王應(yīng)芬

摘 要：財政支農(nóng)投入對加速農(nóng)民脫貧具有重要意義。基于此，運用貴州省2000—2016年財政對三農(nóng)的支出情況及農(nóng)村貧困人口的時間序列數(shù)據(jù)，建立VAR模型，對變量進行脈沖響應(yīng)分析、格蘭杰因果檢驗及方差分解，得出貴州省農(nóng)林水事務(wù)支出、農(nóng)村通車率在長期有利于減少農(nóng)民貧困，社會救助支出與農(nóng)民減貧效應(yīng)關(guān)系具有不確定性的結(jié)論。

關(guān)鍵詞：財政支農(nóng);減貧;VAR模型

中圖分類號：F323.8 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）09-0014-03

引言

農(nóng)民脫貧關(guān)系到社會經(jīng)濟的穩(wěn)定協(xié)調(diào)發(fā)展，地方財政資金對農(nóng)業(yè)的財政支持，對農(nóng)村發(fā)展、農(nóng)業(yè)進步、農(nóng)民增收起著極為關(guān)鍵的作用。貴州省經(jīng)濟發(fā)展水平相對落后，政府財力有限，并且自身的歷史文化背景相對復(fù)雜，近年來雖然國家財政對貴州省加大了扶持力度，但貴州省財政對農(nóng)業(yè)支出的方式仍然存在不合理的地方。本文從貴州省的實際情況出發(fā)，在扶貧開發(fā)的大背景下，分析貴州省財政支農(nóng)的減貧效應(yīng)情況，對促進貴州省扶貧開發(fā)順利進行及對村貧困的緩解具有重要意義。通過認識財政支農(nóng)對減貧的效果和作用，對其進行評價研究，優(yōu)化貴州省財政支出結(jié)構(gòu)，同時在一定程度上為其他地方的扶貧開發(fā)提供借鑒。

一、文獻綜述

本文對已有的相關(guān)文獻進行梳理，對財政支農(nóng)支出減貧效應(yīng)的研究主要圍繞以下幾個方面進行。

理論方面，林伯強（2005）就政府公共支出政策尤其是公共投資的配置政策如何影響中國農(nóng)村減貧構(gòu)建了一個理論分析框架，認為政府的公共投資支出對中國農(nóng)村經(jīng)濟增長、貧困減少和區(qū)域發(fā)展不均等有著重要影響[1]。閻坤（2008）認為，應(yīng)首先明確減貧目標下政府與市場的關(guān)系，認識公共財政在減貧中的定位與職能作用[2]。王海（2013）認為，直接面對貧困人群的公共支出可以通過改善貧困群體的自身條件和外部生存發(fā)展環(huán)境，提高其勞動水平和勞動技能，提升其經(jīng)濟收入能力，從而實現(xiàn)減貧[3]。李盛基（2014）指出，公共支出可以通過經(jīng)濟增長對農(nóng)村貧困產(chǎn)生間接的減貧效果，公共支出具有促進經(jīng)濟增長的作用，經(jīng)濟增長可以緩解農(nóng)村貧困，而農(nóng)村貧困的減少反過來也會進一步促進經(jīng)濟增長[4]。

實證方面，秦建軍（2011）運用誤差修正模型（ECM）進行研究，發(fā)現(xiàn)總體上財政支農(nóng)投入對農(nóng)村貧困緩解起到一定的作用[5]。李普亮（2012）基于省級面板數(shù)據(jù)的實證分析結(jié)果顯示，財政農(nóng)業(yè)支出確實有利于促進農(nóng)民增收，但對縮小城鄉(xiāng)居民收入差距的影響并不顯著[6]。陳鳴等（2017）引入制度環(huán)境變量研究財政支農(nóng)投入的減貧增收作用，其研究發(fā)現(xiàn)我國的財政支農(nóng)政策在一定程度上能夠達到減緩農(nóng)村貧困的政策目標，同時財政支農(nóng)投入的減貧效果也受到制度環(huán)境的制約[7]。王謙（2017）基于全國31個省份的面板數(shù)據(jù)進行了研究，結(jié)果表明我國財政支農(nóng)支出減貧效應(yīng)顯著且存在區(qū)域差異性[8]。張曉誼（2018）運用了湖南省1995—2014年的時間序列數(shù)據(jù)研究，研究表明，湖南省的財政支農(nóng)支出對農(nóng)民人均純收入具有促進作用，從而達到減貧的目的[9]。

目前已有文獻關(guān)于財政支農(nóng)對直接減貧作用的研究較少，大多數(shù)研究側(cè)重于財政支農(nóng)對農(nóng)民收入的影響，從而間接作用于減貧，但這種間接的研究會由于各種因素對減貧效果產(chǎn)生影響。所以，本文基于貴州省2000—2016年的各項財政支農(nóng)結(jié)構(gòu)和農(nóng)村貧困人口數(shù)據(jù)，用農(nóng)村貧困人口減少作為衡量農(nóng)村減貧的指標，建立VAR模型，運用Eviews7.0進行分析，對貴州省各項財政支農(nóng)支出對減貧動態(tài)關(guān)系進行分析。

二、模型設(shè)定及數(shù)據(jù)來源

由于農(nóng)村的小學(xué)初中的教育經(jīng)費和道路交通建設(shè)的資金大多數(shù)來自于財政撥款，所以在探討貴州省財政支農(nóng)支出對農(nóng)民減貧動態(tài)關(guān)系時，本文選取了農(nóng)林水事務(wù)支出、農(nóng)民的社會救助支出，農(nóng)村通車率、農(nóng)村中小學(xué)經(jīng)費支出四個指標作為解釋變量，對于衡量農(nóng)村貧困情況的指標則采用貧困人口數(shù)量來表示，建立如下計量方程模型：

PR=f（NL，JZ，JY，JT）（1）

方程（1）表示農(nóng)村貧困的決定因素，其中PR表示貧困人口數(shù)，NL表示農(nóng)林水事務(wù)支出，JZ表示農(nóng)民社會救助支出，JY表示農(nóng)村中小學(xué)教育經(jīng)費支出，JT表示農(nóng)村通車率。為了降低時間序列潛在的異方差影響，除了農(nóng)村通車率，首先將各個變量數(shù)值進行對數(shù)轉(zhuǎn)換，運用Eviews7.0進行分析。

本文采取貴州省2000—2016年各項指標相關(guān)統(tǒng)計資料作為建模的樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于《貴州省統(tǒng)計年鑒》《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒》《中國貧困監(jiān)測報告（20001—2017年）》

三、實證分析

1.單位根檢驗。由于本文采取的計量模型是時間序列模型，為了防止采用非平穩(wěn)數(shù)據(jù)擬合模型而造成偽回歸現(xiàn)象出現(xiàn)，首先進行平穩(wěn)性檢驗。為了方便觀察采用ADF進行單位根檢驗，由表1可知，經(jīng)過一階差分和二階差分后，變量變?yōu)槠椒€(wěn)序列，經(jīng)過一階差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列的四個變量，是一階單整序列。

2.構(gòu)建VAR模型。在建立VAR模型之前，首先確定模型的滯后階數(shù)，在Eviews7.0軟件中的滯后階數(shù)結(jié)構(gòu)依據(jù)滯后階數(shù)判斷該模型的滯后階數(shù)，最終滯后階數(shù)總共列有2階，而滯后一階各項指標數(shù)值有三個帶有*號，而滯后二階的*號僅有兩個，所以該模型選擇滯后一階進行分析，建立VAR（1）模型。再用Eviews7.0軟件對變量進行回歸，得到此模型的R2值95.93%，說明模型的擬合優(yōu)度較高，各項財政支農(nóng)支出指標對貧困人口變化的解釋能力也較好。

3.脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。脈沖響應(yīng)可以反映變量之間動態(tài)作用關(guān)系，而本文則對VAR（1）的脈沖響應(yīng)分析圖（如下圖所示）。

由上圖可知，第三期之后農(nóng)林水事務(wù)支出對貧困人口數(shù)量的沖擊一直呈現(xiàn)出逐漸遞增的負向沖擊，一直到第七期，達到負的峰值，然后逐漸減少趨向于零，說明農(nóng)林水事務(wù)支出對減少農(nóng)村貧困人口具有促進作用，但具有一定的滯后性。社會救助支出對貧困人口數(shù)的沖擊，第一期是一個正向沖擊，之后一直下降至第六期達到負的峰值，但是第九期之后又變?yōu)檎驔_擊，并趨向于零，說明社會救助支出對具有一定的促進農(nóng)村貧困人口減少的作用。農(nóng)村通車率對貧困人口的沖擊，第一期給的是正向沖擊，且在第二期達到正的最大值，之后一直下降，在第七期達到負的峰值。同農(nóng)林水事務(wù)支出一樣，在前期農(nóng)村通車率對減少貧困人口具有一定的阻礙作用，第三期之后它的負效應(yīng)才顯現(xiàn)出來，最后趨于穩(wěn)定，說明農(nóng)村通車率對減少貧困人口具有促進作用。

4.格蘭杰因果檢驗。由表2可知，P值小于顯著性水平5%，拒絕原假設(shè)，反之則不拒絕原假設(shè)，農(nóng)林水事務(wù)支出、農(nóng)村通車率是農(nóng)村貧困人口變化的Granger原因;社會救助不是導(dǎo)致農(nóng)村貧困人口變化的Granger原因。

5.VAR模型方差分解。接下來進行方差分解分析時 僅是針對以農(nóng)村貧困人口為被解釋變量，農(nóng)林水事務(wù)支出、農(nóng)村通車率為解釋變量來說明它們之間的解釋能力強弱。實證結(jié)果列出了農(nóng)林水事務(wù)支出、農(nóng)村通車率以及自身10期分別對農(nóng)村貧困人口的解釋能力數(shù)值，隨著時間的推移，三者的解釋能力也越強，農(nóng)林水事務(wù)支出的解釋能力在第九期達到最大，為18.85498，而農(nóng)村通車率在第四期達到最大，為55.77933，它自身則是在第一期值達到最大。其中，前兩期它自身的解釋力度比其他兩個變量都要大，但之后農(nóng)村通車率的解釋能力遠大于農(nóng)林水事務(wù)支出和它自身的能力，說明比起農(nóng)林水事務(wù)支出而言，農(nóng)村通車率對于減貧作用更強。

四、結(jié)論與建議

研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)林水事務(wù)支出、農(nóng)村通車率、社會救助支出由于時滯性的原因，在短期對農(nóng)民減貧具有一定的阻礙作用。但是從長期來看，它們的增加均能達到促進農(nóng)民減貧的效果。農(nóng)林水事務(wù)支出、農(nóng)村通車率是導(dǎo)致農(nóng)村貧困人口數(shù)量變化的Granger原因，反過來則不能成立;而社會救助支出與農(nóng)村貧困人口數(shù)量變化不能互為Granger原因，兩者之間不存在因果關(guān)系，說明社會救助支出對農(nóng)民減貧的作用存在不確定性。而對于農(nóng)民減貧的作用效果來說，農(nóng)村通車率對農(nóng)民減貧的作用效果大于農(nóng)林水事務(wù)支出的作用效果，其解釋能力更強。因此，本文根據(jù)研究結(jié)果，提出幾點對策建議：

1.加大財政支農(nóng)投入力度。從研究結(jié)果來看，財政支農(nóng)確實能促進農(nóng)民減貧，特別是農(nóng)林水事務(wù)支出和農(nóng)村通車率。所以，需要加大財政支農(nóng)投入力度，確保財政農(nóng)業(yè)投入穩(wěn)定增長，各項政策落實到位，并加強拓寬農(nóng)業(yè)投資渠道。

2.優(yōu)化財政支農(nóng)結(jié)構(gòu)。三農(nóng)問題一直備受國家的重點關(guān)注，針對貴州省，除了加大財政支農(nóng)投入力度外，還要優(yōu)化財政支農(nóng)結(jié)構(gòu)，優(yōu)先發(fā)展農(nóng)村交通基礎(chǔ)建設(shè)，再以其他支農(nóng)支出輔助，以達到減貧目的。

參考文獻：

[1] ?林伯強.中國的政府公共支出與減貧政策[J].經(jīng)濟研究，2005，（1）：27-37.

[2] ?閻坤，于樹一.公共財政減貧的理論分析與政策思路[J].財貿(mào)經(jīng)濟，2008，（4）：61-67.

[3] ?王海.財政支出減貧：機理分析與政策啟示[J].河南師范大學(xué)學(xué)報：哲學(xué)社會科學(xué)版，2013，（3）：69-73.

[4] ?李盛基，呂紅.中國農(nóng)村財政支出的減貧作用機制及效果研究[M].北京：科學(xué)出版社，2017.

[5] ?秦建軍，武拉平.財政支農(nóng)投入的農(nóng)村減貧效應(yīng)研究——基于中國改革開放三十年的考察[J].財貿(mào)研究，2011，（3）：19-30.

[6] ?李普亮.財政農(nóng)業(yè)支出、農(nóng)民增收與城鄉(xiāng)居民收入差距——基于省級面板數(shù)據(jù)實證[J].南方經(jīng)濟，2012，（8）：57.

[7] ?陳鳴，周發(fā)鳴.制度環(huán)境視閾下財政支農(nóng)投入的減貧效應(yīng)研究[J].統(tǒng)計與決策，2017，（1）：29-38.

[8] ?王謙，王秋蘇.我國財政支農(nóng)支出的區(qū)域減貧效應(yīng)研究[J].山東財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2017，（5）：36-45.

[9] ?張曉誼.湖南省財政支農(nóng)對農(nóng)民減貧效應(yīng)研究[J].經(jīng)貿(mào)實踐，2018，（3）：62-66.