■張 溥 首都經濟貿易大學統計學院
中國農業產值影響因素分析
■張 溥 首都經濟貿易大學統計學院
在分析中國農業產值影響因素方面,目前多見的是分析財政支農支出對農業產值的影響。姚耀軍、和丕禪(2004)分析了農業財政支出與農業GDP波動的Granger因果關系;周劍鋒(2004)從財政支農支出的總量、波動性以及結構方面分析了其對農業產值的影響;湯鵬主(2008)采用協整分析方法,并基于VAR模型對變量建立脈沖響應函數和進行方差分解,來對財政支農支出和農業產值增長及其兩者的關系進行研究;李徐潤(2009)以中央、地方財政支農支出為解釋變量,以農業產值為被解釋變量建立了一個二元線性回歸模型,對財政支農支出進行了實證分析;王漢章、李上炸和劉伯恩(2009)則以巴羅(Barro,1990)的模型為基礎建立了中國農業GDP的長期增長模型,據此分析了國家財政各項支農投入在促進農業發展中的貢獻,并由此剖析了財政支農支出的現狀,提出今后財政支農政策的調整思路。除此之外,還有少量研究涉及到財政支出之外的因素,如李國璋、周琦(2007)采用脈沖響應函數方法分析化肥施用量和農機動力的變動對我國農業產值的影響,同時運用方差分解法分析其變動對農業產值的貢獻程度。
很顯然,上述每個研究中涉及的對中國農業產值的影響因素數量相當有限,難以看到這些因素綜合起來對中國農業產值的影響。所以本小組將以上研究所涉及到的大部分影響因素結合起來,試圖建立一個多元線性回歸模型來鑒別和闡明這些因素對中國農業產值的影響。
綜合前述研究,我們最后決定采用農業產值(Y)為被解釋變量,解釋變量依次為國家財政涉農支出(X1)、農用機械總動力(X2)、農作物總播種面積(X3)、有效灌溉面積(X4)、化肥施用量(X5)、從業人數(X6)以及水災成災面積(X7)和旱災成災面積(X8)。其中,農業產值使用統計年鑒中“國內生產總值”的第一產業產值數據,國家財政涉農支出采用“國家財政用于農業的支出”的合計數據,從業人數使用“鄉村從業人員”下農林牧副漁的從業人數,其它變量的數據也都來自相應表格下的相應指標。本項研究使用了1990-2005年的數據,采自《中國統計年鑒——2006》,詳見文末附表。
總體回歸模型設定為多元線性回歸模型:

使用EViews3.1對上述模型進行回歸。
從回歸結果中可以看出,回歸方程的可決系數高達99%,F檢驗為顯著,但是變量X1、X2、X7以及X8在5%的顯著性水平下均表現為不顯著。
為此,先去掉最不顯著的X8,再進行一次回歸。統計檢驗中,仍有變量X1和X2不顯著。
去掉相對不顯著的X2,再做一次回歸,回歸結果各項指標均通過了統計檢驗。
下面對第三次回歸后得到的方程做計量經濟學檢驗。
首先檢驗異方差。從殘差項RESID與時間關系圖(下頁圖1)和RESID與RESID(-1)關系圖(下頁圖2)中,未見明顯異方差。使用懷特檢驗,結果如表四,通過檢驗。可以認定該方程無異方差性問題。
然后進行序列相關性檢驗。使用D-W法,查表得n=16、k=6、顯著性水平為5%的條件下dL=0.62,dU=2.15,方程的D.W.=2.27,屬于4- dU 使用綜合統計檢驗法檢驗是否存在多重共線。查看表1,可知R2,F檢驗和t檢驗均通過,因此不存在多重共線性。 表1 圖1 圖2 所以,修正后的模型回歸結果為: 從上述回歸結果中可以看到,國家財政涉農支出(X1)、農作物總播種面積(X3)和化肥施用量(X5)同農業產值正相關,反映了以上三個因素對農業生產的促進作用。 另一方面,我們看到,有效灌溉面積(X4)、從業人數(X6)及水災成災面積(X7)同農業產值(Y)成顯著的負相關關系。水災造成農業產值減少符合邏輯,同時我們認為,有效灌溉面積增加和從業人數增加造成農業產值減少也是可以解釋的。 根據中國統計年鑒的統計指標解釋,有效灌溉面積是指具有一定的水源,地塊比較平整,灌溉工程或設備已經配套,在一般年景下,當年能夠進行正常灌溉的耕地面積。在一般情況下,有效灌溉面積應等于灌溉工程或設備已經配備,能夠進行正常灌溉的水田和水澆地面積之和。它是反映我國耕地抗旱能力的一個重要指標。有效灌溉面積同農業產值的負相關可能意味著,在灌溉面積擴張的同時防洪、排澇設施建設嚴重滯后,從而在自然災害到來時導致更大的損失。 而從業人數和農業產值的負相關,則反映了目前我國農業勞動力過剩的狀況,生產效率的低下反而拖累了農業生產的發展。 表2 表2為進行預測所使用的觀測值,計算得到各年農業產值的點預測結果的估計值為 表3 表3中Y一列為從《中國統計年鑒——2009》中獲得的農業產值的實際值,與各年預測結果的估計值相比,2006年的誤差最小,2007年誤差增大到超過7%,2008年的誤差更是超過16%。 究其原因,誤差劇增和2006年以后部分變量的數據缺失有關。如表六的表注中所述,國家財政涉農支出(X1)2006年之后的數據和從業人數(X6)2005年之后的數據無法取得,原因是這兩個數據對應的統計指標早已從年鑒的統計指標中移除,故不得已采用內涵增長率法估算出相應數值。估算出的數值與實際數值的較大差異可能是導致預測誤差劇增的原因。 我們注意到,2006年只有X6的數據缺失,預測誤差很小;而2007年和2008年的X1和X6的數據全部缺失,預測誤差劇增。據此推測,可能是因為X1的數據估算有較大誤差所致。據農業部2007年12月25日發布的消息說,今年中央財政進一步加大了支持種植業特別是糧食生產的政策力度,良種補貼、農機具購置補貼、糧食直補、農資綜合直補四項補貼資金達五百一十四億元人民幣,比去年增長百分之六十六。可見,從2007年開始,國家財政涉農支出(X1)相對以往有了較大增長,并可能一直保持在較高水平。這導致使用歷史數據計算的內涵增長率相較于實際增長率偏低,致使2007年和2008年的預測誤差劇增。 [1]姚耀軍,和丕禪.農業財政支出與農業GDP(1975-2001):一個實證分析.中國農業大學學報(社會科學版)[J],2004(1). [2]周劍鋒.農業財政支出的實證分析.江蘇農村經濟[J],2004(12). [3]李國璋,周琦.我國農業產值的影響因素分析.統計與決策[J],2007(22). [4]湯鵬主.財政支農支出和農業產值增長的關系.現代經濟探討[J],2008(8). [5]李徐潤.我國財政農業支出實證分析.山西財稅[J],2009(2). [6]王漢章,李上炸,劉伯恩.財政支農支出對農業GDP長期影響的實證分析.中央財經大學學報[J],2009(5). [7]中新社.2007年中國投入500億補貼糧食種植.http://finance.aweb.com.cn/2007/12/26/22520071226091919400.html.2007年12月26日發布.



四、預測結果及分析評價


