姜 松，劉 晗，周 虹

(1.重慶理工大學(xué) 經(jīng)濟金融學(xué)院，重慶 400054； 2.西南大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，重慶 400715)

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金融支農(nóng)與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進：影響效應(yīng)與區(qū)域差異

姜 松1，劉 晗2，周 虹2

(1.重慶理工大學(xué) 經(jīng)濟金融學(xué)院，重慶 400054； 2.西南大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，重慶 400715)

基于中國省際面板數(shù)據(jù)，從總體與區(qū)域差異的雙重視角，實證研究金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)與區(qū)域差異。研究發(fā)現(xiàn)：金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)顯著為正，但邊際影響系數(shù)較小。金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響存在顯著區(qū)域性差異，東西部地區(qū)影響積極，中部地區(qū)鉗制效應(yīng)突出，“啞鈴式”特征十分明顯。此外，從控制變量來看，農(nóng)業(yè)人力資本是推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的重要因素，且各控制變量影響效應(yīng)的區(qū)域性差異明顯。

金融支農(nóng)；農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化；影響效應(yīng)；區(qū)域差異

一、問題提出

經(jīng)濟新常態(tài)下關(guān)注“三農(nóng)”問題是中央戰(zhàn)略決策與實施的重點，黨的十八大及十八屆三中全會提出“堅持走中國特色新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路，促進‘四化’同步發(fā)展”的戰(zhàn)略架構(gòu)，“四化”同步成為新時期我國經(jīng)濟社會協(xié)調(diào)發(fā)展的核心內(nèi)涵與注腳，也體現(xiàn)了新時期中央決策高層對新階段“三農(nóng)”發(fā)展的全新認知與解讀。此外，2014年中央1號文件《中共中央國務(wù)院關(guān)于全面深化農(nóng)村改革加快推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的若干意見》更是以“全面深化農(nóng)村改革，加快推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化”為主題，探索農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化可持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展的制度路徑，明晰了新時期我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的政策操作思路并指引了前進方向，戰(zhàn)略意義重大。盡管我國“三農(nóng)”發(fā)展取得了巨大成就，但我們必須認識到經(jīng)濟新常態(tài)下“三農(nóng)”問題仍是制約經(jīng)濟社會發(fā)展全局的關(guān)鍵問題，實現(xiàn)全面小康社會建設(shè)的奮斗目標，最艱巨、最繁重的任務(wù)在農(nóng)村，實現(xiàn)現(xiàn)代化建設(shè)大業(yè)，最艱巨、最繁重的任務(wù)在農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化仍然是“四化”中的“短腿”[1-2]。這不但體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化運動的特殊性與復(fù)雜性，也直接影響著“全面小康”目標建設(shè)能否順利實現(xiàn)、“四化”同步能否順利推進以及現(xiàn)代化實現(xiàn)的“時間表”能否校準并達到預(yù)期。從這個層面來說，經(jīng)濟新常態(tài)下加速推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展是我國現(xiàn)代化建設(shè)的關(guān)鍵和“主攻域”。

放眼國際，發(fā)達國家和地區(qū)從18世紀末或19世紀初開始農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程，到20世紀六七十年代基本上完成了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化[3]，如美國、歐盟、日本、以色列等都將傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)改造成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。一些新興工業(yè)化國家，如韓國，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)也取得了不菲的成就，為后發(fā)國家和地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展指引了前進的方向。發(fā)達國家和地區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展經(jīng)驗充分表明：金融支持作用對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展與演進至關(guān)重要。從某種意義上來說，金融支農(nóng)服務(wù)是發(fā)達國家和地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的真正核心力量，發(fā)達國家和地區(qū)正是充分借助金融力量實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)發(fā)展所需的必要資本積累，是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化不可或缺的戰(zhàn)略舉措，有效推動了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展[4-5]。我國“三農(nóng)”發(fā)展亦十分重視金融服務(wù)的作用，金融支農(nóng)資金呈現(xiàn)出顯著增長態(tài)勢：1989年我國農(nóng)業(yè)貸款額僅為1 955.2億元，到2009年增長至21 622.53億元，增長了11倍，年均增幅8.34%*數(shù)據(jù)來自中宏教研支持系統(tǒng)原數(shù)據(jù)，增長率由此計算得到。。隨著政策配套落實，金融支農(nóng)資金規(guī)模、金融支農(nóng)強度和金融支農(nóng)增幅仍會繼續(xù)增大。

那么，與發(fā)達國家和地區(qū)相比，在我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展實踐中，金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展是否與理論預(yù)期效果一致？其政策效應(yīng)如何？不同區(qū)域金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)存在怎樣的差異？這些都需要進一步解答與驗證。當(dāng)然，這也是本文要揭示和解答的科學(xué)問題與研究的主旨所在。通過對科學(xué)問題的揭示與解答，一方面可以評估金融支農(nóng)政策效應(yīng)與資金配置效率，另一方面也可以從金融支農(nóng)視角探究推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的突破口和路徑，從而指導(dǎo)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化實踐。為此，本文將在對研究文獻進行梳理與述評的基礎(chǔ)上，通過量化數(shù)據(jù)建立金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型，并在對面板數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性和協(xié)整檢驗基礎(chǔ)上，綜合運用多種面板數(shù)據(jù)估計方法估計金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的總體影響效應(yīng)。然后，通過區(qū)域間的比較，揭示金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)的空間差異，最后根據(jù)實證研究結(jié)論提出相關(guān)政策建議，為深化農(nóng)村金融改革和推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展夯實理論基礎(chǔ)與實證支撐。

二、文獻回顧與述評

自工業(yè)革命后，工業(yè)化成為衡量一個國家強盛與否和現(xiàn)代化發(fā)展程度的重要標志。為此，有學(xué)者專門從工業(yè)化的角度來定義現(xiàn)代化。如馬格納雷拉所定義的現(xiàn)代化就蘊含著這一特質(zhì)[6]。自此以后，經(jīng)濟發(fā)展與“工業(yè)化”通常被認為是“同義”的了[7]。尤其隨著“二戰(zhàn)”結(jié)束，工業(yè)化成為世界特別是發(fā)展中國家競相實施的大政方針和計劃宏圖[8]，發(fā)展經(jīng)濟學(xué)家紛紛提出了“工業(yè)化為中心”的發(fā)展戰(zhàn)略[9-11]。這些發(fā)展戰(zhàn)略有一個共同點和假設(shè)：農(nóng)業(yè)是停滯的，農(nóng)民是愚昧的，農(nóng)業(yè)不能對經(jīng)濟發(fā)展做出貢獻[12]，農(nóng)業(yè)部門充其量只能淪為工業(yè)部門的“附屬”部門，在“剪刀差”機制作用下為工業(yè)部門單向提供生產(chǎn)要素。以此理論為指導(dǎo)，許多發(fā)展中國家忽視了農(nóng)業(yè)發(fā)展，并由此招致了嚴重的經(jīng)濟社會后果。為此，以Schultz[12]改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)理論為開端，一些有識之士開始反思以工業(yè)化為核心的發(fā)展戰(zhàn)略，轉(zhuǎn)而強調(diào)農(nóng)業(yè)問題，主張改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，并認為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是現(xiàn)代化的一個重要方面，只是其適應(yīng)范圍相對較小而已[13-15]。

理論內(nèi)涵的認知為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化實踐操作奠定了基礎(chǔ)，加快推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展成為世界各國現(xiàn)代化建設(shè)中的一般規(guī)律[2，16-17]。但就我國而言，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)最早始于1954年，時任國務(wù)院總理周恩來在政府工作報告中首次提出建設(shè)“現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)”，并在1964年三屆全國人大第一次會議上明確為“四個現(xiàn)代化”思想，且在1975年四屆人大第一次會議上明確了“本世紀內(nèi)，全面實現(xiàn)農(nóng)業(yè)、工業(yè)、國防和科學(xué)技術(shù)的現(xiàn)代化”具體戰(zhàn)略議程。但整體而言，“本世紀末基本實現(xiàn)四個現(xiàn)代化”的戰(zhàn)略目標并沒有實現(xiàn)[18]，且在新時期新的、結(jié)構(gòu)性矛盾還不斷涌現(xiàn)，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進滯后性及其結(jié)構(gòu)性矛盾是造成“四化”不同步、不協(xié)調(diào)和不平衡的集中體現(xiàn)與主要成因[19]。針對新時期農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進中存在的諸多問題，學(xué)者從不同視角探究深層次成因、尋求農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化崛起，其中有效金融服務(wù)支持顯得尤為重要[20]。

自Davis等[21]論證金融體系能有效提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營效率后，F(xiàn)ei等[22]、Drabenstott等[23]也基于不同視角探究了金融服務(wù)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的作用。此外，Miller等24]、Miller等[25]從動態(tài)匹配視角探究了金融服務(wù)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的推動作用，主張通過農(nóng)業(yè)價值鏈金融服務(wù)創(chuàng)新助推農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，并主張發(fā)展中國家應(yīng)在政策扶持、體制創(chuàng)新和營商環(huán)境等方面給予農(nóng)業(yè)價值鏈金融發(fā)展必要的支持。國外學(xué)者對此研究領(lǐng)域的關(guān)注也激發(fā)了國內(nèi)學(xué)者的興趣，但引申和論證結(jié)論卻截然相反。郝愛民[26]、姜振水[27]、黃斌等[28]、顧錦杰[29]、魏文靜[30]研究發(fā)現(xiàn)金融現(xiàn)代化是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要標志。相對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)而言，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對金融服務(wù)依賴性更強，可以通過促進農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、生產(chǎn)效率改進等途徑推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。但另一方面，也有學(xué)者對此持不同意見，他們從現(xiàn)有金融服務(wù)制度中潛在的諸多問題出發(fā)，認為現(xiàn)有金融制度中潛在的諸多問題已對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展產(chǎn)生了鉗制作用。如成思危認為農(nóng)村金融體系不發(fā)達致使農(nóng)村資金外流、農(nóng)村金融供給不足，造成農(nóng)民生產(chǎn)所需資本投入嚴重不足，對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化支撐作用較小[31]。新時期在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進過程中金融服務(wù)如何實現(xiàn)動態(tài)跟進與調(diào)整，是當(dāng)前乃至今后一段時期內(nèi)金融業(yè)必須著力研究和解決的問題[32-33]。

學(xué)術(shù)界的探索性研究為本研究延展了思路，奠定了研究的理論范式與邏輯起點。但已有研究也存在以下幾方面問題：一是已有研究大多集中于理論論證層面，強調(diào)定性認知，對于現(xiàn)實中金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)并未進行實證探析。二是我國幅員遼闊，各地金融發(fā)展程度、資源稟賦差異巨大，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平與實現(xiàn)程度更是千差萬別，從結(jié)構(gòu)層面解析金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)理論與實踐意義更為顯著，但是現(xiàn)有研究中并沒有涉及，研究亟待補充與更新。三是在研究數(shù)據(jù)類型選擇上，現(xiàn)有研究運用較多的仍是時序數(shù)據(jù)，但在大數(shù)據(jù)下樣本容量要求十分苛刻。面板數(shù)據(jù)由于包含時間和區(qū)域的雙重維度，更適宜和符合這一特性，不但應(yīng)用性廣泛，研究維度也更為寬廣。鑒于此，本文將從總體和結(jié)構(gòu)的雙重視角，運用面板數(shù)據(jù)實證分析金融支農(nóng)與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)與區(qū)域差異，為政府決策和政策制定提出可資借鑒的政策建議與參考。

三、模型設(shè)計、變量說明及數(shù)據(jù)來源

(一)模型設(shè)計

近年來，面板數(shù)據(jù)(panel data)模型因其包含時間和截面兩個統(tǒng)計維度信息的特點，克服了傳統(tǒng)計量回歸模型中樣本容量有限且存在多重共線性的缺陷，在經(jīng)濟研究領(lǐng)域得以廣泛運用。但現(xiàn)有研究鮮有涉及金融支農(nóng)與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進影響的相關(guān)研究，即使有，也基本上是從間接途徑出發(fā)揭示金融支農(nóng)與“三農(nóng)”之間的關(guān)系，并沒有觸碰到農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的本質(zhì)與核心內(nèi)涵。為此，本文基于中國省際面板數(shù)據(jù)，建立金融支農(nóng)與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的實證模型解析金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)及其空間差異。模型設(shè)計如下：

(1)

其中，i表示地區(qū)，t表示時間，MOD代表農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，F(xiàn)IN表示金融支農(nóng)服務(wù)，X′為一系列控制變量，α、β、?為待估計的參數(shù)，μ為個體效應(yīng)，ε表示隨機誤差項。式(1)刻畫了金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)：當(dāng)β>0時，說明金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的邊際影響效應(yīng)是正向的；當(dāng)β<0時，說明金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的邊際影響效應(yīng)是負向的。當(dāng)然，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是一個復(fù)雜的非線性大系統(tǒng)[34]，系統(tǒng)的演進不僅和系統(tǒng)內(nèi)部各要素的協(xié)同配合、牽扯互動有關(guān)，而且和系統(tǒng)外部的制度安排、市場經(jīng)濟環(huán)境等外在因子有密切關(guān)系，不是單一因素驅(qū)使的，而是多因素相互牽制、聯(lián)合制衡所形成的均衡狀態(tài)。

為此，有必要在核心變量基礎(chǔ)上，進一步對控制變量X′進行拓展與解構(gòu)。參照農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化核心內(nèi)涵以及現(xiàn)實的制度背景，從內(nèi)部和外部兩個視角基于可行性原則選取影響農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的控制變量，主要包括農(nóng)業(yè)人力資本(CAP)、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)、城鎮(zhèn)化(URB)、工業(yè)化(IND)、信息化(TEC)。原因在于農(nóng)業(yè)人力資本的“零值靜態(tài)”均衡或“高水平”動態(tài)均衡是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的分界，且是“頭等”重要的[19]；在農(nóng)業(yè)部門，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)變動同樣是促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展和演進的重要因子。在相關(guān)政策指引下，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)變動可以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)要素“質(zhì)”和“量”的比例轉(zhuǎn)換，有利于提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，實現(xiàn)組織方式的變革[35]。而十八大后“四化”同步成為時代主旋律，成為注解我國經(jīng)濟社會發(fā)展的閃亮標牌，可以作為系統(tǒng)演進外生因子變量。所以，最終分析模型可以改寫為：

MODit=α+β·FINit+?1·CAPit+ ?2·STRit+?3·URBit+ ?4·INDit+?5·TECit+μi+εit

(2)

(二)變量說明與數(shù)據(jù)來源

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平(MOD)。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是一個抽象概念，進行實證分析需要解決的首要問題就是量化問題。關(guān)于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平量化，現(xiàn)階段學(xué)術(shù)界基本上有兩種方法：一是單一指標法，如謝杰用“農(nóng)機總動力”這一指標來衡量[36]。這種認知顯然是片面的，無法全面反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化概念及其實質(zhì)；二是指標體系法，這種方法雖然可以全面兼顧農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化概念，但操作復(fù)雜、指標間信息重疊、交叉問題使研究結(jié)論“失準”，尤其是指標體系搭建完成后量化方法選擇的主觀性色彩比較濃厚。鑒于此，本研究沿用姜松從過程和結(jié)果兩方面篩選出的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化核心指標[19]，其中，過程指標包括機械化、水利化、化學(xué)化、電氣化、適度規(guī)?；⑸鷳B(tài)良性化、生產(chǎn)者知識化、專業(yè)化、科技化，結(jié)果指標包括商品化率、勞動生產(chǎn)率和土地產(chǎn)出率。然后，運用主成分分析法對上述指標進行“降維”以去除其中的重疊信息，最終經(jīng)過指數(shù)化處理得到我國各省份的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展指數(shù)。

(3)

其中，MOD(n)表示第n年的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展指數(shù)，F(xiàn)(n)為第n年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化主成分綜合得分，F(xiàn)(min)表示第n年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化主成分綜合得分的最小值。我國31個省份*圖中序號與《中國統(tǒng)計年鑒》中的省份排序一致。的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展指數(shù)計算結(jié)果如圖1。

金融支農(nóng)(FIN)。自North[37]系統(tǒng)論述了制度的作用與效應(yīng)后，“獲取正確的制度安排”成為重要研究領(lǐng)域。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進亦是先進要素替代“舊要素”的過程。隨著先進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的不斷涌入，原本的“舊的”制度安排面臨著制度運行效率損耗的困境，需要進行改進與替換。從這個層面來講，制度安排與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進至關(guān)重要。從本質(zhì)上來說，金融支農(nóng)亦是推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的一種制度安排，尤其是隨著經(jīng)濟不斷發(fā)展，農(nóng)村金融發(fā)展迅速，服務(wù)能力不斷增強，金融支農(nóng)力度、支農(nóng)渠道與方式、支農(nóng)領(lǐng)域與范圍都得到極大拓展，成為不可或缺的利劍，而首當(dāng)其沖的就是農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)。因此，本研究采用農(nóng)業(yè)貸款資金總額占GDP的比重來度量金融支農(nóng)水平。

圖1 各省份農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)測度

農(nóng)業(yè)人力資本(CAP)。推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的關(guān)鍵是要培養(yǎng)“有文化”“懂技術(shù)”“會經(jīng)營”的新型農(nóng)民。新型農(nóng)民將是推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的主體與核心動力。而這其中所蘊含的實質(zhì)內(nèi)涵就是要提高農(nóng)民人力資本積累水平。人力資本積累不足將導(dǎo)致農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化新技術(shù)受阻，農(nóng)業(yè)人力資本積累的作用至關(guān)重要[38]。目前，關(guān)于人力資本衡量替代指標選擇較多且沒有達成統(tǒng)一意見，但總體而言，用人均受教育年限衡量人力資本積累水平比其他指標更接近人力資本的含義[39]。具體的處理方法是將農(nóng)民按照教育程度劃分為文盲或半文盲、小學(xué)、初中、高中及中專、大專及以上5個受教育層次，并將受教育年限分別設(shè)定為2年、6年、9年、12年、16年，然后乘以每個層次農(nóng)民所占比重，分別為ILL、PRI、JHS、HSC、JUC，通過加總就可以測算出農(nóng)業(yè)人力資本水平：

CAP=2×ILL+6×PRI+9×JHS+ 12×HSC+16×JUC

(4)

農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)。發(fā)達國家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進軌跡表明：農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)變動效應(yīng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的推動效應(yīng)顯著。比如在日本，以農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整為導(dǎo)向所推行的“一村一品”運動就對日本農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展產(chǎn)生了巨大推動作用。一般而言，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)所涵蓋的內(nèi)容十分廣泛，不僅有廣義的農(nóng)業(yè)部門結(jié)構(gòu)，涵蓋農(nóng)、林、牧、漁等產(chǎn)業(yè)形態(tài)，而且有狹義的種植業(yè)結(jié)構(gòu)等。所以，衡量方法也主要有廣義和狹義兩種。為了保持統(tǒng)計口徑一致，本文主要運用的是廣義層面的方法，通過農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的比重進行衡量。

城鎮(zhèn)化(URB)。關(guān)于城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)系，學(xué)界基本達成了共識，認為二者在制度創(chuàng)新、要素稟賦與技術(shù)進步等諸多方面都存在互動關(guān)系，是新農(nóng)村建設(shè)這一問題的兩個方面。關(guān)于城鎮(zhèn)化量化度量方面，學(xué)術(shù)界現(xiàn)有研究中也涌現(xiàn)出諸多成果，但梳理發(fā)現(xiàn)有單一指標法和指標體系兩類。由于指標體系指標繁多、操作復(fù)雜，因而現(xiàn)階段指標體系也僅僅停留于量化測度層面，并沒有運用到實證研究中。尤其是在省際層面分析時，指標體系的操作便捷性更是受到挑戰(zhàn)，分析的局限性也更為突出。因而，相比較指標體系方法，單一指標方法在計量與實證中更受學(xué)者青睞。鑒于此，本研究參考萬廣華等[40]、陳斌開等[41]采用“人口城鎮(zhèn)化”衡量指標，即用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎祦砗饬砍擎?zhèn)化水平。

工業(yè)化(IND)。工業(yè)化是衡量一個國家經(jīng)濟發(fā)展、現(xiàn)代化發(fā)展水平的重要標志。發(fā)展經(jīng)濟學(xué)奠基人張培剛教授在其哈佛大學(xué)的博士論文《農(nóng)業(yè)與工業(yè)化》中首次提出農(nóng)業(yè)是工業(yè)化過程中不可分割的一部分，工業(yè)化的內(nèi)涵必須包括工業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，深刻揭示了工業(yè)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化間的密切關(guān)系?；诶碚撜J知，如何很好地衡量工業(yè)化水平就成為研究突破的關(guān)鍵。工業(yè)化衡量也存在指標體系和單一指標兩種方法。如謝康從經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)結(jié)構(gòu)和空間結(jié)構(gòu)4個維度來衡量工業(yè)化水平，而且值得注意的是，他在刻畫工業(yè)化指標體系中的“空間結(jié)構(gòu)”部分時選用的就是城鎮(zhèn)化指標[42]。城鎮(zhèn)化作為工業(yè)化空間表現(xiàn)形式造成的結(jié)果是：若采用指標體系的方式將無法單獨揭示工業(yè)化對城鎮(zhèn)化的影響效應(yīng)[43]。為此，在對工業(yè)化進行度量時仍采用單一指標的方法，用工業(yè)化率指標來反映工業(yè)化水平，即通過工業(yè)增加值與GDP比重計算得到。

信息化(TEC)。信息化是世界發(fā)展大趨勢[43]，是一種新型生產(chǎn)力，可以提高農(nóng)業(yè)精準性、規(guī)范性，引領(lǐng)農(nóng)業(yè)發(fā)展方向，推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。在關(guān)于信息化衡量方面，學(xué)術(shù)界并未達成一致，謝康[42]主要是通過指標體系來系統(tǒng)衡量信息化水平。陳建軍等[44]、周業(yè)安等[45]分別選用人均移動電話數(shù)量和人均電話擁有量單一指標來衡量信息化水平。由于研究采用省際面板數(shù)據(jù)且時間跨度相對較長，采用人均移動電話數(shù)量這一指標數(shù)據(jù)缺失較為嚴重。為此，參照周業(yè)安等[45]的做法，選擇固定電話入戶率來衡量信息化。

上述指標所涉及數(shù)據(jù)直接源自或根據(jù)歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》《新中國五十五年統(tǒng)計資料匯編》《新中國五十年統(tǒng)計資料匯編》以及中宏教研支持系統(tǒng)、CNKI中國經(jīng)濟與社會發(fā)展數(shù)據(jù)庫計算所得。時間跨度為1985—2011年。此外，由于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平運用的是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展指數(shù)，為確保數(shù)據(jù)一致性使研究結(jié)論更具信度，對其他指標原始數(shù)據(jù)亦采用同樣方法實施指數(shù)化處理。處理后的各指標間的散點圖矩陣如圖2所示。

四、實證結(jié)果與分析

(一)面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性與協(xié)整關(guān)系檢驗

數(shù)據(jù)穩(wěn)定性是實施實證研究的關(guān)鍵步驟，非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)容易使實證結(jié)果出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，從而使研究結(jié)果失真。為此，有必要對各個變量實施平穩(wěn)性檢驗。研究綜合運用LLC、IPS、ADF和PP方法。從表1反映的情況來看，除IND、CAP、STR3個變量在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè)，都是平穩(wěn)序列外，其余變量均為非平穩(wěn)序列。為把這些非平穩(wěn)序列變?yōu)槠椒€(wěn)序列，對其進行一階差分，經(jīng)過處理后的ΔMOD、ΔFIN、ΔURB、ΔTEC都在顯著性水平下拒絕原假設(shè)，表明數(shù)據(jù)已經(jīng)變?yōu)槠椒€(wěn)序列。

圖2 各變量散點圖矩陣

變量LLCIPSADFPP結(jié)論①MOD9.899(1.000)7.959(1.000)25.837(1.000)89.514(0.013)非平穩(wěn)ΔMOD-34.6503(0.000)-30.9860(0.000)981.633(0.000)2544.57(0.000)平穩(wěn)FIN8.527(1.000)5.363(1.000)118.568(1.000)191.157(1.000)非平穩(wěn)ΔFIN-127.504(0.000)-65.716(0.000)1904.00(0.000)1996.42(0.000)平穩(wěn)URB4.001(1.000)1.009(0.844)127.531(0.000)117.297(0.000)非平穩(wěn)ΔURB-112.793(0.000)-60.2477(0.000)1493.52(0.000)1937.54(0.000)平穩(wěn)IND-2.058(0.019)-3.549(0.000)121.169(0.000)147.112(0.000)平穩(wěn)TEC11.6052(1.000)15.7392(1.000)24.1693(1.000)108.187(0.000)非平穩(wěn)ΔTEC-204.62(0.000)-114.05(0.000)2714.80(0.000)2546.47(0.000)平穩(wěn)CAP-41.1389(0.000)-46.2252(0.000)2442.78(0.000)2007.49(0.000)平穩(wěn)STR-3.7824(0.000)-4.723(0.000)121.424(0.000)95.48(0.004)平穩(wěn)

注：( )內(nèi)表示P值。

① 檢驗十分嚴格，只有4種方法同時通過檢驗才說明結(jié)果合格。

雖然通過一階差分可以將非平穩(wěn)序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列，但這也會導(dǎo)致在實證中失去了各指標所蘊含的長期信息，且這些信息對于實證分析是十分必要的，研究也才會更有價值與意義。因此，基于平穩(wěn)檢驗結(jié)果，進一步運用面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗方法對各指標間的長期關(guān)系做進一步檢驗。依然運用LLC、IPS、ADF和PP方法對回歸殘差實施檢驗以反映指標間的協(xié)整關(guān)系，結(jié)果見表2。由表2可知，各個截面的殘差不存在單位根，這些殘差屬于平穩(wěn)序列，說明農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化(MOD)與金融支農(nóng)(FIN)、農(nóng)業(yè)人力資本(CAP)、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)、城鎮(zhèn)化(URB)、工業(yè)化(IND)、信息化(TEC)等變量存在協(xié)整關(guān)系，研究有進一步拓展價值，可以進一步分析金融支農(nóng)及其他控制變量對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)。

表2 面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗

(二)金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進影響的總體估計

以上述認知為基礎(chǔ)，繼續(xù)剖析金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的作用方向及作用程度。為體現(xiàn)研究精度與研究結(jié)論的可信度，綜合運用多重方法估計模型。表3中模型(1)—模型(4)分別給出了個體固定效應(yīng)、個體隨機效應(yīng)、廣義最小二乘法及極大似然(MLE)等方法下的結(jié)果。從結(jié)果來看，不同方法下各變量均在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即各變量對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進均存在顯著影響。鑒于各方法下模型估計誤差較小，實證分析最終選擇以極大似然(MLE)即模型(4)的實證結(jié)果為基礎(chǔ)展開。

首先，分析金融支農(nóng)(FIN)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的總體影響效應(yīng)。由模型(4)可知，金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化影響效應(yīng)顯著為正，表明金融支農(nóng)資金力度增強會對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進產(chǎn)生推動作用，但邊際影響系數(shù)非常小。具體來說，一是在市場經(jīng)濟機制下產(chǎn)業(yè)發(fā)展信貸資金投資偏好與產(chǎn)業(yè)成長預(yù)期、綜合風(fēng)險是協(xié)同一致的，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營特殊性、周期性及風(fēng)險性決定了在很長一段時期內(nèi)金融資本不愿涉足農(nóng)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域，根植于“三農(nóng)”生態(tài)下的農(nóng)業(yè)金融資本城鎮(zhèn)化、逃離化、跨區(qū)域化問題十分嚴峻，金融資本配置惡化。問題的改觀始于2003年，國家強化對“三農(nóng)”的強力支援，通過財政手段調(diào)動了金融機構(gòu)的支農(nóng)熱情與金融資本流向偏好，在一定程度上化解了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進中的資金需求“瓶頸”，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件獲得極大改善，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體有能力使用先進農(nóng)業(yè)技術(shù)、裝備及物質(zhì)條件改造農(nóng)業(yè)，推動了我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進。但是，未來金融支農(nóng)力度仍需持續(xù)注入與增強，避免重蹈惡性循環(huán)覆轍。二是從金融結(jié)構(gòu)視角來看，目前我國金融支農(nóng)“主力軍”仍然是大型銀行，中小銀行、微型銀行甚至是農(nóng)村新型金融支農(nóng)組織發(fā)育遲緩且相對欠缺，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)與金融結(jié)構(gòu)嚴重脫節(jié)與不匹配問題導(dǎo)致金融支農(nóng)主體錯位、協(xié)同配合與協(xié)作合力不足，使農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展并沒有獲得足夠的金融支農(nóng)服務(wù)，也使金融服務(wù)支農(nóng)效率整體低下、作用不太明顯。三是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進過程是農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體基于農(nóng)業(yè)增值收益所形成的農(nóng)業(yè)價值鏈演化的過程，這也意味著農(nóng)業(yè)金融服務(wù)是多層次、多維度的。但現(xiàn)階段的金融支農(nóng)服務(wù)停留在單一主體、單一環(huán)節(jié)，沒有形成“價值鏈金融”體系，也是導(dǎo)致其邊際影響系數(shù)較小的重要成因，創(chuàng)新農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的價值鏈融資模式是未來金融支農(nóng)模式改革的重要突破口。

其次，分析各控制變量對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)。農(nóng)業(yè)人力資本(CAP)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)顯著為正，且邊際影響系數(shù)最大，達到0.982，這和舒爾茨[12]的研究結(jié)論不謀而合。農(nóng)業(yè)人力資本提高是推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的“頭等”重要的因素，未來提高農(nóng)業(yè)人力資本水平是重中之重。農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響顯著為負，這說明農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)仍然是鉗制農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的重要因素，現(xiàn)階段我國農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)性問題突出，農(nóng)、林、牧、漁等部門的比例失調(diào)，抑制了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展。同時，由于我國農(nóng)業(yè)市場化建設(shè)相對滯后，農(nóng)民在農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整過程中主觀盲從行為比較嚴重，政府決策與農(nóng)民決策的背離使農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)性問題愈演愈烈。在外部因素層面，城鎮(zhèn)化(URB)、工業(yè)化(IND)、信息化(TEC)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進均存在顯著影響，但影響程度不同，這在一定程度上體現(xiàn)了目前我國“四化”不同步的現(xiàn)實國情。具體來說，城鎮(zhèn)化(URB)、工業(yè)化(IND)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的邊際影響效應(yīng)顯著為正，這說明城鎮(zhèn)化和工業(yè)化通過“拉力機制”，即通過勞動力空間轉(zhuǎn)移、提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和物質(zhì)裝備水平、改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件等途徑推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進。但比較發(fā)現(xiàn)，工業(yè)化邊際影響系數(shù)比城鎮(zhèn)化邊際影響系數(shù)要大，這也說明“反哺”農(nóng)業(yè)的主要途徑選擇應(yīng)該是側(cè)重“以工補農(nóng)”[46]。信息化(IND)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)雖然為正，但邊際影響系數(shù)非常小，強化信息化對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的“服務(wù)”勢在必行[47]。

表3 模型總體估計結(jié)果

注：( )內(nèi)表示T值，***表示在1%的顯著性水平下顯著。

(三)金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進影響的區(qū)域差異

我國地域廣闊，東部、中部和西部無論是在自然地理條件還是在社會發(fā)展方面都存在顯著差異[48-51]，金融支農(nóng)實際與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展程度也是如此。有必要從區(qū)域結(jié)構(gòu)層面揭示金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進影響的區(qū)域差異，以增強政策的針對性。為此，進一步采用不同方法分別對我國東部、中部、西部地區(qū)數(shù)據(jù)樣本進行分區(qū)域回歸，估計結(jié)果見表4。在表4中，模型(5)—(7)、模型(9)—(11)、模型(13)—(15)給出的分別是個體固定效應(yīng)、個體隨機效應(yīng)、極大似然(MLE)的估計結(jié)果?？紤]到分地區(qū)回歸數(shù)據(jù)屬于典型的長面板數(shù)據(jù)，也就是說時間維度所蘊含的信息大于截面所蘊含的信息。為避免可能存在的估計偏誤，模型(8)(12)(15)給出了面板誤差修正(PCSE)的估計結(jié)果。比較估計結(jié)果會發(fā)現(xiàn)，不同方法估計的結(jié)果基本相似，充分證實了研究方法選擇的科學(xué)性。但鑒于分析便利，選擇專門針對長面板特性的面板修正標準差估計結(jié)果作為分析依據(jù)。

首先，分析金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進影響的區(qū)域差異。由模型(8)(12)(15)的估計結(jié)果可知，金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化影響效應(yīng)存在顯著的空間差異。從影響方向來看，金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)在東部地區(qū)和西部地區(qū)均顯著為正：東部地區(qū)經(jīng)濟水平較高，整體金融發(fā)展水平較高，支撐農(nóng)業(yè)發(fā)展的金融資本相對比較充裕、示范帶動作用較強；而西部地區(qū)作為我國經(jīng)濟版圖中的“后發(fā)區(qū)域”，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平及實現(xiàn)程度雖然低于中國整體及沿海地區(qū)[24]，農(nóng)業(yè)金融資本相對稀缺，但在“金融資本逐利”機制作用下，金融資本注入的邊際收益率會更高，效應(yīng)更強。尤其是隨著西部大開發(fā)政策的縱深推進，各類金融資源涌聚西部無疑可以扭轉(zhuǎn)長期以來西部金融資本匱乏的不利局面，提高農(nóng)業(yè)資源配置的效率，推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。但在中部地區(qū)，金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)卻顯著為負，產(chǎn)生了抑制作用。這主要是因為，面對東部的高度繁榮與西部大開發(fā)的夾擊，以及國家政策傾斜，中部成為“政策洼地”，金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的“啞鈴式”效應(yīng)表現(xiàn)十分明顯。此外，也可能是隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進階段轉(zhuǎn)化，中部地區(qū)金融支農(nóng)領(lǐng)域及范圍并未做出相應(yīng)調(diào)整而產(chǎn)生了“擠出效應(yīng)”，抑制了中部農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進。從影響程度來看，除西部金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響效應(yīng)高于我國平均水平外，其他與平均水平持平，但整體而言，金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的邊際影響效應(yīng)均較小，這也進一步印證了未來繼續(xù)強化金融支農(nóng)力度仍是推進我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的關(guān)鍵途徑與戰(zhàn)略選擇。

其次，分析農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進各控制變量的影響效應(yīng)差異。由結(jié)果可知，各控制變量對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響在各區(qū)域存在顯著差異。農(nóng)業(yè)人力資本(CAP)對東部、中部和西部農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)均為正，但從影響系數(shù)來看，中部地區(qū)>東部地區(qū)>西部地區(qū)，相對于東部和中部地區(qū)，西部地區(qū)農(nóng)業(yè)人力資本效應(yīng)相對較弱，這與西部教育相對落后存在密切關(guān)聯(lián)，提高人力資本積累水平是未來西部農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的主要途徑。農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)對東部和西部農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)顯著為負，且從抑制效應(yīng)來看，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)對西部農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的抑制作用更大。農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)對中部農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)為負，但并不顯著，總體而言，推動農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整也是促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。城鎮(zhèn)化(URB)對中部、西部農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化起到了顯著正向作用，從邊際影響系數(shù)來看，中部地區(qū)<西部地區(qū)，說明在中部和西部地區(qū)，城鎮(zhèn)化仍是推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的主要動力。東部地區(qū)城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)為負，但并不顯著。這一方面是因為東部地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展位于較高階段，二者協(xié)同配合力量對比存在差異，但也可能說明過去東部地區(qū)“就地城鎮(zhèn)化”是相對粗放的、資源高消耗型的分散城鎮(zhèn)化[52]，發(fā)展質(zhì)量亟待提升。工業(yè)化(IND)對東部和西部地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展影響效應(yīng)均顯著為正，從影響系數(shù)來看，西部地區(qū)>東部地區(qū)。但工業(yè)化對中部地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進卻產(chǎn)生了抑制作用，這表明中部地區(qū)工業(yè)化發(fā)展擠占了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的生產(chǎn)要素，使中部地區(qū)陷入“比較優(yōu)勢困境”。這在某種程度上也印證了中部地區(qū)金融支農(nóng)資金流向偏好非農(nóng)化的推斷。信息化(IND)對東部地區(qū)和中部地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進產(chǎn)生了一定推動作用，但對西部地區(qū)影響并不顯著，這反映的恰是西部信息化建設(shè)滯后、“滲透效應(yīng)”薄弱的事實特征。

表4 模型分區(qū)域估計結(jié)果

注：( )內(nèi)表示T值，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著。

五、結(jié)論與政策建議

(一)結(jié)論

研究基于中國省際面板數(shù)據(jù)，對金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進影響效應(yīng)與區(qū)域差異進行實證分析。結(jié)果表明：一是金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響效應(yīng)顯著為正，但邊際影響系數(shù)非常小。雖然在財政手段的引導(dǎo)下金融機構(gòu)支農(nóng)積極性普遍提高，改善了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營條件、物資裝備水平以及技術(shù)水平，緩解了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進中的資金剛需，但囿于我國金融支農(nóng)機構(gòu)體系的結(jié)構(gòu)性矛盾，導(dǎo)致金融支農(nóng)主體的“錯位”與協(xié)作缺失，使金融支農(nóng)服務(wù)及資金運行效率低下。此外，在支農(nóng)實踐中，現(xiàn)有金融機構(gòu)基本上是圍繞單一主體、單一渠道乃至農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的單一環(huán)節(jié)，農(nóng)業(yè)價值鏈融資動力不足，金融服務(wù)供給與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化資金需求異質(zhì)性矛盾突出，也是致使其影響系數(shù)較小的重要成因。二是金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的影響存在顯著的區(qū)域差異，金融支農(nóng)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響效應(yīng)在東部、中部和西部不同，對東西部地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化產(chǎn)生積極影響，對中部地區(qū)“啞鈴式”的鉗制作用十分明顯，中部成為“政策洼地”。三是從控制變量來看，農(nóng)業(yè)人力資本是推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的最重要因素，且各控制變量的影響效應(yīng)區(qū)域差異明顯。

(二)政策建議

一是強化金融支農(nóng)力度，提高資金運行效率?？傮w來說，要繼續(xù)強化金融資本注入力度以化解農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化不同發(fā)展水平、不同演進階段中資金的剛性需求。針對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進不同階段金融服務(wù)需求的異質(zhì)性特點，要在甄別不同農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化階段基礎(chǔ)上選擇不同的金融支農(nóng)領(lǐng)域，提高資金匹配效率。同時，要建立金融支農(nóng)資金動態(tài)過程管理機制，避免金融支農(nóng)資金流向發(fā)生偏離所形成的效率耗損。二是優(yōu)化支農(nóng)主體結(jié)構(gòu)，提高主體協(xié)作水平。加大中小銀行、微型銀行、村鎮(zhèn)銀行、農(nóng)村資金互助組織及其他金融中介機構(gòu)在支農(nóng)體系中的比重并提高其支農(nóng)地位。此外，應(yīng)通過相關(guān)政策配套、體制機制創(chuàng)新，提高金融支農(nóng)體系內(nèi)部的金融中介協(xié)作水平與協(xié)作程度，形成強勁的支農(nóng)合力。三是發(fā)展價值鏈金融，創(chuàng)新價值鏈融資模式。農(nóng)業(yè)價值鏈金融實現(xiàn)了價值鏈與金融服務(wù)的有效鏈接，改變了傳統(tǒng)的金融支農(nóng)模式，為生產(chǎn)、加工、銷售與流通等價值鏈參與者與利益分享者提供了新的途徑。因此，建議從整個農(nóng)業(yè)價值鏈供給金融支農(nóng)服務(wù)，通過“金融中介機構(gòu)+新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體+農(nóng)戶”等方式創(chuàng)新農(nóng)業(yè)價值鏈融資模式，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)價值鏈的利益共贏，徹底化解農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的資金需求困境。四是實施制度安排，推動“四化”協(xié)調(diào)發(fā)展。經(jīng)驗事實已表明，“四化”協(xié)同是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進的一般規(guī)律。為此，應(yīng)在“四化”同步前提下，通過制度安排，強化農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化內(nèi)生性發(fā)展，尤其是強化對農(nóng)業(yè)人力資本積累及農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的作用，通過系統(tǒng)的內(nèi)外協(xié)同全面提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平與層次。

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(責(zé)任編輯 魏艷君)

Financial Support for Agriculture and the Evolution of Agricultural Modernization: Effects and Regional Differences

JIANG Song1，LIU Han2，ZHOU Hong2

(1.School of Economics and Finance, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China; 2.College of Economics and Management,Southwest University, Chongqing 400715, China)

Based on Chinese provincial panel data, from the double perspective of the general and regional differences, this empiricalstudy analyzes the impact offinancial support for agriculture on the evolution of agricultural modernization. The study finds that the impact of financial support for agriculture on the evolution of agricultural modernization is significantly positive, but the marginal coefficient is small. The effect exhibits significant regional differences and takes on “dumbbell” feature: it is positive in eastern and western China while it is negative in central China. In addition, among the controlling variables, the human capital is an important factor driving the evolution of agricultural modernization and the impact of controlling variables also show significant difference.

financial support for agriculture; agricultural modernization;effect;regional difference

2016-04-11 基金項目：重慶市社會科學(xué)規(guī)劃青年項目“重慶市農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營發(fā)展與金融服務(wù)創(chuàng)新的協(xié)同機制研究——基于價值鏈視角”(2015QNJJ08)；教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目“農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營與金融服務(wù)共生演化機理及模式研究——基于農(nóng)業(yè)價值鏈視角”(15XJC790003)；重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項目“農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營與金融服務(wù)創(chuàng)新的協(xié)同演化機制研究——基于價值鏈視角”(KJ1500919)；重慶市教委人文社會科學(xué)研究項目“重慶市農(nóng)業(yè)價值鏈金融服務(wù)創(chuàng)新研究”(16SKGH144)；重慶理工大學(xué)科研啟動基金項目“經(jīng)濟金融化對城鎮(zhèn)化演進的影響及其機理研究”(2014ZD40)

姜松(1986—)，男，江蘇連云港人，副教授，博士，研究方向：農(nóng)村金融、數(shù)理金融方法及應(yīng)用、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟。

姜松，劉晗，周虹.金融支農(nóng)與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進：影響效應(yīng)與區(qū)域差異[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué))，2016(11):38-49.

format：JIANG Song，LIU Han，ZHOU Hong.Financial Support for Agriculture and the Evolution of Agricultural Modernization: Effects and Regional Differences[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2016(11):38-49.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2016.11.005

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1674-8425(2016)11-0038-12