农村金融支持对农业技术的影响范文

一、模型选取及数据来源

根据SFA模型的基本原理，运用超越对数生产函数，在我国东部11个省份2001—2010年面板数据的基础上，对农业技术技术效率及农村金融支持对其影响进行测算。具体研究模型如下。在（1）式中，i为各省份的排列序号；t为时间序号，i=1，2，…11；t=1，2，…9；yit表示第i个省份在第t时期的农业生产总值（单位：万元）；Kit表示i省t期的农业机械总动力（单位：万千瓦）；Lit表示i省t期的农业从业人员数量（单位：万元）；β为待估计参数，β1表示资本产出弹性，β2表示劳动产出弹性，vit为i省t期生产过程的随机误差，它表示测量误差、经济波动以及各种不可控制的随机因素；uit为i省在t期生产过程的效率项，服从半正态分布，非负随机变量，且和相互独立。本文选取的样本数据为我国东部的11个省，时间段为2000—2010年。其中各地区农业总产值、农业从业人员、农业机械总动力的指标数据来源于每年度的《中国统计年鉴》和《中国农业年鉴》，每个地区的农发行的贷款余额、农业银行农业贷款余额以及农村信用社贷款余额来源于《中国农业发展银行统计年鉴》《中国农业银行统计年鉴》。选取农业总产值作为产出变量，农业从业人员、农业机械总动力作为投入变量。采用农业贷款与农业产出之比来衡量农村金融对农业技术效率的影响程度。

二、计量结果分析

本文运用STATA对模型进行参数估计。表1给出了模型的参数估计和假设检验成果。

1.模型检验：γ=0.9504，这说明模型中的误差主要来源于

2.参数各投入变量产出弹性分析：农业机械总动力、农业劳动力、及其二次项系数β1=1.3520、β2=1.2985、β3=-0.1112、β4=0.1146、β5=0.0418，且β1、β4通过1%的显著性检验，β3、β5通过5%的显著性检验，β2通过10%的显著性检验。农业机械总动力以及农业从业人员产出弹性均为正值。

3.政策性金融支持对农业技术效率的影响：参数δ1=0.0531281，且通过1%的显著性检验。参数符号为正，说明农业发展银行对金融支持技术效率的促进作用不明显，该实证结果与2000—2010年农业发展银行的实际运营状况基本相符。

4.农业银行农业金融支持对农业技术效率的影响：参数δ2=0.5787488，且通过1%的显著性检验。参数符号为正，说明农业银行金融支持对农业技术效率的促进作用不明显。中国农业银行是我国传统的从事农村金融业务的商业银行，但商业化的过程中，迅速进入城市并从20世纪90年代末开始撤销了大量的农村基层营业网点，其支农能力大大下降。

5.合作金融支持对农业技术效率的影响：参数δ3=-0.2089662，其通过1%的显著性检验。参数符号为负，这一实证结果说明了农村信用社的金融支持对农业技术效率有促进作用，农村信用社贷款与农业总产值的比值每增长1个单位，农业技术效率水平提高0.2089662，这一结论与设想的相一致。

三、结论

本文基于我国东部11个省份2000—2010年的面板数据，运用随机前沿分析模型，对政策性金融机构、农业银行以及农村合作社的金融支持对农业技术效率的影响进行了实证分析。实证结果表明合作金融支持对农业技术效率有着明显的促进作用，而政策性金融支持以及农业银行的农业金融支持对农业技术效率作用效果不是很显著，2000年，我国农业技术效率不断提升，并从2003年开始增速明显。上述实证结论实证支持了2000年以来的农村金融改革，并对其效果进行了检验，为农业发展银行进行改革提供了依据，并对农村合作金融在农业支持中的重要作用提供了实证证明。政府应该继续对农村信用社进行深化改革，促进农业技术效率的不断提升。

作者：王晶 单位：哈尔滨商业大学