云南是一个农业主导的省份，从实证的角度分别分析了粮食直补政策对云南省粮食生产及农民收入的影响。 直接补贴 DEA Malmquist指数 一、引言云南省是一个以农业为主导的省份，农业人口占全省人口的67%，所以农业的健康有效发展对全省经济意义重大。同时农业又是一个弱质产业，面临着自然和市场双重风险。因此，对农业进行补贴，特别是粮食补贴，是地区经济持续稳定发展的重要保证，也是地区经济和社会发展的内在要求。“国以民为本，民以食为天”，粮食问题始终是各国关注的最基本民生问题，所以，粮食补贴已成为世界各国农业补贴政策的核心。 二、粮食直补传导机制（一）拓展柯布-道格拉斯生产函数用于研究生产要素投入与产出之间关系且使用非常广泛的生产函数是柯布―道格拉斯生产函数。其基本的形式为：Y=ALαKβε （1），式（1）中Y、A、L、K分别为经济总产值、综合技术水平、投入劳动力及资本的数量，α、β依次为劳动力与资本的产出弹性系数，ε为随机扰动项。为测算粮食直补等各种农业生产投入与农业产出的数量关系，本文对柯布-道格拉斯生产函数进行改进和拓展。农业生产要素主要包括劳动力、土地、粮食直补和自然环境等。由于自然环境难以用某一具体指标进行准确衡量，所以将自然环境等其它因素放入随机扰动项。因此，拓展后的用于测度农业产出的柯布-道格拉斯生产函数具体形式设定为：Y=ALβ1Kβ2Sβ3ε （2），其中，Y表示粮食总产量，A是综合技术水平，L、K、S依次表示各地区农业从业人员、农作物总播种面积及粮食直补总额，β1、β2、β3分别为各种农业生产投入的产出弹性系数，ε为随机扰动项。为获得更为精确的参数估计结果，对式（2）两边同时取自然对数，变换为线性数据模型：lnYt=lnA+β1lnLt+β2lnKt+β3lnSt+εt（3）。（二） 统计检验与实证分析由于各省区的农业生产规模、生产技术水平及粮食直补规模等存在不同程度的差异，本文采用广义最小二乘法，利用2004-20010年的省级面板数据，对模型（2）作参数估计，结果如下：lnY=-2.993+0.223lnL+0.712lnK+0.125lnS，t=（-16.12 8.72 19.26 12.77），R2 = 0.98，F=3269.21， （F-statistic） = 0.00。该数据模型的拟合优度高达98%，说明农业从业人员、农作物总播种面积及粮食直补总额等所有解释变量对被解释变量粮食产量的整体影响是高度显著的。从各解释变量的t值来看，解释变量对粮食产量的单项影响同样高度显著，并且各项回归系数的符号亦与理论预期相同。粮食产量对粮食直补的弹性系数为0.125，经验数据分析支持了“粮食直补对粮食产量的影响显著”的论断，说明粮食直补政策产出效应的传导机制是有效的。这为我们以后数据包络分析中选取投入产出指标提供了方向。 三、基于DEA的粮食直补效率评价（一）实证模型1.数据包络分析数据包络分析法（DEA）主要是基于多指标输入和多指标输出，利用线性规划构建有效率的凸性生产前沿，通过与该前沿的比较识别各决策单元（DUM）的相对效率。（二）数据选取关于决策单元（DUM）选取，由于DEA法对决策单元有同质性的要求，所以本文选取与云南省粮食生产情况相近的几个非粮食主产区的省份。关于投入指标，选择柯布―道格拉斯扩展生产函数中的投入要素：农业从业人员（L）、农作物总播种面积（K）与粮食直接补贴总额（S）作为投入指标。关于产出指标的选取，根据我国粮食直接补贴政策的主要目标（稳定粮食产量、提高农民收入水平），选取反映政策目标的两项指标作为产出指标――粮食产量、农民人均收入水平。（三）实证分析结果1.效率评价2004、2008年五省市粮食直补效率分析中，2004云南省直补效率排名倒数第一，2008年排名倒数第二，虽然名次上升但直补效率却发生净下降。从2004到2008年，云南省粮食直接补贴综合效率下降了0.252个效率单位，下降幅度较大。通过纯技术效率和规模效率分析发现，云南省粮食直补效率下降源于纯技术效率的大幅下降，2004年到2008年纯技术效率共下降了0.37个效率单位。虽然规模效率是上升的（上升0.082单位），但其上升幅度远小于纯技术效率下降幅度，所以2008年云南省粮食直补综合效率出现下降现象。值得关注的是，2004年云南省纯技术效率达到1，说明当时云南省粮食“直补”政策的制度安排及管理是有效率的，补贴操作成本较小，但是这种优势没有得到有效的保持，在2008年迅速下滑，成为制约云南省粮食直补效率发挥的关键障碍。2.粮食直补效率动态分析Malmquist生产指数法是数据包络分析法中用于估计松弛变量的一种方法。由于它可用于描述跨期多输入和多输出变量间的粮食生产技术效率。所以本文采用Malmquist指数法考察在技术可变条件下云南省粮食直补效率变动情况。根据表1中Malmquist生产指数显示，只有云南和广西两省出现了粮食生产率下滑，其余省市都有不同程度的效率上升，尤其是重庆市，其全要素生产率上升了166.3%，而云南省却下降了5.7%。观测发现，云南省的粮食生产效率下降主要源于技术效率、制度效率和部分规模效率的下降。横向来看，云南省技术效率（即资源配置效率）和纯技术效率（即制度效率）都最低。所以应尽快重点提高云南省粮食生产及“直补”的资源配置效率和制度效率。 四、政策建议通过分析发现，云南省粮食直补效率不高，主要源于纯技术效率、规模效率、技术效不能达到有效状态。针对分析结果，提出以下建议：第一，加强粮食直补工作的信息化建设，简化补贴资金发放程序，降低操作成本。改善管理，合理调整补贴制度是提升粮食直补综合效率的关键。第二，适度提高补贴标准，扩大补贴规模。可以通过加收农地征用补偿金来实现。农地征用削减粮食种植面积，威胁粮食安全，在农地征用中加收部分农地征用补偿金有利于鼓励种粮农民的生产积极性，保证我国粮食安全，是拓宽粮食直补资金的良好途径。第三，提高资源配置效率。梳理各类农业补贴资金，调整粮食生产补贴比例，将对社会、经济有重要贡献的粮食种类进行重点补贴；将对农业生产具有重要贡献的农业人口进行重点补贴，逐步提高粮食直接补贴资金的配置效率。 参考文献： [1]陈俊杰.中国粮食主产区粮食直补政策效率评估 [J].中州学报，2010，（6）. [2]陈明星.粮食直接补贴的效应分析及政策启示 [J].山西农业大学学报，2007，（1）.
云南是一个农业主导的省份，从实证的角度分别分析了粮食直补政策对云南省粮食生产及农民收入的影响。 直接补贴 DEA Malmquist指数 一、引言云南省是一个以农业为主导的省份，农业人口占全省人口的67%，所以农业的健康有效发展对全省经济意义重大。同时农业又是一个弱质产业，面临着自然和市场双重风险。因此，对农业进行补贴，特别是粮食补贴，是地区经济持续稳定发展的重要保证，也是地区经济和社会发展的内在要求。“国以民为本，民以食为天”，粮食问题始终是各国关注的最基本民生问题，所以，粮食补贴已成为世界各国农业补贴政策的核心。 二、粮食直补传导机制（一）拓展柯布-道格拉斯生产函数用于研究生产要素投入与产出之间关系且使用非常广泛的生产函数是柯布―道格拉斯生产函数。其基本的形式为：Y=ALαKβε （1），式（1）中Y、A、L、K分别为经济总产值、综合技术水平、投入劳动力及资本的数量，α、β依次为劳动力与资本的产出弹性系数，ε为随机扰动项。为测算粮食直补等各种农业生产投入与农业产出的数量关系，本文对柯布-道格拉斯生产函数进行改进和拓展。农业生产要素主要包括劳动力、土地、粮食直补和自然环境等。由于自然环境难以用某一具体指标进行准确衡量，所以将自然环境等其它因素放入随机扰动项。因此，拓展后的用于测度农业产出的柯布-道格拉斯生产函数具体形式设定为：Y=ALβ1Kβ2Sβ3ε （2），其中，Y表示粮食总产量，A是综合技术水平，L、K、S依次表示各地区农业从业人员、农作物总播种面积及粮食直补总额，β1、β2、β3分别为各种农业生产投入的产出弹性系数，ε为随机扰动项。为获得更为精确的参数估计结果，对式（2）两边同时取自然对数，变换为线性数据模型：lnYt=lnA+β1lnLt+β2lnKt+β3lnSt+εt（3）。（二） 统计检验与实证分析由于各省区的农业生产规模、生产技术水平及粮食直补规模等存在不同程度的差异，本文采用广义最小二乘法，利用2004-20010年的省级面板数据，对模型（2）作参数估计，结果如下：lnY=-2.993+0.223lnL+0.712lnK+0.125lnS，t=（-16.12 8.72 19.26 12.77），R2 = 0.98，F=3269.21， （F-statistic） = 0.00。该数据模型的拟合优度高达98%，说明农业从业人员、农作物总播种面积及粮食直补总额等所有解释变量对被解释变量粮食产量的整体影响是高度显著的。从各解释变量的t值来看，解释变量对粮食产量的单项影响同样高度显著，并且各项回归系数的符号亦与理论预期相同。粮食产量对粮食直补的弹性系数为0.125，经验数据分析支持了“粮食直补对粮食产量的影响显著”的论断，说明粮食直补政策产出效应的传导机制是有效的。这为我们以后数据包络分析中选取投入产出指标提供了方向。 三、基于DEA的粮食直补效率评价（一）实证模型1.数据包络分析数据包络分析法（DEA）主要是基于多指标输入和多指标输出，利用线性规划构建有效率的凸性生产前沿，通过与该前沿的比较识别各决策单元（DUM）的相对效率。（二）数据选取关于决策单元（DUM）选取，由于DEA法对决策单元有同质性的要求，所以本文选取与云南省粮食生产情况相近的几个非粮食主产区的省份。关于投入指标，选择柯布―道格拉斯扩展生产函数中的投入要素：农业从业人员（L）、农作物总播种面积（K）与粮食直接补贴总额（S）作为投入指标。关于产出指标的选取，根据我国粮食直接补贴政策的主要目标（稳定粮食产量、提高农民收入水平），选取反映政策目标的两项指标作为产出指标――粮食产量、农民人均收入水平。（三）实证分析结果1.效率评价2004、2008年五省市粮食直补效率分析中，2004云南省直补效率排名倒数第一，2008年排名倒数第二，虽然名次上升但直补效率却发生净下降。从2004到2008年，云南省粮食直接补贴综合效率下降了0.252个效率单位，下降幅度较大。通过纯技术效率和规模效率分析发现，云南省粮食直补效率下降源于纯技术效率的大幅下降，2004年到2008年纯技术效率共下降了0.37个效率单位。虽然规模效率是上升的（上升0.082单位），但其上升幅度远小于纯技术效率下降幅度，所以2008年云南省粮食直补综合效率出现下降现象。值得关注的是，2004年云南省纯技术效率达到1，说明当时云南省粮食“直补”政策的制度安排及管理是有效率的，补贴操作成本较小，但是这种优势没有得到有效的保持，在2008年迅速下滑，成为制约云南省粮食直补效率发挥的关键障碍。2.粮食直补效率动态分析Malmquist生产指数法是数据包络分析法中用于估计松弛变量的一种方法。由于它可用于描述跨期多输入和多输出变量间的粮食生产技术效率。所以本文采用Malmquist指数法考察在技术可变条件下云南省粮食直补效率变动情况。根据表1中Malmquist生产指数显示，只有云南和广西两省出现了粮食生产率下滑，其余省市都有不同程度的效率上升，尤其是重庆市，其全要素生产率上升了166.3%，而云南省却下降了5.7%。观测发现，云南省的粮食生产效率下降主要源于技术效率、制度效率和部分规模效率的下降。横向来看，云南省技术效率（即资源配置效率）和纯技术效率（即制度效率）都最低。所以应尽快重点提高云南省粮食生产及“直补”的资源配置效率和制度效率。 四、政策建议通过分析发现，云南省粮食直补效率不高，主要源于纯技术效率、规模效率、技术效不能达到有效状态。针对分析结果，提出以下建议：第一，加强粮食直补工作的信息化建设，简化补贴资金发放程序，降低操作成本。改善管理，合理调整补贴制度是提升粮食直补综合效率的关键。第二，适度提高补贴标准，扩大补贴规模。可以通过加收农地征用补偿金来实现。农地征用削减粮食种植面积，威胁粮食安全，在农地征用中加收部分农地征用补偿金有利于鼓励种粮农民的生产积极性，保证我国粮食安全，是拓宽粮食直补资金的良好途径。第三，提高资源配置效率。梳理各类农业补贴资金，调整粮食生产补贴比例，将对社会、经济有重要贡献的粮食种类进行重点补贴；将对农业生产具有重要贡献的农业人口进行重点补贴，逐步提高粮食直接补贴资金的配置效率。 参考文献： [1]陈俊杰.中国粮食主产区粮食直补政策效率评估 [J].中州学报，2010，（6）. [2]陈明星.粮食直接补贴的效应分析及政策启示 [J].山西农业大学学报，2007，（1）.