李谷成，葉 鋒，賀亞琴

（1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院/農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所，湖北 武漢 430070；2.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西 南昌 330045）

回顧世界各國的農(nóng)業(yè)支持政策可以發(fā)現(xiàn)，隨著農(nóng)業(yè)不斷發(fā)展，世界各國大多將市場化轉(zhuǎn)型作為農(nóng)產(chǎn)品價格支持政策改革的主要方向[1-3]。近年來，中國政府也一直在探索農(nóng)產(chǎn)品價格支持政策的改革。2017 年，中國政府發(fā)布《關(guān)于調(diào)整完善玉米和大豆補(bǔ)貼政策的通知》，宣布在吉林省、遼寧省、黑龍江省和內(nèi)蒙古自治區(qū)進(jìn)行試點改革，將大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼改革為生產(chǎn)者補(bǔ)貼。大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革的目標(biāo)是通過與玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼協(xié)調(diào)發(fā)放來進(jìn)一步鼓勵種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，促進(jìn)大豆產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。因此，有必要對大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革的效果進(jìn)行多方面評估，更好地優(yōu)化政策[4]。農(nóng)戶是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的最終執(zhí)行者，從農(nóng)戶層面進(jìn)行政策評估能夠更好地優(yōu)化政策，增進(jìn)農(nóng)戶福祉。本文采用全國農(nóng)村固定觀察點面板數(shù)據(jù)，從農(nóng)戶全要素生產(chǎn)率這一維度分析了大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革的效果。本文的研究結(jié)論不僅能夠為優(yōu)化大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼政策提供參考，還能夠?qū)Φ竟取⑿←渻r格支持政策的市場化改革提供經(jīng)驗借鑒。

大豆補(bǔ)貼政策經(jīng)歷臨時收儲、目標(biāo)價格補(bǔ)貼和生產(chǎn)者補(bǔ)貼3 個階段。學(xué)者們分別對這3 個階段大豆補(bǔ)貼政策的效果進(jìn)行了評估，并取得了豐碩成果。周揚等研究了價格支持政策對大豆全要素生產(chǎn)率的影響，認(rèn)為價格支持政策的實施扭曲了生產(chǎn)要素配置，從而抑制了大豆全要素生產(chǎn)率的提升[5]。樊琦等的研究表明在短期內(nèi)大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策難以發(fā)揮效果，對農(nóng)戶大豆種植產(chǎn)生了負(fù)面影響[6]。蔡海龍等分析了大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策在中國難以實現(xiàn)的原因，認(rèn)為大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策的實施會造成福利損失[7]。賀超飛等認(rèn)為在大豆目標(biāo)價格實施的第一年，大豆播種面積顯著提升，但是在第二年，大豆的播種面積顯著減少，這主要因為目標(biāo)價格補(bǔ)貼發(fā)放不穩(wěn)定[8]。由于大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼的發(fā)放時間偏晚，補(bǔ)貼金額不穩(wěn)定，農(nóng)戶對大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼的滿意度較低[9]。周揚等的研究表明大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼政策能夠顯著提高大豆與玉米播種面積的比值，調(diào)整了種植結(jié)構(gòu)[4]。許鶴等、王新剛等、陸鈺鳳等研究了大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼對大豆種植的影響，認(rèn)為大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼對大豆種植面積有激勵作用，但是存在區(qū)域異質(zhì)性[10-12]。并且，大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼的政策效果在逐年減弱[12]。此外，王新剛等的研究表明生產(chǎn)者補(bǔ)貼的實施能夠有效擴(kuò)大大豆播種面積，但會導(dǎo)致大豆生產(chǎn)中要素投入下降，造成規(guī)模擴(kuò)張和要素投入不匹配[3]。

上述研究為本文提供了參考，但是仍然存在不足，可以從以下幾點進(jìn)行拓展：第一，當(dāng)前文獻(xiàn)僅僅研究了目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革對大豆種植面積或種植結(jié)構(gòu)的影響，但是這些研究大部分都是采用宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，缺乏微觀層面的經(jīng)驗證據(jù)。農(nóng)戶是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的微觀主體，補(bǔ)貼政策改革只有通過影響農(nóng)戶的生產(chǎn)決策才能實現(xiàn)其政策目標(biāo)[13]。因此，本文采用全國農(nóng)村固定觀察點數(shù)據(jù)，從微觀農(nóng)戶全要素生產(chǎn)率層面評估大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革的政策效果，能夠更好地進(jìn)行政策優(yōu)化；第二，現(xiàn)有研究較少從農(nóng)戶異質(zhì)性出發(fā)探討大豆補(bǔ)貼政策改革影響的差異性，并缺乏影響機(jī)理的探討。在當(dāng)前農(nóng)戶分化的背景下，只有對不同類別農(nóng)戶進(jìn)行差異化補(bǔ)貼才能更好地發(fā)揮出政策效果。本文從規(guī)模異質(zhì)性、大豆種植比例、農(nóng)戶兼業(yè)程度、農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平高低4 個維度進(jìn)行異質(zhì)性分析，有利于大豆補(bǔ)貼政策的精準(zhǔn)分類施策。

一、政策背景與理論分析

1.大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革的時代背景

為推動大豆產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，國家于2014年推出了《關(guān)于大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼的指導(dǎo)意見》。雖然大豆目標(biāo)價格的實施發(fā)揮了市場定價功能，在一定程度上能夠改善資源配置效率，但仍然存在許多不合理之處。第一，理論上大豆目標(biāo)價格是根據(jù)當(dāng)年的種豆成本和農(nóng)戶收益決定的，但在政策實施的3年間，目標(biāo)價格都始終維持在4800 元/噸。并且，在政策文件中目標(biāo)價格的公布應(yīng)在播種前，但實際上，2014 年和2015 年的大豆目標(biāo)價格公布都在4-5 月，大部分試點地區(qū)已完成播種，這對大豆生產(chǎn)的影響不明顯。第二，地區(qū)間的補(bǔ)貼差異較大。政策文件中表示要根據(jù)中央財政和地方大豆播種面積來確定畝均補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)，但是地方執(zhí)行的大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)差異巨大。第三，補(bǔ)貼對象不夠明確。政策明確規(guī)定要將補(bǔ)貼發(fā)放給實際種植大豆的農(nóng)戶，但補(bǔ)貼導(dǎo)致的土地流轉(zhuǎn)費用上漲使得部分收益轉(zhuǎn)移給了承包戶，經(jīng)營戶實際獲得的補(bǔ)貼較少。第四，補(bǔ)貼的時間較晚。政策中規(guī)定，目標(biāo)價格補(bǔ)貼要在大豆播種前補(bǔ)貼給農(nóng)戶。但在實際操作過程中，大部分年份的大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼都晚于5月發(fā)放，嚴(yán)重影響了農(nóng)戶的種植決策[7]。

2017 年開始，國家決定取消大豆目標(biāo)價格，將其改革為生產(chǎn)者補(bǔ)貼。具體舉措為國家不再干預(yù)大豆價格的形成，采用市場定價的原則。大豆生產(chǎn)者可以根據(jù)市場需求來進(jìn)行生產(chǎn)，國家采用直接補(bǔ)貼的方式予以補(bǔ)助。此次改革的另一個重要變化是將大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼和玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼進(jìn)行統(tǒng)籌，通過二者聯(lián)動來調(diào)整生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。雖然目標(biāo)價格補(bǔ)貼和生產(chǎn)者補(bǔ)貼都是以現(xiàn)金直補(bǔ)的形式發(fā)放，但是存在以下幾點差異：第一，補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)不同。雖然生產(chǎn)者補(bǔ)貼與目標(biāo)價格補(bǔ)貼是根據(jù)國家撥付金額和地區(qū)大豆種植面積綜合決定，但生產(chǎn)者補(bǔ)貼的標(biāo)準(zhǔn)考慮到了與玉米的比較，其補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)大于目標(biāo)價格補(bǔ)貼。第二，發(fā)放金額計算方式不同。目標(biāo)價格補(bǔ)貼根據(jù)市場價格和農(nóng)戶的大豆生產(chǎn)成本來決定，在實際操作中過于繁瑣。大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼屬于直接補(bǔ)貼，補(bǔ)貼額度的制定更為方便。第三，發(fā)放時間不同。生產(chǎn)者補(bǔ)貼的發(fā)放更為及時，一般在當(dāng)年9月，而目標(biāo)價格補(bǔ)貼則在次年5月發(fā)放。

2.理論分析與研究假說

農(nóng)戶是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的最終執(zhí)行者，大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革最終會通過影響農(nóng)戶的生產(chǎn)決策來實現(xiàn)其政策目標(biāo)[1]。研究補(bǔ)貼改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平①需要補(bǔ)充說明的是，本文討論和后文計量框架核算的是農(nóng)戶全要素生產(chǎn)率的水平值，而不是增長值。嚴(yán)格來說，全要素生產(chǎn)率增長與全要素生產(chǎn)率雖然相關(guān)，但卻是兩個不同的概念。全要素生產(chǎn)率是一個加總要素生產(chǎn)率值的概念，而非“索洛余值”意義上全要素生產(chǎn)率增長所蘊含的與要素投入無關(guān)的“殘差”概念。的影響，需從政策的變化入手。首先，相比于目標(biāo)價格補(bǔ)貼，大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼的發(fā)放更及時，對農(nóng)戶的生產(chǎn)決策影響更大。目標(biāo)價格補(bǔ)貼一般在次年發(fā)放，對當(dāng)年農(nóng)戶大豆生產(chǎn)不會產(chǎn)生影響。而大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼一般在當(dāng)年進(jìn)行發(fā)放，能夠部分解決農(nóng)戶大豆生產(chǎn)過程中資金不足的問題。根據(jù)動態(tài)貧困資產(chǎn)理論，補(bǔ)貼能夠緩解農(nóng)戶大豆生產(chǎn)中的資金約束，農(nóng)戶可以選擇生產(chǎn)率較高的方式進(jìn)行生產(chǎn)，這會顯著提高大豆全要素生產(chǎn)率水平[14]。其次，大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼的發(fā)放和玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼掛鉤，能夠更好地進(jìn)行種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，從而提高農(nóng)戶的大豆全要素生產(chǎn)率水平[15]。在東北地區(qū)，大豆和玉米是主要的替代品。在目標(biāo)價格補(bǔ)貼時期，大豆收益低于玉米收益，農(nóng)戶將肥沃的土地都用于玉米種植。補(bǔ)貼政策改革后，政府可以通過提高大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼和玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼的差價來提高農(nóng)戶大豆種植的積極性，例如2019年遼寧省為鼓勵大豆種植，將大豆和玉米的補(bǔ)貼價差設(shè)置為200元。這些舉措都能夠很好地優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)大豆全要素生產(chǎn)率水平的提升。最后，相比于目標(biāo)價格補(bǔ)貼，大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼的發(fā)放更加穩(wěn)定，不依賴于大豆市場價格的變化，使得農(nóng)戶對大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼的預(yù)期更加穩(wěn)定，這可能會導(dǎo)致農(nóng)戶追加生產(chǎn)投資或擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模，從而提高大豆全要素生產(chǎn)率水平[16]。綜上，本文提出研究假說：

H1：目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革能夠顯著提高農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平。

已有研究表明，土地配置效率低下，生產(chǎn)投資不足，農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模偏小是制約發(fā)展中國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率提升的重要因素[17-18]。現(xiàn)實中，農(nóng)戶是政策改革的最終實踐者，大豆目標(biāo)價格改革會影響農(nóng)戶的生產(chǎn)決策，對上述結(jié)果變量產(chǎn)生影響。因此，本文構(gòu)建了“補(bǔ)貼制度改革-土地配置效率、農(nóng)戶生產(chǎn)性投資積極性、土地經(jīng)營規(guī)模-大豆全要素生產(chǎn)率變化”的分析框架來考察大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革的作用機(jī)制，見圖1。

圖1 目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的影響機(jī)理

首先，目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革能夠通過提高土地配置效率來提高大豆全要素生產(chǎn)率水平。土地資源配置效率的改善是提高生產(chǎn)率的重要方式[19]。在實際中，土地資源配置的優(yōu)化主要依靠土地流轉(zhuǎn)和改變種植結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)。一方面，補(bǔ)貼政策改革會提高土地流轉(zhuǎn)的概率。生產(chǎn)者補(bǔ)貼的發(fā)放能夠緩解農(nóng)戶當(dāng)年大豆生產(chǎn)的資金約束，從而加速土地在農(nóng)戶之間的流轉(zhuǎn)，這會優(yōu)化配置土地資源，從而提高大豆全要素生產(chǎn)率水平。另一方面，補(bǔ)貼政策改革有利于種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整。大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼改革為生產(chǎn)者補(bǔ)貼后，補(bǔ)貼的發(fā)放與玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼統(tǒng)籌，政府能夠根據(jù)補(bǔ)貼差額調(diào)整大豆和玉米的種植面積，優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)。差額化的生產(chǎn)者補(bǔ)貼能夠有效調(diào)整種植結(jié)構(gòu)，使得大豆生產(chǎn)由非優(yōu)勢區(qū)向優(yōu)勢區(qū)轉(zhuǎn)移，發(fā)揮比較優(yōu)勢，進(jìn)一步提高大豆全要素生產(chǎn)率水平[5]。

其次，目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革能夠通過提高農(nóng)戶生產(chǎn)性投資積極性來提高大豆全要素生產(chǎn)率水平。Adamopoulos等的研究表明，發(fā)展中國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率偏低的一個重要原因是生產(chǎn)性投資不足[17]。因此，提高大豆生產(chǎn)中的投資積極性是生產(chǎn)率提升的一個重要路徑。在實際中，農(nóng)戶對大豆生產(chǎn)的投資包括短期投資和長期投資①短期投資是指大豆生產(chǎn)中農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等費用的投入。長期投資是指農(nóng)戶為改善大豆生產(chǎn)條件和提升地力等所做出的投資，比如大型機(jī)械的投入，農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施投入等。兩種[20]。一方面，補(bǔ)貼政策改革能夠提高農(nóng)戶大豆生產(chǎn)的短期投資積極性。改革后，生產(chǎn)者補(bǔ)貼發(fā)放時間早和發(fā)放金額增多的特征能夠緩解農(nóng)戶在大豆生產(chǎn)中的資金約束，使得農(nóng)戶可以選擇更好的品種和優(yōu)質(zhì)的農(nóng)藥化肥。這些舉措都會提高農(nóng)戶的短期投資積極性，促進(jìn)大豆生產(chǎn)過程中的技術(shù)進(jìn)步，最終會顯著提高大豆全要素生產(chǎn)率水平。另一方面，補(bǔ)貼政策改革能夠提高農(nóng)戶大豆生產(chǎn)的長期投資積極性。改革后，生產(chǎn)者補(bǔ)貼的發(fā)放更加穩(wěn)定，會形成穩(wěn)定的收益預(yù)期。此時，農(nóng)戶會增加大豆生產(chǎn)中的長期投資來改善大豆生產(chǎn)條件，促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械對勞動力的替代。比如，為獲取長期利益，農(nóng)戶會選擇土壤改良投資或購買大型機(jī)械。這些舉措也可以顯著提升農(nóng)戶的大豆全要素生產(chǎn)率水平。

最后，目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革能夠擴(kuò)大大豆生產(chǎn)規(guī)模，從而提高大豆全要素生產(chǎn)率水平。規(guī)模是制約農(nóng)戶生產(chǎn)率提升的一個重要因素[17]。農(nóng)戶若要實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營，需要擴(kuò)大種植達(dá)到適度規(guī)模經(jīng)營面積，以獲取產(chǎn)出效益上的規(guī)模經(jīng)濟(jì)，從而實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率水平的提高[21]。對于大豆種植戶而言，一方面，大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼的實施導(dǎo)致大豆與玉米補(bǔ)貼額度的比值擴(kuò)大。在補(bǔ)貼政策改革后，地方政府會統(tǒng)籌大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼和玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼的發(fā)放，通過玉米補(bǔ)貼和大豆補(bǔ)貼的差距引導(dǎo)農(nóng)戶進(jìn)行大豆種植，使得農(nóng)戶減少玉米種植，擴(kuò)大大豆的種植面積。另一方面，補(bǔ)貼政策改革后，大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼的發(fā)放較為穩(wěn)定，農(nóng)戶對政策的信任度會增加，能夠引導(dǎo)農(nóng)戶逐步擴(kuò)大大豆的種植面積。

綜上，本文提出如下研究假說：

H2：目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革可以通過優(yōu)化土地資源配置提高大豆全要素生產(chǎn)率水平。

H3：目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革可以通過提高生產(chǎn)性投資積極性提高大豆全要素生產(chǎn)率水平。

H4：目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革可以通過促進(jìn)適度規(guī)模經(jīng)營提高大豆全要素生產(chǎn)率水平。

二、中國大豆全要素生產(chǎn)率水平的測算與動態(tài)演變

1.數(shù)據(jù)來源

準(zhǔn)確無誤地測算出大豆全要素生產(chǎn)率水平是本研究得以開展的基礎(chǔ)。本文所使用的數(shù)據(jù)來源于農(nóng)業(yè)農(nóng)村部2003-2019 年全國農(nóng)村固定觀察點。該數(shù)據(jù)始于1986 年，由農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究中心負(fù)責(zé)調(diào)研，是中國最大的農(nóng)戶層面跟蹤式調(diào)研數(shù)據(jù)，具有良好的適用性與代表性。

該數(shù)據(jù)具有如下優(yōu)勢：第一，調(diào)查范圍廣、樣本量大、時間跨度長。當(dāng)前，該調(diào)查每年的樣本量約為21000戶農(nóng)戶，涉及360個行政村，分布在中國大陸地區(qū)31個?。ㄊ?、區(qū)）。其中，調(diào)研縣約占全國總縣數(shù)的14%，能夠很好地代表全國糧食生產(chǎn)情況[22]。第二，數(shù)據(jù)抽樣客觀科學(xué)，采取了典型抽樣和隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方法進(jìn)行抽樣。首先，根據(jù)地理分層和收入分層，選取省內(nèi)具有代表性的縣作為調(diào)研區(qū)域。然后，在調(diào)研縣內(nèi)隨機(jī)選擇村莊進(jìn)行農(nóng)戶訪談，并在每個村莊隨機(jī)抽取50～120 戶進(jìn)行調(diào)研。此外，對于退出農(nóng)業(yè)經(jīng)營或其他原因流失的樣本，固定觀察點會采取合適的抽樣方法進(jìn)行補(bǔ)充，從而保證樣本具有代表性。第三，調(diào)查的內(nèi)容豐富且詳盡。該數(shù)據(jù)包含農(nóng)戶土地情況、家庭經(jīng)營情況、農(nóng)戶生產(chǎn)資料投入情況、家庭消費情況等多個方面的內(nèi)容。特別需要說明的是，此數(shù)據(jù)對于家庭在不同農(nóng)作物的投入產(chǎn)出的調(diào)研十分詳盡，包含了各地區(qū)農(nóng)戶大豆生產(chǎn)投入產(chǎn)出的具體數(shù)據(jù)。第四，數(shù)據(jù)的質(zhì)量較高。調(diào)查小組采用記賬式的方式收集農(nóng)戶數(shù)據(jù)。并且該數(shù)據(jù)是追蹤數(shù)據(jù)，幾乎所有農(nóng)戶都熟悉調(diào)研過程，這進(jìn)一步保障了數(shù)據(jù)質(zhì)量。第五，數(shù)據(jù)與國家統(tǒng)計局的差異較小，具有全國代表性。在已有研究中，王璐等和Benjamin等將固定觀察點數(shù)據(jù)和國家統(tǒng)計局的普查數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn)這兩個數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、家庭收入等方面都比較吻合[22-23]，因此本文采用農(nóng)村固定觀察點數(shù)據(jù)來測算農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平較為合理。

2.農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的測算及動態(tài)演變

本部分主要討論農(nóng)戶層面大豆全要素生產(chǎn)率水平的測算。全要素生產(chǎn)率水平可以反映農(nóng)戶生產(chǎn)過程中要素的綜合利用情況，是大豆生產(chǎn)高質(zhì)量發(fā)展的重要衡量指標(biāo)。大豆全要素生產(chǎn)率水平的估計較為復(fù)雜，不僅需要對投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行詳盡的計算，還需要考慮系數(shù)估計中可能存在的內(nèi)生性問題。在測算大豆全要素生產(chǎn)率水平時需要明晰以下3個問題：

第一，生產(chǎn)函數(shù)的選擇。在進(jìn)行微觀農(nóng)戶全要素生產(chǎn)率測算時，已有文獻(xiàn)一般采用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)[24]。本文也采用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計。在家戶層面上，農(nóng)戶短期內(nèi)對物資資本、勞動力和土地的調(diào)整有限，適宜采用Cobb-Douglas 生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行估計，這也是現(xiàn)有文獻(xiàn)的普遍做法。

第二，投入產(chǎn)出變量的確定。參考李谷成等、高鳴等的研究，本文選擇家戶大豆總產(chǎn)量作為產(chǎn)出變量，選擇農(nóng)戶大豆生產(chǎn)中的物質(zhì)資本、勞動力和土地作為投入變量[14,25]。對于產(chǎn)出變量，本文采用農(nóng)戶當(dāng)年的大豆總產(chǎn)量，單位為千克，這樣可以更好地消除價格帶來的產(chǎn)值差異。對于物質(zhì)資本投入，本文采用資本流量的方式。這主要指花費在大豆生產(chǎn)中各項生產(chǎn)資料的支出，包括種子種苗費、農(nóng)家肥折價、化肥費用、農(nóng)膜費用、農(nóng)藥費用、機(jī)械作業(yè)費用等，單位為元。勞動力投入采用農(nóng)戶大豆生產(chǎn)中實際的投工量，包括家庭勞動力投工量和雇工量，單位為“標(biāo)準(zhǔn)日”。土地投入采用大豆播種面積來衡量，相比于耕地面積，播種面積更能體現(xiàn)對土地的利用程度。

第三，估計方程的內(nèi)生性問題。不同于工業(yè)生產(chǎn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)認(rèn)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的內(nèi)生性問題主要來源于兩個方面：一是土地質(zhì)量的差異。本文采用控制村級層面固定效應(yīng)的方法來消除不同村之間可能存在的土地質(zhì)量差異[22]。二是遺漏變量問題。本文采用個體和時間雙向固定效應(yīng)模型來緩解這一問題[26]。基于上述分析，本文設(shè)定如下生產(chǎn)函數(shù)：

式（1）中，Yi表示農(nóng)戶i的大豆產(chǎn)出水平，K、L和M分別代表農(nóng)戶大豆生產(chǎn)中的物質(zhì)資本投入、勞動力投入和土地投入。αK、αL和αM分別代表物質(zhì)資本、勞動力和土地的彈性系數(shù)。在對公式（1）進(jìn)行參數(shù)估計時需要采取雙對數(shù)模型，將公式左右兩邊取對數(shù)處理，并引入村級虛擬變量來控制村莊間的差異。最終，得到如下公式：

在進(jìn)行參數(shù)估計后，可以通過以下公式來計算農(nóng)戶的大豆全要素生產(chǎn)率水平：

表1 報告了生產(chǎn)函數(shù)估計結(jié)果。結(jié)果表明，物質(zhì)資本、勞動力和土地的彈性系數(shù)分別為0.234、0.107 和0.492，且都在1%的水平上顯著，這表明中國大豆生產(chǎn)中土地仍然是最重要的生產(chǎn)要素，物質(zhì)資本次之，勞動力最小。此外，通過對3個彈性系數(shù)加總可以得到大豆的規(guī)模報酬系數(shù)為0.833，表明大豆生產(chǎn)是規(guī)模報酬遞減的，這與Chari等的研究結(jié)果基本一致[24]。本文通過估計參數(shù)，并結(jié)合公式（3）計算出歷年農(nóng)戶的大豆全要素生產(chǎn)率水平。

表1 大豆Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)估計結(jié)果

為考察農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的變化，本文采用兩種平均的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。第一種為簡單平均法，求取各農(nóng)戶當(dāng)年大豆全要素生產(chǎn)率水平的簡單平均值。第二種為大豆總產(chǎn)值加權(quán)平均法，采用總產(chǎn)值的方法進(jìn)行加權(quán)計算出權(quán)重，最后計算出加權(quán)的平均值。其中，權(quán)重為農(nóng)戶當(dāng)年大豆總產(chǎn)值占全國大豆總產(chǎn)值的比例。測算結(jié)果見圖2。

圖2 大豆全要素生產(chǎn)率水平的動態(tài)演變

通過圖2的結(jié)果，可以得到以下幾個結(jié)論。第一，大豆全要素生產(chǎn)率水平整體呈現(xiàn)上升趨勢，但是存在一定的波動。從簡單平均的計算結(jié)果來看，大豆全要素生產(chǎn)率水平由2003 年的3.211 增加到2019 年的3.640，增長率為13.360%，年均增長率為0.834%。第二，大豆全要素生產(chǎn)率水平在某些年份降低。例如，2012-2015 年，大豆全要素生產(chǎn)率水平從3.484 下降到3.303，下降率為5.195%。第三，大豆全要素生產(chǎn)率水平在近些年增長速度加快。2015 年后，大豆的全要素生產(chǎn)率水平開始急劇上升，增長率為10.206%。其可能原因在于國家出臺了一系列政策，2014 年后國家對大豆實施了目標(biāo)價格，后來又將目標(biāo)價格改革為生產(chǎn)者補(bǔ)貼，通過直接補(bǔ)貼來刺激大豆種植，政策的實施促進(jìn)了大豆全要素生產(chǎn)率水平的提升。

三、研究設(shè)計

1.模型設(shè)定

本文的研究目的是采用“實驗學(xué)派”的方法來精準(zhǔn)考察目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率的影響，即探討二者之間是否存在因果關(guān)系。大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革于2017年開始試點，這形成了一個“準(zhǔn)自然實驗”①需要說明的是，大豆目標(biāo)價格在內(nèi)蒙古的改革試點只有部分地區(qū)，難以分清農(nóng)戶處于實驗組或控制組。為了使得結(jié)果更加準(zhǔn)確，論文在實證時未保留內(nèi)蒙古的農(nóng)戶樣本。此外，為使得估計結(jié)果更加精準(zhǔn)，本文選擇2010-2019年樣本進(jìn)行回歸，為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，還進(jìn)一步縮減樣本量進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗。。因此，本文基于政策評估中常用的傾向得分匹配-雙重差分（PSM-DID）模型來構(gòu)建識別策略，并緩解政策變革中的內(nèi)生性問題。Heckman 等認(rèn)為該模型一方面能夠解決傳統(tǒng)DID 模型中由政策非隨機(jī)導(dǎo)致的平行趨勢不滿足的問題，另一方面能夠通過PSM的方法排除部分干擾政策對結(jié)果的影響[27]。在進(jìn)行PSM-DID 估計時，本文采用兩階段回歸進(jìn)行參數(shù)估計。第一階段為PSM估計。本文使用Logit回歸估計出傾向得分值，再利用核匹配來進(jìn)行估計。本文中使用的PSM模型為：

式（4）中，P為農(nóng)戶參與政策改革的概率。Treat為農(nóng)戶是否處于大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革試點區(qū)域，處于試點區(qū)域賦值為1，未處于試點區(qū)域賦值為0。L表示在概率估計中采用Logit 回歸。X為匹配中使用的一系列協(xié)變量。本文最終的研究樣本為15910 個，其中實驗組樣本為2982 個，控制組樣本為12928個。在研究目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率影響時，模型如式（5）：

其中，TFP為農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平，在實際回歸時將其取對數(shù)處理。i為地區(qū)，t為年份，v為村莊。DID為大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼改革的政策變量，由政策實施的區(qū)域虛擬變量（treated）和政策實施的時間虛擬變量（time）交互形成。若農(nóng)戶所在地區(qū)處于補(bǔ)貼政策改革試點地區(qū)，則將treated賦值為1，反之為0。同時在政策改革（2017 年）后，將time賦值為1，反之為0。X為控制變量，μi、θt和δv分別為個體固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)和村莊固定效應(yīng)，εit為殘差項，α和β為相關(guān)待估參數(shù)。

2.變量的設(shè)定和描述性統(tǒng)計

本文設(shè)定以下4類變量：被解釋變量、核心解釋變量、控制變量、影響機(jī)制變量（見表2）。

（1）被解釋變量。本文選擇全要素生產(chǎn)率水平作為被解釋變量。大豆全要素生產(chǎn)率由前文計算所得。通過表2可以看出實驗組的全要素生產(chǎn)率水平均值要明顯高于控制組。

（2）核心解釋變量。大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼改革政策變量是本文的核心解釋變量。該變量為虛擬變量，由目標(biāo)價格補(bǔ)貼改革實施的時間虛擬變量和地區(qū)虛擬變量交乘，其估計參數(shù)的大小表征大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼改革對農(nóng)戶大豆生產(chǎn)率的影響。

（3）控制變量。本文對影響大豆生產(chǎn)率的其他因素進(jìn)行控制。具體包括：①戶主的性別；②戶主的年齡；③戶主的文化水平，戶主的受教育程度越高，對于新技術(shù)的接納程度也越強(qiáng)；④戶主的健康程度；⑤農(nóng)業(yè)培訓(xùn)；⑥耕地面積；⑦地塊數(shù)，地塊數(shù)可以代表家庭的耕地細(xì)碎化程度；⑧家庭農(nóng)業(yè)勞動力；⑨家庭總收入，采用農(nóng)戶家庭一年中的總收入來表示，包括農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入；⑩家庭是否為黨員戶；?家庭是否接入互聯(lián)網(wǎng)。

（4）影響機(jī)制變量。①土地配置效率?，F(xiàn)實中，農(nóng)戶常通過土地流轉(zhuǎn)和種植結(jié)構(gòu)調(diào)整來優(yōu)化土地配置效率。因此，采用土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)戶種植結(jié)構(gòu)來衡量土地配置效率。農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)用農(nóng)戶當(dāng)年是否轉(zhuǎn)入土地來表示。種植結(jié)構(gòu)采用大豆播種面積占糧食播種面積的比例表示。②生產(chǎn)性投資。農(nóng)戶對大豆生產(chǎn)的投資包括短期投資和長期投資。短期投資是指大豆生產(chǎn)中農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等直接費用的投入，采用農(nóng)戶當(dāng)年大豆生產(chǎn)中產(chǎn)生的直接費用來衡量；長期投資是指農(nóng)戶為改善大豆生產(chǎn)條件和提升地力等所做出的投資，采用農(nóng)戶當(dāng)年的固定資產(chǎn)投資來衡量。③種植面積。采用農(nóng)戶當(dāng)年的大豆播種面積來衡量種植面積，同時將所有價格變量進(jìn)行了平減。

四、實證結(jié)果分析與討論

1.PSM匹配結(jié)果

考察大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶大豆生產(chǎn)率的影響，理想的做法是比較同一個農(nóng)戶在受到政策干預(yù)和不受到政策干預(yù)時大豆生產(chǎn)率的差異。然而，在現(xiàn)實中，無法同時觀測到兩種結(jié)果。因此，本文通過PSM 來構(gòu)建“反事實”樣本，采用核匹配來進(jìn)行數(shù)據(jù)甄選，結(jié)果如表3 所示。Logit 回歸表明，除戶主性別、年齡和家庭總收入外，其余變量均會影響農(nóng)戶進(jìn)入實驗組，這表明匹配變量的選取是有效的。同時，大部分變量在匹配前的P值小于0.1，匹配后的P值大于0.1，這表明本文的匹配結(jié)果滿足PSM的平衡性假定。

表3 傾向得分估計和平衡性檢驗結(jié)果

2.DID回歸結(jié)果

本部分主要分析了目標(biāo)價格補(bǔ)貼改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的平均效應(yīng)，回歸結(jié)果見表4。模型1 沒有添加控制變量，模型2 為控制戶主特征和家庭資源稟賦后的回歸結(jié)果。模型2 的結(jié)果表明，在加入控制變量、并控制時間固定效應(yīng)、個體固定效應(yīng)和村級固定效應(yīng)后，目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的影響在1%的置信水平上顯著，這表明補(bǔ)貼政策改革顯著提高了大豆的全要素生產(chǎn)率水平，從而驗證了假說H1。一方面，大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼調(diào)整為生產(chǎn)者補(bǔ)貼后，補(bǔ)貼的額度提高、發(fā)放時間提前、發(fā)放效率提升，這些都能對豆農(nóng)起到激勵作用，影響農(nóng)戶的生產(chǎn)決策，從而提高大豆全要素生產(chǎn)率水平[11]。另一方面，大豆補(bǔ)貼政策改革后，地方政府能夠通過大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼和玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼的聯(lián)動來調(diào)整種植結(jié)構(gòu)，也取得了顯著的成效。

表4 DID回歸結(jié)果N=15910

3.政策的動態(tài)效應(yīng)

為考察目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的影響是否存在滯后效應(yīng)，以及政策改革效果是否隨時間變化，本文引入了3個虛擬變量來進(jìn)行回歸。表5中Year1、Year2和Year3分別代表補(bǔ)貼政策改革實施第一年（2017年）、政策實施后第二年（2018 年）和政策實施后第三年（2019 年）的時間虛擬變量。參考孫曉華等的研究，本文將政策變量和上述每一個時間虛擬變量相乘，得到交互項，最后采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行參數(shù)估計[28]。

表5 大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革的動態(tài)效應(yīng)估計結(jié)果N=15910

表5 的回歸結(jié)果表明：第一，Policy×Year1、Policy×Year2和Policy×Year3的估計參數(shù)分別為0.109、0.176 和0.335，均在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這表明補(bǔ)貼政策改革對大豆全要素生產(chǎn)率水平的提升是瞬時的，不存在滯后性。第二，Policy×Year1、Policy×Year2和Policy×Year3的估計參數(shù)都隨著年份的增加而增長，這表明補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的提升是遞增的。一個重要的原因可能是，相比于目標(biāo)價格補(bǔ)貼，生產(chǎn)者補(bǔ)貼的實施成本更低。政府可以通過生產(chǎn)者補(bǔ)貼的差額來引導(dǎo)農(nóng)戶進(jìn)行種植結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整，這導(dǎo)致政策效果遞增。

4.異質(zhì)性分析

為探究目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革在不同群體間是否存在效果的異質(zhì)性，從而更好地優(yōu)化政策。本文從規(guī)模異質(zhì)性、大豆種植比例、農(nóng)戶兼業(yè)程度、農(nóng)戶全要素生產(chǎn)率水平高低4個維度進(jìn)行異質(zhì)性分析。

（1）規(guī)模異質(zhì)性分析。參考許慶等的研究[29]，以30畝為界限將樣本劃分為小農(nóng)戶和規(guī)模戶，并采用分組回歸進(jìn)行規(guī)模異質(zhì)性分析，結(jié)果見表6。模型1 和模型2 分別代表小農(nóng)戶和規(guī)模戶樣本的回歸結(jié)果，其估計參數(shù)分別為0.177 和0.574，分別在5%和1%的統(tǒng)計水平上顯著，這表明補(bǔ)貼政策改革對小農(nóng)戶和規(guī)模戶大豆全要素生產(chǎn)率都具有促進(jìn)作用。通過對比參數(shù)的大小，發(fā)現(xiàn)政策改革對規(guī)模戶全要素生產(chǎn)率的提升遠(yuǎn)大于小農(nóng)戶。一個可能的解釋是，在大豆生產(chǎn)中，規(guī)模戶往往會面臨信貸不足，造成嚴(yán)重的資金約束，農(nóng)戶不能選擇生產(chǎn)率較高的生產(chǎn)方式，從而面臨生產(chǎn)率損失[14]。相比于目標(biāo)價格補(bǔ)貼，生產(chǎn)者補(bǔ)貼的發(fā)放更為簡單且及時，這可以極大緩解農(nóng)戶的資金約束，從而提高其全要素生產(chǎn)率水平。

表6 規(guī)模異質(zhì)性回歸結(jié)果

（2）大豆種植比例異質(zhì)性。大豆種植比例不同的農(nóng)戶，在面對補(bǔ)貼政策改革時可能會選擇不同的調(diào)整策略，這會導(dǎo)致政策效果的異質(zhì)性。本文計算了大豆播種面積占糧食播種面積的比例，并根據(jù)比值大小來劃分純大豆種植農(nóng)戶（比值等于1）和混作農(nóng)戶（比值小于1），最后進(jìn)行分組回歸?；貧w結(jié)果如表7所示。

表7 大豆種植比例異質(zhì)性回歸結(jié)果

模型1代表純大豆種植農(nóng)戶，模型2代表混作農(nóng)戶。模型1結(jié)果表明，在純大豆種植農(nóng)戶樣本中，估計參數(shù)為-0.096，且在10%的統(tǒng)計水平上不顯著，這表明補(bǔ)貼政策改革對純大豆種植農(nóng)戶的大豆全要素生產(chǎn)率在統(tǒng)計上沒有影響。模型2 的結(jié)果表明，在混作農(nóng)戶樣本中，估計參數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著。補(bǔ)貼政策改革會顯著提高混作農(nóng)戶的大豆全要素生產(chǎn)率。對比兩個樣本農(nóng)戶的估計系數(shù)發(fā)現(xiàn)，單純依靠政策改革對于純大豆種植戶來說作用甚微。改革后的大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼需要與玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼協(xié)調(diào)發(fā)放，優(yōu)化糧食的種植結(jié)構(gòu)，才能提升大豆全要素生產(chǎn)率水平。

（3）農(nóng)戶兼業(yè)異質(zhì)性。農(nóng)戶的兼業(yè)程度會影響農(nóng)戶的生產(chǎn)決策，不同兼業(yè)程度的大豆種植戶在面對補(bǔ)貼政策改革時會采取不同的應(yīng)對舉措，這是導(dǎo)致政策效果出現(xiàn)異質(zhì)性的一個重要原因。本文采用家庭農(nóng)業(yè)勞動力占家庭總勞動力的比例來衡量兼業(yè)程度，并根據(jù)比值的大小來劃分低兼業(yè)戶（比值大于等于0.5）和高兼業(yè)戶（比值小于0.5），結(jié)果見表8。模型1和模型2分別代表低兼業(yè)戶和高兼業(yè)戶的回歸結(jié)果。

表8 農(nóng)戶兼業(yè)異質(zhì)性回歸結(jié)果

模型1和模型2的估計系數(shù)為0.423和0.158，分別在10%和1%的統(tǒng)計水平上顯著，這表明補(bǔ)貼政策改革既能提高低兼業(yè)戶的大豆全要素生產(chǎn)率水平，也能提升高兼業(yè)戶的大豆全要素生產(chǎn)率水平。本文進(jìn)一步對比了估計參數(shù)的大小，發(fā)現(xiàn)對兼業(yè)程度較低的農(nóng)戶而言政策效果更為明顯。對兼業(yè)程度高的農(nóng)戶而言，其家庭收入主要來源于外出務(wù)工，大豆種植的規(guī)模相對較低，因此，補(bǔ)貼政策改革對其影響較小。對于兼業(yè)程度低的農(nóng)戶而言，大豆種植收入是其主要來源，補(bǔ)貼政策的變化會顯著影響其大豆種植決策。

（4）大豆全要素生產(chǎn)率水平異質(zhì)性?？紤]到對于不同大豆全要素生產(chǎn)率水平的農(nóng)戶，補(bǔ)貼政策改革的效果可能存在差異。本文借助面板無條件分位數(shù)回歸對不同分位點的政策效果進(jìn)行評估。相比條件分位數(shù)回歸，無條件分位數(shù)回歸不依賴于控制變量的增減而發(fā)生變化，被廣泛運用于處理效應(yīng)的異質(zhì)性分析。結(jié)果見表9，模型1-模型5分別代表10、25、50、75和90分位點的回歸結(jié)果。

表9 大豆全要素生產(chǎn)率水平的異質(zhì)性回歸結(jié)果N=15910

表10 穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果

在10 分位點和25 分位點，估計系數(shù)在10%的統(tǒng)計水平上不顯著。在50 分位點、75 分位點和90分位點估計系數(shù)均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。隨著分位點增加，估計系數(shù)越大，表明補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平越高的農(nóng)戶作用越大，這與高鳴等[14]的研究結(jié)果類似。可能的原因在于，對于大豆全要素生產(chǎn)率水平低的農(nóng)戶而言，其大豆種植面積和獲得的補(bǔ)貼都較少，不管補(bǔ)貼政策如何改革，對其生產(chǎn)決策影響均有限，也不會影響大豆全要素生產(chǎn)率水平。

5.穩(wěn)健性檢驗

本文采用替換實證方法、更換樣本和排除干擾政策進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果見表10。首先，模型1和模型2 分別是采用近鄰匹配方法和卡尺匹配方法后的回歸結(jié)果。其回歸參數(shù)分別為0.188 和0.126，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這表明補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平影響的結(jié)論是穩(wěn)健的。其次，模型3 是將樣本替換為大豆主產(chǎn)區(qū)的回歸結(jié)果，模型4 是將樣本變更為2014-2019年的回歸結(jié)果。其回歸參數(shù)分別為0.203和0.156，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這進(jìn)一步驗證了研究結(jié)果的穩(wěn)健性。最后，模型5 排除了主要干擾政策（玉米收儲制度改革）對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的干擾。在實際中，東北三省地區(qū)大豆和玉米種植具有明顯替代性。因此，玉米收儲制度改革會顯著影響農(nóng)戶的生產(chǎn)決策從而對大豆全要素生產(chǎn)率水平產(chǎn)生影響。為緩解玉米收儲制度改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的影響，本文參考Cai等的研究成果，設(shè)置玉米收儲制度改革虛擬變量的方式來表征政策實施[30]。DID 變量回歸結(jié)果為0.154，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，表明在排除玉米收儲制度改革的干擾后本文的回歸結(jié)果仍然穩(wěn)健。綜上，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果表明補(bǔ)貼政策改革能夠顯著提高農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平。

6.安慰劑檢驗

安慰劑檢驗是進(jìn)行政策效應(yīng)評估時常用的方法。其原理是通過虛擬生成政策實驗組，來估計政策效應(yīng)。若虛擬的政策結(jié)果在統(tǒng)計上顯著為0，則表明政策效果不是由安慰劑導(dǎo)致。若虛擬的政策結(jié)果在統(tǒng)計上不顯著為0，則表明本文研究的政策效果可能是由安慰劑導(dǎo)致的。本文參考Chetty 等的研究，在研究樣本中隨機(jī)抽取3 個省份農(nóng)戶作為實驗組，其余省份的農(nóng)戶作為對照組進(jìn)行回歸，并將此過程進(jìn)行100次隨機(jī)抽樣[31]。結(jié)果見圖3。圖3 中的結(jié)果表明虛擬政策結(jié)果變量的估計系數(shù)分布在0 附近，這表明虛擬生成的大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革效果大多分布在0兩側(cè)，結(jié)果在統(tǒng)計上顯著為0。這表明補(bǔ)貼政策改革的效果不是由安慰劑效應(yīng)導(dǎo)致的，補(bǔ)貼政策改革能夠顯著提高農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平。

圖3 安慰劑檢驗估計系數(shù)結(jié)果

五、影響機(jī)理分析

根據(jù)前文的理論分析框架，本文從土地配置效率、農(nóng)戶生產(chǎn)性投資積極性、土地經(jīng)營規(guī)模3 個維度來探究目標(biāo)價格補(bǔ)貼改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的影響機(jī)理。

1.補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶土地配置效率的影響

表11 中模型1 和模型2 分別代表補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)戶大豆種植結(jié)構(gòu)的影響。首先，模型1中的估計參數(shù)為1.151，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這表明補(bǔ)貼政策改革能夠增加農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地的概率。補(bǔ)貼改革后，豆農(nóng)會獲得更多的生產(chǎn)者補(bǔ)貼，使其土地轉(zhuǎn)入的概率顯著提升。其次，模型2 的估計系數(shù)為0.004，在10%的統(tǒng)計水平上不顯著，這與王新剛等[3]的結(jié)論基本一致。雖然本文現(xiàn)有的估計結(jié)果在統(tǒng)計上不能說明補(bǔ)貼政策改革對大豆種植結(jié)構(gòu)調(diào)整有顯著影響，但是其估計系數(shù)為正也能部分說明政策在逐步發(fā)揮效果。綜上，假說H2得以驗證。

表11 大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶土地配置效率的影響N=15910

2.補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶生產(chǎn)性投資積極性的影響

補(bǔ)貼政策改革對豆農(nóng)生產(chǎn)性投資積極性的影響考察分兩步。首先考察補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶總生產(chǎn)性投資的影響；其次進(jìn)一步考察補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶短期投資和長期投資的影響，回歸結(jié)果如表12所示。模型1-模型3分別代表補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶總投資、長期投資和短期投資的影響。

模型1中核心解釋變量的估計參數(shù)為0.331，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這表明補(bǔ)貼政策改革能夠顯著提高農(nóng)戶大豆生產(chǎn)性投資積極性。模型2 和模型3 中的估計參數(shù)分別為0.471 和0.476，都在1%的統(tǒng)計水平上顯著，表明補(bǔ)貼政策改革能夠提高農(nóng)戶短期投資和長期投資積極性。我國大豆種植分散，規(guī)模小，農(nóng)戶多，若統(tǒng)計當(dāng)期面積，政策成本太大，會造成資金發(fā)放不及時。生產(chǎn)者補(bǔ)貼以基期面積為補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)，能夠及時發(fā)放到農(nóng)戶手中，促進(jìn)農(nóng)戶的生產(chǎn)性投資。此外，補(bǔ)貼的穩(wěn)定性也是影響農(nóng)戶投資的一個重要因素。目標(biāo)價格的不穩(wěn)定導(dǎo)致農(nóng)戶在投資決策時十分謹(jǐn)慎。改革后，大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼的實施比較穩(wěn)定，這會顯著增加農(nóng)戶種植大豆的生產(chǎn)性投資。綜上，假說H3得以驗證。

3.補(bǔ)貼政策改革對大豆種植規(guī)模的影響

經(jīng)營規(guī)模是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的重要因素，發(fā)展中國家的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率較低的一個重要制約因素是農(nóng)業(yè)規(guī)模[17]。為驗證補(bǔ)貼政策改革能否提高農(nóng)戶的大豆種植規(guī)模，形成規(guī)模效應(yīng)從而提高農(nóng)戶的大豆生產(chǎn)率，本文考察了補(bǔ)貼改革對農(nóng)戶大豆種植面積的影響，結(jié)果見表12模型4。其估計參數(shù)在1%的統(tǒng)計水平顯著，這表明目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革能夠顯著增加農(nóng)戶的大豆種植面積，從而驗證了假說H4。隨著規(guī)模不斷擴(kuò)大，農(nóng)戶可以采用更先進(jìn)的技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)，從而提高大豆全要素生產(chǎn)率水平。

六、研究結(jié)論與政策建議

取消大豆目標(biāo)價格，實施大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼政策是中國農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼改革的重要探索之一。本文運用全國農(nóng)村固定觀察點的微觀大樣本面板數(shù)據(jù)，將大豆目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策改革作為一項“準(zhǔn)自然實驗”，研究其對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的影響，并探討異質(zhì)性和作用機(jī)理，主要研究結(jié)論如下：

（1）補(bǔ)貼政策改革能夠顯著提高大豆的全要素生產(chǎn)率水平，在排除其他政策的干擾后結(jié)果仍然穩(wěn)健。（2）補(bǔ)貼政策改革對大豆全要素生產(chǎn)率水平的影響效果存在明顯的時間異質(zhì)性。從估計參數(shù)的動態(tài)變化來看，補(bǔ)貼政策改革后，大豆全要素生產(chǎn)率水平提升效果呈現(xiàn)出逐年遞增趨勢，這表明補(bǔ)貼政策改革效果在逐步深化。（3）補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的影響存在規(guī)模異質(zhì)性、大豆種植比例異質(zhì)性、農(nóng)戶兼業(yè)程度異質(zhì)性。對大豆種植規(guī)模較大農(nóng)戶、大豆和其他糧食作物混作農(nóng)戶、兼業(yè)程度較低農(nóng)戶而言，補(bǔ)貼政策改革的效果更明顯。（4）無條件分位數(shù)結(jié)果表明補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的影響存在邊際遞增效應(yīng)，對于大豆全要素生產(chǎn)率水平較高的農(nóng)戶而言，政策效果更為明顯。同時，補(bǔ)貼政策改革可能會擴(kuò)大農(nóng)戶全要素生產(chǎn)率水平的差距。（5）補(bǔ)貼政策改革不僅能夠通過提高農(nóng)戶生產(chǎn)性投資積極性來提高大豆全要素生產(chǎn)率，還能通過改善土地資源配置和促進(jìn)大豆適度規(guī)模經(jīng)營來提高大豆全要素生產(chǎn)率水平。

基于上述結(jié)論，本文提出以下政策建議：

首先，要堅持以大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼為改革方向，發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用。同時，在制定政策的過程中要考慮到政策的聯(lián)動性，妥善處理大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼和玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼的比價，通過差額化補(bǔ)貼逐步調(diào)整種植結(jié)構(gòu)，從而進(jìn)一步挖掘政策效果，提高大豆全要素生產(chǎn)率水平，促進(jìn)大豆產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

其次，要進(jìn)一步推動大豆生產(chǎn)的規(guī)?；剑源藬U(kuò)大補(bǔ)貼政策改革對農(nóng)戶大豆全要素生產(chǎn)率水平的提升效果。一方面，要推進(jìn)以高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)為主的土地整治項目，通過土地整治來減少土地的細(xì)碎化水平，為大豆規(guī)?；a(chǎn)奠定基礎(chǔ)。另一方面，要推動土地流轉(zhuǎn)來促進(jìn)大豆規(guī)?；a(chǎn)。要逐步完善土地流轉(zhuǎn)市場，構(gòu)建縣鎮(zhèn)村三級土地流轉(zhuǎn)平臺，加強(qiáng)土地流轉(zhuǎn)的監(jiān)管，防止因補(bǔ)貼改革導(dǎo)致的土地流轉(zhuǎn)費用劇烈波動。同時，要鼓勵流轉(zhuǎn)方式創(chuàng)新，發(fā)展轉(zhuǎn)包、互換、入股等多元化土地流轉(zhuǎn)方式。

最后，要提高政策的瞄準(zhǔn)性，實行異質(zhì)性補(bǔ)貼政策，提高補(bǔ)貼效率。逐步改變以往補(bǔ)貼“大水漫灌”的發(fā)放模式，對不同群體實施不同的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)。對于兼業(yè)專業(yè)化程度低的農(nóng)戶而言，要進(jìn)一步挖掘補(bǔ)貼沒有效果的原因，制定差異化的補(bǔ)貼政策。對于大豆全要素生產(chǎn)率水平較低的農(nóng)戶而言，要通過綜合舉措，比如提高農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、改善農(nóng)業(yè)地力等方式來提高其全要素生產(chǎn)率水平，從而逐步放大政策效果。同時，要注意避免因補(bǔ)貼政策改革而擴(kuò)大農(nóng)戶之間的全要素生產(chǎn)率水平差距。