中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響因素分析

■張 溥 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院

中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響因素分析

■張 溥 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院

一、研究背景及目的

在分析中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響因素方面，目前多見的是分析財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響。姚耀軍、和丕禪（2004）分析了農(nóng)業(yè)財(cái)政支出與農(nóng)業(yè)GDP波動(dòng)的Granger因果關(guān)系；周劍鋒（2004）從財(cái)政支農(nóng)支出的總量、波動(dòng)性以及結(jié)構(gòu)方面分析了其對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響；湯鵬主（2008）采用協(xié)整分析方法，并基于VAR模型對(duì)變量建立脈沖響應(yīng)函數(shù)和進(jìn)行方差分解，來(lái)對(duì)財(cái)政支農(nóng)支出和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)及其兩者的關(guān)系進(jìn)行研究；李徐潤(rùn)（2009）以中央、地方財(cái)政支農(nóng)支出為解釋變量，以農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為被解釋變量建立了一個(gè)二元線性回歸模型，對(duì)財(cái)政支農(nóng)支出進(jìn)行了實(shí)證分析；王漢章、李上炸和劉伯恩（2009）則以巴羅（Barro，1990）的模型為基礎(chǔ)建立了中國(guó)農(nóng)業(yè)GDP的長(zhǎng)期增長(zhǎng)模型，據(jù)此分析了國(guó)家財(cái)政各項(xiàng)支農(nóng)投入在促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展中的貢獻(xiàn)，并由此剖析了財(cái)政支農(nóng)支出的現(xiàn)狀，提出今后財(cái)政支農(nóng)政策的調(diào)整思路。除此之外，還有少量研究涉及到財(cái)政支出之外的因素，如李國(guó)璋、周琦（2007）采用脈沖響應(yīng)函數(shù)方法分析化肥施用量和農(nóng)機(jī)動(dòng)力的變動(dòng)對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響，同時(shí)運(yùn)用方差分解法分析其變動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的貢獻(xiàn)程度。

很顯然，上述每個(gè)研究中涉及的對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響因素?cái)?shù)量相當(dāng)有限，難以看到這些因素綜合起來(lái)對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響。所以本小組將以上研究所涉及到的大部分影響因素結(jié)合起來(lái)，試圖建立一個(gè)多元線性回歸模型來(lái)鑒別和闡明這些因素對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響。

二、變量設(shè)定及模型設(shè)定

綜合前述研究，我們最后決定采用農(nóng)業(yè)產(chǎn)值（Y）為被解釋變量，解釋變量依次為國(guó)家財(cái)政涉農(nóng)支出（X1）、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力（X2）、農(nóng)作物總播種面積（X3）、有效灌溉面積（X4）、化肥施用量（X5）、從業(yè)人數(shù)（X6）以及水災(zāi)成災(zāi)面積（X7）和旱災(zāi)成災(zāi)面積（X8）。其中，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值使用統(tǒng)計(jì)年鑒中“國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值”的第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)，國(guó)家財(cái)政涉農(nóng)支出采用“國(guó)家財(cái)政用于農(nóng)業(yè)的支出”的合計(jì)數(shù)據(jù)，從業(yè)人數(shù)使用“鄉(xiāng)村從業(yè)人員”下農(nóng)林牧副漁的從業(yè)人數(shù)，其它變量的數(shù)據(jù)也都來(lái)自相應(yīng)表格下的相應(yīng)指標(biāo)。本項(xiàng)研究使用了1990-2005年的數(shù)據(jù)，采自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒——2006》，詳見文末附表。

總體回歸模型設(shè)定為多元線性回歸模型：

三、回歸結(jié)果及模型修正

使用EViews3.1對(duì)上述模型進(jìn)行回歸。

從回歸結(jié)果中可以看出，回歸方程的可決系數(shù)高達(dá)99%，F(xiàn)檢驗(yàn)為顯著，但是變量X1、X2、X7以及X8在5%的顯著性水平下均表現(xiàn)為不顯著。

為此，先去掉最不顯著的X8，再進(jìn)行一次回歸。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中，仍有變量X1和X2不顯著。

去掉相對(duì)不顯著的X2，再做一次回歸，回歸結(jié)果各項(xiàng)指標(biāo)均通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

下面對(duì)第三次回歸后得到的方程做計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)。

首先檢驗(yàn)異方差。從殘差項(xiàng)RESID與時(shí)間關(guān)系圖（下頁(yè)圖1）和RESID與RESID（-1）關(guān)系圖（下頁(yè)圖2）中，未見明顯異方差。使用懷特檢驗(yàn)，結(jié)果如表四，通過檢驗(yàn)。可以認(rèn)定該方程無(wú)異方差性問題。

然后進(jìn)行序列相關(guān)性檢驗(yàn)。使用D-W法，查表得n=16、k=6、顯著性水平為5%的條件下dL=0.62，dU=2.15，方程的D.W.=2.27，屬于4- dU

使用綜合統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法檢驗(yàn)是否存在多重共線。查看表1，可知R2，F(xiàn)檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)均通過，因此不存在多重共線性。

表1

圖1

圖2

所以，修正后的模型回歸結(jié)果為：

從上述回歸結(jié)果中可以看到，國(guó)家財(cái)政涉農(nóng)支出（X1）、農(nóng)作物總播種面積（X3）和化肥施用量（X5）同農(nóng)業(yè)產(chǎn)值正相關(guān)，反映了以上三個(gè)因素對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的促進(jìn)作用。

另一方面，我們看到，有效灌溉面積（X4）、從業(yè)人數(shù)（X6）及水災(zāi)成災(zāi)面積（X7）同農(nóng)業(yè)產(chǎn)值（Y）成顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。水災(zāi)造成農(nóng)業(yè)產(chǎn)值減少符合邏輯，同時(shí)我們認(rèn)為，有效灌溉面積增加和從業(yè)人數(shù)增加造成農(nóng)業(yè)產(chǎn)值減少也是可以解釋的。

根據(jù)中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)解釋，有效灌溉面積是指具有一定的水源，地塊比較平整，灌溉工程或設(shè)備已經(jīng)配套，在一般年景下，當(dāng)年能夠進(jìn)行正常灌溉的耕地面積。在一般情況下，有效灌溉面積應(yīng)等于灌溉工程或設(shè)備已經(jīng)配備，能夠進(jìn)行正常灌溉的水田和水澆地面積之和。它是反映我國(guó)耕地抗旱能力的一個(gè)重要指標(biāo)。有效灌溉面積同農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的負(fù)相關(guān)可能意味著，在灌溉面積擴(kuò)張的同時(shí)防洪、排澇設(shè)施建設(shè)嚴(yán)重滯后，從而在自然災(zāi)害到來(lái)時(shí)導(dǎo)致更大的損失。

而從業(yè)人數(shù)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的負(fù)相關(guān)，則反映了目前我國(guó)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力過剩的狀況，生產(chǎn)效率的低下反而拖累了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展。

四、預(yù)測(cè)結(jié)果及分析評(píng)價(jià)

表2

表2為進(jìn)行預(yù)測(cè)所使用的觀測(cè)值，計(jì)算得到各年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的點(diǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果的估計(jì)值為

表3

表3中Y一列為從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒——2009》中獲得的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的實(shí)際值，與各年預(yù)測(cè)結(jié)果的估計(jì)值相比，2006年的誤差最小，2007年誤差增大到超過7%，2008年的誤差更是超過16%。

究其原因，誤差劇增和2006年以后部分變量的數(shù)據(jù)缺失有關(guān)。如表六的表注中所述，國(guó)家財(cái)政涉農(nóng)支出（X1）2006年之后的數(shù)據(jù)和從業(yè)人數(shù)（X6）2005年之后的數(shù)據(jù)無(wú)法取得，原因是這兩個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)早已從年鑒的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)中移除，故不得已采用內(nèi)涵增長(zhǎng)率法估算出相應(yīng)數(shù)值。估算出的數(shù)值與實(shí)際數(shù)值的較大差異可能是導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差劇增的原因。

我們注意到，2006年只有X6的數(shù)據(jù)缺失，預(yù)測(cè)誤差很?。欢?007年和2008年的X1和X6的數(shù)據(jù)全部缺失，預(yù)測(cè)誤差劇增。據(jù)此推測(cè)，可能是因?yàn)閄1的數(shù)據(jù)估算有較大誤差所致。據(jù)農(nóng)業(yè)部2007年12月25日發(fā)布的消息說(shuō)，今年中央財(cái)政進(jìn)一步加大了支持種植業(yè)特別是糧食生產(chǎn)的政策力度，良種補(bǔ)貼、農(nóng)機(jī)具購(gòu)置補(bǔ)貼、糧食直補(bǔ)、農(nóng)資綜合直補(bǔ)四項(xiàng)補(bǔ)貼資金達(dá)五百一十四億元人民幣，比去年增長(zhǎng)百分之六十六?？梢姡瑥?007年開始，國(guó)家財(cái)政涉農(nóng)支出（X1）相對(duì)以往有了較大增長(zhǎng)，并可能一直保持在較高水平。這導(dǎo)致使用歷史數(shù)據(jù)計(jì)算的內(nèi)涵增長(zhǎng)率相較于實(shí)際增長(zhǎng)率偏低，致使2007年和2008年的預(yù)測(cè)誤差劇增。

[1]姚耀軍，和丕禪.農(nóng)業(yè)財(cái)政支出與農(nóng)業(yè)GDP（1975-2001）：一個(gè)實(shí)證分析.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）[J]，2004（1）.

[2]周劍鋒.農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的實(shí)證分析.江蘇農(nóng)村經(jīng)濟(jì)[J]，2004（12）.

[3]李國(guó)璋，周琦.我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響因素分析.統(tǒng)計(jì)與決策[J]，2007（22）.

[4]湯鵬主.財(cái)政支農(nóng)支出和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)的關(guān)系.現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討[J]，2008（8）.

[5]李徐潤(rùn).我國(guó)財(cái)政農(nóng)業(yè)支出實(shí)證分析.山西財(cái)稅[J]，2009（2）.

[6]王漢章，李上炸，劉伯恩.財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)農(nóng)業(yè)GDP長(zhǎng)期影響的實(shí)證分析.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)[J]，2009（5）.

[7]中新社.2007年中國(guó)投入500億補(bǔ)貼糧食種植.http：//finance.aweb.com.cn/2007/12/26/22520071226091919400.html.2007年12月26日發(fā)布.