中國農(nóng)業(yè)政策性金融支農(nóng)效果分析:基于30個省2005－2009年數(shù)據(jù)

王 紅，吳蔚玲，劉純陽

(湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)a.經(jīng)濟學(xué)院，b.商學(xué)院，湖南 長沙 410128)

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)存在收益不確定性，農(nóng)民的儲蓄能力又普遍不高，因此，農(nóng)業(yè)發(fā)展需要外部資金注入。[1]農(nóng)業(yè)政策性金融是政府通過相關(guān)政策，引導(dǎo)外部資金進入農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要而有效的手段。到目前為止，中國已經(jīng)形成了以農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行、農(nóng)業(yè)銀行、農(nóng)村信用合作社以及農(nóng)業(yè)政策性保險機構(gòu)為主體，民間金融組織、資本市場相補充的農(nóng)業(yè)政策性金融體系，為支持農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展不斷注入外部資金。

筆者通過整理長城證券網(wǎng)發(fā)布的農(nóng)業(yè)上市公司融資信息及查閱《中國金融年鑒》和《中國保險年鑒》發(fā)現(xiàn)：2007年中國農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)保險和農(nóng)業(yè)上市公司融資額的總和為17 472億元，2008年各政策性金融投入總額為 19 734億元，較上一年增加了2 262億元，到2009年增加至23 746億元，較上一年又增加了4 012億元。近幾年來，農(nóng)業(yè)政策性金融投入總額不斷提高。那么，如此大的金融資金投入力度，是否能夠產(chǎn)生一定的正向支農(nóng)效果，真正發(fā)揮促進農(nóng)業(yè)發(fā)展、提高農(nóng)民收入、帶動農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的作用？另外，各省之間農(nóng)業(yè)政策性金融在支農(nóng)效果方面是否存在一定的差異？這些問題值得深入研究。然而從現(xiàn)有研究文獻來看，中國學(xué)者在實證研究時通常是以全國(周小斌[2]、白曉燕[3]等)，或者是以某一省份(俞雅乖[4]，肖海峰[5]等)作為研究對象，選取單一的農(nóng)業(yè)貸款額或者農(nóng)業(yè)保險額作為農(nóng)業(yè)政策性金融的替代變量，這種研究可能掩蓋了省際之間的差異，并且忽略了多種政策性金融手段同時作用時產(chǎn)生的效果，因此，筆者擬將農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)保險同時引入模型(由于各省農(nóng)業(yè)上市公司融資額在研究年份內(nèi)出現(xiàn)太多空缺值，因此不加以研究)，并以全國30個省的面板數(shù)據(jù)作定量分析，力求使結(jié)論更加具有指導(dǎo)意義。

一、文獻綜述及假設(shè)提出

舒爾茨提出改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)需要將農(nóng)業(yè)政策和信貸資金進行有效結(jié)合，解決因增加勞動和土地生產(chǎn)要素投入后可能導(dǎo)致的邊際收益遞減及實際收入減少的問題。[1]Pitt，Mark M 和 Shahidur R Khandker在對孟加拉幾個正式金融形式信貸項目的經(jīng)濟效果和福利影響進行實證研究時發(fā)現(xiàn)，金融信貸對許多農(nóng)戶的產(chǎn)出具有決定性的影響，能夠促進農(nóng)民收入增長，顯著改善孟加拉貧困農(nóng)戶的福利。[6]Binswanger在研究印度金融信貸對印度農(nóng)村經(jīng)濟的影響時發(fā)現(xiàn)，正式金融貸款顯著提高了貸款農(nóng)戶的勞動生產(chǎn)率和收入水平，一定程度上促進了農(nóng)村社區(qū)的發(fā)展，該觀點得到了 Burgess、Robin 和 Pande、Rohini 的進一步驗證。[7,8]盡管也有些學(xué)者(如 Jensen[9])認為發(fā)展中國家的農(nóng)業(yè)貸款投入效率低下，不能很好地促進農(nóng)業(yè)發(fā)展，但國外絕大多數(shù)學(xué)者都基本認同農(nóng)業(yè)信貸能夠促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，提高農(nóng)戶收入水平，對農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展起到積極作用。

中國作為一個發(fā)展中國家，農(nóng)業(yè)貸款是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者獲取外部資金的主要來源，一些學(xué)者對農(nóng)業(yè)貸款的支農(nóng)效果進行了研究。周小斌、李秉龍認為農(nóng)村貸款作為一種貨幣資金，對農(nóng)村的產(chǎn)出具有促進作用，即農(nóng)村貸款投入的規(guī)模越大，農(nóng)村社會產(chǎn)出的規(guī)模也應(yīng)該越大，兩者之間應(yīng)呈正相關(guān)關(guān)系。[2]白曉燕、李鋒在研究農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行信貸資金投入與農(nóng)業(yè) GDP的關(guān)系時發(fā)現(xiàn)，兩者之間呈正相關(guān)關(guān)系。[3]李銳、李寧輝對農(nóng)戶借貸行為及其福利效果進行分析后認為，農(nóng)戶所借款項與其年純收入呈顯著正相關(guān)關(guān)系，農(nóng)戶的借款行為能明顯改善農(nóng)戶原有的生活狀況。[10]趙繼鴻通過對 1978 年至 2008 年間的農(nóng)民貸款和收入方面的資料實證研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)貸款的投入對中國農(nóng)戶收入的增加長期內(nèi)有著絕對正相關(guān)關(guān)系。[11]這些研究與Jensen的研究結(jié)論有一定的出入，在這些學(xué)者看來，中國作為一個發(fā)展中國家，農(nóng)業(yè)貸款能夠起到促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展，提高農(nóng)民福利的作用。根據(jù)上述學(xué)者的研究結(jié)果，本文作如下假設(shè)：

H1：農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值存在著正相關(guān)關(guān)系；

H2：農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)民總收入存在著正相關(guān)關(guān)系。

農(nóng)業(yè)保險由于具有風(fēng)險管理或規(guī)避的功能，比災(zāi)害補貼的效果更好，[12]因此通常被各國作為支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的另一個重要手段。關(guān)于農(nóng)業(yè)保險的實際功效也得到多數(shù)學(xué)者的驗證。Siamwalla 和Valdes認為，農(nóng)業(yè)保險會使農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)曲線向右移動，增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的福利。[13]Kraft認為，農(nóng)業(yè)保險影響農(nóng)戶凈收入的概率分布，減少了災(zāi)害年份農(nóng)戶低收入的可能性。[14]Leatham等人在對美國北達科他州農(nóng)業(yè)保險效果進行實證研究時發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險賠償額能在很大程度上促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展和農(nóng)民收入的提高。[15]Ahsan Ali 和 Kurian認為，農(nóng)業(yè)保險可以提高農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量。[16]盡管有些學(xué)者如 Babcack 和 D A Hennessy[17]、Chambers[18]認為農(nóng)業(yè)保險對產(chǎn)量的影響不確定，不會提高農(nóng)民的福利，但大多數(shù)學(xué)者都認同農(nóng)業(yè)保險在提高農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和促進農(nóng)民收入、提高農(nóng)民福利方面能產(chǎn)生積極的效果。

中國學(xué)者也對農(nóng)業(yè)保險的效果進行了深入的研究，絕大多數(shù)學(xué)者認同農(nóng)業(yè)保險能夠分散農(nóng)業(yè)風(fēng)險、促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、保障農(nóng)民收入穩(wěn)定。刑酈等通過模擬不同的政策性農(nóng)業(yè)保險承保方案對農(nóng)民收入的影響后發(fā)現(xiàn)，隨著農(nóng)業(yè)保險水平的提高，農(nóng)民務(wù)農(nóng)收入會趨于上升和穩(wěn)定。[19]梁平等在研究中國農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入的影響時發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險是影響農(nóng)民收入增長的格蘭杰原因。[20]俞雅乖在對浙江省政策性農(nóng)業(yè)保險模式進行分析后認為，農(nóng)業(yè)保險能產(chǎn)生穩(wěn)定農(nóng)民收入的社會效應(yīng)。[4]肖海峰等通過對吉林、江蘇兩省農(nóng)戶的實地調(diào)研，指出中國政策性農(nóng)業(yè)保險對于穩(wěn)定農(nóng)作物產(chǎn)量和農(nóng)戶收入、增強農(nóng)戶抵御自然風(fēng)險能力等方面具有一定的作用。[5]周才云通過研究后發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險密度與農(nóng)村經(jīng)濟增長率及農(nóng)業(yè)就業(yè)率之間存在正相關(guān)關(guān)系。[21]盡管有個別學(xué)者認為農(nóng)業(yè)保險補貼未必會提高農(nóng)民的福利水平[22]，但絕大多數(shù)學(xué)者都認為，農(nóng)業(yè)保險對穩(wěn)定農(nóng)業(yè)產(chǎn)量及農(nóng)民收入水平起著積極的作用。參照上述學(xué)者的研究結(jié)論，本文作如下假設(shè)：

H3：農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值存在著正相關(guān)關(guān)系；

H4：農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)民總收入存在著正相關(guān)關(guān)系。

二、變量和模型的選取

為了衡量農(nóng)業(yè)政策性金融支農(nóng)效果，本文選用了農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)村居民總收入這兩個指標值作為被解釋變量。具體計量時，農(nóng)村居民總收入用一年內(nèi)一地區(qū)農(nóng)村居民人均純收入與該地區(qū)該年內(nèi)農(nóng)村居民人口數(shù)相乘，該指標能直接地反映該地區(qū)該年人民的生活能力。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為《中國統(tǒng)計年鑒》中解釋的農(nóng)林牧漁業(yè)的總產(chǎn)值，它反映一定時期內(nèi)農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總規(guī)模和總成果。

在解釋變量的選擇上，基于前述理由，本文選擇了各金融機構(gòu)提供的農(nóng)業(yè)貸款總額及發(fā)放的農(nóng)業(yè)保險賠付額，作為衡量農(nóng)業(yè)政策性金融的指標，這兩個指標值分別根據(jù)各省統(tǒng)計年鑒及《中國保險年鑒》整理而成。詳細變量情況見下表：

表1 變量定義表

為了能夠比較全面地揭示各變量之間的影響關(guān)系，筆者擬建立多元回歸模型，由于各變量間數(shù)值差額較大，為了便于分析，筆者對原始數(shù)據(jù)進行了一定的處理。本文選取的數(shù)據(jù)時間比較短，經(jīng)過單位根檢驗發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)為二階單整，如果直接對二階差分之后的數(shù)據(jù)進行協(xié)整回歸分析，那么由于時間太短在實際操作中不可行，因此，本文采取Panel-data模型進行回歸分析。此外，為了修正回歸方程中可能存在的誤差影響，本文建立誤差修正模型對提出的假設(shè)進行檢驗。模型如下：

上式中，P、R、L、I定義見變量定義表，a,b,h,j為待定系數(shù)；r,γ為常數(shù)項，cet-1和det-1為誤差修正項。

三、實證研究與效果分析

1.樣本選取及數(shù)據(jù)來源

由于中國省際之間農(nóng)業(yè)政策性金融情況存在差異，因此為了盡可能減小這些差異對研究結(jié)果造成的影響，筆者選取每個省的具體農(nóng)業(yè)保險額和農(nóng)業(yè)貸款額作為樣本數(shù)據(jù)，而不直接選取歷年來全國的金融總額，構(gòu)造面板數(shù)據(jù)以全面對假設(shè)進行檢驗。在搜集整理數(shù)據(jù)時，由于 2005年前大多數(shù)省份無法找到相關(guān)的農(nóng)業(yè)保險額數(shù)據(jù)，因此本文最終選取2005－2009年中國30個省份(北京、臺灣不包括在內(nèi))的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)民總收入、農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)保險額作為樣本數(shù)據(jù)。各省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)民總收入數(shù)據(jù)均來源于2006－2010年《中國統(tǒng)計年鑒》，農(nóng)業(yè)貸款數(shù)據(jù)來源于2006－2010年各省統(tǒng)計年鑒，農(nóng)業(yè)保險額數(shù)據(jù)來源于 2006－2010年《中國保險年鑒》，研究使用的統(tǒng)計軟件為Eviews6.0。

2.描述性統(tǒng)計

(1)農(nóng)業(yè)政策性金融支農(nóng)效果描述。表2反映了農(nóng)村居民總收入和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值這兩個指標在 2005－2009年五個年度的特征值。

根據(jù)表2，各省2005－2009年農(nóng)民總收入平均水平呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢。但是標準差、極大值與極小值數(shù)據(jù)顯示，隨著時間的推移，各省之間的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與居民總收入差距在不斷地拉大，貧富懸殊越來越明顯，省際之間的發(fā)展呈現(xiàn)越來越不平衡性的態(tài)勢。而從各省 2005－2009年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值來看，隨著時間推移，各省的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值不斷上升，但同農(nóng)民總收入一樣，差距在不斷拉大，省與省之間的發(fā)展存在很大的不平衡。

表2 農(nóng)業(yè)政策性金融效果指標統(tǒng)計

(2)農(nóng)業(yè)政策性金融描述。表3反映出農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)保險兩個指標 2005－2009年五個年度的大致情況。從表3可以看出，各省農(nóng)業(yè)保險額和金融機構(gòu)農(nóng)業(yè)貸款額呈逐年遞增趨勢，且增長幅度較大，說明各省對農(nóng)業(yè)政策性金融越來越重視。同時從極大值、極小值及標準差可以看到，省際之間農(nóng)業(yè)政策性金融力度存在很大的差異，且隨著時間的推移，差異越來越大。這種趨勢與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值及農(nóng)民總收入變化趨勢基本一致，這初步表明農(nóng)業(yè)政策性金融與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值及農(nóng)民總收入呈正相關(guān)。

表3 農(nóng)業(yè)政策性金融措施指標統(tǒng)計

3.計量結(jié)果分析

(1)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)保險的回歸分析。

表4 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)業(yè)保險的霍斯曼檢驗和似然比檢驗

從結(jié)果可以看到，檢測的P值均小于0.05，因此可選取固定效應(yīng)模型繼續(xù)對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與兩個解釋變量之間的固定效應(yīng)關(guān)系進行分析，得到的結(jié)果如表5所示。

表5 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值回歸結(jié)果和觀測值

此結(jié)果很清晰地表明了假設(shè)檢驗的結(jié)果。表格第一行顯示回歸結(jié)果，從結(jié)果可以看到，農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)業(yè)保險的系數(shù)為正，證明了二者與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值存在正相關(guān)關(guān)系。各系數(shù)P值均通過5%水平的檢驗，可以認為這個回歸結(jié)果是顯著的。誤差修正項為0.269 445，短期修正力度較大，可以認為此關(guān)系是長期均衡的。表格的第二行顯示此回歸的各觀測值，從中可以看到，此回歸模型調(diào)整后的R2為0.960 8，即此回歸結(jié)果對解釋變量的解釋力度為96.08%，可信度是比較高的。從F統(tǒng)計量的P值來看，P=0.000 000，通過了1%水平的檢驗。從杜賓檢驗來看，D=2.032，表明解釋變量與隨機項不相關(guān)，即不存在異方差。從種種檢驗值可以看出，此回歸是比較有說服力的，同時，從上述實證分析結(jié)果可以看出，農(nóng)業(yè)貸款每增加1個統(tǒng)計單位，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值相應(yīng)增加0.498 983個統(tǒng)計單位。而農(nóng)業(yè)保險也出現(xiàn)同樣的效果，農(nóng)業(yè)保險每增加1個統(tǒng)計單位，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值相應(yīng)增加0.123 776個統(tǒng)計單位。因此，檢驗結(jié)果證實了假設(shè)H1與H3。

(2)農(nóng)村居民總收入與農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)保險的回歸分析。

表6 農(nóng)民收入與農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)保險的霍斯曼和似然比檢驗結(jié)果

從結(jié)果可以看到，檢測的P值均小于0.05，因此可選取固定效應(yīng)模型繼續(xù)對農(nóng)村居民總收入與兩個解釋變量之間的固定效應(yīng)關(guān)系進行分析，得到的結(jié)果如表7所示。

表7 農(nóng)民總收入回歸結(jié)果和觀測值

從表中上部分可以看出，貸款、保險與農(nóng)民總收入均成正相關(guān)，符合假設(shè)期望，各系數(shù)P值均小于0.05，回歸的顯著程度較高，誤差修正系數(shù)為0.275 098，短期修正力度較大，因此可以認為此關(guān)系是長期均衡的。從表的下部分可以得到以下結(jié)論：首先，模型調(diào)整后的R2為0.983，即解釋變量的解釋力度為98.3%，接受原假設(shè)。其次，從F統(tǒng)計量的P值來看，小于0.05，接受原假設(shè)。最后，從杜賓檢驗值可以看到，杜賓檢驗值在2左右，不存在異方差。種種觀測值都表明，此模型是可信的,同時可以看到，農(nóng)業(yè)貸款每增加1個統(tǒng)計單位，農(nóng)民總收入相應(yīng)增加0.569 165個統(tǒng)計單位，而農(nóng)業(yè)保險每增加1個統(tǒng)計單位，農(nóng)民總收入相應(yīng)增加0.076 599個統(tǒng)計單位。由以上檢驗結(jié)果可以看出，H2和H4很好地得到了實證檢驗，農(nóng)業(yè)保險和農(nóng)業(yè)貸款確實能不同程度地促進農(nóng)民總收入的增長。

四、結(jié)論及政策建議

從2005－2009年中國30個省份(北京、臺灣不包括在內(nèi))數(shù)據(jù)的實證結(jié)果來看，農(nóng)業(yè)保險、農(nóng)業(yè)貸款能對提高中國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)村居民收入發(fā)揮積極作用，且效果是顯著的。也就是說，農(nóng)業(yè)政策性金融確實能夠發(fā)揮出期望的支農(nóng)效果，為連續(xù)多年中央一號文件強調(diào)加大農(nóng)村金融支持力度的政策提供了實證數(shù)據(jù)支持。因此，政府應(yīng)充分運用各種金融手段，加大農(nóng)村政策性金融資金的投入，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)政策性金融的支農(nóng)作用，促進農(nóng)村經(jīng)濟增長，提升農(nóng)民的生活水平，改善農(nóng)村當(dāng)前狀況。然而從目前情況來看，中國農(nóng)業(yè)政策性金融尚存在許多不完善的地方，比如支持手段比較單一，主要依靠農(nóng)業(yè)貸款，造成了一頭重、多頭輕的局面，這一點從表3數(shù)據(jù)可以看到。再比如，目前各大商業(yè)銀行、農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行在農(nóng)業(yè)貸款發(fā)放方面積極性不高，農(nóng)業(yè)貸款主要來自于農(nóng)村信用合作社，以2009年為例，全部農(nóng)業(yè)貸款中，農(nóng)村信用合作社發(fā)放的貸款占67.76%。因此政府部門應(yīng)充分認識到這些問題，積極引導(dǎo)各金融機構(gòu)增加農(nóng)業(yè)貸款額，尤其是引導(dǎo)保險機構(gòu)積極參與農(nóng)業(yè)保險制度的建立和完善，加大農(nóng)業(yè)政策性金融支農(nóng)力度，更大限度地促進農(nóng)業(yè)政策性金融支農(nóng)效果的發(fā)揮。

另一方面，根據(jù)上述研究結(jié)果，各省之間在農(nóng)業(yè)政策性金融支農(nóng)力度上存在較大的差異，以2009年的農(nóng)業(yè)保險為例，農(nóng)業(yè)保險額最大的省份達到了10.6億多元，而最小的省份才1 589萬元，省際間標準差達到了3億元，差距巨大。該情況在農(nóng)業(yè)貸款上同樣有所體現(xiàn)，而且隨著時間的推移，省際間的差距越來越大，不平衡發(fā)展現(xiàn)象越來越嚴重。這種格局嚴重影響了中國經(jīng)濟的均衡、可持續(xù)發(fā)展。而要改變這種省際之間的不均衡發(fā)展局面，實現(xiàn)省際間經(jīng)濟發(fā)展的趨同，必須做到政策上的趨同。因此政府部門在制定相關(guān)政策時應(yīng)該充分考慮到金融資金在各省之間的均衡和有效配置，采取多種措施，正確引導(dǎo)各金融機構(gòu)將資金投入到農(nóng)業(yè)經(jīng)濟落后及農(nóng)民收入比較低的省份，以促進該地區(qū)的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)民總收入的提高，減少省際之間的貧富差距，實現(xiàn)整個國民經(jīng)濟的均衡、可持續(xù)發(fā)展。

[1]西奧多.W.舒爾茨.改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)[M].北京：商務(wù)印書館，1999：196-198.

[2]周小斌，李秉龍.中國農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出績效的實證分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2003(6)：32-36.

[3]白曉燕，李 鋒.我國農(nóng)業(yè)政策性金融對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長貢獻的實證研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2005(7)：21-24.

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