政府補貼、比價扭曲與糧食加工企業(yè)的資本配置
——以稻谷加工業(yè)為例

武舜臣 徐雪高

(1．清華大學 中國農村研究院，北京 100084；2．江蘇省農業(yè)科學院農業(yè)經濟與發(fā)展研究所，江蘇 南京 210014)

政府補貼、比價扭曲與糧食加工企業(yè)的資本配置
——以稻谷加工業(yè)為例

武舜臣1徐雪高2

(1．清華大學 中國農村研究院，北京 100084；2．江蘇省農業(yè)科學院農業(yè)經濟與發(fā)展研究所，江蘇 南京 210014)

“去庫存”背景賦予了糧食加工業(yè)補貼政策新的活力，比價扭曲的現實環(huán)境卻增加了政府補貼對糧食加工企業(yè)資本配置影響的復雜性。本文基于1998～2007年工業(yè)企業(yè)數據庫，以稻谷加工業(yè)為例實證考察了稻米比價扭曲下政府補貼對稻谷加工企業(yè)資本配置的影響。研究結果顯示：在稻米比價扭曲程度較弱時，政府補貼對資本配置的負面影響顯著；在稻米比價扭曲程度較強時，政府補貼對資本配置具有促進作用?？紤]內生性后結論依然穩(wěn)健。另外，隨著稻米比價水平的上升，優(yōu)先補貼中型及非國有企業(yè)更有助于稻谷加工業(yè)整體資本配置效率的提升。

政府補貼；比價扭曲；稻谷加工企業(yè)；資本配置；糧食加工業(yè)；稻米比價

一、引言

2015年底中央農村工作會議提出“去庫存、降成本、補短板”的三大要求。其中，“去庫存”意味著加快糧食轉化的政策取向。2017年1號文件進一步提出“采取綜合措施促進過腹轉化、加工轉化，多渠道拓展消費需求，加快消化玉米等庫存”的要求。與中央頂層設計相對應，各地出臺了諸多扶持糧食加工業(yè)發(fā)展的政策措施。其中，政府補貼是政府支持糧食加工業(yè)發(fā)展的重要手段[1]。不同于一般行業(yè)，糧食加工業(yè)政府補貼的獲得具有衍生性和非主體性特征。具體來說，除個別時期外，政府對糧食加工業(yè)補貼的著眼點都在糧食生產端[2]。也正因如此，政府補貼對糧食加工業(yè)的影響復雜，效果評估也更為困難。

長期以來，糧食加工業(yè)發(fā)展一直存在兩個突出問題：一是資本配置低效，低水平重復建設普遍，結構性產能過剩嚴重；二是原糧成品糧比價扭曲嚴重，“稻強米弱”“麥強粉弱”現象頻現，擠壓了糧食加工業(yè)的生存空間。作為干預糧食加工市場的重要手段，政府補貼一方面被看作是前者的誘因[3]，另一方面又被看作是后者的解藥[4]。綜合而言，比價扭曲下的政府補貼存在優(yōu)化企業(yè)資本配置的可能性。具體來說，過強的原糧成品糧比價扭曲會破壞糧食加工企業(yè)的正常經營，降低糧食加工企業(yè)的資本配置效率。此時，適當的政府補貼能彌補市場失靈，保障市場在企業(yè)資本配置中的作用。因此，比價扭曲下政府補貼對企業(yè)資本配置的影響存在不確定性，考察政府補貼對糧食加工企業(yè)資本配置的影響有著重要的現實意義。

然而，梳理現有研究后發(fā)現，以糧食加工業(yè)為對象的文獻相對不足，相關研究中政府補貼因素也多以政策建議的形式出現，直接考察政府補貼對糧食加工企業(yè)資本配置影響的研究更是空白。因此，考察比價扭曲下政府補貼對糧食加工企業(yè)資本配置的影響是對現有文獻的重要補充。

稻谷是我國的重要口糧，且稻米市場中“稻強米弱”現象最為頻繁。對此，本文嘗試以稻谷加工業(yè)為例，探究稻米比價扭曲環(huán)境下政府補貼對稻谷加工企業(yè)資本配置的影響。文章其余部分的安排如下：第二部分為機理分析；第三部分為模型設定與數據說明；第四部分為實證結果與分析，包括基準模型結果及內生性處理結果；第五部分分樣本評價了當前稻谷加工業(yè)的補貼模式及效果；第六部分為結論。

二、“稻強米弱”下政府補貼與資本配置的內在關系

補貼是政府干預糧食加工業(yè)生產經營的重要手段。當前，圍繞糧食加工業(yè)的補貼政策主要有兩類：一類是直接以糧食加工業(yè)為核心，以糧食加工業(yè)的產業(yè)化、規(guī)模化發(fā)展為目標的補貼；另一類是從糧食產業(yè)鏈視角出發(fā)，以解決加工業(yè)上游原糧高庫存、賣糧難或下游成品糧價格高、波動大等問題的補貼。

補貼作為政府對企業(yè)的一類轉移支付，卻未必能提升企業(yè)的資本配置效率[5]。尤其在不以糧食加工業(yè)為直接對象的補貼中，補貼更可能惡化企業(yè)的資本配置效率。例如，2001～2006年間，為解決高庫存問題，政府曾采用高度傾斜的財政補貼加大了對玉米加工業(yè)的扶持力度，直接推動了玉米加工業(yè)產能的急速擴張。然而，政策性推動下的玉米加工業(yè)發(fā)展也帶來了企業(yè)資本配置效率低下，產能結構性過剩問題[6]。此外，以稻谷加工業(yè)為核心的政府補貼，也往往會因國有企業(yè)偏向、規(guī)模偏向和出口偏好而扭曲企業(yè)的資本配置[7][8]。其中，以規(guī)?；蜕罴庸閷虻难a貼政策會誘使部分加工企業(yè)為獲取政策補貼而不合理地擴大資本投入，最終降低了企業(yè)的資本配置效率。

“稻強米弱”是稻米市場中的一種不合理比價現象，具體表現為稻谷收購價格強勁，而大米市場價格疲軟。對稻谷加工業(yè)而言，“稻強米弱”的比價扭曲意味著在企業(yè)成本提升的同時產品價格卻在下降，企業(yè)無法將成本有效轉移，加工利潤空間受到擠壓。而且，如果比價扭曲程度超過企業(yè)的承受能力，就會出現大范圍的企業(yè)停產甚至破產，惡化企業(yè)資本配置，影響稻谷加工業(yè)的健康發(fā)展。此時，如果引入相應的政府補貼，可能會緩解比價過度扭曲導致的市場失靈，對企業(yè)資本配置帶來有益作用。然而，一定程度的稻米比價扭曲也會對企業(yè)產生倒逼效應，激勵企業(yè)調整經營，完善要素配置，提高技術和管理水平。從這個角度看，一定程度的稻米比價扭曲不存在政府補貼干預的必要性，相反，企業(yè)資本配置還可能會因政府補貼的潛在負面影響而惡化。因此，補貼對稻谷加工企業(yè)資本配置的作用方向最終取決于“稻強米弱”的程度以及政府的補貼結構，考察“稻強米弱”背景下政府補貼對稻谷加工企業(yè)資本配置的影響有著重要的現實意義。

三、模型與數據說明

(一)模型設定與變量選擇

結合已有研究和本文研究目的，設定半對數模型如下：

lndiskit=α0+α1BJit+α2BJit×Subsidyit+α3Subsidyit+α4Controlsit+νi+νt+εit

(1)

其中，lndiskit為資本配置的對數形式，BJ為稻米比價，Subsidy為政府補貼。為考察稻米比價扭曲下政府補貼對企業(yè)配置的影響，這里加入稻米比價與政府補貼的交叉項。Controls為其他控制變量，主要包括兩個部分：其一為企業(yè)層面控制變量，包括企業(yè)年齡、所有制結構、企業(yè)規(guī)模、資產負債率、生產率及資產利潤率；其二為區(qū)域層面控制變量，包括政績考核壓力、財政支出壓力、金融發(fā)展水平和產業(yè)結構。νi和νt分別表示企業(yè)的地區(qū)、時間固定效應，εit為隨機擾動項。變量具體說明如下：

1.被解釋變量。本文用企業(yè)資本扭曲(disk)來反向度量資本配置效率，定義為資本市場價格與機會成本的偏差或背離，基本計算公式為資本邊際產出與資本價格之比。邊際產出數據往往需要通過生產函數的估計來獲得?？紤]到本文使用的數據為企業(yè)層面數據，且稻谷加工業(yè)中企業(yè)進出頻繁。由此，利用OLS方法對C-D函數回歸可能會存在生產即時調整導致的同時性偏差問題及頻繁進入退出帶來的樣本選擇偏差問題，OP法則能夠很好地克服以上兩類問題[9]。因此，本文用OP法對企業(yè)資本邊際產出進行測算。資本價格主要借鑒王芃和武英濤的計算方法，采用固定資產折舊率與機會成本之和作為替代指標[10]。其中，折舊率通過本年折舊與固定資產原值的比值近似得到，機會成本則用企業(yè)使用資金的利率來替代。此外，根據已有研究，要素扭曲的評價往往以1為臨界值，當該值大于1時為負向扭曲，小于1時為正向扭曲，該數值越接近于1則資本配置扭曲越小[11]。由此，本文將測算得到的資本扭曲值減1后取絕對值，作為資本扭曲的衡量指標disk。由該指標的含義可知，企業(yè)資本扭曲程度越高，該指標越大。

2.核心解釋變量。為了更好地描述“稻強米弱”這一價格環(huán)境，本文構建了稻谷與大米價格比(BJ)變量。目前衡量“稻強米弱”程度的指標主要有兩類：其一是以出米率為標準確定成品稻谷與大米臨界比價，其二是稻米價格漲幅比?？紤]到出米率差異對米稻比價臨界值影響較大，且以1為漲幅比的判斷標準規(guī)范性不足。本文選擇稻谷與大米比價實際值來衡量“稻強米弱”的環(huán)境，該值越大，意味著“稻強米弱”的程度越高。考慮到研究區(qū)間及數據可得性，稻米品種選擇市場化程度最高的早秈米和早秈稻。此外，政府補貼指標(Subsidy)以政府直接補貼值測度。

3.控制變量?？刂谱兞靠煞譃槠髽I(yè)層面及區(qū)域層面兩個部分。

企業(yè)層面的控制變量包括：(1)所有制結構(soe)。所有制差異對資本要素配置有重要影響，考慮到工業(yè)企業(yè)數據庫中以注冊資本識別所有制存在一定問題，本文借鑒聶輝華等的方法，以實收國有資本占比考察所有制結構[12]。(2)企業(yè)年齡(age)。參考邵宜航等的研究，企業(yè)年齡與企業(yè)規(guī)模也是影響資本配置的重要因素[13]。企業(yè)年齡用調查年份與企業(yè)成立年份的差值得到。(3)企業(yè)規(guī)模(scale)。企業(yè)規(guī)模越大，越容易得到地方政府的重視和支持，也具有更強的資金獲得能力以及更低的資本成本，借鑒孫曉華和王昀對企業(yè)規(guī)模的考量方式，本文將企業(yè)總資產作為企業(yè)規(guī)模的衡量指標[14]。(4)資產負債率(alr)。過高的負債率意味著較高的資本風險，不利于企業(yè)的生產經營，也會對資本配置帶來一定影響。(5)企業(yè)生產率(tfp)。企業(yè)生產率是其資源綜合配置水平及技術水平的體現，與企業(yè)資本配置有著較強的關聯，本文采用OP法計算全要素生產率。(6)企業(yè)利潤率(lrl)。企業(yè)盈利能力也與企業(yè)資本配置水平關系密切，本文采用資產利潤率進行衡量。

地區(qū)層面的控制變量包括：(1)政績考核壓力(gpe)。在以“GDP增長論英雄”的官員考核機制下，考核壓力與政府對要素市場的干預密切相關。由此，本文加入政績考核壓力變量，該變量借鑒唐雪松等構建的政府政績考核指標，以各省份GDP增長率與全國GDP平均增長率的差值為依據構建虛擬變量，當該值為正時變量取值為0，否則為1[15]。(2)地方財政支出壓力(fb)。作為影響官員政績的重要指標，地方財政支出壓力同樣影響政府對要素市場的干預意愿，這里借鑒王佳杰等構建的財政支出壓力指標，以地方財政支出占財政收入比重表示[16]。(3)金融發(fā)展水平(fl)。一般情況下，金融發(fā)展能夠改善地區(qū)金融配置效率，對企業(yè)資金配置具有正面影響，本文選擇戈氏指標來衡量地區(qū)金融發(fā)展水平，具體定義為金融機構貸款余額與地區(qū)GDP總量的比值。(4)產業(yè)結構(ind)。不同產業(yè)資本要素扭曲情況存在差異，產業(yè)結構在一定意義上決定著地區(qū)總體的資本扭曲狀況，同樣也會對企業(yè)資本要素配置帶來影響，本文以第二產業(yè)增加值與第一產業(yè)增加值的比值來衡量產業(yè)結構。

(二)數據來源與描述性統(tǒng)計

本研究主要依托中國工業(yè)企業(yè)數據庫提供的1998～2007年企業(yè)層面數據，數據區(qū)間選擇的理由有三點：第一，2008～2009年數據中缺少工業(yè)增加值和工業(yè)中間投入指標，無法得到資本要素扭曲的一致結果；第二，2007年以來，稻米加工業(yè)規(guī)?；辛溯^快發(fā)展，但企業(yè)規(guī)模及所有制結構仍未發(fā)生絕對性改變①，對1998～2007年期間情況的考察依舊能夠對現今狀況給出一定參照；第三，盡管2008年之后“稻強米弱”現象才得到廣泛關注，但這類價格倒掛具有普遍性，2008年之前也曾存在[17]。而且，類似價格倒掛也一度是政府補貼稻谷加工業(yè)的重要誘因。

考慮到中國工業(yè)企業(yè)數據庫本身存在的問題及本文的對象選擇，我們有必要將數據處理方式進行說明。首先，針對數據庫本身存在的問題，本文借鑒余淼杰及Brandt等人的處理方法，刪除如下觀測值[18][19]：(1)估計生產率所需關鍵指標(工業(yè)總產值、工業(yè)增加值、就業(yè)人數、固定資產凈值/原值、中間投入品)缺失或小于零的觀測值；(2)企業(yè)固定資產原值小于固定資產凈值；(3)工業(yè)增加值或中間投入大于總產出，或主營銷售收入大于總銷售收入；(4)凈資產負債率、資產利潤率和銷售利潤率(利潤總額/銷售收入)超出-100%～100%的取值范圍。其次，本文的研究對象稻谷加工業(yè)由工業(yè)企業(yè)數據庫中碾米業(yè)數據(C1311)給予支撐。從工業(yè)企業(yè)數據庫中的碾米業(yè)數據來看，2002年之后統(tǒng)計口徑發(fā)生了改變，由單列的統(tǒng)計門類合并至C1310谷物磨制。因此，本文采用如下方法對2003～2007年碾米業(yè)數據進行篩選：第一，根據“主要產品1”進行第一輪粗略篩選，選擇關鍵詞“‘米’或‘稻’”，得到第一部分樣本；第二，考慮到部分企業(yè)可能對產品填寫不夠清晰，對所選樣本外的企業(yè)以企業(yè)名稱中是否包含“‘米’或‘稻’”關鍵詞為依據進一步獲得第二部分樣本；第三，在以上兩部分篩選的基礎上，針對剩余部分數據，以“主要產品2”中是否包含“‘米’或‘稻’”為依據再次篩選，獲取第三部分樣本；第四，將三部分樣本合并作為本研究的目標樣本數據。

其他變量來源中，宏觀層面數據來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。其中，本文對涉及的價值數據作平減處理：對工業(yè)總產值、工業(yè)增加值及工業(yè)中間投入用《中國統(tǒng)計年鑒》中相應年份分省工業(yè)品出廠價格指數進行平減，對固定資產價值合計和固定資產凈值則采用相應年度分省固定資產價格投資指數進行平減，以上指數基期皆為1997年。此外，2004年數據存在工業(yè)總產值與工業(yè)增加值的雙重缺失，本文借鑒劉小玄和李雙杰的做法，采取“工業(yè)增加值=產品銷售額-期初存貨+期末存貨-工業(yè)中間投入+增值稅”的方法進行估算[20]。

根據上文的變量選擇及處理方式，最終得到的主要變量描述性統(tǒng)計見表1。

表1 主要變量的統(tǒng)計性描述

四、模型結果與解釋

(一)基本估計結果

表2匯報了稻米比價扭曲背景下政府補貼對企業(yè)資本配置的影響。為考察方程的穩(wěn)健性，本文采用依次加入控制變量的方法②。其中，第(1)列為混合最小二乘法得到的基本回歸，第(2)列在第(1)列基礎上控制了地區(qū)固定效應，第(3)列添加了企業(yè)層面的控制變量，第(4)列進一步增加了省級層面的控制變量?？紤]到稻谷主產區(qū)地方政府在稻谷加工業(yè)扶持中的特殊地位，選取稻谷主產區(qū)省份為樣本進行回歸，借鑒陳飛等產量比排序的篩選方式[21]，本文得到的7個稻谷主產區(qū)省份為江蘇、湖北、安徽、黑龍江、云南、河南和山東，相應回歸結果見第(5)列。

表2 基準模型結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、和1%水平上顯著；圓括號內為穩(wěn)健標準誤。下表同。

由(1)～(4)列核心變量系數及顯著性可知，不論是否控制地區(qū)效應或增加控制變量，稻米比價扭曲下的政府補貼對資本配置的影響狀況類似：如果不存在稻米比價扭曲，政府補貼會惡化企業(yè)的資本配置。然而，在稻米比價扭曲情況下，政府補貼對稻谷加工企業(yè)資本配置的影響方向具有不確定性，稻米比價扭曲程度越高，企業(yè)資本配置在面臨政府補貼時受到的負面影響越小。進一步分析，當稻米比價扭曲達到某一值時，政府補貼能夠發(fā)揮緩解資本配置扭曲的作用。結合政府補貼變量及政府補貼變量與稻米比價乘積的系數可知，在政府補貼綜合作用達到負值的臨界點在0.66～0.68之間。結合表1中稻米比價的描述性統(tǒng)計可知，在本文樣本區(qū)間內多次出現政府補貼緩解資本配置扭曲的現象。另外，由主產區(qū)樣本回歸的第(5)列可知，其臨界值為0.665，略低于相同控制變量條件下全國層面樣本的臨界值，但并未與全國層面結果表現出明顯差異。

觀察控制變量的回歸結果，從企業(yè)層面的控制變量來看，國有資本占比系數顯著為正，這說明國有資本會降低資本配置效率，這與張慶君等的研究結論一致[22]。資產負債率系數顯著為正，這也與預期一致。此外，企業(yè)規(guī)模越大，企業(yè)資本配置效率越高，企業(yè)規(guī)模效應能有效緩解資本的配置扭曲。企業(yè)年齡變量未通過顯著性檢驗。企業(yè)生產率越高，則資本配置水平越高，凸顯了兩者的正相關關系。資產利潤率與資本扭曲水平表現出負向關系，說明利潤率越高，資本配置水平越高。從地區(qū)層面的控制變量來看，盡管系數不盡顯著，但政績考核壓力及財政支出壓力系數符號都為負值。對此的一個解釋是，稻谷加工業(yè)本身是微利行業(yè)，對地方GDP和財政收入貢獻很低。稻米比價扭曲進一步削弱了稻谷加工業(yè)對地方經濟的貢獻，也會降低地方政府干預稻谷加工業(yè)資本配置的意愿。金融發(fā)展水平變量系數為正，但未通過顯著性檢驗。對該結果的解釋是，金融規(guī)模并不能完全替代金融配置，當前貨幣超發(fā)和中小企業(yè)融資難并存的現實能夠對該結果做一定說明。產業(yè)結構變量的系數顯著為負，說明地方第二產業(yè)占比越高，要素市場越完善，資本配置扭曲越弱。

(二)處理內生性問題后的估計結果

盡管本文采用的面板數據能夠在一定程度上克服遺漏變量導致的內生性問題，同時，本文也盡可能的從企業(yè)層面及地區(qū)層面選擇了一些可能影響企業(yè)要素配置的指標，但仍有可能會遺漏一些重要變量。此外，考慮到國有企業(yè)資本配置扭曲嚴重，同時也更容易獲得政府補貼。因此，內生性產生的另一原因可能是企業(yè)資本配置水平也會影響企業(yè)補貼的獲得，即可能存在稻谷加工企業(yè)資本配置與政府補貼間的雙向因果關系。解決該問題最常用的方法是尋找與政府補貼相關，但不受稻谷加工企業(yè)資本配置影響的工具變量。對此，借鑒Clausen和Heutel的研究，本文選擇稻谷加工業(yè)地區(qū)補貼均值作為一個工具變量[23][24]，結果見表3第(1)、(2)列。此外，借鑒張杰等的研究，進一步選擇分省財政收入增長率作為另一工具變量，因為地方財政收入在一定程度上決定了地方政府對微觀企業(yè)實施的補貼規(guī)模[25]，結果見表3第(3)、(4)列。

表3 穩(wěn)健性檢驗結果

由工具變量回歸結果可得，檢驗弱工具變量的F統(tǒng)計量都拒絕了存在弱工具變量的原假設，說明不存在弱工具變量的問題。由于內生變量個數恰好等于工具變量個數，所以不存在過度識別問題。從表3中稻米比價與政府補貼交叉項來看，系數都顯著為負，這進一步證實了，在稻米比價扭曲環(huán)境下，政府補貼確實能夠緩解企業(yè)的資本配置扭曲。臨界值檢驗通過進一步說明，政府補貼對稻谷加工業(yè)資本配置影響的拐點顯著。由以上結果可知，隨著稻米比價扭曲程度的提高，政府補貼對企業(yè)資本配置的消極作用逐漸減弱、積極作用逐步增強。

五、稻谷加工企業(yè)補貼效果的異質性檢驗

當前，農產品加工業(yè)發(fā)展的政策體系已基本形成，但依然存在中小企業(yè)、非國有企業(yè)獲得支持難等問題[1]。對此，本文按照企業(yè)規(guī)模及國有資本占比對樣本進行分組，其中企業(yè)規(guī)模分組是根據規(guī)模數值從大到小分為三組，國有資本分組以國有注冊資本占比50%為界分為兩組。比較政府補貼對差異化規(guī)模及不同所有制企業(yè)資本配置的影響，實證結果見表4。

表4 分規(guī)模與所有制差異的政府補貼對企業(yè)資本配置的影響

表4中第(1)～(3)列不同規(guī)模企業(yè)稻米比價和政府補貼乘積變量的系數均為負，這與基準模型結果一致。雖然大型和中型企業(yè)樣本中該乘積變量并未通過顯著性檢驗，但臨界值檢驗結果顯示函數關系成立。這說明稻米比價越高，政府補貼帶給企業(yè)資本配置的正向作用越明顯。進一步從臨界值數值來看，當稻米比價高于0.650時，政府補貼就會對中等規(guī)模企業(yè)資本配置產生正向影響，而這一數值在大型和小型企業(yè)中分別為0.667和0.671。該結果說明，隨著稻米比價扭曲程度的上升，優(yōu)先補貼中型企業(yè)更有助于合理配置補貼資源，提升行業(yè)整體的資本配置效率。從現實來看，稻米加工業(yè)呈現的“小企業(yè)微利、大企業(yè)虧損”現狀能夠在一定程度上對該結論予以支持[26]。具體來說，對小企業(yè)而言，快進快出、經營靈活是其優(yōu)勢，尤其是在稻米政策性扭曲下，這種優(yōu)勢更為突出；對大企業(yè)而言，規(guī)模經濟以及更易獲得的政策資源是其優(yōu)勢。因此，相比中型企業(yè)，大型和小型企業(yè)對稻米比價的承受能力更強。

表4中第(4)列和(5)列分別為按國有資本占比高低進行分組的回歸。其中，稻谷比價與政府補貼乘積的符號同樣為負，且臨界值也通過了顯著性檢驗。進一步根據臨界值可知，相比高國有資本占比組，隨著稻米比價的上升，政府優(yōu)先對低國有資本占比組進行補貼更容易實現資本配置的優(yōu)化。

六、結論與政策啟示

“去庫存”背景賦予了糧食加工業(yè)補貼政策新的活力，比價扭曲的現實環(huán)境卻增加了政府補貼對糧食加工企業(yè)資本配置影響的復雜性。本文基于1998～2007年工業(yè)企業(yè)數據庫中的企業(yè)數據，考察了“稻強米弱”背景下政府補貼對稻谷加工企業(yè)資本配置的影響。研究結果顯示，稻米比價扭曲程度越高，政府補貼對企業(yè)資本要素優(yōu)化配置的促進作用越明顯。而且，進一步分析表明，從資本配置角度看，隨著稻米比價扭曲程度的提升，政府補貼應優(yōu)先投向中等規(guī)模企業(yè)及非國有企業(yè)，如此才能發(fā)揮政府補貼改善資本配置效率的最大化效用。

當前，“去庫存”成為保障糧食安全的重要任務，而補貼糧食加工業(yè)促進加工轉化是“去庫存”的重要手段。然而，在糧食加工業(yè)產能已然結構性過剩的當下，合理有效地分配補貼資金是保障糧食加工業(yè)供給側健康發(fā)展、實現糧食產業(yè)鏈安全的重要保障。由當前政府補貼標準可知，規(guī)模越大、國有資本占比越高的企業(yè)更容易獲得補貼資金。該標準的制定，對規(guī)模效應更強的面粉加工業(yè)或玉米加工業(yè)可能更為適用，但對以經營靈活見長、中小型企業(yè)占多的稻谷加工企業(yè)則影響異質。因此，為了避免進一步刺激過多低端產能，造成新一輪的“重復建設”和“過度投資”，政府在應對“去庫存”問題時補貼標準的制定應更切合行業(yè)實際，以實現解決當前高庫存問題的同時，推進糧食加工業(yè)供給側的優(yōu)化調整。

注釋：

①以日產能400噸作為大型企業(yè)的標準，稻谷加工業(yè)中，盡管企業(yè)規(guī)?；讲粩嗵岣?，但截至2014年，中小型企業(yè)占比依舊達75.2%。

②本文通過Hausman檢驗考察了模型選擇的合理性，第(2)、(5)列W估計量的概率分別為0.009、0.086、0.056和0.090，都拒絕了原假設，說明選擇地區(qū)層面的固定效應比隨機效應更合適。同理，本文對表3和表4中的相應方程也做了檢驗，結果一致。當然，考慮到Hausman檢驗本身的缺陷，該處的檢驗僅作參照。

[1] 趙海，張照新，趙宏.我國農產品加工業(yè)扶持政策研究[J].經濟研究參考，2012，(57):48—55.

[2] 王洋，余志剛.供給側改革背景下的糧食加工產業(yè)鏈整合與優(yōu)化——基于糧食主產區(qū)四省七縣的實地調查[J].學習與探索，2016，(3):93—96.

[3] 耿強，江飛濤，傅坦. 政策性補貼、產能過剩與中國的經濟波動——引入產能利用率RBC模型的實證檢驗[J].中國工業(yè)經濟，2011，(5):27—36.

[4] 黑龍江省大米協(xié)會課研組. 綜合施策促進稻米加工業(yè)走出困境[J].黑龍江糧食，2014，(6):17—19.

[5] 葉宏慶，劉坤，董新興.政策性補貼、融資價格歧視與企業(yè)過度投資[J].產業(yè)經濟評論，2015，(2):91—106.

[6] 郭慶海.中國玉米加工業(yè)發(fā)展探析[J].中國農村經濟，2007，(7):16—22.

[7] 耿強，胡睿昕.企業(yè)獲得政府補貼的影響因素分析——基于工業(yè)企業(yè)數據庫的實證研究[J].審計與經濟研究，2013，(6):82—92.

[8] 閆志俊，于津平.政府補貼與企業(yè)全要素生產率——基于新興產業(yè)和傳統(tǒng)制造業(yè)的對比分析[J].產業(yè)經濟研究，2017，(1):1—13.

[9] 魯曉東，連玉君.中國工業(yè)企業(yè)全要素生產率估計：1999-2007[J].經濟學(季刊)，2012，11(2):541—558.

[10] 王芃，武英濤.能源產業(yè)市場扭曲與全要素生產率[J].經濟研究，2014，(6):142—155.

[11] 施炳展，冼國明.要素價格扭曲與中國工業(yè)企業(yè)出口行為[J].中國工業(yè)經濟，2012，(2):47—56.

[12] 聶輝華，江艇，楊汝岱.中國工業(yè)企業(yè)數據庫的使用現狀和潛在問題[J].世界經濟，2012，(5):142—158.

[13] 邵宜航，步曉寧，張?zhí)烊A.資源配置扭曲與中國工業(yè)全要素生產率——基于工業(yè)企業(yè)數據庫再測算[J].中國工業(yè)經濟，2013，(12):39—51.

[14] 孫曉華，王昀.企業(yè)規(guī)模對生產率及其差異的影響——來自工業(yè)企業(yè)微觀數據的實證研究[J].中國工業(yè)經濟，2014，(5):57—69.

[15] 唐雪松，周曉蘇，馬如靜.政府干預、GDP增長與地方國企過度投資[J].金融研究，2010，(8):99—112.

[16] 王佳杰，童錦治，李星.稅收競爭、財政支出壓力與地方非稅收入增長[J].財貿經濟，2014，(5):27—38.

[17] 武舜臣，高盈盈，胡舟.現階段我國糧食價格倒掛的判斷與應對策略[J].西部論壇，2016，(6):37—43.

[18] 余淼杰.中國的貿易自由化與制造業(yè)企業(yè)生產率[J].經濟研究，2010，(12):97—110.

[19] Brandt,L.,Biesebroeck,J.V.,Zhang,Y. Challenges of Working with the Chinese NBS Firm-level Data[J]. China Economic Review,2014,(30):339—352.

[20] 劉小玄，李雙杰.制造業(yè)企業(yè)相對效率的度量和比較及其外生決定因素(2000-2004)[J].經濟學(季刊)，2008，(3):843—868.

[21] 陳飛，范慶泉，高鐵梅.農業(yè)政策、糧食產量與糧食生產調整能力[J].經濟研究，2010，(11):101—114.

[22] 張慶君，朱方圓，胡秀雯.融資約束、所有制歧視與金融資源配置效率[J].江漢論壇，2015，(10):20—26.

[23] Clausen,T.H. Do Subsidies Have Positive Impacts on R&D and Innovation Activities at the Firm Level?[J]. Structural Change & Economic Dynamics,2009,20(4):239—253.

[24] Heutel,G. Crowding out and Crowding in of Private Donations and Government Grants[J].Public Finance Review， 2009,42(2):197—204.

[25] 張杰，翟福昕，周曉艷.政府補貼、市場競爭與出口產品質量[J].數量經濟技術經濟研究，2015，(4):71—87.

[26] 孔憲琴，董翠，張克勤，等.我國稻米產業(yè)形勢與企業(yè)發(fā)展策略[J].中國稻米，2013，19(6):32—34.

(責任編輯：易會文)

2017-04-11

國家自然科學基金青年科學基金項目“供應鏈視角下糧食產區(qū)和銷區(qū)利益協(xié)調政策的模擬與優(yōu)化”(71403114)；服務國家特殊需求博士人才培養(yǎng)項目開放課題“論糧食的兩個市場——原糧與成品糧價格關聯性及形成機制異質性分析”(BSXJ201509)

武舜臣(1987— )，男，山東沂水人，清華大學中國農村研究院博士后； 徐雪高(1981— )，男，江蘇宜興人，江蘇省農業(yè)科學院農業(yè)經濟與發(fā)展研究所研究員，本文通訊作者。

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1003-5230(2017)04-0119-08