本文關(guān)鍵詞：金融體系改革對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步影響的實證檢驗，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

技術(shù)進步的影響，我們建立如下計量模型：

agrtechit=α+ρ1FSit+ρ2RDit+ρ3FSit*RDit+βXit+ui+vt+εit

顯著，這說明水庫的建設(shè)面積和農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積可能對于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步并沒有多大影響，但是從符號來看，水庫的建設(shè)面積對技術(shù)進步可能有些許的促進作用，這是因為水庫可以幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)比較穩(wěn)定的進行，而使農(nóng)民不必擔(dān)心新技術(shù)的應(yīng)用會付之一炬，相反，受災(zāi)面積則對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步有負的影響，其作用機理是相同的，當(dāng)農(nóng)民預(yù)期到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可能會受自然災(zāi)害的影響時，其自然不會廣泛的使用新的生產(chǎn)技術(shù)。

在模型4和模型5中，我們依次加入了金融體系改革的虛擬變量及其與金融支持的交叉項，這分別可以考察金融體系改革對于金融支持影響農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的水平和結(jié)構(gòu)影響，從模型4中可以看出，虛擬變量的估計系數(shù)顯著為正，從而表明金融體系改革對于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步有正的水平影響，從模型5可以看出，虛擬變量和金融支持的交叉項估計系數(shù)也為正，這說明金融體系改革對于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步有正的結(jié)構(gòu)影響。在模型6中，我們同時加入了虛擬變量及其交叉項，盡管兩者的估計系數(shù)都變小了，但是仍然顯著為正，這就證明2006年開始的金融體系改革使得金融支持進展到一個新的階段，在這個階段中，金融支持對于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的促進作用無論是在水平上還是在結(jié)構(gòu)上都比改革之前增強了。

此外，在所有的估計模型中，金融支持對于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的影響都顯著為正，模型5、6中估計系數(shù)變小是因為交叉項的作用，該交叉項分離出了金融體系改革對于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的結(jié)構(gòu)影響，從而使得金融支持的純效應(yīng)減弱了。

3金融支持、金融體系改革與農(nóng)業(yè)技術(shù)進步：進一步檢驗

以上已經(jīng)初步證明金融支持、金融體系改革與農(nóng)業(yè)技術(shù)進步之間存在著較為顯著的正相關(guān)關(guān)系，但是這種正的

（1）

agrtechit是被解釋變量，用DEA方法下測算得其中，

到的農(nóng)業(yè)技術(shù)進步來衡量；FSit為各省涉農(nóng)貸款的增長反映了金融速度，反映金融支持水平；RDit為虛擬變量，體系改革對于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的水平性影響，對于i≥2006,RDit=0，對于i<2006，RDit=0。FSit*RDit為交叉項，主要是用來考察農(nóng)村金融體系改革對于金融支持影響農(nóng)業(yè)技術(shù)進步程度。隨著新型農(nóng)村金融機構(gòu)政策的出臺以及農(nóng)村金融改革的深化，金融市場競爭趨于激烈，其供給的價格下降，數(shù)量上升，從而帶動農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的提包括：各高，所以，預(yù)期ρ2和ρ3將為正；Xit為控制變量，省水庫的總數(shù)量的對數(shù)；農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施水平：自然環(huán)境質(zhì)量：各省歷年受災(zāi)面積的對數(shù)；規(guī)模經(jīng)營狀況：各省農(nóng)村居民人均經(jīng)營耕地面積的對數(shù)。人力資本水平：各省義務(wù)教育普及率，普及率越高，農(nóng)村地區(qū)受教育的可能性角

越大。α為常數(shù)項，ui和vt分別為不可觀測的個體和時刻效應(yīng)。

首先使用hausman檢驗和F檢驗選擇估計面板數(shù)據(jù)模型的方法，通過檢驗，固定效應(yīng)方法更適合估計該模型。其輸出結(jié)果見表2，其中，所有的估計結(jié)果均使用聚類穩(wěn)健標準差。模型1中，無論是金融支持水平、人力資本還是規(guī)模經(jīng)營狀況，都對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步有顯著的促進作用，這實際上解釋了推動農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的三種機制：金融支持、義務(wù)教育普及和實現(xiàn)農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營，需要注意的是，常數(shù)項顯著為正并且大約維持在0.6多一點，這可以與之后加入虛擬變量的估計模型相比，從而發(fā)現(xiàn)金融體系改革對于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的影響。

表2

被解釋變量解釋變量

模型1

***

金融支持影響農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的初步驗證

農(nóng)業(yè)技術(shù)進步

模型20.201

***

模型30.217

***

模型40.224***(2.99)0.158***(1.84)

模型50.117

**

模型60.135**(1.36)0.108**(1.67)

金融支持水平0.214金融體系改革

交叉項基礎(chǔ)設(shè)施水平自然環(huán)境質(zhì)量人力資本水平0.114

相關(guān)性有可能是農(nóng)業(yè)技術(shù)進步提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和資本回報率，從而帶動了涉農(nóng)貸款的增加，而不是相反，也就是說金融支持本身可能是內(nèi)生變量，這就可能造成了估計的偏誤，，為了解決這一問題，我們在模型（1）的基礎(chǔ)上，使用工具變量法對及其進行估計，以解決可能存在的內(nèi)生解釋變量問題。

根據(jù)通常的解決辦法，我們使用滯后一期的金融支持水平作為作為當(dāng)期變量的工具變量，對模型（1）進行重新估計。在估計過程中，我們對各變量依然使用聚類穩(wěn)健標準差。其輸出結(jié)果見表3。

表3中，模型7、8和9分別估計了沒有虛擬變量和交叉項、沒有交叉項以及沒有虛擬變量的模型，控制變量依然包括基礎(chǔ)設(shè)施水平、自然環(huán)境質(zhì)量、人力資本水平和規(guī)模經(jīng)濟狀況，從估計結(jié)果可以看出，即使在工具變量法的情況下，我們的結(jié)果依然變化不大，金融支持、虛擬變量以及交叉項的估計系數(shù)均顯著為正，基礎(chǔ)設(shè)施水平和自然環(huán)境質(zhì)量仍然不顯著，人力資本水平和規(guī)模經(jīng)濟狀況均顯著為正，常數(shù)項也是顯著的。

(2.77)(2.69)(2.89)(1.82)

0.104

0.011(1.24)

0.003(0.97)-0.014(-1.03)

***

***

0.097***(5.79)0.013(1.34)-0.115(-0.33)0.115***（1.97)0.127***(3.50)0.679***(6.97)588

(1.97)

0.016(1.12)-0.002(-0.24)0.293

***

0.001(0.66)0.003(0.26)0.243

***

0.246

***

0.356

***

(2.98)

規(guī)模經(jīng)營狀況0.177***

(4.59)

常數(shù)項樣本數(shù)

0.674

***

(3.77)0.181***(4.50)0.635

***

(4.78)0.172***(4.52)0.704588

*

(2.88)0.142***(3.65)0.667588

**

(2.15)0.127***(3.50)0.674

***

(5.69)588

(6.71)588

(7.84)(6.65)(7.81)588

注：系數(shù)下方括號內(nèi)的值是t統(tǒng)計量，***表示在1%水平下顯著；**表示在5%水平下顯著；*表示在10%水平下顯著。

在模型2、3中，依次加入控制變量基礎(chǔ)設(shè)施水平和自然環(huán)境質(zhì)量，可以發(fā)現(xiàn)，其對于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的影響均不

160

統(tǒng)計與決策２０14年第7期·總第403

期

  本文關(guān)鍵詞：金融體系改革對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步影響的實證檢驗，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。