進一步完善大豆價格的形成機制，2014 年的中央“一號文件”明確提出,通過探索推進農產品價格形成機制改革,逐步建立我國農產品目標價格制度,并于當年啟動了黑龍江省、吉林省、遼寧省以及內蒙古自治區四地的大豆目標價格補貼試點。該政策有利于完善農產品價格和市場調控機制。2017 年我國將大豆目標價格制度改為與玉米相同的生產者補貼政策，進一步統籌大豆的補貼機制。2019-2021 年中央一號文件均強調要盡快完善大豆生產者補貼政策。

本文主要通過探討近10 年間的這三種大豆補貼政策對主產區大豆種植面積的影響，從而評價政策的實施效果。

二、文獻回顧

關于農業補貼政策的實施效果及影響一直是學術界關注的焦點。一種觀點認為，農業補貼政策對于農業生產發展具有正向影響。公茂剛和王佳虹(2021)研究表明補貼金額對農業生產總值具有顯著的正相關關系。錢靜斐和李輝尚(2020)利用2001-2019 年12 個棉花生產區省級動態面板數據分析我國棉花補貼政策的實施效果，結果表明補貼金額的增加會激勵農戶植棉積極性，從而有利于推動農戶種植結構的調整。李自強和李曉云(2021)運用傳統DEA-Malmquist 指數法驗證了財政支農補貼能有效促進糧食全要素生產率的提升，因而應加快完善財政支農補貼政策。莊天慧和劉成(2021)的研究表明由于補貼增強了農戶的抗風險能力，故降低了農戶對預防性農藥的投入。

另一種觀點認為，相關農業補貼政策的實施并沒有達到政策初衷。胡迪和楊向陽(2019)實證分析了大豆目標價格補貼政策的實施效果。由于補貼政策無法兼顧大豆與玉米的比較收益，因而降低了豆農的種植積極性。蔡良玫和王林萍(2021)研究了植保機械購置補貼，實證結果表明該補貼對購買外包服務行為影響并不顯著。田聰穎和肖海峰(2018)認為現行生產者補貼具有一定的局限性，若要促進玉米，大豆種植結構的調整，還需持續提高補貼標準。

上述關于農業補貼政策的研究大多是從單一補貼政策對農業生產的某一方面進行政策實施效果評價的，而針對單一產品的多種政策效果研究相對較少。因此，本文以三種大豆的補貼政策為依據，探討政策實施區大豆播種面積的變化情況，從而評估三種補貼政策的實施效果。

三、大豆目標價格補貼政策對大豆種植面積影響的實證檢驗

(一)研究假設、數據來源和模型設定

1.研究假設

糧食生產是一個經濟與自然再生產相互交織的過程，糧食生產者通常同時面對著市場和經濟雙重風險。因而，各國政府常常出臺一系列補貼政策，從而穩定農業生產和保障農戶受益。本文主要探討了最近十年來我國政府對大豆實施的三項補貼政策對其播種面積的影響。因為補貼政策具有一定的托市作用，一般認為會提高農戶種豆的積極性。基于上述分析，提出下列假設：

H1：2008 年-2014 年的臨時收儲政策與大豆播種面積呈顯著正相關關系。

H2：2014 年-2017 年的目標價格補貼政策與大豆播種面積呈顯著正相關關系。

H3：2017 年-2018 年生產者補貼政策與大豆播種面積呈顯著正相關關系。

2.數據來源

本文主要考察2008-2018 年三種大豆補貼政策的實施對大豆主產區播種面積的影響情況。東北地區和內蒙古自治區是我國大豆主產區，其產量超過全國總產量的50%，具有一定的代表性。大豆臨時收儲政策始于2008年，目標價格補貼政策是由2014 年開始啟動的，生產者補貼于2017 年啟動。因此，本文主要選取2008 年至2018年10 年的數據，以2014 年與2017 年為分界線，對大豆主產區黑龍江省、吉林省、遼寧省和內蒙古自治區四個大豆主產區進行分析。相關數據主要來自于《全國農產品成本收益資料匯編》，《中國農村統計年鑒》以及各省統計年鑒。

3.變量設定

本文以大豆播種面積為被解釋變量，取四省大豆播種面積的對數值，解釋變量為三大補貼政策的實施。控制變量主要是從化肥使用量、農藥使用量、有效灌溉率、地膜覆蓋率、自然災害率、土地成本以及生產成本七個方面進行考察。

表1 變量定義表

類型 變量名稱 變量符號 變量說明被解釋變量 大豆播種面積 Ln-soyar 各省大豆播種面積的對數值解釋變量2008-2014 臨時收儲政策 x1 政策實施年份P=1,未實施年份P=0 2014-2017 目標價格政策 x2 政策實施年份P=1,未實施年份P=0 2017-2019 生產者補貼政策 x3 政策實施年份P=1,未實施年份P=0控制變量每畝化肥折存量 fert 各省每畝化肥折存量單位農藥使用量 pest 各省農藥使用量占大豆播種面積之比有效管概率 irrg 各省有效灌溉面積占大豆播種面積之比單位地膜覆蓋率 film 各省農用地膜使用量占大豆播種面積之比自然災害率 dis 各省除撈面積占大豆播種面積之比土地成本 ln-lc 各省每千公頃大豆土地成本的對數值生產成本 In-pc 各省每千公頃大豆生產成本的對數值

4.模型設定

基于以上研究假設以及變量設定，本文構建以下三個回歸模型來探究大豆政策實施與否對主產區大豆種植面積的影響。

模型(1)中Ln-Soyar 是被解釋變量，x表示2008-2014年實施臨時收儲政策的省份，模型(2)中被解釋變量是soya，x表示2014 年-2017 年實施目標價格政策的省份，模型(3)，x表示2017 年-2019 年實施生產者補貼的省份。

(二)數據分析與結果

1.描述性統計分析

如表2 所示，對研究樣本進行描述性統計分析

表2 主要變量描述性統計特征

變量 樣本量 平均數 標準差 最小值 最大值ln_soyar x1 x2 x3 fert pest irrg film disa ln_lc ln_pc 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44 6.236 0.568 0.273 0.182 10.79 8.174 0.334 0.0649 0.178 14.95 15.5 1.395 0.501 0.451 0.39 2.467 4.132 0.0542 0.0446 0.089 0.321 0.265 4.093 0 0 0 8.334 1 1 1 6.73 2.829 0.197 0.0185 0.0307 13.95 15.05 16.05 17.47 0.428 0.154 0.296 15.36 15.91

本文主要采取了東北三省與內蒙古自治區的大豆種植相關數據。為了擬合的準確性，將大豆播種面積取對數計算，其均值在6.24 左右，標準差為1.395。

2.相關性分析

本文通過對全部變量進行Pearson 相關性檢驗，各變量之間的相關系數如表3 所示。可以發現，本論文的研究變量之間具有一定的相關性，說明論文選取的衡量指標比較合適。從表3 中看出，四個地區的大豆播種面積與三項補貼政策均具有一定的相關性，與臨時收儲政策與生產者補貼政策具有正相關，與目標價格政策具有負相關。

表3 Pearson 相關系數表

ln soyar x1 x2 x3 fert pest irrg film disa ln lc ln pc ln soyar x1 x2 x3 fert pest irrg film disa ln lc ln pc 1 0.09-0.0878 0.0019-0.41-0.821 0.103-0.15-0.0382-0.153-0.64 1-0.599-0.541-0.17-0.0501 0.453 0.0139 0.0254-0.564-0.399 1-0.289 0.14 0.0324-0.223 0.0325-0.0561 0.446 0.271 1-0.0014-0.036-0.281 0.0429-0.0639 0.218 0.146 1 0.503-0.592-0.659 0.436 0.593 0.696 1-0.0827-0.262 0.567 0.375 0.607 1 0.295-0.102-0.433-0.327 1-0.819-0.486-0.267 1 0.47 0.2420.645 1 1

3.多元回歸分析

如表4 所示，主要列示了三個模型的回歸結果。

表4 多元回歸結果

注：***、**、* 分別表示系數通過1%,5%,10%

模型1 模型2 模型3變量x1變量x2變量x3 fert fert fert pest pest pest irrg irrg irrg film film film disa disa disa ln_lc ln_lc ln_lc ln_pc ln_pc ln_pc Constant Constant Constant Observations R-squared F test re_a F ln-soyar 0.025-0.18-0.011(-0.16)-0.376***(-12.70)1.09-0.81 3.118-0.74 10.349***-5.04 0.596**-2.28-0.823**(-2.41)10.841**-2.18 44 0.965 ln-soyar 0.036-0.28 0(-0.00)-0.378***(-12.86)1.339-1.07 3.487-0.83 10.533***-5.25 0.563**-2.48-0.854**(-2.56)11.603***-2.78 44 0.965 0.ln-soyar-0.094(-0.82)-0.008(-0.13)-0.376***(-13.02)1.16-1.01 3.345-0.82 10.312***-5.23 0.659**-2.68-0.842**(-2.58)10.184**-2.38 44 0.966 0.0.121.3 Observations R-squared F test re_a F 123.6 Observations R-squared F test re_a F 121.4

模型1 為東三省2008-2014 年間實施臨時性收儲政策對大豆播種面積的影響。從回歸結果看，二者具有正相關關系，說明臨時收儲政策的實施對大豆播種面積的擴大就有一定的影響，該結果支持假設1。模型2 為2014 年-2017 年實施目標價格補貼政策對大豆播種面積的影響。從回歸的結果看，二者呈負相關，說明目標價格補貼政策的實施導致了主產區大豆播種面積的減少，相關關系與假設1 不同。模型3 為2017 年-2018 年實施生產者補貼政策對大豆播種面積的影響，由表可知，生產者補貼政策對于大豆播種面積有一定的促進作用，該結果支持假設3。

農戶生產成本對大豆播種面積影響較大，且呈負相關，近年來由于農戶生產成本的提高也會抑制大豆播種面積的增加。另外，大豆種植區有效灌溉率，化肥施用量，以及地膜覆蓋率對于大豆播種面積都有一定的正向影響。

四、結論與啟示

(一)結論

運用面板數據模型進行對比分析三種補貼政策實施前后主產區大豆播種面積的變化情況，得出相關結論：2008 年開始實施的臨時收儲政策對大豆播種面積具有正向促進作用，2014 年以后實施的大豆臨時性收儲補貼政策對大豆播種面積存在負向影響，同時發現生產成本對大豆播種面積有抑制作用。2014 年至2017 年實施的大豆目標價格補貼政策易導致大豆播種面積的減少。2017年開始實施的生產者補貼對大豆播種面積有一定的促進作用。其政策含義在于：根據實施補貼政策對大豆播種面積有一定影響，從而能夠有效調控國內大豆生產，保證大豆產量穩定。此外，鼓勵大豆生產者降低生產成本也有利于調控大豆生產。

(二)政策建議

一是保持補貼政策的穩定性。相比于其他作物，大豆的市場化程度較高。因而要充分發揮市場機制，合理配置農業資源，保證大豆資源有效配給。另外，政府應根據各地區差異以及年度大豆供給情況適時調整補貼標準，穩定大豆市場。2014 年實施的目標價格補貼政策取代了臨時收儲政策，促進了大豆價格市場化改革。2017 年實施的生產者補貼政策促進了大豆與玉米的種植結構調整，也統籌了大豆的補貼機制。但也必須認識到單純依靠生產者補貼政策對于持續改善種植結構的作用有限，補貼力度的增加，并不能同比例地改善種植結構。

二是強化優勢大豆主產區的農業公共基礎設施建設。這樣有利于降低生產者成本，提高我國大豆的價格競爭力，也能對穩定大豆播種面積產生積極影響。