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        大數(shù)據(jù)發(fā)展對黑龍江省農(nóng)業(yè)融資的影響研究

        2021-12-20 01:29:15杜欣怡張恩英
        國際商務財會 2021年16期
        關鍵詞:大數(shù)據(jù)

        杜欣怡 張恩英

        【摘要】近年來,憑借著金融改革的浪潮,大數(shù)據(jù)技術廣受各類金融機構的熱捧并逐漸在經(jīng)濟應用中發(fā)揮著越來越重要的作用。依靠較低的展業(yè)成本和審查成本,大數(shù)據(jù)技術能夠緩解農(nóng)業(yè)融資中信息不對稱問題,推動農(nóng)業(yè)金融的發(fā)展。鑒于此,文章基于2012—2019年黑龍江省際數(shù)據(jù),運用熵值法擬合大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù),并通過實證分析論證了大數(shù)據(jù)發(fā)展情況對當?shù)剞r(nóng)業(yè)融資的影響。研究發(fā)現(xiàn):大數(shù)據(jù)技術對農(nóng)業(yè)融資起到正向促進的作用。當大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)增長1%,黑龍江省農(nóng)業(yè)融資額能夠增長1.222%。最后,文章針對利用大數(shù)據(jù)技術推動農(nóng)業(yè)金融發(fā)展提出了若干建議。

        【關鍵詞】大數(shù)據(jù);農(nóng)業(yè)融資;黑龍江省

        【中圖分類號】F038.1

        一、研究背景

        從“蘇湖熟,天下足”到如今“東北熟,天下福”,東北地區(qū)已經(jīng)成為我國的糧食主產(chǎn)區(qū)。過去,黑龍江省利用深厚的工業(yè)基礎實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)機械化?,F(xiàn)如今,大數(shù)據(jù)技術逐漸成為助推我國農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型的新動能,其以大量、高速、多樣、低價值密度、真實為特點的數(shù)據(jù)集合,幫助農(nóng)民從中獲取所需信息以服務農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動[1],而這一轉(zhuǎn)變,不僅提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,更提高了農(nóng)業(yè)融資效率。國家層面也十分重視大數(shù)據(jù)技術在農(nóng)業(yè)領域的應用與推廣,并相繼頒布了《國務院關于印發(fā)促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》等重要政策文件,通過統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資源,加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)開放共享和綜合利用,逐步深化大數(shù)據(jù)技術在農(nóng)業(yè)融資領域中的作用。

        基于此,本文重點研究了黑龍江省大數(shù)據(jù)發(fā)展對其農(nóng)業(yè)融資的影響,并分析背后的經(jīng)濟機理。本文的邊際貢獻在于:一方面,選取2012—2019年間黑龍江省農(nóng)業(yè)及大數(shù)據(jù)發(fā)展的相關數(shù)據(jù),并將大數(shù)據(jù)技術應用到農(nóng)業(yè)融資領域;另一方面,為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型提供了新思路。

        二、文獻綜述

        關于農(nóng)業(yè)融資問題,我國諸多學者已在不同角度進行了大量的研究。白丹(2020)[2]認為,為了緩解農(nóng)民融資難的問題,在金融科技改革的浪潮下,應該創(chuàng)新小額信貸保險機制。保險公司在黑龍江省開展小額信貸保險業(yè)務,截至2020年項目啟動貸款總額達5200萬元,在一定程度上幫助農(nóng)戶解決了貸款難問題。王未(2021)[3]通過研究創(chuàng)新出互聯(lián)網(wǎng)平臺融資模式,使得金融機構能夠充分了解借款人的信息,并能夠確認交易的真實性,進而直接貸款給農(nóng)戶。該融資模式省去了不少流程,提高了農(nóng)戶融資效率。林悅和孫素梅(2019)[4]借助區(qū)塊鏈技術的特點將其運用在農(nóng)業(yè)金融領域,利用其分布式儲存的特點,將與農(nóng)業(yè)融資的所有數(shù)據(jù)信息相互連接,實現(xiàn)信息共享,完善了農(nóng)業(yè)融資方式。田劍英(2019)[5]通過對農(nóng)業(yè)金融領域的典型案例進行研究,提出要加強農(nóng)地產(chǎn)權制度改革、完善產(chǎn)權評估機制和利用大數(shù)據(jù)技術對農(nóng)業(yè)農(nóng)村產(chǎn)權交易平臺進行標準化等對策建議。張楚雯、胡育蓉(2017)[6]提出應用大數(shù)據(jù)技術對農(nóng)業(yè)農(nóng)村小額信貸模式進行創(chuàng)新,農(nóng)戶向小額貸款公司提出貸款申請后,利用大數(shù)據(jù)技術搜集農(nóng)戶的經(jīng)營歷史、財務等信用信息并進行信用評估,從而決定是否對其進行放貸服務,若成功放貸,后期則通過電子商務平臺對其進行實時管控。

        綜上所述,為了緩解黑龍江省農(nóng)業(yè)融資領域的問題,學者主要從政策改革、制度創(chuàng)新、“區(qū)塊鏈”“互聯(lián)網(wǎng)”等方面進行分析與研究,但并未找到解決農(nóng)業(yè)融資問題的根本途徑。因此,應該注重科學技術在金融領域的應用,進一步的運用“大數(shù)據(jù)技術”,找到能夠從根源上解決農(nóng)業(yè)融資問題的方法。

        三、研究設計

        (一)變量說明

        1.被解釋變量

        黑龍江省農(nóng)業(yè)融資額(AGF)。本文選用農(nóng)業(yè)融資額衡量黑龍江省農(nóng)業(yè)融資水平,其中農(nóng)業(yè)融資額=黑龍江省財政支農(nóng)金額+黑龍江省涉農(nóng)信貸。農(nóng)業(yè)融資渠道通常有財政轉(zhuǎn)移支付、金融機構貸款、股權融資和民間小額貸款,而目前黑龍江省僅有4家農(nóng)業(yè)上市企業(yè),其數(shù)據(jù)不具有代表性,同時民間小額貸款較為隱蔽,不易觀測。在我國信貸型金融體系下,信貸融資是農(nóng)業(yè)資金的主要來源,因此本文選取黑龍江省農(nóng)業(yè)融資額作為反映農(nóng)業(yè)融資情況的代理變量,不失一般性。

        2.解釋變量

        黑龍江省大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)(BDI)。大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)是對一地數(shù)據(jù)基礎設施、數(shù)據(jù)技術人才、數(shù)據(jù)客戶等多維度的綜合評估,能夠反應大數(shù)據(jù)的發(fā)展水平。本文參考蔣卓(2021)做法,采用熵值法擬合互聯(lián)網(wǎng)帶寬接入端口量、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶量、農(nóng)村寬帶接入用戶量和軟件業(yè)務收入計算出黑龍江省大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù),具體做法如下:

        第一步:選取2012—2019年8個年份,互聯(lián)網(wǎng)帶寬接入端口等4個指標的數(shù)據(jù),Xij為第i年第j個指標的數(shù)據(jù)(i=1,2,…8;j=1,2,3,4)。

        第二步:歸一化處理。針對不同的指標,各單位存在不一致,因此進行標準化處理,處理方法為:

        正向指標:

        3.控制變量

        本文參考白丹(2021)做法,選取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值(GVAP)、農(nóng)村居民人均可支配收入(RCDIORR)、農(nóng)林牧漁業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員工資總額(TW)、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量(AE)作為控制變量,為了消除基數(shù)效應,對所有變量取對數(shù)處理。

        (二)數(shù)據(jù)來源

        大數(shù)據(jù)是近些年興起的概念與產(chǎn)業(yè),尚處于發(fā)展早期,因此本文選取較晚的2012—2019年作為研究的時間區(qū)間,并以黑龍江省作為研究樣本。其中,黑龍江省農(nóng)業(yè)融資額由財政支農(nóng)額和涉農(nóng)信貸構成,其數(shù)據(jù)分別來源于《黑龍江統(tǒng)計年鑒》與中國人民銀行黑龍江省分行;大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)通過擬合多個指標而成,數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)和EPS數(shù)據(jù)庫;其余變量均來源于國家統(tǒng)計局。

        (三)模型設計

        為研究黑龍江省大數(shù)據(jù)發(fā)展對農(nóng)業(yè)融資的領域影響,本文構建了如下模型:

        其中:AGFt表示第t年黑龍江省農(nóng)業(yè)融資額,BDIt表示第t年黑龍江省大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù),Controlst表示一系列控制變量,εt表示隨機誤差項。β為各項指標的系數(shù),β若為正值,說明大數(shù)據(jù)發(fā)展將會對農(nóng)業(yè)融資產(chǎn)生正向效應,反之為阻礙作用。

        四、實證分析

        (一)平穩(wěn)性檢驗

        1.ADF檢驗

        本文采用的是時間序列,為了避免偽回歸,首先對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。一個平穩(wěn)的數(shù)據(jù)組其數(shù)據(jù)結(jié)構并不會因時間變化而發(fā)生改變;而非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)組,在不同的時間段內(nèi)可能一直處于持續(xù)上升或下降的過程,偏離其均值。因此本文采用ADF檢驗,結(jié)果如表1所示。由表1可知,在10%的置信水平下,所有變量經(jīng)過二階差分后均平穩(wěn)。

        2.協(xié)整檢驗

        參考相關文獻,本文選用多變量的EG兩步法進行協(xié)整檢驗。首先,對lnAGF與lnBDI、lnGVAP、lnPCDIORR、lnTW、lnAE進行回歸,得到殘差項et。接下來對模型的殘差進行平穩(wěn)性檢驗,檢驗結(jié)果如表2。由檢驗結(jié)果可以看出,殘差的ADF值均小于1%置信水平下的臨界值,因此能夠拒絕原假設,表明模型的殘差項是穩(wěn)定的。據(jù)此可以判斷,黑龍江省大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)(BDI)和黑龍江省農(nóng)業(yè)融資額(AGF)之間具有長期均衡關系。

        (二)黑龍江省大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)與農(nóng)業(yè)融資的回歸結(jié)果

        表3報告了模型的參數(shù)估計結(jié)果。從回歸結(jié)果來看,R2為0.993,說明該回歸模型能夠解釋99.3%的變動情況,具有良好的擬合優(yōu)度。F=200.586,其對應P值為0.005,因此可以拒絕原假設,推斷出解釋變量與被解釋變量在整體上具有顯著的線性正相關關系。此外,各解釋變量在10%的置信水平下均顯著。

        由表3可知,大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)BDI的系數(shù)為1.222,這意味著當黑龍江省大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)每增長1%,將會推動黑龍江省農(nóng)業(yè)信貸額增長1.222%。究其原因,一方面,大數(shù)據(jù)的發(fā)展能夠顯著降低金融機構的風險水平,加快合規(guī)審查,金融機構通過大數(shù)據(jù)技術能夠廣泛收集到借款農(nóng)民的歷史信息,進而對其資產(chǎn)狀況和信用狀況做出更為精準的評估,減少信貸違約和壞賬比率,提高金融機構放貸的積極性。另一方面,大數(shù)據(jù)技術顯著降低了金融機構的邊際成本,增強了其規(guī)模效應。以往金融機構對農(nóng)戶援助貸款,往往需要承擔較高的審查成本,而大數(shù)據(jù)技術的投入使得金融機構能夠在系統(tǒng)中快速做出判斷,顯著降低了其邊際貸款成本,改善了農(nóng)業(yè)融資的局面,從而進一步推動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展。

        五、結(jié)論與政策建議

        (一)結(jié)論

        近年來,金融科技的浪潮促進了農(nóng)業(yè)融資效率的提高,其中大數(shù)據(jù)技術作為新興技術的領跑者為農(nóng)業(yè)融資領域開創(chuàng)了新局面。本文基于2012—2019年黑龍江省數(shù)據(jù),實證分析了大數(shù)據(jù)發(fā)展狀況對黑龍江省農(nóng)業(yè)融資的影響?;貧w結(jié)果顯示,大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)的增長能夠顯著提高黑龍江省農(nóng)業(yè)融資水平。從回歸系數(shù)可以看出,當大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)增長1%時,農(nóng)業(yè)融資額會增長1.222%??梢姶髷?shù)據(jù)技術的發(fā)展能夠促使農(nóng)業(yè)融資額增加,進而助推農(nóng)業(yè)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

        究其原因,本文認為:一方面,大數(shù)據(jù)技術的應用與普及提高了金融機構對農(nóng)戶借款需求和信用水平評估的準確性,顯著降低了信息不對稱帶來的逆向選擇與道德風險問題。依托大數(shù)據(jù)技術,金融機構能夠精準識別確有貸款需求且信用水平良好的借款群體,縮減了定位與評估成本,且大大增加了貸出款項收回的可能,降低了借貸風險。由此金融機構放貸意愿提高,進而其服務門檻降低,豐富了農(nóng)民等融資相對困難群體的資金來源。另一方面,數(shù)字化的評估工具降低了金融機構的邊際信貸成本,削弱了銀行等部門客戶信息搜集成本,提高了其向農(nóng)民貸款的積極性,進而降低金融服務門檻,進一步為農(nóng)民融資提供了保障。因此,大數(shù)據(jù)技術憑借自身技術優(yōu)勢,提高了農(nóng)民獲得貸款的可能性,豐富了農(nóng)民進行農(nóng)業(yè)融資的資金來源。而農(nóng)民作為農(nóng)業(yè)領域內(nèi)主力部分,其資金需求得到滿足,將會大大提高農(nóng)業(yè)融資水平,進而助推農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展進步。

        (二)政策建議

        基于上述結(jié)論,為改善黑龍江省農(nóng)業(yè)融資局面,進而推動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展提出以下五點建議:

        第一,將大數(shù)據(jù)進一步應用于農(nóng)業(yè)融資領域。大數(shù)據(jù)技術能夠通過收集整理多種類型的數(shù)據(jù)信息,快速分析貸款人是否符合貸款資質(zhì),并對其還款能力等進行預測。若符合資質(zhì),則發(fā)放線上貸款,能夠切實地提高融資效率。同時,利用大數(shù)據(jù)技術分析各類交易數(shù)據(jù),智能評估企業(yè)是否能夠提高貸款服務,進而降低不良貸款率。

        第二,完善大數(shù)據(jù)平臺,強化數(shù)據(jù)基礎。大數(shù)據(jù)技術助力農(nóng)業(yè)融資的前提與關鍵就在于數(shù)據(jù)基礎。要充分利用線上渠道搜集真實、可靠的數(shù)據(jù)信息。[8]同時,應該積極開拓與電商平臺、政府機關、金融平臺等外部主體的合作,拓寬數(shù)據(jù)來源。要完善大數(shù)據(jù)平臺的建設,提高其搜集、整理、分析數(shù)據(jù)的能力,加強其安全與風險管理,并制定有針對性的風險控制政策,設立警戒線。

        第三,依托區(qū)位優(yōu)勢,借鑒其他省份大數(shù)據(jù)發(fā)展經(jīng)驗。黑龍江省作為早期工業(yè)建設重點,基礎設施建設情況較為優(yōu)越,在此基礎上政府應憑借其工業(yè)技術優(yōu)勢,借鑒大數(shù)據(jù)發(fā)展迅速省份的有效經(jīng)驗交流,加大資金投入力度,進一步引入先進技術以提高數(shù)據(jù)處理效率。

        第四,提高農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的專業(yè)素養(yǎng),加強人才交流與培訓。將大數(shù)據(jù)技術融入農(nóng)業(yè)融資領域,需要大量精通計算機算法與農(nóng)業(yè)知識的復合型人才。但目前黑龍江省農(nóng)民對大數(shù)據(jù)等新技術認識不充分,因此應該專門組織培訓,讓越來越多的農(nóng)民了解大數(shù)據(jù)技術,增強農(nóng)民的創(chuàng)新意識,提高農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的專業(yè)素養(yǎng)。

        第五,探索農(nóng)業(yè)領域技術問題,助推大數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)相融合。目前,黑龍江省政府積極推動傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型,引入了物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新技術加速其轉(zhuǎn)型進程。在此基礎上,應大力發(fā)展大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè),創(chuàng)新農(nóng)產(chǎn)品耕種、實時監(jiān)測、成熟期預測及精準銷售等理念,進一步實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術與農(nóng)業(yè)領域的融合發(fā)展。

        主要參考文獻:

        [1]大數(shù)據(jù)概念與發(fā)展[J].中國科技術語,2017,19(4):43-50.

        [2]白丹.黑龍江省農(nóng)業(yè)金融服務創(chuàng)新研究[J].經(jīng)濟研究導刊,2020(26):120-121.

        [3]王未.基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的農(nóng)產(chǎn)品供應鏈融資模式研究[J].物流工程與管理,2021,43(3):95-97.

        [4]林悅,孫素梅.區(qū)塊鏈技術下訂單農(nóng)業(yè)融資模式創(chuàng)新研究[J].大慶師范學院學報,2019,39(4):57-64.

        [5]田劍英.農(nóng)地金融支持農(nóng)業(yè)規(guī)?;?jīng)營的模式與機理[J].農(nóng)村經(jīng)濟,2019(8):68-78.

        [6]張楚雯,胡育蓉.“互聯(lián)網(wǎng)金融+農(nóng)業(yè)”的運作模式研究[J].商場現(xiàn)代化,2017(21):157-160.

        [7]黃薰好,王惠,郝思敏等.我國外匯儲備規(guī)模的影響因素分析:基于協(xié)整檢驗和誤差修正模型實證研究[J].商場現(xiàn)代化,2019(6):168-171.

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