基于VAR模型下的阜南縣柳編非遺產業與農村扶貧資金效率研究

方 瑛

（安徽國際商務職業學院,安徽 合肥231131）

安徽省阜南縣柳編歷史悠久，工藝精湛，美譽天下，柳編工藝品是阜南縣乃至全省主要出口創匯產品之一。2008年阜南柳編工藝品編織技術被列入安徽省阜陽市非物質文化遺產（以下簡稱非遺）。2011年阜南縣黃崗柳編工藝被列入國家級非遺名錄。作為國家級貧困縣，扶貧工作一直都是阜南縣政府工作的重點方向。阜南縣非遺柳編手工藝產品的傳承及產業化發展不僅關系著非遺的保護傳承，更對發展特色手工藝產業的出口、推動阜南縣脫貧攻堅、實現全面發展具有重要意義。

從直接影響和柳編非遺產業結構優化的角度來分析，對財政支持下的扶貧效率與投入的扶貧資金進行實證研究，柳編非遺產業結構的調整在某種程度上也會促進經濟的增長，使得扶貧效果最優化。

一、樣本數據的選取

根據需要選取了四個指標進行分析：農民人均可支配收入（INC），選取阜南縣農村居民人均純收入作為指標；地區農戶信貸供給（LOAN），選取阜南縣人均貸款余額表示農戶信貸；涉農財政支出（FLS?CAL），選取阜南縣農林水事務支出與農村人口的比值表示；柳編非遺產業結構優化度（STRU），用柳編非遺產業經濟增加值的總和與阜南縣地區生產總值的比值表示[1]。

表1 各指標具體的描述性統計

基于阜南縣的地區生產總值來看，該縣的主要收入來自于柳編非遺產業。從描述性統計來看，可支配收入、財政支出、農戶信貸供給方面最大值和最小值之間級差較大，其中阜南縣農戶信貸供給的觀測值相差最大，表明地區農戶信貸供給明顯不均衡[2]；涉農財政支出的數據極差也顯示阜南縣農林水事務支出與農村人口的比值在不同地區差別較大。

二、VAR模型的建立與相關檢驗

1.數據的平穩性檢驗

數據要能做計量分析，前提之一是通過平穩性的檢驗，尤其是經濟數據更加要求平穩。[3]另外由于農村居民人均可支配收入（INC）和涉農財政支出（FLSCAL）的數值比較大，防止數據出現不必要的“偽回歸”現象，準確進行回歸分析，對INC和FLS?CAL取對數再進行回歸。

表2 對數據進行平穩性檢驗結果

表2的平穩性檢驗過程中，農村人均純收入INC和區域柳編非遺產業結構優化度STRU是一次通過檢驗，而涉農財政支出FLSCAL和農戶信貸供給LOAN需要在原始的基礎上進行一階差分才能達到數據的平穩。綜上所述，所有指標均已達到在5%顯著性水平下的平穩要求。

2.E-G協整檢驗

根據變量特征，其中被解釋變量農村人均純收入INC和解釋變量區域柳編非遺產業結構優化度STRU是零階單整，而解釋變量地區信貸農戶供給LOAN和涉農財務支出FLSCAL均是一階單整。由于協整檢驗需要滿足同階單整的要求，所以只有LOAN和FLSCAL滿足，對二者進行協整檢驗。協整檢驗包括Engle-Grange（即E-G）檢驗和Johansen檢驗，前者適用于2個及以上的變量，后者適用于3個及以上的變量。這里的兩個解釋變量適用于E-G協整檢驗。

表3 E-G協整檢驗結果

從表3看，常數項C和LOAN項的“prob”為0.0000和0.0002，均小于0.05，R2=0.85,非常接近1。展示出的指標不錯，但為防止出現“偽回歸”現象，所以對殘差項進行ADF檢驗，發現平穩，表明地區信貸農戶供給LOAN與涉農財政支出確實存在協整

3.VAR模型的建立

（1）VAR模型最優滯后階數

LL、LR、AIC、HQIC和SBIC表示信息準則統計量，而信息準則表示的是滯后期和自由度之間的一種相對平衡，也就是說，根據AIC、HQIC和SBIC的信息量取值最小的準則確定模型的階數?！?”表示各項檢驗指標在5%的置信區間下顯著，根據判斷，當模型的滯后階數為1階時，信息檢驗準則均能在5%的顯著性水平下通過檢驗，由此可以判斷出，模型的滯后階數為1階。

（2）VAR模型的確定

表4 VAR模型的確定

表5 VAR擬合的相關結果

從擬合的結果看，上述R-squared的值均接近1，農村人均收入INC、農戶信貸供給LOAN、涉農財政支出FLSCAL和柳編非遺產業結構優化度STRU之間兩兩關系的相關程度都十分密切，證實了前期的判斷。

4.AR模型檢驗結果

雖然VAR模型擬合出來的效果不錯，但是為了確保結果更加準確，需要借助AR模型，AR模型類似于一個第三方鑒定者，能夠更加準確、客觀地描述變量之間的關系。

表6 AR模型檢驗結果

5.Granger格蘭杰因果分析

表7 Granger格蘭杰因果關系

從上述的格蘭杰因果檢驗中可得出下列結論：滯后期為1階的前提下，地區農戶信貸供給LOAN和地區農村居民人均純收入INC以及柳編非遺產業結構優化度STRU均是涉農財政支出FLSCAL的單項格蘭杰原因，但是相比較而言，對涉農財政支出影響最大的還是柳編非遺產業結構優化度。地區農戶信貸供給LOAN是涉農財政支出的單項格蘭杰原因；農村居民人均純收入也是涉農財政支出的單項格蘭杰原因，地區農戶信貸供給的影響力度更大。

農村居民人均純收入和地區農戶信貸供給不是柳編非遺產業結構優化度的單項格蘭杰原因；地區農戶信貸供給也不是農村居民人均純收入的單項格蘭杰原因；對農村居民人均純收入和柳編非遺產業結構優化度以及地區農戶信貸供給而言，涉農財政支出均不是上者的單項格蘭杰原因。

表8 DLNFLSCAL分析

從上表可看出，由于概率均小于0.05，所以拒絕原假設。地區農戶信貸供給和農村居民人均純收入對涉農財政支出均存在因果關系。

表9 DLOAN分析

對DLOAN而言，只有區域柳編非遺產業結構優化度與其具有因果關系。

表10 LNINC分析

對LNINC而言，涉農財政支出和地區農戶信貸供給與農村居民人均純收入有因果關系。

表11 STRU分析

對STRU而言，涉農財政支出FLSCAL與地區農戶信貸供給LOAN以及農村居民人均純收入INC和柳編非遺產業結構優化度均有因果關系。相比較而言，地區農戶信貸供給可能對柳編非遺產業結構優化度而言影響力稍弱。

四、結 論

對安徽省阜南縣的貧困問題進行了一系列的分析，研究了以農村居民人均純收入為被解釋變量，即作為扶貧效果的重要指標，以地區農戶信貸供給（在財政支持的背景下）、涉農財政支出、柳編非遺產業結構優化度三個為解釋變量，進行了VAR分析，并利用格蘭杰因果檢驗、AR模型檢驗等分解了四個經濟指標，分析得出要想使得農村居民人均純收入得到大幅度提高，也就是使得扶貧效果大幅上升，最重要的是優化柳編非遺產業結構，另外可以提升放貸量，從而進一步從根本上解決農村居民勞動力利用率的問題，之后的外資引入也會更加順利[1]。

根據以四個指標為主要分析對象進行的一系列計量統計，可以得出一些結果：不管是VAR模型的擬定以及格蘭杰因果檢驗，柳編非遺產業結構優化度對INC而言是相對來說比較重要的，更何況在當前國家供給側改革和精準扶貧攻堅背景下，相比直接撥款與信貸供給是通過財政補助的方式給予阜南縣而言，支持阜南縣當地柳編非遺產業發展這條間接路徑更能夠帶來長期減貧的效果[1]。Granger格蘭杰因果分析也均顯示出STRU在整個探究扶貧效率過程中的重要性，另外地區信貸供給對人均純收入雖然反映不是很持久，但是對扶貧效果來說也是不可或缺的一個指標，短期內對INC的影響是個顯著的正向指標。

涉農財政支出對人均純收入來說影響力度也是存在的，而影響的時效與作用隨著時間的推移越來越少，但是某種程度上可以穩定住基本的人們需求[3]?；谏鲜龅暮喍谭治?，建議涉農財政支出在柳編非遺產業結構優化度達到某種程度后，可以適當減少，盡量將資金投入到柳編非遺產業結構中去，而地區信貸供給應該適當地根據柳編非遺產業的需求投入，只有將三者共同協調起來，才能將扶貧效率提高上去。