理论教育 时段性分析:中国省域农业经济增长要素效率综合影响因素

时段性分析:中国省域农业经济增长要素效率综合影响因素

时间:2023-05-26 理论教育 版权反馈
【摘要】:(一)1998—2007时段1.描述统计中国省域1998—2007农业经济增长层一的描述统计结果见表5-7。1998—2007年中国经济增长基本影响要素的作用分析。1998—2007年中国经济增长要素效率异质性检验。1998—2007年中国省域综合性因素对农业经济增长要素效率的影响分析。表5-11中国省域1998—2007年农业经济增长全模型结果续表由表5-11的固定效应部分可得出以下结论:①综合性因素对截距的影响分析。

时段性分析:中国省域农业经济增长要素效率综合影响因素

基于不同时间段的分析。2008年国际金融危机爆发,我国面临产业结构优化调整升级的大通道中,以此为节点考察1998—2007年和2008—2015年两个时间段改革开放对经济增长的影响。

(一)1998—2007时段

1.描述统计

中国省域1998—2007农业经济增长层一的描述统计结果见表5-7。层二变量与第四章第一节“变量的选择与数据来源”相同,具体数值见表4-10中层二部分。

表5-7 中国省域农业经济1998—2007层一变量的描述统计值

由于数据经过不变价处理且取了对数,因而省内各年度间变量值差异不大。由表5-7各层一变量的标准差、最小值、最大值可知,1998—2007年各省层一变量的农业生产总值、农用化肥施用量、农业机械总动力、农作物总播种面积、农林牧渔业就业人员、有效灌溉面积对数在不同省之间存在较大的差异。

2.实证结果分析

(1)1998—2007年中国农业经济增长不同省之间的变异分解。1998—2007年,各省农业经济增长的均值在不同省与省之间是否有显著性差异及差异由层一变量和层二变量所产生的影响各占多大比例仍然需运用零模型分析。零模型的结果见表5-8。

表5-8 中国省域1998—2007农业经济增长均值与变异的分解结果

由表5-8可知,1998—2007年中国省域农林牧渔业产值的对数(lnEY)均值为6.5831。由零模型的随机效应部分的卡方检验结构可知,30个省农林牧渔业产值的对数(lnEY)均值有显著性差异,而差异的度量可由组内相关系数ρ=0.8556/(0.8556+0.0249)=97.17%给出,即中国省域30个省农林牧渔业产值的对数(lnEY)均值的差异有97.17%需要用层二变量来解释,只有2.83%的差异可以用层一变量解释,从而说明在研究中国省域1998—2007年农业经济增长时,必须引入层二变量。层二变量为中国省域经济环境中的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁。

(2)1998—2007年中国经济增长基本影响要素的作用分析。1998—2007年基本要素对农业经济增长的影响可由固定效应(变截距)模型分析得到,固定效应模型的结果见表5-9。

表5-9 中国省域1998—2007年农业经济增长变截距模型结果

由表5-9的固定效应部分可知,基本影响因素lnEFER、lnEPOW的系数均值为正向显著影响因素,即化肥施用量、机械化总动力对农业经济增长都有显著的促进作用。其中,化肥施用量增加1%,农业经济增长将增加0.5631%;机械化总动力增加1%,农业经济增长将增加0.4499%;而lnEPIA、lnEEMP系数均值为负向显著影响因素,即播种面积、就业人数对农业经济增长都有显著的抑制作用;有效灌溉面积不显著。由表5-9的随机效应部分可知,化肥施用量、机械化总动力、播种面积、就业人数、有效灌溉面积引入层一模型中,层一方差得到较好的解释,由零模型结果表5-8中的0.0249减少到固定效应模型结果表5-9中的0.0042,表明每个省的化肥施用量、机械化总动力、播种面积、就业人数、有效灌溉面积能较好地解释省内农业总产值不同年度间的变化。

(3)1998—2007年中国经济增长要素效率异质性检验。要素效率异质性的检验可由随机效应(变系数)模型分析得到,随机效应模型的结果见表5-10。

表5-10 中国省域1998—2007年农业经济增长随机效应结果

由表5-10的固定效应部分可知,化肥施用量、机械化总动力、播种面积、就业人数、有效灌溉面积的系数与表5-9的相应系数由一定的差异,这是由于使用变截距模型与变系数模型不同造成的。多层统计分析侧重于随机系数模型的结果。在中国省域1998—2007年农业经济增长过程中,化肥施用量增加1%,农业经济增长将增加0.415%;机械化总动力增加1%,农业经济增长将增加0.5543%;播种面积增加1%,农业经济增长将降低0.3649%;就业人数增加1%,农业经济增长将减少0.0415%;有效灌溉面积的影响不显著。由表5-10的随机效应部分可知,化肥施用量、机械化总动力、播种面积、就业人数、有效灌溉面积的效率在各个省之间存在显著性差异,同时表明截距、lnEFER、lnEPOW、lnEPIA、lnEEMP、lnEIRA与lnEY之间的关系随着省份的不同而显著不同。

(4)1998—2007年中国省域综合性因素对农业经济增长要素效率的影响分析。综合性因素对要素效率的影响分析可由全模型分析得到,全模型的结果见表5-11。

表5-11 中国省域1998—2007年农业经济增长全模型结果

续 表

由表5-11的固定效应部分可得出以下结论:①综合性因素对截距(剩余全要素生产率)的影响分析。市场化进程、产业结构高级化、金融结构是正向显著影响因素,表明市场化程度高、产业结构高级化程度高、金融结构水平高的省份剩余全要素生产率高。其具体影响程度为,市场化程度加快1个单位,全要素生产率将提高0.5068;产业结构高级化程度提高0.1个单位,全要素生产率将提高0.10056;金融结构水平提高0.1个单位,全要素生产率将提高0.01984。之所以能促进全要素生产率的提高,是由于市场化进程的推进改善了农业资源配置效率;产业结构高级化有利于农业要素资源在效率差异部门之间流动;金融结构水平的提高可以改善农业资本配置效率。外商直接投资、城市化、金融规模是负向显著影响因素,表明外商直接投资越多、城市化水平越高、金融规模越大的省份全要素生产率越低。其具体影响程度为,外商直接投资提高0.1个单位,全要素生产率将降低0.02503;城市化提高0.1个单位,全要素生产率将降低0.1391;金融规模扩大0.1个单位,全要素生产率将降低0.13269。之所以会阻碍全要素生产率的提高,是由于外商直接投资对国内农业投资具有一定的挤出效应。

综合性因素对化肥产出效率的影响不显著的程度。

②综合性因素对机械化总动力产出效率的影响分析。对外贸易为负向显著影响因素,表明对外贸易水平高的省份机械化总动力产出效率低。其具体影响程度为,对外贸易提高0.1个单位,机械化总动力产出效率将降低0.06733。同时,由于机械化总动力系数与对外贸易的系数符号相反,因而对外贸易水平的提高将削弱机械化总动力与农林牧渔业产值之间的正向关系。

③综合性因素对播种面积产出效率的影响分析。对外贸易为负向显著影响因素,表明对外贸易均值大的省份播种面积产出效率均值小。其具体影响程度为,对外贸易提高0.1个单位,播种面积产出效率将降低0.08224。同时,由于播种面积系数与对外贸易的系数符号相同,因而对外贸易水平的提高将加强播种面积与农林牧渔业产值间的负向关系。

④综合性因素对就业人数产出效率的影响分析。外商直接投资为正向显著影响因素,表明外商直接投资均值大的省份就业人数产出效率均值大。具体影响程度为,外商直接投资提高0.1个单位,就业人数产出效率将提高0.15109。同时,由于就业人数系数与外商直接投资的系数符号相同,因而外商直接投资水平的提高将加强就业人数与农林牧渔业产值间的正向关系。市场化为负向显著影响因素,表明市场化水平高的省份就业人数效率低。其具体影响程度为,市场化提高1个单位,就业人数产出效率将降低0.5002。同时,由于就业人数系数与市场化的系数符号相同,因而市场化水平的提高将加强就业人数与农林牧渔业产值间的负向关系。

⑤综合性因素对有效灌溉面积产出效率的影响分析。城市化、金融结构为负向显著影响因素,表明城市化、金融结构水平高的省份有效灌溉面积产出效率低。其具体影响程度为,城市化提高0.1个单位,有效灌溉面积产出效率将降低0.45833;金融结构提高0.1个单位,有效灌溉面积产出效率将降低0.18386。同时,由于有效灌溉面积的系数与城市化、金融结构的系数符号相反,因而城市化、金融结构水平的提高将削弱就业人数与农林牧渔业产值间的正向关系。金融规模为正向显著影响因素,表明金融规模均值大的省份有效灌溉面积产出效率均值大。其具体影响程度为,金融规模提高0.1个单位,有效灌溉面积产出效率将提高0.15009。同时,由于有效灌溉面积系数与金融规模的系数符号相反,因而金融规模水平的提高将削弱有效灌溉面积与农林牧渔业产值间的负向关系。

(5)1998—2007年中国省域农业经济基本要素方差成分解释程度。由表5-8和表5-9的随机效应中的层一方差得到表5-12的原始总方差和条件总方差;由表5-10和表5-11的随机效应中的层二方差之和得到表5-12的原始总方差和条件总方差。层一、层二的方差成分解释程度见表5-12。

表5-12 1998—2007年中国省域农业经济增长层一、层二的方差成分解释程度

(www.daowen.com)

由表5-12可知,层一方差解释程度为83.13%,层二方差解释程度为49.39%,总体上层一解释变量对层一方差,层二解释变量对层二方差都有较好的解释。这表明构建的中国省域1998—2007农业经济增长要素效率影响因素的实证分析模型较为合理。

(二)2008—2016年时段

1.描述统计

中国省域2008—2016农业经济增长层一的描述统计结果,见表5-13。层二变量与第四章第一节“变量的选择与数据来源”相同,具体数值见表4-19中层二变量部分。

表5-13 中国省域农业经济2008—2016年层一变量的描述统计值

由于数据经过不变价处理且取了对数,因而省内各年度间变量值差异不大。由表5-13各层一变量的标准差、最小值、最大值可知,2008—2016年各省层一变量的农业生产总值、农用化肥施用量、农业机械总动力、农作物总播种面积、农林牧渔业就业人员、有效灌溉面积对数在不同省之间存在较大的差异。

2.实证结果分析

(1)2008—2016年中国农业经济增长不同省之间的变异分解。2008至2016年段,各省农业经济增长的均值在不同省之间是否有显著性差异及差异由层一和层二所产生的影响各占多大比例仍需运用零模型分析。零模型的结果见表5-14。

表5-14 中国省域2008—2016年农业经济增长均值与变异的分解结果

由表5-14可知,2008-2016年中国省域农林牧渔业产值的对数(lnEY)均值为7.0285;由零模型的随机效应部分的卡方检验结构可知,30个省农林牧渔业产值的对数(lnEY)均值有显著性差异,而差异的度量可由组内相关系数ρ=0.8974/(0.8974+0.0152)=98.33%给出,即中国省域30个省农林牧渔业产值的对数(lnEY)均值的差异有98.33%需要用二层变量来解释,只有1.67%差异可以用层一变量来解释,从而说明在研究中国省域2008—2016年农业经济增长时,必须引入层二变量。层二变量为中国省域经济环境中的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁。

(2)2008—2016年中国经济增长基本影响要素的作用分析。2008—2016年基本要素对经济增长的影响可由固定效应(变截距)模型分析得到,固定效应模型的结果见表5-15。

表5-15 中国省域2008—2016年农业经济增长变截距模型结果

由表5-15的固定效应部分可知,基本影响因素lnEFER的系数为正向显著影响因素,即化肥施用量对农业经济增长有显著的促进作用;化肥施用量增加1%,农业经济增长将增加0.8326%;lnEEMP系数为负向显著影响因素,即就业人数对农业经济增长有显著的抑制作用。机械化总动力、播种面积、有效灌溉面积没达到显著影响因素。由表5-9的随机效应部分可知,化肥施用量、机械化总动力、播种面积、就业人数、有效灌溉面积引入层一模型中,层一方差得到较好的解释,由零模型结果表5-14的中0.0152减少到固定效应模型结果表5-15中的0.0042,表明每个省的化肥施用量、机械化总动力、播种面积、就业人数、有效灌溉面积能较好地解释省内农业总产值不同年度间的变化。

(3)2008—2016年中国经济增长要素效率异质性检验。2008—2016年要素效率异质性的检验可由随机效应(变系数)模型分析得到,随机效应模型的结果见表5-16。

表5-16 中国省域2008—2016年农业经济增长随机效应结果

由表5-16的固定效应部分可知,化肥施用量、机械化总动力、播种面积、就业人数、有效灌溉面积的系数与表5-15的相应系数有一定的差异,这是由于使用变截距模型与变系数模型的不同造成的,多层统计分析侧重于随机系数模型的结果。在中国省域2008—2016年农业经济增长过程中,化肥施用量增加1%,农业经济增长将增加0.582%;机械化总动力增加1%,农业经济增长将增加0.1399%;播种面积增加1%,农业经济增长将增加1.1277%;就业人数增加1%,农业经济增长将减少0.6769%;有效灌溉面积增加1%,农业经济增长将增加0.2472%。由表5-16的随机效应部分可知,化肥施用量、机械化总动力、播种面积、就业人数、有效灌溉面积的效率在各个省之间存在显著性差异,同时表明了截距、lnEFER、lnEPOW、lnEPIA、lnEEMP、lnEIRA与lnEY之间的关系随着省份的不同而显著不同。

(4)2008-2016年中国省域综合性因素对农业经济增长要素效率的影响分析。综合性因素对要素效率的影响分析可由全模型分析得到,全模型的结果见表5-17。

表5-17 中国省域2008—2016年农业经济增长全模型结果

续 表

由表5-17的固定效应部分得出以下结论:①综合性因素对截距(剩余全要素生产率)的影响分析。市场化进程、产业结构高级化、金融结构是正向显著影响因素,表明市场化程度高、产业结构高级化程度高、金融结构水平高的省份剩余全要素生产率高。其具体影响程度为,市场化程度加快1个单位,全要素生产率将提高0.5501;产业结构高级化程度提高0.1个单位,全要素生产率将提高0.1184;金融结构水平提高0.1个单位,全要素生产率将提高0.16478。之所以能促进全要素生产率的提高,是由于市场化进程的推进改善了农业资源配置效率;产业结构高级化有利于农业要素资源在效率差异部门之间流动;金融结构水平的提高可以改善农业资本配置效率。外商直接投资、城市化、金融规模是负向显著影响因素,这表明外商直接投资越多、城市化水平越高、金融规模越大的省份全要素生产率越低。其具体影响程度为,外商直接投资提高0.1个单位,全要素生产率将降低0.07455;城市化提高0.1个单位,全要素生产率将降低0.49571;金融规模扩大0.1个单位,全要素生产率将降低0.10186。之所以会阻碍全要素生产率的提高,是由于外商直接投资对国内农业投资具有一定的挤出效应。

②综合性因素对化肥产出效率的影响分析。产业结构高级化为正向显著影响因素,表明产业结构高级化均值大的省份化肥产出效率均值大。其具体影响程度为,产业结构高级化提高0.1个单位,化肥产出效率将提高0.08233。同时,由于化肥系数与产业结构高级化的系数符号相同,因而产业结构高级化水平的提高将加强化肥与农林牧渔业产值间的正向关系。

③综合性因素对机械化总动力产出效率的影响分析。对外贸易、金融规模为负向显著影响因素,表明对外贸易、金融规模水平高的省份机械化总动力产出效率低。其具体影响程度为,对外贸易提高0.1个单位,机械化总动力产出效率将降低0.09071;金融规模提高0.1个单位,机械化总动力产出效率将降低0.01342。同时,由于机械化总动力系数与对外贸易、金融规模的系数符号相反,因而对外贸易、金融规模水平的提高将削弱机械化总动力与农林牧渔业产值间的正向关系。城市化、金融结构为正向显著影响因素,表明城市化、金融结构均值大的省份机械化总动力产出效率均值大。其具体影响程度为,城市化提高0.1个单位,机械化总动力产出效率将提高0.20196;金融结构提高0.1个单位,机械化总动力产出效率将提高0.09083。同时,由于机械化总动力系数与城市化、金融结构的系数符号相同,因而城市化、金融结构水平的提高将加强机械化总动力与农林牧渔业产值间的正向关系。

④综合性因素对播种面积产出效率的影响分析。产业结构合理化为正向显著影响因素,表明产业结构合理化均值大的省份播种面积产出效率均值大。其具体影响程度为,产业结构合理化提高0.1个单位,播种面积产出效率将提高0.57645。同时,由于播种面积系数与产业结构合理化的系数符号相同,因而产业结构合理化水平的提高将加强播种面积与农林牧渔业产值之间的正向关系。综合性因素对从业人员、有效灌溉面积产出效率的影响不显著影响。

(5)2008—2016年中国省域农业经济基本要素方差成分解释程度。由表5-14和表5-15的随机效应中的层一方差得到表5-18的原始总方差和条件总方差,表5-16和表5-17的随机效应中的层二方差之和得到表5-18的原始总方差和条件总方差。层一、层二的方差成分解释程度见表5-18。

表5-18 中国省域2008—2016年农业经济增长层一、层二的方差成分解释程度

由表5-18可知,层一方差解释程度为72.36%,层二方差解释程度为42.79%,总体上层一解释变量对层一方差,层二解释变量对层二方差都有较好的解释。这表明构建的中国省域2008—2016年农业经济增长要素效率影响因素的实证分析模型较为合理。

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