涉農(nóng)貸款、財(cái)政支農(nóng)與區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展的實(shí)證檢驗(yàn)

吳 艷，王林萍

（福建農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福州 350028）

涉農(nóng)貸款、財(cái)政支農(nóng)與區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展的實(shí)證檢驗(yàn)

吳 艷，王林萍

（福建農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福州 350028）

資金短缺一直是困擾農(nóng)村發(fā)展的重要問題，而現(xiàn)有的農(nóng)村資金主要來自于金融系統(tǒng)的涉農(nóng)貸款和地方政府的財(cái)政支農(nóng)支出。文章采用VAR模型，針對福建省的涉農(nóng)貸款、財(cái)政支農(nóng)對地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響問題展開了實(shí)證分析。研究結(jié)果顯示，福建省涉農(nóng)貸款、財(cái)政支農(nóng)與地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展之間有著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，兩者都有力的促進(jìn)地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展，但是這種效應(yīng)表現(xiàn)的并不充分，主要原因在于轉(zhuǎn)化效率的不高。

涉農(nóng)貸款；財(cái)政支農(nóng)；區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展

0 引言

農(nóng)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展離不開源源不斷的資金投入，而農(nóng)業(yè)所具有天然的弱質(zhì)性，這又使得其很難獲得逐利性的資金投入。于是農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金供給問題并成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的一個(gè)課題，本文擬利用VAR模型對具體的樣本——福建省的涉農(nóng)貸款、財(cái)政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，以說明現(xiàn)有資金投入的成效，擬在對現(xiàn)有的資金投入進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，為緩解農(nóng)業(yè)資金供給問題提供針對性的政策建議。

1 模型的選擇與指標(biāo)數(shù)據(jù)說明

參閱現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究成果，并根據(jù)本文分析的需要，我們選擇的計(jì)量模型工具為sim提出的Vector Autoregression Mode（lVAR，多變量自回歸模型）。該模型在克服了傳統(tǒng)聯(lián)立方程模型由于分析的經(jīng)濟(jì)理論不完善而帶來的各種問題的負(fù)面影響的基礎(chǔ)上，還為研究變量之間的聯(lián)系提供了更多的工具，如協(xié)整檢驗(yàn)、脈沖反應(yīng)、方差分解等。該模型為本文的分析提供一個(gè)完整的分析系統(tǒng)，從而有利于得到更加豐富的研究結(jié)論。本文所有數(shù)據(jù)均采用EVIEWS6.0進(jìn)行單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、脈沖反應(yīng)、方差分解。

多變量自回歸模型的一般表達(dá)式為：

模型中Yt=(y1t，y2t，……ykt)′為K維內(nèi)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(jì)的系數(shù)矩陣，P是模型的滯后階數(shù)，et是擾動(dòng)項(xiàng)。

本文研究目的在于分析福建省的涉農(nóng)貸款、財(cái)政支對于區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響，因此涉及的變量即為涉農(nóng)貸款變量、財(cái)政支農(nóng)變量和農(nóng)業(yè)發(fā)展變量。

涉農(nóng)貸款變量：該指標(biāo)主要用于反映金融機(jī)構(gòu)對農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金支持情況。在我國的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，有針對該指標(biāo)專門的統(tǒng)計(jì)，本文的數(shù)據(jù)就引用這一統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并用符號AGRL表示；

財(cái)政支農(nóng)變量：該指標(biāo)主要用于說明地方政府對農(nóng)業(yè)發(fā)展的財(cái)政支持情況。由于我國的財(cái)政支出中預(yù)算外資金并未納入統(tǒng)計(jì)范疇或者難以統(tǒng)計(jì)，因此本文在分析財(cái)政支農(nóng)時(shí)參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的普遍做法—使用政府一般性財(cái)政支出中的農(nóng)業(yè)支出數(shù)據(jù)，用符號FAGR表示；

農(nóng)業(yè)發(fā)展變量：該指標(biāo)主要用于描述福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展的狀況。按照目前國內(nèi)外相關(guān)研究較為通用的做法，本文選取福建省第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的數(shù)據(jù)，用符號AGR表示。

本文研究樣本的區(qū)間長度為1990～2011年，所選用的數(shù)據(jù)來自相應(yīng)的《福建省統(tǒng)計(jì)年鑒2012》、《新中國六十年統(tǒng)計(jì)匯編》、《福建省金融運(yùn)行報(bào)告2011》中相關(guān)內(nèi)容。各變量的統(tǒng)計(jì)性描述如下表1所示。

表1 變量的統(tǒng)計(jì)性描述

2 VAR模型估計(jì)及其結(jié)果分析

2.1 單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

本文為降低數(shù)據(jù)波動(dòng)可能對模型分析的影響，在進(jìn)行計(jì)量檢驗(yàn)前對數(shù)據(jù)均進(jìn)行了對數(shù)化處理，這一處理不會對變量間的潛在關(guān)系產(chǎn)生影響，且更方便于闡述變量之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。所以本文的所有的計(jì)量分析均是對各變量的對數(shù)值展開的。

本文采用較為常用的Augmented Dickey-Fuller test(ADF)檢驗(yàn)法檢驗(yàn)序列AGRL，F(xiàn)AGR AGRD及其相對應(yīng)的一階差分序列是否存在單位根，從而判斷序列是否穩(wěn)定。ADF檢驗(yàn)的一般形式為：

式(2)其中α為常數(shù)項(xiàng)，t為時(shí)間趨勢項(xiàng)。

表2 變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果所得出的ADF檢驗(yàn)值說明：AGRL、FAGR、AGRD在原水平序列情況下均未通過檢驗(yàn)，即三個(gè)變量都是非平穩(wěn)的，存在單位根；AGRL、FAGR、AGRD的一階差分序列，在1%或10%置信水平通過了單位根檢驗(yàn)，表現(xiàn)出平穩(wěn)性，即AGRL、FAGR、AGRD均為一階單整變量。

在由單位根檢驗(yàn)得出時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性基礎(chǔ)上，本文對AGRL、FAGR、AGRD三個(gè)變量進(jìn)行了Johansen（詹森）協(xié)整檢驗(yàn)，以進(jìn)一步分析三個(gè)變量的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示：

表3 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

從表3的檢驗(yàn)結(jié)果可知，在5%的置信水平上，AGRL、FAGR、AGRD之間至少存在一個(gè)長期穩(wěn)定的關(guān)系，這一關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式相應(yīng)的為：

從方程式(3)可以看到，AGRL變量的系數(shù)為正的0.426620，F(xiàn)AGR變量的系數(shù)為正的0.384630，系數(shù)符號的一致性說明：在樣本區(qū)間內(nèi)，福建省的涉農(nóng)貸款增量每增加1個(gè)百分點(diǎn)，能有力的拉動(dòng)地方農(nóng)業(yè)產(chǎn)值0.426620%的上升，而地方政府財(cái)政支農(nóng)支出每增加1個(gè)百分點(diǎn)，則會推動(dòng)地方農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加近0.384630%，即涉農(nóng)貸款與財(cái)政支農(nóng)對地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展起到了有力的正面推動(dòng)效應(yīng)。這一結(jié)果符合傳統(tǒng)的理論分析，但是我們可以看到，涉農(nóng)貸款和財(cái)政支農(nóng)的正面效應(yīng)很小，分別只達(dá)到0.426620%和0.384630%，最高的也不足0.5%。具體的原因本文認(rèn)為主要是涉農(nóng)貸款與財(cái)政支農(nóng)的轉(zhuǎn)化效率不高，很多資金并未真正用于農(nóng)業(yè)發(fā)展之中，或者由于投入的方向存在偏差導(dǎo)致使用效率很低。同時(shí)，農(nóng)業(yè)貸款和財(cái)政支農(nóng)的基數(shù)依然較小，受益群體較窄，很多地區(qū)依然存在覆蓋的空白區(qū)，難以大范圍的帶動(dòng)地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展。

2.2 脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)描述的是模型中某一變量的正交化新生對系統(tǒng)中每一個(gè)變量的影響，正交化通常采用Cholesky分解完成。本文將影響區(qū)間設(shè)定為10期，圖1為福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展對各個(gè)變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。

圖1 福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展對沖擊的相應(yīng)

由圖1可以看到，福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展對涉農(nóng)貸款的響應(yīng)一直為正的，并具有2個(gè)趨勢，以6期為分割點(diǎn)，在6期之前，響應(yīng)力度逐步增強(qiáng)，在6期之后，響應(yīng)力度保持較為平穩(wěn)的狀態(tài)。而福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展對財(cái)政支農(nóng)的響應(yīng)卻復(fù)雜的多，在1-4期均表現(xiàn)出正面影響，但是先高后低，在4-9期均為負(fù)面影響，9期以后呈現(xiàn)正面影響，并有上升的趨勢。這說明了涉農(nóng)貸款對福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響一直表現(xiàn)的較為積極，而財(cái)政支農(nóng)的影響并不是較為平穩(wěn)的，在不同的階段呈現(xiàn)出不同的影響，但長期來說依然有正的促進(jìn)效應(yīng)。

2.3 方差分解

方差分解方法可以把本文VAR系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量的變動(dòng)按其成因分解為各隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的沖擊，以此為依據(jù)來說明不同結(jié)構(gòu)變化的沖擊對單一內(nèi)生變量的影響重要性。表4是對福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展做的方差分析。

表4 福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展的方差分解

從上表的分析結(jié)果中可以看到，福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展受自身的影響逐漸降低，在6期出現(xiàn)了轉(zhuǎn)折，涉農(nóng)貸款的貢獻(xiàn)超越于農(nóng)業(yè)自身發(fā)展的推進(jìn)效應(yīng)，成為最重要的因素，并且涉農(nóng)貸款的影響會呈現(xiàn)上升趨勢，而財(cái)政支農(nóng)對福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)最小，且沒有大的浮動(dòng)，一直維持在1%上下的水平。

3 結(jié)論及政策啟示

本文通過選擇了涉農(nóng)貸款變量、財(cái)政支農(nóng)變量和農(nóng)業(yè)發(fā)展變量等代表性的指標(biāo)，通過建立多變量自回歸模型(VAR)，對福建省1990～2011年間的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了計(jì)量分析，得出以下結(jié)論：福建省的農(nóng)業(yè)發(fā)展與涉農(nóng)貸款、財(cái)政支農(nóng)之間有著長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，涉農(nóng)貸款與財(cái)政支農(nóng)都是促進(jìn)地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的有利因素，但是這種有利的影響并不是充分的，這應(yīng)主要?dú)w結(jié)于轉(zhuǎn)化效率的不高。并且從長期而言，涉農(nóng)貸款對農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響將呈現(xiàn)長期的上升趨勢，財(cái)政支農(nóng)的影響不會呈現(xiàn)大的波動(dòng)，且維持在一個(gè)較低的貢獻(xiàn)水平。

本文的研究可為通過發(fā)展涉農(nóng)貸款、財(cái)政支出推動(dòng)農(nóng)業(yè)發(fā)展提供有力的理論支持，為更好的體現(xiàn)這一理論價(jià)值，促進(jìn)福建省的農(nóng)業(yè)發(fā)展，加快地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，結(jié)合本文的研究成果，在此本文提出以下幾點(diǎn)政策建議：

⑴加強(qiáng)對福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金投入。在整個(gè)金融體系的貸款發(fā)放與財(cái)政支出的結(jié)構(gòu)中，對于農(nóng)業(yè)的資金安排一直占據(jù)著較小的比重，這從整體上直接限制了農(nóng)業(yè)發(fā)展。資金安排的不足，一方面使得迫切需要資金支持的農(nóng)業(yè)發(fā)展得不到有效的供給，另一方面限制了支農(nóng)惠農(nóng)等旨在支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的政策的效應(yīng)發(fā)揮。因此，當(dāng)前福建省的金融機(jī)構(gòu)和政府財(cái)政預(yù)算中，應(yīng)將解決農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金需求問題作為重要的課題，不斷的加大對農(nóng)業(yè)的資金投入力度，加強(qiáng)對農(nóng)業(yè)發(fā)展的支持力度。

⑵進(jìn)一步優(yōu)化涉農(nóng)貸款和財(cái)政支農(nóng)的投入結(jié)構(gòu)。從本文的計(jì)量分析中可以看出，資金轉(zhuǎn)化效率的不高已成為制約福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要因素，當(dāng)有限的資金投入得不到高效的使用時(shí)，農(nóng)業(yè)的發(fā)展更加困難。所以，我們認(rèn)為應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化當(dāng)前的資金投入結(jié)構(gòu)，將有限的資金投入到農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵點(diǎn)，如農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)、先進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的研發(fā)以及農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)體系的建設(shè)等，以最大化資金的杠桿效應(yīng)和乘數(shù)效應(yīng)。

⑶完善福建省農(nóng)村金融體系。在文中的分析中我們得出，未來涉農(nóng)貸款對農(nóng)業(yè)發(fā)展的推動(dòng)效應(yīng)將是長久的，且會呈現(xiàn)上升的趨勢，這給我們的啟示就是不斷完善現(xiàn)有的農(nóng)村金融體系。本文認(rèn)為應(yīng)從兩個(gè)方面完善：一方面擴(kuò)大現(xiàn)有農(nóng)村金融體系的覆蓋面，解決農(nóng)村金融覆蓋空白的問題，讓更多的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)群體享受到農(nóng)村金融服務(wù)。另一方面加強(qiáng)農(nóng)村金融工具的創(chuàng)新，針對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)，開發(fā)出更多更好的適合“三農(nóng)”發(fā)展需求的金融工具，最大限度提供供給，滿足農(nóng)村的金融需求。

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F323

A

1002-6487（2013）04-0136-03

吳 艷（1983-），女，福建福州人，博士研究生，研究方向：農(nóng)村金融。

王林萍（1968-），女，福建永春人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：農(nóng)村金融、金融可持續(xù)發(fā)展。

（責(zé)任編輯/易永生）