貴州省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)民收入關(guān)系的實證分析

梁穎　蔡承智

摘 要：農(nóng)民增收是農(nóng)業(yè)、農(nóng)村發(fā)展的集中表現(xiàn)和基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)民收入之間有著內(nèi)在聯(lián)系。基于1978—2015年貴州省種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)、農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值及農(nóng)民人均年收入統(tǒng)計值，運用Eviews7.2軟件進(jìn)行了變量間相互關(guān)系的全面分析。結(jié)果顯示：一是“時間序列”的ADF單位根檢驗表明，種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)產(chǎn)值及農(nóng)民人均年收入，同為一階單整序列，農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值由于統(tǒng)計值僅始于2004年，數(shù)據(jù)量不足，未通過一階差分“平穩(wěn)性檢驗”，故將其對農(nóng)民增收的貢獻(xiàn)歸入最終回歸方程的常數(shù)項;二是變量間“協(xié)整檢驗”表明，種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)民人均年收入間存在協(xié)整關(guān)系;三是變量間Granger因果檢驗表明，種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)民人均年收入間存在部分因果關(guān)系;四是介于變量間關(guān)系的部分Granger因果檢驗未達(dá)顯著水平，故引入“殘差”項，以種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)及漁業(yè)產(chǎn)值為解釋變量、農(nóng)民收入為被解釋變量，進(jìn)行“誤差修正”模型估計分析，得出種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)及漁業(yè)產(chǎn)值對農(nóng)民收入的貢獻(xiàn)權(quán)重（回歸方程系數(shù)）分別為0.30、0.09、0.38和0.32，即貴州農(nóng)民增收主要依靠牧業(yè)、漁業(yè)和種植業(yè)的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：貴州;農(nóng)業(yè)產(chǎn)值;農(nóng)民收入;協(xié)整檢驗;因果檢驗;回歸分析

中圖分類號：F327? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2020）09-0037-06

一、相關(guān)背景介紹

貴州是全國最貧困的省份之一，農(nóng)業(yè)在貴州經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中扮演著相對重要的角色。以2015年為例，貴州省GDP為10 502.56億元，其中一、二、三產(chǎn)業(yè)分別占15.62%、39.49%和44.89%，而全國一、二、三產(chǎn)業(yè)分別占8.99%、40.53%和50.48%。貴州第一產(chǎn)業(yè)（以農(nóng)業(yè)為主）產(chǎn)值占GDP比值高于全國水平足以說明農(nóng)業(yè)在貴州經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中的顯著而重要的地位。本文在對貴州省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)民收入關(guān)系進(jìn)行變量“時間序列”平穩(wěn)性分析、協(xié)整檢驗及Granger因果檢驗基礎(chǔ)上，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響農(nóng)民增收的程度進(jìn)行回歸方程估計，以判斷農(nóng)業(yè)中種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)和農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)對農(nóng)民增收的貢獻(xiàn)大小，從而為地方政府制定相關(guān)扶貧、促進(jìn)農(nóng)民增收政策提供決策參考。

二、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)民收入之間的關(guān)系

農(nóng)業(yè)由種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)和農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)構(gòu)成，組分之間存在互作關(guān)系。農(nóng)民收入主要（直接或間接）來源于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增長，而且它們之間表現(xiàn)為線性關(guān)系。所以，可對農(nóng)業(yè)（組分）產(chǎn)值與農(nóng)民收入之間的關(guān)系進(jìn)行“協(xié)整”分析及格蘭因果檢驗，可對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響農(nóng)民收入的大小進(jìn)行回歸方程估計。以下將基于1978—2015年（現(xiàn)有統(tǒng)計數(shù)據(jù)）貴州省農(nóng)業(yè)（組分）產(chǎn)值及農(nóng)村居民人均可支配收入（以下簡稱“農(nóng)民收入”）依次進(jìn)行變量的“時間序列”平穩(wěn)性檢驗、協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗及回歸方程估計分析。

（一）變量“時間序列”平穩(wěn)性分析

種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)及農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值分別記為CR、FO、AN、FI和SE，“農(nóng)民收入”記為IN。為消除異方差，對變量取對數(shù)，分別記為lnCR、lnFO、lnAN、lnFI、lnSE和lnIN，變量ADF單位根檢驗結(jié)果（見下頁表1所示）。

表1顯示，t統(tǒng)計量高于所有水平（1%、5%和10%）臨界值，表明貴州省1978—2015年農(nóng)業(yè)（組分）產(chǎn)值（億元）及農(nóng)民收入（元/人）的對數(shù)值“序列”非平穩(wěn)。為此，進(jìn)行一階差分，分別記為DlnCR、DlnFO、DlnAN、DlnFI、DlnSE和DlnIN，再進(jìn)行ADF單位根檢驗（見下頁表2）。

表2顯示，除“農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)”外，其余變量的t統(tǒng)計量低于所有水平（1%、5%和10%）臨界值，表明貴州省種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)及漁業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)民收入對數(shù)值一階差分“序列”平穩(wěn)，同為一階單整序列，表明它們之間存在長期均衡關(guān)系。“農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)”未通過“平穩(wěn)性”檢驗是因為樣本數(shù)量不足（統(tǒng)計數(shù)據(jù)始于2004年），為此將其對“農(nóng)民收入”的貢獻(xiàn)歸入（最后回歸方程的）“常數(shù)項”。

（二）變量間關(guān)系的協(xié)整檢驗

同為一階單整的不同“序列”變量，如果理論上存在相互作用，則可對其進(jìn)行變量間關(guān)系的協(xié)整檢驗，進(jìn)一步從定量上認(rèn)識它們之間的互作關(guān)系。農(nóng)業(yè)（組分）產(chǎn)值與農(nóng)民收入之間的相互聯(lián)系表現(xiàn)為：農(nóng)業(yè)（組分）產(chǎn)值的提高促進(jìn)農(nóng)民收入的增長，農(nóng)民增收致富是農(nóng)業(yè)發(fā)展的集中表現(xiàn);反過來，農(nóng)民脫貧致富、農(nóng)村發(fā)展，又為農(nóng)業(yè)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)、創(chuàng)造條件，從而助推農(nóng)業(yè)（組分）產(chǎn)值的增加。

從表3可以看出，協(xié)整回歸方程的R平方（決定系數(shù)）為0.991919、P值（F-統(tǒng)計量）為0.000000，模型擬合優(yōu)度較高，表明變量間存在協(xié)整關(guān)系。為此，進(jìn)一步對模型殘差進(jìn)行單位根檢驗（見表4）。

表4顯示，t統(tǒng)計量低于所有水平（1%、5%和10%）臨界值，表明貴州省農(nóng)業(yè)（其中的種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)和服務(wù)業(yè)）產(chǎn)值與農(nóng)民收入關(guān)系協(xié)整回歸方程的殘差序列平穩(wěn)。P值為0.0018，小于0.05，達(dá)到顯著水平。為此，進(jìn)行變量間Granger因果檢驗。

（三）變量間關(guān)系的Granger因果檢驗

協(xié)整檢驗只表明變量間是否存在相互作用，變量間存在相互作用的情況下，要判斷它們之間的因果關(guān)系，需進(jìn)行變量間的Granger因果檢驗。貴州省種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)和漁業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)民收入之間的Granger因果檢驗（如表5所示）。

從表5可知，“農(nóng)民收入”是“種植業(yè)”的Granger原因（0.01顯著水平），“農(nóng)民收入”是“牧業(yè)”的Granger原因（0.01顯著水平），“林業(yè)”是“種植業(yè)”的Granger原因（0.05顯著水平），“牧業(yè)”是“種植業(yè)”的Granger原因（0.10顯著水平），“林業(yè)”是“牧業(yè)”的Granger原因（0.05顯著水平）。“農(nóng)民收入”是農(nóng)業(yè)（如種植業(yè)、牧業(yè)）產(chǎn)值的Granger原因，意味著任何農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動都需要農(nóng)民具備一定的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，都需要相應(yīng)生產(chǎn)資料投入，但農(nóng)民增收致富后并不一定投資于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，有可能用于其他消費（如旅游）或投資于農(nóng)業(yè)以外的經(jīng)濟(jì)活動。因此，本研究不以“農(nóng)民收入”作為解釋變量、農(nóng)業(yè)（組分）產(chǎn)值作為被解釋變量進(jìn)行回歸方程估計分析，也不對農(nóng)業(yè)（組分）產(chǎn)值之間的相互作用做進(jìn)一步的分析（它們之間存在部分Granger因果關(guān)系）。農(nóng)業(yè)（組分）產(chǎn)值對“農(nóng)民收入”的影響，雖然Granger因果檢驗未達(dá)到（0.10以上）顯著水平，但它們對農(nóng)民增收的促進(jìn)作用是客觀存在的，造成“未達(dá)顯著水平”的原因可能是統(tǒng)計數(shù)據(jù)的“數(shù)量”（不足）和“質(zhì)量”（與實際值之間的誤差）。

（四）農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對農(nóng)民收入影響的回歸分析

由于農(nóng)業(yè)（組分）產(chǎn)值對“農(nóng)民收入”的影響的Granger因果檢驗未達(dá)到顯著水平，故不能將農(nóng)業(yè)（中的種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)和漁業(yè)）產(chǎn)值作為農(nóng)民收入的影響因子直接進(jìn)行回歸方程估計，而需引入“殘差”修正項，即進(jìn)行“誤差修正”回歸模型估計。貴州省種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)對農(nóng)民收入影響的（誤差修正）回歸模型估計結(jié)果（如下頁表6所示）。

從表6可知，最后的回歸方程的R平方（決定系數(shù)）為0.998564、P值（F-統(tǒng)計量）為0.000000、DW值為2.040451（接近2.0），模型擬合優(yōu)度較高;除“林業(yè)”對“農(nóng)民收入”的影響達(dá)“顯著”水平（P值為0.0576）外，“種植業(yè)”“牧業(yè)”和“漁業(yè)”均達(dá)“極顯著”水平（P值均低于0.01），“常數(shù)項”和“殘差項”也達(dá)“極顯著”水平，表明回歸方程的信度較高;“種植業(yè)”“林業(yè)”“牧業(yè)”和“漁業(yè)”對“農(nóng)民收入”的貢獻(xiàn)率（回歸方程系數(shù)）分別為0.30、0.09、0.38和0.32，均為正值，表明均為促進(jìn)作用，符合常理。也就是說，貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展對農(nóng)民增收的貢獻(xiàn)中，牧業(yè)貢獻(xiàn)最大、林業(yè)貢獻(xiàn)最小，漁業(yè)和種植業(yè)介于之間。

三、結(jié)語

本研究表明，貴州農(nóng)業(yè)（組分）產(chǎn)值的提高對農(nóng)民增收的貢獻(xiàn)大小依次為牧業(yè)、漁業(yè)、種植業(yè)和林業(yè)。農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)不足，未通過“序列”的平穩(wěn)性檢驗，沒有作為解釋變量之一考慮，但農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值對農(nóng)民收入的作用是不言而喻的。也就是說，在這種情況下，種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)和漁業(yè)分別在一定程度上“瓜分”了農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)對農(nóng)民收入的貢獻(xiàn)，農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)的發(fā)展對農(nóng)民增收的促進(jìn)作用表現(xiàn)為“隱性”。

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Abstract：The increase of farmers income is the base and intensive show of agricultural and rural development，as there exists inner interaction between agricultural production value and farmers income.In this paper，based on the production values of cropping，forestry，animal husbandry，fishery and sideline and farmers annual income from 1978 to 2015 in Guizhou province，Software E-views 7.2 is used for comprehensively analyzing the relations between these variables.The results show as follows：1.due to insufficient number of its statistical figures starting only from 2004，the stationary test of ‘time seriesof the variables indicates the sideline one is not stationary and then its contribution to farmers increase is included in the constant of regression equation，while the farmers income and the production values of cropping，forestry，animal husbandry and fishery are all belonging to the 1st-differentiated integration series;2.the co-integration test indicates the farmers income and the the production values of cropping，forestry，animal husbandry and fishery are con-integrated each other;3.the Granger causality test indicates there are some causalities between these variables in a way;4.in view of that some Granger causality tests do not reach significant level，the residual is introduced to estimate error-corrected regression equation through the production values of cropping，forestry，animal husbandry and fishery leading to the increase of farmers income，which educes that their contribution weights（the coefficient of regression equation） are 0.30，0.09，0.38 and 0.32 respectively，or the farmers income increase in Guizhou province mainly depends on the development of animal husbandry，fishery，cropping and forestry，orderly.

Key words：Guizhou;agricultural production value;farmers income;co-integration test;causality test;regression analysis

[責(zé)任編輯 劉嬌嬌]