呼靜茹
摘要:本文基于1990—2013年農(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)我國農(nóng)村財(cái)政支出、耕地面積、灌溉面積以及農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。分析結(jié)果:在影響農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的研究中,財(cái)政支出的影響最大,灌溉面積的影響次之;而耕地面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增長沒有顯著影響。研究認(rèn)為:政府應(yīng)當(dāng)積極優(yōu)化農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的結(jié)構(gòu),不斷完善農(nóng)業(yè)水利、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施等農(nóng)業(yè)技術(shù)體系,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)化、智能化、無人化水平,不斷升級(jí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的組織結(jié)構(gòu)。
關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值 協(xié)整檢驗(yàn) 脈沖響應(yīng)系數(shù) 方差分解
近十年來我國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增幅始終保持低速增加,《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2020》顯示,2019年我國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值達(dá)到66066.5億元,增幅維持在4.6%(以上年為基期)左右。因此,研究農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長的影響因素,并尋找全新突破點(diǎn)對(duì)于促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。本文以1990年-2020年為例建立VAR模型,采用脈沖響應(yīng)分析方法分析農(nóng)業(yè)財(cái)政支出、耕地面積、灌溉面積、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值相互之間的影響,以期為未來的相關(guān)方面研究提供借鑒。
一、數(shù)據(jù)選取與方法選擇
(一)數(shù)據(jù)選取
研究選取了《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》1990-2018年農(nóng)業(yè)財(cái)政支出、耕地面積、灌溉面積以及農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。由于農(nóng)業(yè)財(cái)政支出與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值受價(jià)格因素影響,將二者轉(zhuǎn)化為基于1990年中國物價(jià)水平的當(dāng)期價(jià)值。為了數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性以及數(shù)據(jù)的分析整理,研究將數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。
(二)方法選擇
研究以建立VAR模型為基礎(chǔ),主要使用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析、方差分解分析變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系. VAR模型采用多重方程,不以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)。在模型的每個(gè)方程中,內(nèi)生變量對(duì)所有內(nèi)生變量的滯后值進(jìn)行回歸,從而估計(jì)所有內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)相關(guān)性。
二、結(jié)果與分析
(一)協(xié)整分析
1.單位根檢驗(yàn)。在檢驗(yàn)協(xié)整關(guān)系之前,必須檢驗(yàn)變量的非平穩(wěn)性及單整階數(shù)。lnX1、 lnX2、lnX3、lnY變量均是非平穩(wěn)的。此時(shí),應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步檢驗(yàn)3個(gè)變量的一階差分DlnX1、DlnX2、DlnX3、DlnY的非平穩(wěn)性以確定其單整階數(shù)。而檢驗(yàn)結(jié)果表明,DlnX1、DlnX2、DlnX3、DlnY均為一階單整。
2.協(xié)整檢驗(yàn)。在檢驗(yàn)一組時(shí)間序列的協(xié)整性或長期均衡關(guān)系之前,首要通過對(duì)時(shí)間序列的單整檢驗(yàn)。研究建立了滯后1-4個(gè)周期的VAR模型的統(tǒng)計(jì)值,并結(jié)合VAR模型AIC和SC統(tǒng)計(jì)量的最小值原理和LR檢驗(yàn)對(duì)滯后進(jìn)行了判斷。具體數(shù)據(jù)如表1所示。第三期中,Akachi準(zhǔn)則統(tǒng)計(jì)量(AIC)最小,Schwartz準(zhǔn)則統(tǒng)計(jì)量最小,而LR檢驗(yàn)最大值出現(xiàn)在第3期,因此,建立滯后3期的VAR模型組以消除隨機(jī)誤差相中存在的自相關(guān)。
利用Johansen方法對(duì)lnX1、lnX2、lnX3和lnY之間的關(guān)系進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。
當(dāng)零假設(shè)協(xié)整方程為0、1和2時(shí),Trace統(tǒng)計(jì)量分別為157.2786、74.27904和40.6695,均大于其5%顯著水平下臨界值,通過檢驗(yàn);而當(dāng)協(xié)整方程為3和4時(shí),Trace統(tǒng)計(jì)量小于5%顯著水平下臨界值。因此,在5%顯著水平下5個(gè)時(shí)間序列的長期均衡關(guān)系,協(xié)整關(guān)系為:lnX1=-0.6126lnX2+3.0862lnX3-2.6712lnY
(0.4045)(3.0975)(0.7122)
(二)脈沖響應(yīng)分析
本文運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)方法分析,估計(jì)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出、耕地面積、灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)其他內(nèi)生變量的影響。
1.農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)各隨機(jī)擾動(dòng)的反應(yīng)。如果給定農(nóng)業(yè)財(cái)政支出一個(gè)正的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊,其農(nóng)業(yè)財(cái)政支出自身在開始的前兩年內(nèi)有向上增長的趨勢(shì)。兩年后,從第三年開始其增長趨勢(shì)迅速回落。耕地面積對(duì)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的正向沖擊會(huì)在第二年展現(xiàn)出來,并持續(xù)增長,直至第十年,出現(xiàn)了小幅度地回落。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的沖擊相對(duì)于耕地面積的沖擊比較小,但是變化趨勢(shì)相似,也在第十年出現(xiàn)回落。值得注意地是,耕地面積對(duì)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的沖擊影響十分微弱,整體極差僅達(dá)到了0.006。
2.耕地面積對(duì)各隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的反應(yīng)。耕地面積對(duì)其自身的影響從第一年開始便出現(xiàn)了逐漸下降的趨勢(shì),并在前五年左右遞減的速度最快,在第八年開始,其影響便出現(xiàn)了負(fù)值,直至第十年,耕地面積對(duì)自身影響達(dá)到了-0.005。在第一年,農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)耕地面積的正向沖擊達(dá)到了峰值,隨即逐年下降,在第四年中轉(zhuǎn)向負(fù)值,在第七年開始,沖擊逐漸平緩,最后穩(wěn)定在-0.009左右。灌溉面積對(duì)耕地面積的正向沖擊,在第二年達(dá)到峰值,隨即迅速下降,而在第五年出現(xiàn)了緩慢上升,直至第十年,其沖擊穩(wěn)定在0.0006左右。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)耕地面積的沖擊在第二年的增長速度最快,并在第三年達(dá)到峰值,隨即逐漸下降,在第六年保持著較緩慢的下降趨勢(shì)。
3.灌溉面積對(duì)各隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的反應(yīng)。灌溉面積對(duì)其自身的影響在第二年達(dá)到峰值,繼而開始出現(xiàn)持續(xù)下降,在第四年開始,下降趨勢(shì)相對(duì)緩慢,最后出現(xiàn)了極小地回升狀況,最后其沖擊穩(wěn)定在0.0070左右。農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)灌溉面積的沖擊在前兩年相對(duì)穩(wěn)定,而在第三年轉(zhuǎn)向下降,在第四年開始轉(zhuǎn)向負(fù)值,在第七年時(shí),出現(xiàn)回升,直到第十年達(dá)到零值左右。耕地面積對(duì)灌溉面積的沖擊在前三年保持相對(duì)穩(wěn)定,繼而迅速下降,直至第十年達(dá)到了最低值,即-0.0034。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)灌溉面積的沖擊程度比較明顯,在第二年出現(xiàn)沖擊后持續(xù)增長,在第四年達(dá)到最大值,隨后逐漸下降,最終穩(wěn)定在0.0050左右。
4.農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)各隨機(jī)擾動(dòng)的反應(yīng)。農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響最為明顯,在第一年沖擊為負(fù)值,隨后逐年增加,且保持較高速率增長。耕地面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的沖擊在第一年并不明顯,隨后連續(xù)三年下降,并出現(xiàn)負(fù)值,在第四年以較高速度逐漸增加。灌溉面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響在第一年便逐漸下降,在第三年轉(zhuǎn)為負(fù)值,第四年達(dá)到最低值,隨即其沖擊逐漸提高,而后又出現(xiàn)了小規(guī)模的提高,最后將沖擊穩(wěn)定在0.0040左右。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)其自身的影響,在第二年達(dá)到峰值,此后逐年下降,速率逐漸變小,在第六年達(dá)到最低值,隨后逐漸增加。
(三)方差分析
1.各因素對(duì)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出增長的貢獻(xiàn)率。農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出增長的貢獻(xiàn)率在首年達(dá)到了100%,隨后逐漸下降,第三年開始,其貢獻(xiàn)率下降速度持續(xù)增加,在第十年貢獻(xiàn)率達(dá)到了71%。耕地面積對(duì)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出增長的影響在第三年才顯現(xiàn)出來,但是隨后逐漸增長,在第十年其貢獻(xiàn)率達(dá)到了21%。灌溉面積對(duì)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出增長的貢獻(xiàn)率比較低,接近于零值。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出增長的貢獻(xiàn)率相對(duì)較低,從第三年開始顯現(xiàn),然后逐漸提高,但增長速度有限,年均增長率不到1%。到第十年,貢獻(xiàn)率達(dá)到8%。
2.各因素對(duì)耕地面積增長的貢獻(xiàn)率。第一年,農(nóng)業(yè)財(cái)政支出、耕地面積均對(duì)耕地面積增長做出了貢獻(xiàn),分別為1%、99%。農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)耕地面積增長的影響出現(xiàn)了小規(guī)模地遞增,隨后保持在5%左右;而耕地面積對(duì)其自身的影響在首年后持續(xù)下降,在第四年前后下降趨勢(shì)逐漸穩(wěn)定,將其貢獻(xiàn)率穩(wěn)定在69%左右。灌溉面積與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)耕地面積增長的影響出現(xiàn)在第二年,不同地是二者的增長速度:灌溉面積對(duì)耕地面積增長的影響在第二年到第十年間均維持在4%-5%之間;而農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)耕地面積增長的貢獻(xiàn)出現(xiàn)了小幅度地提高,而后趨于穩(wěn)定,并穩(wěn)定在22%左右。
3.各因素對(duì)灌溉面積增長的貢獻(xiàn)率。第一年,農(nóng)業(yè)財(cái)政支出、耕地面積以及灌溉面積對(duì)灌溉面積增長的貢獻(xiàn)比較明顯,分別為4%、1%、95%。農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)灌溉面積增長的貢獻(xiàn)逐年下降,直到第五年開始一直穩(wěn)定在1%左右。耕地面積對(duì)灌溉面積增長的影響在前六年均不明顯,其影響在1%左右,而在第七年開始以1%的速度在提高,直到第十年,其貢獻(xiàn)率達(dá)到了5%。灌溉面積對(duì)其自身增長的影響在第一年達(dá)到最大值,隨后連年降低,速率也逐年放緩,最后穩(wěn)定在63%。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)灌溉面積的影響出現(xiàn)在第二年,隨后出現(xiàn)大幅度提升,在第七年逐漸穩(wěn)定,直到第十年,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)灌溉面積的影響貢獻(xiàn)率一直穩(wěn)定在31%。
4.各因素對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長的貢獻(xiàn)率?,F(xiàn)在用方差分解方法對(duì)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的不同預(yù)測(cè)期限的預(yù)測(cè)誤差的方差進(jìn)行分解。農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長的貢獻(xiàn)率在第二年出現(xiàn)下降,隨后以較高速增長,直到第十年,農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的貢獻(xiàn)率達(dá)到69%。耕地面積對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長貢獻(xiàn)率相對(duì)較低,在第一年的貢獻(xiàn)率為1%,隨后幾年出現(xiàn)了小規(guī)模地提高,而在第十年,其貢獻(xiàn)率達(dá)到了7%。灌溉面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長的貢獻(xiàn)率從首年的最大值開始下降,下降速度緩慢,直到第十年,其灌溉面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的貢獻(xiàn)率約為1%。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長的貢獻(xiàn)率在首年達(dá)到最大,隨后逐年遞減,直到第十年,其貢獻(xiàn)率為23%。
三、結(jié)論與建議
(一)結(jié)論
本文將《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》1990-2018年農(nóng)業(yè)財(cái)政支出、耕地面積以及農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)作為研究樣本,分析了農(nóng)業(yè)財(cái)政支出、耕地面積、灌溉面積以及農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之間的相互關(guān)系,主要得出了以下結(jié)論:一是農(nóng)業(yè)財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響是最為明顯的;二是灌溉面積較顯著影響農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的提高;三是耕地面積變化對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的變化影響不明顯。
(二)建議
1.優(yōu)化農(nóng)業(yè)財(cái)政支出結(jié)構(gòu)。積極優(yōu)化農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的結(jié)構(gòu),努力提高農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的配置績效,合理利用農(nóng)業(yè)財(cái)政政策。農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的使用范圍與力度應(yīng)當(dāng)以切實(shí)解決中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民最緊迫問題為目標(biāo),深入探索財(cái)政支出促進(jìn)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值提高的切入點(diǎn),豐富財(cái)政支出的形式,力圖實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的最大效率。加強(qiáng)政策宣傳力度,堅(jiān)定農(nóng)民生產(chǎn)生活的信心,并提高群眾的監(jiān)督力度,提升財(cái)政使用的透明度。引導(dǎo)“三農(nóng)”領(lǐng)域正確運(yùn)用農(nóng)業(yè)政策措施,合理解決生產(chǎn)生活中的困難,實(shí)現(xiàn)政策運(yùn)行高效率、實(shí)施高精準(zhǔn)以及監(jiān)督高透明。
2.完善現(xiàn)代農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施。完善農(nóng)業(yè)水利等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施等農(nóng)業(yè)技術(shù)體系,為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展提供基礎(chǔ)條件。改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件,以加強(qiáng)防范自然災(zāi)害與惡劣環(huán)境考驗(yàn)的能力,提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力。靈活運(yùn)用補(bǔ)貼、充分進(jìn)行教育宣傳工作等方式,采用節(jié)水灌溉技術(shù)、構(gòu)建高效灌溉理念等政策引導(dǎo),提升農(nóng)戶使用的積極性。同時(shí),充分發(fā)揮市場作用,刺激市場競爭,以靈活的市場帶動(dòng)灌溉方式的變革。利用合作社、種糧大戶、家庭農(nóng)場等新興農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的力量,提升節(jié)水裝置等新興技術(shù)的普及,降低使用成本與損耗成本。構(gòu)建節(jié)水灌溉系統(tǒng),發(fā)展環(huán)境友好型農(nóng)業(yè),以實(shí)際行動(dòng)踐行“綠水青山就是金山銀山”的發(fā)展理念,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)可持續(xù)發(fā)展,以提高農(nóng)民福祉。
3.豐富農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長來源。豐富提高農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的來源,不斷升級(jí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的組織結(jié)構(gòu)。近年來,在嚴(yán)守18億畝耕地紅線的嚴(yán)格要求下,我國耕地面積減少幅度降低。因此耕地面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響并不明顯。而增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的方式與來源需要得到豐富,并不斷完善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的組織結(jié)構(gòu),使得農(nóng)業(yè)資源得到最有效利用。相較于發(fā)達(dá)國家的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)值而言,我國農(nóng)業(yè)耕地的產(chǎn)出效率仍然不足。因此,如何在保障國民基礎(chǔ)是無保障的基礎(chǔ)上,提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)值,提高農(nóng)民收入,仍需要進(jìn)一步論證。
參考文獻(xiàn):
[1]劉長龍,曲洪建,倪燕燕.黑龍江省農(nóng)業(yè)增長影響因素的實(shí)證分析[J].對(duì)外經(jīng)貿(mào),2014(04):53-56.
[2]王會(huì)鈞,沈亞男.綠色經(jīng)濟(jì)時(shí)代的我國糧食安全問題探析[J].對(duì)外經(jīng)貿(mào),2017(11):102-104+112.
[3]王宇.農(nóng)業(yè)用水現(xiàn)狀及節(jié)水措施探討[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2021(04):151-152.
[4]賴紅兵,魯杏.我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展與農(nóng)村水利建設(shè)關(guān)系的研究[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2020,41(02):66-74.
[5]Strauss T . Growth and government: Is there a difference between developedanddevelopingcountries?[J]. Economics of Governance, 2001, 2(2): 135-157.
[6]李煥彰,錢忠好.財(cái)政支農(nóng)政策與中國農(nóng)業(yè)增長:因果與結(jié)構(gòu)分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2004(08):38-43.
[7]廖楚暉,余可.地方政府公共支出結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì), 2006(11):41-45+96-97.
(作者單位:山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院)
責(zé)任編輯:李政