摘要：本文选取2011-2020年我国31个省份的财政支农支出及农产品出口总额等相关数据，通过构建动态面板数据模型初步验证了财政支农支出与农产品出口间的相关性。在此基础上引入对数平均迪氏指数分解法（LMDI），构建农产品出口额总量分解模型研究我国财政支农支出对农产品出口的驱动效应。文章将财政支农支出对农产品出口驱动的总效应分解为活动效应、地区结构效应、产出效率效益和贸易效率效应。研究结果表明，活动效应是驱动我国农产品出口的主要驱动力；地区结构效应和产出效率效应整体上分别与农产品出口呈微弱负相关，但后者的负相关程度略大；贸易效率效应与农产品出口大体上呈微弱正相关，且近三年来有上升趋势。据此，本文提出进一步加大财政支农力度、优化资金地区配置结构、发展地区特色农业的建议以推动农产品对外贸易发展。
　　关键词：财政支农支出 农产品出口 LMDI分解法
　　我国具有良好的农业生产条件和基础，一直以来是世界上的农业生产大国，但远非农产品生产强国，农产品贸易长期处于贸易逆差状态。农产品出口贸易可以充分利用国内和国外两个市场、两种资源，是实现农业供给侧改革、推动农业农村就业、促进农业经济发展、确保农产品有效供给的重要手段和有效途径。当前国内的研究大多针对一项或者部分要素进行定性和回归模型分析，关于影响我国农产品出口贸易的具体要素分解模型分析较为鲜见，本文基于扩展的Kaya恒等式，综合考虑财政支农活动效应、地区结构效应及农产品产出效率效应、贸易效率效应4个因素，并引入LMDI分解分析模型，将引起我国农产品出口贸易的财政支农的相关要素进行分解分析，以期更好地运用财政手段推动农产品出口贸易的发展。

一、分解模型构建

　　（一）扩展的Kaya恒等式

　　其中，i为各考察省份，EX表示我国农产品出口总额，则EXi为i省农产品的出口总额；Q是我国财政支农总支出额，为财政支农活动效应；TGi表示用于i省的财政支农支出，TGi/Q即为财政支农地区结构效应，记为 Ti；AGi表示i省的财政支农资金投入后农产品的产出值，则AGi/ TGi表示农产品的产出效率效应，记为Ai；EXi表示i省生产的农产品中用于出口的部分，EXi/ AGi为农产品的贸易效率效应，用Ei表示。
　　（二）LMDI分解模型
　　LMDI（Logarithmic mean Divisia index）分解模型是由Ang等人于1998年在迪氏指数分解法基础上提出的不产生残差的、完全的对数平均迪氏指数分解法，主要有加法分解和乘法分解方式，且两种模式最终结果相同。根据Kaya恒等式及LMDI分解模型，基期到t期的农产品出口额变化△EX为总效应，其是由活动效应、地区结构效应、产出效率效应以及贸易效率效应引起的，按照加法分解模式，农产品出口额变化的LMDI分解模型推导如下：
　　首先，对公式（1）两边同时取微分得到

二、数据处理与结果分析

　　（一）数据说明
　　本文所用数据主要来源于2011—2020《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国农产品出口月度统计报告》及国家统计局网站。本文采用我国31个省份的农林牧渔生产总值代表全国农业经济生产总值，采用农业领域的公共财政预算代替财政支农支出，我国各省农产品出口额通过当年的年均汇率水平折算成以人民币计价的统一数值。为消除物价影响，本文以2011年总体农村居民消费价格指数为基期，将各地区所有指标变量通过农村CPI平减指数换算为统一的2011年的不变价格。
　　（二）数据处理
　　1.描述性统计分析。通过对我国财政支农支出和农产品出口贸易两个变量的时间序列初步分析可知，我国财政支农支出与农产品出口贸易总体上呈“平稳上升”发展趋势，且财政支农支出增长速度较快。根據进一步统计分析可知，我国财政支农支出的地区结构具有差异凸显趋势，标准差整体逐年上升，地区间的年际变动幅度有扩大趋势，另外2011—2020年我国财政支农支出的地区间离散系数总体小于1，反映出我国地区间年际财政支农支出数据离散程度较低属于低离散。从离散系数看2011—2020年我国各地区农产品出口年际数据离散程度较高，离散系数均在1以上。另外，地区间的农产品出口额标准差在136—243之间，相比地区间的财政支农支出标准差明显偏高，说明地区差异性明显，具体情况见表1。
　　2.相关性的初步验证。本文考察的是我国财政支农支出如何影响农产品出口贸易额的增长水平，特借鉴刘蔚和孙蓉的动态面板数据模型，将滞后效应纳入研究范围，该动态面板数据模型可以有效减少静态面板数据带来的误差。
　　具体模型构建如下：

　　其中，i为各考察地区省（市、区），取值为1—31；t表示年份，取值为2011—2020。lnexport代表我国当期农产品出口额的对数值，L.lnExport表示我国前一期的农产品出口贸易额，H.lngovscalei，t表示我国i地区t期的前一期财政支农支出的对数值，open代表地区对外开放水平，lnr为农村人力资本的对数值，lnpla表示人均耕地面积的对数值，ui， t表示随机误差项，εi，t代表随时间变化的扰动项。
　　两步差分GMM实证结果显示（见表2），L.lnexport、H.lngovscale、lnpla和lnr项对我国农产品出口贸易影响显著，但对外开放程度对我国农产品出口贸易影响不明显。此外，近十年来L. lnexport的估计系数为0.200，处于正值，说明我国农产品出口贸易对自身发展具有一定的惯性作用，上一期的农产品出口贸易额对本期的农产品出口有着正向的影响效应。H.lngovscale的估计系数为0.335，说明我国前一期的财政支农支出对当期的农产品出口贸易影响显著，财政支农支出每提高1%，下一期农产品出口额大致提升0.34%，该结论表明我国财政支农支出对农产品出口贸易具有顯著的拉动效应。同时，随着我国现代化农业科技的发展及农业人才培育机制的优化，农业生产销售对农村人力资本的依赖性越来越大，农村人力资本积累越多对我国农产品出口贸易的促进作用越大。从实证结果来看，lnr项指标的系数为0.861，意味着我国农村人力资本每提升1%，则我国农产品出口大约提升0.86%。最后，根据AR（1）检验可知，Prob=0.041<0.05，可对原模型进行面板数据回归分析。又由于AR（2）的prob=0.219> 0.05且经过Sargan检验证明可知本文中的两步差分GMM估计方法并不存在二阶自相关问题，也不存在工具变量过度识别问题，故满足该估计方法的前提假设条件。
　　3.LMDI分解分析。本文采用LMDI分解法，以2011年为基期，采用2011-2020年的相关数据，并运用STATA及EXCEL等软件对我国财政支农对农产品出口的驱动因素进行分解研究，计算出各要素的效应值及贡献率，具体结果如表3：
　　（1）活动效应分析

　　分解结果显示，9年来，我国农产品出口额累计增长了2025.67亿元，其中活动效应贡献了4758.26亿元，累计贡献率为2048.20%，由此可知，财政支农活动效应是推动我国农产品出口的主要因素。从逐年数据可以看出，我国财政支农支出的活动效应对农产品出口起到了积极且显著的正向作用。活动效应在2011-2020年一直处于波动起伏状态，其中2013年、2017年出现上扬拐点，主要原因是我国加大了对农业生产投资，且国际市场环境冲击较小。2012年、2015年和2018年出现明显下降拐点，主要受国际市场环境冲击、国家财政支农政策及农户种植积极性等内外因素影响。特别是近三年，我国活动效应贡献值总体处于下降状态，但同时产出效率效应和贸易效率效应整体上有所上升，这说明我国步入经济新常态之后经济增速放缓，面对国内外的经济形式，更加注重农业供给侧改革。我国农业发展正处于转型升级的改革关键时期，面对着更多的机遇和挑战。
　　（2）地区结构效应分析
　　由表3可知，财政支农支出的地区结构要素对我国农产品出口贡献率居于第三位，与农产品出口贸易之间总体呈负相关关系。地区结构效应折线围绕0值水平线上下波动，与农产品出口呈微弱负相关性。虽然各地区的财政支农资金逐年增长，但是当前我国财政支农资金的地区结构并没有对农产品出口贸易起到强大的推动作用，反而存在微弱的负向作用，说明目前我国财政支农资金地区结构需要进一步优化，需根据地区农业发展状况制定财政配置政策。
　　（3）产出效率效应分析
　　根据表3，2011-2020年间，我国产出效率效应对农产品出口贸易的贡献值为-3420.98亿元，累计贡献率为-1469.63%。总体来看，我国财政支农产出效率效应对农产品出口影响的贡献值呈负值状态，且随着活动效应值的增大其绝对值也越大，产出效率效应曲线和活动效应曲线基本上关于0值水平线对称。该现象说明，当前我国农业投入资金并没有得到充分有效的运作，许多省份用于农业生产的财政资金并没有带来显著的产出效果，这种低产出效率间接限制了各地区农产品出口能力，因此农业产出效率有待进一步提升，农业结构性改革成了亟待解决的问题。
　　（4）贸易效率效应分析
　　从2011—2020年的累计贡献值看，我国贸易效率效应对农产品出口贸易贡献值达到了878.12亿元，虽然不高但仅次于财政支农的活动效应，累计贡献率为502.92%。与地区结构效应类似，贸易效率效应折线围绕0值水平线上下波动，其对农产品出口贸易影响作用呈微弱正向效应。2018—2020年，我国贸易效率效应贡献值不断上升，且有继续上升的趋势，说明贸易效率效应在农产品出口中的促进作用越来越显著，各地区依赖本地区农产品对外出口的程度越来越明显，本土化农产品越来越成为出口创汇的重要渠道。

三、结论与政策建议

　　本文首先通过构建动态面板数据模型，初步验证了我国财政支农支出对农产品出口贸易有着显著的影响，财政支农支出每提高1%，下一期农产品出口大致提升0.34%。在此基础上通过LMDI分解模型，对我国财政支农资金对农产品出口额增长的驱动因素进行了实证分析。结果显示，我国财政支农的活动效应是推动农产品出口贸易的主要动力来源。地区结构效应和产出效率效应整体上分别与农产品出口贸易呈负相关关系，且后者的负相关性强于前者，产出效率效应曲线基本上与活动效应关于0值水平线对称。贸易效率效应整体上与农产品出口之间呈微弱正相关性，近年来处于上升阶段。据此，建议如下： 　　（一）适当加大财政支农支出力度，更加注重财政支农资金在促进农产品出口贸易中的作用，充分发挥财政支农资金的调节作用
　　财政支农资金在农业生产中具有显著的外部效应，不仅可以调节农户的生产积极性，更能在农业生产设施等硬件领域起到直接的影响效应，根据本文的分解模型分析结果可知，我国财政支农支出是农产品出口贸易的主要驱动要素。9年来，财政支农支出对农产品出口的活动效应累计贡献率为2048.20%，但活动效应呈现波动起伏状态。2018年以来，活动效应出现明显下降拐点，国际市场对农产品出口产生巨大冲击，且随着近几年农业经济的转型升级，农业总产值占国内生产总值比重逐渐下降。在农产品贸易逆差逐渐扩大的大环境背景下，通过调节财政支农资金的运作更能直接有效地促进我国农产品出口，从而提升农村经济发展水平。
　　（二）更加注重财政支农资金的地区间合理配置
　　根据本文上述分析可知，近9年来，我国财政支农支出的地区结构要素对农产品出口的累计贡献率居第三位，整体上与农产品出口贸易之间存在着微弱的负相关性，这就要求在促进我国农产品对外贸易平衡和稳定的问题上必须进一步考虑地区间的财政支农资金合理分配问题，既要考虑总量问题又要兼顾稳定性问题，在两者权衡下，适当考虑对中西部地区的财政支农政策倾斜，发挥中西部财政支农效应的稳定性作用。我国相关部门在分配财政支农资金之前必须充分考虑各地区的财政支农资金地区结构效应作用力大小，在保证东部地区必要财政支农支出情况下，通过农产品出口优惠补贴、适当提高优势农产品出口退税比例、引进现代化农业科技和人才等多途径适当提高中西部财政支农的数量和质量，充分发挥地区优势。同时，加强各地区财政支农专项资金管理，针对不同地区农业与农村的发展方向找准农业资金的投入领域，职能部门需要加大对重点地区、重点领域的资金统筹管理工作。
　　（三）加大农业科技的财政投入，提高财政支农资金的产出效率
　　本文研究结果显示，我国财政支农支出对农产品出口贸易的产出效率效应与农产品出口之间大体呈负相关关系，且累计贡献率为负值-1469.63%，这意味着当前我国农业资金在促进农产品出口贸易中并没有发挥出充分的作用，农业资金的产出效率不高，尤其是东部地区。要想更好地实现农产品出口创汇，提高财政支农资金的使用效率是一个有效途径。我国各地区必须建立并完善财政支农经费使用效率的评价体系，做好财政支农资金使用状况的评价追踪和考核制度，实现财政支农资金的全程监督，对财政支农专项资金进行合理的审计监督和绩效管理，细化财政支农资金预算编制，并充分利用好公告公示制度，财政支农资金的政策安排、地区分配、项目安排和使用途径等及时向社会公开。同时，加大农业科技投入，增强产出效率。自2012年以来，我国劳动密集型农产品出口乏力，加大农业科技投入可以提升农产品附加值，提高农产品出口竞争力。一方面，财政支农资金的高效运用目的在于实现部分地区脱离落后产能现状，提高其农产品出口能力；另一方面，可以优化各地区农业生产规模和能力，为调节农产品国际贸易市场释放能力。
　　（四）因地制宜发展农业，加强各地区优势农产品出口
　　贸易效率效应累计贡献率达到502.92%，是我国农产品出口第二大驱动要素，仅次于财政支农的活动效应。且近三年来，我国贸易效率效应有所上升。这意味着，各地区的农产品出口越来越依赖于自身生产的农产品数量，且各地区的优势农产品必然成为出口创汇的重要渠道之一。当前国家也在积极引导和支持特色农产品优势区的创建，着力打造特色农业产业带，推动农业供给侧改革，无论是直接提升农民经济收益还是提高农产品出口创汇能力都有着深远的意义。首先，可以创建本地区优势农产品生产区域，以发展本地区、本民族特色农产品初加工和精加工为重点，整合其他各类农产品加工园区和产业，形成自己的品牌优势，积极推动西部及偏远地区的优势特色农产品出口；其次，要优化特色农产品生产組织管理结构，在加大扶持力度的同时实现优化管理、资金高效运作，使特色农产品生产从质到量得到充分的保障。
　　参考文献：
　　[1]B.W. Ang. The LMDI approach to decomposition analysis： a practical guide[J]. Energy Policy，2005，（33）：867-871.
　　[2]B.W. Ang. LMDI decomposition approach： A guide for implementation[J]. Energy Policy，2015，（86）：233-238.
　　[3]RobertA.Mundell.International Trade and Factor Mobility. 1957， 47（3）： 321-335.
　　[4]RobertJ.Barro.Government Spending in a Simple Model of Endogeneous Growth. 1990， 98（5）：S103-S125.
　　[5]徐佳蕾，汲伟玮，熊德平.中国农业投资与农产品对外贸易——基于1983-2008年时序数据的分析与检验[J].世界农业，2010，（11）：29-32.
　　[6]潘苏，谭砚文.我国农产品对外贸易与农业经济增长关系的实证研究[J].农业经济，2011，（2）84：87.
　　[7]马晓河，刘振中，郭军.财政支农资金结构性改革的战略思路与对策[J].宏观经济研究，2016（7）：3-12.
　　[8]毛晖，余爽，张胜楠.财政支农支出绩效的区域差异：测算与分解[J]经济经纬，2018，（3）：144-152.
　　[9]汪小红.农产品贸易结构优化对我国农业经济发展的影响研究[J].商业经济研究，2018（9）：130-132. 　　[10]刘书畅，叶艳妹，林耀奔.基于脱钩理论与LMDI模型的农村居民点演化特征及驱动因素分解[J].农业工程学报，2019，35（12）：272-280.
　　[11]李玲，张俊荣，汤玲，余乐安.我国能源强度变动的影响因素分析——基于SDA分解技术[J].中国管理科学， 2017（09）.
　　[12]马贤磊，唐亮，孙萌丽.城镇土地生态环境效应的影响因素研究：基于 LMDI分解模型[J].南京农业大学学报（社会科学版），2018，（2）：117-162.
　　[13]张斌.中国区域税收增长变动的因素分解分析——基于LMDI分解方法[J].财经理论与实践，2015，（196）： 107-113.
　　[14]刘蔚，孙蓉.农险财政补贴影响农户行为及种植结构的传导机制——基于保费补贴前后全国面板数据比较分析[J].保险研究，2016（7）：11-24.
　　[15]辛冲冲，陈志勇.我国财政支农支出与农业经济增长——基于LMDI分解法的研究[J].上海经济研究，2017，（3）：78-86.
　　[16]杨军，董婉璐.中国农产品贸易变化新特征及其政策启示[J].经济与管理，2019（5）：36-41.
　　[17]杨静，梁勇.中国优势农产品出口贸易的新特征及对策建议[J].世界农业，2017，（10）：122-127.
　　Research on the driving effect of China’s Fiscal Expenditure on the Export of Agricultural products
　　Xiao Ting Ye Junhu
　　Abstract： This paper selects the relevant data of fiscal expenditure on agriculture and total exports of agricultural products from 31 provinces in China from 2011 to 2020. Through the construction of a dynamic panel data model， this paper preliminarily verifies the correlation between fiscal expenditure on agriculture and agricultural exports. On this basis， the logarithmic average Dirichlet index decomposition method （LMDI） is introduced to study the driving relationship between China’s fiscal expenditure on agriculture and the growth of agricultural export trade volume. In this paper， the total effect of fiscal expenditure on agricultural exports is divided into activity effect， regional structure effect， output efficiency benefit and trade efficiency effect. The results show that the activity effect is the main factor driving the growth of China’s agricultural products export trade volume. On the whole， the regional structure effect and output efficiency effect are weakly negatively correlated with the export volume of agricultural products， but the negative correlation degree of the latter is slightly larger. Generally speaking， there is a weak positive correlation between the effect of trade efficiency and the export volume of agricultural products， and it has an upward trend in the past three years. Accordingly， for promoting the development of foreign trade of agricultural products， this paper proposes to further increase financial support for agriculture， optimize the regional allocation structure of funds， develop agriculture with regional characteristics.
　　Key words： Financial expenditure for agriculturalAgricultural products export LMDI decomposition model
　　（作者單位：中南大学商学院中国能源建设集团浙江火电建设有限公司）
　　责任编辑：李政