農業(yè)貸款、財政支農支出對農業(yè)發(fā)展的影響

王 偉，張登國

（1.安徽科技學院，安徽滁州239000；2.中共山東黨校管理學部，濟南250000）

1 問題的提出

農業(yè)是國民經濟的基礎，農業(yè)的穩(wěn)固發(fā)展直接關系到整個社會經濟發(fā)展的全局，然而農業(yè)又具有天然的弱質性，農業(yè)生產中的風險性較高，但相應的收益卻較低。農業(yè)的重要性和弱質性使得如何促進農業(yè)發(fā)展這一課題成為學者們一直所關注的焦點。農業(yè)的健康發(fā)展需要持續(xù)的資金投入，針對農業(yè)發(fā)展的資金投入問題的研究現(xiàn)已形成了一系列的農村金融理論，而農業(yè)信貸補貼論和農村金融市場論則是這些理論形成的基礎，現(xiàn)代農村金融理論主要以Hayak（1945）的局部知識論和Stiglitz（1989）的不完全市場理論為代表。

我國是典型的農業(yè)大國，農業(yè)為我國的經濟發(fā)展做出了重要的貢獻，而農業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀卻表現(xiàn)為較為落后。針對這一現(xiàn)狀，我國的學者們對我國農業(yè)發(fā)展的金融資源投入問題進行了廣泛的研究。林毅夫（2003）認為我國農村金融改革關系到農民、農業(yè)和農村經濟發(fā)展的大局，從發(fā)展的角度看，我國金融改革應該更加注重培育和發(fā)展大量中小金融機構，因為相對于大型金融機構而言，中小金融機構在服務于農村勞動力轉移、農業(yè)結構的調整和農村的社會保障中具有更具比較優(yōu)勢。姚耀軍（2004）從農村金融規(guī)模、結構、效率這三個方面入手，實證研究了農村金融發(fā)展與我國經濟增長的相互關系。他的研究結論指出農村金融發(fā)展推動了農村經濟的增長，而農村經濟增長卻未影響到農村金融發(fā)展。安翔（2005）通過對帕加諾模型作適當擴展后分析發(fā)現(xiàn)，在農村經濟增長的過程中，農村金融系統(tǒng)的快速發(fā)展對其具有明顯的促進作用。杜興端、徐萬剛(2011)基于向量自回歸模型實證研究了農村金融發(fā)展對農村經濟發(fā)展的影響，他們的研究顯示我國的金融支農與農業(yè)發(fā)展之間不存在任何方向上的格朗杰因果關系。與上述研究不同，本文認為我國的農業(yè)發(fā)展水平具有顯著的區(qū)域差異性，東部地區(qū)各省的農業(yè)現(xiàn)代化水平明顯高于中西部地區(qū)。同時本文將研究政府財政支農支出對農業(yè)發(fā)展的影響，現(xiàn)有的文獻已指出財政支農對農業(yè)發(fā)展的具有顯著的影響，如國內的學者何振國、王強（2006）、魏朗（2007）、焦方義（2010）等的研究，國外的學者 Jensen(2000)、Townsend(2001)等的研究。各省經濟發(fā)展水平的不同，決定了政府對農業(yè)的財政支出力度必然也存在一定的差異。因而立足于對具體區(qū)域的研究顯得更有必要。安徽是我國的農業(yè)大省，近些年來經濟取得了快速的增長，但是要真正實現(xiàn)安徽省在中部地區(qū)的崛起，其必須要實現(xiàn)從農業(yè)大省向農業(yè)強省的轉變。有鑒于此，本文以安徽省1990～2009年的時間序列數(shù)據(jù)為依據(jù)，采用VAR模型，具體研究安徽省的農業(yè)資金投入支持問題，以期為促進安徽的農業(yè)發(fā)展提供可選擇的政策建議。

2 研究方法與指標數(shù)據(jù)說明

2.1 研究方法

本文主要是采用向量自回歸模型（VAR）來分析安徽省農業(yè)貸款、財政支農支出對農業(yè)發(fā)展的影響情況。VAR模型是Sims于1980提出的一種動態(tài)聯(lián)立方程模型，該模型中的所有變量均被視為內生變量，各方程都具有相同的解釋變量，并以被解釋變量的滯后變量作為相應的解釋變量，從而研究變量之間的動態(tài)聯(lián)系，且該模型能有效避免傳統(tǒng)聯(lián)系方程受經濟理論不完善而引起的內生變量和外生變量的劃分、估計和推斷等問題。VAR模型的一般數(shù)學表達式為：其中Yt=(y1t，y2t，……ykt)′ 為K維內生變量向量，Xt=(x1t，x2t，……xkt)′ 為D維外生變量向量，A1,A2,A3……Ap是待估計的系數(shù)矩陣，P是自回歸滯后階數(shù)，εt是擾動向量。

在VAR模型模型內，還可以進行各經濟變量的協(xié)整關系檢驗、脈沖響應以及方差分解等分析。本文的實證分析正是使用到這些分析方法來進行研究。

2.2 指標選取和數(shù)據(jù)說明

本文主要研究的是農業(yè)貸款、財政支農支出對農業(yè)發(fā)展的影響，因而涉及的變量主要有農業(yè)貸款變量、財政支農變量和農業(yè)發(fā)展變量。按照目前國內外相關研究的慣例，本文選取安徽省第一產業(yè)產值作為衡量農業(yè)發(fā)展的指標，用符號AGR表示；以全部金融機構的農業(yè)貸款來衡量農業(yè)貸款情況，用符號ALOAN表示；以政府一般性財政支出中農業(yè)支出作為衡量財政支農的指標，用符號FAGR表示。為了減輕數(shù)據(jù)波動對模型計量分析的影響，本文對所有數(shù)據(jù)在計量分析前都進行的了相應的對數(shù)化處理。鑒于數(shù)據(jù)的可得性原因，本文樣本的長度選擇為1990～2009年，所采用的數(shù)據(jù)均來自相應年份的《安徽省統(tǒng)計年鑒》中的相關內容。各變量的描述值如下表1所示。

表1 主要變量的描述值

3 VAR模型估計及其結果分析

3.1 單位根檢驗和協(xié)整檢驗

VAR模型所分析的數(shù)據(jù)均為時間序列數(shù)據(jù)，其估計可靠性依賴于變量的平穩(wěn)性，因此數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性會嚴重影響到計量分析的結果正確與否?；谶@一認識，本文首先對LNAGR、LNFAGR和LNALOAN進行單位根檢驗，以避免數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定所造成的虛假回歸問題。單位根檢驗的方法較多，而其中使用較多的為ADF檢驗。本文的單位根檢驗正是采用ADF檢驗這一方法來進行分析，該檢驗的一般形式為：

式(2)其中α為常數(shù)項，t為時間趨勢項，t-1為滯后階數(shù)。具體的結果如表2所示。

依據(jù)表2中ADF檢驗結果，t-1本文判斷LNAGR、LNFAGR和LNALOAN均為一階單整I（1）變量，即各變量是穩(wěn)定的。在單位根檢驗的基礎上，本文對LNAGR、LNFAGR和LNALOAN變量進行了Johansen協(xié)整檢驗，Jo-hansen協(xié)整檢驗結果如表3所示：

表2 單位根檢驗結果

表3 農業(yè)發(fā)展與農業(yè)貸款、財政支農支出之間的協(xié)整檢驗

從Johansen協(xié)整檢驗的檢驗結果可知，在5%的置信水平上，農業(yè)發(fā)展與農業(yè)貸款、財政支農支出之間至少存在3個長期穩(wěn)定的關系。協(xié)整關系表示成相應的數(shù)學表達式為：

協(xié)整方程中變量下方括號中的數(shù)值為t檢驗值，可以說明變量之間線性相關的顯著性。

從協(xié)整的方程式可以看到，農業(yè)貸款變量的系數(shù)為負的0.535749，財政支農支出變量的系數(shù)為正的0.492807，這表明安徽省金融機構的農業(yè)貸款每增加1個百分點，相應的會導致農業(yè)產值近0.535749%的下降，而財政支農支出每增加1個百分點，則會促進農業(yè)產值增加近0.492807%，即農業(yè)貸款對農業(yè)發(fā)展的作用是負面的，財政支農支出對農業(yè)發(fā)展的影響是正面的。這與一般的認識存在差異，本文認為可能的原因是：在農業(yè)貸款的實際操作中，大量的貸款實際上并沒有作用于農業(yè)生產，或者是從農業(yè)貸款到農業(yè)生產的轉化效率極為低下。同時，農業(yè)貸款對財政支農支出可能存著一定的擠出效應，由于金融機構農業(yè)貸款數(shù)據(jù)逐年的增長，造成了農業(yè)投資不斷增加的虛假繁榮的假象，從而阻塞了財政通道對農業(yè)生產的投入。

3.2 脈沖響應分析

脈沖響應函數(shù)描述的是模型中的一個內生變的沖擊給其它內生變量所帶來的影響，廣義脈沖比一般脈沖更具穩(wěn)定性和說服力，因為其能排除VAR模型中變量順序對結果的影響。所以本文利用性質良好的VAR(2)模型，給LNAGR、LNFAGR和LNALOAN一個廣義脈沖。圖1為農業(yè)發(fā)展對各個變量的脈沖響應函數(shù)圖。

由圖1可以看到，農業(yè)發(fā)展對農業(yè)貸款的響應一直為負的，在第二期這種負面影響達到最大后有所減弱的態(tài)勢，但仍然為負的，在第七期后負面影響又開始逐漸增大。而農業(yè)發(fā)展對財政支農支出的反應一直為正的，且正面影響有不斷上升的趨勢。這說明了我國財政支農政策的力度不斷加大，對農業(yè)發(fā)展具有顯著的推動作用。這與上述的協(xié)整分析具有一致性。

圖1 農業(yè)發(fā)展對沖擊的相應

3.3 方差分解

方差分解方法可以進一步研究系統(tǒng)中各變量之間的相關聯(lián)系，它把VAR系統(tǒng)中每一個內生變量的變動按其成因分解為各隨機擾動項的沖擊，從而評價不同結構沖擊的重要性。表4是對農業(yè)發(fā)展做的方差分析。從表4中可以看到，農業(yè)發(fā)展受自身的影響較大，其次是財政支農支出，農業(yè)貸款對農業(yè)發(fā)展的貢獻最小。

表5 Variance Decomposition of LNAGR:

4 結論與政策建議

本文通過VAR模型實證研究了安徽省農業(yè)發(fā)展與農業(yè)貸款、財政支農之間的關系，并在此基礎上分析了它們之間的長期動態(tài)影響。研究的結果顯示，安徽省的農業(yè)發(fā)展與、農業(yè)貸款、財政支農之間存在一個長期穩(wěn)定的協(xié)整關系，但是農業(yè)貸款與財政支農對農業(yè)發(fā)展的影響存在差異，農業(yè)貸款對安徽省農業(yè)發(fā)展的影響是負的，而財政支農支出卻促進了農業(yè)發(fā)展，且這種正面影響是逐漸上升的。

針對本文以上的研究結論，為能實現(xiàn)農業(yè)貸款、財政支農支出對農業(yè)發(fā)展的促進作用，確保國民經濟基礎的穩(wěn)固發(fā)展，并通過促進農業(yè)發(fā)展，加快農村經濟發(fā)展，進而啟動農村消費市場，有效拉動內需。本文在此提出以下幾點建議：

（1）進一步加大對農業(yè)發(fā)展的資金投入。21世紀初開始，農業(yè)發(fā)展的重要性越來越得到整個社會的認同，我國政府則連續(xù)7年出臺的1號文件都是針對促進農業(yè)發(fā)展的，然而這也顯示出前期我國對農業(yè)發(fā)展重視的不足。農業(yè)發(fā)展的滯后與我國對農業(yè)投入的不足具有顯著的聯(lián)系。雖然近些年來對農業(yè)支持的力度已有顯著加大，但是仍顯不足，金融機構針對農業(yè)的貸款所占整個貸款的比重，以及財政支農所占財政支出的比重，與我國農業(yè)大國的地位難以相符合。安徽是農業(yè)大省，也是農業(yè)弱省，要實現(xiàn)安徽在中部地區(qū)的崛起，農業(yè)的發(fā)展必須得到更多的支持，因此本文建議繼續(xù)加大對農業(yè)發(fā)展的資金投入。

（2）優(yōu)化農業(yè)貸款和財政支農支出的分配結構。本文的實證分析雖然指明安徽省政府的財政支農支出對農業(yè)發(fā)展的影響是積極的，但是這種效果卻是較小的，而農業(yè)貸款對農業(yè)發(fā)展的影響卻并沒有隨著總量的增加而產生正的效用，這與支出的分配結構是具有重要聯(lián)系的。因而本文建議優(yōu)化安徽省的農業(yè)貸款和財政支農支出分配結構，將資金的分配更多的側重于農業(yè)的生產性投資，而不是消費，以最大的發(fā)揮資金的生產效力。

（3）加快農村金融體系建設。我國的農村金融發(fā)展一直比較落后，在像安徽這樣的經濟欠發(fā)達省份表現(xiàn)的更為突出，這已嚴重影響到農業(yè)貸款對農業(yè)發(fā)展的積極作用的發(fā)揮。因此安徽應加快農村金融市場的建設，建立健全農村金融市場體系、農村金融制度和農業(yè)風險經營管理體系，以一步促進農業(yè)產業(yè)發(fā)展和農民增收。

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