胡春陽,汪 上,李 強,熊啟濱
(安徽科技學院財經學院,安徽鳳陽,233100)
財政支農支出與農業(yè)經濟增長的動態(tài)關系
——基于縣域層面的協(xié)整及脈沖響應分析
胡春陽,汪 上,李 強,熊啟濱
(安徽科技學院財經學院,安徽鳳陽,233100)
農業(yè)是傳統(tǒng)和基礎產業(yè),財政支持是發(fā)展農業(yè)經濟的重要手段?;诳h域層面的財政支農支出與農業(yè)經濟增長的協(xié)整和脈沖響應分析表明,財政支農支出對農業(yè)產值影響顯著,兩者之間存在長期的動態(tài)均衡關系,且縣域層面與國家、省域層面研究結論差異較大。因此,發(fā)展農業(yè)經濟要繼續(xù)加大對“三農”的政策傾斜和資金扶持力度,進一步完善農業(yè)補貼制度,整合現(xiàn)有的條塊分割、各自為政的農口部門,建立健全財政支農資金的監(jiān)管和考核機制,加快推進農業(yè)技術創(chuàng)新。
財政支農支出;農業(yè)經濟增長;協(xié)整分析;脈沖響應函數(shù)
投入不足和效率低下是制約我國農業(yè)經濟增長的重要因素。財政支農作為當前政府支農的重要手段,近年來投入(尤其是中央投入)呈逐步加大的趨勢,對于提高農業(yè)現(xiàn)代化水平和農民生活水平起到了積極的作用。研究財政支農問題,首先要明確其支出與農業(yè)經濟的關系,而現(xiàn)有的研究多局限于國家、省際層面,難于體現(xiàn)支農體系自上而下過程中存在的問題及與縣域層面的差異性。因此,本文擬以安徽鳳陽縣為例,研究財政支農支出與農業(yè)經濟增長之間的動態(tài)均衡關系,并在與國家、省域層面的研究成果比較的基礎上,提出相關政策建議。
近年來,關于財政支農支出的研究成為學術界廣泛關注的問題。B.C.Roy、Fan Shenggen,Hazell Peter and Thorat Sukhadeo對印度幫際層面農業(yè)科技、基礎設施等支出在農業(yè)經濟等方面的效率進行了測算和比較研究[1,2]。R.J.Barro研究財政支農支出對農業(yè)經濟增長的影響,認為兩者關系符合庫茨涅茨倒U型分布規(guī)律[3]。國內關于財政支農支出的研究主要集中在財政支農支出的投入、規(guī)模、績效、問題、整合及對策等方面。蔣俊朋等通過對我國東中西部地區(qū)1995~ 2009年財政支農支出投入和規(guī)模的Theil指數(shù)分析,認為其投入基本呈“東高中低”的格局[4]。林森、張亞斌構建超效率DEA模型,利用STATA和SMS軟件,對我國2007年省際時間序列數(shù)據的實證研究表明,人均小口徑支農、基本建設、社會救濟等支出具有一定績效,但總體水平較低且省際間存在較大差異[5]。方鴻基于三階段DEA模型,分析我國2005~ 2008年各省財政支農績效,認為其總體績效水平呈上升趨勢,地區(qū)間差異則有所減?。?]。馬智宇等分析了我國1994~ 2008年財政支農支出概況,認為現(xiàn)行支農體系存在支出總量不足、結構失衡、資金分散、供需脫節(jié)、監(jiān)管不足和政策不連貫等問題[7]。王勝針對分稅制以來財政支農方面存在的財力上移、責任下移、功能失衡、增長不穩(wěn)等問題,提出了財政支農資金配置績效機制的設計和優(yōu)化構想[8]。
如果Xt=(x1t,x2t,…,xkt)都是d階單整,存在向量α=(α1,α2,…,αk),使得Zt=αXT~I(d -b) (b >0),則序列(x1t,x2t,…,xkt)是(d ,b)階協(xié)整的,記為Xt~CI(d ,b),其中α為協(xié)整向量(Cointegrated vector),協(xié)整向量的個數(shù)為Xt
傳統(tǒng)的OLS方法在對yt=β0+β1xt+εt進行顯著性t檢驗時,往往由于經濟變量多為非平穩(wěn)序列,使假設檢驗結果拒絕β1=0的概率大大增加的原因造成“虛假回歸”(Spurious Regression),而通過差分變換平穩(wěn)序列后進行回歸則因原始數(shù)據的長期信息丟失而影響建模效果。R.F.Engle and C.W.J.Granger提出了一種為非平穩(wěn)序列之間直接建模提供了有效的理論工具[9]。若變量是非平穩(wěn)序列,但其線性組合可能是平穩(wěn)的,則變量間存在長期均衡的協(xié)整關系[10]。協(xié)整(Cointegration)可作如下定義:的協(xié)整秩。存在協(xié)整關系的變量系統(tǒng)的非均衡誤差必然是的,這種狀態(tài)的系統(tǒng)可通過協(xié)整及在此基礎上建立誤差修正機制來進行計量分析。
脈沖響應函數(shù)(Impulse Response Function)描繪來自某一變量的隨機擾動對系統(tǒng)中所有內生變量當前和未來值的影響。建立以下VAR() p模型:
其中Zt(Xt)為m(n)維內(外)生變量,A1,…,Ap和B1,…,Br為待估參數(shù)矩陣,εt為隨機擾動項。脈沖響應函數(shù)通過矩陣變換將式(1)中VAR(p)轉化為VAR(1)并擴展為MA(∞ ),采用Cholesky分解實現(xiàn)誤差項正交化,從而解釋某一內生變量隨機擾動對于該變量本期取值及所有內生變量后期取值的變化,即:
為探討財政支農支出與農業(yè)經濟增長之間的動態(tài)關系,構建如下模型:
其中APt和AFEt分別為農業(yè)產值和財政支農支出。通過收集和整理得到鳳陽縣相關時間序列數(shù)據,其中農業(yè)產值和財政支農支出分別來源于縣統(tǒng)計局和財政局,時間跨度為2001~2010年,相關數(shù)據均按同期價格計算(如圖1)。
圖1 財政支農支出及農業(yè)業(yè)產值條形圖
將農業(yè)產值和財政支農支出時間序列取自然對數(shù),并建立如下模型進行平穩(wěn)性檢驗:
其中γ0和γ1t為截距和趨勢項,且有εt~IID(0 ,σ2)。經檢驗表明,lnAFE和lnAP均為一階單整時間序列。
對時間序列進行協(xié)整檢驗,其實質是檢驗本身不平穩(wěn)時間序列間是否存在某種線性組合,使得其殘差序列具有平穩(wěn)性。協(xié)整檢驗可分為雙變量和多變量協(xié)整,本文采用Engle-Granger法檢驗lnAFE與lnAP之間的協(xié)整性。
首先,為克服小樣本條件下參數(shù)估計的偏倚性,采用動態(tài)回歸模型法進行回歸,得到如下均衡方程:
在該方程中,常數(shù)項的t統(tǒng)計量值有3.7855大于95%置信水平下的臨界值3.7158,表明常數(shù)項在方程中具有顯著性;同樣,其他被解釋變量也是顯著的。此外,R2和DW值也表明了估計方程的合理性。
其次,選擇帶常數(shù)項的回歸式估計殘差,得:
EG檢驗值-3.4106小于95%置信水平下的協(xié)整臨界值-1.9791,因而時間序列l(wèi)nAFE與lnAP之間存在協(xié)整關系。
此外,通過打開誤差修正模型中非均衡誤差項括號的方式估計模型,得出的誤差修正模型表明模型(3)中解釋變量和被解釋變量之間存在著長期穩(wěn)定的關系。以2010年數(shù)據為例,對當年農業(yè)經濟增長進行測算,其準確度可高達99.8037%。
通過以上協(xié)整分析表明,lnAFE和lnAP之間是協(xié)整的,具有長期穩(wěn)定的均衡關系,而在短期內受隨機擾動的影響,時間序列變量可能與長期均衡震蕩偏離、滯后調整等情況,脈沖響應函數(shù)可用于分析隨機擾動項的一個標準差變動對系統(tǒng)當期及未來一定時期的影響[11]。
圖2 lnAFE沖擊引起的lnAP的響應圖
圖3 lnAP沖擊引起的lnAFE響應圖
采用脈沖響應函數(shù)分析lnAFE和lnAP之間的相互沖擊動態(tài)響應情況。圖2和圖3中,橫軸和縱軸分別為響應滯后期數(shù)和響應值,實線和虛線分為脈沖響應函數(shù)曲線和兩倍標準差偏離帶。
結合表1和圖2、圖3,財政支農支出的增加在10個滯后期內,對農業(yè)產值都存在正向的影響,其影響值從第1期的0.039增加到第2期的0.108,并且在其后基本保持在這一水平上。而農業(yè)產值的增加在未來3期內,對財政支農支出的影響呈正負波動,分別在第2期和第3期達到極值,第3期以后影響值均保持在0.100以下。
表1 時間序列l(wèi)nAFE與lnAP的相互響應值
對財政支農支出與農業(yè)產值的單位根檢驗發(fā)現(xiàn),兩者均為非平穩(wěn)變量,且具有一階單整性。通過構建動態(tài)回歸模型并進行Engle-Granger協(xié)整檢驗,得出財政支農支出與農業(yè)產值之間存在長期的動態(tài)均衡關系。陳燦煌基于全國1980~2005年財政支農支出和農業(yè)GDP相關數(shù)據的研究,認為財政支農支出對農業(yè)經濟增長具有顯著的正效應[12],徐芳、星焱對川渝經濟圈的實證分析也印證了這一點[13]。因此,要貫徹落實2011年中央農村工作會議精神,鞏固完善強農惠農政策,繼續(xù)較大幅度增加“三農”投入,在堅持糧食、農資、良種、農機具“四項補貼”的同時擴大補貼范圍,改善農村生產生活條件。
從脈沖響應分析來看,財政支農支出對農業(yè)產值的影響在未來第2期達到較大值,并且具有較強的可持續(xù)性。汪博興的研究也表明兩者之間存在著較強的正向交互響應且長期響應的更顯著、更穩(wěn)定[14]。因此,十二五”期間,要按照中央農村工作會議明確的“三個重點、三個確?!钡囊?,以推進農業(yè)技術集成化和勞動過程機械化,加大民生工程、農村基礎設施和以農田水利建設為重點水資源體系建設為根本出發(fā)點,著力調整和優(yōu)化財政支農支出結構,促進我國農業(yè)和農村經濟可持續(xù)發(fā)展。
以2010年為例,全國和鳳陽縣共投入三農資金24213.4億元和2.5億元,約占相應農業(yè)產值的52.4%和6.1%,國家、省域層面的財政農業(yè)投入已超出了8.26%的最優(yōu)規(guī)模[15]??h域財政支農支出與農業(yè)產值之間比例和動態(tài)關系表明,現(xiàn)有的農口部門組織結構和管理模式下的財政支農資金分配和管理嚴重影響了縣域財政支農資金的總量和效率。因此,發(fā)展農業(yè)和農村經濟,要繼續(xù)加大對“三農”的政策傾斜和資金扶持力度,進一步完善農業(yè)補貼制度,整合現(xiàn)有的條塊分割、各自為政的農口部門,建立健全財政支農資金的分配、監(jiān)管和考核機制,為統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展、全面建設社會主義新農村夯實基礎。
[1] Roy,B.C.Suresh Pal.Investment,Agricultural Productivity and Rural Poverty in India:A State-Level Analysis[J].Indian Journal of Agricultural Economics,2002,57(4):653-676.
[2] Fan Shenggen,Hazell Peter,Thorat Sukhadeo.Government Spending,Growth and Poverty in Rural India[J].American Jour?nal of Agricultural Economics,2000,82(4):1038-1051.
[3] Barro,R.J.Government Spending in a Simple Model of Endoge?nous Growth[J].Journal of Political Economy,1990,98(5):103-125.
[4] 蔣俊朋,田國強,郭沛.中國區(qū)域財政支農投入:地區(qū)差距的度量及分解[J].中國農村經濟,2011(8):33-40.
[5] 林森,張亞斌.我國省際財政支農支出績效的實證研究[J].湖南社會科學,2011(3):132-135.
[6] 方鴻.政府財政支農資金效率的地區(qū)比較——基于三階段DEA模型的實證分析[J].軟科學,2011,25(7):27-32.
[7] 馬智宇,周小平,盧艷霞.我國財政支農存在的問題與對策[J].經濟縱橫,2010(4):63-66.
[8] 王勝.區(qū)域財政支農資金配置:問題、根源與機制設計[J].探索,2011(1):94-99.
[9] Engle,R.F.and Granger,C.W.J.Cointegration and Error Correction:Representation,Estimation,and Testing[J].Econo?metrica,1987(55):251-276.
[10] 潘省初.計量經濟學中級教程[M].北京:清華大學出版社,2009:163.
[11] 花馮濤.西部大開發(fā)資本引入路徑與經濟增長實證分析——基于脈沖響應函數(shù)及方差分解的技術分析[J].山西財經大學學報,2010,32(6):23-29.
[12] 陳燦煌.財政支農支出總量及結構與農業(yè)經濟增長的關系——基于1980~2005年中國數(shù)據的實證分析[J].技術經濟,2009,28(12):76-79.
[13] 徐芳,星焱.我國西部金融與財政支農的經濟效應:川渝例證[J].經濟學家,2010(11):80-89.
[14] 汪博興.農業(yè)科技投入對經濟增長影響的脈沖響應分析[J].農村經濟,2010(9):71-72.
[15] 郭玉清.中國財政農業(yè)投入最優(yōu)規(guī)模實證分析[J].財經問題研究,2006(5):68-72.
F812.4
A
安徽省教育廳人文社會科學研究項目(2011sk321);安徽省教育廳人文社會科學重點研究項目(2009sk427zd);安徽科技學院預研項目(SRC2012288);安徽省哲學社會科學規(guī)劃項目(AHSK09-10D54);安徽科技學院農業(yè)經濟管理重點建設學科項目(AKXK20102-3)
胡春陽(1979-),男,碩士,研究方向為計量經濟、農業(yè)經濟管理。