农业政策变化对粮食高质量产出影响的再讨论*——基于Ner l ove动态分析模型

李明文，王振华，张广胜

（1.沈阳农业大学经济管理学院，沈阳 110866；2.辽宁大学商学院，沈阳 110136）

一、引 言

习近平总书记在党的十九大报告中指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，必须坚持质量第一、效益优先。同样粮食产业发展也到了这一阶段。粮食相对安全需粮食综合生产能力提高作保障，在粮食增产方面，农业政策发挥了关键性作用。2004年开始，国家逐步取消农业税，进一步实行惠农政策，到2015年实现粮食产量“十二连增”。但粮食持续增产并不代表我国粮食综合生产能力达到可保障国家粮食安全程度（彭克强，2010），产量增长背后粮食生产结构性矛盾突出，形成粮食产量持续增长、粮食进口和库存量“三量俱增”的尴尬局面。在耕地面积日趋减少、水资源短缺加剧和农村劳动力流失严重背景下（何蒲明等，2014），粮食安全从过去“藏粮于库”转变为现在强调“藏粮于地”“藏粮于技”，旨在保护和优化粮食产能，以保障长期国家粮食安全（熊小林，2018）。

农业政策对粮食增产和农民增收正向效果毋庸置疑，但政策实施可持续性及实施效果是否达到理论预期存在争议。从政策操作角度看，综合性收入补贴与粮食生产有脱构趋势（朱满德等，2015），“撒胡椒面”式补贴方式已不能有效提高农民种粮积极性，政策对粮食高质量产出拉动效果正在减弱（李韬，2014）。

目前，农业政策对粮食生产影响研究主要集中两方面。第一，从微观层面看，集中在粮食补贴政策对粮食生产影响的研究。有学者肯定粮食补贴在粮食生产中发挥的积极作用，Rizov等（2013）研究认为欧盟农业政策中脱钩补贴对粮食全要素生产率具有促进作用，朱德满等（2015）研究表明综合性收入补贴有利于中国玉米全要素生产率增长，且补贴未引起市场扭曲，黄季焜等（2011）得出类似结论。有学者认为粮食补贴对粮食生产无显著促进作用，梁世夫（2005）研究表明我国实行粮食补贴与粮食安全层次高度不一致，需加以相应改进，王姣等（2006）和张建杰（2008）认为粮食补贴政策标准过低，调动农民种粮积极性程度有限，田建民等（2010）认为粮食补贴政策增产目标与增收目标未有效耦合尤其对“脱钩”补贴政策，难以实现理论上对粮食生产的刺激作用。第二，从宏观层面看，主要集中在财政支农对粮食生产影响的研究。姚旭兵等（2017）基于门槛模型探索财政支农对粮食产出影响及区域差异，表明财政支农对粮食产出影响存在市场化门槛效应，高市场化水平下财政支农对粮食产出促进作用显著，中低市场化水平下对粮食产出促进作用影响不明显，彭克强等（2010）通过误差修正模型分析财政支农投入与粮食生产能力间关系，发现财政支农投入长期内可有效促进粮食生产，而短期内财政支农投入促进粮食生产政策效果不佳。

粮食生产高质量产出研究尚不多见，十九大报告首次提出“高质量发展”概念，高质量发展不只是单纯追求经济总量和速度，更多关注经济结构和效率（安树伟等，2018）。因此，学者首先对经济高质量发展展开相关研究，魏敏等（2018）、夏锦文等（2018）、师博等（2018）学者均指出经济结构优化是衡量经济高质量发展重要指标。相对于经济高质量发展看，粮食生产高质量发展研究匮乏，但我国粮食经济主要矛盾已由供给总量不足转为结构性矛盾，结合经济高质量发展研究观点及成果，如何破解粮食结构性矛盾、提高粮食生产调整能力成为粮食生产高质量发展必由之路。因本研究是粮食产出问题，所以定位在粮食高质量产出；产出与发展的含义并不相同，粮食产出是粮食产量增加，而发展包含内容更丰富。因此，界定粮食高质量产出是在考虑粮食内部结构前提下，在一定投入和影响因素下形成的长期均衡产出状态，即用粮食生产结构中小麦、玉米和水稻结构调整能力（系数）作为粮食高质量产出衡量指标，探索三大主粮作物播种面积和单产调整能力，以期对提高粮食高质量产出及促进粮食生产高质量发展提供参考。

综上所述，学者在相关研究上已取得许多实质性成果进展，但仍存在一定探讨空间。在农业政策对粮食生产影响研究上，多以粮食产量作为衡量标准，缺少粮食播种面积和单产方面研究；现有研究忽视对粮食生产调整能力方面研究。本文基于省级面板数据，通过Nerlove动态分析模型探索农业政策对不同粮食种类产出、单产及播种面积影响，分析小麦、水稻和玉米两阶段调整能力，为农业政策优化及粮食高质量产出政策提供参考依据。

二、理论分析模型

粮食播种面积和单产直接决定粮食产量，因此从粮食播种面积和单产入手，建立粮食播种面积和粮食单产动态分析模型，分析各因素对粮食播种面积和单产的长短期影响。

（一）粮食播种面积动态分析模型

借鉴Nerlove（2001）提出的适应性预期模型，测算粮食播种面积调整系数及其影响因素长短期影响系数。该模型含义为最优播种面积受预期价格水平及其他类型因素影响。Nerlove模型为供给反应模型，与生产函数根据一组投入要素组合分析对产出的影响原理不同，模型假定农户根据预期价格和其他政策等因素调整面积（或产出）；农户对价格预期和其他因素存在适应调整过程，模型既可表示种植面积反应，也可表示产出反应。因此最优播种面积是农户根据预期价格和其他政策等因素影响，长期内达到的理想均衡播种面积。具体模型如下：

其中，m=1,2…M表示不同种类粮食作物，设定水稻、小麦和玉米三种粮食作物，t=1,2…T表示时间变量，设定时间区域为1995～2016年22年时间区间，表示粮食作物在t时期最优播种面积；表示粮食作物在t时期预期价格；Zm,t表示除预期价格外的其他解释变量；ε1m,t表示服从于N(0，)扰动项。

现实情况中，由于受农业生产条件各种约束，农户不能及时将实际粮食播种面积调整到最优，即粮食播种面积调整至新的均衡状态需要一个过程，产生最优播种面积和实际播种面积间一个差值（邵飞等，2011）。Nerlove模型中假设：此差值与一定比例乘积与上一期实际播种面积之和即为本期实际播种面积，具体模型如下：

其中，Am,t表示其中一种粮食作物在t时期实际播种面积；同理，Am,t-1则为该粮食作物在t-1时期实际播种面积；γA称为播种面积调整系数，代表农户根据市场需求调整粮食作物播种面积能力；ε2m,t表示服从于N(0，σ21)扰动项。

此时，把式（1）代入式（2）整理得出：

其中整理过程中得出θαγA各系数间关系为：

从上式可知，由于式（3）模型中包含播种面积滞后性，意味本期播种面积受上一期播种面积影响，说明农户在此过程中会根据上一期播种面积调整本期播种面积，属于短期影响结果；而式（1）中代表各变量对播种面积长期影响过程，形成最优播种面积，反映各因素对播种面积长期净影响。结合适应性预期模型，式（3）中参数θ代表各影响因素对粮食播种面积短期影响系数，相应可知，式（1）中参数α代表各影响因素对粮食播种面积长期影响系数。

（二）粮食单产动态分析模型

同理，根据粮食播种面积模型构建粮食单产模型，把粮食播种面积变量换为粮食单产变量，得以下模型：

其中，ym,t表示其中一种粮食作物在t时期单位产量，同理ym,t-1表示其中一种粮食作物在t-1时期单位产量；表示其中一种粮食作物在t时期最优单位产量；γy表示粮食单位产量调整系数，代表粮食单产调整能力；其他变量解释同播种面积模型。

模型中各系数间关系为：

（三）粮食总产量分析模型

因粮食产量为粮食播种面积与单产乘积，粮食产量模型如下：

对式（9）取对数，得到：

此时，粮食播种面积和单位产量短期影响系数及最优粮食播种面积和单位产量长期影响系数加和即为粮食产量短期影响系数及最优粮食产量长期影响系数。

粮食生产调整系数：粮食播种面积模型式（2）和粮食单位产量模型式（6）中，γA和γy为粮食播种面积和单产调整系数，反映农民在农业生产条件和其他因素影响下，根据市场需求调整播种面积（单产）从而达到最优播种面积（最优单产）能力。调整系数越大，表明农户根据市场需求调整播种面积（单产）能力越强。长期影响系数：粮食播种面积模型式（1）和式（5）中，α1、α2和αˉ1、αˉ2代表农业政策和其他解释变量对最优粮食播种面积和最优粮食单产长期影响系数。

粮食综合生产能力提高可通过稳定产出直观表征，还具有一定潜在生产能力。而粮食生产调整系数及长期影响系数反映粮食潜在生产能力，是粮食综合生产能力重要衡量标准（陈飞等，2010）。

三、研究区域及变量选取

（一）研究区域

采用省级面板数据，选取除港澳台、西藏及北京、天津、上海、重庆4个直辖市外的面板数据1995～2016年26省份。因玉米、小麦和水稻生长与分布环境不同，不同粮食作物有不同生长区域，根据3种粮食作物分为3个研究区域，每个区域以1995～2016年各省份相应粮食作物累计总产量占全国相应粮食作物总产量比重为选取原则，将比重大于1%的作为研究个体。筛选后得到小麦、水稻和玉米样本分别有14、16和19个省份（见表1）。

表1 小麦、水稻、玉米选取样本省份

（二）变量选取

1.核心解释变量

据前人研究及数据可获得性，衡量农业政策指标有：财政支农政策变量、农村固定资产投资变量及农业税政策变量。

财政支农政策变量（EP）。财政支农支出是国家和地方支持“三农”发展重要手段，从粮食补助到农村基础设施投资，主要通过政策方式增加财政支出手段实现。因统计口径变化，2003年以前财政支农分为支援农村生产支出、农林水利气象等部门事业费用和农业综合开发支出等；2003～2007年改为农业支出、林业支出以及水利和气象支出等；2007年以后将前面几项归为一项，为农林水事务支出，具体包括农业、林业、水利、扶贫、农业综合开发及其他农林水事务支出。具体支出数额为财政支农绝对水平，为表现财政支农相对水平，使用各省份农业财政支出占总财政支出比率表示财政支农政策变量；因政策实施到发挥作用具有滞后性，因此模型中使用该变量滞后值。

农村固定资产投资变量（FA）。农村固定资产投资是衡量农业生产条件重要指标，包含农田水利设施、农业电力和水的供应、农业交通运输业、科学研发及技术服务等方面投入。增加农村固定资产投资可改善农业生产条件，从而提高农业生产效率并提高粮食生产抵抗自然灾害能力。农村固定资产投资政策变量用各省农村固定资产投资数额占GDP比重表示。

农业税变量（TP）。2004年开始，取消牧业税和除烟叶外农业特产税；实行取消农业税试点并逐步扩大试点范围，对种粮农户实行直接补贴，对粮食主产区农户实行良种补贴和购买大型农机具农户补贴；吉林、黑龙江等8省份全部或部分免征农业税，河北等11个粮食主产省区降低农业税税率三个百分点，其他地方降低农业税税率一个百分点；2005年上半年，中国22个省免征农业税；2005年年底28个省区市及河北、山东、云南三省210个县（市）全部免征农业税。取消农业税提高了农民种粮积极性，为2004年后粮食播种面积逐年增加提供基础。使用（0,1）变量表示农业税变量，所在省份存在农业税时期取值为1，农业税大幅度降低或取消则为0。

2.其他解释变量

预期价格变量（Pe）。粮食价格是“理性经济人”农户种粮判断，而农户对粮食价格预期判断取决于以往价格参考，上一年粮食价格升高农户会倾向于增加播种面积。基于数据可获性，利用不同种类粮食生产者价格指数作为预期价格变量，统计数据中1995～2001年仅统计粗粮和细粮价格指数，此时期细粮作为小麦和水稻价格指数；而粗粮作为玉米价格指数，最后统计数据中环比生产者价格指数转换为以1995年为基期的定基价格指数。

化肥施用量变量（F）。化肥是粮食生产中农民投入生产资料不可缺少部分，施肥不仅提高土壤肥力，且为提高作物单产重要措施。使用各省不同类型粮食作物每亩化肥施用折纯量代表化肥施用量变量。

产业结构变量（AS）。二三产业发展带动工业化和城镇化快速发展，许多农业用地变为非农用地，有限的耕地面积变得更加稀缺，进一步影响粮食播种面积。产业结构变量用各省二三产业增加值占各省GDP比重表示。

抗灾能力变量（DP）。粮食生产从靠天吃饭到机械化生产，农业技术发挥的作用毋庸置疑，但自然灾害影响也不可忽视，因此自然灾害是粮食生产一个重要影响因素，抗灾能力成为抵御自然灾害能力衡量标准。使用各省农业受灾面积与成灾面积差值与受灾面积比表示抗灾能力变量。

四、实证分析

（一）模型设定

变量放入式（3）和式（7）中并取对数，得到粮食播种面积和单产实证模型。

粮食播种面积实证模型：

粮食单产实证模型：

其中，产业结构变量（AS）只影响粮食播种面积；化肥施用量变量（F）只影响粮食单产。因模型中存在因变量滞后项，称为动态面板模型。如用OLS估计模型会产生估计量偏差和非一致情况（Sunil Kanwar，2006）。对于动态面板模型，采用动态面板差分广义距估计方法（GMM）。

差分GMM需要先对式（11）和式（12）做一阶差分得到：

以粮食播种面积模型式（13）为例，可看出Δεm,t与ΔlnAm,t-1相关，组内估计量（FE）不一致，ΔlnAm,t-1为内生变量。不存在自相关前提下，lnAm,t-2与Δεm,t不相关，而lnAm,t-2与ΔlnAm,t-1相关，因此可用lnAm,t-2作为工具变量估计。当然，更高阶lnAm,t-k(2≤k≤t-1)均可作为差分方程工具变量。

（二）短期影响

将数据分为1995～2004年和2004～2016年两个时间段估计分析。第一，考查农业政策对粮食生产影响，在2004年时间点出现农业政策实质变化，主要为取消农业税政策和增加粮食补贴政策，为分析政策改变前后影响变化，将2004年作为时间节点分别估计。第二，为分析粮食生产调整能力，需通过粮食播种面积和单产调整系数测算，若仅估计1995～2016年阶段，不能呈现粮食生产调整能力变化趋势。第三，动态面板数据理论上t小n大更利于模型估计，即时间序列小，截面数据大估计结果更理想。

首先Hausman检验接受固定效应模型，检验完成后，对式（11）和式（12）分别作动态面板模型差分GMM估计，模型结果见表2、3。

从估计结果看，农业政策及其他解释变量均不同程度对粮食播种面积和单位产量产生影响，但短期内受生产条件和资源禀赋约束，影响实际效果未完全呈现，从解释变量系数可知系数较低，表明仅部分反映各指标对粮食生产影响。为更清晰表现农业政策及其他变量影响效果，进一步分析粮食生产长期影响系数。

表2 小麦、水稻、玉米播种面积差分GMM估计结果

表3 小麦、水稻、玉米单产差分GMM估计结果

（三）粮食生产调整系数分析

根据表2、3估计结果，得式（3）和式（7）系数θ1和θˉ1值，然后通过式（4）和式（8）推导对应关系θ1=1-γA和θˉ1=1-γy，可得调整系数γA和γy值（见表4）。

表4 小麦、水稻、玉米播种面积和单产调整系数

通过表4得出三种粮食作物播种面积和单产调整系数后，调整系数倒数则为其播种面积和单产调整时间，具体结果见表5。

表5 小麦、水稻、玉米播种面积和单产调整时间

1.小麦、水稻、玉米播种面积调整系数及调整时间分析

由表4、5可知，小麦播种面积调整系数在1995～2004年阶段为0.118，相应调整时间为8.47，即农户要经过8.47年才可调整至最优播种面积；而2004～2016年间调整系数为0.209，调整系数提高近一倍，相应调整时间减少为4.78年；小麦播种面积调整系数较低，但对比两个阶段系数看，说明我国小麦播种面积调整能力不断增强。水稻和玉米两个阶段播种面积调整系数均不同程度降低；其中玉米播种面积调整系数1995～2004年期间为0.883，2004～2016年期间为0.847，两个时段十分接近，调整系数较高，调整能力较强；而1995～2004年期间水稻播种面积调整系数为0.474，对应调整时间为2.11年，2004～2016年期间降为0.206，降低幅度达两倍多，相应调整时间升高为4.85年，调整系数降低表明水稻播种面积调整能力有降低趋势。

究其原因：一是水稻对生长环境和地区要求较高，短时间内调整播种面积有难度，导致调整系数较低；二是2004年后系列支农惠农政策的实施，农民种粮积极性提升，产量较高的玉米播种面积逐年增加，在玉米和水稻种植地区，农民可增加玉米种植面积而相应减少水稻种植，尤其在东北地区，玉米播种面积增加幅度很大。

2.小麦、水稻、玉米单产调整系数及调整时间分析

小麦、水稻、玉米单产调整系数均有所下降，相应调整时间均有一定程度延长；其中玉米单产调整系数下降较大，1995～2004年期间调整系数为0.844，而2004～2016年期间降为0.764，调整到最优单位产量时间从原来1.18年延长为1.31年。说明我国粮食单产调整能力有所下降，但从总体看，调整系数较高，表明我国粮食单产调整能力较强。

总结原因：1995～2004年，我国工业化程度不断提高，而玉米主要是作为工业用粮或饲料加工，仅小部分作为口粮使用，且口粮玉米需求较稳定，随着工业化程度提升，玉米需求大幅度提高，刺激农民增加玉米单产积极性，此时期调整系数较高；2004～2016年，随着第三产业快速发展加之经济转型产业结构升级等原因，工业化进程放缓，玉米工业需求降低，又因玉米单产在此前已达较高水平，进一步提高玉米单产难度加大，导致玉米调整系数降低。

3.小麦、水稻、玉米播种面积、单产调整系数和调整时间对比分析

由表4可知，除玉米单产略低于播种面积调整系数外，粮食单产调整系数均大于其播种面积调整系数，如小麦在两个阶段单产调整系数为播种面积7.6和4.5倍；水稻在两个阶段单产调整系数是播种面积1.9和4.1倍；再看单产调整时间，农户基本上在1年左右可调整到最优单产，而播种面积调整时间，需要8.47年才可调整到最优小麦播种面积。说明单产调整能力高于播种面积。

从小麦播种面积和单产调整系数对比看，小麦播种面积调整系数偏低，在1995～2004年只有0.118，2004～2016年为0.209。原因可能是小麦生产与分布地区较集中，基本集中在山东、河北、河南、江苏和安徽五省，加上五省土地资源稀缺，人均耕地面积平均不足1亩，使得小麦播种面积调整阻力较大，调整系数较低。

（四）长期影响

利用式（4）和式（8）中推导关系，加之估计θ和推算γ值，可计算长期影响系数参数值；而最优粮食产量长期影响系数通过最优播种面积和单位产量长期影响系数加总得到，结果见表6。

表6 小麦、水稻、玉米最优播种面积、单位产量、总产量长期影响系数

续表

1.财政支农政策变量（EP）

由表6可知，财政支农政策变量对小麦、水稻、玉米播种面积、单位产量及总产量均有显著正向影响。其中对小麦长期影响最大，1995～2004年影响系数达0.795，2004～2016年影响系数为0.251；观察小麦播种面积和单产长期影响系数发现，财政支农政策变量主要通过小麦播种面积影响总产量，两阶段播种面积影响系数分别为0.771和0.201，单产影响系数仅为0.024和0.050；说明在农业政策作用下，小麦总产量提升主要通过增加播种面积实现，单产促进作用有限。

对比两阶段长期影响系数发现，1995～2004年影响系数均大于2004～2016年系数值，说明财政支农投入对小麦影响虽为正，但效果减弱；与许多学者结论一致（李韬，2014；朱满德等，2015），2004年农业政策变化后，随着时间推移，政策效果逐年减弱，尤其是粮食补贴政策近几年效果难达预期，政策改革迫在眉睫。因此2015农业部印发《关于调整完善农业三项补贴政策的指导意见》，提出农业补贴改革，将原粮食“三项补贴”合并为农业支持保护补贴，并把农资综合补贴中20%拿出补贴种粮大户、家庭农场等新型农业经营主体；改革旨在使粮食补贴更具有针对性，改变之前“撒胡椒面”式的补贴方式。

对于水稻总产量影响系数，2004～2016年稍有降低，尤其在影响方式方面发生根本变化，虽主要通过水稻播种面积影响总产量，但播种面积影响逐渐减弱，1995～2004年播种面积影响系数为0.110，而2004～2016年降为0.053；而单产影响系数升高。说明通过调整播种面积增加产量方式难度越来越大，农民通过水稻单产提升总产量尚有发挥空间。

对于玉米产量长期影响逐渐增强，1995～2004年为0.140，2004～2016年提高到0.157；且主要通过影响播种面积影响产量，1995～2004年播种面积影响系数为0.099，单产系数仅为0.041；2004～2016年播种面积系数为0.130，单产系数为0.027，播种面积为单产系数4.8倍。可能因2004年后财政支农支出政策主要通过增加玉米播种面积提高粮食产量，导致目前玉米供大于求，加之为保护农民利益，东北地区实行临时收储政策，造成市场扭曲，玉米价格逐年下降，使国内玉米库存过剩，缺乏国际竞争力。

2.农业税政策变量（TP）

农业税对于小麦、水稻、玉米总产量影响效果较显著，且主要以影响粮食播种面积方式影响产量，对粮食单产面积影响不显著。可能与农业税征收方式有关，我国农业税主要按耕地面积计算，取消农业税后，农民负担减轻，打消了因增加播种面积而交税的顾虑，使得粮食播种面积显著增加。从播种面积系数可知，取消农业税使小麦、水稻、玉米播种面积系数分别增加2.797、0.295、0.097。

3.农村固定资产投资变量（FA）

农村固定资产投资只在2004～2016年对水稻和玉米总产量影响显著，且通过影响水稻和玉米播种面积来表现。对小麦影响不显著，原因可能是小麦主要分布在华北地区，该地区农业基础设施比较完善，农村固定资产投资增加对小麦生产影响不大；1995～2004年此变量对粮食生产影响不显著，原因可能是此阶段我国农村固定资产投资尚不完善，农业基础设施建设和农业科技等基础较薄弱，无法对粮食生产形成显著促进作用。

4.其他解释变量

产业结构变量（AS）对小麦和水稻总产量有显著负影响，且产业结构因影响粮食播种面积进而影响产量；抗灾能力变量（DP）对小麦、水稻、玉米总产量正向影响显著，但对比两个阶段影响系数，对粮食产量影响降低；化肥施用量变量（F）对于三种粮食作物在2004～2016年总产量正向影响明显，对1995～2004年影响不显著；预期价格变量（Pe）仅对2004～2016年小麦单位产量和1995～2004年水稻单位产量影响显著，可能因最低收购价收购和临时收储政策使农民在粮食收购上无后顾之忧，忽略粮食价格波动；且粮食生产比较收益低，机会成本低，许多地方农民不再以粮食种植为主业，粮食价格对其影响非常有限。

五、结论与对策建议

（一）结论

基于适应性预期理论构建小麦、水稻、玉米三种粮食作物动态分析模型，利用省际面板数据1995～2004和2004～2016两阶段，通过差分GMM方法分析农业政策对水稻、小麦、玉米作物播种面积和单产影响，进一步分析农业政策等变量对粮食播种面积和单产短期影响；根据短期影响系数测算农业政策等因素对粮食生产长期影响系数，分析农业政策等变量对我国粮食生产长期影响效果。

结果表明：（1）从短期影响看，农业政策对不同类型粮食播种面积和单产呈不同程度影响，其中财政支农变量对小麦、水稻和玉米播种面积和单产正向影响显著。（2）从长期影响看，财政支农变量对粮食产量有正向拉动作用，但对比1995～2004年和2004～2016年两个时间段影响系数，对小麦、水稻和玉米产量前一阶段影响系数均大于后一阶段，说明财政支农政策对粮食产量拉动作用弱化。（3）从农业政策三个指标影响结果看，拉动粮食产量增长关键因素是财政支农支出政策，且主要通过提升粮食播种面积促进粮食产量增长。（4）从粮食生产影响系数看，除水稻播种面积调整能力有所提高外，其他粮食作物调整能力在两阶段均呈不同程度下降趋势。

（二）对策建议

针对以上研究结论，提出如下对策建议。

第一，加强农业技术研发与推广，逐渐提高科技成果转化率。我国耕地面积有限，通过增加播种面积方式增加产量难度越来越大；我国小麦总产量提升主要通过增加播种面积实现，单位产量拉动作用有限，需挖掘通过提升单产实现粮食增产潜能；继续发挥农业科技驱动作用，培育更多优良小麦新品种，继续提高小麦单产，保证小麦产量可持续增长。

第二，推进玉米结构调整，优化粮食种植结构，适当调整农业政策支持重点区域和支持方式。玉米调整能力虽一定程度下降，但调整系数两个时期均较高，两个时期均可在1年左右时间调整到最优播种面积和单位产量；在实行“镰刀弯”玉米结构调整政策背景下，玉米可在有限时间内实现政策期望达到预期调整效果；尤其在东北地区，作为玉米主产区，可在玉米和大豆种植结构上合理调整，适当减少玉米种植面积同时相应增加大豆种植，在政策引导、地方政府和技术人员指导，实现粮食种植结构合理化；同时因地制宜，根据各区域经济发展和粮食种植结构情况，对农业政策结构差异性调整和优化，实现粮食生产与农业政策有效耦合；逐渐增加小麦、大豆等低产作物补贴和优惠，逐渐降低玉米高产作物补贴力度。

第三，完善粮食流通市场体系，提高粮食相对价格，实现粮食价格指导作用。预期价格在本文结果中影响效果不明显，这是值得思考的问题，也从另一方面说明粮食价格杠杆作用十分有限。在未认识到粮食价格理性预期情况下，农民不能通过粮食价格预期判断下一期粮食生产规模，对粮食生产有一定误导作用，会影响我国粮食生产持续增长。要采取积积极措施，充分发挥粮食价格市场指导作用，进一步实现粮食增产提效。