市场化、政府干预与涉粮企业效率——基于A股涉粮上市企业的实证分析

赵 霞，宋 亮，王舒娟

(南京财经大学 a.粮食安全与战略研究中心；b.现代粮食流通与安全协同创新中心，江苏 南京 210003)

一、引言

当前，中国粮食行业面临诸多结构性问题，如部分粮食品种阶段性过剩、粮食库存高企，加工产能过剩等，《国家粮食局关于加快推进粮食行业供给侧结构性改革的指导意见》(国粮政〔2016〕152号)明确指出，推进粮食行业供给侧结构性改革，是破解当前粮食领域结构性、体制性矛盾，促进粮食产业转型发展提质增效，构筑高层次国家粮食安全保障体系的迫切要求和必然选择。为保障国家粮食安全，考虑到粮食的准公共产品属性，政府利用市场机制配置资源的同时，也对粮食行业进行了更为有力的政府干预。作为资源配置的两种基本方式——政府与市场，在进一步深化粮食流通体制改革过程中，如何确定政府与市场的作用边界、寻找二者之间的平衡点，对能否有效推动粮食行业供给侧结构性改革，促进涉粮企业的转型升级，提升经营效率有着重要的理论实践意义。厘清这一问题，不仅关系到国家粮食安全战略的实现，而且有利于粮食行业的可持续性发展。

有关市场化、政府干预对企业效率影响的研究文献中，大多关注政府干预对企业效率的影响，或者其在不同市场环境中的企业效率差异变化。在政府干预对企业效率影响效应的相关研究中，出于可度量性的考虑，往往用政府补贴来代替政府干预，研究结论也不尽一致。一种观点认为政府补贴对企业效率存在积极作用[1]；一种认为政府补贴对企业效率存在消极作用[2]。也有学者进一步分析了政府补贴对企业效率影响差异主要在于不同产业类型[3]、不同产权性质[4]、不同企业规模[5]等。在市场化水平对企业效率的影响方面，一般认为二者之间存在正相关关系[6]。在政府干预与市场化对企业效率的调节效应方面，Hsieh和Klenow认为政府干预能够通过修正资源配置的扭曲，提升企业效率[7]，而吴成颂和黄送钦则认为政府补贴效果并不受市场化程度的影响，但在不同市场化程度下，政府的补贴效果出现明显差异[8]。

综上，可以看出由于所设定研究对象存在差异，或者用以度量市场化水平、政府干预和企业效率的指标不同，导致研究结果各异。涉粮企业作为中国粮食流通体制改革的重要主体，对涉粮企业效率及其影响因素的探讨，对促进粮食行业转型升级有着重要意义。而在粮食领域，有关效率的分析多集中在生产领域[9]，鲜有文献探讨涉粮企业效率。涉粮企业与其他企业相比，其所处的市场政策环境具有一定的特殊性，这种特殊性主要体现在因区位差异，其所获得的政策干预强度也不同。如中央政府依据粮食主产区、主销区和平衡区的划分实施不同的政策干预；粮食安全省长负责制的实施则更进一步加剧了不同涉粮企业的政策干预强度的差异。本文尝试将政府干预、市场化程度与企业效率置于统一的分析框架，以粮食或其衍生品的生产加工为主营业务的56家上市涉粮企业为研究对象，运用面板数据随机前沿模型(Stochastic Frontier Analysis，SFA)测算涉粮企业的全要素生产效率；运用非平衡面板比例因变量模型(Fractional Response Model with Unbalanced Panels，FRM)探讨市场化水平与政府干预共同作用下涉粮企业全要素生产效率的差异化效应，为平衡政府与市场两种调节手段，提升涉粮企业经营效率，有效推动粮食行业供给侧结构性改革提供理论参考和现实依据。

二、理论分析与研究假说

中国粮食流通体制改革的过程本质上是政府力量和市场力量相互博弈的过程。这两种因素并不直接对涉粮企业效率产生影响，而是表现为通过间接调节或控制涉粮企业的经营决策行为影响涉粮企业的生产效率。粮食行政部门对涉粮企业经营的干预可以分为能够影响企业内部决策的直接干预与影响企业外部环境的间接干预。市场主体的决策行为与粮食行业的制度安排是否耦合，对提升涉粮企业效率有着重要的积极意义。

(一)市场化与涉粮企业效率

市场化水平代表着某区域企业成长环境的规范程度，较高程度的市场化水平往往意味着资源和要素配置效率的提高，企业也往往更具活力。改革开放以来，以市场化为取向的粮食流通体制改革一直在不断深化推进，初步形成了国有粮食企业为主渠道、市场主体多元化的基本局面；粮食行业的市场化程度不断提高，但依然落后于其他行业，处于市场化转型阶段。大量文献研究证明，在市场转型阶段，市场化水平的提高对提升企业效率存在积极作用[10]。市场化水平作为企业所面临的重要环境特征，往往通过作用于企业生产和分配领域，促进企业生产效率的提高[11]。臧成伟认为市场化水平的提高能够充分发挥市场的企业甄别和淘汰机制的作用，有利于淘汰企业落后产能，提高企业生存的生产率门槛[12]。基于对现有主要文献的分析，提出如下假说：

假说1市场化水平与涉粮企业效率之间存在显著的正相关关系。

(二)政府补贴与企业效率

粮食行政部门对涉粮企业的直接干预往往表现为直接给予涉粮企业无偿性货币资产的政府补贴。据现有文献研究成果，政府补贴对企业生产率的影响是不确定的，有必要分析涉粮企业政府补贴的构成。通过对国泰安CSMAR数据库涉粮上市公司历年年报数据分析，不同企业不同年度政府补贴类型有所不同，主要有良种繁育、农机购置、贮备保管、固定资产、备荒救灾、价格调控等专项补贴，技术改造、自主创新、成果转化等研发补贴，岗位培训、稳定就业、人才引进等人才补贴，还有税收补贴、专利补贴、奖励资金、创汇补贴等其他补贴。其中，各专项补贴所占比重较大，研发补贴所占比重较小。根据内生增长经济理论，技术创新是经济增长的源泉，企业的技术创新从根本上来源于企业行为。若政府补贴能够促进企业R&D投入增加或有利于规模经济，则会有助于企业提高生产效率。粮食领域的宏观调控是保障粮食安全的重要手段，为稳定粮食市场、稳定就业等调控目标，政府很有可能给予生产效率较低的企业更高程度的补贴；政府补贴作为企业利润总额的一部分，由于企业倒闭风险的降低，企业很有可能缺乏降低经营成本动力；由于政府与企业之间存在信息不对称问题，考虑到道德风险和逆向选择行为的发生，企业有可能更有兴趣进行“补贴投资”，而不是将所获资源用于提高企业生产率。由此，本文认为：

假说2政府补贴与涉粮企业效率之间存在显著负相关关系。

(三)政策干预与企业效率

粮食行政部门对涉粮企业的间接干预主要表现为外部制度环境的影响。从国家层面来看，《国务院关于深化粮食购销体制改革的通知》(国发[1994]32号)、《国务院关于进一步深化粮食流通体制改革的意见》(国发[2001]28号)以及《国务院关于印发〈国家粮食安全中长期规划纲要〉的通知》(国发[2008]24号)等文件针对粮食销区和产区不同特点，粮食产业发展政策存在明显区域差异；从区域层面来看，1994年开始实施的 “米袋子”省长负责制初步体现了保障本地区粮食安全的主体责任，而《国务院关于建立健全粮食安全省长责任制的若干意见》(国发[2014]69号)更是明确了省级人民政府的粮食安全责任，进一步加剧了政策干预强度的区域差异。为了便于评估涉粮企业的外部制度环境，作者就政策干预强度的区域差异问题对粮食行业内18名专家学者进行了访谈，访谈采用学术座谈讨论的形式，访谈对象包含粮食行业研究人员10名，粮食行政部门工作者3名，涉粮企业实践人员5名。基于科学性与可行性原则，根据粮食主销区、主产区和平衡区划分来确定政策干预强度较为合适，且涉粮企业较为关注粮源获取[注]本文所指的粮源获取是指涉粮企业为本企业经营目标所需要粮食原料的取得，与本区域的粮食产量不存在必然联系。一般认为，区域粮食产量越大，粮源获取支持政策强度越小。、粮食储存、粮食流通、粮食加工转化、粮企改革等方面的政策支持，有必要剥离粮食生产支持政策的影响。因此，从涉粮企业视角来看，粮食主销区的政策干预强度最强，主产区次之，平衡区最弱。赵霞通过分析中国粮食市场特征，发现区域粮食市场之间存在一定的市场分割[13]。而现行粮食政策干预有利于打破这一困境，促进全国市场的融合，有助于各区域涉粮企业发挥自身相对优势，寻求更大的市场份额或者获取优质粮源，为涉粮企业构建更好的外部制度环境。基于此，提出如下假说：

假说3政策干预强度与涉粮企业效率之间存在显著的正相关关系。

(四)政府干预与市场化的交互影响

政府补贴导致涉粮企业经营的低效率(假说2)，而现行政策支持强度有利于涉粮企业的高效率(假说3)。那么，随着市场化程度的提高，结合假说1，涉粮企业面临着市场竞争环境的改善，政府补贴强度高的涉粮企业效率的提高程度会低于政府补贴强度低的涉粮企业效率的提高程度；现行政策支持强度高的涉粮企业效率的提高程度会高于政府补贴强度低的涉粮企业效率的提高程度。随着现行政策干预强度的增大，涉粮企业面临外部制度环境的改善，政府补贴强度高的涉粮企业效率的提高程度会低于政府补贴强度低的涉粮企业效率的提高程度。因此，可以预期政府干预与市场化会对涉粮企业的生产效率产生交互影响，提出如下假说：

假说44A.随着市场化程度的提高，现行政策支持强度越高，涉粮企业效率提高的程度越大;4B.随着市场化程度的提高，政府补贴强度越低，涉粮企业效率提高的程度越大；4C.随着现行政策强度的提高，政府补贴强度越低，涉粮企业效率提高的程度越大。

三、研究设计

(一)模型设定

效率测算方法可以分为非参数法与参数法，两类方法均得到广泛应用[14]。非参数法包括数据包络分析法(DEA)和自由可置壳法(FDH)；参数法包括随机前沿分析法(SFA)、自由分步法(DFA)和厚边界方法(TFA)。SFA模型的主要优点在于能够把无效率项和随机误差分离，能够保证被估效率的有效一致性。Pitt和Lee首次将SFA应用到面板数据[15]，由于其放松了原先截面SFA须对效率项分布做先验假设的要求，且允许效率项与模型中的投入产出项存在相关性，面板SFA已经成为SFA理论和效率分析应用研究的主流方法。边文龙和王向楠对不同类型的面板SFA模型做了系统的梳理总结，各种SFA模型都存在相应的严格假设和局限[16]。本文的研究目标是测算涉粮企业的全要素生产效率，并分析政府干预、市场化对涉粮企业效率的影响。研究效率影响因素的SFA模型有“一步法”和“二步法”之分，“一步法”估计需要对效率误差和随机误差做先验假设，同时所要求数据样本量较大。综合考虑，本文采用“二步法”进行估计，即先忽略效率的影响因素，采用极大似然法估计方法估计效率值，然后将效率值作为被解释变量，分析政府干预、市场化对涉粮企业效率的影响。

为能较好地测算涉粮企业的全要素生产效率，本文主要权衡截面SFA模型、效率不随时间变化的面板SFA模型和效率随时间变化的面板SFA模型三种模型。面板SFA模型的基本形式如下：

Yit=a+f(x'itb)+εit

(1)

εit=vit-uit

(2)

TFPit=Ee-uit|vit

(3)

在效率影响因素分析方面，由于效率取值范围是[0，1]，估计结果虽然可以先把效率值进行logit转化，然后再采用最小二乘法估计，但转化后的效率值无法进行经济学解释，且估计结果是有偏的。Pake和Wooldridge针对OLS估计所出现的问题，提出了采用拟最大似然估计的比例logit模型[19]；并于2008年将其发展为比例profit模型，将其适用于面板数据。这种相关随机效应方法除了照顾到因涉粮企业不同上市时间所导致的非平衡面板数据特征外，还允许不可观察的个体因素(Ci)与解释变量(fit)之间存在相关性。因此，本文采用Papke和Wooldridge提出的模型[20]，基本形式如下：

E(TFPit|fi，Ci，si)=E(TFPit|fi，Ci)，

t=1，2，…，T

(4)

D(Ci|(sit，sitfit)：t=1，2，…，T)

=D(Ci|wi)

(5)

其中，TFPit∈[0，1]是涉粮企业的生产效率；fit是代表影响涉粮企业效率的严格外生协变量，本文所研究的政府干预和市场化可以看做是涉粮企业经营所处的环境，可以看做是外生的；Ci是不可观察效应部分；si={sit：t=1，2，…，T}是选择指标序列，sit=1当且仅当使用样本观测(i，t)；wi是{(sit，sitfit):t=1，2，…，T}的简写，指所选择期间的时间均值。由此，不可观察效应Ci的方差D(Ci|wi)则会随Ti变化。假设D(Ci|wi)服从正态分布，则可以得到：

(6)

其中，ξr是时间均值的系数；ωr是指单个样本与面板数据时间范围基准组(Ti=T)的偏差。

(二)样本选取及数据处理

1.涉粮企业投入产出的数据。以2012年证监会修订发布的《上市公司行业分类指引》为依据，从农林牧渔业、农副食品加工业、食品制造业三类上市公司中选择主营业务是以粮食或其制成品为对象的涉粮上市公司作为研究样本，剔除下列上市公司：(1)已经退市的上市公司；(2)已经转向以非涉粮业务为主营业务的公司；(3)经营资料尚未详细披露的公司；(4)以酒制造为主营业务的公司，此类公司虽然也是以粮食为原料，但考虑酒类产品不属于“保障国家粮食安全战略”内容，本文所考虑的政策支持强度的划分对此类公司并不适用，故作剔除处理；(5)1998—2016年期间至少保留2年数据的公司。最后获得非平衡面板数据，时间跨度为1998—2016年，样本公司数量为56个，年度观测值有514个。样本数据来源于国泰安CSMAR数据库。

2.市场化水平数据。来自于《中国市场化指数:各地区市场化相对进程2011年报告》(樊纲等，2011)和《中国分省份市场化指数报告(2016)》(王小鲁等，2017)，由于两份数据重合年度部分的市场化指数不一致，不能直接合并，而微观企业样本范围为1998—2016年，本文运用多重补漏分析方法，最终形成1998—2016年中国分省份市场化指数的预测值，然后匹配市场化数据中的地区名称和涉粮企业公司注册所在地，获得每个涉粮企业所处环境的市场化水平数据。

3.政府干预数据。陆露和张欣指出政府补贴包括显性补贴与隐性补贴[21]，本文将政府干预分为两类：体现政府直接干预的政府补贴数据来源于国泰安CSMAR数据库；体现政府间接干预的现行政策支持数据是类别变量，首先根据15位访谈专家意见，属粮食主销区省份的现行政策支持强度最高，属粮食主产区省份的现行政策支持强度次之，属粮食平衡区省份的现行政策支持强度最弱。然后匹配现行政策支持强度数据中的地区名称和涉粮企业公司注册所在地，获得每个涉粮企业所处环境的政策支持强度数据。其中，有关粮食主产区、主销区和平衡区的划分依据《国务院关于印发〈国家粮食安全中长期规划纲要〉的通知》(国发[2008]24号)文件，其中粮食主产区包括河北省、内蒙古自治区、辽宁省、吉林省、黑龙江省、江苏省、安徽省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、四川省；粮食主销区包括北京市、天津市、上海市、浙江省、福建省、广东省、海南省；粮食平衡区包括重庆市、山西省、广西自治区、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏自治区、新疆自治区。

4.其他数据。本文选取企业规模和涉粮企业所处资源环境变量作为控制变量，其中资源环境变量用人口和粮食产量表示，企业规模则用涉粮企业资产总计表示。且为消除通货膨胀的影响，对测算涉粮企业效率的投入产出数据进行价格指数平减，本文用到的价格指数有居民消费价格指数(CPI)，工业生产者出厂价格指数(PFI)，固定资产投资价格指数(FII)，原材料、燃料、动力购进价格指数(MEI)。资源因素数据和价格指数数据来源于历年《中国统计年鉴》；企业规模数据来源于国泰安CSMAR数据库。为获得涉粮企业所处资源环境的区域人口和区域粮食产量数据，也进行区域匹配处理，类同市场化水平数据处理方法。

表1 变量一览表

为避免因离群值的存在而影响估计结果，本文对涉粮企业投入产出数据以及政府补贴强度数据按照上下1%进行缩尾处理；各变量基本统计量和计算方法见表1。数据处理和估计均采用STATA14.0完成。

四、实证结果及分析

(一)涉粮企业全要素生产效率分析

表2给出了3种设定下的SFA模型的部分估计结果，在所有设定下，劳动投入(l)和中间投入(k)均在1%的水平下显著，固定资本投资(k)在后2个模型中的系数虽然为正，但并不显著，这说明涉粮企业的生产行为决定于可变要素。从表中的对数似然值来看，面板SFA模型显著优于截面SFA模型；根据似然比检验结果，无效率成分随时间发生变化的面板SFA模型(SFA_tvd)显著优于无效率成分不随时间发生变化的面板SFA模型(SFA_ti)。因此，涉粮企业生产效率(TFP)的测算以及随后的影响因素分析都将基于模型3展开。

图1绘制了根据公式(3)所计算的涉粮企业效率(TFP)的频数分布图，TFP的样本均值和标准误差分别为0.625和0.210。涉粮企业效率存在显著差异，最小值为0.213，最大值为0.979，相差4.5倍；多数涉粮企业效率集中在0.5～0.8之间，表明整体上中国涉粮企业生产效率比最优水平低了约20%～50%。

表2 面板SFA模型的估计结果

注：1.模型1是截面SFA模型，模型2是效率不随时间变化的面板SFA模型，模型3是效率随时间变化的面板SFA模型；2.LR是相应模型针对模型3进行似然比检验得到的卡方值；3.*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著，括号内为t值，样本数均为514。

图1 涉粮企业效率(TFP)的频数分布图

如何提高涉粮企业效率一直是粮食流通体制改革中备受关注的问题。随着粮食流通市场化改革的推进以及粮食行业扶持政策支持强度的加大，涉粮企业效率是否能够获得改善呢？为此，首先我们根据市场化水平将涉粮企业所处区域分为2组，一组是低市场化水平区域，一组是高市场化水平区域；其次根据政策支持强度将涉粮企业所处区域分为3组，依次定义为政策支持力度强、中、弱；最后根据2种分类方法进行交叉分组。分别进行分组统计，估算各种分类区域的涉粮企业平均效率值。从表3可以看出，市场化水平较高的区域，涉粮企业效率也较高；政策支持力度较高的区域，涉粮企业效率也较高；且这两种影响因素具有正的交互作用，对提高涉粮企业效率具有促进作用。这一结果支持了假说1、3和4A。

表3 涉粮企业效率均值分组统计

注：“-”表示该类别数据缺省。

(二)涉粮企业的效率影响分析

涉粮企业的效率影响回归结果见表4。所有模型均控制了时间效应和个体效应，模型2～5的估计结果以低市场化水平和弱政策支持强度为基准情形。其中，模型1仅包括控制变量；模型2在模型1的基础上增加了市场化水平(dum_m2)和政策支持强度(dum_p2、dum_p3)虚拟变量以及政府补贴(sub)；模型3～5则是通过在模型2的基础上施加各种交互约束条件后得到的。

整体而言，在所有模型设定下，控制变量的系数符号以及显著性均未发生变化。企业规模(size)的系数为负，且在10%的水平上不显著；区域人口(lnpop)的系数为正，区域粮食产量(lngrain)的系数为负，且在1%的水平上显著。这说明对于涉粮企业而言，企业规模(size)对涉粮企业效率不存在显著影响，这一结论与面板SFA模型的估计结果保持一致，涉粮企业的固定资产规模或者资产总量往往与是否能够获得国家某些许可门槛或享受相关政策扶持有关，涉粮企业为了获取相关的政府补贴或者政策支持，产生扩大规模的冲动，但与涉粮企业效率则不存在相关性。代表本地粮食市场消费潜力的人口数量对涉粮企业效率存在正向效应，由于中国粮食市场依然存在一定的区域分割，本地市场需求对引导涉粮企业经营行为有着非常积极的意义。代表本地粮源规模的粮食产量则对涉粮企业效率存在负向影响，为了保障粮食安全，提高粮食总产量，国家在刺激粮食生产领域实施了高强度支持政策，并投入了大量的财政补贴；而涉粮企业关注的是有效粮源的获得，本地粮源并不意味着能够转化为涉粮企业所需要的粮源，现实中所出现的“高产量、高库存、高进口”问题恰恰说明了这一观点。“三高”现象一方面提高了涉粮企业的经营成本，另一方面占据了一部分本地粮食仓容、流通设施，进一步降低了企业的生产效率。

表4 涉粮企业效率影响回归结果

注：1.*，**，***分别表示在10%，5%和1%水平上显著，括号内为稳健性检验的标准差；2.模型1的有效样本量为514，其他模型的样本数均为425。

根据模型2～5的列示结果来看，虚拟变量市场化水平的估计系数通过了1%显著性水平t检验，且为正，验证了假说1，所处市场环境的市场化水平越高的涉粮企业生产效率越高；政府补贴(sub)的估计系数均在1%水平上显著为负，这一结果支持研究假说2，即对于涉粮企业而言，企业所获得的补贴力度越大，其生产率水平越低，即政府直接干预对涉粮企业效率产生了一定的抑制作用；虚拟变量政策支持强度的估计系数均在1%水平上显著为正，研究假说3获得支持，即现行政策的间接干预对提升涉粮企业效率有促进作用，且政策支持强度与涉粮企业效率之间显著正相关。模型3在模型2的基础上引入了政府补贴和市场化水平的交互项，模型4在模型2的基础上引入政府补贴与政策支持强度的交互项，模型5在模型4的基础上增加了政府补贴和市场化水平的交互项，3个模型中的交互项估计系数均在10%显著水平上显著且为负，这一结果支持了文中假说4B和假说4C，这说明获得高强度的政策支持和低水平的政府补贴的涉粮企业处于高市场化水平的市场环境中的经营效率更高。

五、结论

本文以1998年至2016年中国A股市场涉粮上市企业的非平衡面板数据为样本，首先运用无效率成分随时间变化的面板SFA模型测算了中国涉粮企业的全要素生产率，然后运用非平衡面板比例因变量模型，在考虑市场化水平与政府干预交互影响的基础上，考察了政府干预对涉粮企业全要素生产率的影响。研究发现：

1.中国涉粮上市企业约存在20%～50%的效率损失，现行政策扶持和市场化水平对涉粮企业全要素生产率产生积极作用，但政府补贴对涉粮企业全要素生产率产生抑制效应。目前中国粮食市场发育还不成熟，处于市场转型发展阶段，市场化水平对涉粮企业全要素生产率具有显著的正向效应；粮食行业所面临的诸多结构性问题是阻碍涉粮企业效率提升的重要原因，现行政策扶持目标有利于打破粮食行业发展的结构性瓶颈，对提升涉粮企业效率有促进作用；政府补贴作为直接给予涉粮企业无偿性货币资产，使得涉粮企业对这种直接干预产生依赖。对于涉粮企业来说，依靠政府补贴来弥补高运行成本的竞争劣势使得涉粮企业失去了获得持久竞争优势的来源，一旦政府取消补贴，此类企业则会丧失生存能力而被淘汰。

2.从市场化水平与政府干预的交互影响来看，市场化水平会弱化政府补贴对涉粮企业全要素生产率的抑制作用，强化现行政策支持对涉粮企业全要素生产率的促进作用；政府补贴则会弱化现行政策支持对涉粮企业全要素生产率的促进作用。在粮食流通体制改革的当前阶段，仍有必要进一步放开粮食市场，促进全国粮食市场融合；同时完善政府干预方式，减少政府对涉粮企业的直接补贴，加大现行政策支持力度，完善涉粮企业的外部制度环境，有效推动粮食行业的结构性改革，提升涉粮企业效率。

实证分析结果较好地验证了研究假说。提升涉粮企业效率，是推动中国粮食行业供给侧结构性改革的重要问题。本文研究结论能够为如何平衡市场和政府两种资源配置手段提供决策依据。但需要注意的是中国粮食行业发展具有明显的阶段性特征，如粮食供需较为平稳，部分品种明显供过于求；现行粮食市场发育不成熟；现行粮食支持政策方向与涉粮企业转型升级目标大体是保持一致等。若这些特征发生明显变化，则需要做出相应调整，比如在当前粮食供需大环境下，粮食安全省长责任制在促进粮食产销流通、保障区域粮食安全方面起到了积极作用，同时也是涉粮企业能够获取有效粮源，促进粮食市场融合的政策保障；但若因突发事件，粮食产区自身供给都无法满足时，现行政策支持则会加剧市场分割，阻碍市场流通，抑制涉粮企业的效率。本文为推动中国粮食行业供给侧结构性改革，就如何平衡市场和政府两种资源配置手段指出未来进一步发展方向，但在突发应急情况下，如何完善粮食政策支持体系，仍需进一步深入研究。