基于Johansen檢驗的黑龍江省農業各投入要素績效實證研究

王宏彬　嚴輝輝

[摘 要] 農業是國民經濟的基礎，而如何確定合理的農業投入要素結構以實現農業產出最大化，成為了眾多學者關心的問題。黑龍江省是目前全國最大的商品糧基地和重要的林業基地，選取其1985至2013年最新年度數據，采用EVIEWS6.0軟件對數據處理，基于C-D生產函數，構建了農業投入要素績效模型，并采用Johansen極大似然估計法進行協整檢驗，得到協整方程并對其各投入要素進行了分析。得出農業機械總動力、農用化肥施用量是對黑龍江省農業總產值提升產生正影響的首要因素，農作物耕種面積和勞動力投入對黑龍江省農業產值提升呈現明顯的負作用。

[關鍵詞] 黑龍江省；Johansen檢驗；農業投入要素；績效實證研究

[中圖分類號] F830 [文獻標識碼] B

農業是國民經濟的基礎，統計數據顯示，2004年至2013年，中央財政支持“三農”投入從2626.2億元增加到13349.55億元，年均增長21.8%。2014年十二屆全國人大二次會議政府工作報告也明確指出，要鞏固和加強農業基礎地位，要確保糧食安全，強化農業支持保護政策，不管財力多么緊張，都要確保農業投入只增不減。而如何評價我國農業投入要素績效以及確定其影響因素，如何確定合理的農業投入要素結構以實現農業產出最大化，為政策制定和調整提供可借鑒性意見，也作為問題日益凸顯出來。作為目前全國最大的商品糧基地和重要的林業基地，黑龍江省在我國農業發展和保障糧食安全中意義重大。本文以黑龍江省為研究對象，基于函數，構建了農業投入要素績效模型，并采用協整檢驗，得到協整方程并對其各投入要素進行了分析。

一、文獻綜述

在理論上，亞當斯密在《國民財富的性質和原因的研究》中認為，國民產出的增長，主要由兩個因素決定。一是資本的積累，二是資本形成率。他認為資本積累決定國民產出的增長。而資本不僅包括機器、工具、改良的土地和建筑，還包括人力資本等因素。Paul Romer（1986）在《政治經濟學刊》建立內生經濟增長模型，把知識納入經濟和技術體系，提出了四要素增長理論，認為除資本和勞動外，人力資本（受教育年限）和新思想（用專利衡量，強調創新）是經濟增長的四要素。美國教授Robert Lucas（1988）建立專業化的外部增長模型，將經濟增長中技術進步具體化為生產者的一般知識，認為勞動者包含勞動技能的人力資本才是經濟增長的真正源泉，是推動經濟增長的重要動力，人力資本存在著外部效應。英國經濟學家Morris Scott（1991）卻認為，經濟增長率主要取決于資本投資率和勞動生產率的增長。技術是經濟增長的關鍵，但是技術發揮作用總是和投資是一體的，資本投資是促進技術進步的源泉，是推動經濟增長的決定性因素。上述理論從不同角度認為資本、勞動力投入、技術等要素是引發經濟增長的重要因素，基于此結論，本文認為資本，勞動力投入、土地等要素是影響我國農業產出績效的重要因素，從這三方面確定了我國各農業投入要素。

關于影響農業產出的各投入要素的具體研究，國內外學者發表了不同看法。張風波（1987）通過研究得出，影響農業生產的各項因素大小依次為勞動力、化肥和機械、耕種面積。但Tripathi（2008）通過分析印度數據認為，除了勞動力外，資本和土地投入也是農業產出產生正影響的重要因素。周靜（2005）和朱鐵輝等（2012）也認為，財政支農支出等資本投入是影響農業產出的首要因素。王素素（2012）研究得出，對農業投入影響最大因素為土地，其次為資本投入，而勞動投入影響并不明顯。此外，還有學者認為，化肥和機械要素是影響我國農業產出的首要要素。LuoF等（2014）結合1978-2009數據得出，影響我國農業產出的3大因素依次為農業機械總動力，化肥施用量，農作物耕種面積。

通過對上述文獻的綜述本文發現以下問題：（1）雖然眾多學者都認為勞動力、資本、土地等要素投入是引發經濟增長和農業產出的重要要素，但是關于勞動力、農作物耕地面積、資本投入等何種投入要素對農業產出產生的影響大小問題上，學者觀點各異。（2）研究數據大部分為時間序列數據，但在研究方法上卻大都直接采用一元或者多元線性回歸，缺少對時間序列數據平穩性的檢驗，容易導致分析結果的失真。針對這些問題，本研究選取1985-2013年黑龍江省最新數據，構建了農業投入要素績效模型，并采用ADF單位根檢驗法和Johansen極大似然估計法對變量數據進行協整檢驗，得到協整方程，并對各投入要素進行探討。

二、農業各投入要素績效模型構建

（一）變量和數據選擇

根據上述文獻評述，本文將從資本，勞動力投入、土地等要素這三方面確定我國農業的各投入要素，借鑒已有成果和數據的可獲性，具體變量選取如下：（1）農林牧漁業勞動力（Labor），用其代表勞動力投入。勞動力投入中的人力資本投入是經濟增長的重要源泉。（2）農業財政投入（Finance），它包括支援農業生產支出、農業綜合開發支出和農林水利氣象部門管理費等。（3）農業機械總動力（Power）。農業機械化的普及和利用程度對農業生產率帶來最直接的影響。（4）農用化肥施用量與農業產值呈現一定的正相關。農業財政投入（Finance）、農業機械總動力（Power）、農用化肥施用量（Fertilize）三者代表黑龍江農業發展中的資本投入。（5）農作物耕種面積（Land），代表土地投入。以上變量均為解釋變量。（6）黑龍江省農林牧漁總產值Y，此變量為被解釋變量，代表農業各投入要素帶來的產出增長。

本研究所有原始數據均來自《中國統計年鑒》、《黑龍江統計年鑒》和黑龍江農業信息網網站。考慮數據的可得性和現實針對性，最終選取1985至2013年最新年度數據進行統計分析。數據處理采用EVIEWS6.0軟件。

（二）模型構建

柯布—道格拉斯（C-D）生產函數，主要用于測定生產過程中資本投人量和勞動投入量對產出量的影響；亦可測定科技進步、資本增長、勞動增長對產出增長的貢獻率。本研究利用柯布—道格拉斯生產函數來測定黑龍江各農業投入要素對農業經濟增長的影響，分析黑龍江省農業各投入要素績效。endprint

三、黑龍江省實證分析

（一）變量序列的平穩性檢驗

本文采用的數據為時間序列數據，由于時間序列數據大部分為非平穩的，直接進行回歸容易導致“偽回歸”的產生，因此，必須進行平穩性檢驗。本文采用ADF單位根檢驗法進行檢驗。為了減少數據的劇烈波動和消除時間序列存在的異方差，本研究對Y、Labor、Finance、Fertilize、Land、Power這些指標進行對數處理。接著，本研究利用降階搜索法，在基于殘差不相關的前提下，基于AIC和SC準則，通過變換不同滯后期、時間趨勢和常數項，得到各變量在零階差分和一階差分D（InY）的不同ADF統計檢驗檢驗數據。

ADF的統計檢驗結果顯示：零階差分的InY、InPower、InLand、InLabor、InFinance、InFertilize的P值分別為0.9482、0.9998、0.9986、0.5037、0.9997、0.6655均大于0.05，單位根的零假設在0.05顯著水平均被接受，各序列數據均不平穩，存在單位根，需對其進行差分。D（*）為一階差分后的ADF檢驗結果。除一階差分D（InLabor）的P值為0.0687<0.10，在0.10的顯著性水平通過平穩性檢驗外，其余一階差分D（InY）、D（InPower）、D（InLand）、D（InFinance）、D（InFertilize）的P值分別為0.0210、0.0063、0.0005、0.0002、0.0273均小于0.05，在0.05的顯著性水平通過平穩性檢驗。即上述六個變量的一階差分序列是平穩的，均為一階單整。因此可以進行協整檢驗。

（二）Johansen協整檢驗

不同的時間序列具有趨勢項，若這些序列存在著某些共同的趨勢，則序列在長期內存在均衡關系。這種均衡關系即為協整關系。由上文可知，由于原序列數據的一階差分序列是平穩的，因此本文可以采用Johansen極大似然估計法進行協整經驗，經反復試驗，綜合考慮AIC統計量和SC統計量最小原則，確定最佳滯后期為2，Johansen協整檢驗結果如見表1，表2，表3：

由表2跡檢驗結果表明，在0.05的顯著性水平上存在著4個協整方程，表3最大特征值檢驗結果表明，在0.05的協整水平上存在著2個協整方程。因此，這些序列之間至少存在著2個協整方程。其中包含所有變量的標準化協整方程由表4得出為：

InY=4.1718*InPower-12.9898*InLand-3.6113*InLabor+0.6904*InFinance+2.7038*InFertilize-0.0208*@trend（2）

（三）檢驗結果分析

由式（2）可知，InY、InPower、InLand、InLabor、InFinance、InFertilize之間存在著長期穩定的均衡關系。

1.根據彈性系數符號和數值大小，農業投入各要素中，和農業總產出呈現明顯正相關的變量，按照影響程度從大到小依次為：農業機械總動力InPower、農用化肥施用量InFertilize和農業財政投入InFinance。三者系數分別為4.1718、2.7038、0.6904。這表明在其它條件保持不變的情況下，該三種生產要素投入量每增加1%，農業總產值將分別增加4.1718%、2.7038%、0.6904%，這說明農業機械化程度對農業總產出的提升作用十分明顯，是影響黑龍江省農業產出的首要因素；農用化肥施用量對提升農業總產值也起重要推動作用；而農業財政投入雖然對農業總產值呈現正的推動作用，但增長作用不太明顯。

2.根據彈性系數符號和數值大小，和農業總產值呈現負相關的投入要素，依據影響程度從大到小依次為：農作物耕種面積InLand、農林牧漁業勞動力InLabor。彈性系數分別為-12.9898、-3.6113。在其他條件保持一定的前提下，農作物耕種面積和勞動力投入每增加1%，農業總產值將分別下降12.9898%和3.6113%。而這與眾多學者認為耕地和勞動力投入對農業產出提升呈現正影響作用相左。此外，該方程的時間趨勢項@trend也和農業總產值呈負相關，系數為-0.0208，這說明隨著時間增加而農業總產值呈現以0.021%逐年遞減的長期趨勢。

四、結論

目前國內外學者關于何種投入要素影響農業產出的研究觀點不一，且研究方法大都用回歸分析，缺少對時間序列數據平穩性檢驗，容易導致分析結果失真，且數據年代久遠，難以反映當前農業發展現狀。本文針對上述問題，結合黑龍江省1985-2013年數據，構建農業投入要素績效模型，采用Johansen協整檢驗進行了實證探討，結果表明：

1.農業機械總動力、農用化肥施用量是對黑龍江省農業總產值提升產生正影響的首要因素。這也證實了李永發和LuoF等的觀點。而農業財政投入也對農業總產出提升產生正影響，但作用不是很明顯，原因可能在于農業財政投入到基礎設施建設、科技等領域發揮作用存在著一定的滯后期。而這些也深層次說明，傳統依靠勞動力和土地投入的粗放型農業經濟發展模型已經不能適應當前農業經濟發展的實際，黑龍江省農業總產值的提升和農業經濟的發展，已經轉變到依靠科技、機械、資本等投入要素拉動的集約型現代化農業發展模型上。

2.與其它學者研究相反的是，本文通過研究發現，農作物耕種面積和勞動力投入對黑龍江省農業產值提升呈現明顯的負作用。究其原因，根據邊際報酬遞減規律，在一定的生產技術水平下，當其他生產要素的投入量不變，連續增加某種生產要素的投入量，在達到某一點以后，總產量的增加額將越來越小。同理，在科技、資本等其他投入要素一定的情況下，黑龍江省農作物耕種面積和農林牧漁業勞動力投入在突破一定的點后，其繼續投入將反而引發邊際產出的下降，不利于農業總產值的提升。這也說明，土地投入已經不能成為提升農業生產產值的要素，黑龍江省農業存在著勞動力供大于求，勞動者技術、教育等人力資本對農業產值增長貢獻率偏低等問題。endprint

3.政策建議：上述研究表明，黑龍江省現代農業的發展已經從傳統的依靠勞動力和土地等要素的粗放型經濟發展模式，轉變到依靠科技、機械、資本、基礎設施等要素拉動的集約型現代農業發展模式上。在未來的農業投入相關政策制定和實施中，其一，要優化農業財政投入結構和用途，加大對農業機械化和化肥施用等方面的科技投入和財政資金支持，推進農業機械化水平和提高化肥的施用效果；其二，要創新農村金融體制，完善農業貸款和投資渠道，為促進農業經濟發展提供資金支持；其三，要加強對農業耕地的管理，加大對農業勞動者教育和培訓等人力資本投入，提高勞動者素質。其四，要積極要大力發展農產品深加工、旅游等第二和第三產業，轉移剩余勞動力。本研究雖然針對黑龍江省，但是研究結論對我國尤其是東北地區農業投入相關政策和措施的制定具有一定的現實指導性和借鑒意義。

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[責任編輯：劉玉梅]endprint