基于农村固定观测点调查数据分析农业补贴对广东省粮食生产效率的影响

赖佳佳 汤晗蕾 刘彦君

摘 要 促进农户增收是农业补贴的政策目标之一，针对广东省水稻种植情况，基于理性经济人假设和规模报酬规律，探究农业补贴政策对促进农户增收的效率影响情况，利用2009—2015年广东省农村固定观察点微观数据，从整体政策效率和农户个人层面出发，对农业补贴政策与水稻生产的技术效率进行实证分析。研究表明，农业补贴政策与水稻生产效率的变动存在路径依赖，补贴前后的水稻生产效率存在显著差别，水稻生产受补贴影响较大，表明农业补贴政策对提高农户增收的效率具有重要作用。同时，由于补贴的发放条件难核实、农户对农业补贴政策的灵敏度不统一、单一的补贴规模与多样化的经营主体不适配，导致农业补贴政策在增收方面对水稻生产仍存在较大的效率损失。基于此，从农业补贴的政策设计和执行方面提出优化建议。

关键词 增收视角；农业补贴；粮食生产效率；广东省

中图分类号：F326.11 文献标志码：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2023.10.053

粮食安全是国家安全的重要基础，2004年实施的农业补贴政策作为增加粮食生产的重要手段，在保障国家粮食安全上具有重要意义。2022年中央一号文件提出“全力抓好粮食生产和重要农产品供给”，以“稳”前行，为我国粮食的长期持续稳产保供提供战略支持，将“保障国家粮食安全”提升到“底线”高度。2023年中央一号文件再次强调要抓好粮食生产，落实稳产保供的总基调。

1 现状

由图1可知，2005—2021年广东省水稻播种面积总体呈增长停滞状态，年产量低于补贴前的总量，呈波动状缓慢增长，共出现8次负增长情况。其中，2006年达到总产量负增长率的峰值，为9.05%，2008年总产量仅为994.970 9万t，2016年负增长率更是跃升至近16年的历史第二高，为7.67%。基于此，为探究农业补贴政策实施后，水稻播种面积和总产量出现不增反降现象的原因，本文对农业补贴政策与水稻生产的技术效率进行实证分析。

截至目前，已有大量文献研究了农业补贴对粮食生产的影响，但主要集中在农业补贴的方式、实施情况与效果等方面。在农业补贴方式上，自2015年开始，我国的农业补贴政策主要集中在农机补贴、三项补贴、种粮大户补贴和一些专项补贴上。受研究思路和方法限制，关于农业补贴对粮食生产的实施情况和效果仍存在较大分歧。有学者通过对广东省2005—2010年水稻种植情况进行分析，认为当前水稻补贴政策存在补贴力度不足、补贴项目落实不到位等问题，影响了补贴政策的实施成效[1]；部分学者通过实证分析认为，补贴可促使农户改进生产技术，提高粮食生产效率，从而实现增产增收，提高农户的种粮积极性[2-5]；有学者认为粮食直补政策的实施优化了种植结构，提高了粮食产量，实现了增收[6-8]。

也有学者通过实证分析得出，农业补贴政策会抑制生产效率的提高。从长期来看，农业补贴会降低农业竞争力，推高粮食价格，对粮食产量影响较小，甚至会出现一定程度的负面作用[9]。通过数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）模型，從政府和农户视角出发，计算了补贴资金在提高农民收入方面的效率，结果显示水稻生产的技术效率并未因补贴的发放而发生显著差异，政策效果甚微[10]。

农业补贴政策的目标是实现农户增收和粮食增产，这个政策目标也可以理解为提高农户的收入预期，换言之补贴能否促进农户增收就成了在农户生产层面的一个重要影响因素，只有在明确感应到收入预期增长的情况下，才能调动农户的生产积极性，促使他们的决策行为发生改变，继而实现深层次的粮食安全目标。

广东省稻种资源丰富，区位优势显著。因此，本文以广东省为例，运用全国固定观测点微观数据，从促进农户增收的视角实证分析粮食“四补贴”政策对农户粮食生产效率的影响，对水稻生产活动进行剖析，为进一步完善农业补贴政策提供一定的数据参考。

2 理论分析与研究假设

农业补贴作为政府调节市场失灵的一种宏观调控手段，其根本目的是促进农户增产增收，继而提高整个生产过程的生产效率，但在实际生产过程中，农业补贴政策执行的实际效果可能存在偏差，导致农业补贴的根本目的无法实现。笔者假定水稻种植农户为理性经济人，其进行农业生产的根本目的是追求收益最大化，要实现其收益最大化就要采取相应的种植决策行为。因此，农户是否选择种植水稻或扩大播种面积，都是基于其收入预期而进行决策的，而我国的农业补贴政策是以现金的形式按耕作面积发放，根据规模报酬规律，农业补贴在一定程度上可能会刺激农户收入预期的提高，在这种情况下，为了追求更多的收益，就会出现两种规模不经济的决策方式：1）通过增加播种面积、改进生产技术、增加农资投入或提高品质等方式来增加收入，但这种决策行为可能会出现水稻的种植规模超过管理能力，农资的投入增加也可能会导致农户的资金约束增强、生产要素的边际效用递减，从而加重效率损失；2）将播种面积控制在符合补贴标准的边缘，而这种决策行为抑制了农户生产的积极性，不利于保障国家粮食安全。

基于上述分析，综合广东省水稻生产的实际情况，本文提出以下2点假设。

假设1：农业补贴政策与水稻生产效率的变动存在路径依赖，补贴前后的水稻生产效率存在显著差别。

假设2：农业补贴政策在增收方面对水稻生产存在效率损失。

3 模型与数据

3.1 模型设定

研究农业补贴对促进农户增收的影响，可以将农业补贴政策作为一种特殊的投入变量，与农户的收入和粮食产量形成“投入-产出”的关系，即可以理解为农业补贴对农户增收的效率问题。但考虑到农业补贴政策并不能作为一项独立的投入变量影响农业产出情况，因此，在测量过程中通过结合其他生产变量，对是否加入农业补贴后的收入（即补贴前后获得收入）的技术效率进行对比讨论。根据现有研究整理可得，针对农业补贴对粮食生产的影响测量方式有很多，如随机前沿模型、柯布-道格拉斯生产函数、政策效果评估模型和数据包络分析法等，但在农业生产效率测算方面，数据包络分析法具有更强的包容性和适配性。

数据包络分析法（DEA）是一种非参数的统计估计方法，包括但不限于CCR模型、BCC模型，根据多个投入和多个产出的决策单元（DMU）观察的数据判断DMU是否位于生产可能集的“前沿面”上。而且，DEA不需要预先估计参数，可以有效地避免主观因素的影响、简化运算和减少误差[11]。本文通过MaxDEA软件，选择DEA-BCC模型对水稻生产的技术效率进行测算。技术效率是指在既定的投入下产出可增加的能力或在既定的产出下投入可减少的能力，符合本文所需的对微观经营主体生产效率的测量。假设决策单元（DMU）有m种投入，s种产出，共有n个DMU，则产出导向下的DEA-BCC模型如下：

（1）

式中：λi≥0，i=1，…，n；p=1，…，m；q=1，…，s；θ指的是DMU的效率值（0≤θ≤1）；Xip指的是第i个DMU的第p项投入；Yiq指的是第i个DMU的第q项产出；Xip0、Yiq0为无效率的投入和产出，λi为第i个DMU观测值的权重，当θ=1时，表示处于效率最优；θ＜1时，即当前农业生产存在效率损失。

3.2 变量选择与数据来源

本文选取《2009—2015年全国农村固定观察点数据》的微观农户数据，由于全国农村固定观测点中关于农业补贴数据的跟踪始于2009年，且2015年后的数据暂未更新完整，故而节选2009—2015年广东省农户样本中从事水稻种植的农户作为数据来源，经过对无效样本的剔除与整理，共选取了380户农户参与本次研究。在进行水稻生产效率测算时，通过将样本数据按年份拆分为7份截面数据进行计算，并将结果整合成面板数据。由于固定观测点的问卷变量涉及范围广泛且解读清晰，故而只选取出本研究所需的投入与产出变量予以测量（如表1）。其中，投入变量中的生产费用包括种苗费、农家肥折价、化肥费用、农膜费用、农药费用、水电及灌溉费用、畜力费、机械作业费、固定资产折旧及修理费、小农具购置费、土地租赁费用、雇工费及其他間接费用。

4 实证分析

对农业补贴与水稻生产效率的研究分为两个阶段：1）从整体上测算水稻生产获得的四补贴及其效率变化，判断农业补贴政策与促进农户增收技术效率的关系；2）从农户个人的微观层面进行测算，观察农业补贴政策对水稻生产技术效率的影响。

4.1 农业补贴政策效率测算

为更直观地从整体上观测到农业补贴政策与水稻生产技术效率变化之间的关系，将农业补贴政策作为唯一的投入变量，水稻总产量和生产收入作为产出变量，根据“投入-产出”关系采用BCC模型对2009—2015年的农业补贴技术效率进行了测量，结果见表2。测量结果反映，随着农业四补贴总额的上升，技术效率均值也逐年上升，即农业补贴与促进农民增收有内在联系，补贴金额的增长与其技术效率的增长近似同步，体现了农业补贴的政策效果。

4.2 农业补贴对粮食生产效率的影响

在上述测量结果的基础上，继续从农户个人微观层面进行探究。为凸显农业补贴在促进农户水稻生产增收中的作用发挥，遂将补贴看作是水稻生产的额外收益，对补贴前后的生产效率进行对比讨论。将农户从事水稻生产所需的要素投入分为土地、劳动力与资本3类，其中土地指水稻播种面积，劳动力指生产所需的劳动力数量，资本指生产过程所有的物质费用。产出要素与前文一致，其中将水稻生产收入分为包含补贴的收益和不包含补贴的收益。综上，通过SPSS 20.0对投入要素和产出要素进行描述性统计分析，以及利用DEA-BCC模型对水稻生产效率进行测量，计算结果详见表3。

为进一步检测补贴前后的技术效率变化情况，对这两组数据进行了配对样本t检验，以此来检验补贴前后的技术效率是否有显著性差异。在进行配对样本t检验前，需对两组数据进行正态性检验，由于样本数量小于5 000，故选择S-W检验，结果显示两组数据的p值为0.884，无显著差异，不能拒绝原假设，因此数据满足正态分布，其峰度（0.947）绝对值小于10并且偏度（0.629）绝对值小于3。由于两组数据符合正态分布，允许该数据进行配对样本t检验。检验结果显示：基于变量不包含补贴的技术效率配对包含补贴的技术效率，p值小于0.05，拒绝原假设，即两组数据之间存在显著性差异。其差异幅度Cohen's d值为2.306，差异幅度极大。

即补贴前后的技术效率差异较大，农业四补贴显著提高了水稻生产的技术效率，农业补贴对促进农户增收方面效果显著。但水稻生产效率值反映，尽管补贴金额不断增加，农户的水稻生产活动仍存在较大的效率损失，效率损失值围绕着0.4上下波动。根据微观数据，部分农户所获得的补贴种类与预期可获得的补贴种类存在差异，补贴收入不稳定，特别表现在农机补贴上，很多农户此项补贴收入为0。与此同时，在生产成本不断攀升的大环境下，农户获得的补贴金额与其水稻生产总支出相比，弥补作用甚微，特别是对种粮大户而言，其全年生产投入与所获得的农业补贴之间差额较大。此外，部分农户水稻播种面积逐年减少的现状也间接说明了2009—2015年的农业补贴政策并没有很好地对农户生产起到激励作用，农户的收入预期得不到提升或达不到收入预期，抑制了农户的生产积极性。

5 结论与讨论

本文的两个研究假设均得到验证，即农业补贴政策与水稻生产效率的变动存在路径依赖，补贴前后的水稻生产效率存在显著差别，在此基础上可以得出农业补贴政策对促进农户增收的效率发挥重要作用。

但农业补贴政策在增收方面对水稻生产仍存在较大的效率损失，主要有3方面原因：1）当前的农业补贴根据农户的种植面积进行发放，但在实际生产活动中难以核实种植面积的真伪，存在“拿钱不种地”的现象；2）受农户自身文化素质影响，农户对农业补贴政策的灵敏度不一，科技参与度不高；3）当前的补贴类型对不同经营规模的农户来说，政策效果是参差不齐的，无法对农业生产实现全覆盖式的激励功能，严重影响了种粮大户的生产积极性。

基于前文的分析，笔者就政策设计和执行两方面对农业补贴政策提出优化建议。1）政策设计。在补贴的种类和标准上，不同的经营主体和不同生产地区的情况迥异，应因地制宜、因“类型”而异，有针对性地拟定补贴的相关条例并予以保护和激励，最大限度依托补贴政策刺激农户的生产欲望，提高其收入预期，引导农户在农业生产过程中，提高科学技术含量，发展适度规模经营，提高生产效率。此外，还要注意补贴金额的科学合理性，确定补贴阈值，通过科学地测量引导生产效率保持在最优区间，大幅度降低效率损失。2）政策执行。面对补贴条件核实难的问题，应利用跟踪调查方法，对每个农户的生产经营状况实行专档专管，进行长效监督。在此基础上，辅以相关的生产奖励方案，实现监管与激励的双重管理效益。此外，跟踪调查方法还能及时地向政策灵敏度较低的农户传递信息，提高补贴政策的落实率。

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（责任编辑：张春雨）

收稿日期：2023-04-13

作者简介：赖佳佳（2000—），女，广东普宁人，在读本科生。E-mail：15015197440@163.com。