四川省农业产业结构调整对农业经济增长影响的实证分析

程潜CHENG Qian

（成都信息工程大学统计学院，成都610103）

0 引言

农业产业结构是一个国家或地区农业内部各产业部门的组成及其相互间的关系，它包括种植业、林业、牧业、渔业之间的产值构成及其内在关系。随着我国经济的不断发展，拉动经济传统的“三驾马车”对经济的拉动作用减弱，则需要完善技术和产业结构来拉动经济的增长。而我国的农村农业发展一直存在农业产业结构不合理的问题。因此，造成了农业的低收益、大部分农民增产不增收的状况。农业产业结构调整的问题整改迫在眉睫，农业产业结构的调整状况直接与广大人民的收入水平和城乡人民物质文化水平挂钩。

1 四川省农业产业结构调整现状

1.1 四川省农业产业概况

我国西部地区幅员辽阔，具有丰富多样的物种资源，有较大发展农业的潜力和优势。截止2017 年，四川省农林牧渔业总产值达到6785.64 万亿元。四川作为全国育种的大省，拥有多种多样的农作物种类，在优质农作物中，油菜、小麦、水稻等尤为突出；此外，四川也拥有大量优良的地方畜禽品种。但另一方面，一定区域内的产业同质化现象严重。而林业发展力度不够，产业附加值较低，优质产品供给不足。同时，农业资源面临着较大的环境压力，农业防灾减灾形势日趋严峻，农业产业结构的调整升级压力较大。

1.2 四川省农业结构调整基本情况

近年来，四川省农业产业化的进程在不断加快，农业和农村经济朝向好的趋势发展。根据表1 的数据可以得出，自1980 年以来，四川省不断优化农业产业结构，农林牧渔生产总值从1980 年的136.92 亿元，增长到2017 年的6785.64 亿元；种植业产值占农业总产值的比重呈下降的趋势，由1980 年的71.63%下降到2017 年的59.01%；畜牧业产值的比重呈不断升的趋势，由1980 年的24.88%上升到2017 年的32.42%，林业产值比重由1980 的3.07%到5.11%；四川省渔业同全国平均水平还有较大的差距，但其比重呈不断上升的趋势，由1980 年的0.4%上升到2017年的3.46%。

2 四川省产业结构调整对经济增长的贡献

2.1 产业结构调整对经济增长的贡献率模型

本文采用产值比率变动的测算方法来测算农业产业结构变动对经济增长的贡献率。地区农业生产总值的增长率由两个因素决定：一是农业各产业产值的增长率；二是农林牧渔各产值占总产值的比重。具体方法如下：

式（1）中，M 代表农业生产总值的增长率，Ci代表各产业产值占总产值的比重，Mi代表各产业产值的增长率。

农业产业结构转变对农业经济增长的贡献主要是通过实际农业生产总值增长率与依据该模型测算的增长率之间的差额来计算的，即公式：

式（2）中，W 代表贡献率，N 代表实际农业生产总值增长率，M 代表测算的农林牧渔生产总值的增长率。

2.2 四川省农业产业结构调整对农业总产值的贡献率

运用产业结构调整对经济增长的贡献率模型测算四川省农业产业结构调整对农业总产值的贡献率。保持2017 年的增长率不变，依据公式（1）公式（2）计算可以得出，1980 年农业产业结构的调整对农业总产值的贡献率为-1.36%，以此类推，2012 年、2013 年、2014 年、2015 年、2016 年的贡献率分别为1.37%、1.23%、1.05%、1.04%和0.62%。从以上数据可以看出，四川省政府实行调整农业产业结构的相关政策是有效的。但贡献率始终围绕在1%波动，表明四川农业产业结构调整对经济增长的拉动作用比较微弱。故本文特此建立以下模型，对农业产业结构的内部关系及其调整作出科学准确的分析。

表1 2008-2017 年四川省农林牧渔各产值及其比重

3 实证分析

3.1 数据选取

回归分析所采取的数据样本是1980-2017 的时间序列数据，选取X1：农业产业值指数、X2：林业产业值指数、X3：牧业产业值指数、X4：渔业产业值指数作为解释变量、选取Y：农林牧渔业总产值指数作为被解释变量。为解决可能存在的异方差问题，对数据进行对数化处理，收集并采用1980-2017 年共30 个样本量。

3.2 构建模型

为了具体分析解释变量对被解释变量影响程度、方向及期显著性，即测度农林牧渔各产业对四川省农业经济总产值的弹性。

不同产业结构状态下确定的的生产函数可以写为：

式中，Y 表示总产出，Xi表示第i（i=1，2，…，n）产业部门的产出，A 为技术及制度等因素。对式（3）进行全微分可得：

因此，我们可以用下面这个模型来测算产业结构对经济增长的贡献：

3.3 模型分析

3.3.1 初步回归结果

利用普通最小二乘回归得到结果如表2。

表2 回归结果一

从回归结果中可以看出，R-squared=0.9997，表明所有变量的联合解释能力为99.97%，方程拟合效果较好。F 统计量为23137.1，其对应Prob.值为0，表明在5%的显著性水平下，方程总体具备解释能力。且变量对应的T 统计量较大，可得知lnX1，lnX2，lnX3，lnX4的回归系数显著。

3.3.2 异方差检验

采用white 检验对模型的异方差进行检验，得到结果如表3。

表3 White 检验

从white 检验结果可以看出，Obs*R -squared 为4.7608，对应的prob.值为0.3127，由0.3127＞0.05，表明模型不存在异方差问题，从侧面反映了取对数在某种程度上能够消除模型的方差问题，此模型结果如下：

lnY=-1.341+0.503lnX1+0.109lnX2+0.768lnX3-0.206lnX4

由于lnX4的系数为负，明显不符合经济学常识，本文认为存在多重共线性问题，导致系数估计有偏。

3.3.3 共线性检验与岭回归调整

对共线性进行检验如表4。

从检验结果中可以看出，所有变量的VIF 值均大于10，存在严重的多重共线性问题。本文试采用逐步回归，发现并无法剔除变量，因为所有变量均通过显著性检验，但是基于共线性问题，用普通最小二乘估计线性回归方程系数时，会产生较大的偏差。为了消除回归方程的多重共线性所带来的误差，本文采用岭回归估计可以消除回归方程的多重共线性所带来的误差。得到结果如表5。

表4 VIF 方差膨胀因子检验

表5 步长值与结果

从表5 可得，在K=0.35 时，回归系数开始趋于稳定，从图1 中也可以看出，将不同K 值时各变量的回归系数连成的曲线，可见当K 到达0.35 附近时，三条岭迹都开始变得平稳，这和前面的结论相一致。

得到岭回归结果如表6。

相应的决定系数为0.9891,虽然没有原方程的0.9997高，但方程中所有变量的系数均为正，符合经济意义常识。也就是说，岭回归通过丢弃少量的信息，换来了方程系数的合理估计。接下来对模型进行自相关检验。

3.3.4 自相关检验

运用LM 检验方法进行检验，得到结果如表7。

从P 值为0.3442，大于0.05 可知，在5%的显著性水平下，不存在自相关问题，即认为模型不存在自相关问题。

得到最终的回归模型如下：

图1

表6 岭回归结果

表7 LM 检验

lnY=0.752+0.354lnX1+0.194lnX2+0.180lnX3+0.099lnX4

4 结论与建议

4.1 农林牧渔各个产业对农业经济增长影响的产出弹性不同

通过上述分析得知，农业产业指数、林业产业指数、牧业产业指数、渔业产业指数农林牧渔业各产值对农林牧渔业总产值指数均有显著正向影响对拉动农林牧渔业总产值而言，农业产业指数最大，林业产业指数次之，牧业产业指数再次之，而渔业最低，仅有0.099%。

4.2 种植业对四川省的农业经济有较强的拉动作用

农业对农林牧渔业总产值指数产出弹性为0.35，是产出弹性最高的，证明农业在农业经济中的作用是巨大的。农业最为重要的则是种植业其比例几乎占据了农业的90%。如种植业内部结构存在着不合理，产出效率和效益低；但是从另一个角度讲，随着人们对种植业的需求量逐渐降低是农业产业结构演变的不断趋势，但上述分析结果可知，种植业对四川省的经济劳动作用是巨大的。因此，我们应该在农业供给侧方面进行调整，满足市场需求，从而使四川省的整个农业经济和农民收入迈上一个新的台阶。

4.3 林业对经济拉动作用成效显著

林业对农林牧渔业总产值指数产出弹性为0.194，而在2009 年业对农林牧渔业总产值指数产出弹性0.092，并且已超过畜牧业，可以看出林业对四川省经济拉动作用越来越大。截至2018 年，四川已成为全国第二大林区；林业是现代基础产业体系的有机部分，在生态、经济发展、社会方向、文化宣传以及低碳等多重领域发挥各项功能。此外，林业工程营造的良好的生态环境会对农业其他板块的经济与发展产生积极的影响。

4.4 畜牧业仍然是四川省农业经济增长的优势产业

畜牧业对农林牧渔业总产值指数产出弹性为0.180，相比2009 年以来有所增长但是增长幅度较小。近年来，四川生猪、水禽、肉兔、蜜蜂生产继续保持全国第一大省地位，畜牧业成为农业农村经济的支柱产业和农民增收的重要来源，具有良好的发展前景，将为四川省的农村经济贡献出巨大的能量。

4.5 渔业已成为成为四川农业经济增长不可或缺的一环

渔业对农林牧渔业总产值指数产出弹性为0.099。近年来，四川省不断优化渔业结构，渔业经济在助农增收、繁荣农村经济中的作用不可替代，渔业已成为四川省农业和农村经济结构调整的重点。四川省现代渔业的产业地位和作用对推进四川省农业经济的可持续发展具有重要意义，并将越发为四川农业经济贡献出自己的一部分力量。