农户生产投入选择行为及其收入效应研究
2016-11-08陈飞
陈 飞
(东北财经大学 经济学院/经济计量与预测研究中心，辽宁 大连 116025)
·农业经济·
农户生产投入选择行为及其收入效应研究
陈飞
(东北财经大学 经济学院/经济计量与预测研究中心，辽宁大连116025)
本文从理性农民假说出发，利用生产函数和成本函数分析农业补贴影响农户增加生产投入的一般路径，并基于随机效应决策模型构建解释农户生产投入行为的实证框架。为解决模型中由“自选择”带来的内生性问题，本文采用Heckman两步法估计修正收入方程和结构决策方程。基于中国家庭追踪调查数据集的实证结果显示，预期收入差距、农业补贴和劳动力数量是影响农户选择增加生产投入决策的主要因素，而农业补贴和户主教育水平是促进家庭增收的关键变量。进一步，本文利用反事实分析方法评估农户增加生产投入的净收入效应，研究发现，农户的生产投入决策存在自选择效应，且表现为低创收能力的农户选择增加生产投入，而高创收能力的农户选择不增加生产投入，这导致增加生产投入生产方式的净收入效应被严重低估。
农业补贴；生产投入决策；收入效应；自选择行为
一、引 言
2004年，中国政府发布了《中共中央国务院关于促进农民增加收入若干政策的意见》，并配套出台了取消农业税、粮食直补、良种补贴和农机购置补贴等多项惠农政策，实现粮食产量11连增，有效保障了国家粮食安全，并在一定程度上促进了农民增收。但我们应该看到，近年来城乡居民收入绝对差距仍在不断扩大，2005年城镇居民家庭人均可支配收入为10 493.000元，农村居民家庭人均纯收入为3 254.900元，收入差距为7 238.100元，到2015年城乡居民收入差距进一步扩大到15 404.600元，*数据来源于中经网统计数据库的全国宏观年度库；2015年的城镇居民家庭人均可支配收入和农村居民家庭人均纯收入数据利用居民消费价格指数(2005年=100)进行调整。收稿日期：2016-06-30基金项目:国家社会科学基金项目“农户行为视角下农业补贴政策减贫绩效评价及扶贫政策转型研究”(14BJY120)；国家社会科学基金重大项目“新常态下我国宏观经济监测和预测研究”(15ZDA001)；辽宁省优秀人才支持计划项目(WR2015002)作者简介：陈飞(1973-)，男，吉林长春人，教授，博士，主要从事数量经济和农业经济问题研究。E-mail:cfei2000@163.com年均增长7.900%。农村居民收入水平长期偏低，不仅影响到农民生活质量和农产品的有效供给，而且制约了整个农村经济发展和社会稳定。为此，2010年以来中国政府把三农问题的重点转移到农民增收问题上来，2015年国务院发布的《关于加大改革创新力度加快农业现代化建设的若干意见》指出，农业现代化建设改革应围绕促进农民增收、加大惠农政策力度来展开，并特别强调，提高农业补贴政策的实施绩效必须从提高农户生产投入的积极性着手，优先保证农业生产投入。为实现这一目标，必须要理清农业补贴、农业投入和农民增收三者之间的关系，并关注影响农户生产投入选择行为的因素有哪些？提高农业补贴能否有效刺激农户增加投入，是否存在个体异质性效应？增加生产投入能否使农户从中更多地受益？这些均是本文试图回答的关键性问题。
由于农业补贴政策通过影响农户生产决策来发挥作用，因此，国内外多数文献从微观视角研究农业补贴与农业投入之间的关系。大部分研究认为两者存在正向影响关系，James[1]构造一个随机动态规划模型，在风险偏好约束下分析农业补贴与农户投资间的关系，发现补贴能够激励农户增加生产投入并提高产出。Goodwin和Mishra[2]利用美国农场数据的研究表明，农业补贴政策对农户增加投入具有显著的促进作用，而脱钩补贴政策虽然没有挂钩补贴政策的效果明显，但也能够刺激农户的生产积极性。Koundouri等[3]则发现与生产脱钩的直接补贴是通过影响农户的收入水平、信贷约束和风险偏好来间接影响农户的要素投入行为。刘旗和刘培培[4]通过对河南省粮食生产面板数据的分析发现，直接补贴政策只有与价格政策配合使用才能促进种粮农民增加生产投入。杨万江和孙奕航[5]采用多元线性回归模型的最优尺度方法进行研究，发现每亩补贴标准对稻农的种植投入具有显著影响，农户的生产规模越大则生产积极性越高。少数文献则认为农业补贴对农户生产投入的作用并不明显，Serra等[6]研究表明农业补贴政策激励农户投资的效应并不明显，与生产脱钩的直接补贴对提高农业生产率的影响作用甚微。刘成武和黄利民[7]对随机分层抽取的1 252户农村家庭数据的研究结果表明，惠农政策对农户生产投入的影响作用有限，而经济因子和技术进步才是影响农户生产行为最重要的两个因素。另外一些文献关注农业补贴对农民增收的影响，肖琴[8]通过对调查数据的Logistic分析发现，农业补贴水平和作用于投资的补贴比例与农户的福利水平具有显著的正向关系，但农资价格上涨与部门间比较收益差异在一定程度上抑制了农业补贴效率。钟春平等[9]的研究表明农业补贴部分提高了要素投入和农户福利水平，但农户的生产积极性并没有得到太大改善，这是由于农产品价格相对较低，补贴不足以弥补生产资料价格的上涨。
上述文献对于分析中国农业补贴政策的生产投入效应和收入效应具有重要借鉴意义，但在具体的研究中也存在一些问题：第一，很少有文献构建描述农业补贴、农业投入和农民增收三者关系的微观理论框架，不利于理清农业补贴在农户生产决策中的地位和作用。第二，由于农户是“自选择”增加生产投入，因此，在样本数据中观测到的不同类型农户是非随机产生的，这将导致样本自选择问题和模型估计结果偏误，而在大多数实证文献中并没有考虑这一问题。第三，尚没有文献从个体异质性角度分析哪些农户更倾向于增加生产投入以及农户能够从生产投入决策中具体受益多少。针对现有研究不足，本文基于农户行为理论和中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,CFPS)数据集，建立一个合理的反事实分析策略，研究农户生产投入选择行为及其收入效应。
二、农业补贴政策影响农户生产投入行为的路径分析
图1 农业补贴对农户生产投入选择的影响路径
根据舒尔茨[10]提出的理性农民假说，农户的生产目标是追求利润最大化，并依此进行生产投入决策。当不存在农业补贴时，农户生产决策模型为：maxKπ=pf(K)-rK，其中，π为农户的净收入，f(·)为生产函数，K为要素投入，p为产品价格，pf(K)为总收入，r为要素价格，rK为生产总成本。农户的最优生产投入量K*由边际生产条件pf′(K*)=r决定。图1描述了不同情况下农户最优生产投入量的形成机制。图1的横轴为生产投入量，纵轴为收入和成本，不存在农业补贴时的成本函数和收入函数分别用曲线rK和pf(K)表示。当边际收入等于边际成本时， 农户实现利润最大化， 此时， 成本函数的平行线m与收入函数相切于A点，对应的最优生产投入量为K*，净收益为π*。农业补贴通过影响农户生产决策模型中的参数值来改变最优生产投入量K*，但不同类型的农业补贴政策对农户生产投入选择行为具有不同的影响路径。
情况一：与生产脱钩的补贴政策只影响收入水平，不影响生产投入量。
当政府实施与生产脱钩的补贴政策，例如取消农业税或以家庭拥有耕地面积为标准的粮食直补政策，这类补贴使得每个农户增加固定收入。假设政府决定的一揽子收入补贴额为S，农户此时的生产决策模型为：maxKπ=pf(K)-rK+S，实现净收益最大化的条件仍为pf′(K*)=r，农户的收入函数和成本函数不变，对应的最优生产投入量仍为K*，净收益为π*+S。，此时与生产脱钩的补贴政策不会影响农户的生产积极性，只增加了农户的转移性收入。
情况二：与生产挂钩的补贴政策通过扩展收入曲线，进而增加生产投入量。
当政府实施与生产挂钩的补贴政策，例如最低收购价政策或以实际产量为标准的粮补政策，这类补贴有助于扩展农户的收入曲线，进而激励农户增加生产投入量。假设政府对产量的补贴率为q，农户此时的生产决策模型为：maxKπ=(p+q)f(K)-rK，该项补贴相当于将农产品价格由p上调为p+q。则农户的收入函数将由pf(K)移动到(p+q)f(K)，成本函数rK的平行线m1与收入函数(p+q)f(K)相切于B点，农户的最优生产投入量扩大为K1*，净收益为π1*。
情况三：与生产挂钩的补贴政策通过内移成本曲线，进而增加生产投入量。
当政府实施与生产投入挂钩的补贴政策，例如良种补贴和农机具购置补贴政策，这类补贴有助于向内移动农户的成本曲线，进而激励农户增加生产投入量。假设政府对生产投入的补贴率为s，农户生产决策模型为：maxKπ=pf(K)-(r-s)K，该项补贴相当于将要素价格由r下调为r-s。则农户的成本函数将由rK移动到(r-s)K，成本函数(r-s)K的平行线m2与收入函数pf(K)相切于C点，农户的最优生产投入量扩大为K2*，净收益为π2*。
三、农户生产投入决策行为的研究设计
农户生产投入决策实质上是农户根据自身特征、经济环境以及对未来收入预期做出的生产资源再配置过程。从理性农民假说出发，只有当新增生产投入所带来的预期收益增量大于投入成本时，农户才会选择增加生产投入；否则，农户将保持生产规模不变甚至减少生产投入。
1.农户生产投入决策模型
根据Becerril和Abdulai[11]以及Ali和Abdulai[12]给出的随机效用决策模型，假设农户增加其生产投入后，收益增量的正效用以U1表示，成本增量的负向效用以-U2表示，则增加生产投入的总效用可表示为T*= U1-U2。只有当T*>0时，农户才会选择增加投入。尽管总效用T*是不可观测的，但可以将其表示为收益增量和成本增量的函数。则农户生产投入决策方程为：
(1)
其中，i代表农户样本；Ti为两值变量，若农户增加生产投入(Ti*>0)，则Ti=1；否则，Ti=0；变量lnyri和lnyui分别为农户i在增加和不增加生产投入情况下的家庭收入对数，显然，这两个变量必有一项是不可观测的，*对于样本农户i，若其在生产过程中增加了要素投入量，则可以观测到lnyri，但无法观测到lnyui，若其没有增加要素投入量，则可以观测到lnyui，但无法观测到lnyri。差值lnyri-lnyui表示农户增加投入所带来的预期收益增量；ui为扰动项。Bi为农户增加生产投入所产生的成本增量，既包括可观测的资本要素成本，又包括不可观测的劳动要素的机会成本。因此，变量Bi也是不可观测的，但能够用可观测变量的函数将其表示出来。假设Bi受到家庭特征向量Xi和经济环境向量Zi的影响，则农户生产投入的成本函数为：
Bi=h(Xi,Zi)+vi
(2)
其中，vi为随机扰动项。进一步假设函数g(·)和h(·)为线性形式，并将式(2)带入式(1)整理可得农户生产投入决策方程的结构式为：
(3)
此外，由于预期收益增量lnyri-lnyui是不可观测的，还需要定义农户i的收入方程，并利用收入方程的拟合值完成对式(3)中参数的估计。为实现这一目标，本文定义增加生产投入农户(简称为增投农户，用下标r来标识)和不增加生产投入农户(简称为非增投农户，用下标u来标识)的收入方程分别为：
(4)
(5)
其中，Xi*和Zi*为农户i所对应的家庭特征向量和经济环境向量，且允许向量Xi*和Xi中所包含的变量不完全相同，同样，向量Zi*和Zi中所包含的变量也不完全相同。εri和εui为服从正态分布的随机扰动项。
若农户的生产投入行为是随机的，则直接使用OLS方法能够获得式(4)和式(5)中参数φ的无偏估计量。然而，农户自己决定是否增加生产投入，因此，生产投入决策可能会受到某些不可观测因素,例如生产偏好、管理技能或进取精神等的影响，而这些因素又与农户收入相关，例如高收入家庭增加生产投入的能力或意愿更强。在此情况下，不考虑“自选择”问题直接估计收入方程将导致参数φ的估计结果是有偏的，同时也是非一致的。
为了进一步说明“自选择”问题对收入方程估计结果的影响，将收入方程式(4)和式(5)带入式(3)中，可以得到农户生产投入决策方程的简化式：
(6)
(7)
其中，σrε*为随机误差项ε*与εr的相关系数，σuε*为随机误差项ε*与εu的相关系数；f(·)和F(·)分别为标准正态分布的密度函数和分布函数。式(7)表明收入方程中的随机扰动项的条件期望不等于0，将其称为选择性偏误项，是由于农户对于是否增加生产投入决策的自主选择行为而造成的对收入的影响。其中，φi由式(8)定义：
(8)
2.模型的估计过程
为了解决由“自选择”导致的模型估计结果的选择性偏误，本文采用Heckman两阶段方法[14]估计农户生产投入决策模型，估计过程如下：
λri(φi)=f(φi)/F(φi),λui(φi)=-f(φi)/[1-F(φi)]
(9)
将式(9)所定义的结构变量(选择性偏误项)分别带入收入方程式(4)和式(5)中，得到修正的收入方程：
(10)
(11)
分别使用增投农户和非增投农户的数据估计修正收入方程式(10)和式(11)，所得参数的估计值是一致估计量。进一步，利用所估计的方程获得全体样本的收入预测值。
第二步，利用所估计的收入预测值计算预期收益增量lnyri-lnyui，估计结构决策方程式(3)进而得到预期收益增量对农户生产投入决策的影响。
在估计模型的第一步，要求修正收入方程式(10)和式(11)的解释向量(Xi*,Zi*)包含结构决策方程式(3)的解释向量(Xi,Zi)，且至少要有一个变量不在向量(Xi, Zi)中，这样才能保证存在选择性偏误时得到收入方程参数的一致估计量[15]。否则，结构变量λri(φi)和λui(φi)可能与向量(Xi*,Zi*)中的变量高度相关。考虑到度量教育水平对生产投入的效用增量Ti*的直接贡献是非常困难的，而教育水平的差异却可以直接影响农户收入，因此，本文假设教育水平是通过预期收入差距来间接地影响农户生产决策，并在结构决策方程式(3)中包含除教育外的其他外生变量。
四、数据来源与指标描述
本文所使用的农村住户调查数据来源于CFPS数据集。CFPS是由北京大学中国社会科学调查中心(ISSS)主持实施的全国性社会跟踪调查项目，调查数据共分为三个层次：个人、家庭和社区。其中，个人调查包括被调查者的基本特征、工资状况和健康状况等；家庭调查包括家庭人口特征、收支状况、家庭环境和财产等；社区调查包括社区设施、社区服务和社区机构等。在2010年和2012年，ISSS对全国25个省/市/自治区展开调查，样本规模分别为16 000户和13 231户，重点关注中国居民的经济活动、经济与非经济福利、教育情况、家庭关系、人口迁移和健康水平等诸多问题。
本文主要使用CFPS数据集中2010年和2012年追踪调查的家庭经济库和成人库中的样本数据。首先，在家庭经济库中选择两年均被调查、居住类型为“乡村”且从事农业生产活动的家庭数据，剔除直辖市和缺失观测值的样本，最终选择5 061户家庭。其次，在成人库中提取与5 061户家庭相匹配的户主信息。最后，通过将2010年和2012年家庭的农业生产成本进行比较，将生产成本(剔除物价影响)增加1/3以上的家庭定义为增投农户，进而将样本分为两组，其中，增投农户的样本家庭数为2 334户，非增投农户的样本家庭数为2 727户。2012年两组子样本农户的主要经济特征指标及其差异的统计描述结果，如表1所示。
表1 2012年两组子样本农户的经济特征指标及其差异的统计描述
注：*、**和***分别代表在10%、5%和1%的水平上显著。户主教育变量中，职高、中专=1，其他=0。
表1的统计结果显示，两组子样本农户的各经济特征指标存在显著差异：第一，增投农户的家庭纯收入要显著高于非增投农户，平均增量约为3 448.400元。第二，增投农户的户主年龄要显著低于非增投农户，而户主教育虚拟变量值要显著高于非增投农户。第三，增投农户家庭的其他各类经济指标也显著区别于非增投农户。上述特征指标的统计差异性有助于我们确定农户生产投入决策的影响因素。为节省篇幅，各变量对农户生产决策的影响机制的理论解释将在第五部分给出。
五、修正收入方程与结构决策方程的估计结果
表2 修正收入方程与结构决策方程估计结果
1.农业补贴政策的增投效应和收入效应分析
表2中结构决策方程的估计结果显示，家庭农业补贴额的系数显著为正，表明增加农业补贴能够提高农户的生产积极性，对农户增加物质资本投入和生产规模具有显著的激励作用[16]。2004年以来，随着国家对三农问题日益重视，其陆续出台了多项惠农政策，初步形成了收入性补贴、生产性补贴和最低收购价补贴相结合的农业补贴体系，且补贴力度不断加大，补贴领域和范围不断拓宽，给予农民很大信心，对农户生产决策具有积极影响。一方面，农业补贴政策可以通过增加农户的收入水平来调动农户的生产积极性。农户的农业收入越高，种粮热情越高，越有动力继续扩大规模和增加投入[17]。另一方面，农业补贴政策通过降低农户的生产成本来提高农户的生产积极性，例如农资综合补贴、良种补贴和农机购置补贴等。此外，表2显示农产品生产价格指数的影响系数为-0.129，且在1%水平上统计显著，表明农资价格上涨幅度过快对农户生产投入选择具有不利影响，而农业补贴可以弥补农资价格上涨所导致的成本上升，部分抵消农资价格上涨对农户生产的不利影响。
表2中修正收入方程的估计结果显示，家庭农业补贴额对两组子样本农户的家庭收入增长均具有显著的正向效应，且对非增投农户的增收效果更强(弹性系数为0.110)。本文认为，导致这一结果的最主要原因是中国农业部门的劳动生产率要远低于非农部门的劳动生产率。通常来说，非增投农户会更多地从事兼业活动，即他们在享受农业补贴的同时，会将大部分时间和精力投入到非农活动中，进而从补贴中更多地受益。因此，政府在实施农业补贴政策时，既要考虑农业补贴的方式和补贴额度，还要考虑如何提高农业部门的劳动生产率，为农业生产和农户收入提高创造良好的外部环境[8]。
2.金融借贷对农户生产的影响效应分析
表2中结构决策方程的估计结果显示，家庭借贷总额对农户增投决策具有显著的正向影响。农业生产具有长周期和高风险特征，农户资金周转缓慢且容易受到自然灾害、市场冲击等诸多不可控因素的影响，因此，农业生产在很大程度上依赖于金融借贷。农户投入与农户可获得的借贷有着很强的依赖关系，近年来，在农户投资中大约三分之一的资金来源于借贷[18]。由此可见，完善农村金融市场、激活农户金融资产，对提高农户的生产积极性具有重要作用。
表2中修正收入方程的估计结果显示，家庭借贷总额对两组子样本农户的家庭收入增长均具有显著的正向效应。这是因为，适量的负债不仅为农户提供了维持或扩大生产的机会，而且平滑了农户的家庭消费曲线，是保障农民生活稳定的必要条件。金融借贷能够增加农户的纯收入，并改善农户的福利状况[19]。但由于中国农村金融市场起步较晚，农户从正规金融渠道中获得贷款的门槛较高，多数生产性资金仍来源于民间私人借贷，缺乏规范的管理手段，因此，家庭借贷总额对农户收入的影响系数相对较小，其中，增投农户的家庭借贷总额的收入弹性为0.017，而非增投农户的家庭借贷总额的收入弹性为0.022。
3.农业劳动力、耕地面积与农用机械价值的影响效应分析
农业劳动力、耕地面积与农用机械是农业生产过程中最主要的三种投入要素，拥有这三种要素的数量越多，表明在家庭生产活动中农业的地位越重要，因此，农户越倾向于增加投入。表2中的估计结果支持这一分析，三变量对农户增投决策均具有显著正向影响。
需要注意的是，在三种投入要素中，家庭农业劳动力数量对农户增投决策的影响作用最强(系数为0.827)。这是因为，随着可供农民选择的生产方式(农业生产和非农生产)的多样化和灵活性，家庭资源配置越来越倾向于以劳动力为中心，即提升每个个体的福利是家庭生产决策的最重要参考依据。
家庭耕地面积增量对增投农户的家庭收入具有显著正向影响，但对非增投农户的家庭收入具有负向影响。通常来说，增投农户的主营业务是农业，很少或者不从事非农生产活动，因此，耕地面积增加只会对这类农户产生正向的要素投入效应而不会产生负向的要素替代效应。此外，耕地面积增加还有利于形成规模经济、促进技术进步以及提高技术效率，从而有利于农民增收。而非增投农户的家庭收入较少部分来源于农业产出，实际上，许多此类农户的农产品仅仅是为了满足家庭消费的需要，更多的收入是来源于外出务工或经商，因此，扩大耕地面积必将会造成农业劳动时间对非农劳动时间的替代，减少其家庭总收入。
家庭农用机械价值对两组样本农户的家庭收入具有正向效应但效果较弱，增投农户和非增投农户的农用机械价值每增加1%，分别导致其家庭收入增长0.007%或0.010%。目前，中国农村家庭经营规模普遍较小，家庭单元不宜拥有过多的农用机械资本，表1中数据支持这一结论，两类农户的家庭农用机械价值的均值分别仅为2 081.300元和1 372.000元。通常来说，多数家庭在耕种过程中采用租赁方式使用大型农用机械，家庭自有的小型农用机械对其收入的影响作用有限，只有少数拥有大型农用机械的家庭能够通过对外出租方式，来增加机械资本的要素回报。
4.职业教育培训对农户增收具有重要促进作用
近年来，随着中国农业部门劳动力大规模向城镇和非农部门转移，以及农村耕地流转市场的不断完善，农业生产规模逐步扩大。在从传统农业向现代农业过渡的过程中，人力资本的地位越发重要，已成为农业生产和农民增收的决定力量。实证研究表明，教育回报率的大幅提升是导致农村家庭收入增加的最主要原因，1991—2000年约有41.800%的农村家庭收入增长能够被教育因素所解释，2000—2009年教育回报率虽有所下降，但仍能够解释农户收入增长的18.600%[20]。表2中修正收入方程的估计结果显示，接受职业教育培训对两组子样本农户的收入增长均具有显著的正向影响，且作用效果非常明显。其中，教育培训能够拉动增投农户的收入增长70.400%，拉动非增投农户的收入增长54.200%。
5.预期收入差距是影响农户增投决策的首要因素
表2中结构决策方程的估计结果显示，预期收入差距的估计参数的符号显著为正，且在所有对农户增投概率具有影响的因素中，该变量的影响力度最大。在“理性农民”的假设下，收益最大化是农民生产的首要目标，因此，农户在进行生产决策之前，会依据自身条件和经济环境预测不同生产行为的未来收益，并以此为依据选择能够为其带来最大收益的生产行为。影响农户对未来收入预期的因素有很多，但农业补贴政策是与农民收入最直接相关，且最能引导农民形成稳定预期的关键因素，因此，政府如何有效调整农业补贴政策的结构和规模，对促进中国农业生产的供给侧改革和增加农户收入具有重要的现实意义。
六、农户生产投入决策的收入效应分析
1.农户生产决策的“自选择”效应
由于农户生产决策的“自选择”行为，导致存在不可观测变量对其家庭收入产生影响，因而本文在修正收入方程式(10)和式(11)中分别加入了选择性偏误项σrε*λri(φi)和σuε*λui(φi)来修正模型的参数估计偏误。如果系数σrε*和σuε*的估计值统计显著，则表明自选择行为对两组子样本农户的家庭收入具有显著影响。
为进一步解释选择性偏误项的经济含义，本文假设每个农户均具有从事农业生产和非农生产所需的技能，统称为农户的创收能力，则式(10)和式(11)分别代表全样本中增投农户和非增投农户的创收能力，分别用E1和E2表示；两方程右端的前三项之和则分别代表在样本随机分配(不存在“自选择”)情况下，增投和非增投生产方式所要求的平均创收能力，分别用H1和H2表示。
由式(9)可知，λri(φi)>0和λui(φi)<0恒成立。本文依据Roy(1951)给出的横截条件σrε*-σuε*>0将参数σrε*和σuε*的符号区分为三种情况，讨论农户生产决策的自选择效应：(1)当σrε*>0和σuε*<0时，意味着增投农户的创收能力E1高于增投生产方式所要求的平均创收能力H1，非增投农户的创收能力E2也要高于非增投生产方式所要求的平均创收能力H2，增投农户和非增投农户都是正向选择的，即选择他们能够发挥比较优势的方式进行生产。(2)当σrε*>0和σuε*>0时，则有E1> H1，表明增投农户是正向选择的；E2
表2中修正收入方程的结果显示，参数σrε*和σuε*的估计值分别为-0.442和-1.192，且在1%的水平下显著，表明存在选择性偏误，且属于自选择效应的第三种情况。本文认为，这一结论与中国农村的经济现实相符。近年来，随着中国工业经济的快速发展，形成了巨大的城乡收入差距，农村中能力较强的劳动力为改善自身的生活状况选择进城务工，但又无法放弃在农村的土地要素，最终形成以农业生产与非农生产相结合的兼业生产方式，这也是兼业农民不选择增加生产投入的一个主要原因。但兼业生产不利于农户的物资资本和人力资本积累。一方面，由于兼业农户不再以农业为主营业务，因而缺少对农业投资的积极性，甚至会导致土地的粗放经营。另一方面，由于兼业农民在农忙季节返乡会扰乱正常的工作状态，使得他们正常的人力资本积累中断，因而会丧失许多加薪或升职的机会[21]，因此，兼业农户只能从事时间上更为灵活且收入较低的工作，例如手工业、建筑业和采掘业等。上述原因表明，尽管兼业农户在最初能够获得较高的非农生产比较收益，但资本积累中断和生产效率损失会导致其收入水平不断下降。表1的统计结果显示，增投农户的家庭纯收入要显著高于非增投农户的家庭纯收入。
2.反事实分析与农户增加生产投入的净收入效应评价
Rubin[22]定义的反事实分析框架，提出了一种准确评价农户增加生产投入的净收入效应的研究思路，定义观测样本的平均处理效应(Average Treatment Effect，简称ATE)为：
ATE=E(yi|Ti=1)-E(yi|Ti=0)
(12)
其中，Ti=1表示农户增加生产投入，Ti=0表示农户不增加生产投入。E(yi|Ti=1)为农户i在增投生产方式下的平均收入水平，E(yi|Ti=0)为农户i在非增投生产方式下的平均收入水平，两者的差值即为农户增加生产投入的净收入效应(ATE)。而对于特定的农户i，我们只能观测到其在一种生产方式下的收入水平，因此，E(yi|Ti=1)和E(yi|Ti=0)必有一项是不可观测的，称为反事实结果。
为计算ATE，需要对反事实结果进行模拟。本文先利用决策方程简化式(5)、式(8)以及修正收入方程式(10)和式(11)的估计结果，计算每个农户在增投生产方式和非增投生产方式下的家庭纯收入的拟合值，然后区分全部农户、增投农户和非增投农户样本三种情况，计算E(yi|Ti=1)、E(yi|Ti=0)和ATE值，计算结果如表3所示。
表3 农户家庭纯收入的反事实测算结果及增加生产投入的净收入效应 单位：元
注：*、**和***分别代表在10%、5%和1%的水平上显著。
从表3中可以看出，当所有农户均增加生产投入时，家庭纯收入的平均值为42 599.800元，当所有农户均不增加生产投入时，家庭纯收入的平均值为33 982.300元，ATE值为8 617.500元。ATE值远高于表1中增投农户和非增投农户的收入差值3 448.400元，表明选择性偏误会导致对增投决策的收入效应的严重低估。增投农户和非增投农户的平均处理效应均显著为正，且有增投农户的ATE值为11 241.100元要远高于非增投农户的ATE值6 543.800元，表明从人力资本的角度来看，非增投农户具有更强的创收能力。对两组子样本农户在相同生产方式下的收入均值进行纵向比较可以得到类似的结论，即无论是在增投生产方式下还是在非增投生产方式下，非增投农户的收入均值均要显著高于增投农户的收入均值。可见，如果政府能够调整农业财政补贴的结构和规模，并与农业金融贷款政策相结合，提升农民务农的积极性和比较收益，不仅有利于提升农户收益，而且能够吸引高人力资本的农民专心从事农业生产，有利于促进农业技术进步和提升农产品产量。
七、结论与政策建议
为理清农业补贴、生产投入和农民增收三者之间的关系，本文基于农户行为视角评估农业补贴政策的实施绩效。首先，从理性农民假说出发，利用生产函数和成本函数分析农业补贴政策影响农户增加生产投入的一般路径。其次，基于随机效应决策模型构建解释农户生产投入行为的结构决策模型，为解决模型中由“自选择”引起的内生性问题，本文采用Heckman两步法估计修正收入方程和结构决策方程，保证获得模型参数的一致估计量。基于2012年CFPS数据集的实证结果显示，预期收入差距、农业补贴额和农业劳动力数量是影响农户选择增加生产投入行为的最重要因素，而农业补贴额和户主教育培训是促进家庭增收的关键变量。再次，本文利用反事实分析方法评估农户增加生产投入的净收入效应，研究发现，农户的生产投入决策存在“自选择”效应，且表现为低创收能力农户选择增加生产投入，而高创收能力农户选择不增加生产投入，这导致增投生产方式的收入效应被严重低估。最后，异质性分析显示，非增投农户的平均处理效应要远高于增投农户的平均处理效应，表明现阶段较大规模的农业生产更有利于农民增收。
现阶段，中国农业部门的劳动收益率仍显著偏低，导致农户生产规模和生产投入均无法达到发展现代农业、促进城乡收入均等化的要求。为提高务农农户的生产积极性并从中更多受益，结合本文的研究结论，给出如下政策建议：
其一，进一步完善中国现有农业补贴政策，处理好农业补贴、农业生产和农民增收三者之间的关系，提升农业补贴政策效率。主要包括：(1)在加大整体农业补贴力度的基础上，着重调整和改善补贴结构，建立补贴与农产品生产挂钩机制，重点增加良种补贴、农机器械补贴等生产性专项补贴。(2)根据中国不同地区的农业发展水平和相对重要性，因地制宜地实施差异化农业补贴政策，农业补贴应该向粮食主产区、种粮大户、种粮能手和其他新型农业经营主体倾斜。(3)为保障务农农民的收入，不仅需要改变补贴模式、提高补贴标准，更重要的是要将补贴政策制度化和法律化，尽快出台相应的政策法规。
其二，加快农村教育体制改革，大力发展职业教育，提升农民的农业技能水平和创收能力。农民的基本文化素质和职业技术水平不仅对其生产投入决策具有重要作用，而且会直接影响到农村家庭在扩大生产规模之后的增收能力。因此，地方政府除稳步推进农村基础教育之外，还需要大力发展农村职业技术教育，主要包括：(1)优化农村现有职业教育布局，扩大职业教育规模。(2)加大对农村职业教育的直接投入，改善农村学校办学条件。(3)加强专门农业技能培训，确保高职和中职教育能满足农业生产对技能型人才的需求。
其三，完善农村金融市场服务体系，提升农户信贷的可获得性，为农户扩大农业生产投入提供资金支持。主要包括：(1)加大信贷支农力度，鼓励和支持农村正规金融机构增加对农户的信贷服务，降低农村生产性小额信贷准入标准和放贷程序，促进新型农村金融机构快速发展。(2)规范和引导民间借贷机构健康发展，放宽农村金融市场准入门槛，将民间资本引导到农村金融市场去服务三农。(3)制定和完善农村金融法律和法规，针对不同类型农村金融机构的性质和业务特点实现差异化监管政策和监管方式。
[1]James,V.Farm Bankruptcy Risk as a Link Between Direct Payments and Agricultural Investment[J].European Review of Agricultural Economics,2007,34(4):479-500.
[2]Goodwin,B.K.,Mishra,A.K.Are‘Decoupled’Farm Program Payments Really Decoupled an Empirical Evaluation[J].American Journal of Agricultural Economics,2006,88(1):73-89.
[3]Koundouri,P.,Laukkanen,M.,Myyrä,S.,Nauges,C.The Effects of EU Agricultural Policy Changes on Farmers’ Risk Attitudes[J].European Review of Agricultural Economics,2009, 36(1):53-77.
[4]刘旗,刘培培.粮食直接补贴的增产效应——基于河南省面板数据的分析[J].经济经纬,2013,(3): 36-40.
[5]杨万江,孙奕航.粮食补贴政策对稻农种植积极性影响的实证分析——基于浙江、安徽、江西稻农调查数据分析[J].中国农学通报,2013,(20):114-118.
[6]Serra,T.,Zilberman,D.,Goodwin,B.K.,Featherstone,A.Effects of Decoupling on the Mean and Variability of Output[J].European Review of Agricultural Economics,2006,33(3): 269-288.
[7]刘成武,黄利民.农户土地利用投入变化及其土地利用意愿分析[J].农业工程学报,2014,(20): 297-305.
[8]肖琴.农业补贴政策的有效性研究及其政策改革分析——基于顺序logistic模型的分析[J].工业技术经济,2011,(3): 79-84.
[9]钟春平,陈三攀,徐长生.结构变迁、要素相对价格及农户行为——农业补贴的理论模型与微观经验证据[J].金融研究,2013,(5): 167-180.
[10]西奥多·W. 舒尔茨.改造传统农业[M]. 梁小民译,北京: 商务印书馆, 2006.
[11]Becerril, J.,Abdulai, A.The Impact of Improved Maize Varieties on Poverty in Mexico: A Propensity Score Matching Approach[J].World Development,2010,38(7):1024-1035.
[12]Ali,A.,Abdulai,A.The Adoption of Genetically Modified Cotton and Poverty Reduction in Pakistan[J].Journal of Agricultural Economics, 2010,61(1):175-192.
[13]威廉·H.格林.计量经济分析(下册)[M].费剑平译，北京：中国人民出版社，2007.755-849.
[14]Heckman,J.J.Sample Selection Bias as a Specification Error[J].Econometrica,1979, 47(1):153-161.
[15]靳云汇,金赛男.高级计量经济学(下册)[M]. 北京：北京大学出版社, 2011.132-156.
[16]吴连翠.基于农户生产行为视角的粮食补贴政策绩效研究[D].杭州：浙江大学博士学位论文, 2011.163-166.
[17]童毅.农户经营规模决策行为的影响因素研究——以江苏省稻作农户为例[J].现代经济信息,2014,(8): 91-92.
[18]郭敏,屈艳芳.农户投资行为实证研究[J].经济研究,2002,(6): 86-92.
[19]李锐,李宁辉.农户借贷行为及其福利效果分析[J].经济研究,2004,(12):96-104.
[20]陈飞,卢建词.收入增长与分配结构扭曲的农村减贫效应研究[J]. 经济研究,2014,(2): 101-114.
[21]陈飞,翟伟娟.农户行为视角下农地流转诱因及其福利效应研究[J]. 经济研究,2015,(10): 163-177.
[22]Rubin,D.B.Matching to Remove Bias in Observational Studies[J].Biometrics, 1973,29(29): 159-183.
(责任编辑：徐雅雯)
F304.8
A
1000-176X(2016)09-0113-10
