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    表2    税费改革对粮食单位面积产量影响的SYS    -GMM估计结果（2000    -2006)    
变量    稻谷播种面积    小麦播种面积    玉米播种面积
    ⑴    ⑵    ⑶    ⑷    (5)    ⑹
GTAit    0.00185** (0.000879)    0. 00207** (0.000856)    0.00509***
(0.00119)    0. 00338 *** (0. 000882)    0. 00268 *** (0.000985)    0.00234*** (0.000717)
In UPit-1        0.0231
(0.0861)        0.234**
(0.0993)        0. 275 * * (0. 121)
In AEit        0. 0781 ***
(0.0264)        0. 0786* (0. 0502)        0. 0114* (0.0211)
EPit-1        -0.00007 (0. 000079)        -0.000190*** (0.000067)        - 0.000131** (0.000061)
InDPit        0. 112*** (0.0133)        0. 172*** (0. 0232)        0.0451***
(0.0155)
In FEit        0.0268*
(0.0268)        0. 0377* (0.0690)        0.0881***
(0.0166)
常数项    8.858***
(0.0343)    8.191***
(0.767)    8.463***
(0.0448)    5.671***
(0.886)    8.388***
(0.0393)    5.716***
(1.025)
Hansen    32. 530 (0.834)    25.820
(0.937)    33.940
(0.827)    27.380
(0.905)    32. 460 (0.853)    26.942
(0.946)
样本数    114    114    84    84    120    120
注：***、*、分别表示在1%、％、0%水平下显著，回归系数括号内为稳健标准误，Hansen检验括号内为P值

　　(二）税费改革两阶段对粮食生产影响的差异
　　分析
　　为了深入考察税费改革两个阶段对粮食生产的影响及其差异，本文分别对2000-2003年和2004-2006年两个区间段进行回归，其中，表3给出了2000-2003年的回归结果，表4和表5给出了2004-2006年的回归结果。表3的结果显示，税费改革变量的系数均不显著，对稻谷、小麦作物单位面积产量和玉米播种面积的影响系数甚至为负，说明税费改革第一阶段对粮食生产的影响并不显著。此外,财政支农变量的系数也不显著，原因在于2000-2003年国家对"三农"的财政支持力度还不大，因而效果不明显。

表3税费改革对粮食生产影响的SYS - GMM估计结果(2000 -2003)
        稻谷作物        小麦作物    玉米作物    
变量    播种面积    单位产量    播种面积    单位产量    播种面积    单位产量
    ⑴    ⑵    ⑶    ⑷    (5)    ⑹
GTAk    -0.00104    - 0. 0128    0. 00380    - 0. 00671    - 0. 00864    0. 00650
    (0. 00979)    (0.00882)    (0.0310)    (0. 0221)    (0. 0280)    (0.0175)
In CAit-i    0. 842        1.026 …        0. 231    
    (0. 608)    -1.380 …    (0.0872)    - 0. 861    (1.646)    - 3. 156
ln UPit_i                        
        (0.356)        (0.943)        (3.210)
In AEit    0. 0460    - 0. 225    - 0. 0556    -0.0512    0. 189    - 1 . 371
    (0. 139)    (0. 204)    (0. 406)    (0.465)    (0.116)    (1.247)
EPit-i    0. 000982    0. 000170    0. 000102    - 0. 00005    - 0. 000160    0. 00232
    (0.000671)    (0.000513)    (0.000438)    (0.000353)    (0.000581)    (0.00259)
    0. 0212*    0.00419*    0. 0874    0. 150    0.00171*    - 0. 224
ln DPit    (0.0101)    (0.0825)    (0. 227)    (0.296)    (0. 0884)    (0.455)
ln ASit    - 0. 457        - 1 . 256        0. 380    
    (0.584)    -0.0422    (3. 512)    0. 313*    (2. 160)    -0.552
ln FEit                        
        (0.242)        (0.0457)        (0.663)
常数项    2.787    21.14…    5. 765    13.62    3. 158    40.01
    (4.676)    (4.147)    (14.65)    (8.357)    (13.12)    (32.30)
Hansen    27.350    26.420    25.910    26.630    24.470    26.870
    (0.903)    (0.936)    (0.927)    (0.923)    (0.918)    (0.956)
样本数    57    57    42    42    60    60
注：***、*、分别表示在1%、％、0%水平下显著，回归系数括号内为稳健标准误,Hansen检验括号内为P值

　　表4和表5分别报告了2004-2006年期间税费改革对粮食播种面积和单位面积产量影响的回归结果，其中估计（1)、（3)、（5)均报告的是考虑所有控制变量后，税费改革对粮食生产的影响。从回归系数看，绝大多数粮食作物的系数较大且较为显著，说明税费改革对粮食生产的刺激作用主要体现在改革的第二阶段即税费减免阶段。由于2004年是税费改革承上启下的年份，从2004年开始才实行农业税的减免政策，因此，为了考察2004年的政策效应是否显著异于2005和2006年，我们进一步在回归方程中分别加入了税费减免指标与2005年和2006年的年份交互项，表4和表5中的估计（2)、（4)、(6)分别给出了回归结果。从结果可以发现，首先从系数显著性看，加入交互项之前显著的税费减免变量，在加入交互项后其系数大多仍然显著，且除了稻谷作物播种面积外，其他回归中交互项的系数均不显著；其次,从系数大小看，加入交互项后,税费减免变量的系数总体上不减反增。以上分析说明，总体看，2005年和2006年税费改革的政策效应与2004年相比并不存在显著差异，说明从2004年开始，税费减免政策就通过改变农民粮食生产的预期，从而激发了农民粮食生产的积极性①。我们的估计还显示，在众多控制变量中，财政支农政策、抗灾能力和化肥施用是影响粮食生产行为的主要因素，这与陈飞等11、星焱和胡小平M等人的研究结论相-致。

变量    稻谷播种面积    小麦播种面积    玉米播种面积
    ⑴    ⑵    ⑶    ⑷    (5)    ⑹
GTAk    0. 00411
(0.000973)    0. 00870** (0. 00363)    0.000469* (0.000648)    0. 00108
(0. 0333)    0.00114 (0.000879)    0. 00194 (0.00142)
ln CAit-i    0.922 … (0.0125)    0. 961 *** (0.0456)    0. 908 *** (0.0247)    0. 917 (0.783)    1.063***
(0.0251)    1. 050*** (0.0428)
ln AEit    0.0548* (0.0561)    0.00815* (0.0690)    0. 112*** (0. 0237)    0. 0943 (1.185)    0. 138*** (0.0178)    0. 112*** (0.0362)
EPit-i    -0. 000184 (0.000063)    0. 000044 (0. 000131)    0. 00041 *** (0. 0001)    0. 000320 (0. 00399)    0. 000095 (0. 00006)    0. 00008 (0.000078)
ln DPit    0. 0938 *** (0. 0254)    0.0747* (0.0387)    0. 106*** (0. 0203)    0.0996* (0.445)    0. 0323 * * (0.0159)    0. 0315* (0.0251)
ln AS,    0.m… (0. 181)    0. 569 (0.389)    1.692*** (0. 284)    3.282
(2.683)    - 0. 0368 (0.435)    0. 255 (0.698)
GTA* 2005        - 0. 00976* (0. 00531)        0. 00149 (0.00719)        - 0. 00136 (0.00106)
GTA* 2006        -0.00830 ** (0.00372)        -0.00108
(0.0216)        -0.00178
(0.00125)
常数项    -3.305*H
(0.890)    -2.534
(1.918)    -7.514*** (1.245)    -14.58 (17.04)    -0.672
(1.840)    -1.814
(2.881)
Hansen    24.750
(0.917)    19.450
(0.962)    26.390 (0.924)    22.730
(0.969)    25.630
(0.944)    18.410
(0.978)
样本个数    57    57    42    42    60    60
注疒、分别表示在1%、5%、10%水平下显著，回归系数括号内为稳健标准差，Hansen检验括号内为P值。GTA* 2005和 GTA* 2006分别表示GTA与2005年和2006年的年份交互项。