低碳農(nóng)業(yè)與農(nóng)村金融協(xié)同發(fā)展的實證分析

徐祚林

摘 要：低碳農(nóng)業(yè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的主要方式和根本出路，而發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)需要高技術(shù)、高投入，且風險大、融資難，需要農(nóng)村金融機構(gòu)的強力支持;同時，發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)又有利于農(nóng)村金融的創(chuàng)新。本文基于金融創(chuàng)新支持低碳農(nóng)業(yè)、兩者協(xié)同發(fā)展的重要性，運用因子分析法，評價我國低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平及發(fā)展特征，并對低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平和農(nóng)村金融支持力度進行回歸分析，實證低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)村金融支持的相互作用力，進而為促進低碳農(nóng)業(yè)和農(nóng)村金融協(xié)調(diào)發(fā)展提出建議。

關鍵詞：低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟;農(nóng)村金融;協(xié)同發(fā)展;實證

一、引言

“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”“綠水青山就是金山銀山”等發(fā)展理念，為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展注入了新的內(nèi)涵。在保持農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展和履行環(huán)境保護責任的前提下，調(diào)整農(nóng)業(yè)經(jīng)濟戰(zhàn)略結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟效益和社會效益，是實現(xiàn)“低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟”重要的發(fā)展方向。新時期，這一方向愈發(fā)離不開農(nóng)村金融的支持。農(nóng)村金融立法處于“加速度”中，農(nóng)村金融的發(fā)展也越發(fā)受到關注。農(nóng)村金融如何助力現(xiàn)代低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展，低碳農(nóng)業(yè)如何更好地給予農(nóng)村金融發(fā)展推力是亟待解決的重要問題。

二、我國低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平的因子分析

因子分析法是主成分分析的方法的推廣，主要是運用降維的思想，由原始變量相關矩陣內(nèi)部的依賴關系出發(fā)，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子。

（一）指標體系的構(gòu)建

指標體系是綜合評價的核心內(nèi)容。從我國低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的實際出發(fā)，評價低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展水平需要涵蓋以下方面：農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中是否實現(xiàn)了“低能耗、低排放、高效率”，是否減少了有害投入品的使用;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中是否實現(xiàn)了“低污染”，是否改變了不合理的生產(chǎn)生活方式從而減少了廢棄物的排放;農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中是否實現(xiàn)了“高碳匯”，是否通過科技手段提高了森林、土地、植被等的碳匯作用。結(jié)合學者們的研究成果，本文試圖建立涵蓋能源（X1單位農(nóng)業(yè)勞動力創(chuàng)造農(nóng)業(yè)增加值、X2單位水耗產(chǎn)出率）、科技（X3農(nóng)業(yè)機械總動力）、經(jīng)濟（X4農(nóng)業(yè)GDP、X5農(nóng)業(yè)GDP占總GDP比重、X6農(nóng)業(yè)GDP增長率）、農(nóng)民生活（X7農(nóng)民人均純收入、X8人均農(nóng)業(yè)GDP、X9農(nóng)村恩格爾系數(shù)）與政策（X10碳稅政策和法規(guī)、低碳法制建設）五方面內(nèi)容的低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展綜合評價指標體系，包括 1 個一級指標、5個二級指標和11個三級指標。

（二）數(shù)據(jù)來源與預處理

本文的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2010-2019），《農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》（2010-2019），部分數(shù)據(jù)根據(jù)指標的含義計算而來。

由于各指標的取值水平差異比較大，指標之間的量綱也不相同，需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理，采用“Z-score標準化”方法進行數(shù)據(jù)標準化處理。公式為：[x*ij=xij-xj/σj]。

（三）分析過程

在做因子分析之前，應該對所選取的變量進行效度檢驗，以證明其是否適合做因子分析。對所選擇的的指標進行KMO與巴特利特球形檢驗。易知，KMO測度值為0.521，適合進行因子分析;Bartletts 球形檢驗的值為214.470顯著性為0.000，明顯小于5%，即檢驗結(jié)果顯著，也表明選取的指標適合做因子分析。

變量共同度表明，變量的共性方差均大于0.7且絕大多數(shù)都超過0.9，說明所提取的公因子能夠很好地反映原始變量的信息，如果運用因子分析可得到較好的效果。

由表2可知，前兩個成份共解釋了總方差的94.772%。說明提取兩個公因子足以很好地體現(xiàn)低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平和競爭力。

為了進一步確定公因子的解釋能力，對提取的兩個公因子建立原始因子載荷矩陣。根據(jù)結(jié)果可知，公因子F1在 X1、X2、X4、X6、X7和X8上的載荷值很大，這些變量是解釋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)營規(guī)模的主要指標，因此第一個公因子F1可以命名為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的公因子;而公因子F2在X3上的載荷值是最大的，此指標是反映農(nóng)業(yè)機械化水平的重要指標，所以將第二個公因子命名為F2農(nóng)業(yè)業(yè)機械化水平因子。

根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣，因子得分函數(shù)為：

F1=0.147X1+0.158X2-0.203X3+…

F2=-0.026X1-0.065X2+0.815X3-…

由此得出的F1、F2在2010年-2019年的得分如下表所示

[年份 F1 F2 2019 1.54683 -0.40500 2018 1.22068 -0.27693 2017 0.90561 -0.27308 2016 0.62183 -0.46943 2015 -0.22629 1.81068 2014 -0.35910 1.29447 2013 -0.51714 0.56514 2012 -0.91058 0.21645 2011 -1.01786 -0.99401 2010 -1.26398 -1.46828 ]

以各主因子的信息貢獻率（特征值百分比）為權(quán)數(shù)計算各年份的低碳業(yè)產(chǎn)業(yè)化綜合得分（F），計算公式為：

F=0.809F1+0.191F2

（四）低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平測評結(jié)果

1、低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模水平

從圖1可看出低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模水平得分呈現(xiàn)上升變化，増長趨勢較為明顯。這主要是因為伴隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的現(xiàn)代化，低碳農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模也得到了日益擴大。2015-2016年期間，低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模水平得分增長最為迅速。在這一期間，此前愈來愈凸顯的資源和環(huán)境問題有了較為顯著的改善。國家重視在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中運用低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)，促進了低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展，帶來了短幅低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的激增。

2、低碳農(nóng)業(yè)機械化水平

低碳農(nóng)業(yè)機械化水平得分在圖1中整體上呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢。其中2010-2015年逐年上升，到2015年達到最大值后又趨于下降。這種變化趨勢可以用指標農(nóng)業(yè)機械總動力結(jié)合由上所得進行分析解釋。有上得知2015-2016年期間，國家加強了對低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)的重視，高污染高排放的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)得到有效的遏制和改善，這直接影響了農(nóng)業(yè)機械總動力指標。由于農(nóng)業(yè)機械在從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動時，普遍具有高耗能高排放的特點，農(nóng)業(yè)機械因此急需技術(shù)創(chuàng)新，使得其更符合農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展需求。故低碳農(nóng)業(yè)機械化水平得分在2015年時有了明顯的下降。2016年起，低碳農(nóng)業(yè)機械化水平雖有上升，但受技術(shù)瓶頸、廣泛應用困難等難題影響，發(fā)展緩慢。因此，解決技術(shù)創(chuàng)新和落實低碳農(nóng)業(yè)機械廣泛應用等問題是提高低碳農(nóng)業(yè)機械化水平的必然過程。

3、低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟綜合發(fā)展水平

由圖1可以看到低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟綜合發(fā)展水平與生產(chǎn)規(guī)模水平大致呈現(xiàn)出相同的趨勢，這主要是由綜合發(fā)展得分計算公式F=0.809F1+0.191F2決定的。從因子分析的實證結(jié)果可以得出低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模水平在綜合評價低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平時占了較大的權(quán)重，是其主要決定因素。生產(chǎn)規(guī)模水平呈現(xiàn)増長趨勢，所以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟綜合發(fā)展水平也是増長的趨勢。但是也應該注意從2015年后低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟綜合發(fā)展水平?jīng)]有生產(chǎn)規(guī)模水平變化幅度大，其主要是因為從2015年以后低碳農(nóng)業(yè)機械化水平有所下降且再發(fā)展緩慢。所以保持低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的良好態(tài)勢，要注重低碳農(nóng)業(yè)機械化水平的提高。

三、低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)村金融支持協(xié)同發(fā)展的實證

本文對低碳農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平與農(nóng)村金融支持之間進行兩種線性回歸擬合：

認為農(nóng)村金融支持（Y）是低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平（F）的一元線性函數(shù)，線性回歸模型為：Y=B0+B1F+U。其中B0、B1為待估參數(shù)，U為隨機干擾項，Y為涉農(nóng)貸款（本文選用農(nóng)林牧漁業(yè)固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）國內(nèi)貸款作為此參數(shù)數(shù)據(jù)來源）。

[ 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 F -1.3 -1.01 -0.7 -0.31 -0.04 0.16 0.41 0.68 Y（億元） 205.7 340.26 427.64 577.49 754.03 798.94 880.25 1040.07 ]

因涉農(nóng)貸款部分數(shù)據(jù)（2018-2019年）缺失，故首先利用已知數(shù)據(jù)表6進行擬合，得到結(jié)果如下：

本次運行結(jié)果中可決系數(shù)R2為0.992848，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合較好;通過White檢驗，得知該模型并不存在異方差性;觀察該模型方差擴大因子VIF=1<10，可以判斷解釋變量之間并不存在影響最小二乘估計的多重共線性;由偏自相關性（PAC）檢驗可以知曉，模型不存在自相關。以上得出，該模型比較適用于解釋低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平與金融支持之間的線性回歸意義。并且通過t檢驗得出，低碳農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展水平對于農(nóng)村金融支持有著顯著影響，故低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展在一定程度上促進了金融支持力度的加大。

在此基礎上，利用所建立的模型分別預測2018年和2019年涉農(nóng)貸款的數(shù)據(jù)。

認為低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平（F）是金融支持（X）的一元線性函數(shù)，線性回歸模型為：F=B0+B1X+U。其中B0、B1為待估參數(shù)，U為隨機干擾項，X為涉農(nóng)貸款（數(shù)據(jù)來源同上），所得結(jié)果如下：

F = -1.7791 + 0.0024*X

（0.043218） （5.37E-05）

t=（-41.16639） （44.97501）

R2 = 0.996061? F = 2022.751 n = 10

回歸結(jié)果顯示，模型的t統(tǒng)計值均通過了顯著性檢驗，表明兩者之間具有顯著的線性相關關系.偏自相關性（PAC）檢驗表明該回歸模型不存在一階自相關。由White檢驗和該模型的方差擴大因子可以判斷，該模型并不存在異方差性和多重共線性?；貧w系數(shù)為0.0024，說明農(nóng)村金融支持和低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展成正相關。

隨著農(nóng)村金融支持力度顯著增大，低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平也快速上升，特別是2013年中央一號文件突出強調(diào)了改善了農(nóng)村金融服務，農(nóng)村金融支持力度相較之前增長有了較大的提升。這一明顯提升也影響了低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，回歸結(jié)果也證實了金融支農(nóng)力度對低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平具有正向促進的關系，即農(nóng)村金融支持每提高1個單位，低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平將提升0.0024個單位。從實際調(diào)查來看，2013年起，關于“低碳經(jīng)濟”和“低碳農(nóng)業(yè)”等低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展主題的經(jīng)濟會議多次召開，低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟在全國得到有效的快速發(fā)展，經(jīng)濟效益和社會效益顯著。與此相伴而來的則是符合當時低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展需要的農(nóng)村金融關注度的提升。農(nóng)村金融立法于2013年明確提出將會適時啟動，農(nóng)村金融迅速發(fā)展。因此明確低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟和農(nóng)村金融發(fā)展中現(xiàn)存問題，提出有效解決方案具有很強的現(xiàn)實意義。

四、結(jié)論與對策建議

（一）結(jié)論

低碳農(nóng)業(yè)是符合可持續(xù)發(fā)展理念的新型農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，是我國實現(xiàn)低碳經(jīng)濟的重要領域與保證。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展都離不開金融的支持，低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展也是如此。為了實現(xiàn)高能效、低能耗、低碳排放和低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的目標，低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展需要金融產(chǎn)品和服務的創(chuàng)新，以為其提供充足的資金支持。因此，有力的農(nóng)村金融支持是促進低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的根本保證。低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟得到有效發(fā)展進而會對農(nóng)村金融提出要求，需要更充足更完善的農(nóng)村金融扶持以及明確而健全的農(nóng)村金融法制體系，農(nóng)村金融即在這一過程中得到有利發(fā)展。兩者在彼此作用中，產(chǎn)生了積極有效的循環(huán)效應。

（二）低碳農(nóng)業(yè)與農(nóng)村金融協(xié)調(diào)發(fā)展的對策建議

1、各地要根據(jù)資源稟賦和發(fā)展階段選擇適合自身的低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展模式

受我國地理因素和各地經(jīng)濟水平的影響，我國部分地區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境差異較大，農(nóng)業(yè)發(fā)展思想也不盡相同，并不適合套用同種低碳農(nóng)業(yè)模式。各地應在充分的實地調(diào)查的基礎上，結(jié)合本地特色，提出適用于自身的獨有的模式，以此充分發(fā)揮金融支持的效用。

低碳農(nóng)業(yè)思想雖然在國際范圍內(nèi)得到接受，但由于各國國情不同，對其理解也有所不同。國外產(chǎn)生積極效應的發(fā)展模式，也并不一定適用于國內(nèi)發(fā)展，但可做適當參考，具有一定的參考意義。

2、在低碳農(nóng)業(yè)和農(nóng)村金融的發(fā)展中，政府應該發(fā)揮重要作用

政策手段是政府促進低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的基本工具，低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展需要建建立健全促進低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的政策體系。政策促進低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的基本手段有3種： 法律手段、行政手段和經(jīng)濟手段。行政、經(jīng)濟、法規(guī)三位一體，能夠更好地促進低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展。

農(nóng)村金融的發(fā)展離不開法制的穩(wěn)定。在農(nóng)村金融立法的背景下，金融支農(nóng)將會逐步趨向于有序化、有效化，這促進了農(nóng)村金融市場的有效競爭，提升了金融供給能力。并且農(nóng)村金融法制化將會很大程度上保障了農(nóng)民的消費者權(quán)益，提高了農(nóng)民的風險意識和自我保護意思。

3、圍繞農(nóng)村農(nóng)業(yè)經(jīng)濟現(xiàn)代化，創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務水平

當前農(nóng)村金融服務供給較為單一，不能滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展需要，低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平無法得到有效提升。應當創(chuàng)新農(nóng)村金融服務產(chǎn)品供給保障制度，擴大農(nóng)村金融服務的邊界，例如做好糧食安全、種業(yè)發(fā)展等重點領域的金融服務，加大農(nóng)業(yè)農(nóng)村基礎設施建設的支持力度，穩(wěn)步拓寬農(nóng)業(yè)農(nóng)村抵、質(zhì)押品范圍等，有效支持低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展。

4、積極引導支農(nóng)資金流向低碳農(nóng)業(yè)領域

首先，加強對農(nóng)業(yè)金融機構(gòu)資金流向的監(jiān)督和導向，最大限度地保證其資金流向農(nóng)業(yè)領域。其次，應當適當降低農(nóng)業(yè)金融機構(gòu)（主要涉及到農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行、農(nóng)業(yè)銀行以及農(nóng)村信用合作社等）存款準備金率，使得這些機構(gòu)擁有更多可發(fā)放的貸款資金。最后，需要貴方農(nóng)村的民間資本，在規(guī)范農(nóng)村的民間資本同時，因地制宜引導民間資本參與農(nóng)業(yè)、農(nóng)村的經(jīng)濟建設。

參考文獻：

[1]謝愛輝，樊順安.基于主成分分析的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與金融支持相關性研究[J].當代經(jīng)濟，2015（04）：110-112.

[2]梁青青.資源、環(huán)境與經(jīng)濟約束下的我國低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評價模型構(gòu)建及應用[J].資源與產(chǎn)業(yè)，2018，20（03）：70-78.

[3]普倩倩.河南省低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展測評與影響因素分析[D].天津財經(jīng)大學，2015.