基于合成控制法的糧食主產區政策效果評估

杜 銳，毛學峰

(中國人民大學 農業與農村發展學院，北京 100872)

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基于合成控制法的糧食主產區政策效果評估

杜 銳，毛學峰

(中國人民大學 農業與農村發展學院，北京 100872)

2004年以來，國家“三農”發展的各項政策措施均向糧食主產區傾斜，農業發展項目優先安排給糧食主產區，資金投入重點用于糧食主產區。本研究利用陜西和山西省未被歸入糧食主產區為自然實驗，利用13個主產區加權合成“處理組”——“合成陜西小麥產量”和“合成山西小麥產量”，并與實際小麥產量對比，以期得出當前糧食主產區一攬子政策效果。研究發現，糧食主產區政策對于小麥產量的提高有較為明顯的促進作用，進一步研究發現，政策的主要作用在于穩定播種面積。這意味著當前政策仍舊需要鞏固和加強糧食主產區糧食政策，與此同時，還需要更多地去思考如何提高單產水平來促進糧食持續增產。

合成控制法；糧食主產區；政策效果

一、引言

確保糧食安全和種糧農民收入持續穩定增長，是我國糧食政策的兩個基本目標。進入新世紀以來，中央取消農業稅，實施了多方面補貼，執行了稻谷、小麥最低收購價政策以及其他重要農產品臨時收儲政策等，實施“以我為主、立足國內、確保產能、適度進口、科技支撐”的國家糧食安全戰略。2004年以來，糧食產量呈現出恢復性增長態勢，實現“十二連增”。為提高糧食生產能力，保證糧食安全，我國還確立了13個糧食主產區，各項政策措施亦向糧食主產區傾斜。糧食主產區作為我國糧食生產及商品糧供給的核心地區，占全國糧食年產比重始終保持在70%以上，為全國糧食產量做出了巨大貢獻，在糧食總增長中扮演重要角色，肩負著保障國家糧食安全的重大責任。

很多學者探究中國糧食增產的原因與評估現有的糧食政策。從整體上來評價的研究發現，糧食作物內部種植結構調整(朱晶等，2013)[1]、種糧補貼發放(黃季焜等，2011)[2]、耕地集約利用(徐國鑫等，2012)[3]、技術進步(魏丹等，2012)[4]等因素能夠有效促進糧食產量提高。針對具體政策的研究也比較豐富，比如，王士海等(2012)[5]利用DID(雙差分)模型和面板數據模型對小麥、早秈稻等七種糧食產品近十年的周度價格數據進行研究發現，最低收購價政策對大部分糧食品種存在托市效應，其中小麥的政策效果最為明顯。相當多的研究表明，生產者補貼政策在調動農民種糧積極性以及提高農民收入方面有明顯成效，對于保障國家糧食安全有積極作用。當然也存在不同的觀點。蔣學雷等(2005)[6]發現糧食直補政策的社會和政治效果明顯，經濟效果卻并不突出，與此同時，直接補貼還擠占了農村基礎設施及教育、科技等公共投入，既增加政府財政負擔，也使農業生產力長期增長緩慢。張繼承(2011)[7]基于河南省747個定點農戶的調查，認為糧食補貼并未有效改變糧農的生產行為。賈貴浩(2011)[8]認為，國家惠農政策對提高我國糧食自給率發揮了重要作用，但補貼低、補貼分散，無法從根本上解決農業發展后勁不足問題。無疑，這些豐富的研究成果給我們認識糧食政策提供了豐富的啟示。但是或基于調研數據進行微觀計量，或基于宏觀數據進行描述統計層面論述，鮮有聚焦于糧食主產區(13省區)來評估政策對糧食產量的作用。

有鑒于此，本文將通過非實驗評估方法——合成控制法，將面向糧食主產區的一攬子政策分離出來，聚焦于其對糧食主產區小麥產量變化的影響，對糧食主產區政策實施效果進行分析。

二、糧食政策與糧食主產區政策

2004年，我國開始全面推進糧食市場化改革，探索建立對種糧農民直接補貼、農資綜合補貼、良種補貼、農機具購置補貼、農業保險保費補貼等補貼制度(2016年起前三種已合并為農業支持保護補貼，即三補合一)*《關于全面推開農業“三項補貼”改革工作的通知》(財農〔2016〕26號)。，在糧食主產區對稻谷和小麥實行最低收購價政策。2008 年以來，我國對主產區玉米、大豆、油菜籽實行臨時收儲措施。對于政策性收購的臨時儲備糧，建立公開競價拍賣銷售制度。此外，還利用配額管理、稅收等手段調節糧食進出口，對糧食深加工進行適度限制，對糧食價格實施臨時性行政干預或限制等措施。當前中國已逐步建立包括糧食直接補貼和價格支持、儲備調節、進出口調劑等一系列調控措施，初步形成相對完整的糧食宏觀調控體系(程國強等，2013)[9]。

我國面向糧食主產區一攬子政策并非某一項政策，除了包括各項生產者補貼政策之外，還包括其他各項只在糧食主產區實施的政策,如表1所示。具體有：優質糧食產業政策、產糧大縣獎勵政策、大型商品糧基地政策以及糧食生產核心區政策等等。

表1 面向糧食主產區一攬子政策及其政策目標

資料來源：根據現有資料整理

優質糧食產業政策的依據是國務院于2004年討論通過的《國家優質糧食產業工程建設規劃(2004-2010年》：在13個糧食主產省(區)重點選建優勢水稻、小麥、玉米和大豆產業帶，依托糧食大縣和國有農場，加強優質糧食產業基地建設，保持和提高糧食綜合生產能力，確保糧食安全。該規劃強調了優質專用良種繁育、標準糧田建設、病蟲害防控、現代農機裝備推進和糧食加工轉化、西部糧食綜合生產能力建設6大項目。其中，良種繁育、標準糧田建設、病蟲害防控及農機裝備推進項目重在生產技術的提高，進而提高單產水平。糧食加工轉化及西部糧食綜合生產能力建設項目，注重糧食體系整體設計，增強糧食產業的市場競爭力，從而提高糧食生產的積極性。

從2005年開始，中央財政對產糧大縣進行獎勵。獎勵的范圍是連續5年平均糧食產量大于4億斤且糧食商品量大于1000萬斤的縣，即便未達到此標準，其他對于糧食供求有重大影響的縣也可得到獎勵。此外，對過去5年糧食產量或商品量分別位于全國前100位的超級產糧大縣，中央財政予以重點獎勵，超級產糧大縣的認定實行動態調整制度，能夠起到積極的激勵作用。獎勵產糧大縣政策，不僅有利于調動農民的生產積極性，還能夠緩解糧食主產區的財政困難，從而調動地方政府促進糧食生產積極性。

為進一步扶持糧食主產區的糧食生產，國家先后在黑龍江、吉林、河北、山東、河南等省區建設了60多個大型商品糧生產基地，將基地資金全部投向糧食主產區。在資金的使用上，除了繼續加強農田水利等基礎設施建設和良種繁育體系建設外，還大力扶持地方農業科研單位的發展，提高大型商品糧基地糧食生產的科技含量，提高糧食的單產水平，切實提升糧食主產區的糧食綜合生產能力。

2009年國務院通過的《全國新增1000億斤糧食生產能力規劃(2009-2020年)》，提出從13個糧食主產省區選出680個縣(市、區、場)，著力打造糧食生產核心區，包括東北區、黃淮海區和長江流域。通過完善灌溉設施、合理密植以及提高適用農業技術到位率來提高糧食產量。

綜上，種植補貼、良種推廣補貼、糧食收儲、競價交易均是面向全國的政策，其中糧食補貼僅是發達地區才可能會獲得比其他地區更高的補貼。盡管糧食收儲與競價交易只在主產區進行，但卻影響著全國糧食價格，由于全國范圍糧食價格基本一體化，其政策效果自然也就是普惠的。優質糧食產業、產糧大縣獎勵、大型商品糧基地及生產核心區等自然面向糧食主產區、面向區域的公共政策，其政策初衷則更多體現在提高播種面積。由此可見，現行糧食主產區政策在構想與設計上，或通過提高農民種糧積極性，或通過直接提高糧食單產水平及播種面積來影響糧食總產量。

三、研究設計

目前，學者們在評估政策效果時，廣泛使用DID方法。該方法需要將實施政策省份地區作為處理組，同時選擇合適的沒有實施政策的地區作為對照組，對比政策實施前后的差距，便可得到政策的影響。DID方法的難點在于“合適”對照組的選擇，在本研究中，其他省份地區與糧食主產區的差距很大，選擇未實施政策的非糧食主產區作為對照組并不合適。針對DID方法操作中的問題，Abadie et al.(2003)[10]和Abadie et al.(2010)[11]提出合成控制法(Synthetic Control Method)。合成控制法的基本特征是使用數據驅動的方法估算對照組的權重，按照政策實施之前的預測變量刻畫處理組和對照組的相似性，由此減少了主觀選擇誤差，合成一個與處理組在經濟基本面上相匹配的合成對照組。Abadie et al.(2003)利用該方法模擬出無恐怖主義活動的巴斯克地區的經濟情況作為對照組，從而估計出恐怖主義活動對經濟的影響，隨后，Abadie et al.(2010)模擬出加州未實行煙草令的煙草銷售情況作為對照組，估計出煙草令的影響。自從Abadie等學者提出合成控制法以來，該方法已經迅速得到了廣泛的應用。

口糧安全在國家糧食安全戰略中舉足輕重，因此糧食支持政策往往瞄準口糧。口糧主要是指小麥和稻米，其中，稻米種植區域較為分散，而且品種較多。稻米主要包括秈稻和粳稻，秈稻和粳稻亞種根據其播種期、生長期和成熟期的不同，又可分為早稻、中稻和晚稻三類，統計局統計的稻谷產量還分為早稻產量、中稻和一季晚稻產量以及雙季晚稻產量，因此，選擇稻谷來評估糧食主產區一攬子政策效果較為困難。相比之下，小麥品種較為簡單，本文主要以小麥為例，定量評估糧食主產區政策對于小麥產量的影響。

本文選擇陜西省作為對照組，原因包括以下幾個方面。第一，陜西和內蒙古、河南、湖北、四川等糧食主產區相鄰，屬暖溫帶半濕潤半干旱氣候，主要種植冬小麥；第二，與其他非糧食主產區相比，陜西省小麥產量較高，根據2014年小麥產量數據，陜西的小麥產量名列全國第9位；第三，2004年以來，國家“三農”發展的各項政策措施均向糧食主產區傾斜，陜西作為小麥大省，由于沒有被納入糧食主產區，而未能享受相應支持政策。由此，本文將陜西省作為對照組，利用13糧食主產區模擬出相應“處理組”，測算實施一攬子糧食主產區政策后的年小麥產量，以此來研究糧食主產區政策的效果。

與以往慣例確有不同，本文針對13省糧食主產區小麥產量采取“合成處理組”的方式。之所以能夠如此處理，是因為外部政策干預不會對糧食生產造成結構性影響。事實上，相比非糧食主產區，糧食主產區在糧食生產方面具有突出優勢。主產區本身資源稟賦相對較好，生產資源與科技優勢較為突出，而且糧農本身經驗豐富，糧食主產區土地產出彈性大于非主產區，農業結構調整的方向不是減少糧食，而是深化糧食品種結構調整，提高糧食產業競爭力(盛來運等，2003)[12]。因此，糧食主產區的糧食生產具有持久性和可持續性(伍山林，2000)[13]。由于主糧往往大面積種植，在小麥與稻谷之間切換種植相對困難，小麥種植受到外部沖擊影響后波動相對較小。基于以上原因，本文認為，利用13糧食主產區合成非糧食主產區的“處理組”是可行的。

本文使用的數據為陜西省及13糧食主產區(1980-2014)省級面板數據。給定省份i=1,2,…,J+1在時期t=1,2,…T0,…,T上，其中，T0是政策宣布實施的時間點，本文指2004年。設YitN為第i個省份在時間點t上不實施糧食主產區政策時的小麥產量，YitI為第i個國家在時間點t上實施糧食主產區政策時的小麥產量。那么，t=1,2,…T0時，小麥的產量不受政策的影響，YitN=YitI。政策實施后，t>T0時，αit=YitI-YitN即為政策效果，對于非糧食主產區，YitN已知，YitI未知，需要合成出“反事實”狀態變量YitI；對于糧食主產區，YitN未知，YitI已知。本文采用Abadie et al.(2010)提出的模型來估計：

YitN=δt+θtZi+λtμi+εit

上式為未實施政策情況下的產量決定方程，δt是時間趨勢，Zi為可觀測到的不受糧食主產區政策影響的預測控制變量，本文選擇的是小麥播種面積、物質費用、勞動投入、成災率以及1980、1985、1990、1995、2000年的小麥產量作為預測控制變量。λt是1×F維無法觀測到的公共因子向量，μi是F×1維不可觀測的地區固定效應，εit是不能觀測的短期沖擊，地區水平上的均值為0。

省份i=1(陜西)沒有實行糧食主產區政策，余下的J個省區(即13糧食主產區)均實行了糧食主產區政策，考慮任意一個J×1維權重向量W=(w2,w3…,wJ+1)，其中wj≥0,w2+…wJ+1=1，每一個向量都代表一個虛擬的合成控制組合。

假定存在W*=(w2*,w3*,…,wJ+1*)使得t≤T0時，

如前文所述，本文認為外部政策干預不會對糧食生產造成結構性變化，13糧食主產區可以合成出陜西的“處理組”，即以下式子成立：

四、實證結果分析

(一)糧食主產區政策對產量的影響

通過合成控制法，本研究進行了多次模擬，科學選擇合適的省份來合成陜西省小麥產量，最終獲得結果如圖1所示。通過合成控制法計算出糧食主產區各省份的權重，如表2所示，湖北和湖南的權重最大，四川權重最低。除了黑龍江省之外，其他四個省份均與陜西省接壤，某種意義上說，這四個省份更容易合成陜西小麥的產量。

表2 合成陜西小麥產量的各省區權重

預測控制變量的擬合與對比結果如表3所示，與真實數據差異較小，較好地擬合了陜西省2004年之前的特征，這說明黑龍江省、河南省、湖北省、湖南省以及四川省的小麥產量能夠很好擬合2004年之前的陜西省小麥產量，因此，我們可以按照合成控制法將這五省的加權平均作為陜西省的比較組，來分析陜西省如果也受益于糧食主產區的一攬子政策的政策效果。

表3 合成陜西預測控制變量的擬合均值與實際對比

圖1呈現的是1980-2014年合成陜西的小麥產量與實際產量的對比。在國家政策向糧食主產區針對性實施一攬子政策之前(2004年)，合成陜西與真實產量基本能夠重合，說明合成控制法基本復制了政策施行之前的路徑。政策實施后，合成陜西的產量明顯高于真實產量，說明現行糧食主產區政策的增產作用是比較明顯的。

圖1 合成陜西小麥產量和實際小麥產量對比

(二)穩健性檢驗

為了排除偶然性，本文選擇同樣未被納入糧食主產區的山西省做穩健性檢驗。一方面，從地理位置上來看，山西和河北、山東、河南等小麥主產區相鄰，地處中緯度地區，屬暖溫帶、溫帶大陸性氣候，南北差異和垂直差異較大，既有冬麥區，也有春麥區。另外一方面，山西小麥產量在全國名列第11位，是重要的小麥生產地區。從圖2可以明顯看出，盡管山西、陜西兩省的小麥產量絕對量雖有不同，但波動趨勢基本一致：自從1997年左右產量達到歷史高位，隨后急速下滑，至2000年達到歷史低點。2004年以來，兩省產量雖在波動，但總體產量處于歷史低位水平。和陜西省小麥情況一樣，山西省小麥產量是一個良好的“處理組”。

圖2 山西、陜西兩省小麥產量對比

合成山西的過程與前文合成陜西類似。表4所示為合成山西的各省區權重，表5為合成山西預測控制變量的擬合均值與實際對比。

表4 合成山西的各省區權重

表5 合成山西預測控制變量的擬合均值與實際對比

圖3顯示了“合成山西”與“山西”的對比，可以發現，結果與陜西類似。

圖1和圖2顯示，政策對于兩省的增產效果在絕對量上存在差異。當然，我們同時注意到兩省的產量基數本就不同，因此本文測算了政策增產率(PI)。

如表6所示，總體上看，兩省的政策增產率差別不大，政策對于兩省的增產作用均十分明顯。通過穩健性檢驗，我們可以判斷糧食主產區一攬子政策對小麥產量確實產生了正向影響，能夠在一定程度上提高小麥的產量。

(三)糧食主產區政策效果的經濟學解釋

以上實證結果表明，主產區政策確實能夠提高小麥產量。事實上，糧食增長本質上還要歸結于播種面積和單產的提高。接下來，我們將進一步探討政策的作用方向：播種面積還是單產？

表7顯示了小麥生產大省與陜西、山西兩省的小麥播種面積和單產的對比。1997年為我國糧食產量的歷史高位，而2003年處于歷史低位，選擇這兩個年份與2014年相對比，可以基本反映小麥各項指標的變化趨勢。從播種面積來看，在1997到2003年間，河北、江蘇等小麥主產省份和我們的關注對象陜西和山西均發生了播種面積下降的情況，并且陜西和山西兩省播種面積下降幅度均超過了20%。在2003-2014年間，除了四川省之外，其他6個小麥主產省份均表現出恢復性增長趨勢，相比之下，山西和陜西卻在2003年相對較低播種面積水平的基礎上仍舊分別下降了6%和12%。從單產水平來看，對于小麥主產省份而言，在1997-2003期間，其小麥單產水平均經歷了一定程度下降的過程，2003-2014年均出現較大水平的提高。與1997年較高的單產水平相比，山西和陜西都恢復到歷史較高水平，且分別增長了5%和10%。由此可見，和小麥主產省份相比，山西和陜西的小麥單產水平都恢復到之前的較高水平，并略有提高，但是其播種面積卻有明顯下降。這說明糧食主產區政策至少緩和了播種面積的劇烈下降趨勢，使得主產區的播種面積不致下降過快。不論是主產區還是非主產區，糧食單產水平都恢復到較高水平，播種面積恢復性增長顯然有利于糧食產量提高。之前擬合的結果顯示，陜西的模擬政策絕對增量約等于山西的兩倍，現實中陜西省小麥播種面積的調整量一直比山西大得多，模擬結果進一步驗證了我們的猜想。由此，本文認為，糧食主產區政策的主要作用在于穩定播種面積。

值得指出的是，與山東、河南相比，其他主產區的小麥單產水平仍舊有較大的增長空間。相比而言，不僅四川、山西、陜西等省份至少有30%-40%的增長空間，單產水平相對較高的江蘇、安徽省小麥單產水平仍舊有較大的提高空間。

圖3 合成山西小麥產量和實際小麥產量對比

年份山西陜西增產量(萬噸)增產率(%)增產量(萬噸)增產率(%)200555.2827.3335.648.88200667.2629.62127.2132.61200776.6734.83176.3249.10200851.1520.22145.9337.272009101.0447.86160.6641.94201076.4432.91145.3435.99201174.9131.17146.0635.55201254.8021.14132.6330.45201382.9335.95197.3350.62201463.6724.58185.6244.49

表7 小麥生產大省與山西、陜西兩省小麥播種面積與單產對比

五、結論

本文利用合成控制法評估面向糧食主產區的一攬子政策的施行效果。將陜西省作為對照組，利用13糧食主產區合成陜西省(非主產區)作為“處理組”——“合成陜西”，模擬出如果陜西省實施了糧食主產區政策的狀態，并與陜西省的實際糧食產量比較，以期得出面向糧食主產區的一攬子政策的效果。同時，利用山西省小麥產量開展穩健性檢驗，進一步驗證結論的可靠性。研究表明，面向糧食主產區的一攬子政策對于小麥產量的提高有較為明顯的促進作用，基本符合政策制定的初衷，進一步研究發現，政策有效地穩定了糧食播種面積，從而穩定了糧食產量。

如果這些結論可以接受的話，那將引申出豐富的政策意涵。第一，為了保障糧食產量，本研究認為應當繼續鞏固與加強糧食主產區政策支持。從自然資源(尤其土地資源)不可逆性出發，從根本上認識到糧食主產區的自然資源價值，避免比較優勢簡單化，切實加大糧食主產區投入，各項農業發展項目和資金投入適當向糧食主產區傾斜，與此同時，制定有利于促進糧食主產區農產品加工業發展的稅收政策，把小麥帶、稻米帶和玉米帶形成真正的頗具競爭力的產業帶。第二，盡管陜西、山西兩省糧食產量本身不足夠大，但是其小麥產量仍舊占有一定比重，面向小麥的政策支持應當把這兩個省份納入到支持范圍。第三，制定面向糧食主產縣和種糧大戶支持政策，進一步提高糧食政策瞄準性。對于超過一定規模的種糧大戶給予專項支持，對于提供優質糧食的種糧大戶給予補貼，真正實現“普惠制”向面向糧食種植大戶的“專惠制”轉變。第四，由于未來糧食播種面積增加有限，在生態、健康訴求越來越強烈的背景下，部分耕地將來會面臨休耕，糧食主產區農業現代化關鍵在科技進步，依靠農業科技進步，走內涵式發展道路，因此，面向糧食主產區擴大科技投入、加強研發、提高糧食產量與質量成為未來重要任務。第五，針對我國的高產田只占三分之一左右的現狀，改造占耕地三分之二比重的中低產田提高單產仍舊有較大的改善空間，也顯得格外重要。建議未來在“中低產田改造工程”、“測土配方施肥”、“新增千億斤糧食產能規劃”等工作基礎上實施健康土壤，實施綠色發展，藏糧于地。參考文獻：

[1]朱 晶,李天祥,林大燕,鐘甫寧. “九連增”后的思考:糧食內部結構調整的貢獻及未來潛力分析[J]. 農業經濟問題,2013(11):36-43,110-111.

[2]黃季焜,王曉兵,智華勇,黃珠容,Scott Rozelle. 糧食直補和農資綜合補貼對農業生產的影響[J]. 農業技術經濟,2011(1):4-12.

[3]徐國鑫,金曉斌,宋佳楠,周寅康. 耕地集約利用對糧食產量變化影響的定量分析——以江蘇省為例[J]. 地理研究,2012(9):1621-1630.

[4]魏 丹,王雅鵬. 技術進步對三種主要糧食作物增長的貢獻率研究[J]. 農業技術經濟,2010(12):94-99.

[5]王士海,李先德. 糧食最低收購價政策托市效應研究[J]. 農業技術經濟,2012(4):105-111.

[6]蔣學雷,孫東升,肖海峰,周錦秀. 新農業政策的經濟影響分析[J]. 農業經濟問題,2005(S1):95-102.

[7]張繼承. 糧食補貼效應與糧農生產行為選擇研究——基于河南省747個定點農戶的調查[J]. 價格理論與實踐,2011(6):10-11.

[8]賈貴浩. 提高主產區糧食生產能力面臨的問題與對策[J]. 宏觀經濟研究,2011(3):82-87.

[9]程國強,朱滿德. 中國糧食宏觀調控的現實狀態與政策框架[J]. 改革,2013(1):18-34.

[10]Abadie D A,Gardeazabal J.Theeconomic costs of conflict: a case study of the basque country[J]. American Economic Review,2003, 93( 1) : 113-132.

[11]Abadie D A,Hainmueller J.Synthetic control methods for comparative case studies: estimating the effect of California’s Tobacco control program[J].Journal of the American Statistical Association，2010，105 ( 409) : 493 -505.

[12]盛來運,唐平,閻芳. 糧食主產區農民增收問題的調查分析[J]. 中國農村經濟,2003(5):4-11

[13]伍山林. 中國糧食生產區域特征與成因研究——市場化改革以來的實證分析[J]. 經濟研究,2000(10):38-45.

(本文責編：王延芳)

Estimating the Effects of the Policies Applied in Major Grain Producing Areas Based on Synthetic Control Method

DU Rui, MAO Xue-feng

(SchoolofAgriculturalEconomicsandRuralDevelopment,RenminUniversityofChina,Beijing100872,China)

The 13 provinces were taken into account as major grain producing areas(MGPA) to guarantee the food security for their large grain production.Some agricultural policies are inclined to be implemented in MGPA since 2004,including all kinds of agricultural development projects and funds.We regard Shaanxi and Shanxi not being included in the MGPA as a natural experiment based on synthetic control method.We try to estimate the policy effects by comparing the synthetic “treatment group” with the actual wheat production.We find that the MGPA policies can promote the increasing of wheat production.Further study shows that the policies contribute to stabilize the wheat acreage.The policy makers may have to think deeply about how to improve the production per unit.

synthetic control method; the main grain product areas; policy effect

2016-10-31

2017-02-14

杜銳(1991-)，女，河南潢川人，中國人民大學農業與農村發展學院博士研究生，研究方向：農產品價格、農業政策。通訊作者: 毛學峰。

F32

A

1002-9753(2017)06-0031-08