王 晶

（哈爾濱商業(yè)大學(xué)，哈爾濱 150028）

引言

進(jìn)入21世紀(jì)，從2004年至今，中央一號(hào)文件已連續(xù)10年關(guān)注“三農(nóng)”問題，可見農(nóng)業(yè)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系中擁有舉足輕重的地位。從歷史發(fā)展進(jìn)程來看，農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平直接決定國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)。改革開放30多年來，中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展取得了舉世矚目的成就，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展提供了有力的支持，不僅解決了13億人民的溫飽問題，并且在總體上達(dá)到了小康并逐漸邁向更高的水平。雖然我國(guó)糧食連續(xù)9年實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)，但是與農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)的目標(biāo)還有一定的距離。由于我國(guó)人口較多，各項(xiàng)農(nóng)業(yè)資源的人均水平較低。研究我國(guó)農(nóng)業(yè)的技術(shù)效率問題，有利于從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量方面全面考察我國(guó)農(nóng)業(yè)的整體競(jìng)爭(zhēng)能力，探索轉(zhuǎn)型期農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展模式；對(duì)于優(yōu)化農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、統(tǒng)籌城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展、全面建設(shè)小康社會(huì)，具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定持續(xù)的增長(zhǎng)，是社會(huì)健康發(fā)展的前提。而農(nóng)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定的增值要依靠?jī)蓚€(gè)方面，一個(gè)是生產(chǎn)要素的增加，另一個(gè)是生產(chǎn)效率的提升。由于自然資源以及經(jīng)濟(jì)資源的有限性，導(dǎo)致我國(guó)農(nóng)業(yè)的發(fā)展不可能單純依賴資源的擴(kuò)張，而是應(yīng)該主要依靠不斷提升生產(chǎn)效率。學(xué)者們用不同的方法、從不同的角度研究農(nóng)業(yè)發(fā)展效率，對(duì)農(nóng)業(yè)效率的問題進(jìn)行評(píng)價(jià)。

利用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分析研究我國(guó)各年度農(nóng)業(yè)效率水平。黃勇（2013）運(yùn)用Malmquist指數(shù)方法，考察了2004—2009年湖北省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)趨勢(shì)，通過Malmquist指數(shù)的分解，分析了湖北省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的內(nèi)在動(dòng)力[1]?；贒EA模型對(duì)我國(guó)各地區(qū)農(nóng)業(yè)效率進(jìn)行分析研究。王文剛、李汝資、王芳（2012）利用DEA方法和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型方法對(duì)吉林省2001—2009年農(nóng)地要素資源的投入生產(chǎn)效率及其變化特征進(jìn)行了深入的研究[2]。李思（2012）運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的BC2模型對(duì)農(nóng)業(yè)效率進(jìn)行測(cè)評(píng)，以四川省為樣本，計(jì)算得出21個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)效率[3]。張海波、劉穎（2012）采用隨機(jī)前沿分析（SFA）方法，考慮了隨機(jī)因素對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的影響，具體測(cè)算了我國(guó)1980—2009年各地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）[4]。秦臻、倪艷（2012）采用基于隨機(jī)前沿模型的參數(shù)法，利用中國(guó)1978—2008年的省級(jí)行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)，從歷史演化和區(qū)際差異兩個(gè)角度對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）進(jìn)行了實(shí)證研究[5]?，F(xiàn)如今，大多數(shù)的文獻(xiàn)都是對(duì)我國(guó)整體或者說區(qū)域的農(nóng)業(yè)效率水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)農(nóng)業(yè)效率的影響因素分析的較少。對(duì)我國(guó)整體及區(qū)域的整體農(nóng)業(yè)效率水平進(jìn)行評(píng)價(jià)十分必要，但是對(duì)其影響因素的分析更為有現(xiàn)實(shí)意義。在影響農(nóng)業(yè)效率的許多因素當(dāng)中，金融支持的作用十分重要。本文在總結(jié)了相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，采用隨機(jī)前沿模型分析金融支持對(duì)我國(guó)東部地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響狀況。

二、模型選取及數(shù)據(jù)來源

根據(jù)SFA模型的基本原理，運(yùn)用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，在我國(guó)東部11個(gè)省份2001—2010年面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)技術(shù)效率及農(nóng)村金融支持對(duì)其影響進(jìn)行測(cè)算。具體研究模型如下：

在（1）式中，i為各省份的排列序號(hào)；t為時(shí)間序號(hào)，i=1，2，…11；t=1，2，…9；yit表示第 i個(gè)省份在第 t時(shí)期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值（單位：萬元）；Kit表示i省t期的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（單位：萬千瓦）；Lit表示i省t期的農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量（單位：萬元）；β為待估計(jì)參數(shù)，β1表示資本產(chǎn)出彈性，β2表示勞動(dòng)產(chǎn)出彈性，vit為i省t期生產(chǎn)過程的隨機(jī)誤差，它表示測(cè)量誤差、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)以及各種不可控制的隨機(jī)因素；uit為i省在t期生產(chǎn)過程的效率項(xiàng)，服從半正態(tài)分布，非負(fù)隨機(jī)變量，且和相互獨(dú)立。

本文選取的樣本數(shù)據(jù)為我國(guó)東部的11個(gè)省，時(shí)間段為2000—2010年。其中各地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)

業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于每年度的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒》，每個(gè)地區(qū)的農(nóng)發(fā)行的貸款余額、農(nóng)業(yè)銀行農(nóng)業(yè)貸款余額以及農(nóng)村信用社貸款余額來源于《中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行統(tǒng)計(jì)年鑒》。選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出變量，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力作為投入變量。采用農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出之比來衡量農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響程度。

三、計(jì)量結(jié)果分析

本文運(yùn)用STATA對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。表1給出了模型的參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)成果。

1.模型檢驗(yàn)：γ=0.9504，這說明模型中的誤差主要來源于技術(shù)非效率，因此，對(duì)于基于面板數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率研究，使用SFA技術(shù)是較為合理的。

表1 農(nóng)業(yè)技術(shù)效率影響因素SFA估計(jì)結(jié)果（2000—2010年）

2.參數(shù)各投入變量產(chǎn)出彈性分析：農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、及其二次項(xiàng)系數(shù) β1=1.3520、β2=1.298 5、β3=-0.111 2、β4=0.114 6、β5=0.041 8，且 β1、β4通過 1%的顯著性檢驗(yàn)，β3、β5通過5%的顯著性檢驗(yàn)，β2通過10%的顯著性檢驗(yàn)。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力以及農(nóng)業(yè)從業(yè)人員產(chǎn)出彈性均為正值。

3.政策性金融支持對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響：參數(shù)δ1=0.05 312 81，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)。參數(shù)符號(hào)為正，說明農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行對(duì)金融支持技術(shù)效率的促進(jìn)作用不明顯，該實(shí)證結(jié)果與2000—2010年農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行的實(shí)際運(yùn)營(yíng)狀況基本相符。

4.農(nóng)業(yè)銀行農(nóng)業(yè)金融支持對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響：參數(shù)δ2=0.5787488，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)。參數(shù)符號(hào)為正，說明農(nóng)業(yè)銀行金融支持對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的促進(jìn)作用不明顯。中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行是我國(guó)傳統(tǒng)的從事農(nóng)村金融業(yè)務(wù)的商業(yè)銀行，但商業(yè)化的過程中，迅速進(jìn)入城市并從20世紀(jì)90年代末開始撤銷了大量的農(nóng)村基層營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，其支農(nóng)能力大大下降。

5.合作金融支持對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響：參數(shù)δ3=-0.208 966 2，其通過1%的顯著性檢驗(yàn)。參數(shù)符號(hào)為負(fù)，這一實(shí)證結(jié)果說明了農(nóng)村信用社的金融支持對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率有促進(jìn)作用，農(nóng)村信用社貸款與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比值每增長(zhǎng)1個(gè)單位，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率水平提高0.208 966 2，這一結(jié)論與設(shè)想的相一致。

四、結(jié)論

本文基于我國(guó)東部11個(gè)省份2000—2010年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用隨機(jī)前沿分析模型，對(duì)政策性金融機(jī)構(gòu)、農(nóng)業(yè)銀行以及農(nóng)村合作社的金融支持對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響進(jìn)行了實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果表明合作金融支持對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率有著明顯的促進(jìn)作用，而政策性金融支持以及農(nóng)業(yè)銀行的農(nóng)業(yè)金融支持對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率作用效果不是很顯著，2000年，我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率不斷提升，并從2003年開始增速明顯。上述實(shí)證結(jié)論實(shí)證支持了2000年以來的農(nóng)村金融改革，并對(duì)其效果進(jìn)行了檢驗(yàn)，為農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行進(jìn)行改革提供了依據(jù)，并對(duì)農(nóng)村合作金融在農(nóng)業(yè)支持中的重要作用提供了實(shí)證證明。政府應(yīng)該繼續(xù)對(duì)農(nóng)村信用社進(jìn)行深化改革，促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的不斷提升。

[1] 黃勇.湖北省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)、技術(shù)進(jìn)步與效率變化研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2013，（8）.

[2] 王文剛，李汝資，王芳.吉林省區(qū)域農(nóng)地生產(chǎn)效率及其變動(dòng)特征研究[J].地理科學(xué)，2012，（5）.

[3] 李思.基于DEA模型的四川省農(nóng)業(yè)效率評(píng)價(jià)[J].天津農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012年，（4）.

[4] 張海波，劉穎.我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)及收斂研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2012，（13）.

[5] 秦臻，倪艷.中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的實(shí)證研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2012，（9）.