政策因素對農業貸款的影響

時間：2023-05-01 02:16:59 論文范文我要投稿

相關推薦

政策因素對農業貸款的影響

摘要：自2003年至今，國家出臺了多項支持農村金融發展的政策。2013年，國家又出臺多項政策，支持農村金融發展，調整經濟結構。本文通過運用2003-2009年的季度數據，發現農村信用社改革、農村金融機構準入政策的變化以及建立新型農村金融機構的政策對農業貸款的增加有顯著負向影響。

關鍵詞：農業貸款；政策有效性；農村信用社改革；農村金融機構準入條件；新型農村金融機構

一、引言

農業發展歷來是我國經濟發展的重中之重，但由于農業貸款對象可抵押物缺乏、放款風險高等因素，導致農業貸款的發放受到限制。近年來，國家出臺多項政策，規范農村金融管理，降低農村金融機構準入門檻，擴大農業貸款可抵押物品范圍，意在促進農業貸款的增長，為農業經濟發展提供資金支持。本文旨在通過實證檢驗，分析這些政策促進農業貸款增長的有效性。

二、文獻綜述

崔姹、孫文生和李建平的實證分析表明，農民收入會影響到農業貸款的增長。張永志等人的研究表明，農業行業市場風險、自然災害風險、農業貸款政策風險以及農村地區所吸收的存款資金外流問題，導致了農業貸款不足。王敏杰、應麗艷通過實證分析表明，農民收入及耕地面積等因素會影響信貸風險及資金需求，進一步影響農業貸款的發放。張燕、杜國宏基于上海六縣區農業貸款難的問題進行了分析，提出農村信用環境欠佳、抵押擔保機制不健全以、政策法規不夠完善以及信息流動性差，導致了農業貸款難的問題。繆仕國和胡冰川通過對江蘇省農村信用社的研究表明，當地的產業結構、投入產業風險情況以及農村信用社的產權及制度都會影響農業貸款的占比。

上述一些研究對影響農業貸款的因素，比如農民收入和資金需求等，進行了實證分析。也有研究就農村信用社改革等政策因素對農業貸款的影響進行了分析，但并沒有對政策變化進行量化分析。

三、經濟學原理

農業貸款總量受到多方面因素的影響，第三產業的資金需求、金融機構的資金供給共同決定了農業貸款得增長。農業生產總值在一定程度上代表了農業產業的擴張趨勢，如果農業產業持續發展，對資金的需求也會隨之增加。而金融機構對第三產業的資金供給則受到了金融環境的影響，農民收入的增加會提升借款人的還款能力，降低不良貸款比率，從而使農業貸款的發放更加容易。

近年來，國家出臺了多項政策，鼓勵農村金融的發展，為第三產業提供資金支持，有利于農業貸款的發放。2003年，農村信用社改革政策出臺，明確了產權制度，使得運營更加規范，對打造農村金融環境的長期穩定是有利的。2006年，銀監會調整農村地區銀行金融機構的準入標準，鼓勵農村金融發展。2007年，銀監會發布6項新型農村金融機構的行政許可，通過降低存款準備金率以鼓勵設立新型的農村金融機構，并對新型農村金融機構設定一定的存貸比要求，為農村金融提供更廣泛的資金來源。自此政策出臺后，國內村鎮銀行、小額貸款公司數目顯著增長。

由于有滯后效應，以上因素的改變可能要經過一段時間才能影響到農業貸款的改變。

四、實證檢驗

（一）研究方法：根據Dickey & Fuller 提出的殘差項序列相關的ADF 單位根檢驗法，檢驗原數據是否為平穩序列，對于非平穩序列進行處理使之成為平穩序列，從而避免偽回歸現象。如果原序列是平穩的，那么，將利用理論模型進行回歸檢驗（OLS），并確定農業貸款、農業產出、和農民收入之間的關系。本文將運用鄒氏檢驗法（Chow’s Test）檢驗回歸方程殘差序列是否有結構性斷點。如果有，則說明在某一時間點，原回歸方程的殘差方差出現變化，原模型出現結構性變化。本文還將引入虛擬變量，通過判斷虛擬變量前的系數是否顯著來判斷相關政策的出臺是否影響了原方程的截距和斜率，從而判斷政策的有效性。在該項研究中，最優滯后期數的確定是按Schwarz 評價準則（SC）確定的。

（二）數據說明：本文選取了2000年至2009年農業貸款發放、農業生產總值和農民收入的季度數據，以分析農業產業資金需求和貸款人信用狀況與農業貸款的關系。圖1 顯示的是2000～2009 年農業貸款的增長趨勢，圖2 顯示的是農業生產總值的變化，圖3 為農村居民人均純收入的變化趨勢。數據來源于CSMAR和中經數據庫，原數據均為當年季度累計數據，處理為當季度發生數據。

2003年8月，農村信用社改革開始；2005年，銀監會調整農村金融機構準入條件；2007年，銀監會出臺政策鼓勵新型農村金融機構的設立，在監管、補貼、獎勵等政策方面多有優惠。三個政策旨在鼓勵推動農村金融的發展，為第三產業提供資金支持。本研究選取以上三個時間點，設立虛擬變量，分析三個政策是否對農業貸款的發放有顯著影響，探究政策的有效性。

（三）檢驗分析：

1.平穩性檢驗：對農業貸款季度發放值（Ad）、農業產值（Ag）取對數，分別以LnAd、LnAg代表。通過單方根檢驗發現，LnAd和農民收入（In）均為非平穩序列，且均為一階單整序列， LnAg是平穩序列，結果見表1。采用一階差分法處理原序列，用dLnAd、dIn 分別表示對相關變量取一階差分值。從表1可以看出，經過處理后所有數據序列在1 %顯著水平上都是平穩的。本文數據由Eviews軟件處理而成。

dLnAdt 對LnAgt和dInt的滯后項進行回歸，篩選出系數顯著的滯后項，同時根據信息準則法（Akaike info criterion和Schwarz criterion）以及節儉性原則（parsimony），上述模型選擇對LnAgt滯后2期和dInt滯后3期的值進行OLS回歸分析。

4.虛擬變量的引入：根據三項政策出臺的時間點，分別引入虛擬變量，考慮到政策出臺到施加影響會有一定的時間間隔，本文多次多虛擬變量的滯后項進行回歸。

經檢驗，農業合作社改革滯后三期對原模型結構有顯著影響，改變了農業產值變化率的斜率，降低了農業產值變化率的影響。

五、研究結論

農民收入的增加和農業生產總值的增加與農業貸款發放有正向關系。貸款人償付能力的提升可以降低貸款風險，改善金融環境，促進農業貸款的增加；農業產業擴張導致了資金需求的增加，是農業資金借貸市場重新平衡。

然而幾項政策的出臺在短期內并沒有對農業貸款的發放產生正向促進作用。農業合作社的改革雖然會在長期明確產權制度，改善運營制度，從而促進農業合作社在長期支持農業發展。但短期來看，由于改革后農業合作社產權明晰，對壞賬率的控制更嚴格，導致對風險大的農業貸款減少。

而降低農村地區金融機構準入政策和設立新型農村金融機構，會促進資本進入農業產業和鄉鎮地區。然而實證結果表明，雖然這兩項政策的出臺導致了貸款結構的改變，但影響卻是負向的。首先可能是因為檢驗樣本比較小，政策的滯后導致了結果偏離了長期穩定關系。同時也可能是政策推出初期并不十分完善，同時出現的問題，比如較高的農業新型金融機構壞賬率，是的金融機構不傾向于借貸資金給農業產業。

政策出臺者應該繼續落實具體支持政策，比如補貼和獎勵農村金融機構政策，以便存進農村及農業發展。

參考文獻：

[1]崔姹，孫文生，李建平，基于VAR模型的農業貸款_財政支農對農民收入增長的動態性分析_以河北為例《廣東農業科學》 2011年1期 .

[2]張永志，農業貸款的總量、效應與制約因素-分析平頂山個案，《金融研究》，2003年3期 .

[3]王敏杰、應麗艷，影響農業貸款量的實證分析，《農業機械化與電氣化》，2007年2期.

[4]張燕，杜國宏，緩解農業貸款難的對策分析_基于上海市六區縣的調查研究，上海農村經濟，2009年 8期 .

[5]繆仕國，胡冰川，江蘇省農村信用社及農村商業銀行農業貸款的因素分析，《金融縱橫》，2004年12期.

【政策因素對農業貸款的影響】相關文章：

試析政治因素對貿易政策制定的影響05-02

試析政治因素對貿易政策制定的影響04-28

影響企業選擇會計政策的因素分析05-02

影響雞產蛋率的因素04-29