Page 117 - 《华中农业大学学报(社会科学版)》2022年第1期
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第 1 期         李红莉 等: 增产是否增收? ———基于粮食主产区设立的准自然实验研究                                     1 1 1

               来看, 粮食主产区的设立依然符合其政策制定的初衷, 即“ 增产” 与“ 增收” 双重目标的实现.
                   与此同时, 本文发现粮食主产区设立对工资性收入有显著的削减效应, 同前文理论分析一致.将
               列( 3 )、( 5 ) 相比较可发现, 从数值上看, 粮食主产区政策对工资性收入的削减效应略微大于对家庭经

               营性收入的 促 增 效 应. 从 相 对 意 义 看, 两 种 收 入 的 变 化 正 好 互 相 抵 消 ( 455.852-532.567=
               -76.715 ), 且与列( 2 ) 中 -126.945 结果相差不大, 故在一定程度上解释了粮食主产区政策对农民总
               收入的影响程度偏小且统计上不显著, 在一定程度上说明列( 1 ) 回归结果的稳健性.这也说明, 粮食
               主产区设立对家庭经营性收入起到的增收效应被来自工资性收入的削减效应所抵消, 因而从农民总

               收入角度而言, 收入结构内部的此消彼长, 这可能是造成社会大众普遍认知“ 增产不增收” 的可能原因
               之一.
                   2. 共同趋势检验
                   为保证表 2 中估计结果的真实性与有效性, 本文还需对共同趋势假定进行验证.在控制了一系
               列可观测变量的条件下, 本文对 1997-2003 年之间各年的交互项系数                           β t 进行联合显著性检验.由
               表 3 列( 1 ) 可知, 粮食主产区政策干预前各时期交互项系数                   β t 的F 统计量均不显著, 这说明粮食主产
               区政策干预前各省份的农民收入变动趋势接近相同.为了检验结果的稳健性, 本文参考 Lu 等的做
               法  [ 34 ] , 考虑地区的时间线性趋势, 在前文式( 2 ) 的回归中加入省份与时间交互项, 在一定程度上缓
               解实验组与对照组因时间趋势差异所引致的估计偏误 .检验结果见表 3 列( 2 ), 可以发现, 政策
                                                                 ①
               干预前各年份的系数             的 F 统计量依然不显著, 这与列( 1 ) 检验结果一致.综上所述, 政策干预前
                                  β t
               13 个粮食主产区 省 份 与 其 余 省 份 的 农 民 收 入 的 变 动 具 有 “ 共 同 趋 势”, 满 足 了 双 重 差 分 的 前 提
               条件.
                                    表 3  政策干预前、 政策干预后各年份估计系数联合显著性检验

                                                                 ( 1 )                     ( 2 )
                       原假设               被解释变量
                                                           未考虑线性时间趋势                  考虑线性时间趋势
                      政策干预前               Income        F 值 =0.17    P=0.9850     F 值 =0.09    P=0.9976
                    ( 1997-2003 年)       Household      F 值 =0.12    P=0.9940     F 值 =0.27    P=0.9506
                 H0 : 1997=...= β 2003=0  Salar y       F 值 =0.20    P=0.9754     F 值 =0.07    P=0.9988
                    β
                      政策干预后               Income        F 值 =1.29    P=0.2050     F 值 =0.98    P=0.4728
                    ( 2005-2018 年)       Household      F 值 =5.29    P=0.0000     F 值 =4.67    P=0.0000
                    β
                 H0 : 2005=...= β 2018=0  Salar y       F 值 =5.02    P=0.0000     F 值 =4.44    P=0.0000
                 注: 上述结果以 2004 年为基准组.
                 3. 稳健性检验
                   为了进一步确保基准回归结果的可靠性, 本文在前文式( 1 ) 的基础上进行了一系列稳健性检验,
               估计结果见表 4 .基于此, 本文借鉴王洪亮等的做法                     [ 35 ] , 将家庭经营性收入、 工资性收入等绝对指标
               替换为各种收入占农民总收入比重等相对指标.由表 4 列( 1 )、( 2 ) 可知, 与非粮食主产区相比, 13 个
               粮食主产 区 在 2004-2018 年 间 的 家 庭 经 营 性 收 入 占 比 提 高 了 4.85% 、 工 资 性 收 入 占 比 下 降 了
               6.23% , 与表 2 的估计结果较为一致, 说明基准回归结果具有一定的稳健性.
                     ②
                   与其他双重差分模型研究框架类似, 本文的分析基于全国 31 个省份的研究样本, 选取除粮食主
               产区省份外的所有省份作为对照组.在表 4 列( 1 )、( 2 ) 的基础上, 为了使 13 个粮食主产区省份与对


                                                                                                      2018
                  为了控制各省份的 时 间 线 性 趋 势, 本 文 在 前 文 式 ( 2 ) 的 基 础 上 加 入 省 份 与 时 间 交 互 项, 具 体 表 达 式: Income it =α+ Σ
               ①                                                                                     t=1997
                  β t Treat i×D t +γX it+z i Provin i×T+ μ i+λ t+ε it 其中 Provin i 表示各省份的虚拟变量, T 表示各年份的时间趋势项, 交互
                                                      ,
                    (
                            )
                  项 Provin i ×T 表示各省份的时间线性趋势.
                  根据国家统计年鉴 1997-2003 年数据整理可得, 13 个粮食主产区省份的家庭经营性收入占比、 工资性收入占比的均值分别为
               ②
                  53.28% 、 36.42% , 进一步计算粮食主产区政策实施后 13 个主产区省份家庭经营性收入占比、 工资性收入占比的变化分别为:
                  4.85% ( 9.10%×53.28% )、 -6.23% ( -17.10%×36.42% ).
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