金融发展、财政支出与农业技术创新—基于面板数据的分析

辉敏敏，黄永兴（安徽工业大学商学院，安徽马鞍山243032）

金融发展、财政支出与农业技术创新
—基于面板数据的分析

辉敏敏，黄永兴
（安徽工业大学商学院，安徽马鞍山243032）

选取我国1995—2014年部分面板数据，采用panel回归模型研究农村金融发展和农业财政支出对农业技术创新活动的影响。研究结果表明：我国农业技术创新水平进步明显，这种进步得益于农村金融发展与农业财政支出的有效支持；农村金融发展与农业财政支出对农业技术创新的协同作用效果并不显著；农业财政支出对农业技术创新的作用逐年增强，而农村金融发展的作用却是逐年削弱。

农村金融发展；农业财政支出；农业技术创新；panel回归模型

农业是国家命脉，关乎国家粮食安全与社会稳定。农业技术创新对提高农业综合生产能力至关重要。对农业技术创新的资金投入以财政为主，并辅以金融系统的资金配置。关于财政支农与农村金融对农业技术创新的作用，国内相关研究大致可分为两个方面：1）农村金融或财政支农对农业技术创新水平的单一影响。其一，关于农村金融对农业技术创新水平的影响作用。辜胜阻等［1］指出可以利用金融创新来促进农业技术创新；肖干等［2］运用动态面板数据模型实证得出相同结论；宋春光等［3］进一步指出：合作金融组织对农业技术效率水平提高有显著的正向促进作用，而政策性金融的作用不明显。其二，关于财政支农对农业技术创新的作用效果影响，研究者们得出的结论均认为地方财政支农投入对农业技术效率有显著积极作用［4-5］。2）关于农村金融与农业财政支出对农业技术创新的协同作用。李巧莎等［6-8］提出要推动农业技术创新，必须加大财政投入力度，促进农业技术创新与财政金融的结合；潘雄锋等［9］运用状态空间模型实证分析之后，发现财政和金融二者的协同作用对我国技术发展的弹性系数有明显的阶段性特征。

现有文献为相关研究奠定了坚实的理论和经验基础，但是大多研究并不能体现地区差异。基于此，本文在分别检验我国农村金融与财政支农对农业技术创新影响作用的基础之上，分析二者对推进农业技术创新发展的协同作用，并进一步剖析地区差异，以期为促进农业技术进步等政策制定和相关研究提供经验依据。

1　模型构建与变量选择

农村金融发展和农业财政支出是农业技术创新活动产出的重要影响因素。实际上，除了这两个因素之外，参与技术创新的人力资本及其他不可观测的要素，对农业技术创新活动产出的贡献同样不可忽视。为简化分析，本文采用Griliches-Jaffe知识生产函数的柯布-道格拉斯形式［10-11］作为研究农业技术创新的基本理论模型

其中：Q为农业技术创新的产出；K为资金投入；L为人力投入；W为其它的影响因素；A为全要素生产率；α，β，λ分别为各变量的弹性系数。将模型（1）转换为对数形式

其中各变量的选择如下：

1）产出Q

衡量国家或者企业自主创新能力的主要指标，主要指“新产品销售额”或“专利申请量（授权量）”［12］。考虑到农业技术创新本身的特点，“新产品销售量”很难衡量，本文选定“农业发明专利的授权量”（Z）作为衡量农业技术创新活动产出的指标。

2）资金投入K

由于农业的自然再生产与经济再生产的双重属性，一方面，政府对农业的财政支出逐渐加大，财政支农是我国农业技术创新的主要资金来源之一；另一方面，考虑到农村金融发展的资金配置对我国农业技术创新的也有至关重要的影响。因此，选取农业财政支出（E）与农村金融发展指标（F）作为资金投入是可行的。

各省历年农业财政支出（B）可由统计年鉴中整理获得。而衡量一国或地区农村金融发展时，现有的研究主要使用戈德史密斯［13］提出的金融相关率（M2/GDP）作为标准。但是在结合我国实际情况之后，黄昌利等［14］指出，我国的M2/GDP指标并不能衡量本国的真实金融深化与改革的程度，呈现出一个畸形上升的趋势。一个地区贷款的发放规模反映了该地区资金的利用程度，而足够的存款量则能为金融机构提供充足的资金来源，因此，本文借鉴马正兵［15］与刘降斌等［16］所采用的方法，用金融机构存贷款总额占第一产业GDP的比值来衡量农村金融的发展水平。

3）人力投入L

考虑到高等院校、国家（省、市地）级科研院（所）是我国农业技术研发的主体和农业技术研发成果的主要供给源［17］，本文采用各地区历年“国有企事业单位农业研发人员”（R）作为衡量农业技术创新的人力投入指标。

4）其他影响因素W

本文除了需要分别研究农村金融发展与农业财政支出对农业技术创新活动的支持作用之外，还要研究农村金融发展与农业财政支出的协同作用对农业技术创新活动的影响，故设定的该变量以衡量农村金融发展与农业财政支出的协同作用lnE×lnF。

综合以上分析，并考虑到农业技术创新活动的前期水平对当期的影响以及人力资源作用的滞后性特点，分别将农业技术创新与人力资源的前期水平纳入到解释变量之中，最终建立panel data模型如式（3）

其中：C为常数项；ε为误差项；i与t分别为省份与年份；q为区域，取值为0，1，2，3，分别代表全国、东部、中部、西部地区；k与p均表示滞后的期数；另外α，β，λ，μ，ω与θ分别为各解释变量的待估参数。

2　数据来源与描述性统计

2.1数据来源

研究所用数据主要来源于国家知识产权局及《新中国60年统计资料汇编》、《中国科技统计年鉴》、各省市统计年鉴。鉴于西藏自治区及香港、澳门特别行政区和台湾地区的数据缺失较多，不作为研究对象。

1）农业发明专利的授权量数据

全部来自国家知识产权局专利数据库，按照国际专利分类（IPC）方法，对1995—2014年各省市授权专利的申请书中IPC分类为A01（包含林业、农业、畜牧业、狩猎、诱捕、捕鱼）的专利检索得到。

2）各地区农业财政支出数据

1995—2006年的数据来自《新中国60年统计资料汇总》，2007年之后财政农业支出统计口径发生改变，为了不影响数据的可比性，对于2007年之后各年的数据，本文利用2000—2006年的农业财政支出的平均发展速度依次得出。为使数据更具科学性，本文运用各地区农村居民消费价格指数（1995=100）对各省市农业财政支出做了价格平减处理。

2.2描述性统计

表1为各主要变量的描述性统计结果。从表1可看到，农村金融发展与农业财政支出的协同作用lnE×lnF差异最大，标准差为2.944 7；农业发明专利的授权量lnZ和农业财政支出lnE的差异次之，其标准差分别为1.487 8和1.086 3；农村金融的发展水平lnF差异最小，其标准差为0.879 8。

表1　主要变量的描述性统计Tab.1 Descriptive statistics of main variables

为获得农村金融发展、农业财政支出和农业技术创新水平发展的趋势性信息，可对每个年度的面板数据进一步处理，得到1995—2014年年度平均农业专利授权数、平均农村金融的发展水平、平均农业财政支出额及后两者对农业技术创新协同作用的平均数，其变化趋势如图1所示。

图1　农村金融发展、农业财政支出和农业技术创新的变化趋势Fig.1 Tendency of the rural financial development，agricultural fiscal expenditure and the agricultural technology innovation

从图1可以看出，四者均呈逐年上升趋势，其中平均lnE增幅较大，特别是自2003年以来尤其明显，这主要是由于我国连续十多年以来特别重视“三农”发展，不断制定各种政策促进农业财政支出所致；平均lnF也表现为明显增长趋势，说明我国农村金融发展的总体规模在不断的扩大，其在农村经济发展中的比重逐年上升，这有利于金融体系对农业经济发展的促进作用；平均lnZ持续快速上升，表明我国十多年以来农业技术创新活动较为活跃，农业技术创新在不断地发展进步。

3　实证检验与分析

3.1模型检验与参数估计

1）平稳性检验

为避免伪回归或虚假回归，确保估计的有效性，首先需要对各变量进行单位根检验。为增强单位根检验的稳健性，本文同时采用LLC，IPS，ADF和PP检验方法对lnZ，lnE，lnR，lnF以及lnE×lnF分别进行同质单位根和异质单位根检验，检验结果见表2。两种检验模式下的所有变量的原序列不能同时拒绝存在单位根的原假设，这说明原序列变量可能存在单位根；对所有变量原序列进行一阶差分，然后对得到的新序列进行检验后发现，新序列都拒绝有单位的零假设，均是平稳的。因此可认为变量lnZ，lnE，lnR，lnF以及lnE×lnF均为一阶单整。

表2　面板单位根检验结果Tab.2 Inspection results of panel unit root

2）协整检验及协整方程的估计

由于lnZ，lnE，lnR，lnF以及lnE×lnF都是一阶单整序列，因此具有协整的可能。采用两步检验法进行协整关系检验，即先进行回归分析，然后对回归分析产生的残差进行单位根检验，如果残差序列平稳，说明协整关系成立。在回归分析之前需要判断是采用随机效应模型还是固定效应模型，对此常采用固定效应检验与Hausman检验方法来判别。固定效应检验结果显示，在1%的置信水平下拒绝了原假设（固定效应是多余的），判断固定效应模型优于混合模型；Hausman检验结果表明，在1%的置信水平下拒绝原假设（模型为随机效应模型）。因此，最终选用固定效应模型进行回归分析。通过对Durbin-Watson估计值进行观测，确定lnZ 与lnR滞后期均为1。具体回归结果见表3，残差面板单位根检验结果见表4。由回归结果中F-statistic与AdjR2值均较高，得出模型的解释力度较强；从表4残差的面板单位根检验结果可看出残差是平稳的。这些结果表明，农业技术创新与农业科研人数、财政农业支出及农村金融发展之间存在协整关系。

表3　回归结果Tab.3 Results of Regression

表3回归结果显示，lnE与lnZ（-1）均在1%的显著水平上通过了T检验，并且系数均为正值，表明农业财政支出与前一期的农业技术创新水平都对农业技术创新活动有正向促进作用。其中，农业财政资金每增加1%，农业技术水平便增加0.142 5%，这主要是由于技术研发的公共物品属性，政府财政需要发挥其在农业技术创新活动中的资金支持作用所致。农业技术创新水平与其前一期存在正相关关系，符合技术研发活动的规律。农村金融发展对农业技术创新的影响系数为0.130 9，概率值为10.30%，表明我国的农村金融发展水平的提升为农业技术创新活动的提供了有力的金融动力支持。人力投入对农业技术创新活动起到显著抑制作用，而前一期的人力资源水平却显著地促进了农业技术创新活动的发展，这可能是由于人力资本投资的滞后性质所致。此外，农业财政支出与农村金融发展的协同作用在一定水平上并没有促进农业技术创新的发展，但这种作用不是很显著。

表4　残差的面板单位根检验Tab.4 The panel unit root inspection results of residual

为把握农村金融发展与财政支农对农业技术创新的作用变化情况，考察lnE和lnF对lnZ的时间随机效应，结果见图2。

图2　随机效应时间虚拟变量的回归系数Fig.2 Regression coefficient of Random effects time virtual variables

整体看来，虽然历年以来农业财政支出对农业技术创新活动一直起着正向促进作用，但这种促进作用正在逐年减弱，其原因可能是我国农业财政支出实际最终用于农业技术创新的比例在减小；而与农业财政支出对农业技术创新的作用截然不同的是，农村金融发展虽然在开始的几年内对农业技术创新活动有着负向的阻碍作用，但这种阻碍作用随着时间的推移在逐年减弱，在2001年后，农村金融发展对农业技术创新活动呈现出了正向促进的作用，且这种促进作用在不断地加强。究其背后的原因可能是随着农业现代化和现代农业的发展趋势，农业技术研发项目对农村金融资金的吸引力越来越强，可以判断，现代农业的蓬勃发展必定会激发农村金融对农业技术创新的支持作用。

3.2农业技术创新的财政金融支持效应的区域差异分析

我国地域广阔，不同地区的经济和社会发展存在较大差异，农村金融发展和地区财政收入水平高低不一，因此，农村金融发展和财政支出对农业技术创新的作用亦存在差异。为此，本文运用前述的分析方法，根据我国东部、中部和西部经济地区分类，分别检验农村金融发展和财政支出以及二者的协同作用对各地区农业技术创新的作用关系，检验结果如表5所示。从表5可知：

1）在东部地区，农村金融发展对农业技术创新活动具有显著的促进作用，而在中、西部地区，作用并不明显。这是由于东部地区的经济发展较快，农村金融的发展可以壮大支农实力，为农业技术创新活动提供充足的资金支持，而在中、西部地区，农村金融发展较缓慢，其信贷支农能力本来较弱，更鲜有富余资金支持农业技术进步；

2）农业财政支出对东、中、西部地区的农业技术创新水平在1%的显著水平下均起到了正向的促进作用，其中，农业财政支出对于东部地区的农业技术创新活动影响最大，其原因同样归为经济发展水平的差异，东部地区的财政收入相对较高，对农业技术研发活动的支持力度相对较大，效果更为明显，而中、西部地区相对较小的财政收入规模用于农业技术发展的效果没有东部地区那么强；

表5　分区域回归结果Tab.5 Regression results of different regions

3）农业财政支出与农村金融发展对农业技术创新的协同作用存在地区差异。具体而言，一方面，东、中部地区的农业财政支出与农村金融发展对农业技术创新的协同作用为负，其中东部地区较为显著，而中部地区不显著。这说明，在东、中部地区的农业技术创新活动中，农村金融发展和农业财政支出的支持并没有形成合力，甚至产生了挤出效应。其主要原因在于，东、中部地区的农村金融和财政支出对农业支持的能力相对较强，对农业技术创新活动的支持具有相互替代性。另一方面，在西部地区两者对农业技术创新的协同作用为正，即对农业技术创新的支持形成了合力效应。其原因在于中西部地区农村金融发展相对落后，财政支农规模相对有限，对农业技术创新项目的资金支持具有互补性，即，两者共同出资方能满足农业技术创新项目的资金需求。

4　研究结论与政策建议

本文基于1995—2014年的面板数据，运用面板回归固定效应模型实证分析了我国农村金融发展、农业财政支出对农业技术创新的作用，并进一步分析了这种作用的时间效应和地区差异。主要结论：我国农业技术创新水平、农村金融发展与农业财政支出均逐年提升，并且三者发展态势较为一致；农业技术创新水平的提升分别得益于后两者的支持，但是与两者间协同作用不相关；农业财政支出对农业技术创新的作用呈逐年改善趋势，而农村金融发展对其促进作用却在逐年减弱；农村金融发展与农业财政支出间的协同作用对农业技术创新活动的影响在不同地区有所不同，有替代性与互补性之分。

由此，进一步有效发挥农村金融发展与农业财政支出对农业技术创新的支持作用，并建立农村金融与财政协同支持农业技术改善的机制，乃当务之急。具体而言：首先，需要多角度、全方位地继续加大政府财政对农业技术创新的投入力度，与此同时，也要根据农业技术创新不同阶段需求，努力创新金融产品与服务方式，提供多元化的融资工具；其次，充分发挥财政金融的协同作用，支持农业技术创新。政府可通过财政发挥其引导和杠杆作用，充分调动金融机构的积极性；最后，应因地制宜建立区域差别化的信贷支农和财政支农政策。在金融和财政资金相对充裕的东部地区，应提高信贷和财政资金的使用效率。而在资金相反匮乏的中西部地区，可实行相对倾斜的金融和财政支农政策。

［1］辜胜阻，王敏.利用金融创新推动农业技术创新的战略思考［J］.中国科技论坛，2012（8）：28-31.

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

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［15］马正兵.我国各省区市金融发展的经济增长效应分析：基于面板数据的时变趋势与区域特征分析［J］.海南金融，2007（12）：4-8.

［16］刘降斌，李艳梅.区域科技型中小企业自主创新金融支持体系研究：基于面板数据单位根和协整的分析［J］.金融研究，2008（12）：193-206.

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责任编辑：丁吉海

Financial Development，Budgetary Expenditure andAgricultural Technology Innovation：AnAnalysis Based on the Panel Data

HUI Minmin，HUANG Yongxing
（Business Institute，Anhui University of Technology，Ma'anshan 243032，China）

By using panel regression model，taking part of the 1995—2014 panel data as research samples the impact of rural financial development and budgetary expenditure for agriculture on agricultural technology innovationactivities wasstudied.Theresultshowsthattheprogressofagriculturaltechnologyinnovationisobvious，and this progress benefits from the progress of rural financial development and the effective support of the budgetary expenditure for agriculture.The synergy between rural financial development and budgetary expenditure for agriculture is not significant to agricultural technology innovation.The influence of budgetary expenditure for agriculture is increasing gradually，but the influence of rural financial development is reducing.

rural financial development；budgetary expenditure for agriculture；agricultural technology innovation；panel regression model

F832.43

Adoi：10.3969/j.issn.1671-7872.2016.02.018

1671-7872（2016）02-0189-07

2015-09-30

国家自然科学基金项目（71203001）。

辉敏敏（1988-），女，山东新泰人，硕士生，研究方向为金融管理。

黄永兴（1965-），男，江苏海门人，教授，研究方向为金融计量、金融管理。