耕地地力保护补贴对福建省农业全要素生产率的影响

　　摘要：【目的/意义】随着农业三项补贴的改革，财政结构发生转变，探索耕地地力保护补贴是如何影响农业全要素生产率的变化有助于完善补贴政策，为促进福建省农业发展提供参考和启发。【方法/过程】采用DEAMalmquist模型，对泉州市、宁德市和漳州市的农业全要素生产率进行测算，并通过Tobit模型对农业全要素生产率进行回归分析。【结果/结论】结果表明：技术效率是引起农业全要素生产率增长的主要原因;从农业全要素生产率的影响因素来看，耕地地力保护补贴资金和年日照时数显著正向影响农业全要素生产率，各县市GDP、户均耕地面积和年平均气温显著负向影响农业全要素生产率，而年降雨量与农业全要素生产率呈负相关关系。

　　关键词：DEAMalmquist模型;技术进步;Tobit模型;耕地地力保护补贴

　　自改革开放以来，我国逐渐建立“十分珍惜、合理利用土地和切实保护耕地”的耕地保护制度与政策，为守住“谷物基本自给、口粮绝对安全”的国家粮食安全战略底线做出了巨大的贡献。2012年国务院批准并下发《全国土地整治规划(2011-2015)》，明确提出确保我国耕地保有量达到18.8億亩的要求。紧接着，2017年的相关文件提出要推行绿色生产方式，改进耕地占补平衡方法，并深入推进农业“三项补贴”的改革。而后，2018-2020年的中央一号文件都强调了农村突出问题的整治和生态环境保护等系列问题，提出要实现生产清洁化等要求。2021年中央一号文件再次强调了要务必严守18亿亩耕地红线，将耕地保护制度严格落实到位，推动农业绿色发展。在此基础上，我国未来农业发展必将朝着“绿色生态型”模式发展。当前，我国农业污染主要是由于生产配置和绿色发展之间的不协调所导致，发展绿色低碳农业是实现农业可持续发展的必由之路[1]。且依据经济增长理论，全要素生产率的提高可使得经济保持永续增长的状态[2]，进而间接实现农业可持续发展，因此必须系统地科学地对全要素生产率(TFP)展开研究。

　　1文献综述

　　随着历年中央一号文件以及2016年11月1日财政部、农业部《建立以绿色生态为导向的农业补贴制度改革方案》等相关文件相继出台，学者们对农业补贴等财政政策是如何影响全要素生产率进行了相关研究，并产生了两种相反观点。持正向论观点的学者普遍认为，农业补贴可提高农户财富水平，进而正向影响全要素生产率。如：朱满德等[3]通过DEATobit两阶段法揭示了综合性收入补贴是如何影响全要素生产率的变化，研究发现收入补贴对全要素生产率起积极作用;薛信阳等[4]对2011-2016年浦东新区的农民增收补贴政策效率进行测算，发现全要素生产率呈上升趋势，这说明农民增收补贴政策对于TFP的上升有一定的作用;胡春阳等[5]通过构建产出—财政补贴模型，从企业视角切入展开分析，结果表明财政补贴主要是通过提高技术效率来促进全要素生产率的增长。持反向论观点的学者则认为农业补贴对于全要素生产率的影响作用不大甚至呈负向影响：关建波等[6]对实施棉花良种补贴前后的生产效率进行了比较分析，发现良种补贴政策实施之后的TFP比实施之前有所下降;焦晋鹏等[7]通过构建个体固定效应模型进行分析，结果表明粮食直补补贴不仅抑制粮食TFP的上升，还抑制农户对技术使用效率的提升;张宗毅等[8]认为农机购置补贴对TFP起显著负向影响。

　　上述研究表明，全要素生产率的研究已取得较大的进展，但其中针对农业支持保护补贴政策所展开的影响因素研究相对较缺乏。2016年我国将农业“三项补贴”合成“农业支持保护补贴”，并将目标分为“耕地地力保护”和“粮食适度规模经营”，此项改革本质上实现了我国农业政策从“黄箱”向“绿箱”的转变。经历这次改革，农业支持保护补贴政策中的耕地地力保护补贴对农业全要素生产率造成哪些影响?其背后的影响机制又是什么样的?回答这些问题，关系到我国未来农业补贴政策的方向选择——如果耕地地力保护补贴无法提高农业全要素生产率，那么今后是否还需实施此项补贴政策?

　　鉴于此，研究根据福建省财政厅公布的历年耕地地力保护补贴资金安排表和《福建统计年鉴》的相关数据，对耕地面积以及耕地地力保护补贴资金进行综合排名，即将各地市耕地面积占全省比重和补贴资金占全省比重进行均值运算，再进行排名;根据其综合排名的结果进行分层抽样，共分为3层，每层各抽取一个地级市作为样本，即漳州市、宁德市和泉州市，该样本在一定程度上可以说明福建省的情况。因此，本文即以福建省宁德市、泉州市和漳州市为研究区域，采用DEAMalmquis模型和Tobit模型相结合的研究方法，对农业支持保护补贴政策中的耕地地力保护补贴进行农业全要素生产率的测算，并分析了其背后的影响因素，以期研究结果在一定程度上可促进福建省农业支持保护补贴政策的制定与发展。

　　2理论依据

　　农业补贴政策分为2类，一类是与农业生产相挂钩，另外一类是与农业生产不挂钩，但无论是哪一种都会在一定程度上影响到农户和新型经营主体的生产决策和经营行为[7]。索洛经济增长理论认为在完全竞争市场的假设下，农户的存储将全部用于投资，由于个体之间存在差异性，且在政策约束等条件不变时农户对生产要素的不同配置会形成2条差异明显的TFP曲线[9]，如图1所示。当资产较少时，农户进行农业生产的条件较为有限，就形成相对水平较低的曲线TFP1，但经过一定的财富积累之后，农户的投资能力将有所变化，进而带动TFP的变化，出现曲线TFP2。这时，2条差异明显的TFP曲线形成一个均衡点E，此时农户资产为K0。当资产超过K0时农户会选择曲线TFP2进行农业生产等活动;当资产低于K0时，农户则只能选择相对水平较低的曲线TFP1进行农业生产。因此，耕地地力保护补贴作为一种农业直接补贴政策，将直接提高拥有耕地承包经营权的生产者的财富水平，降低其生产成本，进而影响到农户在农业生产中的决策等，最终造成农业投入结构及生产结构、农业产量产值水平等发生变化。其中，农业技术进步可能是源于农业投入结构的变化，而农业规模效率的变化可能是源于农业生产结构的变化，进而影响全要素生產率的变化，即耕地地力补贴资金使得农户的资产大于K0时，农户会选择相对水平较高的曲线TFP2进行农业生产，此时全要素生产率将得到提高。

　　3研究方法与数据来源

　　3.1DEAMalmquist模型

　　全要素生产率测算方法主要分为参数法和非参数法两类。一是参数法，主要包括索洛余值法等;二是非参数法，最常用的有非参数莫氏指数法或数据包络分析(DEA)等，其中DEAMalmquist模型是直接通过投入—产出数据计算其生产率，在其应用中可避免主观因素对结果的影响，故应用较为广泛。如赛云秀、张优智、周一凡、王菲等学者[10-13]都通过DEAMalmquist模型对全要素生产率展开测算研究。因此，本文也采用DEAMalmquist模型来测算福建省宁德市、泉州市和漳州市3地市的农业全要素生产率。DEAMalmquist模型是以距离函数为基础的，并经Fare R.等学者证明，可将全要素生产率(tfpch)分解为技术效率(effch)和技术进步(techch);而在规模报酬可变时，技术效率(effch)又可进一步分解为纯技术效率(pech)和规模效率(sech)。DEAMalmquist模型表达式如下：M0(yn+1，xn+1，xn，yn)=dn0(xn，yn+1)dn0(xn，yn)×dn+10(xn+1，yn+1)dn+10(xn，yn)=effch×tech (1)

　　其中，dn0(xn，yn)，dn0(xn+1，yn+1) 分别是以n时期技术为参照的n时期和n+1时期的距离函数，而dn+10(xn，yn)，dn+10(xn+1，yn+1)分别是以n+1时期技术为参照的n时期和n+1时期的距离函数。M0>1则说明从n时期到n+1时期的决策单元的TFP得到了增长;M0<1则表示从n时期到n+1时期的决策单元的TFP出现下降;x为投入向量，y为产出向量。

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文章名称： 耕地地力保护补贴对福建省农业全要素生产率的影响

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