我国财政支持农业产业化对农民收入增长影响的贡献分析

发布时间：2016-12-04 10:20

  本文关键词：我国财政支持农业产业化对农民收入增长影响的贡献分析，由笔耕文化传播整理发布。

????农业技术经济??2007年第4期????

我国财政支持农业产业化对农民收入增长

影响的贡献分析

朱湖根??

(华中科技大学经济学院??武汉??430074)

内容提要??本文基于我国1988??2004年有关农业经济的经验数据,计量分析了我国财政支持农业产业化对农民收入增长的贡献。研究结果表明,我国财政投资农业产业化对农民收入增长有着显著的促进作用。其中,农民人均收入、农业资本投入、农业从业人数和农业综合开发产业化经营项目财政资金投入这几个变量之间只存在单向的因果关系;1993年前后农业投资和农业劳动投入对农民收入的弹性系数均较小,而农业产业化投资在此年前后发生了非常显著的变化,从0.1314增加到0.4491。这表明我国应进一步加强财政对农业产业化的支持力度,调整支农资金支出区域结构,促使农业产业化经营水平向更高层次迈进。

关键词??财政支持??农业产业化??农民收入增长

一、引??言

为了解决一家一户小生产与大市场、农户经营规模狭小与农业规模化发展之间的矛盾,从20世纪80年代中期开始,全国各地在实践中逐步探索出解决新矛盾的途径,其中重要一条就是实施农业产业化经营。为了促进农业产业化,1995年8月财政部出台了《关于财政部门支持农业产业化发展的意见》,要求全国各级财政部门积极筹措资金支持农业产业化发展。

关于财政支持农业产业化对农业经济产生的积极作用,多数学者仅停留在定性分析的层面上进行讨论,这虽然给予??农业产业化需要财政支持??命题以一定说服力,但缺乏从定量分析的层面较系统地研究我国财政支持农业产业化对农业经济增长的贡献程度。为此,考虑到财政支持农业产业化的渠道比较多、项目资金安排和管理涉及多个部门,本文以农业综合开发产业化经营项目为样本,试图定量分析我国财政支持农业产业化对农民收入增长影响的贡献大小。

二、模型建立

为了定量分析我国财政支持农业产业化对农民收入增长的影响程度,本文采用扩展的柯布-道格拉斯生产函数(C-D生产函数)。

lnYd=lnA+??lnK+??lnL+??lnG(1)

其中:K为投入到农业中的资金额,L代表第一产业的从业人员数,G表示农业综合开发产业化经营项目财政资金投入,以农民人均纯收入Yd为被解释变量。数据来源于1988??2004年《中国统计年鉴》和《国家农业综合开发统计摘要》。其中,投入到农业中的资金额K是农、林、牧、渔业的基本建设支

出和更新改造的合计数,以上数据均以1988年为基期进行折算。Yd、K、G的单位以万元计,L的单位以万人计。

三、计量结果分析

(一)变量之间的协整和因果关系检验

首先进行单位根检验,以确定变量单整阶数,只有当变量的单整阶数都相同时才能进行协整检验。

表1??单位根检验

变量名称

lnYdt

lnKtlnLtlnGt

接受)原假设

ADF

-2.8696(-3.7974)-2.2178(-3.3450*)-1.8492(-4.8327**)-2.2304(-5.8642**)

*

PP

-1.2706(-4.7528

**

KPSS

)

0.7076(0.0703**)0.4709(0.2764**)0.6584(0.1658**)0.4634(0.2587**)

-1.5573(-3.3598*)-1.5550(-5.4607**)-1.9434(-7.6984**)

????注:括号内的值是根据变量的一阶差分序列检验得出的检验值。*、**是指在5%、1%的显著性水平上拒绝(或

从单位根检验的结果可以看出,这几个序列都是单位根过程,即非平稳过程,且都是一阶单位根过程I(1)。因此,可采用Johansen协整检验来对这几个变量进行协整检验,Johansen检验分析的前提

为VAR(向量自回归)模型的残差项必须是白噪声,而这能够通过选择VAR模型适当的滞后阶数(K)来实现,接着进行Johansen协整检验来决定协整向量的个数,然后可以建立向量误差修正模型(VEC),误差修正模型反映了被解释变量的短期波动和长期均衡。

为了确保VAR(向量自回归)模型的残差项是白噪声序列,选择了K=2,计算结果见表2。

表2??协整检验结果

CE(s)

*

None

Eigenvalue0.7020020.1996970.328387

轨迹统计量73.8394926.3788517.11369

0.05CriticalValue

54.0790429.7970720.26184

Prob.

**

0.00030.61200.1283

Atmost1Atmost2

????Tracetestindicates1cointegratingeqn(s)atthe0.05leve.l*MacKinnon??Haug??Michelis(1999)p??values

denotesrejectionofthehypothesisatthe0.05leve;l**

表2的第一列CE表示协整关系的个数。在5%的临界水平下:轨迹统计量表明73.8>54.08,应该拒绝没有协整关系(CE=0)原假设,对应的接受存在一阶协整关系;最大特征值统计量也是拒绝

CE=0,接受CE??1,即最多存在1阶协整关系。结论是:lnYdt、lnKt、lnLt、lnGt间存在一阶协整关系。有了一阶协整关系的成立,则可以测算出具体的协整方程,协整方程的估计系数如下,即lnYdt、lnKt、lnLt、lnGt、lnGt之间存在长期稳定的关系,协整方程的形式为:

lnYdt=7.5072+0.2505lnKt+0.0480lnLt+0.6783lnGt

????(84.4512)(2.4780)??(8.3055)??(2.7699)(2)协整方程表明,农民人均收入、农业资本投入、农业从业人数和农业综合开发产业化经营项目财政资金投入之间存在一个长期均衡的协整关系。当农业资本投入增加1个百分点时,可以导致农民人均收入增加0.2505个百分点,这说明农业部门的资本投入对提高农民收入的作用是很显著的,中国今后应该不断加大对农业的资本投入。农业从业人数对农民收入的产出弹性比较低,当农业从业人数增加1个百分点时,只使农民人均收入增加0.048个百分点,这说明农业从业人数增加对农民人均收入的作用很小,这是由于中国农业经济的生产效率不高,农民的文化素质比较低。因此,单靠增加劳动力投入的粗放型增长方式不能有效解决农民收入提高的问题。农业综合开发产业化经营项目??

??

财政资金投入对农民人均收入的投入产出弹性系数为0.6783个百分点,这是最显著的。这说明农业产业化对农民人均收入的提高有显著的作用,但是国家对农业产业化的投入力度有待加大。

这几个变量之间存在长期的协整关系,下面再来考察这几个变量之间的因果关系,计算结果见表3。

表3??因果关系检验????因果关系检验的结果表

NullHypothesis:

LNKdoesnotGrangerCauseLNYDLNYDdoesnotGrangerCauseLNKLNLdoesnotGrangerCauseLNYDLNYDdoesnotGrangerCauseLNLLNGdoesnotGrangerCauseLNYDLNYDdoesnotGrangerCauseLNG

Obs282828

F??Statistic4.752170.691620.4286212.52314.198360.26206

Probability0.018730.510880.656510.000210.027910.77173

明,农民人均收入、农业资本投入、农业从业人数和农业综合

开发产业化经营项目财政资金投入这几个变量之间只存在单向的因果关系。即农业资本投入和农业综合开发产业化经营项目财政资金投入是农民人均

收入提高的原因,显然,农业资本投入和农业综合开发产业化经营项目财政资金投入的增加,可以促进农业部门的经济增长,从而提高农民的收入。因此,中国政府部门为了解决农民收入低的问题,近年不断加大对农业部门的投入。同时,人均收入是农业从业人数的原因,也就是说,农民人均收入提高会引起农业部门的从业人数增加,从而促进农业的发展。

(二)向量误差修正模型

一般来说,若向量单位根过程协整,尽管其一阶差分构成平稳过程,但不能用有限阶的VAR过程来描述该一阶差分向量的构成过程。但是Engel和Granger(1987)证明:在将协整关系引入模型后,就可以用有限阶的VAR过程来描述一阶差分构成过程了,即VECM。

现在我们得到了由??lnYdt、??lnKt、??lnLt、??lnGt这四个I(0)过程组成的VAR(2),同时将得出的协整方程引入模型,就得到了在无约束差分形式下,农业总产值及其滞后项、农业总投资及其滞后项、农业从业人口数及其滞后项和农业产业化投资及其滞后项组成的VECM。估计时,采用的Johanson极大似然估计法与协整分析一致,选取L=2,含截距和不含时间项的线性趋势假设。表4显示的是在5%水平下VECM的参数估计结果,不显著的没有列示。

从表4可以得出VECM的具体形式是:

??lnYdt=-0.1204(lnydt-1-0.04801lnLt-1-0.2505lnKt-1-0.6783lnGt-1-7.5072)????????(-4.9431)

+0.5121??lnYdt-1-0.4982??lnYdt-2-1.0231??lnLt-1-0.1537??lnKt-1+0.5296??lnGt-1+0.0752(5.0501)??????(-2.5877)????????(-5.0242)??(-2.5075)????(2.9538)??????(4.7456)R=0.7359????AdjR=0.5961????AIC=-3.1644??SC=-2.6844

2

2

(3)

VECM模型刻画了??lnYdt、??lnKt、??lnLt、??lnGt之间的复杂联系,模型中没有??lnKt、??lnLt、??lnGt

及滞后项,说明农业投资、农业从业人口和农业综合开发产业化经营项目财政资金投入对农民人均收入的短期影响不大,只是通过协整的的长期均衡来影响农业产值。所以对农业综合开发产业化经营项目财政资金投入要具有长期性和连续性。

(三)脉冲反应函数

脉冲反应函数刻画的是在VECM扰动项上加上一个单位标准差大小的新息冲击(Innovation)对内生变量的当前值和未来值的影响。图1是基于VECM(2)和MonteCarlo模拟的脉冲响应函数曲线,横轴代表滞后阶数,共有15期;纵轴代表农业总产值对各解释变量单位新息冲击的响应程度。从图1可以看出,农民人均收入对农业综合开发产业化经营项目财政资金投入的反应开始是负的,然后逐渐扩大其反映,在滞后3期后变为正并逐步趋向稳定。

表4??VECM的参数估计结果

变量CointEq1??lnYdt-1??lnYdt-2??lnKt-1??lnKt-2??lnLt-1??lnLt-2??lnGt-1??lnGt-2

CR2AdjR2AICSC

????注:括号中是t

统计量的值

0.0752(4.7456)0.0.-3.-2.

7359

5961164468440.0530(2.9538)

-0.1099

(-4.8993)0.1229(2.9029)0.0.-4.-3.

7076

552823017502

0.0.-1.-1.

6265428851350336

0.0.0.0.5120253744549254

-1.0231(-5.0243)??lnYdt-0.1204(-4.9431)0.5121(5.0501)-0.4982(-2.5877)-0.1537(-2.5075)

0.1173

(2.2516)

-0.3556

(-2.7542)0.3328(2.4559)-2.5503(-3.3098)

-0.3181(-2.3035)

0.2668(2.3613)

0.9783

(0.5519)(2.7728)

??lnKt0.0586(0.5906)

??lnLt0.0189

(4.9838)

??lnGt0.02872(2.8367)0.3660(2.4010)

图1??脉冲响应函数曲线

(四)方差分解

由于变量之间存在长期协整关系,同时由VECM的动态结构系统,可以进一步找到农民人均收入增加受到??lnKt、??lnLt、??lnGt的影响,方差分解提供了这样的方法:给定一个不同时期的解释变量的波动,可以对VECM中其他变量相应时期对方差贡献进行分解。表5是基于前述VECM和MonteCarlo模拟的方差分解结果。表中给出了长达15期的数据。

从表5可以看出,在农业产值后期走势的波动中(预测方差),在短期中,农民人均收入是最主要的贡献因素,2、4、6期对应的比率分别为95.72%、92.86%、66.61%。在中长期中农业综合开发产业化经营项目财政资金投入的贡献上升巨大,从第2期的0.007%上升到第15期的75.37%,同期的农??

??

表5??方差分解结果

时期S.E.123456789101112131415

lnYdt0.0365910.0617870.0853840.0963770.1043620.1296310.1718700.2196790.2640280.3029770.3381260.3717370.4066590.4459990.493030

lnKt100.0000095.7249392.6487292.8654089.7979066.6129243.5760230.2130522.8412018.3906715.3867413.1078211.177879.4006467.728025

VarianceDecompositionoflnYdt

lnLt0.0000000.079016

0.1221220.1663080.1961350.1296080.1070270.1805280.4545190.9105551.5360942.2722302.9996913.6179614.047195

lnGt0.0000004.1886477.0404076.4601749.3671662.7266404.4479985.5075016.2226736.7654377.1906437.5251617.7993028.0451478.285018

0.0000000.0074020.1887490.5081200.6387965.99107811.8369714.5314114.4775523.0444131.1707433.6834447.8294261.5299275.37460

业总投入和劳动投入的贡献数据基本上上升不大,从0.08%和4.12%上升到4.05%和8.29%。分解结果表现出来的政策意义在于:在提升农业产值的增长机制中,对农业产业化的投资对农民纯收入增加的作用,比不分行业和部门的总体农业投资和劳动力投入对农民纯收入增加的作用要显著得多,这

从另一个方面说明对农业产业化加大投资是十分必要的。

(五)模型的估计及结构稳定性检验上面的单整、协整和因果关系检验表明,对数的第一产业增加值,K用的是历年对农业的投资额,L是第一产业从业人员数,G是农业综合开发产业化经营项目财政资金投入,都是非平稳变量,即一阶单整变量,它们之间存在协整关系和双向的因果关系。在具有协整关系的非平稳变量之间可以进行回归分析,并不存在虚假回归。下面就考虑对该模型的估计。

在模型估计时,为了检验经济增长模型在实施农业产业化前后是否发生了结构性变化,也就是说在两个时期的参数是否发生了变化,把总的样本数据分为两个阶段:第一阶段为1988??1992年,第二阶段为1993??2004年。对于结构稳定性检验,邹至庄提出了邹检验程序,该方法目前广为使用。但是,该方法也存在一些缺陷,它只能表明是否有结构性变化,却不能回答发生结构性变化时,差异是在于截距值,还是在于斜率值,或在于两者都不同。对此,虚拟变量模型可以给出完整的结论,它不仅可以告诉我们两个时期的回归模型是否有差异,而且落实到差异的起因??????由于截距或由于斜率或两者。因此,笔者在这里使用的是虚拟变量模型。

首先设定虚拟变量,即Di=0(1988-1992)和Di=1(1993-2004)。于是虚拟变量模型为:lnYt=a1+a2Di+b1lnK+??1(DilnK)

+b2lnLt+??2(DilnLt)+b3lnGt+??3(DilnGi)+??(4)t由上式得:

改革前(1988??1992年):

lnYt=b0+b1lnKt+b2lnLt+b3lnGt+??t改革后(1993??2004年):

lnYt=(a1+a2)+(b1+??1)lnKt+(b2+??2)lnLt+(b3+??3)lnGt+??t

(5)(6)

博泰典藏网btdcw.com包含总结汇报、表格模板、自然科学、初中教育、经管营销、高中教育、农林牧渔、医药卫生、行业论文、教学研究、旅游景点以及我国财政支持农业产业化对农民收入增长影响的贡献分析_朱湖根_图文等内容。

  本文关键词：我国财政支持农业产业化对农民收入增长影响的贡献分析，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：203985