21 - 中国农业政策对农民收入影响实证研究

宗义湘（1971-），女，河北玉田县人，河北农业大学经济贸易学院，副教授，博士，硕士生导师，主要研究领域为农业政策、发展经济学等。

赵邦宏（1964-）男，河北唐山人，河北农业大学经济贸易学院，院长，教授，博士，博士生导师，主要研究领域为农业经济学和产业经济学。 作者联系方式：

电话： 13273211831，0312-7526831

E-mail: zyx_0625@126.com 或zongyixiang@sohu.com

通讯地址: 071001，河北保定河北农业大学经济贸易学院 宗义湘 收

中国农业政策对农民收入影响实证研究?

宗义湘 赵邦宏

( 河北农业大学经济贸易学院 河北保定 071001 )

摘要：农民增入是当前中国政府的重中之重。本文对市场价格支持政策、财政支农政策对于农民增收政策目标的实现效果进行了实证研究，并对研究结果进行了分析。

关键词：价格支持政策、财政支农政策；农民收入；中国

Empirical Analysis of China’s Agricultural Policy Effect on Peasants’ income

Zong Yixiang1 Zhao Banghong2

（ Economics and Trade College of Hebei Agricultural University，Baoding Hebei Province，071001 ） Abstract: At present, peasants increase is the most important task of China’s goverrnnent. This paper analyzes the policy effect of key agricultural policies, which including market price support policy and national financial fund policy. Furthermore, the outher give some explains to the conclusions.

Kywords: Market Price Support Policy; Financial Fund for Agriculture; Policy effect; Peasants' Income；China

改革开放以来，增加农民收入保护农民权益逐渐成为重要的农业政策目标之一。尤其是20世纪90年代中后期以来，农民增收困难，城乡居民收入差距日益扩大，增加农民收入成为政府农业政策的首要目标和政府工作的重中之重?1?。本文重点考察，农产品价格政策、生产资料价格政策、财政支农政策对于收入目标的实现效果。研究期间为1983-2005年。

一、变量选择与研究步骤

（一）因变量

按照国家统计局的统计口径，农村居民家庭人均纯收入分为工资性收入、居民家庭经营纯收入、转移性和财产性收入。近年来，虽然工资性收入比重上升，但居民家庭经营纯收入仍然占60%左右。而居民人均家庭经营纯收入中，又有60%左右来源于农业。另外，我国的许多政策干预工具如农产品价格政策、生产资料价格政策是针对或者与农产品生产相关的，因此，本文以来自农业的家庭经营纯收入作为因变量来代表农民收入。

(二)自变量

对于国内政策对于农民收入的影响，本文分两个步骤进行： 首先，本文把农产品收购价格（X1）、农业生产资料价格（X2）、财政支农（X3）三个 ?

基金项目：财政部、世界银行第四期技术合作贷款项目“国家农业政策分析平台与决策支持系统（A29）”子系统—“中国农业支持系统”（WBIAE200305）；河北省哲学社会科学资助项目；河北农业大学第四批重点课程（发展经济学）建设项目。

1

主要的国内农业政策作为因变量纳入分析框架。并且假设农产品收购价格、财政支农对农民收入具有正的影响；农业生产资料价格对于农民收入的影响是负的。

其次，如果财政支农变量通过了第一步的假设，则进一步把财政支农各分类项目作为自变量分析其对农民收入的贡献。根据中国统计年鉴的分类口径，本文以支援农村生产建设支出和农业部门事业费（X4）、农业基本建设支出（X5）、农业科技三项费（X6）、农村救济（X7）作为解释变量，分析具体的财政支农政策对农民收入的影响。假设X4、X5、 X6、X7对农民收入（Y）的影响均为正，即增加各项财政投入，均会增加农民收入。

需要说明的是，由于农业生产周期长，生产者对价格的反应往往具有滞后性。尤其是，政府的农业科研、基础设施等财政支农投资有很长的滞后期，这些投资一旦发生作用，将对农业生产和农民收入产生长期影响。因此，对这些变量的滞后期选择是一个困难的问题。本文对于滞后期的处理，参照樊胜根等学者的做法?2?，在分析中选用较为自由的滞后期结构，将各自变量分别带入回归模型中，然后用统计检验工具确定合理的滞后期长度。具体判断标准是调整R2最大和AIC（Akaike info criterion，Akaike信息准则）最小。

二、价格政策与财政支农总量对农民收入影响实证研究

（一）葛兰杰因果关系检验

经济学中一个常见的问题是确定一个变量是否是另一个变量变化的原因，例如，是农产品收购价格X引起农民收入Y变化，还是农产品收购价格X和农民收入Y都是由内因决定？葛兰杰检验（Granger Causality Tests）就是运用统计技术检验经济变量因果性的方法。该方法的基本原理是：利用经济关系发挥作用的时间差和滞后效应，根据经济变量各自的前期指标相互在解释、影响对方指标中的显著程度，来判断因果关系的存在性和方向。如果变量X是引起Y变化的原因，则X应该有助于预测Y，即在Y对X的回归中，添加X作为独立的解释变量，应该显著增加回归模型的解释能力，此时，称X为Y的葛兰杰原因（Granger Cause），记为X?Y。

考虑二元变量的情形，设Xt、Yt为零期望值、联合稳定随机序列，检验X是否为Y的原因的分布滞后模型为：

Yt=?yo+?y1Yt-1+?+?ypYt-p+?y1Xt-1+?+?ypXt-p+?yt

该模型中X的分布滞后项正是要考察的是否对Y当前水平有影响的因素，它们的系数反映了这种影响。其中Y的各阶自回归项，则是为了排除把自回归效应误作分布滞后效应进而得出错误结论的可能性。

在该模型的基础上检验X对Y的因果性，就是检验如下假设，即：

H0：?y1=?y2=?=?yp=0 H1：?y1=?y2=?=?yp≠0

该假设一般通过构造如下的F统计量来检验，即

(RSS0?RSS1)F=

pRSS1

T?2p?1公式中，RSS0是H0下的误差平方和，RSS1为备择假设H1下的误差平方和，p是滞后长度，F?F（p，T-2p-1）。 有了上述的F分布统计量，给定显著性水平a，查F分布表，可得检验临界值F=Fa（p，T-2p-1）。若样本值F＞Fa，则拒绝零假设，表示Xt-1，?，Xt-p对Yt的联合影响是显著的，意味着X是Y的一个原因，而反过来，若样本值F＜Fa，则接受零假设，即X不是Y的一个直接原因。

2

（二）平稳检验

葛兰杰因果检验要求经济变量应为平稳序列，因此，在进行葛兰杰因果关系检验之前，首先要对各变量进行平稳性检验，若数据不满足平稳性要求，就不能断定检验出的因果关系是真实的，而有可能是由于变量的非平稳性引起的“伪回归”。现代计量经济学中对于一个时间序列是否稳定发展了许多检验方法，其中主要的有单位根检验法。

单位根检验法有DF检验法和ADF检验法两种形式，这两种方法都是Augment Dickey和Fuller建立的。

DF检验可通过变量序列的3个典型方程来进行：

?Yt = ?Yt-1+ ? t （1） ?Yt = ?0+ ?Yt-1+ ? t （2） ?Yt = ?0+ ?Yt-1+ ?1t+ ? t （3） 当?=0时，这三个模型的区别在于：（1）式是一个纯粹的随机游走模型，也即Yt为仅包含随机趋势的非平稳时间序列；（2）式比（1）式多了一个截距项，从而模型中增加了一个确定趋势；（3）式比（2）式中多了一个时间趋势；设零假设为H0：?=0，如果零假设成立，就意味着Yt是一个非平稳的一阶单整性变量，记作I(1)；反之，若拒绝H0，则Yt就是一个平稳时间序列，记作I(0)。将Yt对应的t统计值与DF检验表中的临界值进行比较，即可做出判断。

ADF法是对前者的扩充，是目前普遍应用的单位根检验法。通常对变量Y的ADF检验的一般方程为：

?Yt = ?0+ ?Yt-1+ ??i?Yt-1+ ?1t+ ? t （4） ADF检验的核心仍然是考察?是否为0，且与DF检验有相同的临界值。本文采用ADF检验法对变量的平稳性进行检验。

（三）平稳检验和因果检验结果

ADF检验结果见表1。可以看到，Y、X1和X2为平稳的水平序列。X3一阶差分后平稳。进一步对各变量进行因果关系检验，结果见表2。从Granger检验结果看出，农产品收购价格、生产资料价格和财政支农都是农民收入变化的原因，因此可以纳入解释变量。

表1各变量ADF检验结果 变量

X1 X2 X3 ? X3 Y

检验形式 （C,T,1）

52

（C,T,1）

41

（C,T,1）

55

（C,T,1）

67

（C,T,1）

96

-3.78

-3.6591(5%)

平稳

-3.52

-3.2762(10%)

平稳

-1.43

-3.2677(10%)

不平稳

-3.80

-3.6591(5%)

平稳

ADF统计量 临界值（显著水平）

-3.72

-3.6591(5%)

结论 平稳

注：检验类型中的C和T表示常数项和趋势项。

表2 来自农业的人均纯收入与其它变量的因果关系检验结果

虚拟假设 F检验值

X1不是Y变化的原因 5.88973

3

X2不是Y变化的原

因 5.98482

X3不是Y变化的原

因 2.98679

概率 滞后阶数 结论

0.01295

2 拒绝假设

0.02493 1 拒绝假设

0.07353 3 拒绝假设

（四）价格政策和财政支农总量与农民人均收入回归分析结果 根据第一步的假设，理论模型为： Y =A +BX1 ? CX2 +DX3 将X1、X2、X3 与Y运用普通最小二乘法（OLS）进行多元回归分析，运行软件为Eviws3.1。消除自相关后，得到的回归方程是：

Yt = ? 205.252+0. 812X1t-1 + 1.503X2t + 0.121X3t T值 （-3.96） （2.29） （2.81） （3.58） 概率值（0.0013）（0.0371）（0.0131）（0.0027） 2

R=0.99，DW=2.15， F=430.67

从方程拟和结果可以看出，农产品收购价格（X1）、财政支农（X3）通过了假设，生产资料价格（X2）对农民收入具有显著正影响，而不是负面作用。

三、财政支农各变量对农民收入影响实证研究

（一）ADF检验和Granger因果关系检验

首先对支援农村生产和农业事业费X4、农业基本建设X5、农业科技三项费X6、农村救济X7、来自农业的人均纯收入Y利用ADF方法进行平稳检验，检验结果见表3。可以看出，X4的水平序列是平稳的，X5 、X6 和X7的水平序列不是平稳的，但经过一阶差分之后都变成平稳序列了。另外，从Granger检验结果看出（表４），财政支农各变量都是农民收入变化的原因。

表３ 财政支农各变量的ADF检验结果

变量

（C,T,1）

X4

（C,0,1） （C,T,1）

X5

（C,0,1） （C,T,1）

?X5

（C,0,1） （C,T,1）

X6

（C,0,1） （C,T,1） 检验形式

ADF统计量

4.328593

7.651184

-1.465620

0.766428

-4.242402

-3.663441

-0.974867

1.375133

?X6

-4.098086

-3.6591（5%）

平稳

-2.6502(10%)

非平稳

-3.2677 (10%)

非平稳

-3.0294(5%)

平稳

-3.6746(5%)

平稳

-2.6502(10%)

非平稳

-3.2677(10%)

非平稳

-3.8067(1%)

平稳

临界值（显著水平）

-3.6591（5%）

平稳 结论

4