劉興宇，汪 橋

（滁州學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，滁州 239000）

為貫徹落實(shí)《中共中央、國務(wù)院關(guān)于深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革加快培育農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展新動(dòng)能的若干意見》，安徽省在2017年明確指出要堅(jiān)持發(fā)展新理念，以推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，以建設(shè)五大發(fā)展美好安徽為目標(biāo)，不斷推進(jìn)農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收、農(nóng)村增綠，把握增加農(nóng)民收入、保障有效供給的主要目標(biāo)，調(diào)優(yōu)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、調(diào)好生產(chǎn)方式，調(diào)順產(chǎn)業(yè)體系，全面推進(jìn)美麗鄉(xiāng)村建設(shè)，全面提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平[1]。近幾年，安徽省農(nóng)業(yè)雖然在調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)方式、促改革等方面取得一定的成效，但仍存在農(nóng)產(chǎn)品供求結(jié)構(gòu)錯(cuò)位、資源利用透支、產(chǎn)業(yè)發(fā)展不配套等問題。為此，2021年安徽省人民政府辦公廳印發(fā)《加快推進(jìn)糧食產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》，明確指出新時(shí)期安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要目標(biāo)，推動(dòng)糧食產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、轉(zhuǎn)型升級(jí)、提質(zhì)增效。由此可見，現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展在安徽省有著舉足輕重的地位，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)性改革的目標(biāo)任重而道遠(yuǎn)，找到農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的路徑對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和安徽省整體經(jīng)濟(jì)的騰飛都有著重要的意義。

1 安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀研究

1.1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)雷同化現(xiàn)象嚴(yán)重

安徽省地理結(jié)構(gòu)復(fù)雜，平原、丘陵總面積較大，同時(shí)地理位置、氣候特征明顯，在這種條件下，使安徽省農(nóng)業(yè)資源多樣性成為可能，但是在實(shí)際的經(jīng)營中，各區(qū)并沒有遵循差異化要素稟賦規(guī)則，畜牧業(yè)圍繞養(yǎng)豬、養(yǎng)魚、養(yǎng)雞鴨，經(jīng)濟(jì)作物集中在棉花、油菜與西瓜上，雖然各縣市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)門類齊全，但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨同化現(xiàn)象較為嚴(yán)重，名優(yōu)特產(chǎn)較少，經(jīng)濟(jì)附加值低，地區(qū)優(yōu)勢(shì)沒有得到充分發(fā)揮。

1.2 農(nóng)產(chǎn)品供需結(jié)構(gòu)失衡

由于生產(chǎn)者和消費(fèi)者的信息不對(duì)稱性，使得農(nóng)產(chǎn)品交易存在盲目性，安徽省在農(nóng)產(chǎn)品出口中，高附加值深加工產(chǎn)品較少，原料性農(nóng)產(chǎn)品約占出口總額的65%以上。2020年相關(guān)數(shù)據(jù)表明，安徽省農(nóng)產(chǎn)品出口總額為6.86億美元，僅占全省出口總額的5.54%，完全與安徽省的農(nóng)業(yè)大省地位不匹配。同時(shí)，由于人民生活水平提高，傳統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品供給無法滿足消費(fèi)者多樣性、綠色性等消費(fèi)品的需求，導(dǎo)致市場(chǎng)上農(nóng)產(chǎn)品供需失衡，農(nóng)民遭受較大損失[2]。

1.3 農(nóng)業(yè)投入設(shè)施建設(shè)有待提高

安徽省和山東省均是我國農(nóng)業(yè)大省，但在農(nóng)業(yè)投入設(shè)施建設(shè)上山東省明顯高于安徽省，本文選取2011－2020年部分時(shí)間數(shù)據(jù)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，聯(lián)合收獲機(jī)臺(tái)數(shù)、農(nóng)用大中型拖拉機(jī)臺(tái)數(shù)、有效灌溉面積上安徽省農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)明顯落后于山東省，安徽省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化要素投入不足，嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)（見表1）。

表1 安徽省、山東省農(nóng)業(yè)投入設(shè)施建設(shè)情況

1.4 經(jīng)濟(jì)效益脫離生態(tài)效益

2020年安徽省農(nóng)業(yè)化肥施用量289.9萬t，塑料薄膜使用量10.33萬t，農(nóng)藥使用量8.33萬t，這種過度依賴化肥農(nóng)藥等粗放型的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式顯然與當(dāng)前生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展要求不一致，在此背景下土地貧瘠化現(xiàn)象嚴(yán)重、生態(tài)基礎(chǔ)薄弱等負(fù)面影響不斷涌現(xiàn)，以犧牲生態(tài)環(huán)境為代價(jià)產(chǎn)出的農(nóng)產(chǎn)品難以滿足人民不斷增長的消費(fèi)需求[3]。

2 模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)說明

2.1 指標(biāo)選擇

本文以安徽省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值作為被解釋變量，要素供給、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化等指標(biāo)作為解釋變量，建立相關(guān)模型，具體變量說明如表2所示。

表2 各變量定性描述

要素投入方面，本文以農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)田水利建設(shè)及農(nóng)藥使用量表示。農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方面，選擇可以反映農(nóng)業(yè)工業(yè)化程度的鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)實(shí)際總產(chǎn)值。外部因素中，考慮到安徽省屬于自然災(zāi)害多發(fā)地，用農(nóng)作物受災(zāi)面積表示該影響因素[4]。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展需要快遞運(yùn)輸?shù)扔残詶l件支撐，所以選擇郵路及農(nóng)村投遞路線總長度表示物流條件。上述變量所研究的數(shù)據(jù)均來源于1992－2020年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》及中國統(tǒng)計(jì)年鑒相關(guān)資料整理所得。

2.2 模型構(gòu)建

本文選取2000－2020年的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證分析，找出最具影響力因子，逐漸剔除不顯著變量，為安徽省農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提供參考，建立線性方程：

Yt=β0+β1Disaster+β2Postal+β3Fixed+β4Pesticides+β5Machinery+β6Erosion+β7Value+μt。

為便于彈性分析，對(duì)上述方程兩邊取對(duì)數(shù)，可得估計(jì)方程：

lnYt=β0+β1lnDisaster+β2lnPostal+β3lnFixed+β4lnPesticides+β5lnMachinery+β6lnErosion+ β 7lnValue+μt。

3 實(shí)證分析

3.1 變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文擬構(gòu)建VAR模型，為了消除序列異方差影響，在構(gòu)建方程時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，同時(shí)，為保證時(shí)間序列的平穩(wěn)性，在構(gòu)建VAR模型前需對(duì)各變量精選平穩(wěn)性檢驗(yàn)，本文通過Eviews 10.0軟件進(jìn)行原序列和一階差分比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型原序列全部接受原假設(shè)，即序列不平穩(wěn)，同時(shí)一階差分在5%的臨界值中拒絕原假設(shè)，即原序列存在一階平穩(wěn)。

3.2 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

在協(xié)整檢驗(yàn)之前，必須確定最優(yōu)滯后階數(shù)，通過Eviews 10.0軟件，在比較1-3階滯后期下AIC和SC信息準(zhǔn)則，測(cè)算VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2，如表3所示。

表3 VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)

Eviews 10.0軟件估計(jì)的VAR模型擬合優(yōu)度為0.99，表示VAR模型中的因變量可以很好的利用自變量滯后2階的值。同時(shí)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)應(yīng)比VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)少1，所以協(xié)整檢驗(yàn)的最優(yōu)階數(shù)為1階，模型結(jié)果如表4所示，根據(jù)跡統(tǒng)計(jì)量和特征根，在5%顯著性水平下，變量間存在長期協(xié)整關(guān)系。

表 4 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

3.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解

3.3.1 脈沖響應(yīng) 為了避免VAR模型中參數(shù)可能不具有明顯的經(jīng)濟(jì)意義，考慮某個(gè)變量的擾動(dòng)對(duì)其本身及序列中其他變量的影響尤為重要，因此本文先進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，沖擊結(jié)果如圖1所示。

圖1 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)各指標(biāo)的脈沖響應(yīng)

給當(dāng)期鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)實(shí)際總產(chǎn)值增速一個(gè)正向沖擊，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值表現(xiàn)出較大的正向相應(yīng)，第2期有明顯波動(dòng)，第3期開始處于正向沖擊，表明鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值存在正相關(guān)關(guān)系，鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)發(fā)展迅速，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值相應(yīng)增長。

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值在前7期受農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資的正向沖擊較大，但從第8期開始，該沖擊效應(yīng)減少，雖后續(xù)有所回升，但無法達(dá)到前期最高值，存在上述原因可能是農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資較為盲目，真正意義上的高品質(zhì)、符合市場(chǎng)需求的農(nóng)業(yè)并未得到充分發(fā)展。物流業(yè)發(fā)展的正向沖擊對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生正向沖擊，并在第2期達(dá)到最大值，但是隨著時(shí)間的發(fā)展，這種沖擊效應(yīng)減小，并在第8期出現(xiàn)負(fù)向沖擊。傳統(tǒng)物流業(yè)的發(fā)展已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展要求，必須深入發(fā)展現(xiàn)代物流。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的發(fā)展在第6期前對(duì)總產(chǎn)值的增長均有正向沖擊，但從第7期開始，該沖擊為負(fù)，說明現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展不可以依賴于農(nóng)業(yè)機(jī)械化。農(nóng)藥施用量在前4期對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值沖擊較小，但從第5期開始，該沖擊為負(fù)，并且一直持續(xù)下去，表明以生態(tài)環(huán)境為代價(jià)的農(nóng)業(yè)發(fā)展不可取。農(nóng)田水利建設(shè)對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的沖擊為正，且較為穩(wěn)定，說明政府在財(cái)政支出保障農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)發(fā)展中的作用要一直引以為重。最后，自然災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的沖擊較小，說明政府在防災(zāi)減災(zāi)中所取得的成效較為明顯。

3.3.2 方差分解 為了分析內(nèi)生變量不同時(shí)期的結(jié)構(gòu)沖擊貢獻(xiàn)度，本文通過方差分解來測(cè)算10期中各變量對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響，分析結(jié)果如表5所示。在第1期，除lnY自身外，其余變量對(duì)lnY的影響程度均為0，但隨著時(shí)間的推移，lnY對(duì)自身的貢獻(xiàn)率下降，其余變量對(duì)lnY的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)。其中，lnFixed與lnValue在前3期作用不明顯，但其后二者地位不斷上升，第10期貢獻(xiàn)率分別為22.543 5%和15.707 2%。同時(shí)，lnDisaster和lnMachinery起初對(duì)lnY的貢獻(xiàn)較小，且存在波動(dòng)性，這與以往的研究結(jié)果存在較大分歧，一方面說明安徽省雖然作為自然災(zāi)害頻發(fā)區(qū)，但隨著國家防控能力與治理能力提高，對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的沖擊不大。另一方面，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的發(fā)展需要國家大量基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與扶持，但是安徽省作為農(nóng)業(yè)大省，除了要加大農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)外，更要在供給上做出改革，發(fā)展適合省情的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，提高自主創(chuàng)新能力。lnPesticides對(duì)lnY的貢獻(xiàn)率逐漸增加，第10期新息率達(dá)10%，說明安徽省近年來在經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)效益上兩手抓，發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)，力求逐步實(shí)現(xiàn)人與自然和諧發(fā)展。lnPostal對(duì)lnY的貢獻(xiàn)率也比較大，基本保持在17%。

表5 lnY10期方差分解圖

4 結(jié)論與建議

本文通過建立向量自相關(guān)模型，實(shí)證分析了影響安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展的因素。結(jié)果表明農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、農(nóng)田水利建設(shè)、自然災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的沖擊較小，其他變量對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展沖擊較大，生態(tài)與經(jīng)濟(jì)相結(jié)合發(fā)展的路徑是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然選擇，在此基礎(chǔ)上得出針對(duì)性建議。

第一，國家財(cái)政專項(xiàng)資金扶持，把增加綠色優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品供給放在突出位置，在優(yōu)質(zhì)、特色農(nóng)產(chǎn)品上下功夫，增強(qiáng)供給體系對(duì)需求變化的適應(yīng)性和靈活性，使農(nóng)業(yè)供需關(guān)系在更高水平上實(shí)現(xiàn)新的平衡。

第二，推動(dòng)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)新農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展體制機(jī)制，激活農(nóng)村各類資源要素潛力，解放和發(fā)展農(nóng)村生產(chǎn)力，改造提升傳統(tǒng)動(dòng)能，培育壯大新動(dòng)能，形成更有效率、更有效益、更加可持續(xù)的農(nóng)業(yè)供給體系。

第三，農(nóng)業(yè)的發(fā)展離不開其他產(chǎn)業(yè)的支撐，要充分利用好二三產(chǎn)業(yè)的孵化作用，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供新鮮血液，在此基礎(chǔ)上加快延長農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈和提升價(jià)值鏈，全面提高農(nóng)業(yè)整體效益，努力保持農(nóng)民收入持續(xù)較快增長勢(shì)頭[5]。

第四，加快培育農(nóng)業(yè)自主創(chuàng)新能力，培育新型農(nóng)民，不斷創(chuàng)新節(jié)水灌溉技術(shù)、突破病蟲防治技術(shù)，加快推動(dòng)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)建設(shè)，形成資源利用高效、生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定、產(chǎn)地環(huán)境良好、產(chǎn)品質(zhì)量安全的農(nóng)業(yè)發(fā)展新格局，促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展、生態(tài)協(xié)調(diào)、環(huán)境改善相互融合與統(tǒng)一[6-7]。