我国财政农业投入绩效的灰色关联分析

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1、我国财政农业投入绩效的灰色综合关联分析摘要：1978年以来，我国财政农业投入在解决“三农”问题中发挥了很大的作用；为继续提高我国财政农业投入的效益，其结构的优先安排顺序应该为：支农支出>农业科技三项费用>农村救济费>农业基本建设支出。为此，必须大幅度增加农业科技三项费用的投入、继续增加农村救济费用的支出、适度削减和控制用于农林水利气象等部门的事业费支出、优化农业基础建设投资结构。关键词：财政农业投入；绩效；灰色关联一、引言目前学术界关于我国财政支农绩效方面的研究大致可分为两大类：第一类为定性研究，主要分析国家（地方）财政农业投入存在的问题及其改进方向[

2、1-3]；第二类为定量研究，主要利用数理统计中的回归分析、Cranger因果关系检验法、协整分析等来揭示我国财政农业投入与农业增产及农民增收等变量之间的关系[4-8]。这类研究尽管克服了定性分析无法用实际数据说明问题的缺陷，但是其分析方法都存在着以下不足：要求有大量数据；要求各因素数据与系统特征数据之间呈线性关系且各因素之间彼此无关；要求样本数据服从某个典型的概率分布[9]。实际上，这种要求往往难以满足，尤其是财政资金支农投入是一个多因素的复杂系统，它具有明显的模糊性、随机性和信息不完全性，亦即灰色性，决定了财政资金支农的方向是一个典型的灰色系统。对财

3、政农业投入与农民纯收入进行简单的线性回归，容易产生伪回归问题[10-11]。而由邓聚龙教授（2002）提出的灰色关联分析方法从某种程度上弥补了这种缺憾。灰色关联分析法对样本量的多少和样本有无规律都同样适用，而且计算量小，应用十分方便，而且分析的结果一般与定性分析相吻合[12]。为此，本文尝试利用灰色综合关联度分析方法，通过计算农村人均纯收入和农林牧渔业总产值与财政农业投入及其各分项的综合关联度，揭示这些因素间的相关关系，从而使因素之间的“灰”关系清晰化；并通过排关联序，找出影响农村人均纯收入和农林牧渔业总产值的重要因素，对我国财政农业投入结构的未来进一

4、步优化提出相应的对策建议。二、研究方法灰色综合关联分析法是以灰色系统理论为基础，通过计算综合关联系数和关联度指标，分析各种不确定因素对某一客观事物（系统）的影响程度并确定哪些是主要影响因素的一种数量分析方法。对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低[13]。设为参考数列；为相关因素构成的比较序列，则可以通过如下步骤计算二者的灰色综合关联度：（1）计算灰色绝对关联度。灰色绝对关联度是事物的数据序列之间几何形状相

5、似程度的表征。在计算灰色绝对关联度时，需首先对各序列进行始点零化像处理，令；其次，求灰色绝对关联度。设，，则灰色绝对关联度（1）（2）计算灰色相对关联度。灰色相对关联度是序列相对于始点变化速率之间联系紧密程度的表征。同样首先对各序列进行初值像处理：；然后，对初值像进行始点零化像处理：最后，求灰色相对关联度。设，则灰色相对关联度（2）（3）计算灰色综合关联度。灰色综合关联度既体现了参考数列与比较数列的相似程度，又反映了二者相对于始点的变化速率的接近程度，是较为全面地表征序列之间联系是否紧密的一个数量指标。灰色综合关联度的计算公式为：（3）式中：γ为灰色综

6、合关联度，λ为灰色相对关联度，ζ为灰色绝对关联度，θ为灰数，一般介于0-1之间，本文取θ=0.5。（4）列出关联序，并将关联度按强弱分为三类，即弱相关（0～0.35）、中等相关（0.35～0.7）和强相关（0.7～1）。三、我国财政农业投入绩效的灰色综合关联分析（一）灰色综合关联度测算为考察各项财财政农业投入的实施情况，同时考虑到资料的可获得性，我们选择了以下六个指标序列构成比较数列，它们是：财政农业投入总量（）、支农支出（）、农业基本建设支出（）、农业科技三项费用支出（）和农村救济费（）；选择农村居民人均纯收入（）和农林牧渔业总产值（）指标序列作为系

7、统数列。所需基础数据均主要来自于《新中国55年统计资料汇编（1949-2004）》、《中国农业统计年鉴（2007）》和《中国统计年鉴（2009）》。运用该数据，根据灰色综合关联理论与模型，建立农民收入、农业产出与财政农业投入的关联矩阵，见表1，全面地反映了1978-2006年间，我国财政农业投入系统中各因素与我国农村居民人均纯收入和农林牧业总产值之间关系的密切程度。表1财政农业投入与农民纯收入和农林牧渔业总产值的关联矩阵农民纯收入/X1关联程度农林牧渔业总产值/X2关联程度财政农业投入总量/Y10.7402强关联0.6136中等关联支农支出/Y20.7

8、517强关联0.6529中等关联农业基本建设支出/Y30.6089中等关联0.5742中等关联