农业信贷对农业技术效率的影响分析

李成友，李 锐，曹守峰

(1. 山东大学经济研究院，山东 济南 250100； 2. 山东外事翻译职业学院经济管理学院，山东 威海 264504)

1 引言

国内外经验表明，农业产出的改变不仅依赖于劳动、资本等生产要素的投入，还依赖于农业技术进步和农业技术效率水平的提升［1-2］。由于经济资源的稀缺性以及农业投入边际效益递减规律的存在使得我国农业发展不可能全依靠农业生产资料和资金的无限投入，这就告诉我们，在一定的技术水平下，要想提高我国农业全要素生产率必须重视农业技术效率的改进［3］。

从现有的研究文献看，国内外学者对我国农业技术效率以及农业技术效率影响因素进行了深入的理论和实证分析［4-6］，但是多数研究只是对我国整体及行政性区域农业技术效率水平进行评价，并没有很好地结合农业地理区位及农业自然特征等因素进行分析，而且在研究过程中往往忽略了这样一个重要事实:农业技术效率的提高离不开农业技术的推广，而这一过程往往需要大笔资金作为保障。就我国农村具体情况而言，农业资金主要来源于农业信贷，因此，农业信贷对农业技术乃至农业技术效率提高都是至关重要的。目前，仅有少数文章考察农业信贷对农业技术效率的影响。Liu 和Zhuang［7］基于2000 年对江苏和四川两省7927户调研数据，分析得出信贷的可获得性对农业技术效率的影响是有效的。宋春光和那娜［1］运用2001—2006 年间数据研究了合作金融和政策性金融对农业技术效率的影响，认为合作金融对我国农业技术效率提高有明显的促进作用，而政策性金融对农业技术效率的促进作用不明显。然而以上研究主要是对我国整体性金融和信贷支持进行说明，很少涉及不同区域不同时段其发展对农业技术效率的动态影响，此外，在分析模型中都假定技术无效率不存在，导致估计结果与现实存在偏差，而本文采用不考虑技术进步和考虑技术进步因素的C-D 生产函数，进行随机前沿最优分析(SFA)将弥补这方面的不足。

2 数据说明和统计描述

本文按照我国现有行政区域和农业地理区位及农业自然特征，将31 个省市划分为华北、东北、华东、西南、中南和西北六大区域，具体见表1。所使用的数据主要来自于《新中国60 年统计资料汇编》、《新中国农业60 年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》以及《中国金融年鉴》和中经网统计数据库。

表1 我国农业地理区位及农业自然特征

选择农业总产值作为农业产出，并按各年度的通货膨胀率将其折算成以1979 年不变价格计算的农业产值;选择农作物总播种面积、农业机械总动力、乡村农业从业人员、化肥施用量和有效灌溉面积5个生产要素作为投入变量;选择农业信贷占农业产值的比重作为测量变量进行研究。1979—2012 年间我国31 个省区的数据共组成1054 个样本点，构成了用于本文模型回归的面板数据，具体见表2。

表2 变量及其统计性描述

3 计量经济分析方法与模型构建

随机前沿生产函数模型的基本形式为:

其中，Y 代表产出，X 代表一组投入变量，exp(v - u)为复合误差项。

根据本文研究的目的，采用不考虑技术进步因素的C-D 生产函数，可以构建如下模型:

采用考虑技术进步因素的C-D 生产函数，可以构建如下模型:

式(2a)和式(3a)为基于随机前沿分析的农业生产函数，Yit、Sit、Mit、Lit、Fit和Ait分别表示第i 个省区在t 年的农业产值、农作物总播种面积、农业机械总动力、农业从业人员、化肥施用量和有效灌溉面积;β0为常数项;β1、β2、β3、β4和β5分别表示各投入变量的产出弹性;此外，式(3a)中T 为反应技术进步的时间变量;θ 为技术进步的产出弹性。Vit为随机误差项;Uit代表技术无效率项。为进一步分析农业信贷对农业技术效率的影响程度，引入无效率生产函数式(2b)和式(3b)，Rit表示第i 省区在t 年农业信贷占农业产值的比重，δ1表示待估参数。若待估参数δ1为负，说明Rit对农业技术效率有促进作用;若待估参数δ1为正，则说明Rit对农业技术效率没有促进作用。式(2c)和式(3c)中γ 也是待估参数，表示随机扰动项中技术无效所占的比重。当γ 接近1，说明模型中的误差主要源于Uit;当γ 接近0，则说明实际产出与前沿产出的差距主要源于统计误差等外部影响因素。

4 估计结果

4.1 模型设定检验

在分析全国以及华北、东北、华东和西南地区农业技术效率和农业信贷对农业技术效率的影响时，首先，选用考虑技术进步因素的C-D 生产函数进行随机前沿分析。模型统计结果显示，全国、华北、东北、华东和西南地区的γ 值分别为0.555、0.891、0.502、0.844 和0.490，表明全国及这四个地区农业生产存在技术效率损失的问题，可以采用考虑技术进步因素的C-D 生产函数来分析农业信贷对农业技术效率的影响;而在分析中南和西北地区时，我们也首先选择了考虑技术进步因素的C-D 生产函数进行随机前沿分析，但是模型估计结果显示，γ 值为0，表明农业生产中不存在技术效率损失，这与现实农业生产条件不相符，为此，在分析中南和西北两地区时，我们选用不考虑技术进步因素的C-D 生产函数进行随机前沿分析。模型估计结果显示，中南和西北地区的γ 值分别为0.998 和0.721，说明农业技术效率损失显著，进而说明采用不考虑技术进步因素的C-D 生产函数来分析中南和西北地区农业信贷对农业技术效率较优。

4.2 生产要素的投入弹性

首先，从全国农业生产要素的投入弹性来看，技术进步θ 为正值，说明农业技术进步在我国农业生产中得到有效转化，能有效提升农业生产效率;农作物总播种面积β1、农业机械总动力β2、农业从业人员β3、化肥施用量β4和有效灌溉面积β5等也为正值，说明这些生产投入要素的增加亦能提高我国的农业生产效率，详见表3。

表3 全国及六大区域的模型参数估计结果和假设检验

其次，从六大区域农业生产投入要素的产出弹性来看，各地区农业投入要素的产出弹性差别性显著。具体来讲，①华北、东北、华东和西南地区农业技术进步的投入弹性θ 均为正值，说明农业技术进步对提升该地区农业生产效率有着积极的作用;而中南和西北地区由于考虑技术进步因素的生产函数没有通过假设检验，说明农业技术进步对该地区农业生产效率的贡献不明显。②华北、西南地区农作物总播种面积的产出弹性β1为正值，说明农作物总播种面积的增加对农业生产效率有着很好的促进作用;而东北、华东、中南和西北地区β1为负值，说明农作物总播种面积的增加对农业生产效率产生负的影响。③华北、华东、西南、中南和西北地区农业机械总动力的产出弹性β2为正值，说明提升农业机械化水平对提高农业生产效率有促进作用，政府和农户应该增加农业投入，提升农业机械化生产水平;而东北地区β2为负值，这可能是由于该地区农业生产机械的拥有量存在过剩，导致其不能充分发挥出生产效率。④东北、华东和中南地区农业从业人员的产出弹性β3为正值，说明农业从业人员数量的增加能增强农业生产效率;而华北、西南和西北地区β3为负值，说明农业从业人员数量的增加会导致农业生产效率的下降。⑤华东、西南、中南和西北地区化肥施用量的产出弹性β4为正值，说明化肥施用量的增加对农业生产效率提升也有正向的促进作用;而华北和东北地区β4为负值，说明该地区农业生产中化肥施用量过多，已超出了土地的承载能力。⑥除东北地区有效灌溉面积的产出弹性β5为负值外，其他地区β5均为正值，说明华北、华东、西南、中南和西北地区有效灌溉面积的增加会带来农业生产效率的提升。

4.3 农业技术效率

通过表4 不难发现，1979—2012 年间全国农业平均技术效率为0.691，说明我国农业技术效率水平并不高，仍有很大的上升空间。具体来讲，除中南地区农业技术效率为0.662，低于全国平均水平外，其余地区均高于全国平均水平，其中东北地区农业技术效率(0.940)最高。而从农业技术效率变动的趋势来看，东北、华东、中南和西北地区均呈上升趋势，而华北和西南地区则呈下降趋势。

表4 1979—2012 年间我国农业平均技术效率

4.4 农业信贷对农业技术效率的影响

首先，基于全国层面的模型测算得出，1979—2012 年间我国农业信贷对农业技术效率损失的参数δ1为0.088，说明农业信贷对农业技术效率的促进作用不显著。而从各区域测算结果来看，华北和华东地区的参数δ1均为负值，说明农业信贷在该区域对农业技术效率具有明显促进作用。相反，东北、西南、中南和西北地区的参数δ1均为正值，说明农业信贷在该区域对农业技术效率的促进作用不显著，详见表5。

表5 1979—2012 年间我国农业信贷对农业技术效率损失的参数值

其次，从农业信贷对农业技术效率损失的参数值变动情况来看，1979—2012 年间全国农业信贷对农业技术效率的促进作用不显著，但是农业信贷对农业技术效率的促进作用有不断上升的趋势。具体来讲，①华北地区除1990—2000 年间农业信贷对农业技术效率的促进作用不显著外，其余年间农业信贷对农业技术效率的促进作用都较显著。②东北地区农业信贷对农业技术效率的影响由不具有促进作用转变为具有促进作用，农业信贷对农业技术效率损失的参数值由1979—1989年间的1.737 下降到2001—2012 年间的-0.097。③华东地区农业信贷对农业技术效率的影响则由具有促进作用转变为不具有促进作用，农业信贷对农业技术效率损失的参数值由1979—1989 年间的-0.703 上升到2001—2012 年间的0.350。④西南地区除了1990—2000 年间农业贷款对农业技术效率有显著促进作用外，其余年间农业信贷对农业技术效率的促进作用都较不显著。⑤中南地区农业信贷对农业技术效率的促进作用也日益减弱，农业信贷对农业技术效率损失的参数值也由1979—1989 年间的-7.855 上升到2001—2012 年间的2.867。⑥西北地区整个时间阶段农业信贷对农业技术效率的促进作用一直都不显著，农业信贷对农业技术效率损失的参数值均为正值。

5 主要结论与政策建议

(1)全国以及华北、东北、华东和西南地区技术进步对农业生产效率均有促进作用;相反，中南和西北地区技术进步并没有在农业生产中得到有效的转化。因此，政府应该在这两个地区加强农业科技的推广力度，增加教育投入，提升农民的教育文化水平，进而有效实现科技进步在农业生产中的转化。

(2)全国农作物播种总面积、农业机械总动力、乡村农业从业人员、化肥施用量和有效灌溉面积的增加均能提升农业生产效率。但是，各区域农业投入要素的产出弹性差别性显著。因此，为提升我国的农业生产效率水平，政府应根据各区域的现实条件，因地制宜，并采取差别化的优惠扶持和政策引导，而不是采用单一的体制加以实施。

(3)1979—2012 年间全国农业平均技术效率仅为0.691，说明我国的农业技术效率并不高，具有很大提升空间。因此，政府应采取有效的农业支持性措施(如农业生产技术推广等)来提升农业技术效率;从六大区域农业技术效率来看，各区域农业技术效率差别显著，其中东北地区农业技术效率最高，华东和西南地区次之，中南地区最低。

(4)1979—2012 年间农业信贷对我国农业技术效率的促进作用不明显。从各区域的分析来看，华北和华东地区农业信贷对农业技术效率具有明显的促进作用;而东北、西南、中南和西北地区则促进作用不明显。因此，在农业信贷的投放问题上，华北和华东地区可以继续通过信贷投入来提升农业技术效率;而东北、西南、中南和西北地区则应优化该区域农业信贷的投放渠道和质量，避免一味地强调从数量上增加农业信贷投入。

［1］宋春光，那娜. 农村金融支持对农业技术效率影响的实证分析［J］.学术交流，2010，(2):92 -98.

［2］Li Z，Zhang H P. Productivity Growth in China's Agriculture During 1985—2010［J］. Journal of Integrative Agriculture，2013，12(10):1896 -1904.

［3］方鸿. 中国农业生产技术效率研究:基于省级层面的测度、发现与解释［J］.农业技术经济，2010，(1):34 -41.

［4］匡远凤. 技术效率、技术进步、要素积累与中国农业经济增长——基于SFA 的经验分析［J］.数量经济技术经济研究，2012，(1):3 -18.

［5］杜文杰. 农业生产技术效率的政策差异研究——基于时不变阀值面板随机前沿分析［J］. 数量经济技术经济研究，2009，(9):107 -118.

［6］李谷成，冯中朝，占绍文. 家庭禀赋对农户家庭经营技术效率的影响冲击——基于湖北省农户的随机前沿生产函数实证［J］.统计研究，2008，(1):35 -42.

［7］Liu Z N，Zhuang J Z. Determinants of Technical Efficiency in Post-Collective Chinese Agriculture:Evidence from Farm-Level Data［J］.Journal of Comparative Economics，2000，(28):545 -564.