乡村振兴下农业经济增长如何实现

杨佳丽

农业作为乡村产业的主业，是农村第一产业，农业经济增长对乡村振兴成效有重要影响。本文研究的农业是指包含种植业为主的农业、林业、牧业、渔业四个部分组成的“大农业”。

经济增长是指在一个较长的时期内，一个国家（地区）产出水平的持续增加。产出主要取决于关键要素资源投入，通常用生产函数来反映投入与产出的关系。生产函数是指在一定时期内，在技术水平不变的情况下，生产中所使用的各种生产要素的数量与所能生产的最大产量之间的关系。其中最常用的柯布-道格拉斯拉斯生产函数（简称C-D函数），将经济增长归结于三个主要要素：劳动力、资本和技术进步。

国内外学者对影响经济增长因素问题做了大量研究。古典经济学认为“劳动是财富之父”，强调劳动力对经济增长的贡献（WilliamPetty），大量研究表明即使当今劳动力对经济增长的红利效应减弱，但劳动力投入仍然是经济增长的重要源泉。不少学者认为中国经济增长方式表现为资本投入驱动型资本投入的增加能够促进经济加速增长，农业经济中资本贡献度最高。资本包括财力资本、物力资本等，其中财力资本主要体现为金融支持，它对经济增长有很明显的促进作用（Goldsmith）。金融排斥不仅能直接抑制农业经济发展，还能通过如农业科技投入等中介来间接影响农业经济发展。物力资本在农业经济中主要表现为土地与固定资产投资，它们都较大程度上影响农业经济。平衡增长理论提出者PaulRosenstein-Rodan指出基础设施是“社会先行资本”，旨在指明在经济体发展前，基础设施积累的重要性。在我国当前形势下，农村基础建设投资（如农村电网、自来水建设）是能让财力资本使用产生“四两拨千斤”效果的地方。

總的来看，目前大多数文献更偏向于研究某单一要素与农村农业经济增长关系或国家、省份经济增长问题。但针对中、西部两大区域农业经济增长因素分析并进行比较的研究较少见。本文旨在基于C-D生产函数实证分析目前促进中、西部地区农业经济增长的关键因素，并据此有针对性地根据区域实际情况提出促进农业经济增长的建议，为产业兴旺、乡村振兴助力。

二、农业经济增长中的关键因素：基于面板数据的实证研究

1、理论基础

C-D生产函数是研究投入与产出关系最常用的模型。本文借用C-D生产函数模型，并在此基础上将资本中的物力资本与财力资本分开考虑，即模型中资本单指财力资本，而将物力资本单独表示出来。因此得到扩展的C-D生产函数模型。形式如下：

Y=A

其中Y代表农业经济产出，A代表全要素生产率，L代表投入的劳动力数量，F代表投入的财力资本数量，G代表物力投入量。分别表示劳动、资本、物力产出弹性。

2、数据来源

文章收集的数据有：农林牧渔业总产值、农林牧渔业从业人数、金融机构农林牧渔业贷款、农林牧渔业固定资产投资。相关数据分别来源于《中国金融年鉴》《中国农业年鉴》以及相关省份统计年鉴（其中由于统计口径变化并考虑到农村贷款供给来源，2010-2013年农林牧渔业贷款由农村信用合作社贷款代替）。并对所有变量取对数以消除可能存在的异方差。

根据国家统计口径，中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省份，西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、西藏、广西、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古12个省份。由于西藏部分年份数据缺失，故从数据可获得性出发，西部地区以除开西藏以外的11个省份做样本。

3、模型设定

面板数据是截面数据和时间序列数据的结合，利用面板数据模型分析变量间的关系，可以同时反映出变量在时间与截面上的变化规律，因此建立面板数据模型可以解决小样本问题。面板数据模型的基本形式为：

Yit=αit+βitXit+it（i=1，2，…，Nt=1，2，…，T）（1）

其中，αit是模型的常数项，βit是k*1维参数向量，k是模型中解释变量的个数，Xit是外生变量向量，it是均值为0且同方差的随机误差项，并且不同样本下的随机误差项是相互独立的。T是每个截面样本下的时期总数，N是截面样本总数。因此，促进农业经济增长的贡献因素主次度的面板数据模型可以表达为：

Lnyit=LnA+αLnFit+βLnLit+γLnGit++it

其中，lnA为常数项，α、β、γ为回归系数，it为残差项，i和t分别代表省份和时间。Y用农林牧渔业总产值反映;L用农林牧渔业从业人数衡量;F用金融机构农林牧渔业贷款衡量;G用农林牧渔业固定资产投资衡量。LnY、LnF、LnG、LnL、分别表示相应变量的对数值，分别代表农业经济增长率。

4、模型的检验估计

①面板数据单位根检验

针对本文面板数据特点，采用LLC（仅含截距项情形下）检验法，模型的最优滞后期数按照AIC原则选取滞后2期。本文相关检验采用Eviews8进行。检验结果如下图所示：

从LLC检验方式看，在5%的显著性水平下同时拒绝了存在单位根的原假设，表明中、西部地区的涉及变量都不存在单位根。因此本文认为LnY、LnG、LnF、Lnl均为零阶单整，即I（0）。

②面板数据模型选择

面板数据模型分为固定效应模型、随机效应模型和混合模型。模型的选择依据F检验和hausman检验结果最终确定。检验结果如下所示：

从检验结果可以看出，中部地区拒绝F检验，接受hausman检验，因而建立随机效应模型;西部地区拒绝了F检验和hausman检验，应该建立固定效应模型。

③面板数据模型的回归估计

对面板数据模型进行回归估计（表3），结果如下：

并对文章的回归结果进行了拟合优度的检验，R2在中、西部检验结果分别为0.82、0.99。可以看出文章选择的解释变量在很大程度上都能解释农业经济增长的源泉，拟合效果显著。

中部地区的最终回归方程为：LnY=4.676-0.008LnL+0.211LnG+0.303LnF

西部地区的最终回归方程为：LnY=3.538+0.097LnL+0.349LnG+0.163LnF

④实证结果

通过西部地区建立的固定效应模型可以看出：在西部地区，固定资产投资的增长lng、农业贷款增长lnF以及农村劳动力投入增长lnl对于农业经济增长lny的增长影响为正向且显著;其中固定资产投资对农业经济增长影响最大。全要素生产率为3.538

通过中部地区建立的随机效应模型可以看出：在中部地区，固定资产投资的增长lng、农业贷款增长lnF对于农业经济增长lny的增长影响为正向且显著;其中贷款对农业经济增长影响最大;而农村劳动力投入增长lnl于农业经济增长lny的增长影响为负向且不太显著。全要素生产率为4.676。

三、结论与建议

1、结论

从实证模型结果中，可以看出在过去十年我国中西部农业经济增长过程中，对于西部地区：农业经济增长对农村固定资产投入弹性最大，农村固定资产投入每变动1%，农村经济总产值就会同向变动约35%。另外农业贷款对农业经济增长的促进作用也较高，但不如固定资产投入高。对于中部地区：农业经济增长对农业贷款的弹性最大，农业贷款每变动1%，农村经济总产值就会同向变动21%左右。其次为固定资产投入，弹性为0.21。另外全要素生产率值在中部地区也高于西部地区。

根据生产函数的特性，某一要素产出弹性越大，不仅说明此要素是促进产值增长的重要因素，也说明现阶段这种要素的投入在很大程度上低于饱和状态。

西部地区农业经济增长对固定资产弹性高于对农业贷款弹性，这可能是由于西部地区基础设施落后，在现阶段固定资产投入的运用效率远比农业贷款效率高，也从侧面反映农村金融在西部地区的排斥现象较为严重。

中部地区的农业经济增长对农业贷款弹性高于对固定资产弹性，但相差不大。相差值不大说明东部地区基础设施较西部更完善，且农村金融排斥度低于西部。可以看出中部地区农村金融发展对农业经济增长作用显著但支持力度远远不够。

全要素生产率值在中西部来说都偏小，说明两地区的技术水平仍然有很大的提升空间，两者的差异说明西部技术水平低于中部，更要加大西部地区技术水平提高。

值得注意的是，西部地区农村劳动力的产出弹性为0.1，而东部表现为负值（但并不显著），说明我国农业经济增长已不再是主要依靠劳动密集投入的粗旷型经济。

2、建议

第一，扩大农村固定资产投资规模。农村固定资产投资的增长对于农业经济增长具有重要的促进作用，而增加农村固定资产投资的突破口在于农村基础设施建设，它可以起到促进农村产业发展和吸引农村固定资产投资增加的双重作用。首先，政府应做好带头作用，加大对农村基础设施的投資力度，从而激发其他投资主体投资农村和农村产业的热情，实现固定资产的自我累积、自我发展。其次，引导农村集体经济组织和农民增加对农村产业的投入。通过增加农村集体和个人对于农村产业的投入，保证农村集体将一定比例的积累资金用于农村产业，减少资金外流;鼓励农民扩大劳动积累，搞好农田基本建设;积极引导乡镇企业增加对农村产业固定资产的投资。

第二，农村金融发展对农业经济增长在中西部作用都显著，但目前金融排斥现象都较为严重。这是由于金融供给主体的逐利性与农村金融主体需求的公益性使需求与供给间错位。因此在现阶段下，仍需政府介入制定相关政策来引导金融机构，如通过财政补贴或者扶持政策将金融机构在排斥区域和非排斥区域盈利差值进行经济形式的补偿。并在农村金融发展到一定程度时，政府引导向市场主导转换。

第三，农村劳动力的投入量不在于多，而在于劳动力素养的提高。增强对劳动力素养培养，增强教育投入，例如培训技能来提高对农业经济增长贡献效率。与此同时，要意识到农业劳动力减少，人均耕地上升，有利于机械化，是促进规模农业发展、实现农业现代化的有利契机。

第四，加大科技投入，提高全要素生产率，走可持续发展道路。全要素生产率是衡量经济投入产出间转化效率水平，它主要由三个部分决定：效率的改善;技术进步;规模效应 。资源是有限的，必须通过提高有效利用水平，减少浪费，提高全要素生产率实现产出最大化目标。可以通过鼓励政策、R&D经费的投入以及政府规划生产工业区、基础设施集中建设等来促进形成规模效应。

（作者单位：611130 四川农业大学经济学院）