我国农业投入与农业经济增长的T型关联度分析

姜启波，许 朗

一、农业投入的界定

农业是国民经济的基础，同时又是一种弱质产业，生产受自然条件影响较大，由于农业的这种基础地位和弱质性特，农业一直受到政府的高度重视，并向农业投入了大量的资源，突出表现就是对农业投入的不断倾斜。政府通过加强对农业基础设施、支农体系、社会服务体系等方式来加强对农业的支持，增加对农业的投入。

广义的农业投入不仅包括传统的资金投入、物质投入和劳动投入[1]，而且其内容更为广泛和深入，是一个大的系统，即除了上述3种实体形态的硬件投入以外，还应包括软件投入，即农业体制投入(含政策、法规投入)、农业科技投入(含教育、信息投入)和农业监督投入(含管制、奖惩投入)。而本文的农业投入是狭义的农业投入，指的是财政支出中用于农业投入的部分。农业投入在统计上包括支农支出、农业基本建设支出、农业科技三项费用、农村救济费及其他农业财政支出等。

二、农业投入的分析

我国是一个传统型农业国家，农业基础较为薄弱，从传统农业向现代农业的发展是一个资本不断积累的过程。在我国，除了其他渠道的投入外，农业投入是最主要的资本来源，它对农业资本的形成产生至关重要的影响。

1.投入规模分析

农业投入的规模反映了政府对农业支持力度的大小，可通过绝对规模和相对规模来度量，一定数额的投入保障和适宜的投入增长比例，都将对我国农业现代化发展产生重要影响。绝对规模是指一定时期内向农业投入的总量，相对规模是指一定时期内农业投入总额占国家同期财政支出总额的比重[2]。我国1978-2006年二者的具体数据见表1和图2。

表1 1978-2006年农业投入总量和农业投入占财政支出比重 亿元

数据来源：中国统计年鉴(2007)

从表1可以看出，从改革开放以来，我国逐步重视对农业发展，农业投入总量不断增加，2006年的投入是1978年的21倍；从1987年到1998年，农业投入总量平缓上升，1998年以后，农业投入有了突飞猛进的发展，且净增加额有了大幅提高。分析表1数据可知，我国农业投入相对规模虽然有所下降，但基本维持在8%-9%的水平，保持相对稳定状态。

2.投入结构分析

从我国现行对农业投入的结构来看，主要分成支农支出、农业基本建设支出、农业科技三项费用、农业救济费用和其他支出等5个支出项目，具体如下：[3]

(1)支农支出包括支援农村生产支出和农林水利气象等部门的事业费用。支援农村生产支出主要是国家对农村各项生产性的投入，包括农业产业发展资金、农业综合开发项目资金、小型农田水利和水土保持补助费等。农林水利气象等部门的事业费用是由国家投入的用于支持农业事业发展以及为发展农业事业提供保护和服务的具有专门用途的经费。

(2)农业基本建设支出主要是国家直接用于发展农业和为农业生产服务的各种固定资产投资。

(3)农业科技三项费用主要用于农业科技的引进、研究和推广的支出。

(4)农村救济费用主要用于救助农村受灾人口和贫困人口的生产生活。

(5)其他支出包括华侨事业费、水库移民建房支出等。

改革开放以来，我国农业投入的结构没有发生重大的变化，但在投入资金的投放结构上发生了一定的变化，具体情况如表2所示。

表2 1978-2006年农业投入结构及占农业投入总量的比例 亿元

数据来源：中国统计年鉴(2007)

注：其他投入占农业投入总量的比例微乎其微，可以忽略不计，故在表2中没有反映。

在这些支出项目中，支农支出和农业基本建设支出是两个最主要的支出项目，其投入总量逐年增加，2006年达到2 665.63亿元，年均增长90.63亿元；从相对投入规模而言，支农支出和农业基本建设支出投入基本上处于此消彼长的状态，在农业投入总量的95%上下波动，相对稳定。农业科技三项费用支出年总量虽然总体上呈上升趋势，由1978年的1.06亿元增加到2006年的21.42亿元，年均增长量为0.727亿元，年均增长率为40.68%，但由于每年支出总量很少，且所占比重在波动中有所下降，最低只有农业投入总量的0.52%(1995年)。农村救济费年支出总量逐年上升，但总量较低，所占比例在波动中有所上升。

三、农业投入与农业经济增长的改进T型关联度分析

为解决“三农”问题，促进我国农业向现代农业发展，构建和谐社会主义新农村，国家不断加大对农业的扶持力度，增加农业投入的总量。很多专家学者研究表明，农业经济的增长有很大一部分是靠农业投入推动的，且与其他因素相比，农业投入的贡献率占相当重要的地位。本文从动态的角度使用改进的T型关联度分析对农业投入与经济增长(农业GDP)的关系进行分析，主要包括农业投入总量与农业经济增长的关联度和农业投入结构中不同项目与农业经济增长的关联度。

1.研究方法

研究投入与产出关系的方法有很多中，T型关联分析就是比较有效的方法。[4]其基本思想为:按照因素的时间序列曲线的相对变化势态的接近程度来计算关联度。对于离散时间序列，所谓两曲线的相对变化势态的接近程度，是指两时间序列在对应各时段Δtk=tk-tk-1=(k=2，3，…n)间的原始变量经标准化后的增量的大小来判定的。若在时段Δtk间的两增量相等或接近于相等，则这两时间序列在时段Δtk间的关联系数就大；反之，就小。两时间序列的关联度定义为：各时段Δtk间的关联系数的加权平均数，权数为Δtk。在T型关联度分析的基础上，为克服T型关联度模型的一些缺陷，孙玉刚提出了改进的T型关联度模型，[5]该模型能够反映序列的正、负相关关系，具有对称性、唯一性、可比性和无量纲化后的保序性，能够更真实地反映序列曲线的关联程度，所得关联分析结果较为客观可靠，特别是当序列间负相关时提供了一条新的途径。在上述思想的基础上，改进的T型关联度r(X1，X2)和计算公式为：

(1)

Di为标准化值，y1和y2为标准化序列，Δy1和Δy2为增量序列，ε(tk)为各时段的关联系数，zi(tk)表示时间序列Xi在时点tk-1到时点tk的增量的均值化。两原始时间序列在[a，b]间各点的取值分别为:

X1={X1(t1)，X1(t2)，…，X1(tn)，}

X2={X2(t1)，X2(t2)，…，X2(tn)，}

标准化序列y1和y2的计算公式分别为：

y1={X1(tk)/D1，k=1，2，…，n}

y2={X2(tk)/D2，k=1，2，…，n}

2.数据来源

数据来源于中国统计年鉴，选取了1978-2006年的农业GDP、农业投入和农业投入结构中不同项目的数据作为农业经济增长的经济指标，使用改进的T型关联分析方法，研究农业经济增长与农业投入之间的关系。

3.T型关联度的实证分析

X1为农业GDP，X2为农业投入总量，其具体数据见表3。

X1={1 922.6，3 619.5，…，48 893}

X2={150.66，149.95，…，3 172.97}

根据改进的T型关联度公式(1)，计算可得r(X1，X2)=0.431 3，记为r0=0.431 3。

采用同样计算方法，可以得出：

支农支出与农业GDP的关联度r1=0.361 7

农业基本建设支出与农业GDP的关联度r2=0.301 3

农业科技三项费用与农业GDP的关联度r3=0.485

农业救济费用与农业GDP的关联度r4=-0.527 2

表3 1978-2007年农业投入总量及农业GDP 亿元

注：考虑到农业投入对农业经济增长的滞后性，选取的农业GDP数据均滞后农业投入1年。

4.研究结果

通过实证分析发现，农业投入对农业发展有很大的推动作用，农业投入与农业经济发展有较强的关联度，其相关度为0.431 3，为较强的正相关关系。从农业投入结构的不同项目来看，农业科技三项费用与农业经济增长的关联度最大为0.485，其次是支农支出为0.361 7，再次是农业基本建设支出为0.301 3，最小的是农业救济费用，与农业经济增长的关联度为-0.527 2，呈负相关关系，对农业经济的发展起到了一定的阻碍作用。

四、结论

在全球经济飞速发展的大背景下，分析农业投入对农业经济增长的影响作用有着十分重要的意义。通过对农业投入与农业经济增长的T型关联度分析的实证研究可以看出，农业投入与农业经济增长之间确实存在着明确的相关关系，农业投入对农业经济增长具有重要的推动作用。而在农业投入结构中，不同项目与农业经济增长关联度又有所不同，农业科技三项费用关联最大为0.485，正相关，农业救济费用为-0.527 2，为负值。因此，可以看出，在发展现代农业的过程中，应加大对农业投入的力度，为农业又好又快发展和农业资本积累打下坚实的基础。在加大投入力度的同时，要不断优化农业投入的结构。第一，由于农业科技三项费用与农业经济发展的关联度最高，对农业经济发展的贡献较大，但其投入总量仅占农业投入的6%左右，因此，要加大对农业科技的投入力度，加强投入的引导，提高农业发展的科技含量，实现农业向科技型方向的发展转变。第二，维持农业支农支出的投入，确保农业稳定发展。第三，适度控制农业基本建设的支出规模和投入比例。第四，农业救济费用主要用于帮助人民群众渡过难关，而非生产型资金，其对促进农业经济发展起到作用较小。因此，在满足农业救济基本需要的基础上，适当的控制农业救济费用的投入，充分发挥该部分投入促进农业经济发展的作用。

[1] 石克春.论广义的农业投入[J].经济研究参考,1995(55):44-48.

[2] 阳晓昀.我国财政支农支出问题研究[D].大连:东北财经大学,2007.

[3] 李琴.中国财政农业投入的结构分析[J].中国农村经济，2006(8):10-16.

[4] 唐五湘.T型关联度及其计算方法[J].数理统计与管理，1995(1):34-37.

[5] 孙玉刚.灰色T型关联度的改进[J].系统工程理论与实践.2008(4):135-139.