輝敏敏，黃永興（安徽工業(yè)大學(xué)商學(xué)院，安徽馬鞍山243032）

金融發(fā)展、財(cái)政支出與農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新
—基于面板數(shù)據(jù)的分析

輝敏敏，黃永興
（安徽工業(yè)大學(xué)商學(xué)院，安徽馬鞍山243032）

選取我國1995—2014年部分面板數(shù)據(jù)，采用panel回歸模型研究農(nóng)村金融發(fā)展和農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的影響。研究結(jié)果表明：我國農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平進(jìn)步明顯，這種進(jìn)步得益于農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的有效支持；農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的協(xié)同作用效果并不顯著；農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用逐年增強(qiáng)，而農(nóng)村金融發(fā)展的作用卻是逐年削弱。

農(nóng)村金融發(fā)展；農(nóng)業(yè)財(cái)政支出；農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新；panel回歸模型

農(nóng)業(yè)是國家命脈，關(guān)乎國家糧食安全與社會(huì)穩(wěn)定。農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力至關(guān)重要。對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的資金投入以財(cái)政為主，并輔以金融系統(tǒng)的資金配置。關(guān)于財(cái)政支農(nóng)與農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用，國內(nèi)相關(guān)研究大致可分為兩個(gè)方面：1）農(nóng)村金融或財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的單一影響。其一，關(guān)于農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響作用。辜勝阻等［1］指出可以利用金融創(chuàng)新來促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新；肖干等［2］運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證得出相同結(jié)論；宋春光等［3］進(jìn)一步指出：合作金融組織對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率水平提高有顯著的正向促進(jìn)作用，而政策性金融的作用不明顯。其二，關(guān)于財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用效果影響，研究者們得出的結(jié)論均認(rèn)為地方財(cái)政支農(nóng)投入對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率有顯著積極作用［4-5］。2）關(guān)于農(nóng)村金融與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的協(xié)同作用。李巧莎等［6-8］提出要推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，必須加大財(cái)政投入力度，促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與財(cái)政金融的結(jié)合；潘雄鋒等［9］運(yùn)用狀態(tài)空間模型實(shí)證分析之后，發(fā)現(xiàn)財(cái)政和金融二者的協(xié)同作用對(duì)我國技術(shù)發(fā)展的彈性系數(shù)有明顯的階段性特征。

現(xiàn)有文獻(xiàn)為相關(guān)研究奠定了堅(jiān)實(shí)的理論和經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)，但是大多研究并不能體現(xiàn)地區(qū)差異?；诖耍疚脑诜謩e檢驗(yàn)我國農(nóng)村金融與財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響作用的基礎(chǔ)之上，分析二者對(duì)推進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的協(xié)同作用，并進(jìn)一步剖析地區(qū)差異，以期為促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步等政策制定和相關(guān)研究提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。

1　模型構(gòu)建與變量選擇

農(nóng)村金融發(fā)展和農(nóng)業(yè)財(cái)政支出是農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出的重要影響因素。實(shí)際上，除了這兩個(gè)因素之外，參與技術(shù)創(chuàng)新的人力資本及其他不可觀測的要素，對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)同樣不可忽視。為簡化分析，本文采用Griliches-Jaffe知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的柯布-道格拉斯形式［10-11］作為研究農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的基本理論模型

其中：Q為農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出；K為資金投入；L為人力投入；W為其它的影響因素；A為全要素生產(chǎn)率；α，β，λ分別為各變量的彈性系數(shù)。將模型（1）轉(zhuǎn)換為對(duì)數(shù)形式

其中各變量的選擇如下：

1）產(chǎn)出Q

衡量國家或者企業(yè)自主創(chuàng)新能力的主要指標(biāo)，主要指“新產(chǎn)品銷售額”或“專利申請(qǐng)量（授權(quán)量）”［12］?？紤]到農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新本身的特點(diǎn)，“新產(chǎn)品銷售量”很難衡量，本文選定“農(nóng)業(yè)發(fā)明專利的授權(quán)量”（Z）作為衡量農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出的指標(biāo)。

2）資金投入K

由于農(nóng)業(yè)的自然再生產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)再生產(chǎn)的雙重屬性，一方面，政府對(duì)農(nóng)業(yè)的財(cái)政支出逐漸加大，財(cái)政支農(nóng)是我國農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的主要資金來源之一；另一方面，考慮到農(nóng)村金融發(fā)展的資金配置對(duì)我國農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的也有至關(guān)重要的影響。因此，選取農(nóng)業(yè)財(cái)政支出（E）與農(nóng)村金融發(fā)展指標(biāo)（F）作為資金投入是可行的。

各省歷年農(nóng)業(yè)財(cái)政支出（B）可由統(tǒng)計(jì)年鑒中整理獲得。而衡量一國或地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展時(shí)，現(xiàn)有的研究主要使用戈德史密斯［13］提出的金融相關(guān)率（M2/GDP）作為標(biāo)準(zhǔn)。但是在結(jié)合我國實(shí)際情況之后，黃昌利等［14］指出，我國的M2/GDP指標(biāo)并不能衡量本國的真實(shí)金融深化與改革的程度，呈現(xiàn)出一個(gè)畸形上升的趨勢。一個(gè)地區(qū)貸款的發(fā)放規(guī)模反映了該地區(qū)資金的利用程度，而足夠的存款量則能為金融機(jī)構(gòu)提供充足的資金來源，因此，本文借鑒馬正兵［15］與劉降斌等［16］所采用的方法，用金融機(jī)構(gòu)存貸款總額占第一產(chǎn)業(yè)GDP的比值來衡量農(nóng)村金融的發(fā)展水平。

3）人力投入L

考慮到高等院校、國家（省、市地）級(jí)科研院（所）是我國農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)的主體和農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)成果的主要供給源［17］，本文采用各地區(qū)歷年“國有企事業(yè)單位農(nóng)業(yè)研發(fā)人員”（R）作為衡量農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的人力投入指標(biāo)。

4）其他影響因素W

本文除了需要分別研究農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的支持作用之外，還要研究農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的協(xié)同作用對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，故設(shè)定的該變量以衡量農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的協(xié)同作用lnE×lnF。

綜合以上分析，并考慮到農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的前期水平對(duì)當(dāng)期的影響以及人力資源作用的滯后性特點(diǎn)，分別將農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與人力資源的前期水平納入到解釋變量之中，最終建立panel data模型如式（3）

其中：C為常數(shù)項(xiàng)；ε為誤差項(xiàng)；i與t分別為省份與年份；q為區(qū)域，取值為0，1，2，3，分別代表全國、東部、中部、西部地區(qū)；k與p均表示滯后的期數(shù)；另外α，β，λ，μ，ω與θ分別為各解釋變量的待估參數(shù)。

2　數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

2.1數(shù)據(jù)來源

研究所用數(shù)據(jù)主要來源于國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局及《新中國60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。鑒于西藏自治區(qū)及香港、澳門特別行政區(qū)和臺(tái)灣地區(qū)的數(shù)據(jù)缺失較多，不作為研究對(duì)象。

1）農(nóng)業(yè)發(fā)明專利的授權(quán)量數(shù)據(jù)

全部來自國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)庫，按照國際專利分類（IPC）方法，對(duì)1995—2014年各省市授權(quán)專利的申請(qǐng)書中IPC分類為A01（包含林業(yè)、農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)、狩獵、誘捕、捕魚）的專利檢索得到。

2）各地區(qū)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出數(shù)據(jù)

1995—2006年的數(shù)據(jù)來自《新中國60年統(tǒng)計(jì)資料匯總》，2007年之后財(cái)政農(nóng)業(yè)支出統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生改變，為了不影響數(shù)據(jù)的可比性，對(duì)于2007年之后各年的數(shù)據(jù)，本文利用2000—2006年的農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的平均發(fā)展速度依次得出。為使數(shù)據(jù)更具科學(xué)性，本文運(yùn)用各地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（1995=100）對(duì)各省市農(nóng)業(yè)財(cái)政支出做了價(jià)格平減處理。

2.2描述性統(tǒng)計(jì)

表1為各主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表1可看到，農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的協(xié)同作用lnE×lnF差異最大，標(biāo)準(zhǔn)差為2.944 7；農(nóng)業(yè)發(fā)明專利的授權(quán)量lnZ和農(nóng)業(yè)財(cái)政支出lnE的差異次之，其標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.487 8和1.086 3；農(nóng)村金融的發(fā)展水平lnF差異最小，其標(biāo)準(zhǔn)差為0.879 8。

表1　主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)Tab.1 Descriptive statistics of main variables

為獲得農(nóng)村金融發(fā)展、農(nóng)業(yè)財(cái)政支出和農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平發(fā)展的趨勢性信息，可對(duì)每個(gè)年度的面板數(shù)據(jù)進(jìn)一步處理，得到1995—2014年年度平均農(nóng)業(yè)專利授權(quán)數(shù)、平均農(nóng)村金融的發(fā)展水平、平均農(nóng)業(yè)財(cái)政支出額及后兩者對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新協(xié)同作用的平均數(shù)，其變化趨勢如圖1所示。

圖1　農(nóng)村金融發(fā)展、農(nóng)業(yè)財(cái)政支出和農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的變化趨勢Fig.1 Tendency of the rural financial development，agricultural fiscal expenditure and the agricultural technology innovation

從圖1可以看出，四者均呈逐年上升趨勢，其中平均lnE增幅較大，特別是自2003年以來尤其明顯，這主要是由于我國連續(xù)十多年以來特別重視“三農(nóng)”發(fā)展，不斷制定各種政策促進(jìn)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出所致；平均lnF也表現(xiàn)為明顯增長趨勢，說明我國農(nóng)村金融發(fā)展的總體規(guī)模在不斷的擴(kuò)大，其在農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的比重逐年上升，這有利于金融體系對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用；平均lnZ持續(xù)快速上升，表明我國十多年以來農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)較為活躍，農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在不斷地發(fā)展進(jìn)步。

3　實(shí)證檢驗(yàn)與分析

3.1模型檢驗(yàn)與參數(shù)估計(jì)

1）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為避免偽回歸或虛假回歸，確保估計(jì)的有效性，首先需要對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。為增強(qiáng)單位根檢驗(yàn)的穩(wěn)健性，本文同時(shí)采用LLC，IPS，ADF和PP檢驗(yàn)方法對(duì)lnZ，lnE，lnR，lnF以及l(fā)nE×lnF分別進(jìn)行同質(zhì)單位根和異質(zhì)單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。兩種檢驗(yàn)?zāi)Ｊ较碌乃凶兞康脑蛄胁荒芡瑫r(shí)拒絕存在單位根的原假設(shè)，這說明原序列變量可能存在單位根；對(duì)所有變量原序列進(jìn)行一階差分，然后對(duì)得到的新序列進(jìn)行檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，新序列都拒絕有單位的零假設(shè)，均是平穩(wěn)的。因此可認(rèn)為變量lnZ，lnE，lnR，lnF以及l(fā)nE×lnF均為一階單整。

表2　面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Inspection results of panel unit root

2）協(xié)整檢驗(yàn)及協(xié)整方程的估計(jì)

由于lnZ，lnE，lnR，lnF以及l(fā)nE×lnF都是一階單整序列，因此具有協(xié)整的可能。采用兩步檢驗(yàn)法進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，即先進(jìn)行回歸分析，然后對(duì)回歸分析產(chǎn)生的殘差進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，如果殘差序列平穩(wěn)，說明協(xié)整關(guān)系成立。在回歸分析之前需要判斷是采用隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，對(duì)此常采用固定效應(yīng)檢驗(yàn)與Hausman檢驗(yàn)方法來判別。固定效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在1%的置信水平下拒絕了原假設(shè)（固定效應(yīng)是多余的），判斷固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合模型；Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明，在1%的置信水平下拒絕原假設(shè)（模型為隨機(jī)效應(yīng)模型）。因此，最終選用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。通過對(duì)Durbin-Watson估計(jì)值進(jìn)行觀測，確定lnZ 與lnR滯后期均為1。具體回歸結(jié)果見表3，殘差面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果見表4。由回歸結(jié)果中F-statistic與AdjR2值均較高，得出模型的解釋力度較強(qiáng)；從表4殘差的面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果可看出殘差是平穩(wěn)的。這些結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)科研人數(shù)、財(cái)政農(nóng)業(yè)支出及農(nóng)村金融發(fā)展之間存在協(xié)整關(guān)系。

表3　回歸結(jié)果Tab.3 Results of Regression

表3回歸結(jié)果顯示，lnE與lnZ（-1）均在1%的顯著水平上通過了T檢驗(yàn)，并且系數(shù)均為正值，表明農(nóng)業(yè)財(cái)政支出與前一期的農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平都對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)有正向促進(jìn)作用。其中，農(nóng)業(yè)財(cái)政資金每增加1%，農(nóng)業(yè)技術(shù)水平便增加0.142 5%，這主要是由于技術(shù)研發(fā)的公共物品屬性，政府財(cái)政需要發(fā)揮其在農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中的資金支持作用所致。農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平與其前一期存在正相關(guān)關(guān)系，符合技術(shù)研發(fā)活動(dòng)的規(guī)律。農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.130 9，概率值為10.30%，表明我國的農(nóng)村金融發(fā)展水平的提升為農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的提供了有力的金融動(dòng)力支持。人力投入對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)起到顯著抑制作用，而前一期的人力資源水平卻顯著地促進(jìn)了農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的發(fā)展，這可能是由于人力資本投資的滯后性質(zhì)所致。此外，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出與農(nóng)村金融發(fā)展的協(xié)同作用在一定水平上并沒有促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展，但這種作用不是很顯著。

表4　殘差的面板單位根檢驗(yàn)Tab.4 The panel unit root inspection results of residual

為把握農(nóng)村金融發(fā)展與財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用變化情況，考察lnE和lnF對(duì)lnZ的時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)，結(jié)果見圖2。

圖2　隨機(jī)效應(yīng)時(shí)間虛擬變量的回歸系數(shù)Fig.2 Regression coefficient of Random effects time virtual variables

整體看來，雖然歷年以來農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)一直起著正向促進(jìn)作用，但這種促進(jìn)作用正在逐年減弱，其原因可能是我國農(nóng)業(yè)財(cái)政支出實(shí)際最終用于農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的比例在減?。欢c農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用截然不同的是，農(nóng)村金融發(fā)展雖然在開始的幾年內(nèi)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)有著負(fù)向的阻礙作用，但這種阻礙作用隨著時(shí)間的推移在逐年減弱，在2001年后，農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)呈現(xiàn)出了正向促進(jìn)的作用，且這種促進(jìn)作用在不斷地加強(qiáng)。究其背后的原因可能是隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢，農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)項(xiàng)目對(duì)農(nóng)村金融資金的吸引力越來越強(qiáng)，可以判斷，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的蓬勃發(fā)展必定會(huì)激發(fā)農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持作用。

3.2農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的財(cái)政金融支持效應(yīng)的區(qū)域差異分析

我國地域廣闊，不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展存在較大差異，農(nóng)村金融發(fā)展和地區(qū)財(cái)政收入水平高低不一，因此，農(nóng)村金融發(fā)展和財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用亦存在差異。為此，本文運(yùn)用前述的分析方法，根據(jù)我國東部、中部和西部經(jīng)濟(jì)地區(qū)分類，分別檢驗(yàn)農(nóng)村金融發(fā)展和財(cái)政支出以及二者的協(xié)同作用對(duì)各地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用關(guān)系，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。從表5可知：

1）在東部地區(qū)，農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)具有顯著的促進(jìn)作用，而在中、西部地區(qū)，作用并不明顯。這是由于東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，農(nóng)村金融的發(fā)展可以壯大支農(nóng)實(shí)力，為農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)提供充足的資金支持，而在中、西部地區(qū)，農(nóng)村金融發(fā)展較緩慢，其信貸支農(nóng)能力本來較弱，更鮮有富余資金支持農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步；

2）農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)東、中、西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平在1%的顯著水平下均起到了正向的促進(jìn)作用，其中，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)于東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)影響最大，其原因同樣歸為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異，東部地區(qū)的財(cái)政收入相對(duì)較高，對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)活動(dòng)的支持力度相對(duì)較大，效果更為明顯，而中、西部地區(qū)相對(duì)較小的財(cái)政收入規(guī)模用于農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展的效果沒有東部地區(qū)那么強(qiáng)；

表5　分區(qū)域回歸結(jié)果Tab.5 Regression results of different regions

3）農(nóng)業(yè)財(cái)政支出與農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的協(xié)同作用存在地區(qū)差異。具體而言，一方面，東、中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)財(cái)政支出與農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的協(xié)同作用為負(fù)，其中東部地區(qū)較為顯著，而中部地區(qū)不顯著。這說明，在東、中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中，農(nóng)村金融發(fā)展和農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的支持并沒有形成合力，甚至產(chǎn)生了擠出效應(yīng)。其主要原因在于，東、中部地區(qū)的農(nóng)村金融和財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)支持的能力相對(duì)較強(qiáng)，對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的支持具有相互替代性。另一方面，在西部地區(qū)兩者對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的協(xié)同作用為正，即對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持形成了合力效應(yīng)。其原因在于中西部地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展相對(duì)落后，財(cái)政支農(nóng)規(guī)模相對(duì)有限，對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目的資金支持具有互補(bǔ)性，即，兩者共同出資方能滿足農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目的資金需求。

4　研究結(jié)論與政策建議

本文基于1995—2014年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板回歸固定效應(yīng)模型實(shí)證分析了我國農(nóng)村金融發(fā)展、農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用，并進(jìn)一步分析了這種作用的時(shí)間效應(yīng)和地區(qū)差異。主要結(jié)論：我國農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平、農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出均逐年提升，并且三者發(fā)展態(tài)勢較為一致；農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升分別得益于后兩者的支持，但是與兩者間協(xié)同作用不相關(guān)；農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用呈逐年改善趨勢，而農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)其促進(jìn)作用卻在逐年減弱；農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出間的協(xié)同作用對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的影響在不同地區(qū)有所不同，有替代性與互補(bǔ)性之分。

由此，進(jìn)一步有效發(fā)揮農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持作用，并建立農(nóng)村金融與財(cái)政協(xié)同支持農(nóng)業(yè)技術(shù)改善的機(jī)制，乃當(dāng)務(wù)之急。具體而言：首先，需要多角度、全方位地繼續(xù)加大政府財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的投入力度，與此同時(shí)，也要根據(jù)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新不同階段需求，努力創(chuàng)新金融產(chǎn)品與服務(wù)方式，提供多元化的融資工具；其次，充分發(fā)揮財(cái)政金融的協(xié)同作用，支持農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。政府可通過財(cái)政發(fā)揮其引導(dǎo)和杠桿作用，充分調(diào)動(dòng)金融機(jī)構(gòu)的積極性；最后，應(yīng)因地制宜建立區(qū)域差別化的信貸支農(nóng)和財(cái)政支農(nóng)政策。在金融和財(cái)政資金相對(duì)充裕的東部地區(qū)，應(yīng)提高信貸和財(cái)政資金的使用效率。而在資金相反匱乏的中西部地區(qū)，可實(shí)行相對(duì)傾斜的金融和財(cái)政支農(nóng)政策。

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責(zé)任編輯：丁吉海

Financial Development，Budgetary Expenditure andAgricultural Technology Innovation：AnAnalysis Based on the Panel Data

HUI Minmin，HUANG Yongxing
（Business Institute，Anhui University of Technology，Ma'anshan 243032，China）

By using panel regression model，taking part of the 1995—2014 panel data as research samples the impact of rural financial development and budgetary expenditure for agriculture on agricultural technology innovationactivities wasstudied.Theresultshowsthattheprogressofagriculturaltechnologyinnovationisobvious，and this progress benefits from the progress of rural financial development and the effective support of the budgetary expenditure for agriculture.The synergy between rural financial development and budgetary expenditure for agriculture is not significant to agricultural technology innovation.The influence of budgetary expenditure for agriculture is increasing gradually，but the influence of rural financial development is reducing.

rural financial development；budgetary expenditure for agriculture；agricultural technology innovation；panel regression model

F832.43

Adoi：10.3969/j.issn.1671-7872.2016.02.018

1671-7872（2016）02-0189-07

2015-09-30

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71203001）。

輝敏敏（1988-），女，山東新泰人，碩士生，研究方向?yàn)榻鹑诠芾怼?br/>

黃永興（1965-），男，江蘇海門人，教授，研究方向?yàn)榻鹑谟?jì)量、金融管理。