粮食直接补贴的全要素生产率效应——以水稻为例

闵 锐 胡卓辉

(1. 中南民族大学 经济学院/湖北全面小康研究院,湖北 武汉 430074;2. 中南林业科技大学 商学院,湖南 长沙 410004)

一、问题与文献

国以民为本,民以食为天,粮食安全是我国安全稳定与经济发展的基础和保障[1-2]。2022年中央农村工作会议强调,“保障粮食和重要农产品稳定安全供给始终是建设农业强国的头等大事”,并提出“实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动”。粮食增产主要源自全要素生产率(TFP)提高和要素投入增加[3-4],但随着资源约束和环境规制趋紧,依靠增加要素投入实现粮食增产的路子难以为继,提升粮食TFP是高质量发展视域下粮食安全保障的必然选择。粮食直接补贴作为政府支持粮食生产、促进农民增收的主要手段之一,是影响粮食TFP最直接、最重要的政策因素[5]。随着WTO规则约束趋紧,与投入品挂钩的“黄箱”补贴政策空间缩小,粮食支持保护政策逐步向不与生产挂钩的“绿箱”补贴转变[6],粮食直接补贴对粮食TFP增长的作用愈发重要。水稻是我国最重要的口粮品种,2022年其产量占全国粮食总产量30.4%,承担着“谷物基本自给,口粮绝对安全”的主要责任。深入探讨粮食直接补贴对水稻TFP的促进作用,对优化和制定差异化和有效性的粮食直接补贴政策,促进千亿斤粮食产能提升和保障国家粮食安全具有重要意义。

目前,关于粮食直接补贴对粮食生产影响的研究较为丰富。从粮食直接补贴的设计机制来看,当前粮食直接补贴只与第二轮承包地面积挂钩,而与包括耕地在内的实际生产要素脱钩[5],不会对粮食生产造成直接影响[7]。同时,粮食直接补贴金额力度较小,对生产主体扩大生产的激励不足[8],当补贴收益与生产收益之和小于生产成本,或者小于单纯补贴收益时,生产主体会选择仅领取补贴但转向其他生产活动[9]。故部分研究认为粮食直接补贴作为一种纯收入性补贴,不会影响粮食生产。从粮食直接补贴的影响机制及其效应来看,由于粮食直接补贴与生产脱钩,属典型无风险收入,一定程度上可缓解农户流动性约束,尤其对于收入和资产较低的农户而言更为明显[10]。除此之外,粮食直接补贴通过增加农户收入,改变农户生产资源禀赋,进而影响其风险偏好,农户会基于理性调整其投资行为[11]。与农机补贴等挂钩补贴相比,农户拥有粮食直接补贴的资金支配权[12]。一方面有利于推动耕地向规模农户流转,促进规模经营[13];另一方面,能够为种粮农户的多元化经营决策提供资金支持,促进农业生产多元化。在粮食直接补贴对粮食不同品种TFP影响的研究方面,有学者认为,粮食直接补贴促进了稻谷、玉米TFP增长,但对小麦影响并不显著[5]。

已有研究从不同视角,依据不同理论基础和实证方法等,对粮食直接补贴的生产率效应进行了探讨,但仍存在进一步拓展研究空间。首先,已有研究大多围绕大农业或者粮食整体,部分研究对大豆、小麦等特定品种展开研究,但对水稻这一关键的口粮品种关注不足,可能会存在产生政策误判的风险。其次,既有研究主要使用微观数据,通过分析农业生产主体行为,解释不同类型补贴政策对粮食TFP的影响作用及机制,但个体农户的技术采纳和技术效率提高并不意味着地区整体水平的绝对提升。相反,从宏观层面来看,水稻TFP增长更多依赖于技术推广和技术效率提高,使用宏观数据更能直观判断粮食直接补贴对水稻TFP的实质影响。有鉴于此,使用我国2006-2020年23个主要水稻生产省份的面板数据,在利用SBM-Malmquist方法测算水稻TFP的基础上,运用面板分位数模型进行回归估计,探究粮食直接补贴的水稻TFP效应及其时空异质性,可以为深入评价与优化粮食直接补贴政策,促进粮食安全及其高质量发展提供实证参考和决策依据。

二、理论分析

一般认为,粮食直接补贴可提高农户的无风险收益且改变农户的风险偏好,为提高其采纳新技术、进行长期投资和优化要素配置的能力,从而促进粮食生产效率的提升[5]。然而,从宏观角度来看,由于无效土地流转、城乡二元结构下收入差距等现象的存在,粮食直接补贴对区域内平均粮食生产效率的影响并不一定是积极正向的[14]。目前,中国粮食生产仍然存在规模报酬不变的特征[15]。本文从技术进步和技术效率两个视角来分析粮食直接补贴对水稻TFP的影响:一方面,技术进步意味着生产可能性边界的拓展,是理论最大产出的增加,一定程度上度量了该地区粮食生产技术扩散程度,即一个地区能够有效采用新技术的农户比例;另一方面,技术效率度量了生产实际与生产可能性边界(即实际产出与理论最大产出)的距离,反映了特定地区粮食生产过程中投入产出效率和经营管理的平均水平。

在技术进步方面,粮食直接补贴通过增强粮农技术采纳能力和意愿,推动水稻生产技术扩散,从而促进水稻TFP提高。具体来看,粮食直接补贴提高了粮农的收入,为农户采纳新技术提供资金支持,拓宽了粮农技术选择边界[16]。此外,水稻生产受自然环境的直接影响,土壤和降雨的微小差异可能给产出带来巨大影响,采取新技术的风险较大,故粮农对是否采纳新技术通常持审慎态度。粮食直接补贴通过提供兜底收入增强了粮农的抗风险能力,一定程度上可缓解粮农出于风险规避需要而对新型技术产生的抗拒心理,增强粮农对新型生产技术的采纳意愿,为新技术推广提供良好的社会环境。依靠以上两种路径的共同作用,粮食直接补贴有利于推动技术扩散,促进技术进步。

在技术效率方面,由于粮农拥有直接补贴的完全支配权,粮食直接补贴对水稻TFP的影响取决于粮农的要素投入相对状况,在当前生产条件下,中国粮食直接补贴可能会阻碍技术效率提高。一方面,粮食直接补贴通过增加粮农的无风险收益,增强其增加要素投入的能力,可能引起要素投入过量进而产生效率损失。从实际情况来看,中国水稻生产领域存在较为严重的要素投入过量现象,诸如农药、化肥等。因此而造成地力下降和农业面源污染后,粮农不得不通过继续增加要素投入以增加产量,进而造成技术效率进一步损失。综合以上分析可以发现,直接补贴虽能促进水稻技术进步,但现阶段对其生产技术效率具有不利影响。据此,直接补贴的水稻TFP效应由技术进步与技术效率改善两条路径共同决定,故直接补贴对水稻TFP的影响具有不确定性。

三、研究设计

(一)变量选取与指标处理

1.被解释变量——水稻生产TFP。测量TFP需要设置投入产出变量,本文选取亩均稻谷产量作为产出变量,亩均劳动时长作为劳动投入的代理变量,亩均直接费用和间接费用作为资本投入的代理变量。以2006年为基期,使用农业生产资料价格指数对直接费用和间接费用平减。基于以上投入产出变量,运用超效率SBM-Malmquist模型测算水稻TFP指数,并以其结果作为被解释变量。

2.核心解释变量。以粮食直接补贴作为核心解释变量。虽然在政策设计时,仅有粮食直接补贴按照第二轮承包地面积发放,属于脱钩补贴,但在实际执行过程中,良种补贴和农资综合补贴同样依据第二轮承包地面积发放,因此本文将良种补贴和农资综合补贴同样纳入粮食直接补贴范畴。由于没有针对水稻生产直接补贴的宏观统计数据,使用系数剥离法又可能产生较大的偏误,故使用各省粮食直接补贴总额除以农作物播种总面积得到亩均粮食直接补贴,并以2006年为基期,使用农业生产资料价格指数进行平减。

3.控制变量。参考已有研究,将4个控制变量纳入实证分析。一是经济发展水平。经济发展是影响水稻TFP的重要因素,选取以2006年为基期平减的地区人均GDP表征地区经济发展水平。二是劳动力素质。在粮食生产经营中,农业劳动力素质对其生产经营决策和技术采纳具有直接影响,使用乡村人口受教育程度测算农业劳动力素质水平。三是种稻净收益。净收益是影响农户是否采用新技术的重要因素[17],本文使用亩均水稻净利润表征种稻净收益。四是自然灾害。水稻生产与自然环境密切相关,极端气候导致的自然灾害会直接影响粮食生产[18],选取受灾率表征自然灾害。

(二)研究方法

1.超效率SBM-Malmquist指数模型。TFP的测算方法主要分为以随机前沿分析(SFA)为代表的参数法和以数据包络分析(DEA)为代表的非参数法。相较参数法,DEA等非参数法无需预设生产函数形式,故不易出现模型设定偏误。在具体方法选择上,考虑到CCR、BBC模型存在未考虑“松弛”影响,可能导致测量偏误,传统SBM模型虽然克服了这一问题,但存在多个决策单位为1的情况。为进一步区分有效决策单元,笔者参考徐伟等的做法[19],使用超效率SBM-Malmquist指数模型测算中国的水稻TFP。

2.面板分位数回归。分位数回归是用被解释变量的不同分位点数据建模,与均值回归相比,分位数回归放宽了对被解释变量分布假设的限制,应用范围更广,能更全面刻画条件分布的特征,挖掘更丰富的信息。由于本文使用的数据为面板数据,因而采用面板数据分位数模型进行回归分析。传统的面板分位数模型的个体效应项将随机扰动项分解成不同的部分,难以解释各分位数上的估计结果。对此Powell提出不可加固定效应面板分位数模型(QRPD)[20],将面板分位数估计引入工具变量框架中,使随机扰动项中包含固定效应,保证了随机扰动项的不可分割性。故相对于传统面板分位数模型,QRPD模型的优势在于估计系数更准,估计结果也更加稳健。面板分位数函数模型设置如下:

QTFPit=θ(τ)SUBit+β(τ)Xit

(1)

其中,τ为相应分位数;QTFPit表示相应分位数下的水稻TFP;SUBit表示相应分位数下的粮食直接补贴;Xit表示系列控制变量。参照叶金珍和安虎森的做法[21],选择自适应蒙特卡洛方法估计QRPD模型。

(三)数据来源

使用2006-2020年23个水稻生产省份的面板数据。由于粮食直接补贴无公开的统计数据,通过各省财政厅公开资料、《中国财政统计年鉴》和相关政府部门调研等途径采集并整理,其中个别年份存在数据缺失,使用同类均值插补法进行处理。亩均水稻净利润、亩均劳动总时长、亩均水稻生产直接和间接费用、亩均产量等数据来自历年《全国农产品成本收益资料汇编》。水稻播种面积、农作物播种面积、受灾面积和农产品生产者价格指数来自历年《中国农村统计年鉴》。各地区乡村受教育程度的人口数据来自历年《中国人口与就业统计年鉴》,CPI数据来自历年《中国统计年鉴》。

四、实证分析

(一)水稻TFP测度

图1报告了2007-2020年我国水稻TFP及其分解指数累积年际变化趋势。总体而言,中国水稻TFP、技术效率和技术进步指数均呈增长态势,水稻TFP增长主要来自技术进步。具体来看,观察期内,水稻技术效率和技术进步变化趋势均可分为两个阶段。水稻技术效率指数方面,第一阶段(2007-2011年)为低水平波动阶段,水稻技术效率累积值较低,基本在1.1上下波动;第二阶段(2011-2020年)为高水平波动阶段,2012年水稻技术效率大幅提高,虽然出现技术退步,但高于第一阶段最高水平。水稻生产技术进步方面,第一阶段(2007-2013年)为退化期,此阶段水稻生产技术进步指数波动下降,从2007年的1.083降至2013年0.954;第二阶段 (2013-2020年) 为增长期,水稻生产技术进步指数快速增长,至此观察期期末已增长至1.246。

图1 2007-2020年中国水稻TFP变化

(二)基准回归模型

参考已有研究[22],选取20%、40%、60%和80%作为分位点,将水稻TFP划分为5个分位水平。各一分位点表示被解释变量数值低于该分位点样本数占总体的比例,当分位点为100%时,使用所有样本进行回归。

表1报告了面板分位数回归结果。整体来看,粮食直接补贴对水稻TFP有较显著的负向作用,与同类研究结果相似[23]。可能的原因是,粮食直接补贴激励生产者增加生产中的资本投入,如化肥、农业机械投入等,但产量的增长低于资本投入,要素投入过量对水稻TFP产生负面影响。粮食直接补贴在各分位点均对水稻TFP有负面影响,但仅在40%的分位点上具有显著性,且影响系数较小。可能的原因是,水稻TFP较低的地区市场竞争缺乏比较优势,加大水稻要素投入收益较低,补贴资金较少投入水稻生产;而水稻TFP较高地区生产者,粮食直接补贴金额较低,无法直接激励生产主体。

表1 基准回归结果

考虑到政策从实施到发挥作用具有一定滞后性,且政策效果会受到宏观环境的影响,为避免造成政策效果错误评估,本文分“十一五”“十二五”和“十三五”三个时期分析粮食直接补贴实施效果的动态变化。表1列(6)至列(8)结果显示,粮食直接补贴对水稻TFP的影响在不同时期存在较大差异。其中,“十一五”和“十二五”期间,粮食直接补贴对水稻TFP有负向影响,且“十二五”时期大于“十一五”时期。而 “十三五”时期,粮食直接补贴对水稻TFP的影响系数由负转正,这一改变表明粮食直接补贴能够促进我国水稻TFP的提高。引起改变的原因,可能是2015年开始实行的三项补贴改革,同时粮食补贴向规模农户倾斜促进了农业适度规模经营,推动了水稻生产TFP提高;此外,“十三五”时期水稻生产技术的迅速发展和应用也促进水稻生产发展[24]。

(三)机制检验

规模报酬不变假定下,TFP可以分为技术进步和技术效率。为进一步探讨直接补贴对水稻TFP的影响,将被解释变量替换为技术进步、技术效率进行回归,结果见表2。

表2 机制分析结果

表2列(1)结果显示,直接补贴对水稻生产技术进步指数的影响系数虽然很小,但在1%的统计水平显著为正,说明粮食直接补贴一定程度上促进了水稻生产的技术进步。列(2)结果显示,粮食直接补贴对水稻生产技术效率指数的影响系数在1%的统计水平显著为负,表明直接补贴会拉大水稻生产实际投入产出效率与理论最大投入产出效率的距离。可能的原因是粮食直接补贴与土地承包权挂钩,抑制部分农民转出土地的意愿,未能促进土地流转,不利于水稻生产经营规模化;同时,由于城乡收入差距扩大,青壮年劳动力向城镇和非农产业流动,农村老龄化加剧,而粮食直接补贴金额较小,对部分劳动力激励作用有限。

(四)稳健性检验

为进一步检验前文的估计结果,采用替换被解释变量、使用核心解释变量滞后项和处理内生性的方法进行稳健性检验,结果见表3。

(1)替换被解释变量。使用CCR指数模型测算的水稻TFP替代被解释变量,结果显示,直接补贴对水稻TFP的影响系数仍然在1%的统计水平上显著为负,与基准回归结果一致,表明结果具有稳健性。

(2)替换核心解释变量。将核心解释变量替换为直接补贴的一阶滞后项,回归结果仍然在1%的统计水平显著为负,与基准回归基本一致,表明结果具有稳健性。

(3)内生性问题。使用面板分位数回归模型进行研究,容易产生内生性问题,为此引入水稻TFP的一阶滞后项作为工具变量对内生性问题进行处理。因水稻TFP一阶滞后项是固定的,与当期直接补贴等因素没有直接关系,故具有外生性;水稻TFP一定程度也能反映地区水稻生产竞争力,对当期的技术采纳和生产投入可能产生影响,进而影响当期生产效率。基于工具变量的面板分位数回归结果显示,直接补贴对水稻TFP的影响依旧为负,表明结果具有稳健性。

(五)异质性检验

我国幅员辽阔,不同区域间经济发展水平和政策环境存在较大差异,忽略这一差异可能导致估计结果有偏。直接补贴对水稻TFP的影响主要通过收入效应实现,而不同经济发展水平下,补贴通过收入效应对粮农的激励作用也存在明显差异。因此,从经济发展水平视角分析直接补贴对水稻TFP影响的异质性,回归结果见表4:东部、西部地区粮食直接补贴对水稻TFP影响系数显著为负;中部地区不显著;东北地区影响系数显著为正。可能的原因是,东北地区土地肥沃,且水稻生产经营规模化水平较高,一批规模经营主体水稻生产技术效率提升较快,技术采纳和应有的意愿和能力较强。相较而言,中东部和西部地区由于产业结构和自然资源禀赋限制,水稻生产比较优势较弱,粮农倾向将补贴资金投入收益更高的产业。如东、中部地区将传统单一水稻生产转变为稻虾共养、稻鱼共养等混合种养模式,以获取更高收益;但由于养殖产品利润更高,农户更愿意优先增加养殖产品投入,改进养殖生产技术,不利于水稻TFP提高。

表4 不同经济发展水平异质性分析结果

五、结论与启示

研究结果显示:观察期内,我国水稻TFP先降后升,整体呈增长趋势,且技术进步的作用愈发凸显;直接补贴在各分位点均对水稻TFP具有负面影响,不利于水稻TFP的提高;分时期来看,直接补贴对水稻TFP的影响呈“U”型态势,“十二五”时期负面影响最大,进入到“十三五”时期,直接补贴对水稻TFP转为正面影响;从水稻TFP构成要素来看,直接补贴对水稻生产技术进步具有正面影响,但也会阻碍水稻生产技术效率提高;分区域异质性分析发现,直接补贴对东北地区水稻TFP有正面影响。

政策启示:一是加大水稻生产技术发展和推广力度,通过技术进步驱动水稻TFP和市场竞争力提高。水稻生产受市场和自然条件双重约束,如今水稻单位面积产量已较稳定饱和,在耕地资源、水资源日趋紧张的情况下,依靠水稻生产技术进步是提高中国水稻生产能力和竞争力的关键。二是虽然整个研究期内粮食直接补贴对水稻TFP具有负面影响,但因其在技术效率改善方面受限所致,加之直接补贴能够促进水稻技术进步仍有潜力可挖掘,故需在继续保持对农民进行粮食直接补贴的基础上,适度提高粮食直接补贴强度。三是东北地区是我国水稻主要生产区域,且直接补贴对东北地区水稻TFP提高具有促进作用,故中央相关转移支付应该适当倾斜,增强东北地区直接补贴力度。