陳 茜

(云南省科學技術館，云南 昆明 650000)

0 引言

新常態(tài)下，國內農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展面臨前所未有的挑戰(zhàn)[1]。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的核心是產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化，如何實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結構的合理化和高級化是相關學者和專家共同關注的話題[2]。目前，國內外有關農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化兩者的研究取得較大成績。通過柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)建立的模型分析產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化的影響因素是最常探討的話題，但很少學者對特定區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展進行分析，同時特定區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化也面臨相對較多問題[3]。鑒于此，本文以我國中部地區(qū)為例，結合理論模型和實證分析兩個層面探討作用機制，從合理化和高級化兩個方面闡釋產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響，希望研究結果為國內農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的高速發(fā)展提供數(shù)據(jù)參考。

1 產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的相關性

成熟的產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化理論有配第-克拉克定理、庫茲涅茨法則、錢納里世界發(fā)展模型和劉易斯的“二元結構理論”。錢納里世界發(fā)展模型認為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的影響因素為水平提高、結構轉化和數(shù)量擴張3個方面，并根據(jù)人均國民收入水平將農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展分為4個等級。余可等[4]研究分析了東部區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的作用機制。

根據(jù)中國統(tǒng)計年鑒，2009—2019年中部區(qū)域3大產(chǎn)業(yè)比值變化如圖1所示。近10年中，第一產(chǎn)業(yè)的比值逐年減低，2009年的比值為14.5%，2018年的比值為8.9%。第二產(chǎn)業(yè)的比值仍然表現(xiàn)出降低的趨勢，且在2019年的比值最低，為43%。第三產(chǎn)業(yè)的比值表現(xiàn)出逐年遞增的趨勢，從2009年的占比36.5%增加至2018年45.6%。整體可以看出，第三產(chǎn)業(yè)逐年出現(xiàn)遞增的趨勢，而第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)的比值逐年出現(xiàn)遞減的趨勢。同時第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)從事人員逐年遞減，而第三產(chǎn)業(yè)的從事人員逐年遞增，最終三者的從業(yè)人員穩(wěn)定在均衡的30%～40%的取值范圍間。

中部區(qū)域產(chǎn)業(yè)內部結構變化逐漸高級化和合理化。2009—2019年，中部區(qū)域第一產(chǎn)業(yè)內部比值變化如圖2所示。2019年我國國內生產(chǎn)總值990 865億元，同比2018年增長6.1%。其中第一產(chǎn)業(yè)總值、第二產(chǎn)業(yè)總值、第三產(chǎn)業(yè)總值分別為70 467億元、386 165億元、534 233億元。中部區(qū)域的生產(chǎn)總值218 737億元。第一產(chǎn)業(yè)占比為7.1%。第一產(chǎn)業(yè)中農(nóng)業(yè)、牧業(yè)、林業(yè)、漁業(yè)的占比分別為66.7%、18.3%、8.6%和6.4%。近10年來，中部區(qū)域第一產(chǎn)業(yè)中農(nóng)業(yè)的占比均在70%左右，且逐年緩慢遞增。牧業(yè)的占比稍稍弱于農(nóng)業(yè)，且逐年遞增。而林漁業(yè)的占比均在10%以下。

目前，中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構存在以下主要問題，產(chǎn)業(yè)結構發(fā)展協(xié)調性不足、產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化速度緩慢和產(chǎn)業(yè)結構偏離度大[5-6]。第一產(chǎn)業(yè)的比值過高，但創(chuàng)造的財富比例并不協(xié)調，第二產(chǎn)業(yè)占據(jù)主導地位，第三產(chǎn)業(yè)的占比過低，以現(xiàn)代金融、通訊為代表的行業(yè)發(fā)展較為緩慢。中部區(qū)域的第三產(chǎn)業(yè)的結構水平低于全國平均水平，無法滿足產(chǎn)業(yè)結構的高級化，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量每年增長約1%左右，低于全國平均水平3%。研究使用錢鈉里標準評定中部地區(qū)的發(fā)展狀況，錢鈉里標準模式評判如表1所示。中部區(qū)域劃分為人均GDP為2000～3000美元的階段。根據(jù)產(chǎn)業(yè)份額和人員比例，第一產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)比例明顯低于標準，而第二產(chǎn)業(yè)的比例高于標準。但第一產(chǎn)業(yè)人員配比高于標準，而第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的人員比例遠低于標準。

表1 錢納里標準模式評判Tab.1 Evaluation of Chenery standard model

2 最小二乘法回歸模型

研究構建普通最小二乘法(ordinary least squares，OLS)回歸模型，分析產(chǎn)業(yè)結構合理化和高級化優(yōu)化對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的影響，選取分析結構合理化程度，同時利用Moore結構變化值分析產(chǎn)業(yè)結構的高級化程度[7]。

泰爾指數(shù)是評定區(qū)域或者個體間不對稱關系的重要指標，同時也是產(chǎn)業(yè)合理化的重要指標。研究借鑒前人采用的泰爾指數(shù)評定產(chǎn)業(yè)結構的合理化，具體如式(1)所示。

(1)

式中TL——泰爾指數(shù)

Y——產(chǎn)業(yè)增加值

i——第i產(chǎn)業(yè)

n——產(chǎn)業(yè)部門數(shù)

L——總從業(yè)人員數(shù)量

泰爾指數(shù)綜合體現(xiàn)就業(yè)比例和生產(chǎn)總值對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響，其結合3大產(chǎn)業(yè)的比值，是一個客觀評判產(chǎn)業(yè)結構合理化的指標。依據(jù)經(jīng)典的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論，3大產(chǎn)業(yè)的效率一致。泰爾指數(shù)值越接近0時，產(chǎn)業(yè)結構就越為合理。

Moore結構測定法的評價指標為兩個時期內兩組向量的夾角，該方法以向量的空間夾角作為理論基礎，利用空間向量原理組成n維向量，如式(2)所示[8]。

(2)

Mit——第i產(chǎn)業(yè)增加值在總產(chǎn)值的占比

Mit+1——報告期第i產(chǎn)業(yè)增加值在總產(chǎn)值的占比

研究采用多元回歸模型分析泰爾指數(shù)和Moore結構變化值對中部區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響，模型如式(3)所示。

yi=β1+β2TLi+β3Mi+μi

(3)

式中μi——隨機干擾項

β1、β2、β3——參數(shù)

第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)林牧漁4個部門對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的貢獻率計算模型如式(4)所示。

Y′=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+ε

(4)

式中Y′——研究區(qū)域生產(chǎn)總值

X1、X2、X3、X4——農(nóng)、林、牧、漁業(yè)部門生產(chǎn)總值

X5、X6——第一產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的增加值

α——常數(shù)項

β1—β6——農(nóng)、林、牧、漁、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的貢獻系數(shù)

ε——隨機誤差

變量序列接受前者而拒絕后者，則該序列存在單位根，為不平穩(wěn)序列，否則，該序列不存在。此次研究采用ADF檢驗法進行平穩(wěn)性檢驗，防止出現(xiàn)虛假回歸或者偽回歸的情況，驗證所使用的數(shù)據(jù)是否為平穩(wěn)的時間序列，便于驗證所提出模型的性能[9-10]。變量序列{yt}檢驗表達式為

(5)

式中p——滯后階數(shù)

t——時間趨勢

c——常數(shù)項

此檢驗零假設與備選假設分別用H0∶?=0和H0∶?<0表示，假如接受H0∶?=0，拒絕H0∶?<0，則表示該序列存在單位根，且此變量序列為非穩(wěn)序列，否則，該變量序列為平穩(wěn)序列。鑒于不平穩(wěn)數(shù)據(jù)通常情況下也可以表現(xiàn)出穩(wěn)定的線性關系，研究采用協(xié)整檢驗數(shù)據(jù)偽回歸情況[11-12]。研究采用Granger因果檢驗自變量和因變量是否存在因果關系。

3 影響分析

3.1 產(chǎn)業(yè)結構合理化

采用Eviews10.0軟件分析結構合理化對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響，首先通過平穩(wěn)性檢驗數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，lnY和D(lnY)兩變量以及TL和D(TL)兩個變量的ADF單位根檢驗結果如圖3所示。lnY和TL兩個變量ADF的統(tǒng)計量均高于10%水平下的臨界值。這說明原假設被認可，時間變量均存在單位根，且屬于非平穩(wěn)序列。經(jīng)過一階處理之后，D(lnY)在1%、5%和10%置信度水平下的臨界值依次為-3.737 853、-2.991 878、-2.635 542，這3個值的臨界值均大于ADF統(tǒng)計值-5.446 148。D(TL)分別在1%、5%和10%置信度水平下的臨界值依次為-3.724 074、-2.986 225、-2.632 604，這3個值的臨界值均大于ADF統(tǒng)計值-3.556 968。因此二個變量均沒有單位根，時間序列為平穩(wěn)性序列，同時為一階單整序列。

圖3 ADF單位根檢驗結果Fig.3 ADF unit root test results

試驗利用Eviews10.0軟件進行協(xié)整檢驗，判斷農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和中部產(chǎn)業(yè)結構合理化是否具有長期穩(wěn)定的均衡關系。跡統(tǒng)計量和最大特征值檢驗結果如表2所示。原假設協(xié)整向量數(shù)量為0時，跡檢驗統(tǒng)計量23.453 46大于5%置信度水平下的臨界值15.342 43，因此原假設不成立；原假設協(xié)整向量數(shù)量為1時，5%置信度水平下的臨界值3.567 45大于跡檢驗統(tǒng)計量2.345 456，因此原假設正確。原假設協(xié)整向量數(shù)量為0時，最大特征值統(tǒng)計量15.235 3大于5%置信度水平下的臨界值14.445 47，因此原假設不成立；原假設協(xié)整向量數(shù)量為1時，5%置信度水平下的臨界值3.565 25大于跡檢驗統(tǒng)計量2.345 6，因此原假設正確。結構合理化能促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。

表2 協(xié)整檢驗中跡統(tǒng)計量和最大特征值檢驗結果Tab.2 Test results of trace statistics and maximum eigenvalue in cointegration test

研究選取30組樣本數(shù)，依次進行滯后期數(shù)1、2、3、4、5的Granger因果關系檢驗，結果如表3所示。*、**、***分別表示1%、5%、10%下具有顯著水平，括號內的數(shù)據(jù)表示t值?？梢钥闯觯跍?期、滯后2期、滯后3期、滯后4期和滯后5期條件下，產(chǎn)業(yè)結構合理化和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長兩者互為因果關系。通過OLS估計，可以得到回歸方程。模型擬合度97%，同時變量的P值非常顯著。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結構合理化兩者呈現(xiàn)負相關關系。當TL值降低1%，GDP將增加3.346%，此時經(jīng)濟增長越快，產(chǎn)業(yè)結構越合理。

表3 Granger因果關系檢驗Tab.3 Granger causality test

3.2 產(chǎn)業(yè)結構高級化

研究分析產(chǎn)業(yè)結構高級化對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響，lnY和D(lnY)兩個變量以及M和D(M)兩個變量的ADF單位根檢驗結果如圖4所示。lnY和M兩個變量的ADF的統(tǒng)計量分別為-1.312 4和-1.555 317，分別均高于10%水平下的臨界值-2.638 23和-2.629 906。這說明原假設被認可，時間變量均存在單位根，且屬于非平穩(wěn)序列。經(jīng)過一階處理之后，D(lnY)在1%、5%和10%置信度水平下的臨界值依次為-3.737 853、-2.981 038、-2.629 906，這3個值的臨界值均大于ADF統(tǒng)計值-4.239 834。D(M)在1%、5%和10%置信度水平下的臨界值依次為-3.724 07、-2.986 225、-2.632 604，這3個值的臨界值均大于ADF統(tǒng)計值-3.897 234。因此二個變量均沒有單位根，時間序列為平穩(wěn)性序列，同時為一階單整序列。

圖4 ADF單位根檢驗結果Fig.4 ADF unit root test results

利用Eviews10.0軟件進行協(xié)整檢驗，判斷農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和中部產(chǎn)業(yè)結構合理化是否具有長期穩(wěn)定的均衡關系。跡統(tǒng)計量和最大特征值檢驗結果如表4所示。原假設協(xié)整向量數(shù)量為0時，跡檢驗統(tǒng)計量18.635 5大于5%置信度水平下的臨界值為15.454 35，因此原假設不成立；原假設協(xié)整向量數(shù)量為1時，5%置信度水平下的臨界值3.851 23大于跡檢驗統(tǒng)計量0.103 4，因此原假設正確。原假設協(xié)整向量數(shù)量為0時，最大特征值統(tǒng)計量18.345 24大于5%置信度水平下的臨界值為14.438 83，因此原假設不成立；原假設協(xié)整向量數(shù)量為1時，5%置信度水平下的臨界值3.842 32大于跡檢驗統(tǒng)計量0.102 330，因此原假設正確。

表4 協(xié)整檢驗中跡統(tǒng)計量和最大特征值檢驗結果Tab.4 Test results of trace statistics and maximum eigenvalue in cointegration test

研究選取30組樣本數(shù)，依次進行滯后期數(shù)1、2、3、4、5的Granger因果關系檢驗，結果如表5所示。在1%顯著水平下拒絕Granger的原假設，產(chǎn)業(yè)結構高級化引起農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。在5%顯著水平下Granger的原假設，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長會導致產(chǎn)業(yè)結構高級化。通過OLS估計，可以得到回歸方程。模型擬合度極高，為98%，同時變量的P值非常顯著。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結構合理化兩者呈現(xiàn)正相關關系。當Moore值降低1%，GDP將增加1.163%，此時經(jīng)濟增長越快，產(chǎn)業(yè)結構越合理。

表5 Granger因果關系檢驗Tab.5 Granger causality test

4 結論

優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構對經(jīng)濟增長有著至關重要的作用。針對中部地區(qū)在中國經(jīng)濟發(fā)展中的重要作用，此次研究分別從合理化和高級化兩個方面分析產(chǎn)業(yè)結構對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響，結合中部區(qū)域3大產(chǎn)業(yè)結構和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的現(xiàn)狀，通過TL值和Moore結構變化值建立多元回歸模型進行分析。合理化影響分析顯示，平穩(wěn)性檢驗的結果顯示二個變量的時間序列均是平穩(wěn)性序列。協(xié)整檢驗試驗顯示，二個變量間有一個協(xié)整方程，可決系數(shù)可達0.97。高級化影響分析顯示，平穩(wěn)性檢驗的結果顯示二個變量的時間序列均是平穩(wěn)性序列。協(xié)整檢驗試驗顯示，二個變量間的協(xié)整方程的擬合效果理想，其可決系數(shù)可達0.98。本文未展開分析產(chǎn)業(yè)結構合理化和高級化的影響因素，這在后續(xù)研究中需要加以改進完善。