高标准基本农田建设政策对农产品贸易逆差的影响——基于粮食安全和绿色发展的双重视角
2024-04-29   来源：陈宇斌 王森 陆杉   

中国是全球农业生产大国，但同时也是大豆、油料和糖料等大宗农产品的进口大国。加入世界贸易组织（WTO）以来，中国由原先的农产品净出口国开始转变为净进口国，并且近些年表现出持续强化的逆差格局。有关证据表明，2004—2020年期间，我国农产品贸易逆差由47亿美元增至948亿美元，年均增长21%。农产品贸易持续逆差暴露了我国农业内外循环结构失衡、比较优势丧失以及生产安全等问题。而且重要农产品长期依赖进口，这无疑会在一定程度上加大人口大国的负担。所以，在当前复杂严峻的国际贸易竞争形势下，合理控制农产品贸易逆差程度较为重要，而探究国内农产品贸易逆差格局的改善路径与优化机制具有重大战略意义。

那么，有哪些因素会对农产品贸易逆差格局产生“纾解效应”？既有文献中，直接围绕农产品贸易逆差的影响因素展开的研究并不多见，少数学者在研究中涉及金融危机、市场需求与人民币汇率等因素对农产品贸易逆差格局的影响，更多的研究专注于农产品贸易逆差自身结构问题。除此之外，相关贸易政策的实施与农产品贸易逆差格局之间存在紧密联系，并且一些学者已经聚焦于贸易国之间的贸易协定、食品安全制度以及关税制度等政策实施对贸易伙伴国农产品贸易逆差格局的影响展开了研究。然而，农产品贸易与农业生产活动息息相关，所以，农业生产领域相关政策的实施对农产品贸易格局的影响研究层面还存在较大深化空间。其中，国内在2011年开始标准实施的高标准基本农田建设政策（简称“高标准农田政策”）作为农业综合开发过程中的土地整治项目核心内容，它不仅倡导通过“田块互换、小田并大田”而实现连片规模经营，建成田间高效方便管理、高产稳产的农田，为保障国家粮食安全和大宗农产品有效供给提供坚实基础；而且还强调农业生产过程中的“生态优先”的绿色发展理念，注重化肥等要素的减量增效施用和农业投入要素的科学配比，从而更好地为人们提供绿色健康、品质安全的农产品。如前所述，高标准农田政策是否对农产品贸易逆差产生“纾解效应”？其中是否会通过巩固粮食安全、推动绿色发展的传导路径对农产品贸易逆差格局产生影响？这些问题将是本文的核心关切。

基于此，本研究试图从粮食安全和绿色发展双重视角来揭开高标准农田政策对农产品贸易逆差的作用关系。具体而言，本文拟开展的研究内容主要有：第一，系统梳理高标准农田政策背景及政策实施对农产品贸易逆差格局影响及其传导机制的理论逻辑；第二，实证分析政策实施对农产品贸易逆差格局的影响及其异质性；第三，探究政策实施影响农产品贸易逆差过程中的传导机制。继而为相关部门在深入落实高标准农田政策与积极应对农产品贸易逆差格局现实问题时提供经验参考。

（一）政策背景

2011年实施的《全国土地整治规划（2011—2015）》（下文简称《规划》）中首次明确提出高标准农田建设政策的规范性文本，由此可将高标准农田政策实施过程大致可分为两个发展阶段，即初步探索阶段（1997—2010年）和标准落实阶段（2011年至今）。在初步探索阶段，实际上并未形成高标准农田建设政策的规范性文件进行有效的实施。在标准落实阶段，2011年《规划》中明确提出了实现旱涝保收高标准农田建设规模（40000万亩）、经整治的基本农田质量提高程度（1个等级）、补充耕地总量（2400万亩）、农用地整治补充耕地（1080万亩）、损毁土地复垦补充耕地（425万亩）、宜耕而未利用地开发补充耕地（895万亩）以及农村建设用地整治规模（450万亩）等确定性的量化控制指标，这不仅为地方政府与《规划》更好地衔接提供了制度保证，而且为高标准农田建设提供了具体方向。不仅如此，在“十三五”“十四五”期间，国家政策层面仍然主张重点贯彻高标准农田政策。其中，农办议［2016］207号文件提出，“要全面推进耕地数量、质量、生态三位一体保护，贯彻落实全国新增1000亿斤粮食生产能力规划，确定将393个国家产粮大县规划为高标准基本农田建设示范县”。2021年颁布《全国高标准农田建设规划（2021—2030年）》，明确提出全国要在2025年建成10.75亿亩高标准农田，而至2030年更要达到12亿亩。所以，高标准农田建设是农业政策层面重点倡导的方向，在保证粮食安全和推动农业绿色发展方面承载着重大现实指导价值。

（二）理论分析

中国加入WTO之后，农产品贸易开始由顺差格局向逆差格局方向发生了根本性的转变。从造成农产品贸易逆差原因来看，一是，在农产品出口贸易方面，除了技术贸易壁垒、卫生检疫壁垒以及绿色贸易壁垒是阻碍我国农产品出口贸易扩大的重要因素之外，进口国知识产权保护会对农产品出口贸易深度产生“屏障”效应。二是，在农产品进口贸易方面，我国对粮食等农产品进口过度依赖，进口高速增长态势尤为显著，对美国等主要贸易伙伴的进口依赖更大，同时表现出较为明显的结构失衡，这可能会增加我国农产品贸易风险。政治关系和贸易摩擦一直驱动着我国农产品贸易进程，尤其是美国贸易利益至上早已嵌入中美贸易争端。相关研究表明，合理的农产品贸易逆差范围不仅有助于增进贸易伙伴之间的长期合作友好关系和通过丰富农产品种类而提高消费者福利水平，而且可以缓解国内农业生产领域的环境生态压力，避免陷入农业生产国际转移所形成的“污染避难所”。但过于庞大的大宗农产品贸易逆差可能会造成一系列潜在的威胁。除此之外，一些不可控因素诸如新冠疫情、自然灾害等对一个国家的农产品进出口贸易也会造成不可低估的影响。所以，面对贸易壁垒、知识产权保护、贸易摩擦、政治关系以及自然事件等一系列因素的影响，国内农产品贸易逆差格局逐渐强化的态势可能会危及农业生产稳定甚至国家安全。所以，在贸易政策的外部环境不确定背景下，应当进一步强化粮食安全意识、合理调整农业生产结构以及减少对关键农产品进口的过度依赖。

那么，高标准农田政策是通过什么样的传导机制来改善中国农产品贸易逆差的呢？一是，巩固粮食安全，即高标准农田建设政策实施通过提高农业生产规模而间接减少对大宗农产品进口的依赖，从而改善过度逆差的现状。一方面，政策实施有助于巩固粮食安全。现实中，如果不使经济从低技能、低技术生产结构向高技能、高技术密集型生产结构进行结构转型，就难以提高农业产出效率并改善过度贸易逆差的局面，而高标准农田政策实施使得农地平整维度上的耕地连片度和梯田化水平提升、农业生产维度上的田间道路通达度提高、农业生产结构维度上投入比例关系更为合理化以及农业经济结构维度上种植业占比更高，所以，高标准农田建设工程的推进一定程度上实现了农业生产结构从低技术、低技能向高技术、高技能的方向转变，提高了农业社会化服务水平以及推进了农业产业规模化进程，有助于提高农业产出规模，推动农业种植结构“趋粮化”，巩固粮食安全。另一方面，巩固粮食安全有助于减少对农产品进口的过度依赖。农业产出规模扩大尤其是重要农产品自给自足能力的提升能更好地满足国内口粮与饲料粮的需求，减少对进口农产品的过度依赖，继而改善农产品贸易逆差。所以，高标准农田政策实施可以通过提升农业产出规模、巩固粮食安全、减少进口以来而间接改善农产品贸易逆差格局。

二是，推动农业绿色发展，即高标准农田建设通过提高农业绿色效率、规避绿色贸易壁垒而间接加速国内优质农产品出口贸易进程，进而缩减贸易逆差。一方面，政策实施有利于推动农业绿色发展进程。高标准农田政策强调农业连片规模经营和土地生态环境示范工程建设，始终贯彻生态优先的农业生产理念。具体而言，高标准农田政策实施不仅对化肥、农药投入存在显著的抑制作用11，而且有助于实现农业生产要素投入的科学配比，提升农业绿色效率，加速农业绿色发展进程。另一方面，推动农业绿色发展进程有助于规避绿色贸易壁垒而刺激优质农产品出口。随着人们日益增长的美好生活需要，由以往的数量边际驱动向质量边际驱动方向转变才是保障农产品出口稳定增长的真实动力，化肥、农药等内源性污染性要素的减量增效，有利于规避农产品贸易过程中绿色壁垒，加速优质农产品的出口，进而改善农产品贸易逆差格局。因此，高标准农田政策实施可以通过推动农业绿色发展、规避绿色贸易壁垒、增加优质农产品出口，继而对农产品贸易逆差格局产生“纾解效应”。基于上述分析，进一步提出以下研究假说，由此构成本文的理论分析框架，如图1所示。

假说1：高标准农田政策实施对我国农产品贸易逆差存在“纾解效应”

假说2：高标准农田政策实施通过扩大农业产出规模、巩固粮食安全，从而减少农产品进口依赖来间接改善我国农产品贸易逆差

假说3：高标准农田政策实施通过推动农业绿色发展进程、规避绿色贸易壁垒，从而增加农产品出口贸易来间接改善我国农产品贸易逆差

（一）模型识别

本文旨在探究高标准农田政策实施是否对中国农产品贸易逆差存在“纾解效应”。为了识别高标准农田政策对农产品贸易逆差的影响效果，由此构建的广义双重差分模型如式（1）所示：

其中，Deficitit是因变量，即为农产品贸易逆差程度，i、t分别表示省份和年份；是自变量，表示土地整治规模这一连续变量，为政策时点变量，当t≥2011时，，当t<2011时，；Controlit是控制的外生干扰变量；ηi和νt分别是省份与年份效应；εit为误差项。

（二）变量说明

1.被解释变量

农产品贸易逆差（Deficit）。使用农产品进口总额（亿美元）与农产品出口总额（亿美元）的比值表征。另外，还采用农产品进口贸易总额与农产品出口贸易总额的差值（Deficitnew）作为稳健性检验中被解释变量的替代变量。

2.解释变量

（1）核心解释变量。借鉴相关研究，先采用土地整治规划过程中改造中低产田和高标准农田示范工程的总和表征土地整治规模（万亩），再以土地整治规模与政策时点变量的交互项综合反映高标准农田政策对农产品贸易逆差的影响。同时还选取农业综合开发资金投入（千万元）和政策时点变量的交互项作为核心解释变量的替代变量，以进行稳健性检验。

（2）机制变量组。选用粮食产量（万吨）（Food）的对数值衡量农业产出规模，再使用农业绿色效率（Green）来反映绿色贸易壁垒规避水平。其中，农业绿色效率是先以农作物播种面积、第一产业从业人员、农膜使用量以及化肥施用量作为投入，农业面源污染和农业碳排放作为非期望产出，农业总产值作为期望产出，共同构建投入产出指标体系，再运用非期望超效率SBM模型进行相应的测算所得到。其中，农业碳排放、农业面源污染量根据有关研究中的方法计算得到。

（3）控制变量组。影响农产品贸易逆差的因素较多，本文控制的外在干扰因素主要有：第一，产业结构升级（Indus），采用第二、三产业增加值之和与第一产业增加值的比值衡量；第二，复种指数（Mcropping），使用农作物播种面积与耕地面积的比值表征；第三，财政支农力度（Support），使用财政支农支出占一般财政支出的比值表示；第四，固定资产投入（Fixed），采用农林牧渔固定资产投资（亿元）的对数值衡量；第五，城镇化水平（Urban），使用城镇人口与乡村人口的比值表征；第六，气候条件（Temp），采用年平均气温（摄氏度）反映气候条件对农产品贸易逆差的影响；第七，农业受灾率（Disaster），使用农作物受灾面积的对数值表示。

3.数据来源及描述性统计

本文选用2005—2017年全国31个省级面板数据检验高标准农田政策实施对农产品贸易逆差的影响效果。其中，在各项指标数据来源方面，被解释变量农产品贸易逆差涉及的进出口总额数据主要源自《中国农产品进出口统计月报》《中国统计年鉴》；核心解释变量涉及的改造中低产田、高标准农田示范工程以及农业综合开发投资相关数据来自《中国财政年鉴》；第一产业从业人员数来自各个省级统计年鉴，气候条件原始数据来自中国气象统计局，而农业产业规模、农业绿色效率、产业结构升级、复种指数、财政支农力度、固定资产投入、城镇化水平以及农业受灾率等指标的原始数据主要来自EPS数据库和国家统计局。另外，为了克服模型估计过程中的异方差问题，对涉及的实变量进行取对数处理。表1为相关变量的描述性统计结果。

（三）特征事实分析

为了初步洞察研究期间核心变量之间的动态发展关系，图2刻画了农产品贸易进出口总额、高标准农田示范工程以及农产品进口额与出口额比值等指标均值的演化特征。具体而言，一方面，由图a可知，在研究期间农产品进口贸易额高于出口贸易额，形成了贸易逆差格局，尤其是2009—2011年期间，这种逆差扩大极为明显。另一方面，图b描绘的高标准农田示范工程与农产品贸易逆差水平之间的动态发展特征初步印证了前文的假说1，2012—2016年期间，高标准农田示范工程对农产品贸易逆差水平呈明显的反向发展态势，说明政策实施对农产品贸易逆差的改善作用虽然具有滞后型，但也存在一定持续性。总体上，上述推论还有待进一步运用实证计量模型进行验证。

（一）基准回归分析

该部分主要考察高标准农田政策实施对农产品贸易逆差是否存在“纾解效应”。表2报告了农产品贸易逆差关于政策实施的基准回归结果。其中，第（1）至（2）列、第（3）至（4）列和第（5）至（6）列分别代表普通、稳健与Bootstrap自举重复抽样1000次等三种标准误设定下的估计结果。第（1）列、第（3）列与第（5）列是未纳入控制变量的情形。具体而言，当未纳入控制变量时，三种标准误情形下的估计结果表明，高标准农田政策实施对农产品贸易逆差存在显著性水平为1%的负向作用，相应的影响系数为-0.694。而当纳入控制变量后，三种标准误设定下的估计结果显示，政策实施对农产品贸易逆差的负向影响也至少在5%的水平上统计显著，并且估计系数为-0.178。虽然三种标准误估计下的影响强度存在些许差异，但在保持其他外部因素相同的条件下，平均而言，高标准农田政策实施有效改善了17.8%的农产品贸易逆差水平。由此，假说1得以验证。

注：表格中括号内表示标准误，*、**、***分别代表在10%、5%、1%的水平上统计显著。下表同。

（二）平行趋势检验：事件研究法

上述结果表明，高标准农田政策的实施能够有效改善我国农产品贸易逆差格局，但还要进一步考虑是否通过平行趋势检验。参考有关研究，采用事件研究法分析框架讨论政策实施对农产品贸易逆差影响的动态效应。具体而言，利用高标准农田政策提出前和提出后若干年份的虚设变量来替换式（1）中的，因变量不变，具体的构建方式如式（2）所示：

其中，D0代表以高标准农田政策标准实施当年（2011）为依据的虚拟变量；S为负数代表政策实行前S年，正数则代表政策实行后S年。本研究将政策实施的前3年与实行后6年作为基准组，图3刻画了估计系数{β-3，β-2，…，β5，β6}的动态变动趋势及对应的95%的置信区间。

如图3所示，不论是否考虑纳入协变量，在2011年之前，95%的置信区间之间包含了0，所以高标准农田政策实施之前土地整治对农产品贸易逆差的影响不显著。然而，在2011年之后，95%的置信区间基本出于0以下的范围，尤其是2012年之后。因此，政策实施对农产品贸易逆差的影响系数开始显著为负，说明政策实行确实能有效缓解农产品贸易逆差。并且，图3还说明了政策实施具有滞后性，在政策实施后一年之后土地整治才对农产品贸易逆差产生了明显的负向作用，同时这种负向作用随着时间推移有强化趋势，说明政策效应存在持续性。究其原因可能在于高标准农田建设政策实施并非短时间内可达到预期效果，而需要一定的周期。所以，事件研究法不仅验证了高标准农田建设政策事件发生以前的平稳趋势假设，还说明了政策实施后对农产品贸易逆差的“纾解效应”具有滞后性和持续性。

另外，表3汇报了政策实施对农产品贸易逆差影响的动态估计结果。其中，根据影响系数与相应的P值可知，不论是否考虑纳入控制变量，在2011年政策标准实施之前，土地整治对农产品贸易逆差的影响系数均不显著。在政策实施一年之后，高标准农田建设对农产品贸易逆差开始产生了显著的负向影响，并且这种负向影响呈现逐渐增强的趋势。整体而言，这说明政策实施之前具有平稳性，而政策效应不仅存在一定滞后性且具有持续性。所以，假说1再次得以验证。

（三）稳健性检验

该部分主要出于对前文所得出结论的稳健性考虑，进一步通过因变量测量误差、自变量策略误差、改变政策实施时点、排除其他政策干扰以及控制变量滞后等方式进行多重稳健性检验。

1.因变量测量误差

前文采用农产品进口贸易总额与农产品出口贸易总额的比值表征农产品贸易逆差水平，进一步使用两者差额的对数值（LnDeficititnew）衡量农产品贸易逆差水平。根据表4中的第（1）列的结果可知，影响系数为-0.049且通过1%的显著性水平。所以，考虑因变量测量误差之后，平均而言，政策实施仍然可以改善4.9%的农产品贸易逆差水平，这与前文得出的结论一致。由此可知，基准估计结果稳健。

2.自变量测量误差

考虑到高标准农田示范工程所推动的土地整治项目属于农业综合开发投资范畴，所以本文选用农业综合开发投资额的对数值与政策时点变量的交互项表征政策变量，进一步检验政策实施对农产品贸易逆差的影响。由表4中的第（2）列的估计结果可知，政策实施的估计系数为-0.597，并且在1%的水平上统计显著。因此，替换核心解释变量之后的估计结果也支持政策实施能有效缓解农产品贸易逆差的前置结论。

3.改变政策实施时点

为了检验高标准农田政策标准实施年份并非随机产生的，本文进一步随机选择将以2007年为时点的政策时点变量与政策处理变量的交互项作为自变量进行稳健性分析。估计结果如表4中的第（3）列所示，系数为0.117且未通过显著性检验。所以说，政策实施时点并非随机产生，而是由2011年《规划》内容中开始实施的高标准基本农田建设政策这一准自然实验所决定的。由此，前置结论再次得到强烈验证。

4.排除其他政策干扰

另外，考虑到2015年新发展理念提出之后，可能会对农产品贸易逆差格局产生不可预估的影响。基于此，本文剔除了2015年(包含）之后的样本，重新估计进行检验。估计结果如表4中的第（4）列所示，政策实施的影响系数为-0.337且在1%的水平上显著。因此，通过改变样本区间而排除其他政策干扰的条件下，高标准农田政策实施对农产品贸易逆差仍旧存在明显的“纾解效应”。

5.控制变量滞后

基于估计模型的动态性特征，兼顾到其他解释变量与高标准农田政策实施之间可能存在反向因果关系，为了缓解模型中可能存在的内生性问题，进一步将控制变量滞后一期纳入模型范畴并进行重新估计，结果如表4中的第（5）列所示。容易发现，估计系数为-0.595且通过1%的显著性水平，符号及显著性特征与基准回归结果基本一致。再次印证了基准结论的稳健性。

（四）拓展性分析

1.异质性分析

自然区位条件综合反映了经济发展条件、产业结构、市场开放度以及交通便捷度等一系列因素的作用结果。基于此，进一步探究政策实施对农产品贸易逆差的影响在东部地区、中部地区和西部地区三类子样本中的异质性。由表5中的第(3）—(5）列结果可知，政策实施对东部、中部地区的农产品贸易逆差的影响系数分别为-0.528和-0.262，并且分别通过1%和10%的显著性水平，而政策实施对西部地区的农产品贸易逆差的影响不显著。深入分析可知，相较于西部地区，中东部地区的经济发展相对领先，农业生产条件更为成熟，市场化开放水平也更高，所以在政策驱动下能有效刺激其农产品出口并减少对重要农产品的进口依赖，从而明显改善了农产品贸易逆差格局。而西部地区经济发展相对落后，地理位置处于内陆，市场开放度相对较低，因此政策实施对西部地区农产品贸易逆差的改善效应不明显。

2.作用机制分析

在通过式（1）核实了政策实施对农产品贸易逆差的“纾解效应”之后，为了探究农业产出规模和农业绿色效率在政策实施影响农产品贸易逆差过程中的传导作用，文章进一步构建式（3）—（4）对农业产出规模和农业绿色效率分别表征的粮食安全与绿色发展的传导机制进行检验。

其中，LnFood为机制变量农业产出规模，出于简化，这里仅列出农业产出规模作为机制变量的情形，农业绿色效率作为机制变量的模型类似构建；γ1为政策实施对农产品贸易逆差的边际估计系数其余变量、参数与式（1）解释含义相同。

表6报告了农业产出规模与农业绿色效率作为高标准农田政策实施影响农产品贸易逆差过程中的机制变量的估计结果。具体地，一方面，在农业产出规模的机制分析层面。首先，前文基准回归结果表明，高标准农田政策实施对农产品贸易逆差影响的总效应在1%水平上统计显著；其次，政策实施对机制变量农业产出规模的影响系数为0.074且通过1%显著性水平；最后，将政策变量和机制变量同时纳入等式右侧后估计后发现，政策实施对农产品贸易逆差影响的直接效应显著，对应的估计系数为-0.592且在1%水平上显著，而且农业产出规模对农产品贸易逆差的影响系数为-0.919且通过5%显著性水平，即政策实施对农业高质量发展影响的间接效应显著。由此，农业产出规模在政策实施影响农产品贸易逆差的过程中发挥传导作用。另一方面，在农业绿色效率的机制分析层面。同理可证，农业绿色效率在政策实施影响农产品贸易逆差的过程中也发挥传导作用。所以，高标准农田政策实施不仅可以通过扩大农业生产规模、巩固粮食安全，减少对农产品进口的过度依赖而间接改善农产品贸易逆差，而且可以通过提高农业绿色效率、推动农业绿色发展进程规避农产品贸易过程中的绿色壁垒，增加出口贸易而间接改善农产品贸易逆差。由此，本文提出的假说2和假说3得以验证。

本文将2011年标准实施的高标准农田政策视作一项准自然实验，并运用广义双重差分模型考察政策实施对农产品贸易逆差是否具有“纾解效应”。研究发现，第一，高标准农田政策实施能有效改善农产品贸易逆差，虽然存在滞后期，但却具有持续性；并且该项结论在平行趋势检验等多重稳健性检验下仍旧成立。第二，异质性分析显示，政策效应在中东部地区显著存在，而在西部地区不显著。第三，机制分析表明，高标准农田政策实施不仅可以通过扩大农业产出规模达到巩固粮食安全目标，减少进口依赖而改善农产品贸易逆差，而且可以通过提高农业绿色效率达到规避绿色贸易壁垒的目的，增加出口贸易而改进农产品贸易逆差。

上述研究结论中蕴含的政策启示主要有：第一，继续推进高标准农田建设工程。增加土地整治资金投入，完善农业综合开放投资项目，合理调节农产品贸易逆差，保障我国农业生产稳定。第二，灵活调整政策实施的区域布局结构。加强中东部地区高标准农田项目建设力度，因地制宜地实施高标准农田建设和改造。第三，强化政策实施的路径依赖。要通过农业种质改进、农业抗病虫害能力提高、农业技术创新以及化肥等要素减量增效等一系列政策的配合共同形成一套政策“组合拳”，继而保证粮食安全和推动农业绿色发展进程，增加农产品自供能力和绿色贸易壁垒规避能力，积极探寻农产品进口替代国，合理控制农产品贸易逆差范畴。