□李建萍 喬翠霞

一、引言

作為促進(jìn)農(nóng)業(yè)增長的有效機(jī)制，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼是大多數(shù)國家實施的產(chǎn)業(yè)政策，它在支持國內(nèi)農(nóng)業(yè)發(fā)展的同時，也對農(nóng)產(chǎn)品世界貿(mào)易產(chǎn)生了重要影響。政府通過給農(nóng)民和農(nóng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營者補(bǔ)貼，確保農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)以及農(nóng)產(chǎn)品在國際市場上的影響力(Swain,2009)。我國自改革開放以來，改變了“以農(nóng)養(yǎng)工”的政策，以增加糧食產(chǎn)量和農(nóng)民收入為目標(biāo)，逐漸增加農(nóng)業(yè)支持力度。近些年來，我國農(nóng)產(chǎn)品出口數(shù)量雖然呈增長趨勢，但農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易呈現(xiàn)持續(xù)逆差，同時一些研究指出，我國農(nóng)產(chǎn)品總體國際競爭力較弱(韓靈梅，2015；李英，2013；朱冬平等，2013；藍(lán)慶新，2003)，甚至趨于下降(張清正，2014；趙亮等，2013；李岳云等，2007；閆國慶等，2004)。一些學(xué)者將農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼與農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力結(jié)合進(jìn)行分析，李強(qiáng)(2015)實證研究了農(nóng)業(yè)綜合支持水平(PSE)對我國農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的影響，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對農(nóng)產(chǎn)品國際競爭

力有正效應(yīng)，從補(bǔ)貼的分類來看，投入品補(bǔ)貼影響最大，對產(chǎn)出的直接支持影響最??；顧和軍(2008)采用非觀測效應(yīng)縱列數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實證分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)稅減免、糧食直補(bǔ)的收益都轉(zhuǎn)化為土地租金，這意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的固定成本上升，從而導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力下降；朱晶等(2005)模擬測算了不同稅費改革方案對我國主要糧食作物的生產(chǎn)成本及國際競爭力的影響，結(jié)果顯示農(nóng)業(yè)稅費改革力度越大，農(nóng)產(chǎn)品成本降幅越大，對提高國際競爭力的作用越大；魏琦(2014)從波特的“鉆石”模型出發(fā)分析了我國農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力弱的原因，并從農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼角度提出相應(yīng)對策；王思舒等(2011)利用PAM模型分析了現(xiàn)行農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策的效果，發(fā)現(xiàn)補(bǔ)貼政策對大豆生產(chǎn)進(jìn)行了有效保護(hù)但并未增強(qiáng)其比較優(yōu)勢；錢克明(2003)認(rèn)為在我國各項“綠箱”支持措施中，對農(nóng)民收入提高和農(nóng)業(yè)國際競爭力的作用大小排序依次為：農(nóng)業(yè)科技投資>農(nóng)村教育投資>農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施投資。

通過梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)關(guān)于農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼和農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的研究缺乏來自國際方面的經(jīng)驗研究，對世界其他國家的補(bǔ)貼結(jié)構(gòu)和政策實施效果進(jìn)行分析，對完善中國的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策有重要借鑒意義。OECD的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和消費者支持估測數(shù)據(jù)庫(Producer and Consumer Support Estimates Database)提供了對其成員國和一些非成員國1986-2015年的農(nóng)業(yè)支持水平估測數(shù)據(jù)，本文將對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，以期對中國農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼結(jié)構(gòu)調(diào)整提供參考。

二、數(shù)據(jù)來源及描述

OECD的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和消費者支持估測數(shù)據(jù)庫(Producer and Consumer Support Estimates Database)提供了衡量一國農(nóng)業(yè)支持水平的四個指標(biāo)：總支持指標(biāo)(Total Support Estimate，TSE)、生產(chǎn)者支持指標(biāo)(Producer Support Estimate，PSE)、消費者支持指標(biāo)(Consumer Support Estimate，CSE)和一般服務(wù)支持指標(biāo)(General Services Support Estimate，GSSE)。其中對生產(chǎn)者的支持PSE包括市場價格支持、預(yù)算付款和收入損失補(bǔ)償，對消費者的支持CSE是指對農(nóng)產(chǎn)品消費者的轉(zhuǎn)移支付，政府一般服務(wù)支持GSSE包括農(nóng)業(yè)科技與創(chuàng)新、病蟲害控制、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與維護(hù)、市場營銷與促銷等方面。PSE、CSE和GSSE構(gòu)成一國對農(nóng)業(yè)的總支持水平TSE。

OECD數(shù)據(jù)庫提供了其全部成員國1986-2015年和一些非成員國1995-2015年的數(shù)據(jù)，②這些國家和地區(qū)包括：澳大利亞、加拿大、智利、冰島、以色列、日本、韓國、墨西哥、新西蘭、挪威、瑞士、土耳其、美國、歐盟、巴西、中國、哥倫比亞、印度尼西亞、哈薩克斯坦、俄羅斯、南非、烏克蘭、越南，共計23個國家和地區(qū)。這些國家的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)產(chǎn)品出口總額在全球占據(jù)2/3以上份額。

從對農(nóng)業(yè)的總支持水平來看，在絕對支出上，從1986年到2015年OECD成員國的TSE總體變化不大，在九十年代中期有一個下降的過程，但之后又緩慢上升至或略高于八十年代的水平。OECD非成員國的TSE呈顯著上升趨勢，個別國家，如巴西、印尼等國經(jīng)歷了從負(fù)補(bǔ)貼向正補(bǔ)貼的轉(zhuǎn)向。從圖1來看，OECD成員國的農(nóng)業(yè)總補(bǔ)貼水平遠(yuǎn)高于非成員國， 2015年成員國的TSE平均數(shù)為205.25億美元，而非成員國這一數(shù)值僅為86.31億美元。從圖2看出，OECD成員國TSE占GDP的比例呈穩(wěn)定下降趨勢，平均數(shù)從1986年的3.43%下降至2015年的0.8%，而OECD非成員國的這一比例則呈不穩(wěn)定波動狀態(tài)。就單個國家而言，TSE絕對支出比較大的國家和地區(qū)包括歐盟、美國、日本、韓國、中國等，TSE絕對支出比較少的國家包括新西蘭、智利、冰島等，從TSE的相對支出看，韓國、土耳其、中國、哥倫比亞等國TSE占GDP的比例超過2%，屬于TSE相對支出較高的國家(具體見表1第2-3列)。

從農(nóng)業(yè)支持的各項構(gòu)成來看，各國的農(nóng)業(yè)支持結(jié)構(gòu)基本相似，PSE占主導(dǎo)地位，絕大多數(shù)國家的PSE都遠(yuǎn)高于GSSE，而CSE均為負(fù)數(shù)(美國除外)(見表1第4-6列)，但從趨勢看，各國對PSE呈削減趨勢， GSSE支出呈增長趨勢。從圖3看出，PSE在GFR(Gross farm receipts，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值)中所占比重是下降的，從八十年代的平均40%以上下降到當(dāng)前的平均20%左右，而GSSE在TSE中所占比重則是總體上升的，從八十年代的平均10%左右上升至當(dāng)前的平均20%左右。

表1 1986-2015年各國補(bǔ)貼支出均值(百萬美元；%)

資料來源：根據(jù)OECD Producer and Consumer Support Estimates Database 相關(guān)數(shù)據(jù)計算。

圖1 OECD成員國和非成員國歷年補(bǔ)貼支出狀況(百萬美元)

圖2 OECD成員國和非成員國歷年補(bǔ)貼支出占CDP比重

圖3 1986-2015年P(guān)SE、GSSE的變動趨勢

三、模型及變量說明

(一)模型及變量

根據(jù)上述分析，建立以下模型(模型(1))分析OECD農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和消費者支持估測數(shù)據(jù)庫中所列國家農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的影響：

RCAit=α+βInTSEit+λ1InAGDPit+λ2Intractorit+λ3Infertilizerit+λ4InApopulationit+λ5Inareait+γcontrolit+εit

其中，i代表國家，t代表年份。RCAit表示國家i的農(nóng)產(chǎn)品在t年的顯性比較優(yōu)勢指數(shù)值，代表各國農(nóng)產(chǎn)品的國際競爭力。各解釋變量及控制變量的含義如下：

1.農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼數(shù)額(TSE)。表示各個國家每年對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和消費者的支持金額，包括PSE、CSE和GSSE。農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼數(shù)額越大，該國農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力可能得到加強(qiáng)，因此該變量的估計系數(shù)符號預(yù)期為正。

2.農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占GDP的比重(AGDP)。表示一國農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的地位，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對GDP的貢獻(xiàn)越大，說明該國工業(yè)化程度越低，農(nóng)產(chǎn)品出口在總出口中所占比重越大，則在國際上的競爭力可能越強(qiáng)，因此該變量的預(yù)期符號為正。

3.農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度(tractor)。表示平均每千公頃耕地上拖拉機(jī)使用量，單位面積耕地上拖拉機(jī)的使用量越多，則農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度越高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率越高，那么農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力可能越強(qiáng)，該變量的預(yù)期符號為正。

4.化肥施用量(fertilizer)。施用化肥不僅使產(chǎn)量增加，而且還會提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，改善土壤養(yǎng)分狀況，因此該變量預(yù)期符號為正。

5.農(nóng)業(yè)人口數(shù)量(Apopulation)。農(nóng)業(yè)人口數(shù)量越多表示該國城市化率越低，農(nóng)業(yè)集約化程度低，不能實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，不利于農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力提升，因此該變量預(yù)期符號為負(fù)。

6.農(nóng)業(yè)耕地面積(area)。在其他條件不變情況下，耕地面積越多意味著產(chǎn)出越多，則可用于出口的農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量就越多，國際市場占有率越高，因此該變量預(yù)期符號為正。

7.控制變量(control)。控制變量包括國家i在t年的GDP、人均GDP(GDPpercapita)以及國家虛擬變量、年份虛擬變量。

AGDP、tractor、fertilizer、Apopulation、area、GDP、人均GDP各變量數(shù)據(jù)來源于歷年《國際統(tǒng)計年鑒》及聯(lián)合國FAO數(shù)據(jù)庫，貿(mào)易數(shù)據(jù)來源于WTO貿(mào)易統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。歐盟的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于Eurostat網(wǎng)站，對于與歐盟相關(guān)的貿(mào)易數(shù)據(jù)WTO貿(mào)易統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫只提供了2000-2015年的數(shù)據(jù)，對于1986-1999年的數(shù)據(jù)我們按照歐盟的成員國進(jìn)行了加總，1986-1994年加總了法、德、意、荷、盧、比、英、丹麥、愛爾蘭、希臘、葡萄牙、西班牙共十二國的數(shù)據(jù)，1995-1999年除以上十二國以外，又增加了奧地利、瑞典、芬蘭三個國家。對于缺失的數(shù)據(jù)取相鄰兩年的平均數(shù)進(jìn)行補(bǔ)充。為了避免各變量量綱差異及可能的異方差問題，對數(shù)值較大的變量，包括TSE、tractor、fertilizer、Apopulation、area等取對數(shù)處理。③主要變量的描述性統(tǒng)計見表2。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)計算得到。

(二)計量方法

對于長面板數(shù)據(jù)，由于T較大，信息較多，可以放松擾動項為獨立同分布的假設(shè)，為提高估計效率，需要設(shè)定擾動項自相關(guān)的具體形式，然后使用可行廣義最小二乘法(FGLS)進(jìn)行估計，可以分為兩種情況，一是僅解決組內(nèi)自相關(guān)的FGLS,二是同時處理組內(nèi)自相關(guān)與組間同期相關(guān)的FGLS。因此首先對長面板數(shù)據(jù)進(jìn)行組內(nèi)自相關(guān)檢驗與組間截面相關(guān)檢驗以確定在何種情況下使用FGLS。

首先進(jìn)行組間異方差檢驗。在存在組間異方差的情況下，迭代式FGLS估計法等價于最大似然估計法，在STATA12.0軟件中對本文數(shù)據(jù)進(jìn)行似然比檢驗的結(jié)果顯示，“LR chi2(9)=859.80”, “Prob>chi2=0.0000”,即LR檢驗結(jié)果強(qiáng)烈拒絕“組間同方差”的原假設(shè)，即認(rèn)為存在“組間異方差”。

然后進(jìn)行組內(nèi)自相關(guān)檢驗。Wooldridge(2002)提供了一個檢驗組內(nèi)自相關(guān)的方法，其原假設(shè)為“不存在一階組內(nèi)自相關(guān)”。利用STATA12.0軟件對本文數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗的結(jié)果顯示F值為76.801，Prob>F=0.0000，可見結(jié)果強(qiáng)烈拒絕“不存在一階組內(nèi)自相關(guān)”的原假設(shè)。

最后進(jìn)行組間截面相關(guān)檢驗。如果原假設(shè)“不存在組間截面相關(guān)”成立，則根據(jù)殘差計算的個體擾動項之間的相關(guān)系數(shù)應(yīng)接近于0。如果將這些相關(guān)系數(shù)排成一個矩陣，則該矩陣非主對角線元素應(yīng)離0不遠(yuǎn)。檢驗組間自相關(guān)的三種常用方法是Friedman(1937)、Frees(1995,2004)和Pesaran(2004),前兩個為半?yún)?shù)檢驗，第三個為參數(shù)檢驗，結(jié)合這三種方法利用STATA12.0軟件對本文數(shù)據(jù)進(jìn)行三種檢驗，結(jié)果顯示p值均小于0.01，故強(qiáng)烈拒絕“無組間截面相關(guān)”的原假設(shè)，認(rèn)為存在組間截面相關(guān)。Frees(1995,2004)檢驗顯示殘差相關(guān)系數(shù)矩陣的非主對角線元素的絕對值之平均值為0.636。

根據(jù)以上檢驗結(jié)果，選擇同時處理組內(nèi)自相關(guān)與組間同期相關(guān)的FGLS會提高估計效率，但作為對照和穩(wěn)健性需要，本文同時采用了僅解決組內(nèi)自相關(guān)的FGLS。在運用FGLS時，還可以選擇每個面板的自回歸系數(shù)是否相同，因此，本文共提供了四種FGLS回歸結(jié)果以進(jìn)行比較分析，分別為：僅解決組內(nèi)自相關(guān)且每個面板的自回歸系數(shù)均相同，記為FGLS(1)；僅解決組內(nèi)自相關(guān)且每個面板的自回歸系數(shù)不同，記為FGLS(2)；同時處理組內(nèi)自相關(guān)與組間同期相關(guān)且每個面板的自回歸系數(shù)均相同，記為FGLS(3)；同時處理組內(nèi)自相關(guān)與組間同期相關(guān)且每個面板的自回歸系數(shù)不同，記為FGLS(4)④。

四、計量結(jié)果及分析

表3報告了對模型(1)的檢驗結(jié)果。無論采用何種估計方法，lnTSE的符號始終為正，且至少在5%的顯著性水平下通過檢驗，這顯示對農(nóng)業(yè)的各種補(bǔ)貼在總體上顯著提高了各國農(nóng)產(chǎn)品的國際競爭力。四種估計方法得出的lnTSE估計系數(shù)基本一致，約為0.03，這意味著對農(nóng)業(yè)的總支持每提高1%，農(nóng)產(chǎn)品的國際競爭力相應(yīng)提高0.0003。從其他解釋變量的估計結(jié)果看,lnAGDP、lnGDPpercapita對農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力有顯著促進(jìn)作用，農(nóng)業(yè)在國民生產(chǎn)中占比每提高1%，農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力約提高0.002；人均GDP每提高1%，農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力約提升0.02。而lnApopulation、lnGDP的估計系數(shù)顯著為負(fù)值，說明農(nóng)業(yè)人口比例越高、GDP總量越大，越不利于本國農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的提升。lntractor和lnfertilizer的符號幾乎不顯著，說明在所選擇的國家中，拖拉機(jī)的使用量和化肥的施用量對農(nóng)產(chǎn)品的國際競爭力沒有表現(xiàn)出明顯的影響。大部分國家虛擬變量和年份虛擬變量都很顯著，說明模型存在顯著固定效應(yīng)和時間效應(yīng)。

表3 農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼總額(TSE)對RCA的影響檢驗結(jié)果

注：(1)***表示在1%的水平下通過檢驗，**表示在5%的水平下通過檢驗，*表示在10%的水平下通過檢驗；(2)表中括號內(nèi)數(shù)據(jù)是標(biāo)準(zhǔn)誤。

為了研究農(nóng)業(yè)支持結(jié)構(gòu)對農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的影響，將模型(1)中的解釋變量lnTSE分別替換為lnPSE和lnGSSE⑤，采用同樣的四種FGLS估計方法檢驗生產(chǎn)者支持政策和政府一般服務(wù)政策的效果。檢驗結(jié)果分別見表4和表5。從表4看，對生產(chǎn)者的支持支出顯著提高了本國農(nóng)產(chǎn)品的國際競爭力，四種估計方法得出的估計系數(shù)比較接近，約為0.03，這說明對生產(chǎn)者的補(bǔ)貼每提高1%，農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力相應(yīng)提高約0.0003。從表5看，政府一般服務(wù)支出的效應(yīng)在四種檢驗方法下并不一致，F(xiàn)GLS(1)和FGLS(2)下估計系數(shù)不顯著，F(xiàn)GLS(3)和FGLS(4)都在1%的水平下通過顯著性檢驗，但估計系數(shù)大小不一致，F(xiàn)GLS(3)下為0. 0313，而FGLS(4)下為0. 0138，這說明相比PSE，GSSE對農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的影響可能存在不穩(wěn)定性，效應(yīng)可能相對較小。

表4 生產(chǎn)者支持(PSE)對RCA的影響檢驗結(jié)果

注：(1)***表示在1%的水平下通過檢驗，**表示在5%的水平下通過檢驗，*表示在10%的水平下通過檢驗；(2)表中括號內(nèi)數(shù)據(jù)是標(biāo)準(zhǔn)誤。

表5 政府一般服務(wù)(GSSE)對RCA的影響檢驗結(jié)果

注：(1)***表示在1%的水平下通過檢驗，**表示在5%的水平下通過檢驗，*表示在10%的水平下通過檢驗；(2)表中括號內(nèi)數(shù)據(jù)是標(biāo)準(zhǔn)誤。

五、結(jié)論及政策啟示

本文運用可行廣義最小二乘法(FGLS)和OECD農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和消費者支持估測數(shù)據(jù)庫(Producer and Consumer Support Estimates Database)檢驗了農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的影響，結(jié)果顯示農(nóng)業(yè)總支持水平(TSE)顯著提高了各國農(nóng)產(chǎn)品的國際競爭力，對農(nóng)業(yè)的總支持水平(TSE)每提高1%，農(nóng)產(chǎn)品的國際競爭力相應(yīng)提高0.0003。從補(bǔ)貼結(jié)構(gòu)上看，具備“黃箱”特征的生產(chǎn)者支持政策(PSE)對農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的影響要大于具備“綠箱”特征的政府一般服務(wù)政策(GSSE)。

提升農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的關(guān)鍵是提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。從實證檢驗結(jié)果來看，人均GDP水平、農(nóng)業(yè)人口比重、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值這些因素對農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的影響比農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的影響要大得多，這些指標(biāo)背后的含義是一個國家人民生活水平在總體上的提升、城市化的發(fā)展、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提高和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大。一方面，對于像中國這樣的農(nóng)業(yè)大國來說，人民生活水平從總體上得到提高首先要求農(nóng)民生活水平得到提高，所以政府在實施以農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策增加農(nóng)民收入的同時，要積極推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程，實現(xiàn)農(nóng)村勞動力要素的合理配置，從多種途徑提高農(nóng)民收入水平。另一方面，要同時實現(xiàn)農(nóng)業(yè)人口比重減少和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加的目標(biāo)，關(guān)鍵是要實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營，提高生產(chǎn)效率。政府應(yīng)結(jié)合農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策，從科技、金融、管理等多個方面著手，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)規(guī)模化、集約化經(jīng)營，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，從而從根本上提升農(nóng)產(chǎn)品的國際競爭力。

注釋：

①項目來源：國家社科基金項目“可持續(xù)發(fā)展背景下我國農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼社會績效追蹤研究(11CJY061)”。

②成員國中墨西哥的數(shù)據(jù)從1991-2015年，智利和以色列的數(shù)據(jù)是從1995-2015年，非成員國中越南的數(shù)據(jù)是從2000-2015年。

③針對出現(xiàn)負(fù)數(shù)的問題，我們先對數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，方法是：Profit+∣Min(Profit)∣+1，對處理后的數(shù)據(jù)再取對數(shù)。

④同時處理組內(nèi)自相關(guān)與組間同期相關(guān)的FGLS時STATA要求使用平衡面板，因此FGLS(3)和FGLS(4)檢驗時使用的數(shù)據(jù)范圍為1995-2015年。

⑤由于國內(nèi)消費者支持(CSE)絕大多數(shù)國家是負(fù)支出，對農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的作用不顯著，所以此處略去對CSE的檢驗。

[1] 李強(qiáng).農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對中國農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的影響[J].改革與戰(zhàn)略，2015,(11).

[2] 顧和軍.農(nóng)業(yè)稅減免、糧食直接補(bǔ)貼政策對我國主要農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的影響[J].國際貿(mào)易問題，2008,(08).

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