基于VAR模型的安徽省農村人口流動與糧食產量的關系研究

杜慧妍+汪徐+張燕+張忠

摘要：基于1993-2014年安徽省的糧食總產量、流動人口比例、城鎮化率等時間序列數據，采取構建VAR模型的方法，實證分析了安徽省農村人口流動對糧食產量的影響。研究結果表明，短期看，流動人口比例對糧食產量產生促進作用，主要是因為農村人口流出的增加有利于減緩人地矛盾，提升土地的邊際效益；但城鎮化率對糧食產量無明顯的促進作用。另外，糧食播種面積、農村用電量和農用化肥施用量在短期內對糧食產量具有推進作用。基于此，提出保護耕地、加快發展現代農業的建議。

關鍵詞：農村人口流動；糧食產量；VAR模型；安徽省

中圖分類號：C939 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2017）12-2395-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.12.048

Research on the Relationship between Rural Population Float and Grain Yield In Anhui Based on VAR Model

DU Hui-yan，WANG Xu，ZHANG Yan，ZHANG Zhong

（College of Public Administration， Hohai University， Nanjing 210098， China）

Abstract： Based on the time series data of total grain yield， floating population rate and urbanization level in Anhui province during 1993-2014， a VAR model was constructed to analyze the influence of rural population float on grain yield. The results showed that， in the short term， the floating population rate had a good effect on grain yield， mainly due to the less pressure of the population-land contradiction and increased marginal benefit of land from the massive floating population. However， the urbanization level had no significant effect on grain yield. In addition， the grain sown area， rural electricity power consumption and chemical fertilizers had promotion effect on grain yield in the short term. Based on this， suggestions to protect arable land， to improve the permanent protection area of basic good farmland and to accelerate the development of agricultural modernization were put forward.

Key words： rural population float；grain yield；VAR model；Anhui province

農村勞動力流動與農業發展穩定以及農產品產量持續增長問題對于發展中國家農業發展來說是始終不可回避的現實問題[1]。隨著中國經濟的迅猛發展，工業化率不斷提升，大規模的人口流動成為必然[2]。人口流動是指人口在地區間所做的各種各樣短期的、重復的或周期性的運動。根據人口流動的空間，可將其劃分為縣內的、省內的、省際的以及城鄉之間的人口流動等類型。在當前城鎮化、市場化的背景下，農村人口流動成為人口流動的主力軍。中國農村勞動力流動具有兩種重要形式：一是農村人口加速遷移，表現在農村人口由農村向城鎮轉移；二是農村勞動力的非農就業，包括農村勞動力外出務工[1]。另外，隨著改革開放不斷深化，國內省際勞動力流動不斷增加，從全國范圍來看，農村勞動力的跨區域流動占省際人口遷移的80%以上[3]。以農村人口流動為代表的城鄉間和省際間的人口流動對糧食生產構成威脅。中國城鎮化、工業化和市場化的浪潮使數以億計的農村勞動力外流，不少地區糧食播種面積減少，糧食生產出現弱質化、兼業化現象[4]。鑒于中國強大的人口基數，糧食安全問題是一個關系民生的大問題[5]。當前，安徽正處于城鎮化加速發展時期，安徽也是重要的勞務輸出大省，而作為全國重要的糧食生產基地，為保證糧食安全，須對農村人口流動和糧食產量之間的關系進行研究，從而促進農業發展、糧食增產和農民增收。

2 安徽農村人口流動和糧食生產現狀

自改革開放以來，尤其是近10年以來，中國農村勞動力流動步伐顯著加快[1]。由于安徽農村人口流動相關數據缺失，本研究從安徽流動人口整體狀況和城鎮化率來探究安徽農村人口流動變化趨勢。安徽省際間流動人口從1993年121萬上升到2014年1 053萬，凈增加932萬人，年均增長率為10.85%；流動人口占全省總人口比例從2.06%增加到15.00%。另一方面，安徽城鎮化率發展較快， 從1993年18.48%上升到2014年49.15%，年均增長4.77%；在城鎮生活工作的人口總量從1 089.76萬人上升到2 989.79萬人，凈增加約1 900萬人。

1993-2014年安徽人口流動、城鎮化率和糧食總產量情況見圖1。由圖1可以看出，安徽省際間流動人口雖一直保持增長勢頭，但增長速度比較平緩，且略有反復；而城鎮化率自1998年開始，一直保持著較強的增長勢頭，呈現出不斷發展的態勢。

安徽作為全國重要的糧食生產基地，全省糧食總產量自1993年來整體保持相對平穩的增長趨勢。從1993年2 305.2萬t增加到2014年3 415.8萬t，凈增加1 110.6萬t，年均增加43.57萬t。雖然安徽糧食總產量整體呈現不斷增產的情況，但從圖1可以看出，糧食產量并不穩定，在1997-2006年10年間，安徽糧食總產量極不穩定，表現出不斷起伏的特點，甚至在2003年達到2 214.8萬t的歷史最低值。

3 計量模型構建與分析

3.1 數據來源與處理

本研究選取1993-2014年安徽省糧食總產量（GY，萬t）、流動人口比例（FPR，%）、城鎮化率（UR，%）、糧食播種面積（SA，千hm2）、農村用電量（REPC，萬kwh）、農用化肥施用量（CF，t）等指標的時間序列數據，其中糧食總產量為因變量，其余變量為自變量。所有數據均來自《安徽省統計年鑒》，用統計分析軟件Eviews7.0對數據進行分析。同時為減少數據的大幅波動及消除可能潛在的異方差對數據模型估計的影響，首先對糧食總產量、糧食播種面積、農村用電量、農用化肥施用量取自然對數，得到新的序列LnGY、LnSA、LnREPC、LnCF。

3.2 變量說明

流動人口比例（FPR）：用地區內流向省外半年以上總人數與地區戶籍人口總數的比值來表達。該指標能夠說明當地人口向省外流動的程度和廣度。隨著流動人口規模的擴大和流動人口占比的提高，越來越多的農村勞動力從事非農產業，農業兼業化、弱質化、老齡化、高齡化現象日趨嚴重。

城鎮化率（UR）：用地區城鎮人口總數與地區常住人口總數的比值來表達。該指標能夠說明當地農村人口向城鎮流動的程度和廣度以及城鎮人口的數量規模。隨著城鎮化的推進，流向城鎮的農村人口日益增加，成為農村人口流動的主體。

糧食播種面積（SA）：指實際播種糧食的面積。凡是實際種植糧食的面積，不管種植在耕地上還是種植在非耕地上，均包括在糧食種植面積中。糧食生產最終來源于土地，因此糧食播種面積是影響糧食產量的根本性因素。

農村用電量（REPC）：電力是一種現代化的能源。農村用電量的多少，標志著農村的生產率和農民的生活率。在農業生產上，用電力替代人、畜力乃至煤炭、柴油、汽油等，可以使生產力得到進一步的解放和提高。

農用化肥施用量（CF）：指本年內實際用于農業生產的化肥數量，包括氮肥、磷肥、鉀肥和復合肥。化肥施用量按照折純量計算。化肥是糧食生產的必需品，對糧食產量的穩定和提升具有不可替代的作用。

3.3 實證檢驗和結果分析

3.3.1 單位根檢驗 時間序列數據的平穩性是進行VAR模型分析的前提，在非平穩的情形下應用VAR模型可能會產生偽回歸，使得估計結果與實際情形嚴重偏離。因此，在進行實證分析前，運用ADF檢驗方法對數據的平穩性進行檢驗。

由表1可知，在所有被檢驗的變量中，對數化處理后的LnCF（農用化肥施用量）和LnSA（糧食播種面積）僅在10%的顯著水平下可以拒絕有單位根的原假設，而在1%和5%的顯著水平下無法拒絕原假設。另外FPR（流動人口比例）、UR（城鎮化率）、LnREPC（對數化后的農村用電量）、LnGY（對數化后的糧食產量）4個變量無論在何種顯著水平下，均不能拒絕其存在單位根的原假設。因此，時間序列數據FPR、UR、LnREPC、LnGY在1%、5%和10%顯著水平下存在單位根，為非平穩序列；LnCF和LnSA在1%和5%顯著水平下存在單位根，為非平穩序列。而各變量的一階差分序列經ADF檢驗，在各個顯著水平下均是平穩的，即序列FPR、UR、LnREPC、LnCF、LnSA、LnGY均是單整序列。

3.3.2 VAR模型的構建 VAR模型是一種非結構化的模型，即變量間的關系并不依靠經濟理論作為基礎，它采用多方程聯立形式，將內生變量對模型中全部內生變量的滯后期進行回歸。VAR模型一般形式為：

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+···+APYt-p+B0Xt+···+BrXt-r+？著t

t=1，2，··，n （1）

式中，Yt是k維內生變量向量，Yt-i（i=1，2，…，p）是滯后內生變量向量，Xt-i（i=0，1，…，r）是d維外生變量向量或滯后外生變量向量，P、r分別是內生變量和外生變量的滯后階數。At是k×k維系數矩陣，Bi是k×d維系數矩陣，？著t是由k維隨機誤差項構成的向量。

序列FPR、UR、LnREPC、LnCF、LnSA、LnGY通過了平穩性檢驗，但是在構建VAR模型之前仍需要確定滯后階數，因為選擇最佳滯后期是確定VAR模型結構的重要前提。運用Eviews7.0，依據AIC和SC最小原則，對序列FPR、UR、LnREPC、LnCF、LnSA、LnGY的滯后階數進行判斷，確定最佳滯后期為2，因此建立VAR（2）模型。

運用Eviews7.0，構建VAR模型自回歸向量方程如下：

LnGY=-1.016 1LnGY（-1）-0.154 5LnGY（-2）+1.909 3LnSA（-1）-0.798 5LnSA（-2）-0.040 8LnCF（-1）- 0.544 4LnCF（-2）+0.518 6LnREPC（-1）+0.086 8Ln

REPC（-2）+0.367 0FPR（-1）-0.437 4FPR（-2）-0.002 0UR（-1）+0.008 3UR（-2）+8.109 7 （2）

由式（2）可知，前1期的糧食產量對當期糧食產量的影響為負，前2期的糧食產量對當期糧食產量的影響仍為負，表明糧食產量的基礎率對糧食產量的影響較大，并且影響逐漸明顯。糧食播種面積在滯后1期對糧食產量的影響為正，在滯后2期為負，且系數之和為正值，表明糧食播種面積對糧食產量的影響在減弱。農用化肥施用量在滯后1期對糧食產量的影響為負，在滯后2期為負，且影響逐漸減弱。農村用電量在滯后1期對糧食產量的影響為正，在滯后2期為正，說明農村用電量和糧食產量呈現正相關關系。流動人口比例在滯后1期對糧食產量的影響為正，在滯后2期為負，系數和為負，表明流動人口比例和糧食產量之間在短期內可能有正相關關系。城鎮化率在滯后1期對糧食產量的影響為負，滯后2期為正，系數和為正，表明城鎮化率和糧食產量在短期內可能是負相關，但長期看二者可能存在正相關關系。

3.3.3 脈沖響應分析 VAR模型的不足在于模型難以解釋計量結果的經濟含義，這要依賴于脈沖響應函數對有關模型的解釋。脈沖響應函數刻畫了在誤差項加一個標準差大小的沖擊對內生變量的當期值和未來值帶來的影響。與VAR模型的系數相比，脈沖響應函數可以較好地反映序列之間的動態關系。基于已建立的VAR模型，進一步分析人口流動和糧食產量之間的動態響應。

運用脈沖響應函數分析的前提是VAR模型具有穩定性。因此運用Eviews7.0對建立的VAR（2）模型進行檢驗，見圖2。由圖2可知，該模型的所有特征根均小于1，位于單位圓之內，表明模型穩定，可以進行脈沖響應函數分析。圖3是脈沖響應曲線圖，模型沖擊作用的滯后期設定為20期。

1）糧食播種面積對糧食產量的響應情況。從圖3a可以看出，糧食產量對糧食播種面積一個標準差新息的沖擊在第1期產生較大強度的正響應，且達到最大值，2～4期正響應開始下降趨近于0，5～15期出現負響應，16～20期出現正響應且在緩慢上升。這一現象說明在耕地資源有限的情況下，增加播種面積雖然可以實現糧食短期內增產；從中期來看，擴大糧食播種面積對糧食產量影響并不明顯；長期來看，糧食播種面積必須有一定的保證，才能確保糧食總產量增加。

2）農用化肥施用量對糧食產量的響應情況。從圖3b可以看出，農用化肥施用量給糧食產量新息一定的沖擊，糧食產量在第2期做出最高的正響應，到第3期迅速下降為負響應，隨后在3～13期間不斷在正向影響和負向影響間波動，在14～20期呈現負響應。短期來看，農用化肥施用量對糧食產量有促進作用，但從長期看，化肥施用量的增長對糧食產量的影響不確定。

3）農村用電量對糧食產量的響應情況。從圖3c可以看出，糧食產量對農村用電量一個標準差新息的沖擊在第1期產生較大強度的正響應，在第3期達到最大程度的正響應，在4～9期糧食產量對農村用電量在正響應和負響應間波動，在10～20期表現出負響應。這一現象說明農村用電量對糧食產量的影響，從短期看以促進作用為主，從長期看則對糧食產量產生一定的消極影響。

4）流動人口比例對糧食產量的響應情況。從圖3d可以看出，流動人口比例給糧食產量新息一定的沖擊后，糧食產量在第1期立即做出最大的正響應，隨后在2～3期，正響應緩慢下降，在4～9期呈現負響應和正響應交替出現的情形，第10期往后趨于穩定。總體看，人口流動對糧食產量有促進作用，減少了人地矛盾，有利于土地集中經營，提升土地的邊際效益。

5）城鎮化率對糧食產量的響應情況。從圖3e可以看出，城鎮化率在給糧食產量新息一定的沖擊后，糧食產量在第1期做出負響應，隨后在第2期立即做出較強正響應，第3期仍為正響應，在4～9期正負響應交替出現，第10期往后趨于平穩。

3.3.4 方差分解 脈沖響應分析函數刻畫的是一個變量的沖擊對另一個變量的影響情況，而方差分解則將VAR模型的一個變量的方差分解到其他變量上，進而計算出其對各變量變化的貢獻度。檢驗LnGY作為因變量的方差分解見表1。

從方差分解表看出，LnGY在第1期只有自身對預測方差有貢獻，在第2期迅速下降到53.29%，隨后整體保持下降趨勢，大約在第11期左右，LnGY分解結果基本穩定。LnSA對LnGY有一定貢獻度，在2～5期保持在23%以上，大約在第11期左右分解結果基本穩定。LnCF對LnGY有一定貢獻度，大約在第14期左右分解結果基本穩定。LnREPC對LnGY的貢獻度從第2期的15.81%上升到第9期的22.60%，隨后基本保持穩定。FPR對LnGY的貢獻度從第3期的4.71%迅速上升到第4期的18.02%，隨后大約在第7期左右分解結構保持基本穩定。UR對LnGY的貢獻度很低，始終未達到0.50%。

4 結論與建議

4.1 主要結論

綜合上文分析，可以得出以下結論：從短期來看，流動人口比例增加對糧食產量產生促進作用，主要是因為農村人口流動的增加有利于減緩人地矛盾，在很大程度上促進土地規模化經營，提升土地的邊際效益；另外可能是因為在一定程度上改變農業兼業化的現狀，對農業技術、新品種的推廣都有促進作用。但是城鎮化率對糧食產量的促進作用不明顯，說明在當前城鎮化加速發展的背景下，城鎮化的推進是以占用耕地為代價的，這對提升糧食產量具有明顯的抑制作用。雖然城鎮化水平的提高意味著對農業有更多資本、技術的投入，但是這種促進作用可能被耕地面積減少抵消，導致城鎮化對提升糧食產量的作用不明顯。另外，糧食播種面積、農村用電量和農用化肥施用量在短期內對糧食產量具有推進作用。

4.2 政策建議

為保障安徽糧食產量的穩定，特提出以下建議：第一，加大保護耕地的力度，建立并完善基本良田永久保護區。耕地面積的穩定是保障糧食增產的重要前提，安徽省應貫徹最嚴格的耕地保護政策，加大保護耕地力度。在此基礎上，建立完善基本良田永久保護區，保障糧食基地的永續生產，進而保障糧食供給。第二，推進農業現代化，提升農業生產科技含量。流動人口的增加對糧食生產有促進作用，說明土地集中經營、農業生產機械、技術等投入對保障糧食生產有重要作用。農業現代化是農業發展的必由之路，現代農業技術、手段的運用則是服務糧食生產的利器。

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