◇張一寧

我國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)問題始終是關系國計民生的根本性問題，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平始終受到國家和政府的廣泛關注，李克強在2016年政府工作報告中提出要加快發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，促進農(nóng)民增收，深化農(nóng)村改革，著力提高農(nóng)業(yè)質(zhì)量、效益和競爭力。黨的十九大報告明確指出，要堅持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，加快推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化?？梢姡r(nóng)業(yè)在國家重大戰(zhàn)略規(guī)劃中始終位于首要位置，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展是國民經(jīng)濟穩(wěn)步增長的基礎。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)濟發(fā)展差距逐漸顯現(xiàn)出來，地區(qū)間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平差距逐漸增大，最終導致區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長受多種因素影響，這些因素在不同程度上導致區(qū)域間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(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)濟總體發(fā)展水平，鞏固農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟中的地位。

一、文獻綜述

關于我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響因素，國內(nèi)外學者已進行大量實證研究，Chen Pochi等[1]對中國29省的面板數(shù)據(jù)計算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的不斷應用。Gong Binlei[3]利用隨機前沿分析方法測算1978～2015年中國農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)非技術效率情況，并對農(nóng)業(yè)技術效率的影響因素進行研究。Qiao Fangbin[4]認為即使不大規(guī)模增加農(nóng)業(yè)投入，通過農(nóng)村人力資本投資、市場化改革也可以促進中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長。陳莉，劉光輝[5]運用灰色關聯(lián)分析方法，對安徽省影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的投入因子進行分析。陳其清[6]對湖北省政府財政支農(nóng)支出與農(nóng)業(yè)GDP之間的關系進行分析。付洪良[7]基于固定效應模型，對浙江省固定資產(chǎn)投入對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響進行分析。孫敬水，董亞娟[8]通過建立面板數(shù)據(jù)模型，對我國農(nóng)村勞動力的教育程度以及地區(qū)間資源差距對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響進行分析。

通過對已有文獻的整理和分析，可以了解到目前我國對于農(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，提出促進我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的相關政策建議，為更好的實現(xiàn)各地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟穩(wěn)定快速發(fā)展提供理論和實證依據(jù)。

二、模型設定與變量描述

1.模型設定

根據(jù)新經(jīng)濟增長理論，本文采用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的雙對數(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，Xr是指財政支農(nóng)支出、農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)用機械動力等解釋變量，br為待估參數(shù)。

本文使用我國31個省區(qū)2006～2015年的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為被解釋變量，選取財政支農(nóng)支出、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)用機械動力、農(nóng)用化肥施用量、受災面積、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)用機械總動力（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

對本文選取的變量進行描述性統(tǒng)計，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：

對表1進行分析可知，2006～2015年，全國的年均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值呈上升趨勢，各地區(qū)的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值均呈上升趨勢?？梢姡S著社會的發(fā)展，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長速度加快，農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展得到了一定程度的實現(xiàn)。另外，西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟整體發(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)濟發(fā)展水平遙遙領先，我國各個地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟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

（1）面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

在進行面板數(shù)據(jù)回歸之前要先對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。本文采用LLC檢驗和ADF檢驗兩種方法對全國、東部、中部和西部地區(qū)的面板數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，兩種檢驗方法中有一個檢驗通過即可以證實數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性，運用軟件Stata13.0進行檢驗的結(jié)果如表2所示。

由檢驗結(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檢驗或ADF檢驗的原假設，都通過了單位根的檢驗，因此該面板數(shù)據(jù)序列是平穩(wěn)的。在此基礎上對面板數(shù)據(jù)進行回歸，則該回歸是有意義且精準的。

表2 變量平穩(wěn)性檢驗

（2）面板數(shù)據(jù)模型設定檢驗

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)方差分析進行判定；變截距模型又分為固定效應變截距模型和隨機效應變截距模型，可通過Hausman檢驗進行判定。運用軟件Stata13.0進行F檢驗和Hausman檢驗，檢驗結(jié)果如表3所示。

表3 模型設定形式檢驗結(jié)果

由表3檢驗結(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)的面板模型設定中，F(xiàn)檢驗均在給定1%的顯著水平下拒絕原假設，說明選用變截距模型更合適；在Hausman檢驗中，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，因此選用固定效應模型更合適。

（3）多重共線性檢驗

面板數(shù)據(jù)模型在進行回歸建模時變量之間可能會出現(xiàn)多重共線性，這會影響模型估計結(jié)果的準確性，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）對變量之間是否存在多重共線性進行判斷。運用軟件Stata13.0對變量進行多重共線性檢驗，檢驗結(jié)果如表4所示。

表4 變量多重共線性檢驗

檢驗結(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）自相關檢驗

對面板數(shù)據(jù)進行建模之前要進行序列的自相關檢驗，若模型序列存在自相關，會影響回歸結(jié)果的有效性，造成模型系數(shù)不顯著或者模型預測結(jié)果不準確。運用軟件Stata13.0并采用Wooldridge方法對組內(nèi)序列自相關進行檢驗，得到的檢驗結(jié)果如表5所示。

表5 模型序列自相關檢驗

由檢驗結(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，即拒絕模型不存在一階序列自相關，因此各地區(qū)模型均存在一階序列自相關。

（5）異方差檢驗

面板數(shù)據(jù)建模過程中，若模型存在異方差仍有可能導致模型系數(shù)不顯著或者模型預測結(jié)果不準確，由于經(jīng)檢驗各地區(qū)均應使用固定效應模型，因此，組間異方差檢驗選用修正的Wald統(tǒng)計量來判別，運用軟件13.0得到的檢驗結(jié)果如表6所示。

由檢驗結(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，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

2.模型的估計結(jié)果

通過一系列模型基本檢驗可知，各區(qū)域建立的模型均為固定效應模型，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和異方差。為了消除一階序列自相關和異方差對模型造成的影響，運用廣義最小二乘法（FGLS）對模型進行估計，提高變量估計的顯著性和模型估計的準確性。運用軟件Stata13.0得到的回歸結(jié)果如表7所示。

表7 模型系數(shù)估計結(jié)果

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

從全國范圍來看，國家財政支農(nóng)支出、農(nóng)用機械總動力、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農(nóng)業(yè)經(jīng)濟總產(chǎn)值有顯著的促進作用，而農(nóng)作物總播種面積對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響作用不顯著。同時，農(nóng)用化肥使用量、財政支農(nóng)支出和農(nóng)用機械總動力的彈性系數(shù)分別為0.552、0.290和0.167，說明增加農(nóng)用化肥的施用量、擴大國家財政支農(nóng)支出和提高農(nóng)業(yè)機械總動力對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增長仍然有很重要的促進作用。

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%的顯著性水平下對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有顯著的促進作用。值得注意的是，農(nóng)村人口受教育水平、農(nóng)用機械總動力和受災面積均對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有負向影響，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，財政支農(nóng)支出的擴大以及農(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、財政支農(nóng)支出在1%的顯著性水平下對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有顯著的促進作用，說明對于中部地區(qū)而言，人力資本的農(nóng)業(yè)回報率很高，提高農(nóng)民的受教育水平，有利于較大程度促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平提高。而農(nóng)用機械總動力和受災面積對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值起到一定的抑制作用，但其對農(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、擴大農(nóng)作物播種面積、增加農(nóng)用化肥施用量以及擴大財政支農(nóng)支出。

在西部地區(qū)中，農(nóng)村人口受教育水平、農(nóng)用機械總動力、農(nóng)用化肥施用量、財政支農(nóng)支出在1%的顯著性水平下對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有顯著的促進作用，農(nóng)作物總播種面積在5%的顯著性水平下對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有促進作用，其彈性系數(shù)為0.236。另外，受災面積在1%的顯著性水平下對農(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)用機械總動力的增加、農(nóng)用化肥施用量的增加以及財政支農(nóng)支出的擴大。

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)制定對應的政策有利于實現(xiàn)我國總體農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的可持續(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)展水平相對較低。不同地區(qū)對農(nóng)業(yè)各項生產(chǎn)要素的需求存在很大的差異。得出結(jié)論如下：①我國各個地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟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和經(jīng)濟的飛速發(fā)展，知識和技術越來越成為促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的主要力量，單一的擴大土地面積不能從根本上提高農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，擴大國家對農(nóng)業(yè)的經(jīng)費支出，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平，提升農(nóng)村人口知識技能有利于農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。②農(nóng)業(yè)機械化水平、化肥施用量對各個地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟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力的年代，當今社會科技是第一生產(chǎn)力，農(nóng)業(yè)機械化水平提高，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)濟增長。③農(nóng)業(yè)受災情況會抑制農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長，很多時候自然災害時無法控制的，我們只能通過發(fā)展其他投入要素從而減少自然災害對我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響，實現(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提高政府財政支農(nóng)力度。制定相關政策支持農(nóng)業(yè)發(fā)展，對農(nóng)業(yè)相關行為加大補貼力度，其中包括農(nóng)民直補、農(nóng)業(yè)機械補貼、農(nóng)作物良種補貼等。②提高農(nóng)業(yè)機械化水平。加快糧食生產(chǎn)全過程機械化，因地制宜地擴展農(nóng)業(yè)機械化的作業(yè)和服務范圍，提高農(nóng)機現(xiàn)代化水平，推進農(nóng)機服務市場化、產(chǎn)業(yè)化。③加強人力資本投資。在提高人力資源素質(zhì)方面，通過培訓等措施培養(yǎng)一大批農(nóng)村實用人才，重點是提高農(nóng)民的科技水平、應用技能。④有效預防自然災害。對氣象災害進行動態(tài)觀測和預警，同時引進外國先進的技術和先進的經(jīng)驗，對最新的氣候問題進行探討，將損失降到最低點。