安徽省财政支农效益的实证研究

徐 晨，何如海

(安徽农业大学经济管理学院，安徽合肥230036)

一、问题的提出

“三农”问题是农业文明向工业文明过渡的必然产物，作为一个农业大国，“三农”问题在中国积攒的时间长，解决的难度大。为解决“三农”问题中央政府及相关政策研究机构采取了多种积极的政策措施，各级地方政府也纷纷响应中央号召，实施了一系列支农惠农政策。

(一)安徽省财政支农资金投入现状

安徽省近年来在落实支农惠农政策方面取得了较大成效，1988～2011年安徽省政府出台相关政策，财政农业投入上升趋势明显，支农资金由最初的40 014万元增长到3 518 663万元，分别投入到粮食补贴、农机购置补贴、农业基础设施建设以及美好乡村等项目建设中，同时相对规模增长较为平稳，兼顾了基础设施建设和农业科技推广应用方面的资金投入。

(二)财政支农资金运用中存在的问题

第一，近年来安徽省财政支农规模虽有较大规模增长，但仍不能有效满足农村地区发展的需求，相对于农村领域的资金需求来说，仍存在较大的缺口，并且相较其他省市，安徽省财政用于农业方面的资金投入总体规模较小，这是受到安徽省财政收入规模的制约。

第二，支农资金落实力度不够，其中出现的基层支农能力弱化现象大大阻碍了支农效益的体现。

第三，支农资金的使用存在随意性和盲目性，在支农过程中对于规模性的关注和使用效果的忽视是造成投入与产出不符的重要原因。

仅仅根据以上定性分析并不足以衡量政府财政支农资金使用效率，财政支农支出实际效用如何［1］，在农业经济以及农民生活改善方面有没有起到实质性的作用还需要借助经济学手段加以定量研究。因此，本文借助Eviews6.0软件，运用计量经济学中的向量自回归(VAR)方法，分析安徽省财政支农资金效益高低，并通过Granger因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解，探讨其间的长期均衡及其动态关系，从而提出可以进一步提高财政农业投入资金利用效率的方法。

二、样本数据的处理及模型的建立

在参照《安徽省统计年鉴》的基础上，选取1988～2011年共24年的时间序列数据，分析由安徽省财政农业投入(Y)、农业GDP(X1)、农民人均纯收入(X2)、粮食亩产(X3)和农业机械年末拥有量(X4)构建的VAR模型。

(一)滞后阶数确定和单位根检验

首先为了避免数据的波动，先对其进行对数化处理，即转化为 Lnx1、Lnx2、Lnx3及 Lnx4。其次通过AIC信息准则和HQ信息准则，经过反复试验，确定滞后阶数为2。最后进行单位根检验，检验结果如下图1，从图中可以直观的看出VAR模型的所有特征根的倒数的模小于1(位于单位圆内)，因此建立的VAR模型是稳定的。

(二)VAR模型输出结果

表1 VAR模型参数估计结果

图1 VAR平稳性检验结果(Graph形式)

续表1

(三)VAR模型的格兰杰因果关系检验

表2 变量间因果检验结果

由表2可以看出，财政农业投入是农业GDP、农民人均纯收入和粮食亩产的格兰杰原因，而财政农业投入的滞后项对农业机械年末拥有量的当期值没有显著影响。

(四)脉冲响应函数

在VAR模型的基础上，用脉冲响应函数来具体分析安徽省财政支农的总量效益，结果见图2。

图2分别以图表的形式直观地反映了财政农业投入一个单位标准差的正向冲击对农业GDP、农民人均纯收入、粮食亩产以及农业机械年末拥有量的影响。分析可知，度量安徽省财政农业投入的变量LNY的一个正标准差冲击，LNX1从第2滞后期(第2年)正向响应开始增大，并在第6期达到最大值，从第7期开始，有缓慢回落的趋势;在LNX2对LNY的冲击中，基本趋势与LNX1相似，但正向响应相对较弱;LNX3对LNY的冲击的图像波动起伏较大，安徽省财政农业投入对促进粮食亩产的增长作用是不容置否的，从第1期开始呈现正向效应，经过3期反复到第5期达到最大，其后虽有下降趋势，但正向效应明显;在LNX4对LNY冲击部分中，LNX4的响应在滞后1期至滞后5期为负，这说明安徽省财政农业投入在促进农业机械年末拥有量增加的过程中存在“渗漏”效应，而到滞后六期时又变为正向响应，并且正向响应逐渐增大，有持续增长趋势。

图2 变量LNX1、LNX2、LNX3及LNX4对LNY的单位冲击的脉冲响应曲线

(五)方差分解

表3 农业GDP(X1)方差分解结果

表4 农民人均纯收入(X2)方差分解结果

续表4

表5 粮食亩产(X3)方差分解结果

表6 农业机械年末拥有量(X4)方差分解结果

在农业GDP的走势波动中(表3)，财政农业投入是最主要的影响因素，它对农业GDP的贡献度从第4期开始逐步增加，在滞后10期(第10年)的时候贡献度达到18.27%。这说明，在这段较长滞后期内，农业GDP的增长主要依赖政府财政的支持。对于农业GDP自身的滞后项，它也发挥了不小的作用，这说明农业GDP的增长也部分依靠其自身的惯性作用。由此可以看出，安徽省财政农业投入对农业GDP的推动性是肯定的，对促进农业GDP的增长有一定的作用，但总体效益并不高。

在农民人均纯收入的方差分解中(表4)，农业GDP自始至终都发挥着重要的作用，它的贡献度都在63%以上，但随着滞后期的增加，该变量的贡献度有逐渐降低的趋势。其次财政农业投入从滞后3期(第3年)开始对农民人均纯收入的贡献度开始逐步增大，直到滞后10期(第10年)，它的贡献度从2.3%增加到20.6%。其他变量对农民人均纯收入的作用，相比较前面两个变量而言，影响相对较弱。由此得出，安徽省财政农业投入以及农业GDP对农民人均纯收入的影响作用是值得肯定的，并且比较表3可知，安徽省财政农业投入对增加农民人均纯收入的效益要略微超过对农业GDP的效益。

从方差分解的结果看来，在整个滞后期间内，粮食亩产(表5)均在不同程度上受到其他变量的影响，其中贡献度最大的是农业GDP，除了滞后1期(第1年)外，它对粮食亩产的贡献度基本维持在35%以上，可以看出它的影响作用比较稳定。除此，农民人均纯收入和粮食亩产的滞后项也发挥了极大的作用，相比之下，农业机械年末拥有量对于粮食亩产的影响较小，最大的影响程度不超过6%，并且没有明显的逐期增长趋势，说明加大对农业机械的投入并不能直接作用于粮食亩产的增加，粮食亩产量的提高还要依赖于财政农业投入和农业GDP的增加。

在农业机械年末拥有量的走势波动中(表6)可以看出农业GDP的突出贡献，整体呈上升趋势，并在第10期增加到84.48%，同时其自身的滞后项也发挥了不可或缺的作用。随着农业GDP的增加，农业机械投入持续增长，再综合表3、表4以及表5农业机械年末拥有量的增加反过来也会对农业GDP、农民人均纯收入以及粮食亩产增长起到一定积极作用。这样一个良性循环有效地支撑了财政农业投入力度应当持续增长的政策观点。

三、结论和政策建议

(一)结论

从以上分析可以看出，农业财政投入的增加在某种程度上可以促进农业GDP、农民人均纯收入、粮食亩产以及农业机械年末拥有量的增加，其中在农业GDP、粮食亩产以及农业机械年末拥有量方面的贡献体现了财政支农在农业经济方面的效果，而对于农民人均纯收入的增长体现出了支农惠农政策在改善农民生活方面的作用。

从脉冲响应函数和方差分解可以得出，变量与变量之间也相互作用着，其中农业GDP的增加对于农民人均纯收入、粮食亩产以及农业机械年末拥有量都有不同程度的影响。

(二)政策建议

1.继续扩大财政支农资金规模

针对安徽省财政支农资金规模有限的问题，应当继续加大财政对农业的投入力度。根据以上分析，财政农业投入的增加会对农业GDP增长有一定的贡献，农业GDP又会影响农民人均纯收入、粮食亩产以及农业机械年末拥有量，这一系列的正向效应反映出财政农业投入对农业发展的重要性，但现阶段安徽省财政农业投入不足，无法有效促进之一循环的持续进行，因此继续扩大财政支农资金规模迫在眉睫。

2.建立多元化支农投入机制

一方面要加大支出投入，健全财政支农投入稳定增长的长效机制，充分发挥财政支农政策的导向功能和资金的撬动作用;另一方面还要利用国际市场，发挥政府财政农业投入的引导作用，利用多种形式积聚农业资金，扩大农业的投入规模，实行补贴和优惠政策，鼓励支持多种形式进入农业领域进行投入和开发［3］。

3.优化财政支农支出结构

首先，政府财政在农业领域的支出不仅要涉及到农业经济的发展，还要考虑到农民生活水平的提高;不仅要继续加大对于农业基础设施建设的投入，还要注重科技开发应用。要短期投资与长期投资相结合，坚持经济效益和社会效益相统一［1］。其次，还要明确投资的方向与重点，不能够只注重投入的规模而忽视效益的高低，在支农资金的安排上要注重农业发展中的薄弱环节，并且针对安徽省的地方特色，在茶叶、石榴等特色农业方面加大投入支持力度。

4.健全财政支农资金的管理机制

拥有健全的法律体系是保障财政支农持续、稳定、高效的必要条件。我国对农业的支持与保护仍然缺乏具体的可操作条例和细则，对于财政支农资金的下拨、发放和落实工作缺乏保障和监督机制。所谓“空谈误国，实干兴邦”，国家和地方出台财政支农具体法律法规，保证农业投入有一个稳定增长机制，创新政府农业投入管理体制，提高支农资金使用效益，加强对资金使用监督是当务之急，具体可以采取建立支农资金使用审计机制、项目负责人机制以及绩效奖励制度等［11］。

［1］罗瑶，董雪艳.财政支农资金效用实证研究——基于对山东省财政支农支出效用调研的分析［J］.财政监督，2012(16):25－27.

［2］曾光.财政农业支出效率的实证分析［J］.辽宁工程技术大学学报:社会科学版，2011，13(1):24－26.

［3］徐秀明.安徽省财政农业投入效益研究［D］.扬州:扬州大学经济学院，2010.

［4］吴振鹏，胡艳.财政支农支出与农民收入关系的实证研究［J］.三农观察，2013(1):58－62.

［5］马智宇，周小平，卢艳霞.我国财政支农存在的问题与对策［J］.经济纵横，2011(4):63－66.

［6］易丹辉.数据分析与Eviews应用［M］.北京:中国人民大学出版社，2009:207－226.

［7］吕洪波.中国财政农业支出效应研究［D］.沈阳:辽宁大学经济学院，2007.

［8］邵建春，李霞.研发投入与中国经济增长:基于 VAR模型的研究［J］.经济问题，2008(5):45－47.

［9］肖新成.财政资金支农投入与农业经济增长的灰色综合关联度分析［J］.长沙大学学报，2005(9):103－105.

［10］李敏，陈胜可.Eviews统计分析与应用［M］.北京:电子工业出版社，2011:165－177.

［11］王明.中国财政支农资金运用存在的问题与对策［D］.重庆:重庆大学贸易与行政学院，2008.