商業銀行貸款對農業經濟發展影響的實證分析
——以湖北省荊門市為例

毛麗娟

(長江大學園藝園林學院，湖北 荊州 434025；湖北省荊門農村商業銀行東寶支行，湖北 荊門 448000 )

發展綠色金融是國家金融發展的重大戰略。綠色金融要求金融支持的重點要向綠色行業和相關領域傾斜，要通過金融支持促進低碳循環生產和生活方式的形成。農業作為國民經濟的基礎，既是綠色發展的重要產業，也是需要金融支持的重要產業。研究商業銀行貸款對農業經濟發展的影響，對于制定正確的金融支持方針具有重要意義。

1 問題的提出

目前，我國農業處于供給結構性矛盾之中，需要實行供給側結構改革目標。為了實現農業供給側結構改革目標，應充分發揮金融支持的重要作用。研究表明，金融支持和區域市場整合可以顯著促進價值鏈的提升，從而提高農業生產效率[1]。因為商業銀行的金融支持行為可以影響企業的貸款融資規模，進而影響企業的產出，提高經濟增長水平[2]。同時，金融支持具有相應的制度屬性，通過規避貸款風險，可以有效發揮對貸款農戶的行為約束功能，提升貸款農戶的創業能力，從而提高創業成功概率[3]。縱觀貸款農戶的特點，家庭收入越高，農業生產項目就越大，從而越需要金融支持[4]。而我國金融機構對農業貸款又或多或少存在顧慮，主要是源于我國新型農業經營主體管理不規范、信息不對稱，致使金融機構缺乏貸款積極性[5]。

但金融對于促進農業發展具有不可替代的作用，在實行農業供給側結構改革過程中，必須充分發揮金融支持的作用。應當以金融價格為依托，實現金融資源供給優化對接農業資源的合理配置[6]，從而促進優質農業產業的發展，淘汰落后的傳統農業產業，實現農業供給側結構改革目標。為此，筆者以湖北省荊門市為例，基于VAR(向量自回歸)模型對商業銀行貸款對農業經濟發展的影響進行了研究。

2 實證檢驗與分析

2.1 變量說明

按照數據連續并可得的原則，選擇荊門市1990～2016年銀行貸款年末余額為自變量x，農林牧漁總產值為因變量y，考慮到物價變動因素，農林牧漁業總產值用農林牧漁業總產值指數平減處理，進行向量自回歸模型分析。相關數據來自于《荊門市統計年鑒》(1991～2017年度)。

為了便于分析，先繪制荊門市銀行貸款余額和農林牧漁總產值年度變化圖(圖1)。圖1顯示，隨著時間的推移，荊門市銀行貸款余額和農林牧漁總產值基本上呈同步上升趨勢。為此，可以初步判斷兩者有一定的因果關系。

圖1 荊門市銀行貸款余額與農林牧漁總產值年度變化趨勢

表1 變量描述性統計

注：樣本數均為27。

經Eviews 6.0軟件統計分析可知，1990～2016年荊門市銀行貸款余額最大值為8721600.0萬元，最小值為167746.0萬元，平均值為2337378.0萬元。荊門市農林牧漁業總產值最大值為3782954.0萬元，最小值為109555.0萬元，平均值為1611839.0萬元(表1)。

2.2 實證分析2.2.1 變量平穩性檢驗

采用ADF檢驗法驗證銀行貸款余額、農林牧漁業總產值的平穩性。檢驗結果見表2。

表2 單位根檢驗結果

注：△表示一階差分變量。

由表2可知，變量Y的ADF統計量表示變量Y在1%水平下存在單位根，對Y進行一階差分，ADF統計量表示Y的一階差分變量在1%水平下不存在單位根，為平穩變量，記為I(1)。lnX的ADF統計量表示變量lnX在1%水平下存在單位根，對lnX進行一階差分，ADF統計量表示lnX的一階差分變量在1%水平下不存在單位根，為平穩變量，記為I(1)。

2個變量的協整檢驗前提是要求變量同階單整，因而基于變量△Y(用DY表示)和變量△lnX(用DLNX表示)進行后續的檢驗。

2.2.2 協整檢驗

1)采用E-G兩步法對變量DY和變量DLNX進行協整檢，建立回歸方程:

DYt=c0+c1DLNXt+εt

(1)

表3 殘差序列單位根檢驗結果

2.2.3 VAR模型的滯后階數確定

采用軟件自帶的命令確定VAR模型的滯后階數(表4)。由表4可知，確定VAR模型的最佳滯后階數為3，因而建立VAR(3)模型。

表4 VAR模型最佳滯后階數

注：*表示在10%水平上顯著。

2.2.4 Granger因果檢驗

為了判斷銀行貸款對農林牧漁總產值是否產生了影響，進行了Granger因果關系檢測。由表5可知，銀行貸款不是農林牧漁總產值的Granger原因的P值為0.0017，小于5%的臨界值，說明銀行貸款是農林牧漁總產值的Granger原因。而農林牧漁總產值不是銀行貸款的Granger原因的P值為0.6956，大于5%的臨界值，說明農林牧漁總產值不是銀行貸款的Granger原因。

表5 Granger因果檢驗結果

2.2.5 VAR模型估計結果

在Granger因果檢驗的基礎上，得出VAR模型的估計結果如下：

DYt=0.3333×DYt-1+0.1257×DYt-2+0.0498×DYt-3+24947.04×DLNXt-1-9622.58×DLNXt-2-10022.66×DLNXt-3+6552.77

結果表明，銀行貸款與農林牧漁業總產值之間存在長期的協整關系；銀行貸款數的變化會引起農林牧漁總產值的變化。

2.3 模型檢驗和方差分解

2.3.1 模型穩定性檢驗

采用AR多項式特征判斷模型有效性(圖2)。全部特征根均在單位圓內，表明模型是穩定的，可以進行方差分解。

圖2 VAR(3)的AR根檢驗

2.3.2 方差分解

在農業經濟發展中，農林牧漁的發展既受自身條件的影響，也會受到銀行貸款的影響。為了分析不同時間段銀行貸款對農林牧漁總產值的影響，進行DY方差分解。從表6可以看出，銀行貸款對農林牧漁總產值的影響逐步顯現，每年增長的幅度比較平穩，且具有長期的影響力。當然，銀行作為商業性金融機構，確實需要考慮農業貸款的安全性。此外，荊門市農林牧漁發展的自身貢獻率很高，在第2期自身的貢獻率達到66.58%，隨著時間的發展，雖然有所下降，但下降幅度很小，到第10期自身的貢獻率仍然達到59.18%。因此，農林牧漁的發展主要應依靠自身的能力。

表6 DY方差分解

3 結論與建議

3.1 結論

(1)銀行貸款與農林牧漁總產值的發展表現出分離的趨勢。銀行貸款與農林牧漁總產值隨著時間的推移總體上呈上升狀態，2009年以前基本上是同步上升。2009年以后，銀行貸款上升較快，而農林牧漁總產值呈現平穩上升的發展態勢，說明銀行貸款正在從農村流向城市，從農業流向其他產業。

(2)銀行貸款對農林牧漁總產值有Granger因果關系。荊門市是農業大市，是國家商品糧重要生產基地。因此，荊門市農林牧漁的發展離不開銀行貸款的支持。

(3)農林牧漁的發展主要應依靠自身的實力。方差分析結果顯示，荊門市農林牧漁的發展自身的貢獻率很高，在第2期自身的貢獻率達到66.58%，隨著時間的推移，雖然有所下降，但下降幅度很小，到第10期自身的貢獻率仍然達到59.18%。因此，增強農林牧漁自身的實力仍是農業經濟發展的重要基礎。

3.2 建議

(1)應當正確認識金融支持對農業發展的作用。我國商業銀行的性質決定了其本質上的趨利性，因而在強調商業銀行支持農業的同時，應當讓相關農業項目落實具有基本保障[7]。同時，鼓勵商業保險進入農業領域，為促進農業的健康穩定發展特別是新型農業經營主體的發展提供保障，促進農業產業結構的調整優化[8]。

(2)應當始終保持金融支持對農業發展的扶持。雖然我國農業得到了快速發展，但農業仍然是弱勢產業，仍然需要金融支持。為此，地方各級政府應當把中央的各項支農惠農政策落到實處，必須始終保持金融支持對農業發展的扶持[9]。

(3)應當努力做好農業供給側結構改革的謀劃。我國農業處在總體供給過剩但優質農產品欠缺的結構性矛盾之中。為此，必須做好農業供給側結構改革的謀劃，通過宏觀調控手段和主體功能區的發展，引導農業從數量型農業向質量型農業轉變。通過綜合手段調控，促進農業現代化、規模化和集約化經營[10]，實現中央提出的農業供給側結構改革目標。

[1]姚博.金融支持、區域市場整合與價值鏈提升[J].產業經濟研究，2014，(2)：11～20.

[2]馬彪，林琳，吳俊鋒.供給側結構性改革中產能、金融支持與經濟波動關系研究[J].產業經濟研究，2017，(5)：12～24.

[3]李立，嚴立冬，陳玉萍，等.政策性金融支持對返鄉創業農戶生計改善的影響[J].華東經濟管理，2017，(9)：129～135.

[4]楊劬，劉崢.農業循環經濟發展的金融支持研究[J].農村經濟，2017，(9)：88～93.

[5] 蘭 勇，周孟亮，易朝輝.我國家庭農場金融支持[J].農業技術經濟，2015，(6)：48～56.

[6]林章悅，舒 鑫.金融支持農業供給側改革的基本邏輯:基于金融創新與農業現代化自組織的視角[J].西南民族大學學報(人文社會科學版)，2017，(8)：135～139.

[7]汪發元.新型農業經營主體成長面臨的問題與化解對策[J].經濟縱橫，2015，(2)：31～35.

[8]汪發元，吳學兵，孫文學.新型農業經營者特征對其經營規模的影響研究[J].華東經濟管理，2016，(5)：61～64.

[9]汪發元，吳學兵，孫文學.農業創業中新型農業經營主體帶動效應影響因素分析[J].干旱區資源與環境，2016，(10)：33～39.

[10]汪發元.農業現代化相關要素對糧食產量的影響分析[J].改革與戰略，2016，(7)：111～115.

[編輯] 李啟棟