農業科技進步水平與農民家庭經營性收入關系的實證

張志軍，魯黛迪

（四川大學a.政治學院；b.經濟學院，成都 610064）

0 引言

2012年2月，中共中央國務院頒布實施了《關于加快推進農業科技創新持續增強農產品供給保障能力的若干意見》。這一文件是從2004年開始，連續出臺的第9個以“三農”為主題的中央一號文件。在最新的這一文件里，農業科技成為了重點。文件指出“農業科技是確保國家糧食安全的基礎支撐，是突破資源環境約束的必然選擇，是加快現代農業建設的決定力量……為農業增產、農民增收、農村繁榮注入強勁動力。”為了切實貫徹上述中央精神，就需要加大農業科技進步力度。也就是說，將先進的農業新技術廣泛地運用于農業領域，并且努力加以推廣，從而能夠有效減少農業生產過程中的成本費用，盡量增進農業產出的規模和質量，進而幫助農民群體的收入逐步增加，為努力建成小康社會的階段性發展目標作出更大的貢獻。為此，本文針對農業科技進步和農民群體的家庭經營性收入之間的關系，以及農業科技對農民收入的影響作用，作為主要的分析對象，進行深入分析，以期利用獲得的相關結論，為政府推進農業科技進步，增強農民收入水平制定優化政策提供一定的參考作用。

1 變量的確定和數據的選取

1.1 變量的確定

對于農業科技本身和農民家庭經營性收入之間關系的分析，可以選擇以下3個主要指標作為主要變量來構建模型：

（1）農民家庭經營純收入（HONI）。農業技術進步影響反映在農民收入上，就主要體現為對農民家庭經營性收入的影響作用。按照統計年鑒作出的說明可知，農村地區的家庭經營收入可以理解為農村住戶以家庭為生產經營單位實施生產籌劃和經營管理而取得的各類收入。因此，農村地區的家庭經營純收入具體可以按照以下方式加以計算，家庭經營收入減去家庭經營費用支出、經營稅費支出以及固定資產折舊等費用后得到的余額。

（2）農村機械總動力(TAMP)。按照統計年鑒給出的說明可知，機械總動力主要可以理解為以農、林、牧、漁業等領域為對象投入的各種動力機械形成的動力總和。在這里，農村機械主要指的是用于農業生產中的耕作、排灌、收獲、農用運輸、植物保護、漁業養殖和捕撈等各方面的機械。這個指標實際上反映的是農業機械化程度，是一個非常重要的指標。由于農業機械的投入，不只是可以有效提升生產效率，而且可以促使生產成本最小化，此外，還可以幫助農業產業鏈的延伸，從而從的農民在經營性收入方面明顯增效。

（3）農業科技三項費用(STPF)。這項指標是國家以推動農村科技進步而專門為農業生產設立的新產品試制費、中間試驗費以及重大科研項目補助費等，已經成為我國政府支付的財政支農資金中重要組成。這一指標衡量的是農業科技的投入水平，較好地代表了農業科技進步程度。

1.2 數據基本來源和主要的分析工具

本文用于分析的各項基本數據主要從以下各個材料中整理并計算后形成的：《新中國六十年農業統計資料》、《中國農村統計年鑒（2010）》、《中國農業年鑒（2009）》、《中國統計年鑒（2010）》。在選取數據時，由于農業科技三項費用這一指標因為從2007年開始，我國在國家財政統計口徑方面出現變動而變得幾乎無法直接搜集到，所以，本文針對這一指標選擇了指數平滑預測法來加以確定。主要就是預測了2007～2009年期間的數據。在這類數據的確定中，農民家庭經營純收入和農業科技三項費用這兩項主要都是用1990年價格指數確定為100，從而剔除了價格因素對于指標可比性的影響。針對已經搜集和整理好的數據，本文采取了計量軟件Eviews5.1作為主要的分析工具。

2 實證分析

2.1 平穩性檢驗

本文基于VAR模型實施了協整分析。首先主要對每一個模型變量給予了單位根檢驗，以便判定每一個變量延伸的平穩性。具體來說，對模型中選定的三個變量HONI、TAMP以及STPF分別給予對數處理，再以時間序列LNHONI、LNTAMP以及LNSTPF給予ADF檢驗。在表1中的內容反映的就是針對上述三個時間序列進行平穩性檢驗后獲取的結果。

表1 數據的平穩性檢驗（ADF）

從表1中顯示的數據可以分析知道，經過對數處理后的農業三項投入的三個變量都呈現出了非平穩的特點，同時，這些變量的一階差分變量進行ADF統計量的結果都小于5%（或10%）顯著水平情況下的臨界值，因此，按照設置條件，就拒絕了變量ΔLNHONI、ΔLNTAMP和ΔLNSTPF有一個單位根的模型前提假設。并且可以判定三個時間序列都屬于一階差分平穩序列，因此，能夠對于這三個變量給予協整分析。

2.2 協整檢驗

模型中的三個時間序列各自都不具備平穩性的特點，這三個變量的線性組合卻具有平穩序列的特點，因此，也就說明三個時間序列變量之間存在著長期穩定關系,也就是有著一定的協整關系。本文選擇了Johansen協整檢驗方法作為主要的工具實施了協整檢驗。這種檢驗方法是一種以向量自回歸模型（VAR）為基礎實現的一種協整檢驗方法。在利用這種方法實施協整檢驗之前，一定要明確VAR模型所具有的內在結構。VAR模型不只是要滿足序列的平穩性要求，還一定要能夠正確地確定變量的滯后階數。為了為檢驗變量要定位好合理自由度，還需要有效地消除模型中誤差項的自相關干擾因素，本文依據滯后階數標準（Lag Length Criteria）進行合理選擇，綜合考慮AIC值、SC值以及LR統計量等因素的影響作用，合理地將VAR模型的最優滯后階數確定為1。通過對VAR(1)模型的滯后結構給予檢驗，能夠在仔細觀測后，發現這一VAR(1)模型所有根模的倒數的值都比1小，也就是說，都屬于單位圓的范圍里，所以可以判斷這一VAR(1)模型具有穩定性。表2里的內容顯示的是對于模型中的變量采取Johansen方法進行協整檢驗后的結果。

從表2顯示的模型的最大特征值統計量和模型的臨界值之間進行對比后可以清晰地發現，在顯著性水平為5%的情況下，模型中的三個時間序列變量之間體現了協整關系。他們之間的協整方程具體表示為下式：

表2 Johansen協整檢驗結果

LNHONI=0.227713LNTAMP+0.178235LNSTPF

s.e.= (0.05975) (0.03477)

通過這個協整方程表達的關系可以知道，以長期的眼光分析，LNTAMP和LNSTPF這兩個變量都對第三個變量LNHONI產生正向的作用。以1990～2009年期間的數據為基礎，可以判斷農村機械總動力和農業科技三項費用的投入都對農民家庭經營純收入具有非常明顯的正向推動作用。而且從長期發展可以判斷，其中，農村機械總動力每提高1%的幅度，就會推動農民家庭經營收入水平上升幅度達到了0.23%；而農業科技三項費用每提高1%的幅度，就會推動農民家庭經營收入的增長幅度達到0.18%。

2.3 Granger因果關系檢驗

前面的協整檢驗結果表明模型的各個變量之間存在著一種長期的關系，不過并不能判定這些變量之間的上述關系一定是因果關系，更無法判斷因果關系屬于什么類型，因此，需要進一步采取Granger因果檢驗方法來給予更加全面的關系分析。表3中內容是采取Granger因果檢驗后獲取的檢驗結果。

針對表3顯示的檢驗結果進行分析后可知，按照5%的顯著性水平的檢驗結果可知，變量LNTAMP是LNHONI的Granger原因，也就是意味著LNTAMP的滯后變量屬于LNHONI方程中的一個內生變量；另外，Granger檢驗也可以判斷變量LNHONI對應的滯后變量是LNTAMP方程中的的一個內生變量；變量LNSTPF是LNHONI方程中的一個內生變量；而通過此項檢驗，可以判定變量LNSTPF和變量LNHONI之間反向不具有因果關系，也就說明變量LNHONI不是變量LNSTPF的Granger原因，意味著變量LNHONI是變量LNSTPF的外生變量。同樣，也可以判斷變量LNTAMP是LNSTPF方程的外生變量；變量LNSTPF是LNTAMP方程的內生變量。根據Granger因果關系檢驗，在1990～2009年間的經濟數據顯示，農村機械總動力和農民家庭經營純收入這兩項指標之間存在的是雙向的因果關系，也就是說，這兩者之間存在著相互促進的作用；而農業科技三項費用和農民家庭經營純收入這兩者之間則主要是一種單向的因果關系，具體來說，農業科技三項費用投入的提升能夠使得農民家庭經營純收入相應地出現增長，但是反之并沒有這個關系；農村機械總動力和農業科技三項費用之間也是一種單向因果關系，具體來說，農業科技三項費用的增加可以有效促進農村機械總動力的強化。不過，上述檢驗結果只是針對短期內模型中各個變量之間的因果關系的一種判斷，而并不能確定這些變量在長期也擁有同樣的因果關系。

表3 VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests

2.4 方差分解

方差分解這一方式主要是采取分析每個結構沖擊對模型的內生變量變化的貢獻度的方式，合理評價不同類型的結構沖擊對于模型的重要性。表4中的內容就是針對變量LNHONI進行方差分解后獲取的結果。

表4 LNHONI方差分解表

針對表4內容分析可知，在1到10的預測期間，變量LNTAMP對變量LNHONI的作用會逐步增強，同樣的關系也存在于變量LNSTPF和變量LNHONI之間。進入到第10期后，變量LNTAMP對LNHONI出現變化作出的貢獻率大約為24.23%，而變量LNSTPF對于變量LNHONI的變化實現的貢獻率達到了27.00%。

3 結論

本文通過市政分析后，得出的結論主要集中在兩個方面：第一方面就是，農村機械總動力和農業科技三項費用這兩項指標對于農民家庭經營性收入有著明顯的影響作用，主要是前兩項指標可以有效地促進農民收入的提升。第二個方面，以長期眼光分析可知，農村機械總動力增長幅度達到1%，將推動農民家庭經營收入的增長幅度相應會達到0.23%；而農業科技三項費用增長幅度達到1%，就會相應地將農民家庭經營收入推升0.18%的幅度。

基于上述分析結果，本文還進一步得出以下兩個推論：一是，因為農村機械總動力、農業科技三項費用這兩項指標和與=農民家庭經營性收入之間存在明顯的正向關系，所以提高前兩者的水平，將可以使得農民收入能夠有著明顯的提升。二是，使得農村機械總動力與農業科技三項費用這兩項指標的使用效率得到一定的提升，可以明顯推動農民收入水平的提高。

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