我國農業補貼政策的多維效應剖析與機制檢驗

摘? ?要：作為農業支持保護制度的重要政策工具，農業補貼政策在實現糧食增產和促進農民增收上發揮了重要作用，但部分“黃箱”補貼的存在可能通過扭曲市場資源配置而加劇農業污染。研究結果表明：總體上，農業補貼促進了糧食增產和農民增收，但加劇了農業面源污染，農業補貼政策面臨著多重目標實現的激勵困境;農業補貼通過提高農業生產要素（農業機械、農藥、化肥）投入水平而促進了糧食增產，具有降低農業勞動力投入的“要素替代效應”，但不存在通過擴大糧食種植規模而促進增產的渠道;農業補貼的收入增長效應是通過生產性收入和工資性收入增加的渠道來實現的;在種植結構“趨糧化”的背景下，農業補貼通過提高糧食作物種植比例的“逆向結構效應”加劇了污染，但規模效應與技術效應均不顯著。

關鍵詞：農業補貼;農業面源污染;農業高質量發展

中圖分類號：F320? ?文獻標識碼：A? ?文章編號：1003-7543（2020）08-0102-15

農業支持保護制度是保障我國糧食安全、維持價格穩定、促進農民增收的重要支撐。農業補貼是支持與保護農業生產的重要政策工具。進入21世紀，我國農業補貼政策體系不斷完善。以2002年中央將安徽和吉林部分縣市作為糧食直補試點為節點，此后農業補貼范圍不斷拓展，于2003年向全國13個糧食主產區逐漸推廣，自2004年開始全面實施糧食直補、良種補貼以及農機購置補貼等補貼政策。2006年以糧食直補、良種補貼、農資綜合補貼和農機具購置補貼為主的補貼體系基本確立。基于WTO《農業協議》的規定，前三項補貼基本上都是按照承包地面積發放的，并且與產量和價格都不直接掛鉤，實際上應該屬于典型的“綠箱”政策，而農機具購置補貼則在政策實施過程中存在著精準性程度不高、政策銜接不緊密、農機具試驗鑒定能力供求矛盾突出和農機具質量問題突出等方面的問題[1]。

為適應農業補貼體系從“黃箱”到“綠箱”的動態調整和集中管理，2016年財政部、農業部將糧食直補、良種補貼和農資綜合補貼統一合并為農業支持保護補貼，實現“三合一”，輔之以農機具購置補貼，我國農業補貼實現了從四項到兩項的“四合二”轉變，在不確定性的外部環境下，與 WTO《農業協議》補貼政策有了更強的匹配性。

農業補貼體系的政策目標在不斷深化。隨著鄉村振興戰略的推進，生態宜居的農村環境治理目標成為農業支持保護制度的重要目標激勵之一。《鄉村振興戰略規劃（2018—2022年）》要求建立以綠色生態為導向的農業補貼制度，提高農業補貼政策的指向性和精準性。2019年中央“一號文件”也要求，按照WTO規定，加快構建新型農業補貼政策體系，實現補貼政策從“黃箱”到“綠箱”的轉變，減少農業補貼的市場扭曲效應，更加強化高質量綠色發展導向。在實踐中，農業補貼的糧食增產效應及農民增收效應均得到了證實。數據顯示，我國糧食產區農業補貼從2006年省均17.31億元增加到2015年的91.48億元，年均增加20%左右。與此同時，糧食產量和農民收入也分別從2006年的省均2322萬噸、3396元增加到2015年的2961萬噸、10 491元，呈現“雙提升”態勢。但與此同時，農業面源污染也呈現波動中加劇的趨勢。從理論上講，農業補貼可能通過提高農藥、化肥、農膜等農業生產要素投入，以及扭曲市場和農業資源配置效率等途徑加劇農業面源污染，有悖于農業支持保護制度的綠色導向發展目標，使得農業補貼面臨著糧食增產、農民增收和綠色導向的多重目標激勵困境。

農業補貼政策通過一系列直接與間接機制影響多重目標的實現。例如，農業補貼存在“農業要素投入→糧食增產→增加生產性收入”和“擴大糧食種植面積→糧食增產→增加生產性收入”的直接渠道，但也存在“要素投入（農藥、化肥、農膜）→農業污染”的直接影響，以及“種植面積的擴大→環境庫茲涅茨曲線（EKC）→農業污染”的間接影響。當然，農業補貼除了增加農戶的生產性收入之外，還可能激勵農村勞動力向城市轉移而獲得工資性收入等。當然，以上的渠道不一而足，如果將農業補貼的技術進步效應納入分析框架，影響渠道將會更加豐富。本研究試圖整合上述分析框架，并進行實證分析。深入剖析農業補貼多重目標實現的中間機制渠道，有助于提高農業補貼政策的指向性和精準性，在當前不確定性外部環境下，也有助于向WTO《農業協議》要求的“綠箱”政策導向轉變。

一、相關文獻述評

（一）農業補貼的增產與增收效應

一方面，農業補貼促進了糧食增產與農民增收，這一效應是通過擴大糧食種植面積、提高農業生產效率、增加農業要素投入等途徑實現的。在對糧食增產的影響因素分析中，Nerlove提出了經典的適應性預期模型來探討不同糧食播種面積的動態調整問題[2]。有學者發現，糧食直補、農機具購置補貼、良種補貼以及農資綜合補貼對糧食生產和農民收入具有促進作用，并且在一定的條件下還降低了城鄉收入差距，具有一定的收入再分配功能[3]。高玉強發現，農機具購置補貼和財政支農支出對于影響農業生產要素配置、提高土地生產率的傳導機制是有效的，促進了糧食的增產[4]。李乾發現，糧食作物良種補貼政策對我國糧食增產的貢獻率為 23.70%，且糧食非主產區的糧食作物良種補貼政策效果遠優于糧食主產區[5]。陳飛[6]、Yu和Jensen[7]指出，政府對農業投入的增加提高了糧食生產的能力，促進了糧食增產，但Yu和Jensen的研究結論是基于農業補貼和糧食生產掛鉤的基本假設，忽視了兩者互動因果機制下潛在的內生問題。從具體的促進路徑來看，吳海濤等認為，農業四項補貼通過擴大糧食種植面積、提高農戶生產資料和生產性服務支出，顯著地激勵了農戶的糧食作物生產，促進了糧食的增產[8];農業補貼還有利于促進土地流轉，促進農業規模化經營和農業生產效率。但有的學者認為，有必要將農業補貼直接發放給農地經營者而不是土地承包者，方能充分發揮補貼的激勵最大化效應[9]。劉同山、徐雪高基于大樣本農場調查數據和政府補貼“有無”的反事實框架探討了政府補貼對家庭農場經營績效的影響，發現政府補貼能夠顯著提高家庭農場凈收益和家庭農場人均凈收益，但也會促使家庭農場主過度擴大土地面積并推動土地租金上漲，造成家庭農場畝均凈收益下降[10]。

另一方面，農業補貼不利于糧食增產以及農民增收，這一效應是通過破壞農業市場機制、扭曲農業資源配置、誘導地租上漲以及抑制農業技術進步來實現的。農業補貼政策扭曲了農產品價格，破壞了農業生產的市場機制，對糧食增產的激勵性不明顯，甚至會導致農業投入要素配置效率的低下和福利損失[11]。從增收的機制來看，農業稅減免、糧食直接補貼對資本和勞動等要素投入的價格影響不大，僅僅提高了農業地租[12]。趙昕將糧食直補政策影響農民增收效果不明顯的機制歸結為補貼標準低、補貼漲幅低于農資漲幅、補貼的南北差異較大等[13]。就微觀數據層面而言，蔣和平、吳楨培發現，農業補貼政策對補貼前后農戶播種面積變化影響不顯著，農戶的種糧積極性并沒有得到明顯的提高[14]。黃季焜等基于6省農戶調查數據證實了這個結論，但同時發現，農業補貼對農民增收具有促進作用[15]。陳慧萍等發現，農業補貼通過糧食播種面積和資本投入對糧食產量產生影響，且兩種效應大致相當，農業政策和補貼大都轉化為土地價格和地租的上升，增加了農業投資和經營成本，不利于通過勞動力市場調節促進農民增收，擴大了農民收入差距，原因在于大戶農民得到的補貼效應要高于小戶農民[16]，歐盟、美國的相關證據都支持了這一推論[17]。在進一步的中間機制探討之中，呂悅風等基于山東和浙江295個農戶的調查發現，由于補貼力度偏低、補貼發放錯位等問題，農業補貼不利于農村土地的流轉[18];王亞芬等廓清了農業補貼通過提高農業技術進步而提高糧食產量的技術機制，以及農業補貼通過促進農業增產、提高農民財政轉移收入和推動富余勞動力轉移而提高農民收入，但總體上與糧食主產區相比，非糧食主產區的糧食增產效應和農民收入效應邊際效應更高[19]。

（二）農業補貼的環境效應研究

20世紀90年代初，Grossman & Krueger[20]、Shafik & Bandyopadhyay[21]通過對 42 個國家面板數據的分析，發現環境污染與經濟增長的長期關系呈“倒 U 型”，提出了環境庫茲涅茨曲線（EKC）的概念。自此以后，通過構建農業生態環境污染與經濟發展之間關系（農業EKC）的研究層出不窮。對于農業補貼政策的環境污染效應的研究主要集中在國外。早在20世紀60年代，西方發達國家農業開始逐漸從傳統的勞動密集型向資本密集型與技術密集型過渡，追求集約化與規模化的經營方式，這在很大程度上提高了農地的利用效率以及農產品產量，但也加劇了農業環境污染。

一方面，農業補貼顯著加劇了農業環境污染，這一效應是通過扭曲市場機制、加大農業要素投入以及降低生產效率等機制實現的。農業投入與產出補貼扭曲了農產品的市場機制，引致市場失靈，加劇了環境污染。取消價格補貼與提高市場激勵，不僅有助于促進農業經濟增長，而且對環境保護也有積極作用[22]。農業規模與集約化經營的方式，勢必會對化肥與農藥等農業生產要素產生更大的需求，尤其是在農業補貼政策降低了污染性生產要素的真實價格后，為了提高農業生產效率，農村存在更強的利用化肥、農藥以及農膜的激勵，這將導致化學品污染水平進一步加劇[23]。此外，規模化帶來的種植業與養殖業分離，使得規模化養殖產生的畜禽糞便直接排入河中，帶來了嚴重的農村水環境污染。另外，減免農業稅、糧食直補、良種補貼和農資綜合補貼等政策所帶來的農戶擴大生產經濟激勵，導致不適宜耕種的土地被過度開墾，生態環境遭受嚴重破壞。農業補貼通過鼓勵農業生產，從而間接鼓勵了對化肥和農藥的使用，最終加重了環境污染[24]。Edwards從宏觀、中觀以及微觀層面系統闡釋了農業補貼的污染效應機制，認為宏觀層面的的補貼缺位與政策失靈，中觀層面的環境污染與環境保護的外部性問題，以及微觀層面的農民資本逐利性，都是加劇農業環境污染的重要誘因[25]。

另一方面，農業補貼具有污染抑制以及減污效應，這一效應是通過發揮農業EKC中的技術效應來實現的。張偉、羅向明、郭頌平利用江蘇省1978—2009年的數據，將農業面源污染的經濟影響因素歸結為農業經濟規模、農業結構、農業技術進步、農村人口規模、農業面源污染治理政策等方面，發現農業技術進步和農業面源污染治理政策降低了農業面源污染量[26]。葛繼紅等則認為，我國農業化肥使用處于最優使用區間，農業補貼政策的實施并沒有加重由化肥引起的農業面源污染[27]。沈能、周晶晶、王群偉將環境污染與環境效率的空間外溢特征納入分析框架，基于空間面板模型探討了不同環境技術下農業環境技術效率的庫茲涅茨曲線特征及其空間效應，發現農業EKC在我國基本上得到了支持，但環境技術差距使得庫茲涅茨曲線的拐點在不同地區和不同時間階段有所差異[28]。沈能、張斌進一步基于門限回歸模型識別并證實了農業增長與環境生產率之間存在的“U”型關系，且存在一定的技術門檻效應。但鮮有學者基于農業EKC的視角探討農業補貼的環境效應[29]。

（三）相關文獻簡評

綜上，在既有的研究中，大多從糧食增產、農民增收和農業污染的單一效應切入，或者基于局部微觀調查數據進行分析。理論上，鮮有學者在一個整合分析框架下探討農業補貼政策面臨的多重目標實現的困境。將糧食增產、農民增收、農業污染納入一個統一分析框架并非易事，本研究將嘗試完成這項工作。實證上，多數研究都忽略了農業補貼變量的內生性問題，導致估計偏誤。本研究的創新之處在于：一方面，整合農業補貼影響糧食增產、農民增收、農業污染的目標機制框架;另一方面，本研究基于“清單分析法”測度了農業面源污染水平，基于數據包絡分析Malmquist指數分解了農業全要素生產率，并在此基礎上利用系統GMM估計和中介效應模型，對農業補貼政策效應有效性及中間機制進行實證檢驗。最后，基于實證結果提出相應政策建議。

二、理論機制與假設的提出

作為政府的一項轉移支付激勵政策，農業補貼改變了農業投入要素的相對價格，旨在激勵農業微觀經濟主體，優化要素的配置以及收入再分配，將對糧食生產、農民收入以及農業環境產生重要影響。

（一）農業補貼的糧食增產機制

農業補貼通過影響農業生產要素投入對糧食產量產生影響。具體而言，表現在如下方面：第一，農業補貼降低了各類農業要素投入的相對成本，增加了各類要素投入的數量，表現為單位糧食種植面積下的農業要素投入數量的提升或者糧食種植規模的擴大。與此同時，由于“要素替代效應”的存在，農業補貼可能會因為提高農業勞動力投入成本而降低勞動力投入數量。相較而言，農資綜合補貼可能僅改變了農業生產資料（包括化肥、柴油、種子、農機）相對價格，不必然會帶來農業投入要素數量的變化，這取決于農業投入要素的供給與需求彈性。第二，在信息不對稱條件下，農業補貼面臨著一定的“道德風險”與“逆向選擇”問題，部分地區農戶選擇通過擴大糧食種植面積獲得補貼，但是拿到補貼之后并沒有從事糧食生產，這扭曲了市場激勵，提高了農業生產的“扭曲激勵成本”，不利于糧食產量的增加。第三，除了以上因素之外，農機具購置補貼還有助于農業機械化水平的提升，提高農業生產技術或者農業生產管理效率，拓展農業生產的技術前沿面，有助于糧食產量增加。基于以上分析，提出如下假設：

假設1（農業補貼的糧食增產機制）：農業補貼可能會通過農業要素投入、糧食種植面積擴大、農業生產技術進步等中間路徑影響糧食增產。

（二）農業補貼的收入機制

農業補貼作為政府對農業和農民的一項轉移性支出，可直接促進農民收入的增加。除此之外，農業補貼對收入的影響還存在著兩條間接影響路徑：一方面，農業補貼會通過影響糧食產量變化而影響農戶的生產性收入;另一方面，農業補貼降低了與補貼直接相關的農業要素投入價格，因“要素替代效應”的存在而提高農業勞動力相對成本，這將激勵更多的農村富余勞動力向城市轉移，從事邊際報酬較高的非農生產。農業勞動力的非農轉移必然帶來農村居民家庭收入來源的多樣化，提高農戶的工資性收入，但這種效應可能不明顯。農業富余勞動力轉移更多的還是依賴城市高工資的“拉力”，而非農業生產經營成本提升的“推力”。農戶家庭農業經營中的土地、勞動力、資本等生產要素配置將發生相應變化，導致務工收入比重較高的家庭種植結構“趨糧化”，降低了農村務農收入比例[30]。結合以上分析，提出如下假設：

假設2（農業補貼的收入機制）：農業補貼不僅會直接促進農戶收入增加，而且可提高生產性收入和促進工資性收入增加。

（三）農業補貼的環境污染機制

農業補貼可通過影響農業種植規模、農業種植結構以及技術進步等對農業面源污染產生影響。就規模效應而言，在某一地區產業結構、技術條件不變的情況下，該地區經濟規模越大，消耗的資源越多，產生的污染也越嚴重。農業補貼可能會擴大糧食種植的規模，提高對農藥、化肥、農膜等農業生產要素的需求，加劇農業面源污染，表現為“規模效應”。就結構效應而言，進入21世紀以來，農業補貼加劇了種植的“趨糧化”，可能給農業生態環境保護帶來一定的壓力。農業補貼有助于改變大豆、水稻、小麥等糧食生產的邊際成本以及市場價格，提高糧食種植積極性。農業種植結構的變化會改變耕地利用方式和化肥農藥施用強度，對農業面源污染產生一定的影響。一般意義上，農業政策實施后，玉米、水稻、小麥等糧食作物種植比例會上升，這將會帶來秸稈廢棄物的增多，加劇面源污染。優化的種植結構有助于降低污染，表現為“正向結構效應”，反之，則表現為加劇污染的“逆向結構效應”。就技術效應而言，農機具購置補貼的增加有助于提升農業機械化水平與農業生產技術水平，對于減少農藥化肥使用量與控制農藥化肥污染有積極影響。這一影響存在時間效應。短期內，農業機械化會對良田開墾、擴大農業生產規模表現出積極正向作用，而且在初期階段，農業環境承載力相對較強，使得農業機械化帶來的面源污染不顯著;但長期來看，隨著農業資源環境系統的自我恢復調節能力接近閾值，農業機械化對農業環境的負面作用將日益凸顯。結合以上分析，提出如下假設：

假設3（農業補貼的環境污染機制）：農業補貼通過影響糧食種植規模、農業種植結構以及農業技術水平等中間路徑影響農業面源污染。

（四）農業補貼的政策效應機制

綜合可知，農業補貼政策效應包括糧食增產效應、收入效應以及環境效應。如圖1（下頁）所示，一方面，在農業補貼的增產效應和收入效應方面，農業補貼可能會因為提高了農業要素投入強度、擴大糧食種植面積、提高農業生產技術進步等因素促進糧食增產，但也會因為信息不對稱問題而帶來“扭曲激勵成本”的增加，不利于糧食增產。農業糧食生產會對農戶的生產性收入產生影響，而且農業補貼轉移支付對農戶收入有直接促進作用，也通過降低農業勞動力要素相對成本，促使其向城市轉移而帶來工資性收入的增加。另一方面，在環境效應方面，農業補貼通過影響糧食種植面積的“規模效應”，影響農業技術進步和管理效率的“技術效應”，以及影響農業種植結構的“結構效應”，對農業面源污染產生影響。

三、研究設計：模型設定、變量選擇與數據描述性統計

（一）模型設定與變量選擇

本研究基于Baron & Kenny[31]、溫忠麟等[32]提出的中介效應評估遞歸（Recursive）模型進行相關命題檢驗，建模思路如下：

模型1—3分別是基準模型、中介模型、綜合模型。中介機制檢驗步驟如下：第一步，對基準模型1進行回歸，系數α顯著則意味著自變量X的政策效應顯著，否則停止中介效應的傳導路徑檢驗。第二步，對中介模型2進行回歸，如果β系數顯著，說明自變量X對中介變量M有顯著的影響作用。第三步，對綜合模型3進行回歸，系數λ1和 λ2分別表示自變量X和中介變量M對因變量Y的直接與間接效應。但此類方法可能會犯第二類錯誤（接受虛無假設即作出中介效應不存在的判斷），如果β較小，而λ2較大，此時檢驗兩者乘積βλ2不等于0，但是β較小可能會導致第二步模型檢驗判定其不顯著;為了解決這一個問題，就需要基于系數乘積檢驗法，構造Sobel統計量，對βλ2進行再次檢驗。

基于以上分析方法，本研究基于糧食增產、農民增收以及農業污染排放的不同影響機制，考慮到解釋變量與控制變量的差異，分別設計了三組具體模型。

1.農業補貼的糧食增產模型

農業補貼的糧食增產模型包括基準模型1-1、中介模型1-2與綜合模型1-3。基準模型和綜合模型中的因變量都為糧食產量produc，除此之外，糧食產量還是收入效應模型的自變量，有助于理解農業補貼通過促進糧食增產而實現農民生產性收入增加的邏輯。

核心解釋變量為農業補貼subsidy。中介變量包括：農業投入要素，其中有農業勞動力投入alabor，用第一產業從業人員數表示;化肥施用ferti與農藥使用pest，是糧食生產的直接投入要素，反映了農業補貼影響農業面源污染的直接效應;農業機械總動力amac，是糧食生產的直接投入要素，反映了農業生產機械化程度和農業技術水平;糧食種植面積lscale。控制變量包括：農業技術研發投入lntech，采用農業科研機構研發經費/財政支出的比重表示;抗災能力resi，計算方法為（農業受災面積-成災面積）/受災面積，反映了地方農業基礎設施的完善以及地方財政支農惠農政策的有效性;其他財政支農支出fexpen;農業對外開放open，采用農產品進出口總額/第一產業產值的比值計算，農業產品貿易依存度的提高將會強化對相關農產品投入的激勵，對農業生產產生一定的影響。

2.農業補貼的收入效應模型

農業補貼的收入效應模型包括基準模型2-1、中介模型2-2與綜合模型2-3。基準模型2-1和綜合模型2-3的被解釋變量均為農民收入perin，用農村居民人均可支配收入表示。農民收入包括生產性收入、工資性收入、財產性收入以及轉移性支付等，農業補貼通過轉移支付直接影響農民收入，通過影響生產性收入與工資性收入間接影響農民收入水平。

核心解釋變量為農業補貼subsidy。中介機制變量包括：生產性收入w2，主要包括農民種植經濟作物以及糧食作物的國內市場銷售收入以及農產品進出口的收入等;工資性收入w1，主要來自農業富余勞動力向城鎮轉移所帶來的非農生產收入，農業補貼降低了農業生產中農藥、化肥、農業機械等要素的成本，進而通過“要素替代效應”擠出了農業勞動力的投入;糧食產量produc。控制變量包括：其他財政支農支出fexpen;城鄉收入差距ingap，用城鎮居民收入與農村家庭居民純收入比值來表示。

3.農業補貼的環境效應模型

農業補貼的環境效應模型包括基準模型3-1、中介模型3-2與綜合模型3-3。基準模型3-1和綜合模型3-3因變量都為農業面源污染指數poll。本研究基于清單分析法計算了種植業農業面源污染指數poll：首先，引入環境分析中常用的清單分析法來計算農業種植所產生的總氮TN、總磷TP 以及COD排放量，清單分析通過確定產污單元，結合產污單元產污系數（見表1），對環境污染進行量化[33]。進一步，基于主成分分析法對總氮TN、總磷TP 以及COD排放量三個主要變量進行合成，計算農業面源污染綜合指數poll。通過主成分分析法計算可知，結合特征根大于1以及主成分高于90%的原則，研究提取出了主成分Comp1，特征根為2.8，方差貢獻度為94%，Comp1=0.58×TN+0.57×TP+0.58×COD。結果顯示，19個省份農業面源污染都呈現先上升、后下降的趨勢。

核心解釋變量為農業補貼subsidy。中介機制變量包括：規模效應變量lscale，采用糧食播種面積表示;結構效應變量plstr，采用農業種植結構plstr變量，用糧食作物播種面積占農作物播種總面積比值進行計算;技術效應則以農業技術進步atc與管理效率提升aec作為代理變量。模型其他控制變量有農業生產總值agdp。

（二）數據來源與描述性統計

本研究以我國19個糧食產區為研究對象，包括山東、河南、河北、江蘇、四川、湖南、湖北、黑龍江、安徽、內蒙古、遼寧、吉林、江西13個糧食主產區，以及甘肅、貴州、山西、寧夏、云南、陜西6個非糧食主產區。數據的時間窗口是2006—2015年。選擇這一時間窗口能夠保持良種補貼、農資綜合補貼、糧食直補和農機具購置補貼等補貼數據的連續性，降低2016年農業補貼“三合一”政策的外生沖擊。本研究中的農業補貼及其他農業數據主要來源于Wind數據庫及農業農村部、財政部官網，其他數據來源于各省份統計年鑒、歷年《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國環境統計年鑒》以及各省份國民經濟和社會發展年度公報等，本研究還通過CNKI中國經濟社會發展統計數據庫以及搜數網等補充了相關缺失數據。描述性統計結果如表2所示。

四、實證結果與討論

（一）農業補貼政策有效性：基準模型與綜合模型分析

本文采用動態面板系統GMM模型對模型進行估計，以有效緩解農業補貼的內生性問題。表3（下頁）基于動態面板系統GMM方法，對農業補貼政策效應中的基準模型與綜合模型進行了檢驗，相關檢驗符合緩解內生性問題的要求。相關模型編號與上文一致。

在表3糧食增產模型、農民增收模型以及農業污染模型的基準模型中，農業補貼對糧食產量、農民收入與農業面源污染的影響系數（α）分別為0.0554、0.0507和0.0201，且均通過了1%的顯著水平檢驗。這意味著，我國農業補貼政策基本上實現了促進糧食增產以及農民增收的目標，但顯著加劇了農業面源污染，農業補貼面臨著多重目標實現的激勵困境。此外，在糧食增產模型、農民增收模型以及農業污染模型的綜合模型中，農業補貼的系數（λ1）同樣分別顯著大于0，證實了結果的穩健性以及中介效應模型檢驗的適用性。為進一步推動中介機制檢驗，有必要對綜合模型中各個中介變量的系數（λ2）進行估計分析，估計結果如下：

結合糧食增產綜合模型1-3，由農業補貼的系數（λ1）和中介變量的系數（λ2）分析可知：農業補貼顯著促進了糧食產量的提高，彈性系數為0.0529，這意味著農業補貼每增加10個百分點，糧食產量的增加也僅有0.529個百分點，農業補貼的糧食產量促進效果更依賴于高強度的農業補貼。在其他農業投入要素中，糧食種植規模對糧食增產并沒有顯著的促進作用，在我國耕地紅線背景下，糧食生產規模的擴大程度有限，導致當前農業經濟增長更多依賴于農業集約化生產。此外，農業勞動力投入、農業機械總動力、農藥以及化肥等都對糧食產量有顯著的促進作用，系數分別為0.778、0.217、0.405和1.472。化肥的投入對于農業增長的影響彈性大于1，大于其他農業要素投入彈性系數，表明我國糧食產量對高強度的化肥投入有較強的依賴性。農業技術研發的彈性系數為0.0835，對糧食產量有一定的促進作用，但僅能通過10%的顯著水平檢驗，且彈性系數絕對值低于其他要素投入。在其他控制變量中，其他財政支出對農業產量的影響顯著為負，表明政府財政支農支出對農業生產資源配置的扭曲作用要大于促進作用。

結合農民收入綜合模型2-3，由農業補貼的系數（λ1）和中介變量的系數（λ2）分析可知：農業補貼顯著促進了農民收入的增加，彈性系數為0.107，這意味著農業補貼每增加10個百分點，農民的收入將增加1.07個百分點。農業補貼對農民收入有一定的促進作用，但邊際貢獻有限，這與我國分散型、小規模農戶經營為主的農業經營模式有關。在其他變量中，糧食產量、農民生產性收入和農民工資性收入顯著促進了農民收入增加，系數分別為0.0370、0.0524、0.0642。除傳統的種糧收入之外，通過外出務工從事非農生產而獲得的工資性收入，已經成為農民綜合收入增加的重要來源。在控制變量中，財政支農支出對農民增收也有顯著的促進作用，有助于通過生存型財政支出以及發展型財政支出的影響效應促進農民減貧。

結合農業污染綜合模型3-3，由農業補貼的系數（λ1）和中介變量的系數（λ2）分析可知：農業補貼顯著加劇了農業面源污染，彈性系數為0.0238，這意味著農業補貼每增加10個百分點，農業面源污染指數將增加0.238個百分點，對農村生態環境具有顯著的破壞作用。糧食種植規模系數不顯著，表明農業補貼通過擴大糧食種植面積而加劇農業面源污染的“規模效應”可能不顯著;另外，農業種植結構系數為0.211，表明糧食種植面積占比越高，農業面源污染越嚴重，意味著農業補貼可能通過影響農業種植結構減少污染;農業技術進步對農業面源污染的影響不顯著，而農業管理效率的提升則顯著降低了農業面源污染，系數為-0.231，表明推進農業集約化生產、改善農業組織管理效率是改善農業生態環境的重要方式。

（二）中間機制檢驗

結合上文基準模型和綜合模型的估計結果，有必要進一步結合中介模型判斷農業補貼政策效應的中間傳導渠道，估計結果如表4（下頁）所示。

1.糧食增產路徑檢驗（模型1-2-1至1-2-5）

農業補貼對農業機械總動力、化肥與農藥的影響系數均顯著為正，分別為0.5904、0.0157、0.0440，結合綜合模型的估計結果可知，農藥、化肥和農業機械總動力等構成了農業補貼促進糧食增產的重要中介渠道。其中，農機具購置補貼有助于農業機械化水平的提高，其可能通過物化的農業技術引進，擴展農業生產技術可能性邊界，進而提高農業生產效率，促進糧食增產。此外，農業補貼對糧食種植規模的影響不顯著，說明農業補貼不存在通過擴大糧食種植規模促進糧食增產的渠道。農業補貼顯著降低了農業勞動力投入，這可能是因為，農業補貼直接降低了農藥、化肥以及農業機械等要素的投入成本，增加了農業勞動力的相對成本，農業生產者將減少勞動投入，從農業勞動中解放出來的勞動力外出務工會獲得工資性收入。這意味著農業補貼的糧食增產效應也不存在提高農業勞動力投入的中間渠道。

2.農民增收路徑檢驗（模型2-2-1、2-2-2）

農業補貼對農民收入的直接提升效應不言而喻。農業補貼還通過提高生產性收入與工資性收入促進農民增收，對兩者的影響系數分別為0.00537、0.0499，結合綜合模型中生產性收入與工資性收入的系數顯著性，結論證實了兩條中介路徑的存在。原因在于，生產性收入的提高部分來源于農民糧食銷售收入，可能與農業補貼對糧食增產的促進作用有關。在農業補貼的“要素替代效應”作用下，農村富余勞動力向城市遷移并從事非農生產，提高了農村居民的工資性收入。

3.農業污染路徑檢驗（模型3-2-1至3-2-4）

結果顯示，農業補貼對糧食種植面積的影響系數不顯著，表明農業補貼不存在通過提高糧食種植面積加劇農業面源污染的“規模效應”，但可能通過化肥與農藥利用的途徑而加劇污染。農業補貼顯著提高了糧食種植結構占比，表明農業補貼具有加劇農業面源污染的“逆向結構效應”，原因在于，2000年以前，我國農業結構由“以糧為綱”的單一結構向農、林、牧、副、漁并舉的多元結構轉變，并表現為種植業比重下降和種植業中糧食比重下降，而進入21世紀以來，伴隨著農業勞動力的轉移，農業種植結構呈現“趨糧化”的特征，農業補貼則加劇了種植“趨糧化”，這給農業生態環境保護帶來了一定的壓力[30]。根據《2010 年主要農作物科學施肥指導意見》，產量水平在 600 公斤/畝以上的小麥，每畝氮肥建議施用量為 14—16 公斤，磷肥為 8—10 公斤，糧食作物種植比重的提高意味著更高的氮排放量與磷排放量，因而加劇了農業面源污染。在農業補貼影響農業污染的“技術效應”檢驗中，農業補貼對技術進步的影響顯著，但對管理效率的影響不顯著，綜合模型中兩者系數則相反，無法確認暢通的傳導路徑是否存在，因而有必要構造Sobel統計量作進一步判斷。結果發現，Sobel檢驗結果為0.3482，無法拒絕βλ2=0的原假設，表明農業技術進步的中介效應不存在。同理，農業管理效率Sobel統計量為0.3460，也無法拒絕βλ2=0的原假設，農業效率的中介效應也不存在，表明農業補貼通過技術進步與效率改善抑制農業面源污染的“技術效應”不存在。

五、結論與啟示

研究發現，農業補貼實現了糧食增產與農民增收的目標，但同時加劇了農業面源污染。農業補貼通過提高農業生產要素（農業機械、農藥、化肥）的投入水平而促進了糧食增產，但對擴大糧食種植規模的影響不顯著，且存在降低農業勞動力供給的“要素替代效應”;農業補貼通過促進糧食增產、農業勞動力向城市轉移的中間路徑促進了農民生產性收入和工資性收入的增加;農業補貼通過提高農業污染要素（化肥、農藥）施用量的“規模效應”加劇了農業面源污染，并通過提高糧食作物種植比例的“逆向結構效應”加劇了污染。基于上述結論，提出如下政策建議：

第一，加大農業支持保護補貼力度，促進增產與增收效應持續發揮，加快構建綠色導向的新型農業補貼政策體系。未來要不斷完善農業支持保護制度，在確保國家糧食安全和農民收入穩定增長的前提下，突出綠色生態導向，加快構建新型農業補貼政策體系。鞏固農業補貼“三合一”的改革成果，支持耕地地力保護和糧食適度規模經營，引導農民采取秸稈還田、深松整地、科學施肥用藥和綠色防控，推動農業生產方式從資源消耗型向集約型轉變。進一步鼓勵各地創新補貼方式方法，探索綠色循環農業補貼、農業重金屬污染治理補貼、畜禽糞污資源化利用補貼的應用，不斷完善以綠色生態為導向的補貼政策體系和激勵約束機制。

第二，農業補貼應調整改進“黃箱”政策，擴大“綠箱”政策使用范圍。擴大“綠箱”補貼政策的應用范圍，降低農業補貼的市場扭曲效應，應從如下方面著手：一是更好發揮市場機制作用，完善稻谷和小麥最低收購價政策，完善玉米和大豆生產者補貼政策。二是加大對具有外溢性的農業生產技術、農業基礎設施投資的補貼力度，加強農村灌溉、排澇、防寒和防旱等農田水利基礎設施建設力度。三是加大農業補貼中對科技研發支出的傾斜力度，出臺關于農業生物技術、農業信息技術以及農業集約型生產技術的專項補貼政策。四是加大對科技含量高、農機化發展新興市場和新興領域有迫切需求的農機新產品的補貼力度，充分發揮農機具購置補貼政策對農機科技創新的促進作用。

第三，優化農業補貼方式，提高農業補貼針對性。研究結果表明，農業補貼促進了農藥、化肥以及農業機械總動力等農業要素的投入，對糧食生產有直接的促進作用，但是對糧食種植面積的影響不顯著，這可能是因為，在補貼政策實施的過程中，未能夠對土地出租者和實際從事農業生產勞動的承租者進行區分。這就要求：首先，未來應當避免“普惠”的糧食補貼方式，要盡快實現補貼與種植面積掛鉤，確保農業補貼政策與糧食生產激勵相容。其次，加大對“事實”農業規模化經營主體與農業專業化組織的補貼，促進土地流轉與農業規模化經營，提高農業生產效率。除了要實現農業補貼與按“人頭”和“耕地面積”標準脫鉤之外，還應以結果為導向，對土地流轉、農業規模化、農業經營組織專業化等取得一定“事實”成效的農業經營主體進行補貼，提高補貼的針對性。再次，通過科學設定糧食補貼的區域性政策目標，設立增產導向型補貼與收入導向型補貼兩類標準，實行按糧食產量的掛鉤型補貼。最后，實現農業補貼與高質量農產品掛鉤。按照《國務院辦公廳關于建立統一的綠色產品標準、認證、標識體系的意見》的要求，加大支持綠色農產品補貼力度，使補貼政策向先進、低毒甚至無毒的農資傾斜。另外，還可以根據綠色農產品質量劃分等級，進行階梯式補貼。比如，可以設定以無農藥農產品、低農藥農產品、A級綠色有機農產品和AA級綠色有機農產品為基礎的等級，按農產品等級制定不同的補貼標準，這有助于激發農民進行農業綠色生產的積極性。

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Multidimensional Effect Analysis and Mechanism Test of Agricultural Subsidy Policy in China

SUN Bo-wen

Abstract： As an important policy tool of agricultural support and protection system， agricultural subsidy policy plays an important role in increasing grain production and increasing farmers income. However， some“yellow box” subsidies may aggravate agricultural pollution by distorting the allocation of market resources. The results show that： on the whole， agricultural subsidies promote grain production and farmers income， but aggravate agricultural non-point source pollution; agricultural subsidy policy is faced with incentive dilemma of multiple objectives. Agricultural subsidies promote grain production by increasing the input level of agricultural production factors（agricultural machinery， pesticides， chemical fertilizers）， which has the“factor substitution effect” of reducing agricultural labor input， but there is no channel to promote the increase of grain production by expanding the scale of grain planting. The income growth effect of agricultural subsidies is realized through the increase of productive income and wage income. Under the background of“grain oriented” planting structure， agricultural subsidies aggravate the pollution by increasing the proportion of grain crops， but the scale effect and technical effect are not significant.

Key words： agricultural subsidies; agricultural non-point source pollution; high-quality development of agriculture

基金項目：國家社會科學基金項目“農村水環境問題的經濟機理分析與管理創新制度研究”（10BJY064）;國家社會科學基金青年項目“環境規制對僵尸企業形成影響機制與異質性研究”（19CJY028）;中國博士后科學基金面上項目“高質量發展下市場分割影響綠色增長的機制與效應研究”（2018M630004）。

作者簡介：孫博文，中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所、中國社會科學院環境與發展研究中心助理研究員。