扶持政策对农业龙头企业绿色食品开发强度影响效果研究

内容摘要：本文以江西省98家绿色食品农业龙头企业为样本，运用回归模型，实证分析扶持政策与农业龙头企业绿色食品开发强度的关系。结果显示，品牌补贴和生态基地补贴政策等专门性绿色产品扶持政策有利于提升绿色食品农业龙头企业绿色化强度。但贷款贴息政策和税收减免等通用性支持政策，不能提高其绿色化强度。进一步分析，农业龙头企业绿色化强度与其绿色产品销售收入占总农业收入的比重关系不显著。农业龙头企业绿色食品开发强度越高，其利润越低。这些结果揭示了农业龙头企业普遍存在“漂绿”行为，而这正是农业龙头企业开发绿色食品的重要动机。

关键词：扶持政策 农业龙头企业 绿色食品开发强度 绿色食品开发动机

中图分类号：F320 文献标识码：A

引言

我国是农业大国，国家“十二五”规划报告中把“完善现代农业产业体系，发展高产、优质、高效、生态、安全农业”放在十分突出的位置，彰显政府对绿色食品产业发展的重视。

1996-2013年间，我国认证绿色产品标志的企业数量每年以20.6%的速度增长，绿色食品品牌标志每年以25.3%的速度增长，实物产量每年以25.8%的速度增长，出口额以48.6%的速度增长，年销售额以23%的速度增长，产地监测面积以18.4%的速度增长（王运浩，2014），我国绿色食品产业已经成功跨越产业形成期，处于成长期向成熟期过渡阶段（韩阳，2010）。但我国绿色食品产业仍面临着企业规模小、市场集中低等难题（王德章、李翠霞、杜会永，2011；宋国宇、王锦良、尚旭东，2011）。

笔者根据中国绿色食品统计年报资料（2006-2013），将绿色食品总规模除以企业数量，发现每个企业拥有的绿色食品品牌标志平均每年只以3.8%的速度增长，销售额只以1.9%的速度增长，产地监测面积以1.8%的速度负增长。根据这些数据，笔者进一步测算出：绿色食品企业数量的扩张为产业快速成长提供80%的贡献率，企业内部绿色化扩张带来的贡献率却不足20%。由此可以推测：由于政策扶持的作用，农业龙头企业对绿色食品认证较为积极，导致参与开发绿色食品的农业龙头企业数量快速增长，而企业进入绿色食品行业之后，企业却缺乏绿色化扩张的动力。两种力量共同作用，导致绿色食品产业集中度偏低。刘呈庆（2010）发现农业龙头企业往往采用“局部绿色化”策略。张明林（2011）指出，农业龙头企业可能通过获得绿色食品标志“漂绿”企业，进而促进企业其它农产品销售，从而提高企业效益。但这些推测并未得到实证验证，需要学术界进行实证分析，并剖析绿色食品农业龙头企业不愿意绿色化扩张的根源。

国外相关研究中，st，K.，Shanahan，H C.（2010）指出，由于绿色食品供应链之间存在信息鸿沟，生产企业的绿色产品难以获得顺利销售，从而降低了其扩张的积极性。Barr，S.，Ford，N. & Gilg，A.（2005）从消费者角度分析，如果绿色产品不能确保质量，将降低消费数量。Lockwood，D.（2008）认为，政府规制非常重要，但目前面临着重要挑战。Nakada，M.（2004）通过实证分析认为，当前许多国家环境政策并未促使绿色食品产业快速发展。

但总体上看，“扶持政策与农业企业绿色食品开发行为之间关系”的研究成果还不丰富。本文从微观视角，实证研究“扶持政策对农业龙头企业绿色食品开发强度的影响效果”，并在此基础上，进一步探索和揭示农业龙头企业绿色食品开发行为动机，研究结论将为优化我国绿色食品扶持政策提供重要的理论依据。

数据来源与样本描述

（一）数据来源

为了获取扶持政策对农业龙头企业绿色食品开发强度影响的真实数据，本课题组于2014年2-5月深入到江西省下辖地区，选择具有代表性的、获得绿色食品标志5年以上的农业龙头企业，通过对企业家进行座谈与问卷调查，了解农业龙头企业绿色食品开发情况及其获得扶持政策情况。此次调研区域分布在江西省的6个地区共20个县市，分别为南昌、九江、赣州、宜春、抚州、上饶，从样本的地域分布来看，样本具有较好的代表性。此次调研发放120份问卷，剔除缺失关键数据的无效问卷，共收回98份有效问卷，问卷有效率81.67%。

（二）样本描述

从表1可以看出：本次调研样本中省级以上农业龙头企业有13家，占比13.3%，县市级农业龙头企业占86.7%；近5年开发绿色食品数量1-2个的农业龙头企业共28家，占28.6%，3-6个绿色食品的占50%，而超过6个绿色食品的占21.4%；近5年绿色产品年平均销售收入0-500万元的农业龙头企业76个，占比77.6%，而年平均销售收入超过500万元只有22家，占比22.4%；此外，近5年农产品年平均销售收入0-500万元的农业龙头企业34个，占比34.7%，销售收入在500-1000万元之间的企业共45家，占比45.9%，销售收入在1000万元以上的企业共18家，占比18.4%；企业年平均利润超500万元的占33.7%，100-500万占54.1%，少于100万的占12.2%；农业龙头企业绿色产品数量增长率超10%的占30%，小于等于10%的占70%；农业龙头企业绿色产品销售收入增长率超10%的占24.5%，小于等于10%的占75.5%；农业龙头企业绿色产品数量占农产品种类比率超10%的占37.8%，小于等于10%的占62.2%；农业龙头企业绿色产品销售收入占总农业收入比率超10%的占31.6%，小于等于10%的占68.4%。

研究思路与变量处理

本研究主要从两个层面展开研究：首先，实证分析扶持政策投入量与农业龙头企业绿色食品开发强度的关系。在此基础上，进一步揭示农业龙头企业绿色食品开发行为动机。

（一）扶持政策与农业龙头企业绿色食品开发强度的关系

1.基本模型。我国绿色食品产业扶持政策主要指各级政府部门，如绿色食品发展中心、农业产业化办公室、发改委、科技等多个部门提供的资源支持，具体包括税收减免、贷款减息、绿色产品认证补贴、基地建设补贴、项目支持、物流支持、培训支持等多种形式。其中，绿色品牌补贴量、生产基地建设补贴量、贷款贴息金额、税收减免金额四项是主要的支持政策，因此本研究以这4项政策支持金额作为自变量。因变量为绿色食品开发强度。绿色食品开发强度是指绿色食品农业龙头企业开发绿色食品的程度和速度。绿色食品开发程度是指绿色食品标志数量占其总农产品数量比率（Y1），绿色食品销售收入与农业总销售规模的比例（Y2）；绿色食品开发速度是指绿色产品标志数量增长率（Y3）和绿色产品销售收入增长率（Y4）。显然，绿色食品开发强度（Y）是一个综合指标，需要进行综合测度和评价。因此本研究采用模型如下：

Y=ax1+bx2+cx3+dx4+ε （1）

式（1）反映了农业龙头企业绿色产品开发：x1为绿色品牌补贴量；x2为生态基地建设补贴量；x3为贷款贴息额；x4为税收减免量；ε为随机干扰项，a、b、c、d为变量系数。本文从自变量的系数，判断各扶持政策对农业龙头企业绿色食品开发强度的影响方向和程度，以及判断总扶持政策对绿色食品开发强度的综合影响效果。

2.变量处理。政策支持变量将按5年4项政策实际投入量总量进行处理；绿色产品标志数量指企业获得农业部认证的绿色产品标志的个数；绿色食品标志数量占其总农产品数量比率（Y1）是指5年来平均比率；绿色食品销售收入与农业总销售规模的比例（Y2）是指5年来平均比率；绿色产品标志数量增长率（Y3）可用5年内新增的绿色产品标志除以基期绿色产品标志；绿色食品销售收入增长率（Y4）是指5年内企业绿色产品销售增长额除于基期绿色产品销售额。

本研究采用熵权方法来测算农业龙头企业绿色食品开发强度4个具体指标的权重。熵理论最早是由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用（刘刚，2010）。熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重（张方，2011）。熵权方法的优点是可以客观测定权重，排除主观因素的影响。一般来说，若某个指标的信息熵Ej越小，表明指标值的变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息熵Ej越大，表明指标值的变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。利用熵权法进行评价的基本步骤如下：

第一，数据标准化。将各指标数据进行标准化处理。

第二，求各指标信息熵。根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵，其中，如果pij=0，则定义。

第三，求各指标权重。根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为 E1，E2，…，Ek。通过信息熵计算各指标的权重：

第四，综合评价。利用熵权法求出的指标权重值乘以指标数据加总得到综合评价值。

（二）农业龙头企业绿色食品开发行为动机实证研究

刘呈庆（2010）指出农业龙头绿色食品开发战略呈现“局部化”现象。进一步指出农业龙头企业存在“漂绿行为”。张明林（2011）指出，所谓“漂绿行为”就是指农业龙头企业通过申报绿色食品标志产品，使企业成为绿色食品企业，再通过绿色化宣传提升企业和品牌形象，达到提高农产品总销售收入的目的。由于绿色开发成本高于普通农产品开发成本，所以农业龙头企业一旦申报绿色食品标志，出于节约成本目的，会降低绿色食品开发强度。根据上述逻辑，本文推断：农业龙头企业绿色食品开发强度与其绿色食品销售收入正相关，与农业龙头企业总利润关系负相关，与农业龙头企业总收入无关。

该部分研究采用线性模型如下：

Z=a+bY+ε （2）

式（2）反映了农业龙头企业绿色产品开发强度：Z为被解释变量，可分别为Z1绿色食品销售收入，Z2农业龙头企业总收入，Z3农业龙头企业总利润。ε为随机干扰项，a为常数项，b自变量系数。

绿色产品开发强度变量Y测度同上。Z1绿色食品销售收入为5年平均值、Z2农业龙头企业总收入为5年平均值，Z3农业龙头企业总利润均为5年平均值。

实证分析

（一）扶持政策对农业龙头企业绿色食品开发强度影响效果分析

本文利用SPSS19.0 软件对98个样本的数据运用回归方法拟合多元线性模型，结果如表2所示。

从表2中的模型1可见：其F值为37.3，R2为0.67，模型整体通过检验。绿色食品标志数量占其总农产品数量比率（Y1）与绿色品牌补贴量x1正相关。这说明绿色品牌补贴政策有利于促进农业龙头企业进行绿色产品开发；绿色食品标志数量占其总农产品数量比率（Y1）与绿色基地补贴量x2正相关，这说明绿色基地补贴政策有利于促进农业龙头企业进行绿色产品开发；而绿色食品标志数量占其总农产品数量比率（Y1）与贴息贷款量x3出现负相关。这说明贴息贷款不仅没有对农业龙头企业绿色食品开发产生积极作用，而且具有反作用。可能的解释是这项政策不是专门针对绿色食品企业政策，也就是说该政策适合所有农业龙头企业。在政策设计时并没有将贴息贷款的额度与农业龙头企业绿色食品规模和范围联系起来。农业龙头企业获取的贴息贷款更多挪用于非绿色食品业务经营。此外，绿色食品标志数量占其总农产品数量比率（Y1）与税收减免x4无显著性相关。这说明税收减免政策不利于促进农业龙头企业进行绿色食品开发。

从模型2可以看出：其F值为22.9，R2为0.51，模型整体通过检验。绿色食品销售收入与农业总销售规模的比例（Y2）与绿色品牌补贴量x1之间关系不显著。这说明，绿色品牌补贴政策并未促进农业龙头企业进行绿色化扩张；绿色食品销售收入与农业总销售规模的比例（Y2）与绿色基地补贴量x2正相关，这说明绿色基地补贴政策有利于促进农业龙头企业绿色化扩张；绿色食品销售收入与农业总销售规模的比例（Y2）与贴息贷款量x3出现负相关。这说明贴息贷款不仅没有对农业龙头企业绿色化扩张产生积极作用，而且具有反作用；此外，绿色食品销售收入与农业总销售规模的比例（Y2）与税收减免x4无显著性相关，这说明税收减免政策对农业龙头企业绿色化扩张的影响效果不明显。

从模型3可以看出：其F值为18.2，R2为0.43，模型整体通过检验。绿色产品标志数量增长率（Y3）与绿色品牌补贴量x1之间关系显著。这说明，绿色品牌补贴政策对农业龙头企业申请绿色食品标志产品有积极作用；绿色产品标志数量增长率（Y3）与绿色基地补贴量x2正相关，这说明绿色基地补贴政策有利于促进农业龙头企业申请绿色食品标志产品；绿色产品标志数量增长率（Y3）与贴息贷款量x3相关性不明显。这说明贴息贷款没有对农业龙头企业申请绿色食品标志产品有积极作用；此外，绿色产品标志数量增长率（Y3）与税收减免x4无显著性相关，这说明税收减免政策效果不佳。

从模型4可以看出：其F值为25.4，R2为0.55，模型整体通过检验。绿色食品销售收入增长率（Y4）与绿色品牌补贴量x1之间关系显著，这说明绿色品牌补贴政策对促进农业龙头企业绿色业务收入提高作用效果明显；绿色食品销售收入增长率（Y4）与绿色基地补贴量x2正相关，这说明绿色基地补贴政策有利于促进农业龙头企业绿色业务收入提高；绿色食品销售收入增长率（Y4）与贴息贷款量x3出现负相关。这说明贴息贷款不仅没有对农业龙头企业绿色业务收入提高产生积极作用，而且具有反作用；此外，绿色食品销售收入增长率（Y4）与税收减免x4无显著性相关，这说明税收减免政策对农业龙头企业绿色业务收入提高效果不明显。

从模型5可以看出，其F值为28.9，R2为0.63，模型整体通过检验。绿色食品开发强度（Y）与绿色品牌补贴量x1之间关系显著。这说明，绿色品牌补贴政策对农业龙头企业绿色食品开发强度影响明显；绿色食品开发强度（Y）与绿色基地补贴量x2正相关，这说明绿色基地补贴政策有利于提升农业龙头企业绿色食品开发强度；绿色食品开发强度（Y）与贴息贷款量x3出现负相关。这说明贴息贷款不仅没有对农业龙头企业绿色食品开发强度提升产生积极作用，而且具有反作用；此外，绿色食品开发强度（Y）与税收减免x4无显著性相关，这说明税收减免政策对农业龙头企业绿色食品开发强度提升效果不明显。

（二）农业龙头企业绿色食品开发动机实证分析

利用SPSS19.0 软件对98个样本的数据运用回归方法拟合多元线形模型，结果见表3。

从模型6来看，其F值为33.7，R2为0.72，模型整体通过检验。绿色食品销售收入Z1与绿色食品开发强度Y正相关。这说明，促进农业龙头企业进行绿色产品开发有利于其绿色业务收入提高。

从模型7来看，其F值为2.7，R2为0.13，模型整体未通过检验。绿色食品开发强度Y与农业龙头企业总收入Z2相关性不明显。这说明农业龙头企业绿色开发程度越高，企业总收入并未表现出显著性增加。由此可以推断，虽然随着农业龙头企业绿色食品开发强度提高，绿色业务收入增多。但这部分收入增加不足以提升整个企业销售收入。

从模型8来看，其F值为24.5，R2为0.59，模型整体通过检验。农业龙头企业绿色开发强度Y与农业龙头企业总利润Z3显著负相关，这说明农业龙头企业绿色开发强度越高，导致其利润越低。反之，农业龙头企业绿色开发强度越低，其利润越高。由此可以证实前面推测，由于开发绿色食品的成本高于普通农产品，出于降低成本和提高利润的目的，许多绿色食品农业龙头企业并不愿意提升绿色食品开发强度。农产品市场存在高度信息不对称，一旦某一企业成功获得少数绿色食品认证标志，就会对社会和公众宣称其为绿色食品企业，消费者可能认为其生产的所有产品为绿色食品，这样就“漂绿”了企业及其品牌，从而增进了总销售收入，提高了企业的综合利润。

相关结论及讨论

（一）扶持政策对农业龙头企业绿色食品开发的影响效果及讨论

根据前面计量分析结果可以看出，我国绿色食品产业扶持政策的具体效果存在较大差异。具体来说：

1.绿色品牌补贴政策在一定程度上促进了农业龙头企业进行绿色食品开发。在模型1、模型3和模型4中，该项政策效应非常明显。绿色品牌补贴有利于促进绿色品牌标志数量增加，进而促进其在企业农产品家族中比例和份量，并提高绿色产品销售收入。但在模型2中，绿色品牌补贴政策对绿色食品收入占其总农业收入比重影响不甚明显。合理的解释是，虽然农业龙头企业绿色产品标志数量和绿色产品销售收入增加了，但其农产品总销售收入也可能增加，这导致绿色品牌政策与对绿色食品收入占其总农业收入比重影响不甚明显。模型5说明，绿色品牌政策对农业龙头企业绿色产品强度增加有显著性影响。

2.生态基地补贴政策对农业龙头企业绿色食品开发强度影响效果显著。在模型1、模型2、模型3、模型4中，生态基地补贴因子对因变量影响显著，且正相关。因此，生态基地补贴政策不仅有利于促进绿色品牌标志数量增加，提升其在农产品家族中比例和份量。同时该政策因子增加了绿色产品销售收入，甚至提高绿色产品销售收入占其总农业收入比重。模型5的结果说明，生态基地补贴政策对农业龙头企业绿色产品强度增加有显著性影响。

3.贷款贴息政策对于促进农业龙头企业绿色食品开发效果不明显。在模型3和模型4中，贷款贴息政策影响因子对因变量影响不显著。这说明，贴息贷款政策并没有促进农业龙头企业积极申报绿色产品标志，也未能达到提升其绿色产品销售收入目的。在模型1和模型2中，贴息贷款因子与因变量呈负相关。这说明，贴息贷款政策可能促进农业龙头企业进行其它普通农产品开发，从而导致绿色产品标志数量占总产品数比例及绿色产品销售收入占总销售收入比例下降。模型5的结果说明，贷款贴息政策对农业龙头企业绿色产品强度产生负面影响。

4.税收减免政策对农业龙头企业绿色食品开发强度影响效果不明显。在模型1、模型2、模型3、模型4和模型5中，税收政策因子对各因变量影响均不相关。这说明该项政策不能有效促进农业龙头企业进行绿色食品开发。

综上，绿色品牌补贴和生态基地补贴政策作为专门性绿色产品扶持政策有利于促进农业龙头企业进行开发，提升其绿色化程度和速度。但贷款贴息政策和税收减免是针对所有农业龙头企业实用性支持政策，不仅不能提高其绿色化强度，还可能通过转化资金使用用途进行普通农产品开发。因此，我国在绿色产业扶持政策体系中，要进一步强化专门性绿色扶持政策力度，尤其要加强对绿色品牌补贴和生态基地政策的扶持力度。同时，要对贷款贴息政策和税收减免政策扶持方式进行重新设计。本研究建议，要将绿色化程度和速度指标纳入到后两项扶持政策考核体系中。

（二）农业龙头企业绿色食品开发动机结论及讨论

模型6、模型7计量结果表明，农业龙头企业绿色化强度提高的确有利于提升其绿色产品销售收入，但不一定能提高其绿色产品销售收入占总农业收入的比重。由于农业龙头企业开发绿色产品成本明显高于其开发普通农产品成本，出于追求利润最大化的目的，农业龙头企业一旦申报了少量的绿色产品标志，变为“绿色食品农业龙头企业”后，可能会降低申报绿色标志的频率和范围。模型8的结果表明，农业龙头企业绿色化开发强度高，其利润越低。这有力证明农业龙头企业普遍存在“漂绿”行为。

农业龙头企业的“漂绿”行为导致许多农业龙头企业初次申报绿色食品标志热情很高，但其绿色产品开发强度不高。从微观主体来看，许多农业龙头企业经营战略呈现出“局部绿色化”特征。从产业组织视角来看，整个绿色产业出现“小规模、大范围”，市场集中度偏低的现象。因此，要优化我国绿色食品产业组织结构，就需要抑制农业龙头企业“漂绿”行为。本研究建议，政府一方面要加强对绿色食品产业规制，提高准入标准。另一方面，要对农业龙头企业绿色产品标志规模和范围信息进行专门管理，并向消费者及时公布。对于农业龙头企业对消费者进行误导性和扩大化“绿色”宣传行为进行严厉处理。

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