商業(yè)銀行貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的實(shí)證分析
——以湖北省荊門市為例

毛麗娟

(長江大學(xué)園藝園林學(xué)院，湖北 荊州 434025；湖北省荊門農(nóng)村商業(yè)銀行東寶支行，湖北 荊門 448000 )

發(fā)展綠色金融是國家金融發(fā)展的重大戰(zhàn)略。綠色金融要求金融支持的重點(diǎn)要向綠色行業(yè)和相關(guān)領(lǐng)域傾斜，要通過金融支持促進(jìn)低碳循環(huán)生產(chǎn)和生活方式的形成。農(nóng)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，既是綠色發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)，也是需要金融支持的重要產(chǎn)業(yè)。研究商業(yè)銀行貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，對于制定正確的金融支持方針具有重要意義。

1 問題的提出

目前，我國農(nóng)業(yè)處于供給結(jié)構(gòu)性矛盾之中，需要實(shí)行供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革目標(biāo)。為了實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革目標(biāo)，應(yīng)充分發(fā)揮金融支持的重要作用。研究表明，金融支持和區(qū)域市場整合可以顯著促進(jìn)價值鏈的提升，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[1]。因為商業(yè)銀行的金融支持行為可以影響企業(yè)的貸款融資規(guī)模，進(jìn)而影響企業(yè)的產(chǎn)出，提高經(jīng)濟(jì)增長水平[2]。同時，金融支持具有相應(yīng)的制度屬性，通過規(guī)避貸款風(fēng)險，可以有效發(fā)揮對貸款農(nóng)戶的行為約束功能，提升貸款農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)能力，從而提高創(chuàng)業(yè)成功概率[3]?？v觀貸款農(nóng)戶的特點(diǎn)，家庭收入越高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目就越大，從而越需要金融支持[4]。而我國金融機(jī)構(gòu)對農(nóng)業(yè)貸款又或多或少存在顧慮，主要是源于我國新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體管理不規(guī)范、信息不對稱，致使金融機(jī)構(gòu)缺乏貸款積極性[5]。

但金融對于促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有不可替代的作用，在實(shí)行農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革過程中，必須充分發(fā)揮金融支持的作用。應(yīng)當(dāng)以金融價格為依托，實(shí)現(xiàn)金融資源供給優(yōu)化對接農(nóng)業(yè)資源的合理配置[6]，從而促進(jìn)優(yōu)質(zhì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，淘汰落后的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革目標(biāo)。為此，筆者以湖北省荊門市為例，基于VAR(向量自回歸)模型對商業(yè)銀行貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響進(jìn)行了研究。

2 實(shí)證檢驗與分析

2.1 變量說明

按照數(shù)據(jù)連續(xù)并可得的原則，選擇荊門市1990～2016年銀行貸款年末余額為自變量x，農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值為因變量y，考慮到物價變動因素，農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)平減處理，進(jìn)行向量自回歸模型分析。相關(guān)數(shù)據(jù)來自于《荊門市統(tǒng)計年鑒》(1991～2017年度)。

為了便于分析，先繪制荊門市銀行貸款余額和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值年度變化圖(圖1)。圖1顯示，隨著時間的推移，荊門市銀行貸款余額和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值基本上呈同步上升趨勢。為此，可以初步判斷兩者有一定的因果關(guān)系。

圖1 荊門市銀行貸款余額與農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值年度變化趨勢

表1 變量描述性統(tǒng)計

注：樣本數(shù)均為27。

經(jīng)Eviews 6.0軟件統(tǒng)計分析可知，1990～2016年荊門市銀行貸款余額最大值為8721600.0萬元，最小值為167746.0萬元，平均值為2337378.0萬元。荊門市農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值最大值為3782954.0萬元，最小值為109555.0萬元，平均值為1611839.0萬元(表1)。

2.2 實(shí)證分析2.2.1 變量平穩(wěn)性檢驗

采用ADF檢驗法驗證銀行貸款余額、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的平穩(wěn)性。檢驗結(jié)果見表2。

表2 單位根檢驗結(jié)果

注：△表示一階差分變量。

由表2可知，變量Y的ADF統(tǒng)計量表示變量Y在1%水平下存在單位根，對Y進(jìn)行一階差分，ADF統(tǒng)計量表示Y的一階差分變量在1%水平下不存在單位根，為平穩(wěn)變量，記為I(1)。lnX的ADF統(tǒng)計量表示變量lnX在1%水平下存在單位根，對lnX進(jìn)行一階差分，ADF統(tǒng)計量表示lnX的一階差分變量在1%水平下不存在單位根，為平穩(wěn)變量，記為I(1)。

2個變量的協(xié)整檢驗前提是要求變量同階單整，因而基于變量△Y(用DY表示)和變量△lnX(用DLNX表示)進(jìn)行后續(xù)的檢驗。

2.2.2 協(xié)整檢驗

1)采用E-G兩步法對變量DY和變量DLNX進(jìn)行協(xié)整檢，建立回歸方程:

DYt=c0+c1DLNXt+εt

(1)

表3 殘差序列單位根檢驗結(jié)果

2.2.3 VAR模型的滯后階數(shù)確定

采用軟件自帶的命令確定VAR模型的滯后階數(shù)(表4)。由表4可知，確定VAR模型的最佳滯后階數(shù)為3，因而建立VAR(3)模型。

表4 VAR模型最佳滯后階數(shù)

注：*表示在10%水平上顯著。

2.2.4 Granger因果檢驗

為了判斷銀行貸款對農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值是否產(chǎn)生了影響，進(jìn)行了Granger因果關(guān)系檢測。由表5可知，銀行貸款不是農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的Granger原因的P值為0.0017，小于5%的臨界值，說明銀行貸款是農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的Granger原因。而農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值不是銀行貸款的Granger原因的P值為0.6956，大于5%的臨界值，說明農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值不是銀行貸款的Granger原因。

表5 Granger因果檢驗結(jié)果

2.2.5 VAR模型估計結(jié)果

在Granger因果檢驗的基礎(chǔ)上，得出VAR模型的估計結(jié)果如下：

DYt=0.3333×DYt-1+0.1257×DYt-2+0.0498×DYt-3+24947.04×DLNXt-1-9622.58×DLNXt-2-10022.66×DLNXt-3+6552.77

結(jié)果表明，銀行貸款與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值之間存在長期的協(xié)整關(guān)系；銀行貸款數(shù)的變化會引起農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的變化。

2.3 模型檢驗和方差分解

2.3.1 模型穩(wěn)定性檢驗

采用AR多項式特征判斷模型有效性(圖2)。全部特征根均在單位圓內(nèi)，表明模型是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行方差分解。

圖2 VAR(3)的AR根檢驗

2.3.2 方差分解

在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，農(nóng)林牧漁的發(fā)展既受自身條件的影響，也會受到銀行貸款的影響。為了分析不同時間段銀行貸款對農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的影響，進(jìn)行DY方差分解。從表6可以看出，銀行貸款對農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的影響逐步顯現(xiàn)，每年增長的幅度比較平穩(wěn)，且具有長期的影響力。當(dāng)然，銀行作為商業(yè)性金融機(jī)構(gòu)，確實(shí)需要考慮農(nóng)業(yè)貸款的安全性。此外，荊門市農(nóng)林牧漁發(fā)展的自身貢獻(xiàn)率很高，在第2期自身的貢獻(xiàn)率達(dá)到66.58%，隨著時間的發(fā)展，雖然有所下降，但下降幅度很小，到第10期自身的貢獻(xiàn)率仍然達(dá)到59.18%。因此，農(nóng)林牧漁的發(fā)展主要應(yīng)依靠自身的能力。

表6 DY方差分解

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

(1)銀行貸款與農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的發(fā)展表現(xiàn)出分離的趨勢。銀行貸款與農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值隨著時間的推移總體上呈上升狀態(tài)，2009年以前基本上是同步上升。2009年以后，銀行貸款上升較快，而農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值呈現(xiàn)平穩(wěn)上升的發(fā)展態(tài)勢，說明銀行貸款正在從農(nóng)村流向城市，從農(nóng)業(yè)流向其他產(chǎn)業(yè)。

(2)銀行貸款對農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值有Granger因果關(guān)系。荊門市是農(nóng)業(yè)大市，是國家商品糧重要生產(chǎn)基地。因此，荊門市農(nóng)林牧漁的發(fā)展離不開銀行貸款的支持。

(3)農(nóng)林牧漁的發(fā)展主要應(yīng)依靠自身的實(shí)力。方差分析結(jié)果顯示，荊門市農(nóng)林牧漁的發(fā)展自身的貢獻(xiàn)率很高，在第2期自身的貢獻(xiàn)率達(dá)到66.58%，隨著時間的推移，雖然有所下降，但下降幅度很小，到第10期自身的貢獻(xiàn)率仍然達(dá)到59.18%。因此，增強(qiáng)農(nóng)林牧漁自身的實(shí)力仍是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。

3.2 建議

(1)應(yīng)當(dāng)正確認(rèn)識金融支持對農(nóng)業(yè)發(fā)展的作用。我國商業(yè)銀行的性質(zhì)決定了其本質(zhì)上的趨利性，因而在強(qiáng)調(diào)商業(yè)銀行支持農(nóng)業(yè)的同時，應(yīng)當(dāng)讓相關(guān)農(nóng)業(yè)項目落實(shí)具有基本保障[7]。同時，鼓勵商業(yè)保險進(jìn)入農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，為促進(jìn)農(nóng)業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展特別是新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的發(fā)展提供保障，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整優(yōu)化[8]。

(2)應(yīng)當(dāng)始終保持金融支持對農(nóng)業(yè)發(fā)展的扶持。雖然我國農(nóng)業(yè)得到了快速發(fā)展，但農(nóng)業(yè)仍然是弱勢產(chǎn)業(yè)，仍然需要金融支持。為此，地方各級政府應(yīng)當(dāng)把中央的各項支農(nóng)惠農(nóng)政策落到實(shí)處，必須始終保持金融支持對農(nóng)業(yè)發(fā)展的扶持[9]。

(3)應(yīng)當(dāng)努力做好農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的謀劃。我國農(nóng)業(yè)處在總體供給過剩但優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品欠缺的結(jié)構(gòu)性矛盾之中。為此，必須做好農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的謀劃，通過宏觀調(diào)控手段和主體功能區(qū)的發(fā)展，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)從數(shù)量型農(nóng)業(yè)向質(zhì)量型農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變。通過綜合手段調(diào)控，促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、規(guī)?；图s化經(jīng)營[10]，實(shí)現(xiàn)中央提出的農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革目標(biāo)。

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[編輯] 李啟棟