劉秀琴，陳藝城，羅 軍

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 廣州 510642）

農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，改革開放以來，我國農(nóng)業(yè)高速發(fā)展有效保障了農(nóng)產(chǎn)品的供給，基本滿足了國內(nèi)不斷增長的農(nóng)產(chǎn)品需求。而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低下、經(jīng)營績效欠佳的問題不斷，成為困擾我國農(nóng)業(yè)乃至整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。我國的農(nóng)業(yè)上市公司是國內(nèi)先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的代表［1］，無論是管理水平還是業(yè)績狀況，都是農(nóng)業(yè)行業(yè)的龍頭。然而，相對(duì)于工業(yè)企業(yè)，農(nóng)業(yè)企業(yè)的經(jīng)營狀態(tài)不容樂觀。對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)2007—2016年微觀數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源：wind金融資訊）進(jìn)行分析顯示，2007年以來，農(nóng)業(yè)企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)收益率雙雙呈現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)，觀察期內(nèi)，農(nóng)業(yè)企業(yè)與工業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)收益率（ROA）均值分別為6.6%與9.8%（中位數(shù)分別為6.8%與10.4%），農(nóng)業(yè)企業(yè)的ROA較工業(yè)企業(yè)低3個(gè)百分點(diǎn)之多，資產(chǎn)收益率分別為5.8%與6.2%，顯示農(nóng)業(yè)企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績較差。同時(shí)，用來測(cè)量經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的F值，一般小于0.0274屬于經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)較大公司，大于0.0274屬于經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)較小公司，在[-0.0501,0.1049]區(qū)間內(nèi)的則風(fēng)險(xiǎn)狀況較難判斷。工業(yè)上市公司的F值都遠(yuǎn)高于0.1049，風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)較為穩(wěn)定。而農(nóng)業(yè)上市公司的F值從2010年的0.6逐年下降，到2015年下滑至0.07，農(nóng)業(yè)整體處于較為危險(xiǎn)的灰色區(qū)間，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)較高。相比之下，工業(yè)上市公司各年的F值都大于農(nóng)業(yè)上市公司，工業(yè)與農(nóng)業(yè)2007—2016年的F值平均值分別為0.58和0.36，顯示農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)更高。

農(nóng)業(yè)宏觀數(shù)據(jù)顯示，相對(duì)于2001—2016年中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)年19.0%的利潤率，農(nóng)業(yè)利潤率僅為6.5%，對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率處于5%以下水平（資料來源于國家統(tǒng)計(jì)局，http://data.stats.gov.cn/index.htm）。與同期年均增長率高達(dá)3.90%的美國相比較，中國的勞動(dòng)生產(chǎn)率為544.96美元/人，在統(tǒng)計(jì)的128個(gè)國家（地區(qū)）中排第103位，是世界平均水平的51.3%、日本水平的1.3%、美國水平的1.1%。勞動(dòng)生產(chǎn)率滯后于土地生產(chǎn)率，在跨國比較中處于明顯劣勢(shì)成為我國農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟(jì)顯著特征［2］。

影響行業(yè)績效的原因有很多，西方產(chǎn)業(yè)組織學(xué)的主流觀點(diǎn)認(rèn)為，市場(chǎng)結(jié)構(gòu)決定市場(chǎng)行為，進(jìn)而決定市場(chǎng)績效。而決定市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的首要因素就是產(chǎn)業(yè)集中度。因此，產(chǎn)業(yè)集中度與經(jīng)濟(jì)績效之間的關(guān)系成為關(guān)注和研究的焦點(diǎn)。產(chǎn)業(yè)理論認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)集中度是影響產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)績效的重要因素。產(chǎn)業(yè)集中度（Industrial Concentration）是指某行業(yè)內(nèi)少數(shù)企業(yè)的生產(chǎn)量、銷售量、資產(chǎn)總額等方面對(duì)某一行業(yè)的支配程度，一般以幾家企業(yè)的銷售額指標(biāo)占該行業(yè)總量的百分比來表示。產(chǎn)業(yè)集中度提升的過程是社會(huì)生產(chǎn)過程中企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大、實(shí)力提升的過程?，F(xiàn)有對(duì)產(chǎn)業(yè)集中度與市場(chǎng)績效關(guān)系的相關(guān)研究較為豐富，基于研究對(duì)象而言，涉及制造業(yè)［3］、銀行業(yè)［4］、煤炭業(yè)［5］、保險(xiǎn)業(yè)［6］；從研究成果上看，不同國家、不同行業(yè)的產(chǎn)業(yè)集中度與市場(chǎng)績效關(guān)系仍未有統(tǒng)一定論，兩者主要呈正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、非線性相關(guān)和無直接相關(guān)4種關(guān)系。在關(guān)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度的研究中，研究內(nèi)容主要針對(duì)農(nóng)業(yè)細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)業(yè)集中度進(jìn)行測(cè)量和評(píng)價(jià)，相關(guān)研究涉及到生豬養(yǎng)殖行業(yè)［7］、飼料行業(yè)［8-9］，文獻(xiàn)檢索未見整體農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度研究。

國際上對(duì)產(chǎn)業(yè)集中度與市場(chǎng)績效關(guān)系的研究文獻(xiàn)已有很多。OECD國家的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人均收入水平的提高，產(chǎn)業(yè)集中度相對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和績效呈現(xiàn)先分散后集中的U形特征［10］。中國行業(yè)集中度的較早研究來自1992年陳小洪的研究，與美國和日本比較結(jié)果顯示：中國工業(yè)集中度總體很低，只有少數(shù)計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制下大型國有企業(yè)的產(chǎn)業(yè)集中度很高。經(jīng)濟(jì)理論研究邏輯范式使得集中度研究最后必然收斂于從經(jīng)濟(jì)績效角度判斷一個(gè)行業(yè)的集中度是否適度。1998年戚聿東［11］首次對(duì)于中國工業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度與績效之間的關(guān)系展開研究，驗(yàn)證了二者的正相關(guān)關(guān)系，并對(duì)于不同程度的集中度對(duì)績效的不同影響以及集中度對(duì)績效提升的機(jī)理進(jìn)行了深入探討，為后續(xù)相關(guān)研究奠定了良好的基礎(chǔ)。進(jìn)入21世紀(jì)以來，對(duì)中國產(chǎn)業(yè)集中度與經(jīng)濟(jì)績效的研究越來越豐富，研究細(xì)分到制造業(yè)［12］、銀行業(yè)［13］、煤炭業(yè)［14］、保險(xiǎn)業(yè)［15］等諸多行業(yè)領(lǐng)域，研究結(jié)果顯示，在剔除國家制度、企業(yè)經(jīng)濟(jì)性質(zhì)等影響因素后，中國的產(chǎn)業(yè)集中度與經(jīng)濟(jì)績效的關(guān)系基本符合現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論的一般性邏輯，呈現(xiàn)出正相關(guān)的規(guī)律。

對(duì)中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度的研究，主要聚焦于對(duì)農(nóng)業(yè)細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)業(yè)集中度進(jìn)行測(cè)量和評(píng)價(jià)，相關(guān)研究分別涉及到生豬養(yǎng)殖行業(yè)［16］、飼料行業(yè)［17］、茶葉行業(yè)［18］、奶業(yè)［19］、林業(yè)［20］。眾多研究顯示，農(nóng)業(yè)各個(gè)行業(yè)的市場(chǎng)集中度均偏低，總體上升趨勢(shì)明顯；除了飼料行業(yè)以外，市場(chǎng)集中對(duì)提高市場(chǎng)績效有顯著促進(jìn)作用。盡管現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)集中度與市場(chǎng)績效關(guān)系的研究較為豐富，陸續(xù)出現(xiàn)探討農(nóng)業(yè)細(xì)分行業(yè)的集中度現(xiàn)狀及其與行業(yè)經(jīng)濟(jì)績效的關(guān)系的文獻(xiàn)，但是文獻(xiàn)鮮有涉及對(duì)我國總體農(nóng)業(yè)集中度的觀察，對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度與市場(chǎng)績效關(guān)系的研究更加缺乏。中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度目前呈現(xiàn)怎樣的狀況，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度與經(jīng)濟(jì)績效之間存在怎樣的相關(guān)關(guān)系，二者之間的關(guān)系具有怎樣的經(jīng)濟(jì)解讀，目前并沒有一個(gè)完全清晰的答案?；诖?，本研究首先對(duì)我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度和市場(chǎng)績效進(jìn)行定量分析，以明晰我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)及其農(nóng)業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營狀況，然后在界定市場(chǎng)績效的基礎(chǔ)上，探討我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度與市場(chǎng)績效兩者之間的關(guān)系，為提高我國農(nóng)業(yè)績效和農(nóng)業(yè)激勵(lì)政策制定方向提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 變量選取

考慮研究方便易行，本研究采用農(nóng)業(yè)絕對(duì)集中度作為產(chǎn)業(yè)集中度的度量指標(biāo)，絕對(duì)集中度是指經(jīng)濟(jì)規(guī)模處于前幾位的農(nóng)業(yè)企業(yè)（涉及農(nóng)、林、漁、牧）產(chǎn)值占整個(gè)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比重，記為CR，計(jì)算公式為：

式中，CRn指市場(chǎng)份額最大的前n位農(nóng)業(yè)企業(yè)的集中度，Xi指農(nóng)業(yè)市場(chǎng)中第i位企業(yè)的年度營業(yè)收入，X指我國農(nóng)業(yè)年度總產(chǎn)值（即農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值），n指農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)量。在已有研究的基礎(chǔ)上，選取每年度營業(yè)收入排名前四或前八的企業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的集中度進(jìn)行測(cè)算，即CR4和CR8。

市場(chǎng)績效是指在特定市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下通過一定的市場(chǎng)行為最終形成的涵蓋利潤、產(chǎn)量、產(chǎn)品價(jià)格、技術(shù)發(fā)展等方面的經(jīng)濟(jì)后果?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要從多個(gè)產(chǎn)業(yè)考察其市場(chǎng)績效，包括汽車產(chǎn)業(yè)［21］、煤炭業(yè)［22］、保險(xiǎn)業(yè)［23］等。在對(duì)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)績效進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，主要從資源的配置效率、規(guī)模結(jié)構(gòu)效率、技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r等方面對(duì)市場(chǎng)績效進(jìn)行分析，具體指標(biāo)的選擇上主要包括資產(chǎn)利潤率、成本費(fèi)用利潤率、發(fā)明專利申請(qǐng)及授予數(shù)量、R&D費(fèi)用占銷售收入比例等指標(biāo)。文獻(xiàn)檢索顯示，就我國農(nóng)業(yè)整體市場(chǎng)績效的測(cè)量及評(píng)價(jià)的研究鮮見。

其他行業(yè)的相關(guān)研究在對(duì)市場(chǎng)績效進(jìn)行評(píng)價(jià)及測(cè)量時(shí)，大多使用利潤率指標(biāo)進(jìn)行測(cè)量，考慮到我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營單位除企業(yè)法人外，還存在著數(shù)以億計(jì)以家庭為生產(chǎn)單位的農(nóng)民群體，其數(shù)目巨大且財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)普遍缺乏，因此農(nóng)業(yè)行業(yè)整體的盈利數(shù)據(jù)獲取難度較高，故適用于傳統(tǒng)工業(yè)市場(chǎng)績效評(píng)價(jià)的利潤率指標(biāo)在評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效時(shí)適用性較弱。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高是實(shí)現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、提高農(nóng)民收入的重要途徑［24］，是人力資本積累、農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展、農(nóng)業(yè)技術(shù)效率提高等多方面的綜合體現(xiàn)［25］，是我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營績效的充分反映?；耍瑥慕?jīng)濟(jì)規(guī)模能力的利用程度入手，選取農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率作為農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效的衡量指標(biāo)，是一種比較適合我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀的研究選擇。

以勞動(dòng)生產(chǎn)率作為評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效的指標(biāo)，記為MP，具體計(jì)算公式為：

農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率=農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值/第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員

該指標(biāo)既反映出農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的總體水平，也從要素投入層面揭示了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的效率，故采用該指標(biāo)來衡量我國農(nóng)業(yè)的市場(chǎng)績效。

1.2 數(shù)據(jù)來源

農(nóng)業(yè)上市公司的營業(yè)收入數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫，樣本的時(shí)間跨度為2001—2016年。在計(jì)算農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度時(shí)，對(duì)我國農(nóng)業(yè)企業(yè)的年度營業(yè)收入進(jìn)行排名，找出市場(chǎng)份額較大、排名靠前的農(nóng)業(yè)企業(yè)?？紤]數(shù)據(jù)的可獲取性及企業(yè)的經(jīng)營實(shí)力，以我國A股農(nóng)業(yè)上市公司作為排名對(duì)象，通過比較各個(gè)農(nóng)業(yè)上市公司的年度營業(yè)收入，得到每年排名靠前的農(nóng)業(yè)企業(yè)名單，其中，對(duì)于農(nóng)業(yè)上市公司的行業(yè)界定，以證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類為準(zhǔn)。農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效涉及的農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員等年度數(shù)據(jù)，均源自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

1.3 研究方法

采用VAR模型分析我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度與市場(chǎng)績效兩者的相互關(guān)系。首先，對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，觀察農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度和市場(chǎng)績效之間是否存在長期均衡關(guān)系。當(dāng)數(shù)據(jù)符合平穩(wěn)性條件后，構(gòu)建VAR模型，通過脈沖響應(yīng)分析考察農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效對(duì)來自產(chǎn)業(yè)集中度沖擊的響應(yīng)，進(jìn)而通過方差分解剖析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度對(duì)市場(chǎng)績效的貢獻(xiàn)程度，數(shù)據(jù)分析與處理過程采用Eviews 7.0軟件。

圖1 我國農(nóng)業(yè)行業(yè)集中度CRn指數(shù)

1.4 我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度和市場(chǎng)績效概況

在對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的營業(yè)收入進(jìn)行排名后，根據(jù)排名前四或前八樣本企業(yè)的營業(yè)收入數(shù)據(jù)與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值測(cè)算出2001—2016年農(nóng)業(yè)絕對(duì)集中度。數(shù)據(jù)分析顯示，我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度處于較低水平，均值僅在0.5%左右，但總體處于上升趨勢(shì)，CR4由2001年的0.17%上升到2016年0.73%，CR8由2001年的0.22%上升到2016年的0.91%。雖然我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度總體處于上升趨勢(shì)，但長期處于較低水平（圖1）。

我國農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效自2001年以來保持良好的增長態(tài)勢(shì)，勞動(dòng)生產(chǎn)率從2001年的0.72持續(xù)增長到2016年的5.21，這表明我國農(nóng)業(yè)在觀察期取得了顯著進(jìn)步（圖2）。

圖2 我國農(nóng)業(yè)行業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率

2 實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)處理和單位根檢驗(yàn)

選取CR8和MP衡量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度和市場(chǎng)績效，建立VAR模型探究二者間的相關(guān)關(guān)系。為縮減數(shù)據(jù)間的差異程度以及減少潛在的異方差可能導(dǎo)致的不利影響，對(duì)CR和MP進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，分別記為LNCR、LNMP。由于經(jīng)典線性回歸模型要求回歸變量要為平穩(wěn)變量，為了避免偽回歸，需要對(duì)LNCR、LNMP兩個(gè)變量進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，確定變量的平穩(wěn)性。鑒于ADF檢驗(yàn)結(jié)果受滯后階數(shù)影響較大，因此在單位根檢驗(yàn)時(shí)，主要根據(jù)AIC信息原則進(jìn)行最佳滯后階數(shù)的選擇，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，原序列LNCR、LNMP在5%的顯著性水平下均無法拒絕原假設(shè)，即序列不平穩(wěn)，存在單位根；而對(duì)原序列進(jìn)行一階差分后的序列DLNCR和DLNMP均在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即不存在單位根，因此原序列LNCR、LNMP在一階差分后均是平穩(wěn)時(shí)間序列（表1）。

表1 ADF檢驗(yàn)

2.2 協(xié)整檢驗(yàn)

從單位根檢驗(yàn)結(jié)果可知，LNCR～I(xiàn)（1），LNMP～I(xiàn)（1），二者均是一階單整序列，符合協(xié)整檢驗(yàn)的前提，表明我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度、農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效二者間可能存在長期均衡關(guān)系。據(jù)此，通過建立無約束VAR模型，確定協(xié)整檢驗(yàn)的最佳滯后階數(shù)為2（所建立的無約束var模型最優(yōu)滯后階數(shù)為3，協(xié)整檢驗(yàn)的滯后期為無約束VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)減1，此處省略），進(jìn)而檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度與市場(chǎng)績效兩者間協(xié)整關(guān)系的個(gè)數(shù)，結(jié)果見表2。從表2可以看出，跡檢驗(yàn)和最大特征根檢驗(yàn)均在5%的顯著性水平下拒絕沒有協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度和市場(chǎng)績效存在長期協(xié)整關(guān)系；同時(shí)，在5%的顯著性水平下無法拒絕最多只有1個(gè)協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，因此農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度和市場(chǎng)績效之間存在的協(xié)整方程數(shù)量為1，協(xié)整方程為：

表2 跡檢驗(yàn)和最大特征根檢驗(yàn)結(jié)果

從協(xié)整方程可以看出，我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度與農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效呈同方向變化，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度每上升1%，會(huì)促使農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效增加1.488%，二者存在長期穩(wěn)定的關(guān)系，長期來看，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度的提升有利于提高市場(chǎng)績效。

2.3 VAR模型構(gòu)建

傳統(tǒng)的VAR模型中，要求納入模型的序列變量應(yīng)是平穩(wěn)時(shí)間序列，由2.1的ADF檢驗(yàn)結(jié)果可知，原序列均存在單位根，為一階單整序列。借鑒孫會(huì)敏等［26］、張日新等［27］的研究方法，將一階差分后的平穩(wěn)序列構(gòu)建VAR模型，以探究各變量間的交互關(guān)系。由于滯后階數(shù)的選擇對(duì)模型的結(jié)果具有較大的影響，因此在構(gòu)建VAR模型時(shí)，主要借鑒AIC、SC、HQ等信息準(zhǔn)則進(jìn)行滯后階數(shù)的選取，結(jié)果見表3。

從信息準(zhǔn)則建議的滯后階數(shù)（表3）來看，F(xiàn)PE、AIC、SC、HQ等4個(gè)指標(biāo)支持的滯后階數(shù)為3階，根據(jù)多數(shù)原則，構(gòu)造滯后3階的VAR 模型，其結(jié)構(gòu)如下：

VAR模型建立后，為保證結(jié)果的可靠性，對(duì)VAR模型的平穩(wěn)性及殘差的自相關(guān)進(jìn)行檢驗(yàn)，從而支持后續(xù)的脈沖相應(yīng)分析及方差分解，由圖3可知，所有的點(diǎn)均落于單位圓中，證明所建立的VAR模型是平穩(wěn)的；同時(shí)，對(duì)殘差序列進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)殘差不存在自相關(guān)性，證明所構(gòu)建的VAR模型具有可靠性，可進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析及方差分解。

表3 滯后階數(shù)的選擇

圖3 VAR模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)

2.4 脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述了當(dāng)給定VAR模型中一個(gè)變量正的沖擊時(shí)，系統(tǒng)內(nèi)其他變量的變動(dòng)情況。從圖4可以看出，當(dāng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度施以一個(gè)正向的沖擊后，農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效表現(xiàn)出正向的響應(yīng)，表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度對(duì)市場(chǎng)績效具有正向影響，這與協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果是一致的。其中在第3期該正向影響達(dá)到最大，第3期后其影響緩慢下降并出現(xiàn)波動(dòng)，至第10期后逐漸消失。當(dāng)農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效施以一個(gè)正向沖擊后，對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度表現(xiàn)出負(fù)向的影響，在第4期負(fù)向影響達(dá)到最大，在第7期后轉(zhuǎn)為正向影響，隨后緩慢下降，至第10期后該影響收斂。

2.5 方差分解

方差分解能夠?qū)AR系統(tǒng)內(nèi)某一變量的方差實(shí)施分解，從而獲得每個(gè)沖擊要素影響各個(gè)變量的程度，進(jìn)一步對(duì)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。在建立的VAR（3）模型的基礎(chǔ)上，表4展示了方差分析的結(jié)果。從表4可以看出，除了農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效自身因素外，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度對(duì)農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效影響較大，第5期解釋度達(dá)到42.94%，此后呈緩慢增長趨勢(shì)，到第10期解釋度達(dá)到最高值44.24%?？傮w來看，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度與農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效關(guān)系密切，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度的增長有利于提高整個(gè)農(nóng)業(yè)行業(yè)的市場(chǎng)績效。

圖4 脈沖響應(yīng)函數(shù)

表4 DLNMP方差分解結(jié)果

3 實(shí)證結(jié)果分析與對(duì)策建議

3.1 實(shí)證結(jié)果分析

農(nóng)業(yè)上市公司作為農(nóng)業(yè)企業(yè)的龍頭，盡管其經(jīng)營業(yè)績相對(duì)于非上市公司或者其他類型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營組織較好。然而，相對(duì)于工業(yè)企業(yè)，農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營狀況總體欠佳，處于資產(chǎn)收益率較低、而經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)較高的窘境。

產(chǎn)業(yè)集中度水平是產(chǎn)業(yè)成熟水平的標(biāo)志。研究發(fā)現(xiàn)，我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度極度偏低。盡管總體處于上升趨勢(shì)，CR4由2001年的0.17%上升到2016年0.73%，CR8由2001年的0.22%上升到2016年的0.91%。然而，與工業(yè)行業(yè)集中度 57.04%［28］、鋼鐵行業(yè) 24.47%［29］相比，近10年均值僅在0.5%左右的農(nóng)業(yè)行業(yè)集中度，就不可同日而語。從行業(yè)角度看，2003年數(shù)據(jù)顯示，美國和巴西農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度分別為66%、54%［30］，相比之下，更加凸顯我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營極度分散狀態(tài)，行業(yè)集中度提升空間巨大。

協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明，我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度與農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效存在長期均衡的關(guān)系，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度的提升對(duì)于產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)績效有顯著的促進(jìn)作用，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度每增加1%，農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效提高1.488%。建立的VAR模型顯示，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度對(duì)農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效產(chǎn)生了正面的沖擊，表明產(chǎn)業(yè)集中度是提高農(nóng)業(yè)市場(chǎng)績效的重要因素。

3.2 對(duì)策建議

創(chuàng)新是第四次世界領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)變革的基礎(chǔ)，也是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的主要?jiǎng)恿?，農(nóng)業(yè)的繁榮發(fā)展同樣離不開創(chuàng)新，尤其是組織創(chuàng)新和管理創(chuàng)新。作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)大國，中國當(dāng)前的農(nóng)業(yè)經(jīng)營組織規(guī)模極度偏小，這種生產(chǎn)組織方式和經(jīng)營規(guī)模狀況勢(shì)必導(dǎo)致農(nóng)業(yè)管理水平低下，技術(shù)創(chuàng)新嚴(yán)重缺失。在中國進(jìn)一步擴(kuò)大農(nóng)業(yè)對(duì)外開放戰(zhàn)略的實(shí)施過程中，國內(nèi)農(nóng)業(yè)將遭受規(guī)模強(qiáng)大的跨國農(nóng)業(yè)公司在組織集中和技術(shù)壟斷兩方面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。因而，如何盡快提升我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度，不僅是農(nóng)業(yè)企業(yè)亟待解決的問題，無疑也是中國政府面臨的挑戰(zhàn)。

改革開放40年來，面對(duì)各行各業(yè)突飛猛進(jìn)地發(fā)展，農(nóng)業(yè)整體卻一直處于非盈利狀態(tài)，面臨宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行疲乏、新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)尚待挖掘的背景下，僅僅依靠農(nóng)業(yè)企業(yè)自身的能力擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模，似乎不是一個(gè)現(xiàn)實(shí)的選擇。因此，只有通過公共政策的支持，才能夠?qū)τ谥袊r(nóng)業(yè)這個(gè)天生弱勢(shì)產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供足夠的支持。當(dāng)前財(cái)政收入連續(xù)增加，連續(xù)幾年以“惠農(nóng)”為目的的“一號(hào)文件”應(yīng)該有效落地實(shí)施，政府公共政策更加著力精準(zhǔn)地促進(jìn)和培育龍頭型農(nóng)業(yè)企業(yè)。通過扶持增加農(nóng)業(yè)企業(yè)的盈利能力促進(jìn)經(jīng)營規(guī)模，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度，由此促進(jìn)農(nóng)業(yè)行業(yè)整體市場(chǎng)績效的提升。由此，不僅可以增加微觀層面的農(nóng)業(yè)企業(yè)和宏觀層面的農(nóng)業(yè)行業(yè)的國際競(jìng)爭(zhēng)力，也為緩解我國的“三農(nóng)問題”提供了備選路徑，同時(shí)對(duì)培育我國新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)有一定的現(xiàn)實(shí)意義。