欒炳江

摘要：本文以1980年-2013年的農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料為樣本，采用計(jì)量方法建立經(jīng)濟(jì)模型，對農(nóng)業(yè)耕地面積、農(nóng)用化肥使用量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)村用電量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力以及農(nóng)業(yè)財(cái)政支農(nóng)資金與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)系進(jìn)行了回歸分析，并對模型中變量進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)、多重共線性分析及修正。實(shí)證結(jié)果表明：農(nóng)業(yè)耕地面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)村用電量對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值具有正向關(guān)聯(lián)，而化肥使用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力以及財(cái)政支農(nóng)資金對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響不顯著。本文根據(jù)實(shí)證結(jié)果進(jìn)一步提出了政府應(yīng)該繼續(xù)堅(jiān)守十八億畝耕地紅線，改進(jìn)農(nóng)村電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和保持農(nóng)業(yè)用電正常供應(yīng)等相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)；影響因素；實(shí)證分析

一、引言

2004年至2014年，中共中央連續(xù)十一年發(fā)布以“三農(nóng)”為主題的中央一號文件，強(qiáng)調(diào)了“三農(nóng)”問題在中國社會主義現(xiàn)代化建設(shè)之中處于“重中之重”的地位，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)在我國國民經(jīng)濟(jì)中的基礎(chǔ)地位始終未變。因此，研究農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，分析農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響因素是很有必要，對促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有理論指導(dǎo)作用。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題成為了國內(nèi)各界人士關(guān)注的焦點(diǎn)，國內(nèi)的許多學(xué)者對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響因素進(jìn)行了多角度、多方位、多層面的研究分析，希望從理論方面研究對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長起到一定的指導(dǎo)作用。從目前國內(nèi)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長因素研究分析狀況來看，影響因素有：信息化、農(nóng)村金融、科學(xué)技術(shù)、人力資本、國內(nèi)政策、農(nóng)業(yè)進(jìn)出口等。

李向陽采用多元回歸分析的方法研究信息化對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響，認(rèn)為信息化對農(nóng)業(yè)具有正向的影響，應(yīng)該加強(qiáng)農(nóng)業(yè)信息化普及教育，并建立農(nóng)業(yè)信息化金融平臺，促進(jìn)農(nóng)業(yè)裝備制造業(yè)發(fā)展，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。董鴻鵬則一遼寧省為例，采用C-D生產(chǎn)函數(shù)模型對信息化的貢獻(xiàn)進(jìn)行量化，并建立多元回歸模型，得出農(nóng)業(yè)信息化已經(jīng)成為遼寧省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的新型動力資源。而曾禎、楊帆等人通過構(gòu)建層級模型和結(jié)構(gòu)等價(jià)模型對我國的涉農(nóng)信息進(jìn)行研究，認(rèn)為我國的農(nóng)業(yè)信息化整體圍繞信息權(quán)利和行政權(quán)利較高節(jié)點(diǎn)呈中性化，而較低的節(jié)點(diǎn)信息化程度較低。而萬眾、朱哲翼通過投入產(chǎn)出函數(shù)和拓模型展分析了我國華東、華南、華北、華中、西南、西北、東北七個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)政策性金融對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響，認(rèn)為農(nóng)業(yè)政策性金融對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長存在顯著性影響，但有地區(qū)差異。田杰、陶建平采取了我國1883個(gè)縣的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，得出農(nóng)村金融密度與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系處于倒U型左邊，可以通過增加農(nóng)村的金融貸款數(shù)量和貸款配置效率提高農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長。禹越軍、王菁華運(yùn)用RAV模型，用1978-2010年的數(shù)據(jù)分析了農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，認(rèn)為農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用，但農(nóng)村金融發(fā)展滯后于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長。王松奇、郭江山采用1978-2010年的數(shù)據(jù)分析了農(nóng)村金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、消費(fèi)結(jié)構(gòu)的作用和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、消費(fèi)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長的作用，認(rèn)為銀行信貸對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、消費(fèi)結(jié)構(gòu)有改善，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、消費(fèi)結(jié)構(gòu)在農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長中越來越重要。郭剛從內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長模型、面板模型等多種模型的角度對中國中部農(nóng)村金融進(jìn)行了分析，并分析了美國、印度、日本等國外農(nóng)村金融，認(rèn)為我國應(yīng)該構(gòu)建中部地區(qū)農(nóng)村金融體系和政策性銀行，重建中部地區(qū)農(nóng)村金融體系促進(jìn)農(nóng)村金融發(fā)展。石晶、肖海峰[1]對農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣投資的現(xiàn)狀和效應(yīng)分析，認(rèn)為我國農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣投資總量不斷增長，但農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣投資總量很低，政府應(yīng)該建立多元、高效的農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣機(jī)制。吳林海、彭宇文采用了向量自回歸模型分析了1986-2011年我國農(nóng)業(yè)科技投入與經(jīng)濟(jì)增長之間的相關(guān)性，認(rèn)為農(nóng)業(yè)科技投入在單方面對經(jīng)濟(jì)增長效用不大，應(yīng)該優(yōu)化資金投入和農(nóng)業(yè)科技資源配置。馬占軍則簡述了科技對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的作用，并提出了我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展必須依靠科技創(chuàng)新。而杜萌采用1990-2010年時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立人力資本增長模型進(jìn)行實(shí)證分析，認(rèn)為農(nóng)村人力資本發(fā)展對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)有正向的推動效應(yīng)，應(yīng)該促進(jìn)人力資本增長。薛國琴、郝鵬慧等人立足于西奧多.W.舒爾茨農(nóng)村人力資本投資分解理論進(jìn)行實(shí)證分析，認(rèn)為政府注重人力資本投資的同時(shí)要注意人力資本投資發(fā)展趨勢。人力資本在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位日益重要，我國建立現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)過程中應(yīng)該借鑒顧憲忠[2]和王振華、張廣勝[3]的建議，政府應(yīng)該加強(qiáng)農(nóng)村基礎(chǔ)教育投入，通過發(fā)展教育的形式提高農(nóng)村人力資本，發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)合作組織促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長。邢艷霞、王中博基于我國東北三省的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，認(rèn)為財(cái)政支出每增加1%，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長0.47%，政府應(yīng)該增加財(cái)政支出和提高支農(nóng)用資的效率。黎翠梅運(yùn)用面板數(shù)據(jù)對東中西部地區(qū)進(jìn)行實(shí)證分析，得出東中西部地區(qū)財(cái)政農(nóng)業(yè)支出的產(chǎn)出彈性系數(shù)高達(dá)32.2%、27%、32、3%，地區(qū)財(cái)政農(nóng)業(yè)支出對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有很大促進(jìn)作用。但是候俊明、劉俊昌等人運(yùn)用生產(chǎn)函數(shù)和回歸方程研究財(cái)政支農(nóng)資金、資本和人力，認(rèn)為財(cái)政支農(nóng)資金受財(cái)政支出總量的影響，對農(nóng)業(yè)就業(yè)影響不顯著。李雪松、冉光和則用時(shí)間系列數(shù)據(jù)和向量自回歸模型對財(cái)政分權(quán)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)收入差距進(jìn)行實(shí)證分析，認(rèn)為財(cái)政分權(quán)短期內(nèi)會加劇城鎮(zhèn)收入差距，而長期內(nèi)則會緩和城鎮(zhèn)收入差距。

從以上綜述可以看出，研究國內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的學(xué)者較多，但大多數(shù)學(xué)者都是從農(nóng)村信息化、農(nóng)村金融、農(nóng)村教育、人力資本、財(cái)政支農(nóng)資金等制度方面分析單種制度或多種制度對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長因素。本文則綜合考慮了對農(nóng)業(yè)發(fā)展有影響的自然因素、政府財(cái)政以及農(nóng)業(yè)投入的各種要素，通過建立多元回歸模型，采用面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用計(jì)量方法從耕地面積、農(nóng)用化肥使用量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)村用電量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力以及國家用于農(nóng)業(yè)財(cái)政的支出五個(gè)方面來研究國內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響因素。

本文結(jié)構(gòu)如下：第一部分是引言，介紹了本文的研究意義、文獻(xiàn)綜述和研究方法；第二部分是對我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀的分析；第三部分是模型的構(gòu)建；第四部分是實(shí)證分析，包含對數(shù)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，多重共線性檢驗(yàn)及其糾正；第五部分為結(jié)論和對策建議。

二、我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀

自從改革開放以來，我國社會主義市場經(jīng)濟(jì)體質(zhì)建設(shè)成就斐然，經(jīng)濟(jì)總量有了量與質(zhì)的飛躍，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)得到了顯著改善。伴隨著經(jīng)濟(jì)總量的飛躍，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)也有了巨大的提升，農(nóng)業(yè)產(chǎn)量增長迅速，國內(nèi)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有了改善，農(nóng)村居民家庭純收入、可支配收入以及消費(fèi)水平都得到了顯著提升，農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)已經(jīng)從1980年的61.77%下降到了2013年的31.66%，我國的城鎮(zhèn)化水平已經(jīng)從1978年的17.92%提升到了2014年的54.77%。

（一）農(nóng)業(yè)產(chǎn)量

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的一個(gè)顯著標(biāo)志就是農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的增加，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的提高。1980年我國的糧食作物產(chǎn)量為32055.5萬噸，而到了2014年糧食作物產(chǎn)量為60710萬噸，在20多年的時(shí)間內(nèi)，糧食產(chǎn)量翻一番。

根據(jù)2014年數(shù)據(jù)顯示，我國棉花產(chǎn)量616萬噸，比2013年減產(chǎn)2.2%。油料產(chǎn)量3517萬噸，與2013年持平。糖料產(chǎn)量13403萬噸，減產(chǎn)2.5%。茶葉產(chǎn)量209萬噸，增產(chǎn)8.7%。2014年肉類總產(chǎn)量8707萬噸，比2013年增長2.0%。牛奶產(chǎn)量3725萬噸，增長5.5%?？梢娊陙砦覈r(nóng)業(yè)產(chǎn)量總量較大，增量平穩(wěn)。

（二）基礎(chǔ)設(shè)施

我國是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展栩栩相關(guān)，目前，我國農(nóng)業(yè)發(fā)展正從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變。由于我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化起步較晚，且在社會主義農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化過程中一直是摸著石頭過河，缺乏農(nóng)業(yè)發(fā)展先進(jìn)國家的經(jīng)驗(yàn)可借鑒，導(dǎo)致我國農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施落后，與發(fā)達(dá)國家還有較大差距。

盡管與發(fā)達(dá)國家相比，我國農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施落后，但自改革開放以來，基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)有了較快的提升。數(shù)據(jù)為證，1990年我國農(nóng)村新增發(fā)電設(shè)備容量為964769千瓦，而到了2013年，農(nóng)村新增發(fā)電設(shè)備容量為2460601千瓦，在20多年內(nèi)翻了一番多。農(nóng)業(yè)灌區(qū)數(shù)由1985年5281個(gè)發(fā)展到了2013年7710個(gè)。在交通運(yùn)輸倉儲郵電和通信業(yè)方面，農(nóng)村居民家庭平均每戶生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值由1985年112.84元增長到了2012年2283.42元，增速飛快。

（三）農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的經(jīng)濟(jì)狀況

經(jīng)濟(jì)發(fā)展的目的是為了惠及民生，提高居民的可支配收入、消費(fèi)水平以及生活質(zhì)量，這也是社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制建設(shè)的重要目標(biāo)。當(dāng)然，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也要服務(wù)農(nóng)村，惠及農(nóng)業(yè)從業(yè)人員，提高其生活水平。

自20世紀(jì)80年代以來，在農(nóng)村我國實(shí)行了家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制，將原來的國有、集體土地承包給農(nóng)民，提高了農(nóng)村勞動生產(chǎn)的積極性，農(nóng)村農(nóng)業(yè)家庭消費(fèi)水平得到提升，農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)由1980年61.77%減小到了2013年的37.66%，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的消費(fèi)有了明顯改善，生活質(zhì)量有了改善。自2006年1月開始，我國全面免除農(nóng)業(yè)稅，降低了農(nóng)民生產(chǎn)成本，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員經(jīng)濟(jì)狀況明顯好轉(zhuǎn)。如圖1所示，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員人均純收入指數(shù)自1980年以來一直呈現(xiàn)出上升的趨勢，尤其是2006年以后，折線斜率更陡峭，表明人均純收入提升趨勢更大。

圖1 農(nóng)業(yè)從業(yè)人員人均純收入指數(shù)（可比價(jià)，1978年=100）

三、模型構(gòu)建

（一）變量的選取

本文研究對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有影響作用的因素以及各種因素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響程度。

在選取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素時(shí)借鑒了研究農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的其它文獻(xiàn)，還根據(jù)所學(xué)經(jīng)濟(jì)理論充分考慮到了各種生產(chǎn)要素的重要程度、數(shù)據(jù)搜集時(shí)的難易程度以及數(shù)據(jù)真實(shí)可靠性，將農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長量化為具體指標(biāo)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增長，把影響因素設(shè)定為耕地面積、農(nóng)用化肥使用量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)村用電量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力以及國家用于農(nóng)業(yè)財(cái)政的支出。

耕地是農(nóng)業(yè)產(chǎn)出必須具備的要素，沒有耕地則沒有農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，而耕地面積的多少直接與農(nóng)業(yè)產(chǎn)量高低相聯(lián)系，在現(xiàn)實(shí)中耕地面積越多，產(chǎn)量越高。農(nóng)用化肥使用是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的標(biāo)志，化肥的使用會使得產(chǎn)出增加，但是過度使用則會使土壤板結(jié)，導(dǎo)致產(chǎn)量減少，本文在實(shí)證分析之前認(rèn)為農(nóng)用化肥使用量與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出具有不確定關(guān)系。在古典經(jīng)濟(jì)增長模型中，勞動是產(chǎn)出的重要要素，本文這里假定農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)越多，產(chǎn)出越高，產(chǎn)值越高。隨著用電的普及，農(nóng)村在農(nóng)作物保溫、農(nóng)業(yè)抽水灌溉等方面耗電量逐漸增加，本文假設(shè)農(nóng)村用電量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出正相關(guān)。農(nóng)業(yè)機(jī)械使用是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)改革的顯著標(biāo)志，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力消耗越多，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)變革越深，現(xiàn)代化進(jìn)程越快，本文假設(shè)機(jī)械總動力與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出正相關(guān)?！叭r(nóng)”政策的一個(gè)顯著特點(diǎn)是財(cái)政補(bǔ)貼，實(shí)證分析之前本文認(rèn)為國家用于農(nóng)業(yè)財(cái)政的支出越多，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出越高。

（二）模型的函數(shù)形式

本文研究農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響因素，建立模型時(shí)借鑒了擴(kuò)展的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)形式來測算農(nóng)業(yè)各投入要素的貢獻(xiàn)率。擴(kuò)展的柯布-道格拉斯模型為：

其中，Y代表農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值；X1、X2、X3、X4、X5和X6分別代表農(nóng)業(yè)耕地面積、農(nóng)用化肥使用量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)村用電量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力以及國家用于農(nóng)業(yè)財(cái)政的支出；A為系統(tǒng)規(guī)模參數(shù)，β1、β2……β6分別為各要素的產(chǎn)出彈性系數(shù)，表示耕地面積、農(nóng)用化肥使用量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)村用電量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力以及國家用于農(nóng)業(yè)財(cái)政的支出每增加1%時(shí)，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值會增加β1%、β2%……β6%。

對上述模型取對數(shù)可以將非線性轉(zhuǎn)化為線性回歸，且在一定程度上可以消除異方差的影響，系數(shù)仍表示產(chǎn)出彈性系數(shù)。

（三）樣本數(shù)據(jù)

本文的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，選取了1980年-2013年的數(shù)據(jù)，其中農(nóng)用化肥使用量2013年數(shù)據(jù)缺失，農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)1998年、2001年、2008年-2013年數(shù)據(jù)缺失，國家用于農(nóng)業(yè)的財(cái)政支出2007年-2013年數(shù)據(jù)缺失。

數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。從表1中可以看出，變量X6國家用于農(nóng)業(yè)財(cái)政的支出的峰度為4.1147，其值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于正態(tài)分布的峰度值3，可以確定其分布是后尾，意味著這樣的分布會有很多極端值。根據(jù)JB檢驗(yàn)，在顯著性水平為5%的情況下，變量X1、X2、X3、X4、X5均通過了檢驗(yàn)，證明該數(shù)列服從正態(tài)分布，而對于變量X6來說，該數(shù)列不服從正態(tài)分布。但是當(dāng)變量X6取對數(shù)后，其統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下：峰度為1.723，其值小于正態(tài)分布的峰度值3，且通過了顯著性水平為5%的JB檢驗(yàn)，取對數(shù)后變量服從正態(tài)分布。

四、實(shí)證分析

（一）變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

從圖2中可以看出，LnY農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值一直顯示出增長的趨勢，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對數(shù)變化是不平穩(wěn)的；LnX1耕地面積幾乎是一條水平于橫坐標(biāo)的直線，一直在保持穩(wěn)定，這可能得益于堅(jiān)守十八億畝耕地紅線的政策方針；LnX2農(nóng)用化肥使用量保持較慢的速度增長，趨勢平緩；LnX3農(nóng)業(yè)從業(yè)人口曲線平緩，且在2000年有下降的趨勢；LnX4農(nóng)村用電量一直在增加，這可能得益于政府對農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施投資力度加大、政府對三農(nóng)的補(bǔ)貼政策；LnX5農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力雖然在增加，但增長較為平緩，說明我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平增長緩慢；LnX6政府支農(nóng)資金自80年代開始一直上漲。這是由于近十多年來國家對“三農(nóng)”問題的重視，采用了家電下鄉(xiāng)、種植補(bǔ)貼等一系列惠農(nóng)政策。

從圖2可以看出并不是所有對數(shù)變量都平穩(wěn)，LnX4、 LnX6的變化趨勢就不平穩(wěn)。若各個(gè)變量存在不平穩(wěn)性，采用普通最小二乘法回歸則可能出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象。因此，為了保證模型回歸的有效性，必須對各個(gè)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，且只有個(gè)數(shù)據(jù)存在平穩(wěn)系列時(shí)才能進(jìn)行回歸。

本文采用ADF方法檢驗(yàn)各對數(shù)變量之間是否存在單位根，是否是平穩(wěn)系列。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示：從結(jié)果可以看出，對數(shù)變量LnX1、LnX2、LnX4經(jīng)過含有時(shí)間趨勢和截距項(xiàng)的一次差分后都通過了1%臨界值的顯著性檢驗(yàn)，LnX3、LnX5、LnY經(jīng)過含有時(shí)間趨勢

和截距項(xiàng)的二次差分后都通過了1%臨界值的顯著性檢驗(yàn)，LnX6在不含差分次數(shù)下通過了1%臨界值的顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果表明，對數(shù)變量變化趨勢平穩(wěn)。

如果各個(gè)對數(shù)解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)大于或等于0.8，就可以認(rèn)為它們之間存在多重共線性。從表3可以看出LnX2與LnX4、LnX5、LnX6之間相關(guān)系數(shù)很高，它們之間存在多重共線性；LnX4與LnX5、LnX6之間，LnX5與LnX6之間相關(guān)系數(shù)很高，它們之間存在多重共線性。

為了消除解釋變量之間的多重共線性對模型估計(jì)結(jié)果的影響，本文采用了逐步回歸的方法來克服多重共線性。用各個(gè)對數(shù)變量分別對被解釋變量做簡單回歸，得到：

經(jīng)檢驗(yàn)，應(yīng)該保留對數(shù)變量LnX3，最后確定的模型為公式14。

從模型中可以看出，農(nóng)業(yè)耕地面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)村用電量和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值成正向關(guān)聯(lián)。在農(nóng)用化肥使用量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)村用電量等其他影響因素不變時(shí)，當(dāng)耕地面積增加1%時(shí)，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值會增加0.7%；在農(nóng)業(yè)耕地面積、農(nóng)用化肥使用量、農(nóng)村用電量等其他影響因素不變時(shí)，農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)每增加1%，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值會增加0.94%；耕地面積、農(nóng)用化肥使用量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)等其他影響因素不變時(shí)，農(nóng)村用電量每增加1%，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值會增加1.04%。

五、結(jié)論及建議

（一）結(jié)論

本文借鑒了擴(kuò)展的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)形式建立了計(jì)量模型，并對模型形式進(jìn)行了變換來研究農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響因素及各因素對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的彈性。從實(shí)證結(jié)果中可以得出，在農(nóng)用化肥使用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、財(cái)政支農(nóng)資金對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值沒有顯著性影響，本文認(rèn)為原因如下：一、目前，我國的化肥生產(chǎn)產(chǎn)量已經(jīng)很高，化肥施用很普及，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)化肥使用早已達(dá)到了飽和狀態(tài)，甚至對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出有較小的負(fù)面影響，因此，化肥使用對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值不顯著。二、在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)過度中，我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平、機(jī)械化水平不高，各地區(qū)機(jī)械化水平參差不齊，導(dǎo)致平均機(jī)械總動力對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響小。三、財(cái)政支農(nóng)資金對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響不顯著，原因在于：（1）收集的數(shù)據(jù)缺失，例農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的數(shù)據(jù)2007年-2013年缺失，會影響財(cái)政支農(nóng)資金對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的顯著性；（2）經(jīng)過多年財(cái)政補(bǔ)貼，支農(nóng)資金已經(jīng)達(dá)到飽和狀態(tài)，目前最重要的是調(diào)節(jié)支農(nóng)資金的結(jié)構(gòu)。

（二）建議

根據(jù)實(shí)證分析的結(jié)果，對我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長有影響的重要因素有農(nóng)業(yè)耕地面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)村用電量，因此，為了促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長，必須充分重視耕地面積、農(nóng)業(yè)勞動力，提高農(nóng)村電力供應(yīng)，尤其是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電。

一、實(shí)證研究表明耕地面積與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值呈正向關(guān)系，在其它條件不變時(shí)，耕地面積對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的彈性系數(shù)為0.7%，因此，增加可用的耕地會使得農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加。然而，土地的供應(yīng)量是固定不變的，耕地增加會導(dǎo)致林地、商業(yè)用地、建筑用地減少，為了保證耕地供應(yīng)，國家必須堅(jiān)守十八億畝耕地紅線。只有堅(jiān)守十八億畝耕地紅線，才能有效保證耕地面積，有效保障產(chǎn)量。其次，應(yīng)該保護(hù)土壤，合理改善耕地結(jié)構(gòu)，改善種植結(jié)構(gòu)，因地適宜，使土地發(fā)揮出最大的效用。

二、實(shí)證研究證實(shí)，在其它條件不變時(shí)，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的彈性系數(shù)為0.94%，增加農(nóng)業(yè)勞動力可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加，結(jié)果與古典經(jīng)濟(jì)增長理論相吻合。但隨著我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程加快，農(nóng)民工進(jìn)城，城鎮(zhèn)化越來越高，會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)勞動力減少。因此，必須提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，促使機(jī)械化代替部分勞動力，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。

三、在其它條件不變時(shí)，農(nóng)村用電量農(nóng)業(yè)產(chǎn)值彈性系數(shù)為1.04%，增加農(nóng)村用電量，尤其是農(nóng)村在農(nóng)業(yè)方面的用電量可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。目前，我國在農(nóng)村、農(nóng)業(yè)方面電力設(shè)施雖然有了顯著改進(jìn)，但總體水平不高，相對其他國家電力供應(yīng)緊張，在各地區(qū)電力供應(yīng)不平衡。因此，必須加快農(nóng)村電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與改造，注重中西部地區(qū)的電力發(fā)展，使得各地區(qū)的電力供應(yīng)與地方產(chǎn)業(yè)、生活水平相適應(yīng)，確保農(nóng)村用電、農(nóng)業(yè)用電得到可靠保障。（作者單位：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)）

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