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        安徽省農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的路徑選擇

        2023-07-16 06:58:40劉興宇
        關(guān)鍵詞:總產(chǎn)值安徽省沖擊

        劉興宇,汪 橋

        (滁州學(xué)院經(jīng)濟與管理學(xué)院,滁州 239000)

        為貫徹落實《中共中央、國務(wù)院關(guān)于深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革加快培育農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展新動能的若干意見》,安徽省在2017年明確指出要堅持發(fā)展新理念,以推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線,以建設(shè)五大發(fā)展美好安徽為目標(biāo),不斷推進(jìn)農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收、農(nóng)村增綠,把握增加農(nóng)民收入、保障有效供給的主要目標(biāo),調(diào)優(yōu)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、調(diào)好生產(chǎn)方式,調(diào)順產(chǎn)業(yè)體系,全面推進(jìn)美麗鄉(xiāng)村建設(shè),全面提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平[1]。近幾年,安徽省農(nóng)業(yè)雖然在調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)方式、促改革等方面取得一定的成效,但仍存在農(nóng)產(chǎn)品供求結(jié)構(gòu)錯位、資源利用透支、產(chǎn)業(yè)發(fā)展不配套等問題。為此,2021年安徽省人民政府辦公廳印發(fā)《加快推進(jìn)糧食產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》,明確指出新時期安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要目標(biāo),推動糧食產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、轉(zhuǎn)型升級、提質(zhì)增效。由此可見,現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展在安徽省有著舉足輕重的地位,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)性改革的目標(biāo)任重而道遠(yuǎn),找到農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的路徑對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展和安徽省整體經(jīng)濟的騰飛都有著重要的意義。

        1 安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀研究

        1.1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)雷同化現(xiàn)象嚴(yán)重

        安徽省地理結(jié)構(gòu)復(fù)雜,平原、丘陵總面積較大,同時地理位置、氣候特征明顯,在這種條件下,使安徽省農(nóng)業(yè)資源多樣性成為可能,但是在實際的經(jīng)營中,各區(qū)并沒有遵循差異化要素稟賦規(guī)則,畜牧業(yè)圍繞養(yǎng)豬、養(yǎng)魚、養(yǎng)雞鴨,經(jīng)濟作物集中在棉花、油菜與西瓜上,雖然各縣市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)門類齊全,但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨同化現(xiàn)象較為嚴(yán)重,名優(yōu)特產(chǎn)較少,經(jīng)濟附加值低,地區(qū)優(yōu)勢沒有得到充分發(fā)揮。

        1.2 農(nóng)產(chǎn)品供需結(jié)構(gòu)失衡

        由于生產(chǎn)者和消費者的信息不對稱性,使得農(nóng)產(chǎn)品交易存在盲目性,安徽省在農(nóng)產(chǎn)品出口中,高附加值深加工產(chǎn)品較少,原料性農(nóng)產(chǎn)品約占出口總額的65%以上。2020年相關(guān)數(shù)據(jù)表明,安徽省農(nóng)產(chǎn)品出口總額為6.86億美元,僅占全省出口總額的5.54%,完全與安徽省的農(nóng)業(yè)大省地位不匹配。同時,由于人民生活水平提高,傳統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品供給無法滿足消費者多樣性、綠色性等消費品的需求,導(dǎo)致市場上農(nóng)產(chǎn)品供需失衡,農(nóng)民遭受較大損失[2]。

        1.3 農(nóng)業(yè)投入設(shè)施建設(shè)有待提高

        安徽省和山東省均是我國農(nóng)業(yè)大省,但在農(nóng)業(yè)投入設(shè)施建設(shè)上山東省明顯高于安徽省,本文選取2011-2020年部分時間數(shù)據(jù)對比分析發(fā)現(xiàn),聯(lián)合收獲機臺數(shù)、農(nóng)用大中型拖拉機臺數(shù)、有效灌溉面積上安徽省農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)明顯落后于山東省,安徽省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化要素投入不足,嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(見表1)。

        表1 安徽省、山東省農(nóng)業(yè)投入設(shè)施建設(shè)情況

        1.4 經(jīng)濟效益脫離生態(tài)效益

        2020年安徽省農(nóng)業(yè)化肥施用量289.9萬t,塑料薄膜使用量10.33萬t,農(nóng)藥使用量8.33萬t,這種過度依賴化肥農(nóng)藥等粗放型的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式顯然與當(dāng)前生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展要求不一致,在此背景下土地貧瘠化現(xiàn)象嚴(yán)重、生態(tài)基礎(chǔ)薄弱等負(fù)面影響不斷涌現(xiàn),以犧牲生態(tài)環(huán)境為代價產(chǎn)出的農(nóng)產(chǎn)品難以滿足人民不斷增長的消費需求[3]。

        2 模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)說明

        2.1 指標(biāo)選擇

        本文以安徽省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值作為被解釋變量,要素供給、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化等指標(biāo)作為解釋變量,建立相關(guān)模型,具體變量說明如表2所示。

        表2 各變量定性描述

        要素投入方面,本文以農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)田水利建設(shè)及農(nóng)藥使用量表示。農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方面,選擇可以反映農(nóng)業(yè)工業(yè)化程度的鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)實際總產(chǎn)值。外部因素中,考慮到安徽省屬于自然災(zāi)害多發(fā)地,用農(nóng)作物受災(zāi)面積表示該影響因素[4]。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展需要快遞運輸?shù)扔残詶l件支撐,所以選擇郵路及農(nóng)村投遞路線總長度表示物流條件。上述變量所研究的數(shù)據(jù)均來源于1992-2020年《安徽省統(tǒng)計年鑒》及中國統(tǒng)計年鑒相關(guān)資料整理所得。

        2.2 模型構(gòu)建

        本文選取2000-2020年的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實證分析,找出最具影響力因子,逐漸剔除不顯著變量,為安徽省農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提供參考,建立線性方程:

        Yt=β0+β1Disaster+β2Postal+β3Fixed+β4Pesticides+β5Machinery+β6Erosion+β7Value+μt。

        為便于彈性分析,對上述方程兩邊取對數(shù),可得估計方程:

        lnYt=β0+β1lnDisaster+β2lnPostal+β3lnFixed+β4lnPesticides+β5lnMachinery+β6lnErosion+ β 7lnValue+μt。

        3 實證分析

        3.1 變量平穩(wěn)性檢驗

        本文擬構(gòu)建VAR模型,為了消除序列異方差影響,在構(gòu)建方程時對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)處理,同時,為保證時間序列的平穩(wěn)性,在構(gòu)建VAR模型前需對各變量精選平穩(wěn)性檢驗,本文通過Eviews 10.0軟件進(jìn)行原序列和一階差分比較,結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型原序列全部接受原假設(shè),即序列不平穩(wěn),同時一階差分在5%的臨界值中拒絕原假設(shè),即原序列存在一階平穩(wěn)。

        3.2 Johansen協(xié)整檢驗

        在協(xié)整檢驗之前,必須確定最優(yōu)滯后階數(shù),通過Eviews 10.0軟件,在比較1-3階滯后期下AIC和SC信息準(zhǔn)則,測算VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2,如表3所示。

        表3 VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)

        Eviews 10.0軟件估計的VAR模型擬合優(yōu)度為0.99,表示VAR模型中的因變量可以很好的利用自變量滯后2階的值。同時Johansen協(xié)整檢驗應(yīng)比VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)少1,所以協(xié)整檢驗的最優(yōu)階數(shù)為1階,模型結(jié)果如表4所示,根據(jù)跡統(tǒng)計量和特征根,在5%顯著性水平下,變量間存在長期協(xié)整關(guān)系。

        表 4 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

        3.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解

        3.3.1 脈沖響應(yīng) 為了避免VAR模型中參數(shù)可能不具有明顯的經(jīng)濟意義,考慮某個變量的擾動對其本身及序列中其他變量的影響尤為重要,因此本文先進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析,沖擊結(jié)果如圖1所示。

        圖1 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對各指標(biāo)的脈沖響應(yīng)

        給當(dāng)期鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)實際總產(chǎn)值增速一個正向沖擊,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值表現(xiàn)出較大的正向相應(yīng),第2期有明顯波動,第3期開始處于正向沖擊,表明鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值存在正相關(guān)關(guān)系,鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)發(fā)展迅速,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值相應(yīng)增長。

        農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值在前7期受農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資的正向沖擊較大,但從第8期開始,該沖擊效應(yīng)減少,雖后續(xù)有所回升,但無法達(dá)到前期最高值,存在上述原因可能是農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資較為盲目,真正意義上的高品質(zhì)、符合市場需求的農(nóng)業(yè)并未得到充分發(fā)展。物流業(yè)發(fā)展的正向沖擊對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生正向沖擊,并在第2期達(dá)到最大值,但是隨著時間的發(fā)展,這種沖擊效應(yīng)減小,并在第8期出現(xiàn)負(fù)向沖擊。傳統(tǒng)物流業(yè)的發(fā)展已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展要求,必須深入發(fā)展現(xiàn)代物流。農(nóng)業(yè)機械總動力的發(fā)展在第6期前對總產(chǎn)值的增長均有正向沖擊,但從第7期開始,該沖擊為負(fù),說明現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展不可以依賴于農(nóng)業(yè)機械化。農(nóng)藥施用量在前4期對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值沖擊較小,但從第5期開始,該沖擊為負(fù),并且一直持續(xù)下去,表明以生態(tài)環(huán)境為代價的農(nóng)業(yè)發(fā)展不可取。農(nóng)田水利建設(shè)對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的沖擊為正,且較為穩(wěn)定,說明政府在財政支出保障農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)發(fā)展中的作用要一直引以為重。最后,自然災(zāi)害對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的沖擊較小,說明政府在防災(zāi)減災(zāi)中所取得的成效較為明顯。

        3.3.2 方差分解 為了分析內(nèi)生變量不同時期的結(jié)構(gòu)沖擊貢獻(xiàn)度,本文通過方差分解來測算10期中各變量對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響,分析結(jié)果如表5所示。在第1期,除lnY自身外,其余變量對lnY的影響程度均為0,但隨著時間的推移,lnY對自身的貢獻(xiàn)率下降,其余變量對lnY的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)上升的趨勢。其中,lnFixed與lnValue在前3期作用不明顯,但其后二者地位不斷上升,第10期貢獻(xiàn)率分別為22.543 5%和15.707 2%。同時,lnDisaster和lnMachinery起初對lnY的貢獻(xiàn)較小,且存在波動性,這與以往的研究結(jié)果存在較大分歧,一方面說明安徽省雖然作為自然災(zāi)害頻發(fā)區(qū),但隨著國家防控能力與治理能力提高,對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的沖擊不大。另一方面,傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的發(fā)展需要國家大量基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與扶持,但是安徽省作為農(nóng)業(yè)大省,除了要加大農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)外,更要在供給上做出改革,發(fā)展適合省情的現(xiàn)代農(nóng)業(yè),提高自主創(chuàng)新能力。lnPesticides對lnY的貢獻(xiàn)率逐漸增加,第10期新息率達(dá)10%,說明安徽省近年來在經(jīng)濟效益與生態(tài)效益上兩手抓,發(fā)展綠色農(nóng)業(yè),力求逐步實現(xiàn)人與自然和諧發(fā)展。lnPostal對lnY的貢獻(xiàn)率也比較大,基本保持在17%。

        表5 lnY10期方差分解圖

        4 結(jié)論與建議

        本文通過建立向量自相關(guān)模型,實證分析了影響安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展的因素。結(jié)果表明農(nóng)業(yè)機械化水平、農(nóng)田水利建設(shè)、自然災(zāi)害對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的沖擊較小,其他變量對農(nóng)業(yè)發(fā)展沖擊較大,生態(tài)與經(jīng)濟相結(jié)合發(fā)展的路徑是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然選擇,在此基礎(chǔ)上得出針對性建議。

        第一,國家財政專項資金扶持,把增加綠色優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品供給放在突出位置,在優(yōu)質(zhì)、特色農(nóng)產(chǎn)品上下功夫,增強供給體系對需求變化的適應(yīng)性和靈活性,使農(nóng)業(yè)供需關(guān)系在更高水平上實現(xiàn)新的平衡。

        第二,推動鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展,創(chuàng)新農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展體制機制,激活農(nóng)村各類資源要素潛力,解放和發(fā)展農(nóng)村生產(chǎn)力,改造提升傳統(tǒng)動能,培育壯大新動能,形成更有效率、更有效益、更加可持續(xù)的農(nóng)業(yè)供給體系。

        第三,農(nóng)業(yè)的發(fā)展離不開其他產(chǎn)業(yè)的支撐,要充分利用好二三產(chǎn)業(yè)的孵化作用,為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展提供新鮮血液,在此基礎(chǔ)上加快延長農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈和提升價值鏈,全面提高農(nóng)業(yè)整體效益,努力保持農(nóng)民收入持續(xù)較快增長勢頭[5]。

        第四,加快培育農(nóng)業(yè)自主創(chuàng)新能力,培育新型農(nóng)民,不斷創(chuàng)新節(jié)水灌溉技術(shù)、突破病蟲防治技術(shù),加快推動資源節(jié)約型、環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)建設(shè),形成資源利用高效、生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定、產(chǎn)地環(huán)境良好、產(chǎn)品質(zhì)量安全的農(nóng)業(yè)發(fā)展新格局,促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展、生態(tài)協(xié)調(diào)、環(huán)境改善相互融合與統(tǒng)一[6-7]。

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