貴州省農業(yè)經濟增長影響因素的實證分析

貴州省農業(yè)經濟增長影響因素的實證分析摘要：本文運用1998-2012年貴州省農業(yè)經濟的相關數據，運用理論分析和實證分析相結合的研究方法，建立農業(yè)總產值，農業(yè)資本投入，農業(yè)勞動力投入，農作物播種面積和農用機械總動力之間的多元線性回歸模型，分析探討了貴州省農業(yè)經濟增長的主要影響因素。結果表明，農業(yè)資本投入和勞動力投入，對貴州省農業(yè)經濟增長的影響顯著，并在此基礎上提出相應的政策建議。關鍵詞：貴州省；農業(yè)經濟增長；影響因素一引言農業(yè)是國民經濟的基礎，農業(yè)發(fā)展水平關系到國民經濟的發(fā)展，關系到社會運行的穩(wěn)定。國家歷年來重視農業(yè)問題，先后出臺并實施了一系列相關政策來扶持農業(yè)的發(fā)展。如全國農業(yè)和農村經濟發(fā)展第十個五年計劃、《關于加快推進農業(yè)科技創(chuàng)新持續(xù)增強農產品供給保障能力的若干意見》、《2012年農業(yè)機械購置補貼實施指導意見》等等。為進一步推進貴州省農業(yè)結構調整，加快發(fā)展產業(yè)化經營，拓寬農民增收渠道，貴州省農業(yè)部2012年制定了《農業(yè)部貫徹落實<國務院關于進一步促進貴州經濟社會又好又快發(fā)展的若干意見>分工方案》，方案從5各方面提出23條措施，支持貴州省農業(yè)農村經濟發(fā)展。近年來，貴州省農業(yè)經濟始終保持平穩(wěn)較快的發(fā)展，為全省經濟社會持續(xù)健康發(fā)展提供了基礎支撐。對于影響農業(yè)經濟增長的因素，國內外已有相關文獻研究。Kalirajan(1996)、Chen(2008)指出要素投入增長和生產率增長是促進農業(yè)經濟增長的主要途徑。關于分析農業(yè)經濟增長影響因素的方法，林毅夫（1994）等人通過采用OLS建立以C-D生產函數為基礎的線性模型來估計農業(yè)增長的影響因素，王紅玲和徐桂祥（1998）提出了一種適于廣義農業(yè)范圍的農業(yè)經濟增長因素分析的統(tǒng)計方法，并以我國“八五”時期的農業(yè)生產為例進行實證研究。在理論方面，張紅宇（1992）、秦德文和王懷忠（1995）等許多學者都做過一定的研究；在實證方面，靳光華和孫文生（1995）、魏朗（2007）、曹協(xié)和（2008）、杜紅梅和安龍送（2007）等眾多學者使用時間序列、截面或面板數據，運用不同的分析方法，研究了農業(yè)資本、農業(yè)財政支持、農村金融、農業(yè)貿易、人力資本投資、制度變遷、技術進步等因素對我國農業(yè)經濟增長的影響。本文在前人研究的基礎上，主要研究貴州省農業(yè)經濟增長主要影響因素有哪些，并運用定量分析與定性分析相結合的研究方法進行實證分析，初步探討貴州省農業(yè)經濟增長過程中，起決定作用的影響因素，并針對研究結果提出相應的政策建議。二理論模型的構建（一）模型的設定根據經濟學原理，要素投入量的增加和要素生產率的提高是經濟增長的源動力，本文選取了在農業(yè)中，資本、勞動力、土地作為主要投入要素，設定模型的線性生產函數形式為：Y=β0+β1K+β2L+β3N+μ（1）其中，被解釋變量Y代表農業(yè)總產出，解釋變量K、L、N分別代表資本、勞動力、土地方面的投入，μ為隨機擾動項。變量的選取和設定考慮到數據的可得性，農業(yè)總產出Y以貴州省每年實現的農林牧漁總產值表示，并為了消除價格因素的影響，選取1978年=100的農林牧漁總產值指數值。資本K以貴州省每年的農業(yè)生產中間消耗值表示，并同樣選取1978年=100的指數值，以消除價格因素的影響。勞動力L以貴州省每年年底農林牧漁業(yè)就業(yè)人員數表示。土地投入N選取貴州省農作物播種面積表示。三計量模型的估計方法的選取本文擬采用普通最小二乘法（OLS）對模型進行回歸，為了保證OLS回歸結果的有效性，需要對各時間序列數據進行平穩(wěn)性檢驗，只有當各序列均為平穩(wěn)時間序列或非平穩(wěn)序列均為同階單整序列且存在協(xié)整關系時，才可以運用普通最小二乘法OLS進行回歸。變量的單位根檢驗由于非平穩(wěn)時間序列回歸分析容易產生偽回歸，有必要對選入模型的各變量進行平穩(wěn)性檢驗。本文選用迪基-富勒（ADF）檢驗來對各變量及它們的差分序列進行單位根檢驗。結果如表：表1各序列變量的單位根檢驗變量名稱檢驗類型（c,t,p）ADF值1%的臨界值5%的臨界值10%的臨界值結果Y（C,0,0）2.900998-4.057910-3.119910-2.701103不平穩(wěn)K（C,0,0）3.350983-4.004425-3.098896-2.690439不平穩(wěn)L（C,0,0）-0.860346-4.121990-3.144920-2.713751不平穩(wěn)N（C,0,0）-0.228721-4.004425-3.098896-2.690439不平穩(wěn)d-1(Y)（C,0,1）-1.943700-4.297073-3.212696-2.747676不平穩(wěn)d-1(K)（C,0,1）-0.913499-4.297073-3.212696-2.747676不平穩(wěn)d-1(L)（C,0,1）-5.283759-4.121990-3.144920-2.713751平穩(wěn)d-1(N)（C,0,1）-2.902114-4.057910-3.119910-2.701103不平穩(wěn)d-2(Y)（C,0,2）-4.596110-4.297073-3.212696-2.747676平穩(wěn)d-2(K)（C,0,2）-4.623330-4.297073-3.122696-2.747676平穩(wěn)d-2(L)（C,0,2）-4.984505-4.200056-3.175352-2.728985平穩(wěn)d-2(N)（C,0,2）-4.623288-4.121990-3.144920-2.713751平穩(wěn)注:檢驗類型(c,t,p)中,c表示含常數項,t表示趨勢項,p表示滯后階數。由表1可知，各原序列在10%的水平下均為不平穩(wěn)序列，而二階差分后在10%的水平上均平穩(wěn)，所以這些序列都是二階單整序列，因此可以對其進行回歸分析。協(xié)整檢驗由各變量的單位根檢驗可以得出，各原序列為同階單整序列，現需要對模型中的解釋變量與被解釋變量之間是否存在協(xié)整關系進行檢驗。對上文的線性生產函數進行最小二乘法估計得到殘差序列et,對et進行ADF檢驗以判斷協(xié)整關系是否存在。表2殘差序列的ADF檢驗變量名稱檢驗類型（c,t,p）ADF值1%的臨界值5%的臨界值10%的臨界值結果et（C,0,0）-4.471954-4.004425-3.098896-2.690439平穩(wěn)檢驗結果表明，殘差序列et的ADF值小于各顯著水平下的檢驗臨界值，說明殘差序列et不存在單位根，為平穩(wěn)序列。因此被解釋變量與解釋變量之間存在協(xié)整關系，即模型的構建是有意義的，表明農業(yè)總產出與資本、勞動和土地存在長期的均衡關系。所以該模型滿足普通最小二乘法線性回歸的條件，可以進行線性回歸。模型的估計由以上的單位根檢驗和協(xié)整關系檢驗，得出結果該模型滿足OLS線性回歸的條件，可以進行線性回歸。先用Eviews5.0軟件對方程（1）進行估計，估計結果見表3.表3OLS線性回歸估計結果變量回歸系數標準差T檢驗值概率常數項175.960027.949406.2956630.0001K2.2145920.06614733.479650.0000L-0.0513570.016204-3.1693730.0089N-0.0078040.003959-1.9713350.0744R20.999389F檢驗值6000.088調整后的R20.999223F檢驗值概率0.000000DW檢驗值2.470577由表3結果表明，模型中的土地投入因素N的T檢驗值，沒有通過顯著性檢驗，則模型中存在未解決的問題，所以需要進一步對模型進行檢驗。四模型估計式的檢驗（一）經濟意義檢驗根據表3的回歸結果可以看出，貴州省農業(yè)資本投入量的增加促進了農業(yè)總產出的提高，即資本投入量與農業(yè)總產出正相關，這符合實際的經濟情況，所以資本K的回歸系數為正，對實際經濟情況具有良好的解釋力。貴州省農業(yè)勞動力投入L，即農林牧漁業(yè)就業(yè)人數回歸系數為負，與農業(yè)總產出呈現負相關關系，這與貴州省近年來農村擁有大量的農業(yè)剩余勞動力的發(fā)展現狀相符合。貴州省農業(yè)土地投入N，即本文中的農作物總播種面積的回歸系數為負，可能是與近年來貴州省農業(yè)面源污染現象日益嚴重，帶來的農用土地富營養(yǎng)化等有關，造成農用土地單位產量的下降，因此農業(yè)產出隨著播種面積的擴大反而呈現負相關關系。但是由表3，我們可以看出貴州省農業(yè)土地投入N的T值沒有通過顯著性檢驗，這可能是由于模型中存在異方差，自相關或者多重共線性有關，所以需要對模型進行進一步的檢驗。（二）計量經濟學檢驗根據表3的估計結果來看，調整的可決系數R2達到了0.999223，回歸方程的F值也通過了顯著性檢驗，這說明解釋變量總體對被解釋變量具有很強的解釋力?；貧w方程中資本K、勞動力L的T值的可能概率，均小于0.05通過了T檢驗，因此解釋變量K、L對被解釋變量Y具有較強的解釋力。然而，土地投入N的T檢驗可能概率為0.0744大于0.05，未通過T檢驗，因此土地投入N對別解釋變量的解釋力較弱，有待進一步的考察其原因。1.異方差檢驗運用懷特（White）檢驗法檢驗模型是否存在異方差性。結果見表6。表4White檢驗結果（不含交叉項）WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic5.955910Probability0.012252Obs*R-squared12.25623Probability0.056491由上表6中，White檢驗結果中統(tǒng)計量Obs*R-squared的P值可知，其值大于正常顯著性水平0.05，因此接受模型同方差的原假設，即表明模型不存在異方差性。自相關檢驗由表3的估計結果可知，DW值為2,470577，在5%的顯著性水平下，DW值落在臨界值4-du=2.25和4-dL=3.18之間的不確定區(qū)域，因此無法判斷該模型是否存在一階自相關。下面用LM檢驗法，又稱BG檢驗法檢驗模型是否存在自相關性。估計結果見表7。表5LM檢驗結果（階數=1）Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic0.933466Probability0.356748Obs*R-squared1.280654Probability0.257778由上表6中估計結果知，LM檢驗結果中的統(tǒng)計量Obs*R-squared的P值，大于我們常設定的顯著性水平，因此接受模型不存在一階自相關的原假設，因此模型不存在一階自相關性。3.多重共線性檢驗為了檢驗模型是否存在多重共線性，先對解釋變量之間的相關系數做一個計算，如表8。表6解釋變量之間的相關系數KLNK1.000000-0.9497740.704857L-0.9497741.000000-0.603114N0.704857-0.6031141.000000由表可以看出，有些解釋變量之間的相關系數達到了0.9以上，說明模型存在一定程度的多重共線性?，F采用逐步回歸法交替逐步剔除引起多重共線性的解釋變量，并觀察擬合優(yōu)度和各參數統(tǒng)計值的變化情況，以確定最終的估計方程。由于土地投入N的T檢驗值為通過顯著性檢驗，則首先剔除掉變量N再運用OLS法進行線性回歸，得出下表5.表7OLS線性回歸估計結果變量回歸系數標準差T檢驗值概率常數項160.343429.853005.3710990.0002K2.1456170.06252334.317000.0000L-0.0609040.017223-3.5361630.0041R20.999174F檢驗值7253.599調整后的R20.999036F檢驗值概率0.000000DW檢驗值1.908344由表3可知，剔除掉土地投入N后，剩下的兩個解釋變量K、L對被解釋變量Y具有良好的解釋力，T值、F值均顯著，且擬合優(yōu)度達到0.999很高的水平，因此剔除土地要素是合理的。從而確定本研究的最終估計式為：Y=160.3434+2.145617K-0.060904LT值（5.371099）（34.31700）（-3.536163）R2=0.999174，調整后的R2=0.999036，DW=1.908344，F=7253.599經檢驗，該模型不存在異方差性和序列相關性。五模型估計結果的經濟學分析本文采用的是貴州省1998年-2012年的農業(yè)經濟方面的時間序列數據，包括四個變量即：貴州省農業(yè)經濟總產出Y，貴州省農業(yè)資本投入K，貴州省農業(yè)勞動力投入L，貴州省農業(yè)土地投入N，并根據各個變量的可獲得性，選取適當的數據進行替代。本文中的數據來自于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》以及《貴州省統(tǒng)計年鑒》，通過對所選取數據的計量分析和檢驗，對貴州省農業(yè)經濟增長的影響因素得出最終結果。根據本文的回歸分析結果表明，貴州省影響農業(yè)經濟總產出的主要因素，是貴州省農業(yè)資本投入和農業(yè)勞動力投入要素。由于本文的農業(yè)資本投入選取的是，統(tǒng)計年鑒中的農業(yè)生產中間消耗值，即涵蓋了農田化肥施用量、農藥使用量、農膜地膜施用量、農業(yè)用電量等中間物質投入，因此根據本文分析結果可知，這些中間物質消耗對農業(yè)經濟增長產生正向作用。由于分析結果中，資本投入K的系數為2.145617，可以知道農業(yè)生產過程中這些中間消耗的物質要素，是農業(yè)經濟增長的關鍵因素，增加這幾種中間消耗物質要素的投入量，可以實現農業(yè)總產出的顯著增加。在增加這些因素投入量的同時，如果提高這幾種因素的投入質量，可以改善農產品的質量，提高投資效率，保持土地的肥沃，從而實現貴州省農業(yè)經濟的可持續(xù)增長。根據本文回歸分析結果顯示，顯著影響貴州省農業(yè)經濟增長的因素，還有貴州省農業(yè)勞動力的投入這一要素，但是這一要素對農業(yè)經濟增長的影響為負，說明近年來貴州省農業(yè)就業(yè)人數已經阻礙了農業(yè)經濟的進一步增長。因此，為了實現農業(yè)經濟的進一步增長，以及充分利用農村剩余勞動力，加快農村剩余勞動力轉移已經成為貴州省農村工作中的一個亟待解決的問題。在本文的線性回歸過程中，由于多重共線性的存在剔除掉了土地這一變量，即農作物播種面積并不是影響農業(yè)經濟增長的主要因素。因此，通過擴大貴州省農作物的播種面積來增加貴州省農業(yè)總產值的做法，已變得不再有非常顯著的效果。但是這并不意味著耕地已變得不重要，土地是農業(yè)生產的前提和保障，是農業(yè)生產必不可少的前提條件。由于地勢條件的原因，貴州省土地資源稀缺，因此我們應該通過運用各種手段保護貴州省的耕地，并努力實現在有限的土地上創(chuàng)造更多的財富。六政策建議本文利用面板數據計量經濟模型對影響農業(yè)經濟增長的因素進行了實證分析，為了更好地促進農業(yè)經濟增長，提出了相應的政策建議：（一）確立政府農業(yè)投資主體地位，同時廣開農業(yè)投資的來源渠道。農業(yè)中的投入問題主要集中在公共資源性和外部性強的要素投入上，如：水利設施、科技投入、教育投入等方面。這些方面的投資可以分別以國家、集體、農戶為主體。實行家庭經營后，貴州大多是農村集體經濟實力變弱，對農業(yè)的投入很少，而農戶缺乏應有的經濟實力，因此必須確立正發(fā)農業(yè)投資的主題地位。同時，要不斷的拓展多層次、多渠道的投資格局，充分利用民間資金，吸收國內外大型工商企業(yè)和私人資本，參與貴州農業(yè)產業(yè)化經營和農村基礎設施建設，使民間投資成為新的投資來源，促使社會資金更多的流向農業(yè)。（二）充分發(fā)揮財政支農對策對農業(yè)經濟增長的作用。國家應該加大對農業(yè)的扶持力度，做到對農業(yè)直接補貼、補貼到位；由于資金在發(fā)放過程中資金流失現象嚴重，國家應該加強對資金使用的檢查力度，規(guī)范資金的使用行為；建立資金支出責任追究制度，對資金支出出現的流失現象追究責任到個人等等，以真正的發(fā)揮財政支農資金效果。（三）要加快農村金融發(fā)展，提高農村金融服務水平。央行實行較為寬松的貸款政策對向農戶貸款建立長期合作的金融機構給予一定的優(yōu)惠政策，確保農業(yè)貸款數量持續(xù)穩(wěn)定增加；多渠道的引入農業(yè)資金，增加農村自己供給量，以增加資金投放量，促進農業(yè)經濟增長。（四）繼續(xù)促進農村勞動力向非農部門轉移，緩解人多地少的不利局面。一方面加快農村勞動力人口向非農人口的轉移速度；另一方面，要盡最大可能保持耕地面積的相對穩(wěn)定性，控制盒減少非農用的增長，并通過發(fā)展間作套種、季節(jié)農業(yè)等，提高土地的復種指數，促進農業(yè)生產持續(xù)穩(wěn)定增長。（五）完善發(fā)展農業(yè)科技創(chuàng)新體系。打破部門區(qū)域學科的限制，促進資源的充分流通，有效的整合科技資源以達到最大效用。高校在農業(yè)科學研究方面應注重解決實際問題，改善重數量輕質量、重成果輕應用的不良狀況。加大對高新技術企業(yè)的扶持力度，鼓勵企業(yè)自主創(chuàng)新，促進農業(yè)科學技術進步。（六）加快農業(yè)機械化。充分發(fā)揮農業(yè)機械化作業(yè)具有的規(guī)模化、節(jié)約成本的優(yōu)勢，不斷拓展農機作業(yè)新領域，提升農機服務水平，充分發(fā)揮農業(yè)機械化作業(yè)在農業(yè)經濟增長中的促進作用。參考文獻：[1]羅發(fā)友，王建成.農業(yè)經濟增長及其影響因素的典型相關分析[J