四 研究思路与方法
（一）研究思路
本书根据弱质产业扶持理论、正外部性理论、工业反哺农业理论，采用理论演绎法、描述统计法、计量经济学模型，选择陕西省为样本对我国粮食直补政策实施效果进行分析。本书首先阐述研究的问题、目的、意义和研究框架；然后在陕西省粮食直补政策进行总体把握的基础上，一方面分析农户对粮食直补政策满意程度和政策开展的绩效，另一方面分析粮食直补政策的粮食安全效应；最后通过构建结构方程模型综合分析粮食直补政策如何影响农户粮食生产决策和行为、粮食安全，找出粮食直补政策对粮食安全效应的作用路径，并提出相关政策建议。
（二）研究方法
粮食直接补贴对象是主要粮食作物，因此，本书分别以陕西省主要粮食作物小麦和玉米的种植农户为微观样本，通过分析粮食直补政策的农户满意度和粮食安全效应，检验粮食直接补贴政策包括不同地区粮食补贴额度大小、方式是否对它们产生显著影响。
研究数据包括粮食产量、粮食播种面积、直接补贴等资料。本研究使用的资料来源于中国农业信息网（http：//www.agri.gov.cn）、国家粮食局网站（http：//www.chinagrain.gov.cn）、陕西省财政厅网站（http：//www.sf.gov.cn/index.htm）、《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国农业年鉴》等。
同时数据的获取还有赖于实地调研。本研究已于2015年对陕西省6个县的60个村组织开展，共发放问卷600份，收回问卷586份，删除回答不完整的问卷，共获得有效问卷537份。之所以选择上述样本点是因为陕西是我国的小麦主产省，自2004年实施小麦良种补贴以来，其就是最主要的受益省份之一，补贴资金连年增加，补贴范围不断扩大，目前已经实现了全覆盖。具体的分析方法包括以下几种。
（1）文献分析方法。笔者通过大量阅读粮食直接补贴政策的相关文献，并进行归纳和总结，了解研究的现状和趋势，为本研究的展开提供了积极的指导。
（2）宏观与微观相结合的方法。在分析陕西省粮食直补政策的效果时，既有宏观层面的数据，即在进行粮食直接补贴政策的绩效研究和粮食安全效应研究的数据主要来源于2001～2015年的《中国统计年鉴》，也有微观层面的数据，即在研究粮食直接补贴政策的农户满意度及其影响因素、粮食直接补贴政策对粮食安全影响路径时，采用的数据来源于陕西省600户农户的调查数据。
（3）理论分析法。从理论层面分析粮食直补政策的影响机制，运用弱质产业扶持理论、农产品价格波动理论、公共产品提供理论、公共政策理论等相关理论，做理论上的分析。
（4）统计分析方法。使用描述统计的方法，对陕西省粮食直接补贴政策的实施状况进行分析。运用描述统计分析方法，研究农户对国家粮食财政直接补贴政策实施的满意度。在对满意度差异性进行分析时，两分组变量采用独立样本的T检验方法，多分组变量采用单因素方差分析方法，最后得出了性别、年龄、学历等因素对于国家推行的粮食直接补贴的满意度是否存在差异这一调查结果。在分析粮食直接补贴政策的粮食安全效应时，也用到描述性统计分析方法。
（5）实证研究法。
第一，在分析陕西省的农户满意度影响因素时，运用多元有序Logit回归模型对满意度的影响因素进行分析。
我们假定因变量y的等级有K个，分别采用1，2，…，K表示，自变量为x，它的个数为m个，可以得到多元有序Logit模型为：
由式（1.1）估计出参数β后，可以得到第k个等级的累积概率为：
其中，αk为截距参数，与β同时被估计。
本书的因变量为农户对粮食直补政策的满意度，采用李克特7级尺度进行测量，即“1”表示非常不满意，“2”表示不满意，“3”表示比较不满意，“4”表示一般，“5”表示比较满意，“6”表示满意，“7”表示非常满意。自变量共13个，分为四类，个人特征变量（性别、年龄段、学历、除种粮外是否有一技之长、外出打工是否方便）、家庭种植情况（种粮收入占家庭总收入的比例、家庭的粮食种植总面积、有无种植非粮食经济作物、是否容易遭受旱涝等自然灾害）、了解度（对粮食直接补贴政策的了解度、是否了解政府进行粮食直接补贴的目的）、政府行为（政府是否对粮食直接补贴政策开展宣传、是否注意过粮食直接补贴有关信息的公示）。
第二，在评价陕西省粮食直接补贴政策的绩效时，运用AHP法（层次分析法）。
AHP法的分析步骤包括建立评价指标的层次分析模型、构造判断矩阵、层次单排序和一致性检验、层次总排序。
首先，应该关于评价指标的层次建立一个相应的模型。运用AHP法进行分析问题时，要把分析的问题转化为层次分析模型，将复杂问题分解为由若干层次的元素组织部分。上一层元素为下一层元素的总领，层次一般可以分为三层。①基础层：也称为最底层，这一层包含了衡量目标可以测量的具体指标，可以是不同的方案、措施等。②中间层：这一层包括了衡量目标对应的中间环节，可以由多个部分组成，包括中间指标、子准则等。③目标层：也称为最高层，只有一个因素，也是我们需要测量的目标。
其次，构造判断矩阵。上一步建立的层次分析模型反映了各层次之间的关系，但对各因素的重要程度不同的决策者有不同的看法。各因素在测量目标中占的比重不易被量化，从而各因素的权重也不好被确定，同时如果因素较多，则也难以确定各因素在测量目标中的比重大小。因此，需要利用这些因素构建一个矩阵，从而能够得到每个相关因素所占的比重。
再次，层次单排序与一致性检验。通过层次单排序可以得到各个因素所占的比重，在这个步骤之中，需要进行的就是矩阵的最大特征值和特征向量。特征向量对应的就是各个因素所对应的比重。在所有计算特征向量的方法之中，最为常用的就是和积法和方根法。
最后，进行层次总排序。根据上一步层次单排序的结果，计算出更上一层次的大小顺序，这就是层次总排序要做的工作。
第三，在分析粮食直接补贴政策对粮食安全影响路径时，采用结构方程模型进行实证研究。
结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM），也称为潜在变量模型，它整合了因素分析、路径分析和多元回归分析，可以用来测量多个自变量与多个因变量之间的关系。同时检验模型中的显变量、潜变量、干扰变量之间的关系，从而获得自变量对因变量影响的总效果（Total Effects）、间接效果（Indirect Effects）和直接效果（Direct Effects）。
在进行结构方程分析之前，需要对样本进行信度检验、效度检验、探索性因子分析、验证性因子分析。检验所建立的模型是否符合要求，结构方程模型分析的条件是否成立。若满足要求则可以进一步运用结构方程模型分析粮食直补对粮食安全的影响路径，检验样本数据和假设模型的配适程度。
运用结构方程模型可以检验中介效应，而本书就选取了以下三种常用方法来进行检验该效应，分别为模型效应分解法、系数乘积检验法、Bootstrapping方法。
首先采用模型效应分解法，进行中介效应检验，对了解度、满意度、积极性和粮食安全之间的影响效应进行分解。
其次采用系数乘积检验法，假定自变量为X，因变量为Y，中介变量为M。变量之间的关系为：
Y=cX+ε1 （1.3）
M=β2+aX+ε2 （1.4）
Y=β3+c′X+bM+ε3 （1.5）
检验中介效应是否存在的系数乘积检验法，即检验H0：ab=0，是否成立，也即检验a和b的乘积是否显著异于0。最常用的检验方法为Sobel检验法，设sa、sb分别为系数a和b的标准误，令
，检验统计量z=ab/sab。假定z值比1.96要大，则表明模型中介效应存在，否则就表明模型中介效应不存在（温忠麟等，2004）。
最后采用Bootstrapping方法来验证中介效应。Bootstrapping方法的运用是与正态分布知识相结合的，它不依赖于对数据的正态分布要求。该方法在确定了一定样本数量之后，在总体中进行有放回的反复抽取，经过一定抽选次数之后，对抽样结果进行数据统计分析，并根据分析结果来最终估计相应的参数。采用Bootstrapping方法能够很好地对样本进行分析，且有放回的选取还可以提高样本对总体的代表性，其估计的结果也就更可信。通过前期文献的模拟研究进一步发现，与其他中介效应的检验方式相比较，Bootstrapping具有更高的统计检验效力（方杰等，2011）。
（三）技术路线
本书的技术路线如图1-1所示。