农业生产性服务业发展水平测度及其影响因素研究
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【摘 要】農业生产性服务业的发展对于提高农业产业链整体协调性、降低农业产成本、提高农业生产效率和经营效益等具有重要作用。但由于中国各地区之间异质性的存在，使得在农业经济发展中占据越来越重要地位的农业生产性服务业发展也存在着显著区域差异。本文通过对2007-2015年中国区域农业生产性服务业发展差异影响因素的实证分析，揭示中国区域农业生产性服务业发展差异的内在原因，以期为缩小区域农业生产性服务业发展差异，促进中国农业生产性服务健康发展提供实证依据和政策建议。主要研究内容：造成区域农业生产性服务业发展差异的影响因素是多样的，但制约各区域农业生产性服务业发展的影响因素不同。从全国来看，地区经济发展水平、交通运输能力、信息化水平、农村居民消费水平是主要的影响因素。研究还发现，政府支持力度和基础设施建设等对地区农业生产性服务发展影响不那么显著。
【关键词】生产性服务业；区域差异；影响因素；固定效应模型
一、引言
中国是一个农业大国，农业的发展与国家的粮食安全密切相关。因此，农业一直是我国每届政府关心的头等大事。每年的中央1号文件都是与农业发展相关。20世纪90年代以来， 中国农业现代化的推进步伐明显在加快， 促进了我国农业的快速发展。其中农业生产性服务业的快速发展对农业的现代化有着不可替代的作用。
目前，中国农业正经历着从传统的小农经济，慢慢地向规模经营的现代农业转型的重要时期。小农分散管理与规模化社会化生产的矛盾，是我国农业现代化的最大难点。随着工业化和城镇化的逐步推进，农村劳动力也出现了大量短期。在这种情况下，大力发展农业生产性服务业就显得尤为重要。从2014年颁布的《国务院关于加快发展生产性服务业促进产业结构调整升级的指导意见》开始，近年来我国加大对农业建设的投入， 使得农业生产基础设施不断完善。农民收入超越以往水平， 各方面的发展速度不断加快。
二、实证分析
（一）模型设定
文章中的实证研究采用的是全国31个省市的面板数据。面板数据是指通过在不同时间连续观察各个部分而获得的多维时间序列数据，具有横截面，时间和指标的三维信息。由于用于实证分析的数据可能存在异方差性，为了简便计算使数据变得更平滑、可用，文章采用带有对数形式面板模型：
1nPPSit=ui+β1BASit+β21nTRSit+β31nEXPit+β41nRFit+β51nPGDPit+β61nINSit+εit
式中，i代表省份，t代表年份，PPSit代表被解释变量生产性服务业发展水平；解释变量中，PGDPit代表地区经济发展水平；BASit代表基础设施建设；EXPit代表政府支持力度；TRSit代表交通运输能力；1nINSit信息化平；ui表示不随时间变化的个体特；εit表示随机误差项。
（二）数据选择与处理
本部分选取2000-2015年全国31个省区的面板数据，构建全国层面的面板数据模型进行研究。因为＂中国城镇化率＂和＂地方财政农林水事务支出＂这两个指标各省区统计年份不全，因此本文时间跨度设为2007-2015年。相关研究数据来自《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。
1.被解释变量：
出于对数据的收集难易程度和数据的完整性，文章把农业生产性服务支出作为衡量农业生产性服务发展水平（PPS）的指标。
2.解释变量：
参照以前文章关于农业生产性服务业发展影响因素指标的选择，本文选择（1）经济发展水平（PGDP），使用＂人均GDP＂作为衡量指标；（2）政府支持力度（EXP），使用＂地方财政农林水事务支出＂作为衡量指标。（3）基础设施建设（BAS），使用＂城镇化率＂作为衡量指标。（4）交通运输能力（TRS），使用＂公路里程里数＂这一指标反映；（5）信息化水平（INF），使用＂邮电业务量＂作为度量指标；（6）农村居民消费（RC），使用＂农村居民消费价格指数＂作为衡量标准。
第一，经济发展水平（PGDP）。通过阅读大量相关文献，发现一个地区的经济发展水平对服务业的发展有着举足轻重的影响。农业生产性服务业的发展也同样离不开所在地方经济的支持。一般规律而然，当地经济发展水平越高，其农业生产性服务业也就相应的越发达。
第二，政府支持力度（EXP），使用＂地方财政农林水事务支出＂作为衡量指标。为了缓解城乡间产业间不平衡发展给农村农民带来的压力，我国财政支农政策长期存在。财政支农资金主要用在农产品价格支持、补贴农业投入、农村基础设施和发展农业科学技术等方面。因此，农业补贴在农业生产经营中降低了经营成本，增加了农产品收益，有利于农业生产效率的提升。因此，预计财政支农对农业生产效率的影响系数为正。
第三，城镇化率水平，用各省区年末城镇人口占总人口比重表示，即人口城镇化率来表征。在需求方面，城镇化水平的提高为地区农业生产提供了广阔的市场需求，拉动农业生产发展；供给方面，城镇化的发展讲吸引更多技术人才和经营人才，为农业生产经营提供了技术指导和管理方法改进，提高农业生产经营效率；最后，人口城镇化将导致农业经营劳动力的减少，促进农业规模化经营，提高农业劳均产值。城镇化水平从以上几个方面促进农业生产性服务业的发展，预期其系数为正。
第四，交通运输能力（TRS）。中国有句在世界范围内都传播甚广的谚语：＂要想富，先修路＂。说的就是交通对发展的积极影响。通过交通网络，可以将农业化机械、农资产品等运输到需要的地方，达到产需平衡。促进农村经济的发展。
第五，信息化水平（INF）。随着信息技术的发展，全球产业也逐渐发生比较明显的转移，服务业对经济增长的贡献也越来越大。信息化建设包括网络基础设施，电子商务等，地区信息化水平的提高，为地区生产性服务业的发展提供了新的动力，也注入了活力。因此，推动农业信息化建设有着十分重要的战略意义。
第六，農村居民消费（RC）。薛贺香（2013）通过基于VAR（2）模型的脉冲响应函数和方差分解分析了农业生产性服务业发展、城镇化水平与农村居民消费之间短期和长期的动态关系。认为农村居民消费对农业生产性服务业的发展有促进作用。
（三）数据检验和模型构建
本研究拟通过时间序列变量研究各影响因素对农业生产服务业的影响程度，而研究时间序列变量间的长期均衡和短期波动关系的经典模型为误差修正模型，因此选取误差修正模型来研究农业生产性服务业与经济发展水平（GDP）、政府支持力度（EXP）、基础设施建设（BASE）、交通运输能力（TRANS）、信息化水平（INF）、农村居民消费（RC）的关系。
（四）回归结果与模型设定
本文使用Stata15.0软件对面板模型进行了实证估计与检验，对全国总体数据分别做了混合效应回归、固定效应回归和随机效应回归，回归结果如表3-2所示：
面板数据模型的设定对回归结果的有效性有很大影响。首先通过R2和F值来判定选择混合估计模型还是个体固定效应模型，从两个模型的拟合优度和F值比较，则建立固定效应模型是合理的；通过对数据作随机效应模型与固定效应模型回归，发现两个模型拟合效果相当，都很不错。但是通过对解释变量的显著性作比较发现固定效应模型更加合理。综上所述，本文最终选择固定效应模型结果来对影响因素进行分析。
（五）实证结果及解释
由表3-2中固定效应模型回归结果可知，各影响因素对农业生产性服务业的发展水平的作用如下：
1.地区经济发展水平、交通运输能力、信息化水平、农村居民消费水平、对于各省市的农业生产性服务业发展水平呈正相关，而政府支持力度和基础设施建设为负相关。系数分别为0.418、1.021、0.069、0.3895、-1.153、-2.472。这表明地区经济发展水平、交通运输能力、信息化水平、农村居民消费水平每提高1%，则农业生产性服务业的发展水平会提高0.418%、1.021%、0.069%、0.3895%。政府支持力度和基础设施建设每增加1%，农业生产性服务业的发展水平会降低1.153%和2.472%。
2.从影响的强弱来看，交通运输能力对农业生产性服务业发展水平的影响效应最强，其次是经济发展水平，而信息化水平在4个显著的正相关的变量中影响效应最弱。说明我国各地区信息化建设不健全，发展还有待完善。政府支持力度和基础设施建设为负相关，可能是由于我国地区差异造成的，东西部差异明显，基础设施建设等方面虽有发展，但是东西部的差异仍然存在，且有不断扩大的趋势。
三、研究结论
本文从理论和实证两个方面对中国区域农业生产性服务业发展差异及主要影响因素进行了研究，利用2007-2015年的面板数据从全国分析了农业生产性服务业发展的影响因素，得出以下主要结论。
（一）中国农业生产性服务业发展总体取得了可喜成效，但总体投入水平偏低、信息化不足等制约着中国农业生产性服务业发展。
（二）农业生产性服务业发展影响因素是多样的，且存在显著的区域差异性。从全国层面来看，地区经济发展水平、交通运输能力、信息化水平、农村居民消费水平是主要的影响因素，四种因素可以有效促进农业生产性服务业的发展，政府支持力度和基础设施建设表现不显著。
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