阮貴林，孟衛(wèi)東

(重慶大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶 400044)

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農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)戶人均純收入
——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

阮貴林，孟衛(wèi)東

(重慶大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶 400044)

本文基于2001—2013年31個(gè)省際面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建面板向量自回歸(PVAR)模型，利用脈沖響應(yīng)和方差分解，實(shí)證考察了農(nóng)戶人均純收入、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)貸款三者之間的相互關(guān)系。研究結(jié)果表明：各區(qū)域僅西部農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)沒能表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)戶人均純收入的正向促進(jìn)作用；各區(qū)域農(nóng)業(yè)貸款都表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)戶人均純收入的正向促進(jìn)作用，但存在1-2年的滯后期；各區(qū)域農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)戶人均純收入的促進(jìn)作用均大于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶人均純收入的促進(jìn)作用；農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)貸款之間的相互影響具有區(qū)域性差異。

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)；農(nóng)業(yè)貸款；農(nóng)戶人均純收入；面板VAR

一、引 言

從2004年到2015年，中共中央連續(xù)十二年發(fā)布“一號(hào)文件”，鎖定“三農(nóng)問題”，其中更是多次提到關(guān)于促進(jìn)農(nóng)民增加收入和完善農(nóng)村金融服務(wù)體系的問題。農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)我國整體經(jīng)濟(jì)水平的提高有著至關(guān)重要的作用，農(nóng)民能否增收致富更是全面實(shí)現(xiàn)小康社會(huì)的關(guān)鍵。隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，農(nóng)村金融在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)中起著舉足輕重的作用，強(qiáng)化農(nóng)村金融服務(wù)，完善農(nóng)村金融體系對(duì)促進(jìn)農(nóng)民收入的增加有很大幫助。農(nóng)業(yè)具有天然的弱質(zhì)性，再加之我國自然災(zāi)害較多，仍屬于高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠有效分散風(fēng)險(xiǎn)，降低自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，離不開資金的支持，資金短缺、融資渠道匱乏，是農(nóng)戶擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模、引進(jìn)現(xiàn)代化機(jī)械設(shè)備的重大障礙，使農(nóng)戶難以改變傳統(tǒng)作業(yè)模式，向高效農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變。農(nóng)業(yè)貸款能夠解決農(nóng)戶資金短缺問題，幫助農(nóng)戶擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模和改變作業(yè)方式，提高生產(chǎn)效率。我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展較為緩慢，發(fā)展過程更是跌宕起伏。自2007年開始，中央政府在吉林、內(nèi)蒙古、新疆、江蘇、四川、湖南六個(gè)省區(qū)開展了農(nóng)業(yè)保費(fèi)補(bǔ)貼試點(diǎn)，我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展進(jìn)入到了一個(gè)新的階段。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入從2009年的13283.29(百萬元)到目前的30462.23(百萬元)，漲幅達(dá)到了129.33%。我國農(nóng)業(yè)貸款雖然發(fā)展較早，但由于各種因素的限制，對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的需求并不強(qiáng)烈。自2005年人民銀行在山西、四川、貴州、陜西、內(nèi)蒙古五個(gè)省區(qū)設(shè)立七個(gè)小額貸款公司進(jìn)行試點(diǎn)，并確立了多戶聯(lián)保、按期存款、分期還款的措施，使得農(nóng)村小額信貸迅猛發(fā)展。涉農(nóng)貸款規(guī)模從2009年的90756.78(億元)增加到2013年的206143.11(億元)，漲幅達(dá)到了127.15%。農(nóng)村居民人均純收入在政府各種支農(nóng)、惠農(nóng)政策的支持下，也有了大幅提高。農(nóng)村居民人均純收入從2009年的5153.7(元)到2013年的8895.5(元)，漲幅達(dá)到了72.6%。作為兩項(xiàng)重要的農(nóng)村金融工具,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)村居民人均純收入三者之間有何聯(lián)系？農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)貸款的迅猛發(fā)展，是否促進(jìn)了農(nóng)戶收入的提高，反過來農(nóng)戶收入的提高對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)貸款又有何影響？農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)貸款是否存在相互促進(jìn)、協(xié)同發(fā)展？本文試圖回答上述問題。

二、文獻(xiàn)回顧

(一)關(guān)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)貸款之間關(guān)系的研究

Pomareda[1]對(duì)巴拿馬的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)信貸、信貸抵押物之間的關(guān)系進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)：小規(guī)模農(nóng)戶由于抵押物不足，很難在信貸市場(chǎng)上取得貸款；農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保單在一定程度上作為農(nóng)業(yè)信貸的抵押物之后降低了農(nóng)戶違約風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)提高了信貸機(jī)構(gòu)的預(yù)期收益；有農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為抵押之后，信貸機(jī)構(gòu)的經(jīng)營效率和凈收入更高。Mosley & Krishinamurthy[2]通過對(duì)印度綜合性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)計(jì)劃研究發(fā)現(xiàn)，該計(jì)劃并沒有實(shí)現(xiàn)預(yù)期改善農(nóng)業(yè)貸款償還效果的政策目標(biāo)。王向楠[3]運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計(jì)方法進(jìn)行實(shí)證研究得出，我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)貸款只是促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加，但農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響并未發(fā)揮出協(xié)同作用。方首軍、黃澤穎等[4]通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)貸款二者相關(guān)程度表現(xiàn)為由弱到強(qiáng)，其中1995年到2003年，兩者的相關(guān)系數(shù)為0.42，2004年到2009年兩者的相關(guān)系數(shù)上升到0.96，且不存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系；同時(shí)還通過Granger因果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保費(fèi)收入和農(nóng)業(yè)貸款均不構(gòu)成對(duì)方的Granger原因。范文敬[5]認(rèn)為保險(xiǎn)公司通過與信貸機(jī)構(gòu)的合作，不僅可以獲得關(guān)于農(nóng)戶的諸多信息防止道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇，還可以降低經(jīng)營成本，提高利潤水平，進(jìn)而提高保險(xiǎn)公司開展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的積極性；農(nóng)業(yè)信貸能夠促進(jìn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代高效益規(guī)模農(nóng)業(yè)發(fā)展，為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展?fàn)I造了較好的外部環(huán)境。安冬、張?jiān)ā㈥愃箭R[6]認(rèn)為完善的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)模式+保險(xiǎn)體系，有助于緩解我國農(nóng)業(yè)信貸市場(chǎng)困境。祝國平、劉吉舫[7]通過2001-2009年全國227個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)貸款之間相關(guān)關(guān)系微弱，且存在一定程度的負(fù)向關(guān)聯(lián)，表明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)沒有有效化解農(nóng)業(yè)貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)。葉明華、衛(wèi)玥[8]通過建立農(nóng)業(yè)貸款波動(dòng)和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)波動(dòng)間的VAR模型研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)業(yè)貸款波動(dòng)與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入波動(dòng)互為因果關(guān)系，且農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)貸款在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)了協(xié)同發(fā)展，但互動(dòng)程度不足，需要進(jìn)一步提升。

(二)關(guān)于農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)戶收入之間關(guān)系的研究

Binswanger[9]通過印度農(nóng)戶的數(shù)據(jù)分析顯示，正式借貸提高了農(nóng)戶的勞動(dòng)生產(chǎn)率和收入水平。Pitt[10]通過考察孟加拉正式借貸項(xiàng)目發(fā)現(xiàn)，正式借貸對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出有較大影響。朱喜[11]通過對(duì)我國3000農(nóng)戶的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，采用(IVQR)回歸法，實(shí)證得出，借貸在總體上促進(jìn)了農(nóng)戶經(jīng)營收入的增加，但對(duì)不同收入層次的農(nóng)戶有不同的影響，對(duì)最貧困和最富有的農(nóng)戶收入促進(jìn)作用不顯著，對(duì)中低收入層次的農(nóng)戶收入促進(jìn)作用較為顯著。楊春玲，周肖肖[12]基于1985—2007年數(shù)據(jù)，采用協(xié)整檢驗(yàn)和誤差修正模型得出，農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入有顯著的正向促進(jìn)作用，而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶收入的促進(jìn)作用并不明顯。童馨樂[13]通過多元回歸發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶借貸行為對(duì)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)業(yè)收入、總收入均有正向促進(jìn)作用，且通過正規(guī)渠道獲得貸款時(shí)，對(duì)總收入的影響更大。戎愛萍[14]通過協(xié)整檢驗(yàn)和VAR模型考察了貸款對(duì)農(nóng)戶收入的影響，結(jié)果表明生產(chǎn)性貸款對(duì)收入的促進(jìn)作用是生活性貸款的3倍，但對(duì)農(nóng)戶收入的影響仍有限。張建軍、許承明[15]基于江蘇、湖北兩地的調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用平均處理效應(yīng)下的Match模型進(jìn)行實(shí)證研究表明，保險(xiǎn)與信貸互聯(lián)能有效改善農(nóng)業(yè)信貸配給，顯著提高農(nóng)戶收入。鄧鍇[16]考察了農(nóng)戶收入質(zhì)量對(duì)農(nóng)戶貸款行為的影響，農(nóng)戶收入的充足性、穩(wěn)定性、結(jié)構(gòu)性、成本性、知識(shí)性，會(huì)對(duì)農(nóng)戶貸款需求、用途、還款期限產(chǎn)生影響。

(三)關(guān)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)收入之間關(guān)系的研究

Hart和Babcock[17]分析了美國愛荷華州農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)帶來的影響，農(nóng)戶可以獲得農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付帶來的的直接收益。Goodwin[18]測(cè)算了1988-1999年，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付比例為1.88，即農(nóng)戶只要付出1美元，就能得到1.88美元的賠付。梁平、梁彭勇[19](2008)分析了1986—2005年我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入的影響，認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的格蘭杰原因。孫朋、陳盛偉[20]運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果檢驗(yàn)實(shí)證考察了山東省1983—2008年農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)戶收入之間的關(guān)系，表明二者存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能促進(jìn)農(nóng)戶收入的增加，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的技術(shù)難題和市場(chǎng)主體參與度低，降低了對(duì)農(nóng)戶收入的促進(jìn)作用。 柴智慧[21]采用匹配-倍差模型對(duì)內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)實(shí)證得出，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)未在內(nèi)蒙古地區(qū)發(fā)揮出收入保障功能。周穩(wěn)海、趙桂玲、尹成遠(yuǎn)[22]通過實(shí)證分析得出，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶收入有顯著的正向促進(jìn)作用，保障了農(nóng)戶的償還能力，降低了違約風(fēng)險(xiǎn)，有助于農(nóng)業(yè)貸款的發(fā)展。祝仲坤、陶建平[23]運(yùn)用2007-2012年省級(jí)面板數(shù)據(jù)實(shí)證得出，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)沒能承擔(dān)起促進(jìn)農(nóng)戶收入增長(zhǎng)的重任，反而具有一定的負(fù)效應(yīng)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼促進(jìn)了農(nóng)戶收入的增長(zhǎng)。以上研究對(duì)于本文考察農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)戶人均純收入三者之間的關(guān)系提供了很大幫助，但以往學(xué)者較少采用面板向量自回歸(PVAR)模型來考察三者之間的關(guān)系，本文通過我國2001—2013年31個(gè)省際面板數(shù)據(jù)，將區(qū)域劃分為全國地區(qū)、東中西部地區(qū)①① 東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個(gè)省市；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8??；西部地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、新疆、內(nèi)蒙古、廣西、西藏12個(gè)省市。，運(yùn)用PVAR模型來考察農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)戶人均純收入三者之間的相互關(guān)系。

三、變量選取與模型設(shè)立

(一)變量選取

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)(ai),單位(百萬元)，采用《中國保險(xiǎn)年鑒》中各省農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)貸款(al)，單位(億元)，2001-2008年數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，由于2009年之后統(tǒng)計(jì)口徑的變化，不再單獨(dú)統(tǒng)計(jì)農(nóng)業(yè)貸款規(guī)模，故選取中國人民銀行發(fā)布的《農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告》中涉農(nóng)貸款數(shù)據(jù)，農(nóng)戶收入衡量標(biāo)準(zhǔn)采用各省農(nóng)村居民人均純收入(pni)，單位(元)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。表1為各變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

(二)模型設(shè)定

本文建立如下模型

Zi,t表示一個(gè)包含三個(gè)變量的列向量pni ai al}T,i代表省份，t代表年份，p表示模型滯后階數(shù)，B0表示截距項(xiàng)向量，Bj表示滯后變量的參數(shù)向量，fi是地區(qū)效應(yīng)列向量，Zi,t-p表示固定效應(yīng)形式反應(yīng)的截面?zhèn)€體差異性，et為時(shí)間效應(yīng)列向量，εi,t表示時(shí)間變化對(duì)截面?zhèn)€體的影響，為干擾項(xiàng)。

根據(jù)AIC、BIC、HQIC判定準(zhǔn)則，對(duì)全國地區(qū)和中部地區(qū)設(shè)置最優(yōu)滯后階數(shù)為2階，東部和西部地區(qū)設(shè)置最優(yōu)滯后階數(shù)為1階。在進(jìn)行廣義矩估計(jì)之前應(yīng)先去除固定效應(yīng)，在時(shí)間截面采用“均值差分法”去除時(shí)點(diǎn)效應(yīng)et，接著利用“向前均值差分法”(Helmert)過程去除個(gè)體固定效應(yīng)fi，得到h_pni，h_ai和h_al序列。隨后采用GMM方法對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。參數(shù)估計(jì)結(jié)果見表2，該過程均采用STATA12.0實(shí)現(xiàn)。

表2 GMM估計(jì)結(jié)果

從表2可以看出，全國地區(qū)和中部地區(qū)滯后一期的pni，滯后一期、二期的al對(duì)當(dāng)期pni的影響在1%水平下顯著，且都與當(dāng)期pni存在正向關(guān)系；東部地區(qū)和西部地區(qū)滯后一期pni、滯后一期al對(duì)當(dāng)期pni的影響在1%水平下顯著，且都與當(dāng)期pni存在正向關(guān)系。這跟現(xiàn)實(shí)情況比較吻合，農(nóng)業(yè)貸款并不是在當(dāng)期就能發(fā)揮出對(duì)農(nóng)戶人均收入的促進(jìn)作用，而是要經(jīng)過一段時(shí)間的過渡期。

從表3可以看出，全國地區(qū)滯后一期的pni對(duì)ai的影響在1%水平下顯著，且與當(dāng)期ai存在正向關(guān)系；東部地區(qū)滯后一期的pni、滯后一期ai對(duì)當(dāng)期ai的影響分別在1%、5%水平下顯著，滯后一期pni與當(dāng)期ai存在正向關(guān)系，而滯后一期ai與當(dāng)期ai存在反向關(guān)系；中部地區(qū)滯后一期pni、滯后二期ai對(duì)當(dāng)期ai的影響都在1%水平下顯著，滯后一期pni與當(dāng)期ai存在正向關(guān)系，而滯后二期ai與當(dāng)期ai存在反向關(guān)系；西部地區(qū)滯后一期pni、滯后一期al對(duì)當(dāng)期ai的影響分別在1%、10%水平下顯著，滯后一期pni與當(dāng)期ai存在正向關(guān)系，而滯后一期al與當(dāng)期ai存在反向關(guān)系。以上分析跟現(xiàn)實(shí)比較吻合，若農(nóng)戶收入較高，即表明有更多資金可用于購買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)。

表3 GMM估計(jì)結(jié)果

表4 GMM估計(jì)結(jié)果

從表4可以看出，全國地區(qū)滯后一期ai、滯后二期al，滯后二期pni、滯后二期ai對(duì)當(dāng)期al的影響均在1%水平下顯著，且都與當(dāng)期al存在正向關(guān)系；東部地區(qū)滯后一期ai對(duì)當(dāng)期al的影響在10%水平下顯著，且與當(dāng)期al存在一定正向關(guān)系；中部地區(qū)滯后一期ai、滯后二期ai對(duì)當(dāng)期al的影響在1%水平下顯著，且與當(dāng)期al存在正向關(guān)系；西部地區(qū)滯后一期al對(duì)當(dāng)期al的影響在10%水平下顯著，且與當(dāng)期al存在正向關(guān)系。由于農(nóng)業(yè)貸款通常是在之后的幾年才需要償還，而且滯后期的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠保障農(nóng)戶的償還能力，因此，農(nóng)戶將會(huì)加大當(dāng)期的農(nóng)業(yè)貸款額度。

四、脈沖響應(yīng)分析

脈沖效應(yīng)函數(shù)能夠直觀的表現(xiàn)出各變量間相互作用的動(dòng)態(tài)反應(yīng)過程，尤其是在其他因素不變的情況下，一個(gè)因素沖擊對(duì)另一個(gè)因素的動(dòng)態(tài)影響。圖1-4橫軸表示沖擊反映的滯后期數(shù)(單位年)，縱軸表示脈沖效應(yīng)的響應(yīng)程度，中間曲線表示脈沖效應(yīng)函數(shù)，兩側(cè)曲線表示95%的置信區(qū)間，函數(shù)圖均為蒙特卡洛模擬500次得到。

(一)全國地區(qū)

圖1表示全國地區(qū)脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶人均純收入的沖擊：0-1期，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶人均純收入的影響為負(fù)，1-3期對(duì)農(nóng)戶人均收入的影響為正，且逐漸增大，在第3期達(dá)到最大，隨后開始下降，在第6期收斂于0。農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)戶人均純收入的沖擊：農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)戶人均純收入的影響為正，0-2期逐漸增大，到第2期達(dá)到最大，隨后開始下降。農(nóng)戶人均純收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的沖擊：0-1期逐漸增大，在1期達(dá)到最大，2-3期開始下降，3期之后出現(xiàn)了一定的負(fù)向作用，隨后開始上升，在第6期收斂于0。農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的沖擊：0-1期為負(fù)影響，2-3期為正影響，且逐漸增大，在第3期達(dá)到最大，之后開始下降，在第6期收斂于0。農(nóng)戶人均純收入對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的沖擊：0-1期對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的影響為負(fù)，且逐漸減小，2-3期影響為正，且逐漸增大，在第3期達(dá)到最大，之后開始下降，收斂于0。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的沖擊：在一開始對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的影響為負(fù)，且逐漸減小，隨后開始上升，在第1期達(dá)到最大，之后開始下降，2-4期的影響為負(fù)，5-6期為正，在第6期收斂于0。

(二)東部地區(qū)

圖2表示東部地區(qū)脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶人均純收入的沖擊：0-1期，對(duì)農(nóng)戶人均純收入為負(fù)向影響，2-4期為正向影響，之后在5-6期收斂于0。農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)戶人均純收入的沖擊：0-1期，影響逐漸增大，在第1期達(dá)到最大。農(nóng)戶人均純收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的沖擊：0-1期逐漸上升，在1期達(dá)到最大，隨后開始下降趨于穩(wěn)定。農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的沖擊：0-1期的影響為負(fù)，且逐漸增大，1-2期影響為正，且在2期達(dá)到最大，之后開始下降。農(nóng)戶人均純收入對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的影響，0-1期影響為負(fù)，且逐漸減小，1-2期影響為正，在2期達(dá)到最大，3-5期逐漸下降，并在第6期收斂于0。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的沖擊：0-1期影響逐漸增大，且在1期達(dá)到最大，之后開始下降，2-4期影響為負(fù)，之后收斂于0。

圖1 全國地區(qū)

圖2 東部地區(qū)

(三)中部地區(qū)

圖3是中部地區(qū)脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果。從圖3中可以看出，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶人均純收入的沖擊：0-1期對(duì)農(nóng)戶人均純收入的影響為負(fù)，2-3期為正，且在第3期達(dá)到最大，之后開始下降，在第6期收斂于0。農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)戶人均純收入的沖擊：0-1期對(duì)農(nóng)戶人均純收入的影響快速上升，2-3期上升速度相對(duì)較慢，在第3期達(dá)到最大，4-6期開始下降。農(nóng)戶人均純收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的沖擊：0-1期對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的影響為正，且緩慢上升，在1期達(dá)到最大，之后開始下降，2-4期對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的影響為負(fù)，5-6期為正，在第6期收斂于0。農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的沖擊：0-1期對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的影響為負(fù)，2-3期的影響為正，且逐漸上升，在3期達(dá)到最大，之后開始下降，收斂于0。農(nóng)戶人均純收入對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的沖擊：0-1期的影響為負(fù)，且逐漸減小，2-3期影響為正，4-5期為負(fù)，最后收斂于0。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的沖擊：一開始為負(fù)影響，之后迅速上升，在1期達(dá)到最大，2-3期開始下降，4-5期為負(fù)影響，在第6期收斂于0。

圖3 中部地區(qū)

(四)西部地區(qū)

圖4表示西部地區(qū)脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶人均純收入的沖擊：0-3期影響為負(fù)，且在1期達(dá)到最大，之后收斂于0，即農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)沒能表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)戶人均純收入的正向促進(jìn)作用。農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)戶人均純收入的沖擊：0-1期逐漸增大，在1期達(dá)到最大，之后開始逐漸下降。農(nóng)戶人均純收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的沖擊：0-1期之間增大，在1期達(dá)到最大，之后開始下降，在第6期收斂于0。農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的沖擊：0-1期影響為負(fù)，2-4期影響為正，且逐漸上升，最后在第6期收斂于0。農(nóng)戶人均純收入對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的沖擊：0-1期影響為負(fù)，2-4期影響為正，最后逐漸收斂于0。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的沖擊：0-1期為正，之后逐漸減小，收斂于0。

綜上所述

1.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)戶人均純收入的影響：

全國地區(qū)、東部地區(qū)和中部地區(qū)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在開始階段對(duì)農(nóng)戶人均純收入具有負(fù)向促進(jìn)作用，從長(zhǎng)期來看，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶人均純收入具有正向促進(jìn)作用，西部地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)則沒有表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)戶人均純收入的正向促進(jìn)作用；全國地區(qū)、東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)業(yè)貸款都表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)戶人均純收入的正向促進(jìn)作用，在開始階段對(duì)農(nóng)戶人均純收入的促進(jìn)作用較小，經(jīng)過一段時(shí)間之后對(duì)農(nóng)戶人均純收入的正向促進(jìn)作用才達(dá)到最大。

2.農(nóng)戶人均純收入、農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的影響：

全國地區(qū)、中部地區(qū)，農(nóng)戶人均純收入在開始階段對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)具有正向促進(jìn)作用，之后表現(xiàn)出負(fù)向促進(jìn)作用，隨后又表現(xiàn)出正向促進(jìn)作用，東部地區(qū)和西部地區(qū)則一直表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的正向促進(jìn)作用；全國地區(qū)、東部地區(qū)、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)貸款在開始階段表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的負(fù)向促進(jìn)作用，之后表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的正向促進(jìn)作用，中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)貸款在開始階段也表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的負(fù)向作用，之后表現(xiàn)出正向促進(jìn)作用，隨后又表現(xiàn)出負(fù)向促進(jìn)作用。

圖4 西部地區(qū)

3.農(nóng)戶人均純收入、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的影響：

全國地區(qū)、東部地區(qū)、西部地區(qū)，農(nóng)戶人均純收入在開始階段均表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的負(fù)向促進(jìn)作用，之后表現(xiàn)出正向促進(jìn)作用，中部地區(qū)農(nóng)戶人均純收入在開始階段也表現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的負(fù)向促進(jìn)作用，之后表現(xiàn)出正向促進(jìn)作用，隨后又表現(xiàn)出負(fù)向促進(jìn)作用，最后又表現(xiàn)出正向促進(jìn)作用；全國地區(qū)、東部地區(qū)、中部地區(qū)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在開始階段表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的負(fù)向促進(jìn)作用，之后表現(xiàn)出正向促進(jìn)作用，隨后又表現(xiàn)出負(fù)向促進(jìn)作用，最后又表現(xiàn)出正向促進(jìn)作用，西部地區(qū)則在開始階段表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的正向促進(jìn)作用，之后表現(xiàn)出負(fù)向促進(jìn)作用。

五、方差分解分析

經(jīng)過脈沖響應(yīng)函數(shù)分析之后，我們接著用方差分解分析來考察各變量變動(dòng)的主要貢獻(xiàn)因素。從對(duì)農(nóng)戶人均純收入1單位波動(dòng)的貢獻(xiàn)程度來看，全國地區(qū)、東、中、西部各地區(qū)農(nóng)戶人均純收入波動(dòng)主要受到自身沖擊和農(nóng)業(yè)貸款沖擊的影響。對(duì)全國地區(qū)來說農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶人均純收入的解釋力度維持在5.7%，東、中、西部地區(qū)則分別維持在1.5%、15.6%、1.2%；從農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)戶人均純收入的影響來看，全國地區(qū)農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)戶人均純收入的解釋力度維持在44%，東、中、西部地區(qū)則分別維持在13.5%、45.2%、35.2。從農(nóng)戶人均純收入自身的影響來看，全國地區(qū)維持在50.3%，東、中、西部則分別維持在85%、39.2%、63.6%。從對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)1單位波動(dòng)的貢獻(xiàn)程度來看，全國地區(qū)、東、中、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)自身沖擊對(duì)其本身的解釋力度分別維持在66.3%、19.3%、79.3%、66.2%；全國、東、中、西部地區(qū)，農(nóng)戶人均純收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的解釋力度分別維持在21.4%、68.2%、15.3%、23.8%。全國、東、中、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的解釋力度分別維持在12.3%、12.5%、5.4%、10%。從對(duì)農(nóng)業(yè)貸款1單位波動(dòng)的貢獻(xiàn)程度來看，全國、東、中、西部地區(qū)，農(nóng)業(yè)貸款本身對(duì)其自身的解釋力度分別維持在77%、68.4%、57.7%、78.3%；農(nóng)戶人均純收入對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的解釋力度分解維持在8.5%、20.6%、20.9%、20.1%；農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)貸款的解釋力度分別維持在14.5%、11%、21.4%、1.6%。

表5 方差分解分析

六、結(jié)論與政策含義

本文采用PVAR模型，通過GMM估計(jì)、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解分析考察農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)戶人均純收入三者之間的相互關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在當(dāng)期與農(nóng)戶人均純收入負(fù)相關(guān)，農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)都能促進(jìn)農(nóng)戶人均純收入的提高，但存在1-2年的滯后期。農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)戶人均純收入的促進(jìn)作用大于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶人均純收入的促進(jìn)作用，農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶人均純收入波動(dòng)的貢獻(xiàn)率分別為44%、5.7%；農(nóng)戶人均純收入的提高和農(nóng)業(yè)貸款的增加都能促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展；農(nóng)戶人均純收入的提高和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的增加短期內(nèi)對(duì)農(nóng)業(yè)貸款有一定的負(fù)向促進(jìn)作用，但從長(zhǎng)期來看，能有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)貸款的增加。通過研究結(jié)論，我們提出一下政策建議：首先，建立健全農(nóng)村金融服務(wù)體系，完善農(nóng)村擔(dān)保體系、信用體系；其次，建立多元化、多層次、相互補(bǔ)充、競(jìng)爭(zhēng)合作的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)；最后，提高財(cái)政支農(nóng)支出，加大農(nóng)業(yè)貸款利息、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼力度。

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責(zé)任編輯、校對(duì)：郭燕慶

2016-01-16

阮貴林(1989-),土家族,重慶市人,重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,碩士研究生,研究方向:區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。孟衛(wèi)東(1964-),重慶市人,重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:戰(zhàn)略管理、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

A

1002-2848-2016(05)-0069-09