粮食最低收购价政策对我国小麦种植面积的影响机理分析

金婷 刘波 刘强 刘帅 徐定成

摘要：【目的】分析我国6个小麦主产区省份小麦种植面积的影响机理，为保障其种植面积及维护粮食安全提供政策参考。【方法】以小麦种植面积作为粮食最低收购价（政策）实施效果的评价标准，采用固定效应系数模型定量分析小麦最低收购价、家庭负担系数、城乡收入差距、农业机械总动力和外出务工人员比例对小麦种植面积的影响。【结果】影响小麦种植面积的因素各省份存在差异，四川省的主要影响因素是小麦最低收购价，其次是城乡收入差距；湖北省的主要影响因素是城乡收入差距；农业机械总动力对安徽、山东和江苏3省的影响程度最大；外出务工人员比例对安徽、山东、河南和四川4省份的小麦种植面积呈正向影响，且对河南省的影响程度最高，但对湖北和江苏的小麦种植面积呈负向影响。【建议】制定差异化的地方配套政策，提高政策针对性与适用性；推进农业供给侧结构性改革，补足粮食生产制度短板；完善农业社会化服务体系，提高粮食机械化服务水平。

关键词： 最低收购价；小麦种植面积；固定效应系数模型；影响因素

中图分类号： S512.1 文献标志码：A 文章编号：2095-1191（2018）02-0397-06

0 引言

【研究意义】我国是农业大国，“三农”问题关系到经济发展与社会稳定，而粮食产量是其最关键的一环。粮食最低收购价是我国重要的粮食价格调控政策，我国于2004年开始实行粮食最低收购价政策预案，2005年正式执行至今。2006年小麦被纳入最低收购价范围， 2007年小麦最低收购价保持稳定。从2008年起，由于国际粮食价格上涨、成本提高等因素影响，我国先后多次提高最低收购价，小麦最低收购价从2008年的75元/50 kg提升到2015年的118元/50 kg。2017年中央一号文件特别提出，要深化粮食等重要农产品的价格形成机制，努力落实并发展最低收购价政策。朱喜安和李良（2016）指出粮食最低收购价政策的主要目的是为了提高国家对粮食市场的监管，增强粮食市场稳定性，提高农民经济收益等。因此，研究我国粮食最低收购价政策实施效果对合理调整最低收购价水平、形成合理比价关系及统筹把握粮食安全的效果具有重要意义。【前人研究进展】对于粮食最低收购价政策实证方面的研究，主要集中在政策实施效果、政策执行机制及最低收购价确定等3个方面。对于政策实施效果而言，已有研究表明最低收购价政策对农户的粮食供给存在显著正向影响（张淑萍，2011；王士海和李先德，2012；张建杰，2013）。就政策执行机制而言，兰录平（2013）、张爽（2013）研究认为最低收购价政策通过引导农户的价格预期，从而对其粮食供给行为起导向作用。还有部分学者从农户粮食种植行为的影响因素分析最低收购价政策的执行机制，如肖双喜和刘小和（2008）从成本和收入因素对我国部分地区棉花种植面积进行分析，利用回归模型得到上一年种植面积、外出打工收入、亩均收入对最低收购价政策执行效率有较大影响；李丰和胡舟（2016）基于农户供给行为理论和价格预期理论，采用广义最小二乘法对2004～2014年稻谷主产区3个品种稻谷的面板数据进行估计，结果表明各类生产成本尤其是劳动力成本的上升一定程度抑制了最低收购价的传导机制。对于最低收购价确定方面，方鸿（2009）研究表明，采用粮食生产要素适当补偿法确定粮食最低收购价水平有利于农民保持适度而不至于造成供给过剩的生产积极性。【本研究切入点】以往研究主要针对影响小麦种植面积的某一因素进行研究，综合研究小麦种植面积影响因素较少，尤其是在小麦最低收购价实施背景下展开的相关研究鲜见。【拟解决的关键问题】以小麦最低收购价政策实施为研究背景，比较分析2006～2015年我国6个主产区省份小麦最低收购价、家庭负担、城乡收入差距、农业机械总动力和外出务工人员比例等5个因素对小麦种植面积的影响，为保障主产区小麦种植面积及粮食安全提供理论参考。

1 数据来源与研究方法

1. 1 数据来源

本研究所用数据主要来源于2007～2016年的《中国统计年鉴》、《中国农村年鉴》及各地区统计年鉴、中国粮食网和农业部发布的粮食公告。研究对象为全国具有代表性的6个小麦主产区，即安徽、山东、湖北、四川、江苏和河南省。研究时间段为2006～2015年。

1. 2 变量选择

关于影响小麦种植面积的因素，前人已进行了较多研究。翟印礼和谢海军（2009）从劳动力、人力资本、储蓄水平、财政支付等方面细化了粮食种植面积的影响因素；李维（2010）把水稻种植的影响因素分为家庭劳动力、收入等级、生产资料价格和稻谷价格等；王骏（2016）从影响湖北省水稻种植面积的家庭因素、环境因素和社会因素中选取农业劳动力人口、农民受教育程度和城乡收入差距等共13个变量。结合以上研究结果，本研究从粮食政策、家庭特征、科技水平、经济水平等方面选用小麦最低收购价、家庭负担系数、城乡收入差距、农业机械总动力和外出务工人员比例等5个变量作为小麦种植面积的影响因素。以下为各变量的解释说明：

1. 2. 1 被解释变量 粮食产量是粮食安全的主要体现形式。一般认为，粮食种植面积是决定粮食产量的重要因素，对粮食供给起关键作用；粮食最低收购价政策执行效果直接体现在农民是否愿意种植粮食，种植粮食面积的多少。因此，本研究选用小麦种植面积为被解释变量以研究最低收购价政策的执行效果。

1. 2. 2 解釋变量 （1）最低收购价是最主要的影响因素之一。本研究在粮食最低收购价政策执行背景下对粮食种植面积进行研究，粮食最低收购价政策为种粮农户提供了稳定的市场价格预期，有利于降低种粮风险，且粮食最低收购价越高，农户的种粮收益就越有保障，生产积极性也就越高。（2）家庭负担系数是指对于农村家庭每一劳动力平均承担的未具有劳动能力的人口比例，家庭负担系数越大，说明家庭的负担越重；家庭负担越重农民可能会选择种植更多的粮食，从而扩大小麦种植面积。（3）城乡收入差距： 随着社会经济的发展，城市的经济增长和收入水平明显高于农村，越来越多的农民选择去城市求职发展而搁置或转让家中的土地，因此需考虑城乡收入差距对粮食种植面积的影响；城乡收入差距越大，非农部门对农业部门劳动力的吸引力也越大，从事农业生产的人就越少，以而不利于粮食播种面积的扩大。（4）农业机械总动力是指主要用于农业生产的各种动力机械总和，是农业科技水平的一个重要体现；机械化程度高表明生产能力强，有利于提高小麦种植效率，扩大小麦种植面积。（5）外出务工人员比例是指各地区外出务工人员总数占该地区总人口数的比例，随着城市的快速发展，吸引了众多务工人员到城市发展，从而导致农村的土地搁置、租赁或种植简单农作物（如小麦）等，因此外出务工人员比例是影响粮食种植面积的一个重要因素。

1. 3 分析模型

本研究采用面板数据模型作为计量分析模型。面板数据模型可表示为yit=αi+xit β+Uit（i=1，2，3，4，5； t=2006，2007，…，2015）。

由于有5个解释变量，因此，式中xit（x1，x2，x3，x4，x5）为1×5向量，x1表示小麦最低收购价，x2表示城乡收入差距，x3表示家庭负担系数，x4表示农业机械总动力，x5表示外出务工人员比例；αi为个体影响，是被忽略的反映个体差异变量的影响；β为5×1向量，Uit是随机误差项。

本研究选择面板数据模型，需对各变量进行分析和检验，以选择本次面板数据合适的具体模型。首先通过F统计量进行混合模型检验。利用Eviews 8.0求解得两个F统计量显著，拒绝原假设，认为不是混合效应模型，即为变系数模型。通过Eviews 8.0求解得到结果Chi-Sq.统计量为109.549，Prob.值为0.0002，拒绝原假设，则认为该模型为固定效应模型。因此，本研究采用的模型应为固定效应系数模型。传统的计量模型无法克服时间序列影响和个体差异，固定效应系数模型除了能克服时间差异和个体效应外，还具有在时间截面上存在变化的经济结构，因此有多少个截面就会有多少个系数，这样更能准确表达各省份的各影响因素的变化情况，从而得到更合理和细致的结果。

2 结果与分析

2. 1 模型估计结果

表1为粮食最低收购价政策固定效应系数模型的各省估计结果。从模型检验结果看，修正后的R2达0.9761，表明模型的拟合程度很高。统计量检验值t均大于5%显著性水平下的临界值。统计量F=440.0911，Prob.（F-statistic）为0.000，表明该回归总体线性关系成立。D.W.为1.9648，接近2.0000，表明各变量间无自相关。

2. 2 影响小麦种植面积的因素分析

根据表1的统计结果，得到各省份小麦种植面积影响因素的回归方程：

安徽省：lny1t=-2.1549-0.3501lnx1t+0.1570lnx2t+0.1395lnx3t+0.7293lnx4t+0.2465lnx5t

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

河南省：lny3t=1.5921+0.0865lnx1t-0.0069lnx2t+0.0860lnx3t+0.0880lnx4t+0.1602lnx5t

湖北省：lny4t=0.6249+0.2708lnx1t-0.4488lnx2t+0.2547lnx3t+0.2234lnx4t-0.0977lnx5t

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

四川省：lny6t=2.2357+0.3236lnx1t+0.0151lnx2t+0.1887lnx3t-0.0042lnx4t+0.0198lnx5t

最低收购价是影响小麦种植面积的重要因素，结合表1和回归方程可看出，不同省份小麦种植面积影响因素的作用存在差异。总体看来，最低收购价回归系数均较显著（表1），但不同省份系数符号存在差异，四川、湖北和河南3个省份的估计系数显著为正，影响系数分别为0.3236、0.2708和0.0865，均在5%的水平上显著，表明最低收购价对这3个省份的小麦种植面积有显著正向促进作用，政策的实施促进了当地小麦种植面积的扩大。但对于安徽和江苏省而言，估计系数显著为负，影响系数分别为-0.3501和-0.0943，均在10%的水平上显著，山东省的估计系数也为负数但不显著，系数值较大，为-0.2938，表明最低收购价对这3个省小麦种植面积有负向影响，最低收购价减少了当地小麦种植面积。以下进一步具体分析粮食最低收购价政策对各省份小麦种植面积的影响。

2. 2. 1 四川省 由表1可知，在6个粮食主产区省份中，粮食最低收购价政策对四川省小麦种植面积的影响最明显，与其他影响因素相比，最低收购价政策影响系数也最大，影响弹性系数为0.3236，表明粮食最低收购价每提高1%，四川省小麦种植面积将增加0.3236%，因此，最低收购价政策的实施有利于促进四川省小麦种植面积的扩大。此外，从影响四川小麦种植的其他因素可看出，城乡收入差距和家庭负担系数对小麦种植面积也有显著正向影响，影响的弹性系数分别为0.0151和0.1887，表明城乡收入差距越大、家庭负担系数越大，小麦种植面积也越大，其主要原因在于四川是农业大省，经济发展差距较大的地区和家庭人口负担较重的种粮农户对小麦种植的依赖性也更强，从而出现通过扩大种植面积以弥补收益不足的现象。由回归方程可知，农机总动力对四川省小麦种植面积有显著负向影响，影响弹性系数为-0.0042，表明农机总动力的提高不仅没有扩大小麦种植面积，反而缩小了小麦的种植面积，其原因可能是近年来四川省粮食种植结构发生变化，新增农机总动力主要应用在水稻、玉米等其他农作物上。另外，外出务工人员对四川省小麦种植面积无显著影响。

2. 2. 2 湖北省 湖北省地处江汉平原，小麦种植面积较大，粮食最低收购价政策对湖北省小麦种植面积也有显著正向影响，且在各影响因素中系数最大，但影响系数较四川省稍小，为0.2708，表明粮食最低收购价每提高1%，湖北省小麦种植面积将增加0.2708%，最低收购价政策的实施提高了湖北省小麦种植面积。从影响湖北省小麦种植的其他因素可知，农机总动力对湖北省小麦种植面积有显著正向影响，弹性系数为0.2234，表明农机总动力的提高能促进湖北省小麦种植面积的擴大，但外出务工人员比例对湖北省小麦种植面积有显著负向影响，弹性系数为-0.0977，表明农民外出务工不利于小麦种植面积的扩大；城乡收入差距和家庭负担系数对湖北省小麦种植面积影响不显著。

2. 2. 3 河南省 河南省地处中原腹地，是我国小麦种植大省，2015年其小麦种植面积约是四川省的2倍，最低收购价政策对河南省小麦种植面积也有显著正向影响，但在呈正向影响的3个省份中，其影响弹性系数最小，为0.0865，表明粮食最低收购价每提高1%，河南省小麦种植面积将增加0.0865%，最低收购价政策的实施有利于提高河南省小麦种植面积。此外，家庭负担系数和农机总动力对河南省小麦种植面积也有显著正向影响，影响弹性系数分别为0.0860和0.0880，表明家庭人口负担较重的农户小麦种植面积也相对较高，农机总动力的提高可促进小麦种植面积的扩大。城乡收入差距对小麦种植面积有显著负向影响，影响弹性系数为-0.0069。外出务工人员比例对河南省小麦种植面积影响为正向，但不显著。

2. 2. 4 安徽省 与上述3个省份不同，粮食最低收购价政策的实施对安徽省小麦种植面积有显著负向影响，影响弹性系数为-0.3501，表明粮食最低收购价每提高1%，江苏省小麦种植面积将减少0.3501%，最低收购价政策的实施减少了安徽省小麦种植面积。此外，农机总动力和外出务工人员比例对安徽小麦种植面积的扩大有显著正向影响，弹性系数分别为0.7293和0.2465，表明农机总动力的提高和外出务工人员的增加能促进安徽小麦种植面积的扩大。城乡收入差距和家庭负担系数对安徽省小麦种植面积的影响并不显著。

2. 2. 5 江苏省 与安徽省类似，粮食最低收购价政策的实施对江苏省小麦种植面积也有显著负向影响，影响弹性系数为-0.0943，表明粮食最低收购价每提高1%，安徽省小麦种植面积将减少0.0943%，最低收购价政策的实施会减少江苏省小麦的种植面积。此外，农机总动力是正向影响江苏小麦种植的最显著因素，弹性系数为0.2730，表明农业机械总动力对江苏省小麦种植面积影响最大，江苏省科技比较发达，农业机械化水平较高，促进了当地小麦种植面积的扩大。城乡收入差距对江苏省小麦种植面积有显著负向影响，影响弹性系数为-0.0264。家庭负担系数和外出务工人员比例对江苏省小麦种植面积也有负向影响，但不显著。

2. 2. 6 山东省 在6个小麦主产区省份中，粮食最低收购价政策对山东小麦种植面积有负向影响，弹性系数为-0.2938，但影响不显著，表明粮食最低收购价政策并不是影响山东小麦种植的主要因素。农机总动力对山东小麦种植面积有显著正向影响，且在各因素中影响最大，弹性系数为0.6938，其次为城乡收入差距和外出务工人员比例，弹性系数分别为0.3388和0.2200，表明农机总动力的提高、城乡收入差距的扩大及外出务工人员的增多会扩大山东小麦种植面积。家庭负担系数对山东小麦种植面积也有正向影响，但影响不显著。

3 讨论

本研究结果表明，最低收购价政策对四川省小麦种植面积影响最大，与陈长青（2017）得出四川省最低收购价政策对小麦产量的提高有积极促进作用的结论一致。四川省是劳务大省，其农村劳务经济特征在全国具有广泛的代表性，农村剩余劳动力已基本得到转移，粮食最低收购价政策很大程度上保障了四川省种粮农民的基本收益。同时，安徽、山东和江苏等3个省份小麦种植面积的主要影响因素是农业机械总动力，农业机械总动力系数较其他几个变量居第一，说明农业机械化程度的提高促进了小麦种植面积的扩大。此外，外出务工人员比例对安徽、山东、河南和四川等4个省份的小麦种植面积均有显著正向影响，与其他影响因素相比，其系数最大，原因可能是农民外出务工，家中土地并未闲置，而是选择种植小麦等简单粮食作物，集中时间收获，此种现象以河南省最明显；反之，外出务工人员比例对江苏和湖北两省呈显著负向影响，其原因可能是这两个地区经济较发达，农村劳动力转移加快，非农就业收入吸引更多的农村劳动力从事非农生产。

本研究从粮食政策、家庭特征、科技水平和经济水平4个维度考察了5个变量对小麦种植面积的影响，但未考虑粮食市场环境对小麦种植面积的影响，例如某种作物的预期价格一定程度上会影响该作物当年的播种面积，因为农户在播种时通常会根据经验对农产品的出售价格进行估计以确定其播种数和不同作物的土地分配，因此尚需要进一步讨论。

4 建议

4. 1 制定差异化的地方配套政策，提高政策针对性与适用性

推进地方政府配套政策与粮食最低收购价政策相结合，统筹实施粮食直补、良种补贴、农资综合补贴等粮食生产补贴与粮食最低收购价政策，提高政策的针对性与适用性。如四川省应持续因时制宜地完善优化粮食最低收购价的相关政策，政府可根据不同的粮食品种及当下的实际供需状况，进一步细化最低收购价政策的制度设计，再根据粮食市场状况适时适度地调整政策覆盖范围，增强政策的适应性和灵活性；湖北省应加强农村经济建设，保障农民经济收入，缩小城乡收入差距，以粮食最低收购价政策为基础，大力建设农民种粮服务保障制度，鼓励农民种粮，以维持粮食的供给需求；安徽省、江苏省、山东省和河南省应优化配置农业科技资源与布局，不断推进农业技术的发展，注重农业科技水平的提升，提高农业生产装备水平，使粮食生产与种植向机械化与规模化方向发展，提高农业劳动生产率。

4. 2 推进农业供给侧结构性改革，补齐粮食生产制度短板

深入推进农业供给侧结构性改革，补齐粮食生产补贴制度短板，推行以价补分离为核心的目标价格补贴政策，逐步实现粮食价格的市场化，减少最低收购价政策对粮食市场的干预和价格的扭曲，充分发挥市场机制在粮食生产中的基础性调节作用。在确保粮食稳定发展的前提下，充分利用当地优势资源，根据各地的实际情况，因地制宜进行种植业结构调整，优化种植结构。以粮食最低收购价政策为基础，统筹各地区粮食种植结构，保障粮农合理收益。同时，在資金上要加大对种粮大省的财税补贴力度，充分发挥财政资金引导功能，在充分利用好现有财政资金渠道的基础上，统筹利用商品粮大省奖励资金，积极鼓励和引导金融资本、社会资本对粮食产业的投入。

4. 3 完善农业社会化服务体系，提高粮食机械化服务水平

进一步完善农业社会化服务体系，提高农业社会化服务对粮食生产的保障能力，尤其提高农业机械化服务供给能力，充分发挥市场与政府在服务供给上的互补作用，提高粮食生产过程中耕、种、收、烘的机械化水平，逐步实现粮食生产机器换人，以农机社会化服务促进粮食生产的规模经营。各区域需进一步明确适合当地特点的农业机械化技术路线和主要农作物生产机械化技术模式，逐渐缩小地区间农机化发展水平差距。粮食主产区及平原地区，土地流转的速度加快，大马力、先进适用的农业装备应用更加广泛，丘陵地区机械化主要选用适用的小型特色农机具，统筹协调区域和农业机械化发展水平。综合采用财政、税收、金融、土地等各项扶持政策，运用贷款贴息、投资补助和以奖代补等手段，加大对农业社会化服务体系建设的薄弱环节和提高自主创新能力的支持。大力培育多元化服务主体，发展合作社、协会、专业大户、龙头企业等成为农业社会化服务的主要力量，以满足农业发展的新需求，同时为农民提供就业岗位继续从事农业生产，建立起覆盖全程、服务全面，机制灵活、运转高效，综合配套、保障有力的新型农业社会化服务体系。

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（责任编辑 邓慧灵）