实证分析 篇一
本文基于《中国财政统计》及吉林省2007—2016年的面板数据，运用回归分析创建经济学模型，研究了财政支农对农业生产总值的影响。结果发现：（1）以吉林省为例，农业财政支出逐年增加，且农业财政支出投入对农业生产总值增长具有推动作用。（2）农业科技研发资金投入对农业增加值呈倍增效益。（3）财政支农具有一定滞后期，农业生产总值增长率远低于财政支农增长率。根据本文的实证分析结果和新经济增长理论，提出以下几条财政支出对策完善建议，目的在于促进农业经济绩效的提高。第一，建立农业财政支农稳定与长效机制。保证财政支农投入是农业生产总值增长稳定与高效的前提，国家政府应当重视对农业发展的财政支持，加大投资力度，增加农业产值，提高农业经济绩效，提升农民生活水平。第二，继续增加农业科技投入。农业科技创新是现代农业发展动力，依靠科技创新可以提高财政支农效率及提升农业生产总值。第三，加速促进财政支农绩效增长。目前农业财政支出使用效率普遍不高，因此如何提高支农支出效益是发展农业绩效的主要问题。增加资金投入的同时，应合理分配财政支出，以提高支农资金的使用效率。
结束语 篇二
[1]杨嘉芬。财政支农支出对农业经济增长的效应分析——以山西省为例[D]。太原：山西财经大学硕士论文，2016.
[2]申家俊。我国财政支农资金配置绩效评价[D]。蚌埠：安徽财经大学硕士论文，2017.
[3]俞欣悦。财政支农惠农资金支出绩效提升对策研究[D]。湘潭：湘潭大学学位论文，2016.
[4]凌子淇。黑龙江省财政政策支农资金配置绩效研究[D]。东北农业大学硕士论文，2016.
[6]邢立良。县域农业支持政策及其绩效研究[D]。重庆：西南大学硕士论文，2016.
[7]胡玉杰。政策环境、农民参与度和组织治理结构对组织绩效的影响研究[D]。长春：吉林大学硕士论文，2015.
[8]吴华增，兰庆高。农村经济增长与农村财政金融关系实证分析[J]。统计与决策，2017，(20)。
[9]邓蒙芝。地方财政分权、劳动力选择性转移与农村基础教育投入[J]。贵州财经大学学报，2017，(3)。
[10]温涛，王汉杰。政府财政金融支农投入有效启动了农村消费吗[J]。吉林大学社会科学学报，2017，(1)。
研究设计 篇三
2.1数据说明
吉林省位于我国东北地区中部，是我国重要的粮食生产基地。因此，农业经济的发展不仅关系着吉林省社会主义新农村建设，还对地区城乡统筹发展具有重要影响。为使研究数据更能体现财政支农支出的绩效水平，符合对农村经济发展历程，本文以吉林省2006—2016年间财政支农支出与农业生产总值作为研究数据。数据来源于《吉林省统计年鉴》。吉林省农业财政支出增长率和农业GDP增长率，财政支农支出占农业生产总产值的比重如图1和图2所示。由图1可知，吉林省的农业财政支出增长率波动幅度较大，在2009年与2015年分别达到最小值与最大值，且通过图1可以看出，农业GDP增长在2015年波动幅度较〈ＷＷＷ．CHAYI5.COM〉大外，其余年份的增长率变化都较为平稳。据图数据趋势可知，随着财政支农支出政策的执行，农业GDP实现了一定的增长，农民收入水平也得到提高。为了更准确地反映财政支农支出对农业经济增长的绩效，具体数据计算结果如表2所示。由表2可知，吉林省农业总产值增长率要明显低于农业财政支出增长率。如图2所示，但吉林省财政支农支出占农业总产值的比重逐年上升。由瓦格纳财政支出增长法则理念可以证明吉林省加大农业财政支出，对其地区农业经济增长具有明显的推动作用。所以，吉林省要增加农业财政支出，使其维持在一定增长水平与规模，从而满足吉林省农业经济增长绩效需求。
2.2格兰杰因果关系结果
本文利用Stata软件对财政支农相关数据和主要的农业增加值进行分析处理，具体结果如表3所示。根据表格3检验结果可以得到每项变量的滞后期。各项财政支出都至少在96%的置信水平下引致农业增加值增长，本文中具有滞后期的财政支出项目对农业经济绩效发展的作用，并没有把滞后那一期的作用体现出来，只是体现了那一期和因变量存在的关系，说明在滞后的那一期与因变量的关系最明显。农业基础设施建设对于农业经济发展的促进作用，需要四年后才能够体现出来，其他项目只需要一年，即可将其对农业经济绩效的作用体现出来。
2.3回归结果及分析
根据上文的数据分析结果，对Y和X1、X2、X3、X4进行回归分析，结果显示：模型的R2较大，F检验合格，回归的拟合度较好；但所有的相关系数都不符合t检验，说明该模型存在多重共线性的问题。这一问题导致分析得出估计值缺乏意义，因此模型不可用。如果将常数代入公式计算，得出的结果无法遵循t检验，因此不能把常数代入公式分析，扣除影响因素X1、X4后得到的模型是合理的，回归结果如表4所示。根据表4可知，在显著性水平为0.1情况下，系数X2和X3的估计值都满足t检验。其中样本决定系数R2为0.90,修正的R2为0.89,两者的数值都大于0.8,表明整个模型拟合度较高，并且系数X2、X3对Y的影响效果明显。回归结果中模型的D-W值为1.86,根据相关数据可知，在0.01显著水平下对应的du值为1.35,并且D-W值在(du,4-du)内。符合D-W检验，表明该模型不具备一阶自相关，即本文构建的模型回归拟合度较高，系数X2、X3可以合理解释农业增加值。按照表格5回归结果，将系数X2、X3代入回归模型Yt=b2X2t-4+b3X3t-1+εt，可以得到以下公式:上述公式表明，假如农业基础设施建设的支出每增加一个单位，农业增加值就会增加68个单位；在农业科技三项（新产品试制费、中间试验费和重要科学研究补助费）费用的财政支出每增加一个单位，农业增加值会增加更多个单位，甚至可以达到了800个单位。这一结果表明，财政支农在研究和开发活动中，所带来的促进经济增长效益更加明显。因此，政府应当在农业基础设施建设环节中加大资金投入，尤其在农业技术研发方面。
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