摘要:本文基于2013—2017年13889個的農戶微觀調研數據，實證研究了糧食直接補貼對農戶糧食種植規模的影響彈性，并從土地租金的視角分析并驗證了糧食直接補貼對糧食種植規模的影響渠道。研究結果表明，現行糧食直接補貼不利于種植規模的擴大，原因是糧食直接補貼由土地承包者而非土地經營者獲得，糧食直接補貼也導致土地租金上漲。但糧食直接補貼政策對糧食種植規模的影響存在異質性。為激勵糧食種植規模的適度擴大，本文建議省級政府根據當地實際情況推出以降低土地經營者的生產經營成本為目標且與耕地面積脫鉤的政策工具。

　　關鍵詞:糧食;補貼;種植規模

　　一、引言

　　2004年以來，全面實施農作物良種補貼、種糧農民直接補貼、農資綜合補貼和農機購置補貼等直接補貼政策。15年來，糧食直接補貼政策提高了農民種糧積極性，保障了糧食安全，增加了農民收入(劉克春，2010;Huang等，2013;Yi等，2018;黃少安等，2019)。與此同時，過去15年間政府通過各種形式鼓勵適度規模經營，戶均糧食種植規模持續擴大(Huang等，2016;張曉恒等，2019)。那么，糧食直接補貼政策是否能夠促進糧食種植規模的擴大，補貼政策對糧食種植規模的影響渠道是什么?

　　二、研究假設與理論模型

　　(一)理論分析與研究假設

　　根據現有糧食直接補貼發放規定，補貼資金與土地承包面積掛鉤，并直接轉入土地承包者的“一卡通”中，以達到提高農民種糧積極性和增加農民收入的政策目標。現有研究已經發現，土地經營者對于土地流轉的集中連片程度高，容易在流轉交易中處于被動地位(尚旭東等，2017)。因此，在土地流轉過程中，土地承包者缺少無償轉移補貼資金的動機。土地經營者面臨通過支付高租金以獲得補貼，或放棄補貼支付低租金兩個選擇。

　　(二)理論模型

　　本文以糧食作物播種面積反映農戶的糧食種植規模，采用Nerlove(1956)提出的動態供給反應模型作為理論模型。該模型(或其衍生形式)被廣泛應用于農產品種植面積的實證研究(陳飛等，2010;Haile等，2016;Iqbal等，2018;王晨等，2018)。動態供給反應模型同時考慮了適應性預期與局部調整兩方面的特征。根據Haile等(2016)和Iqbal等(2018)，包含其他外生變量的Nerlove動態供給反應模型可以寫為:

　　三、數據來源

　　本文的數據來自農業科學院農業經濟與發展研究所的2013—2017年“農村微觀經濟數據”。該數據包含河北、吉林、福建、山東、河南、云南、陜西和新疆等8省份30個縣94個鎮295個村的43689個農戶樣本，已被應用于耕地流轉等領域的研究(謝玲紅等，2016)。

　　四、估計結果

　　(一)二步系統GMM估計結果

　　本文采用二步系統GMM方法進行估計動態供給反應模型，結果整理在表2的“GMM2”列。首先，Arellano－Bond自相關檢驗［AＲ(1)和AＲ(2)］結果表明，二步系統GMM估計結果不存在二階自相關。其次，Sargan檢驗結果表明，二步系統GMM估計中的工具變量具有較好的外生性。第三，滯后一期的糧食播種面積與糧食播種面積顯著正相關;每畝糧食直接補貼和每畝土地租金對糧食播種面積均具有顯著的負向作用;在稻谷和小麥的最低收購價以及玉米的臨時收儲政策影響下，糧食價格基本保持穩定，滯后一期的糧食價格對糧食播種面積沒有顯著影響。第四，糧食直接補貼負向影響糧食播種面積，假設1得到驗證;經過計算，每畝糧食直接補貼對糧食播種面積的彈性為－0.001，相對較小。這意味著，每畝糧食直接補貼每增加1%，糧食播種面積會減少0.001%。第五，每畝土地租金對糧食播種面積的彈性為－0.292。其經濟意義在于，每畝土地租金每增加1%，會導致糧食播種面積減少0.292%。可見，與糧食直接補貼相比，土地租金對糧食種植規模的抑制作用更大。

　　(二)穩健性檢驗為檢驗

　　模型的穩健性，本文首先采用最小二乘法(OLS)、固定效應模型(FE)和一步系統GMM(表2的“GMM1”列)對動態供給反應模型進行估計(見表2)。除OLS估計結果中的滯后一期糧食價格和FE估計結果中的滯后一期糧食播種面積，其他變量的符號與二步系統GMM估計結果(表2的“GMM2”列)相同，數值較為接近。

　　參考文獻

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　　韓昕儒張寧寧