產業結構優化對農業經濟發展的影響

陳 茜

(云南省科學技術館，云南 昆明 650000)

0 引言

新常態下，國內農業經濟發展面臨前所未有的挑戰[1]。農業經濟發展的核心是產業結構的優化，如何實現產業結構的合理化和高級化是相關學者和專家共同關注的話題[2]。目前，國內外有關農業經濟發展和產業結構優化兩者的研究取得較大成績。通過柯布-道格拉斯生產函數建立的模型分析產業結構優化的影響因素是最常探討的話題，但很少學者對特定區域的經濟發展進行分析，同時特定區域產業結構的優化也面臨相對較多問題[3]。鑒于此，本文以我國中部地區為例，結合理論模型和實證分析兩個層面探討作用機制，從合理化和高級化兩個方面闡釋產業結構優化對農業經濟的影響，希望研究結果為國內農業經濟的高速發展提供數據參考。

1 產業結構優化和農業經濟發展的相關性

成熟的產業結構優化理論有配第-克拉克定理、庫茲涅茨法則、錢納里世界發展模型和劉易斯的“二元結構理論”。錢納里世界發展模型認為農業經濟發展的影響因素為水平提高、結構轉化和數量擴張3個方面，并根據人均國民收入水平將農業經濟發展分為4個等級。余可等[4]研究分析了東部區域產業結構優化對農業經濟發展的作用機制。

根據中國統計年鑒，2009—2019年中部區域3大產業比值變化如圖1所示。近10年中，第一產業的比值逐年減低，2009年的比值為14.5%，2018年的比值為8.9%。第二產業的比值仍然表現出降低的趨勢，且在2019年的比值最低，為43%。第三產業的比值表現出逐年遞增的趨勢，從2009年的占比36.5%增加至2018年45.6%。整體可以看出，第三產業逐年出現遞增的趨勢，而第一產業、第二產業的比值逐年出現遞減的趨勢。同時第一產業、第二產業從事人員逐年遞減，而第三產業的從事人員逐年遞增，最終三者的從業人員穩定在均衡的30%～40%的取值范圍間。

中部區域產業內部結構變化逐漸高級化和合理化。2009—2019年，中部區域第一產業內部比值變化如圖2所示。2019年我國國內生產總值990 865億元，同比2018年增長6.1%。其中第一產業總值、第二產業總值、第三產業總值分別為70 467億元、386 165億元、534 233億元。中部區域的生產總值218 737億元。第一產業占比為7.1%。第一產業中農業、牧業、林業、漁業的占比分別為66.7%、18.3%、8.6%和6.4%。近10年來，中部區域第一產業中農業的占比均在70%左右，且逐年緩慢遞增。牧業的占比稍稍弱于農業，且逐年遞增。而林漁業的占比均在10%以下。

目前，中部地區產業結構存在以下主要問題，產業結構發展協調性不足、產業結構優化速度緩慢和產業結構偏離度大[5-6]。第一產業的比值過高，但創造的財富比例并不協調，第二產業占據主導地位，第三產業的占比過低，以現代金融、通訊為代表的行業發展較為緩慢。中部區域的第三產業的結構水平低于全國平均水平，無法滿足產業結構的高級化，第二產業和第三產業的從業人員數量每年增長約1%左右，低于全國平均水平3%。研究使用錢鈉里標準評定中部地區的發展狀況，錢鈉里標準模式評判如表1所示。中部區域劃分為人均GDP為2000～3000美元的階段。根據產業份額和人員比例，第一產業、第三產業比例明顯低于標準，而第二產業的比例高于標準。但第一產業人員配比高于標準，而第二產業、第三產業的人員比例遠低于標準。

表1 錢納里標準模式評判Tab.1 Evaluation of Chenery standard model

2 最小二乘法回歸模型

研究構建普通最小二乘法(ordinary least squares，OLS)回歸模型，分析產業結構合理化和高級化優化對農業經濟發展的影響，選取分析結構合理化程度，同時利用Moore結構變化值分析產業結構的高級化程度[7]。

泰爾指數是評定區域或者個體間不對稱關系的重要指標，同時也是產業合理化的重要指標。研究借鑒前人采用的泰爾指數評定產業結構的合理化，具體如式(1)所示。

(1)

式中TL——泰爾指數

Y——產業增加值

i——第i產業

n——產業部門數

L——總從業人員數量

泰爾指數綜合體現就業比例和生產總值對農業經濟的影響，其結合3大產業的比值，是一個客觀評判產業結構合理化的指標。依據經典的農業經濟理論，3大產業的效率一致。泰爾指數值越接近0時，產業結構就越為合理。

Moore結構測定法的評價指標為兩個時期內兩組向量的夾角，該方法以向量的空間夾角作為理論基礎，利用空間向量原理組成n維向量，如式(2)所示[8]。

(2)

Mit——第i產業增加值在總產值的占比

Mit+1——報告期第i產業增加值在總產值的占比

研究采用多元回歸模型分析泰爾指數和Moore結構變化值對中部區域農業經濟增長的影響，模型如式(3)所示。

yi=β1+β2TLi+β3Mi+μi

(3)

式中μi——隨機干擾項

β1、β2、β3——參數

第一產業農林牧漁4個部門對農業經濟的貢獻率計算模型如式(4)所示。

Y′=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+ε

(4)

式中Y′——研究區域生產總值

X1、X2、X3、X4——農、林、牧、漁業部門生產總值

X5、X6——第一產業、第三產業的增加值

α——常數項

β1—β6——農、林、牧、漁、第二產業、第三產業的貢獻系數

ε——隨機誤差

變量序列接受前者而拒絕后者，則該序列存在單位根，為不平穩序列，否則，該序列不存在。此次研究采用ADF檢驗法進行平穩性檢驗，防止出現虛假回歸或者偽回歸的情況，驗證所使用的數據是否為平穩的時間序列，便于驗證所提出模型的性能[9-10]。變量序列{yt}檢驗表達式為

(5)

式中p——滯后階數

t——時間趨勢

c——常數項

此檢驗零假設與備選假設分別用H0∶?=0和H0∶?<0表示，假如接受H0∶?=0，拒絕H0∶?<0，則表示該序列存在單位根，且此變量序列為非穩序列，否則，該變量序列為平穩序列。鑒于不平穩數據通常情況下也可以表現出穩定的線性關系，研究采用協整檢驗數據偽回歸情況[11-12]。研究采用Granger因果檢驗自變量和因變量是否存在因果關系。

3 影響分析

3.1 產業結構合理化

采用Eviews10.0軟件分析結構合理化對農業經濟增長的影響，首先通過平穩性檢驗數據的穩定性，lnY和D(lnY)兩變量以及TL和D(TL)兩個變量的ADF單位根檢驗結果如圖3所示。lnY和TL兩個變量ADF的統計量均高于10%水平下的臨界值。這說明原假設被認可，時間變量均存在單位根，且屬于非平穩序列。經過一階處理之后，D(lnY)在1%、5%和10%置信度水平下的臨界值依次為-3.737 853、-2.991 878、-2.635 542，這3個值的臨界值均大于ADF統計值-5.446 148。D(TL)分別在1%、5%和10%置信度水平下的臨界值依次為-3.724 074、-2.986 225、-2.632 604，這3個值的臨界值均大于ADF統計值-3.556 968。因此二個變量均沒有單位根，時間序列為平穩性序列，同時為一階單整序列。

圖3 ADF單位根檢驗結果Fig.3 ADF unit root test results

試驗利用Eviews10.0軟件進行協整檢驗，判斷農業經濟增長和中部產業結構合理化是否具有長期穩定的均衡關系。跡統計量和最大特征值檢驗結果如表2所示。原假設協整向量數量為0時，跡檢驗統計量23.453 46大于5%置信度水平下的臨界值15.342 43，因此原假設不成立；原假設協整向量數量為1時，5%置信度水平下的臨界值3.567 45大于跡檢驗統計量2.345 456，因此原假設正確。原假設協整向量數量為0時，最大特征值統計量15.235 3大于5%置信度水平下的臨界值14.445 47，因此原假設不成立；原假設協整向量數量為1時，5%置信度水平下的臨界值3.565 25大于跡檢驗統計量2.345 6，因此原假設正確。結構合理化能促進農業經濟增長。

表2 協整檢驗中跡統計量和最大特征值檢驗結果Tab.2 Test results of trace statistics and maximum eigenvalue in cointegration test

研究選取30組樣本數，依次進行滯后期數1、2、3、4、5的Granger因果關系檢驗，結果如表3所示。*、**、***分別表示1%、5%、10%下具有顯著水平，括號內的數據表示t值。可以看出，在滯后1期、滯后2期、滯后3期、滯后4期和滯后5期條件下，產業結構合理化和農業經濟增長兩者互為因果關系。通過OLS估計，可以得到回歸方程。模型擬合度97%，同時變量的P值非常顯著。農業經濟增長和產業結構合理化兩者呈現負相關關系。當TL值降低1%，GDP將增加3.346%，此時經濟增長越快，產業結構越合理。

表3 Granger因果關系檢驗Tab.3 Granger causality test

3.2 產業結構高級化

研究分析產業結構高級化對農業經濟增長的影響，lnY和D(lnY)兩個變量以及M和D(M)兩個變量的ADF單位根檢驗結果如圖4所示。lnY和M兩個變量的ADF的統計量分別為-1.312 4和-1.555 317，分別均高于10%水平下的臨界值-2.638 23和-2.629 906。這說明原假設被認可，時間變量均存在單位根，且屬于非平穩序列。經過一階處理之后，D(lnY)在1%、5%和10%置信度水平下的臨界值依次為-3.737 853、-2.981 038、-2.629 906，這3個值的臨界值均大于ADF統計值-4.239 834。D(M)在1%、5%和10%置信度水平下的臨界值依次為-3.724 07、-2.986 225、-2.632 604，這3個值的臨界值均大于ADF統計值-3.897 234。因此二個變量均沒有單位根，時間序列為平穩性序列，同時為一階單整序列。

圖4 ADF單位根檢驗結果Fig.4 ADF unit root test results

利用Eviews10.0軟件進行協整檢驗，判斷農業經濟增長和中部產業結構合理化是否具有長期穩定的均衡關系。跡統計量和最大特征值檢驗結果如表4所示。原假設協整向量數量為0時，跡檢驗統計量18.635 5大于5%置信度水平下的臨界值為15.454 35，因此原假設不成立；原假設協整向量數量為1時，5%置信度水平下的臨界值3.851 23大于跡檢驗統計量0.103 4，因此原假設正確。原假設協整向量數量為0時，最大特征值統計量18.345 24大于5%置信度水平下的臨界值為14.438 83，因此原假設不成立；原假設協整向量數量為1時，5%置信度水平下的臨界值3.842 32大于跡檢驗統計量0.102 330，因此原假設正確。

表4 協整檢驗中跡統計量和最大特征值檢驗結果Tab.4 Test results of trace statistics and maximum eigenvalue in cointegration test

研究選取30組樣本數，依次進行滯后期數1、2、3、4、5的Granger因果關系檢驗，結果如表5所示。在1%顯著水平下拒絕Granger的原假設，產業結構高級化引起農業經濟增長。在5%顯著水平下Granger的原假設，農業經濟增長會導致產業結構高級化。通過OLS估計，可以得到回歸方程。模型擬合度極高，為98%，同時變量的P值非常顯著。農業經濟增長和產業結構合理化兩者呈現正相關關系。當Moore值降低1%，GDP將增加1.163%，此時經濟增長越快，產業結構越合理。

表5 Granger因果關系檢驗Tab.5 Granger causality test

4 結論

優化產業結構對經濟增長有著至關重要的作用。針對中部地區在中國經濟發展中的重要作用，此次研究分別從合理化和高級化兩個方面分析產業結構對農業經濟的影響，結合中部區域3大產業結構和農業經濟增長的現狀，通過TL值和Moore結構變化值建立多元回歸模型進行分析。合理化影響分析顯示，平穩性檢驗的結果顯示二個變量的時間序列均是平穩性序列。協整檢驗試驗顯示，二個變量間有一個協整方程，可決系數可達0.97。高級化影響分析顯示，平穩性檢驗的結果顯示二個變量的時間序列均是平穩性序列。協整檢驗試驗顯示，二個變量間的協整方程的擬合效果理想，其可決系數可達0.98。本文未展開分析產業結構合理化和高級化的影響因素，這在后續研究中需要加以改進完善。