基于合成控制法的粮食主产区政策效果评估

杜 锐，毛学峰

(中国人民大学 农业与农村发展学院，北京 100872)



基于合成控制法的粮食主产区政策效果评估

杜 锐，毛学峰

(中国人民大学 农业与农村发展学院，北京 100872)

2004年以来，国家“三农”发展的各项政策措施均向粮食主产区倾斜，农业发展项目优先安排给粮食主产区，资金投入重点用于粮食主产区。本研究利用陕西和山西省未被归入粮食主产区为自然实验，利用13个主产区加权合成“处理组”——“合成陕西小麦产量”和“合成山西小麦产量”，并与实际小麦产量对比，以期得出当前粮食主产区一揽子政策效果。研究发现，粮食主产区政策对于小麦产量的提高有较为明显的促进作用，进一步研究发现，政策的主要作用在于稳定播种面积。这意味着当前政策仍旧需要巩固和加强粮食主产区粮食政策，与此同时，还需要更多地去思考如何提高单产水平来促进粮食持续增产。

合成控制法；粮食主产区；政策效果

一、引言

确保粮食安全和种粮农民收入持续稳定增长，是我国粮食政策的两个基本目标。进入新世纪以来，中央取消农业税，实施了多方面补贴，执行了稻谷、小麦最低收购价政策以及其他重要农产品临时收储政策等，实施“以我为主、立足国内、确保产能、适度进口、科技支撑”的国家粮食安全战略。2004年以来，粮食产量呈现出恢复性增长态势，实现“十二连增”。为提高粮食生产能力，保证粮食安全，我国还确立了13个粮食主产区，各项政策措施亦向粮食主产区倾斜。粮食主产区作为我国粮食生产及商品粮供给的核心地区，占全国粮食年产比重始终保持在70%以上，为全国粮食产量做出了巨大贡献，在粮食总增长中扮演重要角色，肩负着保障国家粮食安全的重大责任。

很多学者探究中国粮食增产的原因与评估现有的粮食政策。从整体上来评价的研究发现，粮食作物内部种植结构调整(朱晶等，2013)[1]、种粮补贴发放(黄季焜等，2011)[2]、耕地集约利用(徐国鑫等，2012)[3]、技术进步(魏丹等，2012)[4]等因素能够有效促进粮食产量提高。针对具体政策的研究也比较丰富，比如，王士海等(2012)[5]利用DID(双差分)模型和面板数据模型对小麦、早籼稻等七种粮食产品近十年的周度价格数据进行研究发现，最低收购价政策对大部分粮食品种存在托市效应，其中小麦的政策效果最为明显。相当多的研究表明，生产者补贴政策在调动农民种粮积极性以及提高农民收入方面有明显成效，对于保障国家粮食安全有积极作用。当然也存在不同的观点。蒋学雷等(2005)[6]发现粮食直补政策的社会和政治效果明显，经济效果却并不突出，与此同时，直接补贴还挤占了农村基础设施及教育、科技等公共投入，既增加政府财政负担，也使农业生产力长期增长缓慢。张继承(2011)[7]基于河南省747个定点农户的调查，认为粮食补贴并未有效改变粮农的生产行为。贾贵浩(2011)[8]认为，国家惠农政策对提高我国粮食自给率发挥了重要作用，但补贴低、补贴分散，无法从根本上解决农业发展后劲不足问题。无疑，这些丰富的研究成果给我们认识粮食政策提供了丰富的启示。但是或基于调研数据进行微观计量，或基于宏观数据进行描述统计层面论述，鲜有聚焦于粮食主产区(13省区)来评估政策对粮食产量的作用。

有鉴于此，本文将通过非实验评估方法——合成控制法，将面向粮食主产区的一揽子政策分离出来，聚焦于其对粮食主产区小麦产量变化的影响，对粮食主产区政策实施效果进行分析。

二、粮食政策与粮食主产区政策

2004年，我国开始全面推进粮食市场化改革，探索建立对种粮农民直接补贴、农资综合补贴、良种补贴、农机具购置补贴、农业保险保费补贴等补贴制度(2016年起前三种已合并为农业支持保护补贴，即三补合一)*《关于全面推开农业“三项补贴”改革工作的通知》(财农〔2016〕26号)。，在粮食主产区对稻谷和小麦实行最低收购价政策。2008 年以来，我国对主产区玉米、大豆、油菜籽实行临时收储措施。对于政策性收购的临时储备粮，建立公开竞价拍卖销售制度。此外，还利用配额管理、税收等手段调节粮食进出口，对粮食深加工进行适度限制，对粮食价格实施临时性行政干预或限制等措施。当前中国已逐步建立包括粮食直接补贴和价格支持、储备调节、进出口调剂等一系列调控措施，初步形成相对完整的粮食宏观调控体系(程国强等，2013)[9]。

我国面向粮食主产区一揽子政策并非某一项政策，除了包括各项生产者补贴政策之外，还包括其他各项只在粮食主产区实施的政策,如表1所示。具体有：优质粮食产业政策、产粮大县奖励政策、大型商品粮基地政策以及粮食生产核心区政策等等。

表1 面向粮食主产区一揽子政策及其政策目标

资料来源：根据现有资料整理

优质粮食产业政策的依据是国务院于2004年讨论通过的《国家优质粮食产业工程建设规划(2004-2010年》：在13个粮食主产省(区)重点选建优势水稻、小麦、玉米和大豆产业带，依托粮食大县和国有农场，加强优质粮食产业基地建设，保持和提高粮食综合生产能力，确保粮食安全。该规划强调了优质专用良种繁育、标准粮田建设、病虫害防控、现代农机装备推进和粮食加工转化、西部粮食综合生产能力建设6大项目。其中，良种繁育、标准粮田建设、病虫害防控及农机装备推进项目重在生产技术的提高，进而提高单产水平。粮食加工转化及西部粮食综合生产能力建设项目，注重粮食体系整体设计，增强粮食产业的市场竞争力，从而提高粮食生产的积极性。

从2005年开始，中央财政对产粮大县进行奖励。奖励的范围是连续5年平均粮食产量大于4亿斤且粮食商品量大于1000万斤的县，即便未达到此标准，其他对于粮食供求有重大影响的县也可得到奖励。此外，对过去5年粮食产量或商品量分别位于全国前100位的超级产粮大县，中央财政予以重点奖励，超级产粮大县的认定实行动态调整制度，能够起到积极的激励作用。奖励产粮大县政策，不仅有利于调动农民的生产积极性，还能够缓解粮食主产区的财政困难，从而调动地方政府促进粮食生产积极性。

为进一步扶持粮食主产区的粮食生产，国家先后在黑龙江、吉林、河北、山东、河南等省区建设了60多个大型商品粮生产基地，将基地资金全部投向粮食主产区。在资金的使用上，除了继续加强农田水利等基础设施建设和良种繁育体系建设外，还大力扶持地方农业科研单位的发展，提高大型商品粮基地粮食生产的科技含量，提高粮食的单产水平，切实提升粮食主产区的粮食综合生产能力。

2009年国务院通过的《全国新增1000亿斤粮食生产能力规划(2009-2020年)》，提出从13个粮食主产省区选出680个县(市、区、场)，着力打造粮食生产核心区，包括东北区、黄淮海区和长江流域。通过完善灌溉设施、合理密植以及提高适用农业技术到位率来提高粮食产量。

综上，种植补贴、良种推广补贴、粮食收储、竞价交易均是面向全国的政策，其中粮食补贴仅是发达地区才可能会获得比其他地区更高的补贴。尽管粮食收储与竞价交易只在主产区进行，但却影响着全国粮食价格，由于全国范围粮食价格基本一体化，其政策效果自然也就是普惠的。优质粮食产业、产粮大县奖励、大型商品粮基地及生产核心区等自然面向粮食主产区、面向区域的公共政策，其政策初衷则更多体现在提高播种面积。由此可见，现行粮食主产区政策在构想与设计上，或通过提高农民种粮积极性，或通过直接提高粮食单产水平及播种面积来影响粮食总产量。

三、研究设计

目前，学者们在评估政策效果时，广泛使用DID方法。该方法需要将实施政策省份地区作为处理组，同时选择合适的没有实施政策的地区作为对照组，对比政策实施前后的差距，便可得到政策的影响。DID方法的难点在于“合适”对照组的选择，在本研究中，其他省份地区与粮食主产区的差距很大，选择未实施政策的非粮食主产区作为对照组并不合适。针对DID方法操作中的问题，Abadie et al.(2003)[10]和Abadie et al.(2010)[11]提出合成控制法(Synthetic Control Method)。合成控制法的基本特征是使用数据驱动的方法估算对照组的权重，按照政策实施之前的预测变量刻画处理组和对照组的相似性，由此减少了主观选择误差，合成一个与处理组在经济基本面上相匹配的合成对照组。Abadie et al.(2003)利用该方法模拟出无恐怖主义活动的巴斯克地区的经济情况作为对照组，从而估计出恐怖主义活动对经济的影响，随后，Abadie et al.(2010)模拟出加州未实行烟草令的烟草销售情况作为对照组，估计出烟草令的影响。自从Abadie等学者提出合成控制法以来，该方法已经迅速得到了广泛的应用。

口粮安全在国家粮食安全战略中举足轻重，因此粮食支持政策往往瞄准口粮。口粮主要是指小麦和稻米，其中，稻米种植区域较为分散，而且品种较多。稻米主要包括籼稻和粳稻，籼稻和粳稻亚种根据其播种期、生长期和成熟期的不同，又可分为早稻、中稻和晚稻三类，统计局统计的稻谷产量还分为早稻产量、中稻和一季晚稻产量以及双季晚稻产量，因此，选择稻谷来评估粮食主产区一揽子政策效果较为困难。相比之下，小麦品种较为简单，本文主要以小麦为例，定量评估粮食主产区政策对于小麦产量的影响。

本文选择陕西省作为对照组，原因包括以下几个方面。第一，陕西和内蒙古、河南、湖北、四川等粮食主产区相邻，属暖温带半湿润半干旱气候，主要种植冬小麦；第二，与其他非粮食主产区相比，陕西省小麦产量较高，根据2014年小麦产量数据，陕西的小麦产量名列全国第9位；第三，2004年以来，国家“三农”发展的各项政策措施均向粮食主产区倾斜，陕西作为小麦大省，由于没有被纳入粮食主产区，而未能享受相应支持政策。由此，本文将陕西省作为对照组，利用13粮食主产区模拟出相应“处理组”，测算实施一揽子粮食主产区政策后的年小麦产量，以此来研究粮食主产区政策的效果。

与以往惯例确有不同，本文针对13省粮食主产区小麦产量采取“合成处理组”的方式。之所以能够如此处理，是因为外部政策干预不会对粮食生产造成结构性影响。事实上，相比非粮食主产区，粮食主产区在粮食生产方面具有突出优势。主产区本身资源禀赋相对较好，生产资源与科技优势较为突出，而且粮农本身经验丰富，粮食主产区土地产出弹性大于非主产区，农业结构调整的方向不是减少粮食，而是深化粮食品种结构调整，提高粮食产业竞争力(盛来运等，2003)[12]。因此，粮食主产区的粮食生产具有持久性和可持续性(伍山林，2000)[13]。由于主粮往往大面积种植，在小麦与稻谷之间切换种植相对困难，小麦种植受到外部冲击影响后波动相对较小。基于以上原因，本文认为，利用13粮食主产区合成非粮食主产区的“处理组”是可行的。

本文使用的数据为陕西省及13粮食主产区(1980-2014)省级面板数据。给定省份i=1,2,…,J+1在时期t=1,2,…T0,…,T上，其中，T0是政策宣布实施的时间点，本文指2004年。设YitN为第i个省份在时间点t上不实施粮食主产区政策时的小麦产量，YitI为第i个国家在时间点t上实施粮食主产区政策时的小麦产量。那么，t=1,2,…T0时，小麦的产量不受政策的影响，YitN=YitI。政策实施后，t>T0时，αit=YitI-YitN即为政策效果，对于非粮食主产区，YitN已知，YitI未知，需要合成出“反事实”状态变量YitI；对于粮食主产区，YitN未知，YitI已知。本文采用Abadie et al.(2010)提出的模型来估计：

YitN=δt+θtZi+λtμi+εit

上式为未实施政策情况下的产量决定方程，δt是时间趋势，Zi为可观测到的不受粮食主产区政策影响的预测控制变量，本文选择的是小麦播种面积、物质费用、劳动投入、成灾率以及1980、1985、1990、1995、2000年的小麦产量作为预测控制变量。λt是1×F维无法观测到的公共因子向量，μi是F×1维不可观测的地区固定效应，εit是不能观测的短期冲击，地区水平上的均值为0。

省份i=1(陕西)没有实行粮食主产区政策，余下的J个省区(即13粮食主产区)均实行了粮食主产区政策，考虑任意一个J×1维权重向量W=(w2,w3…,wJ+1)，其中wj≥0,w2+…wJ+1=1，每一个向量都代表一个虚拟的合成控制组合。

假定存在W*=(w2*,w3*,…,wJ+1*)使得t≤T0时，

如前文所述，本文认为外部政策干预不会对粮食生产造成结构性变化，13粮食主产区可以合成出陕西的“处理组”，即以下式子成立：

四、实证结果分析

(一)粮食主产区政策对产量的影响

通过合成控制法，本研究进行了多次模拟，科学选择合适的省份来合成陕西省小麦产量，最终获得结果如图1所示。通过合成控制法计算出粮食主产区各省份的权重，如表2所示，湖北和湖南的权重最大，四川权重最低。除了黑龙江省之外，其他四个省份均与陕西省接壤，某种意义上说，这四个省份更容易合成陕西小麦的产量。

表2 合成陕西小麦产量的各省区权重

预测控制变量的拟合与对比结果如表3所示，与真实数据差异较小，较好地拟合了陕西省2004年之前的特征，这说明黑龙江省、河南省、湖北省、湖南省以及四川省的小麦产量能够很好拟合2004年之前的陕西省小麦产量，因此，我们可以按照合成控制法将这五省的加权平均作为陕西省的比较组，来分析陕西省如果也受益于粮食主产区的一揽子政策的政策效果。

表3 合成陕西预测控制变量的拟合均值与实际对比

图1呈现的是1980-2014年合成陕西的小麦产量与实际产量的对比。在国家政策向粮食主产区针对性实施一揽子政策之前(2004年)，合成陕西与真实产量基本能够重合，说明合成控制法基本复制了政策施行之前的路径。政策实施后，合成陕西的产量明显高于真实产量，说明现行粮食主产区政策的增产作用是比较明显的。

图1 合成陕西小麦产量和实际小麦产量对比

(二)稳健性检验

为了排除偶然性，本文选择同样未被纳入粮食主产区的山西省做稳健性检验。一方面，从地理位置上来看，山西和河北、山东、河南等小麦主产区相邻，地处中纬度地区，属暖温带、温带大陆性气候，南北差异和垂直差异较大，既有冬麦区，也有春麦区。另外一方面，山西小麦产量在全国名列第11位，是重要的小麦生产地区。从图2可以明显看出，尽管山西、陕西两省的小麦产量绝对量虽有不同，但波动趋势基本一致：自从1997年左右产量达到历史高位，随后急速下滑，至2000年达到历史低点。2004年以来，两省产量虽在波动，但总体产量处于历史低位水平。和陕西省小麦情况一样，山西省小麦产量是一个良好的“处理组”。

图2 山西、陕西两省小麦产量对比

合成山西的过程与前文合成陕西类似。表4所示为合成山西的各省区权重，表5为合成山西预测控制变量的拟合均值与实际对比。

表4 合成山西的各省区权重

表5 合成山西预测控制变量的拟合均值与实际对比

图3显示了“合成山西”与“山西”的对比，可以发现，结果与陕西类似。

图1和图2显示，政策对于两省的增产效果在绝对量上存在差异。当然，我们同时注意到两省的产量基数本就不同，因此本文测算了政策增产率(PI)。

如表6所示，总体上看，两省的政策增产率差别不大，政策对于两省的增产作用均十分明显。通过稳健性检验，我们可以判断粮食主产区一揽子政策对小麦产量确实产生了正向影响，能够在一定程度上提高小麦的产量。

(三)粮食主产区政策效果的经济学解释

以上实证结果表明，主产区政策确实能够提高小麦产量。事实上，粮食增长本质上还要归结于播种面积和单产的提高。接下来，我们将进一步探讨政策的作用方向：播种面积还是单产？

表7显示了小麦生产大省与陕西、山西两省的小麦播种面积和单产的对比。1997年为我国粮食产量的历史高位，而2003年处于历史低位，选择这两个年份与2014年相对比，可以基本反映小麦各项指标的变化趋势。从播种面积来看，在1997到2003年间，河北、江苏等小麦主产省份和我们的关注对象陕西和山西均发生了播种面积下降的情况，并且陕西和山西两省播种面积下降幅度均超过了20%。在2003-2014年间，除了四川省之外，其他6个小麦主产省份均表现出恢复性增长趋势，相比之下，山西和陕西却在2003年相对较低播种面积水平的基础上仍旧分别下降了6%和12%。从单产水平来看，对于小麦主产省份而言，在1997-2003期间，其小麦单产水平均经历了一定程度下降的过程，2003-2014年均出现较大水平的提高。与1997年较高的单产水平相比，山西和陕西都恢复到历史较高水平，且分别增长了5%和10%。由此可见，和小麦主产省份相比，山西和陕西的小麦单产水平都恢复到之前的较高水平，并略有提高，但是其播种面积却有明显下降。这说明粮食主产区政策至少缓和了播种面积的剧烈下降趋势，使得主产区的播种面积不致下降过快。不论是主产区还是非主产区，粮食单产水平都恢复到较高水平，播种面积恢复性增长显然有利于粮食产量提高。之前拟合的结果显示，陕西的模拟政策绝对增量约等于山西的两倍，现实中陕西省小麦播种面积的调整量一直比山西大得多，模拟结果进一步验证了我们的猜想。由此，本文认为，粮食主产区政策的主要作用在于稳定播种面积。

值得指出的是，与山东、河南相比，其他主产区的小麦单产水平仍旧有较大的增长空间。相比而言，不仅四川、山西、陕西等省份至少有30%-40%的增长空间，单产水平相对较高的江苏、安徽省小麦单产水平仍旧有较大的提高空间。

图3 合成山西小麦产量和实际小麦产量对比

年份山西陕西增产量(万吨)增产率(%)增产量(万吨)增产率(%)200555.2827.3335.648.88200667.2629.62127.2132.61200776.6734.83176.3249.10200851.1520.22145.9337.272009101.0447.86160.6641.94201076.4432.91145.3435.99201174.9131.17146.0635.55201254.8021.14132.6330.45201382.9335.95197.3350.62201463.6724.58185.6244.49

表7 小麦生产大省与山西、陕西两省小麦播种面积与单产对比

五、结论

本文利用合成控制法评估面向粮食主产区的一揽子政策的施行效果。将陕西省作为对照组，利用13粮食主产区合成陕西省(非主产区)作为“处理组”——“合成陕西”，模拟出如果陕西省实施了粮食主产区政策的状态，并与陕西省的实际粮食产量比较，以期得出面向粮食主产区的一揽子政策的效果。同时，利用山西省小麦产量开展稳健性检验，进一步验证结论的可靠性。研究表明，面向粮食主产区的一揽子政策对于小麦产量的提高有较为明显的促进作用，基本符合政策制定的初衷，进一步研究发现，政策有效地稳定了粮食播种面积，从而稳定了粮食产量。

如果这些结论可以接受的话，那将引申出丰富的政策意涵。第一，为了保障粮食产量，本研究认为应当继续巩固与加强粮食主产区政策支持。从自然资源(尤其土地资源)不可逆性出发，从根本上认识到粮食主产区的自然资源价值，避免比较优势简单化，切实加大粮食主产区投入，各项农业发展项目和资金投入适当向粮食主产区倾斜，与此同时，制定有利于促进粮食主产区农产品加工业发展的税收政策，把小麦带、稻米带和玉米带形成真正的颇具竞争力的产业带。第二，尽管陕西、山西两省粮食产量本身不足够大，但是其小麦产量仍旧占有一定比重，面向小麦的政策支持应当把这两个省份纳入到支持范围。第三，制定面向粮食主产县和种粮大户支持政策，进一步提高粮食政策瞄准性。对于超过一定规模的种粮大户给予专项支持，对于提供优质粮食的种粮大户给予补贴，真正实现“普惠制”向面向粮食种植大户的“专惠制”转变。第四，由于未来粮食播种面积增加有限，在生态、健康诉求越来越强烈的背景下，部分耕地将来会面临休耕，粮食主产区农业现代化关键在科技进步，依靠农业科技进步，走内涵式发展道路，因此，面向粮食主产区扩大科技投入、加强研发、提高粮食产量与质量成为未来重要任务。第五，针对我国的高产田只占三分之一左右的现状，改造占耕地三分之二比重的中低产田提高单产仍旧有较大的改善空间，也显得格外重要。建议未来在“中低产田改造工程”、“测土配方施肥”、“新增千亿斤粮食产能规划”等工作基础上实施健康土壤，实施绿色发展，藏粮于地。参考文献：

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(本文责编：王延芳)

Estimating the Effects of the Policies Applied in Major Grain Producing Areas Based on Synthetic Control Method

DU Rui, MAO Xue-feng

(SchoolofAgriculturalEconomicsandRuralDevelopment,RenminUniversityofChina,Beijing100872,China)

The 13 provinces were taken into account as major grain producing areas(MGPA) to guarantee the food security for their large grain production.Some agricultural policies are inclined to be implemented in MGPA since 2004,including all kinds of agricultural development projects and funds.We regard Shaanxi and Shanxi not being included in the MGPA as a natural experiment based on synthetic control method.We try to estimate the policy effects by comparing the synthetic “treatment group” with the actual wheat production.We find that the MGPA policies can promote the increasing of wheat production.Further study shows that the policies contribute to stabilize the wheat acreage.The policy makers may have to think deeply about how to improve the production per unit.

synthetic control method; the main grain product areas; policy effect

2016-10-31

2017-02-14

杜锐(1991-)，女，河南潢川人，中国人民大学农业与农村发展学院博士研究生，研究方向：农产品价格、农业政策。通讯作者: 毛学峰。

F32

A

1002-9753(2017)06-0031-08