李荣富，项桂娥

(池州学院经贸系，安徽池州247000)

农业产业结构调整的风险识别与协整分析
——以安徽省为例

李荣富，项桂娥

(池州学院经贸系，安徽池州247000)

利用1978-2008年安徽省农业经济发展数据，选取若干代表性变量，采取因果关系检验和长期动态的协整分析，研究了农业产业结构调整的风险识别以及长期的均衡发展关系。结论认为，安徽省农业结构的调整始终面临自然风险，一定程度的结构调整还会加剧农业的自然风险，同时也存在着农业技术风险，而且有关风险之间产生相互波及的影响，但目前还不能识别出农产品市场风险。长期来看，主要农业风险对农业结构调整存在着Pareto改进的余地。

农业产业结构；风险识别；因果关系；协整分析

1 引言

农业产业结构的变化必然伴随着产业结构的调整和优化，这一不断演变的过程既受诸多风险因素的影响也会产生诸多风险。那么，如何识别农业产业结构调整的风险以及如何分析评价这两者之间的关系就自然成为学者关注的命题了。从现有文献资料来看，与本命题有关的研究尚在不断地探讨中，这些研究对农业产业结构调整的风险因素作出了科学的分析，为识别和防范农业风险提供了较好的应对原则和措施。曹树生、黄心诚（2006）[1]认为农业产业结构调整是增加农民收入的一个重要途径，而影响农业产业结构调整的因素主要是自然资源、农产品需求、物质能量转换、农业技术条件、农业生产过程特点、社会经济条件和农业产业结构演变规律。宗琪（2006）[2]以农业生产经营系统作为一个整体，分析了农业结构调整过程中的两类风险：来自系统内部的风险和来自系统外部的风险，在此基础上引入模糊综合评价方法对风险因素进行了定量化分析。荣德福（2003）[3]认为农业产业结构受诸多因素的影响，强调要搞好结构调整并达到预期效果，必须综合考虑这些因素并合理应用之。葛颜祥（2001）[4]分析了农业结构调整中的风险来源，提出农业结构调整中的风险控制原则，并主张对不可控制的风险建立风险转移机制。但是，目前研究中还尚未考虑动态因素即时间因素，多以静态分析为主，鲜有定量分析，而且个别定量方法主观因素又较强，同时对本命题进行区域范围内的研究还难以见到。为此，我们在充分吸收前述学者研究成果的前提下，加入时间因子，尝试利用因果关系检验对安徽省农业产业结构调整的风险因素进行识别，并通过协整关系分析农业产结构调整与主要风险之间的长期动态均衡关系。因篇幅和数据可获得性原因，本研究仅限农业产业中的种植业，农业风险只考虑农产品市场风险、农业技术风险和自然风险。

2 数据来源与变量选择

本研究使用的数据来源于有关年份的《安徽省统计年鉴》和 《改革开放三十年农业统计资料汇编》，时间跨度为1978至2008年。分析中使用7个变量，其含义和计算方法如下：（1）农业结构调（%变量。采用农、业、牧、渔业总产值构成指标中的农业构成比例，以反映农业结构的变化。（2）农作物成灾率（%）。它的计算方法是将农作物成灾面积除以农作物受灾面积，通过该指标代表农业遭受的自然风险。（3）农业产品产量变异系数。选取主要农作物品种：粮食作物以稻谷、小麦、玉米和大豆为代表，油料作物以花生、油菜籽和芝麻为代表，经济作物以棉花、黄红麻和烤烟为代表，以这些品种的各年度产量（万吨）计算相应年度的平均值和标准差，在此基础上进一步计算出不同年度下的农产品产量变异系数（=标准差/平均值）。（4）农产品生产价格指数（%）。它是反映某时期内农产品生产者出售农产品的价格水平变动趋势及幅度的动态相对数。因考虑到农业各业产品价格之间相互影响，此处采用农业产品生产价格总指数（上年=100）。但是，由于数据的获取的困难，其中1978-2000年间的时序数据，采用农产品收购价格指数（上年=100）。（5）复种指数。它是将当年农作物总播种面积除以当年年末实有耕地面积而计算得到的，反映了耕地在一年内平均种植的次数即耕地的利用效率。由于缺乏1996年以前若干年份的年末实有耕地面积数据，因而1996年以前的耕地面积数据采用了文献[5]中的利用增长量移动平均法而得到的数据。（6）农业化学化水平（吨/公顷）。它是通过农业化肥施用量（折纯量）与播种面积相比而得出的，反映农业现代化进程中农业生产使用化学肥料的程度。（7）农田水利化程度（%）。该指标利用有效灌溉面积占耕地面积的比重来表示农田水利化水平。

上述7个变量形成对应的农业结构调整与其风险识别的测度关系（表1）

表1农业结构调整的风险识别测度变量

3 实证检验与结果分析

3.1 安徽省农业结构调整与风险识别测度变量的平稳性检验

由于宏观经济的时序变量数据，在大多情况下呈现出不平稳的特点，因而在进行通常意义上的动态分析前，需要作是否平稳性的单位根检验[6]。

对各时序{Yt}，{X1t}，{X2t}，…，{X6t}采用扩展的迪克—富勒（Augmented Dickey-Fuller，ADF）检验，以判断各变量序列的平稳性，检验结果如下

表2各变量序列的单位根检验

由单位根检验结果可知：变量序列{Yt}，{X3t}，{X4t}，…，{X6t}都存在0阶单整即各变量服从I（0），这表明变量序列本身都是平稳的。

3.2 农业结构调整的风险识别——因果关系检验

利用Granger因果关系检验[6]，从动态与定量的角度分析结构变动与风险测度变量之间的因果关系，并初步判别农业结构调整的风险原因。

根据AIC准则，确定各变量序列{Yt}，{X1t}，{X2t}，…，{X6t}的滞后阶数为8，对其进行Granger因果关系检验，结果见表3。

表3Granger因果关系检验结果

从表3可以得知，在5%显著性水平上，Y（农业结构调整）与X1（农作物受灾率）、Y（农业结构调整）与X4（复种指数）、Y（农业结构调整）与X6（农田水利化程度）之间存在单向的因果关系，即农业结构调整分别是农作物受灾率、复种指数、农田水利化程度的原因，但农作物受灾率、复种指数、农田水利化程度分别不是农业结构调整的原因；Y （农业结构调整）与X2（农业产品产量变异系数）、Y（农业结构调整）与X3（农产品生产价格指数）之间都不存在因果关系；Y（农业结构调整）与X5（耕地机械化程度）存在着双向的因果关系，即农业结构调整是耕地机械化程度的原因，耕地机械化程度又是农业结构调整的原因。另外，在10%显著性水平上，X5（耕地机械化程度）与X4（复种指数）之间、X3（农产品生产价格指数）与X5（耕地机械化程度）之间，分别存在着互为因果的关系；在5%显著性水平上，X3（农产品生产价格指数）与X4（复种指数）之间、X1（农作物受灾率）与X5（耕地机械化程度）之间，分别存在着互为因果的关系。

因此，上述因果关系检验的结果可以说明，安徽省农业结构的调整始终存在着自然风险，一定程度的结构调整还会加剧农业的自然风险（农业结构调整是农作物受灾率的原因）；而且农业结构的调整还会带来农业的部分技术风险（如农业结构调整分别是复种指数、农田水利化程度、耕地机械化程度的原因），同时，农业部分技术风险也会促进农业结构的调整（耕地机械化程度是农业结构调整的原因）。但农业结构调整与农产品市场风险之间却不存因果关系，表明安徽省农业结构变化与农产品市场化之间或许存在表面脱节的现象，农产品市场信息还不能及时反馈到农业生产者，或者可能是农业生产者对市场信息的消化和处理还存在着较长的时滞，或者因农业结构调整而产生的风险对于小规模经营的单个农户来说难以承受，从而放弃调整农作物的生产结构，还有可能是农产品市场信息服务等其他原因而造成市场信息传导与生产结构调整之间的阻隔。此外，在农业的有关风险之间还存在相互影响或波及的现象，如农产品市场风险与农业技术风险之间 （农产品生产价格指数与复种指数、耕地机械化程度之间有着双向的因果关系）、部分农业技术风险之间（耕地机械化程度与复种指数存在双向的因果关系）以及农业自然风险与技术风险之间（农作物受灾率与耕地机械化程度有着双向的因果关系）等的相互影响。

3.3 农业结构调整与风险识别的长期均衡关系—协整分析

采用目前被普遍接受的Johansen协整方法[6]，对序列{Yt}，{X1t}，{X2t}，…，{X6t}，进行协整关系检验，以分析安徽省农业结构调整与风险识别的测度变量序列在长期是否存在均衡关系。由前述ADF单位根检验结果得出：各变量时间序列均是零阶单整的，即{Yt}，{X1t}，{X2t}，…，{X6t}～I（0），因此，同阶单整序列可以满足Johansen协整检验方法的要求。变量序列协整关系检验结果如表4。

表4 变量序列的协整关系检验

由协整关系检验结果可以发现：{Yt}，{X1t}，{X2t}，…，{X6t}之间在长期存在唯一的均衡关系，协整关系方程为：

其中：括号内的数值为系数的标准差。

协整方程中各变量前的系数反映了影响的大小：测度自然风险的两个代表变量X1（农作物受灾率）和X2（农业产品产量变异系数）前的协整系数均为负号，分别为-0.398875和-58.05191，表明自然风险与Y（农业结构调整）之间是一种负向关系，从长期来看降低自然风险有利于改善农业生产结构；代表市场风险变量X3（农产品生产价格指数）前的系数为-0.202295，可以解释为农产品市场风险越大（或农产品生产价格波动越频繁），长期内将会反馈到农产品生产者，同时，为了规避市场风险，农业生产者将调整和改善农作物种植结构，降低了农业（种植业）在农、林、牧、渔中的比例，而相应提高了牧业、林业和渔业的结构比例，这也正是现代农业结构演变和调整过程中所体现出的基本规律[1]。从安徽省农业发展的实践也可以得到证实。1978-2008年的30余年间，安徽省农业产业获得了快速发展。按当年价格计算，安徽省农林渔业总产值由1978年的71.1亿元上升到2008年的2447亿元，年均增长速度达12.5%，总产值在全国的位次基本稳定在前10位，其中2005、2007和2008年均位于全国第10位。同时农业产业结构的变化表现出向着现代农业产业结构演进的轨迹。在农业产业内部，安徽省种植业在农林渔业总产值中所占的比重，每隔10年就出现比较大的下降，1978年为83.68%，1988年为 68.17%，1998年为 56.53%，2008年下降到51.92%，总体下降幅度约为31%；而其他各业所占比重则呈不同幅度的上升趋势，其中：牧业的上升幅度最为明显，从 1978年的14.21%上升到2008年的28.37%，尤其是2003-2006年的连续4年里，比重甚至超过30%；其次是渔业的比重升幅，从1978年的0.56%上升至2008年的10.72%；林业表现出小幅平稳上升。

反映技术风险的三个变量X4（复种指数）、X5（耕地机械化程度）、X6（农田水利化程度）前的协整系数分别为51.63621、0.557165、-1.767938，其中X6前的系数为负数，这可以一定程度上说明，长期内提高农田水利化程度，有益于改善现代农业结构的比例，而三个系数合计起来为正数，表明技术风险对农作物种植结构的调整是有利的，也就是说提高农作物种植技术，特别是复种指数和耕地机械化程度，尽管存在技术风险，但技术运用一旦成功将会改善农业结构。

4 结论与启示

从前述实证分析的结果，我们认为：安徽省农业结构调整必然存在着自然风险和技术风险，但尚不能识别出农产品市场风险。然而，安徽省农业长期动态均衡发展的结果又进一步表明，各种风险（本文研究的范围仅包括自然风险、技术风险和市场风险）对农业结构调整又有着显著的影响，促使农业结构调整存在Pareto增进的余地，并且在长期出现平稳发展的轨迹。由此可以启示我们，在今后的农业发展过程中，应特别注意三个方面：（1）积极规避自然风险。在农业结构的调整过程中，应注重与生态环境的协调，根据区域差异和自然气候条件，优化农作物生产结构，积极促进现代农业向优质高效绿色的方向发展。（2）立足农业发展，强化农产品市场信息的服务。专业部门应积极设计和建立科学的农产品市场信息收集和发布制度，并通过农业实践修正和完善；同时根据省情培养和指导农业直接生产者对信息的分析和判别能力，提高对信息的利用价值，减少信息传导的时滞和衰减。（3）继续促进农业科研成果的市场化。科研院校和专门机构紧密结合市场，采用高新技术培育优良品种，以改善生产结构，减少农作物生长对自然条件的依赖，做到在降低技术风险的同时，又能减弱自然风险，从而有效防止相关风险的叠加影响。

[1]曹树生,黄心诚.农业产业结构调整的影响因素[J].甘肃农业，2006（3）：39.

[2]宗琪.农业结构调整的风险识别与模糊评价[J].统计与决策，2006（4）：49-51.

[3]荣德福.农业产业结构调整的影响因素及应用[J].中国农学通报，2004（4）：249-251,255.

[4]葛颜祥.农业结构调整中的风险防范[J].农业现代化研究2001（11）：350-354.

[5]戴鑫.城市化水平与耕地面积变化的相关研究—以安徽省为例 [EB/OL].(2008-12-24)[2010-02-08].http://www.maskp.org.cn maskp/Articles/2008-12-24/221103.htm.

[6]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京：中国统计出版社2005：143-150.

[责任编辑：余义兵

Abstract：With the data of Anhui Provincial agriculture economic development from1978 to 2008 and selection o some main variables,the paper studies risks identification from Anhui provincial agriculture industrial structure adjustment andlongequilibriumrelations bycausal relationship testand longdynamic co-integration analysis.The conclusion shows that Anhui Province agriculture industrial structure adjustment is always confronted with natura risks,the structure adjustment will increases the risk to some extent.In the meantime,there exist agricultura technological risks.Andrelevantrisks canbe influencedbyeachother.Butthe marketrisks ofagricultural product have not been yet identified until now.In the long term,critical agriculture risks against agriculture structure adjustmenthave roomforParetoimprovement.

KeyWords:Agriculture Industrial Structure;Risks Identification;Causal Relationship;Co-IntegrationAnalysis

RiskIdentificationandCo-IntegrationAnalysis ofAgriculture Industrial Structure——ACase StudyofAnhui Province

Li Rongfu，XiangGui'e
(DepartmentofEconomyandTrade,Chizhou College Chizhou,Anhui 247000)

F121

A

1674-1102(2010)04-0010-04

2010-05-20

安徽省教育厅自然科学重点研究项目(KJ2009A65)。

李荣富（1966—），男，安徽怀宁人，池州学院经贸系副教授，硕士，研究方向为国际贸易与计量经济学；项桂娥（1964—），女，安徽青阳人，池州学院经贸系教授，硕士，研究方向为产业经济学。