安徽农业人力资本与农业经济增长动态相关性研究

来源:用户上传      作者: 黄群群,朱 静

　　摘要:根据安徽省1990―2007年样本,把安徽省农业人力资本中受教育年限在十二年以上的农村高等教育程度劳动力作为自变量,以农业经济增长率为因变量,利用向量自回归模型和脉冲响应函数研究二者之间的动态相关性。结果显示:农业经济增长率的提高能在一定程度上促进高等教育劳动力规模的发展,并且高等教育程度劳动力的增加在滞后2期之后对农业经济增长率有一定的推动作用。
　　关键词:农村;高等教育;劳动力;农业经济增长率;动态相关性
　　中图分类号:F27文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)30-0259-03
　　
　　引言
　　农业人力资本是农业发展的最关键的要素之一。“人力资本之父”舒尔茨研究了人力资本形成方式与途径,并对教育投资的收益率以及教育对经济增长的贡献作了定量研究。在人力资本投资的各种途径当中,教育通常都被认为是最直接、最有效的手段。农业作为国民经济的重要组成部分,又是第一产业,其发展关系到国计民生,从理论上讲,教育对农业的发展也应当有较大的贡献,然而在国家经济快速发展的同时,中国农业现代化进程相对于工业等其他行业发展却有着明显的滞后。
　　一、文献综述
　　近年来,国内外已经有一些关于教育投入和农业经济增长率之间的相关性研究,孙士海、宋华明(2008)采用柯布―道格拉斯生产函数构造的模型,测算出1995―2005年间中国高等教育对农业经济增长率的贡献为 0.905%。杨向辉、陈通(2009)以C-D生产函数为分析框架,测算了中国农村教育对农业增长的贡献率。郑会军(2007)对湖北省农村人力资本投资与农业增长之间进行协整检验的基础上,建立起两个变量的误差修正模型并进行Granger因果关系检验。这些研究成果揭示了教育和农业经济增长之间的关系,为解决三农问题提供了一定的理论依据。但是,由于受理论不成熟影响还没有进行较为系统的论证,研究方法也不很全面,研究力度明显不足。作为一个农业大省的安徽省也应该加大对受教育程度劳动力和安徽农业经济的相关性研究,从而为解决一直困扰安徽省经济社会发展的三农问题在制定措施时提供理论依据。
　　二、农村高等教育程度劳动力与农业经济效益增长的动态响应分析
　　1.变量和数据
　　本文按照刘厚俊和刘正良(2006),郭清和杨栋(2007),高素英、赵曙明和王雅洁的研究思路,根据所搜集到的可获得性数据将安徽省劳动力文化程度构成中的高等教育程度劳动力作为解释变量(X),以“平均每百个劳动力中受教育年限在十二年以上的劳动力所占比例”近似代表;安徽省农业经济增长以农业经济增长率衡量,以1990年为基期,利用CPI将农业经济当年总收益折算成实际值,以剔除价格因素影响。然后利用1990―2007年安徽省的统计数据进行研究。数据如下表:
　　2.模型的实证分析
　　(1)模型的平稳性检验。由于该模型所用的是时间序列数据,为了避免产生伪回归对数据进行单位根检验。
　　X为I(1)过程,Y为I(1)过程,所以为了确保回归分析的可靠性需要进一步对两变量进行协整分析。e为回归方程估计残差序列的取值,用基本的DF模型回归得到T统计量数值为- 4.833243,而对应模型样本容量的显著性水平为1%,5%和10%的临界值τ2分别为-2.7158,-1.9627和-1.6262,在所有显著性水平上τ<τα成立,可以认为残差序列没有单位根是平稳的。因此,可以认为,Y和X之间具有协整关系,虽然Y和X两个序列都是非平稳的,但它们之间的回归分析是有意义的。
　　(2)VAR模型。Tt=A1Tt-1+A2Tt-2+…+AqTt-q+εt
　　其中变量和参数矩阵为T=(Y,X),A1、A2为待估参数。εt是随机扰动项。根据AIC和SC信息量取值最小的准则确定模型的阶数。
　　VAR模型的估计结果:通过实验,在滞后阶数为5时AIC和SC均达到最小值,建立VAR(5)模型,模型的参数估计结果如下:
　　Y= 1.416148Y(-1)+ 3.268962Y(-2) -3.420586Y(-3) -
　　1.118811Y(-4) -1.043534Y(-5) -0.751625X(-1)+ 0.692756X(-2)+ 0.013170X(-3) -0.166014X(-4)+ 0.009126X(-5)+ 0.649610 (1)
　　X= 9.195316Y(-1)+ 6.322653Y(-2) -11.72573Y(-3) -4.467634Y(-4) -3.138890Y(-5) -1.463307X(-1) +2.219566X
　　(-2) -0.179778X(-3) -0.427044X(-4)+ 0.134213X(-5)+ 2.337635 (2)
　　其中,两个方程的拟合优度分别为:R21= 0.878926,R22= 0.995208。
　　从以上(1)式的VAR估计模型可以得出如下信息:农业经济增长受自身影响较为显著,前第一,第二期农业经济增长对当期农业经济增长影响明显且为正向影响,说明经济系统本身具有一定稳定性,加大对农业经济的投入可以提高未来农业经济收入增长。前第三、四、五期的影响为负,并且影响具有逐渐增强。高等教育程度劳动力对当期的农业经济增长影响主要是在前第一、第二期,前第一期影响为负,前第二期影响为正向的,这是由于知识转化成经济需要一定时期的滞后。
　　(2)式中农业经济增长对高等教育程度劳动力的影响较大,前一、二期影响为正向的,前三、四和五期为负向,说明了农业经济增长能促进高等教育程度劳动力规模壮大,并且对高等教育程度劳动力的影响不断加强。高等教育程度劳动力受自身前期的影响趋势不具有明显的稳定性,前第二期的影响最为显著且为正向,但前第一期的影响转入负向影响,说明高等教育程度劳动力受自身影响力逐渐减弱。
　　(3)动态响应分析。脉冲响应函数用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响。
　　1)Y对一个标准差新息的响应分析。图1得出结论:安
　　图1农业经济增长的冲击反应曲线
　　徽农业经济增长(Y)对其自身的一个标准新息立刻有较强的反应,农业经济增长率约增长了0.018,但影响时间不长,到第2期之后就已经回到了原水平,之后到第8期的影响均是负向的,尽管不是特别明显但持续时间较长,第8期之后又转入正向影响阶段。图1还显示,高等教育程度的劳动力对安徽省经济增长率的冲击在前8期波动较大,前两期的影响为负,到第3期的时候达到最大0.016,随后上下波动且有所下降,到第8期开始逐渐开始稳定。
　　上页图1说明了:高等教育程度的劳动力对安徽省农业经济增长率冲击影响在第3期开始才出现明显的正向影响,这说明高等教育程度劳动力的投入对安徽农业经济增长作用具有一定的滞后性,即加大高等教育程度劳动力的投入对农业经济增长的效果可能会在未来的几年内才能有所凸显。因此要着眼未来,加大对高等教育程度劳动力的培养,来更快的促进农业经济的发展。
　　2)高等教育程度的劳动力对一个标准差新息的响应分析。图2可以看出,高等教育程度的劳动力(X)对其自身的一个标准差新息在第一期影响是正向的但影响不大,之后在2、3期很快进入负向影响阶段,到第4期之后才比较明显,第6期达到最大0.057,9期之后新息的影响基本消失。这说明了高等教育程度劳动力对自身增速有一定的促进作用,加大对高等教育程度劳动力的培养将会促进其发展,且高等教育程度劳动力数量波动没有显著方向性,从而导致高等教育程度劳动力出现一定程度的稳定性。

　　图2高等教育程度的劳动力对一个标准差新息的反应曲线
　　图2还显示:农业经济增长率对高等教育程度的劳动力第一期影响为正但不大,到第二期达到最大约0.15。第3期之后进入负向影响阶段,第6期达到最小之后影响幅度渐弱,9期之后又转为正向影响。这说明农业经济增长率的一个标准差新息对高等教育程度的劳动力影响较为敏感且具有持久性,农业经济的增长在短期内能够引起高等教育程度劳动力的快速增加,但这种促进作用较为短暂且在中长期波动明显不具有持续稳定性。
　　结论与建议
　　1.加大对高等教育程度劳动力的培养,以促进知识成果与农业经济之间的转化。虽然从现有的数据显示高等教育程度劳动力对安徽农业经济增长的贡献不是特别明显,这可能一方面受高等教育程度劳动力数量相对较少的限制,另一方面是由于知识与经济成果之间转化的时滞性造成的。因此,应建立有效的激励机制,促进高等教育程度劳动力将其才能运用于农业上的积极性。同时采取有效措施来扩大高等教育程度劳动力的规模,促进其对安徽省农业经济增长的贡献。
　　2.加快农业经济增长有助于促进高等教育程度劳动力规模的壮大。从本文的研究中可以发现农业经济的增长在一定程度上带动了高等教育程度劳动力的发展,加快促进安徽省农业经济的增长有助于吸引更多高等教育程度劳动力,优化安徽省农村劳动力构成,从而促进农业经济的可持续发展。
　　3.加强高等教育程度劳动力之间的沟通交流,以促进其更好更快发展。以上的研究发现高等教育程度劳动力对自身增速有一定的促进作用,且本身具有一定的稳定性。
　　人才是经济发展不竭的动力源泉。安徽农业经济的持续增长也离不开安徽省农业劳动力的投入和结构的改善。只有加大对安徽省劳动力教育投入才能从根本上解决安徽省农民的增收问题,才能使得安徽农业经济进入一个质的跨越式发展阶段。
　　
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　　The Dynamic Correlation is Studied Between Anhui Agricultural Manpower
　　and the Agriculture Economic Growth
　　―Regard Higher Education Degree Workforce as the Research Object
　　
　　HUANG Qun-quna,ZHU Jingb
　　(Anhui Agricultural Universitya.Graduate College;b.Economics and Management College,Hefei 230000,China)
　　Abstract: This thesis according to the sample from 1990 to 2007 of Anhui Province,the human capital of Anhui Province who are educated more than 12 years in higher education level of rural labor force as independent variable,the growth rate of agriculture economic as the dependent variable,using Vector Autoregression model and Impulse Response Function to study the dynamic relationship between the two.The result showed that: the improvement of economic growth rate of agriculture can accelerate the scale of higher education workforce development to some extent,and the increase of higher educated workforce could force the economic growth rates of agriculture after two periods.
　　Key words: countryside;higher levels;labor force;economic growth rate of agriculture;dynamic correlation
　　[责任编辑 魏杰]

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