金婷 劉波 劉強(qiáng) 劉帥 徐定成

摘要：【目的】分析我國(guó)6個(gè)小麥主產(chǎn)區(qū)省份小麥種植面積的影響機(jī)理，為保障其種植面積及維護(hù)糧食安全提供政策參考?！痉椒ā恳孕←湻N植面積作為糧食最低收購(gòu)價(jià)（政策）實(shí)施效果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，采用固定效應(yīng)系數(shù)模型定量分析小麥最低收購(gòu)價(jià)、家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)、城鄉(xiāng)收入差距、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和外出務(wù)工人員比例對(duì)小麥種植面積的影響?！窘Y(jié)果】影響小麥種植面積的因素各省份存在差異，四川省的主要影響因素是小麥最低收購(gòu)價(jià)，其次是城鄉(xiāng)收入差距；湖北省的主要影響因素是城鄉(xiāng)收入差距；農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)安徽、山東和江蘇3省的影響程度最大；外出務(wù)工人員比例對(duì)安徽、山東、河南和四川4省份的小麥種植面積呈正向影響，且對(duì)河南省的影響程度最高，但對(duì)湖北和江蘇的小麥種植面積呈負(fù)向影響?！窘ㄗh】制定差異化的地方配套政策，提高政策針對(duì)性與適用性；推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，補(bǔ)足糧食生產(chǎn)制度短板；完善農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系，提高糧食機(jī)械化服務(wù)水平。

關(guān)鍵詞： 最低收購(gòu)價(jià)；小麥種植面積；固定效應(yīng)系數(shù)模型；影響因素

中圖分類(lèi)號(hào)： S512.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-1191（2018）02-0397-06

0 引言

【研究意義】我國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，“三農(nóng)”問(wèn)題關(guān)系到經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)穩(wěn)定，而糧食產(chǎn)量是其最關(guān)鍵的一環(huán)。糧食最低收購(gòu)價(jià)是我國(guó)重要的糧食價(jià)格調(diào)控政策，我國(guó)于2004年開(kāi)始實(shí)行糧食最低收購(gòu)價(jià)政策預(yù)案，2005年正式執(zhí)行至今。2006年小麥被納入最低收購(gòu)價(jià)范圍， 2007年小麥最低收購(gòu)價(jià)保持穩(wěn)定。從2008年起，由于國(guó)際糧食價(jià)格上漲、成本提高等因素影響，我國(guó)先后多次提高最低收購(gòu)價(jià)，小麥最低收購(gòu)價(jià)從2008年的75元/50 kg提升到2015年的118元/50 kg。2017年中央一號(hào)文件特別提出，要深化糧食等重要農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格形成機(jī)制，努力落實(shí)并發(fā)展最低收購(gòu)價(jià)政策。朱喜安和李良（2016）指出糧食最低收購(gòu)價(jià)政策的主要目的是為了提高國(guó)家對(duì)糧食市場(chǎng)的監(jiān)管，增強(qiáng)糧食市場(chǎng)穩(wěn)定性，提高農(nóng)民經(jīng)濟(jì)收益等。因此，研究我國(guó)糧食最低收購(gòu)價(jià)政策實(shí)施效果對(duì)合理調(diào)整最低收購(gòu)價(jià)水平、形成合理比價(jià)關(guān)系及統(tǒng)籌把握糧食安全的效果具有重要意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】對(duì)于糧食最低收購(gòu)價(jià)政策實(shí)證方面的研究，主要集中在政策實(shí)施效果、政策執(zhí)行機(jī)制及最低收購(gòu)價(jià)確定等3個(gè)方面。對(duì)于政策實(shí)施效果而言，已有研究表明最低收購(gòu)價(jià)政策對(duì)農(nóng)戶(hù)的糧食供給存在顯著正向影響（張淑萍，2011；王士海和李先德，2012；張建杰，2013）。就政策執(zhí)行機(jī)制而言，蘭錄平（2013）、張爽（2013）研究認(rèn)為最低收購(gòu)價(jià)政策通過(guò)引導(dǎo)農(nóng)戶(hù)的價(jià)格預(yù)期，從而對(duì)其糧食供給行為起導(dǎo)向作用。還有部分學(xué)者從農(nóng)戶(hù)糧食種植行為的影響因素分析最低收購(gòu)價(jià)政策的執(zhí)行機(jī)制，如肖雙喜和劉小和（2008）從成本和收入因素對(duì)我國(guó)部分地區(qū)棉花種植面積進(jìn)行分析，利用回歸模型得到上一年種植面積、外出打工收入、畝均收入對(duì)最低收購(gòu)價(jià)政策執(zhí)行效率有較大影響；李豐和胡舟（2016）基于農(nóng)戶(hù)供給行為理論和價(jià)格預(yù)期理論，采用廣義最小二乘法對(duì)2004～2014年稻谷主產(chǎn)區(qū)3個(gè)品種稻谷的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果表明各類(lèi)生產(chǎn)成本尤其是勞動(dòng)力成本的上升一定程度抑制了最低收購(gòu)價(jià)的傳導(dǎo)機(jī)制。對(duì)于最低收購(gòu)價(jià)確定方面，方鴻（2009）研究表明，采用糧食生產(chǎn)要素適當(dāng)補(bǔ)償法確定糧食最低收購(gòu)價(jià)水平有利于農(nóng)民保持適度而不至于造成供給過(guò)剩的生產(chǎn)積極性?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】以往研究主要針對(duì)影響小麥種植面積的某一因素進(jìn)行研究，綜合研究小麥種植面積影響因素較少，尤其是在小麥最低收購(gòu)價(jià)實(shí)施背景下展開(kāi)的相關(guān)研究鮮見(jiàn)?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】以小麥最低收購(gòu)價(jià)政策實(shí)施為研究背景，比較分析2006～2015年我國(guó)6個(gè)主產(chǎn)區(qū)省份小麥最低收購(gòu)價(jià)、家庭負(fù)擔(dān)、城鄉(xiāng)收入差距、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和外出務(wù)工人員比例等5個(gè)因素對(duì)小麥種植面積的影響，為保障主產(chǎn)區(qū)小麥種植面積及糧食安全提供理論參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1. 1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所用數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2007～2016年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)農(nóng)村年鑒》及各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)糧食網(wǎng)和農(nóng)業(yè)部發(fā)布的糧食公告。研究對(duì)象為全國(guó)具有代表性的6個(gè)小麥主產(chǎn)區(qū)，即安徽、山東、湖北、四川、江蘇和河南省。研究時(shí)間段為2006～2015年。

1. 2 變量選擇

關(guān)于影響小麥種植面積的因素，前人已進(jìn)行了較多研究。翟印禮和謝海軍（2009）從勞動(dòng)力、人力資本、儲(chǔ)蓄水平、財(cái)政支付等方面細(xì)化了糧食種植面積的影響因素；李維（2010）把水稻種植的影響因素分為家庭勞動(dòng)力、收入等級(jí)、生產(chǎn)資料價(jià)格和稻谷價(jià)格等；王駿（2016）從影響湖北省水稻種植面積的家庭因素、環(huán)境因素和社會(huì)因素中選取農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力人口、農(nóng)民受教育程度和城鄉(xiāng)收入差距等共13個(gè)變量。結(jié)合以上研究結(jié)果，本研究從糧食政策、家庭特征、科技水平、經(jīng)濟(jì)水平等方面選用小麥最低收購(gòu)價(jià)、家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)、城鄉(xiāng)收入差距、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和外出務(wù)工人員比例等5個(gè)變量作為小麥種植面積的影響因素。以下為各變量的解釋說(shuō)明：

1. 2. 1 被解釋變量 糧食產(chǎn)量是糧食安全的主要體現(xiàn)形式。一般認(rèn)為，糧食種植面積是決定糧食產(chǎn)量的重要因素，對(duì)糧食供給起關(guān)鍵作用；糧食最低收購(gòu)價(jià)政策執(zhí)行效果直接體現(xiàn)在農(nóng)民是否愿意種植糧食，種植糧食面積的多少。因此，本研究選用小麥種植面積為被解釋變量以研究最低收購(gòu)價(jià)政策的執(zhí)行效果。

1. 2. 2 解釋變量 （1）最低收購(gòu)價(jià)是最主要的影響因素之一。本研究在糧食最低收購(gòu)價(jià)政策執(zhí)行背景下對(duì)糧食種植面積進(jìn)行研究，糧食最低收購(gòu)價(jià)政策為種糧農(nóng)戶(hù)提供了穩(wěn)定的市場(chǎng)價(jià)格預(yù)期，有利于降低種糧風(fēng)險(xiǎn)，且糧食最低收購(gòu)價(jià)越高，農(nóng)戶(hù)的種糧收益就越有保障，生產(chǎn)積極性也就越高。（2）家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)是指對(duì)于農(nóng)村家庭每一勞動(dòng)力平均承擔(dān)的未具有勞動(dòng)能力的人口比例，家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)越大，說(shuō)明家庭的負(fù)擔(dān)越重；家庭負(fù)擔(dān)越重農(nóng)民可能會(huì)選擇種植更多的糧食，從而擴(kuò)大小麥種植面積。（3）城鄉(xiāng)收入差距： 隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和收入水平明顯高于農(nóng)村，越來(lái)越多的農(nóng)民選擇去城市求職發(fā)展而擱置或轉(zhuǎn)讓家中的土地，因此需考慮城鄉(xiāng)收入差距對(duì)糧食種植面積的影響；城鄉(xiāng)收入差距越大，非農(nóng)部門(mén)對(duì)農(nóng)業(yè)部門(mén)勞動(dòng)力的吸引力也越大，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人就越少，以而不利于糧食播種面積的擴(kuò)大。（4）農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力是指主要用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各種動(dòng)力機(jī)械總和，是農(nóng)業(yè)科技水平的一個(gè)重要體現(xiàn)；機(jī)械化程度高表明生產(chǎn)能力強(qiáng)，有利于提高小麥種植效率，擴(kuò)大小麥種植面積。（5）外出務(wù)工人員比例是指各地區(qū)外出務(wù)工人員總數(shù)占該地區(qū)總?cè)丝跀?shù)的比例，隨著城市的快速發(fā)展，吸引了眾多務(wù)工人員到城市發(fā)展，從而導(dǎo)致農(nóng)村的土地?cái)R置、租賃或種植簡(jiǎn)單農(nóng)作物（如小麥）等，因此外出務(wù)工人員比例是影響糧食種植面積的一個(gè)重要因素。

1. 3 分析模型

本研究采用面板數(shù)據(jù)模型作為計(jì)量分析模型。面板數(shù)據(jù)模型可表示為yit=αi+xit β+Uit（i=1，2，3，4，5； t=2006，2007，…，2015）。

由于有5個(gè)解釋變量，因此，式中xit（x1，x2，x3，x4，x5）為1×5向量，x1表示小麥最低收購(gòu)價(jià)，x2表示城鄉(xiāng)收入差距，x3表示家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)，x4表示農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力，x5表示外出務(wù)工人員比例；αi為個(gè)體影響，是被忽略的反映個(gè)體差異變量的影響；β為5×1向量，Uit是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

本研究選擇面板數(shù)據(jù)模型，需對(duì)各變量進(jìn)行分析和檢驗(yàn)，以選擇本次面板數(shù)據(jù)合適的具體模型。首先通過(guò)F統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行混合模型檢驗(yàn)。利用Eviews 8.0求解得兩個(gè)F統(tǒng)計(jì)量顯著，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不是混合效應(yīng)模型，即為變系數(shù)模型。通過(guò)Eviews 8.0求解得到結(jié)果Chi-Sq.統(tǒng)計(jì)量為109.549，Prob.值為0.0002，拒絕原假設(shè)，則認(rèn)為該模型為固定效應(yīng)模型。因此，本研究采用的模型應(yīng)為固定效應(yīng)系數(shù)模型。傳統(tǒng)的計(jì)量模型無(wú)法克服時(shí)間序列影響和個(gè)體差異，固定效應(yīng)系數(shù)模型除了能克服時(shí)間差異和個(gè)體效應(yīng)外，還具有在時(shí)間截面上存在變化的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，因此有多少個(gè)截面就會(huì)有多少個(gè)系數(shù)，這樣更能準(zhǔn)確表達(dá)各省份的各影響因素的變化情況，從而得到更合理和細(xì)致的結(jié)果。

2 結(jié)果與分析

2. 1 模型估計(jì)結(jié)果

表1為糧食最低收購(gòu)價(jià)政策固定效應(yīng)系數(shù)模型的各省估計(jì)結(jié)果。從模型檢驗(yàn)結(jié)果看，修正后的R2達(dá)0.9761，表明模型的擬合程度很高。統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)值t均大于5%顯著性水平下的臨界值。統(tǒng)計(jì)量F=440.0911，Prob.（F-statistic）為0.000，表明該回歸總體線性關(guān)系成立。D.W.為1.9648，接近2.0000，表明各變量間無(wú)自相關(guān)。

2. 2 影響小麥種植面積的因素分析

根據(jù)表1的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，得到各省份小麥種植面積影響因素的回歸方程：

安徽?。簂ny1t=-2.1549-0.3501lnx1t+0.1570lnx2t+0.1395lnx3t+0.7293lnx4t+0.2465lnx5t

山東省：lny2t=-2.6156-0.2938lnx1t+0.3388lnx2t+0.5432lnx3t+0.6938lnx4t+0.2200lnx5t

河南?。簂ny3t=1.5921+0.0865lnx1t-0.0069lnx2t+0.0860lnx3t+0.0880lnx4t+0.1602lnx5t

湖北?。簂ny4t=0.6249+0.2708lnx1t-0.4488lnx2t+0.2547lnx3t+0.2234lnx4t-0.0977lnx5t

江蘇省：lny5t=0.3178-0.0943lnx1t-0.0264lnx2t-0.0272lnx3t+0.2730lnx4t-0.0160lnx5t

四川?。簂ny6t=2.2357+0.3236lnx1t+0.0151lnx2t+0.1887lnx3t-0.0042lnx4t+0.0198lnx5t

最低收購(gòu)價(jià)是影響小麥種植面積的重要因素，結(jié)合表1和回歸方程可看出，不同省份小麥種植面積影響因素的作用存在差異?？傮w看來(lái)，最低收購(gòu)價(jià)回歸系數(shù)均較顯著（表1），但不同省份系數(shù)符號(hào)存在差異，四川、湖北和河南3個(gè)省份的估計(jì)系數(shù)顯著為正，影響系數(shù)分別為0.3236、0.2708和0.0865，均在5%的水平上顯著，表明最低收購(gòu)價(jià)對(duì)這3個(gè)省份的小麥種植面積有顯著正向促進(jìn)作用，政策的實(shí)施促進(jìn)了當(dāng)?shù)匦←湻N植面積的擴(kuò)大。但對(duì)于安徽和江蘇省而言，估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，影響系數(shù)分別為-0.3501和-0.0943，均在10%的水平上顯著，山東省的估計(jì)系數(shù)也為負(fù)數(shù)但不顯著，系數(shù)值較大，為-0.2938，表明最低收購(gòu)價(jià)對(duì)這3個(gè)省小麥種植面積有負(fù)向影響，最低收購(gòu)價(jià)減少了當(dāng)?shù)匦←湻N植面積。以下進(jìn)一步具體分析糧食最低收購(gòu)價(jià)政策對(duì)各省份小麥種植面積的影響。

2. 2. 1 四川省 由表1可知，在6個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)省份中，糧食最低收購(gòu)價(jià)政策對(duì)四川省小麥種植面積的影響最明顯，與其他影響因素相比，最低收購(gòu)價(jià)政策影響系數(shù)也最大，影響彈性系數(shù)為0.3236，表明糧食最低收購(gòu)價(jià)每提高1%，四川省小麥種植面積將增加0.3236%，因此，最低收購(gòu)價(jià)政策的實(shí)施有利于促進(jìn)四川省小麥種植面積的擴(kuò)大。此外，從影響四川小麥種植的其他因素可看出，城鄉(xiāng)收入差距和家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)對(duì)小麥種植面積也有顯著正向影響，影響的彈性系數(shù)分別為0.0151和0.1887，表明城鄉(xiāng)收入差距越大、家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)越大，小麥種植面積也越大，其主要原因在于四川是農(nóng)業(yè)大省，經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距較大的地區(qū)和家庭人口負(fù)擔(dān)較重的種糧農(nóng)戶(hù)對(duì)小麥種植的依賴(lài)性也更強(qiáng)，從而出現(xiàn)通過(guò)擴(kuò)大種植面積以彌補(bǔ)收益不足的現(xiàn)象。由回歸方程可知，農(nóng)機(jī)總動(dòng)力對(duì)四川省小麥種植面積有顯著負(fù)向影響，影響彈性系數(shù)為-0.0042，表明農(nóng)機(jī)總動(dòng)力的提高不僅沒(méi)有擴(kuò)大小麥種植面積，反而縮小了小麥的種植面積，其原因可能是近年來(lái)四川省糧食種植結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，新增農(nóng)機(jī)總動(dòng)力主要應(yīng)用在水稻、玉米等其他農(nóng)作物上。另外，外出務(wù)工人員對(duì)四川省小麥種植面積無(wú)顯著影響。

2. 2. 2 湖北省 湖北省地處江漢平原，小麥種植面積較大，糧食最低收購(gòu)價(jià)政策對(duì)湖北省小麥種植面積也有顯著正向影響，且在各影響因素中系數(shù)最大，但影響系數(shù)較四川省稍小，為0.2708，表明糧食最低收購(gòu)價(jià)每提高1%，湖北省小麥種植面積將增加0.2708%，最低收購(gòu)價(jià)政策的實(shí)施提高了湖北省小麥種植面積。從影響湖北省小麥種植的其他因素可知，農(nóng)機(jī)總動(dòng)力對(duì)湖北省小麥種植面積有顯著正向影響，彈性系數(shù)為0.2234，表明農(nóng)機(jī)總動(dòng)力的提高能促進(jìn)湖北省小麥種植面積的擴(kuò)大，但外出務(wù)工人員比例對(duì)湖北省小麥種植面積有顯著負(fù)向影響，彈性系數(shù)為-0.0977，表明農(nóng)民外出務(wù)工不利于小麥種植面積的擴(kuò)大；城鄉(xiāng)收入差距和家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)對(duì)湖北省小麥種植面積影響不顯著。

2. 2. 3 河南省 河南省地處中原腹地，是我國(guó)小麥種植大省，2015年其小麥種植面積約是四川省的2倍，最低收購(gòu)價(jià)政策對(duì)河南省小麥種植面積也有顯著正向影響，但在呈正向影響的3個(gè)省份中，其影響彈性系數(shù)最小，為0.0865，表明糧食最低收購(gòu)價(jià)每提高1%，河南省小麥種植面積將增加0.0865%，最低收購(gòu)價(jià)政策的實(shí)施有利于提高河南省小麥種植面積。此外，家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)和農(nóng)機(jī)總動(dòng)力對(duì)河南省小麥種植面積也有顯著正向影響，影響彈性系數(shù)分別為0.0860和0.0880，表明家庭人口負(fù)擔(dān)較重的農(nóng)戶(hù)小麥種植面積也相對(duì)較高，農(nóng)機(jī)總動(dòng)力的提高可促進(jìn)小麥種植面積的擴(kuò)大。城鄉(xiāng)收入差距對(duì)小麥種植面積有顯著負(fù)向影響，影響彈性系數(shù)為-0.0069。外出務(wù)工人員比例對(duì)河南省小麥種植面積影響為正向，但不顯著。

2. 2. 4 安徽省 與上述3個(gè)省份不同，糧食最低收購(gòu)價(jià)政策的實(shí)施對(duì)安徽省小麥種植面積有顯著負(fù)向影響，影響彈性系數(shù)為-0.3501，表明糧食最低收購(gòu)價(jià)每提高1%，江蘇省小麥種植面積將減少0.3501%，最低收購(gòu)價(jià)政策的實(shí)施減少了安徽省小麥種植面積。此外，農(nóng)機(jī)總動(dòng)力和外出務(wù)工人員比例對(duì)安徽小麥種植面積的擴(kuò)大有顯著正向影響，彈性系數(shù)分別為0.7293和0.2465，表明農(nóng)機(jī)總動(dòng)力的提高和外出務(wù)工人員的增加能促進(jìn)安徽小麥種植面積的擴(kuò)大。城鄉(xiāng)收入差距和家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)對(duì)安徽省小麥種植面積的影響并不顯著。

2. 2. 5 江蘇省 與安徽省類(lèi)似，糧食最低收購(gòu)價(jià)政策的實(shí)施對(duì)江蘇省小麥種植面積也有顯著負(fù)向影響，影響彈性系數(shù)為-0.0943，表明糧食最低收購(gòu)價(jià)每提高1%，安徽省小麥種植面積將減少0.0943%，最低收購(gòu)價(jià)政策的實(shí)施會(huì)減少江蘇省小麥的種植面積。此外，農(nóng)機(jī)總動(dòng)力是正向影響江蘇小麥種植的最顯著因素，彈性系數(shù)為0.2730，表明農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)江蘇省小麥種植面積影響最大，江蘇省科技比較發(fā)達(dá)，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平較高，促進(jìn)了當(dāng)?shù)匦←湻N植面積的擴(kuò)大。城鄉(xiāng)收入差距對(duì)江蘇省小麥種植面積有顯著負(fù)向影響，影響彈性系數(shù)為-0.0264。家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)和外出務(wù)工人員比例對(duì)江蘇省小麥種植面積也有負(fù)向影響，但不顯著。

2. 2. 6 山東省 在6個(gè)小麥主產(chǎn)區(qū)省份中，糧食最低收購(gòu)價(jià)政策對(duì)山東小麥種植面積有負(fù)向影響，彈性系數(shù)為-0.2938，但影響不顯著，表明糧食最低收購(gòu)價(jià)政策并不是影響山東小麥種植的主要因素。農(nóng)機(jī)總動(dòng)力對(duì)山東小麥種植面積有顯著正向影響，且在各因素中影響最大，彈性系數(shù)為0.6938，其次為城鄉(xiāng)收入差距和外出務(wù)工人員比例，彈性系數(shù)分別為0.3388和0.2200，表明農(nóng)機(jī)總動(dòng)力的提高、城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大及外出務(wù)工人員的增多會(huì)擴(kuò)大山東小麥種植面積。家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)對(duì)山東小麥種植面積也有正向影響，但影響不顯著。

3 討論

本研究結(jié)果表明，最低收購(gòu)價(jià)政策對(duì)四川省小麥種植面積影響最大，與陳長(zhǎng)青（2017）得出四川省最低收購(gòu)價(jià)政策對(duì)小麥產(chǎn)量的提高有積極促進(jìn)作用的結(jié)論一致。四川省是勞務(wù)大省，其農(nóng)村勞務(wù)經(jīng)濟(jì)特征在全國(guó)具有廣泛的代表性，農(nóng)村剩余勞動(dòng)力已基本得到轉(zhuǎn)移，糧食最低收購(gòu)價(jià)政策很大程度上保障了四川省種糧農(nóng)民的基本收益。同時(shí)，安徽、山東和江蘇等3個(gè)省份小麥種植面積的主要影響因素是農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力系數(shù)較其他幾個(gè)變量居第一，說(shuō)明農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度的提高促進(jìn)了小麥種植面積的擴(kuò)大。此外，外出務(wù)工人員比例對(duì)安徽、山東、河南和四川等4個(gè)省份的小麥種植面積均有顯著正向影響，與其他影響因素相比，其系數(shù)最大，原因可能是農(nóng)民外出務(wù)工，家中土地并未閑置，而是選擇種植小麥等簡(jiǎn)單糧食作物，集中時(shí)間收獲，此種現(xiàn)象以河南省最明顯；反之，外出務(wù)工人員比例對(duì)江蘇和湖北兩省呈顯著負(fù)向影響，其原因可能是這兩個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移加快，非農(nóng)就業(yè)收入吸引更多的農(nóng)村勞動(dòng)力從事非農(nóng)生產(chǎn)。

本研究從糧食政策、家庭特征、科技水平和經(jīng)濟(jì)水平4個(gè)維度考察了5個(gè)變量對(duì)小麥種植面積的影響，但未考慮糧食市場(chǎng)環(huán)境對(duì)小麥種植面積的影響，例如某種作物的預(yù)期價(jià)格一定程度上會(huì)影響該作物當(dāng)年的播種面積，因?yàn)檗r(nóng)戶(hù)在播種時(shí)通常會(huì)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的出售價(jià)格進(jìn)行估計(jì)以確定其播種數(shù)和不同作物的土地分配，因此尚需要進(jìn)一步討論。

4 建議

4. 1 制定差異化的地方配套政策，提高政策針對(duì)性與適用性

推進(jìn)地方政府配套政策與糧食最低收購(gòu)價(jià)政策相結(jié)合，統(tǒng)籌實(shí)施糧食直補(bǔ)、良種補(bǔ)貼、農(nóng)資綜合補(bǔ)貼等糧食生產(chǎn)補(bǔ)貼與糧食最低收購(gòu)價(jià)政策，提高政策的針對(duì)性與適用性。如四川省應(yīng)持續(xù)因時(shí)制宜地完善優(yōu)化糧食最低收購(gòu)價(jià)的相關(guān)政策，政府可根據(jù)不同的糧食品種及當(dāng)下的實(shí)際供需狀況，進(jìn)一步細(xì)化最低收購(gòu)價(jià)政策的制度設(shè)計(jì)，再根據(jù)糧食市場(chǎng)狀況適時(shí)適度地調(diào)整政策覆蓋范圍，增強(qiáng)政策的適應(yīng)性和靈活性；湖北省應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)建設(shè)，保障農(nóng)民經(jīng)濟(jì)收入，縮小城鄉(xiāng)收入差距，以糧食最低收購(gòu)價(jià)政策為基礎(chǔ)，大力建設(shè)農(nóng)民種糧服務(wù)保障制度，鼓勵(lì)農(nóng)民種糧，以維持糧食的供給需求；安徽省、江蘇省、山東省和河南省應(yīng)優(yōu)化配置農(nóng)業(yè)科技資源與布局，不斷推進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展，注重農(nóng)業(yè)科技水平的提升，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)裝備水平，使糧食生產(chǎn)與種植向機(jī)械化與規(guī)?；较虬l(fā)展，提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率。

4. 2 推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，補(bǔ)齊糧食生產(chǎn)制度短板

深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，補(bǔ)齊糧食生產(chǎn)補(bǔ)貼制度短板，推行以?xún)r(jià)補(bǔ)分離為核心的目標(biāo)價(jià)格補(bǔ)貼政策，逐步實(shí)現(xiàn)糧食價(jià)格的市場(chǎng)化，減少最低收購(gòu)價(jià)政策對(duì)糧食市場(chǎng)的干預(yù)和價(jià)格的扭曲，充分發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制在糧食生產(chǎn)中的基礎(chǔ)性調(diào)節(jié)作用。在確保糧食穩(wěn)定發(fā)展的前提下，充分利用當(dāng)?shù)貎?yōu)勢(shì)資源，根據(jù)各地的實(shí)際情況，因地制宜進(jìn)行種植業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)。以糧食最低收購(gòu)價(jià)政策為基礎(chǔ)，統(tǒng)籌各地區(qū)糧食種植結(jié)構(gòu)，保障糧農(nóng)合理收益。同時(shí)，在資金上要加大對(duì)種糧大省的財(cái)稅補(bǔ)貼力度，充分發(fā)揮財(cái)政資金引導(dǎo)功能，在充分利用好現(xiàn)有財(cái)政資金渠道的基礎(chǔ)上，統(tǒng)籌利用商品糧大省獎(jiǎng)勵(lì)資金，積極鼓勵(lì)和引導(dǎo)金融資本、社會(huì)資本對(duì)糧食產(chǎn)業(yè)的投入。

4. 3 完善農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系，提高糧食機(jī)械化服務(wù)水平

進(jìn)一步完善農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系，提高農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)對(duì)糧食生產(chǎn)的保障能力，尤其提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)供給能力，充分發(fā)揮市場(chǎng)與政府在服務(wù)供給上的互補(bǔ)作用，提高糧食生產(chǎn)過(guò)程中耕、種、收、烘的機(jī)械化水平，逐步實(shí)現(xiàn)糧食生產(chǎn)機(jī)器換人，以農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)促進(jìn)糧食生產(chǎn)的規(guī)模經(jīng)營(yíng)。各區(qū)域需進(jìn)一步明確適合當(dāng)?shù)靥攸c(diǎn)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化技術(shù)路線和主要農(nóng)作物生產(chǎn)機(jī)械化技術(shù)模式，逐漸縮小地區(qū)間農(nóng)機(jī)化發(fā)展水平差距。糧食主產(chǎn)區(qū)及平原地區(qū)，土地流轉(zhuǎn)的速度加快，大馬力、先進(jìn)適用的農(nóng)業(yè)裝備應(yīng)用更加廣泛，丘陵地區(qū)機(jī)械化主要選用適用的小型特色農(nóng)機(jī)具，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)區(qū)域和農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平。綜合采用財(cái)政、稅收、金融、土地等各項(xiàng)扶持政策，運(yùn)用貸款貼息、投資補(bǔ)助和以獎(jiǎng)代補(bǔ)等手段，加大對(duì)農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系建設(shè)的薄弱環(huán)節(jié)和提高自主創(chuàng)新能力的支持。大力培育多元化服務(wù)主體，發(fā)展合作社、協(xié)會(huì)、專(zhuān)業(yè)大戶(hù)、龍頭企業(yè)等成為農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的主要力量，以滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展的新需求，同時(shí)為農(nóng)民提供就業(yè)崗位繼續(xù)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，建立起覆蓋全程、服務(wù)全面，機(jī)制靈活、運(yùn)轉(zhuǎn)高效，綜合配套、保障有力的新型農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系。

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（責(zé)任編輯 鄧慧靈）