财政支农力度与农业产业结构优化的关系研究——以安徽省为例

郭永清 徐云帆

(上海海洋大学 经济管理学院，上海 201306)

1 理论假设与模型选择

1.1 理论分析与假设

财政支出是影响产业结构变迁的重要原因。财政支出通过提高农业部门和非农业部门的全要素生产率，从而导致劳动力在不同部门之间流动，农业部门生产效率提高，生产既定数量农产品对劳动力的需求量减少，劳动力由农业部门流向非农业部门；财政支出会影响农业部门和非农业部门劳动力的边际生产率，从而影响不同部门劳动力的工资，进而引起劳动力在农业部门和非农业部门之间的流动。财政支出通过影响微观层面上产品、服务和生产要素的相对价格结构，使经济体中资源得到重新配置。得到支持的部门产出水平会提升，而未得到支持的部门产出水平则会下降。部门之间产出份额的相对变化加总到产业层面上，即表现为结构变动。

根据以上分析，提出假设：

H1：财政支农与农业产业结构优化存在长期关联；

H2：财政支农对农业产业结构优化有正向的影响。

1.2 定量分析模型选取

研究运用了多个指标的时间序列数据，数据的平稳性不能够得到保证。研究非平稳变量间的定量关系，可用协整及建立在协整关系基础上的误差修正模型(ECM)。ECM由自回归分布滞后模型(ADL)变换而来，ADL模型可改成多种形式，不影响模型对样本数据的解释能力，也不会改变回归参数的最小二乘法(OLS)估计值。ADL 模型的一般形式是：

(1)

εt～iid (0,σ2)

其中：xjt-i，j=1，2，…，p，是外生变量，p表示外生变量个数，通常p=1，2，3；m和n分别表示yt和xjt的最大滞后期。

ADL模型可变换成ECM形式，以一阶为例：

yt=α1yt-1+β1xt+β2xt-1+εt

(2)

εt～iid (0,σ2), |α1|<0

对式(2)两边同时减去yt-1，再在右边加减β0xt-1，整理后得：

Δyt=α0+β0xt+(α1-1)yt-1+(β0+β1)xt-1+εt

(3)

在式(3)右侧同时加减(α1-1)xt-1，整理后得：

(4)

2 样本选取与整理

2.1 指标选择及数据来源

财政支农多指国家通过财政政策对农业生产、流通和贸易等环节，给予农业部门的转移支付。从财政部门的实际情况来看，我国财政支农范围有大、中、小三个口径。基于数据的可获得性，本文选用各级财政落实我国《农业法》的口径，该口径范围较小，具体包括支援农业生产支出、农业综合开发支出和农林水气等部门事业费支出，不包括给予农民的各项直接补贴。

本文中财政支农(CZZN)2000—2002年数据由科技三项费用、支援农村生产支出、农业综合开发支出、农林水气等部门事业费四项加总得来，2003—2006年数据由科技三项费用、农业支出、林业支出、水利和气象支出四项加总得来，2007—2014年为农林水事务支出。

农业产业结构优化仅用第一产业比重的下降和二、三产业比重的上升来描述，还不够全面。根据对以往相关研究的整理，本文共选取六项微观指标衡量农业产业结构优化(NYJG)：农村居民家庭人均经营性纯收，农村就业人员中从事非农比重，非粮食作物播种面积占农作物总播种面积比重，林牧渔业总产值占农林牧渔比重，农林牧渔增加值中非农业增加值，农产品出口额占总出口额比重。

其中，农村居民家庭人均经营性纯收反映农业产业结构调整效果，农村就业人员中从事非农比重反映农业产业结构调整资源配置效应，非粮食作物播种面积占农作物总播种面积比重、林牧渔业总产值占农林牧渔比重、农林牧渔增加值中非农业增加值和农产品出口额占总出口额比重为农业产业结构调整和农产品市场需求效应的测度指标。

研究样本区间为2000—2014年，数据来源于《中国统计年鉴》及《安徽省统计年鉴(2001—2015年)》。

2.2 指标无量纲化

由于评价指标有不同的量纲，为避免由于量纲的差异而影响评价的客观性，故采用统计学中标准化处理方法，基本公式如下：

2.3 原始数据浓缩

采用因子分析方法分别对衡量农业产业结构水平的6个指标做数据浓缩处理。SPSS 17.0输出结果如表1所示，从6个实际变量中抽取出2个因子提供的累积方差占总方差的 91.263%，说明可以用2个新变量来代替原来的6个变量，分别定义为 F1、F2。主因子 F综合得分是用 F1、F2和 F3 3个因子加权平均得到，权重由方差得到，计算公式如下:

表1 农业产业结构优化因子分析总的解释方差

2.4 样本数据的描述性统计

2000—2014年，安徽省农业财政支农力度逐年增加。其中，2000—2005年增长较平缓，总增幅为131.4%。2008年后增长较快，其中2008—2009年涨幅最大，达到89.6%。以2007年为分界点，2000—2007年总涨幅为402.7%，2007—2014年总涨幅为385.6%。

图1 安徽省财政支农力度趋势

2000—2014年，安徽省农业产业结构发生了重大改变。农林牧渔增加值中非农业增加值占比从2000年的41.31%上升到2014年的47.34%，总产值占比从44.6%增加到49.8%，种植业所占比重下降，牧渔业份额上升。粮食产量稳步提高，非粮食作物播种面积占农作物总播种面积的比重从33.88%降至25.9%。农村就业人员中从事非农产业人员的比重由2000年的28.45%大幅上升至2014年的54%，农村居民家庭人均经营性纯收入从1298.4元增加到3937.9元，增加幅度为203.3%。农产品出口中，加工产品出口量所占比重逐渐上升，从24%增至44.28%。

图2 安徽省农业产业结构演化趋势

安徽省农业产业结构虽然得到显著改善，但还存在不少问题：一是农林牧渔的结构不尽合理，优势不突出。尽管安徽省在农业产业结构的调整中始终把降低种植业比重、提高林牧渔业的比重作为调整方向，狭义农业即种植业比重下降，但是种植业占主导地位的格局依然没有改变，且近年来下降的趋势放缓，畜牧业、渔业、副业在四业中所占的比重仍然不高。二是农业服务业发展落后。三是农业产业化水平低。四是有些农产品种植规模大起大落，谷贱伤农、菜贱伤农等问题时有发生，没有从根本上得以解决。

经加权计算后得出的农业产业结构优化综合得分呈长期增长、短期波动的趋势。出现这种波动是因为，选取的指标中包含农产品市场供求状况的测度指标，而供求受到市场经济周期性波动的影响。

图3 农业产业结构优化综合得分趋势

从长期趋势来看，财政支农与农业产业结构优化均呈现上升曲线。

3 实证研究

3.1 协整回归分析

①单位根的检验。对变量数据序列CZZN、NYJG进行ADF单位根的检验，结果见表2。序列ADF检验统计量值大于5%的临界值，说明变量都存在单位根，接受原假设，变量一阶差分进的单位根检验得出在5%的显著性水平上，拒绝原假设，因此变量序列都是一阶单整 I(1)序列，这说明CZZN与NYJG之间具有长期稳定的关系。

表2 时间序列平稳性检验结果

注: 检验形式t、c、k 表示单位检验方程包括时间趋势、常数项和滞后阶数；加入滞后变量是为了使残差项成为白噪声；滞后期数K 的选取由AIC 准则确定。

需要先做KMO法与巴特利特法检验，限于篇幅这里略去该分析过程。

采用方差最大正交旋转法，经过5次旋转得到旋转后主因子的特征值和贡献率以及主因子负荷矩阵。这里略去分析过程。

②协整检验。采用 EG 两步法检验变量之间的协整性，用 OLS 方法先对变量进行回归分析，建立协整方程:

NYJG= 2.63E-07+0.678969CZZN+resid01

(4)

(3.96E-06) (9.87)

R2=0.88D.W.=1.47F=97.5

根据回归方程求得残差:resid01=Y-0.678969X

为了证明序列的平稳性，接着对方程残差进行单位根检验(见表3)。ADF值都小于5%的临界值，且D.W.接近2，残差项在5%的显著性水平上平稳，不存在单位根，可确定resid01是平稳序列，即resid01～ I(0)表明CZZN与NYJG之间存在协整关系，协整向量为(1，0.678969)。

表3 残差单位根检验

由表3可以看出残差序列是平稳的，证明变量间存在长期稳定的协整关系。

由协整方程(4)的系数可以看出，财政支农每增加1 %，将会引起农业产业结构优化0.679%。安徽省财政支农与农业产业结构优化之间是正向的关系，而且在统计上显著通过检验，长期来说财政支持对农业产业结构优化的支撑作用是存在的。

3.2 ECM 模型

虽然之间存在协整关系，但从短期看，可能会出现失衡，为了增强模型的精度，可以把协整回归(2)式中的误差项看作均衡误差，通过建立误差修正模型(ECM)把消费支出的短期行为与长期变化联系起来。误差修正模型的结构如下：

ΔNYJG=α+βΔCZZN+γet- 1+εt

(5)

其中，ΔNYJG和ΔCZZN分别代表NYJG与CZZN的差分序列。最终得到误差修正模型的估计结果:

DY=0.343232+0.517499DX-0.463165DX(-1)-0.714202DX(-2)+0.111655DY(-1)-1.208534E(-1)

(6)

R2=0.61D.W.=1.85

括号里的t检验值具有95%的可靠性，误差修正项P值为0.0393<0.05，通过显著性检验。误差修正系数为负，符合反向修正机制，这反映NYJG受CZZN水平影响的短期波动规律。其中，D.W.接近2，故不存在自相关，R2= 0.61，说明NYJG的61%可以通过CZZN的整合措施变动来解释。

误差修正模型的结果反映了农业产业结构优化受财政支农水平影响的短期波动规律。农业产业结构优化的短期变动可以分为两部分：一部分是短期财政支农的影响，一部分是偏离长期均衡的影响。

差分项反映了短期波动的影响。当期财政支农对于农业产业结构优化是正向影响，ecm方程(6)显示农业结构关于财政支农的短期弹性为0.52，即在短期内，财政支农每增加1%，农业结构优化0.52%。滞后一期和滞后二期的财政支农影响则是负向的，并且影响力度大于前者。

误差修正项系数表明长期均衡机制，农业产业结构优化还受到上一期对长期趋势偏离程度的影响。从系数估计值(-1.21)来看，财政支农对农业产业结构优化影响的短期波动向长期波动均衡调整力度为1.208534。当短期波动偏离长期均衡时，将以(-1.21)的调整力度将非均衡状态拉回均衡状态。其意义为，当t-1期农业产业结构优化的值高于与t-1期财政支农相对应的均衡点的值时，即t- 1期的非均衡误差为正值时，由于误差修正项的系数为负，必然对t期农业产业结构优化差分序列的值有反向调整的作用，从而导致t期的农业产业结构优化值回落。同理，t-1期农业产业结构优化的值低于均衡点时，将导致t期农业产业结构优化的值增大。

4 结论与建议

本文分析了安徽省财政支农和农业结构十五年来的变迁，并通过建立协整-误差修正模型研究了财政支农对农业结构优化的影响。综合统计分析和实证研究的结果，本文认为：1. 安徽省农业产业结构优化程度仍然较低，且近年来有放缓的趋势；2.财政支农与农业产业结构优化存在长期关联性；3.财政支农对农业产业结构优化有一定的正向作用；4. 农业产业结构优化还受到上一期对长期趋势偏离程度的影响。

基于以上结论，为促进农业产业结构优化，推进农业农村现代化发展，本文从财政支农角度提出如下建议：1.加大对农业和农村基础设施的投入，改善农业生态环境；2.加大的农业科技投入，鼓励技术创新，提高农产品的市场竞争力和附加值；3.加大对农村社会化服务体系建设的投入与支持力度；4大力发展农业服务业，提高农产品的竞争力，重视农产品品牌建设和宣传推广。