農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)金融支持的評價

徐嘉祺，陸 遷

（西北農(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 楊凌 712100）

0 引言

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心動力，農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重要組成，在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的任何時期都對資本有著巨大的需求。過去的資本投入模式主要依靠政府撥款，然而政府財政支持是有限度的，而且缺乏可持續(xù)性，產(chǎn)業(yè)發(fā)展要獲得足夠的資本支持還要從金融市場想辦法，要把市場性金融資本吸引到農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，作為政府財政支持的重要補(bǔ)充，現(xiàn)階段的市場性金融資本主要由金融機(jī)構(gòu)的信貸融資為主。因此本文對農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)金融支持問題的研究將從政府的財政支持與金融機(jī)構(gòu)的信貸融資兩方面著手。

首先對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支持體系進(jìn)行劃分，即金融支持能力、金融支持效率、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與金融支持的協(xié)調(diào)程度。在此基礎(chǔ)上，從新的角度構(gòu)建金融支持強(qiáng)度的評價指標(biāo)體系，對農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的金融支持強(qiáng)度進(jìn)行評價測算。然后結(jié)合金融支持強(qiáng)度的測算值進(jìn)行回歸分析，從產(chǎn)業(yè)規(guī)模的角度探討金融支持對農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響效應(yīng)。

1 金融支持強(qiáng)度測算

1.1 影響因素、指標(biāo)及其權(quán)重的確定

1.1.1 影響因素的測算方式

進(jìn)行金融支持強(qiáng)度的測算前，必須先進(jìn)行影響因素的測算；影響因素測算的第一步就是對構(gòu)成指標(biāo)的無量綱化。指標(biāo)無量綱化的目的主要有兩方面：第一、消除不同指標(biāo)間的量綱限制，使指標(biāo)體系內(nèi)的各項指標(biāo)可以進(jìn)行無差別的組合計算；第二、統(tǒng)一指標(biāo)體系內(nèi)各項指標(biāo)的值域，使后續(xù)運(yùn)算過程的合理性與科學(xué)性得到保證。

假設(shè)基礎(chǔ)指標(biāo)為eij，指標(biāo)權(quán)重為wj，影響因素為Ei，構(gòu)成金融支持影響因素的測算表達(dá)式為：

當(dāng)指標(biāo)為正向指標(biāo)時運(yùn)用公式（1），當(dāng)指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)時運(yùn)用公式（2），在本文構(gòu)建的指標(biāo)體系中所有指標(biāo)均為正向指標(biāo)，因此主要使用公式（1）。

1.1.2 指標(biāo)權(quán)重的確定方法

指標(biāo)權(quán)重的確定方法主要采用變異系數(shù)法。變異系數(shù)法是一種客觀賦權(quán)法，客觀賦權(quán)法的優(yōu)點是不依靠人為的主觀判斷，只在原始研究數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過分析不同數(shù)據(jù)間錯綜復(fù)雜的關(guān)系并最終確定權(quán)重，能充分發(fā)揮數(shù)學(xué)理論在研究中的作用。由此可得指標(biāo)權(quán)重的表達(dá)式。

其中CVj代表指標(biāo)的變異系數(shù)，Sj代表指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差，代表指標(biāo)的平均數(shù)，wj是指標(biāo)的權(quán)重。

1.1.3 金融支持強(qiáng)度的測算方法

借鑒聯(lián)合國開發(fā)計劃署（UNDP）制定的人類發(fā)展指數(shù)的計算方法，通過計算所有影響因素的幾何平均數(shù)計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的金融支持強(qiáng)度測算值。其表達(dá)式為：

其中F代表金融支持強(qiáng)度的測算值，Ei代表影響因素。

1.1.4 金融支持強(qiáng)度測算指標(biāo)體系的確定

本文的金融支持體系由金融支持能力、金融支持效率、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與金融支持的協(xié)調(diào)程度三部分組成。金融支持能力反映了產(chǎn)業(yè)發(fā)展中金融機(jī)構(gòu)能用于投資的資本存量，因此本文選定財政支出總額、存款余額和貸款余額作為該項影響因素的指標(biāo)；金融支持效率反映了金融機(jī)構(gòu)實施金融資源配置的效率，因此本文選定財政支持在固定資產(chǎn)投資中占比和貸款在固定資產(chǎn)投資中占比作為該項影響因素的指標(biāo)；產(chǎn)業(yè)發(fā)展與金融支持的協(xié)調(diào)程度反映了產(chǎn)業(yè)與金融機(jī)構(gòu)的信息溝通與利潤分配狀況，在一定程度上也是金融內(nèi)部結(jié)構(gòu)的各要素是否與產(chǎn)業(yè)發(fā)展相協(xié)調(diào)的象征，因此本文選定財政支持在產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值中占比和貸款在產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值中占比作為該項影響因素的指標(biāo)。

研究數(shù)據(jù)采用楊凌農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)示范區(qū)2004～2013年的季度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于陜西統(tǒng)計年鑒以及相關(guān)統(tǒng)計機(jī)構(gòu)調(diào)研，為了表述方便，在進(jìn)行本節(jié)實證分析時只采用每年年末第四季度的數(shù)據(jù)，后文的回歸分析將采用全部的36組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由此建立金融支持強(qiáng)度的測算指標(biāo)體系及其權(quán)重，如表1所示。

表1 測算指標(biāo)體系及其權(quán)重

1.2 農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)金融支持強(qiáng)度的測算——以楊凌為例

經(jīng)過一系列運(yùn)算，求得金融支持強(qiáng)度的測算值，如表2和圖1所示。在考察的時間段里，楊凌產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支持強(qiáng)度基本處于0.2以下，最大值出現(xiàn)在2009年年末，達(dá)到0.195；最小值出現(xiàn)在2006年，只有0.089。

表2 金融支持強(qiáng)度測算值

圖1 金融支持強(qiáng)度變化趨勢圖

2 金融支持對農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響效應(yīng)

衡量產(chǎn)業(yè)發(fā)展最重要的體現(xiàn)就是產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平，廣泛用于衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)是國內(nèi)生產(chǎn)總值，它是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展乃至產(chǎn)業(yè)規(guī)模的重要指標(biāo)。

2.1 模型的構(gòu)建

柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)被廣泛用于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)研究中，其一般表達(dá)式為：

其中Y代表國內(nèi)生產(chǎn)總值，A(t)是技術(shù)發(fā)展程度，L是參與經(jīng)濟(jì)活動的勞動力，K代表經(jīng)濟(jì)活動中的資本投入，如果對式（6）進(jìn)行簡化，可以得到新的函數(shù)表達(dá)式，其中T代表技術(shù)水平。

金融支持作為經(jīng)濟(jì)增長的催化劑，在新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的作用也日益顯現(xiàn)。Feder（1982）和Mruinde（1994）對經(jīng)濟(jì)發(fā)展模型的研究中都把金融變量作為重要的衡量指標(biāo)引入到模型中，Pagano（1993）則在其首創(chuàng)的Pagano模型中設(shè)計了金融變量，并就金融因素對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響進(jìn)行實證研究。因此本文在式（7）的基礎(chǔ)上，把代表金融支持水平的指標(biāo)引入到式子中，得到新的表達(dá)式：

對式（8）求導(dǎo)，得到式（9）：

使β1代表勞動力的邊際產(chǎn)出，使β代表資本的2邊際產(chǎn)出，使β3代表技術(shù)的邊際產(chǎn)出，使β代表4金融支持的邊際產(chǎn)出，由此得到新式子：

通過式（10）得到最終模型的式（11），其中β0和μ表示常數(shù)項和隨機(jī)誤差。

2.2 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)確定的最終模型，本文選擇下列變量作為衡量模型的指標(biāo)。其中Y代表產(chǎn)業(yè)規(guī)模，指標(biāo)是國內(nèi)生產(chǎn)總值；L代表勞動力，指標(biāo)是產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員；K代表資本投入，指標(biāo)是固定資產(chǎn)投資；T代表技術(shù)水平，指標(biāo)是R&D經(jīng)費占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重；F代表金融支持水平，指標(biāo)是金融支持強(qiáng)度的測算值。實證分析包括以下內(nèi)容，首先進(jìn)行皮爾遜相關(guān)分析，確定所選擇解釋變量與被解釋變量的相關(guān)性，然后進(jìn)行單位根檢驗，避免出現(xiàn)偽回歸，最后進(jìn)行多元回歸分析，確定變量間的作用機(jī)理。

研究數(shù)據(jù)采用楊凌農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)示范區(qū)2004～2013年的季度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于陜西統(tǒng)計年鑒以及相關(guān)統(tǒng)計機(jī)構(gòu)調(diào)研，為了消除量綱對回歸分析的影響，所有變量的原始數(shù)據(jù)均經(jīng)過對數(shù)處理。

2.3 實證分析

2.3.1 相關(guān)性檢驗

如表3所示，運(yùn)用SPSS軟件對被解釋變量和解釋變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗，勞動力、資本投入、技術(shù)水平、金融支持水平和國內(nèi)生產(chǎn)總值的相關(guān)系數(shù)分別為0.731、0.965、0.838和0.719，相關(guān)系數(shù)均大于0.7，而且所有變量的相關(guān)系數(shù)均通過1%顯著性水平下的顯著性檢驗，說明解釋變量與被解釋變量之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，有必要進(jìn)行回歸分析作進(jìn)一步研究。

2.3.2 單位根檢驗

為避免偽回歸的出現(xiàn)，故對解釋變量與被解釋變量作單位根檢驗。如表4所示，所有變量在5%置信水平下是平穩(wěn)的，因此可以進(jìn)行正式的回歸分析。

表3 相關(guān)性檢驗

表4 單位根檢驗

2.3.3 回歸分析

如表5所示，調(diào)整后的R2值為0.897，這說明模型具有較好的擬合優(yōu)度，同時F值為360.247，伴隨概率為0.000，這說明通過回歸分析所建立的模型是有效的。

除了技術(shù)水平是5%顯著水平通過顯著性檢驗外，其余的變量均在1%的顯著水平下通過顯著性檢驗，勞動力、資本投入、技術(shù)水平和金融支持水平的回歸系數(shù)分別為1.213、0.415、0.013和0.242，這說明勞動力、資本投入、技術(shù)水平和金融支持水平四個變量對經(jīng)濟(jì)增長均有正向的影響，勞動力每增加一個單位，國內(nèi)生產(chǎn)總值就增長1.213個單位；資本投入每增加一個單位，國內(nèi)生產(chǎn)總值就增長0.415個單位；技術(shù)水平每增加一個單位，國內(nèi)生產(chǎn)總值就增長0.013個單位；金融支持水平每增加一個單位，國內(nèi)生產(chǎn)總值就增長0.242個單位。

表5 回歸分析結(jié)果匯總

通過實證分析得出，金融支持對楊陵農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模具有正向的影響，有效的金融支持能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速增長，反之如果產(chǎn)業(yè)發(fā)展中缺乏金融資本的有效支持，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平也會受到極大的限制。

3 政策建議

在本文的研究中，信貸融資是農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展金融支持的重要組成部分，是財政支持的重要補(bǔ)充，然而由于農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性，傳統(tǒng)的金融模式無法有效引導(dǎo)資本投入到農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，因此有必要對傳統(tǒng)金融模式進(jìn)行創(chuàng)新。

(1)協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與金融支持的關(guān)系。農(nóng)業(yè)高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展的不同階段均需要持續(xù)性的資本投入，因此產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開金融部門的有力支持。然而在企業(yè)發(fā)展的不同階段，金融部門所要承擔(dān)的風(fēng)險以及企業(yè)所需資金都有極大差別，因此金融部門制定信貸政策時不能一概而論，要根據(jù)企業(yè)不同的發(fā)展?fàn)顩r制定相應(yīng)的政策。當(dāng)企業(yè)處于創(chuàng)業(yè)的初期，對資金的需求極大卻沒有足夠的質(zhì)押物，此時金融機(jī)構(gòu)可更多的考慮企業(yè)自有知識產(chǎn)權(quán)的數(shù)量、質(zhì)量以及相應(yīng)的價值，開發(fā)知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押的金融產(chǎn)品為企業(yè)的發(fā)展提供資金，同時適當(dāng)考慮產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一般規(guī)律，適當(dāng)延長還款期并且給予靈活的利率調(diào)整安排，在企業(yè)發(fā)展初期給予低利率，隨著企業(yè)的發(fā)展逐步提高企業(yè)的利率水平；當(dāng)所面對的客戶是發(fā)展較為成熟的農(nóng)業(yè)高新技術(shù)企業(yè)時，金融機(jī)構(gòu)可以為企業(yè)制定合理的理財計劃，引導(dǎo)企業(yè)合理使用自有資金，提高企業(yè)自有資金的利用率。

(2)實現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)的多元化和專業(yè)化。第一，在現(xiàn)有金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部進(jìn)行管理創(chuàng)新，建設(shè)面向產(chǎn)業(yè)發(fā)展的專業(yè)金融運(yùn)營團(tuán)隊，提升金融機(jī)構(gòu)實施金融支持的專業(yè)化程度；第二，由政府牽頭，整合地方金融資源，建設(shè)地方性商業(yè)銀行和金融貸款擔(dān)保組織，提升金融服務(wù)質(zhì)量和金融支持效率；第三，開發(fā)知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資服務(wù)，為擁有高新技術(shù)成果的創(chuàng)業(yè)者掃除創(chuàng)業(yè)的資金障礙；完善融資質(zhì)押和擔(dān)保的方式，開發(fā)多元化的的信貸產(chǎn)品，借鑒“團(tuán)購”的營銷模式，嘗試“聯(lián)保聯(lián)貸”的新方式，為規(guī)模小、質(zhì)押物不足的中小高新技術(shù)企業(yè)的融資問題尋找出路。

(3)合理控制金融風(fēng)險。首先金融機(jī)構(gòu)對貸款的管理要遵循市場經(jīng)濟(jì)的規(guī)律，建立規(guī)范的貸款管理機(jī)制，貸款前要仔細(xì)調(diào)查企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r并作出科學(xué)的企業(yè)評估；貸款后要關(guān)注企業(yè)的資金使用情況，及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)的不當(dāng)資金使用行為，盡量避免道德風(fēng)險的出現(xiàn)；一旦發(fā)現(xiàn)企業(yè)出現(xiàn)嚴(yán)重的違規(guī)行為，或者經(jīng)營狀況極度惡化，要有相應(yīng)退出機(jī)制使損失降到最低。第二，除了相應(yīng)的退出機(jī)制外，要減少因風(fēng)險所帶來的損失還有其他相應(yīng)的策略，商業(yè)性保險就是其中重要的手段之一。保險業(yè)對農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的介入，可以降低產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的不確定性，從而提高銀行部門對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的預(yù)期，堅定其實施金融支持的信心，提高金融機(jī)構(gòu)的貸款意愿；保險業(yè)的介入雖然一定程度取走了部分產(chǎn)業(yè)利潤，但也平衡了產(chǎn)業(yè)風(fēng)險，有效保障了產(chǎn)業(yè)的順利發(fā)展。

[1]程衛(wèi)兵.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與金融支持關(guān)聯(lián)問題研究——基于江西省九江市農(nóng)村金融支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的實證[J].金融與經(jīng)濟(jì)，2008,（10）.

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