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安徽省财政支持农业产业化减贫效应研究

来源:论文联盟  作者:郭雅 [字体: ]

安徽省财政支持农业产业化减贫效应研究

  一、问题提出
  财政投入与贫困减少,是近些年国内外经济学界持续研究的热点问题之一。目前的研究文献大体集中在分析财政投入、经济增长对农村贫困减少的作用机制上,继而分析财政投入对促进农民增收的影响。如郭宏宝、仇伟杰(2005)通过分析农村财政投资对减贫的作用机理,得出财政投资对农村脱贫的作用具有边际递减趋势。李永友、沈坤荣(2007)对财政支出结构的相对贫困问题加以分析,指出财政支出的不同偏向与不同的社会相对贫困水平相对应。亓全平(2008)利用格兰杰因果关系检验具体分析构成财政支农的四部分(支农支出、农业基本建设的支出、农业科技三项支出和农村救济支出)的作用,继而得出不同的财政投资方向会产生不同的经济绩效的结论。胡江辉(2009)通过建立“公共投资-经济增长-减贫效应”的作用机制,认为农村公共投资能够促进农业增长,同时指出其对减贫具有显著作用。秦建军、武拉平(2011)利用误差修正模型(ECM)对财政支农投入加以实证研究,认为财政支农投入增长对农村减贫具有边际递减作用。
  然而,关于财政支持农业产业化经营的研究却主要集中在农民增收的问题上。如朱湖根、万伦来、金炎(2007)通过分析中国财政支持农业产业化经营项目对农民收入增长的影响程度,认为财政支持农业产业化经营项目的资金投入和农民人均收入成正比例关系。应丽艳(2009)实证分析辽宁省财政扶持龙头企业的农民增收效应,认为财政扶持龙头企业对农民增收产生了积极的作用。
  可见,目前财政支持农业产业化经营的研究主要集中在机理研究和农民增收问题上,存在着严重不足。本文将试图探讨财政支持农业产业化经营的减贫效应问题,不仅可以更深入地理解现有文献所揭示的财政投入与贫困减少的作用机理,通过实证考察安徽省财政支持农业产业化对贫困减少的作用,也可以为提出如何最大程限发挥财政投入减贫绩效对策提供有力证据支持。
  二、模型设置、变量界定与数据选取
  1、贫困线的确定。合理的贫困线是贫困定量分析的前提条件。目前,贫困线分为绝对贫困线和相对贫困线两种。绝对贫困线的基本假设是人们本文由论文联盟http://www.LWlm.com收集整理购买最低的食品、住房和其他生活必需品的一种能力,而相对贫困线是以把社会中等收入或社会平均收入的一定比例作为贫困的临界线。显然,相对贫困线会随着社会经济发展水平、收入水平和生活水平的变化而变化,从而使决策者可以据此提出使贫困者救助金额与社会上大多数人的收入增长保持同步的决策,使贫困者也可以分享经济、社会的发展成果。因此,本文选择1976年OECD提出的以一个国家或地区的中等收入或平均收入的40%作为该国家或地区的相对贫困标准,选择将安徽省农民人均收入的40%作为安徽省的相对贫困线。
  2、贫困指数的选择。目前,贫困指数分成三大类:一是以贫困人口数来衡量,如贫困总人口数、贫困发生率;二是以贫困人口的收入水平来衡量,如收入缺口、收入平均缺口和收入缺口率;三是综合贫困人口数和贫困人口收入水平来衡量,如Sen指数、FGT指数。本文将采用Foster、Greer和Thorbecke提出的FGT指数。这个指数可以分解为三个指数,可以从三个不同方面分别反映贫困状况,符合判定贫困指标优劣的四个公理性标准。
  FGT公式:P■=■■■■,其中?琢=0,1,2;q为贫困人口数,n为全部人口数,gi=z-yi,gi为收入缺口,z为贫困线,yi为第i个人的收入。
  ?琢=0时,H=P0=■,贫困发生率,即收入低于贫困线的人口占总人口数的百分比。
  ?琢=1时,PG=P1=■,为贫困缺口,它反映了贫困的深度,即贫困人口收入与贫困线间的平均距离。
  ?琢=2时,SPG=P2=■■■■,为加权贫困缺口,越贫困的人口在其中的权重越大,是描述贫困严重程度的指标。
  可见,通过联合运用这3个指标,可以全面地反映该地区的贫困和贫困变动情况。
  3、基本模型的设立。根据贫困理论,本文利用Shorrocks(1999)的二维彻底分解法对减贫效应进行分解,将农业经济增长、财政支持农业产业化投入量作为影响贫困减少的主要因素。即:P=f(G,F),其中,P为贫困指数,G为农业经济增长,F为财政支持农业产业化经营投入。
  本文中,贫困指数的测度基于Lorenz曲线模型。目前,国际上常用的Lorenz曲线模型有两种:
  GQ模型:L(1-L)=a(P2-L)+bL(P-1)+c(P-L)
  Beta模型:L(P)=P-?兹P?酌(1-P)?啄,其中:L代表累积收入百分比,P代表累积人口百分比。
  由于各年数据并不都拟合其中的一种模型,所以首先需用世界银行的povcal软件同时对2个模型进行测度,为各年数据选择拟合效果更好的模型,估计出参数a、b、c和θ、γ、δ的值,继而计算出FGT指数。
  4、数据的选择与整理。本文的数据来源于《安徽省统计年鉴》1997~2007年的农村居民家庭按人均纯收入分组数据及1997~2007年安徽省农业经济增长指数和《安徽农业综合开发产业化发展之路》1997~2007年安徽省农业综合开发产业化经营项目投入情况数据。
  为了使各年数据具有可比性,本文先用消费者价格指数剔除人均收入和财政投入增长率,农业经济增长指数的物价因素。通过运用世界银行的povcal软件计算出FGT指数,继而利用Eviews软件对财政支持农业产业化经营投入量进行总量回归和分量回归并加以分析,得出结论。

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