商业银行贷款对农业经济的影响

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［摘要］以湖北省荆门市为例，基于VAR模型对商业银行贷款时农业经济发展的影响进行分析。结果显示，银行贷款与农林牧渔总产值的发展表现出分离的趋势，且银行贷款对农林牧渔总产值有Granger因果关系，同时农林牧渔的发展主要应依靠自身的实力。为此，应当正确认识金融支持对农业发展的作用，始终保持金融支持对农业发展的扶持，努力做好农业供给侧结构改革的谋划。

［关键词］银行贷款；农业经济；Granger

因果关系发展绿色金融是国家金融发展的重大战略。绿色金融要求金融支持的重点要向绿色行业和相关领域倾斜，要通过金融支持促进低碳循环生产和生活方式的形成。农业作为国民经济的基础，既是绿色发展的重要产业，也是需要金融支持的重要产业。研究商业银行贷款对农业经济发展的影响，对于制定正确的金融支持方针具有重要意义。

1问题的提出

目前，我国农业处于供给结构性矛盾之中，需要实行供给侧结构改革目标。为了实现农业供给侧结构改革目标，应充分发挥金融支持的重要作用。研究表明，金融支持和区域市场整合可以显著促进价值链的提升，从而提高农业生产效率［1］。因为商业银行的金融支持行为可以影响企业的贷款融资规模，进而影响企业的产出，提高经济增长水平［2］。同时，金融支持具有相应的制度属性，通过规避贷款风险，可以有效发挥对贷款农户的行为约束功能，提升贷款农户的创业能力，从而提高创业成功概率［3］。纵观贷款农户的特点，家庭收入越高，农业生产项目就越大，从而越需要金融支持［4］。而我国金融机构对农业贷款又或多或少存在顾虑，主要是源于我国新型农业经营主体管理不规范、信息不对称，致使金融机构缺乏贷款积极性［5］。但金融对于促进农业发展具有不可替代的作用，在实行农业供给侧结构改革过程中，必须充分发挥金融支持的作用。应当以金融价格为依托，实现金融资源供给优化对接农业资源的合理配置［6］，从而促进优质农业产业的发展，淘汰落后的传统农业产业，实现农业供给侧结构改革目标。为此，笔者以湖北省荆门市为例，基于VAR（向量自回归）模型对商业银行贷款对农业经济发展的影响进行了研究。

2实证检验与分析

2．1变量说明。按照数据连续并可得的原则，选择荆门市1990～2016年银行贷款年末余额为自变量x，农林牧渔总产值为因变量y，考虑到物价变动因素，农林牧渔业总产值用农林牧渔业总产值指数平减处理，进行向量自回归模型分析。相关数据来自于《荆门市统计年鉴》（1991～2017年度）。为了便于分析，先绘制荆门市银行贷款余额和农林牧渔总产值年度变化图（图1）。图1显示，随着时间的推移，荆门市银行贷款余额和农林牧渔总产值基本上呈同步上升趋势。为此，可以初步判断两者有一定的因果关系。经Eviews6．0软件统计分析可知，1990～2016年荆门市银行贷款余额最大值为8721600．0万元，最小值为167746．0万元，平均值为2337378．0万元。荆门市农林牧渔业总产值最大值为3782954．0万元，最小值为109555．0万元，平均值为1611839．0万元（表1）。2．2实证分析。2．2．1变量平稳性检验采用ADF检验法验证银行贷款余额、农林牧渔业总产值的平稳性。检验结果见表2。由表2可知，变量Y的ADF统计量表示变量Y在1％水平下存在单位根，对Y进行一阶差分，ADF统计量表示Y的一阶差分变量在1％水平下不存在单位根，为平稳变量，记为I（1）。lnX的ADF统计量表示变量lnX在1％水平下存在单位根，对lnX进行一阶差分，ADF统计量表示lnX的一阶差分变量在1％水平下不存在单位根，为平稳变量，记为I（1）。2个变量的协整检验前提是要求变量同阶单整，因而基于变量△Y（用DY表示）和变量△lnX（用DLNX表示）进行后续的检验。2．2．2协整检验1）采用E－G两步法对变量DY和变量DLNX进行协整检，建立回归方程：2）对方程（1）的残差序列＾μt进行单位根检验，单位根检验结果见表3。2．2．3VAR模型的滞后阶数确定采用软件自带的命令确定VAR模型的滞后阶数（表4）。由表4可知，确定VAR模型的最佳滞后阶数为3，因而建立VAR（3）模型。2．2．4Granger因果检验为了判断银行贷款对农林牧渔总产值是否产生了影响，进行了Granger因果关系检测。由表5可知，银行贷款不是农林牧渔总产值的Granger原因的P值为0．0017，小于5％的临界值，说明银行贷款是农林牧渔总产值的Granger原因。而农林牧渔总产值不是银行贷款的Granger原因的P值为0．6956，大于5％的临界值，说明农林牧渔总产值不是银行贷款的Granger原因。2．2．5VAR模型估计结果在Granger因果检验的基础上，得出VAR模型的估计结果如下：DYt＝0．3333×DYt－1＋0．1257×DYt－2＋0．0498×DYt－3＋24947．04×DLNXt－1－9622．58×DLNXt－2－10022．66×DLNXt－3＋6552．77结果表明，银行贷款与农林牧渔业总产值之间存在长期的协整关系；银行贷款数的变化会引起农林牧渔总产值的变化。2．3模型检验和方差分解2．3．1模型稳定性检验采用AR多项式特征判断模型有效性（图2）。全部特征根均在单位圆内，表明模型是稳定的，可以进行方差分解。2．3．2方差分解在农业经济发展中，农林牧渔的发展既受自身条件的影响，也会受到银行贷款的影响。为了分析不同时间段银行贷款对农林牧渔总产值的影响，进行DY方差分解。从表6可以看出，银行贷款对农林牧渔总产值的影响逐步显现，每年增长的幅度比较平稳，且具有长期的影响力。当然，银行作为商业性金融机构，确实需要考虑农业贷款的安全性。此外，荆门市农林牧渔发展的自身贡献率很高，在第2期自身的贡献率达到66．58％，随着时间的发展，虽然有所下降，但下降幅度很小，到第10期自身的贡献率仍然达到59．18％。因此，农林牧渔的发展主要应依靠自身的能力。

3结论与建议

3．1结论。（1）银行贷款与农林牧渔总产值的发展表现出分离的趋势。银行贷款与农林牧渔总产值随着时间的推移总体上呈上升状态，2009年以前基本上是同步上升。2009年以后，银行贷款上升较快，而农林牧渔总产值呈现平稳上升的发展态势，说明银行贷款正在从农村流向城市，从农业流向其他产业。（2）银行贷款对农林牧渔总产值有Granger因果关系。荆门市是农业大市，是国家商品粮重要生产基地。因此，荆门市农林牧渔的发展离不开银行贷款的支持。（3）农林牧渔的发展主要应依靠自身的实力。方差分析结果显示，荆门市农林牧渔的发展自身的贡献率很高，在第2期自身的贡献率达到66．58％，随着时间的推移，虽然有所下降，但下降幅度很小，到第10期自身的贡献率仍然达到59．18％。因此，增强农林牧渔自身的实力仍是农业经济发展的重要基础。3．2建议。（1）应当正确认识金融支持对农业发展的作用。我国商业银行的性质决定了其本质上的趋利性，因而在强调商业银行支持农业的同时，应当让相关农业项目落实具有基本保障［7］。同时，鼓励商业保险进入农业领域，为促进农业的健康稳定发展特别是新型农业经营主体的发展提供保障，促进农业产业结构的调整优化［8］。（2）应当始终保持金融支持对农业发展的扶持。虽然我国农业得到了快速发展，但农业仍然是弱势产业，仍然需要金融支持。为此，地方各级政府应当把中央的各项支农惠农政策落到实处，必须始终保持金融支持对农业发展的扶持［9］。（3）应当努力做好农业供给侧结构改革的谋划。我国农业处在总体供给过剩但优质农产品欠缺的结构性矛盾之中。为此，必须做好农业供给侧结构改革的谋划，通过宏观调控手段和主体功能区的发展，引导农业从数量型农业向质量型农业转变。通过综合手段调控，促进农业现代化、规模化和集约化经营［10］，实现中央提出的农业供给侧结构改革目标。

作者:毛丽娟 单位:长江大学园艺园林学院