涉農(nóng)貸款、財政支農(nóng)對陜西省農(nóng)業(yè)發(fā)展影響研究*
——基于陜西省1985—2019 年數(shù)據(jù)

徐滿意，雍 鑫，趙志偉

（青海民族大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，青海 西寧 810007）

我國自古以來就是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)發(fā)展對于我國的社會穩(wěn)定具有非常重要的作用。農(nóng)業(yè)的良好發(fā)展是以資金的不斷投入為基礎(chǔ)的，但由于農(nóng)業(yè)對于我國來說具有一定的弱質(zhì)性，這就加大了對于逐利性資金投入的難度，所以在農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中資金供應(yīng)問題已成為學(xué)術(shù)界重點關(guān)注的課題。2021 年2 月21 號我國中央一號文件正式發(fā)布，也是21 世紀第18 個關(guān)于“三農(nóng)”問題的指導(dǎo)文件，這也說明國家越來越注重農(nóng)業(yè)農(nóng)村的發(fā)展問題。隨著我國一號文件的發(fā)布，涉農(nóng)貸款、財政支農(nóng)等資金不斷向農(nóng)村地區(qū)發(fā)放，并逐漸呈上升趨勢，為我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供了大力的支持。在保證農(nóng)村資金數(shù)量穩(wěn)步增加的同時，如何讓這些資金能夠更好地發(fā)揮其作用已成為問題的關(guān)鍵。

1 文獻綜述

李煥彰和錢忠好[1]認為國家的支農(nóng)政策對農(nóng)業(yè)發(fā)展有著至關(guān)重要的作用，他們認為由于公共產(chǎn)品的投入不足制約了農(nóng)業(yè)增長，為此需要加大農(nóng)業(yè)科技投入，縮小農(nóng)業(yè)事業(yè)費用支出，這樣才可能提升資金的配置效率。崔元鋒和嚴立東[2]指出對于國家支農(nóng)資金要實行細化的項目管理和創(chuàng)新管理機制，加強提升支農(nóng)資金的配置效率。朱喜和李子奈[3]認為從短期看，我國農(nóng)村信貸改革不但沒有提升我國農(nóng)村經(jīng)濟的進一步增長，反而比較嚴重地阻礙了農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展。從長期來看，改革以后我國農(nóng)村的正式信貸、農(nóng)村經(jīng)濟和農(nóng)村投資變量之間沒有存在長期穩(wěn)定關(guān)系，其重要原因是農(nóng)村正式信貸存在比較低的分配效率。

魏朗[4]通過1999—2003 年的數(shù)據(jù)，對我國農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展進行了實證分析，證明了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長主要靠全要素生產(chǎn)率和財政支出產(chǎn)生，比例分別為65%和30%，財政支出作用僅次于全要素生產(chǎn)率，對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有不可替代的作用。李燕凌[5]指出投入產(chǎn)出模式雖然對財政支農(nóng)效率有影響，但并不是財政支農(nóng)效率的決定因素，因為我國一些地區(qū)對農(nóng)村公共品有較高的投入偏好，進而對財政支農(nóng)效率的改進不一定有效，故她認為要想有較高的支農(nóng)效率，只有采用合適的財政投入政策。崔姹和孫文生等[6]指出涉農(nóng)貸款和財政支出對增長農(nóng)民收入作用不是很大，主要原因是河北省缺乏相應(yīng)穩(wěn)定的農(nóng)業(yè)農(nóng)村資本形成機制，導(dǎo)致支農(nóng)資金配置效率低下。吳艷和王林萍[7]通過對福建省1990—2011 年的數(shù)據(jù)進行實證分析，得出涉農(nóng)貸款和財政支農(nóng)對農(nóng)業(yè)發(fā)展都為有利因素，但這種有利不是很充分，主要原因是轉(zhuǎn)化率不高。辛沖沖和陳志勇[8]通過選取我國31 個省區(qū)市2000—2014 年的數(shù)據(jù)，研究農(nóng)業(yè)GDP 和財政支農(nóng)之間的關(guān)系，得出在14 年的樣本區(qū)間內(nèi)，在所有效應(yīng)中，財政支農(nóng)的活動效應(yīng)是對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長貢獻最大的一個，整體上和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增加呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

2 數(shù)據(jù)說明及模型的建立

2.1 指標選取和數(shù)據(jù)的收集

本文選取涉農(nóng)貸款，財政支農(nóng)和第一產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值作為研究對象，其中第一產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值指的是農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值，主要由農(nóng)業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)以及農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)組成。和農(nóng)村居民收入對比來說，第一產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值能夠較為全面地反映農(nóng)業(yè)發(fā)展的狀況，用GDP 表示；財政支農(nóng)是指政府用于農(nóng)林水事務(wù)的總和，用FAGR 表示；涉農(nóng)貸款是指金融機構(gòu)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要提供的貸款，用AGRL 表示。

本文選取陜西省1985—2019 年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于陜西統(tǒng)計年鑒整理得到。為了降低數(shù)據(jù)波動所帶來的影響，在進行實證前對各變量指標進行對數(shù)化處理，一是可以消除異方差，二是可以清楚地表達各變量間的聯(lián)動關(guān)系。對陜西省的第一產(chǎn)業(yè)GDP，F(xiàn)AGR 和AGRL 取對數(shù)，lnGDP，lnFAGR，lnAGRL 是分別取對數(shù)的結(jié)果， DlnGDP，DlnFAGR，DlnAGRL 表示取完對數(shù)后的一階差分。本文數(shù)據(jù)處理用stata15 軟件操作。

2.2 單位根檢驗

對于時間序列來說，通常是非平穩(wěn)的，本文通過單位根檢驗法（ADF 檢驗法）來驗證時間序列中是否含有單位根，從而避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象。倘若時間序列存在單位根即為非平穩(wěn)序列，經(jīng)濟中比較常用的方法是通過一階差分處理的形式來消除單位根，進而得到平穩(wěn)序列。單位根檢驗結(jié)果見表1。

表1 各變量單位根檢驗結(jié)果

由表1 知，第一行檢驗的是lnGDP 是否存在單位根，可以看出ADF 檢驗值為-1.469＞-2.619 （左邊單側(cè)檢驗），在10%的水平上可接受存在單位根的原假設(shè)。第二行檢驗的是DlnGDP，即第一產(chǎn)業(yè)的GDP 對數(shù)的一階差分。ADF 檢測值為-3.647＜-2.978，故可在5%水平上拒絕存在單位根的原假設(shè)，所以可認為第一產(chǎn)業(yè)GDP 對數(shù)差分即DlnGDP為平穩(wěn)過程。由此而知lnGDP 為I（1）過程。同理可得，lnAGRL，lnFAGR 為均為I（1）過程。

2.3 協(xié)整檢驗

由上可知，LNGDP，LNAGRL，LNFAGR 都為一階單整序列，故3 個變量之間有可能存在長期均衡關(guān)系，若要想證明這種關(guān)系，就需通過協(xié)整檢驗，首先要判斷它們的滯后階數(shù)，確定滯后階數(shù)以后，再通過跡檢驗來判斷協(xié)整秩，最后在進行協(xié)整分析。滯后階數(shù)檢驗結(jié)果見表2。

表2 滯后階數(shù)檢驗結(jié)果

從表2 看，F(xiàn)PE，AIC，HQIC 都在二階上標有星號，可以判斷最優(yōu)滯后階數(shù)為2 階，再進行協(xié)整檢驗（跡檢驗），結(jié)果見表3。

表3 Johansen 協(xié)整檢驗（跡檢驗）結(jié)果

根據(jù)表3 結(jié)果，可以認為在5%的顯著水平上拒絕協(xié)整秩為0 的原假設(shè)（31.912 3＞29.68），但協(xié)整秩為1 的原假設(shè)沒有辦法拒絕（14.090 6＜15.41）。因此，協(xié)整秩為1，說明lnGDP，lnFAGR，lnAGRL之間存在一個長期穩(wěn)定關(guān)系。

第65 頁表4 為協(xié)整方程協(xié)整檢驗結(jié)果。根據(jù)表4，由于檢驗結(jié)果沒有區(qū)分被解釋變量和解釋變量，因此寫方程時要移項變號，所以本文所選取指標的協(xié)整關(guān)系可以用公式表示為

表4 協(xié)整方程協(xié)整檢驗結(jié)果

從式（1）可看出，lnAGRL 的系數(shù)為0.028 211 6，lnFAGR的系數(shù)為0.603 261 2，說明在1985—2019年的樣本區(qū)間內(nèi)，陜西省涉農(nóng)貸款如果增長一個百分點，就能拉動陜西省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加0.028 211 6%。而陜西省財政支農(nóng)如果增加一個百分點，就能使陜西省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加約0.603 261 2%。這說明財政支農(nóng)支出和涉農(nóng)貸款支出對陜西省農(nóng)業(yè)發(fā)展都起到正面的推動作用，這樣的結(jié)果符合我國的傳統(tǒng)理論。但從中也可以看出，它們的正面效應(yīng)都比較小，財政支農(nóng)效應(yīng)只達到0.603 261 2%，而涉農(nóng)貸款效應(yīng)則更小，只達到近0.028 211%，二者最高也不足0.7%。認為的原因一是財政支農(nóng)和涉農(nóng)貸款的轉(zhuǎn)化效率可能不是很高，金融機構(gòu)給出的涉農(nóng)貸款資金和地方政府給的財政支農(nóng)資金可能并沒有真實用于農(nóng)業(yè)發(fā)展；二可能是資金投入方向有誤差，導(dǎo)致資金使用效率不高；三是陜西省農(nóng)村人口數(shù)2019 年達到1 572 萬人，2000 年達到最高2 468 萬人，占全省總?cè)藬?shù)的67.63%。

由于農(nóng)村群體大，而涉農(nóng)貸款和財政支農(nóng)基數(shù)卻較小，不少農(nóng)村地區(qū)依舊沒有被覆蓋到，這也會影響農(nóng)業(yè)發(fā)展。

2.4 誤差修正模型

根據(jù)以上的檢驗結(jié)果，建立向量誤差修正模型，通過模型揭示這3 個變量之間的短期動態(tài)關(guān)系以及短期和長期之間的修正關(guān)系，見表5。

表5 誤差修正模型結(jié)果

誤差修正模型用公式表示為

從表5 可以看出，CointEq 為協(xié)整方程，上一期的陜西省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值每增加一個單位，可引起本期農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加0.387 1 個單位，即上一期農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加，有利于本期的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加，上一期的涉農(nóng)貸款每增加一個單位，可引起本期農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加0.068 4 個單位，上一期的財政支農(nóng)增加一個單位，可引起本期農(nóng)業(yè)產(chǎn)值減少0.106 6 個單位。

2.5 格蘭杰因果檢驗

為了進一步驗證農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和涉農(nóng)貸款、財政支農(nóng)之間是否存在因果關(guān)系，需要進行格蘭杰因果檢驗，見表6。由表6 可知，在最優(yōu)滯后期為2 的條件下，lnFAGR 的p 值為0.007，說明拒絕了lnFAGR 前面系數(shù)都為0 的原假設(shè)，在1%顯著水上可認為lnFAGR 是lnGDP 的原因，也就是說在1985—2019 年的樣本區(qū)間內(nèi)，財政支農(nóng)是農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加的原因。而lnAGRL 的p 值為0.793，說明接受lnAGRL 前面系數(shù)都為0 的原假設(shè)，這意味著lnAGRL 不是lnGDP 的原因，說明陜西省涉農(nóng)貸款與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加之間不存在明顯的因果關(guān)系。從實證結(jié)果看，涉農(nóng)貸款資金與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加之間確實沒有明顯關(guān)系，但卻不能否定涉農(nóng)貸款對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加的貢獻作用。

表6 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

3 結(jié)論與建議

本文通過選取陜西省財政支農(nóng)、涉農(nóng)貸款兩個變量來研究其對農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響，通過對陜西省1985—2019 年間的序列數(shù)據(jù)進行實證分析，得到以下結(jié)果：通過協(xié)整檢驗，發(fā)現(xiàn)陜西省的涉農(nóng)貸款、財政支農(nóng)和農(nóng)業(yè)發(fā)展有著長期穩(wěn)定的關(guān)系；通過協(xié)整方程發(fā)現(xiàn)，財政支農(nóng)和涉農(nóng)貸款對農(nóng)業(yè)發(fā)展是具有促進作用，但是從系數(shù)可以看出這種促進作用不是很充分，其原因主要為轉(zhuǎn)化率不高。通過誤差修正模型得到，上一期的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和涉農(nóng)貸款增加都會引起本期農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增加，只有上一期財政支農(nóng)增加會減少本期的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值。通過格蘭杰因果檢驗，發(fā)現(xiàn)在1985—2019 年的樣本區(qū)間內(nèi)財政支農(nóng)是農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加的原因。

基于上述的實證分析，為了提升財政支農(nóng)和涉農(nóng)貸款對陜西省農(nóng)業(yè)發(fā)展的進一步促進作用，加快農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，提出以下幾點建議。

1）優(yōu)化財政支出和涉農(nóng)貸款資金的投入結(jié)構(gòu)。從協(xié)整方程可看出涉農(nóng)貸款系數(shù)為0.028 211 6，財政支農(nóng)為0.603 261 2，說明其對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的正面效應(yīng)較小。這意味著資金轉(zhuǎn)化率不高是制約陜西省農(nóng)業(yè)發(fā)展的一個因素，如果投入農(nóng)村的資金不能得到高效地利用，那么要想發(fā)展農(nóng)業(yè)就比較困難。故應(yīng)優(yōu)化資金投入結(jié)構(gòu)，將投入農(nóng)村的資金用到農(nóng)業(yè)發(fā)展比較重要的地方，如農(nóng)村的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、聘請農(nóng)業(yè)專家等，使有限的資金發(fā)揮其最大的作用。

2）加大陜西省農(nóng)業(yè)發(fā)展資金支持。2019 年末陜西省農(nóng)村常用耕地面積3 010.52 千hm2，占全省土地面積14.6%，農(nóng)作物播種面積4 132.08 千hm2，農(nóng)村人口總數(shù)為1 572 萬人， 2000 年農(nóng)村人口達到2 468 萬人，而當(dāng)年的財政支農(nóng)為22.95 億元，涉農(nóng)貸款為104.08 億元，但農(nóng)村人均獲得資金才523 元，盡管2019 年資金總額在樣本區(qū)間內(nèi)是最多的年份，但農(nóng)村人均獲得資金也才近1 400 元。可見應(yīng)該加大對農(nóng)村資金的支持來發(fā)展農(nóng)業(yè)。因此，陜西省應(yīng)重視農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金需求，把解決農(nóng)業(yè)發(fā)展需要的資金作為重要的事情，不斷增加對農(nóng)業(yè)發(fā)展資金的投入，穩(wěn)步落實國家惠農(nóng)政策。

3）加強農(nóng)業(yè)建設(shè)，吸引社會投入資金。陜西省的財政支農(nóng)資金投入有限，涉農(nóng)貸款資金發(fā)放也會受金融機構(gòu)的運營情況影響，所以農(nóng)業(yè)發(fā)展資金不能全部依賴金融機構(gòu)的涉農(nóng)貸款和地方政府的財政支農(nóng)資金，應(yīng)廣泛吸收社會上的資金投入，不僅可以減輕政府和金融機構(gòu)的負擔(dān)，而且可以增加農(nóng)業(yè)發(fā)展需要資金的來源。因此陜西省應(yīng)加強農(nóng)業(yè)建設(shè)，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)專業(yè)人才到農(nóng)村去幫助農(nóng)民解決農(nóng)業(yè)發(fā)展中出現(xiàn)的各種問題。在人才指導(dǎo)和金融支持的雙重引導(dǎo)下，打造現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，并培養(yǎng)一批農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)。