農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策、農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金與農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)?！獊碜?011—2018年CHARLS調(diào)查的證據(jù)

陳榮源，林文聲

農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策、農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金與農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)?！獊碜?011—2018年CHARLS調(diào)查的證據(jù)

陳榮源1，林文聲2*

（1.北京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083；2.北京理工大學(xué) 人文與社會(huì)科學(xué)學(xué)院，北京 102488）

采用2011—2018年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)（CHARLS），實(shí)證分析農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策對(duì)村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金及農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響。研究結(jié)果表明：農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策顯著提高了農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，正向影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。但農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策抬高農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金會(huì)間接減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴(kuò)大效應(yīng)的比例為18%。對(duì)于糧食主產(chǎn)區(qū)、耕地資源較多的村莊，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策更能通過抬高農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金來間接減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴(kuò)大效應(yīng)的比例分別為14%和32%。

最低收購價(jià)格；臨時(shí)收儲(chǔ)價(jià)格；目標(biāo)價(jià)格；農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金；農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模

一、問題的提出

改革開放以來，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展歷經(jīng)解決食品供給問題和解決農(nóng)民收入問題兩個(gè)階段，目前正處于解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式問題的階段。擴(kuò)大農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模和構(gòu)建現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，成為解決中國農(nóng)業(yè)問題主要矛盾的關(guān)鍵[1]。長期以來，農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模十分狹小。2016年全國戶均經(jīng)營耕地面積為9.75畝（相當(dāng)于美國的1/250，法國的1/100，日本的1/4），遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國際上劃定的規(guī)模經(jīng)營標(biāo)準(zhǔn)（2公頃）[2]。2020年全國耕地經(jīng)營規(guī)模在10畝以下的農(nóng)戶尚有2.3億戶，占比高達(dá)85%[3]。中國幾乎成為世界上農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模最小的國家。已有研究表明，農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模偏小不僅增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)化肥和農(nóng)藥過度施用，而且制約農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣，還造成農(nóng)業(yè)競爭力不足和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低下[4]。更為重要的是，過小的農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模阻礙了中國建立現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的基本趨勢是依靠農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，在實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力大批向非農(nóng)業(yè)部門轉(zhuǎn)移的基礎(chǔ)上，減少農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體數(shù)量，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[5]。因此，發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營，成了學(xué)術(shù)界和農(nóng)業(yè)政策界的共識(shí)。

近20年來，快速上漲的農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本中的比例顯著提高，成為糧食適度規(guī)模經(jīng)營的關(guān)鍵制約因素。農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金從2005年的133元/畝增加到2016年的600元/畝，年均增長率為15%[6]；糧食類家庭農(nóng)場的農(nóng)地租用價(jià)格從2014年的529元/畝上漲到2018年的864元/畝，年均增長率為13%[7]。同時(shí)，2001—2020年全國三大主糧作物的土地成本（相對(duì)于物質(zhì)與服務(wù)費(fèi)用、人工成本）上漲幅度最大（262%），占生產(chǎn)總成本的比例從12%增加至21%[8]。伴隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的持續(xù)上漲，全國農(nóng)地流轉(zhuǎn)率的環(huán)比增速自2014年以來逐年下降，全國農(nóng)地流轉(zhuǎn)率從2017年歷史高位的37%下降到2020年的34%[3]。在2015年全國28省360個(gè)農(nóng)業(yè)企業(yè)和農(nóng)民合作社的調(diào)查中，45%的受訪者在租用農(nóng)地時(shí)重點(diǎn)考慮租金價(jià)格因素，并且14%的受訪者認(rèn)為農(nóng)地租金不合理成為農(nóng)地租用中的最大障礙[9]。

自20世紀(jì)60年代以來，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策對(duì)農(nóng)地租賃價(jià)格和農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響效應(yīng)一直是國際學(xué)術(shù)熱點(diǎn)問題。一方面，研究者普遍認(rèn)為，由于土地供給價(jià)格缺乏彈性，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格支持的政策紅利都將較大程度甚至完全轉(zhuǎn)化為農(nóng)地租賃價(jià)格[10]。中國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策（包括最低收購價(jià)格、臨時(shí)收儲(chǔ)價(jià)格以及目標(biāo)價(jià)格）的實(shí)施強(qiáng)度不僅與農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的演變趨勢高度契合，而且對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金變動(dòng)的解釋發(fā)揮著重要作用[11]。與之相反，美國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格支持政策（例如貸款差價(jià)補(bǔ)貼、反周期補(bǔ)貼）非但不顯著影響農(nóng)地租賃價(jià)格[12,13]，反而可能產(chǎn)生負(fù)向作用[14]。另一方面，研究者較為一致地認(rèn)為，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策顯著地?cái)U(kuò)大了糧食經(jīng)營規(guī)模[15]。

需要指出的是，上述研究雖然有助于更加深入地理解農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金和農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響，但仍存在如下不足：已有研究聚焦于分析農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策影響農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的價(jià)格生成機(jī)制，但較少涉及農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模面對(duì)村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金變動(dòng)的價(jià)格響應(yīng)機(jī)制。同時(shí)，雖然個(gè)別研究者考察了農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策改革對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的總體效應(yīng)[16,17]，但卻忽視了農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策可能通過村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模產(chǎn)生間接作用。

鑒于此，本文嘗試從以下3個(gè)方面豐富現(xiàn)有文獻(xiàn)：一是在理論層面厘清農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策對(duì)村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金及農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的作用機(jī)制；二是綜合采用工具變量法和面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型解決在估計(jì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策影響村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金和農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模時(shí)可能存在的內(nèi)生性問題；三是采用分組估計(jì)方法揭示出不同情境下農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策通過村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的異質(zhì)性效應(yīng)。本文擬為相關(guān)政策的制定提供指導(dǎo)方向，特別是對(duì)今后水稻和小麥最低收購價(jià)政策如何調(diào)整和改革提供一定參考。

二、理論分析和模型設(shè)定

1．理論分析

農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策通過市場預(yù)期價(jià)格和農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為兩個(gè)傳導(dǎo)路徑對(duì)村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金產(chǎn)生間接影響。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策通過干預(yù)市場均衡價(jià)格實(shí)現(xiàn)“價(jià)格下限”的托底作用，保護(hù)租地經(jīng)營者免受農(nóng)產(chǎn)品市場價(jià)格波動(dòng)帶來的效益損失。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策通過形成市場預(yù)期、直接市場干預(yù)以及地區(qū)間傳遞對(duì)各個(gè)地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)生正向影響[18]，而農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格則進(jìn)一步通過當(dāng)期經(jīng)營收益和未來價(jià)格預(yù)期兩種機(jī)制影響村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金[19]。同時(shí)，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策能夠保障農(nóng)地的凈收益，進(jìn)而增加農(nóng)地流轉(zhuǎn)需求，并抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金[20]?？梢?，糧食價(jià)格穩(wěn)定上升促使村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金隨農(nóng)地預(yù)期凈收益的增加不斷提高。

但過高的農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的重要組成部分，最終降低了農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。逐年攀升的農(nóng)村農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金通過提高農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本擠壓租地經(jīng)營者種糧的盈利空間，不僅導(dǎo)致租地經(jīng)營者減少農(nóng)地租用規(guī)模甚至“毀約跑路”[21]，而且倒逼租地經(jīng)營者選擇種植收益較高的經(jīng)濟(jì)作物[22]，加劇租用農(nóng)地“非糧化”傾向[23]，還使糧食適度規(guī)模經(jīng)營的標(biāo)準(zhǔn)成倍提高。

2．模型設(shè)定

為量化分析農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策對(duì)村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金及農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響，本文設(shè)定如下計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型①：

（1）式中，R是第個(gè)村莊年的農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，P(t-1)是省-1 年的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策，X(t-1)為同時(shí)影響農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策和村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的外生控制變量，T為時(shí)間趨勢項(xiàng)，v是村莊固定效應(yīng)，ε是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（2）式中，S是第個(gè)農(nóng)戶年農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，P(t-1)是省1年的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策，R是第個(gè)村莊年的農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，Z(t-1)為影響農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策、村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金和農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的外生控制變量，T為時(shí)間趨勢項(xiàng)，h是家庭固定效應(yīng)，ε是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

內(nèi)生性問題可能導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策對(duì)村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金、農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響出現(xiàn)有偏的估計(jì)結(jié)果。引發(fā)內(nèi)生性問題的根源有3個(gè)②：首先，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策的實(shí)施時(shí)間、實(shí)施地區(qū)和實(shí)施強(qiáng)度都是中央政府選擇的結(jié)果。為了實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn)和農(nóng)民增收，中央政府在選擇政策執(zhí)行地區(qū)時(shí)往往偏向糧食主產(chǎn)區(qū)或特定農(nóng)作物主產(chǎn)區(qū)。顯然，直接對(duì)政策執(zhí)行地區(qū)與非政策執(zhí)行地區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金、農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模進(jìn)行比較，很難保證兩組樣本的抽樣概率分布保持一致性。其次，在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型設(shè)定和變量選擇中，可能遺漏了影響農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策、村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金和農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的關(guān)鍵變量（例如農(nóng)地生產(chǎn)力或預(yù)期農(nóng)地市場回報(bào)），從而產(chǎn)生估計(jì)偏誤。再次，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策存在測量誤差問題。例如采用是否實(shí)施政策的賦值方式[21]，難以準(zhǔn)確地刻畫出政策實(shí)施強(qiáng)度及其變化。

對(duì)此，本文采用以下方法來解決潛在的內(nèi)生性問題。首先，借鑒并拓展Lin W 和 Huang J的賦值方式[11]，綜合采用村莊最大播種面積的農(nóng)作物所對(duì)應(yīng)的國家干預(yù)價(jià)格（政策執(zhí)行省份）或上一年平均出售價(jià)格（非政策執(zhí)行省份）測度農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策。其次，借鑒許慶等[17]的思路，采用3年前本省農(nóng)林水支出占地方財(cái)政支出的比例作為農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策的工具變量。其選擇依據(jù)如下：一是農(nóng)林水支出占地方財(cái)政支出的比例反映了本省財(cái)政支農(nóng)強(qiáng)度，與本省農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策的實(shí)施情況密切相關(guān)。二是3年前本省農(nóng)林水支出占地方財(cái)政支出的比例不會(huì)直接影響村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金和農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。第三，采用面板固定效應(yīng)模型解決不隨時(shí)間變化的非觀測個(gè)體異質(zhì)性導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。第四，核心自變量（農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策）和控制變量采用滯后一期處理，從而確保核心自變量（農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策）和控制變量發(fā)生在因變量（農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模）、中介變量（村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金）之前。同時(shí)，設(shè)定省級(jí)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策通過村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，可以有效地規(guī)避村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金與農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的反向因果關(guān)系引發(fā)的內(nèi)生性問題③。第五，盡可能控制導(dǎo)致內(nèi)生性問題的遺漏變量。例如采用上一年本市糧食平均單產(chǎn)水平測量預(yù)期農(nóng)地市場回報(bào)。受限于數(shù)據(jù)可得性，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策和農(nóng)地確權(quán)政策采用省級(jí)平均水平作為代理變量。第六，村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金和農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模在同一村莊之內(nèi)往往高度相關(guān)，而在不同村莊之間則較不相關(guān)，因此本文采用村莊層面的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤對(duì)組內(nèi)自相關(guān)性進(jìn)行修正。

三、數(shù)據(jù)來源與變量選擇

1．?dāng)?shù)據(jù)來源

本文使用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（China Health and Retirement Longitudinal Survey，CHARLS）2011—2018年的數(shù)據(jù)。CHARLS調(diào)查于2011年、2013年、2015年和2018年開展調(diào)查，樣本覆蓋全國28個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的150個(gè)縣、450個(gè)社區(qū)（村莊）、1.24萬戶，受訪者1.9萬名。本文所使用的CHARLS調(diào)查數(shù)據(jù)涉及如下兩個(gè)方面：一是家庭層面的承包耕地面積及可灌溉面積、耕地租用或租出面積及租金、政府發(fā)放的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼。二是村莊層面最大播種面積的農(nóng)作物品種。此外，本文還使用了宏觀統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)以便于測度核心自變量、工具變量和控制變量，數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》《中國城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國國土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2．變量說明及描述性統(tǒng)計(jì)

變量的選擇、定義和賦值見表1，具體包含因變量、中介變量、核心自變量、工具變量和控制變量5類。變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

表1　變量選擇、定義和賦值

注：a表示采用農(nóng)村居民消費(fèi)指數(shù)折算為不變價(jià)（以2018年為基期）。

表2　變量的描述性統(tǒng)計(jì)

首先，因變量是農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，采用“家庭承包耕地面積加上耕地租用面積減去耕地租出面積”測度。農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模呈現(xiàn)下降趨勢，從2011年的6.59畝/戶下降到2018年的6.06畝/戶。

其次，中介變量是村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金。借鑒許慶等[17]的方法，通過“樣本農(nóng)戶如果有償出租耕地的意愿租金，再取村莊層面的戶均值”進(jìn)行測度。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金從2011年的35.75元/畝增加到2015年的522.24元/畝，再下降到2018年的464元/畝。

第三，核心自變量是農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策。借鑒并拓展Lin W 和 Huang J的賦值方法[12]，綜合采用村莊最大播種面積的農(nóng)作物所對(duì)應(yīng)的年初或上一年國家干預(yù)價(jià)格（政策執(zhí)行省份）或上一年平均出售價(jià)格（非政策執(zhí)行省份）對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策進(jìn)行測度。其中，國家干預(yù)價(jià)格及政策執(zhí)行省份來自國家發(fā)展和改革委員會(huì)公布的農(nóng)作物收購執(zhí)行預(yù)案或收儲(chǔ)預(yù)案，非政策執(zhí)行省份的農(nóng)產(chǎn)品平均出售價(jià)格來自《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。由于臨時(shí)收儲(chǔ)價(jià)格（玉米、大豆、油菜籽和棉花）是年末收獲季節(jié)才公布的，因此農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策往往受到上一年年末臨時(shí)收儲(chǔ)價(jià)格的影響。上一年年末或當(dāng)年年初公布的最低收購價(jià)格（小麥、稻谷）和目標(biāo)價(jià)格（大豆、棉花），會(huì)直接影響接下來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策。由于農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場存在交易費(fèi)用，為了確保農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策早于農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策，因此將上述農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策進(jìn)行滯后一期處理。為了解決不同村莊最大播種面積的農(nóng)作物的價(jià)格信息不具備可比性的問題，將上述農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策變量標(biāo)準(zhǔn)化為2004年賦值1。從表2可知，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策同樣呈現(xiàn)先上漲后下降的“倒U型”趨勢。以2004年國家干預(yù)價(jià)格（即2004年賦值為1）作為參照標(biāo)準(zhǔn)，農(nóng)產(chǎn)品支持價(jià)格從2011年的1.23增加到2015年的1.47，再下降到2018年的1.30?？梢?，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策的實(shí)施強(qiáng)度與村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的演變趨勢是高度契合的。

第四，工具變量是農(nóng)林水支出比例。采用“農(nóng)林水支出占地方公共財(cái)政支出的比例”測度，數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。為了確保工具變量盡可能地外生于內(nèi)生變量（農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策），對(duì)工具變量滯后3年處理。農(nóng)林水支出比例從2011年的7.11%增加到2018年的11.39%，但環(huán)比增長值則逐漸下降，從2.11%下降到1.90%，再降到0.27%。因此，農(nóng)林水支出比例環(huán)比增長值逐漸下降，并且在2015—2018年幾乎維持不變。

第五，控制變量包括家庭特征、農(nóng)地特征、農(nóng)業(yè)政策和社會(huì)特征4個(gè)方面。一是家庭特征，包括農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力男性比例、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力平均年齡和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力老齡化程度。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力男性比例和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力老齡化程度都呈現(xiàn)先上升后下降的“倒U型”趨勢，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力平均年齡則維持在40歲左右。二是農(nóng)地特征以預(yù)期農(nóng)地市場回報(bào)來刻畫，采用“上一年本市單位播種面積的糧食產(chǎn)量”測度，數(shù)據(jù)來自各省統(tǒng)計(jì)年鑒。糧食單產(chǎn)水平持續(xù)上漲，從2011年的360.15公斤/畝增加到2018年的375.45公斤/畝。三是農(nóng)業(yè)政策包括農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策和農(nóng)地確權(quán)政策。借鑒許慶等[17]的方法，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策通過“計(jì)算每個(gè)樣本農(nóng)戶的戶均農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼額，再取省級(jí)層面的戶均值”進(jìn)行測度。農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼額逐年增加，從2011年的479.26元/戶增加到2018年的629.57元/畝。農(nóng)地確權(quán)政策采用“本省年初是否被列入整省確權(quán)試點(diǎn)”測度。整省推進(jìn)農(nóng)地確權(quán)試點(diǎn)的比例從2015年的57%增加到2018年的100%。四是社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征包括農(nóng)地征收風(fēng)險(xiǎn)和交通便利性。農(nóng)地征收風(fēng)險(xiǎn)采用“農(nóng)地征收面積”測度，數(shù)據(jù)來自《中國國土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》。農(nóng)地征收面積從2011年的23.10萬畝增加到2013年的28.25萬畝，并且在2015年和2018年逐漸下降。交通便利性采用“本省村莊內(nèi)道路密度（即道路長度除以道路面積）”測度，數(shù)據(jù)來自《中國城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。村莊內(nèi)道路密度從2011年和2013年的1.02千米/平方公里增加到2018年的1.60千米/平方公里。

四、實(shí)證結(jié)果分析

1．農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策對(duì)村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的影響

表3匯報(bào)了農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策對(duì)村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的回歸結(jié)果。在采用IV-2SLS估計(jì)的第一階段KP檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量明顯大于值在10%偏誤水平下的臨界值（16.38），說明采用農(nóng)林水支出比例作為農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策的工具變量不存在弱工具變量問題。比較OLS模型和IV-2SLS模型的估計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，OLS模型明顯低估了農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策影響村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的因果處理效應(yīng)（表3模型4）。

表3　農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格支持政策對(duì)村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的影響

注：***代表在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。括號(hào)中數(shù)字是聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。YES表示“控制”，NO表示“未控制”，下表同。

綜上，本文采用IV-2SLS模型的估計(jì)結(jié)果作為解釋依據(jù)。一方面，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策在1%的統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金具有顯著的正向影響。另一方面，在估計(jì)系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義上，農(nóng)產(chǎn)品支持價(jià)格額外增加1倍（相對(duì)于2004年的國家干預(yù)價(jià)格），村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金將提高324元/畝（表3模型8）。這表明農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策對(duì)村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的影響不僅具有統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性，而且在經(jīng)濟(jì)含義上也具有顯著意義。

2．農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策通過村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響

表4匯報(bào)了農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策通過村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的回歸結(jié)果。比較OLS模型和IV-2SLS模型的估計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模產(chǎn)生顯著的負(fù)向作用，但OLS模型會(huì)顯著低估農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的直接影響（表4模型4）。

綜上，本文采用IV-2SLS模型的估計(jì)結(jié)果作為解釋依據(jù)。一方面，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策在10%的統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模具有顯著正向的直接影響。農(nóng)產(chǎn)品支持價(jià)格額外增加1倍（相對(duì)于2004年的國家干預(yù)價(jià)格），農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模提高2.97畝（表4模型8）。另一方面，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策通過抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金來減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金在5%的統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模具有顯著負(fù)向影響。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金額外增加1元/畝，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模將下降0.002畝（表4模型8）。結(jié)合表3模型8的估計(jì)結(jié)果，額外增加1倍的農(nóng)產(chǎn)品支持價(jià)格（相對(duì)于2004年的國家干預(yù)價(jià)格）將抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金324元/畝，進(jìn)而減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模0.65畝。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴(kuò)大效應(yīng)的比例為18%。

表4　農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格支持政策、村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金對(duì)農(nóng)戶農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模的影響

注：**、*分別代表在5%、10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。括號(hào)中數(shù)字是聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

3．政策效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確保計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文重點(diǎn)檢驗(yàn)工具變量的有效性。有效的工具變量需要滿足相關(guān)性和外生性兩個(gè)條件。在工具變量相關(guān)性的檢驗(yàn)上，表5模型1匯報(bào)了工具變量第一階段的估計(jì)結(jié)果，顯示工具變量在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著正向影響內(nèi)生變量農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策。農(nóng)林水支出比例額外增加1%，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格支持強(qiáng)度將提高6%（相對(duì)于2004年的國家干預(yù)價(jià)格）。因此選取農(nóng)林水支出比例作為內(nèi)生變量農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策的工具變量，滿足相關(guān)性要求。

由于計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)無法觀察，加上本文內(nèi)生變量個(gè)數(shù)與工具變量個(gè)數(shù)相同（即恰好識(shí)別），借鑒李寧等[24]檢驗(yàn)工具變量外生性的方法，在控制內(nèi)生變量農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策之后，檢驗(yàn)工具變量農(nóng)林水支出比例是否顯著影響中介變量村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金、因變量農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。表5模型2至模型5分別給出了控制內(nèi)生變量農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策前后，工具變量農(nóng)林水支出比例對(duì)中介變量村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金、因變量農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的回歸結(jié)果。估計(jì)結(jié)果顯示，當(dāng)放入內(nèi)生變量農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策之后，工具變量農(nóng)林水支出比例對(duì)中介變量村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金的影響從顯著正向作用（表5模型2）轉(zhuǎn)變?yōu)椴淮嬖陲@著影響（表5模型3），對(duì)因變量農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模則始終不具有顯著影響（表5模型4和模型5）。這表明工具變量農(nóng)林水支出比例的外生性較為可靠，滿足排他性約束條件。因此基于面板數(shù)據(jù)IV-2SLS模型的估計(jì)結(jié)果（表3模型8、表4模型8）是較為可信的。

表5 工具變量有效性檢驗(yàn)

注：***、代表在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。括號(hào)中數(shù)字是聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

3．政策效應(yīng)的異質(zhì)性分析

首先，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策不顯著直接影響糧食主產(chǎn)區(qū)、非糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，但更能顯著抬高糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，進(jìn)而間接減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。一方面，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策在1%的統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金具有顯著的正向影響。農(nóng)產(chǎn)品支持價(jià)格額外增加1倍（相對(duì)于2004年的國家干預(yù)價(jià)格），糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金將提高231元/畝（表6模型2），而非糧食主產(chǎn)區(qū)（例如糧食主銷區(qū)、產(chǎn)銷平衡區(qū)）的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金則沒有統(tǒng)計(jì)意義上的顯著變化（表6模型1）。另一方面，村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金在10%的統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模具有顯著的負(fù)向作用（表6模型4），對(duì)非糧食主產(chǎn)區(qū)（例如糧食主銷區(qū)、產(chǎn)銷平衡區(qū)）的農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模則不具有統(tǒng)計(jì)意義上的顯著影響（表6模型3）。糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金額外增加1元/畝，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模將減少0.002畝。因此，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策更能通過抬高糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，進(jìn)而減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。農(nóng)產(chǎn)品支持價(jià)格額外增加1倍（相對(duì)于2004年的國家干預(yù)價(jià)格），將抬高糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金231元/畝，進(jìn)而減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模0.46畝。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴(kuò)大效應(yīng)的比例為14%。

其次，對(duì)于耕地資源較多的村莊，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策不僅能直接地正向影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，而且能通過抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金間接地負(fù)向影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策在10%的統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模具有顯著的正向影響（表7模型4），并且在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著正向影響村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金（表7模型2）。同時(shí)，村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金在10%的統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模產(chǎn)生顯著的負(fù)向作用（表7模型4）。因此，額外增加1倍的農(nóng)產(chǎn)品支持價(jià)格（相對(duì)于2004年的國家干預(yù)價(jià)格）將抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金261元/畝，進(jìn)而減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模2.61畝。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴(kuò)大效應(yīng)的比例為32%。相反，對(duì)于耕地資源少的村莊，村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金不會(huì)顯著影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模（表7模型3）。同時(shí)，雖然農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策可以顯著提高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金（表7模型1），但尚不足以進(jìn)一步減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模（表7模型3）。

表6 按糧食產(chǎn)區(qū)分組的估計(jì)結(jié)果

注：**、*分別代表在5%、10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。括號(hào)中數(shù)字是聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

表7 按村莊耕地資源分組的估計(jì)結(jié)果

注：**、*分別代表在5%、10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。括號(hào)中數(shù)字是聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

五、主要結(jié)論及其啟示

本文先是厘清農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策對(duì)村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金及農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的作用機(jī)制，并綜合結(jié)合工具變量法和面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型克服潛在的內(nèi)生性問題，采用2011—2018年“中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查”（CHARLS）數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得到如下結(jié)論：首先，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策顯著提高了村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金。農(nóng)產(chǎn)品支持價(jià)格額外增加1倍（相對(duì)于2004年的國家干預(yù)價(jià)格），村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金將提高324元/畝。其次，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策不僅直接地正向影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，而且通過抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金間接減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴(kuò)大效應(yīng)的比例為18%。再次，雖然農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策不直接影響糧食主產(chǎn)區(qū)、非糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，但能通過抬高糧食主產(chǎn)區(qū)的村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，進(jìn)而間接地減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模；村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴(kuò)大效應(yīng)的比例為14%。最后，對(duì)于耕地資源較多的村莊，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策不僅能直接地正向影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模，而且能通過抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金間接地負(fù)向影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模；村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴(kuò)大效應(yīng)的比例為32%。相反，對(duì)于耕地資源少的村莊，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策雖然能顯著抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，但尚不足以進(jìn)一步減少農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模。

上述研究結(jié)論具有如下兩點(diǎn)政策啟示。一是應(yīng)重視農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金侵蝕政策規(guī)模擴(kuò)大效應(yīng)的負(fù)面影響。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策激勵(lì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營者擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的同時(shí)，也產(chǎn)生了租地需求并抬高村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金，最終侵蝕政策規(guī)模擴(kuò)大效應(yīng)。特別是糧食主產(chǎn)區(qū)和耕地資源較多的村莊，農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金上漲侵蝕政策規(guī)模擴(kuò)大效應(yīng)的問題更加嚴(yán)峻。因此決策部門應(yīng)當(dāng)高度重視“實(shí)施農(nóng)業(yè)政策推進(jìn)規(guī)模經(jīng)營，卻讓規(guī)模經(jīng)營陷入困境”的悖論。

其次，堅(jiān)持“市場定價(jià)、價(jià)補(bǔ)分離”的政策改革方向，并尋求與土地要素脫鉤的新型補(bǔ)貼方式。掛鉤于生產(chǎn)決策的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格政策極大地扭曲土地要素市場定價(jià)機(jī)制，因此應(yīng)當(dāng)繼續(xù)推進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品支持價(jià)格政策的市場化改革。以土地要素作為發(fā)放依據(jù)的生產(chǎn)者補(bǔ)貼強(qiáng)化了土地價(jià)值，進(jìn)而抬高土地成本，因此需要尋求與土地要素脫鉤的新型補(bǔ)貼方式。例如將生產(chǎn)者補(bǔ)貼的發(fā)放依據(jù)從土地要素轉(zhuǎn)變?yōu)榧Z食銷售量。以糧食銷售量作為補(bǔ)貼發(fā)放依據(jù)，既能夠降低土地要素的“含金量”，又可以刺激租地經(jīng)營者集約化經(jīng)營，還有利于實(shí)現(xiàn)保護(hù)糧食生產(chǎn)者利益和保障國家糧食安全的政策目標(biāo)。

① 在中介效應(yīng)模型中，如果第二和第三個(gè)方程可以獲得一致性的參數(shù)估計(jì)，那么可以直接得知第一個(gè)方程也獲得了一致性的參數(shù)估計(jì)。因此本文重點(diǎn)估計(jì)第二和第三個(gè)方程即可，而無須額外考察第一個(gè)方程。

②政策制定和執(zhí)行過程是中央政府決定的[11,21]，所以無須擔(dān)心反向因果關(guān)系引發(fā)的內(nèi)生性問題。

③ 本文在研究設(shè)計(jì)上采用村莊農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金（而不是農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)租金）作為中介變量，其目的是有效地規(guī)避中介效應(yīng)模型的中介變量與結(jié)果變量存在反向因果關(guān)系的缺陷。

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Agricultural product price policy, rural land rental price and agricultural operation scale:Evidence from China Health and Retirement Longitudinal Study during 2011 to 2018

CHEN Rongyuan1, LIN Wensheng2*

(1.School of Economics & Management, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China; 2.School of Humanities and Social Sciences, Beijing Institute of Technology, Beijing 102488, China)

Based on the evidence from China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) during 2011 to 2018, the impact of the agricultural product price policy on the rural land rental price and the agricultural operation scale has been analyzed empirically. The study shows that the agricultural product price policy significantly increases the rural land rental price and positively influences the farmers’ agricultural operation scale. The agricultural product price policy also indirectly reduces the farmers’ agricultural operation scale through raising land rental price, and the increase in rural land rental price has eroded the scale expansion effect of product price policy by 18%. For the main grain production areas and villages with more arable land resources, the agricultural product price policy is more likely to indirectly reduce the farmers’ agricultural operation scale through raising land rental price, and the increase in rural land rental price has eroded the scale expansion effect of product price policy by 14% and 32%, respectively.

minimum purchase price; temporary purchase and storage policy; target price; the rural land rental price; agricultural operation scale

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2022.04.003

F323.8

A

1009–2013(2022)04–0028–09

2022－08－09

北京理工大學(xué)青年教師學(xué)術(shù)啟動(dòng)計(jì)劃（2022-2024）；2021-2022學(xué)年度清華農(nóng)村研究博士論文獎(jiǎng)學(xué)金項(xiàng)目

陳榮源（1990—），女，河北遷西人，博士研究生，主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論與政策研究。*為通信作者。

責(zé)任編輯：李東輝