劉 芳

(河南農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息與管理科學(xué)學(xué)院， 河南 鄭州 450046)

河南省是中國小麥主產(chǎn)區(qū)和商品糧產(chǎn)區(qū)之一，小麥播種面積、總產(chǎn)量均居全國第一。河南小麥對河南小麥經(jīng)濟(jì)、全國糧食安全及世界小麥貿(mào)易都產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。隨著河南省城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程的加速，小麥生產(chǎn)所需的各種資源在一定程度上開始縮減， 如何保證河南小麥產(chǎn)量持續(xù)穩(wěn)定地增長成為專家學(xué)者研究的課題。已有研究大多是用DEA或SFA模型從宏觀或微觀角度揭示河南小麥的生產(chǎn)狀況[1-5]，未對變量之間的動態(tài)聯(lián)系給予說明，也未分析隨機(jī)擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊。

本文運(yùn)用向量自回歸模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)和預(yù)測方差分解等方法，對小麥產(chǎn)量與投入要素進(jìn)行動態(tài)分析，以揭示各投入要素對小麥產(chǎn)出的影響。

1 變量與樣本數(shù)據(jù)

本文選取的指標(biāo)為河南省小麥總產(chǎn)量(Y)、每畝物資與服務(wù)費(fèi)用，即物資資本(K)、每畝家庭用工天數(shù)(L)、播種面積(M)。樣本區(qū)間為1980-2016年，樣本數(shù)據(jù)來自《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》[6]及《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》[7]。由于年鑒中每畝物資與服務(wù)費(fèi)用用當(dāng)年價(jià)格表示,為消除因通貨膨脹及其他因素帶來的影響,將文中相應(yīng)數(shù)據(jù)調(diào)整為以1980年為基期的不變價(jià)。為消除異方差，將指數(shù)趨勢轉(zhuǎn)換為線性趨勢，為便于彈性分析，對各變量取對數(shù)，即用lnY、lnK、lnL、lnM分別代表小麥總產(chǎn)量、物資資本、每畝家庭用工天數(shù)、播種面積。樣本數(shù)據(jù)整理結(jié)果見表1。

2 實(shí)證分析

2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在利用協(xié)整理論進(jìn)行分析時(shí),首先需要檢驗(yàn)被分析的序列變量是否平穩(wěn),即序列是否具有單位根。這里采用擴(kuò)充迪基-富勒(ADF)檢驗(yàn)法，模型如下[8]：

(1)

式中：εt為白噪聲；Δ為一階差分算子；t為時(shí)間；m為滯后階數(shù)。原假設(shè)H0：β1=0，接受原假設(shè)，說明序列yt存在單位根，非平穩(wěn)。如果序列yt經(jīng)過d次差分后具有平穩(wěn)性,則稱該序列為d階單整序列,表示為I(d)。本文采用麥金農(nóng)(Mackinnon)臨界值來判斷時(shí)間序列變量是否具有單位根,并運(yùn)用AIC準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)。檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

表1 1980-2016年相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

表2 變量單位根的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

注:檢驗(yàn)類型(c,t,p)中的c、t、p分別表示常數(shù)項(xiàng)、趨勢項(xiàng)和滯后階數(shù)；ADF檢驗(yàn)的臨界值來自于eviews6.0。

由表 2可以看出，4個(gè)時(shí)間序列變量自身都是非平穩(wěn)的，但其一階差分都是平穩(wěn)的，即4個(gè)時(shí)間序列變量都是I(1)序列。因此，這4個(gè)時(shí)間序列變量滿足協(xié)整分析的條件,可以建立協(xié)整方程對其進(jìn)行協(xié)整分析。

2.2 協(xié)整檢驗(yàn)

雖然時(shí)間序列變量lnY、lnK、lnL、lnM都是一階單整序列，但其可能存在某種平穩(wěn)的線性組合，這種線性組合反映了變量之間長期穩(wěn)定的比例關(guān)系(協(xié)整關(guān)系)。本文運(yùn)用Johansen(1995)多變量系統(tǒng)極大似然估計(jì)法對多變量時(shí)間序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。在協(xié)整檢驗(yàn)前必須先確定VAR模型的滯后階數(shù)，依據(jù)AIC和SC最小準(zhǔn)則，確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

由表3可知，lnY、lnK、lnL、lnM這4個(gè)時(shí)間序列在 5%的顯著性水平下存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。取標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整向量，得到如下的協(xié)整關(guān)系：

lnY=-12.405 8+0.378 1lnK-0.356 3lnL+

0.606 8lnM

(2)

式(2)表明：在小麥產(chǎn)量與物資投入、勞動力投入及土地投入的長期均衡關(guān)系中，土地投入的彈性最大(0.606 8)，其次是物資投入(0.378 1)，最后是勞動力投入(-0.356 3)，即：土地投入增加1個(gè)單位，小麥產(chǎn)量平均增加0.606 8個(gè)單位；資本投入增加1個(gè)單位，小麥產(chǎn)量平均增加0.378 1個(gè)單位；勞動力投入增加1個(gè)單位，小麥產(chǎn)量平均下降0.356 3個(gè)單位。勞動力投入和小麥產(chǎn)量的負(fù)相關(guān)關(guān)系說明在小麥生產(chǎn)過程中出現(xiàn)勞動力剩余，即小麥生產(chǎn)存在著隱蔽性失業(yè)。

表3 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

2.3 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

由于小麥產(chǎn)量和勞動力投入、物資投入和小麥播種面積之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系，故可進(jìn)一步對各變量進(jìn)行 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表4。

表4 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

注：概率是指F統(tǒng)計(jì)量的相伴概率。

由表4可以看出，在10%的顯著性水平下，每畝物資與服務(wù)費(fèi)用、每畝家庭用工及小麥播種面積都是小麥產(chǎn)量變化的格蘭杰原因。

2.4 VAR模型分析

由上述分析可知，VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3，對 VAR(3)模型的殘差進(jìn)行JB正態(tài)性檢驗(yàn)、LM自相關(guān)檢驗(yàn)和 White異方差檢驗(yàn)，結(jié)果顯示殘差服從正態(tài)分布、無自相關(guān)、不存在異方差,且所有特征根根模的倒數(shù)都小于1,說明VAR(3)模型的結(jié)構(gòu)是穩(wěn)定的，可以成為脈沖分析和方差分解的基礎(chǔ)。

2.5 脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫的是，在擾動項(xiàng)上加上一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊對于內(nèi)生變量當(dāng)前值和滯后值帶來的影響，對一個(gè)變量進(jìn)行沖擊會直接影響這個(gè)變量，并通過VAR模型的動態(tài)結(jié)構(gòu)傳遞給其他所有的內(nèi)生變量，從而揭示模型中各內(nèi)生變量間相互作用的動態(tài)過程。圖1給出了小麥產(chǎn)量對各個(gè)變量沖擊的響應(yīng)。圖中實(shí)線表示響應(yīng)函數(shù)曲線，2條虛線代表響應(yīng)函數(shù)值加或者減2倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間。

圖1(a)顯示，小麥產(chǎn)量對其自身一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的新息沖擊響應(yīng)雖前6年處于波動狀態(tài)，但總體響應(yīng)顯著為正，持續(xù)時(shí)間較長。這表明河南省小麥生產(chǎn)與其滯后期有一定關(guān)聯(lián)，且這種關(guān)聯(lián)在相當(dāng)長的時(shí)期內(nèi)不會消失。這提醒我們應(yīng)注意小麥生產(chǎn)的長期戰(zhàn)略，必須按照小麥生長的客觀規(guī)律生產(chǎn)，不能為追求短期利潤強(qiáng)行提高小麥產(chǎn)量。從圖1(b)可以看出，當(dāng)在本期給物資投入一個(gè)正向沖擊后，小麥產(chǎn)量在前8年呈波動上升的正向反應(yīng)，從第9年開始穩(wěn)定增長。這表明物資投入對河南省小麥產(chǎn)量產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用。由圖1(c)可以看出，當(dāng)在本期給小麥播種面積一個(gè)正向沖擊后，小麥產(chǎn)量出現(xiàn)波動，小麥播種面積對小麥產(chǎn)量的沖擊在第二年最大，第三年以后持續(xù)為負(fù)并趨于穩(wěn)定，這表明播種面積在短期內(nèi)會對小麥產(chǎn)量帶來正向沖擊，但長期對小麥產(chǎn)量的拉動作用不顯著。從圖1(d)可以看出，小麥產(chǎn)量對勞動力投入的響應(yīng)始終為負(fù)，并于第三年達(dá)到負(fù)向最大，此后6年處于波動變化中，第九年之后趨于穩(wěn)定。這表明無論短期還是長期，勞動力的投入對提高小麥產(chǎn)量的作用十分有限。

(a) 對自身沖擊的響應(yīng)

(b) 對每畝物資與服務(wù)費(fèi)用沖擊的響應(yīng)

(c) 對播種面積沖擊的響應(yīng)

(d) 對每畝家庭用工天數(shù)沖擊的響應(yīng)

圖1小麥產(chǎn)量對不同變量沖擊的響應(yīng)

2.6 預(yù)測方差分解

方差分解是把系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量的波動按其成因分解為各方程新息相關(guān)聯(lián)的組成部分，以了解各新息對模型內(nèi)生變量的相對重要性。本文在VAR(3)模型的基礎(chǔ)上對LnY的預(yù)測方差按成因分解為與各個(gè)方程新息相關(guān)的部分，本文只列出LnY作為因變量時(shí)的方差分解結(jié)果，見表5。表5中S.E.表示不同預(yù)測期的因變量的預(yù)測誤差。

表5 變量LnY的方差分解表

表5顯示，小麥產(chǎn)量、物資投入和勞動力的沖擊對小麥產(chǎn)量均有較大的影響。小麥產(chǎn)量的沖擊是遞減的，在第10年降至48.33%。物資投入的沖擊逐年遞增，第10年達(dá)到26.91%。勞動力的沖擊是波動上升的，第3年較第2年有較大的提升，隨后2年稍有下降，之后穩(wěn)步上升，第10年達(dá)到了18.43%。播種面積對小麥產(chǎn)量的沖擊雖然逐年遞增，但影響始終很小，在第10年僅為6.34%。這充分表明物資投入和勞動投入對小麥產(chǎn)量有著巨大影響，這與前面的分析高度一致。

3 結(jié)論

通過研究得以下結(jié)論：

(1) 河南省的小麥產(chǎn)量、每畝物資與服務(wù)費(fèi)用、每畝家庭用工及小麥播種面積4個(gè)變量為非平穩(wěn)序列，但它們的一階差分是平穩(wěn)的。河南省小麥產(chǎn)量的增長和投入要素之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，盡管有時(shí)會偏離這種均衡關(guān)系，但這種偏離只是暫時(shí)和隨機(jī)的，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制將會使這種偏離狀態(tài)重新回到均衡狀態(tài)。

(2) 每畝物資及服務(wù)費(fèi)用、每畝家庭用工和小麥播種面積是決定河南省小麥產(chǎn)量增長的Granger原因，即本期的投入要素包含未來產(chǎn)出水平的預(yù)測信息，在樣本研究期內(nèi)，河南省的小麥產(chǎn)量增長是受投入要素共同驅(qū)動的。要保證河南小麥產(chǎn)量的高速穩(wěn)定增長，關(guān)鍵是穩(wěn)定小麥播種面積，同時(shí)實(shí)現(xiàn)每畝物資及服務(wù)費(fèi)用的平穩(wěn)增長。

(3) 每畝物資與服務(wù)費(fèi)用和每畝用工對河南省小麥產(chǎn)量增長的影響顯著，小麥播種面積對小麥產(chǎn)量的沖擊較小。因此，要提高小麥產(chǎn)量，除了要實(shí)現(xiàn)投入要素的穩(wěn)步增加外，還要加強(qiáng)農(nóng)業(yè)勞動力的技術(shù)培訓(xùn)及合理配置資金，同時(shí)應(yīng)提高現(xiàn)有技術(shù)的轉(zhuǎn)化應(yīng)用水平等。