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基于Johansen检验的黑龙江省农业各投入要素绩效实证研究

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王宏彬　严辉辉

[摘要] 农业是国民经济的基础，而如何确定合理的农业投入要素结构以实现农业产出最大化，成为了众多学者关心的问题。黑龙江省是目前全国最大的商品粮基地和重要的林业基地，选取其1985至2013年最新年度数据，采用EVIEWS6.0软件对数据处理，基于C-D生产函数，构建了农业投入要素绩效模型，并采用Johansen极大似然估计法进行协整检验，得到协整方程并对其各投入要素进行了分析。得出农业机械总动力、农用化肥施用量是对黑龙江省农业总产值提升产生正影响的首要因素，农作物耕种面积和劳动力投入对黑龙江省农业产值提升呈现明显的负作用。

[关键词] 黑龙江省；Johansen检验；农业投入要素；绩效实证研究

[中图分类号] F830 [文献标识码] B

农业是国民经济的基础，统计数据显示，2004年至2013年，中央财政支持“三农”投入从2626.2亿元增加到13349.55亿元，年均增长21.8%。2014年十二届全国人大二次会议政府工作报告也明确指出，要巩固和加强农业基础地位，要确保粮食安全，强化农业支持保护政策，不管财力多么紧张，都要确保农业投入只增不减。而如何评价我国农业投入要素绩效以及确定其影响因素，如何确定合理的农业投入要素结构以实现农业产出最大化，为政策制定和调整提供可借鉴性意见，也作为问题日益凸显出来。作为目前全国最大的商品粮基地和重要的林业基地，黑龙江省在我国农业发展和保障粮食安全中意义重大。本文以黑龙江省为研究对象，基于函数，构建了农业投入要素绩效模型，并采用协整检验，得到协整方程并对其各投入要素进行了分析。

一、文献综述

在理论上，亚当斯密在《国民财富的性质和原因的研究》中认为，国民产出的增长，主要由两个因素决定。一是资本的积累，二是资本形成率。他认为资本积累决定国民产出的增长。而资本不仅包括机器、工具、改良的土地和建筑，还包括人力资本等因素。Paul Romer（1986）在《政治经济学刊》建立内生经济增长模型，把知识纳入经济和技术体系，提出了四要素增长理论，认为除资本和劳动外，人力资本（受教育年限）和新思想（用专利衡量，强调创新）是经济增长的四要素。美国教授Robert Lucas（1988）建立专业化的外部增长模型，将经济增长中技术进步具体化为生产者的一般知识，认为劳动者包含劳动技能的人力资本才是经济增长的真正源泉，是推动经济增长的重要动力，人力资本存在着外部效应。英国经济学家Morris Scott（1991）却认为，经济增长率主要取决于资本投资率和劳动生产率的增长。技术是经济增长的关键，但是技术发挥作用总是和投资是一体的，资本投资是促进技术进步的源泉，是推动经济增长的决定性因素。上述理论从不同角度认为资本、劳动力投入、技术等要素是引发经济增长的重要因素，基于此结论，本文认为资本，劳动力投入、土地等要素是影响我国农业产出绩效的重要因素，从这三方面确定了我国各农业投入要素。

关于影响农业产出的各投入要素的具体研究，国内外学者发表了不同看法。张风波（1987）通过研究得出，影响农业生产的各项因素大小依次为劳动力、化肥和机械、耕种面积。但Tripathi（2008）通过分析印度数据认为，除了劳动力外，资本和土地投入也是农业产出产生正影响的重要因素。周静（2005）和朱铁辉等（2012）也认为，财政支农支出等资本投入是影响农业产出的首要因素。王素素（2012）研究得出，对农业投入影响最大因素为土地，其次为资本投入，而劳动投入影响并不明显。此外，还有学者认为，化肥和机械要素是影响我国农业产出的首要要素。LuoF等（2014）结合1978-2009数据得出，影响我国农业产出的3大因素依次为农业机械总动力，化肥施用量，农作物耕种面积。

通过对上述文献的综述本文发现以下问题：（1）虽然众多学者都认为劳动力、资本、土地等要素投入是引发经济增长和农业产出的重要要素，但是关于劳动力、农作物耕地面积、资本投入等何种投入要素对农业产出产生的影响大小问题上，学者观点各异。（2）研究数据大部分为时间序列数据，但在研究方法上却大都直接采用一元或者多元线性回归，缺少对时间序列数据平稳性的检验，容易导致分析结果的失真。针对这些问题，本研究选取1985-2013年黑龙江省最新数据，构建了农业投入要素绩效模型，并采用ADF单位根检验法和Johansen极大似然估计法对变量数据进行协整检验，得到协整方程，并对各投入要素进行探讨。

二、农业各投入要素绩效模型构建

（一）变量和数据选择

根据上述文献评述，本文将从资本，劳动力投入、土地等要素这三方面确定我国农业的各投入要素，借鉴已有成果和数据的可获性，具体变量选取如下：（1）农林牧渔业劳动力（Labor），用其代表劳动力投入。劳动力投入中的人力资本投入是经济增长的重要源泉。（2）农业财政投入（Finance），它包括支援农业生产支出、农业综合开发支出和农林水利气象部门管理费等。（3）农业机械总动力（Power）。农业机械化的普及和利用程度对农业生产率带来最直接的影响。（4）农用化肥施用量与农业产值呈现一定的正相关。农业财政投入（Finance）、农业机械总动力（Power）、农用化肥施用量（Fertilize）三者代表黑龙江农业发展中的资本投入。（5）农作物耕种面积（Land），代表土地投入。以上变量均为解释变量。（6）黑龙江省农林牧渔总产值Y，此变量为被解释变量，代表农业各投入要素带来的产出增长。

本研究所有原始数据均来自《中国统计年鉴》、《黑龙江统计年鉴》和黑龙江农业信息网网站。考虑数据的可得性和现实针对性，最终选取1985至2013年最新年度数据进行统计分析。数据处理采用EVIEWS6.0软件。

（二）模型构建

柯布—道格拉斯（C-D）生产函数，主要用于测定生产过程中资本投人量和劳动投入量对产出量的影响；亦可测定科技进步、资本增长、劳动增长对产出增长的贡献率。本研究利用柯布—道格拉斯生产函数来测定黑龙江各农业投入要素对农业经济增长的影响，分析黑龙江省农业各投入要素绩效。

三、黑龙江省实证分析

（一）变量序列的平稳性检验

本文采用的数据为时间序列数据，由于时间序列数据大部分为非平稳的，直接进行回归容易导致“伪回归”的产生，因此，必须进行平稳性检验。本文采用ADF单位根检验法进行检验。为了减少数据的剧烈波动和消除时间序列存在的异方差，本研究对Y、Labor、Finance、Fertilize、Land、Power这些指标进行对数处理。接着，本研究利用降阶搜索法，在基于残差不相关的前提下，基于AIC和SC准则，通过变换不同滞后期、时间趋势和常数项，得到各变量在零阶差分和一阶差分D（InY）的不同ADF统计检验检验数据。

ADF的统计检验结果显示：零阶差分的InY、InPower、InLand、InLabor、InFinance、InFertilize的P值分别为0.9482、0.9998、0.9986、0.5037、0.9997、0.6655均大于0.05，单位根的零假设在0.05显著水平均被接受，各序列数据均不平稳，存在单位根，需对其进行差分。D（*）为一阶差分后的ADF检验结果。除一阶差分D（InLabor）的P值为0.0687<0.10，在0.10的显著性水平通过平稳性检验外，其余一阶差分D（InY）、D（InPower）、D（InLand）、D（InFinance）、D（InFertilize）的P值分别为0.0210、0.0063、0.0005、0.0002、0.0273均小于0.05，在0.05的显著性水平通过平稳性检验。即上述六个变量的一阶差分序列是平稳的，均为一阶单整。因此可以进行协整检验。

（二）Johansen协整检验

不同的时间序列具有趋势项，若这些序列存在着某些共同的趋势，则序列在长期内存在均衡关系。这种均衡关系即为协整关系。由上文可知，由于原序列数据的一阶差分序列是平稳的，因此本文可以采用Johansen极大似然估计法进行协整经验，经反复试验，综合考虑AIC统计量和SC统计量最小原则，确定最佳滞后期为2，Johansen协整检验结果如见表1，表2，表3：

由表2迹检验结果表明，在0.05的显著性水平上存在着4个协整方程，表3最大特征值检验结果表明，在0.05的协整水平上存在着2个协整方程。因此，这些序列之间至少存在着2个协整方程。其中包含所有变量的标准化协整方程由表4得出为：

InY=4.1718*InPower-12.9898*InLand-3.6113*InLabor+0.6904*InFinance+2.7038*InFertilize-0.0208*@trend（2）

（三）检验结果分析

由式（2）可知，InY、InPower、InLand、InLabor、InFinance、InFertilize之间存在着长期稳定的均衡关系。

1.根据弹性系数符号和数值大小，农业投入各要素中，和农业总产出呈现明显正相关的变量，按照影响程度从大到小依次为：农业机械总动力InPower、农用化肥施用量InFertilize和农业财政投入InFinance。三者系数分别为4.1718、2.7038、0.6904。这表明在其它条件保持不变的情况下，该三种生产要素投入量每增加1%，农业总产值将分别增加4.1718%、2.7038%、0.6904%，这说明农业机械化程度对农业总产出的提升作用十分明显，是影响黑龙江省农业产出的首要因素；农用化肥施用量对提升农业总产值也起重要推动作用；而农业财政投入虽然对农业总产值呈现正的推动作用，但增长作用不太明显。

2.根据弹性系数符号和数值大小，和农业总产值呈现负相关的投入要素，依据影响程度从大到小依次为：农作物耕种面积InLand、农林牧渔业劳动力InLabor。弹性系数分别为-12.9898、-3.6113。在其他条件保持一定的前提下，农作物耕种面积和劳动力投入每增加1%，农业总产值将分别下降12.9898%和3.6113%。而这与众多学者认为耕地和劳动力投入对农业产出提升呈现正影响作用相左。此外，该方程的时间趋势项@trend也和农业总产值呈负相关，系数为-0.0208，这说明随着时间增加而农业总产值呈现以0.021%逐年递减的长期趋势。

四、结论

目前国内外学者关于何种投入要素影响农业产出的研究观点不一，且研究方法大都用回归分析，缺少对时间序列数据平稳性检验，容易导致分析结果失真，且数据年代久远，难以反映当前农业发展现状。本文针对上述问题，结合黑龙江省1985-2013年数据，构建农业投入要素绩效模型，采用Johansen协整检验进行了实证探讨，结果表明：

1.农业机械总动力、农用化肥施用量是对黑龙江省农业总产值提升产生正影响的首要因素。这也证实了李永发和LuoF等的观点。而农业财政投入也对农业总产出提升产生正影响，但作用不是很明显，原因可能在于农业财政投入到基础设施建设、科技等领域发挥作用存在着一定的滞后期。而这些也深层次说明，传统依靠劳动力和土地投入的粗放型农业经济发展模型已经不能适应当前农业经济发展的实际，黑龙江省农业总产值的提升和农业经济的发展，已经转变到依靠科技、机械、资本等投入要素拉动的集约型现代化农业发展模型上。

2.与其它学者研究相反的是，本文通过研究发现，农作物耕种面积和劳动力投入对黑龙江省农业产值提升呈现明显的负作用。究其原因，根据边际报酬递减规律，在一定的生产技术水平下，当其他生产要素的投入量不变，连续增加某种生产要素的投入量，在达到某一点以后，总产量的增加额将越来越小。同理，在科技、资本等其他投入要素一定的情况下，黑龙江省农作物耕种面积和农林牧渔业劳动力投入在突破一定的点后，其继续投入将反而引发边际产出的下降，不利于农业总产值的提升。这也说明，土地投入已经不能成为提升农业生产产值的要素，黑龙江省农业存在着劳动力供大于求，劳动者技术、教育等人力资本对农业产值增长贡献率偏低等问题。

3.政策建议：上述研究表明，黑龙江省现代农业的发展已经从传统的依靠劳动力和土地等要素的粗放型经济发展模式，转变到依靠科技、机械、资本、基础设施等要素拉动的集约型现代农业发展模式上。在未来的农业投入相关政策制定和实施中，其一，要优化农业财政投入结构和用途，加大对农业机械化和化肥施用等方面的科技投入和财政资金支持，推进农业机械化水平和提高化肥的施用效果；其二，要创新农村金融体制，完善农业贷款和投资渠道，为促进农业经济发展提供资金支持；其三，要加强对农业耕地的管理，加大对农业劳动者教育和培训等人力资本投入，提高劳动者素质。其四，要积极要大力发展农产品深加工、旅游等第二和第三产业，转移剩余劳动力。本研究虽然针对黑龙江省，但是研究结论对我国尤其是东北地区农业投入相关政策和措施的制定具有一定的现实指导性和借鉴意义。

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[责任编辑：刘玉梅]

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