Page 16 - 《华中农业大学学报（社会科学版）》2024年第1期

10 华中农业大学学报（社会科学版） （总169 期）

估计参数为-0.096，且在10%的统计水平上不显著，这表明补 表7 大豆种植比例异质性回归结果
贴政策改革对纯大豆种植农户的大豆全要素生产率在统计上 变量 模型1 模型2
没有影响。模型 2 的结果表明，在混作农户样本中，估计参数 DID -0.096 0.173 ***
在 1% 的统计水平上显著。补贴政策改革会显著提高混作农 （0.431） （0.004）
控制变量 Yes Yes
户的大豆全要素生产率。对比两个样本农户的估计系数发现，
个体固定效应 Yes Yes
单纯依靠政策改革对于纯大豆种植户来说作用甚微。改革后
时间固定效应 Yes Yes
的大豆生产者补贴需要与玉米生产者补贴协调发放，优化粮食 村级固定效应 Yes Yes
的种植结构，才能提升大豆全要素生产率水平。 -4.624 * 2.510 ***
_cons
（3）农户兼业异质性。农户的兼业程度会影响农户的生 （2.751） （0.235）
产决策，不同兼业程度的大豆种植户在面对补贴政策改革时 N 797 15113
会采取不同的应对举措，这是导致政策效果出现异质性的一
个重要原因。本文采用家庭农业劳动力占家庭总劳动力的比
表8 农户兼业异质性回归结果
例来衡量兼业程度，并根据比值的大小来划分低兼业户（比值
变量 模型1 模型2
大于等于 0.5）和高兼业户（比值小于 0.5），结果见表 8。模型 1 0.423 * 0.158 ***
和模型2分别代表低兼业户和高兼业户的回归结果。 DID （0.228） （0.041）
模型 1和模型 2的估计系数为 0.423和 0.158，分别在 10% 控制变量 Yes Yes
和1%的统计水平上显著，这表明补贴政策改革既能提高低兼 个体固定效应 Yes Yes
业户的大豆全要素生产率水平，也能提升高兼业户的大豆全 时间固定效应 Yes Yes
村级固定效应 Yes Yes
要素生产率水平。本文进一步对比了估计参数的大小，发现
***
***
5.434
2.675
对兼业程度较低的农户而言政策效果更为明显。对兼业程度 _cons （0.505） （0.074）
高的农户而言，其家庭收入主要来源于外出务工，大豆种植的 N 4003 11907
规模相对较低，因此，补贴政策改革对其影响较小。对于兼业
程度低的农户而言，大豆种植收入是其主要来源，补贴政策的变化会显著影响其大豆种植决策。
（4）大豆全要素生产率水平异质性。考虑到对于不同大豆全要素生产率水平的农户，补贴政策
改革的效果可能存在差异。本文借助面板无条件分位数回归对不同分位点的政策效果进行评估。
相比条件分位数回归，无条件分位数回归不依赖于控制变量的增减而发生变化，被广泛运用于处理
效应的异质性分析。结果见表9，模型1-模型5分别代表10、25、50、75和90分位点的回归结果。
表9 大豆全要素生产率水平的异质性回归结果 N=15910
变量 模型1（rif_10） 模型2（rif_25） 模型3（rif_50） 模型4（rif_75） 模型5（rif_90）
DID 0.030（0.047） 0.020（0.044） 0.151 （0.052） 0.349 （0.078） 0.356 （0.106）
***
***
***
控制变量 Yes Yes Yes Yes Yes
个体固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes
时间固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes
村级固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes
_cons 1.528 （0.536） 2.065 （0.392） 2.837 （0.351） 2.669 （0.268） 3.087 （0.301）
***
***
***
***
***
在 10 分位点和 25 分位点，估计系数在 10% 的统计水平上不显著。在 50 分位点、75 分位点和 90
分位点估计系数均在 1% 的统计水平上显著。随着分位点增加，估计系数越大，表明补贴政策改革对
农户大豆全要素生产率水平越高的农户作用越大，这与高鸣等 的研究结果类似。可能的原因在于，
[14]
对于大豆全要素生产率水平低的农户而言，其大豆种植面积和获得的补贴都较少，不管补贴政策如
何改革，对其生产决策影响均有限，也不会影响大豆全要素生产率水平。
5.稳健性检验
本文采用替换实证方法、更换样本和排除干扰政策进行稳健性检验，结果见表 10。首先，模型 1
和模型 2 分别是采用近邻匹配方法和卡尺匹配方法后的回归结果。其回归参数分别为 0.188 和
0.126，在 1% 的统计水平上显著，这表明补贴政策改革对农户大豆全要素生产率水平影响的结论是