陳榮源，林文聲

農(nóng)產(chǎn)品價格政策、農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金與農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)?！獊碜?011—2018年CHARLS調(diào)查的證據(jù)

陳榮源1，林文聲2*

（1.北京林業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，北京 100083；2.北京理工大學 人文與社會科學學院，北京 102488）

采用2011—2018年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)（CHARLS），實證分析農(nóng)產(chǎn)品價格政策對村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金及農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響。研究結(jié)果表明：農(nóng)產(chǎn)品價格政策顯著提高了農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，正向影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。但農(nóng)產(chǎn)品價格政策抬高農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金會間接減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴大效應的比例為18%。對于糧食主產(chǎn)區(qū)、耕地資源較多的村莊，農(nóng)產(chǎn)品價格政策更能通過抬高農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金來間接減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴大效應的比例分別為14%和32%。

最低收購價格；臨時收儲價格；目標價格；農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金；農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模

一、問題的提出

改革開放以來，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展歷經(jīng)解決食品供給問題和解決農(nóng)民收入問題兩個階段，目前正處于解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式問題的階段。擴大農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模和構(gòu)建現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，成為解決中國農(nóng)業(yè)問題主要矛盾的關(guān)鍵[1]。長期以來，農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模十分狹小。2016年全國戶均經(jīng)營耕地面積為9.75畝（相當于美國的1/250，法國的1/100，日本的1/4），遠遠低于國際上劃定的規(guī)模經(jīng)營標準（2公頃）[2]。2020年全國耕地經(jīng)營規(guī)模在10畝以下的農(nóng)戶尚有2.3億戶，占比高達85%[3]。中國幾乎成為世界上農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模最小的國家。已有研究表明，農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模偏小不僅增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，導致農(nóng)業(yè)化肥和農(nóng)藥過度施用，而且制約農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣，還造成農(nóng)業(yè)競爭力不足和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低下[4]。更為重要的是，過小的農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模阻礙了中國建立現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的基本趨勢是依靠農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，在實現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動力大批向非農(nóng)業(yè)部門轉(zhuǎn)移的基礎上，減少農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體數(shù)量，擴大農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[5]。因此，發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營，成了學術(shù)界和農(nóng)業(yè)政策界的共識。

近20年來，快速上漲的農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本中的比例顯著提高，成為糧食適度規(guī)模經(jīng)營的關(guān)鍵制約因素。農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金從2005年的133元/畝增加到2016年的600元/畝，年均增長率為15%[6]；糧食類家庭農(nóng)場的農(nóng)地租用價格從2014年的529元/畝上漲到2018年的864元/畝，年均增長率為13%[7]。同時，2001—2020年全國三大主糧作物的土地成本（相對于物質(zhì)與服務費用、人工成本）上漲幅度最大（262%），占生產(chǎn)總成本的比例從12%增加至21%[8]。伴隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的持續(xù)上漲，全國農(nóng)地流轉(zhuǎn)率的環(huán)比增速自2014年以來逐年下降，全國農(nóng)地流轉(zhuǎn)率從2017年歷史高位的37%下降到2020年的34%[3]。在2015年全國28省360個農(nóng)業(yè)企業(yè)和農(nóng)民合作社的調(diào)查中，45%的受訪者在租用農(nóng)地時重點考慮租金價格因素，并且14%的受訪者認為農(nóng)地租金不合理成為農(nóng)地租用中的最大障礙[9]。

自20世紀60年代以來，農(nóng)產(chǎn)品價格政策對農(nóng)地租賃價格和農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響效應一直是國際學術(shù)熱點問題。一方面，研究者普遍認為，由于土地供給價格缺乏彈性，農(nóng)產(chǎn)品價格支持的政策紅利都將較大程度甚至完全轉(zhuǎn)化為農(nóng)地租賃價格[10]。中國農(nóng)產(chǎn)品價格政策（包括最低收購價格、臨時收儲價格以及目標價格）的實施強度不僅與農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的演變趨勢高度契合，而且對農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金變動的解釋發(fā)揮著重要作用[11]。與之相反，美國農(nóng)產(chǎn)品價格支持政策（例如貸款差價補貼、反周期補貼）非但不顯著影響農(nóng)地租賃價格[12,13]，反而可能產(chǎn)生負向作用[14]。另一方面，研究者較為一致地認為，農(nóng)產(chǎn)品價格政策顯著地擴大了糧食經(jīng)營規(guī)模[15]。

需要指出的是，上述研究雖然有助于更加深入地理解農(nóng)產(chǎn)品價格政策對農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金和農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響，但仍存在如下不足：已有研究聚焦于分析農(nóng)產(chǎn)品價格政策影響農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的價格生成機制，但較少涉及農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模面對村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金變動的價格響應機制。同時，雖然個別研究者考察了農(nóng)產(chǎn)品價格政策改革對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的總體效應[16,17]，但卻忽視了農(nóng)產(chǎn)品價格政策可能通過村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模產(chǎn)生間接作用。

鑒于此，本文嘗試從以下3個方面豐富現(xiàn)有文獻：一是在理論層面厘清農(nóng)產(chǎn)品價格政策對村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金及農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的作用機制；二是綜合采用工具變量法和面板數(shù)據(jù)固定效應模型解決在估計農(nóng)產(chǎn)品價格政策影響村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金和農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模時可能存在的內(nèi)生性問題；三是采用分組估計方法揭示出不同情境下農(nóng)產(chǎn)品價格政策通過村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的異質(zhì)性效應。本文擬為相關(guān)政策的制定提供指導方向，特別是對今后水稻和小麥最低收購價政策如何調(diào)整和改革提供一定參考。

二、理論分析和模型設定

1．理論分析

農(nóng)產(chǎn)品價格政策通過市場預期價格和農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為兩個傳導路徑對村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金產(chǎn)生間接影響。農(nóng)產(chǎn)品價格政策通過干預市場均衡價格實現(xiàn)“價格下限”的托底作用，保護租地經(jīng)營者免受農(nóng)產(chǎn)品市場價格波動帶來的效益損失。農(nóng)產(chǎn)品價格政策通過形成市場預期、直接市場干預以及地區(qū)間傳遞對各個地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品價格產(chǎn)生正向影響[18]，而農(nóng)產(chǎn)品價格則進一步通過當期經(jīng)營收益和未來價格預期兩種機制影響村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金[19]。同時，農(nóng)產(chǎn)品價格政策能夠保障農(nóng)地的凈收益，進而增加農(nóng)地流轉(zhuǎn)需求，并抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金[20]?？梢?，糧食價格穩(wěn)定上升促使村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金隨農(nóng)地預期凈收益的增加不斷提高。

但過高的農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的重要組成部分，最終降低了農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。逐年攀升的農(nóng)村農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金通過提高農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本擠壓租地經(jīng)營者種糧的盈利空間，不僅導致租地經(jīng)營者減少農(nóng)地租用規(guī)模甚至“毀約跑路”[21]，而且倒逼租地經(jīng)營者選擇種植收益較高的經(jīng)濟作物[22]，加劇租用農(nóng)地“非糧化”傾向[23]，還使糧食適度規(guī)模經(jīng)營的標準成倍提高。

2．模型設定

為量化分析農(nóng)產(chǎn)品價格政策對村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金及農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響，本文設定如下計量經(jīng)濟模型①：

（1）式中，R是第個村莊年的農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，P(t-1)是省-1 年的農(nóng)產(chǎn)品價格政策，X(t-1)為同時影響農(nóng)產(chǎn)品價格政策和村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的外生控制變量，T為時間趨勢項，v是村莊固定效應，ε是隨機擾動項。

（2）式中，S是第個農(nóng)戶年農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，P(t-1)是省1年的農(nóng)產(chǎn)品價格政策，R是第個村莊年的農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，Z(t-1)為影響農(nóng)產(chǎn)品價格政策、村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金和農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的外生控制變量，T為時間趨勢項，h是家庭固定效應，ε是隨機擾動項。

內(nèi)生性問題可能導致農(nóng)產(chǎn)品價格政策對村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金、農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響出現(xiàn)有偏的估計結(jié)果。引發(fā)內(nèi)生性問題的根源有3個②：首先，農(nóng)產(chǎn)品價格政策的實施時間、實施地區(qū)和實施強度都是中央政府選擇的結(jié)果。為了實現(xiàn)糧食增產(chǎn)和農(nóng)民增收，中央政府在選擇政策執(zhí)行地區(qū)時往往偏向糧食主產(chǎn)區(qū)或特定農(nóng)作物主產(chǎn)區(qū)。顯然，直接對政策執(zhí)行地區(qū)與非政策執(zhí)行地區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金、農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模進行比較，很難保證兩組樣本的抽樣概率分布保持一致性。其次，在計量經(jīng)濟模型設定和變量選擇中，可能遺漏了影響農(nóng)產(chǎn)品價格政策、村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金和農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的關(guān)鍵變量（例如農(nóng)地生產(chǎn)力或預期農(nóng)地市場回報），從而產(chǎn)生估計偏誤。再次，對農(nóng)產(chǎn)品價格政策存在測量誤差問題。例如采用是否實施政策的賦值方式[21]，難以準確地刻畫出政策實施強度及其變化。

對此，本文采用以下方法來解決潛在的內(nèi)生性問題。首先，借鑒并拓展Lin W 和 Huang J的賦值方式[11]，綜合采用村莊最大播種面積的農(nóng)作物所對應的國家干預價格（政策執(zhí)行省份）或上一年平均出售價格（非政策執(zhí)行省份）測度農(nóng)產(chǎn)品價格政策。其次，借鑒許慶等[17]的思路，采用3年前本省農(nóng)林水支出占地方財政支出的比例作為農(nóng)產(chǎn)品價格政策的工具變量。其選擇依據(jù)如下：一是農(nóng)林水支出占地方財政支出的比例反映了本省財政支農(nóng)強度，與本省農(nóng)產(chǎn)品價格政策的實施情況密切相關(guān)。二是3年前本省農(nóng)林水支出占地方財政支出的比例不會直接影響村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金和農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。第三，采用面板固定效應模型解決不隨時間變化的非觀測個體異質(zhì)性導致的內(nèi)生性問題。第四，核心自變量（農(nóng)產(chǎn)品價格政策）和控制變量采用滯后一期處理，從而確保核心自變量（農(nóng)產(chǎn)品價格政策）和控制變量發(fā)生在因變量（農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模）、中介變量（村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金）之前。同時，設定省級農(nóng)產(chǎn)品價格政策通過村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，可以有效地規(guī)避村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金與農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的反向因果關(guān)系引發(fā)的內(nèi)生性問題③。第五，盡可能控制導致內(nèi)生性問題的遺漏變量。例如采用上一年本市糧食平均單產(chǎn)水平測量預期農(nóng)地市場回報。受限于數(shù)據(jù)可得性，農(nóng)業(yè)補貼政策和農(nóng)地確權(quán)政策采用省級平均水平作為代理變量。第六，村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金和農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模在同一村莊之內(nèi)往往高度相關(guān)，而在不同村莊之間則較不相關(guān)，因此本文采用村莊層面的聚類穩(wěn)健標準誤對組內(nèi)自相關(guān)性進行修正。

三、數(shù)據(jù)來源與變量選擇

1．數(shù)據(jù)來源

本文使用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（China Health and Retirement Longitudinal Survey，CHARLS）2011—2018年的數(shù)據(jù)。CHARLS調(diào)查于2011年、2013年、2015年和2018年開展調(diào)查，樣本覆蓋全國28個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的150個縣、450個社區(qū)（村莊）、1.24萬戶，受訪者1.9萬名。本文所使用的CHARLS調(diào)查數(shù)據(jù)涉及如下兩個方面：一是家庭層面的承包耕地面積及可灌溉面積、耕地租用或租出面積及租金、政府發(fā)放的農(nóng)業(yè)補貼。二是村莊層面最大播種面積的農(nóng)作物品種。此外，本文還使用了宏觀統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)以便于測度核心自變量、工具變量和控制變量，數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》《中國城鄉(xiāng)建設統(tǒng)計年鑒》《中國國土資源統(tǒng)計年鑒》。

2．變量說明及描述性統(tǒng)計

變量的選擇、定義和賦值見表1，具體包含因變量、中介變量、核心自變量、工具變量和控制變量5類。變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

表1　變量選擇、定義和賦值

注：a表示采用農(nóng)村居民消費指數(shù)折算為不變價（以2018年為基期）。

表2　變量的描述性統(tǒng)計

首先，因變量是農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，采用“家庭承包耕地面積加上耕地租用面積減去耕地租出面積”測度。農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模呈現(xiàn)下降趨勢，從2011年的6.59畝/戶下降到2018年的6.06畝/戶。

其次，中介變量是村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金。借鑒許慶等[17]的方法，通過“樣本農(nóng)戶如果有償出租耕地的意愿租金，再取村莊層面的戶均值”進行測度。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金從2011年的35.75元/畝增加到2015年的522.24元/畝，再下降到2018年的464元/畝。

第三，核心自變量是農(nóng)產(chǎn)品價格政策。借鑒并拓展Lin W 和 Huang J的賦值方法[12]，綜合采用村莊最大播種面積的農(nóng)作物所對應的年初或上一年國家干預價格（政策執(zhí)行省份）或上一年平均出售價格（非政策執(zhí)行省份）對農(nóng)產(chǎn)品價格政策進行測度。其中，國家干預價格及政策執(zhí)行省份來自國家發(fā)展和改革委員會公布的農(nóng)作物收購執(zhí)行預案或收儲預案，非政策執(zhí)行省份的農(nóng)產(chǎn)品平均出售價格來自《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。由于臨時收儲價格（玉米、大豆、油菜籽和棉花）是年末收獲季節(jié)才公布的，因此農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策往往受到上一年年末臨時收儲價格的影響。上一年年末或當年年初公布的最低收購價格（小麥、稻谷）和目標價格（大豆、棉花），會直接影響接下來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策。由于農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場存在交易費用，為了確保農(nóng)產(chǎn)品價格政策早于農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策，因此將上述農(nóng)產(chǎn)品價格政策進行滯后一期處理。為了解決不同村莊最大播種面積的農(nóng)作物的價格信息不具備可比性的問題，將上述農(nóng)產(chǎn)品價格政策變量標準化為2004年賦值1。從表2可知，農(nóng)產(chǎn)品價格政策同樣呈現(xiàn)先上漲后下降的“倒U型”趨勢。以2004年國家干預價格（即2004年賦值為1）作為參照標準，農(nóng)產(chǎn)品支持價格從2011年的1.23增加到2015年的1.47，再下降到2018年的1.30?？梢姡r(nóng)產(chǎn)品價格政策的實施強度與村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的演變趨勢是高度契合的。

第四，工具變量是農(nóng)林水支出比例。采用“農(nóng)林水支出占地方公共財政支出的比例”測度，數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》。為了確保工具變量盡可能地外生于內(nèi)生變量（農(nóng)產(chǎn)品價格政策），對工具變量滯后3年處理。農(nóng)林水支出比例從2011年的7.11%增加到2018年的11.39%，但環(huán)比增長值則逐漸下降，從2.11%下降到1.90%，再降到0.27%。因此，農(nóng)林水支出比例環(huán)比增長值逐漸下降，并且在2015—2018年幾乎維持不變。

第五，控制變量包括家庭特征、農(nóng)地特征、農(nóng)業(yè)政策和社會特征4個方面。一是家庭特征，包括農(nóng)業(yè)勞動力男性比例、農(nóng)業(yè)勞動力平均年齡和農(nóng)業(yè)勞動力老齡化程度。農(nóng)業(yè)勞動力男性比例和農(nóng)業(yè)勞動力老齡化程度都呈現(xiàn)先上升后下降的“倒U型”趨勢，農(nóng)業(yè)勞動力平均年齡則維持在40歲左右。二是農(nóng)地特征以預期農(nóng)地市場回報來刻畫，采用“上一年本市單位播種面積的糧食產(chǎn)量”測度，數(shù)據(jù)來自各省統(tǒng)計年鑒。糧食單產(chǎn)水平持續(xù)上漲，從2011年的360.15公斤/畝增加到2018年的375.45公斤/畝。三是農(nóng)業(yè)政策包括農(nóng)業(yè)補貼政策和農(nóng)地確權(quán)政策。借鑒許慶等[17]的方法，農(nóng)業(yè)補貼政策通過“計算每個樣本農(nóng)戶的戶均農(nóng)業(yè)補貼額，再取省級層面的戶均值”進行測度。農(nóng)業(yè)補貼額逐年增加，從2011年的479.26元/戶增加到2018年的629.57元/畝。農(nóng)地確權(quán)政策采用“本省年初是否被列入整省確權(quán)試點”測度。整省推進農(nóng)地確權(quán)試點的比例從2015年的57%增加到2018年的100%。四是社會經(jīng)濟特征包括農(nóng)地征收風險和交通便利性。農(nóng)地征收風險采用“農(nóng)地征收面積”測度，數(shù)據(jù)來自《中國國土資源統(tǒng)計年鑒》。農(nóng)地征收面積從2011年的23.10萬畝增加到2013年的28.25萬畝，并且在2015年和2018年逐漸下降。交通便利性采用“本省村莊內(nèi)道路密度（即道路長度除以道路面積）”測度，數(shù)據(jù)來自《中國城鄉(xiāng)建設統(tǒng)計年鑒》。村莊內(nèi)道路密度從2011年和2013年的1.02千米/平方公里增加到2018年的1.60千米/平方公里。

四、實證結(jié)果分析

1．農(nóng)產(chǎn)品價格政策對村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的影響

表3匯報了農(nóng)產(chǎn)品價格政策對村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的回歸結(jié)果。在采用IV-2SLS估計的第一階段KP檢驗統(tǒng)計量明顯大于值在10%偏誤水平下的臨界值（16.38），說明采用農(nóng)林水支出比例作為農(nóng)產(chǎn)品價格政策的工具變量不存在弱工具變量問題。比較OLS模型和IV-2SLS模型的估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，OLS模型明顯低估了農(nóng)產(chǎn)品價格政策影響村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的因果處理效應（表3模型4）。

表3　農(nóng)產(chǎn)品價格支持政策對村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的影響

注：***代表在1%的統(tǒng)計水平上顯著。括號中數(shù)字是聚類穩(wěn)健標準誤。YES表示“控制”，NO表示“未控制”，下表同。

綜上，本文采用IV-2SLS模型的估計結(jié)果作為解釋依據(jù)。一方面，農(nóng)產(chǎn)品價格政策在1%的統(tǒng)計水平上對村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金具有顯著的正向影響。另一方面，在估計系數(shù)的經(jīng)濟含義上，農(nóng)產(chǎn)品支持價格額外增加1倍（相對于2004年的國家干預價格），村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金將提高324元/畝（表3模型8）。這表明農(nóng)產(chǎn)品價格政策對村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的影響不僅具有統(tǒng)計意義上的顯著性，而且在經(jīng)濟含義上也具有顯著意義。

2．農(nóng)產(chǎn)品價格政策通過村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響

表4匯報了農(nóng)產(chǎn)品價格政策通過村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的回歸結(jié)果。比較OLS模型和IV-2SLS模型的估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模產(chǎn)生顯著的負向作用，但OLS模型會顯著低估農(nóng)產(chǎn)品價格政策對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的直接影響（表4模型4）。

綜上，本文采用IV-2SLS模型的估計結(jié)果作為解釋依據(jù)。一方面，農(nóng)產(chǎn)品價格政策在10%的統(tǒng)計水平上對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模具有顯著正向的直接影響。農(nóng)產(chǎn)品支持價格額外增加1倍（相對于2004年的國家干預價格），農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模提高2.97畝（表4模型8）。另一方面，農(nóng)產(chǎn)品價格政策通過抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金來減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金在5%的統(tǒng)計水平上對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模具有顯著負向影響。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金額外增加1元/畝，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模將下降0.002畝（表4模型8）。結(jié)合表3模型8的估計結(jié)果，額外增加1倍的農(nóng)產(chǎn)品支持價格（相對于2004年的國家干預價格）將抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金324元/畝，進而減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模0.65畝。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴大效應的比例為18%。

表4　農(nóng)產(chǎn)品價格支持政策、村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金對農(nóng)戶農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模的影響

注：**、*分別代表在5%、10%的統(tǒng)計水平上顯著。括號中數(shù)字是聚類穩(wěn)健標準誤。

3．政策效應的穩(wěn)健性檢驗

為了確保計量模型估計結(jié)果的穩(wěn)健性，本文重點檢驗工具變量的有效性。有效的工具變量需要滿足相關(guān)性和外生性兩個條件。在工具變量相關(guān)性的檢驗上，表5模型1匯報了工具變量第一階段的估計結(jié)果，顯示工具變量在1%的統(tǒng)計水平上顯著正向影響內(nèi)生變量農(nóng)產(chǎn)品價格政策。農(nóng)林水支出比例額外增加1%，農(nóng)產(chǎn)品價格支持強度將提高6%（相對于2004年的國家干預價格）。因此選取農(nóng)林水支出比例作為內(nèi)生變量農(nóng)產(chǎn)品價格政策的工具變量，滿足相關(guān)性要求。

由于計量經(jīng)濟模型的隨機擾動項無法觀察，加上本文內(nèi)生變量個數(shù)與工具變量個數(shù)相同（即恰好識別），借鑒李寧等[24]檢驗工具變量外生性的方法，在控制內(nèi)生變量農(nóng)產(chǎn)品價格政策之后，檢驗工具變量農(nóng)林水支出比例是否顯著影響中介變量村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金、因變量農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。表5模型2至模型5分別給出了控制內(nèi)生變量農(nóng)產(chǎn)品價格政策前后，工具變量農(nóng)林水支出比例對中介變量村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金、因變量農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的回歸結(jié)果。估計結(jié)果顯示，當放入內(nèi)生變量農(nóng)產(chǎn)品價格政策之后，工具變量農(nóng)林水支出比例對中介變量村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的影響從顯著正向作用（表5模型2）轉(zhuǎn)變?yōu)椴淮嬖陲@著影響（表5模型3），對因變量農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模則始終不具有顯著影響（表5模型4和模型5）。這表明工具變量農(nóng)林水支出比例的外生性較為可靠，滿足排他性約束條件。因此基于面板數(shù)據(jù)IV-2SLS模型的估計結(jié)果（表3模型8、表4模型8）是較為可信的。

表5 工具變量有效性檢驗

注：***、代表在1%的統(tǒng)計水平上顯著。括號中數(shù)字是聚類穩(wěn)健標準誤。

3．政策效應的異質(zhì)性分析

首先，農(nóng)產(chǎn)品價格政策不顯著直接影響糧食主產(chǎn)區(qū)、非糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，但更能顯著抬高糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，進而間接減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。一方面，農(nóng)產(chǎn)品價格政策在1%的統(tǒng)計水平上對糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金具有顯著的正向影響。農(nóng)產(chǎn)品支持價格額外增加1倍（相對于2004年的國家干預價格），糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金將提高231元/畝（表6模型2），而非糧食主產(chǎn)區(qū)（例如糧食主銷區(qū)、產(chǎn)銷平衡區(qū)）的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金則沒有統(tǒng)計意義上的顯著變化（表6模型1）。另一方面，村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金在10%的統(tǒng)計水平上對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模具有顯著的負向作用（表6模型4），對非糧食主產(chǎn)區(qū)（例如糧食主銷區(qū)、產(chǎn)銷平衡區(qū)）的農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模則不具有統(tǒng)計意義上的顯著影響（表6模型3）。糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金額外增加1元/畝，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模將減少0.002畝。因此，農(nóng)產(chǎn)品價格政策更能通過抬高糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，進而減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。農(nóng)產(chǎn)品支持價格額外增加1倍（相對于2004年的國家干預價格），將抬高糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金231元/畝，進而減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模0.46畝。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴大效應的比例為14%。

其次，對于耕地資源較多的村莊，農(nóng)產(chǎn)品價格政策不僅能直接地正向影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，而且能通過抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金間接地負向影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。農(nóng)產(chǎn)品價格政策在10%的統(tǒng)計水平上對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模具有顯著的正向影響（表7模型4），并且在5%的統(tǒng)計水平上顯著正向影響村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金（表7模型2）。同時，村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金在10%的統(tǒng)計水平上對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模產(chǎn)生顯著的負向作用（表7模型4）。因此，額外增加1倍的農(nóng)產(chǎn)品支持價格（相對于2004年的國家干預價格）將抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金261元/畝，進而減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模2.61畝。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴大效應的比例為32%。相反，對于耕地資源少的村莊，村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金不會顯著影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模（表7模型3）。同時，雖然農(nóng)產(chǎn)品價格政策可以顯著提高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金（表7模型1），但尚不足以進一步減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模（表7模型3）。

表6 按糧食產(chǎn)區(qū)分組的估計結(jié)果

注：**、*分別代表在5%、10%的統(tǒng)計水平上顯著。括號中數(shù)字是聚類穩(wěn)健標準誤。

表7 按村莊耕地資源分組的估計結(jié)果

注：**、*分別代表在5%、10%的統(tǒng)計水平上顯著。括號中數(shù)字是聚類穩(wěn)健標準誤。

五、主要結(jié)論及其啟示

本文先是厘清農(nóng)產(chǎn)品價格政策對村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金及農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的作用機制，并綜合結(jié)合工具變量法和面板數(shù)據(jù)固定效應模型克服潛在的內(nèi)生性問題，采用2011—2018年“中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查”（CHARLS）數(shù)據(jù)進行實證分析，得到如下結(jié)論：首先，農(nóng)產(chǎn)品價格政策顯著提高了村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金。農(nóng)產(chǎn)品支持價格額外增加1倍（相對于2004年的國家干預價格），村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金將提高324元/畝。其次，農(nóng)產(chǎn)品價格政策不僅直接地正向影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，而且通過抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金間接減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴大效應的比例為18%。再次，雖然農(nóng)產(chǎn)品價格政策不直接影響糧食主產(chǎn)區(qū)、非糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，但能通過抬高糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，進而間接地減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模；村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴大效應的比例為14%。最后，對于耕地資源較多的村莊，農(nóng)產(chǎn)品價格政策不僅能直接地正向影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，而且能通過抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金間接地負向影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模；村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴大效應的比例為32%。相反，對于耕地資源少的村莊，農(nóng)產(chǎn)品價格政策雖然能顯著抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，但尚不足以進一步減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。

上述研究結(jié)論具有如下兩點政策啟示。一是應重視農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金侵蝕政策規(guī)模擴大效應的負面影響。農(nóng)產(chǎn)品價格政策激勵農(nóng)業(yè)經(jīng)營者擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的同時，也產(chǎn)生了租地需求并抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，最終侵蝕政策規(guī)模擴大效應。特別是糧食主產(chǎn)區(qū)和耕地資源較多的村莊，農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴大效應的問題更加嚴峻。因此決策部門應當高度重視“實施農(nóng)業(yè)政策推進規(guī)模經(jīng)營，卻讓規(guī)模經(jīng)營陷入困境”的悖論。

其次，堅持“市場定價、價補分離”的政策改革方向，并尋求與土地要素脫鉤的新型補貼方式。掛鉤于生產(chǎn)決策的農(nóng)產(chǎn)品價格政策極大地扭曲土地要素市場定價機制，因此應當繼續(xù)推進農(nóng)產(chǎn)品支持價格政策的市場化改革。以土地要素作為發(fā)放依據(jù)的生產(chǎn)者補貼強化了土地價值，進而抬高土地成本，因此需要尋求與土地要素脫鉤的新型補貼方式。例如將生產(chǎn)者補貼的發(fā)放依據(jù)從土地要素轉(zhuǎn)變?yōu)榧Z食銷售量。以糧食銷售量作為補貼發(fā)放依據(jù)，既能夠降低土地要素的“含金量”，又可以刺激租地經(jīng)營者集約化經(jīng)營，還有利于實現(xiàn)保護糧食生產(chǎn)者利益和保障國家糧食安全的政策目標。

① 在中介效應模型中，如果第二和第三個方程可以獲得一致性的參數(shù)估計，那么可以直接得知第一個方程也獲得了一致性的參數(shù)估計。因此本文重點估計第二和第三個方程即可，而無須額外考察第一個方程。

②政策制定和執(zhí)行過程是中央政府決定的[11,21]，所以無須擔心反向因果關(guān)系引發(fā)的內(nèi)生性問題。

③ 本文在研究設計上采用村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金（而不是農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金）作為中介變量，其目的是有效地規(guī)避中介效應模型的中介變量與結(jié)果變量存在反向因果關(guān)系的缺陷。

[1] 蔡昉，王美艷．從窮人經(jīng)濟到規(guī)模經(jīng)濟——發(fā)展階段變化對中國農(nóng)業(yè)提出的挑戰(zhàn)[J]．經(jīng)濟研究，2016，51(5)：14-26．

[2] 國家統(tǒng)計局農(nóng)普辦．中國第三次全國農(nóng)業(yè)普查綜合資料[M]．北京：中國統(tǒng)計出版社，2019．

[3] 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部政策與改革司．2020年中國農(nóng)村政策與改革統(tǒng)計年報[M]．北京：中國農(nóng)業(yè)出版社，2021．

[4] 何秀榮．關(guān)于我國農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模的思考[J]．農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2016，37(9)：4-15．

[5] 韓朝華．個體農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營：家庭農(nóng)場理論評述[J]．經(jīng)濟研究，2017，52(7)：184-199．

[6] 豐雷，胡依潔，蔣妍，等．中國農(nóng)村土地轉(zhuǎn)讓權(quán)改革的深化與突破——基于2018年“千人百村”調(diào)查的分析和建議[J]．中國農(nóng)村經(jīng)濟，2020(12)：2-21．

[7] 郜亮亮．中國種植類家庭農(nóng)場的土地形成及使用特征——基于全國31省（自治區(qū)、直轄市）2014～2018年監(jiān)測數(shù)據(jù)[J]．管理世界，2020，36(4)：181-195．

[8] 國家發(fā)展和改革委員會價格司．全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編[M]．北京：中國統(tǒng)計出版社，2021．

[9] 林文聲，陳榮源．農(nóng)業(yè)生產(chǎn)補貼對新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體土地租金的影響[J].湖南農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2021，22(3)：16-22．

[10] LATRUFFE L，LE MOU?L C．Capitalization of government support in agricultural land prices：what do we know?[J]．Journal of Economic Surveys，2009，23(4)：659-691．

[11] LIN W，HUANG J．Impacts of agricultural incentive policies on land rental prices：New evidence from China[J]．Food Policy，2021，104：102-125．

[12] KIRWAN B E．The incidence of US agricultural subsidies on farmland rental rates[J]．Journal of Political Economy，2009，117(1)：138-164．

[13] KIRWAN B E，ROBERTS M J．Who really benefits from agricultural subsidies? Evidence from field-level data[J]. American Journal of Agricultural Economics，2016，98(4)：1095-1113．

[14] LENCE S H，MISHRA A K．The Impacts of different farm programs on cash rents[J]．American Journal of Agricultural Economics. 2003，85(3)：753-61．

[15] 蔣和平．糧食政策實施及其效應波及：2013～2017年[J]．改革，2018(2)：64-74．

[16] 阮榮平，劉爽，鄭風田．新一輪收儲制度改革導致玉米減產(chǎn)了嗎：基于DID模型的分析[J]．中國農(nóng)村經(jīng)濟，2020 (1)：86-107．

[17] 許慶，楊青，章元．農(nóng)業(yè)補貼改革對糧食適度規(guī)模經(jīng)營的影響[J]．經(jīng)濟研究，2021，56(8)：192-208．

[18] 錢加榮，趙芝?。畠r格支持政策對糧食價格的影響機制及效應分析[J]．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2019(8)：89-98．

[19] 李太平，聶文靜，李慶．基于農(nóng)產(chǎn)品價格變動的土地流轉(zhuǎn)雙方收入分配研究[J]．中國人口·資源與環(huán)境，2015，25(8)：26-33．

[20] 王倩，黨紅敏，余勁．糧食價格如何影響土地流轉(zhuǎn)租金及收益分配？——基于2013—2019年農(nóng)戶調(diào)查面板數(shù)據(jù)[J]．中國土地科學，2021，35(8)：57-66．

[21] 蔡穎萍，杜志雄．玉米臨時收儲政策調(diào)整對家庭農(nóng)場土地流轉(zhuǎn)租金的影響分析[J]．中國農(nóng)村觀察，2020(3)：114-129．

[22] 杜志雄，韓磊．供給側(cè)生產(chǎn)端變化對中國糧食安全的影響研究[J]．中國農(nóng)村經(jīng)濟，2020(4)：2-14．

[23] 劉余，周應恒．糧地租金變動對種糧行為調(diào)整的影響[J]．華南農(nóng)業(yè)大學學報(社會科學版)，2021，20(3)：85-96．

[24] 李寧，周琦宇，汪險生．新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的角色轉(zhuǎn)變研究：以農(nóng)機服務對農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模的影響為切入點[J]．中國農(nóng)村經(jīng)濟，2020(7)：40-58．

Agricultural product price policy, rural land rental price and agricultural operation scale:Evidence from China Health and Retirement Longitudinal Study during 2011 to 2018

CHEN Rongyuan1, LIN Wensheng2*

(1.School of Economics & Management, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China; 2.School of Humanities and Social Sciences, Beijing Institute of Technology, Beijing 102488, China)

Based on the evidence from China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) during 2011 to 2018, the impact of the agricultural product price policy on the rural land rental price and the agricultural operation scale has been analyzed empirically. The study shows that the agricultural product price policy significantly increases the rural land rental price and positively influences the farmers’ agricultural operation scale. The agricultural product price policy also indirectly reduces the farmers’ agricultural operation scale through raising land rental price, and the increase in rural land rental price has eroded the scale expansion effect of product price policy by 18%. For the main grain production areas and villages with more arable land resources, the agricultural product price policy is more likely to indirectly reduce the farmers’ agricultural operation scale through raising land rental price, and the increase in rural land rental price has eroded the scale expansion effect of product price policy by 14% and 32%, respectively.

minimum purchase price; temporary purchase and storage policy; target price; the rural land rental price; agricultural operation scale

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2022.04.003

F323.8

A

1009–2013(2022)04–0028–09

2022－08－09

北京理工大學青年教師學術(shù)啟動計劃（2022-2024）；2021-2022學年度清華農(nóng)村研究博士論文獎學金項目

陳榮源（1990—），女，河北遷西人，博士研究生，主要研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策研究。*為通信作者。

責任編輯：李東輝