金融支持對家庭農(nóng)場經(jīng)營績效的影響研究

(.南華大學 經(jīng)濟與法學學院,湖南 衡陽 400;.上海市農(nóng)業(yè)科學院,上海 0403)

在我國工業(yè)化與城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略全面推進、農(nóng)村人口大量向城市和非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的現(xiàn)實背景下,創(chuàng)新農(nóng)業(yè)經(jīng)營體制機制,加快培育現(xiàn)代新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體,以此解決未來“誰來種地”問題是當前我國農(nóng)村改革的重要任務(wù)。2008年我國首次提出有條件的地方可發(fā)展家庭農(nóng)場,2013年家庭農(nóng)場概念正式出現(xiàn)在中央“一號文件”中,由此家庭農(nóng)場成為理論與實務(wù)界炙手可熱的研討主題。可以預料,家庭農(nóng)作為新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的重要形式之一,由于自身具備的諸多優(yōu)勢與政策的強力扶持,家庭農(nóng)場在我國未來農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程中必將占據(jù)越來越大的份額,承擔更加重要的責任。隨著家庭農(nóng)場的蓬勃發(fā)展與一系列扶持政策的逐步推進落實,研究金融是否促進以及如何促進家庭農(nóng)場的發(fā)展,進而客觀評價我國現(xiàn)階段家庭農(nóng)場的金融支持政策、優(yōu)化政策效果、提升農(nóng)場績效，是促進家庭農(nóng)場建設(shè)與發(fā)展進程中的必要環(huán)節(jié)，具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

家庭農(nóng)場的培育和發(fā)展離不開金融支持是國外學者取得的普遍共識。在早期的代表性文獻,如Hugh[1]關(guān)注到農(nóng)村金融等生產(chǎn)要素對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)營組織發(fā)展的重要支持作用。隨后的一些實證類文獻也持相同觀點,如Grant、MacNamara[2]通過研究英國和愛爾蘭的農(nóng)業(yè)信貸狀況,發(fā)現(xiàn)新型金融工具是家庭農(nóng)場的重要資金來源;Chaffin[3]認為,政府和金融機構(gòu)的資金支持,是美國家庭農(nóng)場能夠保持在世界農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率前列的重要原因;Shahidur[4]基于對巴基斯坦300個家庭農(nóng)場的實地調(diào)研,指出農(nóng)戶小額貸款具有促進家庭農(nóng)場效率提升的作用;Bjorkhaug等[5]研究挪威家庭農(nóng)場后指出,家庭農(nóng)場的產(chǎn)業(yè)弱質(zhì)性特征明顯,因此發(fā)展的關(guān)鍵在于強化政府補貼、提供低成本貸款和構(gòu)建更穩(wěn)固的代際繼承權(quán)。在國內(nèi),近年來關(guān)于家庭農(nóng)場的研究謂呈井噴式爆發(fā),金融支持則是其中重要的研究內(nèi)容之一。例如，趙振宇[6]、張宗毅、杜志雄[7]等指出,農(nóng)地抵押貸款制度是家庭農(nóng)場規(guī)模化經(jīng)營的重要前提;朱啟臻[8]、趙佳、姜長云[9]等均強調(diào)財政金融政策對家庭農(nóng)場的重要作用;黃祖輝、俞寧[10]、胡德[11]等分別從融資、擔保、保險體系等方面有針對性地提出金融支持家庭農(nóng)場的政策優(yōu)化建議。隨著政策推進與研究深入,有學者開始運用調(diào)研數(shù)據(jù)和數(shù)理方法實證檢驗金融支持家庭農(nóng)場培育的效果。例如，汪艷濤等[12]基于山東省膠州市農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù),從政府、金融機構(gòu)、個人三個資金來源分析了金融對家庭農(nóng)場的影響;蘭勇等[13]以長沙市82家家庭農(nóng)場信貸融資為例,運用Tobit模型探討了家庭農(nóng)場信貸融資的影響因素;林樂芬、俞涔曦[14]、鄧道才等[15]分別基于江蘇省和安徽省的調(diào)研數(shù)據(jù),分析了家庭農(nóng)場金融需求的影響因素。

由上可知,盡管現(xiàn)有文獻和研究成果較豐富,但仍存在著值得改進之處:①在研究內(nèi)容上,現(xiàn)有文獻多從宏觀層面理論論證金融支持家庭農(nóng)場的必要性和可行性,以定性分析居多,專門針對中國家庭農(nóng)場金融政策效果的實證類文獻偏少。②在研究視角和研究方法上,現(xiàn)有文獻大都基于空間同質(zhì)性假設(shè),忽視了空間異質(zhì)性,或在構(gòu)建空間計量模型時僅僅考慮了被解釋變量而并未考慮到解釋變量的空間外溢特征,這都將導致結(jié)果有偏估計而缺乏說服力。鑒于此,本文以2016年湖南省14市667戶家庭農(nóng)場(包括部分種植大戶)的截面數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),先采用三階段DEA方法定量測算出剝離環(huán)境變量與隨機誤差后的家庭農(nóng)場經(jīng)營績效,再以此測算結(jié)果為被解釋變量,構(gòu)建空間杜賓計量模型,將金融支持促進農(nóng)場績效提升問題置于空間分析框架下,進一步分析金融支持的有效性與傳導機制,以期探尋出切實有效的家庭農(nóng)場金融政策優(yōu)化路徑。

1 家庭農(nóng)場經(jīng)營績效的測算

1.1 測算方法的確立

學術(shù)界通常把效率作為衡量經(jīng)營績效的指標,測度效率的常見方法主要可分為參數(shù)估計法(如SFA、隨機前沿分析法)和非參數(shù)估計法(如DEA、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法)。近年來不少學者運用DEA方法測度家庭農(nóng)場效率,并以此作為衡量家庭農(nóng)場經(jīng)營績效的評價指標。例如，Balezentis等[16]運用DEA方法測算了2003—2010年立陶宛9種不同模式的家庭農(nóng)場的經(jīng)營績效和趨勢變化;曹文杰[17]、陳永富等[18]運用DEA方法,分別對我國山東、浙江等地的家庭農(nóng)場經(jīng)營績效進行了定量評估。盡管此類研究為精確評估家庭農(nóng)場經(jīng)營績效提供了有益經(jīng)驗,但由于傳統(tǒng)DEA方法無法剝離出環(huán)境變量和隨機誤差項對效率值的影響,因此計算出的結(jié)果并不準確。Fried等[19]提出了DEA與SFA相結(jié)合的三階段DEA模型,通過過濾管理無效率、環(huán)境因素和隨機誤差等影響,使各樣本處于初始狀態(tài)相同的公平環(huán)境中,彌補了DEA方法的缺陷,使所得結(jié)果更加真實準確,因此本文擬采用三階段DEA方法對樣本家庭農(nóng)場的經(jīng)營績效進行測算。

1.2 變量與數(shù)據(jù)

本文采用三階段DEA方法測算家庭農(nóng)場效率(經(jīng)營績效),需要確定投入、產(chǎn)出和環(huán)境變量三大類指標。在投入方面,本文借鑒運用DEA方法時普遍選取的投入指標,以人、財、物為原則,選取家庭農(nóng)場人數(shù)、資產(chǎn)總額、土地經(jīng)營面積作為投入變量;選取家庭農(nóng)場年度經(jīng)營收入、年度凈利潤為產(chǎn)出變量。此外,環(huán)境變量應(yīng)選取對家庭農(nóng)場效率產(chǎn)生影響但不在樣本主觀可控范圍的因素?，F(xiàn)有文獻的常見做法是從經(jīng)濟、社會、自然環(huán)境三個方面確定環(huán)境變量,因此本文借鑒Simar、Wilson[20]、黃柯等[21]的作法,采用的環(huán)境變量包括:①地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。較高的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值通常意味著較大的市場規(guī)模,家庭農(nóng)場進行生產(chǎn)與銷售的機會越大,越有利于提高農(nóng)場效率。②區(qū)域人口密度(人/km2)。人口越多,代表本地勞動力資源越豐富,對效率產(chǎn)生影響。③區(qū)域自然災(zāi)害面積。自然環(huán)境是公認的影響農(nóng)場效率的重要因素。

數(shù)據(jù)來源:本文以我國水稻作物主產(chǎn)區(qū)湖南省為研究對象,課題團隊于2016年12月至2017年2月對湖南省種植類家庭農(nóng)場進行了抽樣調(diào)查。具體做法是:根據(jù)湖南省農(nóng)業(yè)委員會和財政廳提供的名單,篩選是否已有金融借貸,再在每個市已獲得金融借貸并用于生產(chǎn)的家庭農(nóng)場中隨機選取部分家庭農(nóng)場(包括部分暫未進行掛牌登記,但初步具備家庭農(nóng)場特征的種植大戶,各市選擇40—60戶農(nóng)場),采用實地調(diào)研、電話訪談和向當?shù)剞r(nóng)業(yè)部門查找資料相結(jié)合的形式進行調(diào)研。共發(fā)放問卷720份,經(jīng)過集中檢驗,剔除重要指標缺失的樣本后,獲得有效問卷667份,樣本有效率為92.64%。調(diào)查內(nèi)容包括家戶主基本特征、農(nóng)場勞動力人數(shù)、土地經(jīng)營規(guī)模、資產(chǎn)總額、農(nóng)場經(jīng)營收入與利潤、借貸款額度、政府財政補貼、戶主文化水平、農(nóng)產(chǎn)品商品率、交通條件等內(nèi)容。各變量描述性統(tǒng)計見表1。

表1 各變量含義及描述性統(tǒng)計

注:各變量取值均為取自然對數(shù)后的值。

表2 家庭農(nóng)場經(jīng)營績效第一階段和第三階段測算結(jié)果

注:數(shù)值為以市為單位所計算出的平均值,按調(diào)整后的TE排序。其中,TE為綜合經(jīng)營績效,PTE為純技術(shù)效率,SE為規(guī)模效率,且TE=PTE×SE。

1.3 效率測評結(jié)果與分析

本文運用三階段DEA模型測算,具體包括以下步驟:①采用傳統(tǒng)DEA方法測算初始效率。即運用DEAP2.1軟件包對原始投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)計算初始效率值與總松弛量。②運用SFA模型分解第一階段的松弛變量。利用Frontier4.0計算所選取的環(huán)境變量對松弛量的影響程度,剝離出環(huán)境變量與隨機誤差的影響并據(jù)此調(diào)整投入變量的數(shù)值。③將第二階段所得的調(diào)整后的投入變量和原始的產(chǎn)出變量,再次輸入DEAP2.1軟件進行測算,所得結(jié)果即為最終效率值。具體計算公式與過程見Fried等[19]的經(jīng)典文獻,在此不再贅述,計算結(jié)果見表2。

表2右欄(調(diào)整后)顯示了湖南省各市家庭農(nóng)場在同質(zhì)環(huán)境下的效率水平。對比第一階段的效率測評情況可知,調(diào)整后的經(jīng)營績效發(fā)生了如下變化:①2016年家庭農(nóng)場的平均綜合效率為0.56,說明湖南省家庭農(nóng)場的效率水平較低,存在較大提升空間，亟待改進。②將湖南省家庭農(nóng)場2016年的平均綜合效率分解為平均純技術(shù)效率和平均規(guī)模效率,其值分別為0.61和0.92,純技術(shù)效率低于規(guī)模效率。由此說明,家庭農(nóng)場效率偏低的主要原因是純技術(shù)效率較低,而不是規(guī)模效率低。即家庭農(nóng)場的經(jīng)營管理與資源配置水平比農(nóng)場投入規(guī)模對其績效的影響更大,這與調(diào)整前的結(jié)論完全相反。③從效率值的分布情況來看,調(diào)整后家庭農(nóng)場的區(qū)域特征比調(diào)整前更明顯,排在前面的高效率市域如長沙、岳陽、益陽,大都處于土地相對肥沃、經(jīng)濟相對發(fā)達的環(huán)洞庭湖區(qū)，而效率偏低的湘西、懷化、永州等市,則多處在經(jīng)濟相對落后的丘陵山區(qū)。這促使我們深入思考,湖南省各市家庭農(nóng)場經(jīng)營績效的高低與所在區(qū)域是否存在著一定的空間相關(guān)性。我們將測算出的家庭農(nóng)場經(jīng)營績效值作為被解釋變量,運用空間計量模型進一步探討金融支持家庭農(nóng)場的作用途徑與空間溢出特征。

2 空間計量模型的構(gòu)建與實證

2.1 模型構(gòu)建與變量選擇

空間相關(guān)性分析:自Anselin[22]年把空間異質(zhì)性的概念引入經(jīng)濟計量模型以來,空間計量已經(jīng)廣泛運用于經(jīng)濟研究領(lǐng)域。本文首先以湖南省各市家庭農(nóng)場的效率值和金融借貸量為衡量指標,繪制出相關(guān)數(shù)據(jù)的空間分布四分圖,以便直觀考察湖南省家庭農(nóng)場在空間上的變動趨勢。從圖1可見,顏色深淺代表各市家庭農(nóng)場經(jīng)營績效(金融支持水平)的高低,顏色越深代表數(shù)值越高,反之越低。由圖1可知，湖南省家庭農(nóng)場效率和金融借貸均表現(xiàn)出顯著的空間分異和集聚特征,越是相鄰的區(qū)域顏色越趨近。四分圖僅能從直觀上觀察空間分布特征,要從理論上來證實空間依賴性的存在,還需要進行更加精確的空間相關(guān)性分析。

計算全局和局部空間Moran指數(shù)是最常見的檢驗空間相關(guān)性方法，其中構(gòu)建空間權(quán)重矩陣W是空間計量有效的關(guān)鍵。本文選擇鄰近空間權(quán)重矩陣進行計算。鄰接標準空間權(quán)重矩陣是采用queen鄰近計算方法來設(shè)置。即如果兩個樣本市相鄰,則相應(yīng)的權(quán)重取值為1,否則為0。再運用局部Moran′s I指數(shù)方法檢測各市家庭農(nóng)場績效值和金融支持水平的空間相關(guān)性(表3)。

圖1 2016年湖南省各市家庭農(nóng)場相關(guān)指標空間分布四分圖

表3 Moran′I 檢驗結(jié)果

由表3的檢驗結(jié)果可知,湖南省14個市家庭農(nóng)場樣本經(jīng)營績效(金融支持水平)的Moran′s I正態(tài)統(tǒng)計檢驗值均為大于1%水平上的臨界值(1.96),即各市家庭農(nóng)場的經(jīng)營績效(金融支持水平)不是完全隨機分布,存在明顯的空間正相關(guān)集聚現(xiàn)象。即農(nóng)場經(jīng)營績效(金融支持水平)越高,周邊的農(nóng)場績效(金融支持水平)也相對較高,農(nóng)場效率低(金融支持水平)的樣本與低效率(金融支持水平)樣本也傾向于相鄰。因此,運用空間計量經(jīng)濟方法檢驗家庭農(nóng)場的金融借貸對其生產(chǎn)經(jīng)營績效的影響是十分必要的。

繪制的LISA散點圖見圖2,用以分析各市域及其周邊地區(qū)效率值與金融支持水平的空間差異程度。由圖2可知,不論是家庭農(nóng)場經(jīng)營績效還是金融支持水平值,14個市中大部分都分布在第一象限、第三象限,即屬于高觀測值與高觀測值集聚、低觀測值與低觀測值集聚的空間相關(guān)形式,呈現(xiàn)高度的兩極化空間分布特征。這進一步證明了湖南省14個市家庭農(nóng)場經(jīng)營績效與金融支持存在顯著的空間相關(guān)性。

圖2 2016年湖南省各市家庭農(nóng)場相關(guān)指標LISA分布圖

空間計量模型的選擇:常見的空間計量模型包括空間滯后模型(SLM模型)、空間誤差模型(SEM模型)、空間杜賓模型(SDM模型)等。其中,空間杜賓模型可表示為式(1),而SLM模型與SEM模型可看成是SDM的簡化:

Yit=α0+δWYit+βX+θWX+μit

(1)

式中,Y為被解釋變量;X為解釋變量集,表示影響被解釋變量的各類影響因素;解釋變量中W表示以地理空間特征設(shè)置的n×n階空間權(quán)重矩陣;WY表示空間滯后變量;系數(shù)β表示本地區(qū)的解釋變量對被解釋變量的影響程度;θ表示空間上相鄰的其他地區(qū)的解釋變量對本地區(qū)被解釋變量的空間外溢影響程度。其中,δ是空間自回歸系數(shù),反映空間樣本觀測值之間的空間依賴性。若θ=0,則SDM轉(zhuǎn)變?yōu)镾LM模型;若θ+δβ=0,則SDM轉(zhuǎn)變?yōu)镾EM模型。根據(jù)Lesage、Pace[23]所述,選擇何種模型的關(guān)鍵在于一個區(qū)域的解釋變量是否對其他區(qū)域的被解釋變量也產(chǎn)生影響。

變量選取:式(1)中的被解釋變量是各樣本村家庭農(nóng)場的經(jīng)營績效值,由表2中調(diào)整后的測算結(jié)果用TE表示。對式(1)中解釋變量的選取,核心變量為借貸款規(guī)模(Fin)。為了避免遺漏變量造成的有偏估計,綜合現(xiàn)有文獻進一步增加了政府財政補貼(Aid)、農(nóng)場主受教育年限(Edu)、農(nóng)產(chǎn)品商品率(Com)、當?shù)亟煌l件(Dis)4個影響家庭農(nóng)場經(jīng)營績效的因素,作為模型中的控制變量,具體描述見表3。

2.2 實證結(jié)果及分析

根據(jù)Lee、Yu[24]、Elhorst[25]的建議,采取擬極大似然法(QMLE)進行參數(shù)估計。Matlab7.0空間軟件包的檢測結(jié)果表明,在以上兩種空間矩陣的設(shè)置下,不論是Wald-spatial-lag值還是 LR-spatial-lag值均拒絕了θ為零和θ+δβ為零的原假設(shè),證明選擇空間杜賓模型進行擬合的合理性。同時,Hausman檢驗結(jié)果也說明,采用固定效應(yīng)模型比隨機效應(yīng)模型更合適,體檢驗結(jié)果見表4。

表4 空間計量模型估計結(jié)果

注:W代表空間權(quán)重矩陣;*、**、***分別代表在1%、5%、10%顯著性水平下顯著;括號內(nèi)為t值。

由表4的檢驗結(jié)果可知,R2值較高,Siga2較小且LogL的值較大,表明模型擬合度較高,模型設(shè)置和變量選取較合理。空間自回歸系數(shù)δ為正,證實了調(diào)研的各市家庭農(nóng)場經(jīng)營績效存在顯著的正向空間溢出特征。即農(nóng)場績效高的樣本傾向于與高績效樣本相鄰,低效樣本則傾向于與同樣低效的樣本空間相鄰。

空間杜賓模型的系數(shù)估計值與傳統(tǒng)的空間滯后模型或空間誤差模型不同,回歸系數(shù)并不能反映自變量對因變量的影響,而是要通過求解偏微分的方式,將影響系數(shù)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。其中,直接效應(yīng)是表示解釋變量對本地區(qū)被解釋變量造成的影響,間接效應(yīng)表示解釋變量對其他地區(qū)被解釋變量造成的影響,反饋效應(yīng)則代表本地區(qū)解釋變量的外溢作用對鄰接地區(qū)產(chǎn)生影響,鄰接地區(qū)通過被解釋變量的外溢效應(yīng)又將這種作用反饋回本地區(qū)。因此,我們利用Elhorst、Fréret[26]提供的方法進一步將結(jié)果分解,結(jié)果見表5。

表5 空間杜賓模型的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)

注:***、**、*分別代表在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著。

首先,從核心解釋變量金融借貸規(guī)模來看,其直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著,但直接效應(yīng)為正值,間接效應(yīng)為負值。即在我國水稻主產(chǎn)區(qū)湖南省的各市,金融支持對家庭農(nóng)場的作用具備一定的空間流動性特征,不僅對增加本市家庭農(nóng)場經(jīng)營績效產(chǎn)生促進作用,還會對鄰近市域家庭農(nóng)場生產(chǎn)經(jīng)營績效產(chǎn)生負面溢出效應(yīng)。這說明:一方面,由于金融支農(nóng)政策的實施,信貸資金逐步進入農(nóng)村,滿足家庭農(nóng)場迅速發(fā)展的資金需求,對家庭農(nóng)場經(jīng)營績效的提升起到了顯著作用;另一方面,在當前金融資源尤其是農(nóng)村金融資源稀缺的約束下,相鄰市域和本市家庭農(nóng)場在爭取金融資源方面可能存在著競爭關(guān)系。

其次,對幾個控制變量具體分析:①財政補貼的直接效應(yīng)顯著且為正值,是所有控制變量直接效應(yīng)中最大的,進一步證實了財政支持對家庭農(nóng)場發(fā)展的重要作用,這也與現(xiàn)有文獻的研究結(jié)論一致。其間接效應(yīng)不顯著,原因可能是:當前湖南省財政補貼政策在各市間并無本質(zhì)差異,均為農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模的函數(shù)(按1500元/hm2進行補貼)。②農(nóng)產(chǎn)品商品率的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)均顯著且為正值,表明提高農(nóng)產(chǎn)品商品率、推進農(nóng)業(yè)市場化改革、改善農(nóng)產(chǎn)品市場環(huán)境,有助于本地與鄰近地域家庭農(nóng)場經(jīng)營水平的提高。③農(nóng)戶受教育年限。家庭農(nóng)場主教育水平提高能對農(nóng)場經(jīng)營績效發(fā)揮顯著地直接效應(yīng)與間接效應(yīng)。說明教育在促進本地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的同時,通過創(chuàng)造更多的就業(yè)機會、勞動力流動等機制傳導和帶動相鄰地區(qū),產(chǎn)生正向空間外溢效應(yīng)。④交通條件的直接效應(yīng)顯著且為正值,但間接效應(yīng)不顯著。意味著離市區(qū)距離越近,越有利于本市家庭農(nóng)場生產(chǎn)經(jīng)營績效的提高,但不具備空間外溢特征。

3 結(jié)論與政策建議

本文綜合運用三階段DEA方法與空間杜賓模型,分析并檢驗金融支持與家庭農(nóng)場經(jīng)營績效的關(guān)系,得出以下結(jié)論:①從整體情況看,湖南省各市家庭農(nóng)場效率偏低,存在較大提升和優(yōu)化空間,且家庭農(nóng)場的資源配置與內(nèi)部管理水平較資源投入規(guī)模而言,對效率值的制約更大。②樣本地區(qū)家庭農(nóng)場的效率值并非完全隨機分布,具有明顯的空間相關(guān)性。其空間聯(lián)系的特征是:具有較高效率的市域趨于與具有較高效率的市域相靠近,效率較低的市域趨于與效率較低的市域相鄰。③當前金融信貸對于家庭農(nóng)場經(jīng)營績效的提升作用明顯,金融支持政策是當前家庭農(nóng)場發(fā)展的重要推動力量,但各地對金融資源的競爭導致的負面擠出效應(yīng)并不利于鄰近市域農(nóng)場效率提高。④農(nóng)戶受教育水平和市場化水平不僅影響本區(qū)域家庭農(nóng)場效率,對相鄰地區(qū)的農(nóng)場效率也產(chǎn)生較明顯的空間外溢效應(yīng),而財政補貼與交通條件兩個因素僅僅表現(xiàn)出了影響本地農(nóng)場的直接效應(yīng)。

基于以上分析,提出以下政策建議:①基于當前家庭農(nóng)場經(jīng)營績效在湖南省各市之間具有顯著的正向空間依賴性,因此可考慮建立區(qū)域內(nèi)示范性家庭農(nóng)場,作為政策扶持的重點對象,并為農(nóng)戶提供不定期經(jīng)驗交流機會,加強各農(nóng)場間的交流和合作,促進其“示范效應(yīng)”和“集聚效應(yīng)”發(fā)揮作用,由此帶動鄰接和整體地區(qū)家庭農(nóng)場發(fā)展。此外,促進農(nóng)場效率的提高,不能一味追求增加資產(chǎn)投入和規(guī)模擴大,而應(yīng)更加偏重于內(nèi)部管理水平提高和資源合理配置。②大力發(fā)展農(nóng)村金融,繼續(xù)積極引導向家庭農(nóng)場傾斜。一是要構(gòu)建更加完善的農(nóng)村金融體系,從金融機構(gòu)改革入手,引導城市和工業(yè)資金反哺農(nóng)村與農(nóng)業(yè),抑制農(nóng)村資金脫農(nóng)化趨勢,促進農(nóng)村金融機構(gòu)的放貸積極性。二是要完善金融機構(gòu)對家庭農(nóng)場的信貸服務(wù)的政策環(huán)境,降低農(nóng)業(yè)貸款的門檻,創(chuàng)新抵押模式,實行利息補貼等滿足家庭農(nóng)場對資金的需求。三是在制定區(qū)域農(nóng)村金融政策時,必須充分考慮其空間溢出效應(yīng),積極發(fā)展農(nóng)村合作金融,加大實施跨區(qū)域農(nóng)村信貸資金的投入,保證在促進金融充分發(fā)揮直接效應(yīng)的同時,改善農(nóng)村金融資源稀缺約束,避免家庭農(nóng)場之間的惡性競爭,扭轉(zhuǎn)和改善負面的空間溢出作用。③繼續(xù)發(fā)揮財政補貼、農(nóng)村教育對家庭農(nóng)場績效提高的直接效應(yīng),制定符合農(nóng)戶需求的財政政策,加大財政投入,落實政府對家庭農(nóng)場的各類補貼政策,讓補貼真正服務(wù)于家庭農(nóng)場培育;引導教育資源向農(nóng)村流入,加大家庭農(nóng)場文化教育培訓和農(nóng)技推廣使用的支持力度,努力提高家庭農(nóng)場戶的素質(zhì)和專業(yè)水平,把家庭農(nóng)場典型示范與職業(yè)農(nóng)民教育培訓結(jié)合,促進教育空間外溢效應(yīng)的充分發(fā)揮;積極促進市場化,繼續(xù)規(guī)范農(nóng)村要素市場和農(nóng)產(chǎn)品市場,提升農(nóng)產(chǎn)品商品化水平,充分發(fā)揮市場機制在推進家庭農(nóng)場建設(shè)和發(fā)展過程中的基礎(chǔ)作用。

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