□李 元
(長(zhǎng)春財(cái)經(jīng)學(xué)院金融學(xué)院 吉林 長(zhǎng)春 130122)
黨的十九大報(bào)告中明確提出了鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,要促進(jìn)我國(guó)農(nóng)村地區(qū)的全面發(fā)展。吉林省作為我國(guó)的農(nóng)業(yè)大省,其農(nóng)林牧漁業(yè)較為發(fā)達(dá),產(chǎn)值較高,農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值由2011 年的2 275.15 億元上升至2019 年的2 442.73 億元。由于吉林省農(nóng)村地區(qū)地理范圍和差異較大,農(nóng)林牧漁業(yè)發(fā)展影響因素較為復(fù)雜,因此具有較高的研究?jī)r(jià)值,能夠?yàn)榧质∴l(xiāng)村振興、促進(jìn)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化、提高農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力提供理論支持。
關(guān)于地區(qū)農(nóng)林牧漁的理論研究,我國(guó)學(xué)者彭嬋娟和徐學(xué)榮(2012)[1]運(yùn)用協(xié)整和誤差修正相關(guān)模型,對(duì)福建省農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的影響進(jìn)行了分析。汪紫云與李援亞(2018)[2]基于逐步回歸分析法,對(duì)湖北省的農(nóng)林牧漁產(chǎn)值增長(zhǎng)因素進(jìn)行了數(shù)據(jù)回歸分析,得出影響因素主要包括農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入、農(nóng)作物的播種面積與農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)設(shè)施投資額。邱溆和楊麗(2019)[3]研究了海南省的農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè),提出以發(fā)展農(nóng)林牧漁產(chǎn)業(yè)來(lái)推動(dòng)鄉(xiāng)村振興。在模型構(gòu)建時(shí),本研究參考了趙洪丹等(2019)[4]基于吉林省縣級(jí)面板數(shù)據(jù)的研究,以及吳南(2019)[5]提出的鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略發(fā)展具體路徑。
2.1.1 被解釋變量
研究吉林省農(nóng)村地區(qū)農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的影響因素,選取農(nóng)村地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中的吉林省農(nóng)村地區(qū)農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值作為被解釋變量進(jìn)行面板模型構(gòu)建與分析。
2.1.2 解釋變量
為了研究農(nóng)村地區(qū)消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系,從農(nóng)村居民角度,選取自變量1(鄉(xiāng)村地區(qū)人口數(shù)量)、自變量2(農(nóng)村居民人均可支配收入)、自變量3(居民人民幣儲(chǔ)蓄存款余額);從農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)角度,選取自變量4(年末金融機(jī)構(gòu)的各項(xiàng)存款余額)和自變量5(年末金融機(jī)構(gòu)的各項(xiàng)貸款余額);從政府財(cái)政支持角度,選取自變量6(財(cái)政支出——農(nóng)林水事務(wù));基于“雙循環(huán)”理論,引入自變量7(農(nóng)村地區(qū)社會(huì)消費(fèi)品銷售總額)。
基于吉林省39 個(gè)縣(市)級(jí)數(shù)據(jù)構(gòu)建面板模型,具體數(shù)據(jù)來(lái)源于吉林省2011—2019 年經(jīng)濟(jì)金融統(tǒng)計(jì)年鑒、吉林省2011—2019 年社會(huì)經(jīng)濟(jì)金融統(tǒng)計(jì)公報(bào)和各市(縣)2011—2019 年經(jīng)濟(jì)金融統(tǒng)計(jì)年鑒等。
本研究以吉林省農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值作為被解釋變量進(jìn)行面板模型構(gòu)建,等式兩側(cè)同時(shí)取對(duì)數(shù),i代表吉林省各個(gè)縣(市),t代表各個(gè)年份,c表示常數(shù)項(xiàng),β表示不同變量的相關(guān)系數(shù),εit表示誤差。構(gòu)建模型如下。
進(jìn)行模型檢驗(yàn),找出最優(yōu)模型。F 檢驗(yàn)呈現(xiàn)出5%水平的顯著性F(38,305)=54.642,p=0.000<0.05,意味著相對(duì)POOL 模型而言,F(xiàn)E 模型更優(yōu)。BP 檢驗(yàn)顯示出5%水平的顯著性chi(1)=428.514,p=0.000<0.05,表示相對(duì)POOL 模型而言,RE 模型更優(yōu)。Hausman 檢驗(yàn)呈現(xiàn)出5%水平的顯著性chi(7)=94.424,p=0.000<0.05,顯示FE 模型更優(yōu)。面板模型結(jié)果匯總見表1,最終以FE 模型作為最終結(jié)果。
表1 面板模型結(jié)果匯總
對(duì)鄉(xiāng)村人口而言,其并沒有顯示出顯著性(t=1.495,p=0.136>0.05),說(shuō)明吉林省鄉(xiāng)村地區(qū)人口不會(huì)對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生影響。
對(duì)農(nóng)村居民人均可支配收入而言,顯示0.01 水平的顯著性(t=4.123,p=0.000<0.01),并且回歸系數(shù)值為正值0.621>0,說(shuō)明吉林省農(nóng)村居民人均可支配收入對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)的總產(chǎn)值會(huì)產(chǎn)生顯著的正向影響。
對(duì)居民人民幣的儲(chǔ)蓄存款余額而言,其并沒有顯示出顯著性(t=-0.388,p=0.698>0.05),說(shuō)明吉林省的居民人民幣儲(chǔ)蓄存款余額不會(huì)對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生影響。
對(duì)年末金融機(jī)構(gòu)的各項(xiàng)存款余額而言,顯示出0.01 水平的顯著性(t=-4.036,p=0.000<0.01),且回歸系數(shù)值為負(fù)值-0.511<0,說(shuō)明吉林省的年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款余額對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。
對(duì)年末金融機(jī)構(gòu)的各項(xiàng)貸款余額而言,顯示0.01水平的顯著性(t=-5.029,p=0.000<0.01),并且回歸系數(shù)值為負(fù)值-0.318<0,說(shuō)明吉林省年末金融機(jī)構(gòu)的各項(xiàng)貸款余額對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。
對(duì)財(cái)政支出的農(nóng)林水事務(wù)而言,顯示出0.01 水平的顯著性(t=4.719,p=0.000<0.01),并且回歸系數(shù)值為正值0.241>0,說(shuō)明吉林省財(cái)政支出的農(nóng)林水事務(wù)對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生顯著的正向影響。
針對(duì)農(nóng)村地區(qū)的社會(huì)消費(fèi)品銷售總額而言,顯示0.05 水平的顯著性(t=-2.488,p=0.013<0.05),且回歸系數(shù)值為負(fù)值-0.062<0,說(shuō)明吉林省農(nóng)村地區(qū)的社會(huì)消費(fèi)品銷售總額對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。
(1)吉林省的農(nóng)村居民人均可支配收入對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生顯著的正向影響,說(shuō)明增加農(nóng)村居民的人均可支配收入會(huì)對(duì)吉林省農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值增加有顯著促進(jìn)作用;吉林省農(nóng)林水事務(wù)財(cái)政支出對(duì)吉林省農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生顯著的正向影響,說(shuō)明吉林省農(nóng)林水事務(wù)相關(guān)財(cái)政支出效果較好,財(cái)政投入拉動(dòng)了農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,地方政府應(yīng)加大財(cái)政支持力度,繼續(xù)促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[6-8]。
(2)吉林省的年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存、貸款余額對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響,說(shuō)明吉林省農(nóng)村地區(qū)效率較低,并未有效促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)農(nóng)林牧漁業(yè)發(fā)展。應(yīng)適當(dāng)增加農(nóng)林牧漁相關(guān)存貸款業(yè)務(wù),拉動(dòng)農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[9-10]。
(3)吉林省農(nóng)村地區(qū)的社會(huì)消費(fèi)品銷售總額對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響,說(shuō)明吉林省農(nóng)村地區(qū)消費(fèi)并未拉動(dòng)農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值,甚至抑制了吉林省農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值,可以認(rèn)為農(nóng)村地區(qū)人口并未對(duì)本地區(qū)農(nóng)林牧漁產(chǎn)品進(jìn)行消費(fèi),一種原因可能是農(nóng)村地區(qū)人口消費(fèi)能力較低,另一種原因可能是該地區(qū)人口多進(jìn)行其他產(chǎn)品的消費(fèi)[11]。
(4)吉林省鄉(xiāng)村地區(qū)人口對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值不會(huì)產(chǎn)生影響,居民人民幣儲(chǔ)蓄存款余額對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值不會(huì)產(chǎn)生影響,說(shuō)明鄉(xiāng)村地區(qū)人口的變化與居民人民幣儲(chǔ)蓄存款余額的變化對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值無(wú)影響。
由于影響吉林省農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的變量較多,而選取的變量數(shù)量有限,最終得到的分析結(jié)果存在一定偏差。因此,后續(xù)將在本研究基礎(chǔ)上,繼續(xù)選取農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力人口、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)村生產(chǎn)總值和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步研究。