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财政支农支出对农业经济增长的研究

2021-11-19 15:00 来源:农业经济论文 人参与在线咨询

摘要:本文选取四川省2003-2019年的时间序列数据,建立VAR模型实证考察了财政支农支出与农业经济增长之间的相互关系。研究发现,四川省的财政支农支出与农业经济增长之间存有长期稳定的协整关系;Granger因果检验发现两者具有双向的因果关系;财政支农支出和农业经济增长具有显著的双向促进作用;财政支农支出是造成农业经济增长波动的关键因素。根据研究结论,结合四川省的实际情况提出相应的政策建议。

关键词:VAR模型;财政支农支出;农业经济增长;

“三农”问题是我国政府工作的重中之重,长期以来受到党和国家的高度关注。当前我国农村存在的基础设施不完善、公共服务不足、农民收入低等问题阻碍了我国农业经济发展,农业和农村依旧是我国经济社会发展中最薄弱的环节。解决“三农”问题是现阶段全面建设小康社会和构建社会主义和谐社会必须攻克的难题。农业的公共属性决定了其发展必须依靠国家财政资金的支持,财政支农支出政策是政府促进农业经济增长的重要手段。一方面,财政支农支出形成的社会购买力可直接带动农业经济的发展。另一方面,财政支农支出增加了农业生产和事业部门支出,农业基本建设支出、农业科技三项经费支出等可有效降低由市场失灵以及信息不对称带来的交易成本,间接推动农业经济发展。四川作为农业大省,得天独厚的自然环境使得农业经济得到了一定发展,但是财政支农的资金使用效率较低,农业劳动力投入不足等问题仍制约着农业经济的发展。四川要建设成为新时代的农业强省还需进一步扩大财政支农规模,优化财政支农支出结构,通过财政支出促进农业经济的发展,更好地解决“三农”问题。因此本文的研究对四川省现阶段农业经济增长具有现实意义。

一、文献综述

财政支农支出对农业经济增长的作用长期以来受到各界的广泛关注,国内外学者对此也进行了大量研究。其中主要从财政支农支出的规模和财政支农支出总量两个角度对农业经济增长的影响展开研究,并对两者的作用效果得出了不同的结论。例如魏朗(2007)利用1978-2003年数据,得出财政农业支出对农业经济增长贡献率达到30%。吕诚伦和江海潮(2016)借助1952-2012年数据进行研究,分析得出财政支农支出对农业经济增长有直接效应。而王文普(2008)使用1978-2005年的数据借助VAR和VEC模型进行研究发现,财政支农支出对农业经济增长表现为抑制作用且长期效果更显著。Huang和Rozelle(1998)研究发现农业科技三项费用对农业经济增长作用虽缓慢但效果较持久。而汪含(2013)指出区域财政支农、农业科技和基本建设支出可促进农业经济增长,而农村救济费、支援生产支出对农业经济增长具有抑制作用。同时,Chang(2001)研究发现财政支农资金能促进农业经济发展,但通过延缓城镇化进程,对农业经济产生抑制作用。综上所述,国内外学者关于财政支农支出和农业经济增长两者关系持有不同的观点,财政支农支出对农业经济增长的影响在不同区域可能表现出不同效果。基于此本文以四川省作为研究区域,将财政支农支出和农业经济增长纳入同一研究框架,借助向量自回归(VAR)模型从实证角度对财政支农支出对农业经济发展的影响进行分析。有助于正确厘清两者的关系,对促进四川农业经济的发展,进一步优化财政支农政策和财政支农支出结构,以及合理配置资源有重要的现实意义。

二、变量选取与数据说明

(一)变量选取

财政支农支出(ZC)是指与“三农”有关的支出,分为大口径和小口径两种统计口径。大口径下的财政支农支出包括了农林水利气象部门的基本建设拨款、科技三项费用、事业费、支援农村集体经济资金以及农村救济费;小口径则包括农林水利气象等事业费和支援农村集体经济资金。农业经济增长(AWC)则借鉴已有研究用农林牧渔总产值进行衡量。

(二)数据来源

鉴于数据的可得性,本文选取2003-2019年的小口径统计下的四川省财政支农支出和农林牧渔生产总值做为研究对象,构建时间序列数据模型。本研究的数据来源于《四川统计年鉴》,其中财政支农支出在2007年以前为支农支出,而2007年后的财政支农支出用农林水事务支出来衡量。

三、财政支农支出与农业经济增长实证关系研究

(一)平稳性检验

由于大多数的时间序列数据为非平稳序列,为避免出现“伪回归”干扰研究,本文采用ADF序列的平稳性。同时为消除异方差的影响,对各个变量对数化后得到LNZC和LNAWC。对LNAWC、LNZC进行单位根检验。如表1所示,经过一阶差分后的时间序列为平稳序列,且在5%的显著性水平下两者为一阶单整,可进行协整检验判别两者是否存在长期均衡的关系。

(二)协整检验

本文采用E-G两步法进行协整检验,首先对财政支农支出(LNZC)与农业经济增长(LNAWC)进行OLS回归得到残差序列;后对所得残差序列进行单位根检验。结果表明农业支农支出(LNAWC)与农业经济增长(LNZC)之间存在长期均衡的关系。

(三)VAR模型的估计

在进行VAR模型估计前,需要确定模型的最佳滞后阶数。本文使用似然比(LR)、最终预测误差(FPE)、赤池信息准则(AIC)、施瓦茨准则(SC)和汉兰-昆信息准则(HQ)进行判别,以选择最优滞后阶数。结果如表2所示,确定的最优滞后阶数为一阶,建立VAR(1)模型。若VAR模型不稳定,会影响检验结果,因此对模型进行稳定性检验,结果表明模型是稳定的。

(四)格兰杰因果检验

为进一步研究两者的因果关系,对变量进行Granger因果关系检验。从表3中的格兰杰因果检验结果来看,在5%的显著性水平下,四川省的农业支农支出和农业经济增长互为格兰杰因果关系。

(五)脉冲响应函数分析

脉冲响应函数(IRF),可用于衡量某个内生变量的随机扰动项的一个标准差冲击对VAR模型中全部内生变量当前值和未来值的影响和轨迹,可清晰直观地描述变量之间的作用效果。根据表4,第1期面对财政支农支出冲击时农业经济增长的反应为0.000000,在第2期达到峰值0.048544后持续平稳回落,在第10期达到尾值0.018167。农业经济增长对财政支农支出的总体响应为正,表明在短期财政支农支出的增加会对农业经济发展有明显的推动作用,而在长期推动作用效果减弱,说明四川财政支农支出相关政策措施能够在短期内达到比较好的效果。第二列显示在面对农业经济增长冲击时,财政支农支出的当期反应值为0.026648,到第2期达到最大值0.062407,然后开始平稳下降趋近于0。表明财政支农支出对农业经济增长的总体响应为正,农业经济增长对财政支农支出也具有促进作用。脉冲响应结果表明无论在长期或短期,财政支农支出与农业经济增长之间是相互促进的关系。

(六)方差分解

由表5可知农业经济增长在第1期只受到自身波动的影响,财政支农支出对农业经济增长的影响强度在第2期快速增长至45.25584%,随后冲击强度缓慢上升,第4期开始超过农业经济自身贡献度,在第10期达到了最大预测方差值58.88773%。而财政支农支出在第一期方差预测值为97.35073%,说明其主要受自身波动影响。随后波动影响缓慢下降,在第10期达到了最小值77.81394%。由表6可知,农业经济增长的预测方差分解值在初期仅为2.649267%,在第2期强度快速上升后,在第10期达到了22.18606%。总的来看财政支农支出冲击对农业经济增长波动的贡献度高达59%,而农业经济增长冲击对财政支农支出波动大约在22%。两者之间相互影响较大,且财政支农支出的影响效果大于农业经济增长。说明进一步加大农业支农支出规模对四川的农业经济增长具有良好的促进效果,应该充分发挥财政支农在农业经济增长中的政策效果。

四、结论与政策建议

本文通过对检验结果进行分析得出以下结论:(1)四川省财政支农支出与农业经济增长之间存在长期稳定的关系,两者互为格兰杰因果关系。(2)无论从短期还是长期,财政支农支出和农业经济增长之间具有相互促进作用;财政支农支出是造成农业经济增长关键因素;而造成财政支农支出波动主要来自自身,但农业经济增长也是造成其波动的重要因素。基于此提出以下政策建议:首先,适度增加财政支农支出规模,促进农业经济增长。四川省农业经济发展受财政支农支出的影响显著,为促进农业经济发展,需要进一步增加财政支农支出投入,切实达到财政支农支出的力度不减弱、总量有增加、结构更优化,建立财政支农支出的长久有效机制,进一步推动四川农业经济发展。其次,拓宽农业资金的筹资渠道,解决资金难题。财政支农资金对农业经济的发展来说至关重要,可以构建财政、基金、银行、保险、担保“五位一体”的财政金融协同支农机制,拓宽农业资金的筹资渠道。同时,加快建设四川省农业信贷担保体系,尽快实现农业担保业务在农业市县的全覆盖,解决新型农业经营融资难、融资贵问题。最后,加强农业资金管理,提升财政支农资金绩效;四川省要全面推进预算绩效管理,对重大涉农项目实行绩效评价。建立健全合理有效的财政绩效控制体系,切实加强监管力度,促进财政支农支出资金使用的规范化和制度化。

作者:陈妍 田发 单位:上海理工大学管理学院财税系 上海理工大学管理学院

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