农村金融农业技术论文

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一、广东省农业技术进步水平测算与分析

农业技术进步水平测算是实证检验的关键环节。本文采用科布－道格拉斯（C－D）生产函数基础上的索洛余值法测算广东省农业技术进步水平。1928年，柯布（Cobb）和道格拉斯（Dauglas）在研究中指出生产活动中的主要贡献要素是资本和劳动，即Y＝AKαLβ，其中Y为产出，K、L分别为资本投入和劳动投入，α、β分别表示资本与劳动的产出弹性。A为效率系数，反映广义的技术进步水平。1957年索洛对C－D生产函数进行了改进，假设A为时间t的函数且A（t）＝A0eεt，则C－D生产函数变为。

（一）测算模型与变量设定鉴于土地要素是农业生产中不可或缺的因素，将上述模型的函数形式设定为。结合广东省农业发展实际，对相关变量的确定如下：（1）农业总产出，直接选取《广东省统计年鉴》中农业总产值的原始数据。（2）农业的资本耗费，采用农业固定资产投资总额作为衡量指标。（3）劳动力耗费，经济学中常用劳动者工资、劳动时间或劳动人数等统计指标衡量（李子彪，2006），若考虑农村剩余劳动力的存在，计算时采用农业生产实际投入的劳动力数量较为合适，但因缺乏相关统计资料，借鉴周端明（2009）的做法，选择第一产业从业人数作为计量指标。（4）土地耗费，考虑到广东省农村土地撂荒的普遍性，采用农作物播种面积代替常用的耕地面积变量。采取同样做法的有全炯振（2009）［12］、赵芝俊等（2006）［13］。

（二）参数估计本文选取广东省1982－2011三十年的统计数据拟合生产函数，测算出各投入要素的参数。为避免多种共线性对参数估计的影响，假设规模报酬不变，则有α＋β＋γ＝1，生产函数式（4）可变为。由表2可知，模型的拟合优度较好，达到了0．941499，同时方程本身和各参数变量均通过显著性检验，另外异方差和自相关检验均能通过，模型的解释能力强，可用来计算科技进步贡献率。由上述结论可知，1982年至2012年间，广东省农业资本投入的弹性系数α＝0．3517，土地投入的弹性系数γ＝0．25，劳动力投入的弹性系数β＝1－α－γ＝0．3983。即资本投入、土地投入及劳动力投入每增加1％，农业总产值分别增加约0．35％、0．25％和0．40％。可以看到弹性系数最大的是劳动力投入，意味着目前广东省农业产出相对更依赖于人力资本的增加，属于典型传统的劳动密集型产业，与某些省份相比②，资本投入与劳动力投入的弹性系数相差不大，可粗略认为目前广东省农业发展处于由劳动密集型转向资金密集型的过渡期。

（三）广东省农业技术水平测算结果及分析根据上文所得参数估计结果，结合（5）式，对广东省1982－2012年农业技术进步水平进行测算。可以看到，30年间广东省农业技术进步增长率表现出较大的波动性，甚至有些年份出现负值（图1）。这一方面与广东省自然灾害频繁，农业生产总值波动较大不无关联；另一方面，所测算的农业技术进步为广义全要素生产率（TFP），不仅包括科技进步本身，还受资源配置效率和其他随机因素的影响。如1992年，资本投入增长率达到153．51％，而农业总产值增长率仅为12．57％，出现了投入多而有效产出少的情况。在剔除生产要素投入之后，农业技术进步水平不可避免地出现负值，但这并不能说明农业科技进步对广东省农业经济增长没有发挥积极作用。1998年以后，农业技术进步水平的波动幅度开始趋缓，自2007年基本保持着向上趋势，说明资金配置效率可能在一定程度上得到改观，但这需要更多数据支持。

二、实证检验

（一）变量的选取与数据说明金融发展水平提高的一个主要表现就是金融资产规模相对于国民经济财富的扩展。对于金融发展水平的衡量，考虑到目前广东省农村金融结构相对简单及数据的可得性，拟从农村金融发展的规模和效率两个维度进行考量。金融发展规模指标方面，鉴于广东省农村金融以存贷业务为主，结合一般做法，选择农村存贷款余额之和与农业GDP之比为金融发展规模的衡量指标。但因1990年前后乡镇企业贷款余额的统计口径明显不同，而1995年后统计年鉴重新对金融机构贷款余额进行了划分，导致城乡居民储蓄存贷款余额与研究所需数据口径相差太大，故而采用农业存款余额和农业贷款余额替代农村存贷款以反映农村金融状况。金融发展效率指标方面，参考王志强、孙刚（2003）的做法，选用农业贷款与农业存款之比作为衡量农村金融发展的效率指标［14］。采用这一指标还基于以下考虑：首先，农村金融发展的目的是服务农村实体经济，这一比值越大，越能反映农村金融机构对农业的支持力度；其次，该指标可以衡量农村金融机构将存款转化为贷款的能力，显示农村金融机构对金融资源配置的效率；还可在一定程度上反映当前农村资金外流状况。农业科技进步方面，直接选取上面测算出的广东省农业技术进步增长率为实证变量。以上三个变量分别用RGM、RXL和TFP表示。由于银行资金来源项目自2011年起使用新的分类，广东省统计年鉴不再提供农业存贷款余额等相关数据指标，故截取1983－2010年度样本数据，样本数据均来源于《广东省统计年鉴》及《广东省农村统计年鉴》。各变量的描述性统计及变化趋势如表3和图2所示。在这里主要对农村金融发展规模指标和效率指标进行分析，由表3和图2可看到：（1）农业存贷款余额占GDP的比重尽管在个别年份有所下降，但整体上呈增长趋势，尤其在1992年之后上升速度明显加快。截止2010年末，该比值达到0．67，相比1982年增长近1．5倍，说明广东农村金融资产比例不断提升，农村金融规模不断扩大。（2）农村金融发展效率指标的变动趋势：1998年以前，农业贷款占农业存款的比值呈现较大波动，在1983年达最大值后，1994年降至最低点。这是因为1983年农村经济体制率先改革，众多资金流向农村；但随着1984年经济体制改革重点转向城市，农业贷款占比急剧下降，且在1998－2000年间出现大幅度回落。大量资金流向城市，农户与农村中小企业融资难制约了农村经济发展。（3）2006年广东省开始逐步推进农村新型金融机构改革，但从图2可以看出，农村金融发展效率持续下降趋势并未因此明显改善，相反，农村金融发展规模指标出现了近10年来少有的大幅度波动，这意味着目前新型金融机构改革并未达到预期效果。

（二）单位根检验由于经济变量的时间序列数据往往都是非平稳的，若直接将其引入模型进行经典线性估计，很可能出现伪回归现象，因此，有必要先对各时间序列进行平稳性检验。通过Eviews5．1进行ADF检验，各变量的检验结果见表4。从表4的检验结果可看出，原有时间序列数据的ADF检验值均大于5％的临界值，即三组变量在5％的显著性水平下是非平稳的，而对其取一阶差分后，序列D（TFP）、D（RGM）以及D（RXL）的ADF值都小于5％显著性水平下的临界值，表现为平稳序列。换言之，原有时间序列都是一阶单整的I（1）序列，故可进一步检验三组变量之间是否存在协整关系。

（三）协整检验由于上述变量都是一阶单整的I（1）序列，因此可采用Johansen协整检验来判断它们之间是否存在长期均衡关系。Johansen协整检验法是一种基于VAR模型的检验方法，在检验之前需要确定VAR模型结构，而其中一个重要问题就是滞后阶数的确定，运用赤池信息准则（AIC）和施瓦茨准则（SC）进行选择，同时基于数据生成过程特征，选择带有截距项并带有趋势项的VAR模型，具体统计结果如表5所示。结果显示，无论是AIC还是SC甚至其他如LR统计量等，均认为滞后阶数为1的VAR模型即VAR（1）模型较为合理。另外通过单位根检验对VAR（1）模型的稳定性检验结果显示，全部根的倒数都位于单位圆曲线内（图3），即VAR（1）模型是稳定的。协整检验模型的滞后期等于VAR模型的最优滞后阶数减1，故确定为0。表6为Johansen协整检验结果。结果表明，在5％的显著水平下，变量之间存在协整关系。对协整均衡向量进行标准化后，可写出三个变量的协整方程如下：TFP＝0．421947RGM－0．188170RXL（9）方程（9）表明1982－2010年上述三个变量间存在长期均衡关系，可以发现1982－2010年农村金融融发展规模与农业技术进步正相关，而农村金融发展效率与农业技术进步存在反向作用关系。亦可看出，农村金融发展规模的取值每增加1％，农业技术进步会同向变动0．42个百分点；农村金融发展效率的取值增加1个单位，农业技术进步会下降0．19个百分点。另外进一步对TFP与RGM、TFP与RXL两两分别进行协整检验，同样发现它们之间也存在协整关系，说明广东省农村金融发展与农业技术进步间确实保持稳定的均衡关系。

（四）VEC向量误差修正模型上面的分析给出了VAR（1）模型中的三个变量间存在长期均衡协整关系的结论，但这种均衡关系在短期内如何调整，需通过建立VEC模型进一步探讨。根据AIC、SC准则，确定VEC模型的最优滞后阶数为1，所得VEC模型结果如表7所示。由表7可以看到，VEC模型中TFP与RXL的误差修正项分别为－0．555930和0．962618，且在统计上是显著的，说明系统内变量间如果在短期内出现正向非均衡状态，RXL会同向修正而TFP会出现反向修正，相比而言，RXL的修正幅度较大，即长期稳定关系对农业技术进步和农村金融发展效率具有显著的调节作用，调节效应分别为55．59％和96．26％。

（五）格兰杰因果检验检验了广东省农业技术进步与农村金融发展规模、农村金融发展效率之间存在长期均衡关系，但变量间的因果关系尚不明朗，因此用格兰杰因果关系检验来验证变量间的因果联系。格兰杰因果关系实质上是检验一个变量的滞后项对另一变量是否有预测作用，也即如果一个变量受到其他变量的滞后项影响，就称这两个变量间存在格兰杰因果关系。对各变量进行一阶差分以满足格兰杰因果检验所要求的时间序列平稳性，检验结果如表8所示。由表8的检验结果可看出，在1％的显著性水平下农业技术进步是农村金融发展效率的Granger原因，而农村金融发展规模和农村金融发展效率均不是农业技术进步的Granger原因。

三、结论与启示

在运用C－D生产函数模型和索洛余值法测算广东省农业技术进步水平时间序列基础上，结合衡量广东省农村金融发展指标对农村金融发展与农业技术进步关系进行实证分析。结果表明：尽管广东省农村金融发展与农业技术进步间存在长期均衡协整关系，但二者间仅具有单向格兰杰因果联系。广东省农村金融发展与农业技术进步之间良性互动机制尚未形成。基于广东农业经济发展实际，以上实证结果可得如下启示。（1）农业技术进步可通过提高农业生产率促进农村经济发展，从而为农村金融发展创造条件。亦即农业技术进步对农村金融发展的影响主要以农村经济发展为纽带。农村经济发展既为农村金融发展提供了赖以生存和发展的资本源泉；又衍生出对特定金融产品和金融服务的需求，从而有效推动农村金融发展。（2）广东省农村金融应在农业技术研发和推广方面起应有作用。目前广东省大部分科技成果来自于科研院所和高等院校，研发资金多来自于政府财政，农村金融机构在此方面的资源配置角色几近缺位。2010年广东省农业科研和技术开发经费113262万元中，政府拨款87151万元，占比76％，而企业和其他社会资金占比24％。另一方面，近年广东农村地区的贷存比呈现逐年下降势态，不利于农业科技推广。2010年广东农村地区14．60％的存贷比远低于56％的全国平均水平。而新型金融机构的脱农倾向加重了这一趋势。数据显示，2013年广东省小额贷款公司累计投放服务业、工业贷款分别为450亿元、107亿元，占比65％、19％；而农业贷款累计投放130亿元，占比仅为16％。需要尽快纠正。（3）完善广东农村金融体系功能。广东省农村金融组织体系存在严重缺陷：农业发展银行定位不清晰，政策性业务单一；农村信用社系统经营环境复杂，经营管理能力有待提高；以农业银行为主的商业银行出于自身盈利性和资金安全性考虑，科技贷款的积极性不高；村镇银行与小额贷款公司等新型农村金融机构因主导的商业银行缺乏明显的监督比较优势，难以长期持续经营，更不用说其对农业技术进步的支撑作用［15］。基于此，一是需优化农业发展银行的服务职能。明确服务功能与职责，通过与各方联合建立支农贷款保险或担保基金等方式适度涉足担保和资金批发业务，为涉农信贷及高科技农业项目投资提供担保，为农村中小金融机构提供资金批发支持。二是商业性金融机构应结合农业科技企业特点，以融资主体的需求为导向，加大金融产品创新。三是发展互担保和鼓励商业性担保，建立健全广东省乡镇企业、农户的征信系统，进一步完善农村信贷担保体系，建立良好的农村金融生态。四是地方政府可通过设立农业高科技产业投资基金，吸引社会资金流向处于种子期尤其是创建期的农业科技企业，同时加大对农业保险的保费补贴，充分发挥保险在农业技术推广中的风险分担杠杆作用。

作者：张乐柱李锦宇于卉兰单位：华南农业大学农村经济研究中心华南农业大学经济管理学院华南农业大学图书馆