農業是人類生存和國民經濟各部門發展的基礎。新中國成立后，我國通過工農產品價格剪刀差和農業征稅等方式汲取農業剩余，為國家工業化建設積累了原始資本[1].隨著工業化進程的加快，農業發展明顯滯后，農戶生產積極性不高，農產品供給相對不足，部分導致了通脹壓力居高不下[2].另一方面，農業生產是自然再生產與經濟再生產相互結合的過程，面臨著自然和市場的雙重風險，因此對農業進行保護對保證國民經濟持續健康發展至關重要。目前，世界各國普遍采用農業補貼的方式保護和支持本國農業發展。我國自2004年起，逐步降低直至取消農業稅、農業稅附加、農業特產稅和牧業稅，2006年正式廢除《農業稅條例》，并重點實施了"四補貼"政策：糧食直接補貼、良種補貼、農機購置補貼和農資綜合補貼，以促進農業生產、增加農民收入。

農業補貼政策最終需要通過影響農戶生產行為而實現其政策目標，因此，政府在制定農業補貼政策時，應該充分考慮其對農戶生產行為可能產生的影響。隨著農戶理論模型的發展，國內外學者圍繞農業補貼政策的微觀經濟影響展開了大量的實證研究。這些研究主要集中在兩個方面：其一，評價農業補貼政策的效應。一些學者認為農業補貼政策具有積極效應。其中，國外一些學者研究發現，直接收入補貼對農產品產出量影響顯著，脫鉤的直接補貼政策也有利于農業產出率的提高[3-4].國內一些研究認為，糧食補貼政策對糧食產量具有正向影響[5],畝均補貼水平提高1%,農戶的糧食產量增量可提高0.056%[6].同時，糧食補貼對農戶增收也具有明顯的積極效應[7],政府增加1元種糧補貼可使農戶純收入增加至少11元[8].與之對應，也有一些學者認為糧食補貼政策并未產生積極效果。例如，黃季焜等認為糧食直補對農戶糧食生產沒有明顯的影響[9],冷博峰等認為良種補貼對于穩定小麥種植面積的效果不顯著[10],洪自同等的研究發現農機購置補貼政策對農戶是否種植水稻沒有顯著影響[11].

其二，農業補貼政策對農戶經濟行為的影響。Hen-nessy研究脫鉤的直接支付政策對農業生產者行為決策的影響，結果表明脫鉤的農業支持政策可通過改變農戶的風險偏好影響農戶的要素投入行為[12].

鐘甫寧等認為，農業補貼具有一定的再分配效應，對資本和勞動的影響不大[13].劉克春基于江西省的實證研究發現，糧食直接補貼政策在短期內不會對農戶的農地轉入行為產生明顯影響[14].而吳連翠等基于安徽省的農戶調查數據研究發現，糧食補貼政策對激勵農戶增加糧食播種面積具有顯著的正面效應[15].除此之外，也有一些學者認為糧食補貼對糧食種植決策、資本投入和非農勞動均產生了顯著影響[16-17].

縱覽文獻可知，現有研究主要聚焦于單項農業補貼政策的實施對農戶生產行為的影響，但在實踐中，我國的農業補貼是多種補貼同時進行，任何一項補貼政策的變動都可能影響到其他補貼政策的實施效果。因此，有必要綜合考察多種補貼對于農戶生產行為的影響。另一方面，科學準確地分析農業補貼對農戶行為的影響需要翔實的農戶調查數據支持，尤其是面板數據，這樣可以提高分析結果的穩健性和精確度，而當前的實證分析卻以截面數據為主，缺乏大樣本的農戶面板數據支撐?；诖?，本文在構建農業補貼對農戶行為影響模型的基礎上，利用來自湖北省的大樣本農戶面板數據進行實證檢驗，分析農業"四補貼"對農戶農業生產行為的影響，以便為科學評估現行補貼政策的實施效果提供理論依據。

一、理論分析

為了基于理論視角分析農業補貼對農戶生產行為的影響，本文首先建立一個農戶生產函數。假設農戶的生產目的是為了實現農業純收入（Iai,t）、非農收入（Ibi,t）與閑暇（Lci,t）三者所帶來的效用之和最大化，它們的目標函數可以表示為：MaxUi,t=Iai,t+Ibi,t+f（Lci,t）基于該目標函數，為了便于分析，本文進一步作出以下理論假設：

第一，農戶經濟活動區分為兩類，農業生產活動和非農生產活動，農業生產活動創造農業收入，非農生產活動獲得非農收入。農業生產活動只考慮依賴于土地的生產活動，即糧食生產和經濟作物生產。

第二，根據柯布-道格拉斯生產函數，在技術不變的前提下，農戶農業收入由耕地資源、勞動力資源和資本投入決定。一定時期內農戶擁有的資源總量是不變的，農戶擁有勞動力資源決定了每個農戶都有單位時間，這些時間在農業生產、非農生產和閑暇中進行分配，而在農業生產活動內部分配耕地資源、勞動時間和資本投入。

第三，農產品、農業投入品、勞動力的價格均由市場決定，農戶只是價格的接受者。但農戶擁有充分的市場價格信息，并依據其做出生產決策以實現家庭效用最大化。

第四，農戶對種植結構的調整擁有自主權，糧食作物和經濟作物的種植規?？梢宰杂傻剡M行調整，不存在進入或退出障礙；同時，存在自由的勞動力市場，農戶可以根據勞動力市場上供給狀況和工資水平自由選擇是否外出務工。

第五，農戶獲得的糧食直補、良種補貼、農資綜合補貼和農機具補貼金額都是由政府外生給定，農戶只是被動的接受者。

基于以上假定，可以分析各類補貼對農戶農業生產行為的影響。根據靜態最優規劃原理，當農戶獲得的3者邊際效應相等時，其效用之和達到最大化。任何一個要素發生變化，農戶會通過調整要素配置以實現3者邊際效用的相等[8].

不難看出農業的"四補貼"主要指向糧食作物生產激勵。從理論上看，糧食直補、良種補貼和農資綜合補貼不論以何種標準發放，都將會增加糧食生產的收益，提高糧食生產的邊際效益。當糧食生產的邊際效益超過經濟作物生產時，農戶會將生產向糧食方向進行調整，從而促使其種植面積的擴大。如果三種補貼都是以糧食作物種植面積作為衡量標準，那么它們的效應不應存在任何區別。如果良種補貼只是針對種植良種糧食作物的農戶，那么它將極大降低種子投入成本，這不僅可以增加種植良種作物農戶的邊際收益，還有利于糧食作物生產效率的提高，這勢必會進一步激勵農戶擴大糧食種植面積。如果農資綜合補貼依據農戶農資使用情況進行，這將降低農戶生產成本，增加農戶種糧的邊際收益。不論補貼以哪一種形式出現，農戶種糧面積的增加通常意味著更多的農資投入和農業服務性支出，由于農業服務性支出與農業勞動力投入會產生替代效應，從而難以判定這3種補貼對于農業勞動力投入的影響效應。農戶獲得農業機械購置補貼，可以降低固定資產投資成本，激勵農戶采用機械化生產方式，而農業機械的使用又會對勞動力產生替代效應。

二、數據來源與變量描述

1.數據來源

本文采用了國家統計局湖北調查總隊農村調查隊收集的農戶調查數據。湖北省位于我國中部地區，地處我國南北交接帶，地形復雜多樣，農作物種類豐富，南方的水稻和北方的小麥均能在此種植，是我國重要的農業大省和糧食大省。因此選擇湖北作為研究地區具有一定的代表性。與其他調查數據相比，農村調查隊數據采用農戶每日記賬方式獲得，其數據質量更高，可靠性更強。該調查采用分層隨機抽樣方法選擇農戶，涵蓋了湖北33個縣（市、區），每個縣（市、區）選擇5~13個村，每個村選擇10個左右農戶，每年共調查3 300個農戶。如果頭一年調查的農戶戶主出現變更或者農戶舉家遷出，則在村內隨機選擇其他農戶進行補充。本文對2006-2010年農戶數據的家庭個人信息進行核對并構建了一個時期為5年、每年2 952戶的農戶面板數據。

由于該數據包含了農戶的各種要素投入和各種收入來源信息，可以為考察農業補貼對農戶生產行為的影響提供豐富的數據支撐。

2.變量描述為了分析農業補貼對農戶生產行為的影響，本文從目標函數出發依據柯布-道格拉斯生產函數，選取3類反映農戶生產行為的指標作為被解釋變量，這3類指標是農戶耕地利用指標、農戶資本投入指標和農戶勞動時間分配指標。農戶耕地利用指標由農作物播種面積、水稻播種面積和小麥播種面積3個具體變量構成；農戶資本投入指標由生產資料支出、生產性服務支出兩個具體變量構成；農戶勞動時間分配指標由農業勞動時間、非農業勞動時間和外出務工時間3個具體變量構成。解釋變量包括3類，一是農業補貼變量，包括糧食直補金額、良種補貼金額、農機具購置補貼金額和農資綜合補貼金額；二是家庭特征變量，包括戶主性別、戶主年齡、戶主受教育水平、年末耕地面積、家庭勞動力比重和家庭年初現金持有量；三是農戶所在村距離縣城距離和農戶居住是否山區兩個控制變量。各變量的描述性統計結果詳見表1.

三、實證檢驗與結果分析

本文使用面板數據模型度量農業各項補貼變量對農戶農業生產行為的影響，構建多元線性模型如下：

yit表示第i個農戶在t年的農業生產行為，包括前文所提及的各被解釋變量，式子右邊是一系列的解釋變量。面板數據模型可以采用Pooled-OLS、固定效應模型及隨機效應模型進行參數估計，本文分別采用3種方法進行參數估計，并進行F檢驗、LM檢驗和Hausman檢驗，結果表明各個模型均應采用固定效應模型。但是，考慮到面板數據仍可能存在截面異方差和序列相關等問題，本文采用對截面異方差、序列相關均穩健的廣義可行最小二乘估計法（FGLS）進行參數估計，結果如表2所示。

1.農業補貼對農戶耕地利用的影響

糧食直補和良種補貼對農戶作物總播種面積、水稻播種面積和小麥播種面積都在1%水平上產生了極顯著的正向影響。政府每增加100元糧食直補，農戶農作物總播種面積增加0.08×667m2,水稻播種面積增加0.04×667m2,小麥播種面積增加0.03×667m2;每增加100元良種補貼，農戶農作物播種面積增加0.30×667m2,水稻播種面積增加0.28×667m2,小麥播種面積增加0.06×667m2.

農機具購置補貼對農戶耕地利用沒有產生顯著的影響。農資綜合補貼對農戶農作物播種面積和水稻播種面積在1%水平上產生了顯著的正向影響，而對小麥播種面積沒有顯著的影響。農資綜合補貼每增加100元，農作物總播種面積增加0.32×667m2,水稻播種面積增加0.26×667m2.

基于上述結果可知，不同的農業補貼項目對農戶耕地利用行為的影響效果是不同的。糧食直補對農作物播種面積、水稻播種面積和小麥播種面積的影響均較小，而良種補貼和農資綜合補貼對農作物播種面積和水稻播種面積影響較大。良種補貼同時對小麥播種面積的增加也產生了較大的影響，由此可見，糧食直補的力度雖大，但直接指向種子和農資等生產資料投入的補貼對農戶糧食生產的激勵性更強。糧食直補可以看作是對種糧戶的收入性補貼，而良種補貼和農資綜合補貼可以視為生產性補貼。

本文分析結果顯示，在調查時期內，農業生產性補貼的激勵效應要大于收入性補貼。農機具購置補貼對耕地利用沒有顯著影響，其原因是該補貼主要是對農戶購買大型農機具進行補貼，而絕大多數農戶由于未曾購買過大型農機具所以無法獲取相關補貼。

數據顯示，在調查的5年中獲得該項補貼的農戶數僅占樣本總量的0.46%,因此，該補貼未對農戶農作物播種面積、水稻以及小麥播種面積產生顯著影響。

2.農業補貼對農戶生產投資的影響

糧食直補和良種補貼對農戶生產資料支出和農業服務性支出都在1%的水平產生極顯著的影響，換言之，即糧食直補和良種補貼越高，農戶投入的生產資料和農業服務性費用越高。政府的糧食直補金額每提高100元，農戶農業生產資料支出和農業服務性支出分別增加14.83元和8.91元；良種補貼金額每提高100元，農戶農業生產資料支出和農業服務性支出分別增加36.67元和6.97元。農機具購置補貼對農業生產資料支出沒有產生顯著的影響，但對農業服務性支出產生了極其顯著的正向影響，農機具購置補貼每提高100元，農戶農業服務性支出增加14.11元，說明農機具購置補貼促進了大型農機具的增加，農戶獲得了更多的農業機械服務。

農資綜合補貼對農業生產資料支出和農業服務性支出也產生了極其顯著的正向影響，農資綜合補貼每增加100元，農戶農業生產資料支出和農業服務性支出分別增加15.02元和7.18元。綜合分析，補貼對于農業生產資料支出和農業服務性支出產生均產生了正向影響。這主要是由于補貼提高了農作物的總播種面積，而在播種面積增加的情形下，農戶將更多的資本配置到農業生產上。

農機具購置補貼對農作物播種面積沒有顯著影響，因此也對農業生產資料支出沒有顯著影響，但農機具購置補貼促進了農機服務供給的增加，農戶支付了更多的農業服務性支出。

3.農業補貼對農戶勞動力配置的影響

糧食直補對農戶農業勞動時間配置沒有顯著的影響，而對非農業勞動時間在5%的顯著性水平上產生了負向影響。換言之，糧食直補越高，農戶農業勞動時間雖無明顯變化但非農業勞動時間會越少。

糧食直補每增加100元，農戶非農業勞動時間減少0.02個月，這意味著農戶的閑暇時間增加。糧食補貼對農戶外出務工時間產生了負向影響，但其影響并不顯著。良種補貼對農戶農業勞動時間、非農業勞動時間和外出務工時間均未產生顯著影響。農機具購置補貼對農戶農業勞動時間也未產生顯著影響，但是對農戶非農業勞動時間在10%的顯著性水平產生了負向影響。農機具購置補貼每增加100元，農戶非農勞動時間減少0.03個月。農資綜合補貼對農戶農業勞動時間在1%的顯著性水平產生了正向影響，而對農戶非農業勞動時間在1%的顯著性水平產生了負向影響。這表明農資綜合補貼越高，農戶農業勞動時間越長，而非農業勞動時間越少。農資綜合補貼對農戶外出務工時間并未產生顯著影響。

盡管糧食直補和良種補貼促進了農作物播種面積的增加，但是農戶沒有因此投入更多的勞動力，究其原因，可能在于農業生產性服務包含了農戶雇傭勞動力，而雇傭勞動力替代了農戶家庭農業勞動力投入。農機服務的增加整體延長了農戶的休閑時間。農資綜合補貼越高意味著農戶施用更多的化肥與農藥，為此農戶需要投入更多的勞動力以完成農業生產中化肥和農藥的施用。

4.其他變量對農戶農業生產行為的影響

農戶家庭特征變量和其他控制變量對農戶農業生產行為也產生了一定影響。本文對關鍵變量的影響進行簡單分析。

與男性為戶主的家庭相比，戶主為女性的家庭農作物播種面積并無顯著差異，但是其農業生產資料和農業服務性支出通常更高，農業勞動時間和非農業勞動時間相對較低?？赡艿脑蚴?，戶主為女性的家庭通常勞動力較少（調查樣本中男性為戶主的家庭平均勞動力數為3.11人，而女性為戶主的家庭平均勞動力僅為2.70人），更多地依靠農業服務性支出的增加來減少家庭農業勞動力的投入。戶主年齡越大的家庭，農作物播種面積和水稻播種面積越大，各項資本投入和勞動力投入也越多?？赡艿脑蚴?，老年人經營農業是當前農業生產的一大特征，年齡越大其從事農業生產活動的可能性越強。

教育對農作物播種面積和糧食作物播種面積均未產生顯著影響；但同時，農戶受教育水平越高，其生產資料投入和農業服務性投入的力度越大，從事非農生產的時間也越多。由此可見，教育水平較高的農戶更有可能通過資本投入來經營農業，從而將更多的時間配置到非農活動中。

農戶耕地面積對農作物播種面積、資本投入和勞動時間都產生了極其顯著的正向影響，表明耕地面積越大，農戶農作物播種面積越大、各項資本投入越高、農業勞動時間也越長。農戶擁有生產性固定資產對農作物播種面積、農業和非農勞動時間盡管都有極顯著的影響，但是效應很小，而對資本投入影響效應較大，說明生產性固定資產多的農戶更愿意從事農業生產，生產資料投入和農業服務性投入的力度也越大。

此外，兩個控制變量中，距離縣城越遠農作物播種面積和農業生產資本投入越大、農業勞動時間越長，而非農活動時間越短，但是外出務工越多。山區農戶的農作物播種面積、水稻和小麥播種面積都顯著少于非山區，農業生產資本投入也明顯少于非山區，但農業勞動時間更多，而非農勞動時間和外出務工時間相對短一些。

四、結論與討論

本文利用2006-2010年來自湖北農村的2 952個農戶調查面板數據，分析了糧食直補、良種補貼、農機具購置補貼和農資綜合補貼對農戶農業生產耕地利用行為、資產投入行為和勞動力配置行為的影響。結果表明：

（1）糧食直補、良種補貼和農資綜合補貼對農戶農作物生產、特別是糧食作物生產均產生了顯著的激勵作用，農作物播種面積的擴大直接增加了農戶生產資料和生產性服務的支出。但3種補貼方式對農戶生產激勵的效果大小存在區別。良種補貼和農資綜合補貼對農作物播種面積的正向效應明顯高于糧食直補，由此可見，對農戶進行生產性補貼的效果要大于收入性補貼。

（2）農機具購置補貼主要針對購置了大型農機具的農戶，但現實中卻鮮有農戶購置大型農機具，即使部分農戶購置了大型農機具，也主要是利用其提供生產服務，因此該補貼對農戶農作物播種和糧食播種面積幾乎沒有影響。但由于大型農機具服務供給的增加，農戶的生產性服務支出明顯增長。

（3）農業補貼總體減少了勞動時間，增加了農戶的閑暇，農戶勞動力投入和生產性服務支出存在替代效應?；诖?，政府應增加對農戶的生產性補貼，以減少農業生產成本，提高農業生產的邊際效益；同時，設計對農業生產性服務的補貼，例如農機服務補貼。

本文分析中還存在亟須進一步討論的問題：湖北農村各項補貼是以何種機制進行發放的？有文章指出無論是糧食直補、良種補貼和農資綜合補貼都是按照種糧面積進行發放[8-9].如果是以該種形式發放，那么3項補貼分開發放又有何意義？事實上只需調整一個合適的補貼率就可一次性發放。另一方面，如果采用該種形式發放，那么3項補貼的效應應當完全一致，但是本文結果表明三者效應存在較大區別。進一步，對3項補貼進行相關性分析，結果表明三者相關系數極低。因此，湖北農村基層對各項補貼發放的執行機制是下一步亟須重點考察的研究選題。

參考文獻：
[1]程國強，朱滿德.中國工業化中期階段的農業補貼制度與政策選擇[J].管理世界，2012（1）:9-20.
[2]鐘春平，陳三攀，徐長生.結構變遷、要素相對價格及農戶行為[J].金融研究，2013（5）:167-180.