孫超平，胡彥瑩，駱正清，賈惠南

（合肥工業(yè)大學 a.管理學院;b.產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與創(chuàng)新發(fā)展研究中心，安徽 合肥 230009）

安徽，無論就氣候、生物、土壤、水資源等條件而言，還是從農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量和農(nóng)村發(fā)展狀況來說，都是一個名副其實的農(nóng)業(yè)大省。近幾年來，隨著農(nóng)村經(jīng)濟結(jié)構(gòu)化調(diào)整和產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營發(fā)展，安徽省農(nóng)業(yè)得到較大的發(fā)展，農(nóng)民收入得到較大的提高。農(nóng)村經(jīng)濟主體表現(xiàn)出對金融服務全方位、多層次需求。因此，資金需求全方位的擴張迫切需要農(nóng)村金融信貸的支持。

一、文獻綜述

縱觀經(jīng)濟增長理論，20世紀60年代以前的經(jīng)濟學家大多關注資本積累、勞動力增長和技術(shù)進步等實際變量與GDP收入增長之間的關系，實證研究模型中大多分析實物資產(chǎn)對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響，卻忽略了貨幣金融資產(chǎn)的作用。20世紀60年代以后，國內(nèi)外經(jīng)濟學家開始研究貨幣金融資產(chǎn)對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響。

對于信貸投入和經(jīng)濟增長之間的關系，國外學者進行了大量的探索研究。Gurley等（1955）、Goldsmith（1969）等對金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關系實證性研究上做出了開創(chuàng)性的貢獻[1-2]。尤其是Goldsmith在1969年提出了金融相關比率（FIR），即流量和存量指標，證明二者之間存在大致平行的關系。Rahman（2011）運用時間序列法通過線性和指數(shù)方程分析了農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)產(chǎn)量之間的關系，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值存在著1%的相關性，然而對農(nóng)業(yè)信貸的配置率卻不滿意[3]。Abedullah（2009）運用分層隨機抽樣的方法，分析巴基斯坦家庭規(guī)模、信貸和教育程度的彈性分別是0.18、0.06、0.05，提出應該充分利用農(nóng)村勞動力、加大農(nóng)業(yè)信貸投入，更好地發(fā)展農(nóng)村畜牧業(yè)[4]。Adams等（1981）對低收入國家農(nóng)業(yè)信貸項目相關研究進行了述評，并提出了加大動員自愿儲蓄力度、建立實際利率主動調(diào)節(jié)機制以推動農(nóng)業(yè)信貸項目發(fā)展的觀點[5]。Miah等（2006）提出建立農(nóng)業(yè)信貸模式，衡量信貸用戶和非信貸用戶的水稻種植的相對盈利能力，找出農(nóng)民獲得信貸的約束力[6]。Sriram（2007）解決農(nóng)業(yè)信貸的問題，讓農(nóng)民明白取得金融服務和成本之間的權(quán)衡，進行目標設置和分支機構(gòu)許可等方面的政策干預[7]。

基于國外研究成果，國內(nèi)一些學者也對我國信貸投入與經(jīng)濟增長的相關性進行了分析。李明賢等（2009）運用非線性STR模型技術(shù)分析得到金融機構(gòu)信貸資金投放與經(jīng)濟增長關系投放的函數(shù)關系隨著金額投放額的不同而不同[8]。黃友均等（2009）對安徽省近年來的環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)度的動態(tài)變化進行了初步的評價分析[9]。吳子穩(wěn)（2007）運用灰色關聯(lián)理論的數(shù)學模型對安徽改革開放以來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動與GDP增長之間的關系進行了定量分析[10]。聶勇等（2010）提出農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)保險有效結(jié)合，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，提高金融支農(nóng)的總體績效[11]。向琳等（2010）運用DEA模型對各地區(qū)農(nóng)村金融資源配置效率進行評價和分析，結(jié)合Tobit回歸模型探索農(nóng)村金融資源配置效率的影響因素[12]。陳安平（2004）運用協(xié)整和Granger因果檢驗表明，我國經(jīng)濟增長和有效就業(yè)之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關系[13]。綜上，學者們對農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)發(fā)展的因果關系進行了論證，但是在研究農(nóng)業(yè)資金的投入時卻忽略農(nóng)業(yè)存款這一農(nóng)業(yè)資金流出量的做法，無疑存在著一定的片面性。

基于上述考慮，文章研究“農(nóng)業(yè)信貸凈投入”對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響。為準確計量農(nóng)業(yè)信貸凈投入對農(nóng)村經(jīng)濟增長的貢獻率，提高研究結(jié)果的客觀性，文章還分析了農(nóng)業(yè)科技投入和農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量對農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展影響。其中，以農(nóng)業(yè)信貸凈投入為切入點，以農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量和科技投入作為全面衡量制約農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的因素，徹底解決“三農(nóng)”問題，進一步促進農(nóng)村經(jīng)濟的全面發(fā)展，有著深刻的社會意義。

二、研究設計

（一）指標選取

1.影響安徽省農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的指標選取

（1）農(nóng)業(yè)信貸凈投入指標確定。隨著科技的發(fā)展，農(nóng)村資金需求的變化對農(nóng)村金融無論是從信貸服務方面還是從信貸數(shù)量上都表現(xiàn)出多層次、多樣性、更高以及更新的要求。同時，農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展也會對農(nóng)村金融機構(gòu)產(chǎn)生影響，農(nóng)民收入的增加、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增長會促使資金以信貸儲蓄的方式流向金融機構(gòu)。如：張兵等（2002）、姚耀軍（2004）、安翔（2004）和夏金霞（2005）等學者對金融機構(gòu)對農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的影響進行了實證研究[14-17]；季凱文等（2008）指出中國農(nóng)村金融深化在一定程度上促進了農(nóng)村經(jīng)濟增長，但沒有給當前農(nóng)村經(jīng)濟增長帶來明顯的效果[18]；裴輝儒（2009）運用VAR模型進行資金流與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的實證分析后認為，農(nóng)村金融對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的服務功能不夠明顯[19]。由此可以看出，學者對農(nóng)村金融問題的研究大多集中在農(nóng)村信貸對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響，卻忽略了農(nóng)村金融資金流出這一因素，缺乏從農(nóng)村整體層面上研究農(nóng)村經(jīng)濟與農(nóng)村金融的相互影響，研究結(jié)果具有一定的片面性。基于上述分析，筆者把農(nóng)業(yè)信貸投入與農(nóng)業(yè)儲蓄存款之差，即農(nóng)業(yè)信貸凈投入，作為研究安徽省農(nóng)村經(jīng)濟增長的因素之一。

（2）農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量和科技投入指標確定。無論是耕地面積、播種面積、農(nóng)民文化程度、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)安排和市場引導，還是科技、信貸和資源利用率等方面，都影響著安徽省農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展。結(jié)合新古典經(jīng)濟學理論下的生產(chǎn)函數(shù)：Q＝f（K，L，T），其中，K、T、L分別代表了資本積累、技術(shù)變化和勞動力增加。文章為了提高研究結(jié)果的客觀性、準確性，另外選取了農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量和科技投入作為因變量。

2.安徽省農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展指標

社會經(jīng)濟增長和發(fā)展的表現(xiàn)形式包括：收入增加、產(chǎn)品產(chǎn)量、生產(chǎn)技術(shù)提高、基礎設施改善、社會經(jīng)濟制度進步、知識結(jié)構(gòu)和法律制度的完善。相對于安徽省農(nóng)村經(jīng)濟領域，農(nóng)村經(jīng)濟增長的最終表現(xiàn)形式是農(nóng)民收入、糧食產(chǎn)量和農(nóng)、林、牧、漁業(yè)總產(chǎn)值。農(nóng)民收入直接反映了農(nóng)民生活水平；糧食產(chǎn)量最基本的反映了傳統(tǒng)種植業(yè)的產(chǎn)出水平；農(nóng)、林、牧、漁業(yè)總產(chǎn)值，是以貨幣形式表現(xiàn)出農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的整體水平。選擇其作為因變量，不僅具有研究價值，也契合了我國目前解決“三農(nóng)”問題的核心要求，具有深刻長遠的社會意義。文章所用的變量名稱縮寫如表1所示。

表1 變量名稱縮寫

（二）研究假設

從刀耕火種，到鐵犁牛耕的原始傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，到以化學產(chǎn)品的石油農(nóng)業(yè)，以及以資本高投入、科技技術(shù)為支撐的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，都將農(nóng)業(yè)推上一個新的臺階，進入到一個新的歷史時期。結(jié)合新古典經(jīng)濟學中的生產(chǎn)函數(shù)中的資本因素，為使結(jié)果更加客觀全面，文章選取了“農(nóng)業(yè)科技投入”和“農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量”作為分析指標。文章提出如下假設：H1：“農(nóng)業(yè)信貸凈投入”與農(nóng)村經(jīng)濟增長有強相關；H2：“農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量”與農(nóng)村經(jīng)濟增長要強相關；H3：“科技投入”與農(nóng)村經(jīng)濟增長有強相關。

（三）數(shù)據(jù)來源

文章是以《安徽省統(tǒng)計年鑒》公布的安徽農(nóng)業(yè)年度數(shù)據(jù)和農(nóng)村信用社數(shù)據(jù)作為文章研究的數(shù)據(jù)樣本。目前在農(nóng)村金融市場上，農(nóng)業(yè)銀行逐漸退出了農(nóng)村金融市場，向商業(yè)銀行轉(zhuǎn)變；農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行不直接對農(nóng)民發(fā)放貸款，實際上成為服務于糧棉油收購的專職銀行；郵政儲蓄銀行主要接受存款，不對農(nóng)村市場發(fā)放貸款。所以，農(nóng)業(yè)信貸凈投入的數(shù)據(jù)來源主要是安徽省農(nóng)村信用社。

（四）數(shù)據(jù)處理

Eviews6.0軟件是計量經(jīng)濟學軟件，主要應用于金融分析、宏觀經(jīng)濟分析與預測、管理和保險等領域。文章運用Eviews6.0作為分析工具，采用ADF單位根檢驗、協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗研究各個變量之間的動態(tài)關系。

表2的數(shù)據(jù)都是時間序列數(shù)據(jù)，具有非平穩(wěn)性的特征，而協(xié)整檢驗所用到的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的數(shù)據(jù)，所以需要進行ADF單位根檢驗。進行單位根檢驗方法有DF檢驗、PP檢驗法和ADF檢驗，文章之所以選用了ADF檢驗法，是因為ADF檢驗出現(xiàn)較早，實際應用中較常見。對時間序列的一階差分進行如下回歸：ΔYt=α+βYt-1+γt+δtΔYt-1+δ2ΔYt-2+…+δmΔYt-m+εt，并進行假設檢驗： H0:β=0,H1:β＜0 。如果接受H0，就意味著序列Yt包含單位根，即Yt是不平穩(wěn)的；拒絕H0，即接受H1,意味著Yt是平穩(wěn)的時間序列。

ADF檢驗后，如果得到的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，在同階單整的前提下進行協(xié)整檢驗?；舅枷耄喝绻麅蓚€（或兩個以上）變量的時間序列是不平穩(wěn)的，它們的線性組合表現(xiàn)出平穩(wěn)性，則這些變量存在長期的均衡關系，即協(xié)整關系。

協(xié)整檢驗能檢驗變量之間是否存在長期均衡關系，而對于存在協(xié)整關系的變量，兩者是否構(gòu)成因果關系，還需要進一步檢驗，即Granger因果檢驗法?；舅枷耄褐饕怯脕韺蓚€變量Xt和Yt之間存在的因果關系進行分析，檢驗二者在統(tǒng)計意義上是否具有因果性的方向，即在統(tǒng)計上確定究竟Xt是Yt的因，還是Yt是Xt的因，或者是二者互為原因。

表2 1991-2010年安徽省農(nóng)業(yè)凈投入指標和其他指標測算表

三、實證研究

（一）單位根檢驗

運用Eviews6.0對原序列數(shù)據(jù)進行VAR分析，根據(jù)AIC、SIC準則對數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，檢驗結(jié)果如表3所示。結(jié)果表明，對原數(shù)據(jù)VAR分析是不平穩(wěn)的，在此基礎上對數(shù)據(jù)進行二次差分，在5%顯著性水平下，變量拒絕原假設，因此數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

（1）首先，采用Eviews6.0，根據(jù)AIC和SIC準則，對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與信貸凈投入、農(nóng)業(yè)科技投入、農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量運用Jo?hansen檢驗方法進行協(xié)整檢驗，分析多個變量之間是否存在長期均衡的關系。模型的最優(yōu)滯后長度為2，檢驗結(jié)果如表4所示。

在進行VAR分析的基礎之上，滿足協(xié)整檢驗的條件，為了使結(jié)論更具穩(wěn)定性，同時使用跡檢驗和最大特征根檢驗。結(jié)果表明，在r=0的情況下，跡統(tǒng)計量和特征值在95%的臨界值下拒絕原假設，說明變量之間存在協(xié)整關系；在r≤1的情況下，跡統(tǒng)計量和特征值在95%的臨界值下拒絕原假設，說明至少存在一個協(xié)整關系；在r≤2的情況下，跡統(tǒng)計量和特征值在95%臨界值下接受原假設,說明變量之間最多存在兩個協(xié)整關系。因此，在5%臨界值下存在兩個協(xié)整關系，標準化協(xié)整方程如下：

協(xié)整方程表明，農(nóng)業(yè)信貸凈投入和農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有長期穩(wěn)定的正相關性，農(nóng)業(yè)信貸凈投入彈性系數(shù)為0.698374，意味著增加1%的農(nóng)業(yè)信貸凈投入，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長0.7%；增長1%的農(nóng)業(yè)勞動力，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長約4.8%。因此，農(nóng)業(yè)勞動力比農(nóng)業(yè)信貸凈投入更能促進農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增長；而農(nóng)業(yè)科技投入在協(xié)整方程中卻表現(xiàn)出對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的滯后現(xiàn)象，這是和現(xiàn)實理論相悖的。站在實際的角度上分析，可能存在著三個原因：首先，農(nóng)業(yè)科技投入反映安徽省農(nóng)業(yè)的科技水平可能還有局限性；其次，農(nóng)業(yè)科技潛移默化地影響著安徽省農(nóng)村的發(fā)展狀況；最后，科技還沒有轉(zhuǎn)化成真正的生產(chǎn)力，促進農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展。

（2）其次，運用Eviews6.0，在AIC、SIC準則下，運用Johansen檢驗法對糧食產(chǎn)量與信貸凈投入、農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、科技投入進行協(xié)整檢驗，模型的最優(yōu)滯后長度為2，檢驗結(jié)果如表5所示。

檢驗結(jié)果表明，在r=0的情況下，跡統(tǒng)計量和最大特征值在95%的置信水平下，拒絕原假設，變量之間存在協(xié)整關系；在r≤1的情況下，拒絕原假設，變量之間至少存在一個協(xié)整關系；在r≤2的情況下，接受原假設。所以，變量之間存在至多兩個協(xié)整關系，標準化協(xié)整方程如下：

協(xié)整方程表明，糧食產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)信貸凈投入、科技投入、農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量之間存在著正相關關系。農(nóng)業(yè)信貸凈投入的彈性系數(shù)是0.138680，意味著增加1%的農(nóng)業(yè)信貸凈投入，糧食產(chǎn)量增加0.14%；增加1%的科技投入，糧食產(chǎn)量就會增加0.36%；增加1%的農(nóng)業(yè)勞動力，糧食產(chǎn)量就會增加2.63%。一方面說明安徽省的農(nóng)業(yè)還是處于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的發(fā)展階段；另一方面也說明，信貸凈投入、科技投入還沒有真正的轉(zhuǎn)化為拉動農(nóng)業(yè)發(fā)展的關鍵因子。

表3 單位根檢驗結(jié)果

表4 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值協(xié)整檢驗跡統(tǒng)計量和特征值檢驗結(jié)果

表5 糧食產(chǎn)量協(xié)整檢驗跡統(tǒng)計量和特征值檢驗結(jié)果

（3）最后，對農(nóng)民人均收入與信貸凈投入、農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、科技投入之間是否存在協(xié)整關系，進行Johansen檢驗，檢驗結(jié)果如表6所示。檢驗結(jié)果表明，在r=0的情況下，跡統(tǒng)計量和最大特征值在95%的置信水平下，拒絕原假設，說明存在協(xié)整方程；在r≤1的情況下，跡統(tǒng)計量和最大特征值在95%的置信水平下，拒絕原假設，至少存在一個協(xié)整方程；在r≤2的情況下，跡統(tǒng)計量和最大特征值在95%的置信水平下，接受原假設。因此，至多存在兩個協(xié)整方程，標準化協(xié)整方程為：

農(nóng)民人均純收入與農(nóng)業(yè)信貸凈投入、農(nóng)業(yè)科技投入和農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量之間有著長期的正相關關系。農(nóng)業(yè)信貸凈投入每增加1%，農(nóng)民人均純收入就會增加2.1%；科技投入每增加1%，農(nóng)民人均純收入增加0.63%；農(nóng)業(yè)勞動力就業(yè)數(shù)量每投入增加1%，農(nóng)民人均純收入增加6.46%。由此可見，農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量和農(nóng)業(yè)信貸凈投入比農(nóng)業(yè)科技投入更能促進農(nóng)民人均純收入的增加。

表6 農(nóng)民人均純收入?yún)f(xié)整檢驗跡統(tǒng)計量和特征值檢驗結(jié)果

（二）Granger因果檢驗

三個因變量與三個自變量之間是存在單向的還是雙向的Granger因果檢驗，需要對各個變量之間進行Granger因果檢驗。

（1）農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與信貸凈投入、農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、科技投入的Granger因果檢驗。對變量進行Granger因果關系檢驗，旨在檢驗變量之間是否存在單向因果關系，還是存在互為因果關系。運用Granger方法檢驗農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與信貸凈投入、農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、科技投入之間的因果關系，檢驗結(jié)果如表7所示。在5%顯著性水平下，對變量進行Granger因果檢驗，科技投入和農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量是農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的Granger原因，存在單向Granger因果關系；農(nóng)業(yè)信貸凈投入是農(nóng)業(yè)科技的Granger原因，存在單向的Granger因果關系。

（2）運用Granger方法檢驗糧食產(chǎn)量與信貸凈投入、農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、科技投入之間的因果關系，檢驗結(jié)果如表8所示。在5%顯著水平下，農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量是糧食產(chǎn)量的Granger原因，農(nóng)業(yè)科技凈投入是農(nóng)業(yè)科技投入的Granger原因；農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量是農(nóng)業(yè)科技投入的Granger原因。

（3）在5%顯著水平下，運用Granger方法檢驗農(nóng)民人均純收入與信貸凈投入、農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、科技投入之間的因果關系，檢驗結(jié)果如表9所示。Granger因果檢驗結(jié)果表明，在5%的顯著水平上，農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)民人均純收入存在單向的Granger原因；農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量與農(nóng)民人純收入之間存在著單向的Granger原因；即農(nóng)業(yè)科技投入和農(nóng)業(yè)勞動力是增加農(nóng)民人均純收入的Granger原因。

表7 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值Granger因果關系檢驗結(jié)果

表8 糧食產(chǎn)量Granger因果關系檢驗結(jié)果

表9 農(nóng)民人均純收入Granger因果關系檢驗結(jié)果

總之，運用Eviews6.0分析了信貸凈投入、科技投入和農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、糧食產(chǎn)量和農(nóng)民人均純收入的影響，它們之間的呈現(xiàn)出如表10所示。

表10 各個變量之間的相關性

基于上述研究結(jié)果和分析，拒絕文章提出的原假設H1、H3，接受原假設H2。因此勞動力數(shù)量比科技投入、信貸凈投入更能促進農(nóng)村經(jīng)濟的增長；科技投入對安徽農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展卻表現(xiàn)出滯后性，還沒有真正轉(zhuǎn)化成實際生產(chǎn)力促進農(nóng)村經(jīng)濟的增長；信貸凈投入?yún)s沒有表現(xiàn)出對農(nóng)村經(jīng)濟增長的強勁拉動因子?？傊?，信貸凈投入和科技投入與農(nóng)村經(jīng)濟增長呈現(xiàn)出弱相關，勞動力數(shù)量與農(nóng)村經(jīng)濟增長呈現(xiàn)出強相關。

四、政策建議

文章對安徽省1991-2010年的相關樣本數(shù)據(jù)進行了ADF檢驗、協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗。研究表明，信貸凈投入、科技投入沒有表現(xiàn)出拉動安徽農(nóng)村經(jīng)濟的增長的作用；信貸凈投入沒有發(fā)揮到應有的作用，科技還沒有真正的轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力促進農(nóng)村經(jīng)濟增長；勞動力數(shù)量更能促進農(nóng)村經(jīng)濟的增長，這些表明安徽的農(nóng)業(yè)還處于相對比較落后的生產(chǎn)方式。

鑒于農(nóng)業(yè)信貸投入對提高安徽省農(nóng)村經(jīng)濟整體水平起關鍵作用，而導致農(nóng)業(yè)信貸投入嚴重不足、制約農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的因素包括：政府決策所致的農(nóng)業(yè)信貸資金的沉淀；農(nóng)業(yè)銀行和農(nóng)村信用社等金融機構(gòu)片面追求盈利性和安全性，偏離了服務“三農(nóng)”的宗旨；以及“三農(nóng)”自身存在的問題。為此，文章就增加信貸農(nóng)投入支持農(nóng)村經(jīng)濟建設，拉動農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展提出了以下政策建議。

（1）政府和央行應積極發(fā)揮引導作用，解決農(nóng)村經(jīng)濟金融抑制問題，完善信貸政策。一是政府加大支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和城鎮(zhèn)化進程的力度，加快對農(nóng)村經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，增強農(nóng)業(yè)綜合產(chǎn)業(yè)效益；同時引導非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，擴大農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)量。央行要發(fā)揮貨幣政策工具的作用，確保農(nóng)業(yè)信貸有可靠資金來源；解決農(nóng)村經(jīng)濟金融抑制問題，逐步形成一個服務于“三農(nóng)”的多層次、全方位、競爭有序的金融市場，通過培育新的信貸機構(gòu)以求通過多元競爭，實現(xiàn)信貸資金價格的合理化，優(yōu)化農(nóng)村資源配置；在財稅政策方面加大對農(nóng)金部門的政策扶持力度，以?？畹确绞胶虽N農(nóng)金部門因政策性貸款業(yè)務所形成的沉淀資金；完善信貸渠道，應該從下而上，自小到大，像農(nóng)村承包責任制、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)制度在改革中具有自生能力的自我擴張。

（2）農(nóng)金部門應樹立農(nóng)本思想，優(yōu)化支農(nóng)投向，加大農(nóng)業(yè)信貸投入力度。安徽農(nóng)村民間融資的情況表明，高利貸等因素導致農(nóng)戶承擔還貸的壓力較大和償債能力有限。因此，農(nóng)金部門應牢固樹立以農(nóng)為本的思想，優(yōu)化支農(nóng)投向，把握服務方向，不斷加大農(nóng)業(yè)信貸投入力度；以小額信用貸款等手段支持農(nóng)村同時確保農(nóng)戶春耕備耕資金的需要和農(nóng)田水利基本建設資金的需求；最后，鼓勵農(nóng)村剩余勞動力外出打工，加大農(nóng)民取得合理的資金，更好地發(fā)展當?shù)氐慕?jīng)濟。

（3）綜合考慮“三農(nóng)”的特征，增強農(nóng)業(yè)信貸投入的效度。結(jié)合安徽省農(nóng)村目前的情況，增強對農(nóng)村集體經(jīng)濟的支撐力量：支持農(nóng)業(yè)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營和一體化經(jīng)營，大力發(fā)展“龍頭企業(yè)+基地+農(nóng)戶”的生產(chǎn)方式，發(fā)揮龍頭企業(yè)的作用，以當?shù)佚堫^企業(yè)帶動農(nóng)民致富，發(fā)展多種經(jīng)營、特色農(nóng)業(yè)、精品農(nóng)業(yè)和效益農(nóng)業(yè)，延長農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，提高農(nóng)業(yè)的附加值，促進農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，提高農(nóng)業(yè)貸款的回收率；調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，培植農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)，形成規(guī)模經(jīng)營，提高對農(nóng)業(yè)貸款的需求量；通過加強對農(nóng)民信用和法律知識的宣傳和培訓以整治農(nóng)村信用環(huán)境，建立借款人的行為激勵和約束機制及信用檔案，從而增加農(nóng)業(yè)貸款的總量投入。

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