財政支農投入與農民減貧的動態關系研究

王應芬

摘 要：財政支農投入對加速農民脫貧具有重要意義。基于此，運用貴州省2000—2016年財政對三農的支出情況及農村貧困人口的時間序列數據，建立VAR模型，對變量進行脈沖響應分析、格蘭杰因果檢驗及方差分解，得出貴州省農林水事務支出、農村通車率在長期有利于減少農民貧困，社會救助支出與農民減貧效應關系具有不確定性的結論。

關鍵詞：財政支農;減貧;VAR模型

中圖分類號：F323.8 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）09-0014-03

引言

農民脫貧關系到社會經濟的穩定協調發展，地方財政資金對農業的財政支持，對農村發展、農業進步、農民增收起著極為關鍵的作用。貴州省經濟發展水平相對落后，政府財力有限，并且自身的歷史文化背景相對復雜，近年來雖然國家財政對貴州省加大了扶持力度，但貴州省財政對農業支出的方式仍然存在不合理的地方。本文從貴州省的實際情況出發，在扶貧開發的大背景下，分析貴州省財政支農的減貧效應情況，對促進貴州省扶貧開發順利進行及對村貧困的緩解具有重要意義。通過認識財政支農對減貧的效果和作用，對其進行評價研究，優化貴州省財政支出結構，同時在一定程度上為其他地方的扶貧開發提供借鑒。

一、文獻綜述

本文對已有的相關文獻進行梳理，對財政支農支出減貧效應的研究主要圍繞以下幾個方面進行。

理論方面，林伯強（2005）就政府公共支出政策尤其是公共投資的配置政策如何影響中國農村減貧構建了一個理論分析框架，認為政府的公共投資支出對中國農村經濟增長、貧困減少和區域發展不均等有著重要影響[1]。閻坤（2008）認為，應首先明確減貧目標下政府與市場的關系，認識公共財政在減貧中的定位與職能作用[2]。王海（2013）認為，直接面對貧困人群的公共支出可以通過改善貧困群體的自身條件和外部生存發展環境，提高其勞動水平和勞動技能，提升其經濟收入能力，從而實現減貧[3]。李盛基（2014）指出，公共支出可以通過經濟增長對農村貧困產生間接的減貧效果，公共支出具有促進經濟增長的作用，經濟增長可以緩解農村貧困，而農村貧困的減少反過來也會進一步促進經濟增長[4]。

實證方面，秦建軍（2011）運用誤差修正模型（ECM）進行研究，發現總體上財政支農投入對農村貧困緩解起到一定的作用[5]。李普亮（2012）基于省級面板數據的實證分析結果顯示，財政農業支出確實有利于促進農民增收，但對縮小城鄉居民收入差距的影響并不顯著[6]。陳鳴等（2017）引入制度環境變量研究財政支農投入的減貧增收作用，其研究發現我國的財政支農政策在一定程度上能夠達到減緩農村貧困的政策目標，同時財政支農投入的減貧效果也受到制度環境的制約[7]。王謙（2017）基于全國31個省份的面板數據進行了研究，結果表明我國財政支農支出減貧效應顯著且存在區域差異性[8]。張曉誼（2018）運用了湖南省1995—2014年的時間序列數據研究，研究表明，湖南省的財政支農支出對農民人均純收入具有促進作用，從而達到減貧的目的[9]。

目前已有文獻關于財政支農對直接減貧作用的研究較少，大多數研究側重于財政支農對農民收入的影響，從而間接作用于減貧，但這種間接的研究會由于各種因素對減貧效果產生影響。所以，本文基于貴州省2000—2016年的各項財政支農結構和農村貧困人口數據，用農村貧困人口減少作為衡量農村減貧的指標，建立VAR模型，運用Eviews7.0進行分析，對貴州省各項財政支農支出對減貧動態關系進行分析。

二、模型設定及數據來源

由于農村的小學初中的教育經費和道路交通建設的資金大多數來自于財政撥款，所以在探討貴州省財政支農支出對農民減貧動態關系時，本文選取了農林水事務支出、農民的社會救助支出，農村通車率、農村中小學經費支出四個指標作為解釋變量，對于衡量農村貧困情況的指標則采用貧困人口數量來表示，建立如下計量方程模型：

PR=f（NL，JZ，JY，JT）（1）

方程（1）表示農村貧困的決定因素，其中PR表示貧困人口數，NL表示農林水事務支出，JZ表示農民社會救助支出，JY表示農村中小學教育經費支出，JT表示農村通車率。為了降低時間序列潛在的異方差影響，除了農村通車率，首先將各個變量數值進行對數轉換，運用Eviews7.0進行分析。

本文采取貴州省2000—2016年各項指標相關統計資料作為建模的樣本數據，數據主要來源于《貴州省統計年鑒》《中國教育經費統計年鑒》《中國貧困監測報告（20001—2017年）》

三、實證分析

1.單位根檢驗。由于本文采取的計量模型是時間序列模型，為了防止采用非平穩數據擬合模型而造成偽回歸現象出現，首先進行平穩性檢驗。為了方便觀察采用ADF進行單位根檢驗，由表1可知，經過一階差分和二階差分后，變量變為平穩序列，經過一階差分后變為平穩序列的四個變量，是一階單整序列。

2.構建VAR模型。在建立VAR模型之前，首先確定模型的滯后階數，在Eviews7.0軟件中的滯后階數結構依據滯后階數判斷該模型的滯后階數，最終滯后階數總共列有2階，而滯后一階各項指標數值有三個帶有*號，而滯后二階的*號僅有兩個，所以該模型選擇滯后一階進行分析，建立VAR（1）模型。再用Eviews7.0軟件對變量進行回歸，得到此模型的R2值95.93%，說明模型的擬合優度較高，各項財政支農支出指標對貧困人口變化的解釋能力也較好。

3.脈沖響應函數分析。脈沖響應可以反映變量之間動態作用關系，而本文則對VAR（1）的脈沖響應分析圖（如下圖所示）。

由上圖可知，第三期之后農林水事務支出對貧困人口數量的沖擊一直呈現出逐漸遞增的負向沖擊，一直到第七期，達到負的峰值，然后逐漸減少趨向于零，說明農林水事務支出對減少農村貧困人口具有促進作用，但具有一定的滯后性。社會救助支出對貧困人口數的沖擊，第一期是一個正向沖擊，之后一直下降至第六期達到負的峰值，但是第九期之后又變為正向沖擊，并趨向于零，說明社會救助支出對具有一定的促進農村貧困人口減少的作用。農村通車率對貧困人口的沖擊，第一期給的是正向沖擊，且在第二期達到正的最大值，之后一直下降，在第七期達到負的峰值。同農林水事務支出一樣，在前期農村通車率對減少貧困人口具有一定的阻礙作用，第三期之后它的負效應才顯現出來，最后趨于穩定，說明農村通車率對減少貧困人口具有促進作用。

4.格蘭杰因果檢驗。由表2可知，P值小于顯著性水平5%，拒絕原假設，反之則不拒絕原假設，農林水事務支出、農村通車率是農村貧困人口變化的Granger原因;社會救助不是導致農村貧困人口變化的Granger原因。

5.VAR模型方差分解。接下來進行方差分解分析時 僅是針對以農村貧困人口為被解釋變量，農林水事務支出、農村通車率為解釋變量來說明它們之間的解釋能力強弱。實證結果列出了農林水事務支出、農村通車率以及自身10期分別對農村貧困人口的解釋能力數值，隨著時間的推移，三者的解釋能力也越強，農林水事務支出的解釋能力在第九期達到最大，為18.85498，而農村通車率在第四期達到最大，為55.77933，它自身則是在第一期值達到最大。其中，前兩期它自身的解釋力度比其他兩個變量都要大，但之后農村通車率的解釋能力遠大于農林水事務支出和它自身的能力，說明比起農林水事務支出而言，農村通車率對于減貧作用更強。

四、結論與建議

研究發現，農林水事務支出、農村通車率、社會救助支出由于時滯性的原因，在短期對農民減貧具有一定的阻礙作用。但是從長期來看，它們的增加均能達到促進農民減貧的效果。農林水事務支出、農村通車率是導致農村貧困人口數量變化的Granger原因，反過來則不能成立;而社會救助支出與農村貧困人口數量變化不能互為Granger原因，兩者之間不存在因果關系，說明社會救助支出對農民減貧的作用存在不確定性。而對于農民減貧的作用效果來說，農村通車率對農民減貧的作用效果大于農林水事務支出的作用效果，其解釋能力更強。因此，本文根據研究結果，提出幾點對策建議：

1.加大財政支農投入力度。從研究結果來看，財政支農確實能促進農民減貧，特別是農林水事務支出和農村通車率。所以，需要加大財政支農投入力度，確保財政農業投入穩定增長，各項政策落實到位，并加強拓寬農業投資渠道。

2.優化財政支農結構。三農問題一直備受國家的重點關注，針對貴州省，除了加大財政支農投入力度外，還要優化財政支農結構，優先發展農村交通基礎建設，再以其他支農支出輔助，以達到減貧目的。

參考文獻：

[1] ?林伯強.中國的政府公共支出與減貧政策[J].經濟研究，2005，（1）：27-37.

[2] ?閻坤，于樹一.公共財政減貧的理論分析與政策思路[J].財貿經濟，2008，（4）：61-67.

[3] ?王海.財政支出減貧：機理分析與政策啟示[J].河南師范大學學報：哲學社會科學版，2013，（3）：69-73.

[4] ?李盛基，呂紅.中國農村財政支出的減貧作用機制及效果研究[M].北京：科學出版社，2017.

[5] ?秦建軍，武拉平.財政支農投入的農村減貧效應研究——基于中國改革開放三十年的考察[J].財貿研究，2011，（3）：19-30.

[6] ?李普亮.財政農業支出、農民增收與城鄉居民收入差距——基于省級面板數據實證[J].南方經濟，2012，（8）：57.

[7] ?陳鳴，周發鳴.制度環境視閾下財政支農投入的減貧效應研究[J].統計與決策，2017，（1）：29-38.

[8] ?王謙，王秋蘇.我國財政支農支出的區域減貧效應研究[J].山東財經大學學報，2017，（5）：36-45.

[9] ?張曉誼.湖南省財政支農對農民減貧效應研究[J].經貿實踐，2018，（3）：62-66.