西部地區農業信貸投入的經濟效應研究

摘 要：利用面板模型對西部地區1978—2009年農業信貸投入的經濟效應進行實證分析，結果表明：農業信貸投入促進農業產出增長的作用比較明顯，而在提高農村居民收入增長方面則顯得比較乏力；農業信貸資金的產出彈性逐漸得到改善，農業產出對信貸投入的響應更趨積極；農業產出和農村居民收入對農業信貸利率的變化不敏感，農村金融市場上信貸配給的現象依然普遍；農業信貸投入的經濟效應存在省際差異。因此，應完善農業信貸的征信機制，增加農業信貸資金的有效供給并調整投入結構，調整西部地區農業生產結構，改善農民收入結構，以增強農業信貸投入的經濟效應。

關鍵詞：農業信貸；經濟效應；農業產出效應；農村收入效應；信貸投入結構；農村居民收入結構；信貸配給；西部地區

中圖分類號：F832.43；F127 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8131（2012）02-0019-08

Study on the Economic Effects of Agricultural

Loan in Western RegionsGAO Yun-feng， WANG Zi-jian

（School of Economics and Management， Southwest University， Chongqing 400716， China）

Abstract: Panel model is used to make empirical analysis of the economic effects of agricultural credit investment in west China during 1978-2009， results show that the effect of agricultural credit investment on promoting agricultural output increase is obvious but its effect on promoting rural inhabitants income growth is relatively weak， that the output elasticity of agricultural credit capital is gradually improved， that the response of agricultural output to credit investment should be more active， that agricultural output and rural residents income are not sensitive to the change of agricultural credit interest rate， that credit ration phenomena in rural financial market are still popular and that the economic effect of agricultural credit investment is varying between different provinces. Thus， the economic effect of agricultural credit investment can be enhanced by perfecting credit mechanism of agricultural loan， by increasing effective supply for agricultural loan capital and adjusting investment structure， by adjusting agricultural production structure in west China and by improving peasants income structure.

Key words: agricultural credit; economic effect; agricultural output effect; rural income effect; credit investment structure; rural inhabitant income structure; credit ration; west region一、引言

農業信貸資金是農業經濟發展的基礎，是促進農村經濟發展的重要要素。我國西部地區自然條件相對惡劣，區域經濟發展較為落后，“二元結構”特征明顯，在農業信貸方面，資金投入不足，農戶和農村中小企業貸款難的問題比較突出。在這一背景下，厘清農業信貸資金的經濟效應，有助于提高農業信貸資金利用效率以及改善農業信貸資金投放結構。

高云峰，王子健:西部地區農業信貸投入的經濟效應研究農業信貸資金投入的經濟效應問題長期被國內外學者所關注。經濟學家Lewis（1954）提出，信貸資金對于小農業和小工業的發展是非常重要的。Nelson（1956）在其“低水平均衡理論”中指出，只有對農村經濟進行大量的資本投入，才能使其收入增長沖出“低收入陷阱”。Madison（1974）對22個國家的實證分析顯示，資本對農業經濟增長的貢獻率為55%。Johan等（1999）對9個中東歐國家的實證研究表明，高通脹、土地產權制度缺失、農業低效率和較高的信貸交易成本是農業信貸效率低下的主要原因，而政府為改變上述現象而采取的短期措施并不是最優的解決方案。Koester（2001）則發現，在缺乏有效農村金融市場體系的經濟轉型國家，農村資金的配置效率往往是低下的。Townsend等（2001）提出，在缺乏風險管理的情況下，政府主導的農業信貸的效率比較低下，而農業信貸的低效率會加大農村金融風險。Mohane等（2002）認為解決發展中國家農業信貸資金效率低下問題必須改革投融資體制，規范政府行為。南非國家信用管理局（2008）對南非農業中小企業融資狀況的調查顯示，信用記錄的缺失是其難以獲得必要信貸支持的主要原因。Xavier（2011）對泰國正規金融與非正規金融的比較研究顯示，正規金融機構貸款利率的下降可以刺激農戶的貸款需求，而非正規金融機構的金融創新可以增強其對正規金融機構的替代作用。

隨著20世紀90年代初中國農村金融改革的推進，農業信貸投入問題逐漸成為研究熱點。國內學者關于農業信貸投入問題的研究大致可分為以下兩類：

一是關于農業信貸投入的經濟效應研究。溫濤等（2005）的實證研究發現，農業貸款的增長并沒有成為促進農村經濟增長和農民收入水平提高的資源要素。朱喜等（2006）基于誤差修正模型的分析結果顯示，改革開放以來中國農業貸款投入在長期與農民收入、農村投資之間不存在均衡關系，在短期也未能有效促進農村投資的增加和農民收入的增長。姚耀軍等（2004）運用協整分析方法檢驗中國1978—2002年的農業經濟與金融之間的關系，認為二者之間存在長期均衡關系，農業金融發展會影響農業經濟的增長。裴輝儒（2010）基于面板模型的研究結果顯示，我國農業信貸與農業經濟增長的相關性存在明顯的區域差異。趙書海（2011）的研究表明農業GDP與金融機構農業信貸投入存在長期均衡關系，而從短期來看，農業GDP的增長來自于短期農業信貸投入。

二是關于農業信貸投入模式的研究。張杰（2003）、何廣文（2003，2004，2006）、劉民權等（2005）、王家傳等（2003）、翟照艷等（2004）、林江鵬等（2010）認為，政府對非正規金融的過度排斥導致農業信貸市場主體過分單一、壟斷和不開放。冉光和等（2005）論證了中國農村金融不可持續發展的根源在于農村信貸市場的不健全。陳軍等（2008）認為，傳統的正規農村金融機構通常將農村低收入農戶排斥在農村信貸市場之外，而微型金融機構的產生使這一情況發生了根本性的扭轉。何廣文等（2004）認為，要加快發展中小型金融機構，培育農村信貸市場競爭機制。張杰等（2006）的實證研究表明，微型金融機構也可以實現較好的風險控制和經營業績，但受諸多現實因素的限制，微型金融機構很難惠及廣大低收入的純農業生產者以及農戶的生活性金融需求。姚先斌等（1998）、李軍培（2005）、劉西川等（2007）的研究顯示，我國小額信貸存在的主要問題是機構產權不明晰、資金來源狹窄、利率低、金融產品單一、客戶目標上移等。孫若梅（2005）、何廣文等（2005）、張立軍等（2006）和褚保金等（2008）的實證研究結果表明，小額信貸的發展有助于降低貧困，增加農戶的家庭收入。

國內外學者在對農業信貸投入的經濟效應及其制約因素方面的研究是廣泛和充分的，但由于分析方法和樣本選擇的差異性，眾多學者關于農業信貸投入的經濟效應的研究，結論并非完全一致，而針對西部地區農業信貸投入經濟效應的研究則更為稀少。本文通過構建面板模型，對1978—2009年西部地區農業信貸投入的經濟效應進行定量分析，旨在揭示其農業信貸資金的配置效率與制約因素。

二、模型設計

本文借鑒新古典經濟增長理論的生產函數模型分析農業產出的決定及影響因素，基本模型表示如下：

Y=f(K，L，E)（1）

其中Y代表農業總產出，K代表投入的資本存量，L代表投入的勞動力，E代表土地。該模型也可表述成以下形式：

Y=γKαLβEθ（2）

其中α、β、θ為資本、勞動力、土地的產出彈性系數，γ為常數，0<α、β、θ<1；取對數，則得到：

LnY=Lnγ+αLnK+βLnL+θLnE（3）

公式（3）表明農業產出增長率主要取決于存量資本增長率、勞動力的增長率和土地投入的增長率。對農業產出的資本投入主要包括兩個部分，一部分是自有資本，一部分是借入資本，兩者則都屬于可貸資金，而利率變化會影響可貸資金的投入。因此，資本存量的函數式可以表示如下：

K=f(R，F)（4）

其中F表示可貸資金，R表示可貸資金的利率。根據可貸資金理論模型，F和K正相關，R和K負相關。因此，公式（1）又可以表示為：

Y=f(R，F，L，E)（5）

根據西部地區農村經濟發展的實際情況，本文假定農村居民的收入主要來自于前期的第一產業的產出和儲蓄，而儲蓄又是利率和可貸資金的函數，因此將農村居民收入函數表述為下式：

S=f(R，F，Yt-1)（6）

S表示收入，Yt-1代表前期產出。根據IS—LM模型，可貸資金的供給增加，首先會導致利率水平的下降，然后促使農業投資增加，并通過乘數效應帶動產出和收入的增長。這種影響機制可以表示如下：

F↑→R↓→I↑→Y↑→S↑

其中I表示農業投資。為便于分析，上述模型可變形為下列形式：

Yit=ρiTt+λiFit+ηiRit+ωiLit+θiEit+

CY+di+εit（7）

Sit=ψiTt+κiFit+φiRit+τiYit－1+CS+

di+μit（8）

模型（7）用來分析第一產業產出的決定與影響因素，模型（8）用來反映農民人均收入的決定與影響因素。其中T是時間虛擬變量（T=1978，1979，…，2009），它反映ρi、ψi隨時間的變化；CY為模型（7）的共同截距；Cs為模型（8）的共同截距項；di為截面虛擬變量；εit、μit為隨機擾動項；λi、ηi分別為金融機構農業貸款、銀行利率對第一產業產值的影響系數；κi、φi分別為金融機構農業貸款、銀行利率對農村居民人均收入的影響系數；τi為前期產出對農民人均收入的影響系數；ωi、θi分別為勞動力和土地投入對農業產出的影響系數。根據理論模型，我們預計系數λi、κi、ωi、θi為正，即農業貸款投放、勞動力和土地投入的增加會促進農業產出和農村居民收入的增長；預計系數ηi、φi為負，即利率水平的上升會抑制農業產出和農村居民收入的增長；系數τi為正，即前期產出增加有助于當期收入的增加。

三、變量選擇和數據來源

農業信貸資金產生的經濟效應是綜合且復雜的，本著可計量的基本原則，本文主要對其農業產出效應和農村收入效應進行分析。根據金融發展理論，把信貸資金作為解釋變量，把農業產出和農村居民收入作為被解釋變量，把勞動力、土地投入作為控制變量。

考慮到西部地區多個省區數據資料的可比性、可得性以及中國農村金融發展的實際情況，本文以各省區第一產業產值（PI）作為農業產出水平的代理變量，并對PI進行對數處理，令Yit=Ln（PI）；用各省區農村居民人均年收入（AI）作為收入水平的代理變量，也對AI進行對數處理，令Sit=Ln（AI）；用各省區金融機構農業貸款總額（FL）作為信貸資金投入的代理變量，對FL進行對數處理，令Fit=Ln（FL）；R為實際利率，即用通貨膨脹率調整后的一年期銀行貸款利率（如果本年度利率水平發生過多次調整，則采用其加權平均值）；以各省區第一產業勞動力人口數（Labor）作為勞動力投入的代理變量，人口數單位為千萬，進行對數處理，令Lit=Ln（Labor）；以各省區農作物播種面積（Land）作為土地投入的代理變量，土地面積單位數為千公頃，進行對數處理，令Eit=Ln（Land）。

本文研究樣本地區包括西部地區12個省、市、自治區，時間為1978—2009年，數據來源于《中國統計年鑒》《中國金融統計年鑒》《新中國60年統計資料匯編》和各省統計年鑒。

四、模型分析與實證檢驗

1.各變量的面板單位根檢驗

為了避免偽回歸，需對Y、S、F、R、L、E等變量進行單位根檢驗。我們選擇4種主要的方法同時進行檢驗，取4種方法檢驗一致的結果，以增強檢驗的可靠性。這四種檢驗方法分別是Levin Lin Chut檢驗、Im Pesaran Shin W-stat檢驗、ADF-Fisher Chi-square檢驗和PP-Fisher Chi-square檢驗。表1是6個原始變量及差分變量的檢驗結果，結果表明，Y、S、F、R、L、E的原始序列均沒有通過單位根檢驗，但它們的一階差分序列都通過了4種方法的檢驗，說明這6個變量都是一階單整。

表1 Y、S、F、R、L、E的單位根檢驗

變量Levin Lin Chu tIm Pesaran Shin W-statADF-Fisher Chi-squarePP-Fisher Chi-squareY-3.165 11.764 89.352 918.023 3S-0.311 12.902 412.291 312.142 8F0.073 34.462 39.397 98.450 3R1.873 11.848 67.831 510.334 1L-2.591 5-1.029 837.327 541.561 0E3.987 64.926 010.775 77.168 7DY-13.721 1-14.038 5200.696 0203.529 0DS-6.988 9-10.439 3145.311 0154.269 0DF-18.159 2-18.562 9261.826 0273.540 0DR-13.109 5-10.715 9146.659 0141.373 0DL-8.576 7-8.798 6128.682 0135.682 0DE-13.440 8-12.447 7175.902 0186.470 0注：4種方法的零假設都是具有單位根；最優時滯采用AIC準則確定；表中的檢驗結果的顯著水平為5%；在原始變量前面加D，表示對此變量進行一階差分處理后的新序列。

2.協整檢驗和協整方程的估計

由于Y、S、F、R、L、E都是一階單整序列，存在協整的可能，因此可以采用二步檢驗法進行協整檢驗。在進行協整檢驗之前，本文先對模型（7）、（8）進行無約束回歸分析，并對回歸分析產生的殘差進行單位根檢驗，結果表明方程的殘差序列沒有單位根，說明可能存在協整關系；然后再進一步進行協整檢驗。本文主要采取Engle-Granger二步法的協整檢驗和Johansen跡（trace）檢驗方法的面板數據協整檢驗，表2是基于Engle-Granger二步法的協整檢驗結果。

表2中的檢驗結果否定了原假設，說明模型（7）和（8）中各變量之間存在協整關系；而基于Johansen的trace協整檢驗結果也支持模型（7）和（8）中各變量之間存在協整關系。因此，可以用面板模型對兩個方程進行回歸分析。表2 基于Granger-Engle二步法的Kao協整檢驗

模型（7）ADF檢驗模型（8）ADF檢驗t值概率t值概率-4.442 60.000 0-4.349 10.000 0 注：協整檢驗的零假設是各變量之間不存在協整關系。

本文利用EVIEWS6.0對模型設定進行協方差檢驗，分析結果顯示采用等斜率模型較優；然后采用Hausman檢驗和Redunant Fixed Effects檢驗，結果表明選擇截面固定效應與時期隨機效應模型較優。模型回歸分析的結果如表3。表3 模型（7）、（8）主要變量的回歸分析結果

模型（7）——產出效應模型（8）——收入效應變量回歸系數T檢驗值概率值變量回歸系數T檢驗值概率值CY1.327 412.079 90.000 0CS4.799 829.039 0 0.000 0 F0.178 44.316 3 0.000 0F0.052 66.782 70.000 0 R-0.095 9-12.814 50.000 0R-0.072 3-14.435 10.000 0 L-0.345 3-5.257 20.000 0Yt-10.4313 18.820 3 0.000 0 E0.865 012.125 40.000 0模型（7）的R2=0.974 7，F-statistic=739.198 0模型（8）的R2=0.931 7，F-statistic=269.352 1

模型中各系數的符號與我們理論預期相一致。其中農業貸款和第一產業產值是正相關的，說明貸款增長率每增加1%可以促進第一產業產出增長率上升0.17%，；而利率和第一產業產值是負相關的，說明利率下降1%可以刺激第一產業產出增長率上升0.09%；在第一產業產值增長率的影響因素中，土地播種面積增長率的影響作用最大。模型（8）中F的系數為正，說明農業貸款投放與農村居民收入水平之間是正相關的，既農業貸款增長率每增加1%可以使農村居民收入增長率上升0.05%；R的系數為負，表明利率的調整與農村居民收入增長是負相關的，利率下降1%可以使農村居民收入增長率上升0.07%。

模型（7）F的系數大于模型（8）中F的系數，說明農業信貸促進農業產出的增長的作用是比較明顯的，而在提高農村居民收入方面的作用比較弱，其原因主要在于以下兩個方面：

一是西部地區農村信貸投入結構偏重于農業生產。根據中國人民銀行的統計，西部地區農村貸款中投向農業生產類的貸款占比約為80%，農村鄉鎮企業貸款的占比約為20%；與之相比，東部地區農業生產類的款占比約為60%，農村鄉鎮企業貸款的占比約為40%。顯然，就貸款投入對第一產業的貢獻來看，投放于農業生產的貸款的產出效應要強于投放于農村鄉鎮企業貸款的產出效應，這就導致了西部地區農業信貸投入的產出效應要好于其收入效應。

二是西部地區農村居民收入結構的特殊性。根據有關統計資料，西部地區農村居民收入結構中占比由高到低依次是家庭經營性收入、工資性收入、轉移性收入、財產性收入，分別為65.9%、27.9%、4.0%、2.2%，第一產業生產是西部地區農民收入的主要來源。而從第一產業的內部分工來看，農民始終處于產業價值鏈的最低端，因此盡管第一產業產出水平在增加，但農民收入的增長卻并不明顯。

綜合兩個模型來看，F的系數的絕對值都要大于R的系數的絕對值，說明農業產出和農村居民收入對農業信貸利率的變化不敏感。這是因為在農村金融市場，信貸配給的現象十分普遍，在相對落后的西部地區，農村信貸供給缺口更大，即使利率水平發生較大幅度的變化也很難抑制相對旺盛的信貸需求。

3.信貸資金投入經濟效應的省際比較

在等斜率模型分析的基礎上，通過截面虛擬變量di的差異性可以對農業信貸的區域效應差異予以反映。表4給出了個體固定效應截面虛擬變量di的回歸結果，為了能夠清晰地反映上述差異，本文對該結果進行了降序排列。

模型（7）的實證結果顯示，在西部地區的12個省、市、自治區中，農業信貸對第一產業產出作用由強到弱的依次是四川、廣西、云南、內蒙古、貴州、重慶、陜西、新疆、甘肅、青海、寧夏、西藏，其中排序靠后的4個省份的截面虛擬變量回歸系數為負，說明這四個省份農業信貸的投放對第一產業產出的影響作用比較弱。

模型（8）的實證結果顯示，農業信貸對農村居民收入作用由強到弱的省份依次是西藏、寧夏、青海、內蒙古、重慶、新疆、甘肅、陜西、貴州、廣西、云南、四川，其中排序靠后的9個省份的截面虛擬變量回歸系數為負，說明這9個省份農業信貸促進農村居民收入增長的作用比較差。表4 模型（7）、（8）個體固定效應截面虛擬變量的回歸結果

省、市、

自治區模型（7）

系數省、市、

自治區模型（8）

系數四川1.612 6西藏0.779 8廣西1.054 6寧夏0.658 5云南0.784 7青海0.615 9內蒙古0.430 1內蒙古-0.118 6貴州0.385 7重慶-0.120 7重慶0.380 9新疆-0.190 2陜西0.352 6甘肅-0.262 8新疆0.215 3陜西-0.348 4甘肅-0.053 6貴州-0.380 6青海-1.623 7廣西-0.414 9寧夏-1.649 8云南-0.513 2西藏-1.889 2四川-0.729 5注：本文對模型（7）、（8）截面虛擬變量的回歸結果分別進行降序排列。

如果將1978—2009年農業貸款額與第一產業GDP比值的均值進行比較后會發現，比值最高的兩個省分別是寧夏、甘肅，比值最低的兩個省分別是西藏、青海，詳見圖1。由此可見貸款投入過多或過少都不利于第一產業產出的增長。信貸投入不足很難激發農業潛在的生產能力，從而無法形成有效產出；而貸款投入過多會降低資本的邊際產出率。此外，農業生產所需的土壤、水資源等要素也會制約農業信貸的產出效應。西藏、青海、寧夏的耕地面積占比在西部地區處在最末三位，而寧夏、甘肅的人均水資源量排在西部地區倒數一、二位，農業信貸資金很難在短期內產生好的效果。因此信貸投入相對不足的地區要繼續加大信貸投入，而信貸投入相對較多的地區則要調整農業生產結構，提高農業生產效率。

圖1 1978—2009年西部地區各省區農業貸款總額與第一產業產值比值的均值

4.農業信貸資金投入的時期效應

表5給出了農業信貸資金產出效應的時期狀況。從模型（7）的時間虛擬變量的系數變化情況來看，1992年以前都為負，1993—1998年為正，1999—2003年又轉為負，2004以后為正。從整體趨勢來看，隨著時間的推移，時期隨機效應虛擬變量的回歸系數由負變正，說明農業信貸資金的產出彈性和利率彈性在逐漸得到改善。但農業信貸資金的動態效應改善仍然面臨許多不確定性，1999—2003年中國糧食產量出現緩慢增長，人均糧食產量甚至出現連續下滑的情況，這在一定程度上影響了農業信貸資金的產出效應。因此，提高農業信貸效率不能簡單依賴資金投放的增加，提高農業生產所需的技術、勞動力、土地要素的質量也是中國農業健康發展的重要保障。表5 模型（7）時期隨機效應虛擬變量的回歸結果

年份回歸系數年份回歸系數年份回歸系數年份回歸系數1985-1.097 31991-0.293 719970.292 72003-0.048 01986-0.979 91992-0.234 519980.177 420040.137 21987-0.873 719930.344 21999-0.155 920050.221 91988-0.476 219940.620 32000-0.145 820060.303 61989-0.034 719950.789 02001-0.104 420070.592 61990-0.207 919960.586 12002-0.118 220080.705 2注：本文使用平衡數據進行回歸分析，模型（7）的時間虛擬變量的回歸系數從1985年開始估計；由于農業信貸的收入彈性較低，本表未給出模型（8）的時期隨機效應虛擬變量的分析結果。

五、研究結論與政策建議

本文運用面板模型對我國西部地區農業信貸投入的經濟效應進行實證研究，得出以下基本結論：

第一，對西部地區各省區的農業信貸投入、銀行貸款利率和第一產業產值及農村居民收入的面板回歸分析表明，農業信貸投入在促進農業產出增長方面的作用比較明顯，而在提高農村居民收入增長方面則顯得比較乏力。農業信貸的產出效應強于收入效應的原因主要源自兩個方面，一是西部地區農業信貸投入結構偏重農業生產，二是西部地區農村居民收入主要來源于第一產業。因此調整農業信貸投放結構和改善農民收入結構，有助于改善農業信貸的收入效應。

第二，從農業信貸投入的動態經濟效應來看，西部地區農業信貸資金的產出彈性逐漸得到改善，農業產出對信貸投入的響應更趨積極。相比而言，農業產出和農村居民收入對農業信貸利率的變化不敏感，說明農村金融市場上信貸配給的現象依然普遍，即使利率水平發生較大幅度的變化也很難抑制相對旺盛的信貸需求。因此，完善農業信貸的征信機制不僅可以降低農業信貸風險，而且可以增加農業信貸資金的有效供給。

第三，對個體固定效應截面虛擬變量回歸系數的分析顯示，西部地區農業信貸投入的經濟效應存在省際差異。從第一產業產值增長率對農業信貸增長率的響應程度來看，四川、廣西、云南、內蒙古、貴州、重慶、陜西、新疆等省份的農業信貸投入的產出效應較好；從農村居民收入水平增長率對農業信貸增長率的響應程度來看，西藏、寧夏、青海等省份的農業信貸的收入效應較好。對于農業信貸的經濟效應較差的地區，要加大信貸資金投入，調整農業產業結構，提高技術、勞動力和土地要素的質量。

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（責任編校：夏 冬）