農田水利投資與農業經濟增長的動態關系論文

　　基于我國1990—2012年29個省(市)的面板數據，闡明了我國農田水利投資和農業經濟增長的現狀，通過構建兩者的面板向量自回歸(VAR)模型，實證檢驗并分析了農田水利投資與農業經濟增長之間的動態關系。結果表明：農田水利投資與農業經濟增長之間存在長期協整關系;農田水利投資對農業經濟增長存在正向的推動作用，而農業經濟增長對農田水利投資的影響存在地區差異性;農業經濟增長對農田水利投資影響最大的是西部，農田水利投資對農業經濟增長影響最小的地區為東部。對此，提出加大水利投資力度、推廣節水灌溉技術、加強水利工程管理體制改革等建議。

　　根據2011年6月《水利發展規劃(2011—2015)》，全國一半以上的耕地缺少基本灌排條件，40%的大型灌區骨干工程與50%～60%的中小型灌區存在設施不配套、老化、失修等問題，大型灌排泵站的設備完好率不足60%，農田灌溉“最后一公里”問題凸顯。水利設施的缺乏、老化或者失修必然會給農業生產帶來負面的影響，從而阻礙農業經濟的增長。所以近年來我國不斷增加水利建設投入規模，根據水利部規劃，“十二五”期間我國水利投資規模將達到8萬億，相比“十一五”期間實際投資規模增長156%，年均復合增長20.7%。而我國如此大規模的水利投資是否促進了農業經濟的增長，農業經濟的增長又能否反過來提高水利投資水平?反思這些問題，有利于提高我國水利投資效率，加強我國農田水利基礎設施建設，提高各地區抗災能力和糧食生產能力，對保障我國糧食安全、提高水利對經濟社會發展的支撐能力等具有重大的現實意義。

　　關于水利投資與農業經濟增長的關系，學者們進行了諸多探索。有學者基于水利社會核算矩陣的分析發現，水利投資對國民經濟尤其是農業部門能產生較大的拉動效應，但是不同水利部門的投資增加對國民經濟的具體拉動效應存在較大的差別[1]。也有學者基于C-D生產函數的研究發現，增加水利投資對提高糧食產出有促進作用[2]。基于水利投資和經濟發展歷史數據，深入分析水利投資對農業、第二、第三產業的促進作用，發現水利投資極大促進了經濟的發展[3]。有學者通過構建生產函數模型討論基礎設施投資和人力資本積累與農業經濟增長之間的關系，結果表明，基礎設施投資阻礙了農業經濟的增長[4]。周世香運用DEA和Malmquist指數分析了全國各個省份的農業水利投資效率，研究發現“十一五”期間中部和西部大多數省份的農業水利投資效率都相對低下[5]。

　　在省(市)層面，有學者基于四川省的實證分析認為，四川省財政支農支出、農業固定資產投資和第一產業從業人數對農業經濟增長均具有積極作用[6];基于四川省的研究發現，農田水利基建投資與農業經濟增長并未形成雙向因果關系，農田水利基建投資增長會推動農業經濟增長，而農業經濟增長并未顯著帶動農田水利基建投資的增加[7]。有學者研究了重慶市農村基礎設施對農業經濟增長的影響，結果表明，重慶市農村經濟基礎設施資本存量與農業經濟增長間存在著長期均衡關系[8]。

　　從已有的成果來看，農田水利投資能夠促進農業經濟增長基本已經得到了絕大多數學者的認可，但是農業經濟增長對農田水利投資的影響卻成果寥寥;對于兩者之間的雙向關系，不同的學者得到了不同的結論，但仍缺乏基于全國層面的雙向機制的研究。相關成果和分析思路都為本研究奠定了基礎。本研究基于全國29個省(市)1990—2012年的面板數據，借助面板向量自回歸(VAR)模型，并采用單位根檢驗、協整檢驗、因果檢驗和面板VAR方法，對農田水利投資與農業經濟增長之間的雙向影響機制進行分析，并在此基礎上就近期我國政府的水利投資方向和渠道提出相關的政策建議。

　　1 材料與方法

　　1.1 研究方法

　　采用面板VAR模型分析農田水利投資和農業經濟增長的關系，構建了以下模型：

　　1.2 數據來源及預處理

　　建國以來，水利投資的統計口徑經過多次調整，其中水利基建投資數據較為完整，并且在水利投資中占據主導地位[2]。因此，選取農田水利基建投資完成額(irr)作為農田水利投資的分析指標，以農林牧漁業總產值(agr)作為農業經濟增長的衡量指標[9]，數據分別來源于《中國水利年鑒》和國家統計局網站。為了保持統計口徑的一致，將重慶市歸入四川省;由于西藏地區存在大量數據的缺失，因此不納入討論范圍;時間跨度為1990—2012年。考慮到全國各個地區經濟發展水平、農業發展狀況和自然資源稟賦的差異，本研究將全國分為東、中、西部3個地區分別進行分析[東部地區包括：遼寧、河北、北京、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南共11個省(市、自治區);中部地區包括吉林、黑龍江、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省(自治區)，西部地區包括內蒙古、陜西、青海、寧夏、新疆、甘肅、四川、貴州、云南、廣西10個省(市、自治區)]。為了剔除價格波動帶來的不同年份數據不具備可比性的問題，用固定資產投資價格指數(1990年=100)對農田水利投資數據進行可比價格調整(個別省份存在少量數據缺失的問題，以有數據年為基期進行調整)，用農林牧漁業總產值指數(1990年=100)對農林牧漁業總產值數據進行可比價格調整。同時，為避免異方差和數據的強烈波動影響，對所有數據進行了對數處理，并分別用lirr、lagr來表示取自然對數后的農田水利投資、農林牧漁業總產值。本研究構建了涵蓋全國除港澳臺之外的3個地區、29個省(市)23年的面板數據，共有667組觀測值。

　　本研究基于調整價格影響后的可比價數據繪制了農田水利投資與農業經濟增長的發展趨勢圖(圖1)。可以看出，1990—2012年間全國農田水利投資與農林牧漁業總產值都呈現出明顯的增長趨勢，并且二者之間存在很大的相關性，相關系數為0.759 4。但是，農田水利投資占農林牧漁業總產值的比例在2002年以后卻呈下降的趨勢，表明農業經濟增長對農田水利投資的帶動效應并不明顯，或者是現有規模的水利投資已經滿足需要，而造成農業產出增幅高于水利投資增幅。那么，農田水利投資的效率如何?農田水利投資與農業經濟增長之間的動態關系如何?由于水利項目的投資存在滯后性，其效益可能需要在下一年或更長時間后才會產生影響。因此，有必要進一步從動態層面來衡量農田水利投資與農業經濟增長之間的關系。

　　2 結果與分析

　　2.1 面板單位根檢驗

　　由于做VAR模型要求系統中的變量具有平穩性特征[10]，因此有必要對農林牧漁業總產值(lagr)、水利投資完成額(lirr)的平穩性進行檢驗，以避免采用非平穩數據擬合模型而造成“偽回歸”。STATA12.0軟件為面板數據提供了5種單位根檢驗方法，分別為LLC檢驗、HT檢驗、Breitung檢驗、IPS檢驗和Fisher檢驗，為保證結果的穩健性，本研究利用上述5種檢驗法得到了表1的檢驗結果。可以看出，當檢驗3個地區2個變量的一階差分序列時，均顯著地拒絕了原假設，而原值序列不能完全拒絕“存在單位根”的原假設，因此這2個變量的一階差分值為平穩序列，即兩者均為一階單整序列。

　　2.2 面板協整檢驗

　　為了檢驗2個變量之間是否具有長期均衡的關系，在單位根檢驗基礎上對數據序列進行協整檢驗。Westerlund構造了4個統計量，2個組統計量Gt、Ga，2個面板統計量Pt、Pa[11]。組統計量說明在允許面板異質性的條件下存在協整關系，面板統計量是在考慮面板同質性的條件下檢驗是否存在協整關系，2組統計量的原假設均為不存在協整關系。由表2可知，2組面板統計量的檢驗結果基本是一致的，均顯著地拒絕了原假設。因此，東、中、西3個地區的農田水利投資和農業經濟增長之間存在長期協整關系。也就是說，農田水利投資對農業經濟增長從長期看來存在促進作用，并且可以通過誤差修正機制，保持兩者之間長期穩定“均衡”的關系。

　　2.3 面板誤差修正模型

　　為了檢驗農田水利投入與農業經濟增長之間長期、短期的因果關系，本研究建立了面板數據誤差修正模型。做誤差修正模型之前還應該正確確定滯后期k，如果滯后期太少，誤差項的自相關會很嚴重，并導致參數的非一致性估計。在模型中適當加大k值(增加滯后變量個數)，可以消除誤差項中存在的自相關。但是k值又不宜過大，因為過大會導致自由度減小，直接影響模型參數估計量的有效性[12]。本研究主要采用當前較為常用的3種確定滯后約束的檢驗方法：似然比(loglikelihood ratio，LR)統計量、赤池信息準則(Akaike information criterion，AIC)和施瓦茨信息準則(Schwartz criterion，SC)。由表3可知，根據選擇最優k值的原則，即在增加k值的過程中使AIC、SC值達到最小，確定滯后期數為2期。

　　由表4可以看出，東部地區的誤差修正項ECM(-1)在模型(2)、模型(3)中均達到5%的顯著性水平，這說明長期看來，農田水利投入是農業經濟增長的原因，反之亦成立，即東部地區存在從農田水利投入到農業經濟增長的雙向因果關系。短期內，東部地區僅存在從農田水利投入到農業經濟增長的單向因果關系。對于中部地區而言，長期內，兩者之間存在雙向因果關系，但是短期內只存在從農田水利投入對農業經濟增長的單向因果關系;無論是長期還是短期，西部地區都只存在從農田水利投入對農業經濟增長的單向因果關系。

　　2.4 面板VAR模型

　　2.4.1 面板矩估計 為了說明變量之間的回歸關系，首先進行面板矩估計(generalized method of moments，GMM)，采用均值差分法消除時間效應，前向差分法消除固定效應。由表5的結果可以看出，對于全國3個地區而言，無論是滯后1期還是2期，農田水利投資都顯著地表現出對農業經濟增長的正向促進作用，這也說明了農田水利投資的效益存在滯后性，在較長的時間內才能更好地發揮對農業經濟增長的促進作用。在滯后期數相同的情況下，西部地區農田水利投資對農業經濟增長的正向促進作用大于中部、東部地區，更多的可能是因為自然資源稟賦的差異，導致西部地區農田水利投資的增加可以獲得更多的邊際效益。

　　農業經濟增長對農田水利投資的作用在不同地區表現不同。滯后2期的情況下，東部地區的農業經濟增長表現出對農田水利投資的負向顯著，而在滯后1期時不顯著。可能是因為東部地區具有優越的地理環境和資源稟賦，以及良好的經濟基礎，其政策重心更多地傾向于農業產業結構的調整或者農業新品種和新技術的開發，從而擠出了農田水利的投資。中部地區農業經濟增長對農田水利投資存在顯著的促進作用，而西部地區農業經濟增長對于農田水利投資的作用不顯著。

　　2.4.2 面板方差分解 為了更好地分析農田水利投資與農業經濟增長之間相互影響的程度，利用面板方差分解來進行進一步的說明。表6為第10個、第20個預測期的方差分解結果。由結果可知，第10個預測期與第20個預測期的結果比較接近，說明系統在第10個預測期已基本趨于穩定，農業經濟增長與農田水利投資之間的動態關系已達到均衡;系統內2個變量受自身沖擊的影響均大于受對方沖擊的影響，對自身波動的貢獻率均在60%以上;農業經濟增長對農田水利投資的影響在18%～30%之間，其中西部最高，東部最低。西部地區經濟相對落后，而且水資源極度匱乏，因此需要不斷補充和完善水利基礎設施，提高水資源利用率，從而保證農業的進一步發展;農田水利投資對農業經濟增長的影響在 13%～30% 之間，其中中部高于西部，西部高于東部。對于東部地區來說，良好的經濟基礎和優越的地理位置極大地促進了該地區農業的發展，在各類型水利設施基本配套的情況下，單位水利投資的效益到達拐點，農業經濟的進一步增長需要依賴技術的進步和產業結構的優化調整。

　　3 結論與討論

　　本研究基于全國29個省(市)1990—2012年的面板數據，總結了我國近年來農業經濟增長和農田水利投資的情況。通過構建面板VAR模型，探析了我國東、中、西部3個地區農田水利投資和農業經濟增長之間的相互關系，主要結論如下。

　　第一，對全國而言，農田水利投資與農業經濟增長之間存在長期的協整關系。農田水利投資對農業經濟增長表現出顯著的正向影響。也就是說，無論是東部，還是中部、西部，從長遠看來，農田水利投資對農業經濟增長均存在正向的推動作用。農業經濟增長對農田水利投資的影響卻因地而異。

　　第二，農田水利投資與農業經濟增長之間的關系存在較強的區域差異。短期內，東部地區僅存在從農田水利投入到農業經濟增長的單向因果關系，而長期內二者之間存在雙向因果關系;對于中部地區而言，長期內兩者之間存在雙向因果關系，但是短期內只存在從農田水利投入對農業經濟增長的單向因果關系;無論是長期還是短期，西部地區都只存在從農田水利投入對農業經濟增長的單向因果關系。

　　第三，方差分解的結果證明農業經濟增長對農田水利投資影響最大的是西部，農田水利投資對農業經濟增長影響最小的地區為東部，可能的原因在于各地區資源稟賦和經濟條件的差異。

　　綜上所述，本研究認為1990年以來全國農田水利投資的整體效應是積極的。為了進一步提高農田水利投資的社會效應和經濟效應，節約水資源，促進農業經濟的可持續增長，應從以下幾個方面進行調整和改善：第一，應繼續加大農田水利投資力度，特別是小型農田水利設施末端渠系的工程建設，以解決農田水利工程中“最后一公里”問題;第二，應大力推廣節水灌溉技術，配套節水灌溉工程，從而避免水資源的過度消耗，提高有效灌溉，保障農業綜合效益;第三，從水利事業和農業經濟長遠良性發展來看，需要加大農業產業結構調整以及水利工程管理體制改革的力度，制定合理的水資源管理政策，提高農戶節水、管水、投入農田水利建設的積極性，發揮農田水利投資對農業經濟增長的短期、長期效應，從而實現經濟、社會和生態的穩步、健康發展。

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