涉农贷款和农业经济增长关系

【摘要】本文以国家级贫困县内蒙古喀喇沁旗（文中简称喀旗）的相关数据为基础，采用计量经济学的分析工具，实证研究涉农贷款对农业经济增长的关系，分析涉农贷款贡献度低的原因，针对性地提出建议。
【关键词】民族贫困地区农业经济增长涉农贷款研究
本文采用实地调查法、定性与定量分析法，运用计量经济学的分析工具，实证研究涉农贷款对农业经济增长的贡献度，分析存在的问题，探讨解决问题的途径和办法。本研究成果期望对民族贫困地区的政府和金融部门制定增加涉农贷款的相关政策、涉农贷款对象争取和利用涉农贷款有一定的参考价值

一、文献综述

国内外关于涉农贷款对农业经济增长的关系，因分析角度不同而产生了两种截然相反的观点。其主流的观点认为农业贷款的增长能够促进农业的经济增长。M. Hasody（哈索蒂）、W. A. L

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ewis（刘易斯）和M. P. Todaro（托达罗）认为，小农贷款可以实现农业经济增长，从而实现农民收入增加和农民生活水平提高的目的。张秀生、卫鹏鹏（2004）、瞿商等（2005）和史惠文（2011）认为农业的发展离不开农业信贷的有力支持。但Townsend（2001）却认为农业信贷不能促进农业经济的发展。周定娥（2011）也提出，农业信贷的增长不是促进农业人均GDP增长和提高农民收入的资源要素。国内外学者针对涉农贷款对农业经济增长作用的影响分析因选取角度不同，往往会有不同的研究结果。现有的研究基本上是站在全国或者省级的角度研究涉农贷款与农业经济增长的关系，而基于民族贫困地区县域角度对两者之间关系的研究较少。

二、喀旗农业经济的发展情况

1．喀旗农业增加值的变化情况
从图1中可以看出喀旗的农业增加值基本上呈现逐年增长的态势，表现为波浪形的增长。农业增加值从1992年的1.15亿元到2011年的9.6亿元，增幅达到73

4.78%。喀旗“十一五”期间农业经济发展取得了不错的成就。

图1喀旗1992～2011年农业增加值的变化情况
图2喀旗1992～2011年涉农贷款投入量
2．喀旗涉农贷款的变化情况
调查得知，2004年开始喀旗涉农贷款在金融机构贷款总额中的比例占到了20%以上。由图2可见，1992～2004年，喀旗涉农贷款的投入量比较平稳，2005～2009年，喀旗加大对农业贷款的支持力度，涉农贷款的投入量上了一个新的台阶。

三、喀旗涉农贷款与农业经济增长的贡献分析

分析可知，喀旗农业经济发展较好，涉农贷款的投入力度较大。因此，本文在此部分运用ADF检验、协整检验，以及格兰杰检验等实证分析的方法来探讨喀旗涉农贷款对农业经济增长的贡献度。
1．变量的选取
本文选取喀旗涉农贷款的投入数量（X）作为解释变量，选取喀旗农业经济增加值（Y）作为被解释变量，对喀旗1992～2011年的时间序列数据采用Eviews 6.0软件进行实证分析。考虑到对时间序列数据取对数之后并不影响原来数据的性质，为了便于实证分析，本文对所采用的时间序列数据取对数，详见表1。
表1本文实证分析所用数据表
年份喀旗农业增加值（lnY）喀旗涉农贷款（lnX）
19929.358.03
19939.518.38
19949.88.39
19959.758.46
199610.048.49
199710.288.59
199810.228.68
199910.118.86
20009.859.08
200110.029.35
200210.169.37
200310.239.42
200410.699.62
200510.709.98
200610.7510.37
200710.9610.4
20081

1.1310.59

20091

1.1510.8

20101

1.33165

20111

1.48178

2．计量分析过程
第一，单位根（ADF）检验。由于时间序列大多数都是不平稳的，而对不平稳的时间序列进行回归分析是没有任何经济意义的。因此本文采用ADF做单位根检验，检验平稳性，采用Eviews

6.0计量软件进行分析。得出的结果见表2。

根据表2中平稳性检验结果可知，各个变量在一阶差分之前是不平稳的时间序列。一阶差分之后，在1%、5%和10%的临界值情况下都是平稳的时间序列。
第二，协整检验。为了避免伪回归的存在，本文采用E-G两步法利用Eviews

6.0软件对时间序列进行协整检验，以便确定各个变量之间是否存在稳定的均衡关系。

＊ 本文系民族大学本科生研究计划训练资助项目（项目：GCCX2012110121）的阶段研究成果
表2各变量平稳性检验结果
变 量检验形式(C，T，L)ADF统
计量临界值结 论
1%5%10%
LNX（C，T，3）0.8385-4.6679-

3.7332-3103不平稳

LNY（C，T，0）-

1.7985-4.5326-3.6736-3.2774不平稳

DLNX（C，T，2）-

6.0493-4.6679-3.7332-3.3103平稳

DLNY（C，0，0）-4.0120-3.8574-3.0404-

2.6606平稳

第一步，得到OLS（最小二乘法）回归方程估计的回归模型：
lnY＝5.3928 + 0.5237lnX

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