我国财政性农业投资总量和结构的实际证明研究
财政性农业投资结构效应的实证分析
李琴 熊启泉
摘要:财政性农业投资是我国农业投入的重要组成部分。长期以来,财政性农业投资结构不合理、投入主体错位,投入效率较低。本文运用计量经济学研究方法,分析了狭义和广义的财政性农业投资的结构效率,指出对于狭义的财政性农业投资而言,国家应增加对农业科技三项的投入;而对于广义的财政性农业投资而言,应减少大型水利支出资金,调整为增加农村小型基础设施的投入;增加中央政府对农村义务教育、农业科研、农村卫生的投入,使其成为最主要的供给主体。 关键词:财政性农业投资 结构优化 协整
一、引言
从长期来看,农业综合生产能力不高将大大制约了我国经济的发展。作为农业资本投入的主体,财政性农业投资发挥着其他投入主体所无法替代的功能。财政性农业投资通过投资于农业基础设施、农村教育及公共卫生等外部性较强的领域,能够有效地降低市场失灵和信息不对称所带来的生产成本和交易成本;同时,财政性农业投资通过积极的“示范效应”和“乘数效应”,能够吸引其他主体投资进行农业投资,从而更加有力地推动农村经济增长。然而,长期以来,有限的财政性农业投资资源存在投资主体错位、投资结构缺乏效率、投入方式不尽合理的弊端。如何优化我国财政性农业投资的结构,较好的匹配财政性农业投资各项事权的投入主体,是关系到财政性农业投资效率提高和经济增长的重要问题。这要求我们基于合理的方法对当前的财政性农业投入效率进行评价,本文的分析由此展开。
财政性农业投资作为国家财政投入的重要组成部分,其投入主体包括中央政府和地方各级政府。国外学者们积极探讨财政投资与经济增长之间的关系,形成了两种不同的观点:①财政支出并不能导致经济增长。Grier 、Tullock(1989)、Barro(1991)、Andrew and Feltenstein(1999)认为由于挤出效应和扭曲性税收导致政府支出效率低下;②财政支出能够促进经济增长。Aschauer(1989)、Nadiri 和Mamuneas(1994)认为政府通过基础设施、公共资本和R&D能够提供提高要素生产率。在以上两大背景下,对农业财政性投入结构与农业经济增长之间的关系的研究开展得较多。Antle(1993)估计了一个单方程生产函数,指出农业基础设施和科学研究能够降低农业生产成本,从而能够提高农业生产力。Binswanger et.al(1993)估计了印度的基础设施和R&D对农业的影响,指出公共基础设施应该投向生产率较高的地区。林毅夫(1995)、朱晶(2003)、黄季焜(2004)指出农业技术进步对保障中国的食物安全和促进农业的持续发展发挥着重要的作用。樊胜根、张秀林等(2002)构建了一个包含农村道路、教育、通讯等多变量内生决定的联立方程模型,测算了各种公共支出对农村经济增长以及农村扶贫的影响。由于影响农业经济增长的各变量(如教育、道路等)相互影响,运用联立方程模型具有较好的说服力。钱克明(2003)运用单方程模型,估计各种农业公共投入品对农牧业总产值的贡献大小依次为:农业科技投入、农村教育投入、农村
基础设施投入、农牧户物质投入。李焕彰、钱忠好(2004)运用单方程模型从三大支出结构1来分析财政性农业支出的边际产出率,得出农业科技三项服务和农业基本建设支出对农业产出增长有显著作用,而支援农业生产支出和事业费对农业产出的贡献为负。本文认为这一结论有待于进一步商榷,其理由是,支援农业生产支出与农林牧副渔事业费支出属性和功能各不相同,各具备不同的边际产出率,而将其综合起来作为一项,会导致系数估计出现偏差,模型失去有效性。
本文界定的财政农业投资包括狭义和广义两个方面。其中,狭义农业投资仅限于《中国农村统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》以及《中国财政年鉴》中财政用于农业的支出,主要包括:支援农业生产支出、农林牧副渔事业费、基本建设支出、农业科技三项费用。广义的财政性农业投入除了包括狭义的财政性农业投入以外还包括为农业生产服务的农业科研与技术推广、农村义务教育、公共卫生投入、农业补贴等方面的投入。本文拟从以下几个部分展开:首先描述我国财政性农业投资结构现状,然后分析狭义财政性农业投资各投入部分的结构效率;接着分析广义的财政性农业投资各投入部分的结构效率。最后是结论及政策含义。
二、财政性农业投资结构的现状分析
改革开放以来,国家对农业投入的力度有所加大。从1978年到2002年,国家财政用于农业支出从1978年的150.66亿元增加到2002年的1580.76亿元。从长期来看,财政性农业投入占整个财政总支出的比例(BCTZ)却一直处于下降状态。1978年,农业支出占财政支出的比重为13.4%,到2003年这一比重下降为7.2%,由图1可见。从1994年分税制改革以后,中央财权逐渐扩大,地方财权逐渐收缩,中央和地方两大主体对农业投入比例也发生了变化。中央政府财政性农业投入占整个财政性农业投入的比例(BZYTZ )从1978年的6%上升到2003年的37%,地方财政对农业投入的比例(BDFTZ)相应地从1978年的94%下降到2003年的63%,见图2。尽管中央投入比例不断加大,但是相对于中央平均的54%的财权而言,中央财政对农业投入的比例是相对较小的,而地方财政以平均46%的财权承担了近70%的经济增长责任。
141. 2
120. 10
8
0. 0.
0. 6
[***********]96980002
0. [***********]96980002
图1 财政性农业投资占国家财政支出的比例 图2 中央财政和地方财政占农业财政投入的比例 1
2 三大支出结构包括:支援农业生产支出和农林牧副渔事业费、基本建设支出、科技三项服务。 杜鹰、刘苏社、邱天朝(2002)所定义的狭义的农业投资仅限于农业生产过程中的固定资本和流动资本。
三、财政性农业投资的结构效应分析
(一) 狭义的财政农业支出结构效应分析
针对朱晶(2003)和钱克明(2003)利用分省和分地区的农业公共投入数据难以反映整个财政支出绩效的缺陷,李焕彰、钱忠好(2004)将国家财政农业总投入分为三大块:“农业基本建设支出”、“农业科技三项服务”、“支援农业生产支出和农林牧副渔事业费”,其研究发现“支援农业生产支出和农林牧副渔事业费”对经济增长的影响为负。一直以来,财政支援农业生产支出和事业费支出总和约占财政性农业投资总额的1/3,如此比重大的支出对经济增长的贡献为负这个结论值得推敲。本文根据各项投资的属性与功能差异将支援农业生产支出和事业费分开,利用1978-2002年的数据进行研究。1995年以前数据来源于《国家财政用于农业支出统计资料》(1999),1995年以后数据来源于《中国政府支农资金使用与管理体制改革研究》(2004)。按照C-D 生产函数,建立单方程模型3如下:
ln GDP =C +β1ln nhtz +β2ln zysc +β3ln syf +β4ln jbjs +β5ln kjfu
其中,GDP 代表农林牧副渔总产值;nhtz 代表农户投资(用农户生产现金支出表示);zysc 代表国家财政支援农业生产支出;syf 表示农林牧副渔事业费;jbjs 表示每年的基本建设支出,表示流量。由于在经典的生产函数中资本存量才能发挥作用,因此本文利用樊胜根(2002)的方法将资本流量转化为存量,K t =I t +(1-δ) I t -1,这里的δ采用邹至庄提出的社会固定资产折
旧率,1992年之前取4%,1992年之后取5.4%。K t 表示第t 年的资本存量,I t 表示第t 年的资
本形成总量。如何获得初始资本存量的估计值,依然采用樊胜根(2002)提出的方法,
I K 1978=1978,γ取1952-1977年实际GDP 的增长率来代替(取0.04)。表示农业科技u f j k +γ
三项支出。朱晶(2003)测算农业科研投资须长达17年的时间才能完全发挥作用。本文采取Pardey(1992)的方法将科研投入流量转化为科研存量,具体的操作方法可参照李焕彰、钱忠好(2004)。
由于几乎所有表示绝对量指标的宏观经济变量都是非平稳的,具有时间趋势。如果对非平稳的经济变量采取最小二乘法进行回归,容易导致“谬误回归”。因此,在进行具体的经验方程估计和相关检验之前,需要对经济变量做平稳性检验。本文采用ADF 检验分别对各经济变量做单位根检验,具体检验结果见表1。
3 由于按照经典的C-D 生产函数,劳动力变量应包含其中。本文曾经将农村从业劳动力包含在生产函数中,但非常不显著,可能的原因在于我国农村存在大量剩余劳动力。因此暂不劳动力这一变量。
表1 各变量单位根检验结果
变量
农林牧副渔总产值(lnzcz )
科技三项服务(lnkjfu )
基本建设支出(lnjbjs)
支援农村生产支出(lnzysc)
农林水利气象等部门事业费(lnsyf)
农户投资(lnnhtz ) 检验形式(c,t,L ) (c,t,1) (c,t,2) (c,t,3) (c,t,3) (c,t,2) (c,t,2) ADF -3.01 -1.13 -0.26 -2.24 -2.00 -1.81 检验形式(c,t,L ) (C,0,1) (0,0,2) (0,0,3) (0,0,3) (c,0,2)(c,0,2) ADFd -2.80* -2.47** -2.01** -1.83*** -5.34-3.69*** * 注:检验形式中,C 代表截距项,T 代表趋势项,L 代表滞后项。其中,所有的滞后项按照AIC 准则确立。*,**,***代表在10%、5%和1%的显著性水平上对原假设的拒绝。
所有变量都接受存在单位根的假设,可以认为中央和地方支出中用于基本建设支出、支援农业生产支出和科技三项服务以及农林水利气象等部门事业费等变量均是I(1)形式,直接运用最小二乘法估计可能导致谬误回归。对于此种情况,一般有两种处理方法:一是基于“Engle-Granger 两步法”即首先对变量进行最小二乘法回归,然后对回归模型的残差序列进行单位根检验,如果残差序列平稳的,则最小二乘法回归是有效的。二是利用Johansen(1988)的方法进行协整检验。本文利用第二种方法进行协整检验。结果如下:
表2 协整检验结果
零假设:秩(R )
r ≤0
r ≤1 *
r ≤2 *
r ≤ 3 *
r ≤4 *
r ≤5 特征值 0.941391 0.836941 0.811436 0.639197 0.483419 0.282088 LR 统计量 174.9336 115.3596 77.27308 42.23844 20.83058 6.959578 5%临界值 103.8473 76.97277 54.07904 35.19275 20.26184 9.164546 P 值 0.0000 0.0000 0.0001 0.0074 0.0417 0.1285
注:检验模型的滞后项数由AIC 准则确定,在1~2之间选择AIC 最小的估计模型,最终确定滞后阶数为
1。r ≤1代表变量之间最多存在一个协整关系,*代表在5%的显著性水平上对原假设的拒绝。
由表(2)结果看出,在5%的显著性水平上,原变量之间存在5个协整关系。其中,6个变量之间的协整关系如表(3)所示:
表3 协整向量系数
系数
标准误 0.089 (0.017) 1.339 (0.059) 0.027 (0.043) 0.046 (0.027) - 0.587 (0.120) 5.990 (0.801) 最大似然值:172.33
由表3各变量的系数可以看出,农林牧副渔事业费、支援农业生产支出、科技三项服务对农业GDP 的贡献为正,基本建设支出的系数为负数。其中,财政性农业投资投向的边际产出率从
高到低依次排列为:①农林牧副渔事业费;②支援生产支出;③科技三项服务。农林牧副渔事业费边际产出弹性为1.34,这一点与李焕彰、钱忠好(2004)支援农业生产支出和农林牧副渔事业费的系数为负的结论完全相反。事实上,农林牧副渔事业费并非单纯用于人员供养的工资性支出,而是包含以下几大方面:各农口事业单位的技术推广、良种推广(示范)、水质监测、勘探设计、干部训练和农业单位人员机构经费与农业事业专项经费等。由于技术推广和良种示范对农民生产具有较高的边际产出率和较强的“示范效应”,农户采用优良品种能显著增加农作物的产出,因此农林牧副渔的边际产出率相对较高。
支援生产支出4包括小型农田水利和水土保持补助费、支援农村合作生产组织资金、农村农技推广和植保补助费、农村水产补助费、农村草场和畜禽保护补助费、农村造林和林木保护补助费等。由于我国农业以种植业为主,而支援农业生产支出用于后四项与我国单一的种植结构不相吻合,因此投入的边际产出率不高。
科技三项支出主要指各项农业科研的新产品试验费、中间试验费、重要科学研究补助费,资金比较少,仅占财政性农业支出的1%。我国农业科研体制长期存在“产、学、研”脱节,农业科技成果转化较低。而且由于机构改革,乡镇农机站萎缩,农村农技推广面临着“人去网破”的局面(彭代彦,2004),所以科技三项经费的边际产出弹性只有0.046。
农业基本建设资金投入主要用于农业、林业、水利、气象等行业的重大基础设施建设。由于基础建设一般耗资巨大、建设周期长,从经费划拨到项目投入、产出需要一定的周期,因此方程中基本建设支出的系数为负。可能的解释是,由于大型的农业基础设施具有较强的外溢性和较小的利用率,农民并不能从中直接受益,农民急切需要的是与生产和生活成本相关的小型农田水利灌溉、村与村、镇道路连接、通讯设施等基础设施的便利。因此,国家应该合理划分基本建设资金的结构,除了继续支持大型水库、道路等重大项目的投资外,应将更多的目光集中于与农民生产和生活密切相关、具有极强的连带效应的中、小型农村基本建设投资。这一转变对于推动农户投资和缓解税费改革以后农村小型公共产品因县乡财政困难而几乎陷于停滞的困境具有一定的意义。
(二)广义财政性农业投入结构效应分析
以上财政农业支出的结构分析主要针对狭义的财政性农业支出而言,然而无论是《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》还是《中国财政年鉴》对国家财政支农的统计不够全面,很多可以纳入财政性农业支农的统计项目都没有统计进来,例如,大专院校以及高等学校用于农业科研项目的投入应计入农业科研投入,但现有年鉴均没有将之纳入。财政资金用于义务教育和农村医疗4 1994年以前支援农村生产支出资金包括农业综合开发,1994年后由于机构调整农业综合开发支出从7类中单列出来。
卫生的支出也没有体现在国家财政用于农业投入的统计口径中,而是作为全国文教卫生开支中的一部分。而实际上,广义的财政性农业支出应该包含农村教育、卫生投入等。
广义的财政性农业投资集中于以下几个方面:农业水利支农资金投入5、农业技术推广投资、农村义务教育投入、农业专项资金投入、农村卫生投资。一直以来,水利支农资金占农业基本建设投资的55%—65%之间。农业技术推广投资主要来源于地方财政,中央财政所占份额不到10%。农村义务教育投入占全国教育投入比重为30%左右,而乡镇财政负担60%,县负担9%,省负担11%,中央财政的支出不到2%。虽然近年来,农村实行“以县为主”的义务教育体制,但实际上只是工资发放由乡财政变为县财政,乡镇财政筹集经费格局并没有改变。农村卫生资金投入主要指各级政府部门对农村的卫生事业拨款补助6。农村卫生人力培养费却只占1.35%,而且主要用于人员经费。从总体看,我国农村公共卫生目前维持着“养人”状态(韩俊,2004)。由于统计口径和资料限制,本文数据只有1990-2000年。所有数据均来源于《中国政府支农基金使用与管理体制改革研究》(2004)、《中国财政支出年鉴》(1989~2001年历年)、《中国统计年鉴》(1989~2001年历年)。为了避免谬误回归,首先对各变量运用单位根检验,结果都是非平稳变量,均是I (1)。同时,运用格兰杰因果关系检验结果如下:
表4 GRANGER 因果检验结果
检验值
零假设
F 统计值 P 检验值
0. 22
0. 10
0. 34
0. 11
0. 91
0. 57
0. 30
0. 995
0. 20
0. 13 拒绝 拒绝 接受 拒绝 接受 接受 拒绝 接受 拒绝 拒绝 接受或拒绝 ∆ln slzc 不是∆ln zcz 的Granger 原因 ∆ln zcz 不是∆ln slzc 的Granger 原因 ∆ln wstr 不是∆ln zcz 的Granger 原因 ∆ln zcz 不是∆ln wstr 的Granger 原因 2.60 5.38 1. 56 4. 93 0. 09 0. 66 1. 79 0. 004 2. 79 4. 06 ∆ln ywjy 不是∆ln zcz 的Granger 原因 ∆ln zcz 不是∆ln ywjy 的Granger 原因 ∆ln njtg 不是∆ln zcz 的Granger 原因 ∆ln zcz 不是∆ln njtg 的Granger 原因 ∆ln zxzj 不是∆ln zcz 的Granger 原因 ∆ln zcz 不是∆ln zxzj 的Granger 原因
因果关系的检验结果表明,农业总产值是大型水利支出、医疗卫生投入和专项资金投入变动的原因。当农业GDP 增加时,政府具有增加对大型水利支出、医疗卫生投入和专项资金的投入,而并非相应增加对农村义务教育、农业技术推广资金的投入的一种“路径依赖”行为,这恰好印证了义务教育投入和农业技术推广资金投入大部分来自于县级以下的地方财政,而地方财政大部分资金又“取”之于农民。
基于“Engle-Granger 两步法”即首先对水平变量进行协整回归,然后对协整模型的残差序5
6 水利基本建设投资、水利专项资金和水利事业费用 主要包括中央和地方财政对农村医疗卫生的正常经费补助、专项补助、基本建设投资、农村计划生育费用等。
列进行单位根检验,结果残差服从一个单位根过程。运用差分变量进行最小二乘法回归,回归后的残差是平稳的。结果如表5所示:
表5 最小二乘法回归结果
∆ln zcz
∆ln slzc ∆ln wstr ∆ln ywjy ∆ln zxzj ∆ln njtg ∆ln nhtz 0.59 *(2.51) C -0.04 (0.56) -0.13(-0.72) 0.16 (0.19) 0.23 (0.32) 0.71 (1.08) 0.19 ..(0.51) R = 0.91 ;A- R=0.73
D-W = 2.03
注:括号内的数字表示T 值。*表示在5%的显著性水平上显著。
显然,如表6所示,农业技术推广投入、义务教育支出和专项资金投入、农村卫生投入对农业总产值的贡献为正,其中,对农业GDP 贡献最大的是专项资金,依次是义务教育、农业技术推广、农村医疗卫生投入,但以上变量系数的t 值并不显著。值得指出的是,目前农村义务教育投入的潜力并没有完全发挥出来。由于农村具有初中以上教育的农民大部分外出打工,并不能直接为农业创造财富;同时,中国大多数地区还是依靠传统的种植技术,新的农业科技技术并没有深入农村;义务教育真正收益的应是农村的非农产业,而伴随着乡镇企业的一蹶不振,农村的非农产业并不繁荣,因此义务教育的作用并没有淋漓尽致地发挥出来。显然,如果国家财政改变义务教育、农业技术推广主要依靠县级以下政府支出的格局,特别是增加中央财政对义务教育、农业技术推广的支出比例,就能更好促进农村非农产业以及农业产业的发展,义务教育和农业技术推广对农村和农业经济增长的推动作用的潜能才能完全释放出来。大型水利支出对农业GDP 影响为负,显然农民并不能直接从大型水利建设支出中受益,农民真正需要是与其生产、生活息息相关的小型基础设施建设,中央应该适当缩小大型水利设施的建议,相应增加对农村道路、小型水利设施建设的经费投入。这对于缓解随着农村税费改革的深入开展,县级财政收缩,农村小型公共品的建设陷入前所未有的困境(李琴,2005)具有一定的作用。
四、财政性农业投资结构的优化
以上从狭义和广义的农业投资两个方面探讨我国财政性农业投资的结构效应。我国目前的财政性农业投资结构不合理,该增加投入的部分不增加,不该增加投入的部分却加大投入,导致整个财政性农业投入效率低下。财政性农业投资结构不合理,根源在于中央和地方“财权”与“事权”的错位。自从1994年分税制改革以后,客观上形成了事权层层下放,而财权层层上移的趋势,1994~2004年期间,地方政府平均48%财权承担着近70%的事权。特别是农村税费改革后,由于大部分地区农业税取消,县级以下财政窘迫,只能维持“吃饭财政”的现状,如果不增加地方政府相应的财权或者不减少其相应的事权,有限的财政性农业投资资源将难以跳出投入不足与投入效率这一恶循环。因此,本文建议如下:
(1)对于狭义的财政性农业投资而言,在保持或适当增加目前农林牧副渔事业费和支援农业生产支出投入时,应该将更多的资金投入科技三项费用;缩小基本建设支出的投资比例,特别是大型水利设施的投资比例,将更多的资金用于农村小型基础设施的建设。而针对广义的财政性农业投资而言,应当加大对农村义务教育、农业科研与技术推广、农村卫生费用的投入。特别是农村义务教育的投入,改变过去以县级财政投入为主,中央财政为辅的状况为以中央财政投入为主,地方财政为辅的局面。
(2)明确各级政府的事权7。在目前财权和事权调整的情况下,本文赞同在保持财权不变的情况下,适当调整事权。改变过去“上下皆管、职责同构”的“长方形”事权格局,变为中央和地方各担主要事权的“金字塔”型的事权格局。中央主要应负责农村义务教育教育、农业科研与技术推广、农村公共卫生、全国范围的大型基础设施四项支出。省级主要负责农林牧副渔事业费、支援农业生产支出、省级范围内的基础设施建设及其他全省范围内的农村公共品建设。县级以下的地方政府主要应该负责农技推广、小型农村基础设施、乡镇和村级卫生投入等地方性公共产品的供给。同时为了保证地方财政收入的多元化和稳定性,中央应该调整税种收入来源,扩大中央与地方共享税种来源、提高地方分享税收的比例,或者直接将一些优质或新的税种划拨给地方。同时中央也应该积极稳妥地建立完善的转移支付制度。
参考文献
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16、杜鹰、刘苏社、邱天朝:中国农业基础设施支持政策。加入WTO 以后中国农业政策的调整。中国农业出版
社。
An Empirical Analysis of the Structure Effect of Fiscal Investment in Agriculture
LiQin XiongQiQuan
Abstract: Fiscal investment in agriculture is an important part of total agricultural investment in China. For several decades, fiscal investment in Agriculture has taken on the irrationality of investment structure, misallocation of investment entity and low efficiency. Based on the analysis of the efficiency of narrow and broad fiscal investment, the article points out that government should increase the investment in agricultural research. For broad agricultural investment, the government should increase the investment in small agricultural infrastructure and reduce the investment in bigger agricultural infrastructure projects. Lastly, the central government should become the main supplier of rural obligatory education, agricultural R&D, and rural sanitary facilities.
Key words: fiscal investment in agriculture, structural optimization, co-integration test