中国财政农业支出与农业经济发展关系的实证研究_农业生产总值-论文网

论文摘要：本文以国家统计局发布的1990-2008年度统计数据为依据，实证分析了中国财政农业支出与农业经济发展之间的关系。研究结果表明：国家财政农业支出是引起农业生产总值变化的重要原因；在1990-2008年期间，国家财政农业支出对农业经济发展的贡献率约为28.5%；要加快国家财政农业支出在农业经济发展中的促进作用，不仅要注重国家财政农业支出的总量，更要重视优化和调整国家财政农业支出结构，加强财政农业支出资金监管，扶持现代农业园区建设。
论文关键词：国家财政农业支出,农业经济发展,农业生产总值

一、引言

农业是我国国民经济的基础。农业经济的发展关系到整个国民经济的发展，其发展需要社会力量的支援、政府的扶持以及农民自身的努力。而国家财政农业支出是我国农业经济发展投入的重要组成部分，是有效解决我国“三农”问题、破解农业经济发展瓶颈的物质基础。科学研究和分析国家财政农业支出与农业经济发展的关系，找出它们之间存在的内在规律，对于完善国家财政转移支付制度、丰富农业经济发展理论、优化和调整财政农业支持结构、提高资金管理和使用效率、加快农业转型升级等均具有重要的理论意义与现实价值。

国内外对财政农业支出与农业经济发展关系的研究主要集中于两个视角：一是研究财政农业支出总量与农业经济发展的关系，如张元红的研究表明，中国政府财政农业支出波动与农业生产波动具有明显的同步性；魏朗利用面板数据模型对我国西部各省地方财政农业支出总量与农业经济增长的关系进行实证研究，结果发现地方政府财政农业支出有利于农业经济增长，其产出弹性系数为0.06。二是研究财政农业支出结构与农业经济发展的关系，如Antle在估计一个单方程生产函数的基础上，指出农业基础设施和农业科学研究能够降低农业生产成本，提高农业生产力；李焕彰、钱忠好的研究则表明，政府财政农业支出增长与农业产出增长之间存在着互为因果关系，加大科研投入和基本建设支出有利于提高财政农业支出的效率。另外，也有学者同时研究财政农业支出总量及结构与农业经济增长的关系，如陈灿煌在著名数学家柯布和经济学家道格拉斯共同研究得出的C-D生产函数的框架下，利用1980-2005年我国政府财政农业支出与农业GDP的相关数据，实证分析财政农业支出的总量和结构对农业经济增长的关系，结果表明政府财政支农支出总量对农业经济增长具有显著的正效；刘笑萍则对政府财政农业支出总量与结构作了定性分析，认为中国政府财政农业投入的规模与国外相比具有较大差距、投资结构与方向仍不合理、投资效应与投资方向错位。以上相关研究由于研究视角、研究方法和研究时间跨度不同，尽管没有得出一致的结论，但为本文深入研究中国财政农业支出与农业经济发展的关系提供了良好的理论基础。本文将运用科学严谨的实证研究方法，定量地回答1990-2008年期间，中国财政农业支出与农业经济发展之间存在的内在关系。

二、研究方法与数据来源

在研究方法的选择上，本文采用EViews6(计量经济学软件包)的GrangerCausality因果关系检验法和回归分析法，研究中国农业支出与农业经济发展之间的依存关系，检测两者之间是否存在因果关系，建立相关的数学模型，并实际测量出中国财政农业支出对农业经济发展的贡献率。在数据采集方面，本文以国家统计局发布的1990-2008年年度的统计数据为基础（表1），所有数据均是按照当年价格计算，其中，国家财政农业支出是指国家主要用于支援农村生产和各项农业事业费支出、农业基本建设支出、农业科技三项费用、农村救济费等方面的财政农业支出，而农业生产总值则是包括农、林、牧、渔业总产值。

表11990-2008年国家财政农业支出与农业生产总值（单位：亿元）

注：数据源于中国统计出版社出版的《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。

三、实证分析与讨论

（一）国家财政农业支出与农业生产总值之间的相关分析与因果关系检验

相关分析是研究变量之间的依存关系，不区分自变量和因变量，主要测量变量之间的密切程度和变化方向。根据1990-2008年的统计数据，测量中国财政农业支出与农业生产总值两个变量之间的相关系数，结果显示两者之间的Pearson相关系数高达0.949697，表明国家财政农业支出与农业生产总值之间存在着较为紧密的依存关系。另外，国家财政农业支出与农业生产总值的相关关系散点图（图1）也证明了这一结论。

图11990-2008年国家财政农业支出与农业生产总值相关关系的散点图

从以上分析可知，中国财政农业支出与农业生产总值存在非常密切的正相关性，但尚未显示两者之间是否存在因果关系，究竟是国家财政农业支出的变化引起农业生产总值的变化，还是农业生产总值的变化引起国家财政农业支出的变化，或两者之间存在明显双向因果关系？本文将采用GrangerCausality的因果关系检验法研究两者的因果关系。

GrangerCausality因果关系检验是1969年美国加州大学著名的计量经济学家C.W.Granger提出的，后经Sims、Hendry和Richard等人的进一步发展和完善，成为一种重要的统计检验方法。GrangerCausality因果关系检验法的基本思想是：如果X的变化引起Y的变化，则X应该有助于预测Y，即在Y关于Y过去值的回归中，增加X的过去值作为独立变量应当显著地增加回归模型的方差解释能力。检验X的变化是否会引起Y的变化基本过程如下：

（1）提出原假设：X的变化不会引起Y的变化；

（2）将Y对Y的滞后值及X的滞后值进行回归，建立无限制条件的回归模型：

（3）将Y只对Y的滞后值进行回归，建立有限制条件的回归模型：

（4）用回归模型的残差平方和计算F统计值，检验回归系数是否同时显著地不为零。

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