新一轮最低收购价政策调整对稻谷生产的影响研究——基于广义合成控制法的分析

李琼华，张琳，钟钰

（中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京 100081）

我国粮食安全已进入新发展阶段，国内粮食安全保障水平处于历史最好时期[1]，同时全球粮食产业链全方位开放和深层次融合给国内粮食安全带来新的挑战与风险。自2004 年以来，以最低收购价为核心的国内粮食价格支持政策实施在推动粮食增产、促进农民增收、保障粮食安全方面起到了积极作用。但同时也带来粮食市场扭曲、“三高并存”、“三量齐增”等一系列问题[2-3]，并逐渐逼近WTO 国际规则的“天花板”限制。在新发展阶段背景下，综合考虑粮食生产成本、供需状况、国内外粮价以及全球政治经贸环境变化等内外部因素，最低收购价政策迫切需要进一步改革与完善[4]。2015 年国家在连续7 年提高稻谷最低收购价格后首次停止上调，释放出新一轮政策改革的信号，之后每年持续对最低收购价格进行调整。那么，新一轮最低收购价政策调整产生的效应如何？究竟对稻谷生产造成怎样的影响？不同地区之间政策效果存在何种差异？未来政策改革的基本逻辑和主要方向是什么？探讨上述问题对进一步深化最低收购价政策改革具有重要意义。

当前学术界普遍关注最低收购价格政策实施效果以及改革方向等问题研究[5]。针对政策实施效果，一种观点认为最低收购价政策在稳定粮食生产、保护农民生产积极性、稳定国内粮食市场[6]、降低国际市场冲击[7]等方面具有重要作用；另一种观点认为最低收购价政策对稻谷面积扩大并未带来明显的激励作用，并存在较低的成本有效性[8]，未显著改善农村居民的收入流动状况，农业补贴发挥的减贫作用也并不具有优势[9]，给财政和储备带来极大压力，造成我国粮食市场政策化倾向[10]。关于政策改革方向，有学者提出政府可用价格稳定政策或目标价格补贴政策来替代最低收购价，从而稳定粮食市场[11]；有的认为要将关注点集中于种粮专业户收入，采取直接入市收购[12]，或是“退出粮价支持”+“种粮收益补贴”组合改革方式，创新粮食调控体系[13]。针对国家现行政策改革措施，普遍研究认为已取得部分预期效果，但仍面临政策不协调、农民收益难保障等问题，建议未来在政策转型、收益保障机制方面优化[14]。在政策评估方法上，目前应用最广泛的为双重差分法（Difference-in-differences，DID）[15]， 利用双重差分法测算价格支持政策对粮食播种面积、粮食产量[16]、价格波动[17]及农户生产行为[18]的影响效应等，但蔡欣磊等[19]认为双重差分法难以评估政策短期效应，且平行趋势假定基础不易成立。Xu[20]在双重差分法基础上提出广义合成控制法（Generalized Synthetic Control Method, GSCM），克服了控制组选择随意性的问题。

综合来看，相关文献从不同层面对最低收购价政策效果及改革方向展开研究。但是聚焦新发展阶段背景下新一轮政策调整效应的研究还不多见，且多止于理论层面和战略层面的探讨，深入政策调整对粮食生产的作用机理与政策效应的定量分析较为不足，研究方法也比较局限。新发展阶段下，全球粮食贸易形势及外部环境发生复杂深刻变化，最低收购价政策改革的推进如何在确保粮食稳产保供的基础上更好适应新形势、新要求和新挑战，不仅关乎广大种粮农民的根本利益，更关系到国家总体安全的根基。鉴于此，本文拟从新一轮最低收购价政策调整的背景出发，利用2004—2019 年全国省级宏观面板数据，采用广义合成控制方法估计最低收购价政策调整对稻谷播种面积、单产及产量的影响效果和机理，系统评价新一轮最低收购价政策调整的政策效应，为进一步优化国内粮食价格支持政策提供决策依据。

1 新一轮稻谷最低收购价的政策调整

1.1 政策调整背景

最低收购价政策的多年实施对增加农民收入、保护农民种粮积极性均产生了积极影响，为保障我国粮食安全提供了坚实的政策支撑。但随着国内粮食生产成本不断攀升，导致国内外粮价倒挂，粮食进口不断增加，粮食企业收购的政策性粮食严重滞销，进而出现国产粮入库、进口粮入市的困境。同时，近年来粮食生产也面临着产量、库存量及进口量的“三量齐增”与“三高并存”发展困境。这些现象反映出现行最低收购价政策对粮食价格的形成机制及市场信号造成了一定扭曲，不能很好调节市场供需以适应国内外贸易形势要求。同时，我国粮食价格支持政策已面临WTO 规则下“黄箱”支持限制的实质性约束和愈发频繁的国际争端诉讼。在这一宏观环境下，2015 年国家开启了稻谷最低收购价政策的新一轮调整。

1.2 政策调整内容

在2015—2019 年的新一轮政策调整阶段，稻谷最低收购价格整体出现小幅下调。2015 年稻谷最低收购价与2014 年持平，停止连续7 年的提价。2016 年国家提出“继续执行并完善稻谷、小麦最低收购价”，小幅降低早籼稻最低收购价，每50 kg 下降2 元。2017 年提出“坚持并完善稻谷、小麦最低收购价政策，合理调整最低收购价水平，形成合理比价关系”，三个品种稻谷最低收购价均小幅下调，早籼稻、中晚籼稻和粳稻每50 kg 分别降低3 元、2元和5 元。2018 年中央一号文件提出“深化农产品收储制度和价格形成机制改革，加快培育多元市场购销主体”，稻谷最低收购价政策迈出实质性改革，收购价格大幅降低，早籼稻、中晚籼稻、粳稻的最 低收购价格分别下降至120 元/50 kg、126 元/50 kg、 130 元/50 kg。

除了调整最低收购价格水平之外，国家还采取了多项调整措施。缩短稻谷收购期限，延后收购启动时间，早籼稻托市收购期缩短15 d，中晚籼稻托市收购期缩短20～25 d；优化收购启动及停止条件，完善超标稻谷收储制度，促进多元市场化收购；提高收购质量，将收购标准提高至国标三等以上，引导农户调整优化种植结构，“种好粮”、“卖好粮”，因地制宜发展优质稻和专用麦，从粮食质量提升中获得更高的种粮收益。同时为保护种粮农民收益，在相关稻谷主产省份实施稻谷生产者补贴，中央财政将一定数额补贴资金拨付到省，由有关省份制定具体补贴实施方案。2020 年中央一号文件提出“调整完善稻谷、小麦最低收购价政策，稳定农民基本收益”，为应对疫情冲击，稳定粮食产量，稻谷最低收购价总体保持稳定，早籼稻、中晚籼稻、粳 稻最低收购价格分别为121 元/50 kg、127 元/50 kg、 130 元/50 kg，其中，早籼稻、中晚籼稻均上涨 1 元/50 kg，粳稻价格保持不变。2020 年发布《关于完善稻谷最低收购价有关政策的通知》中提出：自2020 年起对最低收购价稻谷限定收购总量，且分批下达，限定2020 年最低收购价稻谷收购总量为5 000 万t，其中籼稻2 000 万t、粳稻3 000 万t；大力提倡“优粮优价”，倡导绿色优质产品供给。

1.3 政策调整思路及目标

在新发展阶段背景下，最低收购价政策改革总体遵循“市场定价，价补分离”的基本取向，“市场定价”即恢复市场机制作用，让价格真正发挥调节供求的功能，“价补分离”是将隐含在价格内的补贴分离，调整为生产者直接补贴，以弥补生产成本上升造成的损失，保护农民生产的积极性。当前，考虑粮食生产成本、供需变化、外部环境复杂性等因素，政策调整的总目标是实现国内粮食高质量稳产保供，具体目标包括：第一，保障口粮绝对安全，牢牢守住保障粮食安全的底线，维护粮食生产合理收益，保护农户种粮积极性；第二，发挥市场机制作用，维持粮食市场平稳运行，推动实现稻谷优质优价，引导农户种植结构优化和种植行为调整；第三，提高政策合规性，在遵循WTO 国际规则的前提下，充分用足“黄箱”政策空间[21]，调整优化“绿箱”措施结构。

2 研究方法与数据来源

2.1 模型构建

广义合成控制法利用固定效应模型对合成控制法进行整合，放松了平行趋势假定，允许政策处理变量和未观测单元的时间异质性相关，可进行多个实验单元与多期政策处理，具有明显优势。假设Yit是省份i 在第t 年的稻谷产量（播种面积、单产），tr 和co 分别为处理组与合成控制组的单位集合。总样本数为N=Ntr+Nco，其中Ntr、Nco分别为处理组和合成控制组的省份个数。所有样本观察均有Τ 期。Τ0,i为处理组省份i 在政策调整前的期数，那么政策调整发生在Τ0,i+1 期，调整后观测期为qi=Τ-Τ0,i。在观测时期跨度内，合成控制组单位未受政策影响。假设所有处理组省份政策调整发生的时期相同，即Τ0,i=Τ；qi=q。为控制省份异质性和空间相关性，假设稻谷产量（播种面积、单产）Yit由如下线性因子模型生成，即：

式中：Dit为发生政策调整的虚拟变量，Dit=1 表示省份i 在t 期受到政策调整影响，否则取0；δit表示省份i 在第t 时期的异质性政策处理效应；Xit′为K维可观测控制变量；β=[β1, …, βk]′为K 维待估计系数向量；ft=[f1t, …, frt]′表示影响不同省份稻谷生产的r 维不可观测时变共同因子向量，控制不同省份间的空间相关性；λi=[λi1, …, λir]′为省份i 的r 维未知因子载荷向量，λi′ft为反映了省份间相关的不可观 测时变因素；εit为省份i 在第t 期具有零均值不可观测冲击，反映了省份间相互独立的随机扰动因素。

令Yit(1)和Yit(0)分别表示省份i 在第t 期受到政策调整影响和未受政策调整影响的潜在结果，则个体处理效应为δit=Yit(1)-Yit(0) (i ∈Г, Г 表示正整数，t ＞Τ0)，政策对稻谷播种面积（单产、产量）影响的平均处理效应（ATT）为：

2.2 样本代表性说明

广义合成控制法的关键在于合成控制组能够较好拟合处理组地区的农业与社会发展特征。因此，为提高研究的可信度与解释力，在已有文献基础 上[22-24]，结合政策研究的特殊性，本文选择广东省、浙江省、云南省、重庆市、福建省、贵州省、海南省、山东省、上海市共9 个地区作为合成控制组。选取以上省份作为合成控制组基于两点：一是广东等地区适宜种植稻谷。与全国非处理组其他省份相比，广东等9 省（直辖市）的稻谷产量、播种面积较高；二是合成控制组与处理组能基本代表我国稻谷总体生产情况，2004—2019 年间，20 个样本省的稻谷产量及播种面积均占到全国总量的98%以上 （图1）。

图1 2004—2019 年全国与样本省稻谷产量及播种面积对比Fig. 1 Comparison of rice yield and sown area between China and sample provinces from 2004 to 2019

2.3 变量选取

2.3.1 被解释变量 借鉴杜锐和毛学峰[23]的研究成果，本文将稻谷产量、播种面积及单位面积产量设为被解释变量，来衡量新一轮最低收购价政策调整的影响效应。最低收购价政策实施的核心目标是稳定稻谷产量、保护农民种稻积极性，因此稻谷产量、播种面积及单位面积产量变动是衡量最低收购价政策调整效应的直接指标。

2.3.2 解释变量 在已有研究的基础上[23-24]，本文将影响稻谷生产的解释变量分为农业生产基础和经济社会基础两方面。

1）农业生产基础包括：化肥施用量，用农业化肥施用量表示，反映粮食生产过程中的农业物质投入情况[25]；农机总动力，用农业机械总动力表示，反映农业生产过程中的机械化水平，通常粮食生产能力受机械化水平影响较大[26]；灌溉面积，用有效灌溉面积表示，反映粮食生产过程中的灌溉条件；农业产值，用农林牧渔业增加值表示，反应不同地区农林牧渔业生产经营的最终成果。

2）经济社会基础包括：经济发展水平，本文用地区城镇化率表示，通常城镇化率水平越高，经济发展越快，农业发展意愿相对较低[27]；政府支持力度，即政府对全社会的投入情况，用地方财政一般预算支出表示，体现政府的活动范围和方向，政府的财政资金分配关系对农业生产有一定的引导作用[28]；工资水平，本文用在岗职工平均工资表示，通常农业生产与地区整体的工资水平有密切关系。

2.4 数据来源

本文共选取全国20 个水稻生产区作为研究样本省，其中黑龙江、吉林、湖南、湖北、江西、安徽、四川、辽宁、广西、江苏、河南11 个稻谷最低收购价政策实施地区作为处理组，广东、云南、重庆、浙江、福建、贵州、海南、山东、上海9 个省（直辖市）作为合成控制组。稻谷产量、稻谷播种面积、稻谷单产、化肥施用量、农业机械总动力、有效灌溉面积的数据均来源于《中国农村统计年鉴》；农林牧渔业增加值、年末城镇人口比重的数据均来源于《中国统计年鉴》；在岗职工平均工资数据来源于国家统计局；地方财政一般预算支出数据来源于各地区《国民经济和社会发展公报》。个别缺失值以相邻年份均值或地区数据拟合补齐。各变量的描述性统计特征如表1 所示。

3 实证分析

3.1 新一轮最低收购价政策调整对稻谷播种面积的影响

通过广义合成控制法，本研究进行了多次模拟，并结合期望最大化逻辑算法[29]，控制省份固定效应，最终获得的结果如图2 所示。其中纵轴代表播种面积数值、横轴代表年份。在新一轮最低收购价政策调整之前，合成控制组和处理组的稻谷播种面积路径能够基本重合，说明合成控制法基本拟合了政策调整之前的稻谷面积波动路径。政策调整后，合成播种面积明显高于实际播种面积，说明最低收购价政策调整对稻谷播种面积增长的抑制作用明显。总体来看，政策调整对处理组稻谷播种面积的平均效应为-5.72，调整对稻谷播种面积的影响率为-2.67%。

表1 变量的统计性描述Table 1 Descriptive statistics of variables

图2 实际与合成稻谷播种面积路径对比Fig. 2 Comparison of actual and synthetic rice sown area paths

对此可能的解释为：政府每年公布的稻谷最低收购价格对农户的粮食供给行为存在显著影响，农户根据往年市场价格及新粮上市前公布的最低收购价格调整自身预期，在价格预期指导下调整粮食生产行为[30]。近年国家连续调整稻谷最低收购价格水平，在价格预期影响下，面对种稻生产成本高企压力，农户通过种植行为调整、缩小种植面积来规避风险。

从异质性视角考察新一轮最低收购价政策调整对不同省份稻谷播种面积作用效果，结果如图3 所示。在政策调整前，处理组11 省的相对处理效应均在0 左右波动，模型拟合效果较好；在政策调整后，不同省份政策效应之间存在显著分异特征。所有处理组相对处理效应在2015—2019 年间均存在较大幅度波动，表明新一轮最低收购价政策调整对稻谷

图3 不同省份相对处理效应Fig. 3 Relative treatment effect in different provinces

播种面积造成了较大的外生冲击，这一点在上文已证实。具体来看：政策调整对黑龙江、吉林、辽宁、广西、湖南、四川、江苏七省的负向作用显著，其中黑龙江、广西、湖南的下降幅度较大，2019 年三省的相对处理效应分别达到-48.47、-27.01、-25.72；湖北、安徽、江西、河南四个政策实施区的相对处理效应均为正，表明政策调整未明显减少上述四省播种面积。综上分析，新一轮最低收购价政策调整对多数政策实施省份稻谷播种面积均有负向影响，其中对黑龙江、广西、湖南的影响最为强烈。

3.2 新一轮最低收购价政策调整对稻谷单产的影响

表2 呈现了受政策调整影响前后实际与合成稻谷单产的变动数据。通过比较稻谷单产差异度发现，在政策未调整的时间段内，实际单产与合成单产的差异度均保持在5%以内，说明合成控制组较好地拟合了真实稻谷主产区的单产变动趋势。二者变化路径的差异较小，合成控制组的稻谷单产可以作为处理组单产变动的反事实估计，而实际值与反事实拟合值之差即为最低收购价政策调整的单产效应。从表2 可看出，受新一轮最低收购价政策调整影响，2015 年以来，处理组实际稻谷单产持续高于合成单产，且随着时间的推移两者单产的正向缺口呈波动扩大趋势。实证结果表明政策调整对处理组实际稻谷单产呈正向影响，政策调整的平均处理效应为155.20，政策调整对稻谷单产的影响率约为2.08%。对这一结果可能的解释为：稻谷单产水平变化受良种培育、栽培技术进步、自然灾害、粮食生产政策等多重因素的影响[31]，其中良种培育对于提高稻谷单产水平极为重要，历史上优质稻谷品种的推广时期往往与稻谷单产大幅增长的阶段相吻合[32]。

表2 实际与合成稻谷单产汇总表Table 2 Summary of actual and synthetic rice yield per unit area

3.3 新一轮最低收购价政策调整对稻谷产量的影响

图4 展示了不同组别稻谷产量随时间的变化状况。在政策调整前，合成组与处理组稻谷产量的变化路径几乎完全重合，这表明广义合成控制法较好的模拟了处理组在政策调整之前稻谷产量的增长路径，避免了双重差分法选取控制组样本时，难以满足共同趋势这一基础条件的潜在风险。在政策调整当期，两条路径开始产生差异，合成稻谷产量逐渐高于真实稻谷产量。因此，本文认为政策调整后的产量差异可能归因于新一轮最低收购价政策变动 影响。

图4 实际与合成稻谷产量路径对比Fig. 4 Comparison of actual and synthetic rice yield paths

图5 相对处理效应年份变化图Fig. 5 Changes in years of relative treatment effects

根据公式（2），实际稻谷产量与合成稻谷产量在政策调整前后的差值ATT，即为政策调整效应。图5 结果表明新一轮政策调整对稻谷产量的平均处理效应为-12.62，政策调整使处理组稻谷产量变动率达-0.82%。分解来看，2015 年稻谷最低收购价格开始调整，宏观价格支持政策的变化并未迅速反应到实际稻谷产量，而使其继续保持缓慢上涨趋势。本文认为原因在于2015 年国家虽停止提高稻谷最低收购价格，但受价格变动幅度及滞后效应影响，政策实施地区稻谷产量未出现大幅下降。而且，随着粮食种植规模化程度的加深，稻谷最低收购价政策的持续实施使规模化经营的粮食收益得到保障，促进了稻谷产量的稳定增长[33]。随着稻谷最低收购价政策调整的深入进行，受粮食生产成本“地板”及粮食价格“天花板”双重挤压怪圈的影响，农户种稻积极性逐步下降，尤其对种稻大户的影响逐步凸显，从而造成稻谷产量的波动变化。

总结而言，稻谷产量变动受到播种面积及单产两方面因素影响，二者在主、次影响因素之间相互转换[34]。稻谷总产量增加往往是单产因素和播种面积因素共同作用的结果，而总产量减少则主要归因于播种面积的减少，即出现种植面积增长对总产量增加的贡献率低于播种面积缩减对总产量减少的贡献率这一现象。通过实证分析发现，2015 年新一轮最低收购价政策调整以来，在最低收购价格不再连年增加的压力下，稻谷播种面积出现明显调减，稻谷产量增加主要依赖于单产提升。

3.4 稳健性检验

为验证结果的稳健性，即政策实施省份稻谷生产变动确是受新一轮最低收购价政策影响而非其他偶然因素所致，本文使用“安慰剂方法”（placebo test）[35]进行检验。首先，本文假设政策调整对稻谷生产没有因果影响。其次，本文将之前位于处理组的省份随机抽取放入合成控制组，再从合成控制组中随机抽取若干省份作为伪处理组，利用合成控制法估计稻谷最低收购价政策调整对伪处理组稻谷生产的政策效应。结果如图6 所示，伪处理组与合成控制组的稻谷生产在2015 年前总体发展路径近似，政策调整之后，稻谷各生产变量均出现与前文一致变动，从而证明前文结论是稳健的。

图6 稳健性检验Fig. 6 Robustness test

4 研究结论及政策建议

4.1 研究结论

2015 年，我国进入新一轮最低收购价政策调整阶段。在此背景下，本文利用2004—2019 年全国省级面板数据，采用纠正效应研究偏误性的广义合成控制法，识别新一轮最低收购价政策调整对稻谷生产的影响效应。研究发现：

1）从播种面积看，新一轮政策调整对稻谷播种面积有显著的负向影响，平均处理效应为-57.23，影响率约为-2.67%；政策调整对稻谷播种面积造成的外力冲击具有省份异质性，其中对黑龙江、广西、湖南三省的影响最为强烈。

2）从产量看，新一轮政策调整造成了稻谷产量的明显下降，政策调整对稻谷产量的平均处理效应为-12.62，变动率达-0.82%；根据不同时间节点，2015 年宏观价格支持政策调整初期未迅速反应到实际稻谷产量，2016 年稻谷产量开始出现波动下跌。

3）总结而言，2015 年新一轮最低收购价政策调整后，稻谷播种面积出现明显调减，而稻谷增产主要依赖于单产提高。

4.2 政策建议

1）继续稳定稻谷最低收购价政策，完善种粮补贴、金融保险等配套支持政策。研究发现，新一轮最低收购价政策调整对稻谷播种面积与产量的持续增长有一定抑制作用。口粮生产稳定是前提，粮食产量一旦下滑恢复起来很难，最低收购价政策作为粮食生产的“稳定器”，要以牢牢守住国家粮食安全为底线，确立粮食价格支持政策改革的基本思路，在一定时期内继续保留稻谷最低收购价政策框架，切实保护好地方政府重农抓粮和农民种粮的积极性。同时，加大粮食补贴支持，提高补贴精准性，向粮食生产者、新型粮食经营主体倾斜，增加真正种粮者的底气。积极探索实施粮食“保险+期货”、完全成本和收入保险等“绿箱”补贴措施，提高农户种粮预期。

2）最低收购价政策改革应坚持循序渐进、审慎稳妥主原则，市场调节主方向。研究发现，稻谷生产对宏观价格支持水平变动具有极强的敏感性。长期以来，国家最低收购政策是市场变动的风向标，若政策调整过快可能会造成国内粮食市场波动，粮食种植面积下降，进而威胁国家粮食安全根基。因此，建议逐步合理调整最低收购价定价机制，理顺粮食比价关系，突出“减损失”功能，弱化“保收入”功能，强化“托底”作用，削减“托市”作用，使最低收购价水平回归“最低”本意，即对于多数农户来说，种粮可以保证收回成本。从长远来看，以提质增效、绿色生产为导向，鼓励多元市场主体积极入市，建立“优质优价”粮食市场化收购机制。

3）依靠生物育种产业化和科技创新手段，提升稻谷单产水平。研究发现，在新一轮政策调整背景下，稻谷单产提升对稳定稻谷产量与供给水平具有重要影响。因此，在国内资源空间有限的现实约束下，为避免因播种面积不稳而造成的全国稻谷产量波动，应以提高单产水平为主要着力点，加大水稻品种研发与推广投入，特别是推动高产优质抗逆新品种，资源节约型和优质功能型新品种，适宜机械化的突破性新品种等重大水稻种源创新及产业化，从源头保障国家粮食安全。

4）密切关注政策调整的省份异质性效应。研究发现，新一轮最低收购价政策调整对稻谷播种面积冲击具有省份异质性特征，其中对黑龙江、广西、湖南三省的影响较为强烈。因此，政策调整应注意因地制宜，充分考虑不同地区稻谷生产状况，赋予稻谷主产区政策自主权与政策资源。同时，给予稻谷核心产区优惠政策扶持，加大政策向主产区的倾斜力度，完善支农资金分配与财政转移支付机制，形成政策、资金、技术合力，全方位支持建立稻谷增产高地，集中打造国家粮食新的增长点，共同维护国家粮食安全。