贵州省农业经济增长影响因素的实证分析

贵州省农业经济增长影响因素的实证分析摘要：本文运用1998-2012年贵州省农业经济的相关数据，运用理论分析和实证分析相结合的研究方法，建立农业总产值，农业资本投入，农业劳动力投入，农作物播种面积和农用机械总动力之间的多元线性回归模型，分析探讨了贵州省农业经济增长的主要影响因素。结果表明，农业资本投入和劳动力投入，对贵州省农业经济增长的影响显著，并在此基础上提出相应的政策建议。关键词：贵州省；农业经济增长；影响因素一引言农业是国民经济的基础，农业发展水平关系到国民经济的发展，关系到社会运行的稳定。国家历年来重视农业问题，先后出台并实施了一系列相关政策来扶持农业的发展。如全国农业和农村经济发展第十个五年计划、《关于加快推进农业科技创新持续增强农产品供给保障能力的若干意见》、《2012年农业机械购置补贴实施指导意见》等等。为进一步推进贵州省农业结构调整，加快发展产业化经营，拓宽农民增收渠道，贵州省农业部2012年制定了《农业部贯彻落实<国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见>分工方案》，方案从5各方面提出23条措施，支持贵州省农业农村经济发展。近年来，贵州省农业经济始终保持平稳较快的发展，为全省经济社会持续健康发展提供了基础支撑。对于影响农业经济增长的因素，国内外已有相关文献研究。Kalirajan(1996)、Chen(2008)指出要素投入增长和生产率增长是促进农业经济增长的主要途径。关于分析农业经济增长影响因素的方法，林毅夫（1994）等人通过采用OLS建立以C-D生产函数为基础的线性模型来估计农业增长的影响因素，王红玲和徐桂祥（1998）提出了一种适于广义农业范围的农业经济增长因素分析的统计方法，并以我国“八五”时期的农业生产为例进行实证研究。在理论方面，张红宇（1992）、秦德文和王怀忠（1995）等许多学者都做过一定的研究；在实证方面，靳光华和孙文生（1995）、魏朗（2007）、曹协和（2008）、杜红梅和安龙送（2007）等众多学者使用时间序列、截面或面板数据，运用不同的分析方法，研究了农业资本、农业财政支持、农村金融、农业贸易、人力资本投资、制度变迁、技术进步等因素对我国农业经济增长的影响。本文在前人研究的基础上，主要研究贵州省农业经济增长主要影响因素有哪些，并运用定量分析与定性分析相结合的研究方法进行实证分析，初步探讨贵州省农业经济增长过程中，起决定作用的影响因素，并针对研究结果提出相应的政策建议。二理论模型的构建（一）模型的设定根据经济学原理，要素投入量的增加和要素生产率的提高是经济增长的源动力，本文选取了在农业中，资本、劳动力、土地作为主要投入要素，设定模型的线性生产函数形式为：Y=β0+β1K+β2L+β3N+µ（1）其中，被解释变量Y代表农业总产出，解释变量K、L、N分别代表资本、劳动力、土地方面的投入，µ为随机扰动项。变量的选取和设定考虑到数据的可得性，农业总产出Y以贵州省每年实现的农林牧渔总产值表示，并为了消除价格因素的影响，选取1978年=100的农林牧渔总产值指数值。资本K以贵州省每年的农业生产中间消耗值表示，并同样选取1978年=100的指数值，以消除价格因素的影响。劳动力L以贵州省每年年底农林牧渔业就业人员数表示。土地投入N选取贵州省农作物播种面积表示。三计量模型的估计方法的选取本文拟采用普通最小二乘法（OLS）对模型进行回归，为了保证OLS回归结果的有效性，需要对各时间序列数据进行平稳性检验，只有当各序列均为平稳时间序列或非平稳序列均为同阶单整序列且存在协整关系时，才可以运用普通最小二乘法OLS进行回归。变量的单位根检验由于非平稳时间序列回归分析容易产生伪回归，有必要对选入模型的各变量进行平稳性检验。本文选用迪基-富勒（ADF）检验来对各变量及它们的差分序列进行单位根检验。结果如表：表1各序列变量的单位根检验变量名称检验类型（c,t,p）ADF值1%的临界值5%的临界值10%的临界值结果Y（C,0,0）2.900998-4.057910-3.119910-2.701103不平稳K（C,0,0）3.350983-4.004425-3.098896-2.690439不平稳L（C,0,0）-0.860346-4.121990-3.144920-2.713751不平稳N（C,0,0）-0.228721-4.004425-3.098896-2.690439不平稳d-1(Y)（C,0,1）-1.943700-4.297073-3.212696-2.747676不平稳d-1(K)（C,0,1）-0.913499-4.297073-3.212696-2.747676不平稳d-1(L)（C,0,1）-5.283759-4.121990-3.144920-2.713751平稳d-1(N)（C,0,1）-2.902114-4.057910-3.119910-2.701103不平稳d-2(Y)（C,0,2）-4.596110-4.297073-3.212696-2.747676平稳d-2(K)（C,0,2）-4.623330-4.297073-3.122696-2.747676平稳d-2(L)（C,0,2）-4.984505-4.200056-3.175352-2.728985平稳d-2(N)（C,0,2）-4.623288-4.121990-3.144920-2.713751平稳注:检验类型(c,t,p)中,c表示含常数项,t表示趋势项,p表示滞后阶数。由表1可知，各原序列在10%的水平下均为不平稳序列，而二阶差分后在10%的水平上均平稳，所以这些序列都是二阶单整序列，因此可以对其进行回归分析。协整检验由各变量的单位根检验可以得出，各原序列为同阶单整序列，现需要对模型中的解释变量与被解释变量之间是否存在协整关系进行检验。对上文的线性生产函数进行最小二乘法估计得到残差序列et,对et进行ADF检验以判断协整关系是否存在。表2残差序列的ADF检验变量名称检验类型（c,t,p）ADF值1%的临界值5%的临界值10%的临界值结果et（C,0,0）-4.471954-4.004425-3.098896-2.690439平稳检验结果表明，残差序列et的ADF值小于各显著水平下的检验临界值，说明残差序列et不存在单位根，为平稳序列。因此被解释变量与解释变量之间存在协整关系，即模型的构建是有意义的，表明农业总产出与资本、劳动和土地存在长期的均衡关系。所以该模型满足普通最小二乘法线性回归的条件，可以进行线性回归。模型的估计由以上的单位根检验和协整关系检验，得出结果该模型满足OLS线性回归的条件，可以进行线性回归。先用Eviews5.0软件对方程（1）进行估计，估计结果见表3.表3OLS线性回归估计结果变量回归系数标准差T检验值概率常数项175.960027.949406.2956630.0001K2.2145920.06614733.479650.0000L-0.0513570.016204-3.1693730.0089N-0.0078040.003959-1.9713350.0744R20.999389F检验值6000.088调整后的R20.999223F检验值概率0.000000DW检验值2.470577由表3结果表明，模型中的土地投入因素N的T检验值，没有通过显著性检验，则模型中存在未解决的问题，所以需要进一步对模型进行检验。四模型估计式的检验（一）经济意义检验根据表3的回归结果可以看出，贵州省农业资本投入量的增加促进了农业总产出的提高，即资本投入量与农业总产出正相关，这符合实际的经济情况，所以资本K的回归系数为正，对实际经济情况具有良好的解释力。贵州省农业劳动力投入L，即农林牧渔业就业人数回归系数为负，与农业总产出呈现负相关关系，这与贵州省近年来农村拥有大量的农业剩余劳动力的发展现状相符合。贵州省农业土地投入N，即本文中的农作物总播种面积的回归系数为负，可能是与近年来贵州省农业面源污染现象日益严重，带来的农用土地富营养化等有关，造成农用土地单位产量的下降，因此农业产出随着播种面积的扩大反而呈现负相关关系。但是由表3，我们可以看出贵州省农业土地投入N的T值没有通过显著性检验，这可能是由于模型中存在异方差，自相关或者多重共线性有关，所以需要对模型进行进一步的检验。（二）计量经济学检验根据表3的估计结果来看，调整的可决系数R2达到了0.999223，回归方程的F值也通过了显著性检验，这说明解释变量总体对被解释变量具有很强的解释力。回归方程中资本K、劳动力L的T值的可能概率，均小于0.05通过了T检验，因此解释变量K、L对被解释变量Y具有较强的解释力。然而，土地投入N的T检验可能概率为0.0744大于0.05，未通过T检验，因此土地投入N对别解释变量的解释力较弱，有待进一步的考察其原因。1.异方差检验运用怀特（White）检验法检验模型是否存在异方差性。结果见表6。表4White检验结果（不含交叉项）WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic5.955910Probability0.012252Obs*R-squared12.25623Probability0.056491由上表6中，White检验结果中统计量Obs*R-squared的P值可知，其值大于正常显著性水平0.05，因此接受模型同方差的原假设，即表明模型不存在异方差性。自相关检验由表3的估计结果可知，DW值为2,470577，在5%的显著性水平下，DW值落在临界值4-du=2.25和4-dL=3.18之间的不确定区域，因此无法判断该模型是否存在一阶自相关。下面用LM检验法，又称BG检验法检验模型是否存在自相关性。估计结果见表7。表5LM检验结果（阶数=1）Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic0.933466Probability0.356748Obs*R-squared1.280654Probability0.257778由上表6中估计结果知，LM检验结果中的统计量Obs*R-squared的P值，大于我们常设定的显著性水平，因此接受模型不存在一阶自相关的原假设，因此模型不存在一阶自相关性。3.多重共线性检验为了检验模型是否存在多重共线性，先对解释变量之间的相关系数做一个计算，如表8。表6解释变量之间的相关系数KLNK1.000000-0.9497740.704857L-0.9497741.000000-0.603114N0.704857-0.6031141.000000由表可以看出，有些解释变量之间的相关系数达到了0.9以上，说明模型存在一定程度的多重共线性。现采用逐步回归法交替逐步剔除引起多重共线性的解释变量，并观察拟合优度和各参数统计值的变化情况，以确定最终的估计方程。由于土地投入N的T检验值为通过显著性检验，则首先剔除掉变量N再运用OLS法进行线性回归，得出下表5.表7OLS线性回归估计结果变量回归系数标准差T检验值概率常数项160.343429.853005.3710990.0002K2.1456170.06252334.317000.0000L-0.0609040.017223-3.5361630.0041R20.999174F检验值7253.599调整后的R20.999036F检验值概率0.000000DW检验值1.908344由表3可知，剔除掉土地投入N后，剩下的两个解释变量K、L对被解释变量Y具有良好的解释力，T值、F值均显著，且拟合优度达到0.999很高的水平，因此剔除土地要素是合理的。从而确定本研究的最终估计式为：Y=160.3434+2.145617K-0.060904LT值（5.371099）（34.31700）（-3.536163）R2=0.999174，调整后的R2=0.999036，DW=1.908344，F=7253.599经检验，该模型不存在异方差性和序列相关性。五模型估计结果的经济学分析本文采用的是贵州省1998年-2012年的农业经济方面的时间序列数据，包括四个变量即：贵州省农业经济总产出Y，贵州省农业资本投入K，贵州省农业劳动力投入L，贵州省农业土地投入N，并根据各个变量的可获得性，选取适当的数据进行替代。本文中的数据来自于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》以及《贵州省统计年鉴》，通过对所选取数据的计量分析和检验，对贵州省农业经济增长的影响因素得出最终结果。根据本文的回归分析结果表明，贵州省影响农业经济总产出的主要因素，是贵州省农业资本投入和农业劳动力投入要素。由于本文的农业资本投入选取的是，统计年鉴中的农业生产中间消耗值，即涵盖了农田化肥施用量、农药使用量、农膜地膜施用量、农业用电量等中间物质投入，因此根据本文分析结果可知，这些中间物质消耗对农业经济增长产生正向作用。由于分析结果中，资本投入K的系数为2.145617，可以知道农业生产过程中这些中间消耗的物质要素，是农业经济增长的关键因素，增加这几种中间消耗物质要素的投入量，可以实现农业总产出的显著增加。在增加这些因素投入量的同时，如果提高这几种因素的投入质量，可以改善农产品的质量，提高投资效率，保持土地的肥沃，从而实现贵州省农业经济的可持续增长。根据本文回归分析结果显示，显著影响贵州省农业经济增长的因素，还有贵州省农业劳动力的投入这一要素，但是这一要素对农业经济增长的影响为负，说明近年来贵州省农业就业人数已经阻碍了农业经济的进一步增长。因此，为了实现农业经济的进一步增长，以及充分利用农村剩余劳动力，加快农村剩余劳动力转移已经成为贵州省农村工作中的一个亟待解决的问题。在本文的线性回归过程中，由于多重共线性的存在剔除掉了土地这一变量，即农作物播种面积并不是影响农业经济增长的主要因素。因此，通过扩大贵州省农作物的播种面积来增加贵州省农业总产值的做法，已变得不再有非常显著的效果。但是这并不意味着耕地已变得不重要，土地是农业生产的前提和保障，是农业生产必不可少的前提条件。由于地势条件的原因，贵州省土地资源稀缺，因此我们应该通过运用各种手段保护贵州省的耕地，并努力实现在有限的土地上创造更多的财富。六政策建议本文利用面板数据计量经济模型对影响农业经济增长的因素进行了实证分析，为了更好地促进农业经济增长，提出了相应的政策建议：（一）确立政府农业投资主体地位，同时广开农业投资的来源渠道。农业中的投入问题主要集中在公共资源性和外部性强的要素投入上，如：水利设施、科技投入、教育投入等方面。这些方面的投资可以分别以国家、集体、农户为主体。实行家庭经营后，贵州大多是农村集体经济实力变弱，对农业的投入很少，而农户缺乏应有的经济实力，因此必须确立正发农业投资的主题地位。同时，要不断的拓展多层次、多渠道的投资格局，充分利用民间资金，吸收国内外大型工商企业和私人资本，参与贵州农业产业化经营和农村基础设施建设，使民间投资成为新的投资来源，促使社会资金更多的流向农业。（二）充分发挥财政支农对策对农业经济增长的作用。国家应该加大对农业的扶持力度，做到对农业直接补贴、补贴到位；由于资金在发放过程中资金流失现象严重，国家应该加强对资金使用的检查力度，规范资金的使用行为；建立资金支出责任追究制度，对资金支出出现的流失现象追究责任到个人等等，以真正的发挥财政支农资金效果。（三）要加快农村金融发展，提高农村金融服务水平。央行实行较为宽松的贷款政策对向农户贷款建立长期合作的金融机构给予一定的优惠政策，确保农业贷款数量持续稳定增加；多渠道的引入农业资金，增加农村自己供给量，以增加资金投放量，促进农业经济增长。（四）继续促进农村劳动力向非农部门转移，缓解人多地少的不利局面。一方面加快农村劳动力人口向非农人口的转移速度；另一方面，要尽最大可能保持耕地面积的相对稳定性，控制盒减少非农用的增长，并通过发展间作套种、季节农业等，提高土地的复种指数，促进农业生产持续稳定增长。（五）完善发展农业科技创新体系。打破部门区域学科的限制，促进资源的充分流通，有效的整合科技资源以达到最大效用。高校在农业科学研究方面应注重解决实际问题，改善重数量轻质量、重成果轻应用的不良状况。加大对高新技术企业的扶持力度，鼓励企业自主创新，促进农业科学技术进步。（六）加快农业机械化。充分发挥农业机械化作业具有的规模化、节约成本的优势，不断拓展农机作业新领域，提升农机服务水平，充分发挥农业机械化作业在农业经济增长中的促进作用。参考文献：[1]罗发友，王建成.农业经济增长及其影响因素的典型相关分析[J