“三農(nóng)”政策對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)影響效應(yīng)的實(shí)證分析

周頤瑋

摘 要：對(duì)“三農(nóng)”政策對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的影響進(jìn)行分析，通過(guò)收集相關(guān)變量即1978—2018年的數(shù)據(jù)，建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，對(duì)政策變量以及其他控制變量的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析，得出結(jié)論認(rèn)為：“三農(nóng)”政策對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有正向效應(yīng)，是灌溉面積而不是播種面積對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)有很強(qiáng)的正向影響，鄉(xiāng)村辦水電站裝機(jī)容量對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也有顯著的正向影響。

關(guān)鍵詞：“三農(nóng)”政策;農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì);影響效應(yīng);實(shí)證分析

中圖分類(lèi)號(hào)：F323 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號(hào)：1673-291X（2020）30-0009-03

引言

中國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2018年數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)農(nóng)村戶(hù)籍人口超過(guò)40%，因此農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)對(duì)中國(guó)的GDP的貢獻(xiàn)也很重要。習(xí)近平總書(shū)記曾說(shuō)過(guò)：“沒(méi)有農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化，就沒(méi)有整個(gè)國(guó)家現(xiàn)代化?！边@進(jìn)一步表明了農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要性。影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素有很多，不僅有生產(chǎn)要素投入量的增加，還有農(nóng)業(yè)科技的進(jìn)步，當(dāng)然制度與政府頒布的“三農(nóng)”政策也有一定影響。2004年后，中共中央連續(xù)多年發(fā)布中央一號(hào)文件，確定了“三農(nóng)”問(wèn)題的重要地位。因此，研究我國(guó)“三農(nóng)”政策對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響效應(yīng)顯得十分重要。

本文在第二部分將對(duì)影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素進(jìn)行梳理，提出本文要解決的問(wèn)題。在第三部分，將建立包含政府政策的計(jì)量模型，并進(jìn)行實(shí)證分析。最后，根據(jù)得到的結(jié)論提出有利于我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的可行性建議。

一、文獻(xiàn)回顧

作者主要收集了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素的相關(guān)文獻(xiàn)，經(jīng)過(guò)梳理發(fā)現(xiàn)有以下幾個(gè)特點(diǎn)。

首先，有不少學(xué)者以我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)整體為研究對(duì)象，分析影響我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的各類(lèi)因素，只是研究的視角不同。有些學(xué)者對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素進(jìn)行綜合分析，夏新燕（2010）建立時(shí)間序列和截面兩種模型，分析促進(jìn)中國(guó)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)因素，得出結(jié)論認(rèn)為農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步、對(duì)農(nóng)業(yè)的投入為兩大主要因素[1]。欒炳江（2015）利用1980—2013年數(shù)據(jù)建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行分析，結(jié)果認(rèn)為耕地面積、從業(yè)人數(shù)、用電量等生產(chǎn)要素與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)呈正相關(guān)，而化肥使用、機(jī)械動(dòng)力、支農(nóng)資金不顯著[2]。還有學(xué)者（張清華[3]，2003;尹燕等[4]，2013;姚旭兵等[5]，2016）重點(diǎn)研究了某一類(lèi)因素與農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)系，分別是制度和技術(shù)、對(duì)外貿(mào)易依存度、城鎮(zhèn)化等，結(jié)論認(rèn)為制度與技術(shù)能一定程度上促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，對(duì)外貿(mào)易依存度與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增速間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，而城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因地制宜。

其次，更多的學(xué)者對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)大省進(jìn)行特定的分析。姜?jiǎng)湃澹?010）以我國(guó)12個(gè)農(nóng)業(yè)大省為研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果認(rèn)為生產(chǎn)要素的投入是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素，如勞動(dòng)力、土地面積、技術(shù)進(jìn)步、農(nóng)機(jī)和化肥的投入等，另外制度變遷、政府農(nóng)業(yè)支出也對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的影響[6]。龐娟、吳玉鳴（2006）領(lǐng)用C-D生產(chǎn)函數(shù)對(duì)廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行分析，對(duì)廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素進(jìn)行比較分析，提出技術(shù)進(jìn)步和政府對(duì)農(nóng)業(yè)支出是決定性因素[7]。也有學(xué)者何劍（2007）對(duì)新疆的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了研究，得出類(lèi)似的結(jié)論，認(rèn)為制度和技術(shù)是促進(jìn)新疆農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素[8]。

如上所述，雖然很多學(xué)者認(rèn)為制度和技術(shù)是促進(jìn)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的重要性因素，卻依然有不少學(xué)者研究認(rèn)為傳統(tǒng)的生產(chǎn)資本等相關(guān)要素的投入影響也不小。鄭素芳、張?jiān)篮鉡9]（2011）、王繼祥等[10]（2012）以海南省各市縣為研究對(duì)象，研究后認(rèn)為，資本投入對(duì)海南省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響最大。郭震[11]（2011）對(duì)河南省的研究，趙巧峰、申鵬[12]（2015）對(duì)貴州省的研究同樣都支持了上述的結(jié)論。而何仙珠（2017）對(duì)福建省進(jìn)行分析時(shí)，將資本投入分為物質(zhì)資本和人力資本兩類(lèi)，認(rèn)為物質(zhì)資本起到正向作用，而人力資本起到負(fù)向作用[13]。

綜合其他學(xué)者的研究，作者發(fā)現(xiàn)無(wú)論是以中國(guó)農(nóng)業(yè)整體為研究對(duì)象，還是以個(gè)別省份農(nóng)業(yè)為研究對(duì)象，學(xué)者們都得到了相似的結(jié)論。大部分學(xué)者都采用了C-D生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行研究、指出生產(chǎn)要素的投入，尤其是資本投入影響最大，也有少部分學(xué)者提出，技術(shù)和制度也有一定的影響。然而對(duì)于對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的政策影響效應(yīng)的研究較少，因此筆者對(duì)CD生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行擴(kuò)展，創(chuàng)新性地將“三農(nóng)”政策的虛擬變量加入模型來(lái)進(jìn)行分析。

二、模型構(gòu)建

本文主要研究政策變量對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，但是影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素還有很多，因此作者采用擴(kuò)展的柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（C-D生產(chǎn)函數(shù)）建立模型，以便于將其他因素進(jìn)行控制?；镜腃-D生產(chǎn)函數(shù)形式如公式（1）所示：

Y=AL？琢K？茁？滋（1）

其中，Y通常代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平，A通常代表技術(shù)水平，L和K分別代表勞動(dòng)力和資本的投入，α、β通常代表勞動(dòng)力和資本的產(chǎn)出的彈性系數(shù)，？滋通常代表其他因素。對(duì)該基本模型兩邊取對(duì)數(shù)，得到線(xiàn)性模型，如式（2）所示。筆者認(rèn)為，除了基本生產(chǎn)要素之外，還應(yīng)該包含很多其他可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素，如代表農(nóng)業(yè)技術(shù)的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（T），代表土地生產(chǎn)要素的農(nóng)作物總播種面積（Land）、有效灌溉面積（W），以及農(nóng)用化肥施用折純量（F），代表了其他投入的鄉(xiāng)村辦水電站個(gè)數(shù)（Q）、鄉(xiāng)村辦水電站裝機(jī)容量（V）、農(nóng)村用電量（E），本文還加入政策性變量（P），得到新的模型如式（3）所示。

lnY=lnA+αlnL+βlnK+μ（2）

lnY=lnA+αlnL+βlnK+CnlnXn+P+μ（3）

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平Y(jié)用第一產(chǎn)業(yè)增加值代表，勞動(dòng)力L用第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員代表，資本投入K是指農(nóng)、林、牧、業(yè)的固定資產(chǎn)，Cn代表系數(shù)集，Xn代表技術(shù)、其他投入、政策等變量集。

“三農(nóng)”政策是指黨中央、國(guó)務(wù)院歷來(lái)高度重視農(nóng)業(yè)、農(nóng)村和農(nóng)民工作。2004年，政策的實(shí)施保護(hù)和調(diào)動(dòng)了農(nóng)民積極性，糧食生產(chǎn)出現(xiàn)重要轉(zhuǎn)機(jī)，農(nóng)民收入實(shí)現(xiàn)較快增長(zhǎng)，農(nóng)村改革邁出重大步伐，農(nóng)村社會(huì)事業(yè)取得新的進(jìn)展，這對(duì)促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和保持社會(huì)穩(wěn)定發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。

我國(guó)一直以來(lái)對(duì)農(nóng)業(yè)、農(nóng)村和農(nóng)民工作非常重視。2004年起，政府對(duì)“三農(nóng)”工作的宏觀調(diào)控政策更加直接、更加有力，因此本文的政策變量用虛擬變量來(lái)表示。

三、實(shí)證分析

（一）模型統(tǒng)計(jì)結(jié)果

作者根據(jù)本文擴(kuò)展的C-D生產(chǎn)函數(shù)模型，收集所有變量的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用Eviews軟件對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果顯示，除了政策變量和有效灌溉面積之外，其他的變量都不顯著。因此，筆者判斷變量之間有嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性，用逐步回歸方法修正后（見(jiàn)下表），除農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力，農(nóng)作物總播種面積，就業(yè)人員之外，其他變量均非常顯著，尤其是政策變量。因此，本文構(gòu)建的擴(kuò)展C-D生產(chǎn)函數(shù)模型比較合理，進(jìn)一步作者對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)。

（二）模型相關(guān)檢驗(yàn)

從上表中結(jié)果可以看出，擬合優(yōu)度（R2）達(dá)到99.89%，表明模型解釋變量x對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的解釋程度比較大，模型通過(guò)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。

再對(duì)模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，首先進(jìn)行F檢驗(yàn)，F(xiàn)值能夠表明解釋變量的聯(lián)合顯著性。表中結(jié)果顯示，F(xiàn)值達(dá)到1 229.16，對(duì)應(yīng)的P值顯示為0，模型通過(guò)了F檢驗(yàn)。再看單變量的t值，作者發(fā)現(xiàn)“三農(nóng)”政策的變量P的t值為2.84，在5%的顯著性水平下，通過(guò)了t檢驗(yàn)，其他進(jìn)入模型的控制變量也均在5%的顯著性水平下顯著。其中，資本投入、農(nóng)用化肥施用量、有效灌溉面積3個(gè)變量的顯著水平為1%。

最后對(duì)模型進(jìn)行殘差檢驗(yàn)，首先是自相關(guān)檢驗(yàn)，表中顯示D-W值是2.82 在n=40，k=6的情況下DL和DU分別是1.23和1.79，比較可知2.82>DU，表明模型殘差不存在自相關(guān)，通過(guò)自相關(guān)檢驗(yàn)。接下來(lái)用B-P檢驗(yàn)的方法來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷漠惙讲?，表中結(jié)果顯示，模型通過(guò)了B-P檢驗(yàn)，表明不存在異方差。

（三）模型結(jié)果

根據(jù)以上分析，將模型結(jié)果放入公式3，結(jié)果如下：

lnY=-53.8547-0.3893Log（K）+1.3512Log（F）+0.0931Log（V）+0.0776P+4.9725Log（w）+u（4）

t= ? ?-5.3097 ?-4.0621 ? ? ? ? ? ? ?3.9024 ? ? ? ? ? ?3.2101

2.8351 ?5.5268

R2=0.9989 ? F=1229.16 ? ?Dw=2.8226

由公式（4）結(jié)果可知，“三農(nóng)”政策（P）對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效應(yīng)顯著為正，與公式表面相比，未執(zhí)行“三農(nóng)”政策前，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)7.76%。另外，農(nóng)用化肥施用量（F）和鄉(xiāng)村辦水電站裝機(jī)容量（V），都對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了正向的影響。公式表明，這兩個(gè)變量每增長(zhǎng)1%，農(nóng)業(yè)GDP分別增長(zhǎng)1.3512% 和0.0931%，進(jìn)一步表明農(nóng)業(yè)技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)也產(chǎn)生了顯著效應(yīng);比較有趣的是，模型在檢驗(yàn)過(guò)程中去掉了播種面積（Land），而有效灌溉面積（W），進(jìn)入模型并且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。公式顯示，灌溉面積每增長(zhǎng)1%，農(nóng)業(yè)GDP增長(zhǎng)4.9725%，表明與播種面具相比，農(nóng)業(yè)灌溉面積對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響更大。從式（4）看出資本投入對(duì)農(nóng)業(yè)GDP影響為負(fù)，雖然影響效應(yīng)不大，但比較顯著這與理論不符。筆者猜測(cè)，可能的原因是目前農(nóng)業(yè)資本投入超過(guò)需求，需要提高資本投入的有效使用率。

四、主要結(jié)論與政策建議

本文的主要目的是“三農(nóng)”政策對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的影響進(jìn)行分析，作者通過(guò)收集相關(guān)變量1978—2018年的數(shù)據(jù)，建立了計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，對(duì)政策變量以及其他控制變量的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析，得到以下結(jié)論。

首先，“三農(nóng)”政策對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有正向效應(yīng)，這表明2004年之后，政府實(shí)施的刺激農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的各種政策是較為有效的。為了保護(hù)和調(diào)動(dòng)農(nóng)民積極性，政府采取了一系列的惠農(nóng)政策，如糧食增產(chǎn)、農(nóng)民增收、農(nóng)村基礎(chǔ)建設(shè)等。因此筆者認(rèn)為，政府在原有政策的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新實(shí)施方式，加大實(shí)施力度，如發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，推進(jìn)特色農(nóng)業(yè)，培育農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)，推進(jìn)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等。

其次，灌溉面積而不是播種面積對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)有很強(qiáng)的正向影響，這說(shuō)明粗放型的播種面積增長(zhǎng)，并不能給農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)顯著的增長(zhǎng)，而有效的灌溉才是增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的重要因素。進(jìn)一步說(shuō)明，農(nóng)田需要高質(zhì)量的管理。特別是農(nóng)田灌溉管理。因此，筆者認(rèn)為在農(nóng)業(yè)發(fā)展中，農(nóng)村水利工程發(fā)揮了較大的作用，特別是在全球水資源日益匱乏的情況下，對(duì)農(nóng)田灌溉提出了很高的要求。健全我國(guó)水利工程完整的管理體系，加強(qiáng)水利工程資金的籌集工作，以及應(yīng)用的監(jiān)督，保證我國(guó)農(nóng)田，尤其是干旱地區(qū)的農(nóng)田，得到有效的灌溉，保證產(chǎn)量。

最后，鄉(xiāng)村辦水電站裝機(jī)容量對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也有顯著的正向影響，表明農(nóng)村在農(nóng)業(yè)方面的用電量可以一定程度上促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。目前我國(guó)農(nóng)村農(nóng)業(yè)水電站設(shè)施得到了改進(jìn)，但總體水平還不高，各個(gè)地區(qū)發(fā)展不平衡。因此，筆者建議，政府應(yīng)加快農(nóng)村電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，特別要注重我國(guó)中西部地區(qū)的發(fā)展，保證農(nóng)村農(nóng)業(yè)用電的質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)：

[1] ?夏新燕.中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究刊，2010，（3）：1-3.

[2] ?欒炳江.我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素的實(shí)證分析[J].商，2015，（24）：275-277.

[3] ?張清華.含制度、技術(shù)因素的中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型及實(shí)證分析[J].信陽(yáng)農(nóng)業(yè)高等專(zhuān)科學(xué)校學(xué)報(bào)，2003，（1）：20-23.

[4] ?尹燕，張宇青，周應(yīng)恒.我國(guó)對(duì)外貿(mào)易依存度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于面板誤差修正模型VAR的實(shí)證分析[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2013，（11）.

[5] ?姚旭兵，羅光強(qiáng)，寧瑞芳.城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的區(qū)域效應(yīng)研究——基于PVAR模型的實(shí)證分析[J].西南大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2016，（3）：60-68.

[6] ?姜?jiǎng)湃?基于面板數(shù)據(jù)模型的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素實(shí)證分析[J].陜西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，（5）：157-159.

[7] ?龐娟，吳玉鳴.廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素的實(shí)證分析[J].改革與戰(zhàn)略，2006，（5）：7-9.

[8] ?何劍.含制度、技術(shù)因素的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型及實(shí)證分析——以新疆為例[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2007，（4）：125-127.

[9] ?鄭素芳，張?jiān)篮?海南農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素及地區(qū)差異的實(shí)證分析[J].南方農(nóng)村，2011，（2）：34-38.

[10] ?王繼祥，韋開(kāi)蕾，張文靜.海南農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素的實(shí)證分析[J].熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，（1）：74-77.

[11] ?郭震.河南省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素實(shí)證分析[J].河南社會(huì)科學(xué)，2011，（5）：195-197

[12] ?趙巧峰，申鵬.貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素實(shí)證分析[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技，2015，（2）：22-24.

[13] ?何仙珠.福建省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)內(nèi)生性影響因素實(shí)證分析[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技，2017，（20）：117-118.