河南省经济发展与耕地数量关系的计量分析

陈昱

(郑州轻工业学院经济与管理学院，郑州450002)

0 引言

随着我国城市化、工业化进程的加快，耕地保护与经济建设之间的矛盾日益突出［1］，引起了众多学者的关注。目前相关研究主要集中在耕地数量变化的经济驱动力［2－3］，耕地面积与城镇化、收入差距、人口增长、农业结构调整［4－6］以及不同阶段经济增长之间的关系［7－8］等方面。研究方法多采用多元线性回归分析、相关性分析等［9］。然而，多数宏观经济时间序列是不平稳的［10］，在未对时间序列平稳性分析的基础上进行回归，极易产生“伪回归”问题，导致回归模型没有解释意义。也有少部分学者采用Granger因果检验以及协整理论来揭示耕地面积变化与其影响因素之间的关系［11－13］，取得了较好的效果，但对于经济发展与耕地数量变化之间的长短期动态关系结合以及二者之间影响机制的研究仍较为欠缺。

河南省耕地资源禀赋优异，是我国传统农业大省和粮食主产区。2011年，河南省粮食作物播种面积为9 859.87万hm2，主要粮食作物总产量为5 542.50万t，占全国粮食总产量的9.70%。稳定河南省粮食产量对于实现“十二五”规划提出的“保障国家粮食安全的首要目标”具有重要作用。同时，河南省作为中国人口大省和中部崛起的重要阵地，伴随着20世纪80年代以来的经济快速增长，土地利用变化和经济增长二者关系表现得更为明显和完整，在经济快速发展地区具有较好的典型性和代表性。对该地区经济发展与耕地数量的关系进行研究，一方面有助于河南省在中部崛起过程中妥善处理耕地保护与经济发展的关系，另一方面可以对经济欠发达地区在发展过程中更好地处理二者的关系提供借鉴。因此，本研究选取1978—2011年河南省经济发展与耕地数量长期时间序列数据，分析经济发展与耕地数量变化之间的长期与短期动态关系，以期为区域土地利用长期与短期战略规划提供依据。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1)ADF检验。通过ADF检验分析变量是否平衡，对于非平稳变量通过差分确定其单整阶数。2)协整关系检验。采用E-G两步法检验变量的协整性。3)建立误差修正模型(ECM)。在确定变量间协整关系的基础上建立ECM，考察其动态关系，将变量间的长期关系和短期效应有机结合在一起。4)脉冲响应函数分析。衡量随机扰动项一个标准误差冲击对内生变量当前及未来取值的影响。5)方差分解。分析每个结构冲击对内生变量变化的贡献率，评价不同结构冲击的重要性［14］。

1.2 数据来源

耕地数量变化情况采用1978—2011年河南省耕地面积(S)数据来衡量。选取人均GDP(G)和地方财政收入(R)来反映经济发展情况。之所以选取人均GDP指标，是考虑到人均GDP较之GDP总量更能体现经济发展水平［15］。为消除价格因素的影响，将各年度GDP以1978年为基期进行折算:Gy=G1978×(当年GDP指数/100)。式中:Gy为y年度的GDP;G1978为1978年的GDP。

指标数据来源于1985—2012年《河南统计年鉴》。将耕地数量、人均GDP和地方财政收入分别取自然对数，从而消除数据中可能存在的异方差现象。

2 实证分析

2.1 ADF检验

运用Eviews 6.0软件对ln S，ln G和ln R进行平稳性检验(表1)。在10%的显著性水平下，ln S，ln G和ln R均不能拒绝存在单位根的假设，表明序列是非平稳的。经一阶差分后，Δln S和Δln R在1%的显著性水平上拒绝存在单位根的假设，Δln G在5%的显著性水平上拒绝存在单位根的假设，说明差分后的序列是平稳的。因此，ln S，ln G和ln R是一阶单整序列，即ln S～I(1)，ln G～I(1)，ln R～I(1)。

表1 变量平稳性检验结果Tab.1 Result of stationary analysis of variables

2.2 协整关系检验

ADF检验结果表明变量间可能存在长期的稳定关系，进一步采用E-G两步法进行协整关系检验。

1)运用最小二乘法(OLS)对ln S，ln G和ln R进行回归。回归模型如下:

式中:et为残差序列;Es为回归系数标准误差;T为t检验值;R2为方程决定系数;Ra2为校正后的决定系数。

2)残差序列平稳性检验。将回归模型转化为:

对残差序列et的平稳性检验结果(表2)表明，在5%的显著性水平下拒绝存在单位根的假设，即et为平稳序列，表明ln S，ln G和ln R之间存在长期的稳定关系。ln G的系数为－0.06，表明人均GDP每增长1%，耕地面积将减少0.06%;ln R的回归系数为0.07，表明地方财政收入每增加1%，耕地面积将增加0.07%。这一方面说明了随着地方财政收入的增加，政府对耕地保护的投资如农业基础设施建设等对耕地保护起到了积极的作用;另一方面说明近年来实施的粮食直补等补偿政策，对提高耕地保护主体的积极性起到了正向的促进作用，有效抑制了耕地资源过度性流失。

表2 残差序列平稳性检验结果Tab.2 Result of stationary analysis of residual

2.3 误差修正模型

对于存在协整关系的非平稳变量，必然可以建立误差修正模型［16］，即:

式中:Δyt和Δxt表示差分处理后的变量序列;Et－1表示前一期(t－1)的非均衡误差;γEt－1表示误差修正项;γ表示修正系数。

协整检验证明ln S与ln G、ln R之间存在长期稳定关系，则非均衡误差为:

式中:ln St－1，ln Gt－1和ln Rt－1分别表示前一期的耕地面积对数值、人均GDP对数值和地方财政收入对数值。

将其带入(3)式，应用最小二乘法估计其参数，得到ln S与ln G，ln R的误差修正模型为:

式中:R2表示方程决定系数;R表示校正后的决定系数;DW统计量表示杜宾－瓦特森统计量。

误差修正项系数为－0.12，说明短期内耕地数量变化受到人均GDP、地方财政收入以及前一期非均衡程度的多重影响，在误差反向修正机制作用下，当期偏离程度的12.29%将在下一期被修正。Δln G的系数为－0.05，且通过显著性检验，说明短期内人均GDP每增长1%，，耕地面积将减少0.05%。如果地方政府从短期内提升政绩的角度考虑，靠牺牲耕地为代价换取经济发展，则极易造成对耕地的过度占用。Δln R的系数为0.01，反映了短期内财政收入每增加1%，耕地需要增加0.01%，说明河南省作为农业大省，耕地作为重要的生产要素，地方财政收入的增加对耕地具有较强的依赖性。

2.4 脉冲响应函数分析

2.4.1 向量自回归模型(VAR)。VAR模型是进行脉冲响应函数分析的前提。根据赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)的要求，经试算，建立ln S与ln G，ln R的VAR(2)模型。检验结果(表3)显示模型对数似然值较大，AIC和SC值均为自由度允许范围内的最小值，说明模型拟合较好。模型的系数矩阵为:

表3 VAR模型检验结果Tab.3 Result of VAR model test

2.4.2 脉冲响应函数分析。在VAR模型基础上，采用渐进解析法计算响应函数的标准误差，数据显示时期设为10(图1)。其中实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏离带，纵轴表示因变量对自变量的响应程度(%)，横轴表示冲击作用的滞后期数(a)。可以看出:①在受到各自一个单位标准差冲击时，ln S，ln G和ln R表现出不同的反应。ln S对自身冲击表现出持续的负向反应，起初略有波动，整体呈下降趋势(图1a);ln G对自身冲击反应迅速并在第3期达到峰值，后平稳发展(图1e);ln R在受到自身冲击后，第1期即达到峰值，后缓慢下降至第5期开始平稳上升并趋于稳定(图1i)。②ln G冲击ln S产生的影响比ln S冲击ln G产生的影响大。在受到ln G一个标准差冲击后，ln S先缓慢下降，在第3期达到最低点，后持续上升;而ln G对ln S一个标准差冲击起初逐渐下降，到第4期达到波谷，后开始逐渐上升。③ln S受ln R冲击的影响小于ln R受ln S冲击的影响。说明耕地面积变化对地方财政收入的影响较为明显，而地方财政收入对耕地面积变化的影响相对不显著(图1g，图1c)。④ln G对ln R具有明显的拉动作用，而在ln R的冲击下，ln G反应平稳，且表现出滞后效应。

图1 ln S，ln G和ln R对各自一个标准差冲击的响应结果Fig.1 Response of ln S，ln G and ln R to one S.E.innovations

2.5 方差分解分析

为分析每个结构冲击对内生变量变化产生影响的程度，进而评价不同结构冲击的重要性，建立方差分解模型［17］。在VAR(2)模型的基础上，得到ln S与ln G，ln R的方差分解结果(表4)。ln S，ln G，ln R中数据为因变量方程新息对各期预测标准误的贡献率，Es表示预测标准误差。可以看出，ln S虽受自身波动的影响比较大，但不容忽视的是，随着时间的推移，影响程度开始逐渐下降，与此同时，ln G和ln R却不断提升对ln S的影响。ln G对ln S的影响呈现出在波动中上升的趋势，从第4期开始基本维持在6%左右，ln R对ln S的影响虽然一直较小，但却表现出不断上升的态势，第10期已经达到了4.19%，三者相互交替对耕地数量变化产生着影响。这说明，将内生变量中的变化分解为对VEC分量冲击结果后，耕地数量变化可部分通过经济发展及地方财政收入来解释。ln S对ln G的解释能力表现出持续下降的态势，ln R对ln G却表现出了持续上升的势头，到第10期已经达到了4.55%。ln R对自身的影响不断下降，平均下降幅度达到了6.47%，而ln S和ln G却不断提升着对ln R的影响，特别是ln G，第10期比第1期的解释能力提高了53.92%，而ln S对ln R的方差贡献在第10期达到14.29%，显然高于ln R对ln S的解释能力(4.19%)。变量方差分解分析显示，随着城市化和工业化发展进程的加快，经济发展对耕地非农化的压力不断增大，耕地数量变化对来自经济发展的冲击影响较为显著，反之则并不明显;地方财政收入对耕地数量变化的解释能力小于耕地数量变化对地方财政收入的解释能力，说明耕地数量变化对地方财政收入增加有重要贡献，而地方财政对耕地保护的投入不足，这与脉冲响应函数分析一致。

表4 ln S，ln G，ln R方差分解结果Tab.4 Result of variancedecomposition of ln S，ln G and ln R

3 结论与启示

3.1 结论

河南省耕地面积与人均GDP、地方财政收入均为一阶单整序列，即ln S～I(1)，ln G～I(1)，ln R～I(1)。短期内，耕地数量与人均GDP、地方财政收入之间存在波动，但在12.29%的调整力度下，其长期关系趋于稳定。耕地面积变化对来自人均GDP的冲击反应强烈，人均GDP对耕地面积变化的解释能力基本维持在6%左右，而耕地面积变化对人均GDP的解释能力却不断下降。耕地面积变化对增加地方财政收入的作用越来越大，而地方财政收入对耕地保护的投入还不足。

3.2 政策启示

河南省耕地面积与人均GDP、地方财政收入之间的长期作用是稳定而持续的，但短期内则充满了不确定性。协调“吃饭与建设”之间的矛盾，应制定长短期相结合的多样化措施。1)从内部挖潜入手，提高土地利用率，实现土地利用从粗放型向集约型转变。2)按照建设资源节约型、环境友好型社会的要求，转变经济发展方式，改变地方政府GDP至上的发展观念，重构政绩考核体系，强化碳排放量指标，引导发展低碳经济。3)从法律上承认耕地资源生态价值、社会价值以及发展权价值的存在，给予耕地保护主体以合理的经济补偿并将其纳入征地补偿标准，提高耕地占用的经济成本，抑制地方政府的征地冲动，利用经济杠杆减少“圈而不用，多占少用”的现象。4)增强粮食直补、农资综合直补等惠农支农力度，逐步建立起国家与农民、超额承担耕地保护义务地区与未尽到耕地保护义务地区等多层次的耕地保护经济补偿机制，显化耕地保护的重要性，在有效维护国家粮食安全的同时促进河南省经济又快又好发展。

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