李榮富，項桂娥

(池州學(xué)院經(jīng)貿(mào)系，安徽池州247000)

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的風(fēng)險識別與協(xié)整分析
——以安徽省為例

李榮富，項桂娥

(池州學(xué)院經(jīng)貿(mào)系，安徽池州247000)

利用1978-2008年安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)，選取若干代表性變量，采取因果關(guān)系檢驗和長期動態(tài)的協(xié)整分析，研究了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的風(fēng)險識別以及長期的均衡發(fā)展關(guān)系。結(jié)論認(rèn)為，安徽省農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整始終面臨自然風(fēng)險，一定程度的結(jié)構(gòu)調(diào)整還會加劇農(nóng)業(yè)的自然風(fēng)險，同時也存在著農(nóng)業(yè)技術(shù)風(fēng)險，而且有關(guān)風(fēng)險之間產(chǎn)生相互波及的影響，但目前還不能識別出農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險。長期來看，主要農(nóng)業(yè)風(fēng)險對農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整存在著Pareto改進(jìn)的余地。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；風(fēng)險識別；因果關(guān)系；協(xié)整分析

1 引言

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化必然伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和優(yōu)化，這一不斷演變的過程既受諸多風(fēng)險因素的影響也會產(chǎn)生諸多風(fēng)險。那么，如何識別農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的風(fēng)險以及如何分析評價這兩者之間的關(guān)系就自然成為學(xué)者關(guān)注的命題了。從現(xiàn)有文獻(xiàn)資料來看，與本命題有關(guān)的研究尚在不斷地探討中，這些研究對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的風(fēng)險因素作出了科學(xué)的分析，為識別和防范農(nóng)業(yè)風(fēng)險提供了較好的應(yīng)對原則和措施。曹樹生、黃心誠（2006）[1]認(rèn)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是增加農(nóng)民收入的一個重要途徑，而影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的因素主要是自然資源、農(nóng)產(chǎn)品需求、物質(zhì)能量轉(zhuǎn)換、農(nóng)業(yè)技術(shù)條件、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程特點、社會經(jīng)濟(jì)條件和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變規(guī)律。宗琪（2006）[2]以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營系統(tǒng)作為一個整體，分析了農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整過程中的兩類風(fēng)險：來自系統(tǒng)內(nèi)部的風(fēng)險和來自系統(tǒng)外部的風(fēng)險，在此基礎(chǔ)上引入模糊綜合評價方法對風(fēng)險因素進(jìn)行了定量化分析。榮德福（2003）[3]認(rèn)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)受諸多因素的影響，強(qiáng)調(diào)要搞好結(jié)構(gòu)調(diào)整并達(dá)到預(yù)期效果，必須綜合考慮這些因素并合理應(yīng)用之。葛顏祥（2001）[4]分析了農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中的風(fēng)險來源，提出農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中的風(fēng)險控制原則，并主張對不可控制的風(fēng)險建立風(fēng)險轉(zhuǎn)移機(jī)制。但是，目前研究中還尚未考慮動態(tài)因素即時間因素，多以靜態(tài)分析為主，鮮有定量分析，而且個別定量方法主觀因素又較強(qiáng)，同時對本命題進(jìn)行區(qū)域范圍內(nèi)的研究還難以見到。為此，我們在充分吸收前述學(xué)者研究成果的前提下，加入時間因子，嘗試?yán)靡蚬P(guān)系檢驗對安徽省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的風(fēng)險因素進(jìn)行識別，并通過協(xié)整關(guān)系分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整與主要風(fēng)險之間的長期動態(tài)均衡關(guān)系。因篇幅和數(shù)據(jù)可獲得性原因，本研究僅限農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)中的種植業(yè)，農(nóng)業(yè)風(fēng)險只考慮農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險、農(nóng)業(yè)技術(shù)風(fēng)險和自然風(fēng)險。

2 數(shù)據(jù)來源與變量選擇

本研究使用的數(shù)據(jù)來源于有關(guān)年份的《安徽省統(tǒng)計年鑒》和 《改革開放三十年農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料匯編》，時間跨度為1978至2008年。分析中使用7個變量，其含義和計算方法如下：（1）農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)（%變量。采用農(nóng)、業(yè)、牧、漁業(yè)總產(chǎn)值構(gòu)成指標(biāo)中的農(nóng)業(yè)構(gòu)成比例，以反映農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化。（2）農(nóng)作物成災(zāi)率（%）。它的計算方法是將農(nóng)作物成災(zāi)面積除以農(nóng)作物受災(zāi)面積，通過該指標(biāo)代表農(nóng)業(yè)遭受的自然風(fēng)險。（3）農(nóng)業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量變異系數(shù)。選取主要農(nóng)作物品種：糧食作物以稻谷、小麥、玉米和大豆為代表，油料作物以花生、油菜籽和芝麻為代表，經(jīng)濟(jì)作物以棉花、黃紅麻和烤煙為代表，以這些品種的各年度產(chǎn)量（萬噸）計算相應(yīng)年度的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步計算出不同年度下的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量變異系數(shù)（=標(biāo)準(zhǔn)差/平均值）。（4）農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)（%）。它是反映某時期內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者出售農(nóng)產(chǎn)品的價格水平變動趨勢及幅度的動態(tài)相對數(shù)。因考慮到農(nóng)業(yè)各業(yè)產(chǎn)品價格之間相互影響，此處采用農(nóng)業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)價格總指數(shù)（上年=100）。但是，由于數(shù)據(jù)的獲取的困難，其中1978-2000年間的時序數(shù)據(jù)，采用農(nóng)產(chǎn)品收購價格指數(shù)（上年=100）。（5）復(fù)種指數(shù)。它是將當(dāng)年農(nóng)作物總播種面積除以當(dāng)年年末實有耕地面積而計算得到的，反映了耕地在一年內(nèi)平均種植的次數(shù)即耕地的利用效率。由于缺乏1996年以前若干年份的年末實有耕地面積數(shù)據(jù)，因而1996年以前的耕地面積數(shù)據(jù)采用了文獻(xiàn)[5]中的利用增長量移動平均法而得到的數(shù)據(jù)。（6）農(nóng)業(yè)化學(xué)化水平（噸/公頃）。它是通過農(nóng)業(yè)化肥施用量（折純量）與播種面積相比而得出的，反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)使用化學(xué)肥料的程度。（7）農(nóng)田水利化程度（%）。該指標(biāo)利用有效灌溉面積占耕地面積的比重來表示農(nóng)田水利化水平。

上述7個變量形成對應(yīng)的農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與其風(fēng)險識別的測度關(guān)系（表1）

表1農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的風(fēng)險識別測度變量

3 實證檢驗與結(jié)果分析

3.1 安徽省農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與風(fēng)險識別測度變量的平穩(wěn)性檢驗

由于宏觀經(jīng)濟(jì)的時序變量數(shù)據(jù)，在大多情況下呈現(xiàn)出不平穩(wěn)的特點，因而在進(jìn)行通常意義上的動態(tài)分析前，需要作是否平穩(wěn)性的單位根檢驗[6]。

對各時序{Yt}，{X1t}，{X2t}，…，{X6t}采用擴(kuò)展的迪克—富勒（Augmented Dickey-Fuller，ADF）檢驗，以判斷各變量序列的平穩(wěn)性，檢驗結(jié)果如下

表2各變量序列的單位根檢驗

由單位根檢驗結(jié)果可知：變量序列{Yt}，{X3t}，{X4t}，…，{X6t}都存在0階單整即各變量服從I（0），這表明變量序列本身都是平穩(wěn)的。

3.2 農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的風(fēng)險識別——因果關(guān)系檢驗

利用Granger因果關(guān)系檢驗[6]，從動態(tài)與定量的角度分析結(jié)構(gòu)變動與風(fēng)險測度變量之間的因果關(guān)系，并初步判別農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的風(fēng)險原因。

根據(jù)AIC準(zhǔn)則，確定各變量序列{Yt}，{X1t}，{X2t}，…，{X6t}的滯后階數(shù)為8，對其進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗，結(jié)果見表3。

表3Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果

從表3可以得知，在5%顯著性水平上，Y（農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整）與X1（農(nóng)作物受災(zāi)率）、Y（農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整）與X4（復(fù)種指數(shù)）、Y（農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整）與X6（農(nóng)田水利化程度）之間存在單向的因果關(guān)系，即農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整分別是農(nóng)作物受災(zāi)率、復(fù)種指數(shù)、農(nóng)田水利化程度的原因，但農(nóng)作物受災(zāi)率、復(fù)種指數(shù)、農(nóng)田水利化程度分別不是農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的原因；Y （農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整）與X2（農(nóng)業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量變異系數(shù)）、Y（農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整）與X3（農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)）之間都不存在因果關(guān)系；Y（農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整）與X5（耕地機(jī)械化程度）存在著雙向的因果關(guān)系，即農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是耕地機(jī)械化程度的原因，耕地機(jī)械化程度又是農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的原因。另外，在10%顯著性水平上，X5（耕地機(jī)械化程度）與X4（復(fù)種指數(shù)）之間、X3（農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)）與X5（耕地機(jī)械化程度）之間，分別存在著互為因果的關(guān)系；在5%顯著性水平上，X3（農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)）與X4（復(fù)種指數(shù)）之間、X1（農(nóng)作物受災(zāi)率）與X5（耕地機(jī)械化程度）之間，分別存在著互為因果的關(guān)系。

因此，上述因果關(guān)系檢驗的結(jié)果可以說明，安徽省農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整始終存在著自然風(fēng)險，一定程度的結(jié)構(gòu)調(diào)整還會加劇農(nóng)業(yè)的自然風(fēng)險（農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是農(nóng)作物受災(zāi)率的原因）；而且農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整還會帶來農(nóng)業(yè)的部分技術(shù)風(fēng)險（如農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整分別是復(fù)種指數(shù)、農(nóng)田水利化程度、耕地機(jī)械化程度的原因），同時，農(nóng)業(yè)部分技術(shù)風(fēng)險也會促進(jìn)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整（耕地機(jī)械化程度是農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的原因）。但農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險之間卻不存因果關(guān)系，表明安徽省農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)變化與農(nóng)產(chǎn)品市場化之間或許存在表面脫節(jié)的現(xiàn)象，農(nóng)產(chǎn)品市場信息還不能及時反饋到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者，或者可能是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對市場信息的消化和處理還存在著較長的時滯，或者因農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整而產(chǎn)生的風(fēng)險對于小規(guī)模經(jīng)營的單個農(nóng)戶來說難以承受，從而放棄調(diào)整農(nóng)作物的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，還有可能是農(nóng)產(chǎn)品市場信息服務(wù)等其他原因而造成市場信息傳導(dǎo)與生產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的阻隔。此外，在農(nóng)業(yè)的有關(guān)風(fēng)險之間還存在相互影響或波及的現(xiàn)象，如農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險與農(nóng)業(yè)技術(shù)風(fēng)險之間 （農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)與復(fù)種指數(shù)、耕地機(jī)械化程度之間有著雙向的因果關(guān)系）、部分農(nóng)業(yè)技術(shù)風(fēng)險之間（耕地機(jī)械化程度與復(fù)種指數(shù)存在雙向的因果關(guān)系）以及農(nóng)業(yè)自然風(fēng)險與技術(shù)風(fēng)險之間（農(nóng)作物受災(zāi)率與耕地機(jī)械化程度有著雙向的因果關(guān)系）等的相互影響。

3.3 農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與風(fēng)險識別的長期均衡關(guān)系—協(xié)整分析

采用目前被普遍接受的Johansen協(xié)整方法[6]，對序列{Yt}，{X1t}，{X2t}，…，{X6t}，進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗，以分析安徽省農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與風(fēng)險識別的測度變量序列在長期是否存在均衡關(guān)系。由前述ADF單位根檢驗結(jié)果得出：各變量時間序列均是零階單整的，即{Yt}，{X1t}，{X2t}，…，{X6t}～I(xiàn)（0），因此，同階單整序列可以滿足Johansen協(xié)整檢驗方法的要求。變量序列協(xié)整關(guān)系檢驗結(jié)果如表4。

表4 變量序列的協(xié)整關(guān)系檢驗

由協(xié)整關(guān)系檢驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：{Yt}，{X1t}，{X2t}，…，{X6t}之間在長期存在唯一的均衡關(guān)系，協(xié)整關(guān)系方程為：

其中：括號內(nèi)的數(shù)值為系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

協(xié)整方程中各變量前的系數(shù)反映了影響的大?。簻y度自然風(fēng)險的兩個代表變量X1（農(nóng)作物受災(zāi)率）和X2（農(nóng)業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量變異系數(shù)）前的協(xié)整系數(shù)均為負(fù)號，分別為-0.398875和-58.05191，表明自然風(fēng)險與Y（農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整）之間是一種負(fù)向關(guān)系，從長期來看降低自然風(fēng)險有利于改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)；代表市場風(fēng)險變量X3（農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)）前的系數(shù)為-0.202295，可以解釋為農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險越大（或農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格波動越頻繁），長期內(nèi)將會反饋到農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者，同時，為了規(guī)避市場風(fēng)險，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者將調(diào)整和改善農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，降低了農(nóng)業(yè)（種植業(yè)）在農(nóng)、林、牧、漁中的比例，而相應(yīng)提高了牧業(yè)、林業(yè)和漁業(yè)的結(jié)構(gòu)比例，這也正是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)演變和調(diào)整過程中所體現(xiàn)出的基本規(guī)律[1]。從安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展的實踐也可以得到證實。1978-2008年的30余年間，安徽省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)獲得了快速發(fā)展。按當(dāng)年價格計算，安徽省農(nóng)林漁業(yè)總產(chǎn)值由1978年的71.1億元上升到2008年的2447億元，年均增長速度達(dá)12.5%，總產(chǎn)值在全國的位次基本穩(wěn)定在前10位，其中2005、2007和2008年均位于全國第10位。同時農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化表現(xiàn)出向著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)的軌跡。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部，安徽省種植業(yè)在農(nóng)林漁業(yè)總產(chǎn)值中所占的比重，每隔10年就出現(xiàn)比較大的下降，1978年為83.68%，1988年為 68.17%，1998年為 56.53%，2008年下降到51.92%，總體下降幅度約為31%；而其他各業(yè)所占比重則呈不同幅度的上升趨勢，其中：牧業(yè)的上升幅度最為明顯，從 1978年的14.21%上升到2008年的28.37%，尤其是2003-2006年的連續(xù)4年里，比重甚至超過30%；其次是漁業(yè)的比重升幅，從1978年的0.56%上升至2008年的10.72%；林業(yè)表現(xiàn)出小幅平穩(wěn)上升。

反映技術(shù)風(fēng)險的三個變量X4（復(fù)種指數(shù)）、X5（耕地機(jī)械化程度）、X6（農(nóng)田水利化程度）前的協(xié)整系數(shù)分別為51.63621、0.557165、-1.767938，其中X6前的系數(shù)為負(fù)數(shù)，這可以一定程度上說明，長期內(nèi)提高農(nóng)田水利化程度，有益于改善現(xiàn)代農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的比例，而三個系數(shù)合計起來為正數(shù)，表明技術(shù)風(fēng)險對農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整是有利的，也就是說提高農(nóng)作物種植技術(shù)，特別是復(fù)種指數(shù)和耕地機(jī)械化程度，盡管存在技術(shù)風(fēng)險，但技術(shù)運用一旦成功將會改善農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)。

4 結(jié)論與啟示

從前述實證分析的結(jié)果，我們認(rèn)為：安徽省農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整必然存在著自然風(fēng)險和技術(shù)風(fēng)險，但尚不能識別出農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險。然而，安徽省農(nóng)業(yè)長期動態(tài)均衡發(fā)展的結(jié)果又進(jìn)一步表明，各種風(fēng)險（本文研究的范圍僅包括自然風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險和市場風(fēng)險）對農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整又有著顯著的影響，促使農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整存在Pareto增進(jìn)的余地，并且在長期出現(xiàn)平穩(wěn)發(fā)展的軌跡。由此可以啟示我們，在今后的農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中，應(yīng)特別注意三個方面：（1）積極規(guī)避自然風(fēng)險。在農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整過程中，應(yīng)注重與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)，根據(jù)區(qū)域差異和自然氣候條件，優(yōu)化農(nóng)作物生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，積極促進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)向優(yōu)質(zhì)高效綠色的方向發(fā)展。（2）立足農(nóng)業(yè)發(fā)展，強(qiáng)化農(nóng)產(chǎn)品市場信息的服務(wù)。專業(yè)部門應(yīng)積極設(shè)計和建立科學(xué)的農(nóng)產(chǎn)品市場信息收集和發(fā)布制度，并通過農(nóng)業(yè)實踐修正和完善；同時根據(jù)省情培養(yǎng)和指導(dǎo)農(nóng)業(yè)直接生產(chǎn)者對信息的分析和判別能力，提高對信息的利用價值，減少信息傳導(dǎo)的時滯和衰減。（3）繼續(xù)促進(jìn)農(nóng)業(yè)科研成果的市場化?？蒲性盒：蛯ｉT機(jī)構(gòu)緊密結(jié)合市場，采用高新技術(shù)培育優(yōu)良品種，以改善生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，減少農(nóng)作物生長對自然條件的依賴，做到在降低技術(shù)風(fēng)險的同時，又能減弱自然風(fēng)險，從而有效防止相關(guān)風(fēng)險的疊加影響。

[1]曹樹生,黃心誠.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響因素[J].甘肅農(nóng)業(yè)，2006（3）：39.

[2]宗琪.農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的風(fēng)險識別與模糊評價[J].統(tǒng)計與決策，2006（4）：49-51.

[3]榮德福.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響因素及應(yīng)用[J].中國農(nóng)學(xué)通報，2004（4）：249-251,255.

[4]葛顏祥.農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中的風(fēng)險防范[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究2001（11）：350-354.

[5]戴鑫.城市化水平與耕地面積變化的相關(guān)研究—以安徽省為例 [EB/OL].(2008-12-24)[2010-02-08].http://www.maskp.org.cn maskp/Articles/2008-12-24/221103.htm.

[6]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與Eviews應(yīng)用[M].北京：中國統(tǒng)計出版社2005：143-150.

[責(zé)任編輯：余義兵

Abstract：With the data of Anhui Provincial agriculture economic development from1978 to 2008 and selection o some main variables,the paper studies risks identification from Anhui provincial agriculture industrial structure adjustment andlongequilibriumrelations bycausal relationship testand longdynamic co-integration analysis.The conclusion shows that Anhui Province agriculture industrial structure adjustment is always confronted with natura risks,the structure adjustment will increases the risk to some extent.In the meantime,there exist agricultura technological risks.Andrelevantrisks canbe influencedbyeachother.Butthe marketrisks ofagricultural product have not been yet identified until now.In the long term,critical agriculture risks against agriculture structure adjustmenthave roomforParetoimprovement.

KeyWords:Agriculture Industrial Structure;Risks Identification;Causal Relationship;Co-IntegrationAnalysis

RiskIdentificationandCo-IntegrationAnalysis ofAgriculture Industrial Structure——ACase StudyofAnhui Province

Li Rongfu，XiangGui'e
(DepartmentofEconomyandTrade,Chizhou College Chizhou,Anhui 247000)

F121

A

1674-1102(2010)04-0010-04

2010-05-20

安徽省教育廳自然科學(xué)重點研究項目(KJ2009A65)。

李榮富（1966—），男，安徽懷寧人，池州學(xué)院經(jīng)貿(mào)系副教授，碩士，研究方向為國際貿(mào)易與計量經(jīng)濟(jì)學(xué)；項桂娥（1964—），女，安徽青陽人，池州學(xué)院經(jīng)貿(mào)系教授，碩士，研究方向為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。