于建霞 胥鳳紅 徐 靜

(1.山東財經(jīng)大學國際經(jīng)貿(mào)學院，山東 濟南 250014；2. 威海市財政局，山東 威海 264200)

一、引言

糧食補貼政策實施已有9年時間，國內(nèi)有許多學者從不同的角度對糧食補貼政策進行了研究。在糧食補貼政策效果分析方面，崔志偉[1]對農(nóng)業(yè)直接補貼政策效果進行理論分析認為，糧食直接補貼政策能夠激勵農(nóng)民擴大種植面積，從而引起糧食產(chǎn)量增加。但是由于直補所引起的糧食供給增加，而糧食需求又缺乏價格彈性, 由此導致的糧食價格下降會導致政府的直接補貼政策在一定程度上失效或大打折扣。吳晨[2]結合13個糧食主產(chǎn)省2004-2009年相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，構建了面板數(shù)據(jù)( Panel data) 模型，對我國糧食補貼政策績效進行了實證分析。結果表明，糧食種植面積、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格、糧食直補金額均對糧食產(chǎn)量產(chǎn)生顯著影響。有些學者則認為糧食補貼效果有限。王姣、肖海峰[3]利用實證數(shù)學規(guī)劃模型定量研究得出良種補貼和農(nóng)機補貼對農(nóng)戶糧食產(chǎn)量都有一定程度的促進作用。但在現(xiàn)有標準下，作用效果都不是很大，隨著補貼標準的提高，糧食產(chǎn)量增加幅度也提高，但提高幅度小于補貼標準的提高幅度。以糧食的生產(chǎn)函數(shù)和糧食的成本曲線為工具，利用灰色關聯(lián)度分析方法，臧文如、傅新紅和熊德平[4]對糧食補貼政策效果進行了分析，認為糧食財政補貼政策是保障糧食數(shù)量安全、提高糧食自給率與農(nóng)民種糧積極性的重要因素，但促進作用有限。生產(chǎn)性專項補貼政策的總體效果優(yōu)于綜合性收入補貼政策。我國目前實施的糧食直接補貼政策在四項補貼政策中效果最差，很難有效促進糧食增產(chǎn)、保障糧食自給率與農(nóng)民種糧積極性的提高。劉艷、吳平[5]利用灰色關聯(lián)分析、熵權的模糊綜合評價法分析了糧食直補政策對糧食主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)的影響，結果表明糧食直補政策對于糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)的效果差強人意，對于主產(chǎn)區(qū)的效果稍好于非主產(chǎn)區(qū)。

在糧食補貼政策作用途徑方面，吳連翠、蔡紅輝[6]通過構建嵌入補貼政策的農(nóng)戶種植決策行為理論模型，考察糧食補貼政策對農(nóng)戶糧食種植行為的影響，并利用安徽省17個地市421戶農(nóng)戶的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)進行實證檢驗。結論是糧食補貼政策對激勵農(nóng)戶增加糧食播種面積具有顯著的正面效應，糧食補貼政策在動態(tài)趨勢上表現(xiàn)出顯著的“土地投入”激勵效應。陳慧萍、武拉平、王玉斌[7]通過實證分析認為，糧食補貼政策主要通過影響播種面積和資本投入兩種途徑對糧食產(chǎn)量發(fā)揮正向作用。與產(chǎn)銷平衡區(qū)和主銷區(qū)相比，主產(chǎn)區(qū)補貼對資本投入的影響更為顯著。然而，馬彥麗、楊云[8]基于河北調(diào)研結果表明，糧食直補政策對農(nóng)戶的種糧面積擴大、農(nóng)民收入的增加均影響較小。對農(nóng)戶每畝糧食生產(chǎn)的投入量沒有影響， 農(nóng)戶投入的增加主要是由于農(nóng)資價格的提高。

在糧食補貼政策效率方面，韓喜平、蔄荔[9]認為實施糧食直接補貼政策比實施生產(chǎn)資料補貼政策在增加糧食產(chǎn)量方面更有成效，比價格支持政策在增加農(nóng)民收入方面更有效率。邵魯、盛亞軍[10]通過數(shù)理推導和DEA模型(數(shù)據(jù)包絡分析法)實證分析得出糧食消費者從糧食直接補貼政策中得到的收益大于種糧農(nóng)民從糧食直接補貼政策中得到的收益。各省市自治區(qū)糧食直接補貼政策的投入產(chǎn)出效率存在較大差距，補貼無效率的區(qū)域多集中在糧食主產(chǎn)區(qū)。

綜上所述，在糧食補貼效果、糧食補貼途徑，以及糧食補貼的效率方面，各學者做了具體研究，但是結論并不一致。山東省作為全國糧食主產(chǎn)區(qū)之一，是研究糧食補貼政策區(qū)域效果的典例。糧食補貼政策在山東省到底起到了什么樣的作用？趙瑞芹、孟全省[11]以山東糧食直接補貼為研究對象進行分析，認為糧食直補對山東省的糧食產(chǎn)量有著顯著的影響。山東省三面臨海，地理位置比較特殊，那么，不同類別的糧食補貼政策對于山東省沿海和內(nèi)陸地市的影響作用是否一致？我們利用山東省17個地市2004-2012年的面板數(shù)據(jù)，構建了個體固定效應模型，在考察山東省總體的糧食補貼效果的基礎上，將山東省分為沿海與內(nèi)陸兩個區(qū)域，進行分組細化研究糧食綜合性收入補貼和專項生產(chǎn)性補貼對糧食產(chǎn)量的影響，根據(jù)模型估計結果，得出結論并提出相應的政策建議，以期為山東省糧食補貼政策的制定和效用的研究提供一種借鑒。

二、山東省糧食補貼政策實施概況

2004年山東省開始實施對種糧農(nóng)民的直接補貼政策，2006年綜合考慮柴油、農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格變動因素，對種糧農(nóng)民實行農(nóng)資綜合補貼政策。目前山東省已初步形成了以專項生產(chǎn)性補貼、最低保護價制度與綜合性收入補貼相結合的政策體系。

(一)專項生產(chǎn)性補貼

專項生產(chǎn)性補貼是指良種補貼和農(nóng)機具購置補貼，目的是提高我國的糧食質(zhì)量和糧食生產(chǎn)的機械化水平。

山東省良種補貼范圍包括小麥、玉米和水稻三種糧食作物。2003年小麥良種補貼以每畝10元標準在濟寧市、泰安市、濱州市和菏澤市開始實施。2005年開始推廣至全省，并實施至今。2004年玉米良種補貼以淄博和棗莊為試點開始實施，補貼標準為每畝10元。水稻良種補貼開始于2008年，補貼標準高于小麥和玉米補貼標準，為每畝15元。至2013年，小麥、玉米和水稻良種補貼標準均保持原水平不變。

為調(diào)整優(yōu)化農(nóng)機裝備結構、提升農(nóng)機化作業(yè)水平，山東省自2004年開始實行農(nóng)機具購置補貼。農(nóng)機具購置補貼種類包括耕地機械、種植施肥機械、田間管理機械、收獲機械、收獲后處理機械、農(nóng)產(chǎn)品初加工機械、排灌機械、畜牧水產(chǎn)養(yǎng)殖機械、動力機械、農(nóng)田基本建設機械等12大類機具。2004年，除青島市以外，山東省實際發(fā)放補貼共計500萬元，2012年增長到了128000萬元①。農(nóng)機具購置補貼規(guī)模持續(xù)增長對改善農(nóng)業(yè)裝備結構、提高農(nóng)機化水平、增強農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力、發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)起到了重要作用。

(二)糧食最低收購價

糧食最低收購價政策則是指為維持糧食價格穩(wěn)定，給予農(nóng)民穩(wěn)定的價格預期，以減輕糧食價格下行給農(nóng)民帶來風險而實施的糧食價格調(diào)控政策。2004年，國家糧食最低收購價開始實行，直至2005年，糧食收購品種僅限于早秈稻、中晚秈稻與粳稻。2006年，小麥品種也正式納入托市收購范圍，山東省作為六大小麥主產(chǎn)區(qū)之一，也開始實施小麥最低收購價政策。2006年，山東省白小麥最低收購價為每市斤0.72元，紅小麥及混合小麥為每市斤0.69元，到2012年，白小麥、紅小麥及混合小麥最低收購價上升至每市斤1.02元②。六年間，小麥最低收購價持續(xù)上漲，小麥最低收購價政策的實施使得小麥市場收購價格迅速同升，并持續(xù)運行在最低收購價格水平之上(見表1)。

表1 山東省小麥最低收購價和市場價情況 單位：元/市斤

資料來源：2006-2012年小麥最低收購價執(zhí)行預案整理。

＊根據(jù)山東省物價局提供的每年6月份中等小麥的平均價格整理。

(三)綜合性收入補貼

綜合性收入補貼包括糧食直接補貼和農(nóng)資綜合補貼，旨在通過對種糧農(nóng)民的直接補貼以及對糧食生產(chǎn)資料進行補貼來降低種糧成本，實現(xiàn)農(nóng)民增收與糧食增產(chǎn)的目標。

山東省從2004年起按照小麥實際種植面積，開始實施糧食直接補貼政策。山東省各地市糧食直補資金從2004年開始實行后，總體呈增長趨勢。糧食直補資金從2004年的73579萬元增長到了2012年的93034萬元，增長幅度高達26.4%。其中，內(nèi)陸十個地市糧食直補資金增長率為22.7%，低于沿海七個地市的36.3%增長率。但是從總量上看，內(nèi)陸地市直接補貼金額穩(wěn)定在全省直接補貼金額的70%左右，處于主體地位。

2006年，農(nóng)資綜合補貼政策開始實施，以小麥實際播種面積為標準共發(fā)放91102萬元。2012年農(nóng)資綜合補貼金額達到了697272萬元，其中沿海七個地市的農(nóng)資綜合補貼金額為201001萬元，內(nèi)陸十個地市為496271萬元，內(nèi)陸地市仍舊處于主體地位。與2006年相比，農(nóng)資綜合補貼增長六倍之多。無論是從補貼增長速度還是補貼總量上，農(nóng)資綜合補貼遠遠超過糧食直接補貼。

實行糧食補貼政策的目的之一就是實現(xiàn)農(nóng)民增收，自2004年以來，山東省農(nóng)村人均純收入的確也在穩(wěn)步提升。2004年至2012年間，山東省農(nóng)村人均純收入環(huán)比增長速度均在10%以上(除2009年增長率為8%外)。工資性收入與家庭經(jīng)營純收入在人均純收入中占到了90%左右，但糧食補貼金額在人均純收入中所占的比重(見表2)均低于1%，由此可以得出，由于糧食補貼在農(nóng)民收入中所占的比重較低，雖然糧食補貼金額增長迅速，但其對農(nóng)民增收效果不大，山東省農(nóng)村人均純收入的提高多歸因于工資性收入與家庭經(jīng)營純收入的提高。

表2 2008-2012年山東省農(nóng)村人均純收入與人均糧食補貼收入 單位：元

資料來源：根據(jù)2009-2013年《山東省統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)整理計算。

實行糧食補貼政策的另一目的就是實現(xiàn)糧食增產(chǎn)。《山東省統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)顯示，2000-2003年山東省小麥總產(chǎn)量曾一度出現(xiàn)下滑，但從2004年開始實行糧食補貼政策以后，小麥總產(chǎn)量又開始逐年上升。在以后的八年時間里，小麥總產(chǎn)量由2004年的1584.56萬噸上升到了2012年2532.91萬噸。其中沿海七個地市從2004年的481.31 萬噸，增長到了2012年的753.56 萬噸，小麥總產(chǎn)量增長率為56.6%，而內(nèi)陸十個地市小麥總產(chǎn)量增長率為61.3%。

利用2004-2012年數(shù)據(jù)，將糧食綜合性收入補貼與小麥總產(chǎn)量做相關性檢驗，結果見表3。對于山東省總體而言，小麥總產(chǎn)量與糧食綜合性收入補貼之間的相關系數(shù)達到了83.4%，沿海地市低于內(nèi)陸地市，但也達到了80%以上。因此得出，小麥總產(chǎn)量與糧食綜合性收入補貼之間存在強正相關關系。

表3 2004-2012年山東省小麥總產(chǎn)量與糧食綜合性收入補貼相關系數(shù)

資料來源：根據(jù)2005-2013年《山東省統(tǒng)計年鑒》及山東省財政廳提供的數(shù)據(jù)計算。

由以上分析可以得出，糧食綜合性收入補貼政策對糧食總量的增長應該是起到了一定的促進作用。但是其真實的效果如何，有待下面進一步實證檢驗。

三、糧食補貼效應的實證分析

(一)變量選擇和模型構建

山東省的主要糧食作物是小麥，糧食補貼也主要是根據(jù)小麥的實際播種面積發(fā)放的。因此，我們選取各年的小麥總產(chǎn)量作為被解釋變量，通過研究小麥的投入與產(chǎn)出來考察山東省的糧食補貼績效應該具有典型的代表意義。小麥的生產(chǎn)過程需要勞動力、資本和土地的投入，同時會受到政府補貼政策的激勵。在政府補貼政策中，糧食最低收購價由國家統(tǒng)一制定，對各省市均一致，該政策屬于輔助和預防性措施；并且從表1中可以看出，山東省歷年小麥市場價均高于小麥最低收購價，糧食最低收購價在考察期內(nèi)不會對糧食產(chǎn)量產(chǎn)生太大的影響，因此在模型中忽略糧食最低收購價變量。土地投入要用作物的實際播種面積來衡量，因為我們重點研究糧食補貼政策對糧食產(chǎn)量的影響，而糧食補貼的發(fā)放又主要是以作物的實際播種面積為依據(jù)的，二者是高度相關的，所以在生產(chǎn)模型中舍棄土地投入變量，這樣我們可以將小麥的生產(chǎn)函數(shù)表示如下：

Y=f(L,K,M,S)

(1)

上式中，Y表示小麥總產(chǎn)量，L表示農(nóng)業(yè)從業(yè)人員，K表示投入小麥生產(chǎn)的主要資本，基于數(shù)據(jù)的可獲得性，我們用化肥使用量來代表，M表示糧食綜合性收入補貼，S表示專項生產(chǎn)性補貼。

在進行參數(shù)估計時，我們采用對公式(1)兩邊取對數(shù)的方法，建立對數(shù)模型(公式2)。這樣做的好處，一是可以消除各變量數(shù)據(jù)的非平衡性；二是得到的解釋變量前的系數(shù)表示彈性概念，便于經(jīng)驗結果的比較。

LogY=σ+β1LogL+β2LogK+β3LogM+β4LogS+μ

(2)

(σ代表各地市小麥產(chǎn)出由于農(nóng)業(yè)技術進步、水利設施建設等方面形成的地區(qū)差異，μ代表自然災害等因素對小麥生產(chǎn)帶來的隨機擾動。)

計量過程中所用的數(shù)據(jù)主要來源于山東省歷年統(tǒng)計年鑒，包括小麥總產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、化肥使用量；山東省財政廳提供了糧食綜合性收入補貼(包括直接補貼和農(nóng)資綜合補貼)和專項生產(chǎn)性補貼(包括良種補貼和農(nóng)機具購置補貼)數(shù)據(jù)，其中專項生產(chǎn)性補貼中，青島市的農(nóng)機具購置補貼數(shù)據(jù)由青島市農(nóng)業(yè)機械管理局提供，良種補貼數(shù)據(jù)由青島市農(nóng)業(yè)委員會下屬單位青島市種子站提供。

山東省糧食補貼政策從2004年起才開始實施，歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)相對缺乏，給模型建立和計量帶來了一定的困難，因此本文采用了面板數(shù)據(jù)的分析方法，選取2004-2012年截面為山東省沿海七個地市包括青島市(QD)、東營市(DY)、煙臺市(YT)、濰坊市(WF)、威海市(WH)、日照市(RZ)、濱州市(BZ)和內(nèi)陸十個地市，包括濟南市(JN)、淄博市(ZB)、棗莊市(ZZ)、濟寧市(JNI)、泰安市(TA)、萊蕪市(LW)、臨沂市(LY)、德州市(DZ)、聊城市(LC)、菏澤市(HZ)，共計153個樣本，解決了樣本數(shù)據(jù)不足的問題。

面板數(shù)據(jù)建立的模型通常有兩大類，即常截距模型和變截距模型。常截距模型也叫混合模型，其特點是對于不同的個體，截距項相同。變截距模型又包括固定效應模型和隨機效應模型。它們的共同點是隨個體的不同而有不同的截距項。其區(qū)別在于，固定效應模型中截距項是與解釋變量相關的隨機變量，而在隨機效應模型中，截距項是與解釋變量不相關的隨機變量。

為確保設置合理的面板數(shù)據(jù)模型，首先，我們將樣本分組進行協(xié)方差分析，即F檢驗，以判斷應該選擇常截距模型還是變截距模型。得出結果見表4。

表4 F檢驗結果

F檢驗結果表明，在1%的顯著性水平下，各組的F值都大于臨界值，應該選取變截距模型，即各地區(qū)截距項不同的模型。然后，采用Hausman檢驗進一步確定應該選擇隨機效應模型還是固定效應模型。原假設和備擇假設分別為：

H0：截距項與解釋變量不相關(個體隨機效應模型)

H1：截距項與解釋變量相關 (個體固定效應模型)

Hausman檢驗結果(見表5)顯示，各組的P值均小于0.05，拒絕原假設，支持建立個體固定效應模型。

根據(jù)以上結論，建立個體固定效應模型更為合理。

表5 Hausman檢驗結果

個體固定效應模型[12]如下：

Yit=σi+βXit+μit(i=1,…,N;t=1,…,T)

(3)

式中Yit為被回歸變量；σi表示對于i個體有i個不同的截距項，是隨個體變化而不隨時間變化的隨機變量，其分布與Xit相關，描述不同個體建立的模型間的差異；Xit為k×1階回歸變量列向量(包括k個回歸變量)；β為k×1階回歸系數(shù)列向量，對于不同個體回歸系數(shù)相同；μit為隨機誤差項，且滿足E(μit|σi，Xit) = 0，N為截面單位總數(shù)；T是時期總數(shù)。

根據(jù)本項研究特征以及17個地市相關的歷史數(shù)據(jù)，在公式(3)的基礎上，結合公式(2)，具體建立總體、內(nèi)陸地市與沿海地市個體固定效應模型如下：

Log(Yit)=σi+β1Log(Lit)+β2Log(Kit)+β3Log(Mit)+β4Log(Sit)+μit

(i總體=1，…，17；i內(nèi)陸=1，…，10；i沿海=1，…，7；t=2004,…,2012)

(4)

式中Yit為被解釋變量，表示各地市各年小麥總產(chǎn)量，σi代表截面單元的個體特性，反映模型中各地市小麥生產(chǎn)的個體差異；β為各解釋變量對小麥產(chǎn)量增長的彈性系數(shù)值；Lit為各地市各年農(nóng)業(yè)從業(yè)人員；Kit為各地市各年化肥使用量；Mit為各地市各年糧食綜合性收入補貼金額(小麥直接補貼和農(nóng)資綜合補貼金額之和)；Sit為各地市各年專項生產(chǎn)性收入補貼金額(小麥良種補貼和農(nóng)機具購置補貼金額之和)；μit為隨機誤差項，代表自然災害等自然因素對各地市各年小麥生產(chǎn)造成的影響。

(二)模型估計及結果分析

運用Eviews 6.0軟件，按照公式(4)進行回歸分析，得到的各組個體固定效應模型回歸結果顯示，D.W.總體=1.3311，D.W.內(nèi)陸=1.3291，D.W.沿海=1.3058，說明模型中的變量之間存在自相關，因此我們在模型中加入AR(1)項，希望消除自相關。重新回歸后，得出結果見表6。模型運行結果表明，各組模型調(diào)整后的R2均高于0.99；三組的F值均通過了1%水平下的顯著性檢驗，說明個體固定效應模型整體擬合的效果較好。加入AR(1)項后，D.W.值接近2，說明模型的自相關得到改善。

下面針對各組模型中各變量的表現(xiàn)進行分析論證。

變量綜合性收入補貼(LOG(M))的總體和內(nèi)陸地市的t值均通過了1%水平下的顯著性檢驗，沿海地市的t值通過了5%水平下的顯著性檢驗，表明山東省推行的糧食直接補貼和農(nóng)資綜合補貼政策對提高小麥產(chǎn)量具有明顯的正向影響。從該變量的系數(shù)來看，內(nèi)陸地市(0.0713)高于沿海地市(0.0413)；從相對數(shù)來看，同樣一單位的補貼，在內(nèi)陸地市的作用約是沿海地市的1.726倍。這表明內(nèi)陸地市的綜合性收入補貼政策效果要明顯強于沿海地市。經(jīng)過實地走訪調(diào)查，沿海地市的農(nóng)民可以通過海洋捕撈、水產(chǎn)品養(yǎng)殖和加工銷售等項目來提高家庭收入。在沿海地區(qū)，一個普通婦女的日收入可達百元左右。而種植小麥的一季收入減去各項費用，即便加上糧食補貼，正常年份的每畝收益也不過在600元左右，所以沿海地市農(nóng)民的種糧積極性不如內(nèi)陸地市農(nóng)民的高，其綜合性收入補貼政策對提高糧食產(chǎn)量的作用較內(nèi)陸地市弱些。

從全省范圍來考察，專項生產(chǎn)性補貼(LOG(S))對小麥產(chǎn)出有著較強的影響作用(t值通過5%水平下的檢驗)；從不同區(qū)域來看，專項生產(chǎn)性補貼在內(nèi)陸地市具有一定的促進作用(t值通過10%水平下的檢驗)，而沿海地市則作用較小(t值沒有通過10%水平下的檢驗)。

代表補貼政策的兩變量各組的系數(shù)均較小，說明糧食補貼政策對提高小麥的產(chǎn)出貢獻度較小。究其原因認為，雖然糧食補貼政策的財政支出力度在逐年增加，但是不斷攀升的種糧成本抵消了部分補貼力度，使得糧食補貼對于小麥增產(chǎn)促進乏力。根據(jù)《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》數(shù)據(jù)，山東省每畝小麥的物資與服務費用逐年遞增。2004年，山東省小麥物資與服務費用為241.71元/畝，2012年增加到了464.12元/畝，增長率高達92%，遠遠超過了各類糧食補貼的增長率。

從模型的回歸結果來看，各組的農(nóng)業(yè)從業(yè)人員(LOG(L))的t值均沒有通過顯著性檢驗，表明勞動力投入對增加糧食產(chǎn)出所起的作用較小，這一方面印證了農(nóng)村勞動力過剩的現(xiàn)狀，另一方面也說明在小麥的生產(chǎn)過程中，機械化作業(yè)越來越普及，機械化程度越來越高，大大減少了對勞動力的需求。化肥使用量(LOG(K))對小麥的產(chǎn)量從總體上看，產(chǎn)生了一些負面影響，但并不顯著；內(nèi)陸地市則產(chǎn)生明顯的負面影響，這樣的結果有悖于常理，其原因有待于進一步考證。而沿海地市雖是正向影響，卻不顯著。

值得注意的是各組的截距項c非常高，說明各地區(qū)的農(nóng)業(yè)技術應用、水利設施建設等因素對小麥的增產(chǎn)影響顯著，由各組截距項系數(shù)來看，這些因素對內(nèi)陸地市作用更明顯。

表6 個體固定效應模型估計結果

注：括號內(nèi)為t統(tǒng)計量，***、**、*分別代表在1%、5%、10%的水平下顯著。為了節(jié)省篇幅，各組各地區(qū)不同的截距項不再逐一列出。

四、結論與政策建議

(一)結論

從全省范圍來看，糧食綜合性收入補貼和專項生產(chǎn)性補貼對提高小麥的產(chǎn)量均起到了明顯的促進作用。從不同區(qū)域來看，兩大類補貼對于內(nèi)陸地市的作用均強于沿海地市。從分類補貼的影響效果來看，不論是從總體還是分區(qū)域考察，綜合性收入補貼的效果明顯好于專項生產(chǎn)性補貼。另外，各地市的農(nóng)業(yè)技術應用、水利設施建設等方面形成的個體差異對小麥的增產(chǎn)有顯著的影響；而農(nóng)業(yè)從業(yè)人員和化肥的投入作用相對較弱。

(二) 政策建議

根據(jù)以上結論，我們提出以下幾點政策建議：

1. 繼續(xù)堅持糧食補貼政策，細分補貼種類與對象

在現(xiàn)有政策基礎上，山東省應該繼續(xù)加大糧食補貼政策的財政支持力度，適當提高糧食補貼額度，細分糧食補貼對象，增加糧食補貼種類，如可以將一個地區(qū)的優(yōu)勢糧食作物作為補貼對象。由于經(jīng)濟發(fā)展狀況的不同，沿海地市農(nóng)民與內(nèi)陸地市相比，即便是存在補貼，其從事糧食種植帶來的收入也低于從事其他勞動帶來的收入。較高的機會成本使得現(xiàn)在的糧食補貼政策標準對其吸引力不足。因此應該針對經(jīng)濟發(fā)展不同階段和不同地區(qū)采用不同的補貼種類和標準，適當加大內(nèi)陸地市的糧食補貼力度，充分發(fā)揮補貼效用，提高補貼效果。

2. 加大農(nóng)業(yè)科技投入，提高糧食單產(chǎn)

我們的研究結果表明，良種補貼與農(nóng)機具購置補貼實施的效果不太理想。因此，應該認真考察補貼發(fā)放過程中是否存在尋租現(xiàn)象等問題。在保證補貼落到實處的基礎上，要加大良種補貼力度，鼓勵現(xiàn)代種業(yè)科技創(chuàng)新，按照種業(yè)科技鏈條來配置資源，重視良種研發(fā)，以培育優(yōu)質(zhì)高效新品種，為糧食增產(chǎn)提供堅實可靠的種子基礎。同時應加大配方施肥的試驗推廣力度，提高耕地質(zhì)量。配方施肥因其試驗投入成本相對較高，有些地區(qū)仍沒有實施，因此應動員全省各地市的鄉(xiāng)鎮(zhèn)土肥站積極進行配方施肥的試驗，科學施肥，最終實現(xiàn)節(jié)本增效；同時結合秸稈還田、保護性耕作技術等，改造提升中低產(chǎn)田，達到提高糧食單產(chǎn)的目的。

3. 統(tǒng)籌布局作物產(chǎn)區(qū)，糧食補貼政策應向規(guī)?；a(chǎn)區(qū)傾斜

從全省范圍來看，各地市的農(nóng)業(yè)基礎和先天的自然資源條件存在巨大差異，省政府應本著揚長避短，集中優(yōu)勢的原則，統(tǒng)籌規(guī)劃，充分發(fā)揮各地市的資源優(yōu)勢。在農(nóng)業(yè)基礎較好、擁有肥沃土壤且適宜耕種的地區(qū)建立大型商品糧基地、高標準基本農(nóng)田，以實現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)；重點建設一批農(nóng)業(yè)高科技示范園區(qū)，政府應給予財政補貼支持。對于農(nóng)業(yè)基礎較差、土壤貧瘠不宜耕種的地區(qū)，政府應引導其在保證基本糧食產(chǎn)量的基礎上，專業(yè)化種植當?shù)剡m宜的經(jīng)濟作物，以提高農(nóng)民收入。對這類地區(qū)，糧食補貼可以適當降低，而對規(guī)?；慕?jīng)濟作物的種植可給予一定的財政扶持。

4. 轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動力，促進農(nóng)民增收

由于農(nóng)作物的生產(chǎn)過程機械化程度越來越高，對勞動力的需求越來越少，而且糧食作物的耕種收割季節(jié)性強，因此農(nóng)村勞動力有大量的富余和大量的閑暇時間。文章的第二部分分析可以看出，糧食補貼收入在農(nóng)民純收入中所占的比重微乎其微，補貼不是實現(xiàn)農(nóng)民長效增收的機制。要使農(nóng)民實現(xiàn)長效增收，必須加快農(nóng)村剩余勞動力的轉(zhuǎn)移，可以通過土地流轉(zhuǎn)將農(nóng)民的小塊土地或閑置土地轉(zhuǎn)讓給合作社或家庭農(nóng)場，實行規(guī)模化科學化種植管理，而自己直接轉(zhuǎn)變?yōu)檗r(nóng)業(yè)工人，取得土地轉(zhuǎn)讓和工資的“雙收入”。同時也要引導農(nóng)村勞動力分流到其他勞動力需求不足的行業(yè)，這樣不僅有利于提高種糧生產(chǎn)率，提高種糧收益，增加農(nóng)民收入，而且能夠有效促進勞動力供給不足行業(yè)的發(fā)展。

【注】

①數(shù)據(jù)來源：山東省財政廳。

②數(shù)據(jù)來源：小麥最低收購價執(zhí)行預案。

③數(shù)據(jù)來源：山東省財政廳。

參考文獻：

[1]崔志偉.農(nóng)業(yè)補貼方式比較研究——對“直補”與“間補”政策效果的理論分析[J].知識經(jīng)濟，2007，(10)：63-64.

[2]吳晨.制度變遷視角下的糧食直補政策及其績效——基于13 個糧食主產(chǎn)省(2004-2009)面板數(shù)據(jù)分析[J].仲愷農(nóng)業(yè)工程學院學報，2011，(03)：52-57.

[3]王姣，肖海峰.我國良種補貼、農(nóng)機補貼和減免農(nóng)業(yè)稅政策效果分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題， 2007，(02)：24-28.

[4]臧文如，傅新紅，熊德平.財政直接補貼政策對糧食數(shù)量安全的效果評價[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2010，(12)：84-93.

[5]劉艷，吳平.我國糧食直補政策效應的實證分析——基于2004-2009 年面板數(shù)據(jù)[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2012，(01)：17-20.

[6]吳連翠，蔡紅輝.糧食補貼政策對農(nóng)戶種植決策行為影響的實證分析——基于安徽省17個地市421戶農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟與管理，2010，(07)：33-38.

[7]陳慧萍，武拉平，王玉斌.補貼政策對我國糧食生產(chǎn)的影響——基于2004-2007年分省數(shù)據(jù)的實證分析[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2010，(04)：100-106.

[8]馬彥麗，楊云.糧食直補政策對農(nóng)戶種糧意愿、農(nóng)民收入和生產(chǎn)投入的影響——一個基于河北案例的實證研究[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2005，(02)：7-13.

[9]韓喜平，蔄荔.我國糧食直補政策的經(jīng)濟學分析[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2007，(03)：80-84.

[10]邵魯，盛亞軍.我國糧食直接補貼政策效率的實證研究[J].現(xiàn)代商業(yè)，2011，(27)：157-158.

[11]趙瑞芹，孟全省. 直接補貼政策對糧食產(chǎn)量的影響效果分析——以山東省為例[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，2012，(05)：20-21.

[12]高鐵梅. 計量經(jīng)濟分析方法與建模Eviews應用及實例[M].北京：清華大學出版社，2006：306-316.