【毕业学位论文】（Word原稿）金融支农和财政支农的协同效应分析-统计教育学

金融支农和财政支农的协同效应分析 武汉理工大学 摘要 在农村资本市场中， 财政和金融作为支持农业发展政策的两个重要方面， 对于保障 农村 农业发展所需的资金和促进农村金融的发展起着越来越重要的作用。 金融支农和财政支农的绩效分析，以及两者 之间是否存在协同效应，即 政策实施过程中产生 1+12的放大效应 ，对于研究金融支农政策和财政支农政策的实施以及两者的搭配问题具有重要的意义， 同时也是关系到农村金融发展和政策导向的关键问题。 为研究 金融支农和财政支农 之间 的协同效应， 本文 提出一个新的视角，分别通过系统协同度分析 和建立计量模型探讨金融支农和财政支农的协同机制，不仅研究 财政支农 支出 和金融 机构对农业的 贷款与农业 产出 之间的关系 ，进一步考虑金融支农和财政支农的政策搭配问题，研究金融支农和财政支农的 1+12效应 ，并根据研究结果针对性地提出若干完善我国农村金融和财政体制在支持农业建设方面的建议。 系统协同度分析在借鉴 徐英吉 (2008)根据孟庆松、韩文秀等 (1998， 1999)所建立的复合系统整体协调度模型 的基础上 ， 通过 分别 选取 金融机构对农业的贷款 财政用于农业的支出金融支农系统和财政支农系统的序参量 对金融支 农和财政支农两个子系统进行协同效应分析，结果表明 近年来金融支农与财政支农的系统协同度不断提高 ，两者 相互配合、相互协调的程度越来越深，两种政策的 紧密 搭配产生 较为显著的协同 效应 。 在建立计量模型探讨金融支农和财政支农的协同机制时，本文综合考虑模型的理论意义和现实意义，分别建立 单变量回归模型 ， 农业产出 Y 对 多元回归模型 和 考虑滞后项的分布滞后模型 。 首先， 在 果检验 的基础上，定量探讨 针对 据的异常对回归方程进行 构检验，重新 选取 1994 至 2010 年的样本数据 做回归分析 ， 结论表明 财政用于农业的支出每增加 1 单位，将 增加 金融机构对农业的贷款 位 。其次，通过主成分回归 分析 和多元回归分析对模型 进行 参数估计和分析，结果表明 金融支农和财政支农绩效从长期来看均 效果显著，尽管短期内 农业产出 产生负的影响，但总体来看金融贷款和财政对农业的投入是有利于农业 发展的， 两者互为支持、互相配合，金融支农以财政为保障，财政借助于金融 发挥杠杆作用，通过扩大金融机构对农业的贷款和增加农户贷款需求， 借助 金融支农平台间接地扩大其效应。 本文综合运用 、 析软件 和 马克威 本统计分析软件对数据进行分析和处理， 结果表明金融支农和财政支农之间存在显著的协同效应，在基层农村农业建设的过程中，应正确处理好金融支农和财政支农的关系和政策搭配问题。 本文的创新之处在于通过建立计量模型定量地分析金融支农和财政支农之间的协同效应，相比传统方法选取序参量分析系统之间的协同度，其 分析过程具有说服力， 结果更为直观和具体，但模型的建立考虑若干假设，所考虑的因素尚不全面，因此模型有待进一步改进。 关键词：金融支农，财政支农，协同效应，系统协同度，分 布滞后模型 一、 问题的提出 发达国家实施的金融支持农业发展的政策具有很多共性，主要表现为其农业发展受到了政府财政、农村金 融信贷机构以及农业保障机构资金的大力支持，都有完善的农村金融 体系来确保农业发展所需要的资金 1，财政支农和金融支农 的政策 实施效果显著 。 我国服务于农村市场的金融主体主要有中国农业发展银行、中国农业银行、农村信用社和农村合作银行等。由于我国是个农业大国，各地区经济发展不平衡，金融支持农业发展还存在很多亟待解决的问题。一方面，财政部门的政策性资金给农户提供了直接的资金扶持；另一方面，金融机构面 向农户的小额信贷构成农户资金的主要来源， 但财政和金融对农业的投入是否发挥其应有的绩效，财政和金融两种支农手段的配合是否使支农的效应放大，在支农建设中应如何处理好财政和金融的 搭配问题 等都 是有待研究的重要问题。 农村金融机构 作为农村金融主力军， 长期以来 承担着支农服务的重任， 为 筹集更多的资金支持农业的发展 ， 从 六五 期末开始 ， 国家陆续 出台以 财政贴息 、 直补资金担保贷款 等 为代表的多项财政支农政策 是将财税政策与农村金融政策相结合的有益探索 ，这些探索使 农民得到财政补贴支持的同时也获得了信贷资金的支持 。 因此，财政和 金融作为支持农业发展政策的两个重要方面，研究两种支农手段的 对接 能否使 支农 的 效应放大 、即 1+12的协同效应具有重要的现实意义 ， 同时也是关系到农村金融发展和政策导向 的关键问题。 二、 研究现状 和 存在的问题 协同效应 (简单地说，就是 1+12的效应 。 协同效应 原本为一种物理化学现象，指两种或两种以上的组分相加或调配在一起，所产生的作用大于各种组分单独应用时 产生的 作用的总和 。 1971 年，德国物理学家赫尔曼 哈肯 最早 提出了协同的概念， 并 于 1976 年系统地论述了协同理论，发表 协同学 导论等著作。协同论认为整个环境 中的各个系统间存在着相互影响而又相互合作的关系 ， 社会现象亦如此，例如，企业组织中不同单位间的相互配合与协作关系，以及系统中的相互干扰和制约等 ，协同效应分析也被越来越广泛地应用于 企业协同管理和系统论的研究中 2。 现有 关于协同效应的研究 主要 侧重于理论上的分析， 从不同的角度探讨协同效应的实现机制，或者通过提取系统的序参量研究系统之间的协同机制，而对于构建计量模型定量研究协同效应的实现尚缺乏一定的研究。 其次， 在金融支农与财政支农的绩效 研究 方面，国内的许多学者利用统计数据进行了实证研究。 如运用 型 15、 向量误差修正模型 ， 平稳性检验、 协整检验、进行脉冲分析和方差分解等 来 研究 财政支农 支出 和金融 机构对农业的 贷款与农业 产出 之间的关系 。 通常 选取 地区数据为样本，实证性地研究金融支农与财政支农对 农业 产出 增加的贡献度， 研究结果显示不同地区的情况有所 差异， 总体来说， 金融和财政对农业的 支出均有正的绩效，但 金融贷款的支农绩效具有明显的滞后性， 从 长期 来看 对农业产出 的 作用 较为显著 ，此 外 ， 格兰杰因果检验 结果表明 ， 财政支农支出 增加往往导致 金融机构对农业的贷款 增加。 金融支农与财政支农的绩效 研究 方面 有待进一 步完善和创新，尤其是关于 金融支农与财政支农 的政策搭配问题，对于研究农村金融发展和政策导向问题具有重要的现实意义。 因此，本文提出一个新的视角，研究金融支农和财政支农的协同效应，分别通过系统协同度分析和建立计量模型探讨金融支农和财政支农的协同机制，不仅研究 财政支农 支出 和金融 机构对农业的 贷款与农业 产出 之间的关系 ，而且进一步考虑金融支农和财政支农的政策搭配问题， 研究金融支农和财政支农的 1+12效应 ，并 根据研究结果 针对性地提出若干完善我国农村金融和财政体制在 支持 农业建设方面的 建议 。 三、 系统协同度分析法 农村资 本市场是 一个复杂的系统，而金融支农和财政支农是其中两个重要的子系统， 二者的协同程度直接影响到农村资本市场的持续性和成长性。 系统 协同度越高， 金融支农和财政支农在支持农业建设方面能够发挥更大的作用， 越有助于农村资本市场的 可持续发展 。徐英吉11(2008)根据孟庆松 12、韩文秀等 (1998， 1999)所建立的复合系统整体协调度模型，以企业内部系统为对象，研究了技术创新与制度创新及企业成长的协同程度，解决了系统有序度和协同度测量问题，并通过具体案例对此进行了说明。本部分在以上学者研究的基础上， 通过 系统协同度 分析法 对 金融支农 和 财政支农 进行协同效应分析 。 统有序度 系统 有序度 (称 ，即有序程度，它是用来衡量一个系统内部各子系统的有序发展程度，其取值范围为： 01， 大，表明子系统发展的有序程度越高。 假设系统是由若干子系统构成，即 12, , , , , S S S ，其中i 个 子系统，考虑子系统 1 ， 设其 发展 过程中的序参量变量为 12, , ,i i i e e e ， 则系统 参量分量有序度 定义 为 () ij ii ，其中 12m a x , , ,i i i e e ， 12m i n , , ,i i i e e (3即 有序度定义 为向量 12, , ,i i i e e e 的区间化变换，反映的是增 长时间序列数据的有序发展程度 。 由 3可以知道， ( ) 0,1i 其值越大，统 的 有序 发展程度越高，对子系统有序度 的 贡献 越大。而序参量变量 系统 系统 有序度的 总贡献 可通过()i 集成来实现，通常有两种集成方法： (1)几何平均法 1) ( )ni i i e u e (3(2)线性加权求和法 1( ) ( )ni i j i e w u e ，其中 权数， 0且11n (3可以称 3 3所定义的 ()序参量变量 系统有序度。由系统有序度的定义可知 ， ( ) 0,1， 且 ()系统有序的 贡献 越大，系 统有序度就越高，反之，系统的有序度则越低。 统协同度 系统 协同度 (称 ，即 协同程度，它是用来衡量一个系统内部各子系统之间配合和协作的程度 ，其取值范围为： 11 ， 一般来说， 接近 1，表明各子系统之间配合的一致性、紧密性越强，越有利于系统目标的实现 ； 反之， 系统 协同程度越小，就越不利于系统目标的实现 。 当 10 时， 表明系统内部各子系统的发展 处于相互阻碍或反向协同状态 ； 当 01时，表明系统内部各子系统的发展处于 相互 促进状态， 此时各子系统之间更容易产生 正的 协同效应， 有利于系统目标 的 实现。 假设给定的初始时刻为 0t ， 从 0t 时刻至 1t 时刻 ，子系统 i 和子系统 j 的序参量发展变化值分别为 12, , ,i i i e e e 和 12, , ,j j j e e e， 定义系统协同度为 12211,ni k i k j k j k i k j k j e u e u e u es e eu e u e u e u e(3即 各子系统序参量的有序度 的样本相关系数，反映的是 0t 时刻 开始 至 1t 时刻 各子系统的有序发展程度是否一致。 针对系统协同度的大小，习惯上有如下界定：当 10 时，称各子系统之间的配合处于不协同状态；当 0 时，称各子系统之间的配合处于低度协同状态；当 0 时，称各子系统之间的配合处于中度协同状态；当 时，称各子系统之间的配合处于高度协同状态。 证结果与分析 本文以 1979 年至 2010 年 期间 我国农业产出、金融机构对农业的贷款 政用于农业的支出 内生产总值 样本数据 (见表 1)， 分别 选取金融机构对农业的贷款 财政用于农业的支出 金融支农系统和财政支农系统的序参量， 对金融支农和财政支农两个子系统 进行系统 协同度 分析。 表 1：金融支农和财政支农统 计数据 年份 农业产出（亿元） 金融机构对农业的贷 款 元） 财政用于农业的支出 元） 国内生产总值 元） 1979 4063 1980 4546 1981 4892 1982 5323 1983 5963 1984 7208 1985 9016 1986 10275 1987 12059 1988 15043 1989 16992 1990 18668 1991 21781 1992 26923 1993 35334 1994 48198 1995 60794 1996 71177 1997 78973 1998 84402 1999 89677 2000 99215 2001 109655 2002 120333 2003 135823 2004 159878 2005 184937 2006 216314 2007 265810 2008 314045 2009 340507 2010 397983 数据来源：各年中国统计年鉴、中国财政年鉴、 2010 年国民经济和社会发展统计公报 设金融支农系统 1s 、财政支农系统 2s ， 选取 金融机构对农业的贷款 财政用于农业的支出 反映两个子系统支农绩效的 序参量， 使用 对金融支农和财政支农两个子系统的系统协同度分析结果 (2001下 (附件 1：程序代码 )： 表 2：系统有序度 001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 1s s 3：系统协同度 001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 表 2 和表 3 结果可知， 2001 年至 2010 年期间 个序参量均是有序发展且呈增长趋势的， 金融支农与财政支农的两两协同度在整体上是逐年提高的，且在 2001为中度 协同状态， 自 2003 年以来一直保持着 高度协同状态。 结果 显示 ， 近年来 金融支农与财政支农的系统协同度 不断 提高 ，表明金融支农和财政支农二者相互配合、 相互协调的程度越来 越深， 两种政策的搭配产生 1+12的放大效应，即金融支农和财政支农的绩效呈现越来越明显的协同效应 。 产生这一结果的原因既有国家政策层面的因素，也与金融及财政体系自身的运行机制有关。从政策层面来看， 财政 支持 与金融 借贷扶持虽各有分工，但在近年来的农业政策中越来越注重二者的 配合 ，如国家财政放松对农村信用社等农村信贷机构的放款限制，并给予农村小额信贷更大规模的资金支持等；从两个系统自身的运行机制来看，金融支农与财政支农呈现出相互影响、矛盾统一的发展，财政支持刺激农村生产投入和开发，从而加大对金融信贷的需求，而二者 的共同投入和支持会极大地满足农村资本市场的需求，促进农村资本市场的完善和农村经济的发展。 四、基于计量模型的协同效应分析 型假设 1、 财政用于农业的支出 政策因素，可以看作不受外界因素影响的外生变量； 2、 农业产出受 金融机构对农业的贷款 财政用于农业的支出 响，同时在经济增长的背景下，农业产生保持固有的增长趋势； 3、 关于农业产出的历史信息可以反映在农业产出 (Y)的一期滞后项 (Y(中； 4、 所以关于线性回归模型的古典假设成立，适用于最小二乘法对参数进行估计。 果检验 金融机构对农业的贷款 (财政用于农业的支出 (响，一般来说， 增加有利于金融机构放宽对农业的贷款， 受政策影响的变量，但 否是导致 因以及 否有反馈作用仍需要进一步研究。 选取表 1 中的金融机构对农业的贷款 (为衡量金融对农业投入的变量，选取财政用于农业的支出 (为衡量财政对农业投入的变量，使用马克威 本统计分析软件 7对 因果检验结果如下： 表 4： 滞后阶数： 2 原 假设 样本数 结论 能 30 拒绝 能 绝 对于原假设 能 起 检验统计量 ,/ 4 . 2 2 9 8 0 . 0 5 3 . 3 7/R U R q n S R S S S n k 其中 2q 为 后阶数， 30n 为有效样本容量， 4k 为无约束回归中待估参数的个数。因 此拒绝原假设，即在 的显著性水平上，接受 因。 型建立与求解 (1) 单变量回归模型 进一步，在 果检验 结果的基础上，建立 单变量回归模型定量分析 影响，使用 马克威 本统计分析软件得到回归结果如下： 线性回归方程 (4表 5： 模型分析 R R 平方 修正的 估计的标准误 对数似然值 C 值 , 6： 方差分析表 平方和 自由度 均方 显著性 回归 1,301,857, 1,301,857,差 76,288,0 2,542, 总和 1,378,145,1 表 7： 回归系数分析 回归系数 标准误 标准化的 显著性 95%置信区间上界 95%置信区间下界 方差扩大因子 容忍度 常数项 , 结果可知，模型的整体检验和系数显著性检验均通过，回归方程的拟合系数2 ，回归方程的拟合效果较好；但观察数据 的变化 可知 ， 1994 年有 明显的结构调整，而 持稳定增长的趋势。 图 1： 化的直线图 因此，利用 1979 年到 2010 年样本数据建立的回归方程有待进行结构检验，为此，使用析软件对回归方程进行 验， 选取 1994 年为断点，检验 结果如下： 表 8： 果 1994 No at 1979 2010 F(2,28) og ) ) 表中结果可知， 验结果表明，检验统计量 ，对应的 此在 95%的置信水平上认为可以拒绝原假设，即回归方程存在结构变化。进一步分析可知，改革开放后我国农村金融机构的发展经历 1978 年至 1993 年 的 恢复起步阶段 ，从1994 年 开始进入 调整阶段 ，因此 1994 年金融机构对农业的贷款 (有明显的结构调整。为此， 为反映 新的发展 时期 影响，选取 1994 年至 2010 年的样本数据 重新 做回归分析 ，得到回归分析结果如下： (4回归方程和 系数显著性检验如下： 表 9： 回归方程和系数显著性检验结果 C of um 0991061 og 模型的整体和系数显著性检验均通过， 释的部分达 回归方程可以被解释为金融机构对农业的基础贷款规模 元，其中受财政支农政策影响 产生的扩大效应 约 财政用于农业的支出每增加 1 单位，将带来金融机构 增加 对农业的贷款 (2)农业产出 Y 对 多元回归模型 考虑金融机构对农业的 贷款 财政用于农业的支出 农业产出 Y 之间的关系，同时考虑经济环境的外生变量 更进一步，为消除 间的共线性，使用马克威 表 10： 主成分个数选择信息表 方法 主成分数 自定义 2 表 11： 主轴（对应主成分）信息表 主轴 对应特征值 贡献率 累计贡献率 % DP a(1) a(2) 12： 自变量相关系数表 相关系数 13： 回归系数表 常数项 归系数 b 2, 14： 方差分析表 平方和 自由度 均方 回归 3,560,730, 1,186,910,差 143,850,8 5,137, 总离差 3,704,581,1 表 15： 模型分析表 复相关系数 修正的复相关系数 归方程 ： Y= (4因此，结果表明整体显著性检验通过，所建立 的 模型成立。回归方程可解释短期内 金融机构对农业的贷 款 对农业产出有正的影响， 财政用于农业的支出 对农业产出有负的影响，而农业产出 增加 中可被 释的部分占 但回归方程所 解释 的 只是数据之间的数量关系， 且模型中 剔除了 间的共线性， 农业产出的贡献通过 导，同时由于 加在农业基础设施上的建设， 短期内农业基本建设的支出不能见效，增加了农业生产的隐性成本，对农业产出产生负的影响。 (3)考虑滞后项的分布滞后模型 为更合理的建立模型研究农业产出 Y 和 间的关系，考虑 Y 不仅受 响，而且受 滞后项影响，即建立分布滞后模型，同时考虑 Y 受经济环境影响的信息反映在 Y 的一期滞后项 Y(，建立模型如下： 11100i t i i t i t I N F I S Y (4通过不断调整模型参数，得到最终的结果如下： 表 16：考虑滞后项的分布滞后模型 分析 Y 06/27/11 05:54 1985 2010 26 C 2) 6) ( of um 8392795 og 即模型结果如下： 2 6 17 1 3 . 1 3 0 . 4 3 2 9 0 . 4 1 0 7 5 . 5 3 6 0 + 0 . 8 6 2 3t t t t I N F I N F I S Y (4此时模型的整体显著性 检验成立，模型结果解释短期内金融机构对农业的贷款由于增加农户负担，且贷款用于农业的投入短期内 收不到成效， 对农业产出产生负的影响， 长期内金融机构对农业的贷款才对农业产出产生正的影响；财政支农的绩效也表现出明显的滞后作用，原因在于财政用于农业的支出主要包括支援农村生产支出和农林水利气象等部门的事业费和 农业基本建设支出，具有明显的周期性， 农业基本 设施 建设 等 长期内才发挥作用，因此财政支农的绩效表现出一定的 滞后性。 果分析 因此，由上述分析结果可知，金融支农和财政支农政策在实施中有如下绩效传导过程： 金融 支农和财政支农绩效从长期来看均有 显著 效果，尽管短期内 金融机构对农业的贷款由于增加农户负担 和 贷款用于农业的投入短期内收不到成效，对农业产出产生负的影响， 但总体来看金融贷款和财政对农业的投入是有利于农业的发展的，且金融支农系统和财政支农系统互为支持、互相配合，金融支农以财政为保障，财政借助于金融贷款发挥杠杆作用，通过扩大金融机构对农业的贷款和增加农户贷款需求， 借助 金融支农平台间接地扩大其效应。 图 2：金融支农和财政支农的绩效传导过程 由结果可知，金融机构 对农业的贷款每增加 1 单位，短期内的直接影响是带来产生的减少，但从长期来看， 1 单位贷款带来 绩效，且财政用于农业的支出每增加 1 单位从长期来看也将带来 绩效。此外，金融机构对农业的贷款以财政为 支持 ，财政用于农业的支出将增加金融机构对农业的贷款，金融支农政策和财政支农政策的搭配意味着每 1 单位的 财政对农业的投入将带来 位额外的金融贷款对农业的投入，支持并保证金融支农发挥其正常的绩效，从农业产出的角度来看，将带来 位预期外的产出，也就是说，金融支农和财政支农的搭配产生的效应大于 其单独实施产生的效应之和， 即由于金融支农和财政支农的协同产生 1+12的额外效应，金融支农和财政支农的协同效应显著。 五、结论和建议 总之， 财政和金融作为支持农业发展政策的两个重要方面， 金融支农政策和财政支农政策有着显著的协同效应，即 1+12的 扩大效应，财 政对农业投入可以吸引和引导金融资金对农业的投入，同时金融机构对农业的贷款必须借助财政支农体系为基础才能更好地发挥作用。 在基层农村农业建设的过程中，如何处理好金融支农和财政支农的关系和政策搭配问题显得尤为重要 。 为此，结合本文的结论，提出如下建议 ： 1支农建设中财政与金融携手，共同实现扶弱功能，优化社会资源配置。 优化资源配置和提供“公共服务”，都包含扶助弱者，为弱势群体提供均等机会健康发展的重要内容。农业是弱势产业，农民尤其是中低收入和贫困农户是弱势群体，弱势的“三农”理应得到财政和金融的共同支持。然而，我国的农业、农村和农民长期以来一直是财政投入和金融服务的“短板”。在城乡二元结构的格局下，财政更多地关注和服务于城市，采取的是农 融支农 财政支农 农业产出 短期 长期 长期 子系统 1 子系统 2 金融支农 1+12扩大效应 业支持工业、农村支持城市的政策；同时，金融的“有偿性”和商业化运作与农业的特殊性和农村经济的弱质性之间的矛盾导致农村 金融一直以来是我国金融体系中的薄弱环节。因此，要夯实农业农村发展基础，建设社会主义新农村，必须加强财政对“三农”的投入力度和金融对“三农”的支持力度。 2有限的财政支农资金要发挥其杠杆作用，必须借助于金融渠道。 财政支农现状表明， 财政支农支出增长较快，但仍难 满足新农村建设的巨大资金需求。改革开放以来，财政支农支出呈快速增长趋势。 1979 年至 2010 年，财政支农总额从 元提高到 元，年均增长 2009 和 2010 年 增幅更是高达 但是，有限的财政支 农资金难以满足“三农”建设对资金的巨 大需求。 研究表明，从 2006 年到2020 年新农村建设要新增资金 15亿元，平均每年要将净增 1 万多亿元。 而 2006 年到 2010年，财政支农支出分别为 元， 还是远远不能满足每年平均 1 万多亿元的增量资金需求。而且，可用于支农的财政收入增速趋缓， 2008 年财政收入的增长率由 2007 年的 至 在财政收入增幅减缓的同时，各项保障性支出会进一步增加，未来可用于支农的财政收入是十分有限的 。从统计数据进一步分析可知，财政支农支出结构不合理，使其真正用于发展现代农业推进新农村建设的资金占比极少。 2005年，支农性财政支出中，维持机关与干部和困难群体的“吃饭财政”占 基本建设支出占 而具有发展潜力的科学技术三项费用只占 财政支农支出总额本身十分有限，而真正用于发展现代农业推进新农村建设的财政资金则更为有限，要让有限的财政资金真正发挥杠杆效应，必须借助于金融渠道，才能真正意义上实现财政支农的功能。首先，财政支农必须通过金融渠道才能发挥其杠杆效应。财政可通过政策性金 融、合作性金融和商业性金融等多类金融渠道，将财政的补偿输导给农村经济，间接支持社会主义新农村建设，从而更好地实现其“调控器”的作用。其次，财政通过金融渠道传递