安徽省金融支持农业产业化实证研究

潘林基，江三良

(安徽大学 经济学院,安徽 合肥 230601)



安徽省金融支持农业产业化实证研究

潘林基，江三良

(安徽大学 经济学院,安徽 合肥 230601)

摘要：农业产业化是发展现代农业的主要方式和根本出路。为探究金融支持对安徽省农业产业化发展的影响，选取了2000-2014年的时间序列数据，运用因子分析方法，得出每年产业化发展的综合得分，并与当年的金融支农水平作线性回归分析，得出两者之间有着较强的正相关关系，提出增强安徽省农业产业化金融支持的对策和建议。

关键词：安徽省；农业产业化；金融支持；因子分析；线性回归

网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/13.1415.C.20151130.1123.066.html

网络出版时间：2015-11-30 11:23

农业产业化是在新时期促进农业发展,实现中央提出的在工业化和城镇化进程中加快实现农业现代化战略部署的要求。加快农业产业化发展对于提高农业组织化程度、加快农业发展方式转变、促进现代农业建设和农民就业增收具有十分重要的作用。该文主要研究了安徽省金融支持农业产业化的发展近况。之前有关金融支持农业产业化的文献，主要分析了安徽省金融支持农业产业化力度不够的原因，并没有从实证的角度对金融支持与产业化的相关性进行研究，该文运用因子分析和线性回归的方法，论证了金融支持和农业产业化的线性关系。同时也发现，在一定范围内加大对固定资产和农林牧渔业的金融支持更能加快产业化进程。

一、相关研究评述

对于农业产业化和金融支农，一些学者进行了大量研究并且取得了一些成果，主要分为3个方面：

第一，对农业产业化指标进行研究。学者们在这方面的研究较早，为之后研究此问题奠定了基础。如刘树提出了衡量农业产业化的7类指标，即基础条件、产业结构优化、生产经营规模、经营一体化、科技进步、资源利用效率和相关产业群等指标体系，并就综合评价提出了相应的方法[1]。龙方认为，衡量农业产业化程度高低的指标可分为10大类，总结为规模、一体化、产业链、产业化产品增值力、产值产量与收入、市场化、技术、就业、组织服务和整体指标，并一一作出了解释[2]。在此基础上，周洁红提出了集约化和效益化指标，并作出相关解释[3]。这些研究主要侧重于定性研究及理论框架的构建，缺乏定量分析。

第二，对农业产业化经营评价指标的构建与实证。如黄红球设置农业产业化经营综合指标体系，运用加权平均和主成分分析的基本思想，选取有代表性的地区和产业，建立数学模型进行综合评价，并得出农业产业化经营效率对提高产业化水平非常必要[4]。张玲和杜一鸣构建了农业产业化经营评价指标体系,并运用加权平均法和因子分析法对河北省农业产业化经营现状进行了实证研究,为农业产业化的发展提供了思路[5]。

第三，金融支持与农业产业化相关性的实证研究。由于农业产业化程度和金融支持指标不易测算，学者们对金融支持与农业产业化相关性的实证研究比较少。但是仍有人尝试了这方面的研究。徐冯潞首次运用因子分析与线性回归方法，分析了农业产业化与金融支持的相关度，阐述了农业产业化水平与金融支农程度之间相辅相成互为条件关系，其实证结果表明中国大部分地区农业产业化与金融支农水平不高且没有达到均衡状态[6]。此后，程文兵结合江西省九江市农村金融支持农业产业化的实际，运用了同样的分析方法证明农业产业化与金融支农程度之间互为条件[7]。朱建华利用调查数据，运用对数回归模型，对湖南省邵阳市的农业产业化水平与金融支持关系进行测算，结果表明两者之间存在正向关系[8]。谢爱辉以西安市为例，利用主成分分析法计算了西安市2000-2012年农业发展水平的综合得分，揭示阶段性发展水平与金融支持有较强的相关关系[9]。该文借鉴以上有关金融支持农业产业化的研究成果，利用因子分析和线性回归模型，研究安徽省农业产业化与金融支持的相关性。

二、金融支持农业产业化实证研究

(一)农业产业化发展水平评价

1.指标选择及数据来源

探讨农业产业化发展水平的测度，首先要建立农业产业化的指标体系。有关指标的选取，国内已经有较多学者从不同角度进行了研究。综合以上学者研究成果，结合安徽省农业产业化发展特点和数据的可获得性，该文选用农业产业化水平评估指标(见表1)，而金融支农程度指标选取了每个年度末的农业贷款余额。然后，基于时间序列数据进行实证分析，研究安徽省农业产业化的发展水平以及金融支持与农业产业化发展的相关性。

表1　农业产业化水平评价指标

除了农业贷款，表2中的数据均来自安徽省统计年鉴2000-2013；2014年数据来源于国民经济和社会发展统计公报。农业贷款余额数据主要来自安徽省各年度统计年鉴，部分数据来自中国金融统计年鉴。由于涉农贷款在2010年统计口径改变，导致2011-2013年农业贷款数据缺失。该文根据2009、2010和2014年数据(2014年数据根据金融统计年鉴计算而得)，利用插值法估算了2011-2013年数据。

表2　安徽省农业产业化和金融支农水平指标数据

2.实证分析

该文构建的农业产业化指标体系包含9个变量，这些变量中存在着一定的相关性，采用因子分析法将相同本质的变量归为一个因子，以较少的因子来反映原始变量的大部分信息。利用SPSS 13.0统计软件，运用主成分分析提取主因子。

(1)因子分析的可行性检验

运用SPSS 13.0统计分析软件，对选取的9个农业产业化的原始指标变量进行KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验和巴特利球形检验(Bartlett’s Test of Sphericity)。从表3可以看出，Bartlett值为285.021,相伴概率(Sig)为0.000，小于显著水平0.05。因此，拒绝巴特利Bartlett球度检验的零假设，适合做因子分析。同时，Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy值为0.689，大于0.5，表明因子分析结果较好。

表3　KMO和Bartlett’s球形检验结果

(2)构造因子变量

采用主成分分析法提取公共因子，提取因子的标准是特征值大于1的两个主因子，从而得到农业产业化水平的因子特征根及方差贡献率。从表4的检验结果可知，两个公共因子的特征值分别为7.440和1.053，累积贡献方差为94.371%，能够解释原始变量中的大部分信息。

(3)解释因子变量

对提取的两个公共因子变量建立原始因子载荷矩阵，然后采用方差最大正交旋转法(varimax orthogonal rotation)对载荷矩阵进行因子旋转得到旋转成分矩阵。根据表5可以得出，主因子F1在X1～X8上的载荷很大，这些变量指标解释了农业现代化、规模化以及市场化。因此，确定F1为解释农业现代化的主要因子；F2在解释农业结构化的X9上载荷很大，从而确定F2为解释产业结构化的主要因子。

表4　因子特征值、方差贡献率比重及累计贡献比重

(4)因子得分函数

根据SPSS 13.0得出因子得分系数矩阵，确定旋转后的因子得分函数为：

F1=0.131X1+0.131X2+0.132X3+0.13X4+0.132X5+0.126X6+0.128X7+0.129X8-0.03X9

F2=0.037X1+0.014X2+0.03X3-0.234X4+0.039X5-0.026X6+0.017X7+0.062X8+0.94X9

以每个因子的方差贡献率占两个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得出安徽省2000-2014年每年的综合得分F，即F=0.876F1+0.124F2。

表5　安徽省农业产业化水平与金融支持程度

(二)农业产业化水平与金融支持的关联度

通过以上对农业产业化水平的实证测度，以农业产业化的综合得分来反映安徽省从2000-2014年期间每年农业产业化发展水平的高低。从表5可以得出，金融支持力度越大，农业产业化发展水平综合得分就越高。所以，有理由相信这两者之间存在着某种线性关系。下面用金融机构对农业贷款指标表示金融支持程度，建立安徽省农业产业化水平(Y)与金融支持(X)关联度的计量经济模型：Y=β0+β1X+ε

其中，β0和β1为待估参数，ε为随机扰动项。

运用EVIEWS 7.2对Y和X进行一元回归分析，最终得到以下结果：

Y=-1.894217+0.003548*X

T值(-9.108177)(9.892912)

P值(0.0000)(0.0000)

R2=0.882,F=97.86971,X对应的P值为0.000

从回归结果看，t统计值对应的P值都很小，均通过了显著性检验，表明两者之间存在线性关系，从X值及其对应的P值可知，方程在整体上也是显著的。R2值比较大，说明样本回归方程的拟合程度较高，即Y对X的解释程度较高。

以上分析表明，安徽省每年的农业金融投入与产业化水平存在较强的正相关关系。加大金融支持力度有利于促进农业产业化的发展水平。回归系数的经济含义表明，农业贷款每增加1亿元，农业产业化的综合得分就会上升0.003 548个单位。从2000-2014年，随着农业贷款余额的增加，农业产业化的综合得分也趋于递增的趋势。因此，安徽省要继续坚持加大对农业的金融投入力度，不断提高农业产业化的水平。

三、实证结论及政策意义

1.实证结论

该文运用因子分析和线性回归的方法，对安徽省农业产业化与金融支持力度进行了实证分析，得出了以下结论：第一，安徽省的农业产业化指标、金融支持额度和综合得分均呈现逐年提高的趋势，说明农业产业化水平与金融支持程度得到了一定的发展。第二，F1与人均机械总动力、人均农业产值以及农业固定资产投资有关，F2与农林牧渔业的产业结构密切相关。因此，加大在这些方面的投入有利于提高农业产业化水平。第三，农业产业化与金融支持力度呈现很强的正相关关系。因此，农业产业化的发展需要强有力的金融支持。

2.政策建议

(1)农业财政政策与金融政策相互配合，支持农业稳步发展

由于农业投资周期长且风险大，政府必须在金融支持农业发展上发挥主导作用，组织政策性的金融机构或公司，专门服务于农业产业化的发展，形成财政指导下的金融支持服务链，减少对农业以及农业互补品的相关费用收取，把财政政策和金融政策按一定方式结合起来，让农业有一个优越的发展环境，实现对农业优先发展。

(2)加大对农业固定资产的投入，提高财政资金和信贷资金的使用效率

农业产业化水平很大程度上决定于农业现代化的水平，加大对农业固定资产的投入是农业现代化的基础所在。在对农业信贷资金的管理上要避免道德风险，确保金融支持农业的资金真正用在与农业相关的基础设施和企业上。加强财政资金和信贷资金的协调配合，不断提高财政资金和银行信贷资金的使用效率，更好地发挥财政资金和银行信贷在促进农业企业发展中的作用，促进产业化的发展。

(3)政府应提供正向扶植措施，激励金融机构的信贷投入

由于农业生产的弱质性特点，农业生产吸收金融的能力较弱，农村金融需要政府的大力支持。从实证分析可以得到，金融的支持力度对农业产业化的影响很大。但是在安徽省，不但政府的支持力度不够，由于农业比较利益较低，正规金融渠道对农业的投资存在大量流失，使得用于农业的资金更少，资金的缺乏导致一些支农政策无法实施。所以，政府应该制定优惠政策，如税收优惠等，直接出资支持农业金融机构的建设与发展，从而保证支持农业发展的金融机构体系正常运行，促进农业产业化的发展。

(4)加强农村金融市场创新，拓宽融资渠道

积极推进体制机制创新，大力培育多元化和适度竞争的农村金融服务体系。创新农村金融产品和服务方式是满足现代农业金融支持的必要需求。发展农业资本市场，扶植一批规模较大、实力强与辐射产业范围广的农业产业化龙头企业，加速上市融资并且发行企业债券。发展农产品期货市场，规避农产品市场风险。积极拓宽融资渠道，集中优秀的中小型企业，通过发行集合债券与票据的方式筹集资金。对于有潜力的农业企业可以通过创业板融资，积极发展融资租赁信托等多元化融资方式在农业企业中的作用，促进农业产业化的发展。

(5)完善风险控制机制，确保农业信贷资金安全

农业产业化经营的高风险和收益的不确定性，客观上要求建立一个完善的风险规避补偿机制。首先，要完善农村信用担保体系，提高金融机构贷款的积极性，针对农业发展的特点，组织建设商业性和政策性担保机构，引导担保机构向农村蔓延，解决担保难题。其次，优化农村金融生态环境，创造农业信贷条件，加强农村信贷体系建设，建立农户与农业企业的信用档案和信用数据库，培育农业产业化企业良好的守信氛围，实现信贷资金的长期投入。最后，发展农业保险业务，降低农业信贷的系统性风险，通过政府扶持、资金支持、互助合作、企业投资联合金融机构和政策性机构构建一个新型的农业保险体系，为信贷资金提供安全保障。

综上所述，随着安徽省农业产业化的发展，对农业金融支持的需要将不断增加，只有充分发挥农村金融(包括正规金融和非正规金融)的作用，不断保证金融资金使用的安全环境，才能满足安徽省农业产业化发展对农村金融的需要，推动农业产业化可持续发展目标的实现。

参考文献：

[1]刘树.农业产业化指标体系研究[J].农业技术经济，1997，(3)：8-10.

[2]龙方.农业产业化指标体系研究[J].农业经济问题，1996,(7)：45-49.

[3]周洁红.论我国农业产业化指标，途径及实现的关键问题[J].农业经济问题，1998,(12)：33-37.

[4]黄红球.农业产业化经营评价指标体系设置及评价方法研究——基于广东省的证据[J].农业技术经济，2013,(7)：110-117.

[5]张玲,杜一鸣.河北省农业产业化经营评价指标体系构建及实证研究[J].区域经济，2015,(2)：172.

[6]徐冯潞.农业产业化与金融支持相关度的定量分析[J].湖南农业大学学报：社会科学版，2007,(1)：20-24.

[7]程文兵.农业产业化与金融支持关联问题研究——基于江西省九江市的实证[J].武汉金融，2008,(9)：41-42.

[8]朱建华.农业产业化与金融支持关联性实证研究——以湖南省邵阳市为例[J].广东农业科学，2010,(4)：310-312.

[9]谢爱辉.基于主成分分析的农业产业化与金融支持相关性研究[J].当代经济，2015,(4)：111-112.

(责任编辑乔志杰)

Empirical Analysis of Financial Support

for Agricultural Industrialization in Anhui Province

PAN Lin-ji,JIANG San-liang

(Department of Economics,Anhui University,Hefei,Anhui 230601,China)

Abstract:Agricultural industrialization is the main and fundamental way to developing modern agriculture.To explore the influence of financial support on the development of agricultural industrialization in Anhui Province,the paper selects the time-series data of 2000～2014,uses factor analysis and offers the composite score about the development.And then the linear regression is used to analyze the relation between the score and the financial support,finding a strong positive correlation between the two.Finally,the paper puts forward some countermeasures and suggestions to enhance financial support for the industrialization of agriculture in Anhui Province.

Key words:Anhui Province;agricultural industrialization;financial support;factor analysis;linear aggression

中图分类号：F 812.4

文献标识码：A

文章编号：2095-462X(2015)06-0043-05

作者简介：潘林基(1991-)，男，安徽桐城人，安徽大学经济学院金融系在读本科生，主要研究方向为金融学。

基金项目：大学生创新创业训练计划项目(J18511083)

收稿日期：20150820