种粮直接补贴政策效应评估*
黄少安 郭冬梅 吴江
【摘 要】 种粮直接补贴政策目标是提高我国粮食产量，确保粮食安全，同时增加农民收入，提高农民的相对收入水平。本文对国家的种粮直接补贴的政策效应进行了全面的分析和评估。文章首先通过实地调研的微观数据分析种粮直接补贴政策依据的合理性,然后利用宏观数据通过生产函数模型考察了种粮直接补贴政策对粮食产量以及农民收入的影响，得出种粮直接补贴政策对于实现确保粮食安全和增加农民收入的基本目标有一定的作用，但作用有限。
【关键词】粮食直补 农资综合直补 生产函数
一、种粮直接补贴政策的规定和目标
对种粮农民的直接补贴 包括粮食直补和农资综合直补两部分。一部分是对种粮农民的粮食直接补贴，也就是粮食直补，粮食直补资金来源于粮食风险基金，粮食风险基金是由中央和地方两家组成的，中央所占比重大，粮食直接补贴从2003年开始试点，2004年全面铺开的；另外一部分是对种粮农民的农资综合直接补贴，也就是我们所说的农资综合直补，它是2006年开始实施的，主要是为了弥补化肥、柴油等农资价格变动对农民种粮增支的影响，这项补贴资金全部由中央财政安排。
种粮直接补贴政策出台的背景有两个：一是粮食减产，粮食产量和粮食耕种面积持续下降引发粮食安全问题；二是农民相对收入水平持续走低，亟需提高。1998年，我国的粮食生产由10246亿斤经过5年递减（见图1），到2003年只有8613亿斤，减幅达到16%。粮食播种面积也连年减少，全国粮食播种面积已由1998年的17亿亩降至2003年的15亿亩以下。面对这种严峻形势，2003~2004年，中央多次动用各种市场和计划手段调整粮食政策,鼓励农民种粮积极性。下图为1983年至2008年，我国农作物播种面积（单位：千公顷）、粮食面积（单位：千公顷）和粮食产量（单位：万顿）的变化情况：
图1 我国农作物播种面积、粮食面积和粮食产量的变化情况
另一方面，从上世纪90年代初期至今，农民收入水平增长缓慢，城乡收入差别扩大。自1989年到1991年，扣除物价因素，农民收入增长只有%，自1992年到1999年，农民收入年增长率最高为5%，最低仅有2%，其中自1997年到2000年，农民收入增幅连续4年下降。1978年，城市居民人均可支配收入与农村居民可支配收入的比值为，到了1984年，这个比值缩小到：1，可是到了2003年，城市居民人均可支配收入与农村居民可支配收入的比达到：1。
基于粮食安全和农民收入相对水平低的大背景，政府自2004年期出台的粮食直接补贴政策，接着2006年又出台了农资综合直补，其最终目标都是提高我国粮食产量，确保粮食安全，同时增加农民收入，提高农民的相对收入水平。自实施粮食直补政策以来，5年过去了，该补贴政策的效果怎样，是不是能够达到粮食增产，农民增收的目标？国家的粮食安全是否得到保障？这些问题都亟需进行评估。毋庸置疑，一个国家可以选择多种途径来实现粮食安全和社会稳定的目标，每种方式所耗费的成本不一，如何以最低的成本实现既定的社会目标是一个政府理性决策的关键。如果粮食直补政策达到了预期的政策目标，那么我们应该进一步稳定和完善该政策；如果没有到达预期的政策目标，或者付出了较大的成本，那么就应该对这一重大的农业政策做出相应的调整。本文将使用实地调研数据，对粮食直接补贴政策效应进行评估，来分析我国的粮食直接补贴政策有没有达到既定的维护国家粮食安全和提高农民种粮收入这两个政策目标？
本文接下来的内容安排如下：第二部分是种粮直接补贴政策的依据及其可靠性、农民种粮成本、收益统计及分析；第三部分是种粮直接补贴政策对农民种粮产量、收入状况影响；第四部分是种粮直接补贴政策总体评估及完善政策。
二、种粮直接补贴政策的依据及其可靠性、农民种粮成本、收益统计及分析
种粮直接补贴政策的基本依据是“农民种粮食不合算，赔钱，比较利益低”的观点。人们普遍认可粮食生产的主体——农民，在我国属于低收入群体，从农民、媒体以及各级政府中，都能听到“种粮不赚钱、甚至亏本”的观点。人们日常生活中看到的现象也给人以“农民种粮食不合算，赔钱，比较利益低”的印象：很多地方的农民宁愿撂荒土地，选择外出务工，放弃农业生产；继续从事农业的农民会更喜欢改种植经济作物；一些农民只是种植一些满足自己生活需要和家庭畜产品生产所需要的少量粮食，而将多余的土地撂荒或出租。那么这些生活中人们熟悉的现象是否能够说明“农民种粮食不合算，赔钱，比较利益低”，即种粮直接补贴政策的基本依据是否能够成立呢？
2009年7月至8月，中央财经大学“种粮收益”研究团队选择了一些种粮大省和一些代表性的地区进行了调研，通过入户访谈的形式获得了关于农民种粮成本和收益情况的详细信息。这些调研区域包括： 山东滨州、德州、东营、肥城、菏泽、济南、济宁、莱芜、聊城、临沂、牟平、青岛、日照、荣成、泰安、滕州、威海、潍坊、文登、烟台、枣庄、淄博，江西赣州、吉安、瑞金、上饶，湖南浏阳、益阳，黑龙江北安、黑河，福建龙岩、泉州、漳州，宁夏灵武、平罗、石嘴山、吴忠、银川、中卫。下表为六省种粮的基本情况：
表1 山东、江西、湖南、黑龙江、福建和宁夏六省种粮的基本情况
省份
考察作物一
考察作物二
考察作物三
户均
耕地面积
户均
种粮面积
山东（776）
冬小麦（748）
玉米（737）
宁夏（211）
小麦（95）
玉米（125）
水稻（77）
黑龙江（124）
大豆（124）
湖南（54）
中稻（43）
晚稻（11）
江西（82）
早稻（77）
中稻（22）
晚稻（69）
福建（180）
早稻（172）
中稻（23）
晚稻（156）
核算农民种粮成本，我们考察其六个方面的支出情况：化肥成本、种子成本、农药成本（包括除草剂）、灌溉成本、农机成本以及用工成本。用工成本是比较难核算的一块成本，调研过程中通过访谈，我们以农民实际下地劳动的时间作为核算依据，根据当地的劳动用工成本计算出种粮的用工成本；而其他成本根据受访农户回答记录在问卷中。需要说明的是：在南方省份，种植水稻所需灌溉的水资源往往为该村集体财产，加之南方多雨水的气候条件（如广东、广西），所以灌溉成本较低。下表显示了调查省份作物的成本构成，每省各选取了一种种植最多的作物进行分析：
图2山东、江西、湖南、黑龙江、福建和宁夏六省种粮的成本构成基本情况
从上表中可以发现，粮食种植成本中，主要是化肥、用工和机械这三块的支出，种子成本、农药成本和灌溉成本相对较少。以山东冬小麦的种植情况为例：亩均成本434元中，化肥成本为173元，占总成本的40%；其次是农机成本87元，占总成本的20%；劳动用工、灌溉、种子和农药成本分别占总成本的17%、12%、7%和4%。各个省份作物由于地理特性等原因，成本情况相差较大，但是化肥和农机成本都是粮食种植过程中较大的两块支出。
在种粮利润方面，依据对表2中各省份种粮收益率的具体数值以及与本省工业利润率的比较分析可以发现，虽然地理条件和作物差异较大，但是粮食种植普遍有着较高的收益率，以山东为例：种粮利润率达到了133%，远远大于该省%的工业利润率，其中24户种粮户本，仅占总受访户数的3%。其他各省的种粮收益率也均远远高于该省的工业利润率。各省中，黑龙江种植大豆的化肥和用工成本较低，黑龙江的种粮利润率均值为198%；由于江西受访户有着较高的化肥和用工支出，故收益率偏低。
表2 各省份种粮收益率的具体数值以及与本省工业利润率的比较
省份
种粮利润率
均值(%)
本省工业
利润率(%)
种粮利润率
最大值(%)
种粮利润率
最小值(%)
亏本户数
山东
133
594
-62
24（3%）
宁夏
82
643
-76
16（8%）
黑龙江
198
416
-49
2（1%）
江西
36
229
-52
21（26%）
福建
54
381
-62
8（4%）
湖南
65
128
-21
3（5%）
从调研的实际情况看， “农民种粮亏本”的说法是不成立的。农民认为种粮不合算，有着多方面的原因，然而农民种粮收益的绝对数偏低的确是一个不争的事实。下表显示了农村户均纯收入和户均种粮纯收入的数据，依据《中国农村统计年鉴2009》人均纯收入的数据，结合调研中获得的受访户家庭人口的信息，估算出各户的纯收入，计算出调查各省受访户均纯收入的算术平均值；户均种粮纯收入为各省受访户种粮纯收入的简单平均。
表3 各省受访户人均纯收入、户均纯收入与户均种粮纯收入
省份
农村居民
人均纯收入
农村
户均纯收入
户均种粮纯收入
（调研数据）
山东
23017
4836
宁夏
16697
6946
黑龙江
16281
16892
江西
25949
4005
福建
26333
844
湖南
16922
1000
从表3 中可以看出，在农村家庭纯收入中，种粮纯收入只占到了较少的一部分。农民种粮利润率在一个很高的水平上，土地面积是限制农民种粮绝对收入提高的一个瓶颈。这样，从实际的情况看，“种粮直补”政策的一个现实依据——“农民种粮食不合算，赔钱，比较利益低”是不成立的。
三、种粮直接补贴政策对农民种粮产量、收入状况影响
关于粮食补贴政策，国内外学者已经有许多理论成果。赵德余、顾海英（2004）从直接补贴的粮食品种、补贴规模、补贴条件、补贴方式以及补贴标准等方面分析我国各省(自治区、直辖市) 实施粮食直接补贴政策的地区差异，并解释了其合理性。何忠伟（2005）对我国农业补贴的宏观背景、效果进行了深入的分析并提出了新的理论见解和政策建议。对于种粮补贴的评价模型方面，王姣等（2006）利用实证数学规划模型（PMP）基于河北、河南和山东的调研数据,，对粮食补贴政策进行了评价，发现粮食直补对增加粮食产量和农户收入都有积极的影响。 Abdul Razack, etc. (2009) 应用一般均衡（CGE）模型分析了印度的补贴政策对其农业部门产生的积极影响。穆月英等（2009）通过应用一般均衡(SCGE) 模型进行了模拟分析得出粮食补贴促使农业部门的总产出和需求增加但会使国民收入减少。以上模型均是采用模拟的手段来分析粮食政策的影响，而本文首次利用我国宏观数据使用生产函数模型来综合评价种粮直补政策对于粮食产量和农民收入的影响。
数据
为了满足研究的目的，我们使用了全国26 个省的2000—2008年间的常规投入和粮食产量的数据。此外，还包括种粮直补额，谷物的价格指数，生产资料的投入价格指数。在各个变量中，投入数据包括土地、劳动、机械、化肥，其中土地是指粮食播种面积，农业劳动力人数则是根据农业占整个农林牧林业总产值的比重，通过农林牧渔业人数计算得出。正如从第二部分微观数据分析中看到，山东冬小麦的机械和化肥的成本在总成中的比重达到了60%，所以本文我们利用机械和化肥作为农民种粮所需资本的替代形式，其中机械利用农业机械总动力来衡量。农业劳动力、农业机械总动力以及农用化肥施用量通过粮食播种面积占总播种面积的比例调整为种植粮食所用的劳动、机械、化肥的投入。种粮直补为粮食直补和农资综合直补之和，因为粮食直补是在2003年开始试点，2004年全面实施，农资综合直补2006年开始实施，因而粮食直补数据从2003年到2008年，其中2003年只有13个省的数据（其中5个缺省）， 农资综合直补数据从2006年到2008年，数据来源的详细情况将在附录中给出。表4为粮食产出、投入以及价格指数比，表4显示种粮直补额从2004年开始逐年增加，2008年的全国种粮直补额达到了789亿。
表4粮食产出、投入及价格指数
年份
粮食总产量（单位：万吨）
粮食面积（单位：千公顷）
农用机械（单位：万千瓦）
农用化肥（单位：万吨）
农用劳动力（单位：万人）
价格指数比
种粮补贴（单位：亿元）
2000
46218
108463
52574
0
2001
45264
106080
55172
0
2002
45706
103891
57930
0
2003
43070
99410
60387
—
2004
46947
101606
64028
116
2005
48402
104278
68398
132
2006
49804
104958
72522
262
2007
50160
105638
76590
427
2008
52871
106793
82190
5239
789
（二）模型的设定和估计
为了衡量种粮直补政策对于粮食产量的影响，我们将采用生产函数模型。正如林毅夫（1992）和黄少安（2006）在研究农业制度对于农业产出的影响时所采用的模型，我们假设生产函数具有如下形式
其中y用来衡量粮食产出，为要估计的参数, land为粮食的播种面积；labor代表种植粮食的劳动力；mach为粮食所需的机械总动力；fert为种粮的化肥投入；pi为谷物的价格指数和农业生产资料投入的价格指数的比值，其中因为谷物价格是事后知道，人们一般根据往年谷物的价格和经验来预测粮食价格，因而我们这里把滞后一年的谷物价格作为当期价格， 即pi为前一年的谷物价格指数和当年的农业生产资料价格指数的比值；mci为复种指数，采用粮食的播种面积和耕地面积的比值来反映土地的投入和劳动投入的集约度；subsidy则是代表种粮直补的政策变量，由于补贴方式有的省按照种粮面积补贴，有的按照粮食产量，为了统一起见，我们令全国各省都按照种粮直补总额（粮食直补和农资综合直补额加总额）和粮食播种面积的比值来考量该政策的实施情况；对于26个省的区域划分，我们按照国发《2000》33号文件划分的东部（河北、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南）、中部（山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南）和西部（四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西和内蒙古）定义了两个地区虚拟变量东部地区(earnt)、中部地区(mid)， 用于描述地区特殊的因素如气温、降雨、土质等；, 代表2001年到2008年时间虚拟变量，这样可以在一定程度控制和剥离变量随时间变化的不可观测因素；则为误差项。
我们首先利用Hausman 检验判断模型应该是固定效应模型还是随机效应模型，STATA 报告的Hausman 检验结果显示应该选择固定效应模型。
在模型（1）中我们研究的种粮直补的变量（subsidy）有可能产生内生性问题，我们利用subsidy的一阶滞后项（lag_subsidy）作为其工具变量，因为理论上滞后一年种粮直补和当期的粮食产量相关性不大，相邻两年的种粮直补额是相关的，并且以上二组的相关性系数也支持了该观点。我们又把lag_subsidy的滞后项放入模型（1）发现，lag_subsidy系数的p值是不显著的, 而且被工具的subsidy的参数估计值发生明显变化，这说明滞后一期变量lag_subsidy通过subsidy来影响被解释变量，那么用lag_subsidy做subsidy的工具变量是可行的。然后我们用带有工具变量的固定效应模型和不带工具变量的固定效应模型分别估计，同样采用Hausman 检验判断该两模型的可行性，STATA 报告的Hausman 检验结果如下：
Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(14) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
=
Prob>chi2 =
检验结果显示p值为1说明带有工具变量的固定模型是不必要，而且表5中显示带有工具变量的固定模型(3)列和固定模型(2)列的系数符号、显著性是一致的并且系数大小相差不大。因而这里我们不考虑变量susidy的内生性问题。
由于该面板数据的时间跨度较截面个体小，所以我们非常有必要对其进行异方差和相关性检验，检验结果显示存在截面异方差但以5%的显著水平不能拒绝不存在序列相关性的假设。因而根据Driscoll（1998）我们利用Driscoll-Kraay的方法来修正固定效应模型的异方差。
（三）经验估计结果
下表中报告了分别利用普通最小二乘法和固定效应方法估计方程（1）的结果。
表5 生产函数的估计结果
因变量： log(粮食产量)
OLS
(1)
固定效应
(2)
工具变量-固定效应
(3)
修正的固定效应
(4)
解释变量
Log(土地)
***
()
***
( )
***
()
***
()
Log(劳动)
**
()
**
()
**
()
***
()
Log(机械)
()
()
()
()
Log(化肥)
***
()
*
()
*
()
***
()
谷物价格/投入价格
()
***
()
***
()
***
()
复种指数
**
()
()
()
()
种粮直补
**
()
***
()
***
()
***
()
常系数
***
()
()
()
()
观测值 202 202 198 202
组内拟合值
组间拟合值
总拟合值
调整的拟合优度
注：“***”代表在1%水平上显著，“**”代表在5%水平上显著，“**”代表在10%水平上显著。括号里面为t值（第三列括号中数字则为z值）其中地区虚拟变量和时间虚拟变量没有报告。
根据经验结果我们可以看出，表格中第（1）列为采用普通最小二乘法对面板数据进行估计的结果，调整后的拟合优度很高，达到了，除了机械投入和价格指数外，其余变量都是显著的，但是我们看到劳动投入和机械投入的系数是负值。而第（2）列为采用固定模型的估计结果，因为该模型存在界面异方差我们进行了修正，修正结果为第（4）列，比较这两列的结果，符号、系数是一致的，并且种粮补贴政策变量均非常显著，只有劳动、化肥投入变量修正后的比未修正的结果更显著。对于第（4）列结果，变量除机械投入、复种指数、常系数外均非常显著。其中种粮直补政策变量系数的符号为正显示种粮直补政策对于粮食产量具有一个正向的推动作用，但是它的系数比较小只有，通过平均播种面积种粮直补额 换算，我们得出粮食直补额变动1个百分比，粮食产量大约只增加个百分比，因而可以看出种粮直补政策对于粮食增加虽然有一定的积极作用，但是作用有限。而土地的估计系数将近，说明播种面积仍然是制约粮食产量增加的最大的因素，其他三种常规投入中，劳动和化肥投入系数是非常显著的，而且它们对粮食增产的力度也远远大于粮食直补政策的作用。值得注意的是，滞后一阶的谷物价格指数和生产资料的价格指数的系数是负值，这可能是因为最近几年相对于粮食价格变化，生产资料价格上升的幅度比较大，因而谷物价格指数和生产资料价格指数之比成下降趋势，而粮食产量则成上升的趋势而导致，复种指数也是负值，但不显著，说明复种指数对于粮食增产效应不明显。
通过以上分析，种粮直补政策对于粮食增产的作用有限，而表4的谷物价格指数与农业生产资料价格指数比除2004年均小于1，说明农业生产资料的价格涨幅比谷物的价格涨幅要大，因而由粮食弱增产导致的粮食纯收入的增幅更微弱了，又从表3 中可以看出，在农村家庭纯收入中，种粮纯收入只占较小的比例，因而推算下来种粮直补政策只能使农民的纯收入微增加。
四、种粮直接补贴政策总体评估及完善政策
本文对国家的种粮直接补贴的政策效应进行了全面的分析和评估。种粮直接补贴政策目标是提高我国粮食产量，确保粮食安全，同时增加农民收入，提高农民的相对收入水平。文章通过实地调研的微观数据和26个省2000年—2008年的宏观数据全方面评估国家的种粮直接补贴政策是否可以实现确保粮食安全和增加农民收入这两个基本目标。文章首先分析种粮直接补贴政策依据的合理性，然后利用生产函数模型考察了种粮直接补贴政策对粮食生产总产量以及农民收入的影响并得到以下结论：
（1）国家粮食补贴政策出台的依据是不合理的
粮食补贴政策的依据是农民粮食生产的收益率比较低，即“农民种粮食不合算，赔钱，比较利益低”。文中表2的分析表明虽然被调研地区的地理条件和作物差异较大，但是粮食种植普遍有着较高的收益率，各省中，黑龙江的种粮利润率均值为198%；利润率最低的江西也达到了36%，所有的省份的粮食种植收益率都远远超过各省的工业利润率。
（2）粮食补贴政策对于确保粮食安全的目标有一定的积极作用，但是作用有限。
种粮补贴对农民种粮的产量的影响是正向的，当粮食补贴增加一个百分比时，农民粮食产量之增加个百分比，但现有的种粮补贴额以及方式导致的粮食产量的增幅较小，一方面这可能是因为现在种粮直补的方式全国大多数地区实行一刀切的方法，没有和农户的种粮行为联系在一起，因而没有真正调动种粮农户的积极性，只能对于一些收入较低的农户，补贴之前生产投入不足，由于种粮补贴可以进一步追加生产投入使粮食产量增加，从而粮食总产量也只能达到一个弱增加，另一方面，从我们的调研的微观数据显示农民的种粮收益率已然非常高，在现有的生产技术和条件下粮食增产的空间比较小，从这两个方面不难理解种粮直补政策的作用是非常有限的。
（3）通过粮食补贴政策来实现增加农民收入的目标很难达到。
一方面种粮直补政策使农民粮食产量增加而导致农户纯收入微增加，另一方面单纯的种粮直补额也会使农民收入增加，但由于我国人均耕地只有亩，而且现在土地流转也没有形成一定的规模，所以在全国大部分地区由于耕地规模的限制，种粮直补额对于农户收入的影响不大，这两方面的增收力度综合看来以种粮直补的方式也就只能使农民达到一个弱增收的效应，更不可能达到缩小城乡差距的目的。
因此，总的来说，国家种粮直接补贴政策的效果是不明显的，该政策并没有很好的达到其应有的政策作用效果和目标。针对该政策的影响效果以及产生该效果的可能原因，我们提出如下几个方面的政策完善措施：
（1）继续实施现在的种粮直接补贴政策，但是不能再增加补贴额
从本文的分析可以看到，种粮直接补贴政策并没有达到预期的目标，理应予以调整。但是，作为一项国家财政政策，其变更不应该很频繁，此外，考虑到被补贴农民享受补贴的收入刚性特征，短期改变这个补贴政策不易为农民所接受。但是，种粮直补的力度和额度不宜再增加，以免给农业生产带来更为不利的影响。
（2）转变补贴方式
根据本文的分析，粮食补贴的确可以使农民收入增加，但是由于大部分农户的粮食总收入只占该农户总收入的较小比例，这也是导致粮食补贴的效果并不显著的一个重要原因，而种粮大户的收入主要来源于种粮，并且由于其拥有的粮食种植面积比较大，其得到的补贴就多，其作用就会比较明显，所以可以考虑增加对种粮大户的补贴，维持或减少对小规模生产农户的补贴，且这一转变还可以在一定程度上促进土地流转从而使土地规模经营。
（3）可以考虑其他惠农的替代方式
本文分析得出种粮直补未能从根本上调动种粮农户的积极性，粮食增产效果并不是很明显，因而可以考虑种粮补贴的替代性惠民政策，例如把补贴和农村医疗体制改革结合起来等等。
参考文献：
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黄少安、孙圣民、宫明波：《中国土地产权制度对农业经济增长的影响—对1949 —1978 年中国大陆农业生产效率的实证分析》[J], 《中国社会科学》2005年第3期
穆月英、小池淳司： 《我国农业补贴政策的SCGE模型构建及模拟分析》[J ] ,《数量经济技术经济研究》2009年第1期。
王姣、肖海峰：《中国粮食直接补贴政策效果评价》[J ] , 《中国农村经济》2006 年第12 期。
附录：
（一）调研数据
表 1 山东、江西、湖南、黑龙江、福建和宁夏六省种粮的成本构成基本情况
省份作物
化肥
种子
农药
灌溉
农机
用工
亩成本
亩产
山东
冬小麦
173
（59）
30
（16）
19
（14）
51
（40）
87
（47）
75
（88）
434
（125）
861
（197）
宁夏
玉米
187
（95）
54
（49）
34
（57）
96
（62）
24
（36）
145
（104）
536
（179）
1322
（370）
黑龙江大豆
69
（17）
27
（9）
24
（15）
0
（3）
40
（57）
17
（13）
168
（49）
281
（31）
湖南
中稻
84
（20）
29
（4）
60
（14）
4
（8）
140
（85）
192
（117）
509
（56）
912
（74）
江西
早稻
160
（79）
32
（23）
78
（46）
15
（13）
73
（44）
315
（186）
627
（227）
837
（179）
福建
早稻
168
（87）
35
（15）
60
（29）
38
（25）
53
（39）
316
（128）
650
（233）
931
（185）
图1 六省农业种植成本分析
表2 调研各省份粮食种植基本情况
省份
考察作物一
考察作物二
考察作物三
户均
耕地面积
户均
种粮面积
山东（776）
冬小麦（748）
玉米（737）
河北（10）
冬小麦（9）
玉米（10）
河南（36）
冬小麦（36）
玉米（27）
内蒙（30）
玉米（30）
宁夏（211）
小麦（95）
玉米（125）
水稻（77）
陕西（41）
冬小麦（40）
玉米（40）
黑龙江（124）
大豆（124）
吉林（29）
玉米（26）
大豆（22）
辽宁（28）
玉米（28）
湖南（54）
中稻（43）
晚稻（11）
四川（14）
春小麦（14）
玉米（14）
中稻（14）
江西（82）
早稻（77）
中稻（22）
晚稻（69）
浙江（25）
晚稻（25）
福建（180）
早稻（172）
中稻（23）
晚稻（156）
广东（25）
早稻（25）
晚稻（24）
2
广西（24）
早稻（24）
晚稻（24）
表格 3考察省份粮食种植成本与产量（亩均成本与亩产）
省份作物
化肥
种子
农药
灌溉
农机
用工
亩成本
亩产
山东
冬小麦
173
（59）
30
（16）
19
（14）
51
（40）
87
（47）
75
（88）
434
（125）
861
（197）
山东
玉米
138
（63）
31
（13）
20
（14）
22
（28）
38
（36）
137
（71）
354
（122）
970
（201）
河北
冬小麦
133
（27）
72
（9）
39
（16）
102
（32）
137
（27）
238
（120）
721
（159）
733
（290）
河北
玉米
118
（30）
27
（9）
33
（15）
74
（99）
135
（55）
278
（130）
666
（178）
870
（358）
河南
冬小麦
171
（129）
59
（47）
26
（18）
53
（42）
102
（81）
43
（83）
472
（351）
888
（220）
河南
玉米
111
（98）
38
（17）
20
（16）
53
（49）
106
（64）
56
（74）
367
（283）
1016
（128）
内蒙古玉米
111
（42）
30
（8）
0
（0）
126
（44）
21
（15）
111
（45）
399
（113）
1683
（296）
宁夏
小麦
176
（126）
93
（26）
30
（40）
97
（54）
53
（37）
76
（69）
504
（193）
764
（216）
宁夏
玉米
187
（95）
54
（49）
34
（57）
96
（62）
24
（36）
145
（104）
536
（179）
1322
（370）
宁夏
水稻
230
（158）
196
（43）
45
（33）
88
（35）
94
（47）
156
（159）
729
（225）
1156
（166）
陕西
冬小麦
155
（46）
77
（29）
29
（27）
93
（28）
89
（27）
13
（9）
448
（85）
842
（175）
陕西
玉米
140
（23）
25
（8）
20
（22）
96
（30）
73
（26）
16
（30）
361
（72）
823
（160）
黑龙江大豆
69
（17）
27
（9）
24
（15）
0
（3）
40
（57）
17
（13）
168
（49）
281
（31）
吉林
玉米
134
（38）
43
（16）
24
（8）
0
（0）
7
（16）
147
（49）
348
（46）
1213
（562）
吉林
大豆
52
（15）
32
（4）
17
（5）
81
（125）
0
（0）
141
（30）
242
（35）
318
（45）
辽宁
玉米
128
（10）
36
（5）
3
（1）
27
（10）
0
（0）
90
（25）
284
（32）
1127
（75）
湖南
中稻
84
（20）
29
（4）
60
（14）
4
（8）
140
（85）
192
（117）
509
（56）
912
（74）
湖南
晚稻
84
（39）
27
（6）
53
（11）
3
（5）
218
（104）
108
（68）
493
（58）
932
（123）
四川
春小麦
46
（24）
18
（15）
14
（7）
0
（0）
2
（8）
180
（54）
260
（87）
721
（394）
四川
玉米
44
（17）
14
（10）
19
（9）
0
（0）
1
（5）
185
（55）
263
（76）
429
（133）
四川
中稻
83
（41）
44
（18）
62
（26）
126
（49）
14
（53）
304
（150）
634
（163）
989
（235）
江西
早稻
160
（79）
32
（23）
78
（46）
15
（13）
73
（44）
315
（186）
627
（227）
837
（179）
江西
中稻
195
（90）
37
（15）
70
（36）
25
（18）
86
（39）
379
（161）
936
（209）
952
（184）
江西
晚稻
166
（76）
31
（24）
94
（63）
17
（14）
69
（37）
308
（196）
612
（263）
809
（149）
浙江
晚稻
113
（29）
19
（8）
124
（34）
40
（8）
108
（27）
294
（166）
699
（192）
1046
（99）
福建
早稻
168
（87）
35
（15）
60
（29）
38
（25）
53
（39）
316
（128）
650
（233）
931
（185）
福建
中稻
132
（61）
24
（11）
43
（31）
9
（11）
10
（35）
364
（269）
576
（351）
791
（369）
福建
晚稻
164
（85）
36
（15）
62
（28）
47
（25）
58
（34）
301
（66）
633
（149）
902
（160）
广西
早稻
210
（62）
45
（16）
60
（27）
15
（21）
81
（16）
96
（60）
506
（100）
866
（76）
广西
晚稻
197
（54）
41
（18）
57
（28）
14
（20）
79
（16）
95
（60）
483
（100）
814
（78）
广东
早稻
210
（17）
15
（1）
58
（7）
0
（0）
62
（33）
312
（65）
657
（48）
1045
（63）
广东
晚稻
210
（18）
15
（1）
58
（7）
0
（0）
61
（33）
314
（67）
658
（50）
1025
（59）
模型的数据来源
各地区的粮食产量、粮食播种面积、农业机械总动力、农用化肥、农林牧渔业人口、谷物价格指数、生产资料价格指数来源于《中国农村统计年鉴2001年》—《中国农村统计年鉴2009年》， 《中国农产品价格调查年鉴2007年》—《中国农产品价格调查年鉴2008》，《新中国60年农业汇编》；各地区的耕地面积来源于《中国统计年鉴2001年》—《中国统计年鉴2009年》；其中由于2000年、2001年的谷物价格指数没有专门统计的资料，我们利用《中国物价年鉴2001-2002》中粮食的零售价格指数代替。
而对于粮食直补额以及农资综合直补额由于至今没有公开的统计资料，我们是从各地的农业信息网（贵州农业信息网、福建农业信息网、海南农产品交易网、吉林农网、辽宁金农网、广东农资市场网、常德农经网），政府网（江西省人民政府网、海南省人民政府网、河南省人民政府网、江西省人民政府网、辽宁人民政府网、黑龙江人民政府网、浙江国土资源厅、青海省发展与改革委员会、湖北人民政府网、湖北财政厅、贵州省人大常委、中国招商引资网、福建省粮食局、宁波粮食局、江苏财经），各类报纸（甘肃经济日报、湖南日报、新疆日报、四川日报、陕西日报、中国税务报、西部商报、经济日报）、新闻网（四川新闻网、新华网、中国广播网、新华社、商务网、山东新闻网、中国粮油信息网）等搜集而得。
An assessment of the impact of grain direct subsidies policy
Abstract: The objective of grain direct subsidies is to improve China's food production and increase the income of the farmers, which aims to ensure food security and improve the relative income level of farmers. In this paper we conduct a comprehensive analysis and assessment to the policy of grain direct subsidies. We first analyze the rationality of policy of grain direct subsidies based on micro-data, then we examine the impact of direct subsidies policy on food production and farmers’ income through the production function model. The study finds that grain direct subsidies have a positive role in ensuring food security and increasing income of the farmers, but of limited effect.
Key words: Grain Direct Subsidies Agricultural Comprehensive Direct Subsidy Production Function
* 黄少安，山东大学经济研究院，中央财经大学经济学院，邮箱： HYPERLINK "mailto:shaoanhuang@" shaoanhuang@ ; 郭冬梅，中央财经大学经济学院，邮箱： HYPERLINK "mailto:guodongmei2005@" guodongmei2005@ . 吴江，中央财经大学经济学院。
其中对于粮食的补贴政策国家在2004年开始还实行了良种补贴和农机具购置补贴，但因为在补贴政策实施以来种粮直补额占有80%左右的绝对比重，因而我们这里只对种粮直补的政策进行评估。
“省份”、“考察作物一”、“考察作物二”和“考察作物三”项目中括号内的数字为观察户数；户均
耕地面积单位为亩；来自湖南的样本中，有14个观察户的种粮面积大于耕地面积，部分问卷标识为租入土地种粮食，这14个观察户的耕地面积均值为亩，种粮面积均值为60亩；另外的40个观察户耕地面积均值为亩，户均种粮面积均值为亩。
有关各省作物种植的详细情况与数据请见附录。
其中，利润率的核算公式为：利润率=（作物产量×作物价格－作物成本）÷作物成本。各省的种粮利润率均值为每户种粮利润率的简单平均，作物价格根据调研时的受访户反馈的价格为依据：其中山东冬小麦价格为元／斤，山东玉米为元／斤，宁夏小麦为元／斤，宁夏玉米为元／斤，宁夏水稻为1元／斤，黑龙江大豆为元／斤，江西稻类为元／斤，福建稻类为1元／斤，湖南稻类为元／斤。本省工业利润率=利润总额÷主营业务成本，各省数据来自《中国工业经济统计年鉴2008》；括号内的数值为亏本户数在受访户数的比率。
由于4个直辖市（北京、上海、天津、重庆），西藏的价格指数等资料缺失并且他们农业占全国的比重不大，因而模型中不包含4个直辖市和西藏的数据，所使用数据为26个省的。
价格指数之比为谷物价格指数/农业生产资料价格指数。
2003年的全国粮食直补额缺省。
平均播种面积种粮直补额为21元/亩
“省份”、“考察作物一”、“考察作物二”和“考察作物三”项目中括号内的数字为观察户数。
单位为亩。
来自湖南的样本中，有14个观察户的种粮面积大于耕地面积，部分问卷标识为租入土地种粮食，这14个观察户的耕地面积均值为亩，种粮面积均值为60亩；另外的40个观察户耕地面积均值为亩，户均种粮面积均值为亩。
表格二中各项为调研省份各观察户亩均成本和亩产的简单平均，括号内的值为标准差。
宁夏大多数受访农户将小麦、玉米、水稻和其他作物混种，这里显示的是农户单种时的生产成本情况。
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