安徽省农业供给侧结构性改革的路径选择

刘兴宇，汪 桥

（滁州学院经济与管理学院，滁州 239000）

为贯彻落实《中共中央、国务院关于深入推进农业供给侧结构性改革加快培育农业农村发展新动能的若干意见》，安徽省在2017年明确指出要坚持发展新理念，以推进农业供给侧结构性改革为主线，以建设五大发展美好安徽为目标，不断推进农业增效、农民增收、农村增绿，把握增加农民收入、保障有效供给的主要目标，调优产品结构、调好生产方式，调顺产业体系，全面推进美丽乡村建设，全面提升农业现代化水平[1]。近几年，安徽省农业虽然在调结构、转方式、促改革等方面取得一定的成效，但仍存在农产品供求结构错位、资源利用透支、产业发展不配套等问题。为此，2021年安徽省人民政府办公厅印发《加快推进粮食产业高质量发展行动计划》，明确指出新时期安徽省农业发展的主要目标，推动粮食产业创新发展、转型升级、提质增效。由此可见，现代化农业的发展在安徽省有着举足轻重的地位，实现农业结构性改革的目标任重而道远，找到农业供给侧结构性改革的路径对农业经济的发展和安徽省整体经济的腾飞都有着重要的意义。

1 安徽省农业发展现状研究

1.1 农业产业结构雷同化现象严重

安徽省地理结构复杂，平原、丘陵总面积较大，同时地理位置、气候特征明显，在这种条件下，使安徽省农业资源多样性成为可能，但是在实际的经营中，各区并没有遵循差异化要素禀赋规则，畜牧业围绕养猪、养鱼、养鸡鸭，经济作物集中在棉花、油菜与西瓜上，虽然各县市农业产业门类齐全，但是产业结构趋同化现象较为严重，名优特产较少，经济附加值低，地区优势没有得到充分发挥。

1.2 农产品供需结构失衡

由于生产者和消费者的信息不对称性，使得农产品交易存在盲目性，安徽省在农产品出口中，高附加值深加工产品较少，原料性农产品约占出口总额的65%以上。2020年相关数据表明，安徽省农产品出口总额为6.86亿美元，仅占全省出口总额的5.54%，完全与安徽省的农业大省地位不匹配。同时，由于人民生活水平提高，传统的农产品供给无法满足消费者多样性、绿色性等消费品的需求，导致市场上农产品供需失衡，农民遭受较大损失[2]。

1.3 农业投入设施建设有待提高

安徽省和山东省均是我国农业大省，但在农业投入设施建设上山东省明显高于安徽省，本文选取2011－2020年部分时间数据对比分析发现，联合收获机台数、农用大中型拖拉机台数、有效灌溉面积上安徽省农业基础建设明显落后于山东省，安徽省农业现代化要素投入不足，严重影响农业的发展态势（见表1）。

表1 安徽省、山东省农业投入设施建设情况

1.4 经济效益脱离生态效益

2020年安徽省农业化肥施用量289.9万t，塑料薄膜使用量10.33万t，农药使用量8.33万t，这种过度依赖化肥农药等粗放型的农业发展模式显然与当前生态农业的发展要求不一致，在此背景下土地贫瘠化现象严重、生态基础薄弱等负面影响不断涌现，以牺牲生态环境为代价产出的农产品难以满足人民不断增长的消费需求[3]。

2 模型构建及数据说明

2.1 指标选择

本文以安徽省农业产值作为被解释变量，要素供给、农业结构、农业产业化等指标作为解释变量，建立相关模型，具体变量说明如表2所示。

表2 各变量定性描述

要素投入方面，本文以农业固定资产投资额、农业机械总动力、农田水利建设及农药使用量表示。农业结构调整方面，选择可以反映农业工业化程度的乡镇企业实际总产值。外部因素中，考虑到安徽省属于自然灾害多发地，用农作物受灾面积表示该影响因素[4]。农业产业化发展需要快递运输等硬性条件支撑，所以选择邮路及农村投递路线总长度表示物流条件。上述变量所研究的数据均来源于1992－2020年《安徽省统计年鉴》及中国统计年鉴相关资料整理所得。

2.2 模型构建

本文选取2000－2020年的数据模型进行实证分析，找出最具影响力因子，逐渐剔除不显著变量，为安徽省农业供给侧结构性改革提供参考，建立线性方程：

Yt=β0+β1Disaster+β2Postal+β3Fixed+β4Pesticides+β5Machinery+β6Erosion+β7Value+μt。

为便于弹性分析，对上述方程两边取对数，可得估计方程：

lnYt=β0+β1lnDisaster+β2lnPostal+β3lnFixed+β4lnPesticides+β5lnMachinery+β6lnErosion+ β 7lnValue+μt。

3 实证分析

3.1 变量平稳性检验

本文拟构建VAR模型，为了消除序列异方差影响，在构建方程时对数据进行对数处理，同时，为保证时间序列的平稳性，在构建VAR模型前需对各变量精选平稳性检验，本文通过Eviews 10.0软件进行原序列和一阶差分比较，结果发现模型原序列全部接受原假设，即序列不平稳，同时一阶差分在5%的临界值中拒绝原假设，即原序列存在一阶平稳。

3.2 Johansen协整检验

在协整检验之前，必须确定最优滞后阶数，通过Eviews 10.0软件，在比较1-3阶滞后期下AIC和SC信息准则，测算VAR模型的最优滞后阶数为2，如表3所示。

表3 VAR模型的最优滞后阶数

Eviews 10.0软件估计的VAR模型拟合优度为0.99，表示VAR模型中的因变量可以很好的利用自变量滞后2阶的值。同时Johansen协整检验应比VAR模型的最优滞后阶数少1，所以协整检验的最优阶数为1阶，模型结果如表4所示，根据迹统计量和特征根，在5%显著性水平下，变量间存在长期协整关系。

表 4 Johansen协整检验结果

3.3 脉冲响应函数与方差分解

3.3.1 脉冲响应 为了避免VAR模型中参数可能不具有明显的经济意义，考虑某个变量的扰动对其本身及序列中其他变量的影响尤为重要，因此本文先进行脉冲响应分析，冲击结果如图1所示。

图1 农业总产值对各指标的脉冲响应

给当期乡镇企业实际总产值增速一个正向冲击，农业总产值表现出较大的正向相应，第2期有明显波动，第3期开始处于正向冲击，表明乡镇工业总产值与农业总产值存在正相关关系，乡镇工业发展迅速，农业总产值相应增长。

农业总产值在前7期受农业固定资产投资的正向冲击较大，但从第8期开始，该冲击效应减少，虽后续有所回升，但无法达到前期最高值，存在上述原因可能是农业固定资产投资较为盲目，真正意义上的高品质、符合市场需求的农业并未得到充分发展。物流业发展的正向冲击对农业总产值产生正向冲击，并在第2期达到最大值，但是随着时间的发展，这种冲击效应减小，并在第8期出现负向冲击。传统物流业的发展已经无法满足现代农业发展要求，必须深入发展现代物流。农业机械总动力的发展在第6期前对总产值的增长均有正向冲击，但从第7期开始，该冲击为负，说明现代农业发展不可以依赖于农业机械化。农药施用量在前4期对农业总产值冲击较小，但从第5期开始，该冲击为负，并且一直持续下去，表明以生态环境为代价的农业发展不可取。农田水利建设对农业总产值的冲击为正，且较为稳定，说明政府在财政支出保障农业基础建设发展中的作用要一直引以为重。最后，自然灾害对农业总产值的冲击较小，说明政府在防灾减灾中所取得的成效较为明显。

3.3.2 方差分解 为了分析内生变量不同时期的结构冲击贡献度，本文通过方差分解来测算10期中各变量对农业总产值的影响，分析结果如表5所示。在第1期，除lnY自身外，其余变量对lnY的影响程度均为0，但随着时间的推移，lnY对自身的贡献率下降，其余变量对lnY的贡献率呈现上升的趋势。其中，lnFixed与lnValue在前3期作用不明显，但其后二者地位不断上升，第10期贡献率分别为22.543 5%和15.707 2%。同时，lnDisaster和lnMachinery起初对lnY的贡献较小，且存在波动性，这与以往的研究结果存在较大分歧，一方面说明安徽省虽然作为自然灾害频发区，但随着国家防控能力与治理能力提高，对农业总产值的冲击不大。另一方面，传统农业的发展需要国家大量基础设施建设与扶持，但是安徽省作为农业大省，除了要加大农业基础设施建设外，更要在供给上做出改革，发展适合省情的现代农业，提高自主创新能力。lnPesticides对lnY的贡献率逐渐增加，第10期新息率达10%，说明安徽省近年来在经济效益与生态效益上两手抓，发展绿色农业，力求逐步实现人与自然和谐发展。lnPostal对lnY的贡献率也比较大，基本保持在17%。

表5 lnY10期方差分解图

4 结论与建议

本文通过建立向量自相关模型，实证分析了影响安徽省农业发展的因素。结果表明农业机械化水平、农田水利建设、自然灾害对农业总产值的冲击较小，其他变量对农业发展冲击较大，生态与经济相结合发展的路径是未来农业发展的必然选择，在此基础上得出针对性建议。

第一，国家财政专项资金扶持，把增加绿色优质农产品供给放在突出位置，在优质、特色农产品上下功夫，增强供给体系对需求变化的适应性和灵活性，使农业供需关系在更高水平上实现新的平衡。

第二，推动乡镇企业发展，创新农业农村发展体制机制，激活农村各类资源要素潜力，解放和发展农村生产力，改造提升传统动能，培育壮大新动能，形成更有效率、更有效益、更加可持续的农业供给体系。

第三，农业的发展离不开其他产业的支撑，要充分利用好二三产业的孵化作用，为农业经济的发展提供新鲜血液，在此基础上加快延长农业产业链和提升价值链，全面提高农业整体效益，努力保持农民收入持续较快增长势头[5]。

第四，加快培育农业自主创新能力，培育新型农民，不断创新节水灌溉技术、突破病虫防治技术，加快推动资源节约型、环境友好型农业建设，形成资源利用高效、生态系统稳定、产地环境良好、产品质量安全的农业发展新格局，促进农业发展、生态协调、环境改善相互融合与统一[6-7]。