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        涉農財政支出和農業(yè)貸款對現代農業(yè)經濟增長影響實證研究
        ——以江蘇省為例

        2020-10-30 11:25:58敏,洪
        中國林業(yè)經濟 2020年5期
        關鍵詞:農業(yè)貸款平穩(wěn)性總產值

        張 敏,洪 偉

        (南京林業(yè)大學 經濟管理學院,南京210037)

        我國現代農業(yè)正處于轉型升級的關鍵時期。 涉農財政支出、農業(yè)貸款作為金融支持現代農業(yè)發(fā)展的重要手段,對農業(yè)經濟增長影響顯著。國內專家學者認為農村金融機構改革勢在必行,對農戶的信用評級機制也應當進一步完善,具體可通過創(chuàng)新發(fā)展訂單農業(yè)抵押擔保等新型抵押模式;健全農業(yè)風險分擔機制,進一步完善農業(yè)保險和再保險政策體制;提升農民金融素養(yǎng),開展針對化教育,促進農業(yè)經濟高質量協(xié)調發(fā)展等途徑實現[1-6]。

        1 江蘇省金融支持現代農業(yè)發(fā)展現狀分析

        涉農財政支出和農業(yè)貸款是金融支持現代農業(yè)發(fā)展的兩個重要手段。江蘇省作為農業(yè)大省,分析其涉農財政支出和農業(yè)貸款對現代農業(yè)經濟增長的影響具有代表意義。本文利用1995—2018年江蘇省農業(yè)相關數據,構建時間序列模型,實證分析江蘇省涉農財政支出和農業(yè)貸款對農業(yè)經濟增長的具體影響,也借此進一步探究江蘇省金融支持現代農業(yè)發(fā)展現狀。圖1為江蘇省1995—2018年24年間農業(yè)總產值、涉農財政支出、農業(yè)貸款等數據的變化趨勢。從總體趨勢上看,三者均呈上升趨勢,尤以農業(yè)總產值漲幅最大,涉農財政支出呈現緩慢增長趨勢,農業(yè)貸款余額總體呈現增長趨勢,在2009年間呈現短暫的下跌態(tài)勢,但隨后又繼續(xù)增長,但增勢比較緩慢。

        圖1農業(yè)相關數據趨勢圖

        2 變量描述及數據來源

        在變量選取方面,針對農業(yè)經濟增長的衡量指標,參考已有文獻發(fā)現:陸美娟等曾對江蘇省金融支持和農業(yè)經濟增長的關系進行實證分析,選取農業(yè)總產值作為農業(yè)經濟增長的衡量指標,以農業(yè)財政支出和金融機構農業(yè)貸款代表金融支持程度[7]。李泉等在研究財政支農和農業(yè)貸款對農業(yè)經濟發(fā)展影響時以農林牧漁業(yè)總產值作為農業(yè)經濟增長的衡量依據[8]。

        綜合已有文獻,并考慮到數據的完整性和可靠性,選取農林牧漁業(yè)總產值(億元)作為被解釋變量。選取農林水事務支出(億元)和農林牧漁業(yè)貸款余額(億元)為解釋變量。為進一步完善模型,引入兩個控制變量。在控制變量的選取方面,借鑒寇江在研究金融支持和現代農業(yè)發(fā)展關系時選取固定投資額(億元)作為控制變量的做法[9],在此基礎上再引入金融機構數(家)這一變量,金融機構數設置為農村商業(yè)銀行、農村合作銀行、農村信用社數量之和,此類涉農金融機構數量的多少可能會影響涉農資金的來源,最終影響農業(yè)經濟增長。

        數據來源于2000-2019年《江蘇省統(tǒng)計年鑒》,選取江蘇省1995-2018年24年間農業(yè)及金融相關數據作為研究對象。表1為變量說明,表2為變量描述性統(tǒng)計。

        表1變量說明

        表2變量描述性統(tǒng)計

        3 實證分析

        3.1 模型設定

        根據指標選取建立如下時間序列模型:

        為優(yōu)化模型對各變量取對數處理,得到如下模型:

        (1)、(2)式中α0、β0為常數項,μt、εt為隨即干擾項。

        3.2 平穩(wěn)性檢驗

        時間序列模型需要先進行平穩(wěn)性檢驗以保證數據的平穩(wěn)性,即使變量間存在高度相關性但仍有可能并不存在因果關系,所以需要通過平穩(wěn)性檢驗防止“虛假回歸”,本文采用ADF方法檢驗數據平穩(wěn)性,具體步驟如下:

        (3)、(4)、(5)三式分別代表缺少位移項β和趨勢項θt的單位根檢驗、有位移項β但缺少趨勢項θt的單位根檢驗以及有位移項β和趨勢項θt的單位根檢驗。根據檢驗結果可對(6)式進行判斷,即對原序列wt的平穩(wěn)性進行考察,若H0成立,則原序列wt非平穩(wěn);若H1成立,則原序列wt平穩(wěn)。表3為ADF檢驗結果。

        表3 ADF檢驗結果

        通過表3結果可知該時間序列為二階單整序列,可進行協(xié)整檢驗,利用Stata15.0軟件進行檢驗,結果顯示該時間序列協(xié)整關系顯著。

        3.3 回歸分析

        利用最小二乘法對模型進行多元線性回歸分析,結果如表4所示:

        表4回歸分析結果

        由表4的結果可知方程的F值為210.43,Prob>F=0.000,說明方程總體線性關系顯著;調整后的可決系數大于0.97,說明被解釋變量對解釋變量解釋程度較高。農林水事務支出和農林牧漁業(yè)貸款余額相應參數估計P值都小于0.05,說明二者與農林牧漁業(yè)總產值有顯著相關性;固定資產投資額和金融機構數相應參數估計的P值都大于0.1,說明二者與農林牧漁業(yè)總產值無顯著相關性。

        利用White檢驗法檢驗原模型是否存在異方差問題,利用Stata15.0軟件計算得到相應P值為0.121 2,大于0.05,說明原模型不存在異方差問題。

        4 邊際分析

        為具體探究農林水事務支出和農林牧漁業(yè)貸款余額對農林牧漁業(yè)總產值的影響,對模型進行邊際分析。通過表4中回歸分析結果可解釋當解釋變量變動1%時,被解釋變量在其他變量不變情況下的變動情況。

        農林水事務支出每增加1%,農林牧漁業(yè)總產值在其他條件不變的情況下增加0.294 916 9%。農林水事務支出對農林牧漁業(yè)總產值具有顯著的正向促進作用,進一步說明了涉農財政支出對于農業(yè)經濟增長的重大意義。但涉農財政支出總體增勢緩慢,相比于農林牧漁業(yè)總產值的增長,涉農財政支出明顯無法與之相匹配,政府應該進一步提高涉農財政支出在政府財政支出中所占比重,并重點優(yōu)化涉農財政支出的結構,加大對于農業(yè)科技提升方面的投入,適度減少農業(yè)相關單位的事務費支出,促使涉農財政支出效益提升至最大化。

        農林牧漁業(yè)貸款余額每增加1%,農林牧漁業(yè)總產值在其他條件不變的情況下減少0.151 040 2%。農業(yè)貸款與農業(yè)經濟增長二者呈現負向相關趨勢,可能原因如下:農業(yè)貸款中用于非農業(yè)生產性活動資金占比過大,多數農民借入款項后將資金投資于非農領域或者用于自身消費,導致原本應當作用于農業(yè)生產的資金缺位,農業(yè)生產缺乏足夠的資金支撐,從而致使農業(yè)貸款規(guī)模的逐年擴張并未對農業(yè)經濟增長起到實質的推動作用。政府應進一步完善農業(yè)貸款相關政策,通過“互惠金融”等方式解決農民生活中亟需消費性資金的情況,引導農業(yè)貸款資金大概率流向農業(yè)生產領域,減少非農化金融借貸的情況。

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