◇張一寧

我國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)問題始終是關(guān)系國計(jì)民生的根本性問題，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平始終受到國家和政府的廣泛關(guān)注，李克強(qiáng)在2016年政府工作報(bào)告中提出要加快發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，促進(jìn)農(nóng)民增收，深化農(nóng)村改革，著力提高農(nóng)業(yè)質(zhì)量、效益和競(jìng)爭(zhēng)力。黨的十九大報(bào)告明確指出，要堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化。可見，農(nóng)業(yè)在國家重大戰(zhàn)略規(guī)劃中始終位于首要位置，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展是國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長的基礎(chǔ)。就我國現(xiàn)階段國情而言，農(nóng)村人口眾多，東部、中部、西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距逐漸顯現(xiàn)出來，地區(qū)間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距逐漸增大，最終導(dǎo)致區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長受多種因素影響，這些因素在不同程度上導(dǎo)致區(qū)域間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生差異，研究農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響因素有利于提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)總體發(fā)展水平，鞏固農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的地位。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響因素，國內(nèi)外學(xué)者已進(jìn)行大量實(shí)證研究，Chen Pochi等[1]對(duì)中國29省的面板數(shù)據(jù)計(jì)算Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。Hua Ye等[2]指出中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長率增長得益于新技術(shù)的不斷應(yīng)用。Gong Binlei[3]利用隨機(jī)前沿分析方法測(cè)算1978～2015年中國農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)非技術(shù)效率情況，并對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響因素進(jìn)行研究。Qiao Fangbin[4]認(rèn)為即使不大規(guī)模增加農(nóng)業(yè)投入，通過農(nóng)村人力資本投資、市場(chǎng)化改革也可以促進(jìn)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長。陳莉，劉光輝[5]運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析方法，對(duì)安徽省影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的投入因子進(jìn)行分析。陳其清[6]對(duì)湖北省政府財(cái)政支農(nóng)支出與農(nóng)業(yè)GDP之間的關(guān)系進(jìn)行分析。付洪良[7]基于固定效應(yīng)模型，對(duì)浙江省固定資產(chǎn)投入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響進(jìn)行分析。孫敬水，董亞娟[8]通過建立面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)我國農(nóng)村勞動(dòng)力的教育程度以及地區(qū)間資源差距對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響進(jìn)行分析。

通過對(duì)已有文獻(xiàn)的整理和分析，可以了解到目前我國對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響因素的研究比較成熟，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出是多種要素共同作用的結(jié)果。本文主要研究我國區(qū)域之間農(nóng)業(yè)產(chǎn)出差異的影響因素，提出促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)政策建議，為更好的實(shí)現(xiàn)各地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定快速發(fā)展提供理論和實(shí)證依據(jù)。

二、模型設(shè)定與變量描述

1.模型設(shè)定

根據(jù)新經(jīng)濟(jì)增長理論，本文采用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的雙對(duì)數(shù)模型：lnYit=ai+Σnr=1br（lnXr）it+eit，其中Y代表農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，為被解釋變量，ai為截距項(xiàng)，Xr是指財(cái)政支農(nóng)支出、農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)用機(jī)械動(dòng)力等解釋變量，br為待估參數(shù)。

本文使用我國31個(gè)省區(qū)2006～2015年的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為被解釋變量，選取財(cái)政支農(nóng)支出、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)用機(jī)械動(dòng)力、農(nóng)用化肥施用量、受災(zāi)面積、平均受教育年限為解釋變量，構(gòu)建柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，分析各種投入要素對(duì)我國不同區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響。

函數(shù)形式如下：其中，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（單位：億元）用Ae表示，財(cái)政支農(nóng)支出（單位：億元）用lnFinance表示，農(nóng)作物播種總面積（單位：千公頃）用lnSeed表示，農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力（單位：萬千瓦）用lnMachine表示，化肥施用量（單位：萬噸）用lnFertilizer表示，受災(zāi)面積（單位：千公頃）用lnDisasteri表示，平均受教育年限（單位：年）用lnEducation表示。

2.變量描述

對(duì)本文選取的變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，全國、東部、中部和西部地區(qū)2006～2015年的年均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值如表1所示。

表1 2006～2015年各地區(qū)年均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值 單位 億元：

對(duì)表1進(jìn)行分析可知，2006～2015年，全國的年均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值呈上升趨勢(shì)，各地區(qū)的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值均呈上升趨勢(shì)?？梢?，隨著社會(huì)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長速度加快，農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展得到了一定程度的實(shí)現(xiàn)。另外，西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展水平始終落后于東部地區(qū)和中部地區(qū)，中部地區(qū)在三大地區(qū)中農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平遙遙領(lǐng)先，我國各個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平始終存在差距且在逐漸增大。

三、我國區(qū)域間農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響因素分析

1.數(shù)據(jù)基本檢驗(yàn)

（1）面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸之前要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文采用LLC檢驗(yàn)和ADF檢驗(yàn)兩種方法對(duì)全國、東部、中部和西部地區(qū)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，兩種檢驗(yàn)方法中有一個(gè)檢驗(yàn)通過即可以證實(shí)數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性，運(yùn)用軟件Stata13.0進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果如表2所示。

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，面板數(shù)據(jù)中的所有變量均在1%和5%的顯著性水平下拒絕了LLC檢驗(yàn)或ADF檢驗(yàn)的原假設(shè)，都通過了單位根的檢驗(yàn)，因此該面板數(shù)據(jù)序列是平穩(wěn)的。在此基礎(chǔ)上對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，則該回歸是有意義且精準(zhǔn)的。

表2 變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)

（2）面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定檢驗(yàn)

研究面板數(shù)據(jù)的模型可以有變截距模型和混合數(shù)據(jù)模型，通過協(xié)方差分析進(jìn)行判定；變截距模型又分為固定效應(yīng)變截距模型和隨機(jī)效應(yīng)變截距模型，可通過Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行判定。運(yùn)用軟件Stata13.0進(jìn)行F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 模型設(shè)定形式檢驗(yàn)結(jié)果

由表3檢驗(yàn)結(jié)果可知，在全國以及東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的面板模型設(shè)定中，F(xiàn)檢驗(yàn)均在給定1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，說明選用變截距模型更合適；在Hausman檢驗(yàn)中，全國以及東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的模型均在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，因此選用固定效應(yīng)模型更合適。

（3）多重共線性檢驗(yàn)

面板數(shù)據(jù)模型在進(jìn)行回歸建模時(shí)變量之間可能會(huì)出現(xiàn)多重共線性，這會(huì)影響模型估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性，為確?；貧w模型是有意義的，本文采用方差膨脹因子（VIF）和容忍度（Tolerance）對(duì)變量之間是否存在多重共線性進(jìn)行判斷。運(yùn)用軟件Stata13.0對(duì)變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 變量多重共線性檢驗(yàn)

檢驗(yàn)結(jié)果表明，全國以及東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)模型中變量的方差膨脹因子（VIF）均小于10，容忍度（Tolerance）均大于0.1，說明本文選取的變量之間不存在明顯的多重共線性，可以使用這些變量建立回歸模型。

（4）自相關(guān)檢驗(yàn)

對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行建模之前要進(jìn)行序列的自相關(guān)檢驗(yàn)，若模型序列存在自相關(guān)，會(huì)影響回歸結(jié)果的有效性，造成模型系數(shù)不顯著或者模型預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。運(yùn)用軟件Stata13.0并采用Wooldridge方法對(duì)組內(nèi)序列自相關(guān)進(jìn)行檢驗(yàn)，得到的檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 模型序列自相關(guān)檢驗(yàn)

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，全國以及東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的模型均在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即拒絕模型不存在一階序列自相關(guān)，因此各地區(qū)模型均存在一階序列自相關(guān)。

（5）異方差檢驗(yàn)

面板數(shù)據(jù)建模過程中，若模型存在異方差仍有可能導(dǎo)致模型系數(shù)不顯著或者模型預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確，由于經(jīng)檢驗(yàn)各地區(qū)均應(yīng)使用固定效應(yīng)模型，因此，組間異方差檢驗(yàn)選用修正的Wald統(tǒng)計(jì)量來判別，運(yùn)用軟件13.0得到的檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，全國以及東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的模型在1%的顯著性水平下均拒絕原假設(shè)，說明該模型均存在一定程度的組間異方差。

表6 模型異方差檢驗(yàn)

2.模型的估計(jì)結(jié)果

通過一系列模型基本檢驗(yàn)可知，各區(qū)域建立的模型均為固定效應(yīng)模型，解釋變量之間不存在明顯的多重共線性，但是存在一階自相關(guān)和異方差。為了消除一階序列自相關(guān)和異方差對(duì)模型造成的影響，運(yùn)用廣義最小二乘法（FGLS）對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，提高變量估計(jì)的顯著性和模型估計(jì)的準(zhǔn)確性。運(yùn)用軟件Stata13.0得到的回歸結(jié)果如表7所示。

表7 模型系數(shù)估計(jì)結(jié)果

由模型估計(jì)系數(shù)結(jié)果可知，對(duì)于各模型中系數(shù)整體的顯著性檢驗(yàn)均在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，說明各地區(qū)的模型整體擬合效果良好。

從全國范圍來看，國家財(cái)政支農(nóng)支出、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)用化肥施用量和農(nóng)村人口受教育水平這些因素均對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值有顯著的促進(jìn)作用，而農(nóng)作物總播種面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響作用不顯著。同時(shí)，農(nóng)用化肥使用量、財(cái)政支農(nóng)支出和農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力的彈性系數(shù)分別為0.552、0.290和0.167，說明增加農(nóng)用化肥的施用量、擴(kuò)大國家財(cái)政支農(nóng)支出和提高農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增長仍然有很重要的促進(jìn)作用。

就各地區(qū)而言，在東部地區(qū)中，農(nóng)用化肥施用量、財(cái)政支農(nóng)支出以及農(nóng)作物總播種面積在1%的顯著性水平下對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有顯著的促進(jìn)作用。值得注意的是，農(nóng)村人口受教育水平、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力和受災(zāi)面積均對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有負(fù)向影響，就農(nóng)村受教育水平而言，在其他影響因素不變的情況下，農(nóng)村人口平均受教育年限每提高1%，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值會(huì)減少0.625倍。以上分析表明，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加有賴于農(nóng)用化肥施用量的增加，財(cái)政支農(nóng)支出的擴(kuò)大以及農(nóng)作物總播種面積的增加。

在中部地區(qū)中，農(nóng)村人口受教育水平、農(nóng)作物播種總面積、農(nóng)用化肥施用量、財(cái)政支農(nóng)支出在1%的顯著性水平下對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有顯著的促進(jìn)作用，說明對(duì)于中部地區(qū)而言，人力資本的農(nóng)業(yè)回報(bào)率很高，提高農(nóng)民的受教育水平，有利于較大程度促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平提高。而農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力和受災(zāi)面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值起到一定的抑制作用，但其對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響并不顯著。以上分析表明，中部地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加有賴于提高農(nóng)村人口受教育水平、擴(kuò)大農(nóng)作物播種面積、增加農(nóng)用化肥施用量以及擴(kuò)大財(cái)政支農(nóng)支出。

在西部地區(qū)中，農(nóng)村人口受教育水平、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)用化肥施用量、財(cái)政支農(nóng)支出在1%的顯著性水平下對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有顯著的促進(jìn)作用，農(nóng)作物總播種面積在5%的顯著性水平下對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有促進(jìn)作用，其彈性系數(shù)為0.236。另外，受災(zāi)面積在1%的顯著性水平下對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值起到顯著的抑制作用。以上分析表明，西部地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加有賴于農(nóng)村人口受教育年限的提高、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力的增加、農(nóng)用化肥施用量的增加以及財(cái)政支農(nóng)支出的擴(kuò)大。

縱觀我國幾大地區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響因素，不同地區(qū)由于歷史、地理、文化等條件的不同，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出受各要素的影響程度也有很大的差異性。因此根據(jù)不同地區(qū)制定對(duì)應(yīng)的政策有利于實(shí)現(xiàn)我國總體農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

四、結(jié)論與建議

結(jié)合上述研究可知，我國中部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高，東部地區(qū)發(fā)展水平為中等，西部地區(qū)發(fā)展水平相對(duì)較低。不同地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)各項(xiàng)生產(chǎn)要素的需求存在很大的差異。得出結(jié)論如下：①我國各個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長情況是由多種因素綜合作用下的結(jié)果。隨著我國國力的增強(qiáng)和經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，知識(shí)和技術(shù)越來越成為促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要力量，單一的擴(kuò)大土地面積不能從根本上提高農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，擴(kuò)大國家對(duì)農(nóng)業(yè)的經(jīng)費(fèi)支出，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平，提升農(nóng)村人口知識(shí)技能有利于農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。②農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、化肥施用量對(duì)各個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)都有著十分重要的作用可見，農(nóng)業(yè)發(fā)展已不再是依靠手工勞動(dòng)力的年代，當(dāng)今社會(huì)科技是第一生產(chǎn)力，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平提高，在很大程度上提高了農(nóng)業(yè)作業(yè)的效率，化肥的使用使得農(nóng)作物產(chǎn)量提高，農(nóng)民增產(chǎn)國家增收，有利于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。③農(nóng)業(yè)受災(zāi)情況會(huì)抑制農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，很多時(shí)候自然災(zāi)害時(shí)無法控制的，我們只能通過發(fā)展其他投入要素從而減少自然災(zāi)害對(duì)我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展。

根據(jù)以上結(jié)論，提出建議如下：①提高政府財(cái)政支農(nóng)力度。制定相關(guān)政策支持農(nóng)業(yè)發(fā)展，對(duì)農(nóng)業(yè)相關(guān)行為加大補(bǔ)貼力度，其中包括農(nóng)民直補(bǔ)、農(nóng)業(yè)機(jī)械補(bǔ)貼、農(nóng)作物良種補(bǔ)貼等。②提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平。加快糧食生產(chǎn)全過程機(jī)械化，因地制宜地?cái)U(kuò)展農(nóng)業(yè)機(jī)械化的作業(yè)和服務(wù)范圍，提高農(nóng)機(jī)現(xiàn)代化水平，推進(jìn)農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)化、產(chǎn)業(yè)化。③加強(qiáng)人力資本投資。在提高人力資源素質(zhì)方面，通過培訓(xùn)等措施培養(yǎng)一大批農(nóng)村實(shí)用人才，重點(diǎn)是提高農(nóng)民的科技水平、應(yīng)用技能。④有效預(yù)防自然災(zāi)害。對(duì)氣象災(zāi)害進(jìn)行動(dòng)態(tài)觀測(cè)和預(yù)警，同時(shí)引進(jìn)外國先進(jìn)的技術(shù)和先進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)最新的氣候問題進(jìn)行探討，將損失降到最低點(diǎn)。