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        涉農(nóng)貸款、財政支農(nóng)與區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展的實證檢驗

        2013-09-03 22:45:26王林萍
        統(tǒng)計與決策 2013年4期
        關(guān)鍵詞:支農(nóng)福建省財政

        吳 艷,王林萍

        (福建農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,福州 350028)

        涉農(nóng)貸款、財政支農(nóng)與區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展的實證檢驗

        吳 艷,王林萍

        (福建農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,福州 350028)

        資金短缺一直是困擾農(nóng)村發(fā)展的重要問題,而現(xiàn)有的農(nóng)村資金主要來自于金融系統(tǒng)的涉農(nóng)貸款和地方政府的財政支農(nóng)支出。文章采用VAR模型,針對福建省的涉農(nóng)貸款、財政支農(nóng)對地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響問題展開了實證分析。研究結(jié)果顯示,福建省涉農(nóng)貸款、財政支農(nóng)與地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展之間有著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,兩者都有力的促進地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展,但是這種效應(yīng)表現(xiàn)的并不充分,主要原因在于轉(zhuǎn)化效率的不高。

        涉農(nóng)貸款;財政支農(nóng);區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展

        0 引言

        農(nóng)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展離不開源源不斷的資金投入,而農(nóng)業(yè)所具有天然的弱質(zhì)性,這又使得其很難獲得逐利性的資金投入。于是農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金供給問題并成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的一個課題,本文擬利用VAR模型對具體的樣本——福建省的涉農(nóng)貸款、財政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系進行實證分析,以說明現(xiàn)有資金投入的成效,擬在對現(xiàn)有的資金投入進行分析的基礎(chǔ)上,為緩解農(nóng)業(yè)資金供給問題提供針對性的政策建議。

        1 模型的選擇與指標數(shù)據(jù)說明

        參閱現(xiàn)有文獻的研究成果,并根據(jù)本文分析的需要,我們選擇的計量模型工具為sim提出的Vector Autoregression Mode(lVAR,多變量自回歸模型)。該模型在克服了傳統(tǒng)聯(lián)立方程模型由于分析的經(jīng)濟理論不完善而帶來的各種問題的負面影響的基礎(chǔ)上,還為研究變量之間的聯(lián)系提供了更多的工具,如協(xié)整檢驗、脈沖反應(yīng)、方差分解等。該模型為本文的分析提供一個完整的分析系統(tǒng),從而有利于得到更加豐富的研究結(jié)論。本文所有數(shù)據(jù)均采用EVIEWS6.0進行單位根檢驗、協(xié)整檢驗、脈沖反應(yīng)、方差分解。

        多變量自回歸模型的一般表達式為:

        模型中Yt=(y1t,y2t,……ykt)′為K維內(nèi)生變量向量,Xt=(x1t,x2t,……xkt)′為D維外生變量向量,A1,A2,A3……Ap是待估計的系數(shù)矩陣,P是模型的滯后階數(shù),et是擾動項。

        本文研究目的在于分析福建省的涉農(nóng)貸款、財政支對于區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響,因此涉及的變量即為涉農(nóng)貸款變量、財政支農(nóng)變量和農(nóng)業(yè)發(fā)展變量。

        涉農(nóng)貸款變量:該指標主要用于反映金融機構(gòu)對農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金支持情況。在我國的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中,有針對該指標專門的統(tǒng)計,本文的數(shù)據(jù)就引用這一統(tǒng)計數(shù)據(jù),并用符號AGRL表示;

        財政支農(nóng)變量:該指標主要用于說明地方政府對農(nóng)業(yè)發(fā)展的財政支持情況。由于我國的財政支出中預(yù)算外資金并未納入統(tǒng)計范疇或者難以統(tǒng)計,因此本文在分析財政支農(nóng)時參考現(xiàn)有文獻的普遍做法—使用政府一般性財政支出中的農(nóng)業(yè)支出數(shù)據(jù),用符號FAGR表示;

        農(nóng)業(yè)發(fā)展變量:該指標主要用于描述福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展的狀況。按照目前國內(nèi)外相關(guān)研究較為通用的做法,本文選取福建省第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的數(shù)據(jù),用符號AGR表示。

        本文研究樣本的區(qū)間長度為1990~2011年,所選用的數(shù)據(jù)來自相應(yīng)的《福建省統(tǒng)計年鑒2012》、《新中國六十年統(tǒng)計匯編》、《福建省金融運行報告2011》中相關(guān)內(nèi)容。各變量的統(tǒng)計性描述如下表1所示。

        表1 變量的統(tǒng)計性描述

        2 VAR模型估計及其結(jié)果分析

        2.1 單位根檢驗和協(xié)整檢驗

        本文為降低數(shù)據(jù)波動可能對模型分析的影響,在進行計量檢驗前對數(shù)據(jù)均進行了對數(shù)化處理,這一處理不會對變量間的潛在關(guān)系產(chǎn)生影響,且更方便于闡述變量之間的聯(lián)動關(guān)系。所以本文的所有的計量分析均是對各變量的對數(shù)值展開的。

        本文采用較為常用的Augmented Dickey-Fuller test(ADF)檢驗法檢驗序列AGRL,F(xiàn)AGR AGRD及其相對應(yīng)的一階差分序列是否存在單位根,從而判斷序列是否穩(wěn)定。ADF檢驗的一般形式為:

        式(2)其中α為常數(shù)項,t為時間趨勢項。

        表2 變量的單位根檢驗結(jié)果

        變量的單位根檢驗結(jié)果所得出的ADF檢驗值說明:AGRL、FAGR、AGRD在原水平序列情況下均未通過檢驗,即三個變量都是非平穩(wěn)的,存在單位根;AGRL、FAGR、AGRD的一階差分序列,在1%或10%置信水平通過了單位根檢驗,表現(xiàn)出平穩(wěn)性,即AGRL、FAGR、AGRD均為一階單整變量。

        在由單位根檢驗得出時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性基礎(chǔ)上,本文對AGRL、FAGR、AGRD三個變量進行了Johansen(詹森)協(xié)整檢驗,以進一步分析三個變量的聯(lián)動關(guān)系。Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果如表3所示:

        表3 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

        從表3的檢驗結(jié)果可知,在5%的置信水平上,AGRL、FAGR、AGRD之間至少存在一個長期穩(wěn)定的關(guān)系,這一關(guān)系的數(shù)學(xué)表達式相應(yīng)的為:

        從方程式(3)可以看到,AGRL變量的系數(shù)為正的0.426620,F(xiàn)AGR變量的系數(shù)為正的0.384630,系數(shù)符號的一致性說明:在樣本區(qū)間內(nèi),福建省的涉農(nóng)貸款增量每增加1個百分點,能有力的拉動地方農(nóng)業(yè)產(chǎn)值0.426620%的上升,而地方政府財政支農(nóng)支出每增加1個百分點,則會推動地方農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加近0.384630%,即涉農(nóng)貸款與財政支農(nóng)對地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展起到了有力的正面推動效應(yīng)。這一結(jié)果符合傳統(tǒng)的理論分析,但是我們可以看到,涉農(nóng)貸款和財政支農(nóng)的正面效應(yīng)很小,分別只達到0.426620%和0.384630%,最高的也不足0.5%。具體的原因本文認為主要是涉農(nóng)貸款與財政支農(nóng)的轉(zhuǎn)化效率不高,很多資金并未真正用于農(nóng)業(yè)發(fā)展之中,或者由于投入的方向存在偏差導(dǎo)致使用效率很低。同時,農(nóng)業(yè)貸款和財政支農(nóng)的基數(shù)依然較小,受益群體較窄,很多地區(qū)依然存在覆蓋的空白區(qū),難以大范圍的帶動地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展。

        2.2 脈沖響應(yīng)分析

        脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)描述的是模型中某一變量的正交化新生對系統(tǒng)中每一個變量的影響,正交化通常采用Cholesky分解完成。本文將影響區(qū)間設(shè)定為10期,圖1為福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展對各個變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。

        圖1 福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展對沖擊的相應(yīng)

        由圖1可以看到,福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展對涉農(nóng)貸款的響應(yīng)一直為正的,并具有2個趨勢,以6期為分割點,在6期之前,響應(yīng)力度逐步增強,在6期之后,響應(yīng)力度保持較為平穩(wěn)的狀態(tài)。而福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展對財政支農(nóng)的響應(yīng)卻復(fù)雜的多,在1-4期均表現(xiàn)出正面影響,但是先高后低,在4-9期均為負面影響,9期以后呈現(xiàn)正面影響,并有上升的趨勢。這說明了涉農(nóng)貸款對福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響一直表現(xiàn)的較為積極,而財政支農(nóng)的影響并不是較為平穩(wěn)的,在不同的階段呈現(xiàn)出不同的影響,但長期來說依然有正的促進效應(yīng)。

        2.3 方差分解

        方差分解方法可以把本文VAR系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量的變動按其成因分解為各隨機擾動項的沖擊,以此為依據(jù)來說明不同結(jié)構(gòu)變化的沖擊對單一內(nèi)生變量的影響重要性。表4是對福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展做的方差分析。

        表4 福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展的方差分解

        從上表的分析結(jié)果中可以看到,福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展受自身的影響逐漸降低,在6期出現(xiàn)了轉(zhuǎn)折,涉農(nóng)貸款的貢獻超越于農(nóng)業(yè)自身發(fā)展的推進效應(yīng),成為最重要的因素,并且涉農(nóng)貸款的影響會呈現(xiàn)上升趨勢,而財政支農(nóng)對福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展的貢獻最小,且沒有大的浮動,一直維持在1%上下的水平。

        3 結(jié)論及政策啟示

        本文通過選擇了涉農(nóng)貸款變量、財政支農(nóng)變量和農(nóng)業(yè)發(fā)展變量等代表性的指標,通過建立多變量自回歸模型(VAR),對福建省1990~2011年間的時間序列數(shù)據(jù)進行了計量分析,得出以下結(jié)論:福建省的農(nóng)業(yè)發(fā)展與涉農(nóng)貸款、財政支農(nóng)之間有著長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,涉農(nóng)貸款與財政支農(nóng)都是促進地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的有利因素,但是這種有利的影響并不是充分的,這應(yīng)主要歸結(jié)于轉(zhuǎn)化效率的不高。并且從長期而言,涉農(nóng)貸款對農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響將呈現(xiàn)長期的上升趨勢,財政支農(nóng)的影響不會呈現(xiàn)大的波動,且維持在一個較低的貢獻水平。

        本文的研究可為通過發(fā)展涉農(nóng)貸款、財政支出推動農(nóng)業(yè)發(fā)展提供有力的理論支持,為更好的體現(xiàn)這一理論價值,促進福建省的農(nóng)業(yè)發(fā)展,加快地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展,結(jié)合本文的研究成果,在此本文提出以下幾點政策建議:

        ⑴加強對福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金投入。在整個金融體系的貸款發(fā)放與財政支出的結(jié)構(gòu)中,對于農(nóng)業(yè)的資金安排一直占據(jù)著較小的比重,這從整體上直接限制了農(nóng)業(yè)發(fā)展。資金安排的不足,一方面使得迫切需要資金支持的農(nóng)業(yè)發(fā)展得不到有效的供給,另一方面限制了支農(nóng)惠農(nóng)等旨在支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的政策的效應(yīng)發(fā)揮。因此,當(dāng)前福建省的金融機構(gòu)和政府財政預(yù)算中,應(yīng)將解決農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金需求問題作為重要的課題,不斷的加大對農(nóng)業(yè)的資金投入力度,加強對農(nóng)業(yè)發(fā)展的支持力度。

        ⑵進一步優(yōu)化涉農(nóng)貸款和財政支農(nóng)的投入結(jié)構(gòu)。從本文的計量分析中可以看出,資金轉(zhuǎn)化效率的不高已成為制約福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要因素,當(dāng)有限的資金投入得不到高效的使用時,農(nóng)業(yè)的發(fā)展更加困難。所以,我們認為應(yīng)進一步優(yōu)化當(dāng)前的資金投入結(jié)構(gòu),將有限的資金投入到農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵點,如農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)、先進農(nóng)業(yè)技術(shù)的研發(fā)以及農(nóng)業(yè)保險體系的建設(shè)等,以最大化資金的杠桿效應(yīng)和乘數(shù)效應(yīng)。

        ⑶完善福建省農(nóng)村金融體系。在文中的分析中我們得出,未來涉農(nóng)貸款對農(nóng)業(yè)發(fā)展的推動效應(yīng)將是長久的,且會呈現(xiàn)上升的趨勢,這給我們的啟示就是不斷完善現(xiàn)有的農(nóng)村金融體系。本文認為應(yīng)從兩個方面完善:一方面擴大現(xiàn)有農(nóng)村金融體系的覆蓋面,解決農(nóng)村金融覆蓋空白的問題,讓更多的農(nóng)村經(jīng)濟群體享受到農(nóng)村金融服務(wù)。另一方面加強農(nóng)村金融工具的創(chuàng)新,針對農(nóng)村經(jīng)濟的特點,開發(fā)出更多更好的適合“三農(nóng)”發(fā)展需求的金融工具,最大限度提供供給,滿足農(nóng)村的金融需求。

        [1]楊棟,郭玉清.國農(nóng)業(yè)貸款效率—基于雙方程誤差修正模型[J].金融研究,2007,(9).

        [2]焦方義.政府財政、金融資金支持與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展—基于中國東、中、西部地區(qū)面板數(shù)據(jù)的差異化分析[J].社會科學(xué)輯刊,2010,(1).

        [3]高峰,徐界華,趙禮恩.財政支農(nóng)和農(nóng)業(yè)貸款對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值的影響—基于山東省的實證分析[J].山東工商學(xué)院學(xué)報,2010,(6).

        [4]杜興端,徐萬剛.略論財政、金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響[J].經(jīng)濟問題,2011,(5).

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        [6]陳燦煌.財政支農(nóng)支出總量及結(jié)構(gòu)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關(guān)系—基于1980~2005年中國數(shù)據(jù)的實證分析[J].技術(shù)經(jīng)濟,2009,(12).

        F323

        A

        1002-6487(2013)04-0136-03

        吳 艷(1983-),女,福建福州人,博士研究生,研究方向:農(nóng)村金融。

        王林萍(1968-),女,福建永春人,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:農(nóng)村金融、金融可持續(xù)發(fā)展。

        (責(zé)任編輯/易永生)

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