弋兴飞
(安徽商贸职业技术学院,安徽 芜湖 241000)
近年来随着国家对“三农”服务力度持续加大,各项扶持农村经济发展的举措应运而生。在金融支持方面,2019年末,全国涉农贷款余额35.19万亿元,同比增长7.7%;全年增加2.68万亿元,同比多增4515亿元。涉农贷款的持续投放,旨在拉动农村经济增长、提高农村居民生活质量。
根据《中国统计年鉴》、《安徽统计年鉴》进行数据整理,统计得出2009~2018年安徽省涉及金融支持农业发展的经济指标名次如表1所示。一是农林牧渔总产值趋于稳定,10年来均保持在全国10~11名次内,近3年农林牧渔业总产值均保持在4600亿元上下,增速基本保持稳定,2018年增速略微下滑,主要因粮食减产、猪存栏下降4.3%等原因所致;二是投放到农业相关的贷款金额位居全国前列,并呈增长趋势;三是对比经济发达地区,如江苏、浙江、山东等地,涉农贷款的投放金额与农林牧渔产值的配比不足,两者比值在全国处于中等水平;四是农村人均可支配收入持续增长,由2009年的中下游水平提升到全国中等水平,但农村人均可支配收入的增速较不稳定,时高时低。
表1 安徽省金融支持农业发展经济指标在全国名次表
通过wind金融数据库统计,十年间全国金融机构涉农贷款投放持续增长,由2009年末的9.14万亿增加到2018年末的32.7万亿,10年来增长257.77%,平均年增速为15.22%。安徽省涉农贷款余额由2009年末的0.23万亿增加到2018年末的1.24万亿,10年来增长439.13%, 增加1.01万亿元, 平均年增速为20.59%。
从涉农贷款的余额来看,全国各省市均呈增长的态势,但涉农贷款的投向速度呈下降趋势,如图1所示,涉农贷款增速开始出现放缓,全国涉农贷款余额增速由2010年的28.75%降至2018年的5.64%,其中7个省市出现负增长,安徽省涉农贷款余额增速由2010年的33.67%降至2018年的11.7%,增速位列全国第6。
据《中国统计年鉴》及《安徽统计年鉴》数据整理,全国农林牧渔总产值由2009年6.04万亿增至2018年11.36万亿,10年来增长88.08%,增加5.32万亿,平均年增速为7.28%,然从2016年开始震荡趋于稳定,保持在11万亿上下。安徽省农林牧渔总产值由2009年0.26万亿增至2018年0.47万亿,10年来增长81.86%,平均年增速为6.87%,均略低于全国增长水平,其中2009-2013年的5年呈爆发式增长,平均年增速为11.76%,后三年,基本保持稳定。
图1 涉农贷款余额增速趋势图
2009~2018年全国农村人均可支配收入持续增长,主要以农业收入为主,由5153.17元增长到14617元,10年增加9463.86元,增长183.65%,年平均增长率12.28%,但受自然环境影响,农民持续增收出现乏力〔2〕。安徽省农村人均可支配收入同样持续增长,由2009年的4504.32元增加到2018年13996元,增长210.72%,年均增长率为13.42%,略高于全国年均增长率。
本文选取涉农贷款余额(AL)和涉农贷款余额增加额(ALI)作为衡量安徽省金融支持农村经济增长的指标,选取农林牧渔总产值的增加额(GDPI)作为衡量农村经济增长的指标,选取农村人均可支配收入(PCDI)作为衡量农民增收的经济指标〔1〕。建立回归模型:
GDPI=a*ALI+b
(1)
ln(PCDI)=a*ln(AL)+b
(2)
其中,a为回归模型中的系数,b为常数项,模型(2)中由于涉农贷款余额单位为亿元,农村人均可支配收入单位为元,因此对其取对数后使用SPSS统计软件进行线性回归。
通过对2009~2018年安徽省的样本数据线性回归分析,本文得出回归方程为:
GDPI=-0.730*ALI+1053.154
(3)
其中:R2=0.740,调整后R2=0.703,F=19.948,常量的t值为5.666,ALI的t值为-4.466,显著性均小于0.005。
回归结果表明,该模型拟合度较好,F值、t值检验均具有显著性。涉农贷款余额增加额与农林牧渔产值增加额的相关系数a为-0.730,说明两者之间呈负相关。通过数据,本文进一步画出图2,表明随着涉农贷款余额的持续增加,并未引起农林牧渔总产值增加额扩大。原因可能是:(1)涉农贷款的投放效率不高,贷款金额未能产生真正的拉动经济效应,耿刘利等(2019)通过DEA模型发现安徽省农村金融整体效率偏低〔3〕;(2)受限农业用地面积,随着农业用地面积的减少,势必会影响农林牧渔的总产出。
图2 涉农贷款及农林牧渔产值增加额的趋势图
通过对模型(2)回归分析,本文得出回归方程为:
ln(PCDI)=0.69*ln(AL)-9.684
(4)
其中:R2=0.996,调整后R2=0.993,F=1118.728,常量的t值为-17.29,ln(AL)的t值为33.447,显著性均小于0.001。
回归结果表明,该模型高度拟合,F值、t值检验均具有显著性。涉农贷款余额与农村人均可支配收入的相关系数a为0.69,说明两者之间呈正相关,即金融机构涉农贷款投放的越多,农村人均可支配收入也会产生相应的增长,这种促进作用的产生可能是由于涉农贷款的投放拉动了周边经济的增长,从而提高了农村居民的人均可支配收入。通过进一步分析人均可支配收入,其中转移收入增长最快,2009~2018年年均增长率为32.14%,表明政府转移支付力度不断加大。
借鉴江苏省等发达地区,为农业土地开发提供资金支持,以江苏省为例,地方财政基金收入中含有农业土地开发资金一项,2018年基金收入8222.81亿元。为了阻止农业用地面积的下滑,安徽省可设置专项贷款,开发农业用地面积,从而扩宽可经济增长的“基石”。
涉农贷款的投向应更具针对性,结合安徽省地方特色,扶持优质农林牧渔业〔4〕,促使贷款金额的发放落到实处,产生一定的农业经济效益,同时也需要金融机构组建专业的涉农团队对涉农融资项目进行准确的评估,防止贷款投放效率低下。除此,地方政府也应有针对性的扩大财政资金的投入〔5〕,如农林水事务支出,相比经济发达的省份还具有一定的差距。
由于涉农贷款中农村贷款占据约75%,地方政府和金融机构应该双管齐下,做好涉农贷款的贷后辅导工作,农村不仅经济相对落后,管理经营理念、文化知识等方面均有所欠缺,要想经济增长,首要做好的就是农业相关的专业辅导,这样才能保持贷款资金持久有效的应用于农村经济发展中。
本文研究得出,涉农贷款的持续投放并不能带动地方农林牧渔产值的增长,但会拉动农村人均可支配收入的增加。对此,本文提出几点建议,以期改善金融支持下的农村经济增长困境。