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      基于產(chǎn)業(yè)差異的農(nóng)村信貸資金配置效率分析

      2016-12-15 13:38:34周月書(shū)王婕
      江淮論壇 2016年6期
      關(guān)鍵詞:農(nóng)村金融

      周月書(shū)+王婕

      摘要:本文借鑒Jeffrey Wurgler的資本配置效率模型,以江蘇省農(nóng)村地區(qū)為樣本,運(yùn)用2000—2013年的數(shù)據(jù)分析了農(nóng)村總體信貸資金配置效率和第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)各自的信貸資金配置效率。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):農(nóng)村地區(qū)總體信貸資金配置效率與發(fā)達(dá)國(guó)家相比處于較低水平,但高于全國(guó)總體資本配置效率;農(nóng)村信貸資金配置效率存在產(chǎn)業(yè)差異,第一產(chǎn)業(yè)信貸資金配置效率低于第二產(chǎn)業(yè);進(jìn)一步的分析發(fā)現(xiàn),農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)的自發(fā)信貸投資水平低于第二產(chǎn)業(yè),第一產(chǎn)業(yè)的政府投資仍然不足,以工補(bǔ)農(nóng)的政策尚未得到完全落實(shí)。

      關(guān)鍵詞:農(nóng)村信貸資金;配置效率;產(chǎn)業(yè)差異;農(nóng)村金融

      中圖分類號(hào):F832;F326 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1001-862X(2016)06-0035-006

      農(nóng)村金融是現(xiàn)代農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心,是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最核心推動(dòng)力。農(nóng)村金融的發(fā)展水平直接影響著對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持力度,是關(guān)系到農(nóng)村經(jīng)濟(jì)能否持續(xù)健康發(fā)展的重要因素。從2006年我國(guó)開(kāi)始推進(jìn)新農(nóng)村建設(shè)起,新農(nóng)村建設(shè)主要靠農(nóng)村金融發(fā)展的支持,而農(nóng)村金融的發(fā)展又離不開(kāi)農(nóng)村金融效率的提高。研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)村信貸供給增加可以促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。[1][2]改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)農(nóng)村貸款規(guī)模不斷擴(kuò)大,這必然會(huì)改善農(nóng)村資本短缺的困境,但其成立的前提是農(nóng)村信貸資金的分配是有效的。[3]54然而,中國(guó)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在資金投入不足和資金配置低效率的雙重瓶頸,對(duì)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村的投資并非是簡(jiǎn)單的注入資金的過(guò)程。[4]

      前人對(duì)于農(nóng)村資金配置效率的研究普遍認(rèn)為農(nóng)村地區(qū)資金配置效率較為低下,并且研究多集中于宏觀層次。本文和已有研究相比,主要有如下創(chuàng)新之處:首先,本文從產(chǎn)業(yè)差異的角度出發(fā),聚焦于第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)探索農(nóng)村信貸資金配置效率,信貸資金的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行南京分行的調(diào)查數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)可靠度較高,能夠較為全面地體現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)農(nóng)業(yè)和工業(yè)獲得的信貸資金狀況。其次,本文利用Jeffrey Wurgler的資本配置效率模型,不僅對(duì)信貸資金配置效率進(jìn)行了實(shí)證分析,同時(shí)對(duì)政府政策導(dǎo)向及農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的布局進(jìn)行了探討。

      一、理論分析與研究假說(shuō)

      (一)資金配置效率的產(chǎn)業(yè)差異

      林毅夫(2003)指出,金融體系的功能主要在于動(dòng)員資金和配置資金,并且,動(dòng)員資金的功能其實(shí)從屬于配置資金的功能[5],而評(píng)價(jià)資源配置效率高低的重要標(biāo)準(zhǔn)是分析資源是否流向最有競(jìng)爭(zhēng)力和價(jià)值創(chuàng)造能力的產(chǎn)業(yè)。[6]69金融發(fā)展理論提出,一個(gè)運(yùn)行良好的金融結(jié)構(gòu)體系可以調(diào)整產(chǎn)業(yè)間的資金配置方式,提高儲(chǔ)蓄投資轉(zhuǎn)化效率,實(shí)現(xiàn)資金的優(yōu)化配置。即資金從落后產(chǎn)業(yè)部門轉(zhuǎn)移到高效產(chǎn)業(yè)部門,實(shí)現(xiàn)資金在不同部門的轉(zhuǎn)移。部門間的資金流動(dòng)以及產(chǎn)業(yè)間資金配置能夠推進(jìn)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)作為低效部門,其生產(chǎn)周期長(zhǎng),自身存在著較高的自然風(fēng)險(xiǎn)及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)農(nóng)業(yè)投資的回報(bào)率也偏低,這些農(nóng)業(yè)的“弱質(zhì)性”表現(xiàn)使得第一產(chǎn)業(yè)在資金配置的過(guò)程中處于弱勢(shì)地位,農(nóng)村地區(qū)信貸資金勢(shì)必更多地逐利流向投資回報(bào)率較高的第二產(chǎn)業(yè)。

      根據(jù)國(guó)際經(jīng)驗(yàn),資本在兩部門之間流動(dòng)的一個(gè)明顯演變趨勢(shì)是:資本首先從傳統(tǒng)部門流向現(xiàn)代部門,當(dāng)現(xiàn)代部門發(fā)展壯大后,再回流到傳統(tǒng)部門,并帶動(dòng)后者的發(fā)展。[7][8]46從政府宏觀調(diào)控的角度來(lái)看,中國(guó)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期采取了優(yōu)先發(fā)展重工業(yè)的模式。政府以推進(jìn)農(nóng)業(yè)部門征稅、工農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格“剪刀差”等措施,推動(dòng)資本從第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向第二產(chǎn)業(yè),促使農(nóng)村工業(yè)部門迅速崛起。由此可見(jiàn),農(nóng)業(yè)的“弱質(zhì)性”加之政府優(yōu)先發(fā)展工業(yè)的策略使得農(nóng)村地區(qū)不同產(chǎn)業(yè)資金配置效率存在顯著差異。根據(jù)上述分析,本文提出研究假說(shuō)1:

      H1:農(nóng)村地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)的資金配置效率低于第二產(chǎn)業(yè)的資金配置效率。

      (二)自發(fā)信貸投資水平

      自發(fā)信貸投資水平是不隨利潤(rùn)變化的投資,是不同產(chǎn)業(yè)的自然投資水平。自發(fā)信貸投資水平可以較好地表現(xiàn)某一地區(qū)產(chǎn)業(yè)布局和信貸投資熱點(diǎn),同時(shí)也是不隨利潤(rùn)變化的投資如政府類投資的一種衡量,自發(fā)投資水平越高,表明該行業(yè)需求越旺盛,信貸資金進(jìn)入量越大。[6]75 一方面,從前述分析可以看出,農(nóng)村地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)相對(duì)于第一產(chǎn)業(yè)擁有較為明顯的比較優(yōu)勢(shì)。隨著鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)異軍突起,農(nóng)村工業(yè)逐步興起,第二產(chǎn)業(yè)對(duì)信貸需求旺盛;另一方面,政府優(yōu)先發(fā)展工業(yè)的趕超策略表明政府也給予第二產(chǎn)業(yè)較多支持。據(jù)此,本文提出假說(shuō)2:

      H2:農(nóng)村地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)的自發(fā)信貸投資水平低于第二產(chǎn)業(yè)的自發(fā)信貸投資水平。

      二、模型及變量的選取

      (一)Jeffrey Wurgler模型

      目前,主要有兩種思路來(lái)解決社會(huì)總資本在不同產(chǎn)業(yè)間的配置效率。第一種思路是計(jì)算對(duì)各個(gè)產(chǎn)業(yè)資金投入的邊際回報(bào)率,即判斷產(chǎn)業(yè)增加值對(duì)資金投入的敏感程度,這種思路衡量的是資金投入到各個(gè)產(chǎn)業(yè)之后的差異,弊端是并不能有效反映金融機(jī)構(gòu)是否能夠依據(jù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出情況將資金進(jìn)行有效配置,不能體現(xiàn)資金是否流向了投資回報(bào)率高的產(chǎn)業(yè);第二種思路與之相反,研究的是資金投入是否受到產(chǎn)業(yè)增加值的影響,也就是說(shuō),需要計(jì)算資金投入對(duì)于產(chǎn)業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力的彈性,如果產(chǎn)業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造能力越強(qiáng)、投入到該產(chǎn)業(yè)的資金越多,則這種彈性越強(qiáng),資金配置效率也就越高。[3]55[9]77

      Jeffrey Wurgler(2000)教授運(yùn)用上述第二種思路,以追加的產(chǎn)業(yè)資金對(duì)于產(chǎn)業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力的敏感程度來(lái)衡量資本配置效率。他認(rèn)為,如果一個(gè)國(guó)家的資金更多地流向高成長(zhǎng)性的產(chǎn)業(yè),則該國(guó)資金配置效率較高。Jeffrey運(yùn)用來(lái)自于65個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家的面板數(shù)據(jù)測(cè)算了各個(gè)國(guó)家的資金配置效率,研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),發(fā)達(dá)國(guó)家向正在成長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)投入較多資金,并且從衰落的產(chǎn)業(yè)撤回資金,從資金配置效率的角度而言,發(fā)達(dá)國(guó)家是優(yōu)于發(fā)展中國(guó)家的。[10]Jeffrey Wurgler的基本模型如下:

      ln=αc+ηcln+εict (1)

      其中,I為產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)凈值年均余額,V為工業(yè)增加值,i為產(chǎn)業(yè)編號(hào),c代表地區(qū)編號(hào),t為年份,(1)式中的斜率是一種彈性,表示c地區(qū)向成長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)追加資金投入以及從衰落的產(chǎn)業(yè)撤回資金投入的程度。ηc>0,表明更多的資金將流入成長(zhǎng)性好的產(chǎn)業(yè);而相對(duì)較少的資金流入成長(zhǎng)性較差的產(chǎn)業(yè);若ηc<0,表明在第t年內(nèi),表明在成長(zhǎng)性弱的產(chǎn)業(yè)追加更多的投資,成長(zhǎng)性強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)反而得到很少的資金;若ηc=0,表明各個(gè)產(chǎn)業(yè)吸引資金的結(jié)果與產(chǎn)業(yè)成長(zhǎng)性無(wú)關(guān)。簡(jiǎn)言之,ηc越大則意味著該地區(qū)在不同產(chǎn)業(yè)間的資金配置效率越高。

      本文借鑒Jeffrey Wurgler模型,將模型分為變截距模型和變系數(shù)模型,以分別分析信貸資金總體配置效率以及不同產(chǎn)業(yè)的信貸資金配置效率。具體模型如下:

      模型1:變截距模型

      ln=αi+ηln+εi,t (2)

      該模型允許不同個(gè)體存在著個(gè)體影響,但這種影響是用變化的截距來(lái)反映的,即只反映在自發(fā)資金投入水平α的變化上,而反映不同結(jié)構(gòu)的參數(shù)η固定不變,即不同個(gè)體結(jié)構(gòu)的變化不會(huì)引起反映經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)參數(shù)的變化。

      模型2:變系數(shù)模型

      ln=αi+ηiln+εi,t (3)

      該模型允許存在著個(gè)體影響,這種影響不僅會(huì)反映在自發(fā)資金投入水平α的變化上,也會(huì)反映在代表不同經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的參數(shù)η的變化上。

      變截距模型與變系數(shù)模型都可分為固定影響模型和隨機(jī)影響模型,它們?cè)谶\(yùn)用時(shí)的區(qū)別在于:當(dāng)所選數(shù)據(jù)包含了研究總體的所有單位時(shí),則選擇固定效應(yīng)模型較為合適;當(dāng)所選數(shù)據(jù)來(lái)源于總體中的一個(gè)樣本時(shí),如果模型中省略的因素對(duì)不同個(gè)體的影響是隨機(jī)的,此時(shí),若僅對(duì)樣本自身的效應(yīng)進(jìn)行分析,則采用固定效應(yīng)模型;若想以樣本結(jié)果對(duì)總體進(jìn)行反映,則應(yīng)該選用隨機(jī)影響模型,即把反應(yīng)個(gè)體差異的特定常數(shù)項(xiàng)看作是跨個(gè)體成員的隨機(jī)分布。[11]本文在研究江蘇省農(nóng)村信貸資金配置效率時(shí)覆蓋了江蘇省所有縣域,因此,將選擇固定效應(yīng)模型分析江蘇農(nóng)村信貸資金配置效率。(1)

      (二)數(shù)據(jù)來(lái)源

      本文江蘇省農(nóng)村信貸資金的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行南京分行的調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù);農(nóng)村地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)及第二產(chǎn)業(yè)的增加值從2000年開(kāi)始納入統(tǒng)計(jì)年鑒統(tǒng)計(jì)范圍,因此,農(nóng)村地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)及第二產(chǎn)業(yè)的增加值的數(shù)據(jù)分析來(lái)源于2000—2013年的江蘇省統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》。

      (三)變量選取

      本文研究的是基于產(chǎn)業(yè)差異的農(nóng)村信貸資金配置效率,考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,本文對(duì)農(nóng)村信貸資金配置效率的研究基于第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的差異展開(kāi)。

      本文以第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的增加值分別代表模型(2)、(3)中的V1,t、V2,t,以農(nóng)業(yè)貸款代表第一產(chǎn)業(yè)信貸資金L1,t,由于第二產(chǎn)業(yè)貸款資金數(shù)據(jù)獲取有難度,本文用各項(xiàng)貸款余額(由民營(yíng)企業(yè)貸款、農(nóng)戶貸款、個(gè)體工商戶貸款和其他農(nóng)業(yè)貸款構(gòu)成)減去農(nóng)業(yè)貸款獲得近似的第二產(chǎn)業(yè)信貸資金L2,t。數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2000—2013年。

      (四)描述性統(tǒng)計(jì)

      1.江蘇農(nóng)村各產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重變化分析

      2000—2013年,江蘇省農(nóng)村地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢(shì)是:第一產(chǎn)業(yè)的增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重呈不斷下降趨勢(shì),從17.02%下降到7.93%,14年間下降了約9個(gè)百分點(diǎn),第二產(chǎn)業(yè)的增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重基本穩(wěn)定在50%左右。

      2.江蘇農(nóng)村產(chǎn)業(yè)增加值及信貸資金變化趨勢(shì)分析

      表1是模型(2)、(3)中各個(gè)變量的初始數(shù)據(jù)。為了便于比較初始數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)率,各個(gè)初始數(shù)據(jù)的環(huán)比值趨勢(shì)如圖1所示。從圖1中可以看出,第一產(chǎn)業(yè)信貸資金、第二產(chǎn)業(yè)信貸資金、第一產(chǎn)業(yè)增加值及第二產(chǎn)業(yè)增加值的環(huán)比值基本處于1~1.5的區(qū)間內(nèi),說(shuō)明各項(xiàng)指標(biāo)都處于穩(wěn)定增長(zhǎng)的狀態(tài)。第二產(chǎn)業(yè)信貸資金環(huán)比值在2004年大幅度上升至1.889,可能的原因是:2004年中共中央發(fā)布的1號(hào)文件中明確提出要“發(fā)展農(nóng)村二、三產(chǎn)業(yè),拓寬農(nóng)民增收渠道”,為推進(jìn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)改革和調(diào)整,對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的信貸資金投放呈現(xiàn)大幅增加。2002年,第一產(chǎn)業(yè)增加值較低,這可能是由于2002年4至5月份長(zhǎng)江中下游一帶持續(xù)陰雨,江蘇部分地區(qū)出現(xiàn)洪澇,影響了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出。從圖1進(jìn)一步可以看出,第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的信貸資金雖然都呈現(xiàn)上升的態(tài)勢(shì),但第二產(chǎn)業(yè)信貸資金增長(zhǎng)率總體而言顯著快于第一產(chǎn)業(yè)信貸資金增長(zhǎng)率;同時(shí),第二產(chǎn)業(yè)增加值比值大體上也大于第一產(chǎn)業(yè)增加值環(huán)比值。

      三、實(shí)證分析結(jié)果

      本文采用Eviews7.0軟件進(jìn)行實(shí)證研究,由于不同產(chǎn)業(yè)信貸資金規(guī)模及產(chǎn)值差異較大,可能導(dǎo)致橫截面異方差,為了減少由此造成的影響,采用跨截面加權(quán)(Cross-section Weight)來(lái)實(shí)證檢驗(yàn)總體資金配置效率、分產(chǎn)業(yè)的資金配置效率及自發(fā)信貸投資水平。

      (一)農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)及第二產(chǎn)業(yè)的總體信貸資金配置效率

      本文首先基于模型(2)——固定影響變截距模型,對(duì)農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)及第二產(chǎn)業(yè)的總體信貸資金配置效率進(jìn)行分析?;貧w結(jié)果見(jiàn)表2。

      回歸結(jié)果顯示,回歸方程的R2=0.324,F(xiàn)值=5.50,方程的F檢驗(yàn)的顯著水平為0.010,方程的回歸效果較好。2000—2013年,農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)及第二產(chǎn)業(yè)的總體信貸資金配置效率約為0.148,這意味著當(dāng)產(chǎn)業(yè)增加值相對(duì)于上一期增加時(shí),信貸資金的增長(zhǎng)率也會(huì)相應(yīng)地增加,并且信貸資金增長(zhǎng)率增加的百分比是產(chǎn)業(yè)增加值增長(zhǎng)率的0.148倍,且該參數(shù)通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)。

      在Jeffrey Wurgler考察的65個(gè)國(guó)家中,各國(guó)的平均資本配置效率值為0.429。Jeffrey Wurgler根據(jù)模型得出的部分國(guó)家的資本配置效率見(jiàn)表3和表4,從表中可以看出發(fā)達(dá)國(guó)家的資本配置效率顯著高于發(fā)展中國(guó)家。同Jeffrey Wurgler的研究結(jié)果相比較,農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的總體信貸資金配置效率仍處于較低的水平。但同韓立巖、王哲兵(2005)利用1993—2002年這10年間的面板數(shù)據(jù)計(jì)算出的我國(guó)總體資本配置效率0.081相比,農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)及第二產(chǎn)業(yè)的總體信貸資金配置效率(0.148)較高,這也反映了江蘇省農(nóng)村本身的發(fā)展水平相對(duì)于全國(guó)其他地區(qū)而言較高。

      (二)農(nóng)村不同產(chǎn)業(yè)的信貸資金配置效率

      固定影響變系數(shù)模型的特點(diǎn)是可以計(jì)算出各個(gè)產(chǎn)業(yè)的不同系數(shù),即產(chǎn)業(yè)信貸投人對(duì)利潤(rùn)變化的敏感程度?;谀P停?)——固定影響變系數(shù)模型,本文將對(duì)農(nóng)村不同產(chǎn)業(yè)的信貸資金配置效率分別進(jìn)行分析,回歸結(jié)果見(jiàn)表5。

      回歸結(jié)果顯示,回歸方程的R2=0.373,F(xiàn)值=4.36,方程的F檢驗(yàn)的顯著水平為0.015,模擬結(jié)果較好。

      根據(jù)表5的回歸結(jié)果,第一產(chǎn)業(yè)信貸資金配置效率值約為0.121,這意味著第一產(chǎn)業(yè)信貸資金增長(zhǎng)率增加的百分比是第一產(chǎn)業(yè)增加值增加的百分比的0.121倍,且該參數(shù)通過(guò)t檢驗(yàn);第二產(chǎn)業(yè)信貸資金配置效率值約為0.382,說(shuō)明第二產(chǎn)業(yè)信貸資金增長(zhǎng)率增加的百分比是第二產(chǎn)業(yè)增加值增加的百分比的0.382倍,且在t檢驗(yàn)中以10%的顯著性水平來(lái)衡量,該參數(shù)是顯著的。由此可見(jiàn),農(nóng)村地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)的資金配置效率低于第二產(chǎn)業(yè)的資金配置效率,即驗(yàn)證了假說(shuō)1。

      實(shí)證結(jié)果表明,農(nóng)村地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)信貸資金對(duì)第一產(chǎn)業(yè)增加值的變化敏感性較差,其主要原因是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有生產(chǎn)周期長(zhǎng)、資金轉(zhuǎn)換慢且風(fēng)險(xiǎn)大等特征,本身具有“弱質(zhì)性”,而資本的“逐利性”使得資金較多地流向低風(fēng)險(xiǎn)高收益的產(chǎn)業(yè)。此外,政府優(yōu)先發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)的政策使得“農(nóng)業(yè)哺育工業(yè)”,推動(dòng)了農(nóng)村地區(qū)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的資金大規(guī)模轉(zhuǎn)移到工業(yè)產(chǎn)業(yè)。因此,相對(duì)于第二產(chǎn)業(yè)而言,第一產(chǎn)業(yè)的信貸資金配置效率偏低。

      第二產(chǎn)業(yè)是指工業(yè)和建筑業(yè)。以鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)為代表的中國(guó)農(nóng)村工業(yè)部門,既不同于現(xiàn)代工業(yè)部門,又有別于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門,成為介于兩者之間的新興部門。[12]鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)增加值占 GDP 比重不斷提高,反映了農(nóng)村工業(yè)化產(chǎn)出規(guī)模已經(jīng)超過(guò)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出規(guī)模,農(nóng)村經(jīng)濟(jì)已經(jīng)以非農(nóng)業(yè)為主的新的特征。[13]中國(guó)農(nóng)村工業(yè)的迅速崛起使得農(nóng)村工業(yè)部門逐步興起,中國(guó)農(nóng)民直接參與到工業(yè)化進(jìn)程中,伴隨較多的資金逐利流向農(nóng)村地區(qū)第二產(chǎn)業(yè),這也解釋了為什么以工業(yè)為主的第二產(chǎn)業(yè)的信貸資金配置效率高于第一產(chǎn)業(yè)。

      (三)不同產(chǎn)業(yè)的自發(fā)信貸投資水平

      在經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上,各個(gè)行業(yè)不同的截距代表了不隨行業(yè)利潤(rùn)變化的“自發(fā)信貸投資水平”,即不同行業(yè)的自然投資水平。[6]74[9]82如前所述,自發(fā)信貸投資水平可以體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)調(diào)整與發(fā)展布局,同時(shí)也能衡量不隨利潤(rùn)變化的投資。表6為變截距模型和變系數(shù)模型中截距項(xiàng)的回歸結(jié)果,從中可以看出農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)及第二產(chǎn)業(yè)的自發(fā)信貸投資水平。

      從表6中可以看出,在兩種模型下,第一產(chǎn)業(yè)的自發(fā)信貸投資水平分別為0.131和0.133,第二產(chǎn)業(yè)的自發(fā)信貸投資水平分別為0.168和0.138,第二產(chǎn)業(yè)的自發(fā)信貸投資水平顯著高于第一產(chǎn)業(yè)的自發(fā)信貸投資水平,實(shí)證結(jié)果與政府優(yōu)先發(fā)展工業(yè)的趕超戰(zhàn)略是吻合的,也即驗(yàn)證了假說(shuō)2。

      第二產(chǎn)業(yè)增加值占總產(chǎn)值比重在50%左右,結(jié)合以上不同產(chǎn)業(yè)信貸資金配置效率和自發(fā)信貸投資兩方面實(shí)證結(jié)果來(lái)看,農(nóng)村信貸資金和自發(fā)信貸投資兩部分資金都主要投向第二產(chǎn)業(yè),而資金配置能夠推進(jìn)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,正是因此第二產(chǎn)業(yè)比重相對(duì)增加,促進(jìn)了近十幾年來(lái)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)中第二產(chǎn)業(yè)的快速增長(zhǎng)。這種現(xiàn)象是在一定的歷史環(huán)境及地理?xiàng)l件下形成的。江蘇省自然資源豐富,有著良好的輕工業(yè)基礎(chǔ),建國(guó)后江蘇省的早期投資也偏重于輕工業(yè),后期又?jǐn)U展到對(duì)技術(shù)條件要求較高的機(jī)械電子和化學(xué)工業(yè)。因此,結(jié)合江蘇省的自然歷史條件和地理位置以及其他政治、經(jīng)濟(jì)的考慮,政府的政策投資導(dǎo)向是著力發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)。結(jié)合實(shí)證結(jié)果可以說(shuō)明,在農(nóng)村地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)信貸資金配置效率較低的情況下,第二產(chǎn)業(yè)仍是政府的投資政策導(dǎo)向,而我國(guó)現(xiàn)階段“工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的”政策在農(nóng)村地區(qū)并未得到完全落實(shí),第一產(chǎn)業(yè)的政府投資尚顯不足。

      四、主要結(jié)論與啟示

      本文借鑒Jeffrey Wurgler的資本配置效率模型,以江蘇省農(nóng)村地區(qū)為樣本,運(yùn)用中國(guó)人民銀行南京分行的調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》,分析了2000—2013年農(nóng)村地區(qū)信貸資金在第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的總體配置效率及不同產(chǎn)業(yè)信貸資金配置效率的差異,并進(jìn)一步對(duì)農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的自發(fā)性投資水平進(jìn)行分析,得出的主要研究結(jié)論如下:

      農(nóng)村地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的總體信貸資金配置效率與發(fā)達(dá)國(guó)家相比處于較低水平,但高于全國(guó)總體資本配置效率;農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)信貸資金對(duì)第一產(chǎn)業(yè)增加值的變化敏感性較低,而第二產(chǎn)業(yè)信貸資金對(duì)第二產(chǎn)業(yè)增加值的變化敏感性較高,這意味著農(nóng)村信貸資金配置效率存在明顯的產(chǎn)業(yè)差異,第一產(chǎn)業(yè)信貸資金配置效率低于第二產(chǎn)業(yè)。進(jìn)一步的實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn),農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)的自發(fā)信貸投資水平較低,而第二產(chǎn)業(yè)的自發(fā)信貸投資水平較高,這表明在第一產(chǎn)業(yè)信貸資金配置效率較低的情況下,政府資金仍主要投資于第二產(chǎn)業(yè),以工補(bǔ)農(nóng)的政府政策尚未得到完全落實(shí)。

      根據(jù)以上研究結(jié)論,本文得出以下啟示:一方面,在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型發(fā)展時(shí)期,農(nóng)業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),需進(jìn)一步提升自身的內(nèi)涵發(fā)展能力,從而提高信貸資金使用效率;另一方面,從政府供給側(cè)改革的視角,政府相關(guān)部門及金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)加大對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門的財(cái)政和金融支持力度,改進(jìn)財(cái)政補(bǔ)貼方式,提高補(bǔ)貼效率,優(yōu)化農(nóng)業(yè)信貸資金的投入結(jié)構(gòu)和運(yùn)營(yíng)績(jī)效,從而優(yōu)化農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

      注釋:

      (1)本文中所指江蘇縣域,均以2000—2013年《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》中“縣(市)社會(huì)經(jīng)濟(jì)序列”一篇所包括的縣(市)為準(zhǔn),即包括江蘇省所有縣及縣級(jí)市,不包括縣改區(qū)。

      參考文獻(xiàn):

      [1]Valentina Hartarska, Denis Nadolnyak, Xuan Shen. Agricultural Credit and Economic Growth in Rural Areas[J]. Agricultural Finance Review,2015,75(3).

      [2]Chughtai M W. Utilization of Zarai Taraqiati Bank Agricultural Credit in Rural Areas of Tehsile Rawalpindi: An Empirical Study[J]. Researchers World,2012,3(2).

      [3]張兵,許國(guó)玉.江蘇省農(nóng)村信貸資金配置效率——基于面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2007,(6).

      [4]溫濤,王煜宇.政府主導(dǎo)的農(nóng)業(yè)信貸、財(cái)政支農(nóng)模式的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)——基于中國(guó)1952—2002年的經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2005,(10).

      [5]林毅夫.“三農(nóng)”問(wèn)題與我國(guó)農(nóng)村的未來(lái)發(fā)展[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題,2003,(1).

      [6]中國(guó)人民銀行營(yíng)業(yè)管理部課題組.北京市金融機(jī)構(gòu)信貸資金配置效率研究——對(duì)26個(gè)主要行業(yè)貸款情況的實(shí)證分析[J].金融研究,2005,(2).

      [7] 周月書(shū),王悅雯.我國(guó)城鄉(xiāng)資本流動(dòng)研究:1981—2012 ——基于城鄉(xiāng)資本邊際生產(chǎn)率的分析[J].江淮論壇,2015,(1) .

      [8]周月書(shū),王悅雯.二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換與城鄉(xiāng)資本配置效率關(guān)系實(shí)證分析[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2015,(3).

      [9]韓立巖,王哲兵.我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本配置效率與行業(yè)差異[J].經(jīng)濟(jì)研究,2005,(1).

      [10]Jeffrey Wurgler. Financial Market and the Allocation of Capital[J]. Journal of Financial Economics, 2000,(58).

      [11]高鐵梅,王金明,梁云芳,劉玉紅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法與建模[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009:332.

      [12]李克強(qiáng). 論我國(guó)經(jīng)濟(jì)的三元結(jié)構(gòu)[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué),1991,(3).

      [13]胡鞍鋼,馬偉.現(xiàn)代中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型:從二元結(jié)構(gòu)到四元結(jié)構(gòu)(1949—2009)[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2012,(1).

      (責(zé)任編輯 吳曉妹)

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