劉天亞

（新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)，新疆 烏魯木齊 830012）

一、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

目前國(guó)內(nèi)有關(guān)農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究理論和方法比較多。比如中國(guó)農(nóng)科院文獻(xiàn)信息中心把農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的指標(biāo)體系分為收入和消費(fèi)水平、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施與投入、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)與教育、農(nóng)業(yè)組織與經(jīng)營(yíng)管理、農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境條件等7大類22項(xiàng)指標(biāo)，同時(shí)提出了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的四個(gè)發(fā)展階段，即：起始階段、初步實(shí)現(xiàn)階段、基本實(shí)現(xiàn)階段和完全實(shí)現(xiàn)階段。廣東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院情報(bào)所提出了一個(gè)由11個(gè)一級(jí)指標(biāo)、19個(gè)二級(jí)指標(biāo)組成的“五高六化”農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化指標(biāo)體系，即勞動(dòng)生產(chǎn)率高、土地生產(chǎn)率高、投入產(chǎn)出率高、科技貢獻(xiàn)率高、農(nóng)民收入水平高，農(nóng)田標(biāo)準(zhǔn)化、操作機(jī)械化、服務(wù)社會(huì)化、管理科學(xué)化、生態(tài)良性化、城鄉(xiāng)一體化，并制定了具體的量值。

2010年蔣和平、辛嶺建立了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并對(duì)全國(guó)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行了測(cè)算，該指標(biāo)體系包括農(nóng)業(yè)投入、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、農(nóng)村社會(huì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)可持續(xù)4項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)和12項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)，測(cè)算結(jié)果表明中國(guó)東部、中部、西部農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平差異明顯，東北地區(qū)高于中部地區(qū)，中部地區(qū)高于西部地區(qū)。徐星明、楊萬(wàn)江根據(jù)系統(tǒng)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)原理，采用彈性系數(shù)法，通過建立“綜合目標(biāo)分層加權(quán)測(cè)評(píng)法”來測(cè)算我國(guó)各地及沿海地區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。研究中提出了建立包括現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)保障系統(tǒng)2個(gè)一級(jí)指標(biāo)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件等5個(gè)二級(jí)指標(biāo)，共17項(xiàng)個(gè)體指標(biāo)。

對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與金融支持的相關(guān)性文獻(xiàn)較少，可能是由于農(nóng)現(xiàn)代化程度和金融支持的衡量指標(biāo)不易測(cè)算，以及所需的數(shù)據(jù)難以獲得。

本文將利用因子分析法對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展程度與金融供給間的關(guān)系進(jìn)行分析，以探尋促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的新路徑。

二、新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與金融支持的實(shí)證分析

（一）指標(biāo)的選取

綜合現(xiàn)有的有關(guān)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的指標(biāo)體系，以及數(shù)據(jù)的可得性，本文選取了固定資產(chǎn)投向農(nóng)業(yè)的比重、有效灌溉面積占播種面積比重、單位面積機(jī)械總動(dòng)力、單位面積化肥使用量、單位面積糧食產(chǎn)值、人均肉產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)就業(yè)人口占總就業(yè)人口數(shù)比重、森林覆蓋率、人均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力9個(gè)指標(biāo)作為原始變量以反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，分別用 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9來表示。選取本地區(qū)各年的農(nóng)業(yè)貸款用于反映金融支農(nóng)程度，用FA來表示。

（二）實(shí)證分析

1.因子分析的可行性檢驗(yàn)。本文采用spss16.0統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)上述9個(gè)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化指標(biāo)進(jìn)行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗(yàn)和巴特利特球形檢驗(yàn)（Bartlett Test of Sphericity），經(jīng)過檢驗(yàn)得出，Bartlett值為57.066，Sig為0.014，小于顯著性水平0.05，因此拒絕Bartlett球形檢驗(yàn)的原假設(shè)；同時(shí)由于KMO值為0.726，這表明變量適合做因子分析，并且效果較好。

2.構(gòu)造因子變量。本文用主成分分析法來提取因子變量，提取因子的標(biāo)準(zhǔn)是特征值大于1，從而得到農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的因子特征根及方差貢獻(xiàn)率（見下表）。因子變量有兩大特征根：6.293、1.697，它們一起解釋了原變量的標(biāo)準(zhǔn)方差的88.778%（累計(jì)方差貢獻(xiàn)率）。綜合以上分析，可見提取前兩個(gè)公共因子F1、F2能反映原始變量所提供的絕大部分信息。

Total Variance Explained

3.解釋因子變量。為了加強(qiáng)公因子對(duì)F1、F2的分析解釋能力，先對(duì)提取的兩個(gè)主因子變量建立原始因子載荷矩陣，然后用方差最大旋轉(zhuǎn)法（Varimax）對(duì)載荷矩陣進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。從旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣可看出，固定資產(chǎn)投向農(nóng)業(yè)的比重X1、有效灌溉面積占播種面積比重X2、單位面積機(jī)械總動(dòng)力X3、單位面積化肥使用量X4、農(nóng)業(yè)就業(yè)人口占總就業(yè)人口數(shù)比重X7、森林覆蓋率X8、人均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力X9在旋轉(zhuǎn)后的公共因子F1上因子載荷系數(shù)大，說明F1主要反映這七個(gè)變量，因此將公因子F1定義為基礎(chǔ)因子。同理可以看到公因子F2在單位面積糧食產(chǎn)值X5、人均肉產(chǎn)量X6這2個(gè)變量上擁有很大的載荷值，這2個(gè)變量與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化產(chǎn)出效率有關(guān)，可將F2定義為生產(chǎn)效率因子。

Rotated Component Matrixa

4.計(jì)算因子得分。根據(jù)SPSS16.0輸出的因子得分表，得出旋轉(zhuǎn)后的因子得分函數(shù)的表達(dá)式如下：

在此基礎(chǔ)上，再以各因子的貢獻(xiàn)率為權(quán)重（即：各主因子方差與累計(jì)方差的比例）將兩個(gè)因子的得分進(jìn)行加權(quán)平均，構(gòu)建出能夠反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的綜合因子得分函數(shù)FZ=0.79F1+0.21F2，計(jì)算得出綜合因子。

5.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平與金融支持的線性回歸分析。根據(jù)前面的理論分析，建立線性回歸模型:FZ=β0+β1FA+e。其中：FZ代表農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，F(xiàn)A代表金融對(duì)農(nóng)業(yè)的支持力度（FA取各年的農(nóng)業(yè)貸款值），e表示殘差。

用SPSS對(duì)FA和FZ進(jìn)行一元線性回歸分析，F(xiàn)Z為因變量，F(xiàn)A為自變量。采用普通最小二乘法進(jìn)行回歸時(shí)需要考慮異方差的問題，所以本文直接用加權(quán)最小二乘法，分析結(jié)果如下：

Coefficientsa，b

回歸結(jié)果顯示，常數(shù)項(xiàng)和自變量的t統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)均通過了顯著性檢驗(yàn)。F=105.977，P（F-statistic）=0.000，說明金融投入和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展存在顯著的線性關(guān)系；自變量前的系數(shù)是0.009，并且自變量系數(shù)是顯著的，說明二者呈正自相關(guān)關(guān)系；判定系數(shù)R2=0.930，說明金融投入對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有較好的解釋程度。采用加權(quán)最小二乘法可消除異方差，t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)可靠，因此回歸方程較好的表明了金融支持與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)系。

三、實(shí)證結(jié)論

由實(shí)證結(jié)果顯示，可以有以下幾點(diǎn)結(jié)論：

第一，從整體上看，新疆在2000至2011年這十二年里，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化各指標(biāo)和金融支農(nóng)指標(biāo)的數(shù)額逐年增加，呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，反映了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平和金融支農(nóng)程度的提高。

第二，第一個(gè)公因子與有效灌溉面積占播種面積比重、單位面積機(jī)械總動(dòng)力、單位面積化肥使用量、農(nóng)業(yè)就業(yè)人口占總就業(yè)人口數(shù)比重、森林覆蓋率、固定資產(chǎn)投向農(nóng)業(yè)的比重、人均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力關(guān)系密切；第二個(gè)公共因子與人均肉產(chǎn)量、糧食單位面積產(chǎn)值密切相關(guān)，說明加大對(duì)這幾個(gè)方面的金融支持，可以提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平。

第三，由回歸結(jié)果可知，對(duì)農(nóng)業(yè)的金融資金投入越多，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的水平就越高。因此，要提高新疆的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，就需要以加大金融支持力度作為保障?；谛陆F(xiàn)在的農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，有必要加大金融支持力度，合理配置、優(yōu)化安排農(nóng)村金融資源，進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

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