财政支农对中部六省农村经济增长效应的实证

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1、财政支农对中部六省农村经济增长效应的实证晋皖赣豫湘鄂等中部六省均位于我国内陆腹地,面积广大人口众多,是我国重要的粮食产区,该区农业人口占到了全国农村总人口的30.3%,粮食产量占全国的30%以上,油料产量占全国的40%以上。自2004年中央经济工作会议以来,中部六省作为中部崛起的主体逐渐受到重视,为了促进中部地区的经济增长,稳定国家粮食供应安全,近年来中央和地方财政对该区的支持力度也逐渐加大。但是长期以来由于政府对农业投资严重不足,我国农业已渐成弱势产业。而中部六省均是农业大省,如何促进农业经济的发展、提高农民收入就成为了中部崛起进程中不可回避的问题。已有的一些研究表明财政支农资金投入对农村经

2、济发展有积极的促进作用。朱晶根据我国20年分省数据从粮食安全的角度认为农业科技投入有助于提高产量降低成本,提高我国农业的竞争力。而根据赵阳的研究,农业领域内公共投资的严重不足是我国农业弱势的主要原因之一,根据其测算,尽管近十年来我国农业科研投入有所增加,但是远未达到发达国家的水平。另外一些研究则主要分析了某一省份的情况,如陈其清等分析了湖北省财政支农资金对农业经济增长的实证关系,认为它们之间存在协整关系。本文将选取中部六省作为研究对象,通过对该地区1952年以来统计数据的分析,试图找出财政支农资金投入与当地农村经济增长的相关关系,为中部六省财政支农资金的投入决策提供一定的参考。一、中部六省财政

3、支农的现状(一)总量不足。1985年以来,中部六省农业支出占财政支出的比重一直低于10%,长期徘徊在极低水平且近年有明显下降趋势,2003年这一比例甚至跌至5.8%,2007年以来虽有所回升,但仍未超过10%,2008年也仅为9.6%。如果扣除与农业相关的事业部门的管理费的话,这一比例将进一步缩小,农业投入年均只占到财政支出的3%左右,这不但低于其他发展中国家的平均水平,更与中部地区不断增长的财政收入局面不相符合。(二)投资结构不合理。数十年来,我国财政支农资金中约有60%的部分主要投入到了大江大河的治理和气象事业以及乡镇企业的发展,直接用于农业生产性投入的仅占到40%左右。1987年至200

4、7年,中部六省用于土地治理、产业化经营和科技示范项目等领域的投资分别只占六省地方财政总支出的0.58%、0.2%和0.0008%,其比例几乎可以忽略,而资金重点投向事业单位,用于各行政、业务部门开支,绝大部分资金用于政府农业单位运转费用,基础建设性支出主要用于建设大中型水利设施等带有社会性的工程,用于基础性建设的比重较小,用于农业研究、技术推广和产前产后服务环节的就更小,这正是造成当前农村经济低迷、农业竞争力低下的重要原因。二、财政支农与农业经济增长的实证研究本文将使用中部六省1952年至2008年之间的数据,对中部地区财政支农资金投入与该地区农业经济发展之间的关系进行分析。原始数据来自于《新

5、中国60年统计资料汇编1949-2009》,《中国财政年鉴2008》以及历年《中国统计年鉴》等,全部数据均以1952年为基期进行了指数调整,并最终通过加总平均得出;为了消除异方差的可能性,最终使用的数据又经过了指数变换。由于采用的是时间序列数据,为防止因自相关导致伪回归问题,本文首先对数据进行单位根检验,继而使用协整分析的方法研究财政支农资金与农业经济增长之间的长期关系,并最终得出中部地区财政支农资金投入与该区农业经济增长之间的误差修正模型。图1中部六省人均财政支农投入及农业人均产值变化趋势图(一)变量选取及数据说明。1、农业经济增长(用Y表示)。本文采用大农业的概念,用中部地区农林牧渔业总产

6、值的人均值来衡量该区的农业经济增长情况,这使得农业增长数据更具代表性,能够更加完整地代表整个中部农业经济增长情况。2、中部六省人均财政支农支出(用I表示)。因为农业增长采用的是大农业增长的概念,所以地方财政支农资金也需要采用与之相对应的财政对整个农业的支出额来衡量,即采用地方财政支农支出总额,其主要包括支农款项、农业基本建设支出、农业科技三项和农村救济以及其他农业支出等。(二)平稳性检验。时间序列的平稳性是指序列的统计规律不会随时间的变化而发生变化,也就是说该随机变量的趋势不随时间而变化,从图1可以看出,两序列均随时间的推移逐渐增加,具有较强的时间趋势性,是非平稳序列,而用非平稳序列得出的回归

7、往往会造成“伪回归”。为了解决这一问题,协整理论指出,只要时间序列是同阶单整的,即使是非平稳的也不会产生伪回归问题。本文正是这种情况,下面用ADF检验来验证这一点。通过对Y和I以及LNY和LNI的时间序列的图形观察可以判定合适的检验方程,同时我们定义△LNY和△LNI为LNY和LNI的一阶差分,ADF检验的结果如表1:表1LNY和LNI平稳性ADF检验结果注:检验类型栏中I表示有常数项,T表示有时

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