農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位的動態(tài)效應(yīng)分析

張國林

摘要：運用向量自回歸模型(VAR模型)，對包括農(nóng)業(yè)自身在內(nèi)的整個國民經(jīng)濟針對農(nóng)業(yè)沖擊的響應(yīng)函數(shù)分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)對整個國民經(jīng)濟有顯著的促進作用和長期的持續(xù)效應(yīng)，充分表明農(nóng)業(yè)對整個國民經(jīng)濟具有重要支持作用，始終處于國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)地位。在國民經(jīng)濟三大產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的效應(yīng)中，第三產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的貢獻率最低，且從第六年后逐年下降；第二產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的貢獻率則呈現(xiàn)逐年持續(xù)增長的態(tài)勢。因此，加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位應(yīng)該大力發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)，充分發(fā)揮第二產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的持續(xù)促進效應(yīng)。不過，農(nóng)業(yè)對其自身的正效應(yīng)更值得關(guān)注。農(nóng)業(yè)對自身的貢獻率在第一年達到峰值后雖逐年緩慢下降，但在50年內(nèi)都大大超過第二產(chǎn)業(yè)的貢獻率。因此，加強農(nóng)業(yè)自身建設(shè)才是加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位的根本所在。

關(guān)鍵詞：VAR模型；脈；中響應(yīng)函數(shù)；方差分解；農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位

中圖分類號：F30

文獻標志碼：A

文章編號：1008.5831(2009)05－0023－05

一、引言

“農(nóng)業(yè)是安天下、穩(wěn)民心的戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，沒有農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化就沒有國家現(xiàn)代化，沒有農(nóng)村繁榮穩(wěn)定就沒有全國繁榮穩(wěn)定，沒有農(nóng)民全面小康就沒有全國人民全面小康”。加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位，發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，擴大國內(nèi)需求，提高城鄉(xiāng)居民特別是低收入群體的收入水平，促進經(jīng)濟平穩(wěn)較快增長，需要我們認真研究農(nóng)業(yè)對國民經(jīng)濟的具體影響，并提出切實有效的辦法鞏固農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)地位。對此不僅需要進行定性分析，更重要的是還要進行定量研究，從實證的角度把握農(nóng)業(yè)對包括自身在內(nèi)的整個國民經(jīng)濟的影響和國民經(jīng)濟各產(chǎn)業(yè)在鞏固農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位中的作用。筆者根據(jù)計量經(jīng)濟學基本理論，利用Eviews計量分析軟件，嘗試通過VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)來分析農(nóng)業(yè)與國民經(jīng)濟各產(chǎn)業(yè)之間的動態(tài)影響，并采用方差分解的方法進行粗略估計，以加深我們對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位的認識，幫助我們找到發(fā)展農(nóng)業(yè)的有效途徑，切實鞏固農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位。

二、VAR模型及其脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解方法簡介

傳統(tǒng)的經(jīng)濟計量方法是以經(jīng)濟理論為基礎(chǔ)來描述變量關(guān)系。但是，經(jīng)濟理論通常并不足以對變量之間的動態(tài)聯(lián)系提供一個嚴密的說明，而且內(nèi)生變量既可以出現(xiàn)在方程的左端又可以出現(xiàn)在方程的右端，使得估計和推斷變得非常復(fù)雜。為了解決這些問題，計量經(jīng)濟學家找到了一種用非結(jié)構(gòu)性方法來建立各個變量之間關(guān)系的模型——向量自回歸(vector autoregression)模型。

向量自回歸(VAR)是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)建立模型。VAR模型把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型。VAR(p)模型的數(shù)學表達式是：

y₁=A₁y_1-1+…A_py_1-p+ε₁

t=1，2，…，T

其中y₁是k維內(nèi)生變量向量，p是滯后階數(shù)，樣本個數(shù)為T。k×k維矩陣A₁…，Ap是要被估計的系數(shù)矩陣。ε₁是k維擾動向量，它們相互之間可以同期相關(guān)，但不與自己的滯后值相關(guān)及不與等式右邊的變量相關(guān)。

對VAR模型的估計可以采用最小二乘法(OLS)來進行。由于僅僅有內(nèi)生變量的滯后值出現(xiàn)在等式的右邊，所以不存在同期相關(guān)性問題，用普通最小二乘法(OLS)能得到VAR簡化式模型的一致且有效的估計量。即使擾動向量e₁有同期相關(guān)，OLS仍然是有效的，因為所有的方程有相同的回歸量，其與廣義最小二乘法(GLS)是等價的。

在實際應(yīng)用中，由于VAR模型是一種非理論性的模型，因此在分析VAR模型時，往往不分析一個變量的變化對另一個變量的影響如何，而是分析當一個誤差項發(fā)生變化，或者說模型受到某種沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響，這種分析方法稱為脈沖響應(yīng)函數(shù)方法(impulse response function，IRF)。筆者考慮給予農(nóng)業(yè)一個單位的正沖擊，分析該沖擊經(jīng)過市場傳遞對整個國民經(jīng)濟的動態(tài)影響，從而檢驗農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟中是否處于基礎(chǔ)地位，并為加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位提供指導(dǎo)。

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是VAR模型中的一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響。而方差分解(variance decomposition)是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化(通常用方差來度量)的貢獻度，進一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。因此，方差分解給出對VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個隨機擾動的相對重要性的信息，把認識又向前推進了一步。

三、數(shù)據(jù)處理及VAR模型估計

為了運用VAR模型進行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，我們利用2007年《中國統(tǒng)計年鑒》提供的權(quán)威數(shù)據(jù)，得到1978—2006年第一產(chǎn)業(yè)(IP)、第二產(chǎn)業(yè)(IS)和第三產(chǎn)業(yè)(IT)的時間序列數(shù)據(jù)。由于統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)是名義值，我們采用1978年為基期的定基價格指數(shù)將所有數(shù)據(jù)調(diào)整為實際值(部分年度的缺省值采用上年的數(shù)據(jù))，然后將三大產(chǎn)業(yè)的實際值取對數(shù)形成新序列(LGIP，LGIS，LGIT)，以減少數(shù)據(jù)波動，用于建立VAR模型。

由于數(shù)據(jù)是時間序列，它們必須在協(xié)整的情況下才存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系。而協(xié)整檢驗僅對已知同階單整的序列有效，所以需要首先對VAR模型中每一個序列進行單位根檢驗。經(jīng)單位根檢驗，三大產(chǎn)業(yè)實際值的對數(shù)時間序列(LGIP，LGIS，LGIT)都是一階單整序列I(1)。經(jīng)協(xié)整檢驗，滿足協(xié)整關(guān)系。在序列滿足協(xié)整關(guān)系的條件下，運用AIC和sc信息準則①，選定3期滯后建立向量自回歸模型(VAR)并進行估計(表1)。

經(jīng)過適合的滯后結(jié)構(gòu)檢驗，所有的單位根落于單位圓內(nèi)，表明設(shè)定的VAR模型穩(wěn)定(圖1)。

四、二三產(chǎn)業(yè)針對農(nóng)業(yè)單位正沖擊的響應(yīng)函數(shù)分析

在穩(wěn)定的VAR模型基礎(chǔ)上給予農(nóng)業(yè)一個正的單位沖擊，建立二三產(chǎn)業(yè)針對農(nóng)業(yè)單位沖擊的響應(yīng)函數(shù)，分析農(nóng)業(yè)的單位沖擊對二三產(chǎn)業(yè)的動態(tài)影響。我們選定20年期限，利用不依賴于VAR模型中變量次序的廣義脈沖方法，給農(nóng)業(yè)一個正的單位沖擊，得到二三產(chǎn)業(yè)針對農(nóng)業(yè)沖擊的響應(yīng)函數(shù)圖。圖中橫軸表示沖擊作用的滯后年度，縱軸表示二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的對數(shù)，實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，代表了二三產(chǎn)業(yè)針對農(nóng)業(yè)沖擊的反應(yīng)；虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。

從圖2中可知，當在本期給農(nóng)業(yè)一個單位的正向沖擊后，第二產(chǎn)業(yè)在第一年取得最大響應(yīng)，然后連續(xù)四年從峰值開始較大幅度下降到最低值，再從第4年開始大幅攀升，連續(xù)經(jīng)過近4年的增長后于第八年再次達到峰值，后經(jīng)震蕩處于較穩(wěn)定的狀態(tài)。整個過程中，效應(yīng)始終位于0值水平線以上。這表明農(nóng)業(yè)受到某一沖擊后，經(jīng)市場傳遞給第二產(chǎn)業(yè)，給第

二產(chǎn)業(yè)帶來相同方向的沖擊。這一沖擊具有顯著的促進作用和長期的持續(xù)效應(yīng)。

從圖3可知，當在本期給農(nóng)業(yè)一個單位的正向沖擊后，第三產(chǎn)業(yè)在第一年得到峰值響應(yīng)后連續(xù)3年從峰值處快速大幅下降，然后再從第三年開始較大幅度上升，然后經(jīng)過近4年的較快增長后達到峰值，并在第七年再次較大幅度下降，在第十一年再次觸底后反彈上升，并漸趨穩(wěn)定。整個過程也始終位于O水平線以上。這同樣表明，農(nóng)業(yè)受到某一沖擊后，經(jīng)市場傳遞給第三產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)雖然比第二產(chǎn)業(yè)震蕩較大，但也帶來相同方向的沖擊，具有顯著的促進作用和長期的持續(xù)效應(yīng)。

農(nóng)業(yè)的單位正沖擊不僅可以通過市場對二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生影響，而且也對自身產(chǎn)生影響。從圖4可知，當在本期給農(nóng)業(yè)一個單位的正向沖擊后，農(nóng)業(yè)自身也大致呈現(xiàn)出和第二產(chǎn)業(yè)相似的響應(yīng)。不過和第二產(chǎn)業(yè)相比，從峰值處下降幅度更大且時間較長，在第五年達到最低值。不過，從第五年開始快速上升，經(jīng)過近四年的較快增長后再次下降，在第十二年后經(jīng)小幅震蕩緩慢上升并漸趨穩(wěn)定。這表明，農(nóng)業(yè)受到某一沖擊后，經(jīng)市場傳遞給自身，給自身也帶來相同方向的沖擊，具有顯著的促進作用和長期的持續(xù)效應(yīng)。

可見，農(nóng)業(yè)的單位正沖擊經(jīng)過市場傳遞給自身和二三產(chǎn)業(yè)后，給自身和二三產(chǎn)業(yè)都帶來同方向沖擊，具有顯著的促進作用和長期的持續(xù)效應(yīng)。這充分表明：農(nóng)業(yè)對包括自身在內(nèi)的整個國民經(jīng)濟有顯著的促進作用和長期的持續(xù)效應(yīng)，始終處于國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)地位。

五、方差分解：農(nóng)業(yè)對國民經(jīng)濟的貢獻率

為了粗略把握農(nóng)業(yè)對國民經(jīng)濟的影響關(guān)系，可以采用方差分解的方法分析農(nóng)業(yè)對國民經(jīng)濟的貢獻程度。利用Eviews軟件可得到下列關(guān)于貢獻率的各圖，其中橫軸表示滯后年度期間，縱軸表示農(nóng)業(yè)對相應(yīng)產(chǎn)業(yè)的貢獻率。

從圖5可知，農(nóng)業(yè)對第二產(chǎn)業(yè)的貢獻率最大值可達到73.25％，在第一年達到極值后開始逐年下降，約在第六年后穩(wěn)定在49％～50％。

從圖6可知，農(nóng)業(yè)對第三產(chǎn)業(yè)的貢獻率最大值可達到71.42％，在第一年達到峰值后逐年緩慢下降，基本穩(wěn)定在50％以上。

從圖7可知，農(nóng)業(yè)對自身的貢獻率在第一年后逐年緩慢下降，最后基本穩(wěn)定在60％左右。

六、研究結(jié)論及政策建議

(一)研究結(jié)論：農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)

筆者運用向量自回歸(VAR)模型對包括農(nóng)業(yè)自身在內(nèi)的整個國民經(jīng)濟針對農(nóng)業(yè)沖擊的響應(yīng)函數(shù)分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)對整個國民經(jīng)濟有顯著的促進作用和長期的持續(xù)效應(yīng)。其中，農(nóng)業(yè)對第二產(chǎn)業(yè)的貢獻率最大可達到73.25％，在第一年后開始逐年下降，約在第六年后基本穩(wěn)定在49％～50％；農(nóng)業(yè)對第三產(chǎn)業(yè)的貢獻率最大可達到71.42％，在第一年后逐年緩慢下降，以后基本穩(wěn)定在50％以上；農(nóng)業(yè)對自身的貢獻率在第一年后逐年緩慢下降，以后基本穩(wěn)定在60％左右。這些實證依據(jù)充分表明：農(nóng)業(yè)對包括自身在內(nèi)的整個國民經(jīng)濟具有重要支持作用，始終處于國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)地位。

(二)鞏固農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位的政策建議

為了鞏固農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)地位，我們反過來從二三產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的沖擊影響進行分析。

第一，第二三產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的影響。給予第三產(chǎn)業(yè)一個單位正沖擊后，通過市場傳遞到農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)在第一年達到峰值后連續(xù)5年較大幅度下降，之后從第五年起緩慢上升，經(jīng)小幅震蕩后趨于穩(wěn)定，呈現(xiàn)同向響應(yīng)，表明第三產(chǎn)業(yè)的這一沖擊對農(nóng)業(yè)具有顯著的促進作用和長期的持續(xù)效應(yīng)。

通過方差分解，可以粗略把握第三產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的貢獻程度。第三產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的貢獻率在第六年達到最大值11.46％，之后逐年緩慢降低。不過，在第二十年仍然可達7.31％，

第二，第二產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的影響。給予第二產(chǎn)業(yè)一個單位正沖擊后，通過市場傳遞到農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)在第一年達到峰值后連續(xù)5年較大幅度下降，之后從第五年起較大幅度上升，第九年再次達到峰值后小幅回落，在第十二年再次緩慢上升后漸趨穩(wěn)定，呈現(xiàn)同向響應(yīng)，表明第二產(chǎn)業(yè)的這一沖擊導(dǎo)致農(nóng)業(yè)的震蕩雖然比第三產(chǎn)業(yè)大，但也具有顯著的促進作用和長期的持續(xù)效應(yīng)。

通過方差分解，可以粗略把握第二產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的貢獻程度。第二產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的貢獻率在20年內(nèi)持續(xù)增長，最大可達30.34％；在30年內(nèi)最大可達36.24％，在50年期內(nèi)最大可達42.2％。

歸納二三產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的效應(yīng)可知，第三產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的貢獻率最低，在20年內(nèi)最大僅為11.46％，且從第六年后逐年緩慢下降；第二產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的貢獻率則不同，呈現(xiàn)逐年持續(xù)增長的態(tài)勢，20年內(nèi)最大可達36.24％，50年內(nèi)最大可達42.2％。可見，發(fā)展二三產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)都有顯著正效應(yīng)，其中第二產(chǎn)業(yè)的效應(yīng)尤其顯著。因此，加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位，應(yīng)該充分發(fā)揮第二產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的持續(xù)促進效應(yīng)，大力發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)，推動農(nóng)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。

不過，農(nóng)業(yè)對其自身的正效應(yīng)更值得關(guān)注。前面已經(jīng)分析到，農(nóng)業(yè)對自身的貢獻率在第一年達到峰值后雖逐年緩慢下降，但在20年內(nèi)穩(wěn)定在62，35％以上，50年內(nèi)穩(wěn)定在53％以上，大大超過第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)。因此，加強農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)地位，最重要的還是要加強農(nóng)業(yè)自身建設(shè)。這才是加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位的根本所在。

參考文獻：

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