糧食安全問題始終是各國最基本的民生問題，也是維護一國經濟發展和社會穩定的戰略性問題，本文主要對糧食補貼問題進行分析與研究，并對糧食補貼對糧食產量的影響提出一些看法。

　　《糧食科技與經濟》由原全國米糠油科技情報中心等單位主辦的《糠油科技》經《糧油科技》等更名為《糧食科技與經濟》，多年來一直由袁隆平院士和王瑞元研究員等著名專家擔任顧問，是中國學術期刊綜合評價數據庫統計源期刊、中國期刊全文數據庫全文收錄期刊、中國核心期刊(遴選)數據庫收錄期刊、中文科技期刊數據庫收錄期刊、臺灣華藝 CEPS 中文電子期刊。

　　2004年開始實行的糧食直接補貼政策引起了學者對該政策效果的普遍關注。本研究使用1994～2011年我國糧食生產相關數據，采用C-D生產函數法實證分析了糧食直接補貼政策對糧食產量的影響。結果表明，糧食直接補貼數額、播種面積、物質與服務費用對糧食產量的影響均為正向顯著，其中播種面積和物質與服務費用對糧食產量的正向影響程度較高，而目前的糧食直接補貼數額對糧食產量的正向影響程度較弱，單位面積用工數量對糧食產量的正向影響不顯著。

　　盡管在不同國家補貼形式和補貼力度不盡相同，但是糧食補貼政策是各國政府保護與支持農業發展、保障糧食安全、促進農民增收的最主要的政策工具。

　　1999年至2003年我國糧食產量不斷下滑，自2004年，國家每年出臺的“一號文件”均以解決農民問題、促進農民增收為主要目標。同時，政府為了保障國家糧食安全、促進農民增收，借鑒了世界各國糧食補貼政策的經驗做法，從2004年起開始在我國全面實施糧食直接補貼政策。經過幾年的不斷發展完善，已初步形成了以種糧農民直接補貼和農資綜合補貼為主要內容的綜合性收入補貼、以良種補貼和農機具購置補貼為主要內容的專項性生產補貼相結合的糧食直接補貼(簡稱“四補貼”)政策體系，而且補貼力度逐年增大(圖1)，我國糧食產量在經歷了從1999年至2003年連續四年下降之后，從2004至2012年實

　　現了“九連增”。但是我國糧食生產由于受到土地面積、水資源匱乏等自然條件的制約以及人口持續增長的壓力，糧食供給與需求仍處于緊平衡狀態，研究糧食直接補貼政策對糧食產量的影響仍具有十分重要的戰略意義。雖然已有許多學者采用不同的方法對糧食直接補貼政策對糧食產量的影響進行了相關研究，但由于研究方法和研究樣本的不同，研究結論也存在較大爭議。部分學者認為糧食直接補貼政策對糧食產量、農民收入和農民種糧積極性影響甚微[1～5];另一部分學者通過經濟學理論分析或者實證研究認為當前的糧食直接補貼政策在影響糧食生產、提高糧食產量、增加農民收入方面發揮了積極作用[6～8]。上述學者在進行實證分析時是使用2004年以后數據進行分析得出結論，而未與2004年之前相關數據進行對比分析。本文在前人研究的基礎上，基于1994年至2011年我國糧食生產和糧食直接補貼相關數據，分析后者對前者是否存在顯著影響關系以及影響的程度強弱，并提出相關政策建議。

　　1材料與方法

　　1.1模型構建與變量選擇

　　用于研究生產要素投入與產出之間關系且使用非常廣泛的生產函數是柯布-道格拉斯生產函數(C-D生產函數)。其基本形式為：

　　式中，Y代表產出，A代表技術水平，L代表勞動力投入，K代表物質費用投入。α、β分別代表勞動力與資本的產出彈性，μ為隨機擾動項。

　　為了測算糧食直接補貼等各種農業投入與糧食產出的關系，本文采用上述C-D生產函數形式，以糧食產量作為被解釋變量。從理論上來講，影響糧食產量的因素很多，結合前人的研究本文主要涉及如下解釋變量。

　　1.1.1糧食播種面積糧食播種面積是糧食產量變化的一個關鍵變量，預期其對糧食產量的影響是正向的，即糧食播種面積越大，糧食產量越大。

　　1.1.2三種糧食單位面積物質與服務費用包括種子費、化肥費、農藥費、農膜費等直接費用，也包括固定資產折舊、保險費、管理費、銷售費等間接費用。預期三種糧食單位面積物質與服務費用變量在剔除農業生產資料價格指數后對糧食產量的影響也是正向的，即單位面積糧食生產中投入的物質與服務費用越高，糧食產量越大。

　　1.1.3三種糧食單位面積用工數量由于中國農村擁有大量剩余勞動力，而且國內現有公開出版的統計資料中并沒有關于投入糧食生產勞動力人數的數據，所以本文用《全國農產品成本收益資料匯編》中三種糧食生產中每666.7m2用工數量(日)作為反映糧食生產函數中勞動力投入數量的指標。預期三種糧食單位面積用工數量對糧食產量的影響是正向的，即單位面積用工數量投入越多，糧食產量越高。

　　1.1.4糧食直接補貼糧食直接補貼政策的出臺就是為了保護農民種糧的積極性和保障種糧農民的收益，預期糧食直接補貼政策的實施會對糧食產量產生正向影響。

　　本文具體采用如下函數形式：

　　Y=AX1β1X2β2X3β3X4β4eμ (2)

　　式中，Y代表糧食產量;A代表綜合技術水平;X1代表糧食播種面積;X2代表剔除了農業生產資料價格定基指數的三種糧食單位面積物質與服務費用;X3 代表剔除了CPI定基指數的糧食直接補貼數額;X4代表三種糧食單位面積用工數量;eμ為隨機擾動項。在實際估計中對式(2)兩邊同時取自然對數(糧食直接補貼數額在2004年以前為0，為了保證該變量取對數值有效，對2004年以前糧食直接補貼數額給予一個極小的賦值，本文賦值為1，取對數后恰好等于0，并不會影響估計結果)，可變換為線性回歸模型：

　　lnY=lnA+β1lnX1+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+μ (3)

　　β1、β2、β3、β4為待估系數，其中β2、β3、β4分別表示三種糧食單位面積物質與服務費用、糧食直接補貼數額和三種糧食單位面積用工數量的生產彈性系數，由于三種糧食單位面積物質與服務費用和三種糧食單位面積用工數量都是666.7m2平均投入，所以糧食播種面積的生產彈性系數應為β1-β2-β4。

　　1.2樣本選擇及數據來源

　　本文使用1994～2011年共18年的時間序列數據。糧食產量、糧食播種面積、農業生產資料價格指數和CPI價格指數數據來自1995～2012年《中國統計年鑒》，三種糧食單位面積物質與服務費用、三種糧食單位面積用工數量數據來自1994～2011年各年度全國農產品成本收益資料匯編。糧食直接補貼數額數據來自2005～2012年中央和地方預算執行情況與中央和地方預算草案的報告。 　　2結果與分析

　　借助于STATA11.0計量軟件，運用最小二乘法對式(3)進行回歸，得到如下結果：

　　DW檢驗結果落在不能確定區域，進一步用游程檢驗是否存在自相關。在5%的顯著性水平下，游程的臨界值為5和15，游程檢驗結果發現游程個數為12，處于上下臨界值之間，所以不存在序列相關問題。對所有時間序列數據進行單位根檢驗，結果表明所有時間序列數據都是非平穩的，對所有時間序列數據進行一階差分和二階差分的單位根檢驗，結果表明所有變量都是二階單整序列I(2)。在此基礎上對回歸方程式(4)的殘差e進行單位根檢驗，結果表明在1%的顯著性水平下時間序列e是平穩的，所以方程式(4)中的時間序列數據之間是協整的，即變量之間存在長期的或均衡的關系，可以進行回歸分析。

　　從總體回歸結果來看，各回歸系數符號與理論預期相同，糧食播種面積、三種糧食單位面積物質與服務費用以及糧食直接補貼對糧食產量的影響在1%的顯著性水平下是正向顯著的，單位面積用工數量對糧食產量的影響也是正向的但不顯著。模型擬合優度達到92%，F(4，13) =53.35，伴隨概率為0.000。各個參數的解釋如下。

　　2.1糧食播種面積對數前的回歸系數β1為1.07，因此糧食播種面積的生產彈性系數應為0.40(由于X2代表剔除了農業生產資料價格定基指數的三種糧食畝均物質與服務費用投入，X3代表三種糧食單位面積用工數量，但是因為該變量系數不顯著，因此播種面積對產量的真正影響就成為β1-β2)，即糧食播種面積每增加1%，糧食總產量提高0.40%，表明糧食播種面積對糧食產量起著比較大的促進作用。

　　2.2剔除農業生產資料價格定基指數的三種糧食單位面積生產物質與服務費用對數前的回歸系數β2為0.67，即三種糧食單位面積物質與服務費用每增加1%，糧食總產量提高0.67%，表明單位面積物質與服務投入對糧食生產起到了非常明顯的促進作用。

　　2.3三種糧食單位面積用工數量系數是正值，符合預期，但是t統計量不顯著，主要是因為長期以來我國農村存在大量剩余勞動力，單位面積糧食生產的用工數量投入過剩，在此基礎上再增加用工數量或者在一定程度上減少用工數量并不會顯著影響糧食產量。

　　2.4剔除CPI定基指數的糧食直接補貼數額的回歸系數β3為0.02，表明糧食直接補貼數額每增加1%，糧食產量提高0.02%。這說明糧食直接補貼政策對于糧食生產起到了顯著的正向影響，但是這種正向影響的程度并不是很高。

　　3結論與討論

　　本文使用1994～2011年我國糧食生產相關數據采用C-D生產函數法實證分析了糧食直接補貼政策對糧食產量的影響。結果表明，糧食直接補貼數額、播種面積、物質與服務費用對糧食產量的影響均是正向顯著的。其中，播種面積和物質與服務費用對糧食產量的正向影響程度較高，而目前的糧食直接補貼數額對糧食產量的正向影響程度較弱。單位面積用工數量對糧食產量的正向影響并不顯著。結合本文研究結論，提出以下政策建議。

　　第一，保護耕地面積，同時采用適當補貼方式擴大糧食播種面積。糧食播種面積的生產彈性系數應為0.40，說明播種面積是糧食生產中對產量制約性較強的因素，擴大糧食播種面積是提高糧食產量的有效途徑。但是近些年隨著我國城市化進程的加快，耕地被不斷地占用(圖2)，已經占用的耕地被復耕的可能性很小，因此國家應加快完善征地制度，采取相應措施對征地進行嚴格管控。在保護耕地的同時，還要采取適當的補貼方式促進農民增加糧食種植面積。按照種糧面積補貼在實際操作中被簡化為按照農田計稅面積補貼。從不同補貼方式對糧食產量的影響來看，按計稅面積補貼對農戶糧食產量沒有任何影響[3]，如果按照農田計稅面積補貼，隨著種植結構的調整，農民很可能會減少糧食生產[9]，我國目前僅有內蒙古、江西和安徽等省按農業稅計稅常產計算糧食直接補貼。今后應從國家層面統一規范補貼方式以切實保證補貼的實際效果。

　　第二，要進一步提高糧食直接補貼的標準。根據回歸結果，糧食直接補貼政策對糧食生產的激勵效果不是很明顯，這主要是因為糧食相對于其他經濟作物收益較低。以2011年為例，三種糧食平均每666.7m2現金收益642.24元，常見經濟作物如花生和棉花平均分別為1 261.77元和1 121.44元，蔬菜水果類經濟作物每666.7m2現金收益是糧食的6倍以上(根據2012年《中國統計年鑒》相關數據計算得出)。而同年，糧食直接補貼平均每666.7m2僅98.98元(根據《2011～2012年中央和地方預算執行情況與中央和地方預算草案的報告》中“四補貼”數額計算得出)，根本無法彌補三種糧食生產的比較劣勢，說明靠提高糧食直接補貼標準來促進糧食生產仍有一定的提升空間，今后應保證糧食直接補貼政策的持續性和穩定增長。

　　第三，加大良種補貼、農機具購置補貼力度，提高糧食單產水平。按照糧食實際播種面積進行補貼的方式可以激勵農民擴大谷物播種面積，但難以保證農民將補貼用于增加糧食生產的物質與服務費用投入以提高單產水平。良種補貼和農機具購置補貼可以確保農民將補貼切實用于糧食生產投入中，有利于提高糧食單產水平。

　　第四，提高農資綜合補貼標準。進入21世紀以來，農業生產資料價格定基指數(1994年為基期)不斷攀升(圖3)，生產資料價格上漲會抵消糧食直接補貼的效果，在一定程度上制約農民糧食生產的投入力度，所以應繼續加大農資綜合補貼力度以防止通貨膨脹制約農民進行生產投入。

　　第五，應妥善解決生產資料的供應問題。例如在提供良種補貼的同時，應同時考慮良種的生產供應問題。在良種供不應求的情況下，單方面提高良種補貼可能會虛抬良種價格，使良種補貼政策的效果大打折扣。

　　第六，完善相應的配套措施，確保糧食直接補貼的效果。一是糧食直接補貼資金要實行專款專用，各級財政部門不準截留、擠占、挪用，確保資金如數到位。二是要完善補貼機制防止農民虛報播種面積和糧食產量，確保補貼資金切實用于糧食生產。

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