農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)關(guān)聯(lián)性

于 揚(yáng)，吳鳴然

農(nóng)業(yè)財(cái)政投入是指國家用于農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)與生產(chǎn)的資金投入。從資金來源看，它既包括中央財(cái)政支出、地方財(cái)政支出等政府資金，也包含銀行貸款與自籌資金等民間資本；從資金的使用路徑看，目前我國農(nóng)業(yè)財(cái)政投入主要用于土地治理、農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)園區(qū)建設(shè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的改善與農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)能力的增強(qiáng)[1]。在我國，農(nóng)業(yè)是弱質(zhì)性產(chǎn)業(yè)，同時(shí)也是國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)與戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)[2]。因此，我國農(nóng)業(yè)的健康穩(wěn)定與可持續(xù)發(fā)展離不開國家與社會的財(cái)力支持。

21世紀(jì)以來，中央政府始終將解決好“三農(nóng)問題”作為工作的重中之重，連續(xù)十個(gè)中央一號文件均將財(cái)政支農(nóng)作為政府工作的重心[3]。那么，大量的資金投入究竟在多大程度上驅(qū)動了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，以及資金投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長二者之間呈現(xiàn)出怎樣的相關(guān)關(guān)系成為值得思考的問題。本文基于1990～2016年我國農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與經(jīng)濟(jì)增長的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用向量自回歸模型（VAR）、脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）與方差分解（VD）等一系列計(jì)量方法對我國農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與經(jīng)濟(jì)增長之間的相關(guān)關(guān)系展開實(shí)證分析，期望可以為優(yōu)化農(nóng)業(yè)財(cái)政支出機(jī)制與促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展提供有益的參考。

一、文獻(xiàn)綜述

新古典經(jīng)濟(jì)增長理論將經(jīng)濟(jì)增長歸功于資本投入、勞動力的增加與科技水平的進(jìn)步[4]。由此可見，財(cái)政投入與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系一直是國內(nèi)外學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)方面，已有諸多學(xué)者針對農(nóng)業(yè)財(cái)政投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動作用展開了一系列研究[5，6]，大多數(shù)研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)財(cái)政投入可以在不同程度上有效地促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。除此以外，李雪松等[2]將財(cái)政分權(quán)制度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長納入一個(gè)統(tǒng)一的框架，通過VAR分析認(rèn)為二者具有長期均衡關(guān)系，且財(cái)政分權(quán)更多的在長期內(nèi)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長有利。呂誠倫等[7]分析了財(cái)政支農(nóng)效應(yīng)的諸多影響因素，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長水平、消費(fèi)水平、空間溢出與農(nóng)業(yè)稅的沖銷效應(yīng)會對財(cái)政支農(nóng)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)產(chǎn)生較大影響。魏朗[8]、黎翠梅[9]、李俊杰等[10]和曹躍群等[11]分析了我國不同地區(qū)財(cái)政支農(nóng)效果的差異性，發(fā)現(xiàn)財(cái)政支農(nóng)的效果在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢地區(qū)要好于劣勢地區(qū)。因此，為了獲得更大的投資回報(bào)，政府宜將資金更多地投放于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和投資收益回報(bào)率較高的地區(qū)。

此外，與以往研究多將重點(diǎn)放在政府財(cái)政資金上不同，劉晗等[12]研究了私人資本投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響，發(fā)現(xiàn)私人資本投入會對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生積極影響。因此，我國的支農(nóng)政策應(yīng)該合理設(shè)計(jì)支農(nóng)資金的分配結(jié)構(gòu)，以取得令人滿意的效果。米浩銘等[13]通過分析我國水利投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的長期關(guān)系，發(fā)現(xiàn)以水利設(shè)施為代表的基礎(chǔ)設(shè)施投資會對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生明顯的促進(jìn)作用，但效果只有在長期內(nèi)才較為明顯。辛沖沖等[14]創(chuàng)造性地將財(cái)政支農(nóng)的影響效應(yīng)分解為活動效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和效率效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)只有活動效應(yīng)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)為正且最明顯，其他兩個(gè)效應(yīng)都是負(fù)效應(yīng)且作用較小。王建明[15]分析了農(nóng)業(yè)科研投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技投入對經(jīng)濟(jì)增長的影響需要借助生產(chǎn)要素科技化來實(shí)現(xiàn)。

由此可見，國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對財(cái)政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系已經(jīng)有較為充分的研究，但仍存在完善的空間。首先，已有研究往往只選用政府支農(nóng)投入與農(nóng)業(yè)GDP來分別衡量農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，指標(biāo)選取過于單一，有以偏概全之嫌，不利于綜合反映二者的發(fā)展水平。其次，已有研究多通過構(gòu)建聯(lián)立方程組的方式計(jì)算財(cái)政支農(nóng)投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的靜態(tài)關(guān)聯(lián)系數(shù)，忽視了財(cái)政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間復(fù)雜的、雙向的長期動態(tài)關(guān)系。鑒于此，為了彌補(bǔ)已有研究的不足，本文選取一系列具有代表性的指標(biāo)來衡量農(nóng)業(yè)財(cái)政投入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，并引入VAR方法，以便更客觀、科學(xué)地反映農(nóng)業(yè)財(cái)政支出與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的長期動態(tài)關(guān)聯(lián)性。

二、基于熵值法的農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平評價(jià)

熵，也稱為信息熵，即Information Entropy[16]，是對指標(biāo)不確定性的一種度量。熵的數(shù)值越大，其影響綜合評價(jià)的程度相對越大。假設(shè)存在m項(xiàng)待評方案、n個(gè)評價(jià)指標(biāo)，則原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣為X=（xij）m×n，針對某一指標(biāo)xj，在指標(biāo)xij間距離較大的情況下，這一指標(biāo)對綜合評價(jià)產(chǎn)生的影響就相對更大；若某一指標(biāo)的數(shù)值都一致，則這一指標(biāo)在綜合評價(jià)內(nèi)沒有影響。用熵值法進(jìn)行農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平評價(jià)的計(jì)算過程如下：

（1）標(biāo)準(zhǔn)化處理。因?yàn)殪刂捣ǖ挠?jì)算所使用的是不同方案的一個(gè)指標(biāo)在另一個(gè)指標(biāo)總和中占據(jù)的比值，并未有量綱作用的存在，所以不用做標(biāo)準(zhǔn)化處理。但為了規(guī)避熵值的數(shù)據(jù)不存在意義的情況，要做出數(shù)據(jù)平移：

針對正指標(biāo)（數(shù)值越大越有利）：

針對負(fù)指標(biāo)（數(shù)值越小越有利）：

（2）對第j項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算該指標(biāo)下第i項(xiàng)方案所占比重：

（3）對第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值進(jìn)行計(jì)算：

其中，k＞0，k=1/ln（n），ej≥0。

（4）對第j項(xiàng)指標(biāo)的差值進(jìn)行計(jì)算。對于第j項(xiàng)指標(biāo)，其差值較大的情況下，所評價(jià)的方案差值也較大，熵值則相對較小，將其定義為差異系數(shù)：

（5）求權(quán)重：

（6）計(jì)算農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的綜合水平得分：

學(xué)術(shù)界現(xiàn)有研究多采用單一指標(biāo)代表農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平，這種做法不夠精準(zhǔn)。本文認(rèn)為，財(cái)政投入與經(jīng)濟(jì)增長均為復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)概念，更應(yīng)該體現(xiàn)為一種復(fù)合系統(tǒng)，而非單一指標(biāo)，如農(nóng)業(yè)財(cái)政投入既應(yīng)該包括政府財(cái)政資金，也應(yīng)該包括民間資本，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長也不應(yīng)僅包含農(nóng)業(yè)GDP，還應(yīng)包含農(nóng)民收入與消費(fèi)水平等民生類指標(biāo)。因此，本文嘗試采用多指標(biāo)的方式描繪這兩個(gè)變量，具體指標(biāo)選取見表1。本文的研究年份為1990～2016年，原始數(shù)據(jù)來源于2017年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》與《中國財(cái)政年鑒》。

表1 農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長綜合評價(jià)指標(biāo)體系

基于熵值法與表1中的指標(biāo)數(shù)據(jù)，本文首先算出1990～2016年我國農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的綜合水平，并分別用Finance和Economy表示（見表2）。

表2 1990～2016年農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的綜合水平得分

由表2可知，在研究期內(nèi)，農(nóng)業(yè)財(cái)政投入的綜合水平得分從1990年的0.079逐漸上升到2016年的0.546，27年間翻了5.9倍，平均水平為0.34。從變化趨勢來看，農(nóng)業(yè)財(cái)政投入的綜合水平得分雖然在某些年份不乏有小的下跌和波動，但在研究期內(nèi)總體呈現(xiàn)明顯的上升趨勢。而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的綜合水平得分從1990年的0.01逐年上漲到2016年的0.827，27年間翻了81.7倍，體現(xiàn)出近年來我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)取得了巨大成果。從變化趨勢來看，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長得分的增長速度在2000年后明顯快于2000年以前，表明2000年以后我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢頭要明顯好于之前。

三、農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)關(guān)系

本章將基于表2中的綜合水平得分，首先運(yùn)用單位根檢驗(yàn)來考察變量之間在研究期內(nèi)是否存在短期和長期的因果關(guān)系，然后用脈沖響應(yīng)函數(shù)描繪變量間的動態(tài)關(guān)聯(lián)與互動效應(yīng)，最后應(yīng)用方差分解法量化財(cái)政投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響的相對重要性。此外，考慮到對數(shù)化處理不改變數(shù)據(jù)原有結(jié)構(gòu)，且有助于指數(shù)平滑，消除可能存在的異方差，因此在分析二者的動態(tài)關(guān)系之前，本文首先對兩個(gè)變量進(jìn)行對數(shù)化處理，分別記為lnFinance和lnEconomy。

本文構(gòu)建了VAR模型來分析變量間的動態(tài)關(guān)系，構(gòu)建的模型[17]如下：

其中，Yt是由第t期觀測值構(gòu)成的n維內(nèi)生變量向量，Ai是n×n系數(shù)矩陣，p為內(nèi)生變量的滯后期，εt為n維隨機(jī)擾動項(xiàng)。其中，隨機(jī)擾動項(xiàng)εi（i=1，2，…，n）為白噪音過程，且滿足Cov（εt，εs）=0（t≠s）。

1.變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。在分析我國農(nóng)業(yè)財(cái)政投入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)關(guān)系之前，本文要對lnFinance和lnEconomy兩個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。本文采用的是最常見的ADF方法，檢驗(yàn)結(jié)果見表3，考慮到樣本容量有限，最大滯后階數(shù)設(shè)定為3。

表3 變量序列的單位根檢驗(yàn)（ADF）結(jié)果

檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在5%的顯著性水平上，兩個(gè)指標(biāo)均通過了顯著性檢驗(yàn)，因此可以判斷兩個(gè)指標(biāo)在研究期內(nèi)均為平穩(wěn)性時(shí)間序列，二者存在協(xié)整關(guān)系。因此，我國農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長在研究期內(nèi)存在穩(wěn)定、均衡的關(guān)系。

2.向量自回歸模型的建立。本文構(gòu)建的VAR模型是我國農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的雙變量模型，根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則（AIC）所規(guī)定的“AIC值越小越好”的原則，本文將模型滯后階數(shù)設(shè)定為2。同樣，本文運(yùn)用Eviews（Version 7.2）對方程的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表4。

表4 農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的向量自回歸方程參數(shù)估計(jì)

首先，從回歸的擬合優(yōu)度（0.9433，0.9949）來看，該模型有較高的擬合程度。其次，對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長（lnEconomy）而言，農(nóng)業(yè)財(cái)政投入（lnFinance）的系數(shù)在滯后一期的情形下為負(fù)，在滯后二期的情形下為正，說明農(nóng)業(yè)財(cái)政投入在短期內(nèi)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長存在負(fù)面影響，在長期內(nèi)存在正面影響。最后，農(nóng)業(yè)財(cái)政投入在滯后二期情形下系數(shù)的絕對值（0.1455）要明顯高于滯后一期情形下系數(shù)的絕對值（0.0762），說明我國財(cái)政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長在長期的作用力度要大于短期。對農(nóng)業(yè)財(cái)政投入（lnFinance）而言，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長（lnEconomy）的系數(shù)在滯后一期與滯后二期情形下均為正，說明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長有利于農(nóng)業(yè)財(cái)政投入的增加。此外，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長在滯后二期情形下系數(shù)的絕對值（0.1737）要明顯高于滯后一期情形下系數(shù)的絕對值（0.0741），也表明在長期內(nèi)我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對農(nóng)業(yè)財(cái)政投入的作用要大于短期。由此可見，財(cái)政支農(nóng)是一項(xiàng)長期工程，雖然財(cái)政投入在短期內(nèi)可能看不到明顯的經(jīng)濟(jì)效益，然而，從長遠(yuǎn)來看財(cái)政投入有利于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。

對于VAR模型而言，只有在VAR模型所有根模的倒數(shù)小于1即位于單位圓內(nèi)的情形下，模型才是有效的，否則，模型的估計(jì)結(jié)果會有偏差。因此，本文對VAR模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示所有根模倒數(shù)小于1（見表5），且均位于單位圓內(nèi)（見圖1）。

表5 VAR模型滯后結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)

圖1 VAR特征多項(xiàng)式根模倒數(shù)

3.廣義脈沖響應(yīng)分析。脈沖響應(yīng)函數(shù)多用來描繪來自隨機(jī)擾動項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊對模型所有內(nèi)生變量當(dāng)期與未來的影響，它可以較為清晰、直觀地描述這種動態(tài)的沖擊軌跡。因此，本文借助這一方法去描述農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的長期動態(tài)關(guān)系。本文將沖擊的響應(yīng)期設(shè)定為10期，分析結(jié)果見表6和圖2。在圖2中，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。

本文重點(diǎn)考察的是lnFinance和lnEconomy分別對彼此的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑。首先來看農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長在農(nóng)業(yè)財(cái)政投入沖擊下的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑。由表6和圖2可知，從整體上看，面對農(nóng)業(yè)財(cái)政投入（lnFinance）的沖擊，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長（lnEconomy）在整個(gè)反應(yīng)期內(nèi)累計(jì)反應(yīng)為正（0.2814），表明農(nóng)業(yè)財(cái)政投入有利于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。然而從時(shí)間上看，lnEconomy在一開始表現(xiàn)為負(fù)值（-0.028），直到第4期才為正值（0.0195），之后則長期呈現(xiàn)較為明顯的正效應(yīng)，說明短期內(nèi)農(nóng)業(yè)財(cái)政投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有負(fù)面的影響，而在中長期以后則表現(xiàn)出正面的影響，且這種正面影響非常顯著與穩(wěn)定，這一結(jié)果與表4一致。而面對lnEconomy的沖擊，lnFinance在整個(gè)反應(yīng)期內(nèi)表現(xiàn)均為正，且呈現(xiàn)出上升趨勢，說明現(xiàn)階段我國農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長存在正的相關(guān)關(guān)系，反映出農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對投資有著較為剛性的需求，二者關(guān)系緊密。這也從側(cè)面表明了我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長非常依賴于物質(zhì)要素的投入，呈現(xiàn)出明顯的粗放型發(fā)展態(tài)勢。

表6 廣義脈沖響應(yīng)分析結(jié)果

圖2 農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長脈沖響應(yīng)曲線

4.方差分解。方差分解多用于描述不同解釋變量在研究期內(nèi)的變化對被解釋變量變化的貢獻(xiàn)度，它常用于表達(dá)向量自回歸模型中不同解釋變量相對重要程度的信息。我國農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的方差分析結(jié)果見表7。

根據(jù)表7可以得知，農(nóng)業(yè)財(cái)政投入水平的得分在反應(yīng)期內(nèi)波動的影響因素中，其自身在第1期為100%，之后逐漸下降到第10期的56.892%，平均占比78.22%，這說明其波動主要受自身影響。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平占比從第1期的0一直上漲到第10期的43.108%，也占到了較大的份額。

表7 農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的方差分解

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長得分水平在反應(yīng)期內(nèi)波動的影響因素中，其自身在第1期為87.506%，隨后逐漸上升并于第4期到達(dá)頂點(diǎn)96.212%，之后逐步下降到第10期的85.357%，平均占比90.566%，說明其波動受自身的影響較大。農(nóng)業(yè)財(cái)政投入水平占比從第1期的12.494%逐漸下降，并于第4期到達(dá)谷底3.788%，之后逐漸上升到第10期的14.643%，平均占比9.434%，表明我國農(nóng)業(yè)財(cái)政投入對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響力仍非常有限，也說明了農(nóng)業(yè)財(cái)政支農(nóng)效果不甚理想。最主要的原因可能仍在于體制機(jī)制的落后。目前，我國財(cái)政支農(nóng)的體制機(jī)制存在諸多不足，如農(nóng)業(yè)財(cái)政投放結(jié)構(gòu)不合理，對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長有直接推動作用的生產(chǎn)資料與基礎(chǔ)設(shè)施并未得到足夠的資金支持。此外，政府對于財(cái)政的監(jiān)管模式也較為落后，跟不上現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展，如管理主體較多、職責(zé)分?jǐn)傒^雜，導(dǎo)致監(jiān)管缺位、越位現(xiàn)象較為普遍，職責(zé)難以真正落實(shí)，很多原因共同導(dǎo)致財(cái)政資金的經(jīng)濟(jì)效益和對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的服務(wù)功能未能得到很好的發(fā)揮。

四、結(jié)論與對策建議

財(cái)政投入是保證農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展的重要手段。本文首先選取具有代表性的指標(biāo)，通過熵值法計(jì)算出1990～2016年我國農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的綜合水平。然后，運(yùn)用向量自回歸模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解法進(jìn)一步探討二者的動態(tài)關(guān)聯(lián)性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在研究期內(nèi)，我國農(nóng)業(yè)財(cái)政投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出穩(wěn)定的正相關(guān)性，農(nóng)業(yè)財(cái)政投入能明顯地促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。此外，值得注意的是，我國財(cái)政投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動作用更多地體現(xiàn)在長期而非短期，原因可能在于農(nóng)業(yè)資金在前期未能得到良好配置，因而未能發(fā)揮出良好的經(jīng)濟(jì)效益。

對于此，本文認(rèn)為接下來不僅要進(jìn)一步加大農(nóng)業(yè)財(cái)政支農(nóng)力度，保證農(nóng)業(yè)發(fā)展有充足的資金支持，以促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展方式，走上一條依靠技術(shù)、管理的現(xiàn)代化發(fā)展之路。還要優(yōu)化補(bǔ)貼方式，重點(diǎn)支持對現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有重要作用的領(lǐng)域，這不僅包括水利、交通等農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施，還包括農(nóng)業(yè)機(jī)械、低污染化肥農(nóng)藥等現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料。其中，最重要的一點(diǎn)是要加大對農(nóng)業(yè)科技與教育的投入，以培育更多的農(nóng)業(yè)科技和人力資本。同時(shí)，還要完善支農(nóng)資金的分配與監(jiān)管。地方政府不僅要對資金進(jìn)行更加科學(xué)合理的配置，更要在資金的使用后期不定期抽查，強(qiáng)化事后監(jiān)管。嚴(yán)格完善資金的統(tǒng)計(jì)、審核、整理、存檔等工作，并通過頻繁的事后走訪與調(diào)查，確保資金的使用落實(shí)到位。此外，通過財(cái)政公開的形式將資金的使用標(biāo)準(zhǔn)與實(shí)際應(yīng)用情況進(jìn)行公示，以接受民眾的監(jiān)督。