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我国农业总产值与经济增长关系的实证分析

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摘要：本文选取我国2003-2013年的季度农业总产值和国内生产总值的时间序列数据，通过CensusX12季节调整方法对序列X进行季节调整以去除季节变动要素，再采取时间序列平稳性检验、协整检验以及建立误差修正模型，从而达到更好研究农业总产值与经济增长之间的关系。研究结果表明：我国农业对我国的经济增长有很大的贡献。

关键词：农业总产值；经济增长；CensusX12季节调整；协整检验

：F30文献识别码：A：1001-828X（2016）010-00000-01

一、引言

农业在我国国民经济发展的过程中占据着重要的基础地位，对我国经济的增长起着很大的推动作用，其对经济增长的贡献一直是学术界关注的重点。有些学者主张大力发展农业，他们认为农业是我国工业化和经济快速增长的助推器。而农业总产值作为一个经济变量，其是衡量经济增长的重要因素。在经济时间序列分析中，农业总产值常常会受到季节变动因素以及不规则变动因素的影响。这些因素往往会掩盖经济发展中的客观变化，给研究和分析经济发展趋势和判断目前经济所处的状态带来了困难。因此，本文在研究我国农业总产值与经济增长之间的关系时，采用了CensusX12季节调整方法对农业总产值序列进行了季节调整，剔除掉其包含的季节变动因素和不规则因素。

二、模型的建立

（一）数据的选取与处理

本文选取的农业总产值（X）和国内生产总值（Y）（单位：亿元）样本范围是从2003年第一季度至2013年第四季度分别是44个数据。由于农业总产值受季节变动及不规则因素的影响比较明显，因此利用CensusX12方法对序列农业总产值进行了季节调整。

农业总产值序列X具有明显的季节变动和周期循环变动等影响，其通过折线图呈现出来的是向上趋势的“锯齿”形状。序列X_TC是经过CensusX12季节调整消除季节变动和不规则要素所得到的趋势-循环序列，与原序列X相比较，其折线图比较光滑，其向上的趋势非常明显。

（二）模型的建立

对农业总产值序列进行季节调整并剔除其所包含的季节变动因素和不规则要素之后，我们令经季节调整后的农业总产值为X1，进而对其与经济增长之间的关系进行研究，从而建立如下模型：

三、模型的检验与参数估计

（一）时间序列的平稳性检验

据农业总产值和国内生产总值的序列折线图可知，ADF检验中含有趋势项与截距项。为严密起见，在进行ADF检验时，取α=0.05的显著性水平，原假设H0∶θ=1，存在单位根，序列是非平稳的；备择假设H1∶θ≠1，不存在单位根，序列是平稳的。

通过检验结果显示，X1序列以较大的P值，即97.79%的概率接受原假设，即存在单位根，序列是非平稳的。一阶差分序列的t值为-4.103103，小于5%的显著性水平下的临界值-3.529758，大于1%的显著性水平下的临界值-4.211868。因此，X1序列在5%的显著性水平下拒绝原假设，表明农业总产值X1的一阶差分序列不存在单位根，序列是平稳序列，即X1序列是一阶单整的。用同样的方法，可以得到Y序列也是一阶单整的。

（二）协整检验

为了分析国内生产总值（Y）和农业总产值（X1）之间是否存在协整关系，我们先做两变量之间的回归，然后检验回归残差的平稳性。

以农业总产值（X1）为解释变量，国内生产总值（Y）为被解释变量，用OLS回归方法估计回归模型，结果见表1。

为了检验回归残差的平稳性，我们将上述的OLS回归得到的残差序列命名为新序列et，用以上同样的方法对序列et进行平稳性检验，得出其是平稳的，说明国内生产总值（Y）和农业总产值（X1）之间存在协整关系。

四、误差修正模型

农业总产值（X1）和国内生产总值（Y）之间存在协整，表明两者之间有长期均衡关系。但从短期来看，可能会出现失衡，为了增强模型的精度，可以把协整回归式（2）中et的误差看作均衡误差，通过建立误差修正模型把国内生产总值的短期行为与长期变化联系起来。

上述结果表明，国内生产总值变化不仅取决于农业总产值的变化，而且取决于上一期国内生产总值对农业总产值的偏离，误差项et-1估计的系数-1.202908体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期的修正量就越大，即系统存在误差修正机制。同时，这也表明经济增长对于农业总产值的增加从非均衡向均衡状态调整的速度较快，且我国近十多年的农业总产值对经济增长有较为显著的影响。

参考文献

[1]庞浩.计量经济学[M].北京：科学出版社，2014.6

[2]樊欢欢，刘荣.Eviews统计分析与应用[M].机械工业出版社，2014.2

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-全文完-