我國農業總產值與經濟增長關系的實證分析

摘要：本文選取我國2003-2013 年的季度農業總產值和國內生產總值的時間序列數據，通過CensusX12 季節調整方法對序列X 進行季節調整以去除季節變動要素，再采取時間序列平穩性檢驗、協整檢驗以及建立誤差修正模型，從而達到更好研究農業總產值與經濟增長之間的關系。研究結果表明：我國農業對我國的經濟增長有很大的貢獻。

關鍵詞：農業總產值；經濟增長；CensusX12 季節調整；協整檢驗

中圖分類號：F30 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）010-00000-01

一、引言

農業在我國國民經濟發展的過程中占據著重要的基礎地位，對我國經濟的增長起著很大的推動作用，其對經濟增長的貢獻一直是學術界關注的重點。有些學者主張大力發展農業，他們認為農業是我國工業化和經濟快速增長的助推器。而農業總產值作為一個經濟變量，其是衡量經濟增長的重要因素。在經濟時間序列分析中，農業總產值常常會受到季節變動因素以及不規則變動因素的影響。這些因素往往會掩蓋經濟發展中的客觀變化，給研究和分析經濟發展趨勢和判斷目前經濟所處的狀態帶來了困難。因此，本文在研究我國農業總產值與經濟增長之間的關系時，采用了CensusX12 季節調整方法對農業總產值序列進行了季節調整，剔除掉其包含的季節變動因素和不規則因素。

二、模型的建立

（一）數據的選取與處理

本文選取的農業總產值（X）和國內生產總值（Y）（單位：億元）樣本范圍是從2003年第一季度至2013 年第四季度分別是44 個數據。由于農業總產值受季節變動及不規則因素的影響比較明顯，因此利用CensusX12 方法對序列農業總產值進行了季節調整。

農業總產值序列X 具有明顯的季節變動和周期循環變動等影響，其通過折線圖呈現出來的是向上趨勢的“鋸齒”形狀。序列X_TC 是經過CensusX12 季節調整消除季節變動和不規則要素所得到的趨勢-循環序列，與原序列X 相比較，其折線圖比較光滑，其向上的趨勢非常明顯。

（二）模型的建立

對農業總產值序列進行季節調整并剔除其所包含的季節變動因素和不規則要素之后，我們令經季節調整后的農業總產值為X1，進而對其與經濟增長之間的關系進行研究，從而建立如下模型：

三、模型的檢驗與參數估計

（一）時間序列的平穩性檢驗

據農業總產值和國內生產總值的序列折線圖可知，ADF 檢驗中含有趨勢項與截距項。為嚴密起見，在進行 ADF檢驗時，取α=0.05的顯著性水平，原假設 H 0 ∶θ=1，存在單位根，序列是非平穩的；備擇假設H 1∶θ ≠ 1，不存在單位根，序列是平穩的。

通過檢驗結果顯示，X1 序列以較大的P 值，即97.79%的概率接受原假設，即存在單位根，序列是非平穩的。一階差分序列的t 值為-4.103103，小于5%的顯著性水平下的臨界值-3.529758，大于1%的顯著性水平下的臨界值-4.211868。因此，X1 序列在5%的顯著性水平下拒絕原假設，表明農業總產值X1 的一階差分序列不存在單位根，序列是平穩序列，即X1序列是一階單整的。用同樣的方法，可以得到Y 序列也是一階單整的。

（二）協整檢驗

為了分析國內生產總值（Y）和農業總產值（X1）之間是否存在協整關系，我們先做兩變量之間的回歸，然后檢驗回歸殘差的平穩性。

以農業總產值（X1）為解釋變量，國內生產總值（Y）為被解釋變量，用OLS 回歸方法估計回歸模型，結果見表1。

為了檢驗回歸殘差的平穩性，我們將上述的OLS 回歸得到的殘差序列命名為新序列et，用以上同樣的方法對序列et進行平穩性檢驗，得出其是平穩的，說明國內生產總值（Y）和農業總產值（X1）之間存在協整關系。

四、誤差修正模型

農業總產值（X1）和國內生產總值（Y）之間存在協整，表明兩者之間有長期均衡關系。但從短期來看，可能會出現失衡，為了增強模型的精度，可以把協整回歸式（2）中et的誤差看作均衡誤差，通過建立誤差修正模型把國內生產總值的短期行為與長期變化聯系起來。

上述結果表明，國內生產總值變化不僅取決于農業總產值的變化，而且取決于上一期國內生產總值對農業總產值的偏離，誤差項e t-1估計的系數-1.202908 體現了對偏離的修正，上一期偏離越遠，本期的修正量就越大，即系統存在誤差修正機制。同時，這也表明經濟增長對于農業總產值的增加從非均衡向均衡狀態調整的速度較快，且我國近十多年的農業總產值對經濟增長有較為顯著的影響。

參考文獻

[1]龐浩.計量經濟學[M].北京：科學出版社，2014.6

[2]樊歡歡，劉榮.Eviews 統計分析與應用[M].機械工業出版社，2014.2

作者簡介：陳小清（1993-），女，漢族，廣東省湛江人，西北民族大學經濟學院2013 級本科生，研究方向：經濟學。