农经好文章｜前沿研究｜AJAE “脱钩补贴”谁收益？田块层面的数据告诉你

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Who Really Benefits from Agricultural Subsidies? Evidence from Field-Level Data, American Journal of Agricultural Economics, 2016, 98(4): 1095-1113.

Barrett E. Kirwan and Michael J. Roberts

以人均收益额度计算，“脱钩补贴”是美国最大的转移支付政策之一。进入本世纪以来，每年一个农场主平均可以从该政策得到八千八百多美金。不过，全美农地的45%是由从事非农职业的地主持有的。正如【前沿研究】第8篇所述，地主可以通过提高土地租金来攫取国家对农业的“脱钩补贴”，而使真正负责耕作的农户利益受损。早期的研究假设完全竞争的土地市场，进而推论补贴将全部通过增加的地租流入地主的钱包。但是自2003年起，一系列研究显示，在美国和欧盟的农地地主只会攫取6%到38%的“脱钩补贴”。本文的作者强调，实证数据推翻了早期的理论，并不是因为补贴没有真正和农业生产“脱钩”，而是假设“完全竞争的土地市场”不符实际。

为了更精确地测度在不完全竞争的市场里农地地主攫取“脱钩补贴”的比例，作者利用能够代表全美情况（nationally representative）的田块层面（field-level）数据来识别补贴对于地租的影响。在构建数据库时，作者通过与美国农业部（USDA）合作，在2006和2007年度的农业资源管理调查（Agricultural Resource Management Survey，ARMS）中增加了一组衡量单个田块补贴、地租和土质的问题（仅限大豆、稻米和棉花农场）。

和以往的农场层面数据相比，作者使用的田块层面数据有三个重要的优势。其一，田块层面数据减少了加总造成的偏误（aggregation error）。如果使用农场层面（farm-level）的数据，研究者实际上是在考察某农场所有田块的平均地租与平均补贴之间的关系。但是一个农场的土地常常既包含自有的，也包含租入的，既包括受补贴的，又包括不受补贴的田块。盲目地使用加总数据会因为无法排除与变量关联的非随机测度误差（non-random measurement error）而错估目标系数。其二，除了“脱钩补贴”，还有其他和实际售价“挂钩”的补贴（如反周期补贴，counter-cyclical payments）会影响地租。而这两类补贴可能是正相关的。因此，忽略其他补贴会使衡量农地主和租地者的预期补贴额度的变量有误差（expectation error），并可导致高估目标系数。田块层面的调研还包含了农户对作物预期售价（expected price）的数据。由于预期售价提取了部分“挂钩补贴”的信息，作者可以通过增加这个控制变量来部分地消除预期误差。最后，鉴于高土质的农地更可能收到高补贴和缴纳高地租，不考虑土质会造成所估目标系数偏高。作者用农场主对自己农场各田块定下的目标产量（yield goal）作为田块土质的控制变量。

作者发现，边际上多补贴一美金，种植大豆、稻米和棉花的农地地租就分别提高0.25、0.20和0.28美金。用农场层面的数据估计出的边际地租增量比用田块层面数据估出的要高50%到100%。作者强调，规模更大的、签订租期更长的农场主可以享受到同等条件下更低的地租。这就形成了一个良性循环：农场越大，在土地交易中的谈判力越强，得益于“脱钩补贴”越多，越能进一步扩大经营和延长租约，而后更多地享受补贴之利。

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关键词：脱钩补贴，田块层面数据，政策红利分配，美国

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