河南省金融支持对农民专业合作社发展的效应研究

梅士建，叶在青

(信阳师范学院 经济学院，河南 信阳 464000)

·经济研究·

河南省金融支持对农民专业合作社发展的效应研究

梅士建，叶在青

(信阳师范学院 经济学院，河南 信阳 464000)

摘要：运用邓氏灰色关联模型分析2008—2014年河南省统计数据，结果表明:金融支农的规模与农民专业合作社发展的总量指标、投入指标、效益指标高度相关；金融支农的效率、结构指标与农民专业合作社发展的总量指标、投入指标、效益指标部分相关。为此，应采取充分发挥金融政策的导向作用，开发和创新适合农民专业合作社需求的金融产品，健全涉农金融配套服务机制等举措，促进农民专业合作社的健康发展。

关键词：河南省；金融；农民专业合作社；邓氏灰色关联模型

农民专业合作社作为新型农业经营主体对推动农业经营方式创新、发展现代农业具有重要意义。近年来，河南省农民专业合作社蓬勃发展，登记数量呈明显增长之势，已经成为河南省新型农业经营的主力军。如何更好地发挥金融机构对农民专业合作社发展的扶持、服务功能已经成为理论界和实践部门共同关注的热点问题。从目前的研究文献来看，学者们对这一问题进行了深入的探讨，取得的研究成果颇多[1,2]，但系统地对河南省农民专业合作社发展的实证研究则不多见。本文根据河南省2008—2014年的统计数据，运用灰色关联度模型分析评价河南省金融支持对农民专业合作社发展的实际效应，并提出相应对策，希望能为政府部门和金融机构更好地扶持、培育新型农业经营主体，加快农业现代化建设提供决策依据。

一、关于金融支持对农民专业合作社发展的效应评价模型

以往学者大多采用回归分析、层次分析、主成分分析等经典模型分析农村金融与农民专业合作社发展之间的关系。由于农民专业合作社的发展受众多因素的影响，各个影响因素内部构成复杂又相互关联，影响因素信息获取不完全，这就极有可能降低经典模型分析的准确性[3]。本文所研究的影响农民专业合作社发展的金融支持因素内部可以细分为多个指标，如果运用传统经典模型分析金融支持与农民专业合作社发展之间的关系极容易产生偏差甚至伪证。所以本文采用灰色关联模型，建立分析指标体系。

“邓氏关联度模型”是灰色关联模型中的一种，即点关联模型，是以搜集观测点数据为起点，对量纲不一致的数据进行无量纲化处理，得到初始化序列，然后运用欧氏距离，计算点关联度系数，进而计算出邓氏关联度[4]。所得关联度系数与关联度是正相关关系。由于本文采用的数据量纲不同，考虑到农民专业合作社发展指标序列和金融支持指标序列之间的接近程度没有意义，分析的目的是获得各序列之间的相似性，且所使用的数据是以年为间距的连续数据，时距相同，因此本文采用“邓氏关联度模型”对河南省金融各指标与农民专业合作社发展的关联度进行分析、评价较为科学。

二、河南省金融支持对农民专业合作社发展的效应分析

(一)构建河南省金融支持对农民专业合作社发展效应的指标体系

为研究金融支持对农民专业合作社发展的效应关系，将指标分两组：其一是反映河南省农民专业合作社成长状况的发展指标；其二是反映河南省涉农金融机构支农力度的金融支持指标。

1.衡量河南省农民专业合作社发展的指标体系

为全面、客观、科学地评价河南省农民专业合作社的发展状况，同时保证本研究的有效性和可操作性，这里主要选取河南省农民专业合作社发展的总量指标、投入指标、效益指标等三个作为参考指标，基本上能够较直接、准确地反映河南省农民专业合作社的发展状况。

农民专业合作社发展总量指标(HCT)表示的是当年年内已成立、并正在运营的农民专业合作社数量，即HCT=年末总数量—年初总数量，反映的是农民专业合作社数量增长趋势。

农民专业合作社发展投入指标(HCC)衡量的是当年年内农民专业合作社出资增长额，即HCC=年末出资总额—年初出资总额，反映的是农民专业合作社规模发展趋势。

农民专业合作社发展效益指标(HCPGDP)指的是农民人均GDP。HCPGDP能够真实反映省内农民收入水平和农村经济发展状况。

2.衡量河南省金融支持的指标体系

就农村金融而言，影响农民专业合作社发展的因素是多方面的，没有任何一个指标能够全面反映金融支持在多大程度上影响农民专业合作社的发展。因此本文选取与之关系密切的三个参考指标进行研究，即河南省金融支农的规模指标、效率指标、结构指标。

金融支农规模指标(HFS)反映的是金融支持农民专业合作社发展力度以及对农村经济的贡献程度。其衡量方式有多种，这里采用通常使用的方式，即HFS=HCLR/HRGDP，其中HCLR表示省内农民专业合作社信贷余额，HRGDP表示省内当年农村生产总值。

金融支农效率指标(HFE)本来是指省内农村信贷余额与农村存款余额的比例关系，为了分析金融机构对农民专业合作社资金问题的影响，在这里是指省内农民专业合作社信贷余额与农民专业合作社存款余额的比例关系，即HFE=HCLR /CCD，其中CCD表示省内农民专业合作社存款余额。

金融支农结构指标(HFF)是反映农村中各类经济组织信贷余额占农村信贷总额的比例关系，这里特选择省内农民专业合作社信贷余额占省内农村信贷总额的比例关系作为研究对象，即HFF=HCLR/HCLT，其中HCLT表示省内农村信贷总额。

(二)河南省农民专业合作社发展总量的实证分析

1.数据来源

本文所使用的数据均来自2008年到2014年《河南省金融统计年鉴》和《河南省统计局》的原始数据及计算得出。其中《河南省统计局》的数据为当年10月河南省统计局网站上公示的数据。

表1　河南省农民专业合作社发展总量指标统计表

2.矩阵的初始化处理

以表1为一个矩阵，表中每一行为矩阵的单个序列。由于矩阵中各序列数据量纲不同，无法对不同序列中的数据进行比较。

首先，对矩阵进行无量纲化处理：

设序列Yi=(yi(1)，yi(2)，yi(3)，…，yi(n))，i为序号，以C1为无量纲化算子，则：

YiC1=(yi(1)c1，yi(2)c1，yi(3)c1，…，yi(n)c1),

对各个序列数据进行消除量纲处理(以2008年数据为基期，将以后各年份与之相除)，得到矩阵初值：

1.00001.10851.10591.32561.50901.67701.82171.00001.13511.64861.29731.64861.83781.43241.00002.57001.75001.25002.50002.25002.75001.00002.63642.18181.63643.36363.09092.3636

其次，对序列进行平移：

设序列Yi=(yi(1)，yi(2)，yi(3)，…,yi(n)),i为序号,以C2为平移算子，则：

YiC2=(yi(1)c2，yi(2)c2，yi(3)c2，…,yi(n)c2)；

其中，

yi(k)c2=|yi(k)- yi(1)|；k=1,2,3,…,n

得到平移矩阵：

0.00000.02660.54270.02830.13960.16080.38930.00001.46150.64410.07560.99100.57300.92830.00001.52791.07590.31081.85461.41390.5419

3.求农民专业合作社发展总量的邓氏关联度

邓氏关联度是通过计算各个数据序列时点距离的对比关系(点关联系数)，来确定各个序列之间的相关性，求点关联系数的公式为：

其中ε为分辨率系数，其取值范围为[0，1]，通常取值为0.5，这里取通常值。

从平移矩阵中得到极值(不包括基期数据)：

极差最大值maximaxk|y0(k)-yi(k)|=1.8546；

极差最小值maximaxk|y0(k)-yi(k)|=0.0266。

由平移矩阵得点关联系数矩阵：

1.00000.64890.99820.89410.87670.72450.39490.60700.95110.49730.63580.51410.38850.47620.77050.34290.40740.6493

由于我们需要的是相关序列与参考序列的关联性，因此我们要求每一序列关联系数的平均值，即序列关联系数β(y0,yi)：

得出支农规模指标(HFS)序列、支农效率指标(HFE)序列、支农结构指标(HFF)序列与河南省农民专业合作社发展总量指标(HCT)序列的邓氏相关系数分别为：β1=0.8571，β2=0.6000，β3=0.5058。

(三)农民专业合作社发展投入的实证分析

1．数据来源

表2　河南省农民专业合作社发展投入指标统计表

2．矩阵的初始化处理

对表2中数据进行消除量纲处理，得矩阵初值，然后对矩阵序列平移：

0.00000.13190.29460.14740.03060.06900.81170.00001.30300.39600.19470.88200.34320.50590.00001.36940.82780.19171.74561.18410.1195

3．求农民专业合作社发展投入的邓氏关联度

从平移矩阵中得到极差最大值和极差最小值(不包括基期数据)：

maximaxk|y0(k)-yi(k)|=1.7456；

minimink|y0(k)-yi(k)|=0.0306。

将平移矩阵中各点代入求点关联系数公式(这里ε同样取值0.5)得发展投入指标的点关联系数矩阵：

0.89920.77390.88551.00000.95920.53630.41520.71200.84630.51480.74290.65530.40290.53120.84870.34500.43920.9104

将每一序列点关联系数求平均值得出支农规模指标(HFS)序列、支农效率指标(HFE)序列、支农结构指标(HFF)序列与河南省农民专业合作社发展投入指标(HCC)序列的邓氏相关系数分别为：

(四)农民专业合作社发展效益的实证分析

1．数据来源

表3　河南省农民专业合作社发展效益指标统计表

2．矩阵的初始化处理

对表3中数据进行消除量纲处理，得矩阵初值，然后对矩阵初值进行平移：

0.00000.03310.33500.28840.11930.13660.70590.00001.46800.43640.33570.73210.27560.61170.00001.53440.86820.05071.59571.11650.2253

3．求农民专业合作社发展效益的邓氏关联度

从平移矩阵中得到极差最大值和极差最小值(不含基期数据)：

maximaxk|y0(k)-yi(k)|=1.5957；

minimink|y0(k)-yi(k)|=0.0331。

将平移矩阵各点代入上述求点关联系数公式(ε取值同上)得发展效益指标的点关联系数矩阵：

1.00000.73350.76500.90600.88920.55260.36670.67330.73310.54310.77410.58950.35630.49880.97930.34720.43410.8122

三、结果评价

邓氏相关系数β在0—1区间通常被分为四个区间，分别表示两个被分析指标基本不相关、部分相关、高度相关、完全相关。具体分类标准如表4。

表4　邓氏相关系数的一般分类标准

(一)河南省金融支农各指标对农民专业合作社发展总量指标的相关性分析

根据上述分析结果，省内金融支农效率(HFE)、结构(HFF)与农民专业合作社发展总量指标(HCT)的相关系数分别为：β2=0.6000，β3=0.5058，属于部分相关，且β2>β3，说明河南省提高金融支农效率，调整支农金融结构在一定程度上能够促进农民专业合作社数量的增加，并且相比调节金融支农结构，提高金融支农效率对农民专业合作社数量增加的促进作用更明显。省内金融支农规模(HFS)与农民专业合作社发展总量指标(HCT)的相关系数为：β1=0.8571，属于高度相关，说明扩大金融支农规模能够更大程度地增加农民专业合作社的数量。

(二)河南省金融支农各指标与农民专业合作社发展投入指标的相关性分析

(三)河南省金融支农各指标对农民专业合作社发展效益指标的相关性分析

四、强化金融支持，推动农民专业合作社的健康发展

综上分析可见，金融支持是农民专业合作社发展的重要因素，在促进其发展过程中起着举足轻重的作用。当前频频出现的商业银行在农村撤并网点、农村资金显性和隐性外流、农村金融“去农化”倾向严重、农业遭“惜贷”融资难等现象，既不利于作为新型农业经营主体的农民专业合作社的发展，也显然违背实现农业现代化“关键在于通过投资引入传统农业所不具备的新要素——知识、技术、资本”的要求。

(一)充分发挥金融政策的导向作用

金融政策是金融机构业务发展的风向标，引导着金融机构的资金投向。首先，因地制宜地制定和调整涉农金融政策。中央银行河南分支机构应扩大农业贷款规模，完善资金投入激励机制，引导各类金融机构积极开展有利于农民专业合作社发展的涉农业务。其次，加大对农民专业合作社直接支持力度。在供给结构上通过增加贷款比例、放宽支农再贷款期限等，进一步拓宽融资渠道和融资方式，让更多资金流入农民专业合作社。再次，灵活政策，分类指导。对农业政策性金融机构给予政策指导，并根据其涉农力度适当提高利息补贴率。对商业性涉农金融机构给予政策优惠，可以将其存款准备金率与其开展的涉农业务挂钩，根据其涉农业务量适当降低其存款准备金率。一些涉农业务量较大的金融机构，还可以在其再贷款时，适当降低其利率，增加其规模，延长还款时限。对基层非正规农村金融机构开展涉农业务的，在其存款准备金率、税率等方面可以不按正规金融机构标准执行[5]。最后，加大涉农金融政策的执行力。银行监管部门要建立涉农业务等级评定制度，根据等级给予政策优惠，对于徇私舞弊、套取政策优惠的金融机构，取消其优惠政策，并给予严厉处罚。

(二)开发和创新适合农民专业合作社需求的金融产品

农民专业合作社的发展需要涉农金融机构通过信贷产品、金融服务和风险管理创新等提供必要的金融支持。首先，确定合适的农业信贷利率水平。要严格审核农户的信贷资金用途，对用于农业发展，尤其是用于农民专业合作社发展的资金给予利率补贴，并且根据其经营规模、信用记录情况等，合理确定贷款额度。同时建立配套监督制度，严防金融机构变相提高农业贷款利率的行为[6]。其次，简化信贷流程。由于农民专业合作社经营者的文化水平普遍较低，信贷流程过于复杂，很容易阻止农民的融资欲望。因此，涉农金融机构需要结合实际，简化贷款流程，依托农资站、村组基层组织等建立服务站点，推进农业用银行卡特色服务。再次，根据农业贷款实际，适当延长还款期限。农业生产具有周期性，农业投入回报受自然环境、气候等影响增大了不确定性，因此各涉农金融机构可以根据农业信贷资金用途，在风险可控的情况下，适当延长本息偿还期限。

(三)健全涉农金融配套服务机制

农民专业合作社生产效益受自然灾害的影响严重，这也是涉农金融风险的主要来源之一。为此，建立健全涉农金融配套服务机制尤为重要。一方面，要加快建立农业保险体系。农业保险是涉农金融的开路先锋，尽管不能直接对其生产进行投资，但它能为金融机构持续、稳定地开展涉农业务提供担保，促进农民持续增收。因此，要因地制宜，创新保险发展模式，将农业保险纳入农业保护体系[7]。河南省农业保险起步晚，发展缓慢，保险市场没有建立起来，具体表现为农业保险覆盖率低，保费没有保障。省政府有必要制定政策，引导商业保险开发农村市场，同时尝试推进农业政策性保险业务发展，降低涉农银行风险，提高其经营积极性。另一方面，要改革和完善农业信贷抵押担保制度。第一，降低抵押担保门槛，简化抵押物价值评估程序，降低用于抵押的农业资产的风险减值准备。第二，拓宽抵押担保物范围。根据农民专业合作社经营主体拥有资产的不同设置不同的抵押品，如有大型农机具的可以开展农机具抵押，有蔬菜大棚的可以开展蔬菜大棚抵押，有产品订单的可以开展订单抵押，甚至还可以开展土地经营权抵押、农地经营直接补贴资金抵押等。

(四)加强农民专业合作社自身建设

加强自身建设是推动农民专业合作社健康发展的根本。农民专业合作社要吸引金融机构投资，必须保持良好的信用记录，规范经营，提高资金回报率。河南省农民专业合作社起步较晚，多数是近几年才发展起来，还存在许多缺陷。因此，在社员加入上有必要实行保证金制度，以增强组织的稳定性。在组织管理上，加强其章程建设，严格按章程开展工作[8]。在财务管理上，建立定期公示和责任追究制度，严防财务造假，杜绝管理人员操作不规范、不透明等行为，提高金融机构对农民专业合作社未来发展前景的期望值。在人才培养上，发展职业教育，加快培育有文化、懂管理、掌握现代信息技术的新型农业管理人才对农民专业合作社未来发展亦至关重要。

参考文献：

[1]曹明贵.创新农村金融产品，助推新农村建设[J].信阳师范学院学报(哲学社会科学版)，2012，32(4)：44-49.

[2]许利平.河南省农村信用社发展面临的问题与对策[J]. 信阳师范学院学报(哲学社会科学版)，2015,35(3)：57-60.

[3]刘震. 面板数据灰色关联模型研究及其应用[M].南京：南京航空航天大学,2012.

[4]邓聚龙.灰色理论的关联空间[J].模糊数学,1985,4(2)：1-10.

[5]张伟.现代农村金融理论及我国农村金融制度模式的演进探索[J].现代财经(天津财经大学学报),2010,(10)：15-18.

[6]中国人民银行关于做好家庭农场等新型农业经营主体金融服务的指导意见[J].山西农经,2014,(1)：9-11.

[7]周亚莉,袁晓玲.现代农业发展水平评价及其金融支持[J].西安交通大学学报,2010 ,(1)：19-26.

[8]张静.黑龙江省农民专业合作社的金融支持研究[J].经济研究导刊,2013,(15): 136-137.

(责任编辑：吉家友)

收稿日期：2016-02-26

基金项目：河南省政府决策招标项目(2015B260)；河南省哲学社会科学规划项目(2015BJJ034)

作者简介：梅士建(1964—)，男，河南商城人，教授，研究方向为农村经济。

中图分类号：F832.35

文献标志码：A

文章编号：1003-0964(2016)03-0060-05