邓雅静,冯庆水
安徽农业大学经济管理学院,安徽合肥,230036
农业产业化是指对传统农业进行技术改造,推动农业科技进步的过程,它是实现农业现代化和农民增收的必经之路。国家“十二五”规划指出:“要实施农业产业化跨越发展行动。引导农产品加工业在产区的优化布局,推进企业结构调整和产业升级,促进农民就地就近就业增收。”近年来,安徽省的农业产业化取得一些成绩,2010年,全省规模以上农产品加工龙头企业达5 155家,同比增加1 040家,比2005年增加3 155家;全省农产品加工业产值达3 687亿元,同比增长44.5%,是2005年的4倍。2011年,安徽省农业产业化“671”转型倍增计划[1]实施方案付诸实施。但是,安徽省的农业产业化水平与发达的东部地区相比还有一定的差距。
农业产业化的发展资金主要来源于政府财政投入、农业产业化企业盈利、农户的自身积累以及民间借贷等,虽然这些投入在不断加大,但是资金投入的增长还是无法满足农业产业化发展的需求,在这种情况下,金融成为带动农业产业化发展的关键,它决定了农业产业化的发展前景。
目前,金融支持农业产业化发展已经成为学术界研究的热点,一些学者进行了大量研究并取得了一些成果。在发展农村金融推动农业产业化发展方面,一般从以下三个方面分析:第一,政府政策制度上的扶持。齐成喜、陈柳钦提出了降低涉农贷款利率,政策性银行发行农业融资债券,政府牵头为农业龙头企业担保等政策建议[2]。王元春根据制度经济学的理论,认为目前我国的金融环境和农业产业化水平,政府应以多种形式给农业产业化以金融支持,应自上而下的制度变迁,实行政策融资与商业融资相结合的道路[3]。崔蕊、王维翊给出财政入股、税收补贴、收入补偿、贷款利息补贴等激励机制来完善农业产业化金融资源的配置[4]。第二,进行金融体制改革,完善金融体系。余欣认为,应该开放符合监管条件的小型银行、社区信贷组织的市场准入,通过存量金融机构的市场化改革、创新和新兴金融机构的诞生,两类机构相互竞争、相互参与,最终拓宽农业产业化的融资渠道[5]。方阳娥、鲁靖也指出,从农业产业化角度看,应通过对农村非正规金融的正确引导,使其更加有效地满足农户消费性和部分生产性信贷需求[6]。林宏程认为,优化农村金融生态环境,增强诚信意识,打击赖债、逃债、废债行为是提高金融支农效率的关键[7]。秦秀红提出了合理监管私人借贷,对民间资金进行正确引导,使其投入到农业产业化的建设中来[8]。第三,完善金融担保体系。郝秀清等人提出了一种新的农村金融创新方法:将农业企业、银行、保险公司、担保公司和农民结合起来,形成新的经营模式和担保体系[9]。曹庆穗、严俊文等人建设性地提出创新融资工具,积极运用贸易信用、商品担保、融资租赁来解决农业产业化的资金难题[10]。周晓强也认为,各地区根据自身的农业产业化特点,探索适应该地区供应链金融,促进农业产业化发展[11]。也有一些研究采用定性与定量相结合的方式,分析农业产业化的现状,进而提出科学的建议。徐冯璐通过实证研究,认为全国大部分地区目前的产业化水平及金融支农程度仍不是很高,并呈现为信贷不饱和供给下的“金字塔效应”[12]。王恩泽、黄旭锋从区域经济学的角度出发,对河南省各地市金融支持农业产业化状况进行了实证分析,得出了两者之间明显的正相关性[13]。姜保雨通过数据包络分析法,对农业产业化的金融创新效率进行测度,认为完善农业产业化企业信用评级和担保机制是改良农村金融的关键[14]。
综上所述,已有的文献资料大多从单方面分析农业产业化发展的现状,提出改进农村金融来促进农业产业化发展的政策建议。而通过多角度分析金融支持农业产业化研究,进而阐明两者之间互为促进关系的文章较少,为此,本文采用多个农村金融指标和农业产业化指标,采用定性和定量的方法,研究两者的现状和相互关系,分析形成目前这种状况的原因,并给出一些政策建议。
农业产业化是我国农业经营体制机制的改革,是发展现代化农业的方向,因此农业现代化水平是测评农业发展程度的一个评价指标。农业生产效率是评价农业产业化最终成果的指标,农业产业化的实施效果由它反映。农业产业化是农业生产由粗放经营向集约化经营转化的过程,而农业生产经营规模化又是衡量农业产业化经营范围和集约化程度的一个评价指标。农业生产结构优化体现了农业产业化生产中的资源合理配置和区域竞争优势。因此,农业产业化水平由农业现代化水平、农业生产效率、农业生产经营规模化、农业生产结构优化中分别包含的人均农业机械总动力、机电灌溉率、谷物单位面积产量、人均农业产值、固定资产投向农业比重、农村人均固定资产投资额、人均农作物耕地面积和林牧渔业增加值占农业总增加值的比重8个评价指标体现(表1)。
金融支农涉及金融资源配置的相关指标,本文选取农业贷款余额(A1)、农业存款余额(A2)、农业贷款/贷款总额(A3)、有贷款功能的农村金融机构营业网点数(A4)、获得贷款的农户数(A5)、农户贷款余额(A6)6个指标。农业贷款余额是金融支农深度的指标;农业存款余额是金融机构发放贷款、服务“三农”的基础,因此本文将其作为投入指标;农业贷款/贷款总额这一指标宏观上体现了政府对农业支持力度;有贷款功能的农村金融机构营业网点数直接表明了农村金融的发展规模;获得贷款的农户数是金融支农广度的指标;农户贷款余额这一指标从微观的角度说明了金融支农的情况。鉴于数据的可获得性,2001~2011年纵向实证分析采用A1、A2、A3三个指标。
表1 农业产业化水平和金融支农指标体系
注:数据根据《安徽省统计年鉴》(2001~2011)和《中国金融年鉴》整理分析得到。
在横向数据上,由于农业产业化指标中含有多个变量,且它们之间可能有相关性,为了用尽可能少的相关指标,来反映原资料各类指标的信息,本文先采用因子分析法得到各地市的因子综合得分FI。因子分析共有三个步骤:一是通过验证农业产业化的8个指标是否适合因子分析;二是进行因子分析,提取主因子,并得到主因子综合得分;三是根据因子分析的结果,对因子综合得分FI和各项金融支农指标进行多元线性回归分析,判定两者的相关性。
2.2.1 横向数据的实证分析
本文采用SPSS 17.0统计软件,对农业产业化的8个原始指标和金融支农的6个指标(表2)分别做因子分析,进行KMO检验和Bartlett球形度检验,得到KMO检验值为0.509,Bartlett球形度检验给出的相伴概率为0.000,明显小于显著性水平0.05,因此拒绝Bartlett球形度检验的零假设,该组变量适合因子分析。
本文使用主成分分析法提取因子变量,提取因子的标准是特征值大于1,由表3可知,农业产业化水平的因子特征根及方差贡献率有三大特征根3.188,2.014,1.635,他们共同解释了原指标的标准方差85.462%的累计贡献率,所以提出的F1、F2、F3三个公因子能反映原始变量所提供信息。
表2 2011年安徽省各地市农业产业化和金融支农指标数据
表3 因子特征值、因子贡献率比重及累计贡献率比重
采用Varimix法对载荷矩阵进行因子旋转后,得到以下结论:F1在X1、X2、X7这三个变量上载荷值较大,所以F1是反映农业产业现代化和集约化的公因子;F2在X3、X4、X8上的载荷值较大,F2反映了生产效率和结构优化的公因子;F3在X5、X6这两个农业生产经营规模化的指标上载荷大,F3就反映了农业生产经营规模。
根据因子得分函数:
F1=0.387×X1+0.213×X2-…-0.254×X8
F2=-0.125×X1+0.159×X2+…
+0.339×X8
F3=0.131×X1-0.104×X2-…+0.185×X8
再根据各主成分因子的特征值,计算出各因子的权重,得到综合得分FI的公式:
FI=0.398×F1+0.252×F2+0.204×F3
再将各因子得分代入上式,得出综合因子得分,并将综合因子得分由高到低排序,并对照各地的金融支农指标,如表4。
表4 因子综合得分
根据综合因子得分,全省16个地市的农业产业化水平可以分为三个梯度:实力较强(FI>0.2),实力居中(-0.4 根据上述农业产业化水平和金融支农的分析,建立计量经济模型:FI=β+aA1+bA2+cA3+dA4+fA5+gA6+e,其中FI为农业产业化程度,A1、A2、A3、A4、A5以及A6为金融支农指标,e为残差。本文用2011年安徽省16个地市的综合因子得分和各项金融支农指标,作为FI和A1、A2、A3、A4、A5以及A6的取值。进行线性回归,结果如下: FI=1.11+0.003A1-0.0003A2-0.032A3 (0.371) (0.003) (0.0003) (0.018) -0.003A4+5.81e-07A5+0.003A6 (0.002) (1.15e-06) (0.005) R2=0.62F=2.443 线性回归的结果表明:拟合优度为0.62,通过相关性检验,各金融支农指标能够很好地解释FI;检验统计量均通过了显著性检验,说明两者之间存在着显著的线性相关关系;证明金融支农指标与FI之间确有很强的相互作用。 2.2.2 纵向数据的实证分析 对农业产业化的8个原始指标进行KMO检验和Bartlett球形度检验,得到KMO检验值为0.605,Bartlett球形度检验给出的相伴概率为0.000,明显小于显著性水平0.05,因此拒绝Bartlett球形度检验的零假设,该组变量适合因子分析。 如表6,农业产业化水平的因子特征根及方差贡献率有两大特征根5.724、1.655,他们共同解释了原指标的标准方差92.229%累计贡献率,所以提出的F1、F2两个公因子能反映原始变量所提供信息的。 表5 2001-2011年安徽省农业产业化和金融支农指标数据 表6 因子特征值、因子贡献率比重及累计贡献率比重 采用Varimix法对载荷矩阵进行因子旋转后,得到以下结论:F1在X1、X2、X4、X5、X6、X7这六个变量上载荷值较大,所以F1是反映农业现代化水平和农业生产经营规模化的公因子;F2在X3、X8上的载荷值较大,F2反映了农业生产成果的公因子。 为了解释和比较超声波预处理和随后的热风干燥可能导致的结构变化[5]。干燥后的茎瘤芥在25℃的水浴中进行复水。将脱水的茎瘤芥样品(约3 g)置于80 mL蒸馏水中。一定时间后,将样品从水中取出,用吸水纸吸去表面水分后称量。在前30 min,每5 min称量1次,然后在接下来的30 min,每10 min称量1次。 最后由成分得分系数矩阵,得到因子得分函数: F1=0.177×X1+0.209×X2-…+0.096×X8 F2=0.010×X1-0.187×X2+…-0.531×X8 再根据各主成分因子的特征值计算出各因子的权重,得到综合得分FI的公式: FI=0.715×F1+0.207×F2。再将各因子得分带入上式,得出综合因子得分(表7)。 根据上述分析,建立计量经济模型:FI=c+bA1+nA2+mA3+e,其中FI为农业产业化程度,A1、A2和A3为金融支农水平,e为残差。 表7 因子综合得分 本文用2001~2011年安徽省16个地市的综合因子得分和金融支农指标数据,作为FI、A1、A2和A3的取值。进行多元线性回归,结果如下: FI=-3.155+2.93E-05A1+0.005A2 +0.242A3 R2=0.941F=37.330 线性回归的结果表明:拟合优度为0.941,显然通过相关性检验,各项金融支农指标能够很好地解释了FI;检验统计量通过了显著性检验,说明两者之间存在着显著的线性相关关系,证明农业产业化与金融支农之间确有很强的相互作用。 通过对安徽省农业产业化相关数据进行纵向和横向实证分析,可以得出以下结论: 一是金融支农力度较大的地区,农业产业化水平较高;反之,农业产业化水平较低。 二是安徽省农业产业化水平逐年提升,人均农业贷款和农业存款量不断增加,农业贷款占贷款比重也呈增长的态势,充分说明总体上两者成正相关趋势,两者互为促进、互为发展。但是农业产业化水平一般,有待于进一步提高。 三是反映出安徽省农业产业化发展水平较低,绝大多数地区金融对农业供给没有达到饱和状态,两者没有形成良性互动,金融供给在各地区没有达到均衡。 3.2.1 加大农村金融供给 面对这种局面,政府在政策上的倾斜是必不可少的。必须加大涉农资金投放力度,加强监管,明确资金的用途。农村信用社仍然是农村金融的中坚力量,继续对农村信用社进行信贷支持。农业发展银行作为政策性银行,可以通过发行金融债券等方式向市场融资,降低农业贷款抵押标准等政策,使社会资金流向三农。推进我国农业保险的发展,提高农业补贴,降低农村信贷风险,促使商业银行资产尽可能多地涉及三农。 3.2.2 完善金融服务体系 伴随着商业银行纷纷撤出农村市场,导致农村金融市场唯有农业发展银行、农业银行、农村信用社三家支撑的状况,这就导致了资金水平和贷款利率不合理;资金服务缺位,大量农户无法得到小额贷款,而大型农业产业项目在很多地区又缺乏,“贷款难、难贷款”的情况屡见不鲜;由于农村信用社分支机构较多,难以管理,支农资金不能保证真正用于“三农”上。加快引入村镇银行、贷款公司和农村资金互助社等多种农村金融机构,只有在竞争的驱动下,才能促进农村金融市场服务质量的提高。同时,民间信贷起到辅助和补充金融市场的作用,应建立有关的制度,使其合法化。 优化农村金融生态环境势在必行。政府有关部门有必要设立专门机构,派遣专门人员到农村信用社,根据明确的制度条例,从事涉农贷款投放工作。加大不良贷款的清除力度,严肃处理各种恶意欠款、逃款行为。在大力宣传和营造诚信氛围的同时,政府有必要确保相关金融法律法规的贯彻实施。 3.2.3 推进农业产业化龙头企业的发展 从以上的分析结果中可以看到,农业产业化较为发达的地市也是经济较为发达、中小企业较多的地区。农业龙头企业给农民提供产供销一条龙服务是农业产业化发展最为关键的一环。农业产业化较落后的地区,应该由政府牵头,根据各自区域的特点,发展当地的农产品土特产,建立当地的龙头企业,带动区域经济,辐射周边,使之成为推动农业产业化进程的主导力量。 农村信用社等相关机构应该寻求多样化的担保方式,放宽对农业企业的抵押政策,如采用农业机械、农业原材料、订单、欠条等担保方式;农发行、安徽省担保集团等相关信用担保机构要多扶持农业企业;同时,农业企业的中小企业可以互助担保,在多级担保的情况下,还可以提高银行进行农业贷款的积极性。努力构建新型的农村金融信用担保体系,拓宽农村金融融资渠道。 参考文献: [1]安徽农业产业化发展势头强劲[EB/OL].[2013-03-31].http://www.moa.gov.cn/fwllm/qgxxlb/gg/201103/t20110331_1958787.htm [2]齐成喜,陈柳钦.农业产业化经营的金融支持体系研究[J].农业经济问题,2005(8):43-46 [3]王元春,农业产业化金融支持问题研究[J].市场研究,2011(12):13-16 [4]崔蕊,王维翊.吉林省农业产业化金融资源的构成与变动研究[J].特区经济,2011(12):185-187 [5]余欣,中国金融创新:当务之急[J].中国金融家,2006(8):63-64 [6]方阳娥,鲁靖.从我国农村金融机构经营行为看金融支持农业产业化发展的思路[J].经济纵横,2006(7):23-24 [7]林宏程.优化农村金融生态环境 完善农业产业化金融支持体系[J].生态经济,2010(7):78-81 [8]秦秀红.农业产业化与农村金融创新的关联性研究[J].统计与决策,2010(10):136-138 [9]郝秀清,胡成根,仝允桓.农村金融创新促进农业产业化发展[J].科学学与科学技术管理,2008(12):53-57 [10]曹庆穗,严俊文,褚芳,等.农业产业化的金融支持创新研究[J].江苏农业科学,2011,39(6):644-646 [11]周晓强.以供应链金融助推农业产业化发展[J].中国金融,2012(15):36-37 [12]徐冯璐.农业产业化与金融支持相关度的定量分析[J].湖南农业大学学报:社会科学版,2007,8(1):20-24 [13]王恩泽,黄旭锋.基于河南省金融支持农业产业化发展的实证研究[J].中国市场,2011(39):102-104 [14]姜保雨.基于农业产业化的金融创新效率测算与评价[J].统计与决策,2012(12):53-553 实证结论与政策建议
3.1 实证结论
3.2 政策建议