盧路

摘要：在農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困影響因素理論分析的基礎(chǔ)上，基于VAR模型和門(mén)檻回歸模型的動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法，本文實(shí)證分析了中國(guó)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村減困的動(dòng)態(tài)影響效應(yīng)。其中，運(yùn)用協(xié)整技術(shù)和VAR模型研究農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困的長(zhǎng)短期影響表明：農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)與農(nóng)村貧困存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，但需要很長(zhǎng)一段時(shí)間才能有效發(fā)揮其減貧效應(yīng)；以農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)作為農(nóng)民收入的門(mén)檻變量考察農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)村減貧的影響表明，農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困具有明顯的區(qū)間效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)；農(nóng)村貧困；VAR模型；門(mén)檻面板回歸

中圖分類號(hào)：F3201文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)作為世界上最大的農(nóng)業(yè)國(guó)家，農(nóng)業(yè)發(fā)展成效顯著，用占世界10%的耕地養(yǎng)活了世界上多于22%的人口，農(nóng)村小康建設(shè)水平得到了極大提高，農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力和農(nóng)民的收入水平都得到了極大地改善。但貧困問(wèn)題還一直困擾著世界各國(guó)特別是我國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的全面發(fā)展。

近年來(lái)，多功能農(nóng)業(yè)自產(chǎn)生得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者與決策者的廣泛關(guān)注，被認(rèn)為是未來(lái)農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。最初在聯(lián)合國(guó)《21世紀(jì)議程》中，其含義為糧食安全和可持續(xù)發(fā)展；后來(lái)在WTO談判中，又包括生態(tài)環(huán)境、結(jié)構(gòu)調(diào)整、農(nóng)村發(fā)展、減輕貧困等議題。AD Goeker et al.（2005）指出，在食物、農(nóng)業(yè)和自然資源系統(tǒng)方面有專門(mén)知識(shí)的美國(guó)大學(xué)畢業(yè)生的雇傭機(jī)會(huì)，在接下來(lái)的五年內(nèi)需求預(yù)期仍很強(qiáng)烈。每年，來(lái)自美國(guó)農(nóng)業(yè)和生命科學(xué)、林業(yè)和動(dòng)物醫(yī)學(xué)學(xué)院的新畢業(yè)生，預(yù)期大約平均有32 300個(gè)新畢業(yè)生能在這個(gè)系統(tǒng)找到工作；其他工作缺口，大約有17 000個(gè)，將被畢業(yè)于綜合高等教育計(jì)劃的畢業(yè)生所填補(bǔ)，包括生物科學(xué)、工程學(xué)、商業(yè)、健康科學(xué)、交流和應(yīng)用技術(shù)。Shida Henneberry and Bailey Norwood（2008）指出，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)被認(rèn)為只是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，然而現(xiàn)今的農(nóng)業(yè)部門(mén)是由許多不同層面組成的巨大產(chǎn)業(yè)。對(duì)農(nóng)業(yè)感興趣的人有許多選擇機(jī)會(huì)，包括農(nóng)業(yè)研發(fā)、教育和溝通。在農(nóng)業(yè)中，研發(fā)是很重要的，這已經(jīng)在許多方面被證明，比如開(kāi)發(fā)抗害蟲(chóng)作物的新品種、發(fā)現(xiàn)更多滿足消費(fèi)者高標(biāo)準(zhǔn)的飼養(yǎng)牲畜的更有效的方法、檢驗(yàn)新的以及存在的農(nóng)場(chǎng)政策的經(jīng)濟(jì)可行性或分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)趨勢(shì)來(lái)提供市場(chǎng)預(yù)測(cè)等。我國(guó)學(xué)者張培剛（2002）、趙鑫（2006）、李勛來(lái)等（2005）、張艷華和劉立（2006）、趙芝俊和張社海（2006）、郭劍雄和李志俊（2009）、陸文聰和吳連翠（2011）等都明確指出人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的必要性；而While & Anderson（2000）提出農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)貧困減少有負(fù)效應(yīng)，其中一半的樣本數(shù)據(jù)來(lái)自發(fā)達(dá)國(guó)家。G Fane（2003）在一般均衡模型中得出：“和許多人設(shè)想相反，如果給定數(shù)額的GDP增長(zhǎng)是制造業(yè)部門(mén)或服務(wù)業(yè)部門(mén)的技術(shù)進(jìn)步引起的而不是農(nóng)業(yè)部門(mén)技術(shù)進(jìn)步引致的，那么窮人的境遇會(huì)更好”；此外，一些學(xué)者指出農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)減貧需要一定的條件。Mellor（2001）指出農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)能有效減少貧困，因?yàn)槌嗽黾迂氜r(nóng)收入外，也產(chǎn)生了對(duì)窮人易生產(chǎn)的貨物和服務(wù)的需求。若土地和收入分配高度不平等，那么土地?fù)碛姓卟辉僦皇窍M(fèi)小規(guī)模的勞動(dòng)密集型國(guó)內(nèi)制造品和服務(wù)，而是會(huì)消費(fèi)資本密集型產(chǎn)品和進(jìn)口產(chǎn)品，減貧效應(yīng)弱化。

我國(guó)農(nóng)業(yè)正由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變，農(nóng)業(yè)所提供的工作崗位也發(fā)生了重要變化?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展更需要的不再只是傳統(tǒng)意義上的種植、養(yǎng)殖人員，而是更需要高層次人才，比如需要懂經(jīng)濟(jì)的專業(yè)人員來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)各類食物的供需，需要懂管理的專業(yè)人員來(lái)拓寬各類農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)，研發(fā)的專業(yè)人員開(kāi)發(fā)新品種、新技術(shù)來(lái)促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，懂溝通的專業(yè)人員來(lái)促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣等。因此，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)及其相關(guān)的生命科學(xué)與技術(shù)等產(chǎn)業(yè)必將具有更迅猛的發(fā)展勢(shì)頭，與此同時(shí)也將提供更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，特別是為農(nóng)林高校畢業(yè)生提供更多機(jī)會(huì)。

本文采取理論與實(shí)證分析相結(jié)合的方法，從理論上分析農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)影響農(nóng)村減貧的機(jī)制；基于中國(guó)國(guó)家層面和各省面板數(shù)據(jù)，分別利用VAR計(jì)量方法和門(mén)檻面板回歸方法，分析農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村減貧的長(zhǎng)期和短期影響、貢獻(xiàn)度以及區(qū)間效應(yīng)。

二、農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困的長(zhǎng)短期效應(yīng)

（一）模型設(shè)定與估計(jì)方法

本文選取農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)率、農(nóng)村貧困狀況分別作為解釋變量和被解釋變量；對(duì)各變量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，以避免改變?cè)瓉?lái)數(shù)據(jù)的協(xié)整關(guān)系，增加數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，減少了異方差。為此，建立如下VAR動(dòng)態(tài)系統(tǒng)：

lnpt=α0+α1lnyt-z+δt（1）

lnyt=α0+α1lnpt-z+γt（2）

其中，下標(biāo)t表示年份；p是用來(lái)衡量貧困的指標(biāo)；y表示農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)率；δt表示農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)沖擊、γt表示貧困沖擊；z表示滯后期數(shù)。

VAR主要由VAR模型估計(jì)、沖擊反應(yīng)圖和誤差項(xiàng)的方差分析三部分組成。它們分別是用來(lái)說(shuō)明誤差項(xiàng)的影響因素大小、變量之間回歸關(guān)系和觀察各變量對(duì)沖擊的反應(yīng)情況。

（二）變量度量及數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的度量及數(shù)據(jù)。選用經(jīng)計(jì)算得到的農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)率考察其對(duì)農(nóng)村貧困的影響，原始數(shù)據(jù)來(lái)源于1979-2008年歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.農(nóng)村貧困的度量和數(shù)據(jù)。對(duì)貧困問(wèn)題的研究多采用貧困率、貧困深度（Ivanic and Martin，2008）和貧困強(qiáng)度（Dessus et al.，2008）作為衡量貧困的指標(biāo)。貧困率是測(cè)量社會(huì)整體貧困狀況中最常用的指標(biāo)。貧困深度是基于貧困人口收入水平（或消費(fèi)水平）相對(duì)于貧困線的累加貧困差距。在貧困率一定情況下，貧困深度越大，說(shuō)明貧困人口的收入離貧困線越遠(yuǎn)。貧困強(qiáng)度表明貧困人口群體內(nèi)部收入水平差異情況。在貧困率、貧困深度一定情況下，貧困強(qiáng)度越大，說(shuō)明貧困人口人不收入差距較大。本文主要參照高峰、吳石磊、王學(xué)真的做法，將貧困率作為衡量貧困的指標(biāo)，原因在于貧困率對(duì)數(shù)據(jù)要求不高、計(jì)算比較簡(jiǎn)單。數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年中國(guó)農(nóng)村貧困監(jiān)測(cè)報(bào)告。

（三）估計(jì)結(jié)果分析

1.變量的單位根檢驗(yàn)

在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，傳統(tǒng)上要求所用的時(shí)間序列必須是平穩(wěn)的，否則會(huì)產(chǎn)生偽回歸問(wèn)題，所以要先對(duì)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。對(duì)相應(yīng)序列變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)是根據(jù)ADF檢驗(yàn)法，表1為檢驗(yàn)結(jié)果，其中， lnp和lny在10%的顯著性水平下是非平穩(wěn)的，而Δlnp和Δlny分別在1%、5%顯著性水平下顯著平穩(wěn)，即和均一階單整。

2.協(xié)整檢驗(yàn)與格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)的原因在于，和為一階單整序列，不滿足VAR模型的平穩(wěn)性要求。協(xié)整檢驗(yàn)的目的是決定一組非平穩(wěn)序列的線性組合是否具有穩(wěn)定的均衡關(guān)系，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是專門(mén)用來(lái)處理非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的，如果兩個(gè)或兩個(gè)以上的時(shí)間序列都是非平穩(wěn)的，但它們的某種線性組合是平穩(wěn)的，那么這些序列變量之間就存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，也就是存在協(xié)整關(guān)系。進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)我們采用Johansen方法，協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表2可知：變量之間在5%的顯著水平下存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。

由于兩者之間存在協(xié)整關(guān)系，需要Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)一步考察農(nóng)村貧困率與農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。因?yàn)橐蚬P(guān)系檢驗(yàn)要求變量序列均平穩(wěn)或存在協(xié)整關(guān)系，所以對(duì)上述證明具有協(xié)整關(guān)系的變量進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)。

格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果表明，在最優(yōu)滯后期1期內(nèi)，農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)是農(nóng)村貧困率的Granger原因，置信水平為10%，但農(nóng)村貧困率不是農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的Granger原因。

3.VAR模型分析

（1）向量自回歸模型。確定最優(yōu)滯后階數(shù)，根據(jù)LR、FPE、AIC、SC、HQ信息準(zhǔn)則，最優(yōu)滯后階數(shù)為一階。進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表3，從中可以看出，兩個(gè)方程的擬合優(yōu)度都比較高。農(nóng)村貧困率中，其前期對(duì)當(dāng)期的影響比較突出，農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困率的影響為負(fù)，數(shù)值是-001，表明農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)在初期與農(nóng)村貧困率關(guān)系為負(fù)，即農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)有利于降低農(nóng)村貧困率；農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)受自身前一期變量的影響也較大，貧困率對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的影響第一期為003。

（2）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。更直觀地顯示兩變量間的影響程度可以運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF），脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠較直觀地刻畫(huà)出變量間的動(dòng)態(tài)交互作用，度量的是當(dāng)一個(gè)誤差項(xiàng)發(fā)生變化，或模型受到某種沖擊，她們對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響。因此，我們對(duì)上述VAR分析結(jié)果進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。

利用VAR模型，分別給lny和lnp一單位大小的沖擊，得到lnp和lny各自的響應(yīng)，結(jié)果分別見(jiàn)圖1。圖中橫軸和縱軸分別表示響應(yīng)函數(shù)的追蹤期數(shù)、被解釋變量對(duì)解釋變量的響應(yīng)程度；實(shí)線表示計(jì)算值，虛線表示的是響應(yīng)函數(shù)值在加或減兩倍標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)的置信帶。

由圖1可知，當(dāng)給lny一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，可快速帶動(dòng)農(nóng)村貧困率下降，隨著時(shí)期的推后，效應(yīng)一直保持高位負(fù)效應(yīng)；lnp對(duì)lny的沖擊首先是負(fù)向的，到第2期時(shí)降至最低點(diǎn)，隨后效應(yīng)快速增強(qiáng)，且方向發(fā)生了變化，由負(fù)變成正，保持高位正效應(yīng)。

（3）方差分解。由圖1可知，隨著時(shí)間的推移，lny對(duì)lnp的影響不斷增強(qiáng)，農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)不斷降低農(nóng)村貧困率。方差分解能夠進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性，分析每個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化（通常用方差來(lái)度量）的貢獻(xiàn)度。因此，我們用方差分解方法進(jìn)行進(jìn)一步的分析，結(jié)果見(jiàn)表4。從中觀察農(nóng)村貧困率的預(yù)測(cè)誤差可以看出，它在前期主要是受自身的影響，但是誤差占比卻呈現(xiàn)出以平緩速度逐期下降的趨勢(shì)，下降速度較為平緩，至第9期降至5329%，隨后逐期緩慢下降；農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困率預(yù)測(cè)誤差的貢獻(xiàn)率一直保持持續(xù)上升態(tài)勢(shì)，上升速度逐期放緩。

三、農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)與農(nóng)村貧困效應(yīng)的門(mén)限特征

由于收入是影響貧困的最主要變量，為進(jìn)一步明確農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困的影響效應(yīng)，將農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)作為農(nóng)民收入影響農(nóng)村貧困的門(mén)限變量，數(shù)據(jù)選取2002-2007年中國(guó)592個(gè)國(guó)家扶貧重點(diǎn)縣所屬的20個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的面板數(shù)據(jù)。通過(guò)門(mén)檻回歸模型，分析在將農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)作為門(mén)限變量時(shí)，它的門(mén)限值所劃分的不同區(qū)間上，農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)村貧困作用的差異效果。

（一）門(mén)限特征模型的設(shè)定

我們將采用Hansen（1999）研究的門(mén)檻面板回歸模型，其優(yōu)點(diǎn)是，它能根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)來(lái)內(nèi)生的劃分區(qū)間。最基礎(chǔ)的模型為：

Yit=φi+λXit+ω1MitI（gitτ）+ω2Mit[1-I（git>τ）]+εit（3）

其中，i、t分別表示個(gè)體和時(shí)間；Yit、Mit分別表示被解釋變量和受門(mén)限變量影響的解釋變量；Xit代表對(duì)被解釋變量有顯著影響的控制變量；λ為相應(yīng)的系數(shù)向量；git為門(mén)限變量；τ為特定的門(mén)檻值；ω1和ω2為門(mén)限變量分別在git<τ、git>τ時(shí)解釋變量Mit對(duì)被解釋變量Yit的影響系數(shù)；I（·）為指標(biāo)函數(shù)，該函數(shù)值為1，表示門(mén)限變量滿足其條件，否則其值為0；模型（3）中的擾動(dòng)項(xiàng)滿足，即為白噪聲序列。

（3）式為存在一個(gè)門(mén)檻，兩個(gè)或兩個(gè)以上門(mén)限模型可以在其基礎(chǔ)上進(jìn)行設(shè)定。但是事實(shí)上，出現(xiàn)兩個(gè)或兩個(gè)以上的門(mén)檻值是較為普遍的。這部分將以農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)作為門(mén)檻，其主要目的是為了更為直觀地體現(xiàn)出收入作為農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)影響農(nóng)村貧困的第三方因素時(shí)的作用，用表示，數(shù)據(jù)選取于2003-2008的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。影響貧困的因素有很多，包括直接相關(guān)和間接相關(guān)。早期的研究表明，影響農(nóng)村貧困的主要因素有：農(nóng)村居民家庭所擁有的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)、受教育水平、機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)村居民享受的補(bǔ)貼，為此，它們將作為控制變量列入模型。估計(jì)前對(duì)所有變量的數(shù)據(jù)都進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，這是為了消除數(shù)據(jù)計(jì)量單位的不一致而可能帶來(lái)的異方差性，單一和雙重門(mén)限模型分別為（4）和（5）：

（二）變量度量及數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文選取的是2002-2007年的數(shù)據(jù)。農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)用第一產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值來(lái)衡量，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。通過(guò)每年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得各地區(qū)農(nóng)村居民家庭擁有的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值衡量的農(nóng)村居民家庭擁有生產(chǎn)性固定資產(chǎn)（元/戶），農(nóng)村社會(huì)救濟(jì)費(fèi)衡量農(nóng)村居民享有的社會(huì)保障水平衡量的農(nóng)村補(bǔ)貼的（萬(wàn)元），把各地區(qū)的農(nóng)村農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力（萬(wàn)千瓦）與其相應(yīng)的各省農(nóng)村人口數(shù)（萬(wàn)人）相除得到機(jī)械總動(dòng)力的度量。本文選用文盲率來(lái)衡量農(nóng)村居民的受教育水平，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)農(nóng)村住戶調(diào)查年鑒》；各地區(qū)農(nóng)村居民家庭人均純收入數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，單位：元。

（三）門(mén)限檢驗(yàn)

確定模型形式，首先要了解有多少個(gè)門(mén)檻。分別是不存在門(mén)檻、一個(gè)門(mén)檻、兩個(gè)門(mén)檻和三個(gè)門(mén)檻的假設(shè)下，對(duì)相應(yīng)的模型進(jìn)行估計(jì)。表5為自抽樣檢驗(yàn)結(jié)果、相應(yīng)的門(mén)檻估計(jì)值和95%置信區(qū)間。

（四）門(mén)檻結(jié)果分析

由表6的門(mén)限檢驗(yàn)結(jié)果可見(jiàn)，各門(mén)限值劃分的四個(gè)區(qū)間中，農(nóng)村居民收入對(duì)農(nóng)村貧困的影響一直呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，且以農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)為門(mén)檻呈現(xiàn)出明顯的區(qū)間效應(yīng)。當(dāng)農(nóng)業(yè)收入到達(dá)197800億元之前，農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)村貧困的影響系數(shù)為05690；隨著農(nóng)業(yè)收入的不斷提高，越過(guò)197900，達(dá)到509990億元之前，農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)村貧困的影響系數(shù)變?yōu)?2201。當(dāng)農(nóng)業(yè)收入進(jìn)一步達(dá)到1 027620億元之前，農(nóng)民收入的貧困影響效應(yīng)變?yōu)?5806，隨后越過(guò)這一門(mén)檻，農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)村貧困的影響系數(shù)變?yōu)?5606。2010年青海、寧夏位于第一個(gè)門(mén)檻以內(nèi)，山西、海南、貴州、陜西、甘肅位于第二個(gè)門(mén)檻和第三個(gè)門(mén)檻之間，河北、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、四川、云南、新疆均跨過(guò)了第三個(gè)門(mén)檻?？梢?jiàn)，我國(guó)絕大多數(shù)省份已跨過(guò)第三個(gè)門(mén)檻，農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)能有效促進(jìn)農(nóng)村貧困減少。

此外，從表6可知，受教育水平能顯著促進(jìn)農(nóng)村貧困的減少，但居民家庭擁有的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)、享受的補(bǔ)貼和機(jī)械總動(dòng)力對(duì)農(nóng)村貧困有負(fù)面影響，但不顯著。造成這個(gè)結(jié)果可能有以下原因，一是農(nóng)村地區(qū)的道路等基礎(chǔ)設(shè)施狀況較差，有的地區(qū)甚至還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)通車(chē)；二是大部分的村民受教育水平不高，使得一些固定資產(chǎn)（拖拉機(jī)、三輪車(chē)、水泵、農(nóng)用動(dòng)力機(jī)械等）無(wú)法使用或者不能使用；三是農(nóng)民享受的補(bǔ)貼數(shù)額不足，進(jìn)而對(duì)農(nóng)村貧困起了負(fù)面影響。

四、結(jié)論及政策建議

本文采用理論與實(shí)證分析相結(jié)合的方法，在理論上分析了農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困的影響機(jī)制的基礎(chǔ)上，基于VAR和門(mén)檻面板兩種模型，研究了農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)與農(nóng)村貧困之間長(zhǎng)期和短期的均衡關(guān)系和區(qū)間效應(yīng)。其中脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解用來(lái)考察農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)中國(guó)農(nóng)村貧困率影響的動(dòng)態(tài)特征。由檢驗(yàn)結(jié)果可知：基于協(xié)整分析的檢驗(yàn)，可知農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困率有長(zhǎng)期的顯著作用；基于脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析，可知農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)貧困率具有抑制作用；基于方差分解的結(jié)果，就短期而言，農(nóng)村貧困率本身對(duì)農(nóng)村貧困率的影響較強(qiáng)，但農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困率的貢獻(xiàn)度呈穩(wěn)步增長(zhǎng)，最終農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困率的貢獻(xiàn)度將超過(guò)農(nóng)村貧困率本身的影響。脈沖響應(yīng)函數(shù)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)路徑和方差分解的貢獻(xiàn)度都表明：農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)無(wú)論短期、長(zhǎng)期都有利于農(nóng)村貧困減少。進(jìn)一步利用門(mén)檻面板模型可知，農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困有明顯的區(qū)間效應(yīng)，在不同的區(qū)間范圍內(nèi)，農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)能通過(guò)農(nóng)民收入顯著促進(jìn)農(nóng)村貧困的減少，且我國(guó)大部分省份已跨越第三個(gè)門(mén)檻，但部分省份仍需進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)業(yè)發(fā)展，助力農(nóng)村貧困減少。

上述分析表明，農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)促進(jìn)我國(guó)農(nóng)村貧困率下降應(yīng)該為我國(guó)農(nóng)村減貧的重要途徑。農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)短期內(nèi)可能對(duì)減少貧困的效應(yīng)不明顯，但長(zhǎng)期來(lái)看這種減貧效應(yīng)能夠逐期積累，達(dá)到減貧的目的，應(yīng)動(dòng)態(tài)地看待農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)村貧困的影響，不斷加強(qiáng)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)，減少農(nóng)村貧困家庭數(shù)量。

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Abstract：On the basis of the theoretical analysis of the influence factors of agricultural growth on the rural poverty， this paper empirically analyses the effect of China′s agricultural growth on the rural poverty reduction based on the dynamic econometric method of VAR model and threshold regression model. The co integration technique and VAR model were used to study the long-term effects of agricultural growth on the rural poverty， showing that there is a long-term equilibrium relationship between agricultural growth and rural poverty， but it takes a long time to effectively play its poverty reduction effect； studying the impact of farmers′ income on rural poverty reduction by taking agricultural growth as the threshold variable of farmers income shows that agricultural growth has a significant effect on rural poverty.

Key words：agricultural growth； rural poverty； VAR model； threshold panel regression

（責(zé)任編輯：嚴(yán)元）