蘇旭峰 蔣志輝

[摘 要] 提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)新疆兵團(tuán)發(fā)展尤其是農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要意義?；谵r(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)全要素發(fā)展作用機(jī)理視角，選取新疆兵團(tuán)2001-2015年的有關(guān)數(shù)據(jù)，利用DEA-Malmquist的指數(shù)法測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，并進(jìn)一步采用VAR模型對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與金融支持的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行研究。結(jié)果說明：新疆兵團(tuán)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和金融支持之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定均衡關(guān)系;農(nóng)業(yè)金融和農(nóng)業(yè)全要素之間存在單向的互動(dòng)關(guān)系;脈沖響應(yīng)和方差分解均表明農(nóng)業(yè)全要素和農(nóng)業(yè)金融之間存在較弱的互動(dòng)關(guān)系。提出完善農(nóng)村金融體系，提升農(nóng)村金融供給水平，完善農(nóng)村金融的市場(chǎng)監(jiān)管，提高金融效率。以提高兵團(tuán)農(nóng)村金融的發(fā)展。

[關(guān)鍵詞] 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率;金融支持;VAR模型;DEA-Malmquist

[中圖分類號(hào)] F590[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)] 1009-6043（2019）05-0157-05

Abstract： Improving the total factor productivity of agriculture is of great significance to the development of Xinjiang Production and Construction Corps， especially for agriculture. Based on the perspective of the mechanism of rural financial development on agricultural TFP， this paper selects the relevant data of Xinjiang Corps from 2001 to 2015， uses DEA-Malmquist index method to calculate agricultural TFP， and further uses VAR model to study the dynamic relationship between agricultural TFP and financial support. The results show that there is a long-term stable equilibrium between agricultural TFP and financial support in Xinjiang Corps and that there is a one-way interaction between agricultural finance and agricultural TFP. Impulse response and variance decomposition show that there is a weak interaction between agricultural TFP and agricultural finance. It is proposed to improve the rural financial system， enhance the level of rural financial supply， strengthen the market supervision of rural finance and promote financial efficiency for facilitating the development of rural finance in the Corps.

Key words： total factor productivity， financial support， VAR model， DEA-Malmquist

一、引言

“一帶一路”倡議以來，新疆作為一帶一路的核心區(qū)，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展迎來新的機(jī)遇，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)（簡(jiǎn)稱：兵團(tuán)）作為新疆重要部分，在“一帶一路”指引下在農(nóng)業(yè)、投資、貿(mào)易等各方面都發(fā)揮了更加重要作用。在全面實(shí)現(xiàn)小康的目標(biāo)下，兵團(tuán)農(nóng)業(yè)在團(tuán)場(chǎng)職工脫貧奔小康方面發(fā)揮重要作用。近年來，由于農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格低迷和自然災(zāi)害等，兵團(tuán)團(tuán)場(chǎng)職工收入較低。2017年以來兵團(tuán)進(jìn)一步深化改革，突出市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用，團(tuán)場(chǎng)連隊(duì)新型農(nóng)民專業(yè)合作社不斷涌現(xiàn)，在團(tuán)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)基礎(chǔ)上，農(nóng)場(chǎng)企業(yè)化改革將不斷深入，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)?；⒓s化水平持續(xù)提高，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施帶動(dòng)農(nóng)業(yè)進(jìn)入投入迅速擴(kuò)張的新階段，農(nóng)業(yè)發(fā)展對(duì)金融產(chǎn)品的需求迅速增加。隨著兵團(tuán)綜合改革的不斷推進(jìn)，兵團(tuán)金融對(duì)農(nóng)業(yè)的支持力度不斷增加，金融在優(yōu)化資源配置、促進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效、促進(jìn)團(tuán)場(chǎng)職工脫貧致富中的作用更加突出。

國(guó)內(nèi)學(xué)者分別從理論分析、模型構(gòu)造以及實(shí)證分析等角度，對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與金融發(fā)展進(jìn)行了研究并取得了一定成果。馬延安等（2013）針對(duì)農(nóng)村金融支持現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展方面進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融供給中存在產(chǎn)品單一、貸款規(guī)模小、貸款期限短等問題，這些問題引發(fā)農(nóng)村金融供求矛盾，阻礙了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展[1]。劉立軍等（2017）基于結(jié)構(gòu)方程模型研究了金融發(fā)展與中國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的作用關(guān)系，表明金融發(fā)展未能夠滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展中的金融需求[2]。李健等（2015）基于金融規(guī)模和金融效率的發(fā)展角度進(jìn)行研究，結(jié)果表明金融發(fā)展對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)有顯著的促進(jìn)作用[3]。尹雷等（2014）基于GMM估計(jì)對(duì)農(nóng)村金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行研究，結(jié)果表明農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的正向作用，但其作用具有區(qū)域差異性[4]。陳治國(guó)等（2016）運(yùn)用協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)和誤差修正模型證明了新疆農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模和農(nóng)村發(fā)展效率對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步有長(zhǎng)期的促進(jìn)作用[5]。孫智勇等（2016）通過實(shí)證分析研究了金融發(fā)展與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者存在正U型的非線性關(guān)系，研究認(rèn)為只有當(dāng)金融發(fā)展水平到一定程度時(shí)，才能對(duì)全要素生產(chǎn)率的變化起正向促進(jìn)作用[6]。

從研究區(qū)域來看，多數(shù)學(xué)者以全國(guó)、省份和地市作為研究對(duì)象，鮮有文章以兵團(tuán)作為研究對(duì)象。在一帶一路背景下，兵團(tuán)迎來新的發(fā)展機(jī)遇，正在進(jìn)行深化改革，團(tuán)場(chǎng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)阻止模式的改革也將面臨市場(chǎng)的考驗(yàn)，兵團(tuán)農(nóng)業(yè)發(fā)展影響著整個(gè)新疆乃至西部的整體發(fā)展，因此研究兵團(tuán)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有其獨(dú)特性現(xiàn)實(shí)意義。從研究深度來看，對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算的同時(shí)探究與金融發(fā)展之間的互動(dòng)影響關(guān)系的文章較少。因此，通過選取新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)2001-2015年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，構(gòu)建VAR模型深入研究金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，以期為兵團(tuán)農(nóng)村金融的發(fā)展提出合理建議，進(jìn)一步促進(jìn)兵團(tuán)金融功能區(qū)建設(shè)。

二、變量指標(biāo)選取

（一）兵團(tuán)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率

對(duì)于全要素生產(chǎn)率的測(cè)算方法除了參數(shù)法，還有非參數(shù)法。其中科學(xué)研究中經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）就是一種非參數(shù)的全要素生產(chǎn)率測(cè)算方法，它的計(jì)算是通過多項(xiàng)投入和產(chǎn)出指標(biāo)，結(jié)合線性規(guī)劃，對(duì)具有可比性的相同類型單位進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法參照一定的生產(chǎn)前沿面，然后分析生產(chǎn)前沿面與被評(píng)估區(qū)域的相對(duì)差距，再評(píng)價(jià)被評(píng)估區(qū)域所研究要素的相對(duì)效率[13]。所以，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）被廣泛應(yīng)用于多種行業(yè)和部門的生產(chǎn)率測(cè)算[4、7]。比如，Caves（1982）等人把數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）與Malmquist指數(shù)法相結(jié)合，深入在生產(chǎn)率的測(cè)算上應(yīng)用[8]。DEA-Malmquist方法是在全要素生產(chǎn)率已經(jīng)測(cè)算出來的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)情況進(jìn)行研究[14]。所以，利用DEA-Malmquist方法展開對(duì)兵團(tuán)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率問題進(jìn)行分析。

全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率是指全部生產(chǎn)要素（包括資本、勞動(dòng)、土地等）的投入量都不變時(shí)，而生產(chǎn)量仍能增加的部分。參照李谷成（2013）對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算的方法[11、14]。類似的，本文農(nóng)業(yè)產(chǎn)出變量也選取第一產(chǎn)業(yè)（農(nóng)林牧漁業(yè)）總產(chǎn)值，農(nóng)業(yè)投入變量分別為勞動(dòng)投入水平、土地投入水平、機(jī)械化水平、化肥施用量和灌溉投入。其中，勞動(dòng)投入利用農(nóng)業(yè)領(lǐng)域勞動(dòng)人口表示;土地投入水平利用農(nóng)作物總播種面積表示;機(jī)械化水平利用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力表示;化肥施用量以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中實(shí)際的化肥使用量（折純）計(jì)算;灌溉投入則以每年實(shí)際有效的灌溉面積表示。把農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和投入的各指標(biāo)分別代入DEAP2.1軟件中進(jìn)行運(yùn)算，可以得到兵團(tuán)歷年的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）。

2001年到2015年，兵團(tuán)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率平均值為1.11，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)平均為1.11，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率指數(shù)平均為1.00，數(shù)據(jù)說明兵團(tuán)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要是由技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)的，技術(shù)效率的貢獻(xiàn)較小。從圖1看出，兵團(tuán)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率大部分年份大于1，說明技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)了兵團(tuán)農(nóng)業(yè)發(fā)展。

（二）兵團(tuán)的金融水平測(cè)度

金融水平的測(cè)量一般選取金融規(guī)模、金融效率和金融結(jié)構(gòu)三個(gè)指標(biāo)。由于兵團(tuán)金融處于發(fā)展初級(jí)階段，金融結(jié)構(gòu)相對(duì)單一，本文主要選取金融規(guī)模和金融效率兩個(gè)指標(biāo)反應(yīng)兵團(tuán)農(nóng)村金融水平。金融規(guī)模（FA）是衡量金融發(fā)展水平的重要指標(biāo)，農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響顯著，本文參考了禹躍軍等（2011）的研究，選取了金融規(guī)模指標(biāo)：FA=農(nóng)業(yè)貸款/農(nóng)業(yè)GDP。金融效率（FE）是金融資源優(yōu)化配置的重要指標(biāo)，主要是通過存貸款比例顯示存款對(duì)貸款的轉(zhuǎn)化，它反映了對(duì)金融資源的優(yōu)化配置能力。本文選取衡量金融效率的指標(biāo)為FE=農(nóng)業(yè)貸款/農(nóng)業(yè)存款。

通過圖2可以看出，兵團(tuán)農(nóng)村金融規(guī)模2001年-2010年逐年下降，2010年以來逐年上升，尤其是2013年“一帶一路”倡議以來，兵團(tuán)農(nóng)村金融規(guī)模增長(zhǎng)較快。金融效率和金融規(guī)模表現(xiàn)出同步變化趨勢(shì)，數(shù)據(jù)顯示，2009年金融效率達(dá)到最小值，說明金融效率比金融規(guī)模具有超前性。

三、兵團(tuán)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與金融發(fā)展關(guān)系分析

（一）模型建立與變量選取

本文主要通過VAR模型進(jìn)行分析，首先通過單位根檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行分析;其次，根據(jù)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，判斷時(shí)間序列變量之間的長(zhǎng)期關(guān)聯(lián)關(guān)系;再次，利用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，判斷變量之間的因果可能;然后對(duì)各變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行分析，衡量一個(gè)變量在不同滯后期對(duì)另一個(gè)變量的作用時(shí)滯[13];最后對(duì)各變量進(jìn)行方差分解分析，觀察VAR模型中各變量產(chǎn)生影響的隨機(jī)擾動(dòng)情況。

前文已經(jīng)選好變量主要是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）、農(nóng)村金融規(guī)模（FA）以及金融效率（FE）。所有原始數(shù)據(jù)來源于《新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2001-2016年）。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)來說，如果直接構(gòu)建模型很容易出現(xiàn)“虛假回歸”現(xiàn)象，因此Granger（1981）提出了協(xié)整方法對(duì)時(shí)間序列變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。首先對(duì)TFP、FA和FE取對(duì)數(shù)，通過取對(duì)數(shù)消除可能存在的異方差現(xiàn)象，然后對(duì)于已經(jīng)得到的對(duì)數(shù)變量LNTFP、LNFA和LNFE再一次進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。根據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)協(xié)整檢驗(yàn)理論，本文采用AugentedDichey-Fuller（ADF）檢驗(yàn)方法，利用Eviews6.0軟件對(duì)兵團(tuán)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、金融規(guī)模和金融效率的指標(biāo)數(shù)據(jù)和一階差分的數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)[15]（見表1）。

從表1看出，LNFE的ADF統(tǒng)計(jì)量在大于5%的顯著水平下的臨界值，數(shù)值說明這個(gè)時(shí)間序列是不平穩(wěn)的，不能直接進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。對(duì)于上述時(shí)間序列進(jìn)行一階差分后發(fā)現(xiàn)，變量DLNTFP、DLNFA和DLNFE的ADF統(tǒng)計(jì)量均小于5%的顯著水平下的臨界值，拒絕了存在單位根的檢驗(yàn)，進(jìn)一步說明了經(jīng)過一階差分的三個(gè)時(shí)間序列是平穩(wěn)的，即DLNTFP、DLNFA和DLNFE均是一階單整的時(shí)間序列，即I（1），可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)[13]。

2.Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

運(yùn)用協(xié)整理論檢驗(yàn)兵團(tuán)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、金融規(guī)模和金融效率三者之間是否具有長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系。若這三個(gè)變量都是同階單整，根據(jù)線性組合的原理，他們存在某種線性組合也是平穩(wěn)的，可以推斷這三個(gè)變量之間存在長(zhǎng)期、穩(wěn)定的均衡關(guān)系。為了說明這種關(guān)系，本文采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法來檢驗(yàn)兵團(tuán)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、金融規(guī)模和金融效率之間是否存在協(xié)整關(guān)系（見表2）。

由表2可以看出，在5%的顯著水平上，2001-2015年LNTFP、LNFA、LNFE之間至少存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系，說明農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與金融規(guī)模、金融效率三個(gè)變量之間存在長(zhǎng)期、穩(wěn)定的均衡關(guān)系[13]。

（三）VAR模型

1.選取滯后階數(shù)

要利用VAR模型，需要首先確定滯后階數(shù)。本文根據(jù)Eviews6.0軟件的處理結(jié)果來確定滯后階數(shù)，根據(jù)軟件運(yùn)行得到LR、FPE、AIC、SC、HQ準(zhǔn)則（見表3）。由表3可以看出，LR、FPE、AIC、SC、HQ的滯后階數(shù)均為2，因此確定VAR模型最佳的滯后階數(shù)為2[13]。

2.VAR模型的參數(shù)估計(jì)

首先對(duì)一階的VAR模型VAR（1）進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，根據(jù)檢驗(yàn)可以得到該模型的單位根圖（見圖3）。從單位根檢驗(yàn)圖中發(fā)現(xiàn)單位根都在單位圓內(nèi)，說明了VAR模型中的方程都是收斂的，這與上文中時(shí)間序列變量的平穩(wěn)性結(jié)果是吻合的。另外，只有VAR模型平穩(wěn)了，才能對(duì)各變量進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析[13、15]。

3.VAR模型的估計(jì)

在VAR模型平穩(wěn)的基礎(chǔ)上，對(duì)各變量利用Eviews6.0軟件進(jìn)行運(yùn)算，可以直接作VAR模型估計(jì)，從而得出VAR模型關(guān)系方程式[13]：

LNTFP=0.391*LNTFP（-1）-0.269*LNTFP（-2）+0.979

*LNFA（-1）-0.507*LNFA（-2）-0.688

*LNFE（-1）+0.147*LNFE（-2）-0.054

由VAR模型關(guān)系方程式可以看出：LNTFP的滯后一期系數(shù)為正，滯后二期的系數(shù)為負(fù)，假設(shè)滯后一期的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和滯后二期的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用相等時(shí)，二者的其系數(shù)之和為0.122，表明滯后期的說明農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)自身發(fā)展有較強(qiáng)的推動(dòng)作用。LNFA的滯后一期系數(shù)為正，滯后二期的系數(shù)為負(fù)，滯后一期和滯后二期的系數(shù)之和為正，說明了農(nóng)業(yè)金融規(guī)模擴(kuò)大對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向促進(jìn)作用，農(nóng)業(yè)金融規(guī)模擴(kuò)大有利于農(nóng)村普惠金融的實(shí)現(xiàn)，為農(nóng)業(yè)化肥和機(jī)械等生產(chǎn)資料的使用提供了資金支持，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)械化水平。LNFE的滯后一期系數(shù)為負(fù)，滯后二期的系數(shù)為正，說明了金融效率在短期內(nèi)不能立即提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。由于受到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特殊政策影響，農(nóng)業(yè)貸款相對(duì)較少，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)領(lǐng)域金融效率降低;另外，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有季節(jié)性和周期性，農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用在短期內(nèi)不顯著顯。

（四）格蘭杰（Granger）因果關(guān)系檢驗(yàn)

通過協(xié)整檢驗(yàn)確定了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、金融規(guī)模和金融效率之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，VAR（1）模型只是通過方程的形式描述了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與金融規(guī)模、金融效率之間的影響關(guān)系。為了進(jìn)一步研究金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的支持，結(jié)合格蘭杰（Granger）因果檢驗(yàn)分析它們之間的因果關(guān)系（見表4）。

由表4可知，金融規(guī)模和金融效率是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的格蘭杰原因，但農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率不是金融規(guī)模和金融效率得格蘭杰原因，也就是說金融發(fā)展能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高[14]。首先，金融規(guī)模的擴(kuò)大為農(nóng)業(yè)化肥和機(jī)械等生產(chǎn)資料的使用提供了資金支持，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率以及潛在生產(chǎn)率的提高;為農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新提供了經(jīng)費(fèi)支持，提高了科學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力的水平，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。其次，金融效率的提高促進(jìn)了金融存款向金融貸款的轉(zhuǎn)化，有利于金融機(jī)構(gòu)增加對(duì)農(nóng)服務(wù)，提高對(duì)農(nóng)投資力度。另外，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高雖然增加了農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，團(tuán)場(chǎng)職工新增資金增加，受到金融趨利本質(zhì)的影響，大量資金從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移到其他產(chǎn)業(yè)，最終使得農(nóng)村金融有效供給相對(duì)不足，出現(xiàn)農(nóng)村金融功能弱化現(xiàn)象。這一結(jié)果表明，新疆兵團(tuán)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)金融之間存在單向的格蘭杰因果關(guān)系，沒有實(shí)現(xiàn)良性的互動(dòng)關(guān)系，因此需要加強(qiáng)二者之間的互動(dòng)關(guān)系，促進(jìn)良性互動(dòng)發(fā)展。

（五）脈沖響應(yīng)分析

在VAR模型平穩(wěn)的基礎(chǔ)上，可以對(duì)變量LNTFP、LNFA和LNFE進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析（見圖4）。

從圖4中可以看出，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)來自自身的沖擊反應(yīng)在第4期之前呈現(xiàn)整體快速下降的趨勢(shì)，其中第1期是最大值0.073，到第4期達(dá)到最小值-0.032，第6期出現(xiàn)波動(dòng)谷峰值0.009，直到第10期均衡于0.001。因此，從長(zhǎng)期的累積效果來看，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)來自自身的沖擊是正向的。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)來自金融規(guī)模的沖擊反應(yīng)波動(dòng)較小，第1期為0，第3期最小為-0.015，之后在0左右波動(dòng)，說明金融規(guī)模的波動(dòng)較小的影響了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，影響不顯著[13]。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)來自金融效率的沖擊反應(yīng)波動(dòng)較大，第2期最小為-0.037，第4期最大為0.018，之后在0左右波動(dòng)，說明金融效率波動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的累積效果為負(fù)值且不顯著。由于農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)者的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力較弱，并且農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較大，銀行等金融機(jī)構(gòu)在利潤(rùn)的驅(qū)使下更傾向于把資本投資到收益更高的二、三產(chǎn)業(yè)，從而導(dǎo)致資本從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，進(jìn)一步制約了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。

通過脈沖響應(yīng)結(jié)果看出，造成兵團(tuán)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高較慢的主要原因是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)金融脈沖沖擊反映較弱。造成這一現(xiàn)象的主要原因如下：第一，日益發(fā)展的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化對(duì)農(nóng)業(yè)金融支持的需求呈現(xiàn)多元化和服務(wù)結(jié)構(gòu)的產(chǎn)業(yè)化，而當(dāng)前兵團(tuán)農(nóng)業(yè)金融對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的支持依然呈現(xiàn)單一化，造成農(nóng)業(yè)金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用不明顯;第二，農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展需要大量的資金支持，尤其是農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展需要農(nóng)村金融提供資金保障，然而兵團(tuán)金融對(duì)農(nóng)業(yè)的供給總量與需求相比仍然較低;第三，缺乏長(zhǎng)期的信貸機(jī)制，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高離不開科技進(jìn)步，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與農(nóng)民素質(zhì)的不斷提高，這一過程的實(shí)現(xiàn)需要農(nóng)業(yè)金融的長(zhǎng)期支持，而傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)金融支持呈現(xiàn)短期化，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用較低。

（六）方差分解分析

采用方差分解分析來進(jìn)一步衡量VAR模型中時(shí)間序列變量產(chǎn)生影響的隨機(jī)擾動(dòng)的重要程度[13、15]（見圖5）。

由圖5可知，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)自身影響比重從第一期100%降低到第十期的76.21%，金融規(guī)模和金融效率對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響比重從第一期的0%分別變化到第十期的3.01%和20.78%，表明滯后期的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)自身發(fā)展的影響顯著高于滯后期的金融規(guī)模和金融效率對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率發(fā)展的影響。隨著滯后階數(shù)的增加，金融效率對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響比重高于金融規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響比重[13]。以上結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)全要素發(fā)展現(xiàn)狀是農(nóng)業(yè)全要素的發(fā)展基礎(chǔ)，起到重要的影響作用，農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響作用較弱，進(jìn)一步驗(yàn)證了格蘭杰檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)的結(jié)果，均表明農(nóng)業(yè)全要素和農(nóng)村金融之間存在較弱的互動(dòng)關(guān)系。

四、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

基于新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)2001-2015年數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)法對(duì)兵團(tuán)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，通過VAR模型進(jìn)一步估計(jì)了兵團(tuán)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與金融規(guī)模和金融效率的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系[13、14]。研究結(jié)果表明：兵團(tuán)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和農(nóng)村金融之間確實(shí)存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系;但是，兵團(tuán)金融和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間存在單向的互動(dòng)關(guān)系;脈沖響應(yīng)和方差分解均表明農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和兵團(tuán)金融之間也存在較弱的互動(dòng)關(guān)系，因此要提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率需要加強(qiáng)二者之間的互動(dòng)關(guān)系。

（二）啟示

根據(jù)以上研究得到以下啟示：

1.完善農(nóng)村金融體系。加快推進(jìn)兵團(tuán)金融機(jī)構(gòu)發(fā)展，鼓勵(lì)非銀行類金融機(jī)構(gòu)開拓農(nóng)業(yè)金融市場(chǎng)，根據(jù)兵團(tuán)農(nóng)業(yè)金融需求的變化趨勢(shì)和特點(diǎn)，有針對(duì)性地對(duì)不同類型的農(nóng)業(yè)新型主體提供更具靈活性和實(shí)用性的金融產(chǎn)品，以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)金融多元化、多層次的需求。

2.提升農(nóng)村金融供給水平。合理引導(dǎo)資本流向，有條不紊地調(diào)節(jié)農(nóng)村金融資源效率與公平的關(guān)系。根據(jù)實(shí)證結(jié)果，要規(guī)范引導(dǎo)農(nóng)業(yè)信貸，促進(jìn)農(nóng)村金融的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，增加農(nóng)村金融資源供給，促進(jìn)兵團(tuán)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的和諧發(fā)展。

3.完善農(nóng)村金融的市場(chǎng)監(jiān)管?！敖鹑诜€(wěn)，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)”，在增加金融供給的同時(shí)，加大農(nóng)村金融的監(jiān)管力度，確保金融風(fēng)險(xiǎn)可控，避免系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)酵。

4.提高金融效率。以市場(chǎng)為導(dǎo)向，對(duì)團(tuán)場(chǎng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)模式進(jìn)行改革，增強(qiáng)團(tuán)場(chǎng)職工在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的自主性，提高團(tuán)場(chǎng)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的市場(chǎng)化水平，提升農(nóng)村金融的利用效率。在金融的支持下，通過生產(chǎn)模式的改革，進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，努力實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素和農(nóng)業(yè)金融互動(dòng)發(fā)展。

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