資金困境、金融深化與我國農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步

摘要：本文依據(jù)浙、滇和豫三省253個農(nóng)戶問卷，采用專家評估法和多元加權(quán)回歸分析方法，驗(yàn)證了金融深化和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步存在明顯的相互作用。在其他條件不變的情況下，增加金融信貸服務(wù)規(guī)模，完善農(nóng)村金融市場的競爭機(jī)制，均有助于加快農(nóng)村的技術(shù)進(jìn)步；而農(nóng)村金融深化中的金融監(jiān)管和風(fēng)險管理和農(nóng)戶個人的資金積累對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的影響不明顯，說明減緩農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步中的資金約束，不能過度依賴農(nóng)戶自身積累的增長，另外，需要重視當(dāng)前農(nóng)村金融深化中引發(fā)或者誘發(fā)的風(fēng)險，降低農(nóng)戶信貸的信息不對稱性。在繼續(xù)增加對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的財政支持和努力提高農(nóng)戶收入水平的條件下，使用農(nóng)村金融深化的手段來促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，是當(dāng)前農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新政策體系中不可或缺的一個環(huán)節(jié)。

關(guān)鍵詞：信貸資金；金融深化；農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步

中圖分類號：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Ａ文章編號：１００３－８５４Ｘ（２０12）06－０044－０4

依靠農(nóng)業(yè)科技成果的推廣轉(zhuǎn)讓和農(nóng)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，推動“靠天吃飯”、粗放型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式逐步向依靠科技的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變，是解決當(dāng)前我國農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的“擔(dān)驚受怕”、農(nóng)產(chǎn)品價格的“發(fā)瘋癲狂”、糧食安全威脅的“陰魂不散”、生態(tài)環(huán)境惡化的“觸目驚心”等問題的重要手段。我國各級政府已經(jīng)采取了一系列有利于技術(shù)創(chuàng)新的政策措施，起到較好的經(jīng)濟(jì)和社會效果。但是，嚴(yán)重的資金約束已經(jīng)制約農(nóng)業(yè)新技術(shù)的推廣使用和提高農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，降低了各級政府推動農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步工作的效果。在一些農(nóng)業(yè)科技項(xiàng)目中，許多技術(shù)含量和附加值較高、市場前景看好的農(nóng)副產(chǎn)品生產(chǎn)和加工項(xiàng)目無法實(shí)施，缺乏必要的資金等外部條件，我國農(nóng)業(yè)技術(shù)擴(kuò)散速度僅有0.234%，遠(yuǎn)低于全國的1.12%，農(nóng)業(yè)技術(shù)對經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率為1.394%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全國的一般水平5.44%；資金壓力下的不少農(nóng)戶會主動放棄價格較高的無公害農(nóng)藥，而選擇對環(huán)境污染和農(nóng)藥殘留較多的一般農(nóng)藥，這既增加農(nóng)產(chǎn)品的安全風(fēng)險，又降低了農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和農(nóng)民收入?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)和設(shè)施農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)常因?yàn)橘Y金問題而無法進(jìn)行規(guī)?；褂?。鑒于此，在當(dāng)前的技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化體系中，增加金融深化的相關(guān)措施，以減少當(dāng)前農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步所面臨的資金約束，推動農(nóng)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，是一個重要的理論和現(xiàn)實(shí)問題。

一、理論分析

從理論上講，增加政府財政投入、提高農(nóng)民個人收入水平、提高金融部門的商業(yè)信貸水平和吸引農(nóng)業(yè)外資四個維度都有助于緩解農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步所面臨的資金約束。

在第一個維度上，增加財政投入水平，可以在較短的時間內(nèi)增加農(nóng)戶的可用資金數(shù)量。由于農(nóng)業(yè)是準(zhǔn)公益性產(chǎn)業(yè)，國內(nèi)外對農(nóng)業(yè)的財政投入都比較大。在美國、加拿大、英國、澳大利亞等國家, 政府對農(nóng)業(yè)提供的財政支持相當(dāng)于農(nóng)業(yè)本身 GDP 的1/4以上①。但是，我國財政投入有限，并且對農(nóng)業(yè)投入逐年下降。1978年，我國農(nóng)業(yè)支出占財政支出的比重為13.4%，1990年是10%，到了2000年下降到7.6%，2010年只有9.5%；而在政府對農(nóng)業(yè)的支出方面，用于農(nóng)業(yè)科技的投資比例更是偏低，1996年到2010年間的年平均投資比例為0.82%。另外，我國的財政支持面較窄，難以滿足農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步所需資金需求的快速增長，針對大量的、種類繁多的農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣和應(yīng)用活動，財政往往無能為力②。

* 本文系教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃項(xiàng)目“轉(zhuǎn)危為機(jī)視角下的我國農(nóng)村金融深化的路徑與政策研究”（項(xiàng)目編號：09YJC790108）的階段性成果。

在第二個維度上，提高農(nóng)戶收入或者個人資金積累來

緩解技術(shù)投資缺口困難大、可行性低。改革開放以來，農(nóng)戶收入占全國收入的比重呈現(xiàn)明顯的下降趨勢，收入分配的變化總是朝向農(nóng)戶相對收入下降的方向變化，農(nóng)戶沒有“閑錢”進(jìn)行農(nóng)業(yè)投資。在1978、1990、2000、2009年，農(nóng)戶人均純收入占全國人均GDP 的比重分別為35.4%、36.3%、26.0%和20.5%。另外，由于農(nóng)戶收入增長最主要的因素是工資性收入的增加，提高農(nóng)民個人收入水平相對于農(nóng)戶必須參加更多的非農(nóng)工作，才能得到更多的收入增量。一方面，城市對農(nóng)民就業(yè)的歧視和就業(yè)市場的競爭加劇降低了學(xué)歷水平普遍較低的農(nóng)戶的工資性收入，用蝸牛速度增長的工資收入來滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的最低投資規(guī)模困難不??；另一方面，非農(nóng)收入的增長還可能加劇工資性收入與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的背離。比如，隨著工資性收入的增加和對城市部門的熟悉，農(nóng)戶會將收入的大部分投資從農(nóng)業(yè)和農(nóng)村轉(zhuǎn)移到收益率更高的城市和非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，從而進(jìn)一步降低農(nóng)戶工資性收入中用于農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的比例。

在第三個維度上，信貸資金也常?！跋迂殣鄹弧保辉敢鈴浹a(bǔ)農(nóng)業(yè)技術(shù)的投資短板。在當(dāng)前我國大部分農(nóng)村地區(qū)，農(nóng)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，無論是內(nèi)源性還是外源性，其引進(jìn)模仿、推廣應(yīng)用和配套設(shè)施都需要大量的資金投入，資金需求旺盛，但由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨日益嚴(yán)重的市場風(fēng)險和自然風(fēng)險，加上農(nóng)戶的收入低、經(jīng)營風(fēng)險大、可抵押物少和農(nóng)業(yè)技術(shù)投資回收期長的實(shí)際情況，農(nóng)戶生產(chǎn)和創(chuàng)業(yè)所需資金很難得到商業(yè)金融部門的青睞。另外，大部分國有商業(yè)銀行的只存不貸，政策性銀行只限于“糧油”金融，農(nóng)村信用社歷史包袱沉重，在不完善的農(nóng)村金融市場上適宜的農(nóng)村金融工具嚴(yán)重短缺，這更加使得商業(yè)金融部門對農(nóng)業(yè)技術(shù)投資的“不適用”和“無效率”。在陜西，只有23.6%的農(nóng)戶遇到生產(chǎn)性資金緊張時會選擇向金融機(jī)構(gòu)申請支持③；而在湖北，只有16%的創(chuàng)業(yè)農(nóng)民獲得金融支持。農(nóng)戶貸款難，農(nóng)戶技術(shù)貸款更難④。

在第四個維度上，1995年國家制定發(fā)布的《外商投資產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)目錄》中農(nóng)、林、牧、漁業(yè)就作為優(yōu)先發(fā)展的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)部門之一，隨后國家加大了農(nóng)業(yè)吸引外資的范圍和力度，致使國外流入的農(nóng)業(yè)資金呈現(xiàn)良好的增長趨勢，我國農(nóng)業(yè)發(fā)展因而出現(xiàn)新形勢和新面貌⑤。 以2005-2009年為例，外商投資農(nóng)林牧漁的固定資產(chǎn)投資分別為19.6、19.2、25.8、36.2、29.0億元，增長率分別為-2.0%、34.4%、7.7%、40.3%，而且這些資金具有明顯的技術(shù)溢出效應(yīng)，這有助于提高我國農(nóng)業(yè)的技術(shù)水平。但是，目前農(nóng)業(yè)外資的比例總體偏小，還無法滿足農(nóng)業(yè)技術(shù)投資所需。

1973年，羅納德·麥金農(nóng)和愛德華·肖提出了金融深化理論。與個人積累和財政支持相比，通過金融深化來緩解農(nóng)戶的資金困境被他們放到極其重要的位置上。按照這個理論，在農(nóng)村欠發(fā)達(dá)地區(qū)，增加農(nóng)村服務(wù)的金融工具、增設(shè)金融機(jī)構(gòu)的網(wǎng)點(diǎn)、完善農(nóng)村金融市場，可以提高農(nóng)村信貸服務(wù)水平，增加農(nóng)業(yè)技術(shù)資金的投入規(guī)模，提高農(nóng)業(yè)技術(shù)水平。雖然，周波等學(xué)者依據(jù)國外研究成果堅(jiān)持認(rèn)為，增加農(nóng)村的金融信貸制約農(nóng)戶采用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)⑥，但是越來越多的學(xué)者認(rèn)為，增加農(nóng)村融資信貸服務(wù)水平等金融深化措施在推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步中扮演著重要的角色，如果提供合宜的金融手段和組織模塊，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步甚至可以實(shí)現(xiàn)自我推進(jìn)⑦。我國政府也認(rèn)為金融和信貸服務(wù)的增加可以有效增加技術(shù)進(jìn)步。比如，2010年的中央一號文件要求“引導(dǎo)更多信貸資金投向三農(nóng)，切實(shí)解決農(nóng)村融資難問題，促進(jìn)科技成果更好地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力”；2011年政府工作報告更是要求“引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)增加涉農(nóng)信貸投放，加大政策性金融對三農(nóng)的支持力度，強(qiáng)化農(nóng)業(yè)科技支撐，大規(guī)模開展高產(chǎn)創(chuàng)建”等等。

二、模型建構(gòu)

在市場經(jīng)濟(jì)中，由于農(nóng)戶是我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)踐者和農(nóng)業(yè)技術(shù)的實(shí)際使用者，農(nóng)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步便可視為農(nóng)戶進(jìn)行選擇和投資技術(shù)并取得更高收益的過程。技術(shù)投資的收益越高，技術(shù)的選擇和使用的可能性就越高，農(nóng)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步就越快。根據(jù)上文的分析，資金來源包括來自政府部門、個人積累、商業(yè)信貸等。于是有：

ΔKT/KT=W0+Σ[（Wi-Ci)/（1+r)j-1]，i=1，2，…，n；j=1.2，…，m （1)

在（1）式中，KT表示農(nóng)戶的技術(shù)水平，ΔKT/KT表示農(nóng)戶的技術(shù)進(jìn)步程度；W0是技術(shù)進(jìn)步中非物質(zhì)投資的因素，比如農(nóng)戶的人力資本、年齡、民族習(xí)俗等，在短期內(nèi)這些因素可以看作是一個常數(shù)；Wi和Ci分別表示使用第i種資金用于技術(shù)投資的收益和成本，i表示政府部門、個人積累、商業(yè)信貸等渠道資金，Wi和Ci之差表示使用這種資金投入技術(shù)的當(dāng)年凈收益水平；r是投資者的資本邊際效率，用銀行利率代替；j是農(nóng)戶投資技術(shù)的收益年限，最高經(jīng)濟(jì)年限為m。

金融深化對農(nóng)戶選擇和投資技術(shù)的影響，通常從五個方面體現(xiàn)出來：一是多樣的金融工具（T），比如，保險、貸款、證券等，在“量身定制”的金融工具的幫助下農(nóng)戶可以根據(jù)自身的實(shí)際情況選擇和使用最多的技術(shù)產(chǎn)品；二是便利的金融機(jī)構(gòu)和網(wǎng)點(diǎn)（N），農(nóng)戶不必花費(fèi)過多的鞋底成本和機(jī)會成本，就可以享受較大范圍的金融服務(wù)；三是產(chǎn)權(quán)認(rèn)可或者保護(hù)（RP），比如擴(kuò)大農(nóng)村可抵押物品的范圍，增加金融機(jī)構(gòu)的抵押貸款數(shù)量，增加農(nóng)戶的信貸資金規(guī)模；四是農(nóng)村金融市場的競爭（CP），競爭可以提高農(nóng)村金融服務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量，降低農(nóng)戶使用金融資源的成本；五是金融監(jiān)管和風(fēng)險管理（RK），降低農(nóng)村的金融服務(wù)風(fēng)險成本，維護(hù)農(nóng)村金融市場的穩(wěn)定。這樣，參考公式（1），農(nóng)戶對技術(shù)進(jìn)行投資中來自金融深化的貢獻(xiàn)可以表示為：

（W-C）/（1+r）j-1＝F（T，N，RP，CP，RK）（2）

又由于T、N、RP對農(nóng)戶技術(shù)的影響通常直接表現(xiàn)為農(nóng)戶得到的信貸資金規(guī)模上，因此用信貸規(guī)模S代替這三個變量，（2）可轉(zhuǎn)變?yōu)椋?/p>

（W-C）/（1+r）j-1＝F（S，CP，RK）（3）

將（3）式代入（1）式，并用IF、IP表示公共補(bǔ)貼和農(nóng)戶的自我資金對農(nóng)戶技術(shù)選擇和投資中的貢獻(xiàn)，線性化處理得：

ΔKT/KT=W0+α1IF+α2IP+α3S+α4CP+α5RK （4）

將（4）式轉(zhuǎn)變?yōu)楸疚乃褂玫挠?jì)量方程得到：

ΔKT/KT=β0+β1IF+β2IP+β3S+β4CP+β5RK+μ（5）

（5）式中，μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

三、實(shí)證分析

1. 數(shù)據(jù)來源

為了增加一般性，本文選擇了我國東中西部各一個省份作為代表進(jìn)行研究。東部和沿海地區(qū)選擇浙江?。刂莺团_州兩個市兩個村），中部選擇河南省（平頂山地區(qū)、南陽地區(qū)、漯河地區(qū)和商丘地區(qū)的4個村），西部地區(qū)選擇云南?。ㄓ裣泻颓甘械木沤帧⒘?xí)謙和西平三個村）。在2010年6月至2011年5月，共得到問卷286份，其中有效問卷253份。

2. 指標(biāo)選擇與賦值

一是技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。為了估算農(nóng)戶的技術(shù)進(jìn)步，需要構(gòu)建農(nóng)戶的技術(shù)水平指數(shù)。這是因?yàn)樵诋?dāng)前我國農(nóng)村地區(qū)的技術(shù)存在明顯的“二元結(jié)構(gòu)”：農(nóng)戶一方面開始大規(guī)模使用國際先進(jìn)水平的收割機(jī)和國外大公司生產(chǎn)的高效化肥、農(nóng)藥，另一個方面也使用傳統(tǒng)的牛耕犁鋤技術(shù)，由此形成了一個復(fù)雜的農(nóng)業(yè)技術(shù)體系。在這個體系中，不能將農(nóng)戶使用的技術(shù)和“一元經(jīng)濟(jì)”中企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)中的技術(shù)視作同性質(zhì)、同結(jié)構(gòu)，可以使用單位投入的產(chǎn)量、全要素生產(chǎn)率等指標(biāo)進(jìn)行全面描述。另外，農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的估計(jì)指標(biāo)直接體現(xiàn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的結(jié)構(gòu)，可能為金融深化等政策提供更直接的指引。為此，根據(jù)實(shí)際情況，從五個方面構(gòu)建農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（ΔTK/TK）：（1）技術(shù)基礎(chǔ)（A）；（2）農(nóng)戶獲得新技術(shù)的渠道（B）；（3）農(nóng)戶的技術(shù)使用背景（C），比如產(chǎn)品滯銷、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)提升需要等等；（4）農(nóng)業(yè)技術(shù)使用的物質(zhì)條件（D），比如大棚、網(wǎng)絡(luò)等；（5）農(nóng)業(yè)技術(shù)使用的制度條件（E），比如技術(shù)的產(chǎn)權(quán)保護(hù)。然后采用專家評估法，得到這五個方面的權(quán)重（各部分權(quán)重見表1），進(jìn)而得到農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的估計(jì)數(shù)。

表1農(nóng)業(yè)技術(shù)水平估算的權(quán)重

資料來源：本文根據(jù)專家評估結(jié)果進(jìn)行計(jì)算所得。共選擇20位專家，其中，農(nóng)村實(shí)際工作者和農(nóng)戶8人，政府相關(guān)職能部門的工作人員6人，大學(xué)教授6人。權(quán)重的計(jì)算方法如下：請專家將農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的五個方面排序，然后將排列第1至第五分別給出值30、25、20、15、10，計(jì)算所有的指標(biāo)得分，然后將其轉(zhuǎn)化為百分制。

二是變量賦值。包括技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的五個指標(biāo)和方程（4）中的各個變量的取值說明如下：

（1）技術(shù)基礎(chǔ)（A），通過農(nóng)戶使用農(nóng)藥的類型來界定，不使用農(nóng)藥和僅僅使用傳統(tǒng)農(nóng)藥的農(nóng)戶，設(shè)定為1，使用無公害農(nóng)藥的農(nóng)戶，設(shè)定為2，使用綠色農(nóng)藥和配方農(nóng)藥的設(shè)定為3。

（2）農(nóng)戶獲得新技術(shù)的渠道（B），自學(xué)獲取技術(shù)設(shè)定為1，通過親朋好友告知和向模范周圍農(nóng)戶學(xué)習(xí)的設(shè)定為2，通過向合作社和農(nóng)技站獲得技術(shù)的設(shè)定為3，其他為4。

（3）農(nóng)戶的技術(shù)使用背景（C），用滯銷程度來表示，存在滯銷并且表明了滯銷數(shù)量的農(nóng)戶設(shè)定為1，其他為2。

（4）農(nóng)業(yè)技術(shù)使用的物質(zhì)條件（D），用網(wǎng)上交易的熟悉程度來表示，很了解網(wǎng)上交易設(shè)定為1，了解一點(diǎn)、聽說過和根本沒有聽說過，分別賦值為2、3、4。

（5）農(nóng)業(yè)技術(shù)使用的制度條件（E），用兩個指標(biāo)來衡量：一是農(nóng)村的偷盜搶劫事件是否增加，增加為1，其他為2；二是農(nóng)村司法費(fèi)用是否增加，增加為1，其他為2。這兩個指標(biāo)的數(shù)值直接相加，得到一個1、2、3、4的數(shù)列。

（6）技術(shù)進(jìn)步（ΔKT/KT），根據(jù)表1中的權(quán)重，將A、B、C、D、E歸一化處理后，計(jì)算得到。

（7）農(nóng)戶收入中的自我積累部分（IP），用農(nóng)戶2010年是否有結(jié)余進(jìn)行賦值，有結(jié)余、剛剛夠用、欠債分別賦值為1、2、3，與農(nóng)業(yè)技術(shù)形成正向關(guān)系。

（8）農(nóng)戶收入中的公共補(bǔ)貼部分（IF），與農(nóng)業(yè)技術(shù)形成正向關(guān)系，但是，由于數(shù)據(jù)不全，并且相差太大，最大值有30萬，最小值有0，數(shù)據(jù)不可信，舍去。

（9）農(nóng)戶享受金融服務(wù)的直接信貸情況（S），使用農(nóng)戶獲得貸款情況，獲得賦值為1，沒有獲得貸款為2，與農(nóng)業(yè)技術(shù)形成正向關(guān)系。

（10）農(nóng)村金融市場的競爭和完善情況（CP），用是否熟悉高利貸的運(yùn)行來衡量，如果非常熟悉高利貸，準(zhǔn)確知道其利率和運(yùn)行條件，賦值為1，不知道或者不清楚賦值為2。農(nóng)戶對高利貸了解的越充分，說明農(nóng)村金融市場競爭越不充分，市場越不完善，農(nóng)戶使用資金的成本就越高，技術(shù)投資的凈收益就越少，CP與農(nóng)業(yè)技術(shù)形成正向關(guān)系，

（11）金融監(jiān)管和風(fēng)險管理（RK），用農(nóng)戶貸款難的原因來度量，沒有熟人和個人信用成為最主要困難設(shè)定為1，而貸款手續(xù)復(fù)雜導(dǎo)致貸款困難為2，無擔(dān)保和無抵押設(shè)為3，其他設(shè)為4。用抵押和擔(dān)保、甚至制造復(fù)雜的手續(xù)等手段對農(nóng)戶信貸進(jìn)行篩選，要優(yōu)于僅僅依靠親戚熟人的情況。RK與農(nóng)業(yè)技術(shù)形成正向關(guān)系。

3. 計(jì)量及其結(jié)果分析

（1）數(shù)據(jù)單一化處理。為了避免各個指標(biāo)因?yàn)閱挝凰斐傻挠绊?，將各個指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，計(jì)算公式為：

Yi=（Xi-MINXj）/（MaxXk-MinXj）（6)

其中，Yi是Xi歸一化處理后的指標(biāo)所得數(shù)據(jù)，右下標(biāo)i表示第i 個農(nóng)戶，Xi是該農(nóng)戶的實(shí)際值，MaxXk和MinXj分別是所有農(nóng)戶在這個指標(biāo)上的最大值和最小值。

（2）異方差糾正。異方差修正，常用三種方法：首先是White異方差修正方法，這個方法是通過建立輔助回歸模型的方式來判斷是否存在顯著的異方差，先估計(jì)一個回歸模型，得到每一個殘差的平方和，進(jìn)而將殘差平方和關(guān)于解釋變量的一次項(xiàng)、二次項(xiàng)和交差項(xiàng)進(jìn)行回歸，根據(jù)回歸方差的R2來進(jìn)行判斷，進(jìn)而得到是否需要糾正和如何進(jìn)行糾正；其次是Newey-West的異方差和序列相關(guān)修正，這個方法可以同時對異方差和自相關(guān)時的協(xié)方差矩陣進(jìn)行一致估計(jì)；第三，加權(quán)最小二乘法。在較大的樣本情況下，如果各個樣本的數(shù)值和擾動項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差的倒數(shù)成比例，就可以把擾動項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差的開平方后的倒數(shù)作為權(quán)數(shù)，把每一個觀察值與對應(yīng)于該觀察值的權(quán)數(shù)相乘，就可以得到一個沒有異方差的回歸模型，從而進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測。由于第三種方法，簡單易行，不涉及交叉性回歸、協(xié)方差處理等問題，因此本文采用第三種方法進(jìn)行異方差糾正。

在以上分析的基礎(chǔ)上，使用EVIEWS3.1中的加權(quán)最小二乘法進(jìn)行回歸分析，計(jì)量結(jié)果如下：

ΔKT/KT＝0.65－0.16IP+0.10CP+0.11S+0.07RK（7)

t統(tǒng)計(jì)量 （8.53）（-1.44）（1.74）（2.03） （0.96）

概率P （0.00） （0.14）（0.08）（0.04）（0.33）

在（7）式中，R2為0.79，調(diào)整R2為0.78，F(xiàn)為3.25，相應(yīng)的概率為0.01，這既表明本文的回歸方程可以代表樣本的大部分信息，方程（7）可以用作下面的經(jīng)濟(jì)分析，又表明我國農(nóng)村的金融深化和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步存在顯著的相互關(guān)系。

在（7）式中，農(nóng)戶的自我積累（IP）系數(shù)與前面的假設(shè)不符，也沒有通過顯著性水平的檢驗(yàn)。這與一些研究結(jié)論相左，比如Alain等。他們認(rèn)為，收入高的農(nóng)戶選擇傾向于高風(fēng)險、高收益的先進(jìn)技術(shù)，而收入一般的農(nóng)戶只能選擇風(fēng)險低、收益小的傳統(tǒng)技術(shù)。農(nóng)戶收入的提高有助于更多的農(nóng)戶選擇風(fēng)險較大的先進(jìn)技術(shù)和整個農(nóng)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步⑧。就我國而言，在其他條件不變的情況下，增加農(nóng)戶收入，確實(shí)有助于減少農(nóng)戶投資技術(shù)的資金約束，從而推動農(nóng)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，但蝸牛般增加的農(nóng)戶收入趕不上現(xiàn)代農(nóng)業(yè)最小投資規(guī)模，以及由非農(nóng)收入增長所帶來的收入增長，可能會促進(jìn)農(nóng)戶投資的非農(nóng)化，結(jié)果減少了農(nóng)戶投資技術(shù)的資金數(shù)量。農(nóng)戶個人積累對技術(shù)進(jìn)步施加這一增一減兩個作用力，影響了農(nóng)戶自我積累對技術(shù)進(jìn)步的推動能力。從某種角度講，短期內(nèi)將農(nóng)戶的技術(shù)選擇與其收入相互聯(lián)系，并無必要，也不應(yīng)該。

農(nóng)村金融市場的競爭因素（CP）和農(nóng)村的信貸服務(wù)（S）的系數(shù)都符合前面的假定，并且均通過了10%的顯著性水平檢驗(yàn)，這說明兩個因素對我國農(nóng)村地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步具有明顯的推動作用。農(nóng)村的信貸服務(wù)通過顯著性水平檢驗(yàn)，且系數(shù)為正，這與前面的假設(shè)相一致。而高利貸等民間金融機(jī)構(gòu)可能替代和補(bǔ)充了正規(guī)金融信貸所不能滿足的部分，因此對農(nóng)村的技術(shù)進(jìn)步也呈現(xiàn)明顯的推動作用（其通過了10%的顯著性水平檢驗(yàn)）。以此可知，推動農(nóng)村金融發(fā)展，提升農(nóng)村金融的競爭強(qiáng)度，增加農(nóng)村的金融信貸服務(wù)，對農(nóng)村的技術(shù)進(jìn)步都有積極的推動作用。

農(nóng)村深化中的金融監(jiān)管和風(fēng)險管理（RK）系數(shù)符合前面的假設(shè)，但是沒有通過10%的顯著性水平檢驗(yàn)。這說明我國農(nóng)村的金融風(fēng)險已經(jīng)較為嚴(yán)重，使得本來應(yīng)該有助于技術(shù)進(jìn)步的RK對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的作用并沒有顯示出來。因?yàn)?，金融深化措施可以增?qiáng)利率等市場杠桿的力量，減少農(nóng)村金融市場扭曲來維護(hù)農(nóng)村金融市場的穩(wěn)定，降低農(nóng)村的金融服務(wù)風(fēng)險成本，提高農(nóng)村金融的信貸服務(wù)水平⑨。就目前情況看，在農(nóng)戶的征信工作剛剛啟動、個人信息來源單一的情況下，民間金融與政府、正規(guī)金融部門的相互滲透，彼此失信，使得僅僅通過農(nóng)村非正規(guī)制度（比如人情世故、親戚朋友等）和傳統(tǒng)金融工具（比如，抵押擔(dān)保物的評估）進(jìn)行信貸篩選，難以降低金融信貸中產(chǎn)生的信息不對稱問題，出現(xiàn)了新的風(fēng)險成本，對農(nóng)戶使用信貸資金進(jìn)行技術(shù)投入起到了一定的阻礙作用⑩。值得注意的是，在全民征信體系缺乏的情況下，地方金融監(jiān)管部門有選擇性的“忽略”、商業(yè)金融機(jī)構(gòu)的惡意信貸和民間資本相互推波助瀾，擴(kuò)大了信貸資金的使用風(fēng)險，有些涉農(nóng)資金還未到技術(shù)環(huán)節(jié)就已經(jīng)被漏損了。

注釋：

① 盧啟程等：《西部省區(qū)支農(nóng)財政投入與農(nóng)民收入的關(guān)系研究——以云南省為例》，《改革與戰(zhàn)略》2008年第3期。

② 楊嫩曉：《農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的金融支持研究》，《經(jīng)濟(jì)研究參考》2007年第50期。

③ 李俏、張波：《農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)需求的影響因素分析——基于陜西省74個村214戶農(nóng)戶的抽樣調(diào)查》，《農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2011年第6期。

④ 肖華芳、包曉嵐：《農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的信貸約束》，《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)》2011年第2期。

⑤ 黃祖輝、呂立才：《我國農(nóng)業(yè)利用外商直接投資（FDI)研究綜述》，《中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2008年第2期。

⑥ 周波等：《國外農(nóng)戶現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用問題研究綜述》，《首都經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報》2010年第5期。

⑦ 李志平：《自我推進(jìn)型農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的模塊化設(shè)計(jì)與政策建議》，《科技進(jìn)步與對策》2010年第11期。

⑧ Alainde Janvry, Elisabeth Sadoulet, Rural Poverty in Latin America Determinants and Exit Paths, Food Policy, 2000, (25), pp.389-409.

⑨ 樊增強(qiáng)、張迎濤：《農(nóng)村工地流轉(zhuǎn)制度下農(nóng)業(yè)保險發(fā)展路徑的現(xiàn)實(shí)選擇》，《當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究》2012年第2期。

⑩ 郭保民：《記商業(yè)銀行全面風(fēng)險管理體系的構(gòu)建》，《中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報》2011年第3期。

作者簡介：李志平，男，1970年生，河北涉縣人，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，湖北武漢，430070。

（責(zé)任編輯陳孝兵）