財政農業支出對農業經濟影響的計量分析論文

財政農業支出對農業經濟影響的計量分析論文

　　根據向量誤差修正VCE模型，選取我國1978-2005年的農業產出和財政農業支出為樣本數據，從三個層面分析財政農業支出及其結構與農業經濟增長之間關系。第一，分析財政農業支出總水平對農業經濟的影響。第二，分析財政農業支出的主要項目對農業計量經濟的增長效應。第三，根據財政農業支出的不同用途，分析財政生產性和消費性支出對農業經濟的增長效應。

　　一、引 言

　　財政農業支出在農業經濟增長中起到了怎樣的作用，人們進行了大量的研究。這些研究基本上是沿著兩條路線進行的：一是按照Barro(1990)的研究路線把財政農業支出分為生產性支出和非生產性支出，然后在 C-D 模型的基礎上進行分析。另一種是從總量規模上考察財政農業支出與農業經濟增長的關系。李煥彰和錢忠好(2004)利用1986-2000年的數據，通過生產函數法計算出財政的農業基本建設支出、農業科技支出和支農支出對農業GDP的彈性分別為0.25、0.36和-0.35。李濤、孔國梁(2006)利用生產函數估算1992-2003年財政農業支出對農業GDP的彈性為0.89。李琴等(2006)利用C-D生產函數和1996-2004年的數據，估算財政支援農業生產支出的系數顯著地為正(彈性系數為0.15)、農業各部門的事業費系數為0.95且顯著，農業基建支出的系數為0.14且顯著，農業科技三項費的系數為-0.16且不顯著。

　　李銳(2004)采用參數和非參數相結合的分析方法，計算我國1991-2001年科研投資的內部收益率為32.7%。魏朗(2006)利用固定效應模型和西部12個省的1999-2003年Panel數據，計算財政支出對農業GDP的平均貢獻率為18%。劉倫武(2006)利用AR(p)和VECM模型對1980-2004年的農業基礎設施與農業GDP之間關系進行分析，其結論是農業基礎設施水平與農業經濟增長存在長期均衡關系，但二者之間的短期影響較弱。

　　基于這些研究，本文選取1978-2005年間中國財政農業支出及其各組成和農業產出的數據，通過向量誤差修正模型，從三個層次考察農業產出與財政農業支出及其各組成之間的關系。首先分析財政農業支出總水平對農業經濟的影響。其次，分析財政農業支出的主要項目對農業經濟的增長效應。最后，根據財政農業支出的不同用途，分析財政農業生產性和消費性支出對農業經濟的增長效應。

　　二、模型選取與數據

　　傳統計量回歸分析要求變量滿足平穩性的前提條件，否則容易產生偽回歸。為了避免非平穩變量所產生的偽回歸現象，本文采用向量自回歸模型(VAR)。VAR模型是一種用非結構性方法來描述各變量之間的關系，VAR(p)的一般形式為

　　其中，Y是m維內生向量;Aj(j=1,2,…,p)表示待估參數矩陣;p為滯后階數;Ut為m維隨機向量矩陣。由于考察財政農業支出及其結構與農業產出之間關系，因而向量Y中包含農業產出變量和財政農業支出變量。

　　通過對Y中時間序列變量進行單位根檢驗，如果Yt所包含的m個一階單整過程存在協整關系，再建立向量誤差修正模型VECM(p)，其一般表達式為

　　其中，ecm表示誤差修正項，反映變量之間的長期均衡關系;△表示一階差分;系數矩陣λ反映變量之間的均衡關系偏離長期均衡狀態時，將其調整到均衡狀態的調整速度; 表示變量差分項的系數矩陣，反映變量短期波動對被解釋變量的短期變化的影響;ε為隨機擾動向量，滿足。滯后期p根據赤池信息準則(AIC)和施瓦茨準則(SC)取最小值決定。

　　VECM模型解釋了因變量Yt的短期波動△Yt是如何被決定的，一方面，△Yt受到短期波動△Yt-j的影響，另一方面還取決于ecm。

　　本文選取1978-2005年的年度數據并以1978年基年，數據來自于《中國統計年鑒》(2001、2006)和《新中國五十年統計資料匯編》。(1)勞均農業產出(AOV)。為了消除價格影響，通過農林牧漁業產值環比指數計算以1978年為基年的農業產值指數，得到實際農業產出。實際農業產出除以農業勞動力人數得到勞均農業產出作為農業產出水平的衡量指標。(2)財政農業總支出(FTZ)，主要包括支援農業生產性支出和農林水利等部門事業費(以下簡稱支農支出)、農業基本建設支出、農業科技三項費用、農村救濟費以及其他支出。并用商品零售價格指數將其換算為實際財政農業支出。(3)為考察財政農業支出的結構對農業經濟增長的貢獻，一方面根據財政農業支出的主要項目，考察支農支出FAZ、農業基建支出FJB和農業科技三項費FKJ對農業經濟增長的影響。另一方面，根據財政農業支出的用途，將其分為生產性支出GINV和消費性支出GC。因而，財政生產性農業支出GINV包括農業基建支出和農業科技三項費兩項，財政農業消費性支出GC為財政農業支出減GINV。將以上財政支出變量通過商品零售價格指數折算為實際值。為了克服數據中存在的異方差，將(1)(3)的各變量取自然對數。

　　三、財政農業支出增長效應的計量分析

　　為了考察農業經濟增長與財政農業支出之間的關系，首先分析農業經濟增長與財政農業總支出之間關系，則構建模型1中向量Y包含農業產出(aov)和財政農業總支出(ftz)兩個變量，即 。為進一步分析我國財政支出結構對農業經濟增長的影響，我們從兩個側面對財政農業支出進行區分，一個層面是根據財政農業支出主要項目的劃分，分析財政支農支出(faz)、財政農業基建支出(fjb)和農業科技(fkj)三項費對農業經濟增長的效應，則構建模型2中

　　;另一層面是根據財政農業支出的用途，分析財政農業生產性支出(ginv)和消費性支出(gc)對農業經濟增長的影響，則建立模型3中向量。

　　(一)變量的協整檢驗

　　在協整檢驗之前，需要對各變量的平穩性進行檢驗，本文采用ADF檢驗方法對變量進行平穩性檢驗。檢驗步驟是，先對包含截距項和趨勢項進行檢驗，若ADF值小于臨界值，表明變量是平穩的，檢驗終止，反之則變量是不平穩的;繼續對含截距項進行檢驗，若ADF值小于臨界值，表明檢驗通過，那么檢驗終止;否則，繼續對不含截距項和趨勢項進行檢驗，若ADF值大于臨界值，則對變量一階差分進行檢驗，直至檢驗通過為止。平穩性檢驗結果表明，除ginv~I(0)外，其余變量均為I(1)。

　　由于Y中的變量是非平穩的，直接運用OLS進行估計可能產生偽回歸問題，因此，我們采用非結構化的向量自回歸模型VAR。為了滿足足夠數目的滯后項和自由度的要求，經驗算確定合適的滯后階數為2，建立Var(2)模型。其殘差檢驗結果表明，殘差在5%的顯著水平上服從正態分布，且不存在自相關和異方差。另外，模型整體的對數似然函數值較大，AIC值和SC值也都比較小，表明三個VAR(2)模型的整體解釋力較好。

　　要確定農業經濟增長與財政農業總支出及其各組成之間是否存在穩定關系，還需對VAR模型進行協整檢驗。Johanson -Juselius檢驗結果見表1。特征值跡統計量和最大特征值統計量檢驗的結果都表明，勞均農業產出和財政支出總水平及其各組成之間有著長期均衡關系。模型的殘差單位根檢驗結果也表明，各殘差都是平穩的。

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