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        涉農(nóng)財政支出和農(nóng)業(yè)貸款對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(jīng)濟(jì) 2020年5期
        關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)貸款平穩(wěn)性總產(chǎn)值

        張 敏,洪 偉

        (南京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,南京210037)

        我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)正處于轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時期。 涉農(nóng)財政支出、農(nóng)業(yè)貸款作為金融支持現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要手段,對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響顯著。國內(nèi)專家學(xué)者認(rèn)為農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)改革勢在必行,對農(nóng)戶的信用評級機(jī)制也應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步完善,具體可通過創(chuàng)新發(fā)展訂單農(nóng)業(yè)抵押擔(dān)保等新型抵押模式;健全農(nóng)業(yè)風(fēng)險分擔(dān)機(jī)制,進(jìn)一步完善農(nóng)業(yè)保險和再保險政策體制;提升農(nóng)民金融素養(yǎng),開展針對化教育,促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展等途徑實現(xiàn)[1-6]。

        1 江蘇省金融支持現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

        涉農(nóng)財政支出和農(nóng)業(yè)貸款是金融支持現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的兩個重要手段。江蘇省作為農(nóng)業(yè)大省,分析其涉農(nóng)財政支出和農(nóng)業(yè)貸款對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響具有代表意義。本文利用1995—2018年江蘇省農(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù),構(gòu)建時間序列模型,實證分析江蘇省涉農(nóng)財政支出和農(nóng)業(yè)貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的具體影響,也借此進(jìn)一步探究江蘇省金融支持現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。圖1為江蘇省1995—2018年24年間農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、涉農(nóng)財政支出、農(nóng)業(yè)貸款等數(shù)據(jù)的變化趨勢。從總體趨勢上看,三者均呈上升趨勢,尤以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值漲幅最大,涉農(nóng)財政支出呈現(xiàn)緩慢增長趨勢,農(nóng)業(yè)貸款余額總體呈現(xiàn)增長趨勢,在2009年間呈現(xiàn)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(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)趨勢圖

        2 變量描述及數(shù)據(jù)來源

        在變量選取方面,針對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的衡量指標(biāo),參考已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn):陸美娟等曾對江蘇省金融支持和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行實證分析,選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的衡量指標(biāo),以農(nóng)業(yè)財政支出和金融機(jī)構(gòu)農(nóng)業(yè)貸款代表金融支持程度[7]。李泉等在研究財政支農(nóng)和農(nóng)業(yè)貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響時以農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的衡量依據(jù)[8]。

        綜合已有文獻(xiàn),并考慮到數(shù)據(jù)的完整性和可靠性,選取農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值(億元)作為被解釋變量。選取農(nóng)林水事務(wù)支出(億元)和農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額(億元)為解釋變量。為進(jìn)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(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展關(guān)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(chǔ)上再引入金融機(jī)構(gòu)數(shù)(家)這一變量,金融機(jī)構(gòu)數(shù)設(shè)置為農(nóng)村商業(yè)銀行、農(nóng)村合作銀行、農(nóng)村信用社數(shù)量之和,此類涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)數(shù)量的多少可能會影響涉農(nóng)資金的來源,最終影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。

        數(shù)據(jù)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(nóng)業(yè)及金融相關(guān)數(shù)據(jù)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(shè)定

        根據(jù)指標(biāo)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(shù)處理,得到如下模型:

        (1)、(2)式中α0、β0為常數(shù)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(jìn)行平穩(wěn)性檢驗以保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,即使變量間存在高度相關(guān)性但仍有可能并不存在因果關(guān)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(shù)據(jù)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(jù)檢驗結(jié)果可對(6)式進(jìn)行判斷,即對原序列wt的平穩(wěn)性進(jìn)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(jié)果。

        表3 ADF檢驗結(jié)果

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

        3.3 回歸分析

        利用最小二乘法對模型進(jìn)行多元線性回歸分析,結(jié)果如表4所示:

        表4回歸分析結(jié)果

        由表4的結(jié)果可知方程的F值為210.43,Prob>F=0.000,說明方程總體線性關(guān)系顯著;調(diào)整后的可決系數(shù)大于0.97,說明被解釋變量對解釋變量解釋程度較高。農(nóng)林水事務(wù)支出和農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額相應(yīng)參數(shù)估計P值都小于0.05,說明二者與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值有顯著相關(guān)性;固定資產(chǎn)投資額和金融機(jī)構(gòu)數(shù)相應(yīng)參數(shù)估計的P值都大于0.1,說明二者與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值無顯著相關(guān)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(yīng)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(nóng)林水事務(wù)支出和農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額對農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的影響,對模型進(jìn)行邊際分析。通過表4中回歸分析結(jié)果可解釋當(dāng)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(nóng)林水事務(wù)支出每增加1%,農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值在其他條件不變的情況下增加0.294 916 9%。農(nóng)林水事務(wù)支出對農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值具有顯著的正向促進(jìn)作用,進(jìn)一步說明了涉農(nóng)財政支出對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的重大意義。但涉農(nóng)財政支出總體增勢緩慢,相比于農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的增長,涉農(nóng)財政支出明顯無法與之相匹配,政府應(yīng)該進(jìn)一步提高涉農(nóng)財政支出在政府財政支出中所占比重,并重點(diǎn)優(yōu)化涉農(nóng)財政支出的結(jié)構(gòu),加大對于農(nóng)業(yè)科技提升方面的投入,適度減少農(nóng)業(yè)相關(guān)單位的事務(wù)費(fèi)支出,促使涉農(nóng)財政支出效益提升至最大化。

        農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額每增加1%,農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值在其他條件不變的情況下減少0.151 040 2%。農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長二者呈現(xiàn)負(fù)向相關(guān)趨勢,可能原因如下:農(nóng)業(yè)貸款中用于非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性活動資金占比過大,多數(shù)農(nóng)民借入款項后將資金投資于非農(nóng)領(lǐng)域或者用于自身消費(fèi),導(dǎo)致原本應(yīng)當(dāng)作用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資金缺位,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)缺乏足夠的資金支撐,從而致使農(nóng)業(yè)貸款規(guī)模的逐年擴(kuò)張并未對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長起到實質(zhì)的推動作用。政府應(yīng)進(jìn)一步完善農(nóng)業(yè)貸款相關(guān)政策,通過“互惠金融”等方式解決農(nóng)民生活中亟需消費(fèi)性資金的情況,引導(dǎo)農(nóng)業(yè)貸款資金大概率流向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域,減少非農(nóng)化金融借貸的情況。

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