贵州省农业经济增长影响因素实证分析.docx

1、贵州省农业经济增长影响因素实证分析 提要 本文运用 1998 2012 年贵州省农业经济相关数据，运用理论分析和实证分析相结合的研究方法，建立农业总产值、农业资本投入、农业劳动力投入、农作物播种面积和农用机械总动力之间的多元线性回归模型，分析探讨贵州省农业经济增长的主要影响因素，并提出政策建议。 关键词：贵州 ;农业经济增长 ;影响因素 ;OLS;经济学分析 资助项目：霍英东教育基金会基础性研究课题 “ 禀赋、有限理性与新生代农民工就业行为研究 ” （ 131110） ;中国博士后科学基金面上资助课题 “ 产业转型背景下农村劳动力区域性流动行为研究 ” （ 2013M541441） ;贵州省教

2、育厅人文社会科学研究重点项目 “ 贵州民族地区返乡农民工创业行为研究 ”（ 11ZD004） 中图分类号： F32 文献标识码： A 收录日期： 2014 年 12 月 2日 近年来，贵州省农业经济始终保持平稳较快的 发展，为全省经济社会持续健康发展提供了基础支撑。为进一步推进贵州省农业产业结构调整，加快发展产业化经营，拓宽农民增收渠道，农业部 2012 年制定了农业部贯彻落实 国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见分工方案，从 5 个方面提出 23 条措施，支持贵州省农业农村经济发展。 农业增长受到众多因素的影响。本文运用计量分析方法，结合贵州省近年来农业经济增长情况，探讨贵

3、州省农业经济增长主要影响因素，进而提出相应的政策建议。 一、理论模型的构建 （一）模型的设定。根据经济学原理 ，要素投入量的增加和要素生产率的提高是经济增长的源动力。本文选取农业经济增长的资本、劳动力、土地作为主要投入要素，设定模型的线性生产函数形式为： Y=0+1K+2L+3N+ ？滋 （ 1） 其中，被解释变量 Y 代表农业总产出，解释变量 K、 L、 N 分别代表资本、劳动力、土地方面的投入，？滋为随机扰动项。 （二）变量的选取和设定。考虑到数据的可获得性，农业总产出 Y 以贵州省每年实现的农林牧渔总产值表示，并与统计年鉴上的统计数据保持一致，即也选取 1978 年 =100 的农林牧渔

4、总产值指数值 ，来消除价格因素的影响。资本 K以贵州省每年的农业生产中间消耗值表示，并同样选取 1978 年=100 的指数值，以消除价格因素的影响。劳动力 L 以贵州省每年年底农林牧渔业就业人员数表示。土地投入 N选取贵州省农作物播种面积表示。 二、计量模型实证分析 （一）方法的选取。本文拟采用普通最小二乘法（ OLS）对模型进行回归，为了保证 OLS回归结果的有效性，需要对各时间序列数据进行平稳性检验，只有当各序列均为平稳时间序列或非平稳序列均为同阶单整序列且存在协整关系时，才可以运用普通最小二乘法 OLS 进行回归。 1、变量的单位根检验。由于非平稳时间序列回归分析容易产生伪回归，有必要

5、对选入模型的各变量进行平稳性检验。本文选用迪基 -富勒（ ADF）检验来对各变量及它们的差分序列进行单位根检验。（表 1）由表 1 可知，各原序列在 10%的水平下均为不平稳序列，而二阶差分后在 10%的水平上均平稳，所以这些序列都是二阶单整序列，因此可以对其进行回归分析。 2、协整检验。由各变量的单位根检验可以得出，各原序列为同阶单整序列，现需要对模型的解释变量与被解释变量之间是否存在协整关系进行检验。对方程（ 1）的线性生产函数 进行最小二乘法估计得到残差序列 et，对 et 进行 ADF 检验以判断协整关系是否存在。（表 2）检验结果表明，残差序列 et的 ADF值小于各显著水平下的检验

6、临界值，说明残差序列 et不存在单位根，为平稳序列，故被解释变量与解释变量之间存在协整关系，即模型的构建是有意义的，表明农业总产出与资本、劳动和土地存在长期的均衡关系。所以，该模型满足普通最小二乘法线性回归的条件，可以进行线性回归。 （二）模型的估计。由以上的单位根检验和协整关系检验，得出结果该模型满足 OLS线性回归的条件，可以进行线性回归。先用 Eviews5.0软件对方程（ 1）进行估计。（表 3）由表 3结果表明，模型中的土地投入因素 N的 T检验值没有通过显著性检验，则模型中存在未解决的问题，所以需要进一步对模型进行检验。 （三）模型估计式的经济意义检验。根据表 3的回归结果可知，贵

7、州省农业资本投入量的增加促进了农业总产出的提高，即资本投入量与农业总产出正相关，这符合实际的经济情况，所以资本 K的回归系数为正，对实际经济情况具有良好的解释力。贵州省农业劳动力投入 L，即农林牧渔业就业人数回归系数为负，与农业总产出呈现负相关关系，这与贵州省第一产业就业劳动力接 近 2/3的现状相符。根据表 3可知，贵州省农业土地投入 N的T 值没有通过显著性检验，这可能是由于模型中存在异方差，自相关或者多重共线性有关，所以需要对模型进行进一步的检验。 （四）模型估计式的计量经济学检验。根据表 3的估计结果来看，调整的可决系数 R2 达到了 0.999223，回归方程的 F 值也通过了显著性

8、检验，这说明解释变量总体对被解释变量具有很强的解释力。回归方程中资本 K、劳动力 L的 T值的可能概率，均小于 0.05，通过了 T 检验，故解释变量 K、 L对被解释变量 Y具有较强的解释力。然而，土地投入 N的 T检验可能 概率为0.0744，大于 0.05，未通过 T检验，因此土地投入 N对被解释变量的解释力较弱，有待进一步考察其原因。 1、异方差检验。运用怀特（ White）检验法检验模型是否存在异方差性。结果见表 4。（表 4）由表 4White 检验结果中统计量 Obs*R-squared 的 P 值可知，其值大于正常显著性水平 0.05，即应该接受模型同方差的原假设，表明模型不存

9、在异方差性。 2、自相关检验。由表 3 的估计结果可知， DW 值为 2.470577，在 5%的显著性水平下， DW值落在临界值 4-dU=2.25和 4-dL=3.18之间的不确定区域，因此无法判断该模型是否存在一阶自相关。据此，运用 LM 检验法（又称 BG检验法）检验模型是否存在自相关性。估计结果见表 5。（表 5）由表 5中估计结果知， LM检验结果中的统计量 Obs*R-squared的 P值大于平常设定的显著性水平 0.05，即应该接受模型不存在一阶自相关的原假设，故模型不存在一阶自相关性。 3、多重共线性检验。为了检验模型是否存在多重共线性，需要先对各解释变量之间的相关系数做一

10、个简单的计算。（表 6）由表 6可以看出，有些解释变量之间的相关系数达到了 0.9以上，说明模型存 在一定程度的多重共线性。现运用逐步回归法剔除可能引起多重共线性的解释变量，并观察拟合优度和各参数显著性的变化情况，从而确定估计方程中的解释变量个数。由于土地投入 N的 T检验值没有通过显著性检验，则首先剔除掉变量 N 再运用 OLS 法进行线性回归，得出表 7。（表 7） 由表 7可知，剔除掉土地投入 N后，剩下的两个解释变量 K、 L对被解释变量 Y具有良好的解释力， T值、 F 值均显著，且拟合优度达到 0.999 很高的水平，因此剔除土地要素是合理的，从而确定本研究的最终估计式为： Y=1

11、60.3434+2.145617K-0.060904L T 值（ 5.371099）（ 34.31700）（ -3.536163） R2=0.999174，调整后的 R2=0.999036 DW=1.908344， F=7253.599 经检验，该模型不存在异方差性和序列相关性。 三、模型估计结果的经济学分析 本文采用的是贵州省 1998 2012年的农业经济方面的时间序列数据，包括四个变量，即贵州省农业经济总产出 Y，贵州省农业资本投入 K，贵州省农业劳动力投入 L，贵州省农业土地投入 N，并根 据各个变量的可获得性，选取适当的数据进行替代。本文数据来自于中国统计年鉴、中国农村统计年鉴以及贵

12、州省统计年鉴，通过对所选取数据的计量分析和检验，对贵州省农业经济增长的影响因素得出最终结果。 根据本文的回归分析结果表明，贵州省农业经济总产出的主要影响因素是贵州省农业资本投入和农业劳动力投入要素。由于本文的农业资本投入选取的是统计年鉴中的农业生产中间消耗值，即涵盖了农田化肥施用量、农药使用量、农膜地膜施用量、农业用电量等中间物质投入，因而根据本文分析结果可知，这些中间物质消耗对农业经济增长 产生正向作用。由分析结果中资本投入 K的系数为 2.145617可知，近 10多年来，贵州省农业生产过程中这些中间消耗的物质要素是农业经济增长的关键因素，增加这几种中间消耗物质要素的投入量，可实现农业总产

13、出的显著增加 ;而且在增加这些因素投入量的同时，如果提高这几种因素的投入质量，可以改善农产品质量，提高投资效率，保持土地的肥沃，能够实现贵州省农业经济可持续增长。 根据本文回归分析结果显示，显著影响贵州省农业经济增长的因素还有贵州省农业劳动力的投入这一要素，但是这一要素对农业经济增长的影响为负，说明近 10 多年来贵州省农业就业人数已经阻碍了农业经济的进一步增长。因此，为了实现贵州省农业经济可持续增长，加快农村劳动力非农就业步伐已成为贵州省农村工作一个突出又现实的问题。 由于多重共线性的存在，本文的线性回归过程剔除掉了土地这一变量，即农作物播种面积并不是影响农业经济增长的主要因素。可见，近 1

14、0 余年来，通过扩大农作物播种面积来增加贵州省农业总产值的做法，其效果并不非常显著。当然，这并不意味着耕地已变得不重要，土地依然是农业生产的前提和保障，是农业生产必不可少的前提条件。由于自然地理条件的原因，贵州省土地 资源稀缺，更应该通过各种合法手段保护贵州省耕地面积及耕地质量，努力提高单位土地产出，在有限的土地上创造更多的财富。 四、结论 本文利用面板数据计量经济模型对影响农业经济增长的因素进行了实证分析，运用普通最小二乘法（ OLS）揭示了贵州省农业经济增长的主要影响因素，以及各影响因素的作用程度。由模型分析结果可知，资本投入对贵州省农业经济增长具有正向的影响，农业劳动力投入对贵州省农业经

15、济增长具有负向的影响，这就给未来贵州省农业经济增长提供了相应的政策启示。也就是说，一方面贵州省应该增加农业投资来 源，创新农村金融产品，充分利用民间资本以及大型工商企业资金，推动贵州省农业产业化经营，发展贵州现代山地农业，促进贵州省农业经济持续增长 ;另一方面应该积极采取有效措施，促进农村劳动力向非农产业转移，促进贵州省返乡农民工稳定就近非农就业和创业，缓解贵州省第一产业就业劳动力过于 “ 拥挤 ”的现状，引导和推动贵州省农业经济持续、健康、稳定地发展。 主要参考文献： 张红宇 .中国土地制度变革与农业结构调整： 1978 年后的中国农村改革与发展 .经济体制改革， 1992.2. 秦德文，王怀忠 .制度创新 ：农村经济发展的强动力 .农业经济， 1995.3. 林毅夫 .制度、技术于中国农业发展 .上海：上海人民出版社， 1994.