農(nóng)村財(cái)政金融支農(nóng)投入與糧食單產(chǎn)的動(dòng)態(tài)關(guān)系
——基于1952—2013年的經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證

田紅宇， 祝志勇

(1. 三峽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 湖北 宜昌 443000； 2. 西南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 重慶 北碚 400715)

農(nóng)村財(cái)政金融支農(nóng)投入與糧食單產(chǎn)的動(dòng)態(tài)關(guān)系
——基于1952—2013年的經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證

田紅宇1， 祝志勇2

(1. 三峽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 湖北 宜昌 443000； 2. 西南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 重慶 北碚 400715)

保障糧食穩(wěn)定增產(chǎn)是我國(guó)財(cái)政金融支農(nóng)政策的主要目標(biāo)，糧食增產(chǎn)和單產(chǎn)提高的實(shí)現(xiàn)也離不開(kāi)政府財(cái)政支農(nóng)投入和農(nóng)村金融資金支持。基于1952—2013年時(shí)間序列數(shù)據(jù)，運(yùn)用VAR和VECM實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)：財(cái)政支農(nóng)支出無(wú)論是長(zhǎng)期還是短期均沒(méi)有有效地提高糧食單產(chǎn)水平，金融支農(nóng)資金長(zhǎng)期內(nèi)拉動(dòng)了糧食單產(chǎn)、短期內(nèi)對(duì)糧食單產(chǎn)的提高作用不明顯，說(shuō)明我國(guó)財(cái)政金融支農(nóng)投入資金配置效率不是有效的，也說(shuō)明在糧食生產(chǎn)上財(cái)政金融支農(nóng)政策不僅僅是簡(jiǎn)單的資金投入過(guò)程，資金有效配置和高效利用也是決定其支農(nóng)效果的關(guān)鍵。因此，要提高糧食單產(chǎn)，在不斷加大資金投入的同時(shí)，還要通過(guò)各種制度改革以提高資金的配置效率和使用效率。

財(cái)政金融支農(nóng)政策； 糧食單產(chǎn)； 資金配置效率； VAR模型

一、引言

保障糧食穩(wěn)定增產(chǎn)是我國(guó)財(cái)政金融支農(nóng)政策的核心目標(biāo)，在經(jīng)歷了長(zhǎng)期糧食供給短缺之后，家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制、糧食市場(chǎng)化改革和糧食補(bǔ)貼等政策促使我國(guó)糧食供給格局實(shí)現(xiàn)了由長(zhǎng)期短缺到總體均衡、豐年有余的歷史性轉(zhuǎn)變[1]。數(shù)據(jù)顯示，2014年我國(guó)糧食總產(chǎn)量60709.9萬(wàn)噸，同比增長(zhǎng)0.9%，實(shí)現(xiàn)了自2004年來(lái)的“十一連增”；糧食單位面積產(chǎn)量在2014年達(dá)到了歷史最高的358.4千克/畝，財(cái)政金融支農(nóng)投入也快速增加①。農(nóng)業(yè)弱質(zhì)產(chǎn)業(yè)特性和糧食生產(chǎn)低收益現(xiàn)實(shí)，決定了財(cái)政金融支農(nóng)資金投入是實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn)和提高糧食單產(chǎn)的主要資金投入來(lái)源。城市化加速、居民膳食結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)、國(guó)際糧食市場(chǎng)沖擊和人地矛盾凸顯等為我國(guó)糧食生產(chǎn)提出了新的要求。隨著我國(guó)糧食生產(chǎn)面臨的風(fēng)險(xiǎn)和約束日益增加，糧食單產(chǎn)提高對(duì)糧食增產(chǎn)的作用會(huì)越來(lái)越重要，那么政府財(cái)政金融支農(nóng)對(duì)糧食單產(chǎn)提高起到什么作用？財(cái)政金融支農(nóng)投入資金的利用效率如何？這是本文關(guān)注的主要問(wèn)題，也是經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下黨和國(guó)家財(cái)政金融支農(nóng)政策的重點(diǎn)內(nèi)容。

糧食增產(chǎn)的實(shí)現(xiàn)歸根結(jié)底來(lái)源于糧食播種面積的增加和糧食單產(chǎn)的提高[2-4]。而且，我國(guó)人多地少的現(xiàn)實(shí)國(guó)情，耕地資源硬約束決定了糧食增產(chǎn)不能依賴于播種面積增加的“粗放型”模式，糧食單產(chǎn)的提高是當(dāng)前和將來(lái)糧食增產(chǎn)的主要?jiǎng)恿?lái)源[5-7]。田甜等通過(guò)分析證實(shí)了近年來(lái)糧食增產(chǎn)的實(shí)現(xiàn)主要依賴于糧食單產(chǎn)的提高[4]。糧食單產(chǎn)對(duì)糧食增產(chǎn)的作用，引發(fā)學(xué)術(shù)界對(duì)影響糧食單產(chǎn)的因素進(jìn)行了廣泛研究。已有關(guān)于影響糧食單產(chǎn)因素的研究主要有以下幾種：一是科技進(jìn)步驅(qū)動(dòng)，魏丹、王雅鵬[8]對(duì)科技進(jìn)步作用于小麥、水稻和玉米貢獻(xiàn)進(jìn)行了測(cè)算，發(fā)現(xiàn)1990—2008年間科技進(jìn)步對(duì)三類主要糧食作物單產(chǎn)提高的貢獻(xiàn)分別為24.48%、3.38%和14.54%，鄒杰[9]運(yùn)用VAR研究了政府農(nóng)業(yè)科技支出與糧食單產(chǎn)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，證實(shí)了科技進(jìn)步的正向拉動(dòng)作用；二是要素投入的增加，謝彥明、高淑桃[10]證實(shí)化肥投入、水利基礎(chǔ)建設(shè)和農(nóng)業(yè)機(jī)械利用是糧食單產(chǎn)提高的關(guān)鍵，勞動(dòng)力投入、化肥和農(nóng)藥等要素投入、農(nóng)業(yè)水電發(fā)展等被認(rèn)為是提高單產(chǎn)的主要投入[11，12]；三是氣候等自然因素，殷培紅[13]基于全國(guó)縣級(jí)數(shù)據(jù)對(duì)氣候變化與糧食單產(chǎn)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)氣溫和降水是影響糧食單產(chǎn)波動(dòng)的兩個(gè)長(zhǎng)期因素，麻吉亮等[14]研究發(fā)現(xiàn)河北省玉米單產(chǎn)影響因素中，氣候因素是非常敏感的；四是政府財(cái)政投入和政策，星焱、胡小平[15]分析發(fā)現(xiàn)財(cái)政支農(nóng)資金對(duì)糧食單產(chǎn)提升具有顯著作用，而且在玉米作物中作用最明顯，還有學(xué)者發(fā)現(xiàn)糧食直補(bǔ)政策等對(duì)糧食單產(chǎn)具有明顯的拉動(dòng)作用[16-18]；還有學(xué)者從農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)制度和規(guī)?；?jīng)營(yíng)[19]、農(nóng)戶種糧收益提升等視角解讀糧食單產(chǎn)提高的因素。

政府財(cái)政金融支農(nóng)政策對(duì)糧食生產(chǎn)的促進(jìn)作用備受學(xué)術(shù)界重視，彭克強(qiáng)等[20]揭示了財(cái)政支農(nóng)投入對(duì)糧食生產(chǎn)能力的正向拉動(dòng)作用，徐建軍、星焱[21]也得出了類似結(jié)論，但他們根據(jù)區(qū)域?qū)Ρ劝l(fā)現(xiàn)主產(chǎn)區(qū)財(cái)政支農(nóng)對(duì)糧食的拉動(dòng)效應(yīng)更加明顯。夏亮[22]、熊紫薇[23]和賈偉韜、宮海鵬[24]等研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展、政策性支農(nóng)金融投入等是提升我國(guó)糧食生產(chǎn)的重要因素。溫濤、王小華[25]綜合政府財(cái)政金融支農(nóng)政策，驗(yàn)證這兩個(gè)政策在穩(wěn)定糧食價(jià)格波動(dòng)的作用，發(fā)現(xiàn)財(cái)政金融支農(nóng)對(duì)糧價(jià)波動(dòng)的抑制效應(yīng)不明顯?？梢?jiàn)，財(cái)政金融支農(nóng)政策對(duì)糧食生產(chǎn)的促進(jìn)作用得到了學(xué)術(shù)界的充分認(rèn)同，但是支農(nóng)效果不僅僅體現(xiàn)在財(cái)政金融資金數(shù)量投入上，資金的使用效率同樣能夠決定支農(nóng)政策的效果。正如溫濤等[26]指出，對(duì)農(nóng)村和農(nóng)業(yè)的投資絕非是簡(jiǎn)單的資金注入，資金配置效率也是制約農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民收入的重要瓶頸。

已有研究對(duì)糧食單產(chǎn)提高對(duì)糧食增產(chǎn)的貢獻(xiàn)以及影響糧食單產(chǎn)的因素進(jìn)行了廣泛研究，也得出了豐富研究成果。但是從梳理的文獻(xiàn)來(lái)看，從政府財(cái)政和金融兩個(gè)方面入手來(lái)綜合研究支農(nóng)政策對(duì)糧食生產(chǎn)和糧食單產(chǎn)的文獻(xiàn)并不多見(jiàn)，且鮮有文獻(xiàn)從資金配置效率視角探討支農(nóng)政策對(duì)糧食單產(chǎn)的影響。而且，已有研究多采用短期數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證財(cái)政支農(nóng)資金或農(nóng)村金融資金與糧食總產(chǎn)量的靜態(tài)均衡關(guān)系，缺乏對(duì)財(cái)政金融投入資金綜合作用于糧食單產(chǎn)的作用機(jī)理及其資金配置效率的動(dòng)態(tài)的、長(zhǎng)景的研究。鑒于此，本文基于中國(guó)1952—2013年時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用VAR模型解讀財(cái)政金融支農(nóng)政策與糧食單產(chǎn)的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系及其資金配置效率問(wèn)題。

二、理論模型

為了分析政府財(cái)政金融支農(nóng)政策對(duì)糧食單產(chǎn)的作用機(jī)理，本文參照溫濤等[26]的做法，引入Odedokun(1992)經(jīng)濟(jì)效率模型與Greenwood & Jovanvic(1990)產(chǎn)出增長(zhǎng)率模型。

Odedokun的經(jīng)濟(jì)效率模型：

式中，Y、ΔY分別為總產(chǎn)出和新增產(chǎn)出，K、ΔK分別是總資本投入和新增資本，EE為經(jīng)濟(jì)效率，也即資源的使用效率(由邊際產(chǎn)出-資本比ΔY/ΔK來(lái)代替)。模型(1)表明，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由經(jīng)濟(jì)效率(EE)提升和資本增加(ΔK/Y)二者共同作用實(shí)現(xiàn)。

產(chǎn)出增長(zhǎng)率模型則把金融系統(tǒng)中的各種因素綜合起來(lái)說(shuō)明金融發(fā)展對(duì)產(chǎn)出增長(zhǎng)的作用，產(chǎn)出增長(zhǎng)是基于傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)實(shí)現(xiàn)，即包含資本和勞動(dòng)力的生產(chǎn)函數(shù)：

式中θ表示勞動(dòng)力投入在每單位資本條件下的產(chǎn)出彈性；而且，當(dāng)期資本形成取決于上一期資本存量和當(dāng)期新增資本流量，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，資金來(lái)源主要有政府財(cái)政支農(nóng)投入和農(nóng)村金融發(fā)展引導(dǎo)的資金流入②，那么農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資本為：

式中，δ代表資本折舊率(0<δ<1)，C1t、C2t分別代表財(cái)政支農(nóng)資金投入、農(nóng)村金融引導(dǎo)的資金流入，EE為財(cái)政金融支農(nóng)資金的利用效率。模型(4)是增函數(shù)，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本有效利用的條件下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本隨著前期資本存量、財(cái)政金融支農(nóng)投入的增加而增加，進(jìn)而提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總資本投入并促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展。

式(5)表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)一旦達(dá)到最大勞動(dòng)力規(guī)模容量，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出就面臨恒定的規(guī)模收益，即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)只與農(nóng)業(yè)資本存量相關(guān)，此時(shí)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率等于農(nóng)業(yè)資本增長(zhǎng)率。將(4)式代入(5)式可得：

EE在C的一階Taylor展開(kāi)為：

EE(C1t，C2t)≈EE(0，0)+

將(7)代入(6)式可得：

Yt=m(1-δ)Kt-1+

由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率等于資本增長(zhǎng)率，則由(8)式可以得出農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)：

ΔYt=-δmKt-1+m[EE(0，0)+

對(duì)(8)式等號(hào)兩邊同時(shí)除以m，可以得到農(nóng)業(yè)的人均產(chǎn)出模型：

基于模型(10)，可以進(jìn)一步構(gòu)建政府財(cái)政支農(nóng)投入、農(nóng)業(yè)貸款余額(農(nóng)村金融信貸水平)作用于糧食單產(chǎn)的模型，用糧食單產(chǎn)(Craint)替代農(nóng)業(yè)人均產(chǎn)出(yt)，用政府財(cái)政支農(nóng)支出(CZ)變量代替財(cái)政支農(nóng)政策(C1t)，用農(nóng)業(yè)貸款余額(DK)代替農(nóng)村金融政策(C2t)。為避免異方差，對(duì)絕對(duì)量數(shù)據(jù)序列進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理，最終的實(shí)證模型如下：

三、研究方法和指標(biāo)說(shuō)明

(一)研究方法

由于時(shí)間序列多表現(xiàn)為非平穩(wěn)特征，而以O(shè)LS為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)計(jì)量模型是以序列平穩(wěn)為基礎(chǔ)假設(shè)，而且傳統(tǒng)計(jì)量方法主要估計(jì)變量間靜態(tài)關(guān)系，所以該方法對(duì)于非平穩(wěn)序列以及變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系的估計(jì)顯得很乏力，Sims提出的向量自回歸模型(VAR)很好地解決了這一難題。VAR模型不以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)，常用于計(jì)量相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)及分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊，估計(jì)過(guò)程不含任何事先約束條件[27]，所以，本文用VAR模型來(lái)分析財(cái)政金融支農(nóng)政策與糧食單產(chǎn)的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系是非常合適的。

VAR模型確定的是內(nèi)生變量間長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系，但不能反映變量間短期動(dòng)態(tài)關(guān)系以及當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)或單一變量短期內(nèi)出現(xiàn)擾動(dòng)沖擊時(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的反應(yīng)，向量誤差修正模型(VECM)可以很好地解決這一問(wèn)題。VECM本質(zhì)上是含有協(xié)整約束的VAR模型，當(dāng)變量間呈協(xié)整約束關(guān)系時(shí)，VECM可以反映變量間短期均衡關(guān)系并內(nèi)生糾偏機(jī)制使內(nèi)生變量收斂于長(zhǎng)期均衡關(guān)系，即誤差修正項(xiàng)。而且，基于VECM模型還可以分析內(nèi)生變量間的Granger因果關(guān)系，檢驗(yàn)一個(gè)變量的滯后項(xiàng)是否可以引入到其他變量方程中。

VAR模型的另一個(gè)重要作用，可以通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解來(lái)呈現(xiàn)模型的動(dòng)態(tài)特征。脈沖響應(yīng)是指經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)對(duì)來(lái)自系統(tǒng)內(nèi)部某一變量的沖擊(shock)或新息(innovation)所作出的反應(yīng)，脈沖響應(yīng)函數(shù)可以清楚刻畫這種沖擊對(duì)其他變量當(dāng)期值和未來(lái)值的影響軌跡；方差分解是通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化(通常用均方誤差來(lái)度量)的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)每個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊的重要性，即變量沖擊的貢獻(xiàn)占總貢獻(xiàn)的比重，就實(shí)現(xiàn)了定量把握模型中變量間的影響關(guān)系和影響程度。

(二)指標(biāo)選擇及數(shù)據(jù)說(shuō)明

根據(jù)理論分析和實(shí)證模型(11)，為分析財(cái)政金融政策對(duì)糧食單產(chǎn)的影響，本文的被解釋變量為糧食單位面積產(chǎn)量(Grain)(千克/畝)，具體是根據(jù)歷年我國(guó)糧食總產(chǎn)量和糧食播種面積計(jì)算得出；解釋變量：(1)政府財(cái)政支農(nóng)政策(CZ)，用全國(guó)歷年財(cái)政支農(nóng)支出數(shù)量來(lái)衡量；(2)農(nóng)村金融支農(nóng)政策(DK)，用各類金融機(jī)構(gòu)歷年年底農(nóng)業(yè)貸款余額來(lái)衡量。

本文研究的時(shí)間跨度為1952—2013年，其中1952—2008年的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《新中國(guó)五十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》，2008年以后的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2014)、《中國(guó)金融年鑒》(2014)和《中國(guó)農(nóng)村年鑒》(2014)。需要指明的是：2007年政府財(cái)政支出統(tǒng)計(jì)口徑改變，財(cái)政支農(nóng)支出2007年之前用“支農(nóng)支出、農(nóng)業(yè)基本建設(shè)支出、農(nóng)業(yè)科技三項(xiàng)費(fèi)支出和農(nóng)業(yè)救濟(jì)費(fèi)”總和代替，2007年之后用政府“財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出”來(lái)代替，以保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性；2010年金融統(tǒng)計(jì)中貸款資金項(xiàng)目運(yùn)用口徑也發(fā)生改變，金融支農(nóng)變量2010年前數(shù)據(jù)為《中國(guó)金融年鑒》中農(nóng)業(yè)貸款余額，2010之后的數(shù)據(jù)用“本外幣農(nóng)戶貸款余額：農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)貸款”余額近似替代。

四、實(shí)證及結(jié)果分析

(一)單位根檢驗(yàn)

VAR模型及協(xié)整檢驗(yàn)對(duì)序列平穩(wěn)性沒(méi)有實(shí)質(zhì)要求，但要求變量序列是同質(zhì)的，也即要求非平穩(wěn)序列單整階數(shù)要統(tǒng)一。本文用運(yùn)用Dickey& Fulle提出的ADF方法對(duì)模型變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以確定變量的平穩(wěn)性和單整階數(shù)。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1：各變量的初始值(水平值)序列都無(wú)法拒絕存在單位根的原假設(shè)，繼而對(duì)變量進(jìn)行差分處理，檢驗(yàn)一階差分的單位根情況，結(jié)果顯示各變量在一階差分后序列至少在5%顯著水平上拒絕有單位根的假設(shè)，說(shuō)明各變量在一階差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，即各變量都是一階單整序列。

表1 各變量單位根檢驗(yàn)(ADF檢驗(yàn))

注：檢驗(yàn)類型中C、T表示變量具有截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)，K表示SIC準(zhǔn)則下的滯后階數(shù)；Δ為差分算子。

(二)協(xié)整檢驗(yàn)

ADF檢驗(yàn)說(shuō)明各變量是同質(zhì)的一階單整序列，那么這些變量間可能存在平穩(wěn)的線性組合關(guān)系，即變量間可能存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。本文采用基于VAR模型的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)(JJ檢驗(yàn))，且VAR模型根據(jù)AIC、SC等準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)為3階，具體結(jié)果如表2，Johansen協(xié)整檢驗(yàn)表明模型中變量間存在1個(gè)協(xié)整向量。根據(jù)向量誤差修正模型得到變量間均衡協(xié)整向量為：

β′=(1.000000，2.531584，1.724811，-1.801104)

表2 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

注：**表示在5%顯著水平上拒絕原假設(shè)。

并根據(jù)協(xié)整向量可以得到變量間的協(xié)整方程：

LnGraint=2.531584-1.724811LnCZt+1.801104LnDKt

(0.56711) (0.50399)

方程(12)中，小括號(hào)和中括號(hào)中分別為標(biāo)準(zhǔn)誤差、T值，兩變量均通過(guò)了5%顯著水平檢驗(yàn)。協(xié)整方程說(shuō)明1952—2013年財(cái)政金融支農(nóng)政策與糧食單產(chǎn)存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，表明財(cái)政金融支農(nóng)政策是影響糧食單產(chǎn)的重要因素。由于變量進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理，所以各變量系數(shù)為長(zhǎng)期內(nèi)的產(chǎn)出彈性，政府財(cái)政支農(nóng)支出(LnCZ)與糧食單產(chǎn)(LnGrain)呈負(fù)相關(guān)，政府財(cái)政支農(nóng)支出投入每增加1%，糧食單產(chǎn)反而會(huì)下降1.72%；農(nóng)業(yè)貸款(LnDK)與糧食單產(chǎn)為正相關(guān)彈性關(guān)系，農(nóng)業(yè)貸款每增加1%會(huì)促進(jìn)糧食單產(chǎn)增加1.8%。前述模型(10)說(shuō)明，如果財(cái)政支農(nóng)資金和農(nóng)業(yè)貸款資金配置是有效率的，則這兩個(gè)變量的系數(shù)將顯著為正，結(jié)果表明在糧食生產(chǎn)中財(cái)政支農(nóng)資金的配置并不是有效率的，提升農(nóng)村金融水平并增加農(nóng)業(yè)貸款可以有效地提高糧食單產(chǎn)水平。

(三)VECM與Granger因果檢驗(yàn)

Johansen協(xié)整檢驗(yàn)反映了糧食單產(chǎn)與各影響因素間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，但是財(cái)政金融支農(nóng)政策與糧食單產(chǎn)的短期動(dòng)態(tài)關(guān)系如何？需要進(jìn)一步運(yùn)用誤差修正模型(VCEM)來(lái)驗(yàn)證，最終的VECM方程為：

ΔLnGraint=0.0187ecmt-1+0.0895ΔLnGraint-1-

0.3765ΔLnGraint-2

-0.1321ΔLnCZt-1-0.0662ΔLnCZt-2

模型(13)結(jié)果說(shuō)明：

(1)在短期內(nèi)，財(cái)政支農(nóng)支出(LnCZ)的滯后1期和滯后2期與糧食單產(chǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，也說(shuō)明財(cái)政農(nóng)業(yè)支出資金在短期內(nèi)配置也不是有效的；農(nóng)業(yè)貸款(LnDK)滯后1期與糧食單產(chǎn)正相關(guān)，滯后2期變?yōu)樨?fù)相關(guān)(但不再顯著)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)貸款的配置效率持續(xù)性不強(qiáng)，農(nóng)業(yè)金融資金的使用效率存在衰減趨勢(shì)。

(2)誤差修正項(xiàng)并沒(méi)有產(chǎn)生糾偏作用，即當(dāng)短期波動(dòng)出現(xiàn)時(shí)誤差修正項(xiàng)將以0.0187的力度繼續(xù)推動(dòng)短期波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡，這一結(jié)果表明短期內(nèi)財(cái)政金融支農(nóng)政策為穩(wěn)定糧食單產(chǎn)的政策效果不佳，當(dāng)來(lái)自市場(chǎng)系統(tǒng)的沖擊影響糧食單產(chǎn)波動(dòng)時(shí)，財(cái)政金融政策反而會(huì)起“火上澆油”的作用，進(jìn)一步證實(shí)財(cái)政金融支農(nóng)資金整體配置不是有效的。

VECM結(jié)果說(shuō)明了財(cái)政金融支農(nóng)政策與糧食單產(chǎn)的短期動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系，但是這種關(guān)系是否在短期內(nèi)構(gòu)成格蘭杰因果關(guān)系，還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。本文基于VECM對(duì)財(cái)政金融支農(nóng)政策與糧食單產(chǎn)進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，結(jié)果如表3。

表3 LnGrain與LnCZ、LnDK的Granger因果檢驗(yàn)

格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果表明，短期內(nèi)LnCZ、LnDK是LnGrain的單向的格蘭杰原因，而且二者也是對(duì)LnGrain的聯(lián)合格蘭杰原因，但是反向不存在格蘭杰因果關(guān)系。這說(shuō)明，短期內(nèi)財(cái)政金融支農(nóng)政策是糧食單產(chǎn)變化的格蘭杰原因，這與誤差修正模型結(jié)果一致，但是糧食單產(chǎn)提高并未對(duì)財(cái)政金融支農(nóng)政策和資金投入產(chǎn)生作用。

(四)脈沖響應(yīng)和方差分解

協(xié)整檢驗(yàn)和誤差修正模型只能反映變量間長(zhǎng)期內(nèi)和短期內(nèi)的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系，但并不能反映這種關(guān)系的作用軌跡和作用強(qiáng)度。因此，基于最優(yōu)滯后階數(shù)的VAR模型，為了精準(zhǔn)刻畫財(cái)政金融支農(nóng)政策的沖擊傳導(dǎo)到糧食單產(chǎn)的路徑以及作用強(qiáng)度，本文采用Sims提出的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解來(lái)對(duì)財(cái)政金融支農(nóng)政策與糧食單產(chǎn)間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步研究。

首先，基于最優(yōu)滯后階數(shù)的VAR模型，分析糧食單產(chǎn)對(duì)來(lái)自財(cái)政支農(nóng)政策和金融支農(nóng)政策沖擊的反應(yīng)，脈沖響應(yīng)圖見(jiàn)圖1。如結(jié)果所示，財(cái)政支農(nóng)政策短期內(nèi)對(duì)糧食單產(chǎn)具有負(fù)向沖擊作用，在第3期達(dá)到最大，之后轉(zhuǎn)變?yōu)檎驔_擊作用，說(shuō)明財(cái)政支農(nóng)政策對(duì)提高糧食單產(chǎn)具有明顯的滯后效應(yīng)；金融支農(nóng)政策短期內(nèi)短暫表現(xiàn)出正向沖擊作用，隨即又轉(zhuǎn)變?yōu)楦蟮呢?fù)向沖擊作用，這與VECM分析結(jié)果一致。

圖1 財(cái)政金融政策對(duì)糧食單產(chǎn)沖擊的動(dòng)態(tài)反應(yīng)

表4 糧食單產(chǎn)的方差分解結(jié)果

其次，基于最優(yōu)滯后階數(shù)的VAR模型，分解各因素對(duì)糧食單產(chǎn)作用的強(qiáng)度，即進(jìn)行方差分解。方差分解的主要思想是把系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量(共m個(gè))的波動(dòng)(k步預(yù)測(cè)均方誤差)按其成因分解為與各方程信息(隨機(jī)誤差項(xiàng))相關(guān)聯(lián)的m個(gè)組成部分，從而了解各方程信息對(duì)模型內(nèi)生變量的相對(duì)重要性。方差分解結(jié)果見(jiàn)表4。結(jié)果表明，財(cái)政金融支農(nóng)政策對(duì)糧食單產(chǎn)影響強(qiáng)度逐漸增加，在第10期總體達(dá)到30%以上，且財(cái)政支農(nóng)政策比金融支農(nóng)政策的短期作用強(qiáng)度更大，第4期達(dá)到23%。

五、結(jié)論與政策含義

理論模型表明，財(cái)政支農(nóng)投入資金和農(nóng)業(yè)信貸資金的增加都可以為糧食生產(chǎn)增加資金供給，通過(guò)改善糧食生產(chǎn)的約束及改進(jìn)糧食生產(chǎn)技術(shù)、機(jī)械和投入等提高糧食單產(chǎn)水平。但是，基于1952—2013年全國(guó)層面時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并運(yùn)用VAR和VEC模型的實(shí)證結(jié)果清楚的顯示：(1)我國(guó)財(cái)政支農(nóng)投入資金的增加在長(zhǎng)期內(nèi)和短期內(nèi)不僅沒(méi)有成為提高糧食單產(chǎn)的有效投入資源，反而起到了顯著的抑制作用。這說(shuō)明財(cái)政支農(nóng)政策在糧食生產(chǎn)中所取得的現(xiàn)實(shí)成果與政策制定初衷背道而馳，但是，本文的結(jié)論并不是否定政府對(duì)糧食生產(chǎn)的重視和財(cái)政支農(nóng)政策在糧食單產(chǎn)中的重要作用，它揭示的是當(dāng)前財(cái)政支農(nóng)資金配置模式和使用方式效率低下這一現(xiàn)實(shí)。建國(guó)以來(lái)，財(cái)政支農(nóng)投入絕對(duì)額實(shí)現(xiàn)了快速增長(zhǎng)，2013年達(dá)到13349.55億元，但是他們轉(zhuǎn)化為真正的農(nóng)業(yè)投資的效率非常低，20世紀(jì)50年代約30%，70年代下降至20%左右，80年代后長(zhǎng)期處在10%以下，90年代中后期開(kāi)始回升到15%上下[26]。究其原因，一方面財(cái)政農(nóng)業(yè)支出“多頭管理”和“跑冒滴漏”嚴(yán)重，缺乏科學(xué)合理的分配機(jī)制和監(jiān)管機(jī)制，另一方面內(nèi)生于行政高度集中的分權(quán)體制下，地方政府唯“GDP指標(biāo)”的政績(jī)?cè)V求和地方政府“政治競(jìng)標(biāo)賽”競(jìng)爭(zhēng)激勵(lì)強(qiáng)烈，農(nóng)業(yè)低稅、低收益和非政績(jī)特征明顯，導(dǎo)致地方對(duì)農(nóng)業(yè)財(cái)政投入擠占、挪用普遍；(2)相比于財(cái)政支農(nóng)政策，農(nóng)業(yè)金融支農(nóng)的農(nóng)業(yè)信貸對(duì)糧食單產(chǎn)長(zhǎng)期內(nèi)具有正向拉動(dòng)作用，但是其配置效率也有待改進(jìn)，短期內(nèi)農(nóng)業(yè)貸款資金對(duì)糧食單產(chǎn)提高作用持續(xù)性不強(qiáng)。但是，具有市場(chǎng)化背景的金融資源開(kāi)始凸顯了其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食生產(chǎn)中的作用，相比財(cái)政投入規(guī)模的硬約束，農(nóng)業(yè)金融資源在糧食生產(chǎn)中的作用前景更加明朗。

2004年開(kāi)始，以糧食直補(bǔ)政策為代表的政府支持糧食生產(chǎn)政策陸續(xù)出臺(tái)，糧食實(shí)現(xiàn)歷史性的“十一連增”也充分證明了農(nóng)業(yè)投入的重要作用。但是，與增加糧食生產(chǎn)政府財(cái)政金融資金投入同等重要的是，要逐步提升農(nóng)業(yè)資金的配置效率，否則財(cái)政金融農(nóng)業(yè)政策資金投入增加并不會(huì)必然帶來(lái)糧食單產(chǎn)穩(wěn)步提升。鑒于此，筆者認(rèn)為政府在加大對(duì)糧食生產(chǎn)的財(cái)政金融支持的同時(shí)，還要從以下幾方面改進(jìn)資金利用效率：

(1)優(yōu)化糧食生產(chǎn)政府財(cái)政金融資金配置，破除農(nóng)業(yè)局、發(fā)改委以及國(guó)有糧食企業(yè)等多部門分管資金的模式，創(chuàng)新以糧食生產(chǎn)“項(xiàng)目”資金需求為主分配方式，減少地方對(duì)糧食資金占用機(jī)會(huì)，使糧食生產(chǎn)資金實(shí)現(xiàn)供需真正對(duì)接。

(2)整合財(cái)政金融資金，加快農(nóng)村金融市場(chǎng)化改革，鑒于金融資金使用效率更高的優(yōu)勢(shì)，可以嘗試以農(nóng)村金融支農(nóng)為主，以金融支農(nóng)規(guī)模和糧食生產(chǎn)(單產(chǎn))效益的相對(duì)指標(biāo)，政府財(cái)政支農(nóng)資金用來(lái)補(bǔ)貼金融機(jī)構(gòu)因糧食比較收益低而產(chǎn)生的虧損，財(cái)政金融整合可以提升其對(duì)糧食單產(chǎn)的整體效益。

(3)把農(nóng)業(yè)生產(chǎn)尤其是糧食生產(chǎn)指標(biāo)(總產(chǎn)和單產(chǎn))納入到地方政府官員政績(jī)考核體系中，“自上而下”的革新往往能取得更加明顯的效果，這樣可以形成促使地方政府積極“抓糧”的有效激勵(lì)，并增加對(duì)糧食生產(chǎn)財(cái)政金融資金擠占挪用的機(jī)會(huì)成本。總之，糧食生產(chǎn)能力提升和糧食單產(chǎn)穩(wěn)步提高長(zhǎng)效機(jī)制的建立，受到多方面因素的影響，財(cái)政和金融作為當(dāng)前資金積累和投入的主力，應(yīng)該在其中發(fā)揮關(guān)鍵作用，以減輕當(dāng)前我國(guó)糧食生產(chǎn)面臨的日益增加的風(fēng)險(xiǎn)和約束，保證我國(guó)糧食安全戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

注 釋：

① 一方面財(cái)政支農(nóng)力度不斷加強(qiáng)，數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)財(cái)政“農(nóng)林水事務(wù)支出”于2012年跨上了一萬(wàn)億臺(tái)階，2014年全國(guó)財(cái)政用于“三農(nóng)”支出達(dá)到14001.67億元，相比于2012年增長(zhǎng)率為16.935%；另一方面，農(nóng)村金融支農(nóng)水平也在不斷加快，央行發(fā)布《中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告(2014)》數(shù)據(jù)顯示，截至2014年末，涉農(nóng)貸款(本外幣)余額23.6萬(wàn)億元，占各項(xiàng)貸款比重28.1%，同比增長(zhǎng)13%。

② 根據(jù)本文的研究目的以及數(shù)據(jù)可獲得性，沒(méi)有考慮農(nóng)民自身和村集體的資本自我積累對(duì)糧食單產(chǎn)的影響。

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[責(zé)任編輯：馬建平]

2017-01-06

國(guó)家社科基金項(xiàng)目“‘供給側(cè)改革’中的糧食生產(chǎn)區(qū)位效率差異與產(chǎn)需格局優(yōu)化研究”(16BJY104)；三峽大學(xué)社科青年項(xiàng)目“資源環(huán)境約束視角下宜昌地區(qū)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)效率與農(nóng)民收入?yún)f(xié)調(diào)性研究”(KJ2016A002)。

田紅宇，男，土家族，三峽大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講師，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士。祝志勇，男，西南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。

10.13393/j.cnki.1672-6219.2017.04.011

F 304.4

A

1672-6219(2017)04-0047-06