我国农业大省三大产业关联度测算*——以河南省为例

陈亚杰，朱选功

(河南科技大学管理学院，洛阳　471023)



我国农业大省三大产业关联度测算*
——以河南省为例

陈亚杰※，朱选功

(河南科技大学管理学院，洛阳471023)

农业大省是新常态下三大产业共同发展，传统与现代农业相互促进的省份。对我国农业大省三大产业关联度的测算有助于找准产业发展的突破点，为相关决策提供参考。河南省社会发展处于中国农业大省的平均水平，能够较全面、准确地代表我国农业大省的三大产业发展情况。故以河南省为例，选取该省1978～2013年的三大产业生产总指数建构VAR模型，利用单位根检验、Johansen协整关系检验、VEC误差修正模型、广义脉冲响应的方法对三大产业之间的长期动态关系进行了追踪、分析及预测。结果发现：(1)第一产业能为第二产业提供原材料等物质基础，在前期正向影响第二产业幅度较大，但未来并不及技术进步对第二产业的推动力大，因而后期这种正向影响会逐渐减弱； 同时，第一产业因为不能提供相关市场、技术及其他资源要素，对第三产业影响虽然是正向的，但是并不显著。(2)第二产业会因占用耕地等问题先负向影响第一产业，但随着经济发展方式转变，第二产业会正向影响第一产业； 第二产业与第三产业相辅相成，对第三产业有稳定的正向影响。(3)第三产业对第一产业与第二产业培养相关的专业人才及相关的技术设备，因而能对第一产业及第二产业产生正向且持续的影响，对第二产业的影响更加显著。可见，我国农业大省三大产业是动态的互动关联，因而农业大省应该结合社会经济发展阶段，顺应产业关联度变化来发展各产业。

农业大省三大产业VAR VAC关联度

0　引言

改革开放以来，我国的社会主义市场经济经历了探索建立、完善发展、全面开放的阶段。产业结构也随之出现了从第一产业比重逐渐下降，第二产业比重飞速上升，第三产业比重缓慢发展到第一产业比重大幅下降，第二产业比重相对稳定，第三产业比重由稳定到快速上升的转变。然而，这并不意味着未来可以忽视第一产业，仅发展第二产业、第三产业就可以顺利实现我国社会主义市场经济向更高阶段的演进。事实上，我国作为农业大国，更应该重视与发展第一产业，协调处理好新常态经济形势下的三大产业关系，特别是处理好我国农业大省的三大产业关系，才能巩固农业产业的基础地位，保障粮食安全，为第二产业、第三产业以及区域经济的和谐发展打下坚实、稳健的基础。农业大省是指一个省份的农林牧副渔相关产出(包括农业剩余产品与农业剩余劳动)不仅能满足该省需求，而且能对国家其他地区居民的生存需要给予支持，并满足非农业生存部门对生产要素的需要，还在一定程度上对国家的生态环境能起到保护作用[1]。可见，农业大省在我国经济发展中扮演着十分重要的角色。

在产业结构的研究上，学者们主要是从三大产业自身出发，研究其特征、变化规律，以及对经济增长等方面的影响，且多基于全国的视阈。对三大产业内在联系的研究比较少，针对农业大省的更少。杜国明，周圆，刘阁等(2013)认为我国应该跟随世界农业发展先进地区努力实现农业现代化，满足不断增长的人口需求与经济发展需求[2]。李秀芬，张平(2013)提出在广大农村地区，盲目将第一产业的资源向二、三产业转移是欠科学的，应该继续调整农业结构，改善相关基础设施，才能更好地发展[3]。郭佩颖(2013)建立二元经济模型来分析产业结构变动对区域经济增长的收敛效用，结果发现：第一、第三产业收敛趋势较弱，第二产业收敛趋势较强[4]。罗其友，米健，高明杰(2014)指出，在我国城乡结构急速变化的情况下，粮食及其他农产品的需求将发生较大改变，应该协调好产业的发展[5]。同时，国内学者凌亚君、陈浩(2014)从宏观的角度对我国的三大产业内在经济联系做了一定的研究，找出了基于全国视角的三大产业关联性[6]，但得出的结论未必符合我国农业大省的实际情况。

在河南省产业发展特别是农业产业发展的问题上，刘道兴、吴海峰、陈明星(2008)指明，自改革开放以来，河南省秉承了优秀的历史传统，在党农业政策的引导下，坚定地将农业放在全省经济发展的重要位置，并顺应市场经济的发展潮流，加快建设产业化现代农业[7]。郑云(2010)指出河南省的产业结构有了一定的改善，三大产业的产值也基本符合我国经济发展趋势[8]。同时，张伟(2011)指出，河南省的粮食产量相对稳定，河南省粮食增长具有很大的潜力[9]。而且，李素琴、李烆一(2012)认为河南省虽然被国家相关部门确定为粮食生产核心区，但在产业结构配置上还有所不足，具有一定的代表性[10]。因此，文章以河南省为列，用全新的视角认识新常态下我国的农业大省，结合实际情况研究农业大省三大产业的关联度，希望对调整农业大省产业结构提供参考。

1　模型构建及数据预处理

1.1模型构建

1980年sim提出了自向量回归模型(vector auto-regression model，VAR)，VAR模型把系统中的内生变量作为所有内生变量的滞后项的函数来构造模型。模型可以表示为：

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+...+APYt-p+εt

(1)

式中，Y是K维的内生变量矢量，A表示相应的系数矩阵，P表示内生变量滞后的阶数，A1...Ap是要被估计的系数矩阵，εt是扰动向量。

1.2数据预处理

该研究利用VAR模型对河南省三大产业之间关联度进行实证分析，根据AIC与SC最小原则，选取河南省1978～2013年三大产业增加值产出指数的对数为研究对象，建立了一个滞后阶数为2的VAR模型。其中，y1表示第一产业生产总值指数序列，y2表示第二产业生产总值指数序列，y3表示第三产业生产总值指数序列。同时，设定1978年的水平位为100，将各年三大产业生产总值与1978年相比，得到三次产业的生产总值指数序列，来增加数据之间的可比性。随后对选取数据进行对数化处理，得到lny1、lny2、lny3的新序列，在不改变原有协整关系的前提下，消除异方差，加强趋势的线性化。

表1　1978～2013年河南省三大产业的生产总值指数及预处理后数据

2　结果分析

2.1单位根检验

序列的平稳性是VAR模型估计的前提，只有平稳的序列才能建立无约束的VAR模型。当序列不平稳时，要进行协整关系检验，如果至少存在一个协整关系，就要构建向量的修正误差模型(Vector error correction model，VEC)来进行修正。所以为了避免为回归的现象，首先运用Eviews6.0对序列进行单位根检验来确定序列是否平稳，结果如表2。

表2　平稳性检验结果

序列ADF值1%的临界值5%的临界值10的临界值结论lny1-3.133021-4.243644-3.544284-3.204699不平稳lny2-3.008004-4.252879-3.54849-3.207094不平稳lny3-2.294062-4.262735-3.552973-3.209642不平稳d(lny1)-7.471471-4.252879-3.53849-3.207094平稳d(lny2)-3.72324-4.252735-3.552973-3.209642平稳d(lny3)-3.227929-4.262735-3.552973-3.209642平稳

从结果可以看出，第一、第二、第三产业的检验统计量大于10%检验水平下的临界值，即表明这三个序列都包含单位根，是非平稳序列。进行一阶差分之后，检验统计量都小于10%检验水平下的临界值。因此差分序列不包含单位根，从而表明差分序列是平稳的。

2.2Johansen协整检验

三大产业生产总值指数的对数是非平稳的一阶单整序列，这些变量在短期内由于随机干扰会使变量偏离均值，但随着时间的推移最终会回到均衡状态，在长期实现某种均衡关系，而协整即是这种均衡关系的统计表示。由上述分析可知，三大产业生产总指数的自然对数序列lny1、lny2、lny3都是I(1)序列，满足Johansen协整检验条件。结果见表3、表4。

表3Johansen协整检验的迹统计量检验

协整向量原假设特征根迹统计量5%的临界值概率P值None0.73391156.9788129.797070Atmost10.28815111.9653315.494710.1586Atmost20.011960.4090793.8414660.5224

表4Johansen协整检验中的最大特征根检验

协整向量原假设特征根最大特征根5%的临界值概率P值None0.73391145.0134821.131620Atmost10.28815111.5562514.26460.1284Atmost20.011960.4090793.8414660.5224

从表3、表4中可以看出，三次产业指数的对数在5%的水平下拒绝没有协整的原假设，又因为在至多存在一个协整关系的假设下，迹统计量、最大特征根均大于其5%的临界值，且概率P值大于0.05。因此，拒绝没有协整关系，接受最多有一个协整关系，即说明三者存在一个协整关系。协整关系式为：

(2)

标准误差=(0.08596)(0.09879)

从估计的方程可以看出，河南省第三产业对该省第一产业有明显的促进作用，第三产业的生产总指数增加1%，第一产业的生产总指数就会相应增加0.91%，河南省第二产业对该省第一产业的发展是负向的，第二产业生产总指数每增加1%，第一产业就会减少0.29%。相对第三产业，河南省第二产业对该省第一产业的影响较小。这可能是因为，在社会主义市场经济探索建立阶段，河南省作为农业大省为了追赶我国发达省市的产业结构比例以及国民生产总值，往往采取了以牺牲农业产业为代价的工业倾斜举措，从而致使第二产业对第一产业产生了负向的影响，未来随着经济向更高层次发展，这种负向影响会有所改观。而随着我国经济发展进入全面开放的阶段，第三产业迅速发展，特别是与农业相关的第三产业，如农村旅游观光业、农村金融业以及农业人才教育培训行业等得到相对充分的发展，从而对第一产业产生了正向的影响。

2.3VEC模型

在证明存在一个协整关系之后，该研究接下来将在差分序列建立的VAR模型中加入一个误差修正项，来建立VEC模型，使误差修正项反映变量之间偏离长期均衡关系的非均衡误差。该研究的VEC模型中协整关系表达成误差修正项的形式为：

CointEQ1=LNY1-1.747798LNY2+1.687564LNY3-5.673533

(3)

VEC矢量误差修正模型为：

(4)

由误差修正项系数可以得出，在lny2、lny3不变的情况下，lny1在t期的变化(dlny1=lny1-lny1(-1))可以消除前一期17.7%的非均衡误差； 在lny1、lny3不变的情况下，lny2在第t期的变化可以增加前一期3.8%的非均衡误差； 在lny1、lny2不变的情况下，lny3在第t期的变化减少前一期5.3%。其具体的协整关系如图1。

图1　VEC模型的协整关系

图2　AR多项式特征逆向式根

从图1可以看出，零值均线代表了变量的长期均衡稳定关系。在1985年之前，误差修正项的绝对值比较大，表明该时期短期波动偏离长期均衡关系比较大，大约从1978年到1985年之间经历了7年时间的调整，在1986年会逐渐出现长期均衡稳定状态。之后，误差修正项的数值比较小，表明这些时期短期波动偏离长期均衡关系的幅度比较小。总体而言，误差在逐步减少并趋于平稳，协整方程与河南省三次产业的相互关系拟合度较高，具有较强的解释性。

2.4广义脉冲响应函数

2.4.1VAR模型稳定性检验

从图2中可以看出，这些根倒数的模都小于1，没有位于单位圆外，意味着所估计的模型满足稳定性条件，具有有效性，可以进行广义脉冲响应函数分析来分析各变量之间的动态关系，该研究选择20期作为追踪期。

2.4.2广义脉冲响应函数

从图3可以看出，当本期给第一产业(lny1)一个反向的冲击后，对自身造成5%的反向冲击，对第二产业在第5期之前产生正向2.5%的冲击，对第三产业的扰动在前7期都比较不稳定，呈现上下波动的趋势。造成这一现象的原因可能是，改革开放以来，特别是社会主义市场经济逐步完善，河南省的科技投入产出迅猛提升，农业发展改写了“靠天发展”的历史，转而更多地依赖于完善的农业基础设施与农业科学技术。同时，虽然第一产业在第二产业发展先期提供了生产资料等物质保障，但随着我国经济发展水平不断提升，第二产业对第一产业的边际需求效应递减，因而第一产业对第二产业的影响呈现出先快速增加，达到临界点后逐渐稳定，甚至会稍有下降的情况。这种情况也表现在第三产业上。第三产业是现代经济发展的体现，第一产业能为其奠定物质基础，但第一产业对第三产业的产生的效用并不大，其更多地需要其他因素，如技术、市场环境等。因此，第一产业对第三产业的影响虽然是正向的，却并不显著。

当本期给第二产业(lny2)一个正的冲击后，对自身产生一个6.8%的正向冲击，而对第一、第三产业的扰动都是正向的，且扰动力比较平缓。出现该情况的原因可能为，第二产业自身实力增强为其后续发展提供可持续的动力，虽然可能在社会主义市场经济发展初期，因盲目发展、缺乏对产业之间关联性的科学认识，对第一产业产生一定的负面效应，但进入社会主义市场经济完善及全面开放的时期，第二产业的技术、资金、人才等资源溢出效应能加速农业产业的机械化进程，提高农业生产率，也能为第三产业注入资本，拓展市场空间，推动其发展。

当本期给第三业(lny3)一个正的冲击，在8期前也是比较不稳定，波动比较明显，随后在9期稳定在2.7%，对第一产业扰动较大，前8期都比较不稳定，随后稳定在1.5%周围，对第二产业的冲击为正向冲击，之后呈上升趋势，并分别在第11期趋于稳定。该现象产生的原因可能是，第三产业发展对自身的影响在社会主义市场经济初级阶段相对不稳定，但经过一定时间的积累，在随着市场经济的完善与开放能够产生持续的正向影响； 对第一产业的影响小于对第二产业的影响，这是因为第三产业与第一产业之间的关系相对较弱，但第三产业能扩大就业，提供专业化服务，培养专业人才，从而更有利于实现第二产业的现代化。

图3　三大产业脉冲响应结果

3　结论

研究表明，河南省第一产业的变动在前期对该省第二产业的扰动是逆向的，而后是持续稳定的，对第三产业的影响在前期较大，最终趋于平稳； 第二产业的变动对第一产业的扰动呈现出由负向正的转变，对第三产业的扰动都是正向的，且相对稳定； 第三产业的变动对第一产业的影响在前期相对剧烈，但持续周期较短，之后缓速下降并逐渐稳定，对第二产业的影响始终是正向的且前期冲击较大。

可以看出，河南省三大产业之间存在着动态互动的关系，因而在产业结构优化升级过程中，要根据所处经济发展阶段的不同，动态科学地引导三大产业的合理调整。同时，应该注意到农业大省普遍存在农业基础设施薄弱，工业结构尚不完善以及第三产业发展与发达省市差距较大的现实。随着我国经济发展向新常态转变，农业大省既要保障农业的基础性地位，又要加强对第二、第三产业的建设，实现国民经济信息化，提升农业大省第二产业改造力度，积极培育新的经济增长点，适时适势引导农业大省第三产业的发展，合理布局产业结构以适应时代发展潮流，促进国民经济的协调发展。

[1]陈文科. 论农业大省.江汉论坛, 2008，(3)： 5～13

[2]杜国明， 周圆，刘阁，等.黑龙江省农业现代化评价.中国农业资源与区划， 2013, 34(5): 55～61

[3]李秀芬， 张平.农业综合资源优化的减贫效应研究——以甘肃省贫困县(区)为例.中国农业资源与区划， 2012, 34(2): 63～68

[4]郭佩颖. 产业结构变动与经济增长的收敛性.长春：吉林大学， 2013： 1～3

[5]罗其友， 米健，高明杰.中国粮食中长期消费需求预测研究.中国农业资源与区划， 2014, 35(5): 1～7

[6]凌亚君， 陈浩.基于var模型的我国三大产业内在经济联系研究.经济问题探索, 2014，(9)： 84～88

[7]刘道兴， 吴海峰，陈明星.改革开放以来河南农业的历史性巨变.中州学刊, 2008，(6)： 31～36

[8]郑云. 改革开放以来河南省产业结构演进的特征与现实问题.河南师范大学学报(哲学社会科学版)， 2010, 37(2): 154～157

[9]张伟. 河南省粮食增长态势、潜力与战略对策.中国农业资源与区划， 2011, 32(2): 22～26

[10]李素琴， 李烆一.河南粮食核心区建设中资源禀赋优势逆转与对策——基于粮食综合生产能力视角.中国农业资源与区划， 2012, 33(3): 39～44

THE CALCULATION OF THREE MAJOR INDUSTRIAL RELATED DEDREE INWELL-DEVELOPED AGRICULTURAL PROVINCES IN CHINA*——TAKING HENAN PROVINCE AS AN EXAMPLE

Chen Yajie※，Zhu Xuangong

(School of Management，Henan University of Science and Technology，Luoyang 471023，China)

The province with well-developed agriculturepromotes the development of the three industries as well as thetraditional and modern agricultureunder the new normal. Estimating the three major industrial correlation degree of well-developed agriculture provinces in China is helpful for finding out the breakthrough point of the industry development, and providing a reference for the relevant policy decision. The social development of Henan province is in the average level of the well-developed agricultural provinces in China, which can represent the development of the three major industries of these provinces in a more comprehensive and accurate way. Therefore, in this study, the VAR model of the three major industrial production index in Henan province of 1978-2013 was selected, and the long-term dynamic relationship among the three industries was tracked, analyzed and predicted by using unit root test, Johansen cointegration test, VEC error correction model and generalized impulse response method. The results found that (1) The first industry had a positive impact on the second industry at first, because it can provide raw material and other material basis for the second industry′s development, but this positive impact will be gradually weaken when technological progress had a stronger driving force on the second industry in the future; The first industry′s impact on the third industry was positive but not significant, because it can not provide the market, technology and other resources for the third industry. (2) The second industry had a negative impact on the first industry because of the occupation of arable land, but with the economic development mode′s changing towards the more advanced stage, the second industry will have a positive impact on the first industry at last; Meanwhile, the second industry and the third industry supplemented each other so that the second industry also had a positive impact on the third industry for a long time. (3)And the third industry had a positive and sustainable impact on the first industry and the second industry because of its cultivation for the related and professional personnel, technology and technical equipment, and the third industry′s impact on the second industry was more significant.Therefore, the three major industries of well-developed agricultural provinces in China showed a dynamic relationship, so it should develop the three major industriesbased on the change of the industrial relationship on the social and economic development stages.

the well-developed agricultural provinces； three major industries； VAR； VAC； the correlation degree

10.7621/cjarrp.1005-9121.20160526

2015-03-26

陈亚杰(1990—)，女，河南安阳人，硕士研究生。研究方向：企业管理，产业经济。Email：chenyajie1990@yeah.net

F062.9；F224；F269.24

A

1005-9121[2016]05-0164-07

*资助项目：河南省科技厅软科学研究项目“河南省经济增长动因与经济发展方式研究”(132400410321)； 河南省教育厅软科学项目“河南省经济增长方式转型中科技进步的贡献率、动力机制与对策研究”(12A630070)