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会员注册摘要：运用中国26个省区数据进行面板模型回归，分析农业政策对中国粮食安全的影响，得出以下结论：中国近年来实行的财政支农、粮食最低收购价格等政策对提高中国粮食安全保障程度具有显著促进作用，对于中西部地区尤其如此。产业结构对全国尤其是中西部地区的粮食种植面积影响显著，说明工业化和城镇化对耕地过度占用是威胁中国粮食安全的重要因素。农资价格上涨也会影响粮食种植面积。因此，应继续大力执行财政支农政策，实行粮食最低收购价格政策，严格控制工业化和城镇化对耕地的侵蚀，从而提高中国粮食安全保障程度。
关键词：粮食安全，农业政策，粮食产量，粮食种植面积，动态面板模型
一、引言
农业在经济中的基础性地位极为重要，尤其是粮食安全问题对我国经济发展、社会稳定有很大影响，因此，粮食安全是我国经济安全的重要基石，我国政府历来都非常重视农业生产。我国粮食安全问题一直受政策性因素影响很大，胡小平（2001）认为影响中国粮食生产的决定性因素是国家宏观调控政策，农民从事粮食生产的积极性主要靠国家政策来调动。我国粮食产量从改革开放到20世纪90年代中期经历了一个快速增长的过程，但是从1999年开始，我国粮食耕地面积、人均粮食耕地面积和人均粮食产量连续几年下降并维持在一个较低水平，2004年后虽有反弹，但是都没有超过90年代中期水平（如图1、图2和图3所示）。进入21世纪和加入WTO之后，大幅波动的国际粮食价格从外部对我国粮食安全形成了巨大冲击，马宇（2009）认为国际因素对国内价格产生显著影响。我国政府近年来也不断出台和强化一系列农业支持政策，试图以此来维护我国粮食安全。那么，我国实施的农业支持政策到底起到了多大作用，对维护我国粮食安全是否产生了良好效果？本文将对我国农业支持政策的效果进行一个深入研究。
近年来，我国政府陆续出台和强化了粮食价格保护、粮食直补、增加农业财政支出、取消农业税等各项政策，以此来刺激粮食生产，保障我国粮食安全。但是，从中长期来看，我国粮食综合生产能力仍然较弱，保障粮食安全的基础并不牢固（马晓河，等，2008）。因此，研究已有的农业政策对我国粮食安全的效果是我们无法回避的一个重要问题，许多学者已经在这方面做了研究工作。彭克强、鹿新华（2010）认为从长期来看，财政支农投入有助于推动粮食生产发展。罗光强、谭江林（2010）认为财政支农政策具有促进粮食产出增长的作用，因此，从粮食安全的角度考虑，应该实施积极的财政支农政策，调动农民种粮积极性，激励农民增加粮食生产投入，提高粮食产量。汪厚安（2010）对我国粮食主产区的情况进行了研究，发现财政支农投入对粮食综合生产能力具有显著正面影响，农村人均支农支出增加1%，粮食增产0.061%。马静、霍学喜（2008）利用1980-2006年的数据，对河南省粮食产量与广义财政支农支出变量之间关系的研究结果表明，无论是从长期，还是短期来看，财政支农支出对粮食产量都有显著正面影响。侯石安（2004）发现财政农业支出每增加1%，粮食产量增加0.15%。冯淼（2011）认为保护耕地、强化政策支持和加强农业基础设施建设都是粮食安全的重要保证。吕晨钟、许路遥（2012）的研究认为补贴政策提高了农民种粮积极性，对保障我国粮食安全具有很大作用。
近期一些学者研究了财政补贴政策对粮食生产的影响。翁贞林等（2008）的调查研究结果表明，完善1对种粮大户的补贴机制是挖掘粮食增产潜力和保障粮食安全的重要措施。吴连翠、蔡红辉（2010）认为补贴政策对激励农户增加粮食播种面积具有显著的正面效应，在动态趋势上表现出显著的“土地投入”激励效应，能够起到确保国家粮食安全的作用。陈慧萍、武拉平、王玉斌（2010）的研究结果显示，粮食补贴政策通过影响播种面积和资本投入对粮食产量产生正面影响。盛艳（2006）认为粮食直补政策通过激励农户增加粮食种植面积而增加粮食产量。张照新等（2007）认为补贴政策通过提高单产而提高产量。韩喜平等（2007）认为粮食直补对提高粮食产量具有正面影响。也有研究得出了不同结论。刘俊杰（2008）发现补贴政策和减免农业税对增加粮食产量的效果很小。臧文如等（2010）认为粮食财政补贴政策是激励农民种粮的重要因素，但促进作用有限。
有学者研究了其他支农政策对粮食生产的影响。王海全（2005）的调研结果认为，农村税费改革大大减轻了农民负担，深受广大农民拥护，提高了农民种粮积极性。在农村税费改革前，由于负担重，农业生产资料价格高，农产品价格低，一些农民觉得“种地不划算”，于是纷纷外出打工，土地抛荒比较严重。农村税费改革后，原先撂荒的土地得到耕种，土地撂荒现象基本不再存在，这说明农村税费改革对提高农民生产粮食的积极性有很大帮助。曾福生、戴鹏（2011）认为短期内，粮食价格保护有助于粮农增收和产量增加，但长期内，会压缩种粮收入空间，减少粮食产量。Rozelle et al.（2004）的研究发现，提高农产品价格能够增加农民农业生产的积极性，增加农业产出，从而保障国家粮食安全。江金启、赵辉（2008）认为农资价格变动会影响农户的粮食生产决策，从而不利于粮食生产稳定。黄景章（2005）的研究结果发现，农村固定资产投资能促进农业增加值的增长。郭顺林（2009）通过对河南省农村市场的调查发现，农资产品价格上涨是粮食成本上升的主要原因。
本文的主要贡献在于：第一，以往对粮食安全的研究多是以产量作为指标，而本文将粮食产量和粮食种植面积同时作为衡量粮食安全的指标，更加全面；第二，以往研究多是用农户投入行为如劳动力投入、化肥投入等指标来解释粮食产量，而本文将农户投入行为作为一个黑箱，国家政策作用于这个黑箱，最终对粮食产量和粮食种植面积产生影响；第三，采用动态面板模型来研究政策对粮食安全的影响，这更与实际情况相符，得出的结果可信度更高。
二、模型与数据
（一）模型
我国支持农民进行粮食生产和保护粮食安全的政策主要包括对种粮农户的直接补贴政策、农资综合补贴政策、粮食最低收购价政策、保护耕地政策、粮食生产大县奖励政策、取消农业税和加强农村水利农田基本设施建设等，其中补贴政策、粮食最低收购价政策、取消农业税和加强农村水利农田基本设施建设等政策直接激励农户在种粮方面增加投入，改变农民的粮食种植行为，从而影响粮食产量和粮食种植面积。
我国财政支农支出主要包括间接补贴和直接补贴，2004年以前主要实行间接补贴，2004年以后主要实行直接补贴，直接补贴和间接补贴都有利于增加农户种粮收益，激励农户增加化肥、农药和农机等方面的投入，从而增加单产。另一方面，对种粮进行补贴可以改变种植不同农作物收益的对比，增加种植粮食的比较收益，从而刺激农户扩大粮食种植面积。2003年以来的财政补贴对粮食增产和农户增收起到了重要作用。本文用各省财政支农支出代表政府财政补贴政策的支农力度。
农村基础设施建设是农村经济发展、社会进步、粮食增产的重要基础，是衡量改善农村生产条件的一个重要指标（黄卫红，2006）。农村基础设施的改进会增加抵御自然灾害的能力，促进粮食产量增长，同时一些设施的改进也有助于开垦出更多耕地，扩大耕地面积。本文用农村固定资产投资额来代表农村基础设施建设投入。
粮食生产具有周期长、价格波动大的特点，锁定价格风险对于农业发展具有重要意义。我国的粮食收购最低价格政策，能够降低农户种粮的价格风险，使得农户种粮的收益更稳定，因此粮食收购价格政策能够激励农户增加粮食种植面积和在种粮方面的投入。本文用粮食生产价格代表粮食收购价格政策。
取消农业税有利于降低农户种粮成本，增加农产种粮的预期收入，有利于提高农民种粮积极性，会刺激农户增加投入，增加粮食种植面积，从而达到粮食增产和农民增收的目标。本文用虚拟变量表示农业税改革，即取消农业税为0，未取消为1。
因此，本文选择粮食生产价格、财政支农投入、农村固定资产投资和税费改革作为政策解释变量。粮食产量是衡量粮食安全的最直接的指标，而粮食种植面积是粮食产量长期稳定的重要基础，是粮食安全的最重要的保障条件，因此，选择粮食产量和粮食种植面积作为衡量我国粮食安全的指标和被解释变量。
另外，近年来我国工业化和城镇化快速发展，土地占用量不断增加，许多耕地变成开发区和工业园，这成为影响粮食耕种面积和粮食产量的重要因素，故用第二产业和第三产业增加值占地区生产总值比重来构造产业结构指标，表示耕地被挤压和占用程度。农业生产资料价格也是影响农户种粮收益的重要因素，农业生产资料价格越高，农户需要投入的资金越多，最终取得的收益可能越少。因此，将农业生产资料价格和产业结构指标作为控制变量。
已有许多学者对影响粮食生产的因素进行了分析，多数学者将农村劳动力人数、农用化肥量、农业机械总动力、灌溉面积、耕地面积和成灾面积等变量作为粮食生产的解释变量（董兴海、宋晓杰，2003；吕爱清，等，2005；朱桂英、邓廷勇、李鸿鹏，2005）。由于本文要研究的是国家农业政策对粮食安全的影响，所以选择的变量与他们不同。本文选择粮食产量和粮食种植面积作为衡量我国粮食安全的衡量指标，因为在农业生产过程中，每个农户都可以被看作一个投入产出的决策中心。农业生产投入的劳动力人数、化肥量、农业机械动力等是影响粮食产量的重要因素，这些是农户可以控制的，农户对产出的预期将决定投入多少劳动力人数、化肥量、农业机械动力等要素，而农业生产资料价格、粮食生产价格、财政支农补贴、农村固定资产投资、税费改革都会影响农户对未来种粮收益的预期，并改变劳动、化肥和机械动力等生产要素的投入量，从而成为影响粮食产量和粮食种植面积的重要因素，这一逻辑关系如图4所示。将农户的投入行为看作一个黑箱，粮食安全是农户投入行为的结果，将农业政策视作刺激农户投入的外部因素，研究国家政策通过对农户投入行为的影响，从而最终对粮食安全产生怎样的影响。
构建粮食安全模型如下：
其中：i＝1，2，…，N代表第j个省；t＝1，2，…，T代表第t个年份序列观察值；C为截距项；εit为随机扰动项；βk（k＝1，2，3，…，6）是解释变量的系数。为消除异方差，对粮食产量、粮食种植面积、财政支农支出、农村固定资产投资取对数。公式（1）和公式（2）中的各变量含义如表1所示。
（二）数据
采用我国省际数据进行面板回归，经过筛选，剔除了农业占比很少的直辖市、省和特别行政区，即北京、上海、天津、重庆、台湾、香港、澳门，另外西藏的数据不全，也剔除掉，最后剩下26个省和自治区。选择26个省区2003-2009年7年的数据作为分析样本，一共获得182个样本观测值。数据来源于国务院发展研究中心信息网、国家统计局网站、中国农业信息网、历年《全国农业统计提要》、历年《中国农业发展报告》、历年《中国农业年鉴》。农业生产资料价格和粮食生产价格采用指数形式，耕地面积单位为千公顷，粮食产量单位为万吨，财政补贴单位为亿元。为消除异方差的影响，对除指数形式以外的变量进行对数变换。农业生产资料价格指数、粮食生产价格指数和财政支农支出用同期商品零售价格指数进行平减，得到剔除通货膨胀的实际价格和实际支出。农村固定资产投资用同期固定资产价格指数进行平减，得到剔除通货膨胀后的实际固定资产投资额。
2004年到2006年我国各省区先后取消了农业税，由于取消农业税的时间不一致，所以本文按照陈飞、范庆泉、高铁梅（2010）的取值方式来进行农业税的赋值。2004年开始取消农业税的有黑龙江、吉林，2005年开始取消农业税的有江苏、江西、海南、河南、湖北、湖南、浙江、辽宁、内蒙、宁夏、安徽、福建、青海、陕西、山西、四川、甘肃、广东、广西、贵州、新疆、云南，2006年开始取消农业税的有山东、河北。
三、实证结果及分析
按照模型1和模型2进行回归，得到的结果如表2所示。在进行面板数据回归之前，对模型进行了异方差和自相关检验，检验的结果都显著拒绝原假设，表明所建立的模型都存在严重的异方差和自相关问题，导致对模型系数的估计不具有一致性和有效性，而且传统的Hausman检验将会失效，不能确定具体的面板回归模型，因此静态面板的估计结果是不可靠的。模型存在自相关性很有可能是由于因变量与其滞后项存在很强的相关性，因此应该建立动态面板估计，在估计动态面板时，将会使用差分和GMM等估计方法，这样不仅可以解决异方差和自相关性等问题，还能够取得一致和有效的估计结果。
在动态面板数据回归中，模型中解释变量含有被解释变量的一阶滞后变量，即使假设残差与自变量当期无关，由于残差中存在个体效应项，无论使用固定效应面板回归还是随机效应面板回归，滞后一期的解释变量都会与残差中的个体效应项相关（即内生性），这样会导致参数估计的非一致性。