粮食最低收购价政策对我国小麦种植面积的影响

分类：论文范文 发表时间：2021-04-30 08:30

　　摘要：【目的】分析我国6个小麦主产区省份小麦种植面积的影响机理，为保障其种植面积及维护粮食安全提供政策参考。【方法】以小麦种植面积作为粮食最低收购价（政策）实施效果的评价标准，采用固定效应系数模型定量分析小麦最低收购价、家庭负担系数、城乡收入差距、农业机械总动力和外出务工人员比例对小麦种植面积的影响。【结果】影响小麦种植面积的因素各省份存在差异，四川省的主要影响因素是小麦最低收购价，其次是城乡收入差距；湖北省的主要影响因素是城乡收入差距；农业机械总动力对安徽、山东和江苏3省的影响程度最大；外出务工人员比例对安徽、山东、河南和四川4省份的小麦种植面积呈正向影响，且对河南省的影响程度最高，但对湖北和江苏的小麦种植面积呈负向影响。【建议】制定差异化的地方配套政策，提高政策针对性与适用性；推进农业供给侧结构性改革，补足粮食生产制度短板；完善农业社会化服务体系，提高粮食机械化服务水平。

　　关键词：最低收购价；小麦种植面积；固定效应系数模型；影响因素

　　0引言

　　【研究意义】我国是农业大国，“三农”问题关系到经济发展与社会稳定，而粮食产量是其最关键的一环。粮食最低收购价是我国重要的粮食价格调控政策，我国于2004年开始实行粮食最低收购价政策预案，2005年正式执行至今。2006年小麦被纳入最低收购价范围，2007年小麦最低收购价保持稳定。从2008年起，由于国际粮食价格上涨、成本提高等因素影响，我国先后多次提高最低收购价，小麦最低收购价从2008年的75元/50kg提升到2015年的118元/50kg。2017年中央一号文件特别提出，要深化粮食等重要农产品的价格形成机制，努力落实并发展最低收购价政策。朱喜安和李良（2016）指出粮食最低收购价政策的主要目的是为了提高国家对粮食市场的监管，增强粮食市场稳定性，提高农民经济收益等。因此，研究我国粮食最低收购价政策实施效果对合理调整最低收购价水平、形成合理比价关系及统筹把握粮食安全的效果具有重要意义。【前人研究进展】对于粮食最低收购价政策实证方面的研究，主要集中在政策实施效果、政策执行机制及最低收购价确定等3个方面。对于政策实施效果而言，已有研究表明最低收购价政策对农户的粮食供给存在显著正向影响（张淑萍，2011；王士海和李先德，2012；张建杰，2013）。就政策执行机制而言，兰录平（2013）、张爽（2013）研究认为最低收购价政策通过引导农户的价格预期，从而对其粮食供给行为起导向作用。还有部分学者从农户粮食种植行为的影响因素分析最低收购价政策的执行机制，如肖双喜和刘小和（2008）从成本和收入因素对我国部分地区棉花种植面积进行分析，利用回归模型得到上一年种植面积、外出打工收入、亩均收入对最低收购价政策执行效率有较大影响；李丰和胡舟（2016）基于农户供给行为理论和价格预期理论，采用广义最小二乘法对2004~2014年稻谷主产区3个品种稻谷的面板数据进行估计，结果表明各类生产成本尤其是劳动力成本的上升一定程度抑制了最低收购价的传导机制。对于最低收购价确定方面，方鸿（2009）研究表明，采用粮食生产要素适当补偿法确定粮食最低收购价水平有利于农民保持适度而不至于造成供给过剩的生产积极性。【本研究切入点】以往研究主要针对影响小麦种植面积的某一因素进行研究，综合研究小麦种植面积影响因素较少，尤其是在小麦最低收购价实施背景下展开的相关研究鲜见。【拟解决的关键问题】以小麦最低收购价政策实施为研究背景，比较分析2006~2015年我国6个主产区省份小麦最低收购价、家庭负担、城乡收入差距、农业机械总动力和外出务工人员比例等5个因素对小麦种植面积的影响，为保障主产区小麦种植面积及粮食安全提供理论参考。

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　　1数据来源与研究方法

　　1.1数据来源

　　本研究所用数据主要来源于2007~2016年的《我国统计年鉴》、《我国农村年鉴》及各地区统计年鉴、我国粮食网和农业部发布的粮食公告。研究对象为全国具有代表性的6个小麦主产区，即安徽、山东、湖北、四川、江苏和河南省。研究时间段为2006~2015年。

　　1.2变量选择

　　关于影响小麦种植面积的因素，前人已进行了较多研究。翟印礼和谢海军（2009）从劳动力、人力资本、储蓄水平、财政支付等方面细化了粮食种植面积的影响因素；李维（2010）把水稻种植的影响因素分为家庭劳动力、收入等级、生产资料价格和稻谷价格等；王骏（2016）从影响湖北省水稻种植面积的家庭因素、环境因素和社会因素中选取农业劳动力人口、农民受教育程度和城乡收入差距等共13个变量。结合以上研究结果，本研究从粮食政策、家庭特征、科技水平、经济水平等方面选用小麦最低收购价、家庭负担系数、城乡收入差距、农业机械总动力和外出务工人员比例等5个变量作为小麦种植面积的影响因素。

　　2结果与分析

　　2.1模型估计结果

　　表1为粮食最低收购价政策固定效应系数模型的各省估计结果。从模型检验结果看，修正后的R2达0.9761，表明模型的拟合程度很高。统计量检验值t均大于5%显著性水平下的临界值。统计量F=440.0911，Prob.（F-statistic）为0.000，表明该回归总体线性关系成立。D.W.为1.9648，接近2.0000，表明各变量间无自相关。

　　2.2影响小麦种植面积的因素分析

　　根据表1的统计结果，得到各省份小麦种植面积影响因素的回归方程：安徽省：lny1t=-2.1549-0.3501lnx1t+0.1570lnx2t+0.1395lnx3t+0.7293lnx4t+0.2465lnx5t山东省：lny2t=-2.6156-0.2938lnx1t+0.3388lnx2t+0.5432lnx3t+0.6938lnx4t+0.2200lnx5t河南省：lny3t=1.5921+0.0865lnx1t-0.0069lnx2t+0.0860lnx3t+0.0880lnx4t+0.1602lnx5t湖北省：lny4t=0.6249+0.2708lnx1t-0.4488lnx2t+0.2547lnx3t+0.2234lnx4t-0.0977lnx5t。

　　3讨论

　　本研究结果表明，最低收购价政策对四川省小麦种植面积影响最大，与陈长青（2017）得出四川省最低收购价政策对小麦产量的提高有积极促进作用的结论一致。四川省是劳务大省，其农村劳务经济特征在全国具有广泛的代表性，农村剩余劳动力已基本得到转移，粮食最低收购价政策很大程度上保障了四川省种粮农民的基本收益。同时，安徽、山东和江苏等3个省份小麦种植面积的主要影响因素是农业机械总动力，农业机械总动力系数较其他几个变量居第一，说明农业机械化程度的提高促进了小麦种植面积的扩大。此外，外出务工人员比例对安徽、山东、河南和四川等4个省份的小麦种植面积均有显著正向影响，与其他影响因素相比，其系数最大，原因可能是农民外出务工，家中土地并未闲置，而是选择种植小麦等简单粮食作物，集中时间收获，此种现象以河南省最明显；反之，外出务工人员比例对江苏和湖北两省呈显著负向影响，其原因可能是这两个地区经济较发达，农村劳动力转移加快，非农就业收入吸引更多的农村劳动力从事非农生产。

　　4建议

　　4.1制定差异化的地方配套政策，提高政策针对性

　　与适用性推进地方政府配套政策与粮食最低收购价政策相结合，统筹实施粮食直补、良种补贴、农资综合补贴等粮食生产补贴与粮食最低收购价政策，提高政策的针对性与适用性。如四川省应持续因时制宜地完善优化粮食最低收购价的相关政策，政府可根据不同的粮食品种及当下的实际供需状况，进一步细化最低收购价政策的制度设计，再根据粮食市场状况适时适度地调整政策覆盖范围，增强政策的适应性和灵活性；湖北省应加强农村经济建设，保障农民经济收入，缩小城乡收入差距，以粮食最低收购价政策为基础，大力建设农民种粮服务保障制度，鼓励农民种粮，以维持粮食的供给需求；安徽省、江苏省、山东省和河南省应优化配置农业科技资源与布局，不断推进农业技术的发展，注重农业科技水平的提升，提高农业生产装备水平，使粮食生产与种植向机械化与规模化方向发展，提高农业劳动生产率。

　　4.2推进农业供给侧结构性改革，补齐粮食生产制度短板

　　深入推进农业供给侧结构性改革，补齐粮食生产补贴制度短板，推行以价补分离为核心的目标价格补贴政策，逐步实现粮食价格的市场化，减少最低收购价政策对粮食市场的干预和价格的扭曲，充分发挥市场机制在粮食生产中的基础性调节作用。在确保粮食稳定发展的前提下，充分利用当地优势资源，根据各地的实际情况，因地制宜进行种植业结构调整，优化种植结构。以粮食最低收购价政策为基础，统筹各地区粮食种植结构，保障粮农合理收益。同时，在资金上要加大对种粮大省的财税补贴力度，充分发挥财政资金引导功能，在充分利用好现有财政资金渠道的基础上，统筹利用商品粮大省奖励资金，积极鼓励和引导金融资本、社会资本对粮食产业的投入。

　　参考文献：

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