三明市設施農業發展與金融支持關系研究

鄧　曦

三明市設施農業發展與金融支持關系研究

鄧曦

（廈門安防科技職業學院福建廈門361000）

為研究三明市設施農業發展與金融支持的相關關系，為金融支持推動三明市設施農業發展提供技術參考，文章采用SPSS軟件對農業總產值、農作物總播面積、蔬菜播種面積、水果產量、食用菌產量、固定資產總投資、年末貸款余額、保費收入、農林水支出等指標數據進行相關性分析、回歸分析。結果表明農業總產值與固定資產總投資、保費收入、年末貸款余額、農林水支出、水果產量、食用菌產量、蔬菜播種面積、農作物總播面積具有高度相關性，由此獲得所選指標并進一步進行回歸分析得出影響設施農業發展的關鍵因素：金融指標角度主要是固定資產總投資、保費收入和農林水支出；設施農業發展指標主要是蔬菜播種面積、食用菌產量和水果產量。三明市設施農業與金融支持存在正相關的雙向關系。

三明市；設施農業；產業發展；金融支持；相關關系

21世紀以來，發展現代農業已成為當今世界農業發展的主要趨勢[1]。設施農業是現代農業的重要標志，是從傳統農業向現代農業發展的必然選擇。當前，我國發展特色現代化農業與財政支持不足的矛盾一直存在[2]，缺乏資金是制約設施農業發展的重要原因。高層次的金融支持可以推動區域內的設施農業產業化，而高水平的設施農業發展可以吸引更多的資金，形成良性循環[3]。

早期關于設施農業、金融支持的研究主要集中于設施農業的含義及其意義的論述，隨后有關設施農業研究最多的是針對某個地區的設施農業現狀的分析和對策探討。隨著設施農業的發展與普及，學者們開始深入研究設施農業的具體發展模式、生產技術、生產結構等，但設施農業與金融支持相關問題的研究少見報道。設施農業的技術開發、新產品引進、基建等關鍵項目的建設，都需要投入大量的資金[4]。財政支持與設施農業的相關問題，目前在經濟學方面的研究還很分散，因此，有關的資料和數據比較匱乏，缺乏系統性。

1 研究與方法

1.1 研究方法

本文采用相關性分析與回歸分析相結合，定性和定量分析法結合，通過對三明市農業總產值、農作物總播面積、蔬菜播種面積、水果產量、食用菌產量、固定資產總投資、年末貸款余額、保費收入、農林水支出等指標數據進行皮爾遜相關性分析，再采用線性回歸的方式對三明市設施農業與金融支持的相關性進一步分析，篩選出三明市設施農業發展與金融支持之間的關鍵因素。

1.2 數據來源與處理

本文中的原始數據主要來源于三明市農業農村局、《三明統計年鑒》等，根據研究目標進行相應數據處理，用SPSS 26軟件進行相關統計分析等。

由于政府部門和金融機構并沒有設置專門針對設施農業的財政支持和農業統計量，受統計資料的限制，故本文選擇衡量設施農業發展的指標主要是農業總產值、農作物總播面積、蔬菜播種面積、水果產量、食用菌產量等，金融指標主要是固定資產總投資、年末貸款余額、保費收入等。

2 分析及結果

為了進一步深入探究金融支持與設施農業之間的關系，現選取《三明統計年鑒2021》中2001年—2020年三明市農業發展相關數據和金融數據，通過SPSS 26軟件對農業總產值、農作物總播面積、蔬菜播種面積、水果產量、食用菌產量、固定資產總投資、年末貸款余額、保費收入、農林水支出等指標數據進行相關性分析和回歸分析。

2.1 相關性分析

采用SPSS 26軟件對各指標進行相關性分析，得到如表1所示的結果。由表1可以看出，農業總產值與固定資產總投資、水果產量、食用菌產量、保費收入、年末貸款余額、農林水支出呈顯著正相關關系（＜0.01），與農作物總播面積、蔬菜播種面積呈顯著負相關關系（＜0.01）。

表1相關性分析結果

農業總產值固定資產總投資農作物總播面積蔬菜播種面積水果產量食用菌產量保費收入年末貸款余額農林水支出 農業總產值1———————— 固定資產總投資0.982**1——————— 農作物總播面積-0.964**-0.991**1—————— 蔬菜播種面積-0.608**-0.772**0.687*1————— 水果產量0.677**0.358-0.707*0.0791———— 食用菌產量0.990**0.995**-0.941**-0.565**0.684**1——— 保費收入0.937**0.950**0.689-0.3150.2580.908**1—— 年末貸款余額0.989**0.967**-0.963**-0.654**0.644**0.972**0.897**1— 農林水支出0.903**0.927**0.975**-0.3060.3020.895**0.959**0.921**1

注：*、**上標分別表示在0.05和0.01水平上顯著相關。

2.2 回歸分析

農業總產值與以上自變量進行相關性分析，得出農業總產值與固定資產總投資、保費收入、年末貸款余額、農林水支出、水果產量、食用菌產量、蔬菜播種面積、農作物總播面積具有高度相關性，由此得出所選取數據可做回歸分析。

2.2.1 建立模型1

預測變量：（常量）、農林水支出（億元）、固定資產總投資（億元）、年末貸款余額（億元）、保費收入（億元）。

因變量：農業總產值（億元）。

本研究調整后方達到99.4%，說明農業總產值變化的99.4%可以由參與本次分析的自變量所解釋。

表2ANOVA

ANOVAa 模型 平方和自由度均方F顯著性 1回歸5 306.15441 326.538269.3750.004b 殘差9.84924.924—— 總計5 316.0036———

注：a.因變量：農業總產值（億元）。b.預測變量：（常量）、農林水支出（億元）、固定資產總投資（億元）、年末貸款余額（億元）、保費收入（億元）。

從表2中得到運算結果是考察回歸模型的顯著性，顯著性=0.004＜0.05，說明本研究的自變量中至少有一個能夠顯著影響因變量農業總產值。為了進一步判斷具體是哪幾個自變量顯著影響因變量，還需要繼續分析以下系數表（見表3）。

表3系數表

系數a 模型 未標準化系數標準化系數t顯著性共線性統計 B標準錯誤Beta容差VIF 1（常量）99.67312.1—8.2370.014—— 固定資產總投資0.0430.0050.8287.9180.0160.08511.796 保費收入0.8550.2880.3682.9670.0370.0616.608 年末貸款余額0.0350.0210.1991.6480.2410.06315.753 農林水支出-1.2650.414-0.399-3.0580.0320.05418.356

注：a.因變量為農業總產值。

表3給出的是金融指標中每一個變量對農業總產值的影響情況。假設檢驗，假設1：固定資產總投資顯著性=0.016＜0.05，說明固定資產總投資能夠影響農業總產值，更進一步分析，固定資產總投資對農業總產值的影響系數為0.043＞0，說明固定資產總投資對農業總產值的影響是顯著正向的，意味著固定資產總投資越高，農業總產值也隨之越高，故假設1成立。假設2：保費收入=0.037＜0.05，說明保費收入能夠影響農業總產值，進一步看其影響系數是0.855＞0，說明保費收入對農業總產值的影響是顯著正向的，意味著保費收入越高，農業總產值越高，故假設2成立。假設3：年末貸款余額=0.241＞0.05，說明年末貸款余額不能影響農業總產值，故假設3不成立。假設4：農林水支出=0.032＜0.05，說明農林水支出能夠影響農業總產值，同時結合系數為-1.265＜0，說明農林水支出對農業總產值的影響是顯著負向的，意味著農林水支出越高，農業總產值反而越低，故假設4不成立。

線性回歸模型要求殘差服從正態分布，如圖1所示，P-P圖散點全部分布在對角線左右，意味著本次回歸模型的殘差服從正態分布。

考察樣本數據之間是否存在序列相關的統計量是DW（德賓-沃森），DW值在2附近，意味著樣本數據之間無序列相關。每個自變量之間不存在多重共線性，VIF＜30（經濟類共線性本身強），意味著本次的運算結果準確可靠?；谝陨系娜糠治觯贸瞿Ｐ?中自變量和因變量之間的回歸方程如表4所示。

圖1　模型1的回歸標準化殘差的正態P-P圖

表4模型1回歸方程式

模型1回歸方程（方程1）P值Radj2 農業總產值Y=99.673+0.043×X1*+0.855×X2*-1.265×X3*＜0.050.994

注：1代表固定資產總投資，2代表保費收入，3代表農林水支出；*代表＜0.05，**代表＜0.01，***代表＜0.001。

2.2.2 建立模型2

預測變量：（常量）、食用菌產量（萬噸）、蔬菜播種面積（萬畝）、水果產量（萬噸）。

因變量：農業總產值（億元）。

本研究調整后方達到98.6%，說明農業總產值變化的98.6%可以由參與本次分析的自變量所解釋。

表5ANOVA

ANOVAa 模型 平方和自由度均方F顯著性 2回歸107 595.519335 865.173446.0560.000b 殘差1 286.4821680.405—— 總計108 882.00119———

注：a.因變量：農業總產值（億元）。b.預測變量：（常量）、食用菌產量（萬噸）、蔬菜播種面積（萬畝）、水果產量（萬噸）

從表5中得到運算結果是考察回歸模型的顯著性，顯著性=0.000＜0.05，說明本研究的自變量中至少有一個能夠顯著影響因變量農業總產值。為了進一步判斷具體是哪幾個自變量能顯著影響因變量，還需要繼續分析以下的系數表（見表6）。

表6系數表

系數a 模型未標準化系數標準化系數t顯著性共線性統計 B 標準錯誤Beta容差VIF 2（常量）58.82947.400—1.2410.232—— 蔬菜播種面積-1.6830.497-0.176-3.3840.0040.2733.656 水果產量0.0000.0000.1542.6220.0180.2144.669 食用菌產量0.0020.0000.78511.0630.0000.1476.820

注：a.因變量為農業總產值（億元）。

表6給出的是設施農業發展指標中每一個變量對農業總產值的影響情況。假設檢驗，假設1：蔬菜播種面積=0.004＜0.05，說明蔬菜播種面積能夠顯著影響農業總產值，更進一步分析，蔬菜播種面積對農業總產值的影響系數為-1.683＜0，說明蔬菜播種面積對農業總產值的影響是顯著負向的，意味著蔬菜播種面積越大，農業總產值并不會越高，故假設1不成立。假設2：水果產量=0.018＜0.05，說明水果產量能夠影響農業總產值，進一步看其影響系數是0，說明水果產量對農業總產值的影響是正向的，意味著水果產量越高，農業總產值越高，故假設2成立。假設3：食用菌產量=0.000＜0.05，說明食用菌產量能夠影響農業總產值，同時結合系數指標為0.002＞0，說明食用菌產量對農業總產值的影響是顯著正向的，意味著食用菌產量越高，農業總產值越高，故假設3成立。

線性回歸模型要求殘差服從正態分布，如圖2所示，P-P圖散點全部圍繞在對角線左右，意味著本次回歸模型的殘差服從正態分布。

每個自變量之間不存在多重共線性，VIF＜10，意味著本次的運算結果準確可靠?；谝陨系娜糠治觯贸瞿Ｐ?中自變量和因變量之間的回歸方程如表7所示。

圖2　模型2的回歸標準化殘差的正態P-P圖

表7模型2回歸方程式

模型2回歸方程（方程2）P值Radj2 農業總產值Y=58.829-1.683×X1**+0.002×X2**+0×X3*＜0.050.994

注：1代表蔬菜播種面積，2代表食用菌產量，3代表水果產量；*代表＜0.05，**代表＜0.01，***代表＜0.001。

由方程1和方程2看出，對三明市來講，應該進一步加大對農業信貸方面的支持力度，才能更好地推動設施農業的發展。另外，保費收入的估計參數也不大，說明在保險行業中，農業保費的收入不是很大，沒有起到其保險的作用。

3 結論

設施農業是解決我國人多地少制約可持續發展問題的最有效技術工程之一，然而設施農業目前面臨“貸款難、融資難”的兩難困境。在此背景下，以農業總產值為切入點，研究設施農業的金融支持不但具有理論意義，而且具有重要的實踐價值。

通過相關性分析，本文得出農業總產值與固定資產總投資、保費收入、年末貸款余額、農林水支出、水果產量、食用菌產量、蔬菜播種面積、農作物總播面積具有高度相關性，由此獲得所選取指標數據并進一步進行回歸分析，得出影響設施農業發展的關鍵因素：（1）金融指標角度主要是固定資產總投資、保費收入和農林水支出；（2）設施農業發展指標主要是蔬菜播種面積、食用菌產量和水果產量。總之，三明市設施農業與金融支持存在正相關的雙向關系，金融支持推動三明市設施農業發展的同時，設施農業的發展也會推進金融的發展。

[1]徐茂,鄧蓉.國內外設施農業發展的比較[J].北京農學院學報,2014(2):74-78.

[2]寇江.鄉村振興戰略中金融支持與現代農業發展關系實證[J].遼寧農業科學,2018(6):35-39.

[3]劉嘉慶.吉林省農業產業化發展的金融支持研究[D].長春:吉林大學,2017.

[4]孫豪.金融支持張掖市產業結構調整的實證研究[D].蘭州:蘭州財經大學,2015.

10.3969/j.issn.2095-1205.2022.07.34

F832.48;F320

A

2095-1205(2022)07-104-04

2020年福建省中青年教師教育科研項目（社科類）“三明市設施農業發展與金融支持關系研究”（JAS20763）

鄧曦（1989- ），女，漢族，福建三明人，碩士研究生，研究方向為金融學。