湖北省财政支农资金对农业总产出影响的实证研究

徐合帆 郑军 余家凤, 马艾

(1.长江大学 经济与管理学院，湖北 荆州 434023;2.长江大学 长江经济带发展研究院，湖北 荆州 434023)

一、财政支农资金对农业总产出影响

研究评述

“三农”问题是一个事关国家发展全局的战略性问题，已连续多年成为中央一号文件的主题[1]。财政支农资金作为政府调控和保护农业的重要工具，其重要性越来越为政府和学者所关注。湖北省作为我国农业大省，目前其农业正处于由传统农业向现代农业转化的过渡期。对湖北省财政支农资金与农业总产出关系进行深入剖析，对于推动当地农业现代化、保障粮食安全以及有效实施乡村振兴战略具有重要的理论和现实意义。

关于财政支农资金对农业总产出的影响，学者们进行了大量的研究。研究成果主要表现在以下两个方面。

第一，采用全国层面的数据对财政支农资金与农业总产出之间的关系进行研究。Townsen(2001)利用AK模型，对美国20世纪的涉农数据进行了深入的探究，发现财政支农资金对农业总产出有显著的正向影响[2]。范晔(2012)利用偏最小二乘回归模型，对我国1981年到2006年的涉农数据进行了研究，发现财政支农资金投入的增加对农业总产出的提高有较高贡献率[3]。王金媛等(2015)使用Cobb-Douglas生产函数构建VAR方程，对中国1978年到2014年的涉农数据进行了研究，认为财政支农资金投入的增加是农业总产出增长的关键因素，并且它们之间形成了良性循环机制[4]。吕诚伦和江海潮(2016)利用VAR模型，对中国1952年到2013年的涉农数据进行分析，结果表明财政支农资金投入的增长给农业总产出带来了直接正效应[5]。

第二，采用区域或省级层面的数据对财政支农资金与农业总产出之间的关系进行研究。Misra(2009)对美国农业区财政支农效果做了深入的探究，发现财政支农资金与农业总产出之间具有显著的正向关系[6]。Pandey等(2012)对Andhra Pradesh地区39年的涉农数据做了全面的研究，结果表明：财政支农资金投入的增加对一个地区农业总产出的增长有显著的正向促进作用，且对贫困地区的促进作用更大[7]。孙学涛(2015)借助ECM模型，对辽宁省1980年到2012年的财政支农数据进行了研究，计算发现辽宁省财政支农资金对农业总产出的影响系数，在长期为0.86，在短期为0.04，这两个数均小于东部地区[8]。吴怀军等(2017)运用对比分析的方法，对江苏省财政支农资金使用效率进行了分析，认为财政支农资金对农业产出有正向促进作用[9]。

综上可知，目前国内关于财政支农资金对农业总产出的影响，从全国层面进行研究的比较多，从省级层面探讨的相对较少。并且，这些研究一般采用实证的方法，大多数实证结果表明财政支农资金对农业总产出有显著影响，但影响的大小，因地区的不同而存在差异，其对策也过于宽泛，针对性不强。基于此，本研究的边际贡献就在于利用湖北省2001年到2017年涉农数据，通过采用E-G两步法建立协整方程、使用ECM模型以及脉冲响应函数对湖北省财政支农资金与农业总产出的关系进行深入的剖析，得出湖北省财政支农资金投入的增加对农业总产出有显著的正影响，且影响系数在短期为0.1221，在长期为0.1583的结论，并据此提出相应的政策建议，以此提高湖北财政支农资金使用效率，进而增加农业总产出，最终促使乡村振兴战略顺利实施。

二、模型设定和方法说明

(一)模型的设定

为了探究财政支农资金对农业总产出的影响，参考孙学涛等的研究方法，建立协整方程如下：

LnY=C+β1LnX1+β2LnX2++β3LnX3+μ

(1)

式中，C为常数项，LnY、LnX1、LnX2和LnX3分别表示农业总产出、财政支农资金、农业机械总动力和有效灌溉面积的对数，β1、β2和β3分别为财政支农资金、农业机械总动力和有效灌溉面积对农业总产出的弹性，μ为随机误差项。

(二)相关的变量

1．被解释变量

选取湖北省2001～2017年的农业总产出作为被解释变量，记为Y，参考现有研究成果，用农林牧副渔总产值表示。

2．解释变量

选取湖北省2001～2017年的财政支农资金作为解释变量，记为X1，反映国家对农业发展的支持力度。2001年以来，我国财政支农资金统计口径变化了三次，以下是财政支农资金数值的计算方法。

2001～2003年，财政支农资金=支援农村生产支出+农业综合支出+农林水利气象部门事业费。

2004～2006年，财政支农资金=农业支出+林业支出+水利气象支出。

2007年至今，财政支农资金=农林水事务支出。

3．控制变量

借鉴孙致陆(2013)[10]的研究成果，并立足于湖北省农业生产的实际，选取湖北省2001～2017年的农业机械总动力和有效灌溉面积作为控制变量，分别记为X2和X3。

(三)数据说明

本研究的数据主要通过对湖北省统计局历年《统计年鉴》和湖北省农业厅历年《农业统计年鉴》的数据整理得来。为了消除变量之间的异方差问题，在正式分析之前，对原始数据进行了对数化处理。因而此处对农业总产出(Y)、财政支农资金(X1)、农业机械总动力(X2)和有效灌溉面积(X3)取对数，分别用LnY、LnX1、LnX2和LnX3表示。

三、实证分析

为了分析因变量与自变量之间的长期及短期波动的相互影响，笔者设立了协整方程和ECM模型。为避免协整分析过程中出现伪回归问题，首先对所选的变量进行了ADF检验。

(一)ADF单位根检验

通过最常用的ADF检验，来判断LnY、LnX1、LnX2以及LnX3的平稳性。表1为借助计量工具Eviews8.0分别对LnY、LnX1、LnX2以及LnX3的时间序列数据进行ADF检验的输出结果。

表1 ADF检验

由表1的输出结果可知，在以5%的显著性水平为条件的情况下，LnY、LnX1、LnX2以及LnX3的t值都通过了t检验，均为平稳序列，即LnY、LnX1、LnX2以及LnX3均为二阶单整序列，可以运用协整方程进行进一步分析。

(二)协整分析

由于LnY、LnX1、LnX2和LnX3均为二阶单整序列，所以它们之间可能存在协整关系。下面运用比较常用的E-G两步法，来检验它们之间的这种关系是否存在。前面已完成了E-G两步法中的前一步单位根检验，所以，下面需要完成后一步，构建协整方程，并对其残差进行ADF检验。

运用OLS方法进行估计，回归结果为：

LnY=-7.3670+0.1583LnX1+0.6319LnX2+1.2250LnX3

(2)

(-3.0070)(1.7928)(2.4124)(4.0084)

R2=0.9914调整R2=0.9894F=499.8285DW=1.5662

由以上回归结果可知，R2为0.9914，且调整后的R2为0.9894，表明方程整体拟合程度较好。F统计量为499.8285，比显著性水平为5%的临界值大，通过了显著性检验，说明回归模型在总体上显著，被解释变量与解释变量之间存在明显的线性关系。t检验过程中，LnX1在显著性为1%条件下通过检验，LnX2、LnX3在显著性为5%条件下均通过检验。在长期内LnX1、LnX2、LnX3对LnY的影响分别为0.1583、0.6319、1.2250，说明长期内财政支农资金、农业机械总动力和有效灌溉面积对农业总产出的弹性分别为0.1583、0.6319、1.2250。但是，模型是不是经济变量的协整方程，还要对其残差项μ做ADF单位根检验，其输出结果如表2所示。

表2 残差的ADF单位根检验结果

从表2可知，残差μ的ADF检验统计量为-5.5805，比1%的临界值-2.7283小，表明残差项μ是平稳的，即LnY、LnX1、LnX2以及LnX3间的协整关系成立。说明长期内财政支农资金、农业机械总动力和有效灌溉面积与农业总产出之间存在均衡关系。

(三)建立ECM模型

以上分析表明，LnY、LnX1、LnX2以及LnX3间具有长期均衡关系，但LnY与LnX1、LnX2和LnX3间有没有短期均衡关系，还有需要进一步检验。在方程(2)的基础上，将其残差项μ的相反数作为误差修正项ECMt-1，并把ECMt-1作为一个解释变量，联同LnX1、LnX2、LnX3的差分DLnX1、DLnX2、DLnX3作为解释变量，以DLnY作为被解释变量，建立ECM模型，考察财政支农资金、农业机械总动力和有效灌溉面积对农业总产出的短期影响，以及农业总产出对其自身长期均衡趋势偏离的纠正速度。采用OLS估计法对DLnY、DLnX1、DLnX2、DLnX3、ECMt-1进行回归，得到以下回归方程。

DLnY=0.0460+0.1221DLnX1+0.2000DLnX2+0.9990DLnX3-0.7811ECMt-1(3)

(1.7268)(2.2657)(0.6608)(2.2299)(-3.1143)

R2=0.6455 调整R2=0.5166F=5.0079DW=1.8783

从回归结果可知，F统计量的值为5.0079，比显著性水平为5%条件下的临界值大，通过了F检验，但R2的值相对较低。短期内财政支农资金每增加1%，就会引起农业总产出增加0.1221%；农业机械总动力每增加1%，就会引起农业总产出增加0.2000%；有效灌溉面积每增加1%，就会引起农业总产出增加1%；随机误差项对农业总产出有一定的影响，且纠正速度为0.7811。

(四)Granger因果关系检验

通过ADF单位根检验、协整分析和ECM模型，只能证明LnY、LnX1、LnX2以及LnX3间存在短期和长期的均衡关系，但LnY与LnX1、LnX2和LnX3之间有没有因果关系，仍需做进一步的验证。笔者利用Granger因果关系检验法，来验证LnY与LnX1、LnX2和LnX3之间因果关系。表3为其输出结果。

由表3可知，在滞后3期时，原假设财政支农资金增加不是农业总产出增加的Granger原因的概率为0.0287，小于0.05，因此，拒绝原假设，即财政支农资金增加是农业总产出增加的Granger原因；原假设农业机械总动力增加不是农业总产出增加的Granger原因的概率为0.0042，小于0.05，因此，拒绝原假设，即农业机械总动力增加是农业总产出增加的Granger原因。原假设有效灌溉面积增加不是农业总产出增加的Granger原因的概率为0.0835，小于0.1，因此，拒绝原假设，即有效灌溉面积增加是农业总产出增加的Granger原因。

表3 Granger因果关系检验结果

四、结论与启示

(一)结论

综上所述,笔者得出以下结论。

第一，协整检验结果表明：湖北省财政支农资金、农业机械总动力以及有效灌溉面积这三者的增加对农业总产出的提高具有正向促进作用，且财政支农资金、农业机械总动力、有效灌溉面积每增加1%，将分别引起农业总产出增加0.1583%、0.6319%、1.2250%。

第二，Granger因果关系检验表明：在显著性水平为5%、滞后期数为3的条件下，财政支农资金增长、农业机械总动力扩大、有效灌溉面积增加均是农业总产出增长的Grange原因。

第三，脉冲响应函数检验结果表明：湖北省农业总产出与财政支农资金、农业机械总动力、有效灌溉面积之间存在比较显著的动态路径，并且存在一定的时滞。这是因为财政支农资金、农业机械总动力、有效灌溉面积的变化对农业总产出产生影响需要一定的时间，所以它们对农业总产出的增加存在滞后效应。

(二)启示

根据上述结论，可得到如下启示。

第一，以乡村振兴为平台，创新财政支农投入方式。由以上研究可知，湖北省财政支农资金的增加促进了农业总产出的增长，这说明其财政支农资金配置是有效的。因此，要通过政策引导，鼓励县乡财政增加支农投入。同时，注重发挥财政资金的引导作用，撬动非农经营主体资本和国内外金融资本更多地投向农业。再者，通过乡村振兴这一平台，推进财政支农资金的整合，使财政支农投入方式在乡村振兴实践中不断得到创新，以建立既提高农业总产出，又充分发挥其效益的长效机制。

第二，加大农业科技投入，促进农业机械化快速发展，为提高农业总产出提供技术支持。以上研究表明，增加湖北省农业机械总动力，将会带动其农业总产出的提高。因此，应增加农业科技方面的投入，加快农业科技创新体系的建设，提高农业科技成果转化率。同时，须加强产学研合作，提高湖北省农业“耕种收”综合机械化水平，以缓解农业劳动力结构性短缺的矛盾，为农业总产出稳定增长的长效机制建立奠定技术基础。

第三，加强农田水利建设，推进现代农业节水灌溉系统的建设和改造，夯实提高农业总产出的根基。以上研究发现，湖北省有效灌溉面积的变化对农业总产出的增长具有显著的正向拉动作用，因此，有必要继续增加农业基础设施建设方面的投入，特别是要加强农田水利建设，尤其是要加快对鄂北水资源匮乏地区水资源调剂工程的建设，以提高抵抗自然灾害的能力。同时，抓紧改造和建设农业节水灌溉系统，建造一批高效节水的农业灌溉设施，为湖北省农业总产出的持续增长创造条件。