農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長互動關(guān)系實(shí)證研究

■ 郭沛沛（北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院 北京 100000）

問題的提出

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在加快農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中發(fā)揮著不可替代的作用（郝愛民，2011）。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是指貫穿于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)前、產(chǎn)中和產(chǎn)后環(huán)節(jié)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和其他經(jīng)濟(jì)組織提供中間投入服務(wù)的產(chǎn)業(yè)。西方對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的研究較少，Kenneth A. Reiner（1998）曾指出作為直接投入的生產(chǎn)性服務(wù)對于農(nóng)業(yè)有影響。國內(nèi)學(xué)者也日益意識到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)中的重要性，面向農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的戰(zhàn)略引擎（姜長云，2010），也是以工促農(nóng)的產(chǎn)業(yè)路徑（潘錦云、李晏墅，2009）和建立新型工農(nóng)關(guān)系、城鄉(xiāng)關(guān)系的重要橋梁和紐帶（姜長云，2011）。

中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平與建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的要求還存有較大差距，第一產(chǎn)業(yè)對服務(wù)業(yè)的中間需求明顯要低于第二產(chǎn)業(yè)，處于低水平（李善同，1998）。農(nóng)業(yè)中服務(wù)業(yè)的比重太低和地區(qū)之間農(nóng)業(yè)中服務(wù)業(yè)投入不平衡是阻礙農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、專業(yè)化和市場化的重要原因（李啟平，2009）。

綜上所述，無論是從理論模型還是從實(shí)證檢驗(yàn)方面來看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有直接影響，現(xiàn)有理論研究一般傾向于認(rèn)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)等對農(nóng)業(yè)發(fā)展有利，但明顯缺乏相應(yīng)的實(shí)證支持。本文運(yùn)用協(xié)整分析、Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)和 VAR 模型分析等方法，針對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響進(jìn)行實(shí)證分析，揭示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的的貢獻(xiàn)程度，為進(jìn)一步發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)以帶動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長提供參考。

變量選取和數(shù)據(jù)來源

為揭示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的互動關(guān)系，本文擬使用兩組指標(biāo)，一組反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展，另一組反映農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值來表示（用GDP表示）。

根據(jù)Kenneth A. Reiner（1998）的觀點(diǎn)，從具體服務(wù)范圍看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)主要包括農(nóng)資配送服務(wù)、農(nóng)技推廣服務(wù)、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)、農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與安全服務(wù)、疫病防控服務(wù)、農(nóng)產(chǎn)品營銷服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施管護(hù)服務(wù)、勞動力轉(zhuǎn)移服務(wù)以及金融保險服務(wù)等。 當(dāng)前，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)的提供主體包括政府、龍頭企業(yè)和中介組織（農(nóng)業(yè)專業(yè)合作社、行業(yè)協(xié)會等），其中政府的投入占主導(dǎo)性作用。鑒于目前對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)的衡量，由于沒有準(zhǔn)確的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，本文主要考慮的是政府的支農(nóng)服務(wù)部分。資料來源于我國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒中各地區(qū)農(nóng)村固定資產(chǎn)投向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的資金數(shù)據(jù)，本文選取其中有代表性的六項(xiàng)指標(biāo)（即農(nóng)資配送服務(wù)、農(nóng)技推廣服務(wù)、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)、農(nóng)產(chǎn)品營銷服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施管護(hù)服務(wù)以及金融保險服務(wù)等）進(jìn)行加總后的總和來度量（用APS表示）。

其中，農(nóng)資配送指標(biāo)：用各地區(qū)農(nóng)村固定資產(chǎn)投向交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)的資金來代替；農(nóng)業(yè)信息服務(wù)指標(biāo)：用各地區(qū)農(nóng)村固定資產(chǎn)投向信息傳輸、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)的資金來代替；農(nóng)產(chǎn)品營銷服務(wù)指標(biāo)：用各地區(qū)農(nóng)村固定資產(chǎn)投向批發(fā)和零售業(yè)資金來代替；農(nóng)村金融保險服務(wù)指標(biāo)：用各地區(qū)農(nóng)村固定資產(chǎn)投向金融業(yè)資金來代替；農(nóng)技推廣服務(wù)指標(biāo)：用各地區(qū)農(nóng)村固定資產(chǎn)投向科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)的資金來代替；基礎(chǔ)設(shè)施管護(hù)服務(wù)指標(biāo)：用各地區(qū)農(nóng)村固定資產(chǎn)投向水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)的資金來代替。

考慮到我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)真正得到快速發(fā)展是在1999年左右，加上數(shù)據(jù)收集的可得性，本文選取1999-2010年的樣本。數(shù)據(jù)使用1999為基期的價格指數(shù)進(jìn)行縮減，消除物價因素的影響。選取的樣本數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，避免統(tǒng)計口徑不一致可能產(chǎn)生的問題以及削弱多重共線性、異方差、非穩(wěn)態(tài)性等問題，在檢驗(yàn)過程中對兩個指標(biāo)序列均采取自然對數(shù)形式（即LNGDP 、LNAPS）。

實(shí)證檢驗(yàn)與分析

（一）時間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文運(yùn)用向量自回歸模型（VAR）來分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的互動關(guān)系，而VAR模型要求系統(tǒng)中的變量是平穩(wěn)序列。利用Eviews 5.0 軟 件，用 ADF檢驗(yàn)法，對LNGDP 、LNAPS進(jìn)行平穩(wěn)性分析，其結(jié)果如表1所示。

從表1中可以看出，原序列在 5% 的顯著性水平下均無法拒絕原假設(shè)。但是其二階差分在 1% 的顯著性水平下接受原假設(shè)。因此，LNGDP、LNAPS為二階單整的非平穩(wěn)變量，可以對LNGDP、LNAPS兩個平穩(wěn)變量建立時間序列VAR模型 。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

本文采用 Engle 和 Granger 在 1987年提出的 EG 兩步法進(jìn)行檢驗(yàn)。以 LNGDP為因變量、LNAPS量為自變進(jìn)行回歸分析，得到殘差序列并對其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn) ，結(jié)果如表 2 所示。

表1 單位根檢驗(yàn)

表2 殘差序列的檢驗(yàn)結(jié)果

表3 Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

表4 1- 10 期 LNLGDP 的方差分解

圖1 模擬的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線

由表 2 可以看出，殘差序列ADF值為4.188230小于1% 顯著水平下的臨界值為-2.816740， 因此可以認(rèn)為殘差序列是平穩(wěn)序列，表明LNGDP和LNAPS之間存在長期協(xié)整關(guān)系。

（三）建立VAR模型

正確建立VAR模型需要確定變量的滯后期，滯后期p的選擇，既要有足夠數(shù)目的滯后 項(xiàng) ，又要有足夠數(shù)目的自由度。同時考慮到本文的樣本數(shù)量偏少, 根據(jù)綜合比較, 本文選取最大滯后期為2。通過對滯后期進(jìn)行試錯檢驗(yàn)，選擇使LR、FPE、AIC、SC、HQ五個信息量中大多數(shù)同時認(rèn)可的P 值，當(dāng)滯后階數(shù)為2時，五個信息量中有三個同時認(rèn)可，所以確定建立VAR（2）模 型 。

從 VAR 模型輸出的結(jié)果來看，兩個方程修正后的擬合優(yōu)度分別達(dá)到99.25% 和 98.0%，擬合效果較好。為進(jìn)一步檢驗(yàn) VAR（2）模型的穩(wěn)定性，本文計算了其差分方程的特征根，結(jié)果顯示所有特征根都位于單位圓以內(nèi)，因而VAR（2）模型是穩(wěn)定的。

（四）Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)

通過協(xié)整分析發(fā)現(xiàn)，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間存在長期協(xié)整關(guān)系，但這種關(guān)系是否構(gòu)成因果關(guān)系還需要進(jìn)一步驗(yàn)證。本文采用Granger 因果檢驗(yàn)的方法進(jìn)行分析。因VAR 模型的最優(yōu)滯后期為2，故 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)時滯后期也選擇2，檢驗(yàn)結(jié)果如表3 所示。

由表3可知上述第一個假設(shè)條件LNAPS 不是LNGDP 的因，F(xiàn) 值為14.5645，顯著性水平為0.00822，故假設(shè)條件不成立，即 LNAPS是LNGDP 的因；同理也知LNGDP是LNAPS的因。因此可以得出結(jié)論：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長是雙向互動、互為因果。

（五）脈沖響應(yīng)分析

協(xié)整檢驗(yàn)和 Granger 因果關(guān)系分析反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的長期均衡關(guān)系和因果關(guān)系，為了能從動態(tài)角度更好地深入分析兩者間的互動關(guān)系，本文進(jìn)一步對其作脈沖響應(yīng)分析。

圖1是模擬的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，橫軸代表滯后階數(shù)，縱軸代表對新息沖擊的響應(yīng)程度。圖中實(shí)線部分為計算值，虛線為響應(yīng)函數(shù)值加或減兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信帶。根據(jù)圖1左邊的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在受到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)一個單位正向的標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，在滯后期內(nèi)的沖擊效應(yīng)為正，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平值上升；這一沖擊效應(yīng)在未來的第四期開始出現(xiàn)，并且這一正的沖擊效應(yīng)逐年增大。其原因在于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展在經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性上具有內(nèi)在一致性。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)貫穿于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)前、產(chǎn)中和產(chǎn)后環(huán)節(jié)，有利于提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的運(yùn)行效率，提升農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化水平進(jìn)而帶動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。

從圖 1右邊的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在受到農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一個單位正向的標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，在滯后期內(nèi)的沖擊效應(yīng)為正，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平值上升；這一沖擊效應(yīng)在未來的第五期開始出現(xiàn)，并且這一正的沖擊效應(yīng)逐年增大。其原因在于農(nóng)業(yè)資金的積累能提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模和發(fā)展水平，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)效率的提升，從而帶動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展。由此可以看出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)的發(fā)展和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長是雙向互動、互為增長的。

（六）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響的定量分析

方差分析通過分析每一種沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評價不同沖擊的重要性 ，結(jié)果如表4所示。

從表4可以看出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的沖擊對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)比重在第1 期就較大，為56.57902%，此后呈現(xiàn)快速上升的趨勢，第10 期時達(dá)到70.86738%。由此可見，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的變化將對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生較大影響，并且隨著時間的推移，這種影響會不斷增大，但增幅有所放緩。

綜上所述，本文在建立VAR模型的基礎(chǔ)上，通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)以及脈沖響應(yīng)和方差分解方法，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平與我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的因果、動態(tài)以及定量關(guān)系進(jìn)行了深入研究，得出以下結(jié)論與啟示：從長期趨勢來看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間存在著一種雙向的因果關(guān)系，二者之間互為增長；方差分解結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的沖擊對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率較大，隨著時間的推移，其貢獻(xiàn)率呈不斷增大的趨勢。

1.李啟平.生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與農(nóng)業(yè)的互動發(fā)展：基于投入產(chǎn)出表的分析[J].科技進(jìn)步與對策，2009（7）

2.姜長云.著力發(fā)展面向農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)[J].宏觀經(jīng)濟(jì)管理，2011（9）

3.Harry H. Postner.Factor Content of Canadian International Trade：An Input -Output Analysis. Journal of International Economics，Vol，2，1977