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    金融支持下的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長探究
    ——以安徽省為例

    2020-07-27 03:15:00弋興飛
    關(guān)鍵詞:支配余額安徽省

    弋興飛

    (安徽商貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽 蕪湖 241000)

    近年來隨著國家對“三農(nóng)”服務(wù)力度持續(xù)加大,各項(xiàng)扶持農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的舉措應(yīng)運(yùn)而生。在金融支持方面,2019年末,全國涉農(nóng)貸款余額35.19萬億元,同比增長7.7%;全年增加2.68萬億元,同比多增4515億元。涉農(nóng)貸款的持續(xù)投放,旨在拉動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長、提高農(nóng)村居民生活質(zhì)量。

    1 安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀

    根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》進(jìn)行數(shù)據(jù)整理,統(tǒng)計(jì)得出2009~2018年安徽省涉及金融支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)名次如表1所示。一是農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值趨于穩(wěn)定,10年來均保持在全國10~11名次內(nèi),近3年農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值均保持在4600億元上下,增速基本保持穩(wěn)定,2018年增速略微下滑,主要因糧食減產(chǎn)、豬存欄下降4.3%等原因所致;二是投放到農(nóng)業(yè)相關(guān)的貸款金額位居全國前列,并呈增長趨勢;三是對比經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),如江蘇、浙江、山東等地,涉農(nóng)貸款的投放金額與農(nóng)林牧漁產(chǎn)值的配比不足,兩者比值在全國處于中等水平;四是農(nóng)村人均可支配收入持續(xù)增長,由2009年的中下游水平提升到全國中等水平,但農(nóng)村人均可支配收入的增速較不穩(wěn)定,時(shí)高時(shí)低。

    表1 安徽省金融支持農(nóng)業(yè)發(fā)展經(jīng)濟(jì)指標(biāo)在全國名次表

    2 金融支持下的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀

    2.1 涉農(nóng)貸款金額不斷增多

    通過wind金融數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì),十年間全國金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款投放持續(xù)增長,由2009年末的9.14萬億增加到2018年末的32.7萬億,10年來增長257.77%,平均年增速為15.22%。安徽省涉農(nóng)貸款余額由2009年末的0.23萬億增加到2018年末的1.24萬億,10年來增長439.13%, 增加1.01萬億元, 平均年增速為20.59%。

    2.2 涉農(nóng)貸款增速放緩

    從涉農(nóng)貸款的余額來看,全國各省市均呈增長的態(tài)勢,但涉農(nóng)貸款的投向速度呈下降趨勢,如圖1所示,涉農(nóng)貸款增速開始出現(xiàn)放緩,全國涉農(nóng)貸款余額增速由2010年的28.75%降至2018年的5.64%,其中7個(gè)省市出現(xiàn)負(fù)增長,安徽省涉農(nóng)貸款余額增速由2010年的33.67%降至2018年的11.7%,增速位列全國第6。

    2.3 農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值趨于穩(wěn)定

    據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)整理,全國農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值由2009年6.04萬億增至2018年11.36萬億,10年來增長88.08%,增加5.32萬億,平均年增速為7.28%,然從2016年開始震蕩趨于穩(wěn)定,保持在11萬億上下。安徽省農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值由2009年0.26萬億增至2018年0.47萬億,10年來增長81.86%,平均年增速為6.87%,均略低于全國增長水平,其中2009-2013年的5年呈爆發(fā)式增長,平均年增速為11.76%,后三年,基本保持穩(wěn)定。

    圖1 涉農(nóng)貸款余額增速趨勢圖

    2.4 農(nóng)村人均可支配收入不斷增長

    2009~2018年全國農(nóng)村人均可支配收入持續(xù)增長,主要以農(nóng)業(yè)收入為主,由5153.17元增長到14617元,10年增加9463.86元,增長183.65%,年平均增長率12.28%,但受自然環(huán)境影響,農(nóng)民持續(xù)增收出現(xiàn)乏力〔2〕。安徽省農(nóng)村人均可支配收入同樣持續(xù)增長,由2009年的4504.32元增加到2018年13996元,增長210.72%,年均增長率為13.42%,略高于全國年均增長率。

    3 金融支持農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)性分析

    本文選取涉農(nóng)貸款余額(AL)和涉農(nóng)貸款余額增加額(ALI)作為衡量安徽省金融支持農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo),選取農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的增加額(GDPI)作為衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo),選取農(nóng)村人均可支配收入(PCDI)作為衡量農(nóng)民增收的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)〔1〕。建立回歸模型:

    GDPI=a*ALI+b

    (1)

    ln(PCDI)=a*ln(AL)+b

    (2)

    其中,a為回歸模型中的系數(shù),b為常數(shù)項(xiàng),模型(2)中由于涉農(nóng)貸款余額單位為億元,農(nóng)村人均可支配收入單位為元,因此對其取對數(shù)后使用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行線性回歸。

    3.1 金融支持對農(nóng)林牧漁產(chǎn)值的貢獻(xiàn)效應(yīng)降低

    通過對2009~2018年安徽省的樣本數(shù)據(jù)線性回歸分析,本文得出回歸方程為:

    GDPI=-0.730*ALI+1053.154

    (3)

    其中:R2=0.740,調(diào)整后R2=0.703,F(xiàn)=19.948,常量的t值為5.666,ALI的t值為-4.466,顯著性均小于0.005。

    回歸結(jié)果表明,該模型擬合度較好,F(xiàn)值、t值檢驗(yàn)均具有顯著性。涉農(nóng)貸款余額增加額與農(nóng)林牧漁產(chǎn)值增加額的相關(guān)系數(shù)a為-0.730,說明兩者之間呈負(fù)相關(guān)。通過數(shù)據(jù),本文進(jìn)一步畫出圖2,表明隨著涉農(nóng)貸款余額的持續(xù)增加,并未引起農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值增加額擴(kuò)大。原因可能是:(1)涉農(nóng)貸款的投放效率不高,貸款金額未能產(chǎn)生真正的拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)效應(yīng),耿劉利等(2019)通過DEA模型發(fā)現(xiàn)安徽省農(nóng)村金融整體效率偏低〔3〕;(2)受限農(nóng)業(yè)用地面積,隨著農(nóng)業(yè)用地面積的減少,勢必會影響農(nóng)林牧漁的總產(chǎn)出。

    圖2 涉農(nóng)貸款及農(nóng)林牧漁產(chǎn)值增加額的趨勢圖

    3.2 金融支持對農(nóng)村人均可支配收入增長具有促進(jìn)作用

    通過對模型(2)回歸分析,本文得出回歸方程為:

    ln(PCDI)=0.69*ln(AL)-9.684

    (4)

    其中:R2=0.996,調(diào)整后R2=0.993,F(xiàn)=1118.728,常量的t值為-17.29,ln(AL)的t值為33.447,顯著性均小于0.001。

    回歸結(jié)果表明,該模型高度擬合,F(xiàn)值、t值檢驗(yàn)均具有顯著性。涉農(nóng)貸款余額與農(nóng)村人均可支配收入的相關(guān)系數(shù)a為0.69,說明兩者之間呈正相關(guān),即金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款投放的越多,農(nóng)村人均可支配收入也會產(chǎn)生相應(yīng)的增長,這種促進(jìn)作用的產(chǎn)生可能是由于涉農(nóng)貸款的投放拉動(dòng)了周邊經(jīng)濟(jì)的增長,從而提高了農(nóng)村居民的人均可支配收入。通過進(jìn)一步分析人均可支配收入,其中轉(zhuǎn)移收入增長最快,2009~2018年年均增長率為32.14%,表明政府轉(zhuǎn)移支付力度不斷加大。

    4 金融支持農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的對策

    4.1 提供農(nóng)業(yè)土地開發(fā)資金支持,打開農(nóng)業(yè)用地瓶頸

    借鑒江蘇省等發(fā)達(dá)地區(qū),為農(nóng)業(yè)土地開發(fā)提供資金支持,以江蘇省為例,地方財(cái)政基金收入中含有農(nóng)業(yè)土地開發(fā)資金一項(xiàng),2018年基金收入8222.81億元。為了阻止農(nóng)業(yè)用地面積的下滑,安徽省可設(shè)置專項(xiàng)貸款,開發(fā)農(nóng)業(yè)用地面積,從而擴(kuò)寬可經(jīng)濟(jì)增長的“基石”。

    4.2 提高涉農(nóng)貸款投放效率,加大政府資金投入

    涉農(nóng)貸款的投向應(yīng)更具針對性,結(jié)合安徽省地方特色,扶持優(yōu)質(zhì)農(nóng)林牧漁業(yè)〔4〕,促使貸款金額的發(fā)放落到實(shí)處,產(chǎn)生一定的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益,同時(shí)也需要金融機(jī)構(gòu)組建專業(yè)的涉農(nóng)團(tuán)隊(duì)對涉農(nóng)融資項(xiàng)目進(jìn)行準(zhǔn)確的評估,防止貸款投放效率低下。除此,地方政府也應(yīng)有針對性的擴(kuò)大財(cái)政資金的投入〔5〕,如農(nóng)林水事務(wù)支出,相比經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份還具有一定的差距。

    4.3 做好農(nóng)業(yè)貸后輔導(dǎo),保持資金持久有效

    由于涉農(nóng)貸款中農(nóng)村貸款占據(jù)約75%,地方政府和金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該雙管齊下,做好涉農(nóng)貸款的貸后輔導(dǎo)工作,農(nóng)村不僅經(jīng)濟(jì)相對落后,管理經(jīng)營理念、文化知識等方面均有所欠缺,要想經(jīng)濟(jì)增長,首要做好的就是農(nóng)業(yè)相關(guān)的專業(yè)輔導(dǎo),這樣才能保持貸款資金持久有效的應(yīng)用于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展中。

    5 總結(jié)

    本文研究得出,涉農(nóng)貸款的持續(xù)投放并不能帶動(dòng)地方農(nóng)林牧漁產(chǎn)值的增長,但會拉動(dòng)農(nóng)村人均可支配收入的增加。對此,本文提出幾點(diǎn)建議,以期改善金融支持下的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長困境。

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