财政支农、农业技术创新对农业经济增长的影响效应研究

分类：论文范文 发表时间：2021-11-15 13:41

　　摘要：利用30个省市2000—2016年面板数据分析财政支农、农业技术创新对农业经济增长的影响效应。研究结果表明：（1）经济变量之间存在较高的空间依赖性，应采用时间和空间固定效应下的空间杜宾模型；（2）农业技术创新和财政支农正向作用于本地区的农业经济增长，但对周边地区农业经济增长有抑制作用，其中农业技术创新对农业经济增长的整体效应较小；（3）控制变量化肥施用量、机械总动力、农村固定资产投资额等都不同程度的促进了当地农业经济增长，但对周边地区影响不同；（4）分区域的结果显示，财政支农和农业技术创新对优化发展区农业经济增长模式影响效应最大，适度发展区次之，保护发展区更多依赖于化肥等传统生产要素投入，农业技术创新、农业机械总动力和农村固定资产投资对农业经济增长的贡献不明显。

　　关键词：财政支农；农业技术创新；农业经济增长；莫兰检验；空间杜宾模型

　　0引言

　　“三农”问题是关系国计民生的根本性问题。2017年10月18日习总书记总书记在十九大报告中明确提出乡村振兴战略，其战略目标是在2050年乡村全面振兴，农业强、农村美、农民富全面实现。而解决“三农”问题的关键在于通过加大对“三农”的财政投入，提高农业技术创新水平，优化农业生产结构，促进农业经济增长。

　　1变量选取、数据来源及模型选择

　　由于数据和指标选取以及实证方法的差异，关于农业技术创新和财政支农对农业经济增长的影响效应，学界目前还未达成共识，本文将对各经济变量之间的关系做进一步考证。

　　1.1变量选取和数据来源

　　1.1.1被解释变量

　　文章的被解释变量是农业经济增长，采用学界通常的做法，选用农林牧渔总产值中狭义农业总产值除以第一产业从业人员来衡量，这样做的原因是农业总产值受劳动力投入的影响较大，直接使用该指标会导致在分析其他影响因素对农业经济增长影响时的波动性较大，人均值具有较强的稳定性，其中狭义农业总产值是以2000年为基期，经折算指数调整所得，数据来源于历年《农村统计年鉴》和《统计年鉴》。

　　1.1.2解释变量

　　文章的核心变量是农业技术创新和财政支农。衡量技术创新通常采用专利申请量和专利授权量，或者新产品的销售收入等，但已有的统计资料中只能查到历年全国的农林牧渔业专利申请量，各省（市、区）不易获取。仿照熊文，朱永彬［21］的做法，选用每十万人农业植物新品种权申请数（plant）来作为农业技术创新的一个替代指标，数据主要来自农业部植物新品种保护办公室和《科技统计年鉴》。同时，为了保证结论的稳健性，根据姚延婷、陈万明、李晓宁［22］的研究，选取各地区节水灌溉类机器拥有量（万套）（体现农业机械技术）、各地区秸秆粉碎还田机拥有量（万台）（体现农作物秸秆利用技术）和各地区用沼气数量（万户）（体现农用清洁能源技术）作为农业技术创新的其他替代变量。数据均来源于《新农业60年统计资料》、《农业年鉴》等。另一个核心解释变量为财政支农，财政支农是指各省（市、区）每年用于农业基建、社会救济、援助以及农业方面的各项支出。财政支农的统计指标在不同年份发生了较大变化，借鉴刘宏霞、汪慧玲、谢宗棠［23］的做法，2000—2002年选取农业综合开发支出，2003—2006年选用农业和林业支出以及农林水利气象等部门的事业费支出之和，2007—2016年选用农林水林事务支出作为不同阶段的财政支农指标。最终的核算公式为：财政支农/财政支出总额。

　　1.2计量模型设定

　　空间面板模型是高级计量经济学研究的热点之一，相比于传统面板数据模型，它更多关注不同变量之间的空间关联性和空间异质性，因此，对现实解释力较强，空间面板模型主要包括空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型。空间杜宾模型是空间面板模型的一般形式，因此，把初始的计量模型设定为空间杜宾模型，下文将对模型选择做进一步验证：

　　2实证结果分析

　　2.1总体回归结果分析

　　首先，把农业植物新品种权申请数作为农业技术创新指标做回归分析，回归结果见表3，农业技术创新其他替代指标的检验结果将在稳健性检验部分作进一步说明。

　　由表3可知，在5%的显著性水平下，农业植物新品种权申请数每增加1%，农业经济增长率在三种权重矩阵下为0.02%~0.03%，农业技术创新程度越高有利于农业经济增长，但回归系数很小，全国层面来看，农业技术创新对农业经济增长的贡献不大。财政支农对农业经济增长也有显著正向效应，财政支农每提高1%，农业经济增长为率0.1%~0.6%，财政支农的占比越高，农村公共物品投资和农业生产投入经费就越多，将有效拉动农业经济增长。控制变量化肥施用量、农业机械总动力和农村固定资产投资额在10%的显著性水平下增加了农林牧渔业总产值。化肥施用量增多、农业机械化程度提高、用于农村固定资产投资费用增加，促使农业经济快速增长。毋容置疑，化肥施用量虽能促进农业经济增长，但这种增长模型是不可持续的，有悖于践行生态文明的绿色发展理念。

　　2.2直接效应、间接效应和总效应

　　由于存在空间溢出效应，有必要探究各解释变量对本地区农业经济增长和周边地区农业经济增长的影响程度，偏微分方法把这种影响进一步分解为直接效应和间接效应。直接效应是各解释变量对本地区农业经济增长的影响，各解释变量对周边地区农业经济增长产生也会产生影响，即为间接效应，总效应是直接效应和间接效应之和，表4报告了空间邻接权重矩阵、空间经济地理权重矩阵与空间经济距离权重矩阵下的回归结果。

　　3稳健性检验

　　结论的稳健性起见，分别采用2000—2016年各地区节水灌溉类机器拥有量、各地区秸秆粉碎还田机拥有量（万台）和各地区用沼气数量（万户）作为农业技术创新的替代变量做回归，发现这些替代指标仍然促进了本地区农业经济增长，但不利于周边地区的农业经济增长，其余解释变量对农业经济增长的影响程度和采用农业植物新品种权申请数作为农业技术创新指标时基本相似，具体实证结果不再报告（如若有需，备索）。

　　由于我国不同区域农业发展程度差异较大，有必要分区域考察解释变量对农业经济增长的影响程度。根据《全国农业可持续发展规划（2015—2030年）》的划分标准，农业发展区域分为优化发展区、适度发展区和保护发展区①，表5分为报告了不同区域各解释变量在空间经济距离权重矩阵下的直接效应、间接效应和总效应。空间邻接权重矩阵、空间地理权重矩阵与空间经济距离权重矩阵下的结果相仿，不再报告。

　　4结论及建议

　　结合空间杜宾模型，利用30个省市的面板数据研究了农业技术创新、财政支农对农业经济增长的影响效应。研究结果表明：第一，在模型选择方面，通过各经济变量的莫兰检验证实变量间存在空间依赖性，应选择空间计量模型，通过Hausman检验、Wald和LR检验并结合R2、LogL、δ2的取值，确定最佳模型为时间和空间固定效应下的空间杜宾模型；第二，核心解释变量农业技术创新和财政支农是本地区农业经济增长的正向指标，但对周边地区农业经济增长有抑制作用，其中农业技术创新对农业经济增长的助推效应较小；第三，控制变量方面，化肥施用量、机械总动力、农村固定资产投资增加促进了当地农业经济增长，化肥施用量和机械总动力对周边地区影响不显著，农村固定资产投资抑制了周边地区农业经济增长；第四，分区域的结果显示，农业技术创新和财政支农对优化发展区影响效应最大，适度发展区次之，保护发展区的农业增长更多依赖于化肥等传统生产要素投入，其他变量对农业经济增长的贡献不显著。

　　鉴于此，提出如下建议：一是统筹全局，在高效的制度环境构建、农村基础实施完善、农业产业链延伸等方面着力，不断提高农业技术创新对农业经济增长的整体助推效应，降低区域间的技术“挤出效应”；二是因地制宜，有针对性地制定、落实财政支农方案，进一步加大农业发展较为落后地区的财政支农的力度，同时，确保财政支农资金专款专用，提高财政支农效率；三是要积极探索农业经济发展新模式，因时因地发展农业循环经济，有效控制农村环境污染，着力打造农业经济增长新动能。

　　参考文献：

　　[1]曾婧,张红.财政分权制度下的农业经济增长绩效研究[J].经济问题探索,2017(8):144-150.

　　[2]张乐,黄斌全,曹静.制度约束下的农村金融发展与农业经济增长[J].农业技术经济,2016(4):71-83.

　　[3]CuipingXu,HollyWangH.,andQinghuaShi.FarmersincomeandproductionresponsestoruralTaxationreforminthreeregionsinChina.JournalofAgriculturalEconomics,2012,63(2):291-309.

　　[4]彭小辉,史清华,朱喜.粮食产量连续增长的源泉[J].农业经济问题,2018(1):97-109

　　朱万里，胡瑜杰

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