貿(mào)易政策不確定性、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模與農(nóng)民生活水平

劉雯

摘? ?要：在對外開放以及鄉(xiāng)村振興背景下，貿(mào)易政策不確定性對農(nóng)民生活水平起著關(guān)鍵作用。本文基于貿(mào)易政策不確定性指數(shù)及我國26個城市2009-2018年的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建簡單中介模型，探究貿(mào)易政策不確定性對農(nóng)民生活水平的影響。研究發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易政策不確定性上升顯著降低農(nóng)民生活水平，進一步研究發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易政策不確定性會通過減小農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模來降低農(nóng)民生活水平，尤其是在農(nóng)產(chǎn)品、牧業(yè)以及漁業(yè)生產(chǎn)行業(yè)。此外，經(jīng)濟發(fā)展水平越高以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件越好的城市越容易受貿(mào)易政策不確定性的影響，這表明我國經(jīng)濟發(fā)展對貿(mào)易依賴程度較高。本文對鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略及“脫貧攻堅戰(zhàn)”相關(guān)戰(zhàn)略的制定的有一定參考價值。

關(guān)鍵詞：貿(mào)易政策不確定性;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模;農(nóng)民生活水平;對外開放

一、引言

貿(mào)易政策是指一國政府為了某種目的而制定的、對外貿(mào)活動進行管理的方針和原則。一國主要的貿(mào)易政策工具有“關(guān)稅”和“配額”，貿(mào)易政策不確定性衡量了一國市場對外開放的確定性，當(dāng)不確定性上升時，表明對外開放程度降低，反之，則上升。

近幾年來，貿(mào)易政策不確定性逐漸成為國內(nèi)外熱烈討論的主題，尤其在“特朗普”當(dāng)選美國總統(tǒng)之后，他出臺了一系列對外政策，對國際貿(mào)易市場產(chǎn)生了巨大影響，如退出“TPP”協(xié)定;單邊挑起“中美貿(mào)易戰(zhàn)”;威脅退出北美自由貿(mào)易協(xié)定等等（Stiglitz，2018）[1]。Tam（2018）認(rèn)為，在全球化背景下，一國貿(mào)易政策不確定性不僅影響本國經(jīng)濟發(fā)展，對他國以至全球都會造成影響 [2]。一國貿(mào)易政策不確定性對本國內(nèi)各行各業(yè)都有可能產(chǎn)生影響，如韓慧霞（2020）[3] 探究貿(mào)易政策不確定性對高新技術(shù)行業(yè)的影響，錢學(xué)鋒（2017）[4] 和范積子（2020）[5 ]等人則研究貿(mào)易政策不確定性對制造業(yè)的影響，也有學(xué)者探究貿(mào)易政策不確定性對金融行業(yè)的影響（王新，2020）[6]?，F(xiàn)有的貿(mào)易政策不確定性與農(nóng)業(yè)發(fā)展的研究較少，主要集中在農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易（李俊茹，2020）[7]和農(nóng)產(chǎn)品價格（張俊華，2019）[8]方面，而對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)源頭以及農(nóng)民影響的研究并不多。

基于貿(mào)易政策不確定性對全國各行各業(yè)的廣泛影響性，本文假定貿(mào)易政策不確定性會通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的渠道來影響農(nóng)民生活水平，并基于Ahir（2019）等人[9]編制的貿(mào)易政策不確定性指數(shù)及我國26個城市2009-2018年的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建簡單中介模型，探究貿(mào)易政策不確定性是否會通過降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模來降低農(nóng)民生活水平。與現(xiàn)有文獻相比，本文可能的貢獻在于：將貿(mào)易政策不確定性的影響范圍擴展到“三農(nóng)”方面，擴充了貿(mào)易政策不確定性的研究范圍;把國際市場環(huán)境因素納入農(nóng)民生活水平研究中，補充了農(nóng)民脫貧的相關(guān)文獻。

二、理論分析與假設(shè)

（一）貿(mào)易政策不確定性與農(nóng)民生活水平

隨著國際化的加深，國際貿(mào)易涉及到各行各業(yè)，農(nóng)業(yè)也不例外。貿(mào)易政策不確定性（TPU）會影響國際貿(mào)易的發(fā)展。大多數(shù)研究表明貿(mào)易政策不確定性上升顯著抑制了產(chǎn)品的進出口（Tam，2018;孫林等，2020;錢學(xué)鋒，2017）[2，4，10]。由國際貿(mào)易理論可知，農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易有助于提高貿(mào)易雙方的福利水平，如Pierce（2016）[11] 基于中國加入WTO這一自然實驗，發(fā)現(xiàn)美國從中國進口的TPU下降有助于提高美國全社會的福利水平。

社會福利越高，農(nóng)民福利水平也會越高，農(nóng)民生活水平則越高。農(nóng)民收入增漲，農(nóng)民生活水平提高。貿(mào)易政策不確定性下降時，出口成本下降，農(nóng)產(chǎn)品出口總額增加，農(nóng)民收入增加，農(nóng)民生活水平可以得到提升。范嬌嬌（2020）[12]基于我國農(nóng)戶數(shù)據(jù)構(gòu)建FGT貧困指數(shù)，發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品出口可以顯著提高農(nóng)民的收入水平，減少農(nóng)民貧困;另一方面，農(nóng)民日常生活開銷可能因進口成本下降而降低，貿(mào)易政策不確定性降低時，貿(mào)易壁壘下降，進口成本降低，商品價格下降，農(nóng)民生活開銷降低，農(nóng)民生活水平則上升。此外，不確定性也會影響農(nóng)產(chǎn)品價格，張俊華等人（2019）[8]發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性上升對農(nóng)產(chǎn)品價格具有持續(xù)性的負(fù)向沖擊，當(dāng)貿(mào)易政策不確定性下降時，農(nóng)產(chǎn)品價格波動性較小，農(nóng)民收入有保障，農(nóng)民生活水平則上升，反之，則降低。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：貿(mào)易政策不確定性上升降低農(nóng)民生活水平。

（二）貿(mào)易政策不確定性、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模與農(nóng)民生活水平

既然貿(mào)易政策不確定性會對農(nóng)民生活水平產(chǎn)生影響，而農(nóng)民生活水平的提高大多依賴于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的收入，那么貿(mào)易政策不確定性是否會通過影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模來進一步降低農(nóng)民生活水平呢？即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模在貿(mào)易政策不確定性對農(nóng)民生活水平的影響中是否為中介影響因素呢？

貿(mào)易政策不確定性增加時，一方面通過抑制農(nóng)產(chǎn)品出口來減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，另一方面通過減少農(nóng)業(yè)技術(shù)進口來減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模。貿(mào)易政策不確定性過高時，貿(mào)易壁壘增加，農(nóng)產(chǎn)品出口成本上升，不利于農(nóng)產(chǎn)品出口，進而不利于農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)模的擴大。鑒于農(nóng)產(chǎn)品的生命期較短，當(dāng)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量過多時，農(nóng)民會擔(dān)憂無法通過外銷手段將農(nóng)產(chǎn)品快速銷售出去，因此不會加入到擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的行列中來。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：貿(mào)易政策不確定性會通過降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模來降低農(nóng)民生活水平。

三、模型、變量與數(shù)據(jù)

（一）模型設(shè)定

為了檢驗農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模對貿(mào)易政策不確定性的中介作用機制，建立如下簡單中介模型：

其中，式（1）衡量TPU對農(nóng)民生活水平的總效應(yīng)，LIFEit為城市i在t年的農(nóng)民生活水平;TPUt 為t 年貿(mào)易政策不確定性;式（2）衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模對農(nóng)民生活水平的中介效應(yīng)，F(xiàn)ARMit表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模;式（3）衡量貿(mào)易政策不確定性對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響。Zit代表一系列的控制變量，包括經(jīng)濟發(fā)展水平（gdpit），農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件（fpit），人力資源水平（humit）以及經(jīng)濟發(fā)展動力（developit）;λi表示省份固定效應(yīng)，εit代表隨機干擾項。

（二）變量說明

1. 被解釋變量

用城市i在t年的農(nóng)民人均消費在農(nóng)民人均收入中所占比例（LIFE1it）來衡量農(nóng)民生活水平，當(dāng)該值增大時，表明農(nóng)民人均消費在人均收入種占比提高，農(nóng)民人均剩余減少，農(nóng)民生活水平降低，反之，則上升。此外，也用農(nóng)民人均收入與農(nóng)民人均消費的差值（LIFE2it）來衡量農(nóng)民生活水平，差值越大，表明農(nóng)民人均剩余越多，農(nóng)民生活水平越高，反之，則越低。后者用于穩(wěn)定性檢驗。

2. 核心解釋變量和中介變量

本文的核心解釋變量為貿(mào)易政策不確定性指數(shù)（TPUt ），由Ahir等人編制而成?；谛侣勎恼拢珹hir等人將涉及“貿(mào)易”、“政策”和“不確定性”等字眼的文章除以文章總量來衡量貿(mào)易政策不確定性，該指數(shù)越大表明貿(mào)易政策不確定性越高，反之，則越低。該指數(shù)原始數(shù)據(jù)為月度數(shù)據(jù)，本文對其進行三種方式處理（1）測算12個月份的算數(shù)平方根后取對數(shù)，即TPU1（2）將12個月的指數(shù)加總后取對數(shù)，即TPU2（3）直接將12月份的數(shù)據(jù)取對數(shù)，即TPU3。其中TPU1 用于基準(zhǔn)回歸，其它兩個指標(biāo)用于穩(wěn)定性檢驗。

本文中介變量為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模（FARMit），用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（FARM1it）的對數(shù)形式來衡量，該值越大，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模越大，反之，則越小。此外，分別對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（FARM2it）、林業(yè)總產(chǎn)值（FARM3it）、牧業(yè)總產(chǎn)值（FARM4it）以及漁業(yè)總產(chǎn)值（FARM5it）進行異質(zhì)性回歸，探究不同農(nóng)產(chǎn)業(yè)的中介效應(yīng)。

3. 控制變量

本文選取控制變量如下：

經(jīng)濟發(fā)展水平（gdpit）：用城市it年的GDP總量的對數(shù)形式來衡量，該數(shù)值越大，表明經(jīng)濟發(fā)展水平越高。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件（fpit）：用城市it年的農(nóng)村用電總量來衡量，對原始數(shù)據(jù)取對數(shù)，數(shù)值越大，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件越好。

人力資源水平（humit）：用城市it年的高等學(xué)校在校生人數(shù)來衡量，對原始數(shù)據(jù)取對數(shù)，數(shù)值越大，表明人力資源水平越高，

經(jīng)濟發(fā)展動力（developit）：用城市it年的專利批準(zhǔn)量除以城市it年的人均GDP總量來衡量，該數(shù)值越大，表明城市i發(fā)展動力越強。

（三）數(shù)據(jù)來源與說明

本文以2009-2018年中國26個城市面板數(shù)據(jù)為研究對象。本文核心變量貿(mào)易政策不確定性指數(shù)（TPUt）來源于PU網(wǎng)站①，其它統(tǒng)計數(shù)據(jù)都來源于2010-2019年各城市統(tǒng)計年鑒。各變量描述性統(tǒng)計見表1。

從該表可知，life1最小值為0.913，最大值為1.051，life2最小值為-0.426，最大值為0.803。life1最小值小于1與life2最小值為負(fù)值意義相同，都表明農(nóng)民人均消費支出較收入多，農(nóng)民入不敷出，生活水平下降。從貿(mào)易政策不確定性三個指標(biāo)來看，tpu3要穩(wěn)健些。從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模變量來看，各變量最小值與最大值差距較大，標(biāo)準(zhǔn)差也較大，表明各城市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模差異性較大。此外，各控制變量的標(biāo)準(zhǔn)差也較大，表明各城市之間異質(zhì)性存在可能性較大，因此有必要進行異質(zhì)性分析。

四、實證結(jié)果與討論

（一）基準(zhǔn)回歸

為驗證貿(mào)易政策不確定性是否會通過減小農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模來降低農(nóng)民生活水平，用OLS對模型（1）（2）（3）回歸，得到回歸結(jié)果如下，都使用聚類標(biāo)準(zhǔn)誤。其中列（1）（3）（5）表示不考慮控制變量的回歸結(jié)果，列（2）（4）（6）為考慮控制變量后的回歸結(jié)果。首先看模型（1），貿(mào)易政策不確定性在1%統(tǒng)計水平下顯著增加life1。life1增加，表明農(nóng)民消費支出占收入比例上升，農(nóng)民生活水平下降，可見，TPU顯著降低農(nóng)民生活水平。對于模型（2），農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模在1%統(tǒng)計水平下顯著減小life1，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴大能夠提高農(nóng)民生活水平。最后看模型（3），tpu1系數(shù)在1%統(tǒng)計水平下顯著為負(fù)，表明貿(mào)易政策不確定性顯著抑制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴大。因此，驗證了假設(shè)2，即貿(mào)易政策不確定性通過減小農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模進而降低農(nóng)民生活水平。

（二）穩(wěn)健性回歸

為增加回歸結(jié)果可信度，對基準(zhǔn)模型更換變量后回歸，回歸結(jié)果如表3所示。首先更換核心解釋變量tpu，先對模型（1）更換，即使對tpu采取不同的處理方式，貿(mào)易政策不確定性系數(shù)依舊在1%水平下顯著，tpu2和tpu3對life1系數(shù)依舊在1%水平下顯著，而且從經(jīng)濟意義上看，也更為顯著（模型（1）中tpu2和tpu3系數(shù)比tpu1更大），再一次驗證貿(mào)易政策不確定性能夠降低農(nóng)民生活水平。之后對模型（3）更換，得出tpu2和tpu3對farm1系數(shù)為-0.146和-0.171，在1%統(tǒng)計水平下依舊顯著為負(fù)，表明貿(mào)易政策不確定性確實會減小農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模。

之后更換模型中的被解釋變量life1。首先對模型（1）更換，將基準(zhǔn)回歸中的life1更換為life4，tpu1對life4系數(shù)為-0.002，且在1%統(tǒng)計水平下顯著，表明貿(mào)易政策不確定性顯著減小了農(nóng)民人均收入與人均消費支出之間的差額，降低了農(nóng)民生活水平。最后對模型（2）更換，farm1系數(shù)為0.101，且在1%統(tǒng)計水平下顯著，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴大了農(nóng)民人均收入與人均消費支出之間的差額，促進農(nóng)民生活水平的提高。

可見，即使更換了核心解釋變量和被解釋變量之后，模型回歸結(jié)果依舊顯著，再一次驗證本文假設(shè)2。

（三）異質(zhì)性回歸

1. 中介異質(zhì)性回歸

為進一步檢驗各農(nóng)業(yè)部門對貿(mào)易政策不確定性的中介效應(yīng)是否一樣，本文將模型（2）和模型（3）中農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（farm1）更換成農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（farm2）、林業(yè)總產(chǎn)值（farm3）、牧業(yè)總產(chǎn)值（farm4）以及漁業(yè)總產(chǎn)值（farm5），分別探究貿(mào)易政策不確定性對不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門是否有不同影響以及不同農(nóng)業(yè)部門對農(nóng)民生活水平的不同影響，回歸結(jié)果如表4所示。由穩(wěn)健性回歸可知，tpu2穩(wěn)健性較好，因此，異質(zhì)性回歸中都用tpu2進行回歸。

貿(mào)易政策不確定性對不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門有不同影響。由表4可看出，貿(mào)易政策不確定性對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（farm2）、牧業(yè)總產(chǎn)值（farm4）以及漁業(yè)總產(chǎn)值（farm5）的系數(shù)分別為-0.029，-0.114和-0.145，分別在10%、1%和1%統(tǒng)計水平下顯著，而林業(yè)總產(chǎn)值（farm3）系數(shù)雖然在10%統(tǒng)計水平下不顯著，但也為負(fù)數(shù)，為-0.057，也能表明貿(mào)易政策不確定性與林業(yè)生產(chǎn)規(guī)模負(fù)相關(guān)。此外，從系數(shù)大小來看，貿(mào)易政策不確定性對漁業(yè)總產(chǎn)值抑制作用最強，之后是牧業(yè)總產(chǎn)值，最后是農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。

不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門對農(nóng)民生活水平也有不同影響。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（farm2）、牧業(yè)總產(chǎn)值（farm4）以及漁業(yè)總產(chǎn)值（farm5）的系數(shù)分別為-0.012、-0.008和-0.003，且在1%統(tǒng)計水平下顯著，而林業(yè)總產(chǎn)值（farm3）系數(shù)為-0.002，但在10%統(tǒng)計水平下不顯著，由此可見，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對農(nóng)民生活水平提高的促進作用最強，其次是牧業(yè)總產(chǎn)值，最后是漁業(yè)總產(chǎn)值。

2. 分組回歸

由描述性統(tǒng)計可知，各省份之間存在較大差異，因此對樣本進行分組回歸。本文在此對經(jīng)濟發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件分組，取中位數(shù)為分界點，高于中位數(shù)的為經(jīng)濟發(fā)展水平較高的組（hgdp）和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好的組（hfp），反之，則為經(jīng)濟發(fā)展水平較低（lgdp）的組和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較低（lfp）的組。

對經(jīng)濟發(fā)展水平分組。經(jīng)濟發(fā)展水平越高，城市基礎(chǔ)設(shè)施越完善，經(jīng)濟效率越高。經(jīng)濟發(fā)展水平高低有可能影響tpu對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的作用過程，進而對農(nóng)民生活水平產(chǎn)生影響，因此將樣本分為lgdp和hgdp組進行回歸，回歸結(jié)果如表5所示。由該表可看出，模型（1）中，hgdp組的tpu2系數(shù)為0.008，且在1%統(tǒng)計水平下顯著，而lgdp不顯著，表明經(jīng)濟發(fā)展水平較的高城市，其農(nóng)民生活水平受貿(mào)易政策不確定性的影響，而經(jīng)濟發(fā)展水平較低的城市，其農(nóng)民生活水平不受貿(mào)易政策不確定性影響。這可能是因為，經(jīng)濟水平較高的城市一般開放程度越高，與外國聯(lián)系較緊密，因此，農(nóng)產(chǎn)品進出口更為頻繁，而農(nóng)民生活水平受農(nóng)產(chǎn)品進出口的影響，則農(nóng)民生活水平更易受貿(mào)易政策不確定性的影響，而經(jīng)濟發(fā)展水平較低的城市，一般農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)模較小，農(nóng)產(chǎn)品更多在本地自產(chǎn)自銷，或從別的城市進出貨，因此，受tpu影響不顯著。在模型（3）中，hgdp組系數(shù)為-0.276，lgdp組系數(shù)為-0.040，且都在1%統(tǒng)計水平下顯著，表明經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城市，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模受tpu抑制程度更高，這也可以解釋為什么經(jīng)濟發(fā)展水平越高的城市，受tpu影響，農(nóng)民生活水平下降。經(jīng)濟發(fā)展水平提高，開放程度上升，對進出口依賴程度也上升，當(dāng)tpu上升時，出口成本上漲，農(nóng)民減小生產(chǎn)規(guī)模以減小虧損，農(nóng)民生活水平因產(chǎn)出收入的下降。此外，tpu上升時，進口成本也上漲，商品價格上升，農(nóng)民消費支出較之前增加，農(nóng)民生活水平也下降。

對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件分組。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件有助于農(nóng)民生產(chǎn)規(guī)模的擴大，進而對農(nóng)民生活水平產(chǎn)生影響，因此將樣本分為hfp和lfp組進行回歸，回歸結(jié)果如表5所示。模型（1）中，hfp系數(shù)為0.012且顯著，而lfp組不顯著，表明tpu對農(nóng)民生活條件提高的抑制作用主要在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好的城市，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差的城市受tpu影響不顯著，這可能因為我國對國外技術(shù)的依賴程度較高，tpu上升導(dǎo)致技術(shù)進口成本上升，不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn);也可能因為本文指標(biāo)選取以及樣本量不夠精確。此外，由模型（3）可得，對于hfp組，tpu對farm1系數(shù)在5%統(tǒng)計水平下顯著為正，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好的城市，tpu增長反而促進了農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，對于lfp組，tpu對farm1系數(shù)在1%統(tǒng)計水平下顯著為負(fù)，表明tpu上升降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，因此，結(jié)合模型（1）結(jié)論可得，雖然tpu促進了hfp組的生產(chǎn)規(guī)模，但顯著降低了農(nóng)民生活水平，這可能是因為貿(mào)易政策不確定性大大增加了出口成本，農(nóng)民凈收入實際上降低了，則農(nóng)民生活水平也降低。

五、結(jié)論與意義

為探究貿(mào)易政策不確定性對農(nóng)民生活水平的中介影響，本文基于我國26個城市面板數(shù)據(jù)，結(jié)合Ahir等人編制的貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，構(gòu)建了簡單的中介模型，發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易政策不確定性主要通過降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模來降低農(nóng)民生活水平，中介異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)貿(mào)易政策不確定性對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)抑制作用最小，牧業(yè)次之，漁業(yè)最強，而對牧業(yè)抑制作用不顯著，此外，農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)模擴大對農(nóng)民生活水平的提高作用最強，牧業(yè)次之，漁業(yè)最弱，牧業(yè)影響不顯著。分組回歸后發(fā)現(xiàn)，對于經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城市，tpu通過降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模來降低農(nóng)民生活水平;對于經(jīng)濟發(fā)展水平較低的城市，tpu雖然縮小農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模但對農(nóng)民生活水平?jīng)]有顯著影響。對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較低的城市也一樣，tpu雖然也縮小農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模但對農(nóng)民生活水平?jīng)]有顯著影響;而對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好的城市，tpu上升反而擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模? 但仍然顯著降低了農(nóng)民生活水平。

根據(jù)上述結(jié)果，本文得出如下啟示：

其一，積極構(gòu)建良好的外部市場環(huán)境;在“脫貧攻堅戰(zhàn)”的背景下，貿(mào)易政策不確定性對我國農(nóng)民生活水平的影響至關(guān)重要，外部市場環(huán)境對我國農(nóng)民日常生活影響深遠(yuǎn)。雖然，貿(mào)易政策不確定性并不是我國內(nèi)生變量，但可以通過對內(nèi)對外措施的結(jié)合達(dá)到較穩(wěn)定的外部市場環(huán)境。首先對內(nèi)，維持穩(wěn)定且高效的經(jīng)濟和貿(mào)易政策，保證國內(nèi)市場的穩(wěn)定性，提高我國軟實力，以吸引更多外商投資，擴大我國資金流動總量;對外，積極尋求穩(wěn)定的可靠的合作伙伴，積極參與區(qū)域貿(mào)易協(xié)定的構(gòu)建，擴大我國進出口對象，擴充供應(yīng)鏈選擇范圍，有利于我國經(jīng)濟發(fā)展。

其二，嚴(yán)防對進出口過于依賴;要意識到過度全球化，也存在危險。當(dāng)一國經(jīng)濟開放程度上升時，國內(nèi)經(jīng)濟更容易受別國經(jīng)濟政策的影響，因此，在保證進出口拉動我國經(jīng)濟增長的同時，也要嚴(yán)防過于依賴，注重“雙循環(huán)”型經(jīng)濟政策拉動經(jīng)濟增長，注重發(fā)展本國硬實力。尤其是在當(dāng)前疫情造成大多數(shù)國外經(jīng)濟停滯不前甚至衰退的背景下，各國也逐漸意識到對別國進出口依賴程度越高越不利于一國經(jīng)濟實力的實際增加。

最后，加大對農(nóng)產(chǎn)品、牧業(yè)和漁業(yè)生產(chǎn)的投資;農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)模的擴大，對農(nóng)民生活水平提高作用最強，牧業(yè)和漁業(yè)隨后。根據(jù)邊際報酬理論，對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)投資力度應(yīng)該最大，牧業(yè)次之，漁業(yè)最后?？梢?，加大對農(nóng)產(chǎn)品、牧業(yè)和漁業(yè)生產(chǎn)的投資有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴大和農(nóng)民生活水平的提高，加快推動鄉(xiāng)村振興以及脫貧攻堅的進程。

當(dāng)然，本文還存在許多不足：指標(biāo)精確度不足。由于指標(biāo)的可得性，貿(mào)易政策不確定性只有全國層面的數(shù)據(jù)，因此沒有考慮到各省份的差別。此外，對于農(nóng)民生活水平的指標(biāo)，由于本文只用農(nóng)民人均消費與農(nóng)民人均收入來衡量，屬于均值指標(biāo)，可能忽略了個體差異。樣本量較少。由于指標(biāo)的可得性，本文只采用了我國26個城市的數(shù)據(jù)，可能會忽略一些特殊省份的差異。還有許多不完善的地方，不能一一列舉，這都有待于日后繼續(xù)研究。

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（責(zé)任編輯：李韻婷）