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摘要：选取海南省1995—2010年的数据，用格兰杰因果关系检验法对海南农产品加工业总产值与农民收入的关系进行实证分析。通过平稳性检验、协整检验和格兰杰因果检验，结果显示：海南省农产品加工业总产值与农民收入之间存在着协整关系，农产品加工业的发展有助于带动农民增收；但二者之间不存在格兰杰因果关系。
关键词：农产品加工业；农民；格兰杰因果检验；海南省
中图分类号：F320.1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）31-0032-04
一、引言
增加农民收入一直是各级政府部门关注的重要问题。海南农村人口占80%左右，农民增收和农业现代化水平的提高是海南经济发展的重点。粮食、果蔬等作为初级产品销售，利润微薄，农民收入难以增长且不稳定。大力发展农产品加工业，通过对农产品精深加工，既能提高农产品的附加值，又能吸纳大量的农村剩余劳动力，拓宽农民增收渠道。通过延伸产业链条，农民还可从产业链条各个环节上取得平均利润。随着海南国际旅游岛建设规划纲要获批，“国家热带现代农业基地”也成为海南省六大战略定位之一。在此定位下，海南正在积极地建设现代农业基地、农产品加工园区及瓜果菜预冷处理系统，为海南农产品加工业发展拓宽道路。
“十一五”期间，海南农产品加工业产值年均增长率为11.34%，2010年比2005年增长90.56%。海南农民人均收入本世纪以来一直保持正的增长率，年平均增长率由“十五”期间的8.32%上升到“十一五”期间12.83%，近两年，其增幅居于全国前列。2010年，海南农民人均纯收入为5 275.37元，低于全国平均水平，收入来源主要是家庭经营收入，为3 563.31元，占全部收入的67.55%。
国内学者对海南农产品加工业的研究中，甚少涉及农产品加工业发展对农民增收的影响，尤其是从定量的角度分析农产品加工业与农民收入的关系。本文选取海南省1995—2010年的农产品加工业总产值和农民人均纯收入值，通过平稳性检验、协整分析和格兰杰因果检验，对其关系进行实证，以期为海南热带现代农业基地建设提供参考。
二、协整检验的步骤与方法
经济学中，关于时间序列经济变量之间因果关系的分析，学者们经常运用格兰杰因果关系检验法。此检验法的前提是，时间序列具有平稳性，或非平稳序列存在协整关系[1]。确定是同阶平稳序列后，可进行协整检验。如果存在协整关系则可运用格兰杰因果关系检验法检验两个变量之间是否存在因果关系。
（一）平稳性检验
一个时间序列如果有稳定的期望值和方差，就叫做平稳的时间序列；反之，均值和方差随着时间变化而变化，则为非平稳时间序列。如果时间序列非平稳，依然对其进行回归分析，有可能出现谬误，得到虚假的结果。对一系列时间序列变量平稳性进行检验的方法是单位根检验。单位根检验方法主要有三种：DF（Dickey-Fuller）检验法、 ADF（Augmented Dickey-
Fuller Test）检验法和PP（Phillips-Perron）检验法。这里采用目前使用较广泛的ADF检验法。如果经过检验，发现变量是非平稳的，则需要对其差分进行平稳性检验。如果非平稳时间序列经过d次差分后达到平稳，则称其为d阶单整序列。所用变量同阶单整是变量之间存在协整关系的必要条件[2]。
（二）协整检验
两个时间序列变量存在的一种长期的稳定关系叫做协整关系。现实经济中的时间序列数据往往可能是非平稳的，但多个时间序列数据的组合却有可能保持长期稳定的均衡关系。协整检验主要思想是如果某两个或多个同阶时间序列向量的某种线性组合可以得到一个平稳的误差序列，则这些非平稳时间序列存在长期的均衡关系，或者说这些序列具有协整性[3]。对于两个非平稳序列，在回归之前要对其进行差分，差分可能导致两个序列之间的重要信息损失，为实现对非平稳时间序列进行回归而又不会导致错误的，需要对时间序列数据进行协整检验。
检验协整性的最典型的方法是Engle-Granger（1987）法，简称EG两步法，它能检验两个变量之间的协整关系。对于多个变量的检测则可采用另外一种称为Johansen极大似然估计的方法，该法由Johansen（1988）和Juselius（1990）提出，且可以用于检验多个变量，同时求出他们之间的若干种协整关系[4]。
本文采用E-G两步法进行协整检验，第一步是用OLS法对方程进行协整回归，检验变量间的协整关系估计协整向量（长期均衡关系系数）。对于同阶时间序列yt和xt，可用一个变量对另一个变量回归，即
yt=α+βxt+μt （1）
然后得到残差估计值：
μt=yt-α-βxt （2）
对残差序列ut进行ADF检验，若残差平稳，则表明变量间是协整的，可进行第二步，即进行误差修正模型（ECM）的估计。
如果对成为平稳序列的差分形式dyt和dxt进行估计，则会导致水平信息的缺失，模型只能表达y和x的短期关系，建立误差修正模型的作用就在于通过建立短期动态模型来弥补长期静态模型的不足。这样既可以考察变量之间长期的因果关系，又可以考察短期中的因果关系[5]。
将第一步中得到的残差作为非均衡误差项加入到误差模型中，对于（1，1）阶自回归，可建立如下误差修正模型：
dyt=βdxt-λ（yt-1-α-βxt-1）+εt （3）
然后继续用OLS方法估计相应参数。
（三）格兰杰因果关系检验
通过协整检验，表明变量间存在长期的均衡关系，但是否存在因果关系还不能确定。可采用格兰杰因果关系检验法来判断一个变量是否是另一个变量的原因。
Granger从预测的角度给出了因果性的一个定义：如果有助于预测，则是Granger的原因。将过去的信息从信息集中去除不会改变对的最优预测，则不是Granger的原因。相反，会改变预测，即是Granger的原因，即将过去的包含在信息集中可提高对的预测[6]。 如果要得到X是引起Y变化的原因的结论，我们必须拒绝X不是引起Y变化的原因的原假设，同时接受Y不是引起X变化的原因的原假设[7]。本文将在协整检验的基础上，采用格兰杰因果关系检验法进行检验。
三、数据选取与实证分析
（一）数据来源及处理
海南省农产品加工业囊括了《中国统计年鉴》上的12个行业，包括农副食品加工业、食品制造业、饮料制造业、烟草制品业、纺织业、纺织服装鞋帽制造业、皮革毛皮羽绒及其制品业、木材加工及竹藤棕草制品业、家具制造业、造纸及纸制品业、印刷业记录媒介的复制和橡胶制品业。本研究用海南省农民人均纯收入（Y）表示农民的收入水平，数据来自历年的《中国统计年鉴》。用农产品加工业总产值代表海南农产品加工企业的实力水平，农产品加工业总产值（K）来自12个行业工业总产值之和，数据来自历年的《海南统计年鉴》。1995年数据指乡及乡以上农产品加工企业工业总产值，1996—1999年的数据指大中型加工企业的农产品加工业总产值，2000—2010年数据主要指规模以上加工企业的农产品加工业总产值（见表1）。
（二）实证分析
1.变量的平稳性检验。为消除异方差的影响，对Y、K两个时间序列取自然对数，记为LnY、LnK。采用EVIEWS6.0数据分析软件，对变量LnY和LnK进行ADF单位根检验。格兰杰因果检验要求时间序列数据是平稳变量，如果LnY和LnK是1阶单整变量，是平稳的，则可对二者进行协整检验。检验结果（见表2）。
从上页表2可知，LnY和LnK的ADF检验值均高于5%显著性水平下的临界值，所以，存在单位根，原时间序列是非平稳时间序列。进一步对它们的一阶差分进行检验，结果显示，Y和K的一阶差分的ADF值均低于5%显著性水平下的临界值，通过了平稳性检验，说明Y和K在95%的概率下是一阶单整序列，满足了协整检验的前提条件。
2.协整检验。由以上的平稳检验得出LnY和LnK均为一阶单整序列，因而可以对变量间的协整关系进行检验。本文采用E-G两步法，根据该方法，以LnY为因变量、LnK为自变量，进行OLS回归分析，得出的回归结果为：
LnYt=-0.5662+0.6102LnKt （4）
（-0.84） （12.53）
R2=0.92 F=157.05 DW=1.54
如果LnY与LnK之间具有协整关系，则方程（4）中的残差项ut应该是平稳的。于是，继续用ADF检验法对（4）中的残差项进行平稳性检验，结果（如表3）：
由表3可知，残差序列ADF检验值通过5%显著性水平检验，可以判断残差序列是平稳序列，证明LnY和LnK之间存在协整关系。并且，由（4）式可看出LnY和LnK是正相关关系，其经济意义为，从长期来看，农产品加工业每增加1个百分点，农民收入将会增加0.6102个百分点。
3.误差修正模型（ECM）估计。由以上的分析可知，LnY和LnK之间存在（1，1）阶协整关系，如果就以差分形式建回归模型，那么这样的模型只能表达LnY与LnK间的短期关系，而不能揭示它们间的长期关系。
因此，需将以上回归方程的残差项作为误差修正项，把误差修正项看作一个解释变量，建立短期模型，即误差修正模型：
DLnYt=βtDLnK-λ（ecmt-1）+εt （5）
根据Granger定理，估计误差修正项为：
ecmt-1=LnYt-1+0.5662-0.6102LnKt-1 （6）
将（6）式代入（5）式误差修正模型，用OLS法估计相应参数，得到的误差修正方程为：
DLnYt=0.0642+0.1489DLnKt-0.5442ecmt-1 （7）
（2.5456） （1.0404） （-2.5098）
R2=0.35 DW=2.26
误差修正模型中的误差修正项反映了长期均衡对短期波动的调整力度。农民收入的短期波动一方面是农产品加工业产值波动的影响，另一方面是偏离长期均衡的影响。误差修系数为负，体现了反向修正机制，上一期偏离均衡状态越远，本期修正力度越大。误差项ecmt-1估计的系数为-0.5442，表明，当海南农产品加工业产值对农民收入的短期波动偏离长期均衡时，系统内的误差修正机制将以54.42%的力度将其拉回长期均衡状态，调整速度较快。LnY关于LnM的短期弹性是0.1489，即农产品加工业产值每增加1%，农民人均纯收入将增加0.1489%。
4.格兰杰因果关系检验。协整检验证明了农产品加工业发展和农民人均纯收入之间存在长期均衡关系，但尚不清楚这种均衡关系是否存在因果关系，还需进行格兰杰因果检验作进一步验证，这里采用满足平稳性要求的DLnY与DLnX进行格兰杰因果检验，检验结果（如表4）。
Granger因果检验结果表明，当滞后期长度为1～3时，均接受原假设，海南农产品加工业与农民收入之间不存在格兰杰因果关系。虽然海南农产品加工业发展和农民收入之间长期内存在相互影响的关系，但并不存在直接或着必然的联系，因此不能简单的认为海南农产品加工业的发展导致了农民收入的增长。这说明，海南农产品加工业发展水平低，农产品加工转化率低，农产品加工业的发展对农民收入增长的拉动效应尚不明显。
四、结论与建议
通过对海南省1995—2010年期间的农产品加工业产值与农民人均纯收入进行相关性分析，可知海南省农产品加工业产值与农民人均纯收入之间存在协整关系，农产品加工业的发展是影响农民收入增长的原因之一。两者间的长期均衡关系如方程（4）所示，农产品加工业产值每增加1个百分点，农民收入将会增加0.6102个百分点；两者间短期动态关系如方程（7）所示，农产品加工业产值每增加1个百分点，农民收入将增加0.1489个百分点。但是农产品加工业产值不是农民收入增长的Granger原因，可能是因为海南农产品加工业发展水平目前较低、总量较小，尚未能显著影响农民收入的增长。 根据上述的分析给出以下建议：第一，立足本地优势，提升加工水平。2010年，中国农产品加工业与农林牧渔业总产值的比值已达到2.04，而海南仅为0.33，不及全国2000年0.38的水平，海南农产品加工业尚有较大发展空间。海南省热带农产品丰富，加工原材料较易得到满足，但由于热带水果鲜食比例大，鲜果价格时而波动，农民收入不易得到保障。对于有一定规模产量的热带果蔬，海南应充分发挥其原料优势，大力发展农产品精深加工业，提高农产品加工转化率。海南农产品加工企业，大多加工技术水平低、设备落后，生产的中低档产品多、精深加工产品少。随着中国—东盟交流日益广泛频繁，海南应充分抓住大好机会，加强与东南亚国家在热带农产品加工与发展方面的交流，扶持龙头企业发展高新技术，引进国内外先进技术和生产管理人才，借鉴其他热带水果加工水平较高的国家和地区，提升农产品加工业技术创新水平和加工水平。第二，充分利用海洋资源，大力发展水产品加工业。海南是中国拥有最多海洋资源的省份，海域面积约为全国的2/3。随着近海捕捞资源的衰退，海南省应坚持以市场为导向，鼓励发展养殖业，建立标准化水产养殖、加工基地，促进水产品加工、出口与养殖协调发展。针对水产品精深加工能力不足的现状，海南加工企业应积极引进先进技术，提高加工工艺，创造知名品牌。鼓励龙头企业与当地渔（农）民建立产供销等直接利益关系，带动渔（农）民发展致富。第三，加强基础设施建设力度。加大对道路、农产品物流、冷藏设施及通讯等基础设施建设投入，为扩大鲜果和加工农产品对外销售创造便利的条件。加强信息网络建设，及时高效的提供海南农产品方面的市场信息。增强相关部门如强驻岛外农产品流通办事处的功能，提高其信息收集反馈服务水平。完善农产品质量检测体系，加强质量检测硬件和软件建设，保证海南农产品高质量，塑造绿色无疫高质量品牌形象。第四，保护生态环境，降低污染。海南是全国的无疫区，热带高效绿色无公害成为海南农业最大的特色，也是消费者认可和选择海南农产品及其加工产品的关键因素。由于农业生产、旅游开发、地产开发及工业发展，农药化肥、生活垃圾、废水废气等直接破坏着海南的生态环境，海南各地的生态环境已受到不同程度的破坏，不利于海南农业、旅游业甚至海南经济的可持续发展。海南应做好生态保护规划及开发建设规划，实施严格的环境保护标准，加强环保基础设施建设，同时加强监督。政府应努力推动生产方式改革，推动绿色高效节能生产，以此保证农产品及其加工品的质量水平，提高海南农产品竞争力，也为海南现代农业良性循环发展及在较长时期内维持农业生产者的利益提供保障。
参考文献：
[1] 李明贤，罗荷花，杨迪航.中国农户融资与农业增长、减贫的实证分析[J].农业现代化研究，2010，（5）.
[2] 闫奕荣，王满仓，李志军.西部地区对外贸易与经济增长的协整及因果关系检验[J].西北大学学报：哲学社会科学版，2007，（3）：38-41.
[3] 张利亚.基于协整与误差修正模型的预测[D].武汉：武汉科技大学，2006.
[4] 曹裕，谢良，贺砾辉.湖南对外贸易与经济增长的协整检验及格兰杰因果关系检验[J].湖南文理学院学报：社会科学版，2007，（6）：40-44.
[5] 王洪亮，徐霞.日本对华贸易与直接投资的关系研究（1983—2001）[J].世界经济，2003，（8）：28-37.
[6] 张凌霜，张东日.基于协整检验及Granger因果分析的湛江水产品出口与经济增长相关关系实证分析[J].经济研究导刊，2010，（21）：145-148.
[7] 吕立才，黄祖辉.外商直接投资与中国农产品和食品贸易关系的研究[J].国际贸易问题，2006，（1）：25-32.
[责任编辑 吴高君]
关键词：农产品加工业；农民；格兰杰因果检验；海南省
中图分类号：F320.1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）31-0032-04
一、引言
增加农民收入一直是各级政府部门关注的重要问题。海南农村人口占80%左右，农民增收和农业现代化水平的提高是海南经济发展的重点。粮食、果蔬等作为初级产品销售，利润微薄，农民收入难以增长且不稳定。大力发展农产品加工业，通过对农产品精深加工，既能提高农产品的附加值，又能吸纳大量的农村剩余劳动力，拓宽农民增收渠道。通过延伸产业链条，农民还可从产业链条各个环节上取得平均利润。随着海南国际旅游岛建设规划纲要获批，“国家热带现代农业基地”也成为海南省六大战略定位之一。在此定位下，海南正在积极地建设现代农业基地、农产品加工园区及瓜果菜预冷处理系统，为海南农产品加工业发展拓宽道路。
“十一五”期间，海南农产品加工业产值年均增长率为11.34%，2010年比2005年增长90.56%。海南农民人均收入本世纪以来一直保持正的增长率，年平均增长率由“十五”期间的8.32%上升到“十一五”期间12.83%，近两年，其增幅居于全国前列。2010年，海南农民人均纯收入为5 275.37元，低于全国平均水平，收入来源主要是家庭经营收入，为3 563.31元，占全部收入的67.55%。
国内学者对海南农产品加工业的研究中，甚少涉及农产品加工业发展对农民增收的影响，尤其是从定量的角度分析农产品加工业与农民收入的关系。本文选取海南省1995—2010年的农产品加工业总产值和农民人均纯收入值，通过平稳性检验、协整分析和格兰杰因果检验，对其关系进行实证，以期为海南热带现代农业基地建设提供参考。
二、协整检验的步骤与方法
经济学中，关于时间序列经济变量之间因果关系的分析，学者们经常运用格兰杰因果关系检验法。此检验法的前提是，时间序列具有平稳性，或非平稳序列存在协整关系[1]。确定是同阶平稳序列后，可进行协整检验。如果存在协整关系则可运用格兰杰因果关系检验法检验两个变量之间是否存在因果关系。
（一）平稳性检验
一个时间序列如果有稳定的期望值和方差，就叫做平稳的时间序列；反之，均值和方差随着时间变化而变化，则为非平稳时间序列。如果时间序列非平稳，依然对其进行回归分析，有可能出现谬误，得到虚假的结果。对一系列时间序列变量平稳性进行检验的方法是单位根检验。单位根检验方法主要有三种：DF（Dickey-Fuller）检验法、 ADF（Augmented Dickey-
Fuller Test）检验法和PP（Phillips-Perron）检验法。这里采用目前使用较广泛的ADF检验法。如果经过检验，发现变量是非平稳的，则需要对其差分进行平稳性检验。如果非平稳时间序列经过d次差分后达到平稳，则称其为d阶单整序列。所用变量同阶单整是变量之间存在协整关系的必要条件[2]。
（二）协整检验
两个时间序列变量存在的一种长期的稳定关系叫做协整关系。现实经济中的时间序列数据往往可能是非平稳的，但多个时间序列数据的组合却有可能保持长期稳定的均衡关系。协整检验主要思想是如果某两个或多个同阶时间序列向量的某种线性组合可以得到一个平稳的误差序列，则这些非平稳时间序列存在长期的均衡关系，或者说这些序列具有协整性[3]。对于两个非平稳序列，在回归之前要对其进行差分，差分可能导致两个序列之间的重要信息损失，为实现对非平稳时间序列进行回归而又不会导致错误的，需要对时间序列数据进行协整检验。
检验协整性的最典型的方法是Engle-Granger（1987）法，简称EG两步法，它能检验两个变量之间的协整关系。对于多个变量的检测则可采用另外一种称为Johansen极大似然估计的方法，该法由Johansen（1988）和Juselius（1990）提出，且可以用于检验多个变量，同时求出他们之间的若干种协整关系[4]。
本文采用E-G两步法进行协整检验，第一步是用OLS法对方程进行协整回归，检验变量间的协整关系估计协整向量（长期均衡关系系数）。对于同阶时间序列yt和xt，可用一个变量对另一个变量回归，即
yt=α+βxt+μt （1）
然后得到残差估计值：
μt=yt-α-βxt （2）
对残差序列ut进行ADF检验，若残差平稳，则表明变量间是协整的，可进行第二步，即进行误差修正模型（ECM）的估计。
如果对成为平稳序列的差分形式dyt和dxt进行估计，则会导致水平信息的缺失，模型只能表达y和x的短期关系，建立误差修正模型的作用就在于通过建立短期动态模型来弥补长期静态模型的不足。这样既可以考察变量之间长期的因果关系，又可以考察短期中的因果关系[5]。
将第一步中得到的残差作为非均衡误差项加入到误差模型中，对于（1，1）阶自回归，可建立如下误差修正模型：
dyt=βdxt-λ（yt-1-α-βxt-1）+εt （3）
然后继续用OLS方法估计相应参数。
（三）格兰杰因果关系检验
通过协整检验，表明变量间存在长期的均衡关系，但是否存在因果关系还不能确定。可采用格兰杰因果关系检验法来判断一个变量是否是另一个变量的原因。
Granger从预测的角度给出了因果性的一个定义：如果有助于预测，则是Granger的原因。将过去的信息从信息集中去除不会改变对的最优预测，则不是Granger的原因。相反，会改变预测，即是Granger的原因，即将过去的包含在信息集中可提高对的预测[6]。 如果要得到X是引起Y变化的原因的结论，我们必须拒绝X不是引起Y变化的原因的原假设，同时接受Y不是引起X变化的原因的原假设[7]。本文将在协整检验的基础上，采用格兰杰因果关系检验法进行检验。
三、数据选取与实证分析
（一）数据来源及处理
海南省农产品加工业囊括了《中国统计年鉴》上的12个行业，包括农副食品加工业、食品制造业、饮料制造业、烟草制品业、纺织业、纺织服装鞋帽制造业、皮革毛皮羽绒及其制品业、木材加工及竹藤棕草制品业、家具制造业、造纸及纸制品业、印刷业记录媒介的复制和橡胶制品业。本研究用海南省农民人均纯收入（Y）表示农民的收入水平，数据来自历年的《中国统计年鉴》。用农产品加工业总产值代表海南农产品加工企业的实力水平，农产品加工业总产值（K）来自12个行业工业总产值之和，数据来自历年的《海南统计年鉴》。1995年数据指乡及乡以上农产品加工企业工业总产值，1996—1999年的数据指大中型加工企业的农产品加工业总产值，2000—2010年数据主要指规模以上加工企业的农产品加工业总产值（见表1）。
（二）实证分析
1.变量的平稳性检验。为消除异方差的影响，对Y、K两个时间序列取自然对数，记为LnY、LnK。采用EVIEWS6.0数据分析软件，对变量LnY和LnK进行ADF单位根检验。格兰杰因果检验要求时间序列数据是平稳变量，如果LnY和LnK是1阶单整变量，是平稳的，则可对二者进行协整检验。检验结果（见表2）。
从上页表2可知，LnY和LnK的ADF检验值均高于5%显著性水平下的临界值，所以，存在单位根，原时间序列是非平稳时间序列。进一步对它们的一阶差分进行检验，结果显示，Y和K的一阶差分的ADF值均低于5%显著性水平下的临界值，通过了平稳性检验，说明Y和K在95%的概率下是一阶单整序列，满足了协整检验的前提条件。
2.协整检验。由以上的平稳检验得出LnY和LnK均为一阶单整序列，因而可以对变量间的协整关系进行检验。本文采用E-G两步法，根据该方法，以LnY为因变量、LnK为自变量，进行OLS回归分析，得出的回归结果为：
LnYt=-0.5662+0.6102LnKt （4）
（-0.84） （12.53）
R2=0.92 F=157.05 DW=1.54
如果LnY与LnK之间具有协整关系，则方程（4）中的残差项ut应该是平稳的。于是，继续用ADF检验法对（4）中的残差项进行平稳性检验，结果（如表3）：
由表3可知，残差序列ADF检验值通过5%显著性水平检验，可以判断残差序列是平稳序列，证明LnY和LnK之间存在协整关系。并且，由（4）式可看出LnY和LnK是正相关关系，其经济意义为，从长期来看，农产品加工业每增加1个百分点，农民收入将会增加0.6102个百分点。
3.误差修正模型（ECM）估计。由以上的分析可知，LnY和LnK之间存在（1，1）阶协整关系，如果就以差分形式建回归模型，那么这样的模型只能表达LnY与LnK间的短期关系，而不能揭示它们间的长期关系。
因此，需将以上回归方程的残差项作为误差修正项，把误差修正项看作一个解释变量，建立短期模型，即误差修正模型：
DLnYt=βtDLnK-λ（ecmt-1）+εt （5）
根据Granger定理，估计误差修正项为：
ecmt-1=LnYt-1+0.5662-0.6102LnKt-1 （6）
将（6）式代入（5）式误差修正模型，用OLS法估计相应参数，得到的误差修正方程为：
DLnYt=0.0642+0.1489DLnKt-0.5442ecmt-1 （7）
（2.5456） （1.0404） （-2.5098）
R2=0.35 DW=2.26
误差修正模型中的误差修正项反映了长期均衡对短期波动的调整力度。农民收入的短期波动一方面是农产品加工业产值波动的影响，另一方面是偏离长期均衡的影响。误差修系数为负，体现了反向修正机制，上一期偏离均衡状态越远，本期修正力度越大。误差项ecmt-1估计的系数为-0.5442，表明，当海南农产品加工业产值对农民收入的短期波动偏离长期均衡时，系统内的误差修正机制将以54.42%的力度将其拉回长期均衡状态，调整速度较快。LnY关于LnM的短期弹性是0.1489，即农产品加工业产值每增加1%，农民人均纯收入将增加0.1489%。
4.格兰杰因果关系检验。协整检验证明了农产品加工业发展和农民人均纯收入之间存在长期均衡关系，但尚不清楚这种均衡关系是否存在因果关系，还需进行格兰杰因果检验作进一步验证，这里采用满足平稳性要求的DLnY与DLnX进行格兰杰因果检验，检验结果（如表4）。
Granger因果检验结果表明，当滞后期长度为1～3时，均接受原假设，海南农产品加工业与农民收入之间不存在格兰杰因果关系。虽然海南农产品加工业发展和农民收入之间长期内存在相互影响的关系，但并不存在直接或着必然的联系，因此不能简单的认为海南农产品加工业的发展导致了农民收入的增长。这说明，海南农产品加工业发展水平低，农产品加工转化率低，农产品加工业的发展对农民收入增长的拉动效应尚不明显。
四、结论与建议
通过对海南省1995—2010年期间的农产品加工业产值与农民人均纯收入进行相关性分析，可知海南省农产品加工业产值与农民人均纯收入之间存在协整关系，农产品加工业的发展是影响农民收入增长的原因之一。两者间的长期均衡关系如方程（4）所示，农产品加工业产值每增加1个百分点，农民收入将会增加0.6102个百分点；两者间短期动态关系如方程（7）所示，农产品加工业产值每增加1个百分点，农民收入将增加0.1489个百分点。但是农产品加工业产值不是农民收入增长的Granger原因，可能是因为海南农产品加工业发展水平目前较低、总量较小，尚未能显著影响农民收入的增长。 根据上述的分析给出以下建议：第一，立足本地优势，提升加工水平。2010年，中国农产品加工业与农林牧渔业总产值的比值已达到2.04，而海南仅为0.33，不及全国2000年0.38的水平，海南农产品加工业尚有较大发展空间。海南省热带农产品丰富，加工原材料较易得到满足，但由于热带水果鲜食比例大，鲜果价格时而波动，农民收入不易得到保障。对于有一定规模产量的热带果蔬，海南应充分发挥其原料优势，大力发展农产品精深加工业，提高农产品加工转化率。海南农产品加工企业，大多加工技术水平低、设备落后，生产的中低档产品多、精深加工产品少。随着中国—东盟交流日益广泛频繁，海南应充分抓住大好机会，加强与东南亚国家在热带农产品加工与发展方面的交流，扶持龙头企业发展高新技术，引进国内外先进技术和生产管理人才，借鉴其他热带水果加工水平较高的国家和地区，提升农产品加工业技术创新水平和加工水平。第二，充分利用海洋资源，大力发展水产品加工业。海南是中国拥有最多海洋资源的省份，海域面积约为全国的2/3。随着近海捕捞资源的衰退，海南省应坚持以市场为导向，鼓励发展养殖业，建立标准化水产养殖、加工基地，促进水产品加工、出口与养殖协调发展。针对水产品精深加工能力不足的现状，海南加工企业应积极引进先进技术，提高加工工艺，创造知名品牌。鼓励龙头企业与当地渔（农）民建立产供销等直接利益关系，带动渔（农）民发展致富。第三，加强基础设施建设力度。加大对道路、农产品物流、冷藏设施及通讯等基础设施建设投入，为扩大鲜果和加工农产品对外销售创造便利的条件。加强信息网络建设，及时高效的提供海南农产品方面的市场信息。增强相关部门如强驻岛外农产品流通办事处的功能，提高其信息收集反馈服务水平。完善农产品质量检测体系，加强质量检测硬件和软件建设，保证海南农产品高质量，塑造绿色无疫高质量品牌形象。第四，保护生态环境，降低污染。海南是全国的无疫区，热带高效绿色无公害成为海南农业最大的特色，也是消费者认可和选择海南农产品及其加工产品的关键因素。由于农业生产、旅游开发、地产开发及工业发展，农药化肥、生活垃圾、废水废气等直接破坏着海南的生态环境，海南各地的生态环境已受到不同程度的破坏，不利于海南农业、旅游业甚至海南经济的可持续发展。海南应做好生态保护规划及开发建设规划，实施严格的环境保护标准，加强环保基础设施建设，同时加强监督。政府应努力推动生产方式改革，推动绿色高效节能生产，以此保证农产品及其加工品的质量水平，提高海南农产品竞争力，也为海南现代农业良性循环发展及在较长时期内维持农业生产者的利益提供保障。
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[责任编辑 吴高君]