涉农贷款、财政支农与区域农业发展的实证检验

吴 艳，王林萍

（福建农林大学 经济与管理学院，福州 350028）

涉农贷款、财政支农与区域农业发展的实证检验

吴 艳，王林萍

（福建农林大学 经济与管理学院，福州 350028）

资金短缺一直是困扰农村发展的重要问题，而现有的农村资金主要来自于金融系统的涉农贷款和地方政府的财政支农支出。文章采用VAR模型，针对福建省的涉农贷款、财政支农对地区农业发展的影响问题展开了实证分析。研究结果显示，福建省涉农贷款、财政支农与地区农业发展之间有着长期稳定的均衡关系，两者都有力的促进地区的农业发展，但是这种效应表现的并不充分，主要原因在于转化效率的不高。

涉农贷款；财政支农；区域农业发展

0 引言

农业的稳定发展离不开源源不断的资金投入，而农业所具有天然的弱质性，这又使得其很难获得逐利性的资金投入。于是农业发展的资金供给问题并成为学术界关注的一个课题，本文拟利用VAR模型对具体的样本——福建省的涉农贷款、财政支农与农业发展之间的关系进行实证分析，以说明现有资金投入的成效，拟在对现有的资金投入进行分析的基础上，为缓解农业资金供给问题提供针对性的政策建议。

1 模型的选择与指标数据说明

参阅现有文献的研究成果，并根据本文分析的需要，我们选择的计量模型工具为sim提出的Vector Autoregression Mode（lVAR，多变量自回归模型）。该模型在克服了传统联立方程模型由于分析的经济理论不完善而带来的各种问题的负面影响的基础上，还为研究变量之间的联系提供了更多的工具，如协整检验、脉冲反应、方差分解等。该模型为本文的分析提供一个完整的分析系统，从而有利于得到更加丰富的研究结论。本文所有数据均采用EVIEWS6.0进行单位根检验、协整检验、脉冲反应、方差分解。

多变量自回归模型的一般表达式为：

模型中Yt=(y1t，y2t，……ykt)′为K维内生变量向量，Xt=(x1t，x2t，……xkt)′为D维外生变量向量，A1,A2,A3……Ap是待估计的系数矩阵，P是模型的滞后阶数，et是扰动项。

本文研究目的在于分析福建省的涉农贷款、财政支对于区域农业发展的影响，因此涉及的变量即为涉农贷款变量、财政支农变量和农业发展变量。

涉农贷款变量：该指标主要用于反映金融机构对农业发展的资金支持情况。在我国的统计数据中，有针对该指标专门的统计，本文的数据就引用这一统计数据，并用符号AGRL表示；

财政支农变量：该指标主要用于说明地方政府对农业发展的财政支持情况。由于我国的财政支出中预算外资金并未纳入统计范畴或者难以统计，因此本文在分析财政支农时参考现有文献的普遍做法—使用政府一般性财政支出中的农业支出数据，用符号FAGR表示；

农业发展变量：该指标主要用于描述福建省农业发展的状况。按照目前国内外相关研究较为通用的做法，本文选取福建省第一产业产值的数据，用符号AGR表示。

本文研究样本的区间长度为1990～2011年，所选用的数据来自相应的《福建省统计年鉴2012》、《新中国六十年统计汇编》、《福建省金融运行报告2011》中相关内容。各变量的统计性描述如下表1所示。

表1 变量的统计性描述

2 VAR模型估计及其结果分析

2.1 单位根检验和协整检验

本文为降低数据波动可能对模型分析的影响，在进行计量检验前对数据均进行了对数化处理，这一处理不会对变量间的潜在关系产生影响，且更方便于阐述变量之间的联动关系。所以本文的所有的计量分析均是对各变量的对数值展开的。

本文采用较为常用的Augmented Dickey-Fuller test(ADF)检验法检验序列AGRL，FAGR AGRD及其相对应的一阶差分序列是否存在单位根，从而判断序列是否稳定。ADF检验的一般形式为：

式(2)其中α为常数项，t为时间趋势项。

表2 变量的单位根检验结果

变量的单位根检验结果所得出的ADF检验值说明：AGRL、FAGR、AGRD在原水平序列情况下均未通过检验，即三个变量都是非平稳的，存在单位根；AGRL、FAGR、AGRD的一阶差分序列，在1%或10%置信水平通过了单位根检验，表现出平稳性，即AGRL、FAGR、AGRD均为一阶单整变量。

在由单位根检验得出时间序列数据的平稳性基础上，本文对AGRL、FAGR、AGRD三个变量进行了Johansen（詹森）协整检验，以进一步分析三个变量的联动关系。Johansen协整检验结果如表3所示：

表3 Johansen协整检验结果

从表3的检验结果可知，在5%的置信水平上，AGRL、FAGR、AGRD之间至少存在一个长期稳定的关系，这一关系的数学表达式相应的为：

从方程式(3)可以看到，AGRL变量的系数为正的0.426620，FAGR变量的系数为正的0.384630，系数符号的一致性说明：在样本区间内，福建省的涉农贷款增量每增加1个百分点，能有力的拉动地方农业产值0.426620%的上升，而地方政府财政支农支出每增加1个百分点，则会推动地方农业产值增加近0.384630%，即涉农贷款与财政支农对地区的农业发展起到了有力的正面推动效应。这一结果符合传统的理论分析，但是我们可以看到，涉农贷款和财政支农的正面效应很小，分别只达到0.426620%和0.384630%，最高的也不足0.5%。具体的原因本文认为主要是涉农贷款与财政支农的转化效率不高，很多资金并未真正用于农业发展之中，或者由于投入的方向存在偏差导致使用效率很低。同时，农业贷款和财政支农的基数依然较小，受益群体较窄，很多地区依然存在覆盖的空白区，难以大范围的带动地区农业发展。

2.2 脉冲响应分析

脉冲响应函数(IRF)描述的是模型中某一变量的正交化新生对系统中每一个变量的影响，正交化通常采用Cholesky分解完成。本文将影响区间设定为10期，图1为福建省农业发展对各个变量的脉冲响应函数图。

图1 福建省农业发展对冲击的相应

由图1可以看到，福建省农业发展对涉农贷款的响应一直为正的，并具有2个趋势，以6期为分割点，在6期之前，响应力度逐步增强，在6期之后，响应力度保持较为平稳的状态。而福建省农业发展对财政支农的响应却复杂的多，在1-4期均表现出正面影响，但是先高后低，在4-9期均为负面影响，9期以后呈现正面影响，并有上升的趋势。这说明了涉农贷款对福建省农业发展的影响一直表现的较为积极，而财政支农的影响并不是较为平稳的，在不同的阶段呈现出不同的影响，但长期来说依然有正的促进效应。

2.3 方差分解

方差分解方法可以把本文VAR系统中每一个内生变量的变动按其成因分解为各随机扰动项的冲击，以此为依据来说明不同结构变化的冲击对单一内生变量的影响重要性。表4是对福建省农业发展做的方差分析。

表4 福建省农业发展的方差分解

从上表的分析结果中可以看到，福建省农业发展受自身的影响逐渐降低，在6期出现了转折，涉农贷款的贡献超越于农业自身发展的推进效应，成为最重要的因素，并且涉农贷款的影响会呈现上升趋势，而财政支农对福建省农业发展的贡献最小，且没有大的浮动，一直维持在1%上下的水平。

3 结论及政策启示

本文通过选择了涉农贷款变量、财政支农变量和农业发展变量等代表性的指标，通过建立多变量自回归模型(VAR)，对福建省1990～2011年间的时间序列数据进行了计量分析，得出以下结论：福建省的农业发展与涉农贷款、财政支农之间有着长期稳定的协整关系，涉农贷款与财政支农都是促进地区农业发展的有利因素，但是这种有利的影响并不是充分的，这应主要归结于转化效率的不高。并且从长期而言，涉农贷款对农业发展的影响将呈现长期的上升趋势，财政支农的影响不会呈现大的波动，且维持在一个较低的贡献水平。

本文的研究可为通过发展涉农贷款、财政支出推动农业发展提供有力的理论支持，为更好的体现这一理论价值，促进福建省的农业发展，加快地区农村经济发展，结合本文的研究成果，在此本文提出以下几点政策建议：

⑴加强对福建省农业发展的资金投入。在整个金融体系的贷款发放与财政支出的结构中，对于农业的资金安排一直占据着较小的比重，这从整体上直接限制了农业发展。资金安排的不足，一方面使得迫切需要资金支持的农业发展得不到有效的供给，另一方面限制了支农惠农等旨在支持农业发展的政策的效应发挥。因此，当前福建省的金融机构和政府财政预算中，应将解决农业发展的资金需求问题作为重要的课题，不断的加大对农业的资金投入力度，加强对农业发展的支持力度。

⑵进一步优化涉农贷款和财政支农的投入结构。从本文的计量分析中可以看出，资金转化效率的不高已成为制约福建省农业发展的重要因素，当有限的资金投入得不到高效的使用时，农业的发展更加困难。所以，我们认为应进一步优化当前的资金投入结构，将有限的资金投入到农业发展的关键点，如农业基础设施的建设、先进农业技术的研发以及农业保险体系的建设等，以最大化资金的杠杆效应和乘数效应。

⑶完善福建省农村金融体系。在文中的分析中我们得出，未来涉农贷款对农业发展的推动效应将是长久的，且会呈现上升的趋势，这给我们的启示就是不断完善现有的农村金融体系。本文认为应从两个方面完善：一方面扩大现有农村金融体系的覆盖面，解决农村金融覆盖空白的问题，让更多的农村经济群体享受到农村金融服务。另一方面加强农村金融工具的创新，针对农村经济的特点，开发出更多更好的适合“三农”发展需求的金融工具，最大限度提供供给，满足农村的金融需求。

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F323

A

1002-6487（2013）04-0136-03

吴 艳（1983-），女，福建福州人，博士研究生，研究方向：农村金融。

王林萍（1968-），女，福建永春人，教授，博士生导师，研究方向：农村金融、金融可持续发展。

（责任编辑/易永生）