中国农业产值影响因素分析

■张 溥 首都经济贸易大学统计学院

中国农业产值影响因素分析

■张 溥 首都经济贸易大学统计学院

一、研究背景及目的

在分析中国农业产值影响因素方面，目前多见的是分析财政支农支出对农业产值的影响。姚耀军、和丕禅（2004）分析了农业财政支出与农业GDP波动的Granger因果关系；周剑锋（2004）从财政支农支出的总量、波动性以及结构方面分析了其对农业产值的影响；汤鹏主（2008）采用协整分析方法，并基于VAR模型对变量建立脉冲响应函数和进行方差分解，来对财政支农支出和农业产值增长及其两者的关系进行研究；李徐润（2009）以中央、地方财政支农支出为解释变量，以农业产值为被解释变量建立了一个二元线性回归模型，对财政支农支出进行了实证分析；王汉章、李上炸和刘伯恩（2009）则以巴罗（Barro，1990）的模型为基础建立了中国农业GDP的长期增长模型，据此分析了国家财政各项支农投入在促进农业发展中的贡献，并由此剖析了财政支农支出的现状，提出今后财政支农政策的调整思路。除此之外，还有少量研究涉及到财政支出之外的因素，如李国璋、周琦（2007）采用脉冲响应函数方法分析化肥施用量和农机动力的变动对我国农业产值的影响，同时运用方差分解法分析其变动对农业产值的贡献程度。

很显然，上述每个研究中涉及的对中国农业产值的影响因素数量相当有限，难以看到这些因素综合起来对中国农业产值的影响。所以本小组将以上研究所涉及到的大部分影响因素结合起来，试图建立一个多元线性回归模型来鉴别和阐明这些因素对中国农业产值的影响。

二、变量设定及模型设定

综合前述研究，我们最后决定采用农业产值（Y）为被解释变量，解释变量依次为国家财政涉农支出（X1）、农用机械总动力（X2）、农作物总播种面积（X3）、有效灌溉面积（X4）、化肥施用量（X5）、从业人数（X6）以及水灾成灾面积（X7）和旱灾成灾面积（X8）。其中，农业产值使用统计年鉴中“国内生产总值”的第一产业产值数据，国家财政涉农支出采用“国家财政用于农业的支出”的合计数据，从业人数使用“乡村从业人员”下农林牧副渔的从业人数，其它变量的数据也都来自相应表格下的相应指标。本项研究使用了1990-2005年的数据，采自《中国统计年鉴——2006》，详见文末附表。

总体回归模型设定为多元线性回归模型：

三、回归结果及模型修正

使用EViews3.1对上述模型进行回归。

从回归结果中可以看出，回归方程的可决系数高达99%，F检验为显著，但是变量X1、X2、X7以及X8在5%的显著性水平下均表现为不显著。

为此，先去掉最不显著的X8，再进行一次回归。统计检验中，仍有变量X1和X2不显著。

去掉相对不显著的X2，再做一次回归，回归结果各项指标均通过了统计检验。

下面对第三次回归后得到的方程做计量经济学检验。

首先检验异方差。从残差项RESID与时间关系图（下页图1）和RESID与RESID（-1）关系图（下页图2）中，未见明显异方差。使用怀特检验，结果如表四，通过检验。可以认定该方程无异方差性问题。

然后进行序列相关性检验。使用D-W法，查表得n=16、k=6、显著性水平为5%的条件下dL=0.62，dU=2.15，方程的D.W.=2.27，属于4- dU

使用综合统计检验法检验是否存在多重共线。查看表1，可知R2，F检验和t检验均通过，因此不存在多重共线性。

表1

图1

图2

所以，修正后的模型回归结果为：

从上述回归结果中可以看到，国家财政涉农支出（X1）、农作物总播种面积（X3）和化肥施用量（X5）同农业产值正相关，反映了以上三个因素对农业生产的促进作用。

另一方面，我们看到，有效灌溉面积（X4）、从业人数（X6）及水灾成灾面积（X7）同农业产值（Y）成显著的负相关关系。水灾造成农业产值减少符合逻辑，同时我们认为，有效灌溉面积增加和从业人数增加造成农业产值减少也是可以解释的。

根据中国统计年鉴的统计指标解释，有效灌溉面积是指具有一定的水源，地块比较平整，灌溉工程或设备已经配套，在一般年景下，当年能够进行正常灌溉的耕地面积。在一般情况下，有效灌溉面积应等于灌溉工程或设备已经配备，能够进行正常灌溉的水田和水浇地面积之和。它是反映我国耕地抗旱能力的一个重要指标。有效灌溉面积同农业产值的负相关可能意味着，在灌溉面积扩张的同时防洪、排涝设施建设严重滞后，从而在自然灾害到来时导致更大的损失。

而从业人数和农业产值的负相关，则反映了目前我国农业劳动力过剩的状况，生产效率的低下反而拖累了农业生产的发展。

四、预测结果及分析评价

表2

表2为进行预测所使用的观测值，计算得到各年农业产值的点预测结果的估计值为

表3

表3中Y一列为从《中国统计年鉴——2009》中获得的农业产值的实际值，与各年预测结果的估计值相比，2006年的误差最小，2007年误差增大到超过7%，2008年的误差更是超过16%。

究其原因，误差剧增和2006年以后部分变量的数据缺失有关。如表六的表注中所述，国家财政涉农支出（X1）2006年之后的数据和从业人数（X6）2005年之后的数据无法取得，原因是这两个数据对应的统计指标早已从年鉴的统计指标中移除，故不得已采用内涵增长率法估算出相应数值。估算出的数值与实际数值的较大差异可能是导致预测误差剧增的原因。

我们注意到，2006年只有X6的数据缺失，预测误差很小；而2007年和2008年的X1和X6的数据全部缺失，预测误差剧增。据此推测，可能是因为X1的数据估算有较大误差所致。据农业部2007年12月25日发布的消息说，今年中央财政进一步加大了支持种植业特别是粮食生产的政策力度，良种补贴、农机具购置补贴、粮食直补、农资综合直补四项补贴资金达五百一十四亿元人民币，比去年增长百分之六十六。可见，从2007年开始，国家财政涉农支出（X1）相对以往有了较大增长，并可能一直保持在较高水平。这导致使用历史数据计算的内涵增长率相较于实际增长率偏低，致使2007年和2008年的预测误差剧增。

[1]姚耀军，和丕禅.农业财政支出与农业GDP（1975-2001）：一个实证分析.中国农业大学学报（社会科学版）[J]，2004（1）.

[2]周剑锋.农业财政支出的实证分析.江苏农村经济[J]，2004（12）.

[3]李国璋，周琦.我国农业产值的影响因素分析.统计与决策[J]，2007（22）.

[4]汤鹏主.财政支农支出和农业产值增长的关系.现代经济探讨[J]，2008（8）.

[5]李徐润.我国财政农业支出实证分析.山西财税[J]，2009（2）.

[6]王汉章，李上炸，刘伯恩.财政支农支出对农业GDP长期影响的实证分析.中央财经大学学报[J]，2009（5）.

[7]中新社.2007年中国投入500亿补贴粮食种植.http：//finance.aweb.com.cn/2007/12/26/22520071226091919400.html.2007年12月26日发布.