基于VAR模型的安徽省農(nóng)村人口流動與糧食產(chǎn)量的關(guān)系研究

杜慧妍+汪徐+張燕+張忠

摘要：基于1993-2014年安徽省的糧食總產(chǎn)量、流動人口比例、城鎮(zhèn)化率等時間序列數(shù)據(jù)，采取構(gòu)建VAR模型的方法，實證分析了安徽省農(nóng)村人口流動對糧食產(chǎn)量的影響。研究結(jié)果表明，短期看，流動人口比例對糧食產(chǎn)量產(chǎn)生促進作用，主要是因為農(nóng)村人口流出的增加有利于減緩人地矛盾，提升土地的邊際效益；但城鎮(zhèn)化率對糧食產(chǎn)量無明顯的促進作用。另外，糧食播種面積、農(nóng)村用電量和農(nóng)用化肥施用量在短期內(nèi)對糧食產(chǎn)量具有推進作用?；诖?，提出保護耕地、加快發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村人口流動；糧食產(chǎn)量；VAR模型；安徽省

中圖分類號：C939 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2017）12-2395-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.12.048

Research on the Relationship between Rural Population Float and Grain Yield In Anhui Based on VAR Model

DU Hui-yan，WANG Xu，ZHANG Yan，ZHANG Zhong

（College of Public Administration， Hohai University， Nanjing 210098， China）

Abstract： Based on the time series data of total grain yield， floating population rate and urbanization level in Anhui province during 1993-2014， a VAR model was constructed to analyze the influence of rural population float on grain yield. The results showed that， in the short term， the floating population rate had a good effect on grain yield， mainly due to the less pressure of the population-land contradiction and increased marginal benefit of land from the massive floating population. However， the urbanization level had no significant effect on grain yield. In addition， the grain sown area， rural electricity power consumption and chemical fertilizers had promotion effect on grain yield in the short term. Based on this， suggestions to protect arable land， to improve the permanent protection area of basic good farmland and to accelerate the development of agricultural modernization were put forward.

Key words： rural population float；grain yield；VAR model；Anhui province

農(nóng)村勞動力流動與農(nóng)業(yè)發(fā)展穩(wěn)定以及農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量持續(xù)增長問題對于發(fā)展中國家農(nóng)業(yè)發(fā)展來說是始終不可回避的現(xiàn)實問題[1]。隨著中國經(jīng)濟的迅猛發(fā)展，工業(yè)化率不斷提升，大規(guī)模的人口流動成為必然[2]。人口流動是指人口在地區(qū)間所做的各種各樣短期的、重復的或周期性的運動。根據(jù)人口流動的空間，可將其劃分為縣內(nèi)的、省內(nèi)的、省際的以及城鄉(xiāng)之間的人口流動等類型。在當前城鎮(zhèn)化、市場化的背景下，農(nóng)村人口流動成為人口流動的主力軍。中國農(nóng)村勞動力流動具有兩種重要形式：一是農(nóng)村人口加速遷移，表現(xiàn)在農(nóng)村人口由農(nóng)村向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移；二是農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)，包括農(nóng)村勞動力外出務工[1]。另外，隨著改革開放不斷深化，國內(nèi)省際勞動力流動不斷增加，從全國范圍來看，農(nóng)村勞動力的跨區(qū)域流動占省際人口遷移的80%以上[3]。以農(nóng)村人口流動為代表的城鄉(xiāng)間和省際間的人口流動對糧食生產(chǎn)構(gòu)成威脅。中國城鎮(zhèn)化、工業(yè)化和市場化的浪潮使數(shù)以億計的農(nóng)村勞動力外流，不少地區(qū)糧食播種面積減少，糧食生產(chǎn)出現(xiàn)弱質(zhì)化、兼業(yè)化現(xiàn)象[4]。鑒于中國強大的人口基數(shù)，糧食安全問題是一個關(guān)系民生的大問題[5]。當前，安徽正處于城鎮(zhèn)化加速發(fā)展時期，安徽也是重要的勞務輸出大省，而作為全國重要的糧食生產(chǎn)基地，為保證糧食安全，須對農(nóng)村人口流動和糧食產(chǎn)量之間的關(guān)系進行研究，從而促進農(nóng)業(yè)發(fā)展、糧食增產(chǎn)和農(nóng)民增收。

2 安徽農(nóng)村人口流動和糧食生產(chǎn)現(xiàn)狀

自改革開放以來，尤其是近10年以來，中國農(nóng)村勞動力流動步伐顯著加快[1]。由于安徽農(nóng)村人口流動相關(guān)數(shù)據(jù)缺失，本研究從安徽流動人口整體狀況和城鎮(zhèn)化率來探究安徽農(nóng)村人口流動變化趨勢。安徽省際間流動人口從1993年121萬上升到2014年1 053萬，凈增加932萬人，年均增長率為10.85%；流動人口占全省總?cè)丝诒壤龔?.06%增加到15.00%。另一方面，安徽城鎮(zhèn)化率發(fā)展較快， 從1993年18.48%上升到2014年49.15%，年均增長4.77%；在城鎮(zhèn)生活工作的人口總量從1 089.76萬人上升到2 989.79萬人，凈增加約1 900萬人。

1993-2014年安徽人口流動、城鎮(zhèn)化率和糧食總產(chǎn)量情況見圖1。由圖1可以看出，安徽省際間流動人口雖一直保持增長勢頭，但增長速度比較平緩，且略有反復；而城鎮(zhèn)化率自1998年開始，一直保持著較強的增長勢頭，呈現(xiàn)出不斷發(fā)展的態(tài)勢。

安徽作為全國重要的糧食生產(chǎn)基地，全省糧食總產(chǎn)量自1993年來整體保持相對平穩(wěn)的增長趨勢。從1993年2 305.2萬t增加到2014年3 415.8萬t，凈增加1 110.6萬t，年均增加43.57萬t。雖然安徽糧食總產(chǎn)量整體呈現(xiàn)不斷增產(chǎn)的情況，但從圖1可以看出，糧食產(chǎn)量并不穩(wěn)定，在1997-2006年10年間，安徽糧食總產(chǎn)量極不穩(wěn)定，表現(xiàn)出不斷起伏的特點，甚至在2003年達到2 214.8萬t的歷史最低值。

3 計量模型構(gòu)建與分析

3.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究選取1993-2014年安徽省糧食總產(chǎn)量（GY，萬t）、流動人口比例（FPR，%）、城鎮(zhèn)化率（UR，%）、糧食播種面積（SA，千hm2）、農(nóng)村用電量（REPC，萬kwh）、農(nóng)用化肥施用量（CF，t）等指標的時間序列數(shù)據(jù)，其中糧食總產(chǎn)量為因變量，其余變量為自變量。所有數(shù)據(jù)均來自《安徽省統(tǒng)計年鑒》，用統(tǒng)計分析軟件Eviews7.0對數(shù)據(jù)進行分析。同時為減少數(shù)據(jù)的大幅波動及消除可能潛在的異方差對數(shù)據(jù)模型估計的影響，首先對糧食總產(chǎn)量、糧食播種面積、農(nóng)村用電量、農(nóng)用化肥施用量取自然對數(shù)，得到新的序列LnGY、LnSA、LnREPC、LnCF。

3.2 變量說明

流動人口比例（FPR）：用地區(qū)內(nèi)流向省外半年以上總?cè)藬?shù)與地區(qū)戶籍人口總數(shù)的比值來表達。該指標能夠說明當?shù)厝丝谙蚴⊥饬鲃拥某潭群蛷V度。隨著流動人口規(guī)模的擴大和流動人口占比的提高，越來越多的農(nóng)村勞動力從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)兼業(yè)化、弱質(zhì)化、老齡化、高齡化現(xiàn)象日趨嚴重。

城鎮(zhèn)化率（UR）：用地區(qū)城鎮(zhèn)人口總數(shù)與地區(qū)常住人口總數(shù)的比值來表達。該指標能夠說明當?shù)剞r(nóng)村人口向城鎮(zhèn)流動的程度和廣度以及城鎮(zhèn)人口的數(shù)量規(guī)模。隨著城鎮(zhèn)化的推進，流向城鎮(zhèn)的農(nóng)村人口日益增加，成為農(nóng)村人口流動的主體。

糧食播種面積（SA）：指實際播種糧食的面積。凡是實際種植糧食的面積，不管種植在耕地上還是種植在非耕地上，均包括在糧食種植面積中。糧食生產(chǎn)最終來源于土地，因此糧食播種面積是影響糧食產(chǎn)量的根本性因素。

農(nóng)村用電量（REPC）：電力是一種現(xiàn)代化的能源。農(nóng)村用電量的多少，標志著農(nóng)村的生產(chǎn)率和農(nóng)民的生活率。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上，用電力替代人、畜力乃至煤炭、柴油、汽油等，可以使生產(chǎn)力得到進一步的解放和提高。

農(nóng)用化肥施用量（CF）：指本年內(nèi)實際用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的化肥數(shù)量，包括氮肥、磷肥、鉀肥和復合肥?；适┯昧堪凑照奂兞坑嬎??；适羌Z食生產(chǎn)的必需品，對糧食產(chǎn)量的穩(wěn)定和提升具有不可替代的作用。

3.3 實證檢驗和結(jié)果分析

3.3.1 單位根檢驗 時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性是進行VAR模型分析的前提，在非平穩(wěn)的情形下應用VAR模型可能會產(chǎn)生偽回歸，使得估計結(jié)果與實際情形嚴重偏離。因此，在進行實證分析前，運用ADF檢驗方法對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行檢驗。

由表1可知，在所有被檢驗的變量中，對數(shù)化處理后的LnCF（農(nóng)用化肥施用量）和LnSA（糧食播種面積）僅在10%的顯著水平下可以拒絕有單位根的原假設，而在1%和5%的顯著水平下無法拒絕原假設。另外FPR（流動人口比例）、UR（城鎮(zhèn)化率）、LnREPC（對數(shù)化后的農(nóng)村用電量）、LnGY（對數(shù)化后的糧食產(chǎn)量）4個變量無論在何種顯著水平下，均不能拒絕其存在單位根的原假設。因此，時間序列數(shù)據(jù)FPR、UR、LnREPC、LnGY在1%、5%和10%顯著水平下存在單位根，為非平穩(wěn)序列；LnCF和LnSA在1%和5%顯著水平下存在單位根，為非平穩(wěn)序列。而各變量的一階差分序列經(jīng)ADF檢驗，在各個顯著水平下均是平穩(wěn)的，即序列FPR、UR、LnREPC、LnCF、LnSA、LnGY均是單整序列。

3.3.2 VAR模型的構(gòu)建 VAR模型是一種非結(jié)構(gòu)化的模型，即變量間的關(guān)系并不依靠經(jīng)濟理論作為基礎，它采用多方程聯(lián)立形式，將內(nèi)生變量對模型中全部內(nèi)生變量的滯后期進行回歸。VAR模型一般形式為：

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+···+APYt-p+B0Xt+···+BrXt-r+？著t

t=1，2，··，n （1）

式中，Yt是k維內(nèi)生變量向量，Yt-i（i=1，2，…，p）是滯后內(nèi)生變量向量，Xt-i（i=0，1，…，r）是d維外生變量向量或滯后外生變量向量，P、r分別是內(nèi)生變量和外生變量的滯后階數(shù)。At是k×k維系數(shù)矩陣，Bi是k×d維系數(shù)矩陣，？著t是由k維隨機誤差項構(gòu)成的向量。

序列FPR、UR、LnREPC、LnCF、LnSA、LnGY通過了平穩(wěn)性檢驗，但是在構(gòu)建VAR模型之前仍需要確定滯后階數(shù)，因為選擇最佳滯后期是確定VAR模型結(jié)構(gòu)的重要前提。運用Eviews7.0，依據(jù)AIC和SC最小原則，對序列FPR、UR、LnREPC、LnCF、LnSA、LnGY的滯后階數(shù)進行判斷，確定最佳滯后期為2，因此建立VAR（2）模型。

運用Eviews7.0，構(gòu)建VAR模型自回歸向量方程如下：

LnGY=-1.016 1LnGY（-1）-0.154 5LnGY（-2）+1.909 3LnSA（-1）-0.798 5LnSA（-2）-0.040 8LnCF（-1）- 0.544 4LnCF（-2）+0.518 6LnREPC（-1）+0.086 8Ln

REPC（-2）+0.367 0FPR（-1）-0.437 4FPR（-2）-0.002 0UR（-1）+0.008 3UR（-2）+8.109 7 （2）

由式（2）可知，前1期的糧食產(chǎn)量對當期糧食產(chǎn)量的影響為負，前2期的糧食產(chǎn)量對當期糧食產(chǎn)量的影響仍為負，表明糧食產(chǎn)量的基礎率對糧食產(chǎn)量的影響較大，并且影響逐漸明顯。糧食播種面積在滯后1期對糧食產(chǎn)量的影響為正，在滯后2期為負，且系數(shù)之和為正值，表明糧食播種面積對糧食產(chǎn)量的影響在減弱。農(nóng)用化肥施用量在滯后1期對糧食產(chǎn)量的影響為負，在滯后2期為負，且影響逐漸減弱。農(nóng)村用電量在滯后1期對糧食產(chǎn)量的影響為正，在滯后2期為正，說明農(nóng)村用電量和糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。流動人口比例在滯后1期對糧食產(chǎn)量的影響為正，在滯后2期為負，系數(shù)和為負，表明流動人口比例和糧食產(chǎn)量之間在短期內(nèi)可能有正相關(guān)關(guān)系。城鎮(zhèn)化率在滯后1期對糧食產(chǎn)量的影響為負，滯后2期為正，系數(shù)和為正，表明城鎮(zhèn)化率和糧食產(chǎn)量在短期內(nèi)可能是負相關(guān)，但長期看二者可能存在正相關(guān)關(guān)系。

3.3.3 脈沖響應分析 VAR模型的不足在于模型難以解釋計量結(jié)果的經(jīng)濟含義，這要依賴于脈沖響應函數(shù)對有關(guān)模型的解釋。脈沖響應函數(shù)刻畫了在誤差項加一個標準差大小的沖擊對內(nèi)生變量的當期值和未來值帶來的影響。與VAR模型的系數(shù)相比，脈沖響應函數(shù)可以較好地反映序列之間的動態(tài)關(guān)系?；谝呀⒌腣AR模型，進一步分析人口流動和糧食產(chǎn)量之間的動態(tài)響應。

運用脈沖響應函數(shù)分析的前提是VAR模型具有穩(wěn)定性。因此運用Eviews7.0對建立的VAR（2）模型進行檢驗，見圖2。由圖2可知，該模型的所有特征根均小于1，位于單位圓之內(nèi)，表明模型穩(wěn)定，可以進行脈沖響應函數(shù)分析。圖3是脈沖響應曲線圖，模型沖擊作用的滯后期設定為20期。

1）糧食播種面積對糧食產(chǎn)量的響應情況。從圖3a可以看出，糧食產(chǎn)量對糧食播種面積一個標準差新息的沖擊在第1期產(chǎn)生較大強度的正響應，且達到最大值，2～4期正響應開始下降趨近于0，5～15期出現(xiàn)負響應，16～20期出現(xiàn)正響應且在緩慢上升。這一現(xiàn)象說明在耕地資源有限的情況下，增加播種面積雖然可以實現(xiàn)糧食短期內(nèi)增產(chǎn)；從中期來看，擴大糧食播種面積對糧食產(chǎn)量影響并不明顯；長期來看，糧食播種面積必須有一定的保證，才能確保糧食總產(chǎn)量增加。

2）農(nóng)用化肥施用量對糧食產(chǎn)量的響應情況。從圖3b可以看出，農(nóng)用化肥施用量給糧食產(chǎn)量新息一定的沖擊，糧食產(chǎn)量在第2期做出最高的正響應，到第3期迅速下降為負響應，隨后在3～13期間不斷在正向影響和負向影響間波動，在14～20期呈現(xiàn)負響應。短期來看，農(nóng)用化肥施用量對糧食產(chǎn)量有促進作用，但從長期看，化肥施用量的增長對糧食產(chǎn)量的影響不確定。

3）農(nóng)村用電量對糧食產(chǎn)量的響應情況。從圖3c可以看出，糧食產(chǎn)量對農(nóng)村用電量一個標準差新息的沖擊在第1期產(chǎn)生較大強度的正響應，在第3期達到最大程度的正響應，在4～9期糧食產(chǎn)量對農(nóng)村用電量在正響應和負響應間波動，在10～20期表現(xiàn)出負響應。這一現(xiàn)象說明農(nóng)村用電量對糧食產(chǎn)量的影響，從短期看以促進作用為主，從長期看則對糧食產(chǎn)量產(chǎn)生一定的消極影響。

4）流動人口比例對糧食產(chǎn)量的響應情況。從圖3d可以看出，流動人口比例給糧食產(chǎn)量新息一定的沖擊后，糧食產(chǎn)量在第1期立即做出最大的正響應，隨后在2～3期，正響應緩慢下降，在4～9期呈現(xiàn)負響應和正響應交替出現(xiàn)的情形，第10期往后趨于穩(wěn)定?？傮w看，人口流動對糧食產(chǎn)量有促進作用，減少了人地矛盾，有利于土地集中經(jīng)營，提升土地的邊際效益。

5）城鎮(zhèn)化率對糧食產(chǎn)量的響應情況。從圖3e可以看出，城鎮(zhèn)化率在給糧食產(chǎn)量新息一定的沖擊后，糧食產(chǎn)量在第1期做出負響應，隨后在第2期立即做出較強正響應，第3期仍為正響應，在4～9期正負響應交替出現(xiàn)，第10期往后趨于平穩(wěn)。

3.3.4 方差分解 脈沖響應分析函數(shù)刻畫的是一個變量的沖擊對另一個變量的影響情況，而方差分解則將VAR模型的一個變量的方差分解到其他變量上，進而計算出其對各變量變化的貢獻度。檢驗LnGY作為因變量的方差分解見表1。

從方差分解表看出，LnGY在第1期只有自身對預測方差有貢獻，在第2期迅速下降到53.29%，隨后整體保持下降趨勢，大約在第11期左右，LnGY分解結(jié)果基本穩(wěn)定。LnSA對LnGY有一定貢獻度，在2～5期保持在23%以上，大約在第11期左右分解結(jié)果基本穩(wěn)定。LnCF對LnGY有一定貢獻度，大約在第14期左右分解結(jié)果基本穩(wěn)定。LnREPC對LnGY的貢獻度從第2期的15.81%上升到第9期的22.60%，隨后基本保持穩(wěn)定。FPR對LnGY的貢獻度從第3期的4.71%迅速上升到第4期的18.02%，隨后大約在第7期左右分解結(jié)構(gòu)保持基本穩(wěn)定。UR對LnGY的貢獻度很低，始終未達到0.50%。

4 結(jié)論與建議

4.1 主要結(jié)論

綜合上文分析，可以得出以下結(jié)論：從短期來看，流動人口比例增加對糧食產(chǎn)量產(chǎn)生促進作用，主要是因為農(nóng)村人口流動的增加有利于減緩人地矛盾，在很大程度上促進土地規(guī)?；?jīng)營，提升土地的邊際效益；另外可能是因為在一定程度上改變農(nóng)業(yè)兼業(yè)化的現(xiàn)狀，對農(nóng)業(yè)技術(shù)、新品種的推廣都有促進作用。但是城鎮(zhèn)化率對糧食產(chǎn)量的促進作用不明顯，說明在當前城鎮(zhèn)化加速發(fā)展的背景下，城鎮(zhèn)化的推進是以占用耕地為代價的，這對提升糧食產(chǎn)量具有明顯的抑制作用。雖然城鎮(zhèn)化水平的提高意味著對農(nóng)業(yè)有更多資本、技術(shù)的投入，但是這種促進作用可能被耕地面積減少抵消，導致城鎮(zhèn)化對提升糧食產(chǎn)量的作用不明顯。另外，糧食播種面積、農(nóng)村用電量和農(nóng)用化肥施用量在短期內(nèi)對糧食產(chǎn)量具有推進作用。

4.2 政策建議

為保障安徽糧食產(chǎn)量的穩(wěn)定，特提出以下建議：第一，加大保護耕地的力度，建立并完善基本良田永久保護區(qū)。耕地面積的穩(wěn)定是保障糧食增產(chǎn)的重要前提，安徽省應貫徹最嚴格的耕地保護政策，加大保護耕地力度。在此基礎上，建立完善基本良田永久保護區(qū)，保障糧食基地的永續(xù)生產(chǎn)，進而保障糧食供給。第二，推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)科技含量。流動人口的增加對糧食生產(chǎn)有促進作用，說明土地集中經(jīng)營、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機械、技術(shù)等投入對保障糧食生產(chǎn)有重要作用。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是農(nóng)業(yè)發(fā)展的必由之路，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)、手段的運用則是服務糧食生產(chǎn)的利器。

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