“價補分離”改革對中國玉米生產的影響效應與作用機制

徐金海,彭 悅

(揚州大學 商學院,江蘇 揚州 225009)

一、引言

長期以來,我國對玉米實施臨時收儲政策,該政策容易導致玉米供求失衡、財政負擔加重等不良后果[1-2]。2016年3月,中國取消了玉米臨時收儲政策,實施了“價補分離”的市場化改革,以期從根本上解決玉米供給過量問題。那么,中國實施“價補分離”改革對玉米生產產生了什么樣的影響?作用機制是什么?解決這兩個方面的問題,對于糧食補貼政策改革的不斷推進,糧食種植結構的優化,農業和農村經濟的持續健康發展,具有重要意義。

過去,糧食政策的研究主要集中在價格支持政策和補貼政策的實施效果上。糧食價格支持政策曾是國內外支持糧食產業發展的主要手段,對農業發展具有促進作用,然而隨著時間推移,其弊端也逐漸顯現。例如,Barkley et al.[3]、Harald和Hausner[4]通過研究不同國家的小麥、玉米價格支持政策,認為其造成了社會福利的損失,且未能改善社會利益分配的公平性。廖進球、黃青青[5]的研究同樣證實了價格支持政策不利于糧食產業的可持續發展。除此之外,價格支持政策還帶來農產品供給過剩[6]、國家財政負擔加重[7]、農產品市場扭曲[8]等不利影響。此后,各國開始推行農業支持政策的改革,即向糧食補貼政策轉變,主要采取的是對農戶進行直接補貼。對于糧食直接補貼政策,學者們也持有不同意見。部分學者認為糧食直接補貼有利于促進糧食生產[9],可以增加農戶的生產者剩余,保障了農戶利益[10];另一部分學者認為糧食直接補貼對糧食的增產作用并不明顯[11-12],甚至會使農戶盲目擴大有補貼作物的播種面積,造成糧食資源不合理配置[13]。針對2016年中國實施的“價補分離”生產者補貼制度改革,部分學者的研究表明此次改革減少了玉米播種面積,對種植結構起到調整作用[14-17];也有學者認為改革能夠顯著提升玉米收獲質量[18];還有學者認為改革對玉米生產具有動態影響,因此要持續關注改革的長期影響[19-20]。

綜上所述,盡管有關價格支持政策和補貼政策影響的實證分析不少,也有部分研究探討了“價補分離”改革對玉米生產的影響,但目前尚無研究系統地分析“價補分離”對玉米生產的作用機制,且相關實證研究主要使用的是省域層面的數據,樣本代表性有限,未能有效解決模型當中可能存在的內生性問題。本文基于市域層面數據,利用DID模型探究“價補分離”改革對玉米生產的影響及其動態效應,并對其中的作用機制進行剖析,這對中國糧食支持政策的改革具有重要啟示作用和現實指導意義。

二、理論分析與研究假說

(一)“價補分離”改革影響玉米生產的理論分析

1.價補分離政策影響玉米生產的直接效應

糧食政策對農戶的糧食種植決策和種植行為具有引導作用[21]。價補分離政策屬于糧食政策的一種,主要包括“市場化收購”和“生產者補貼”兩個內容:一是取消臨時收儲政策,重新由市場收購玉米,讓玉米價格回歸市場調節;二是實行生產者補貼制度,按照玉米種植規模大小對農戶發放補貼。首先,玉米臨時收儲政策的取消意味著玉米價格失去政策保護,在玉米供大于求的情況下,由市場供需調節的價格會低于臨儲時期的價格。根據供求理論可知,價格下跌導致供給減少,農戶基于玉米預期收益降低、預期風險增加的考量會減少玉米種植,玉米總產量在市場機制的調節下也會下降。其次,生產者補貼作為一種財政轉移支付的方式,能夠影響農戶的資本邊際收益,邊際收益變化導致農戶的種植決策和行為轉變,最終對玉米生產效率產生影響。既有研究證明,財政補貼政策作為國家宏觀調控的手段對產業發展具有激勵作用[22],糧食補貼政策能夠顯著提高糧食單產水平[23-24]。

2.價補分離政策影響玉米生產的動態效應

任何公共政策都具有時效性,都是在一定的時間、空間條件下針對特定問題制定,當條件發生改變,政策的效力也會減弱甚至消失。價補分離政策作為農業政策的一種,也屬于公共政策,它是在特定情況下為解決玉米供求結構矛盾突出問題制定。價補分離政策實施之初,國內玉米市場環境改變,根據農戶行為理論,農戶為規避風險會盡快調整自己的種植決策,玉米生產變化受政策的影響尤其明顯。隨著時間推移,玉米生產逐漸適應市場機制的調節作用,玉米產量和供給量下降,價格回升,逐漸達到供求平衡狀態。與此同時,包括生產者補貼在內的相關配套措施日益完善,在保障農戶利益、穩定玉米市場上發揮著積極作用。當玉米市場的供求矛盾得到緩解,價補分離政策的影響也隨之減弱。

3.價補分離政策影響玉米生產的中介效應

價補分離政策實施后,玉米重新由市場收購,玉米市場價格必然低于臨儲時期的玉米價格,此時玉米種植收益降低、風險增大。而農戶作為理性經濟人的角色,始終會從利益最大化、風險最小化的角度調整自己的種植決策行為。在收益降低和風險增大的雙重影響下,根據比較優勢理論,理性的農戶會傾向于選擇增加其他糧食作物的播種面積,進而減少玉米種植。因此,價補分離政策通過改變農戶的種植決策和行為,使農戶增加玉米競爭作物的種植比例,來減少玉米播種面積。除了市場化收購之外,生產者補貼制度也在推進,對生產要素投入和玉米種植效率具有一定影響。一方面,生產者補貼能夠降低農戶的玉米生產邊際成本,增加邊際收益,從而有更多的資金投入到玉米生產。目前有研究表明農業補貼能夠增加農戶的生產要素投入,包括農業機械、化肥、農藥等[25]。另一方面,生產者補貼按照玉米實際播種面積發放,對小農戶而言,生產者補貼不足以彌補玉米價格下降帶來的損失,因此價補分離政策能夠減少小農戶玉米種植,促進玉米生產的集中化和規?；?有利于推廣機械化作業。

與此同時,國家農機具購置補貼不斷推進,各種新型專業化農業經營主體快速建立,機械租賃市場和“外包”的農機社會化服務日趨成熟[26]。農業機械的使用對提升玉米單產具有積極作用:一方面,它能夠改善土壤肥力,增加土壤蓄水保墑的能力,為玉米提供良好的生長環境;另一方面,它能改變農業生產動力,促使農業生產的各環節高效銜接,提高玉米種植效率,最終實現產出增加[27]。

(二)研究假說的提出

在“市場化收購”加“生產者補貼”的制度下,玉米收購主體由原來的中儲糧等機構轉變為市場多元化,玉米供給過多導致價格下降,大大降低了種植玉米的預期收益、增加了預期風險,農戶基于風險和收益的考量會減少玉米播種面積。并且,由于玉米產量嚴重過剩、供求結構性矛盾突出,在市場機制的自發調節下玉米供給量和總產量會減少。另外,生產者補貼制度實施能夠增加農戶資本邊際收益,加大生產要素投入,從而使玉米種植效率和畝均產出水平得到提高。對此,本文提出假說1:

H1:價補分離政策能夠減少玉米播種面積,提高玉米單產,降低玉米總產量。

價補分離政策實施初期,國內玉米市場環境突然改變,農戶為規避風險會盡快調整玉米生產,因此玉米生產變化受政策的影響尤其明顯。隨著時間推移,市場機制發揮調節作用,玉米供給量逐漸下降,趨近供求平衡;同時生產者補貼為玉米市場穩定提供保障,這時價補分離政策對玉米生產的影響減弱。對此,本文提出假說2:

H2:價補分離政策對玉米生產的影響具有時效性,政策效果隨時間推移而減弱。

面對玉米種植的預期收益降低、預期風險增加,理性的農戶會選擇種植其他具有比較優勢的糧食作物。對于遼寧、吉林、黑龍江三省,大豆生產受國家政策扶持,且補貼力度遠高于同時期的玉米,因此農戶可能會傾向于多種植大豆。對于安徽、山東、河南三省,小麥種植歷史悠久且種植面積最大,農戶可能會傾向于多種植小麥。這樣通過增加玉米競爭作物的種植比例,來調減玉米播種面積。對此,本文提出假說3:

H3:價補分離政策通過增加玉米競爭作物種植比例,減少了玉米播種面積,同時優化了糧食種植結構。

生產者補貼通過降低玉米生產邊際成本、增加邊際收益,使農業機械等生產要素投入增加。同時,由于補貼按照玉米實際種植面積發放,小農戶承擔的風險要大于規模農戶,因此價補分離政策會調減小農戶的玉米種植面積,促進玉米生產集中化、規?；?有利于推進農業機械化。再者,東北平原的地形地貌十分適合大中型農機作業,農業機械的使用不僅能夠為玉米提供良好的土壤環境,還能使農業生產各環節高效銜接,提高種植效率,增加玉米畝均產出水平。對此,本文提出假說4:

H4:價補分離政策通過增加農業機械化水平,促進了玉米單產提升。

玉米總產量同時受播種面積和單產的影響。根據上述分析可知,價補分離政策對玉米播種面積具有負向效應,對玉米單產具有正向效應。一般來說,玉米播種面積調整的周期較短且彈性范圍較大,能夠在短周期間有較大幅度調減;而單產提升的時間較長且上升空間有限,在長時間內也不一定有較大幅度的提升。對此,本文提出假說5:

H5:玉米播種面積的負向效應大于玉米單產的正向效應,價補分離政策通過減少玉米播種面積,最終使玉米總產量降低。

三、研究設計

(一)模型設定

1.DID基準模型

由于“價補分離”改革與玉米生產之間存在較強的內生性,因此,采用DID模型進行政策效果的估計。另外,為解決遺漏變量偏誤問題,本文使用固定效應控制個體異質性和時間異質性。2016年,玉米“價補分離”改革在東北三省及內蒙古自治區實施,而在其余省份不實施,為“價補分離”改革提供了一個準自然實驗,因此,本文將改革試點區(遼寧、吉林、黑龍江的34個地級市)作為處理組,將非試點區(安徽、山東、河南的49個地級市)作為對照組,并構建如下模型:

Yit=α0+α1(Treati×Timet)+βXit+μi+γt+εit

(1)

(1)式中,Y代表玉米生產情況,包括玉米的播種面積、播種面積占比和單產,是本研究的被解釋變量。Treat×Time為政策變量,表示是否實施玉米“價補分離”改革。X代表一系列控制變量,包括上年玉米銷售價格、人均GDP、產業結構、受災程度、土地租金等。μ為個體固定效應,γ為年份固定效應,ε為隨機擾動項。下標i為地級市變量,t為年份。本研究重點關注的是Treat×Time的系數α1,若α1顯著為正,則表示“價補分離”改革對玉米生產具有促進作用;若α1顯著為負,則表示“價補分離”改革對玉米生產具有抑制作用。需要說明的是,在本文的機制分析中,Y還代表了競爭作物播種面積和糧食播種面積,控制變量也有相應調整。為避免模型回歸中異方差和自相關等因素的干擾,本文使用地級市層面的聚類標準誤進行估計。

2.動態效應模型

考慮到“價補分離”改革對玉米生產的影響可能是一個長期動態的過程,因此,本研究借鑒阮榮平等的方法[20],構造模型如下:

(2)

(2)式中將2009—2020年的Treat×Time項之和作為一個整體加入模型,從而考察“價補分離”改革對玉米生產的動態影響。本部分模型重點關注Treat×Time的系數αk,即2009—2020年“價補分離”改革對玉米生產影響的大小。以改革年份2016年為基準年,若改革前試點區和非試點區的玉米生產變化趨勢一致,則系數α2009-α2015應至少在10%的顯著性水平上不顯著。模型(2)的控制變量與模型(1)相同。為避免出現共線性問題,在回歸時令k≠2015。為排除異方差和自相關等因素的干擾,本文使用地級市層面的聚類標準誤進行估計。

3.中介效應模型

為檢驗價補分離政策對玉米生產的影響機制,分別構建三組中介效應模型:以競爭作物種植比例為中介變量,探究對玉米播種面積的中介效應;以農業機械化水平為中介變量,探究對玉米單位面積產量的中介效應;以玉米播種面積、玉米單產為中介變量,探究對玉米總產量的中介效應。參考溫忠麟、葉寶娟的中介效應分析方法[28],具體模型設定如下:

(1)競爭作物種植比例對玉米播種面積的中介效應

lnSit=a0+a1(Treati×Timet)+a2lnZ1it+μ1i+γ1t+ε1it

(3)

Git=b0+b1(Treati×Timet)+b2lnZ1it+μ2i+γ2t+ε2it

(4)

lnSit=c0+c1(Treati×Timet)+c2Git+c3lnZ1it+μ3i+γ3t+ε3it

(5)

其中,lnSit表示玉米播種面積的對數,是被解釋變量。Treati×Timet表示是否實施價補分離政策,是核心解釋變量。Git表示競爭作物種植比例,是中介變量。lnZ1it表示影響玉米播種面積的控制變量的對數,μi為地級市固定效應,γt為年份固定效應,εit為隨機擾動項。

(2)農業機械化水平對玉米單產的中介效應

lnAPit=a0+a1(Treati×Timet)+a2lnZ2it+μ1i+γ1t+ε1it

(6)

lnMit=b0+b1(Treati×Timet)+b2lnZ2it+μ2i+γ2t+ε2it

(7)

lnAPit=c0+c1(Treati×Timet)+c2lnMit+c3lnZ2it+μ3i+γ3t+ε3it

(8)

其中,lnAPit表示玉米單位面積產量的對數,是被解釋變量。Treati×Timet表示是否實施價補分離政策,是核心解釋變量。lnMit表示農業機械化水平的對數,是中介變量。lnZ2it表示影響玉米單產的控制變量的對數。其余變量含義與方程(3)-(5)相同。方程(3)和(6)分別反映價補分離政策對玉米播種面積、玉米單產的總效應;方程(4)和(7)反映價補分離政策對中介變量的效應,分別是對競爭作物種植比例、農業機械化水平的效應;方程(5)和(8)將中介變量加入模型,用來估計競爭作物種植比例、農業機械化水平的中介效應和價補分離政策的直接效應。

(3)玉米播種面積和單產對玉米總產量的中介效應

lnTPit=a0+a1(Treati×Timet)+a2lnZ3it+μ1i+γ1t+ε1it

(9)

lnSit=b0+b1(Treati×Timet)+b2lnZ3it+μ2i+γ2t+ε2it

(10)

lnTPit=c0+c1(Treati×Timet)+c2lnSit+c3lnZ3it+μ3i+γ3t+ε3it

(11)

lnAPit=b0+b1(Treati×Timet)+b2lnZ3it+μ2i+γ2t+ε2it

(12)

lnTPit=c0+c1(Treati×Timet)+c2lnAPit+c3lnZ3it+μ3i+γ3t+ε3it

(13)

其中,lnTPit表示玉米總產量的對數,是被解釋變量。Treati×Timet表示是否實施價補分離政策,是核心解釋變量。lnSit、lnAPit表示玉米播種面積、玉米單產的對數,是中介變量。lnZ3it表示影響玉米總產量的控制變量的對數。其余變量含義與方程(3)-(5)相同。

方程(9)反映價補分離政策對玉米總產量的總效應;方程(10)和(12)反映價補分離政策對中介變量的效應,分別是對玉米播種面積、玉米單產的效應;方程(11)和(13)將中介變量加入模型,用來估計玉米播種面積、玉米單產的中介效應和價補分離政策的直接效應。當a1、b1、c2顯著而c1不顯著時,則存在完全中介效應;當a1、b1、c1、c2均顯著且b1c2與c1同號時,則存在部分中介效應,且中介效應占總效應的比例為b1c2/a1;當a1、b1、c1、c2均顯著且b1c2與c1異號時,則存在遮掩效應。

(二)變量說明與描述性統計分析

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為玉米生產情況,用玉米播種面積、玉米單產、玉米總產量來衡量。

2.政策變量

本文的核心解釋變量是價補分離政策,為虛擬變量,用Treat×Time表示。Treat是組間虛擬變量,若某地級市屬于政策試點區(黑龍江、吉林、遼寧)則Treat=1,若屬于非試點區(安徽、山東、河南)則Treat=0。Time是時間虛擬變量,若所觀察年份在2016年及之后則Time=1,在2016年之前則Time=0。Treat×Time是雙重差分項,若所研究區域在所觀察年份實施價補分離政策,則Treat×Time取值為1;其他情況Treat×Time取值為0。

3.控制變量

(1)玉米銷售價格。根據隋麗莉、郭慶海[16]的研究,玉米種植會受上一期玉米銷售價格影響,因此采用價格變量的滯后一期回歸。另外,本文用2009年為基期的種植業產品價格指數對玉米銷售價格進行平減,得到實際值。(2)人均GDP。根據阮榮平等[20]的研究,人均GDP用以衡量地區經濟發展水平,可能會對糧食生產造成一定影響。本文用2009年為基期的人均GDP指數對人均GDP數據進行平減,得到實際GDP。(3)產業結構。根據李明文等[29]的研究,二三產業發展會使工業化和城鎮化迅速發展,壓縮耕地面積,對糧食播種面積造成影響。本文采用二三產業增加值之和與地區生產總值的比重表示產業結構。(4)土地租金。根據丁永潮等[30]的研究,土地租金是影響玉米種植面積的重要因素。本文選取玉米的每畝流轉地租金作為土地租金的代理變量,用2009年為基期的農業生產資料價格指數對其進行平減,得到實際值。(5)勞動力投入和農資投入。根據徐建玲等[31]的研究,勞動力投入和農資投入均會對玉米單產造成影響。本文用每畝玉米種植的家庭用工折價和雇工費用之和代表勞動力投入,用每畝玉米種植所投入的種子、化肥、農家肥、農藥、農膜費用之和代表農資投入,并用2009年為基期的農業生產資料價格指數對其進行平減,得到實際值。(6)有效灌溉面積占比。根據易福金等[32]的研究,灌溉面積占比反映一個區域的水利條件,對農業全要素生產率具有一定影響,用有效灌溉面積與農作物播種面積的比重衡量。(7)受災程度。根據陳蘇、胡浩[33]的研究,自然災害發生會對糧食生產造成負面影響。本文用受災面積與農作物播種面積的比重表示受災程度。

4.中介變量

本文的中介變量選取如下:

(1)競爭作物種植比例。該指標反映除玉米之外的糧食作物面積所占比重。如公式(14)所示,G表示競爭作物種植比例,Sgrain、Smaize分別表示糧食作物播種面積、玉米播種面積。

(14)

(2)農業機械化水平。該指標反映農業生產中的農業機械使用程度。參考嚴中成等(2018)的方法[34],按0.4、0.3、0.3的比重對農作物機耕水平、機播水平、機收水平進行加權,得到農作物耕種收綜合機械化率。如公式(15)所示,M表示農業機械化水平,Splough、Ssow、Sreap、Scrop分別表示農作物機耕面積、機播面積、機收面積和農作物總播種面積,Q1、Q2、Q3分別表示權重0.4、0.3、0.3。

(15)

5.描述性統計

本文共選取83個地級市,其中政策試點區34個,非試點區49個,時間范圍為2009—2020年,最終得到樣本個數996個,相關變量的描述性統計如表1所示。

表1 變量的描述性統計

(三)數據說明

本文采用2009—2020年黑龍江、吉林、遼寧、安徽、山東、河南6個玉米主產省83個地級市的面板數據進行研究(1)根據《全國農產品成本收益資料匯編》對玉米主產省的劃分,選擇黑龍江、吉林、遼寧、安徽、山東、河南六省作為研究區域。一方面,這些省份都是糧食主產區,受資源稟賦、糧食政策等因素的差異影響相對較小;另一方面,這六個玉米主產省2020年的玉米播種面積為20977.3千公頃,玉米產量為13953.4萬噸,均達到全國一半以上,在玉米生產上具有一定代表性。。其中,黑龍江、吉林、遼寧是政策試點區,安徽、山東、河南是非試點區。另外,由于2009年我國玉米良種補貼實現全國范圍覆蓋,且2021年及之后的部分數據還未更新,為避免其他政策因素干擾和部分數據缺失問題,本文選擇2009—2020年作為研究時間,時間范圍涵蓋玉米臨時收儲政策和價補分離政策兩個時期。所用數據來自各省的地方統計年鑒及統計公報、《全國農產品成本收益資料匯編》、《中國農產品價格調查年鑒》和《中國農業機械工業年鑒》等。

四、“價補分離”改革對玉米生產影響的實證分析

(一)基準回歸結果分析

本文基于DID雙重差分模型分別探究價補分離政策對玉米播種面積、玉米單位面積產量、玉米總產量的影響,同時控制地級市固定效應和年份固定效應,回歸結果如表2所示。

表2 DID基準回歸結果

第(1)列的結果顯示,價補分離政策對玉米播種面積的影響在1%的水平上顯著為負;價補分離政策實施后,玉米播種面積顯著減少15.8%;第(2)列的結果顯示,價補分離政策對玉米單位面積產量的影響在1%的水平上顯著為正,價補分離政策實施后,玉米單位面積產量顯著增加6.4%;第(3)列的結果顯示,價補分離政策對玉米總產量的影響在1%的水平上顯著為負,價補分離政策實施后,玉米總產量顯著減少17.1%。價補分離政策實施后,玉米重新由市場收購,玉米價格由市場自發調節,在供給嚴重大于需求的情況下玉米價格下跌,農戶基于對種植玉米的預期收益降低和預期風險增加,會調減玉米播種面積;同時,生產者補貼制度日益完善,能夠增加農戶的資本邊際收益,促進生產要素投入,有利于提高玉米種植效率和畝均產出水平;玉米供給量過剩,在市場機制的調節下玉米價格會下跌,導致玉米供給量和總產量下降。因此,本文的研究假說1得到驗證。

從控制變量來看,對于玉米播種面積,產業結構、受災程度的影響顯著為正,分別在5%、1%的置信水平上顯著。受災程度越高的地區玉米播種面積越大,可能是因為玉米的抗旱耐寒能力較優,在自然災害多發地區農戶更傾向種植玉米。人均GDP、流轉地租金的影響顯著為負,均在5%的置信水平上顯著。人均GDP反映經濟發展水平,經濟越發達的地區耕地面積越少,玉米播種面積也越小;土地流轉成本越高,越會抑制玉米種植,減少玉米播種面積。對于玉米單位面積產量,農資投入的影響顯著為正,表示種子、化肥等生產要素投入能夠促進玉米單產。受災程度、流轉地租金、勞動力投入的影響顯著為負,表示受災程度越大,玉米單產水平越低;較高的土地流轉成本導致玉米生產邊際收益下降,農戶會減少生產要素投入從而降低玉米單產;勞動力投入越多,部分勞動力會替代機械生產,降低玉米單產水平。對于玉米總產量,上年玉米銷售價格、產業結構、財政支農比重的影響顯著為正,表示上年玉米銷售價格越高,農戶對玉米的預期收益就越多,越有可能提高玉米產量;政府對農業的補貼越多,越會促進農戶的生產積極性,增加玉米產量;流轉地租金的影響顯著為負,表示土地流轉成本越高,對種植玉米的抑制作用也越強,因此玉米總產量會下降。

(二)“價補分離”改革對玉米生產影響的動態效應分析

本文基于動態效應模型分別探究價補分離政策對玉米播種面積、玉米單位面積產量、玉米總產量的動態影響,控制地級市固定效應和年份固定效應,結果如表3所示。

表3 動態效應結果

第(4)列的結果顯示,在政策實施前,價補分離政策對玉米播種面積均沒有顯著影響;政策實施后即2016—2020年,價補分離政策對玉米播種面積均有顯著負向影響。具體來說,2016年、2017年、2018年、2019年和2020年,價補分離政策分別使玉米播種面積顯著減少26.3%、26.9%、17.2%、15.6%和22.7%。第(5)列的結果顯示,在政策實施前,價補分離政策對玉米單位面積產量基本沒有顯著影響;政策實施后,價補分離政策對玉米單位面積產量的影響在不同程度上顯著為正,且有減弱的趨勢。具體來說,2016年和2017年,價補分離政策分別使玉米單產在1%的水平上顯著增加16.1%和9.4%;2018年,價補分離政策對玉米單產沒有顯著影響;2019年,價補分離政策在10%的水平上使玉米單產顯著增加5.3%;2020年,價補分離政策在5%的水平上使玉米單產顯著增加9.5%。第(6)列的結果顯示,在政策實施前,價補分離政策對玉米總產量基本沒有顯著影響;政策實施后,價補分離政策對玉米總產量的影響在不同程度上顯著為負,且有減弱的趨勢。具體來說,2017年,價補分離政策在1%的水平上使玉米總產量顯著減少23.3%;2018年,價補分離政策在5%的水平上使玉米總產量顯著減少22.8%;2020年,價補分離政策在10%的水平上使玉米總產量顯著減少18.9%。政策實施初期,國內玉米市場環境改變,理性的農戶為規避風險會第一時間調整決策行為,此時玉米生產變化最為明顯;隨著時間推移,玉米生產逐漸適應市場機制調節,且生產者補貼日益完善,政策的影響會減弱。因此,本文的研究假說2得到驗證。

(三)穩健性檢驗

1.共同趨勢檢驗

根據前文的DID實證結果可知,價補分離政策對玉米生產具有顯著影響,分別減少了玉米播種面積、促進了玉米單位面積產量、降低了玉米總產量。而雙重差分法使用的前提是滿足同質性假設,即保證政策試點區和非試點區在政策實施前的玉米生產變化趨勢一致,因此需進行共同趨勢檢驗。對玉米播種面積、玉米單位面積產量和玉米總產量分別進行了趨勢檢驗,結果如圖1所示。以政策實施時間2016年為節點,2016年以前年份所對應的系數基本與0沒有顯著差異,說明政策實施前試點區與非試點區的玉米生產變化趨勢基本一致,所以通過共同趨勢檢驗。

圖1 共同趨勢檢驗結果

2.安慰劑檢驗

為進一步證實玉米生產變化是由價補分離政策所導致而非受其他因素影響,還需要進行安慰劑檢驗。安慰劑檢驗的基本原理是對樣本區域重新分組,將虛擬處理組和虛擬對照組按照模型(1)進行回歸,觀察核心解釋變量系數的顯著性,當重復上述試驗若干次后大部分系數不顯著,則說明價補分離政策對玉米生產的影響不是偶然的,且受其他未知因素影響不大。本文利用Stata將83個地級市樣本打亂,隨機抽取34個地級市作為虛擬處理組,其余為虛擬對照組,對隨機化后的處理組和對照組進行回歸,并將上述試驗重復400次。如圖2所示,圖a、b、c分別對應玉米播種面積、玉米單位面積產量、玉米總產量的t值核密度分布,t值大多分布在0附近,接近標準正態分布,表示價補分離政策對虛擬處理組和虛擬對照組的玉米生產沒有顯著影響,進一步證實了價補分離政策導致玉米生產變化。

a 播種面積 b 單位面積產量 c 總產量

五、機制分析:從農戶種植決策和行為角度

本文根據理論分析的結果,將大豆作為遼寧、吉林、黑龍江三省的玉米競爭作物,將小麥作為安徽、山東、河南三省的玉米競爭作物,就“價補分離”改革對玉米播種面積的作用機制進行檢驗。另外,采取中介效應模型檢驗機械化作業在改革影響玉米單產過程中發揮的中介作用。

(一)競爭作物種植比例對玉米播種面積的中介效應

本文基于中介效應模型探究競爭作物種植比例在影響玉米播種面積中的中介作用,同時控制地級市固定效應和年份固定效應,回歸結果如表4所示。第(1)列反映了價補分離政策對玉米播種面積的回歸結果,表明價補分離政策實施后,玉米播種面積減少15.8%,且在1%的水平上顯著;第(2)列反映了價補分離政策對競爭作物種植比例的回歸結果,表明價補分離政策使競爭作物種植比例增加2.2個百分點,且在1%的水平上顯著;第(3)列反映了在控制競爭作物種植比例后價補分離政策對玉米播種面積的回歸結果,競爭作物種植比例每增加1個百分點,玉米播種面積顯著減少1.7%,此時價補分離政策對玉米播種面積的抑制效應降至12.1%,說明競爭作物種植比例在價補分離政策影響玉米播種面積的過程中發揮了部分中介作用,且中介效應占總效應的比重為23.3%。在玉米供大于求的背景下,“市場化收購”使玉米價格下跌,農戶基于對玉米預期收益降低、預期風險增加的考量,會選擇增加大豆、小麥等其他糧食作物種植面積,來減少玉米播種面積,這有利于糧食種植結構調整。因此,本文的研究假說3得到驗證。

表4 競爭作物種植比例對玉米播種面積的中介效應

(二)農業機械化水平對玉米單產的中介效應

本文基于中介效應模型探究農業機械化水平在影響玉米單產中的中介作用,同時控制地級市固定效應和年份固定效應,回歸結果如表5所示。第(4)列反映了價補分離政策對玉米單位面積產量的回歸結果,表明價補分離政策實施后,玉米單產增加6.4%,且在1%的水平上顯著;第(5)列反映了價補分離政策對農業機械化水平的回歸結果,表明價補分離政策使農業機械化水平增加2.9%,且在1%的水平上顯著;第(6)列反映了在控制農業機械化水平后價補分離政策對玉米單產的回歸結果,農業機械化水平每增加1%,玉米單產顯著增加36.5%,此時價補分離政策對玉米單產的促進效應降至5.3%,說明農業機械化水平在價補分離政策影響玉米單產的過程中發揮了部分中介作用,且中介效應占總效應的比重為16.5%。價補分離改革后,生產者補貼制度日益跟進,玉米生產的邊際成本降低、邊際收益增加,農業機械等生產要素投入也增加;同時,生產者補貼通過促進玉米生產的集中化、規?；?提高了機械化作業水平,從而促進玉米種植效率和畝均產量提升。因此,本文的研究假說4得到驗證。

表5 農業機械化水平對玉米單產的中介效應

(三)玉米播種面積和單產對玉米總產量的中介效應

本文基于中介效應模型探究玉米播種面積、玉米單產在影響玉米總產量中的中介作用,同時控制地級市固定效應和年份固定效應,回歸結果如表6所示。第(7)列反映了價補分離政策對玉米總產量的回歸結果,表明價補分離政策實施后,玉米總產量減少17.1%,且在1%的水平上顯著;第(8)列反映了價補分離政策對玉米播種面積的回歸結果,表明價補分離政策使玉米播種面積減少15.8%,且在1%的水平上顯著;第(9)列反映了在控制玉米播種面積后價補分離政策對玉米總產量的回歸結果,玉米播種面積每增加1%,玉米總產量顯著增加101.5%,此時價補分離政策對玉米總產量的影響不再顯著,說明玉米播種面積在價補分離政策影響玉米總產量的過程中發揮完全中介作用。第(10)列反映了價補分離政策對玉米單產的回歸結果,表明價補分離政策使玉米單產增加6.4%,且在1%的水平上顯著;第(11)列反映了在控制玉米單產后價補分離政策對玉米總產量的回歸結果,玉米單產每增加1%,玉米總產量顯著增加109.8%,而此時價補分離政策使玉米總產量顯著減少13.7%,說明玉米單產對玉米總產量不存在中介效應。根據前文分析可知,價補分離政策通過影響農戶的種植決策和行為,進而影響了玉米播種面積和玉米單產。本文的研究假說5得到驗證。

表6 玉米播種面積和單產對玉米總產量的中介效應

六、結論與啟示

(一)研究結論

為了使玉米生產回歸市場調節,優化糧食種植結構,緩解玉米供大于求的階段性階段性,中國實施了玉米“價補分離”改革。本文基于2009—2020年的6個糧食主產省市域層面的數據,利用玉米“價補分離”改革這一準自然實驗,使用DID模型研究了“價補分離”改革對玉米生產的影響效應以及作用機制。第一,從總體來看,價補分離政策顯著減少了玉米播種面積,提高了玉米單位面積產量,降低了玉米總產量。具體來說,價補分離政策實施后,玉米播種面積顯著減少15.8%,玉米單產顯著增加6.4%,玉米總產量顯著減少17.1%,且均在1%的置信區間內。第二,從動態角度來看,價補分離政策對玉米生產的影響具有時效性,政策效力隨時間推移而減弱。對玉米播種面積來說,價補分離政策在2016—2020年均有顯著負向影響,且與政策實施后的前兩年相比,后三年的影響系數絕對值和顯著性水平均有下降。對玉米單位面積產量來說,2016年和2017年價補分離政策的正向影響非常顯著,而后幾年影響程度減弱。對玉米總產量來說,價補分離政策在2017—2020年均有負向影響,且基本呈現逐年減弱的趨勢。第三,從影響機制來看,基于農戶種植決策和行為視角,價補分離政策分別通過不同的渠道作用于玉米播種面積和玉米單產,進而作用于玉米總產量。對玉米播種面積來說,價補分離政策通過增加競爭作物種植比例來減少玉米播種面積,同時促進了糧食作物種植結構優化;對玉米單產來說,價補分離政策通過增加農業機械化水平促進了玉米單產;對玉米總產量來說,價補分離政策通過減少玉米播種面積,最終使玉米總產量降低。

(二)政策啟示

第一,繼續實施價補分離政策,發揮市場調節機制。玉米臨時收儲不是長久之計,我們應當充分尊重市場經濟的客觀規律,堅定不移實施價補分離政策。堅持以市場調節為主、政府調控為輔的原則,處理好政府和市場在糧食資源配置中的關系,將玉米價格的決定權交還給市場。第二,推進玉米生產者補貼,完善相關配套制度。加快推進玉米生產者補貼制度是實現“市場定價、價補分離”的有效支撐,市場化收購會在一定程度上損害玉米種植戶利益,因此需完善相關配套措施,不斷推進玉米生產者補貼制度。第三,推進玉米生產機械化,注重農業生產與機械作業結合。糧食生產過程中,農業機械使用能夠顯著提升糧食產量,是糧食持續增產的重要動力來源。因此,為了提高玉米生產效益,保障玉米增產的持續動力,就更加要注重機械化作業和玉米生產相結合,提升農業機械化水平。