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(jí)的關(guān)鍵時(shí)期。 涉農(nóng)財(cái)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(duì)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(shì)在必行，對(duì)農(nóng)戶的信用評(píng)級(jí)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(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制，進(jìn)一步完善農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和再保險(xiǎn)政策體制；提升農(nóng)民金融素養(yǎng)，開展針對(duì)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(shí)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(cái)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(gè)重要手段。江蘇省作為農(nóng)業(yè)大省，分析其涉農(nóng)財(cái)政支出和農(nóng)業(yè)貸款對(duì)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(shí)間序列模型，實(shí)證分析江蘇省涉農(nóng)財(cái)政支出和農(nóng)業(yè)貸款對(duì)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(cái)政支出、農(nóng)業(yè)貸款等數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。從總體趨勢(shì)上看，三者均呈上升趨勢(shì)，尤以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值漲幅最大，涉農(nóng)財(cái)政支出呈現(xiàn)緩慢增長趨勢(shì)，農(nóng)業(yè)貸款余額總體呈現(xiàn)增長趨勢(shì)，在2009年間呈現(xiàn)短暫的下跌態(tài)勢(shì)，但隨后又繼續(xù)增長，但增勢(shì)比較緩慢。

圖1農(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖

2 變量描述及數(shù)據(jù)來源

在變量選取方面，針對(duì)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(duì)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(shí)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(cái)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(cái)政支農(nóng)和農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響時(shí)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(gè)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(shí)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(huì)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(jì)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(duì)象。表1為變量說明，表2為變量描述性統(tǒng)計(jì)。

表1變量說明

表2變量描述性統(tǒng)計(jì)

3 實(shí)證分析

3.1 模型設(shè)定

根據(jù)指標(biāo)選取建立如下時(shí)間序列模型：

為優(yōu)化模型對(duì)各變量取對(duì)數(shù)處理，得到如下模型：

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

3.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

時(shí)間序列模型需要先進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)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(yàn)防止“虛假回歸”，本文采用ADF方法檢驗(yàn)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(xiàng)β和趨勢(shì)項(xiàng)θt的單位根檢驗(yàn)、有位移項(xiàng)β但缺少趨勢(shì)項(xiàng)θt的單位根檢驗(yàn)以及有位移項(xiàng)β和趨勢(shì)項(xiàng)θt的單位根檢驗(yàn)。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果可對(duì)（6）式進(jìn)行判斷，即對(duì)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(yàn)結(jié)果。

表3 ADF檢驗(yàn)結(jié)果

通過表3結(jié)果可知該時(shí)間序列為二階單整序列，可進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，利用Stata15.0軟件進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示該時(shí)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(duì)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(duì)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(jì)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(jì)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(yàn)法檢驗(yàn)原模型是否存在異方差問題，利用Stata15.0軟件計(jì)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(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的影響，對(duì)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(dòng)1%時(shí)，被解釋變量在其他變量不變情況下的變動(dòng)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(duì)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(cái)政支出對(duì)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的重大意義。但涉農(nóng)財(cái)政支出總體增勢(shì)緩慢，相比于農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的增長，涉農(nóng)財(cái)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(cái)政支出在政府財(cái)政支出中所占比重，并重點(diǎn)優(yōu)化涉農(nóng)財(cái)政支出的結(jié)構(gòu)，加大對(duì)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(cái)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(shì)，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(dòng)資金占比過大，多數(shù)農(nóng)民借入款項(xiàng)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(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長起到實(shí)質(zhì)的推動(dòng)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。