信貸配置效率對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機制
——基于中國2011-2018省際面板數(shù)據(jù)實證

謝沂芹，胡士華

1.西南大學 經(jīng)濟管理學院，重慶 400715；2.重慶商務(wù)職業(yè)學院 財經(jīng)管理學院，重慶 400031

中國作為一個農(nóng)業(yè)大國，長久以來農(nóng)業(yè)都是人們賴以生存的民生產(chǎn)業(yè)，如何通過有效的金融政策來提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(Agricultural Total Factor Productivity，簡稱ATFP)，并最終實現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和發(fā)展高效的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)是值得思考的問題．Goldsmith[1]提出金融發(fā)展可以提高國家經(jīng)濟增長的觀點．King等[2]提出通過金融市場與金融中介所提供的資金積累和技術(shù)創(chuàng)新能實現(xiàn)資源有效配置，從而推動經(jīng)濟增長和經(jīng)濟發(fā)展．Hsieh等[3]指出生產(chǎn)效率的提高不能被簡單地認為是技術(shù)或科技的變化，這種變化是由基礎(chǔ)設(shè)施、技能、制度和科技共同作用所致．農(nóng)業(yè)作為人類有史以來唯一長盛不衰的產(chǎn)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率所需要的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)業(yè)技能、農(nóng)業(yè)科學技術(shù)及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力都離不開資金支持[4-13]．由于農(nóng)業(yè)的特殊性質(zhì)，農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)很難僅僅依靠自身的資本積累來快速提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，農(nóng)業(yè)發(fā)展需要大量的外部融資[14-16]．我國實際情況是國家財政資金的支持不能完全滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展需求，農(nóng)業(yè)需要其他的融資渠道，因此信貸資金被寄予厚望．

尹雷等[17]指出中國農(nóng)村金融發(fā)展在全國層面對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向積極促進作用，并且主要是通過農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的方式．但溫濤等[18]實證得出農(nóng)村信貸并沒有成為農(nóng)民經(jīng)濟增長和農(nóng)民增收的重要資源要素．唐婍婧等[19]運用省級面板數(shù)據(jù)對ATFP在區(qū)域間的時空變遷和增長源泉的動態(tài)演化過程進行了實證，得出農(nóng)村金融對ATFP有抑制作用，并且農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模會加劇此種抑制作用．雖然長久以來學者們對金融發(fā)展是否會促進經(jīng)濟增長意見不一，但根據(jù)新古典經(jīng)濟增長模型可以得出全要素生產(chǎn)率是經(jīng)濟長期增長的唯一動力，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率也必然是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的動力源泉[20]．目前，我國農(nóng)村信貸市場已經(jīng)形成了一種長期均衡的信貸配給現(xiàn)象且反映出配給程度較高[21]．何廣文等[22]通過對3省1 793個農(nóng)戶進行信貸情況調(diào)研，證實信貸配給現(xiàn)象在農(nóng)村比較突出，多元化經(jīng)營和規(guī)?；?jīng)營的農(nóng)戶信貸配給程度較低．當前我國信貸配給現(xiàn)象是否抑制了我國農(nóng)業(yè)發(fā)展?目前農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究多數(shù)是單一地站在農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模方向上檢驗金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響關(guān)系，而對于通過信貸配給來研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究較少，事實上一個地區(qū)的信貸配給程度與該地區(qū)信貸和經(jīng)濟發(fā)展配置合理性與否有重要聯(lián)系[23]．在整理農(nóng)業(yè)信貸影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的路徑研究時可以發(fā)現(xiàn)，多數(shù)研究只考察了外商直接投資、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)、農(nóng)產(chǎn)品對外貿(mào)易等單一變量或三兩交叉變量對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，忽略了農(nóng)業(yè)金融發(fā)展在這些變量與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間所扮演的角色．隨著國家對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的不斷支持，農(nóng)業(yè)信貸配置對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高是否有著積極的促進作用？這種影響作用是通過何種路徑產(chǎn)生的？目前我國金融政策和金融服務(wù)是否高效配合于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展？

本文在金融發(fā)展理論和新(內(nèi)生)增長理論框架下，依據(jù)農(nóng)業(yè)發(fā)展的實際現(xiàn)狀提出農(nóng)業(yè)信貸配給影響若干途徑的理論假設(shè)，結(jié)合中國經(jīng)濟金融發(fā)展現(xiàn)實所存在的信貸配給現(xiàn)象，利用2011-2018年中國30個省的面板數(shù)據(jù)，運用GMM估計來檢驗和分析農(nóng)業(yè)信貸配給對ATFP影響的傳導機制．

1 理論假設(shè)與模型設(shè)定

1.1 理論假設(shè)

H1：農(nóng)業(yè)信貸可以通過外商直接投資影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率

H2：農(nóng)業(yè)信貸可以通過對外貿(mào)易影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率

H3：農(nóng)業(yè)信貸可以通過企業(yè)研發(fā)影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率

H4：農(nóng)業(yè)信貸可以通過人力資本影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率

H5：農(nóng)業(yè)信貸可以通過農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率

1.2 模型設(shè)定

根據(jù)理論假設(shè)，本文需要構(gòu)建農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步、農(nóng)業(yè)技術(shù)效率函數(shù)，以測試變量之間的影響關(guān)系，考察農(nóng)業(yè)信貸效率對這3個被解釋變量的影響．這是需要添加的核心解釋變量農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模指標和農(nóng)業(yè)信貸配給．同時，為了提升擬合度和模型的重要程度，還需添加其他控制變量，且添加解釋變量的滯后期作為解釋變量．在本文中選擇的動態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸模型為

(1)

(2)

(3)

其中，ATFP代表農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，ATECH為農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，AEFFECH為農(nóng)業(yè)技術(shù)效率，GRED為農(nóng)業(yè)信貸配給度，F(xiàn)SL為 農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模，F(xiàn)AIVT為農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平，F(xiàn)DI代表外商直接投資，TRAD代表對外貿(mào)易水平，RD代表研發(fā)水平，HUM代表人力資本，NDIAS為自然災害，INDUS為工業(yè)化水平，μit為誤差項，i，t分別代表地區(qū)和時間．為了進一步檢驗農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響機制和影響路徑，本文在內(nèi)生經(jīng)濟理論和金融發(fā)展理論的基礎(chǔ)上建立以下模型：

(4)

在回歸方程中，以農(nóng)業(yè)信貸配給度指標CRED和農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模FSL指標來近似地表示當前我國農(nóng)業(yè)金融信貸現(xiàn)狀．基于前文所思考的理論假設(shè)，深入剖析農(nóng)業(yè)信貸影響ATFP的傳導機制，本文進一步考察了農(nóng)村金融發(fā)展的2個指標(CRED和FSL)與FAIVIT，F(xiàn)DI，TRAD，RD，HUM變量之間的關(guān)系，從而建立如下計量模型：

FAIVITit=c10+c11CREDit+c12FSLit+γ1i+ε1it

(5)

FDIit=c20+c21CREDit+c22FSLit+γ2i+ε2it

(6)

TRADit=c30+c31CREDit+c32FSLit+γ3i+ε3it

(7)

RDit=c40+c41CREDit+c42FSLit+γ4i+ε4it

(8)

HUMit=c50+c51CREDit+c52FSLit+γ5i+ε5it

(9)

模型中γi代表不隨時間變化，但影響被解釋變量的因素表現(xiàn)出的個體固定效應，t，i分別代表時間和地區(qū)，εit為模型誤差．

2 數(shù)據(jù)來源與指標選擇

本文以我國30個省級地區(qū)2011-2018年數(shù)據(jù)為研究對象，如無特殊說明，數(shù)據(jù)均來自《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》 《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》 《中國金融年鑒》 《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》《中國財政統(tǒng)計年鑒》．

2.1 測算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率

目前關(guān)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算方法隨著時間的推移和學者的去糠留精，主要存在兩種主流測算方法．① 參數(shù)方法包括了索羅殘差法和隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)法，② 非參數(shù)的指數(shù)法和運用數(shù)據(jù)包分析法的曼奎斯特指數(shù)法(DEA-Malmquist)．大多數(shù)全要素生產(chǎn)率的測量使用DEA-Malmquist指數(shù)法．這種方法主要是使用軟件DEAP 2.1計算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率分解的因素：技術(shù)效率變化(EFFCH)，技術(shù)變化(TECH)．技術(shù)效率的變化可以被再次細分為規(guī)模(SECH)和技術(shù)效率(PECH)．因此，信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的分析側(cè)重于效率部分更直觀．

本文計算全要素生產(chǎn)率的產(chǎn)出，指標采用農(nóng)、林、牧、漁業(yè)總產(chǎn)值(億元)表示，以1978年不變價格計算，主要選取以下6個農(nóng)業(yè)投入量指標：電力投入量(Electricity )用各地區(qū)農(nóng)村用電量來表示，單位億千瓦小時；農(nóng)業(yè)化肥投入量(Fertilizer)用實際農(nóng)用化肥施用量來表示，單位萬噸；農(nóng)業(yè)機械投入量(Machinery)用農(nóng)用機械總動力來計算，單位萬千瓦；土地投入量(Land)用農(nóng)作物總的播種面積來表示，單位千公頃；農(nóng)業(yè)用具投入量(Equipment)用農(nóng)用塑料薄膜使用量來表示，單位噸；農(nóng)業(yè)人力資本投入量(HUM)用農(nóng)、林、牧、漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)來表示，但農(nóng)村工業(yè)和服務(wù)業(yè)就業(yè)人員不包括在內(nèi)，單位萬人．

2.2 變量說明

農(nóng)業(yè)信貸配給度(GRED)：Wette[24]提出貸款人在逆向選擇和道德風險的情況下，不愿意提高市場利率來清除借款人的信貸需求，最終導致借款人以現(xiàn)有的利率水平不能滿足自身融資需求的現(xiàn)象．一般認為，在金融市場和信息充分的情況下，信貸資金與地區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)應該配置匹配，即農(nóng)戶獲得信貸資金比例A應該與農(nóng)戶經(jīng)濟收益在區(qū)域經(jīng)濟中所占比例B一致．因此，當?shù)貐^(qū)農(nóng)戶所獲批的信貸資金比例低于其在地區(qū)中所承擔的經(jīng)濟比例時，可視為農(nóng)戶受到信貸配給關(guān)系，信貸配給度為(B-A)/B×100%．

農(nóng)業(yè)金融信貸規(guī)模指標(FSL)：Goldsmith[1]使用金融資產(chǎn)總額的比率，以GDP來衡量經(jīng)濟的金融化程度，但地區(qū)性金融資產(chǎn)數(shù)據(jù)存款總額在每個地區(qū)區(qū)域GDP銀行貸款的比率被用于測量這一指標．這種可能具有直接融資能力(尤其是東部地區(qū))的財政規(guī)模的偏估計，但股市具有較強的波動性，且不同地區(qū)之間的數(shù)據(jù)差距非常大，所以難免會造成結(jié)果偏差．由于目前中國金融體系還是以銀行為主導，因此本研究用各地區(qū)銀行農(nóng)業(yè)貸款總額與地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)GDP之比來衡量農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模指標，進而利用該指標從總量上反映各地區(qū)農(nóng)業(yè)金融發(fā)展程度．

農(nóng)業(yè)外商直接投資(FDI)：用省級地區(qū)農(nóng)、林、牧、漁業(yè)外商直接投資總額占地區(qū)產(chǎn)業(yè)GDP的比例衡量FDI的影響[25]．本文認為使用比例能夠排除地區(qū)經(jīng)濟規(guī)模的影響，更能夠體現(xiàn)這一指標的發(fā)展程度．

農(nóng)產(chǎn)品國際貿(mào)易水平(TRAD)：由農(nóng)產(chǎn)品總進出口占區(qū)域產(chǎn)業(yè)GDP的比例進行測定．

農(nóng)業(yè)研發(fā)投入(RD)：現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展中，農(nóng)業(yè)研發(fā)投入對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有重要的影響[10]．由于數(shù)據(jù)的可得性，本文用地區(qū)農(nóng)業(yè)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例作為衡量研發(fā)投入的替代指標．數(shù)據(jù)采集于《中國科技統(tǒng)計年鑒》．

農(nóng)業(yè)人力資本投入(HUM)：選取各地區(qū)人均受教育年限作為人力資本指標．計算方法：將每一種受教育水平按一定的受教育年限進行折算(文盲為0年，小學為6年，初中為9年，高中為12年，大專及以上為16年)，然后分別乘以該教育水平的人數(shù)，加總后除以本地區(qū)人口，數(shù)據(jù)單位為年．數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》．

農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資水平(FAIVT)：數(shù)據(jù)選取省級農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額與地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值之比來表示．

農(nóng)業(yè)自然災害(NDIAS)：數(shù)據(jù)選取省級地區(qū)農(nóng)地受災面積(千公頃)占耕地總面積(千公頃)比例來表示[17]．

地區(qū)工業(yè)化水平(INDUS)：數(shù)據(jù)選取省級地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(億元)占地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)的比例表示[17]．

2.3 變量平穩(wěn)性檢驗

由于面板數(shù)據(jù)含有時間序列的數(shù)據(jù)，為排除偽回歸問題本文運用費雪式檢驗(ADF-Fisher)，單位根檢驗IPS(Im-Peasaran-Shin)，單位根檢驗LLC(Levin-Lin-Chu)這3種方法對所涉及的變量進行平穩(wěn)性檢驗．平穩(wěn)性檢驗結(jié)果顯示，除了FSL未通過LLC檢驗，其他所有變量均通過了在1%水平上的平穩(wěn)檢驗．ATFP，ATECH，AEFFCH均在5%的顯著水平通過了IPS和LLC檢驗，并在1%顯著水平通過了ADF-Fisher檢驗．說明這3個變量趨于平穩(wěn)．每個變量均通過了平穩(wěn)性檢驗，因此可以在后面的回歸計量中進行分析．

3 實證模型

3.1 農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的總體分析

首先將農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的兩個變量進行回歸，來考察農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響．按照金融發(fā)展理論和金融功能的視角，可以預期農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有正向的影響．

整體而言，農(nóng)業(yè)信貸和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率成正相關(guān)關(guān)系，尤其表示農(nóng)業(yè)金融發(fā)展的農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模指標與全要素生產(chǎn)率在1%的水平上顯著，說明中國農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素增長率的提高有促進作用，但農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模每增加1%，僅僅促進農(nóng)業(yè)全要素增長率提高0.000 052 1．農(nóng)業(yè)信貸配給度系數(shù)0.033 348 3為正值，在10%水平上顯著．農(nóng)業(yè)外商直接投資、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入、對外貿(mào)易水平、農(nóng)村人力資本投入對ATFP也起到促進作用．研發(fā)投入、農(nóng)業(yè)自然災害、工業(yè)化水平與ATFP呈負相關(guān)關(guān)系．

從全國整體層面分析，農(nóng)業(yè)信貸配給度對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步負相關(guān)關(guān)系，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步呈正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)估計值0.002 123 6，在10%水平下顯著，但影響系數(shù)彈性不大．農(nóng)業(yè)外商直接投入對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步有明顯的促進作用，在1%水平上顯著．除了人力資本投入對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步有一定程度的促進作用外，農(nóng)村國定資產(chǎn)投入、對外貿(mào)易水平、科研投入、自然災害、工業(yè)化水平都對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步表現(xiàn)為負影響外但并不顯著．

總體上代表農(nóng)業(yè)金融發(fā)展水平的農(nóng)業(yè)信貸配給度和農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模兩個核心指標對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率都產(chǎn)生正向作用，但是影響效果不夠顯著．回歸結(jié)果顯示科研投入與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率呈正相關(guān)系；農(nóng)業(yè)外商直接投資、農(nóng)業(yè)國定資產(chǎn)投入、對外貿(mào)易水平、人力資本投入、農(nóng)業(yè)自然災害水平、工業(yè)化水平都對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提高起到一定的抑制作用．

3.2 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素分析

進行豪斯曼(Housman)檢驗后，本文采用固定效應面板模型方法逐步回歸估計模型，用ATFP分別對FAIVT，F(xiàn)DI，TRAD，RD和HUM進行回歸(表1)．農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資、對外貿(mào)易水平、研發(fā)投入、農(nóng)村人力資本對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率都有一定的解釋作用．FDI與ATFP呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，回歸系數(shù)在5%的水平上顯著，說明對外貿(mào)易的技術(shù)溢出對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有促進作用．研發(fā)投入(RD)也與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈正相關(guān)關(guān)系，回歸系數(shù)在10%的水平上顯著．回歸結(jié)果也證實農(nóng)村人力資本積累是ATFP提高的源泉之一，其與ATFP在5%的水平上呈顯著正相關(guān)關(guān)系；通過M4可發(fā)現(xiàn)農(nóng)村人力資本對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響不大，說明我國農(nóng)村人力資本在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展中還沒有發(fā)揮應有的積極作用．并且，從M1的結(jié)果來看，F(xiàn)DI對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著的負向作用．

本文又將變量FAVIT，TRAD，RD，HUM以及3個交叉項FAIVT×HUM、TRAD×HUM、RD×HUM逐步加入到模型中．從理論假設(shè)可知，農(nóng)村人力資本在農(nóng)村固定資產(chǎn)吸收和對外貿(mào)易技術(shù)吸收方面起到了重要的作用，人力資本仍是影響企業(yè)RD的一個重要因素．本文借鑒Borensztein等[26]的方法，在模型中分別加入FAVIT，TRAD，RD與HUM的交叉項，以此來顯示人力資本與3者交互作用下對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，并且結(jié)合表1的分析說明農(nóng)村金融發(fā)展不是線性地以農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入、對外貿(mào)易、企業(yè)研發(fā)和人力資本的方式對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響．模型隨著解釋變量的加入，總體上顯性效果呈遞增趨勢，回歸效果總體較好，證明這幾個變量可以用來解釋全要素生產(chǎn)率的變動．

表1 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素分析(單個解釋變量回歸)

計量結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資、對外貿(mào)易、研發(fā)投入、人力資本均與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，這與前文假設(shè)基本一致．農(nóng)業(yè)FDI與農(nóng)業(yè)成5%的正相關(guān)關(guān)系，與我們的預期一致，但與人力資本和對外貿(mào)易一起回歸卻與ATFP呈負相關(guān)．實證結(jié)果表明農(nóng)業(yè)FDI對ATFP的提高起促進作用，其原因可能與覃毅等[27]提出的“外資企業(yè)通過示范與模仿、競爭兩條路徑促進了同行業(yè)中內(nèi)資企業(yè)全要素生產(chǎn)率及技術(shù)效率的提升”有關(guān)．雖然中國農(nóng)業(yè)金融發(fā)展水平在不斷提高，但相對于迅速增加的FDI量，農(nóng)村信貸規(guī)模和信貸配置效率、速度均不能完全與之相適應．另外，外國投資一般會投向回報率高的行業(yè)，而投向農(nóng)業(yè)的資金相對較少，造成了外資企業(yè)與農(nóng)業(yè)企業(yè)，特別是中小型農(nóng)業(yè)企業(yè)關(guān)聯(lián)性較少[29]．這使得外資企業(yè)對我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到的幫助作用得不到充分的發(fā)揮，農(nóng)業(yè)科學技術(shù)的溢出效應受到一定程度的阻礙．農(nóng)業(yè)外商直接投資流入農(nóng)業(yè)的渠道不暢，農(nóng)業(yè)金融配套服務(wù)仍然需要提高．

此外，實證結(jié)果中，TRAD和RD項與ATFP均負相關(guān)，而它們與HUM的交叉項呈正相關(guān)關(guān)系．可以看出農(nóng)業(yè)人力資本投入與農(nóng)業(yè)定資產(chǎn)投資、對外貿(mào)易以及企業(yè)研發(fā)一起對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長起到了積極的促進作用．

3.3 農(nóng)業(yè)信貸配置對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機制分析

計量結(jié)果可以看出，影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素主要有農(nóng)村固定資產(chǎn)投資、對外貿(mào)易、研發(fā)投入、人力資本以及人力資本與農(nóng)村固定資產(chǎn)投資、對外貿(mào)易、企業(yè)研發(fā)的交叉項．農(nóng)業(yè)信貸可通過這些變量中的若干個變量來傳導農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響．根據(jù)模型將FAIVIT，F(xiàn)DI，TRAD，RD，HUM分別與CRED，F(xiàn)SL進行回歸分析，檢驗結(jié)果參見表2．

表2 農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響機制分析

從表2的檢驗結(jié)果可以看出：

1) 信貸配給度和信貸規(guī)模指標與對外貿(mào)易均呈正相關(guān)．實證結(jié)果反映出農(nóng)業(yè)信貸可以通過擴大農(nóng)產(chǎn)品國際貿(mào)易來提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率．農(nóng)業(yè)信貸可為擴大農(nóng)產(chǎn)品國際貿(mào)易展創(chuàng)造良好的融資環(huán)境，國際農(nóng)業(yè)貿(mào)易可以放大農(nóng)業(yè)資本和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，最終促進ATFP的增長．

2) 農(nóng)業(yè)信貸配給度和農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模指標與企業(yè)研發(fā)投入均呈正相關(guān)，說明農(nóng)業(yè)信貸可以通過促進企業(yè)研發(fā)投入來提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率．農(nóng)業(yè)信貸配給通過減輕農(nóng)業(yè)企業(yè)的外部融資約束，促進農(nóng)業(yè)企業(yè)的研發(fā)投入，繼而對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高起到促進作用．

3) 農(nóng)業(yè)信貸配給與農(nóng)業(yè)人力資本呈正相關(guān)，而信貸規(guī)模指標與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈負相關(guān)，說明農(nóng)業(yè)人力資本是農(nóng)業(yè)信貸影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的途徑之一，并且此種影響是積極正向的促進作用．高效的農(nóng)村金融系統(tǒng)可以通過擴大HUM投入，控制農(nóng)業(yè)人力資本的投資風險，并提高農(nóng)業(yè)人力資本生產(chǎn)效率等途徑來直接增加農(nóng)業(yè)人力資本積累；也可間接通過擴大農(nóng)村物質(zhì)資本投入來促進人力資本水平．伴隨著農(nóng)業(yè)信貸配給增加，投入農(nóng)村勞動力的資金會越少，所以會在一定程度上抑制農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率．

4) 從回歸結(jié)果可以看出，反映農(nóng)業(yè)信貸現(xiàn)狀的兩個指標GRED和FSL與FAIVT和HUM的交叉項呈負相關(guān)關(guān)系，相反與TRAD和HUM的交叉項、RD和HUM的交叉項具有正向促進關(guān)系．結(jié)果表明合理配置的農(nóng)業(yè)信貸資金通過TRAD和RD與HUM的共同作用對ATFP產(chǎn)生積極影響．

整合以上實證結(jié)果得出：農(nóng)業(yè)金融信貸發(fā)展對人力資本、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入、對外貿(mào)易都呈明顯的正向作用．農(nóng)業(yè)信貸通過農(nóng)產(chǎn)品對外貿(mào)易、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入和人力資本途徑對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高產(chǎn)生積極的推動力量．

4 結(jié) 語

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的源泉受到廣泛關(guān)注．研究結(jié)果表明農(nóng)業(yè)金融信貸規(guī)模是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的重要因素．中國的農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向的促進作用，并且這種正向影響是通過以下機制實現(xiàn)的：中國金融發(fā)展通過對農(nóng)村固定資產(chǎn)投資、對外貿(mào)易、企業(yè)研發(fā)、人力資本的支持與促進提高了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平．農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈負相關(guān)，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模指標對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向的影響，但影響程度不大，這可能與農(nóng)業(yè)信貸資金由于各種原因真正流入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中資金被分流有關(guān)，即農(nóng)業(yè)信貸資金利用率低，間接反映出農(nóng)業(yè)金融配套服務(wù)不完善、信貸資金配置效率較低．

基于上述研究結(jié)果，本文的政策建議是：

1) 積極提升農(nóng)業(yè)金融體系配置資源的效率，使其能夠更有效地促進農(nóng)業(yè)對外貿(mào)易的發(fā)展，同時要更加注重轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)對外貿(mào)易的發(fā)展方式，優(yōu)化農(nóng)業(yè)貿(mào)易結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)業(yè)技術(shù)產(chǎn)品在進出口中的份額．

2) 金融機構(gòu)應該加大對農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)的支持力度，尤其通過扶持和發(fā)展中小型金融機構(gòu)，為農(nóng)戶、中小型農(nóng)民和農(nóng)業(yè)企業(yè)提供優(yōu)質(zhì)高效的金融服務(wù)和資金支持，推動農(nóng)民和農(nóng)業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新．

3) 鼓勵各類金融機構(gòu)為農(nóng)村人力資本投資提供良好的資金支持，加大對農(nóng)民基礎(chǔ)教育、農(nóng)業(yè)科學生產(chǎn)技能培訓的投入，提高農(nóng)民、農(nóng)業(yè)工作者和農(nóng)業(yè)技術(shù)人員的素質(zhì)，從而提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步及農(nóng)戶技術(shù)效率．

4) 結(jié)合各地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展狀況，農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展規(guī)模與效率以及本地區(qū)農(nóng)村人力資本水平來招商吸引外資．

5) 合理使用農(nóng)業(yè)信貸資金配置，提高我國農(nóng)業(yè)信貸資金配置效率，高質(zhì)量將信貸資金投入到真正的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)創(chuàng)新企業(yè)和農(nóng)戶手中．