安徽省農業供給側結構性改革的路徑選擇

劉興宇，汪 橋

（滁州學院經濟與管理學院，滁州 239000）

為貫徹落實《中共中央、國務院關于深入推進農業供給側結構性改革加快培育農業農村發展新動能的若干意見》，安徽省在2017年明確指出要堅持發展新理念，以推進農業供給側結構性改革為主線，以建設五大發展美好安徽為目標，不斷推進農業增效、農民增收、農村增綠，把握增加農民收入、保障有效供給的主要目標，調優產品結構、調好生產方式，調順產業體系，全面推進美麗鄉村建設，全面提升農業現代化水平[1]。近幾年，安徽省農業雖然在調結構、轉方式、促改革等方面取得一定的成效，但仍存在農產品供求結構錯位、資源利用透支、產業發展不配套等問題。為此，2021年安徽省人民政府辦公廳印發《加快推進糧食產業高質量發展行動計劃》，明確指出新時期安徽省農業發展的主要目標，推動糧食產業創新發展、轉型升級、提質增效。由此可見，現代化農業的發展在安徽省有著舉足輕重的地位，實現農業結構性改革的目標任重而道遠，找到農業供給側結構性改革的路徑對農業經濟的發展和安徽省整體經濟的騰飛都有著重要的意義。

1 安徽省農業發展現狀研究

1.1 農業產業結構雷同化現象嚴重

安徽省地理結構復雜，平原、丘陵總面積較大，同時地理位置、氣候特征明顯，在這種條件下，使安徽省農業資源多樣性成為可能，但是在實際的經營中，各區并沒有遵循差異化要素稟賦規則，畜牧業圍繞養豬、養魚、養雞鴨，經濟作物集中在棉花、油菜與西瓜上，雖然各縣市農業產業門類齊全，但是產業結構趨同化現象較為嚴重，名優特產較少，經濟附加值低，地區優勢沒有得到充分發揮。

1.2 農產品供需結構失衡

由于生產者和消費者的信息不對稱性，使得農產品交易存在盲目性，安徽省在農產品出口中，高附加值深加工產品較少，原料性農產品約占出口總額的65%以上。2020年相關數據表明，安徽省農產品出口總額為6.86億美元，僅占全省出口總額的5.54%，完全與安徽省的農業大省地位不匹配。同時，由于人民生活水平提高，傳統的農產品供給無法滿足消費者多樣性、綠色性等消費品的需求，導致市場上農產品供需失衡，農民遭受較大損失[2]。

1.3 農業投入設施建設有待提高

安徽省和山東省均是我國農業大省，但在農業投入設施建設上山東省明顯高于安徽省，本文選取2011－2020年部分時間數據對比分析發現，聯合收獲機臺數、農用大中型拖拉機臺數、有效灌溉面積上安徽省農業基礎建設明顯落后于山東省，安徽省農業現代化要素投入不足，嚴重影響農業的發展態勢（見表1）。

表1 安徽省、山東省農業投入設施建設情況

1.4 經濟效益脫離生態效益

2020年安徽省農業化肥施用量289.9萬t，塑料薄膜使用量10.33萬t，農藥使用量8.33萬t，這種過度依賴化肥農藥等粗放型的農業發展模式顯然與當前生態農業的發展要求不一致，在此背景下土地貧瘠化現象嚴重、生態基礎薄弱等負面影響不斷涌現，以犧牲生態環境為代價產出的農產品難以滿足人民不斷增長的消費需求[3]。

2 模型構建及數據說明

2.1 指標選擇

本文以安徽省農業產值作為被解釋變量，要素供給、農業結構、農業產業化等指標作為解釋變量，建立相關模型，具體變量說明如表2所示。

表2 各變量定性描述

要素投入方面，本文以農業固定資產投資額、農業機械總動力、農田水利建設及農藥使用量表示。農業結構調整方面，選擇可以反映農業工業化程度的鄉鎮企業實際總產值。外部因素中，考慮到安徽省屬于自然災害多發地，用農作物受災面積表示該影響因素[4]。農業產業化發展需要快遞運輸等硬性條件支撐，所以選擇郵路及農村投遞路線總長度表示物流條件。上述變量所研究的數據均來源于1992－2020年《安徽省統計年鑒》及中國統計年鑒相關資料整理所得。

2.2 模型構建

本文選取2000－2020年的數據模型進行實證分析，找出最具影響力因子，逐漸剔除不顯著變量，為安徽省農業供給側結構性改革提供參考，建立線性方程：

Yt=β0+β1Disaster+β2Postal+β3Fixed+β4Pesticides+β5Machinery+β6Erosion+β7Value+μt。

為便于彈性分析，對上述方程兩邊取對數，可得估計方程：

lnYt=β0+β1lnDisaster+β2lnPostal+β3lnFixed+β4lnPesticides+β5lnMachinery+β6lnErosion+ β 7lnValue+μt。

3 實證分析

3.1 變量平穩性檢驗

本文擬構建VAR模型，為了消除序列異方差影響，在構建方程時對數據進行對數處理，同時，為保證時間序列的平穩性，在構建VAR模型前需對各變量精選平穩性檢驗，本文通過Eviews 10.0軟件進行原序列和一階差分比較，結果發現模型原序列全部接受原假設，即序列不平穩，同時一階差分在5%的臨界值中拒絕原假設，即原序列存在一階平穩。

3.2 Johansen協整檢驗

在協整檢驗之前，必須確定最優滯后階數，通過Eviews 10.0軟件，在比較1-3階滯后期下AIC和SC信息準則，測算VAR模型的最優滯后階數為2，如表3所示。

表3 VAR模型的最優滯后階數

Eviews 10.0軟件估計的VAR模型擬合優度為0.99，表示VAR模型中的因變量可以很好的利用自變量滯后2階的值。同時Johansen協整檢驗應比VAR模型的最優滯后階數少1，所以協整檢驗的最優階數為1階，模型結果如表4所示，根據跡統計量和特征根，在5%顯著性水平下，變量間存在長期協整關系。

表 4 Johansen協整檢驗結果

3.3 脈沖響應函數與方差分解

3.3.1 脈沖響應 為了避免VAR模型中參數可能不具有明顯的經濟意義，考慮某個變量的擾動對其本身及序列中其他變量的影響尤為重要，因此本文先進行脈沖響應分析，沖擊結果如圖1所示。

圖1 農業總產值對各指標的脈沖響應

給當期鄉鎮企業實際總產值增速一個正向沖擊，農業總產值表現出較大的正向相應，第2期有明顯波動，第3期開始處于正向沖擊，表明鄉鎮工業總產值與農業總產值存在正相關關系，鄉鎮工業發展迅速，農業總產值相應增長。

農業總產值在前7期受農業固定資產投資的正向沖擊較大，但從第8期開始，該沖擊效應減少，雖后續有所回升，但無法達到前期最高值，存在上述原因可能是農業固定資產投資較為盲目，真正意義上的高品質、符合市場需求的農業并未得到充分發展。物流業發展的正向沖擊對農業總產值產生正向沖擊，并在第2期達到最大值，但是隨著時間的發展，這種沖擊效應減小，并在第8期出現負向沖擊。傳統物流業的發展已經無法滿足現代農業發展要求，必須深入發展現代物流。農業機械總動力的發展在第6期前對總產值的增長均有正向沖擊，但從第7期開始，該沖擊為負，說明現代農業發展不可以依賴于農業機械化。農藥施用量在前4期對農業總產值沖擊較小，但從第5期開始，該沖擊為負，并且一直持續下去，表明以生態環境為代價的農業發展不可取。農田水利建設對農業總產值的沖擊為正，且較為穩定，說明政府在財政支出保障農業基礎建設發展中的作用要一直引以為重。最后，自然災害對農業總產值的沖擊較小，說明政府在防災減災中所取得的成效較為明顯。

3.3.2 方差分解 為了分析內生變量不同時期的結構沖擊貢獻度，本文通過方差分解來測算10期中各變量對農業總產值的影響，分析結果如表5所示。在第1期，除lnY自身外，其余變量對lnY的影響程度均為0，但隨著時間的推移，lnY對自身的貢獻率下降，其余變量對lnY的貢獻率呈現上升的趨勢。其中，lnFixed與lnValue在前3期作用不明顯，但其后二者地位不斷上升，第10期貢獻率分別為22.543 5%和15.707 2%。同時，lnDisaster和lnMachinery起初對lnY的貢獻較小，且存在波動性，這與以往的研究結果存在較大分歧，一方面說明安徽省雖然作為自然災害頻發區，但隨著國家防控能力與治理能力提高，對農業總產值的沖擊不大。另一方面，傳統農業的發展需要國家大量基礎設施建設與扶持，但是安徽省作為農業大省，除了要加大農業基礎設施建設外，更要在供給上做出改革，發展適合省情的現代農業，提高自主創新能力。lnPesticides對lnY的貢獻率逐漸增加，第10期新息率達10%，說明安徽省近年來在經濟效益與生態效益上兩手抓，發展綠色農業，力求逐步實現人與自然和諧發展。lnPostal對lnY的貢獻率也比較大，基本保持在17%。

表5 lnY10期方差分解圖

4 結論與建議

本文通過建立向量自相關模型，實證分析了影響安徽省農業發展的因素。結果表明農業機械化水平、農田水利建設、自然災害對農業總產值的沖擊較小，其他變量對農業發展沖擊較大，生態與經濟相結合發展的路徑是未來農業發展的必然選擇，在此基礎上得出針對性建議。

第一，國家財政專項資金扶持，把增加綠色優質農產品供給放在突出位置，在優質、特色農產品上下功夫，增強供給體系對需求變化的適應性和靈活性，使農業供需關系在更高水平上實現新的平衡。

第二，推動鄉鎮企業發展，創新農業農村發展體制機制，激活農村各類資源要素潛力，解放和發展農村生產力，改造提升傳統動能，培育壯大新動能，形成更有效率、更有效益、更加可持續的農業供給體系。

第三，農業的發展離不開其他產業的支撐，要充分利用好二三產業的孵化作用，為農業經濟的發展提供新鮮血液，在此基礎上加快延長農業產業鏈和提升價值鏈，全面提高農業整體效益，努力保持農民收入持續較快增長勢頭[5]。

第四，加快培育農業自主創新能力，培育新型農民，不斷創新節水灌溉技術、突破病蟲防治技術，加快推動資源節約型、環境友好型農業建設，形成資源利用高效、生態系統穩定、產地環境良好、產品質量安全的農業發展新格局，促進農業發展、生態協調、環境改善相互融合與統一[6-7]。