林下养鸡贷款贴息政策取消对农户养殖规模增长率的影响

杨 卓，罗兴武，黄 玮

（1.浙江树人大学管理学院，浙江杭州 310011；2.浙江财经大学工商管理学院，浙江杭州 310018；3.浙江省林业资金管理中心，浙江杭州 310018）

林下养鸡作为一种新型的养殖模式，已经在全国各地兴起，并在广西、四川、重庆等省（市）取得了显著成效。相比于传统养鸡业，林下养鸡具有单位土地面积利用率高[1]、降低养殖饲养成本支出[2]、鸡肉鸡蛋产品更受消费者喜爱[3]等显著优势。为推动林下养鸡业的发展，政府部门制定了一系列的财政扶持政策，其中财政部、国家林业和草原局制订的林业贷款贴息政策，在2016 年将林下养鸡纳入扶持范围，但又于2018 年将其剔出扶持范围。这为深入了解林下养殖扶持政策取消对农户养殖规模增长的影响提供了研究情境。

从研究现状来看：第一，学者已经就养殖业政府补贴的积极作用及其作用原理开展了一系列实证研究。研究分别表明，政府补贴对于肉牛（奶牛）养殖[4]、生猪养殖[5]、林下养鸡[6]都有一定激励作用，有利于减少农户（农业企业）投融资的成本，增加进一步追加养殖投入的可能性。第二，有研究发现并非所有类型的肉牛补贴政策对肉牛养殖户积极性都具有同等的正向促进作用[4]；关于西北地区肉牛养殖的研究也支持了补贴类型对养殖技术效率的影响存在差异，其中冻精补贴的影响是正向的，而母牛补贴的影响是负向的[7]。第三，学者已经开始关注政府补贴的负面影响，尤其是政府补贴取消后可能带来的负面影响。关于战略性新兴产业的研究指出，在政府补贴的强刺激下，产业呈现出“政策存在则发展、政策退出则衰落”的补贴依赖症[8]。关于大豆补贴的研究也表明，大豆生产者补贴政策更有利于引导农户增种大豆，若政策调整，则会使大豆种植面积出现一定程度的下滑[9]。

本文基于浙江省林下养鸡行业634 户养殖户的调查，采用多元回归分析法研究林下养鸡贷款政策取消对农户养殖规模增长率的影响，以及享受补贴的时间长短、往年养殖规模、往年资金投入结构、所处区域等变量在这一影响机制中发挥的作用，从而揭示政府补贴政策取消对不同农户养殖规模增长率的差异化影响。

1 研究方法

1.1 样本选择与数据收集 本文以浙江省林下养鸡行业作为研究情境。2016 年国家林业和草原局将林下养鸡纳入贴息范围后，浙江省积极宣传，主动组织各市县开展农户林下养鸡贷款申报工作，2016 年和2017 年全省向国家申请政策扶持的县域为12 个。研究团队于2019年1—5 月在这些县域相关政府主管部门的协助下，收集了相关数据，其中包括：1）所有获得林下养殖贷款贴息的农户数据；2）未获得林下贷款贴息的农户数据，包括2 种情形，一种是有贷款且曾向主管部门申请但最终未获得贴息的农户，另一种是有贷款且曾向主管部门咨询但最终未申请贴息扶持的农户。采取这种取样方式尽管未能获取开展林下养殖但未获取贴息的所有农户的数据，但优势在于可以使获得贴息和未获得贴息的农户在是否贷款这一属性上保持一致，有助于一定程度上降低“反事实情形”的存在[10]。本次调查最终共获得702份问卷，考虑到因变量农户养殖规模增长率为跨年数据，对养殖年限不满2 年的养鸡户进行剔除，最终共获得有效问卷634 份（表1）。

1.2 变量测量和模型构建 变量的类型、名称、测量方式见表2。本研究因变量为农户林下养鸡规模增长率，计算时的养鸡数量为全年总养殖数量，包括肉鸡和蛋鸡。

由于林下养鸡贷款政策取消主要是对之前享受过补贴政策的农户产生影响，因此为了检验政策取消对农户养殖规模变动的影响，本文设置了自变量农户享受林下养鸡贷款贴息，变量为二值虚拟变量，描述的是农户在2016、2017 年里享受林下养鸡贷款贴息的情况。本文还设置了变量享受补贴时间的长度，主要检验的是补贴时间差异是否会使政策取消后农户养殖规模变动产生差异，以此考量对曾经享受过贴息政策的农户的影响。

调节变量主要考虑3 个，即农户往年养殖规模、农户往年资金投入结构、区域。其中农户往年养殖规模和农户往年资金投入结构主要是关于农户养殖方面的属性，考虑到农户对往年数据的回忆偏差以及不同时期农户养殖规模和资金投入结构的差异，本文在测量往年养殖规模和往年资金投入结构2 个变量时仅考虑前2 个年度的情况。区域主要检验农户所处区域的差异是否会使政策取消后农户养殖规模增长率产生差异，有研究指出地区差异会影响政府补贴政策的成效[8]。对于经济较为发达、市场较为完善的区域，农户通常可以借助替代性的资金来源来抵消政府补贴政策取消产生的负面影响。本文对区域的测量主要通过设置1 个二值虚拟变量来实现，按照浙江省2017 年统计年鉴中的全年地区生产总值（GDP）将样本农户所处的12 个县域数划分为两档，其中GDP 处于前50%的赋值为1，包括瑞安市、富阳区、安吉县、莲都区、浦江县、青田县；GDP 处于后50%的赋值为0，包括缙云县、龙泉市、开化县、遂昌县、松阳县、庆元县。

此外，借鉴以往研究成果，本文对农户年龄、农户受教育程度、养殖户用工数变量、农户养殖年限等变量进行了控制。

基于此，本文构建了6 个实证模型用于分析林下养殖贷款政策取消对林下养鸡户养殖规模增长率的影响，以及享受贴息的年限、往年养殖规模、往年资金投入结构、区域4 个变量在这一影响中发挥的作用。

模型（1）检验的是控制变量（包括调节变量）对林下养鸡农户养殖规模增长率的影响；模型（2）检验的是林下养鸡贷款贴息政策取消后，农户先前是否享受过贴息政策对养殖规模增长率的直接影响；模型（3）检验的是对于获得林下养鸡贷款贴息的农户来说，享受补贴的时间长度的影响作用；模型（4）检验的是往年养殖规模的调节作用；模型（5）检验的是往年资金投入结构的调节作用；模型（6）检验的是所处区域的调节作用。模型中核心变量的英文名称详见表1，α0、β0、χ0、δ0、ε0、φ0为常数项，α1—α7、β1—β8、χ1—χ8、δ1—δ9、ε1—ε9、φ1—φ9分别为各变量的系数，ζ为误差项。本文采用普通最小二乘分析法（OLS）对上述研究模型进行检验。在检验先前养殖规模、先前资金投入结构、区域3 个因素的调节影响时，为了尽可能降低变量之间共线性对回归结果带来的不利影响，本文在计算交互项时，对变量进行了中心化处理。

2 结果

2.1 描述性分析 变量的描述性统计结果见表3，先前享受过林下养鸡贷款贴息政策的农户有226 人，占35.6%。相比于2017 年，2018 年农户养殖规模平均增加33.5%，说明总体上林下养鸡规模呈上升态势，这可能与政府鼓励林下养鸡以及肉鸡、鸡蛋价格上涨有关。农户2016—2017 年的平均养殖规模为133 只，2016—2017 年平均将27.1% 的资金投入到鸡舍、设备等固定资产上。相比于2017 年，农户固定用工数增加的比例为40.7%。高中以下的农户占95.1%，说明农户普遍受教育水平不高。农户平均年龄为43 岁，最小的为35 岁，最大的为62 岁，这与实际情况也较为符合。农户平均养殖年限为5.84 年。

2.2 农户是否享受过贴息政策在养殖规模增长率上的均值比较分析 如表4 所示，享受过贴息的林下养鸡农户在政策取消后的养殖规模增长率均值为20.5%，而未享受过贴息的农户则为40.7%，二者相差20.2%。T 值为3.684，显著性水平为0.000，说明享受过贴息和未享受过贴息的林下养鸡农户在政策取消后的养殖规模增长率存在显著差异，95%置信区间不包括零值也进一步证实了这一结论。

2.3 回归分析 如表5 所示，模型（1）结果显示，往年资金投入结构对农户养殖规模增长率存在显著正向影响，说明农户往年资金投入到固定资产上的比例越高，农户养殖规模的增长率越高；区域对农户养殖规模增长率的影响，在模型（3）中为在0.01 水平上显著，在模型（2）、（4）和（6）中为在0.1 水平上显著，在模型（1）和（5）中接近0.1 显著水平，说明经济发达地区的农户的养殖规模增长率较高。其他变量的影响系数在统计学意义上不显著，但影响方向与实际情况均较为吻合，说明在本研究样本里，这些变量并不是影响农户养殖规模增长率的重要变量。

模型（2）结果显示，先前是否享受贷款贴息对农户养殖规模变动存在显著负向影响（β=-0.203，P＜0.001），具体来说，享受过贷款贴息的农户在财政补助政策取消后的养殖规模增长率会较未享受补贴的农户低20.3%。这说明，实施林下养鸡贷款贴息政策会促使农户扩大养殖规模，但如果这一政策的持续时间较短，这种促进作用一定程度上是不可持续的，在政策短暂执行并取消后，农户养殖规模增长较获得补贴的年份来说会出现显著下降，甚至出现负增长的现象。

表2 变量的类型、名称、测量方式

表3 变量的描述性统计

表4 农户是否享受贴息在政策取消后养殖规模增长率的独立样本T 检验结果

表5 农户林下养鸡规模变动的多元回归分析

本文进一步考察了政府养殖扶持政策取消后，享受政策扶持的时间对农户养殖规模变动的影响。考虑到贷款贴息政策享受与否和贷款贴息享受年限存在高度共线性，因此，本文不采用传统的直接计算交叉项的方法来检验贴息享受年限对贷款贴息政策享受的调节效应，而是首先对先前年度未享受贷款贴息的农户样本进行剔除，剩余226 个样本，然后分析这些农户样本享受贷款贴息的年限对养殖规模增长率的影响。模型（3）结果显示，贷款贴息年限对农户养殖规模增长率存在显著负向影响（β=-0.593，P＜0.001），享受贴息的年限每增加1 年，养殖规模的增长率就少59.3%。这一定程度上证明“补贴依赖”现象在林下养鸡产业中存在，即当农户享受补贴的时间越长，就越容易对政府补贴产生依赖性，如果在此期间未能将政府补贴转化为自身生产经营能力和技术提升，那么政策取消将会对当前的养殖规模带来严重的负面影响。

模型（4）结果显示，农户往年养殖规模和享受贷款贴息的交互项对当年度农户养殖规模增长率存在显著负向影响（β=-0.026，P＜0.01），说明农户往年养殖规模会强化补贴政策取消对享受过贴息农户养殖规模增长率的负向影响，农户往年养殖规模越大，贴息政策取消后，养殖规模增长率越低。

模型（5）结果显示，农户往年资金投入结构和享受贷款贴息的交互项对当年度农户养殖规模变动存在显著正向影响（β=0.880，P＜0.01），这说明农户往年的资金投入结构会弱化补贴政策取消对先前享受过贴息农户养殖规模增长率的负向影响，农户往年的贷款资金投入到鸡舍、养殖设备等固定资产的比例越大，贴息政策取消后养殖规模增长率越高。

模型（6）结果显示，农户所处区域和享受贷款贴息的交互项对当年度农户养殖规模变动存在显著正向影响（β=0.297，P＜0.01），这说明农户所处区域会弱化补贴政策取消对先前享受过贴息农户养殖规模增长率的负向影响，相比于经济欠发达地区的农户，经济发达地区的农户养殖规模增长率在贴息政策取消后要更高。原因可能在于经济发达地区的农户对于政府扶持政策的依赖性要弱，他们更多的只是将政府扶持作为一种养殖的额外奖励，而非作为养殖资金的来源。此外，相比于经济欠发达地区，经济发达地区所拥有的更为完善的制度和营商环境也提供了更多政府扶持政策的替代物，如商业银行贷款、产业发展基金等。

3 政策建议

本研究结果表明：1）相比于未享受过贴息政策的农户而言，政府补贴政策取消会导致先前享受过贴息政策农户养殖规模增长率的下降；2）政策取消前享受贴息的年限越长，增长率下降幅度越大；3）先前享受过贴息的农户往年养殖规模越大，政策取消后养殖规模增长率下降程度越大；4）先前享受过贴息的农户往年将更多的资金投入到固定资产上，政策取消后，养殖规模增长率下降程度越小；5）先前享受过贴息的农户所处区域经济越发达，政策取消对其养殖规模增长率的负向影响越低。

为此，提出如下建议：1）政府部门要尽可能保证养殖补贴政策的延续性，特别是经济欠发达地区的养殖补贴政策的延续性，以免对养殖户的经营带来外部冲击。2）政府部门可以借助2 种方式来做好预防措施，从而降低后续有可能出现的政府扶持政策取消行为对农户养殖规模带来负面影响的可能性：一是优化政府补贴政策设计，将农户自有资金投入比例以及资金投入结构作为政府补贴是否发放的前提审核条件，严防以政府资金为基础盲目扩大养殖规模的情况发生，降低农户养殖风险；二是积极引导农户科学合理养殖，优化养殖资金投入结构，增加在鸡舍、设备、技术等方面的资金投入比例，增加应对外部环境冲击的能力。