中部地區城鎮化、農業現代化與農民收入增長的實證分析

郭慶然

（河南科技學院 經濟與管理學院，河南 新鄉 453003）

0 引言

在黨的富民政策和強農方針的指引下，中部地區農業生產條件不斷改善，農業現代化水平也逐步得到加強，這無疑加快了中部農村地區由傳統農業向現代農業邁進的步伐。伴隨著中部地區城鎮化、農業現代化水平的提高，農村經濟取得了飛速發展，農民收入迅速提高，從理論上講，城鎮化水平提高必然會帶動農產品需求，為農業現代化提供動力，進而會提高農業部門勞動生產率、增加農民收入。本文通過選取中部地區1978～2010年的樣本數據，對中部地區城鎮化、農業現代化與農民收入增長之間的互動關系進行實證分析。

1 模型構建

1.1 變量選取與指標說明

為考察中部地區城鎮化、農業現代化和農民收入增長之間的互動關系，本文選取中部地區城鎮人口占中部地區總人口的比重作為衡量我國中部地區城鎮化水平的指標，以URB表示；選取中部地區第一產業從業人員人均農用機械總動力作為衡量我國中部地區農業現代化水平的指標，以AGM表示；選取中部地區農民人均純收入作為衡量我國中部地區農民收入增長的指標，以FIG表示。文中所有數據均來源于中部六省歷年統計年鑒和《中國統計年鑒》。由于統計年鑒中中部六省的農民人均純收入數據以現價表示，為得到統一的中部地區農民人均純收入，本文將中部六省農民人均純收入數據以1978年為基礎分別利用農民人均純收入指數進行了處理、合并。為消除可能存在的異方差，分別對變量URB、AGM和FIG取自然對數，記為LnURB、LnAMG和LnFIG，相應的差分序列記為DL-nURB、DLnAMG和DLnFIG，可以把他們近似看作序列URB、AGM和FIG的增長率，可以表示其波動狀況。本文采用的計量經濟分析軟件為Eviews7.0。

1.2 變量平穩性檢驗

由于時間序列可能存在虛假回歸問題，所以在進行動態回歸模型擬合前必須先檢驗各序列的平穩性。VAR模型中的所有變量都必須具有平穩性，否則這些變量之間必須具有協整關系。因此，在建立VAR模型前需要對時間序列進行平穩性檢驗。基于此，這里采用ADF檢驗法對各序列的平穩性進行檢驗，檢驗結果見表1。表1中的結果顯示，變量LnURB、LnAMG和LnFIG都是非平穩的，而一階差分序列DLnURB、DLnAMG和DLnFIG均滿足平穩性條件。序列LnURB、LnAMG和LnFIG均為1階單整，即I（1）。

表1 變量的平穩性檢驗

1.3 Granger因果關系檢驗

盡管某些經濟變量在模型構建上呈現出顯著相關性，但其相關未必具有經濟學意義。因而，在構建模型之前有必要對其進行Granger因果關系檢驗。在進行Granger因果關系檢驗時，通常對不同的滯后長度分別進行試驗，以確信因果關系檢驗中的隨機誤差不存在序列相關性來選取適當的滯后長度。通過對DLnURB、DLnAMG和DLn-FIG的Granger因果檢驗發現，當選擇滯后期為10時，檢驗模型不存在序列相關性而且也擁有較小的AIC值。因此，滯后期最終確定為10（見表2）。表2結果顯示，在5%的顯著性水平下，DLnURB是DLnAGM的格蘭杰原因，而DL-nAGM不是DLnURB的格蘭杰原因；DLnAGM是DLnFIG的格蘭杰原因，而DLnFIG不是DLnAGM的格蘭杰原因；DLnFIG是DLnURB的格蘭杰原因，而DLnURB不是DLn-FIG的格蘭杰原因。從而，說明了城鎮化與農業現代化、農業現代化與農民收入增長、農民收入增長與城鎮化之間存在單向格蘭杰因果關系。

表2 格蘭杰因果關系檢驗結果

1.4 VAR模型的構建

在ADF檢驗的基礎上，構建以變量DLnURB、DL-nAMG和DLnFIG為因變量，并以這些變量的滯后值為自變量的VAR模型。對模型滯后期選擇，主要以AIC、SC信息量取值最小的準則為主，同時參考LogL、LR、FPE、HQ等信息量，經過綜合評價，這里將VAR模型的滯后階數確定為1（見表3），即建立VAR（1）。

表3 VAR模型滯后長度選擇結果

VAR模型的滯后階數確定后，這里對變量DLnURB、DLnAMG和DLnFIG之間建立VAR（1）模型。VAR（1）模型估計向量的矩陣形式如下：

只有平穩的VAR模型才是有意義的，因此必須對VAR模型的穩定性進行檢驗。如圖1所示。通過對單位圓曲線以及VAR模型的全部特征根的倒數值的位置圖進行研究發現，VAR（1）模型的全部特征根的倒數值均在單位圓之內（見圖1），這表明所構建的VAR（1）模型中特征根的倒數值全部小于1，是一個平穩系統，可以對該VAR（1）模型進行Granger因果檢驗、脈沖響應分析和方差分解分析。

圖1 VAR模型平穩性檢驗結果

2 脈沖響應與方差分解

盡管在式（1）中已經對VAR模型進行了估計，但對模型中單個參數估計值的解釋是很困難的。要想對一個VAR模型作出結論，必須觀察系統的脈沖響應函數和方差分解。

2.1 脈沖響應分析

在分析VAR模型時，往往不分析一個變量的變化對另一個變量的影響如何，而是分析一個變量受到某種沖擊時對系統的動態影響。脈沖響應描述了內生變量對誤差變化大小的響應，即用于衡量來自于隨機干擾項的一個正標準差新息大小的沖擊對內生變量當期值和未來值的影響。圖2-4為所有變量對來自自身和其他內生變量沖擊的響應曲線，各坐標系的橫軸、縱軸分別代表追蹤期數和因變量對自變量的響應大小。

圖2 城鎮化發展對各變量單位沖擊的響應曲線

圖2為城鎮化對各變量沖擊的響應曲線。城鎮化對來自于自身一個標準差新息沖擊后，城鎮化在第1期響應最為明顯，達到0.039，然后迅速下降并逐步向穩定狀態收斂。這表明城鎮化對來自于自身滯后期影響的促進作用較大，且這一沖擊具有較長的持續效應；城鎮化對來自于農業現代化新息的一個標準差信息沖擊后，城鎮化在第1期沒有響應，在第2-3期影響為正向，以后各期對城鎮化的影響在波動中趨于收斂。這表明農業現代化受外部條件的某一沖擊后，在短期內會給城鎮化帶來正向沖擊，但對城鎮化沖擊的幅度較小；城鎮化對來自于農民收入增長的一個標準差信息沖擊后，在第1期沒有響應，盡管在第2期響應最為明顯，也僅為0.001，以后各期對城鎮化的影響緩慢下降并呈現向穩定效應收斂的跡象。這表明農民收入增長受某一沖擊會給城鎮化帶來顯著的促進作用和較長的持續效應。

圖3 農業現代化對各變量單位沖擊的響應曲線

圖3為農業現代化對各變量沖擊的響應曲線。農業現代化對來自于自身一個標準差新息沖擊后，在第1期響應最為明顯，達到0.029。從第4期開始對自身帶來持續的負面影響并逐漸收斂。這表明農業現代化在短期內對來自于自身前期影響的促進作用明顯，但長期內具有較長的負向效應；農業現代化對來自于城鎮化新息的一個正標準差信息沖擊后，在第1期響應為-0.002，從第2期開始均為正向影響，并在第3期達到最大，達到0.009，以后各期響應越來越小，并呈現收斂的趨勢。這表明城鎮化受外部條件的某一沖擊后，會在第一時間給農業現代化帶來負向沖擊，然后會迅速轉化為持續的正向響應；農業現代化受來自于農民收入增長的一個標準差信息沖擊后，在第1期沒有任何響應，但在第2期響應明顯，迅速增加到0.008，以后各期對農業現代化的影響逐步下降并逐步收斂。這表明農民收入增長受某一沖擊會給農業現代化帶來顯著的促進作用和較長的持續效應。

圖4 農民收入增長對各變量單位沖擊的響應曲線

圖4為農民收入增長對各變量沖擊的響應曲線。農民收入增長對來自于自身的一個標準差新息沖擊后，在第1-2期對自身帶來正的響應，且在第1期響應最為明顯，達到0.079。以后各期出現小幅度正負波動并最終在增長中向穩態收斂。這說明農民收入增長在短期內受來自于自身前期影響的促進作用較大，并長期內仍然具有正向效應；農民收入增長對來自于城鎮化的一個標準差信息沖擊后，在第2期響應最為明顯，達到0.018，以后各期影響越來越小，并向穩定效應收斂。這表明城鎮化受外部條件的某一沖擊后，會給農民收入增長帶來明顯的正向沖擊和較長的持續效應；農民收入增長對來自于農業現代化的一個標準差信息沖擊后，在第1期響應最為明顯，達到0.008，以后各期在正負波動中最終由負向效應向穩態收斂。這表明農業現代化受某一沖擊會在第一時間內給農民收入增長帶來顯著的正向效應，但長期內會給農民收入增長帶來負向沖擊和較長的持續效應。

2.2 方差分解分析

脈沖響應AR模型中的一個內生變量的沖擊對其它內生變量所帶來的影響，但無法判斷每一個內生變量對其它內生變量變化的貢獻度。方差分解通過分析內生變量的沖擊對內生變量變化的貢獻度，以此評估不同內生變量沖擊的重要性。正是基于這一思路，這里采用預測方差分解的方法考察了VAR模型中變量變動時其余變量的貢獻度。方差分解的順序為DLnURB、DLnAMG和DLnFIG，結果見表4～6。

表4 DLnURB的方差分解表

由于DLnURB是模型出現的第一個內生變量，第一期預測誤差全部來自于該方程的信息，為100%。從表4可以看出，城鎮化對自身預測誤差的貢獻率占絕對優勢，各期均在99%以上。農業現代化、農民收入增長在第1期對城鎮預測誤差沒有貢獻，但從第2期開始對城鎮化預測誤差的貢獻率逐漸增大，但占全部預測誤差的比重極小，而且相對平穩，未表現出明顯的時間趨勢，在第10期分別為0.004%和0.057%。顯然，如果不考慮城鎮化對自身預測誤差的貢獻，那么農民收入增長對城鎮化預測誤差的貢獻始終大于農業現代化的貢獻。

表5 DLnAGM的方差分解表

從表5可以看出，城鎮化對農業現代化預測誤差的貢獻率在第1期為0.45%，從第2期開始迅速變大，到第5期方差分解結果基本穩定，接近于17%。對農業現代化變化貢獻率最大的是其自身的變化，但其貢獻率呈現逐年遞減的趨勢。農業現代化對自身預測誤差的貢獻率在第1期為99.55%，但從第2期開始就迅速變小，到第5期已基本穩定，仍超過76%。農民收入增長對農業現代化預測誤差的貢獻率在第1期為0，在第2期迅速增加到6.60%，第3期達到峰值為7.38%，隨后這一貢獻率保持穩定并緩慢下降，但均維持在7%。顯然，無論長、短期城鎮化對農業現代化預測誤差的貢獻都大于農民收入增長的貢獻。

從表6可以看出，農民收入增長對自身預測誤差的貢獻率在第1期高達94.23%，之后隨著滯后期的增加，預測誤差的貢獻率逐步減小，到第4期方差分解結果趨于穩定，幾乎接近農民收入增長預測誤差的3/4。城鎮化對農民收入增長預測誤差的貢獻率在第1期為4.80%，隨著滯后期變長，預測誤差的貢獻率變大，到第4期幾乎占農民收入增長預測誤差的1/4。農業現代化在第1期對農民收入增長影響很小，不到1%。但隨著滯后期變長，預測誤差的貢獻率逐步增加，到第4期趨于穩定，達到2.48%。顯然，無論長、短期城鎮化對農民收入增長預測誤差的貢獻都大于農業現代化的貢獻。

表6 DLnFIG的方差分解表

3 結論

本文選取中部地區1978～2010年的樣本數據，從VAR模型構建到格蘭杰因果檢驗，再到脈沖響應和方差分解分析等實證研究，主要得出以下結論：第一，中部地區城鎮化是中部地區農業現代化的格蘭杰原因，中部地區城鎮化水平提高對中部地區農業現代化有明顯的正向沖擊和較長的持續效應；中部地區城鎮化不是中部地區農民收入增長的格蘭杰原因，但中部地區城鎮化對農民收入增長在短期會產生正向影響，長期影響會更大。第二，中部地區農業現代化是中部地區農民收入增長的格蘭杰原因，但中部地區農業現代化不是中部地區城鎮化發展的格蘭杰原因，且中部地區農業現代化對中部地區城鎮化的影響逐期變大。第三，中部地區農民收入增長是中部地區城鎮化的格蘭杰原因，而中部地區農民收入增長不是中部地區農業現代化的格蘭杰原因。中部地區農民收入增長對中部地區農業現代化的影響相對較小，以后各期卻不斷增大，農民收入增長對城鎮化的作用也呈現逐期增大趨勢。

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