雷曜　張文婷

摘 要：本文在2007—2017年10年數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了優(yōu)化的向量自回歸模型PVAR分析四大類(lèi)涉農(nóng)貸款和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)各個(gè)變量之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系以及各類(lèi)涉農(nóng)貸款變動(dòng)對(duì)農(nóng)民收入的長(zhǎng)期決定因素和短期動(dòng)態(tài)變化。本文發(fā)現(xiàn)，各項(xiàng)涉農(nóng)貸款余額都是引起農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的格蘭杰原因，而只有農(nóng)林牧漁業(yè)貸款是引起農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格變動(dòng)的格蘭杰原因；各項(xiàng)涉農(nóng)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)和農(nóng)民收入變動(dòng)都能在短期內(nèi)產(chǎn)生實(shí)際的影響，并且是單向的；全口徑涉農(nóng)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)和農(nóng)民收入變化的貢獻(xiàn)明顯，貢獻(xiàn)度達(dá)10.1%和5.26%，金融支農(nóng)成效顯著。

關(guān)鍵詞：涉農(nóng)貸款；農(nóng)民收入；優(yōu)化的向量自回歸模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F830.58 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-2265（2018）03-0003-09

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.03.001

一、引言及文獻(xiàn)綜述

2007年以來(lái)，黨中央和國(guó)務(wù)院推動(dòng)金融支農(nóng)的政策力度不斷加大，圍繞提升農(nóng)村金融服務(wù)的能力和水平，明確了金融機(jī)構(gòu)分類(lèi)改革、農(nóng)村普惠金融、涉農(nóng)資金投放、創(chuàng)新服務(wù)產(chǎn)品、發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、財(cái)稅重點(diǎn)支持等多項(xiàng)政策框架。總體上看，目前農(nóng)村金融市場(chǎng)主體的種類(lèi)大大增加，商業(yè)銀行、農(nóng)信社、各類(lèi)小型信貸機(jī)構(gòu)、合作性金融組織、擔(dān)保機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)企業(yè)等都在以各自的方式為“三農(nóng)”提供金融服務(wù)，多元化、多層級(jí)的農(nóng)村金融服務(wù)體系已經(jīng)形成，支持農(nóng)村金融發(fā)展的政策框架也基本成熟。但是農(nóng)村金融服務(wù)的高風(fēng)險(xiǎn)、高成本、信息不對(duì)稱(chēng)等固有特征仍沒(méi)有消除，各地在落實(shí)中央農(nóng)村金融政策時(shí)存在一些具體的問(wèn)題仍待破解。

通過(guò)對(duì)金融支農(nóng)頂層設(shè)計(jì)和相關(guān)實(shí)踐的回顧，我們發(fā)現(xiàn)，涉農(nóng)貸款是金融支農(nóng)最為重要的渠道之一，也是最為有效的方式之一。自我國(guó)2007年創(chuàng)立《涉農(nóng)貸款專(zhuān)項(xiàng)統(tǒng)計(jì)制度》以來(lái)，截至2017年9月，全部金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款余額累計(jì)增長(zhǎng)399.5%，平均年增速為18.83%。全口徑涉農(nóng)貸款余額從2007年末的6.1萬(wàn)億元增加至2017年9月末的30.55萬(wàn)億元，占各項(xiàng)貸款的比重從22%提高至25.6%。從機(jī)構(gòu)布局來(lái)看，目前我國(guó)已經(jīng)形成了涵蓋銀行類(lèi)金融機(jī)構(gòu)、非銀行類(lèi)金融機(jī)構(gòu)和其他微型金融組織相互補(bǔ)充的多層次、廣覆蓋的涉農(nóng)貸款金融服務(wù)體系。僅以村鎮(zhèn)銀行和新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)為例，截至2016年末，全國(guó)已有1259個(gè)縣（市）核準(zhǔn)設(shè)立村鎮(zhèn)銀行，縣（市）覆蓋率為67%。全國(guó)已組建村鎮(zhèn)銀行1519家，其中64.5%設(shè)在中部地區(qū)，村鎮(zhèn)銀行資產(chǎn)規(guī)模達(dá)到1.24 萬(wàn)億元；已累計(jì)為352萬(wàn)家農(nóng)戶和小企業(yè)發(fā)放貸款580萬(wàn)筆，累計(jì)發(fā)放貸款金額超過(guò)3萬(wàn)億元。截至2016年末，全國(guó)已組建的新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)93%以上的貸款投向了農(nóng)戶和小企業(yè)。全國(guó)金融機(jī)構(gòu)空白鄉(xiāng)鎮(zhèn)從啟動(dòng)時(shí)（2009年10月）的2945個(gè)減少到1296個(gè)；實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)金融機(jī)構(gòu)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)基礎(chǔ)金融服務(wù)雙覆蓋的省（含計(jì)劃單列市）從2009年10月的9個(gè)增加到29個(gè)。

金融支農(nóng)問(wèn)題一直是國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)，相關(guān)研究主要集中于以下幾個(gè)方面：（1）涉農(nóng)貸款與農(nóng)民收入的關(guān)系研究?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要持有兩種觀點(diǎn)：一是涉農(nóng)貸款的投入，有利于農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)提高，從而帶動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民收入提高。王建國(guó)和牛楠（2013）選取1996—2012年的數(shù)據(jù)，對(duì)易縣農(nóng)村信用社涉農(nóng)貸款和農(nóng)民收入相關(guān)性進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明，涉農(nóng)貸款投入增加對(duì)農(nóng)民純收入增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用，但是貢獻(xiàn)率很低。吳蔚藍(lán)等（2015）也得出了相似的結(jié)論。楊正榮和蓋振煜（2015）的研究顯示，涉農(nóng)貸款投入增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用，而且其貢獻(xiàn)度仍有潛力可挖。二是隨著涉農(nóng)貸款的投入，對(duì)增加農(nóng)民收入的效果并不顯著。如夏遨（2017）對(duì)涉農(nóng)貸款及貸款結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，涉農(nóng)貸款投入加大并不一定能拉動(dòng)當(dāng)?shù)剞r(nóng)民收入增長(zhǎng)。原因在于：一方面，大多數(shù)涉農(nóng)貸款被農(nóng)戶用于維修房屋或生活使用，短時(shí)間內(nèi)并不能起到增加收入的作用；另一方面，涉農(nóng)貸款的獲得者大多為外出務(wù)工人員，他們的收入水平取決于固定收入，并不能通過(guò)獲得貸款的方式得到提高。（2）涉農(nóng)貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究。武翠芳（2006）的分析結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在正相關(guān)關(guān)系，增加農(nóng)業(yè)信貸投入，可以提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平。此外，農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出也有很大的貢獻(xiàn)，因此在增加農(nóng)業(yè)信貸資金投入的同時(shí)，也要注意增加對(duì)農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)的投入。趙爍等（2012）研究發(fā)現(xiàn)，涉農(nóng)貸款影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的途徑包括直接途徑和間接途徑，涉農(nóng)貸款的投入數(shù)量、質(zhì)量以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)績(jī)效是涉農(nóng)貸款影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三個(gè)主要因素。陳琦（2013）對(duì)農(nóng)業(yè)信貸、財(cái)政支農(nóng)支出以及兩者的交互作用對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明單純?cè)黾迂?cái)政支農(nóng)支出并不能有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，農(nóng)業(yè)信貸對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)有正影響作用，其與財(cái)政支農(nóng)支出之間存在互補(bǔ)關(guān)系。但也有觀點(diǎn)認(rèn)為我國(guó)農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在明顯區(qū)域差異，總體上長(zhǎng)期均衡關(guān)系不明顯（裴輝儒，2010）。（3）涉農(nóng)貸款存在的不足及其完善。張健華（2008）、岳意定（2008）、王愛(ài)儉（2009）等研究認(rèn)為，中國(guó)的涉農(nóng)貸款存在著風(fēng)險(xiǎn)較大、擔(dān)保體系缺乏、營(yíng)銷(xiāo)成本高等問(wèn)題。陳素芳（2011）指出，區(qū)域差異、機(jī)構(gòu)差異導(dǎo)致涉農(nóng)貸款業(yè)務(wù)開(kāi)展不平衡現(xiàn)象的出現(xiàn)。高飛（2013）指出，縣域金融機(jī)構(gòu)在政策上扶持方面存在涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策作用有限、農(nóng)村金融稅收政策優(yōu)惠不到位、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼政策不完善等問(wèn)題。許玉曉和王家傳（2008）認(rèn)為，要通過(guò)構(gòu)建適合中國(guó)的農(nóng)業(yè)信貸制度，為金融機(jī)構(gòu)加大對(duì)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村的資金投入提供制度保障。完善農(nóng)村金融體系，建立健全農(nóng)業(yè)信貸管理制度，確保農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)加大對(duì)農(nóng)村、農(nóng)業(yè)、農(nóng)民的信貸投入。

本文將研究數(shù)據(jù)更新至2017年，并采用了長(zhǎng)達(dá)10年間的時(shí)間序列，采用優(yōu)化的向量自回歸模型（Parsimonious VAR，PVAR），對(duì)金融支持三農(nóng)的成效進(jìn)行考察。

二、涉農(nóng)貸款變動(dòng)及投向

涉農(nóng)貸款按照不同的統(tǒng)計(jì)角度總共分為四大類(lèi)，該部分主要從農(nóng)村貸款、農(nóng)林牧漁業(yè)貸款、農(nóng)戶貸款和全口徑涉農(nóng)貸款這四個(gè)方面對(duì)近年來(lái)涉農(nóng)貸款的變動(dòng)和投向進(jìn)行分析。

（一）農(nóng)村貸款

圖1顯示，2007—2017年農(nóng)村貸款余額逐年穩(wěn)步增長(zhǎng)，2009年增幅最為明顯，同比增長(zhǎng)達(dá)34.2%。2014年農(nóng)村貸款余額占各項(xiàng)貸款的比重達(dá)23.2%。2009年和2014年中國(guó)人民銀行先后出臺(tái)了擴(kuò)大支農(nóng)再貸款的發(fā)放范圍和支持力度、下調(diào)相關(guān)涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的存款準(zhǔn)備金率以及優(yōu)化農(nóng)村支付體系①等相關(guān)政策；財(cái)政部也相繼出臺(tái)了對(duì)涉農(nóng)貸款增量地區(qū)進(jìn)行試點(diǎn)獎(jiǎng)勵(lì)、對(duì)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)提供定向補(bǔ)貼資金、涉農(nóng)貸款營(yíng)業(yè)稅優(yōu)惠②等財(cái)稅優(yōu)惠政策，由此可見(jiàn)結(jié)構(gòu)性的貨幣、財(cái)稅政策對(duì)農(nóng)村貸款的增長(zhǎng)具有一定的促進(jìn)作用。

（二）農(nóng)林牧漁業(yè)貸款

從圖2中可以看出，農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額穩(wěn)步上升，但增長(zhǎng)速度卻從2009年開(kāi)始逐年放緩，最高同比增長(zhǎng)率從2009年末的25.2%，下降到2016年末的4.2%，在2017年9月達(dá)到6.2%，相比2016年末稍有回升。

值得注意的是，農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額占比逐年下滑，從2007年末最高5.4%，下降到2017年9月末的3.3%。2014年財(cái)政部聯(lián)合林業(yè)局出臺(tái)對(duì)林業(yè)貸款提供相關(guān)補(bǔ)助資金③的政策，當(dāng)年的農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額占比下滑稍有緩和，說(shuō)明扶持政策對(duì)涉農(nóng)貸款的支持效果立竿見(jiàn)影，但缺乏可持續(xù)性。

（三）農(nóng)戶貸款

圖3中可以看出，農(nóng)戶貸款同比增長(zhǎng)率在2009年和2013年出現(xiàn)高點(diǎn)，分別為 32.7%和24.5%，財(cái)政部和人民銀行關(guān)于加大對(duì)農(nóng)村婦女的政策支持力度④和拓寬支農(nóng)再貸款的使用范圍⑤等扶持政策收效顯著。農(nóng)戶貸款余額占比逐年提升，從2007年末的4.8%上升至2017年末的6.7%。

（四）全口徑涉農(nóng)貸款

圖4顯示，2007—2017年全口徑涉農(nóng)貸款余額逐年穩(wěn)步增長(zhǎng)，2009年漲幅達(dá)32.1%后放緩。2014年全口徑涉農(nóng)貸款余額占比達(dá)到28.1%。截至2017年9月末，全部金融機(jī)構(gòu)本外幣農(nóng)村⑥貸款余額24.9萬(wàn)億元，較2007年末增長(zhǎng)393.3%，占各項(xiàng)貸款余額的比重為20.8%，10年間平均年增速為18.76%；農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額3.9萬(wàn)億元，較2007年末增長(zhǎng)161.2%，占各項(xiàng)貸款余額的比重為3.3%，10年間平均年增速為11.58%；農(nóng)戶貸款余額8.0萬(wàn)億元，較2007年末增長(zhǎng)493.7%，占各項(xiàng)貸款余額的比重為6.7%，10年間平均年增速為20.19%；全口徑涉農(nóng)貸款余額30.5萬(wàn)億元，較2007年末增長(zhǎng)399.5%，占各項(xiàng)貸款余額的比重為25.6%，10年間平均年增速為18.83%。

三、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及實(shí)證檢驗(yàn)

（一）樣本和數(shù)據(jù)

1. 涉農(nóng)貸款的數(shù)據(jù)按統(tǒng)計(jì)口徑不同主要分為農(nóng)村貸款（RL）、農(nóng)林牧漁業(yè)貸款（AFHF）、農(nóng)戶貸款（FL）和全口徑涉農(nóng)貸款（FAL）。本文主要檢測(cè)這4個(gè)變量與農(nóng)民收入、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正相關(guān)性。數(shù)據(jù)選自《中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告》。

2. 涉農(nóng)貸款主要服務(wù)于農(nóng)林牧漁等產(chǎn)業(yè)，這些產(chǎn)業(yè)統(tǒng)稱(chēng)為第一產(chǎn)業(yè)，因此，使用第一產(chǎn)業(yè)累計(jì)值（AGDP）作為衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要指標(biāo)，數(shù)據(jù)來(lái)自萬(wàn)得資訊。

3. 本應(yīng)選取農(nóng)村居民人均可支配收入（IR）作為農(nóng)民收入的指標(biāo)，但由于統(tǒng)計(jì)口徑在2013年進(jìn)行了更改，導(dǎo)致2007—2017年該數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，無(wú)法進(jìn)行時(shí)間序列數(shù)據(jù)的相關(guān)模型檢驗(yàn)，故采用農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行替代。但后文單獨(dú)考察2013年3月至2017年9月情況時(shí)，使用農(nóng)村居民人均可支配收入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)（CEIC）和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（RCPI，上年=100）是反映一定時(shí)期內(nèi)農(nóng)村居民家庭所購(gòu)買(mǎi)的生活消費(fèi)品價(jià)格和服務(wù)項(xiàng)目?jī)r(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)和程度的相對(duì)數(shù)，數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和東方財(cái)富網(wǎng)。

由于涉農(nóng)貸款專(zhuān)項(xiàng)統(tǒng)計(jì)自2007年9月開(kāi)始實(shí)施，本文數(shù)據(jù)樣本時(shí)間選擇2007年至2017年9月末；考慮到時(shí)間數(shù)據(jù)的匹配性和可得性，本文協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)（Johansen Cointegration Test）中包含的時(shí)間范圍為2013年3月末—2017年9月末。圖5為該樣本區(qū)間內(nèi)各項(xiàng)涉農(nóng)貸款的波動(dòng)圖。

（二）單位根檢驗(yàn)

用ADF方法對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2?？梢钥闯觯鱾€(gè)變量取自然對(duì)數(shù)后，除農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)LRCPI外其他變量都不能拒絕原假設(shè)，都是不平穩(wěn)的，但一階差分后數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

（三）主要變量的因果關(guān)系檢驗(yàn)

表3中顯示的是四大類(lèi)型的涉農(nóng)貸款分別對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在1%的顯著水平下，農(nóng)村貸款、農(nóng)林牧漁業(yè)貸款和全口徑涉農(nóng)貸款是引起農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的格蘭杰原因；在5%的顯著水平下，農(nóng)戶貸款是引起農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的格蘭杰原因；而只有農(nóng)林牧漁業(yè)貸款是引起農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格變動(dòng)的格蘭杰原因?？傮w看，涉農(nóng)貸款對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在單向因果關(guān)系，僅農(nóng)林牧漁業(yè)貸款對(duì)農(nóng)民收入消費(fèi)存在單向因果關(guān)系。

（四）Johansen協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

考慮單位時(shí)間數(shù)據(jù)的匹配性和可得性，將繼續(xù)對(duì)2013年3月末到2017年9月末涉農(nóng)貸款與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、農(nóng)村居民人均可支配收入的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行Johansen協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。

1. 模型建立。假設(shè)[Yt]為各個(gè)主要變量的矩陣，[Wt]為各個(gè)主要變量的一階滯后項(xiàng)矩陣，t是指本文數(shù)據(jù)涉及的觀測(cè)時(shí)間，則向量自回歸模型（VAR）可表述為：

2. 協(xié)整檢驗(yàn)。

根據(jù)AIC準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)為1。AR根檢驗(yàn)表明模型的系統(tǒng)是平穩(wěn)的。

選擇1階滯后，檢查Unrestricted VAR模型中的I（1）cointegration 發(fā)現(xiàn)秩為3。用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)估計(jì)非線性VAR（3）找到主要變量之間的關(guān)系。選用trace test對(duì)殘差的非正態(tài)性和最大特征值進(jìn)行對(duì)比。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4。

表4中，[β]表示長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系系數(shù)，[α]表示回饋系數(shù)⑦，即短期調(diào)整偏差使之回到長(zhǎng)期均衡的協(xié)整關(guān)系的速度。[H1]假設(shè)協(xié)整關(guān)系方程中不含有趨勢(shì)項(xiàng)，結(jié)果顯示概率為0.2102，則未拒絕原假設(shè)，說(shuō)明協(xié)整方程中可以不含有趨勢(shì)項(xiàng)。[H2]假設(shè)檢驗(yàn)變量[FALt]=[RLt]在所有變量之間的長(zhǎng)期關(guān)系，結(jié)果顯示，在5%的顯著水平下[H2]的假設(shè)被拒絕，說(shuō)明農(nóng)村貸款和全口徑涉農(nóng)貸款這兩項(xiàng)貸款雖然統(tǒng)計(jì)口徑存在交叉的情況，但是無(wú)法互相替代，并不存在重復(fù)統(tǒng)計(jì)的情況。[H3]假設(shè)檢驗(yàn)變量[AGDPt]=[IRt]， 且Trend=0在所有變量之間的長(zhǎng)期關(guān)系，結(jié)果顯示[H3]假設(shè)被接受，說(shuō)明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和農(nóng)民收入呈正向關(guān)系，因此本文繼續(xù)對(duì)[Y't=[FALt，AGDPt，F(xiàn)LtIRt，AFHFt，RLt]] 進(jìn)行長(zhǎng)期同質(zhì)性協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。

（五）長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

結(jié)合上文的限制性假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果，本文發(fā)現(xiàn)協(xié)整系統(tǒng)中至少存在3個(gè)線性協(xié)整向量。結(jié)合Johansen協(xié)整檢驗(yàn)和Juselius（2006）的建模方法，協(xié)整向量會(huì)有以下平穩(wěn)的協(xié)整關(guān)系

以上三個(gè)協(xié)整方程顯示了本文主要變量之間協(xié)整關(guān)系假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果。可以看出，全口徑涉農(nóng)貸款的協(xié)整系數(shù)[β]是正向顯著的，并且與第一產(chǎn)業(yè)GDP和農(nóng)民收入的[β]系數(shù)是同向的，這說(shuō)明全口徑涉農(nóng)貸款和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)以及農(nóng)民收入具有一定的長(zhǎng)期聯(lián)動(dòng)性。農(nóng)戶貸款和農(nóng)林牧漁業(yè)貸款的[β]系數(shù)均是負(fù)向顯著，說(shuō)明長(zhǎng)期全口徑涉農(nóng)貸款與農(nóng)戶貸款和農(nóng)林牧漁業(yè)貸款呈反向關(guān)系，即全口徑涉農(nóng)貸款長(zhǎng)期的增長(zhǎng)并不一定會(huì)導(dǎo)致農(nóng)戶貸款和農(nóng)林牧漁業(yè)貸款的增長(zhǎng)。同樣，在第一產(chǎn)業(yè)GDP變化的方程中和農(nóng)戶貸款的方程中，第一產(chǎn)業(yè)GDP與全口徑涉農(nóng)貸款呈同向關(guān)系，說(shuō)明全口徑涉農(nóng)貸款的確對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有一定的貢獻(xiàn)。

（六）優(yōu)化的向量自回歸模型

將長(zhǎng)期關(guān)系方程[CIa]、[CIb]和[CIc]作為誤差修正項(xiàng)用來(lái)估計(jì)差分變量的誤差修正模型（VECM），采用全信息極大似然值法（FIML）估計(jì)模型，可以去除協(xié)整系統(tǒng)中的非顯著變量，從而得到優(yōu)化的向量自回歸模型（PVAR）。最優(yōu)化的短期誤差修正模型VECM的估計(jì)結(jié)果顯示如表6。

在全口徑涉農(nóng)貸款的波動(dòng)方程中，第一產(chǎn)業(yè)GDP和農(nóng)民收入的一階滯后項(xiàng)都顯著，并且農(nóng)民收入系數(shù)在1%的水平下是正向顯著的。這與前文的VAR的結(jié)果相類(lèi)似，說(shuō)明全口徑涉農(nóng)貸款與第一產(chǎn)業(yè)GDP和農(nóng)民收入的聯(lián)動(dòng)非常緊密，在短期內(nèi)就會(huì)影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和農(nóng)民收入的波動(dòng)。接下來(lái)通過(guò)脈沖響應(yīng)和方差分解進(jìn)行進(jìn)一步分析。

（）中表示標(biāo)準(zhǔn)差，[]中表示概率。

（七）脈沖響應(yīng)

本文中選擇數(shù)據(jù)頻率為季度數(shù)據(jù)，對(duì)脈沖響應(yīng)的滯后期選4期。

1. 涉農(nóng)貸款與第一產(chǎn)業(yè)GDP變動(dòng)的相互影響。圖6中A1和A2分別描述全口徑涉農(nóng)貸款的變動(dòng)沖擊對(duì)第一產(chǎn)業(yè)GDP的單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)；圖B1和B2分別描述農(nóng)林牧漁業(yè)貸款的變動(dòng)沖擊對(duì)第一產(chǎn)業(yè)GDP的單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)；圖C1和C2描述農(nóng)戶貸款的變動(dòng)沖擊對(duì)第一產(chǎn)業(yè)GDP的單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)；圖D1和D2描述農(nóng)村貸款的變動(dòng)沖擊對(duì)第一產(chǎn)業(yè)GDP的單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)。圖E1和圖E2至圖H1和圖H2分別描述第一產(chǎn)業(yè)GDP的變動(dòng)沖擊對(duì)四類(lèi)涉農(nóng)貸款的單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)。

首先，對(duì)比圖6中的前8組圖與后8組圖，不難發(fā)現(xiàn)四類(lèi)涉農(nóng)貸款的變動(dòng)沖擊對(duì)第一產(chǎn)業(yè)GDP的變動(dòng)都會(huì)有響應(yīng)，反之第一產(chǎn)業(yè)GDP的變動(dòng)沖擊卻對(duì)四類(lèi)涉農(nóng)貸款沒(méi)有響應(yīng)，這與前文中因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)論相一致，即涉農(nóng)貸款對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)存在單向影響。其次，全口徑涉農(nóng)貸款、農(nóng)戶貸款和農(nóng)村貸款對(duì)第一產(chǎn)業(yè)GDP帶來(lái)的是負(fù)向沖擊，譬如給[?FALt]1個(gè)單位的沖擊后，第一產(chǎn)業(yè)GDP在第1個(gè)季度會(huì)有一個(gè)回落，但在隨后的季度內(nèi)迅速反向調(diào)整，直到第4個(gè)季度后逐漸平穩(wěn)。從累積響應(yīng)中可以看出，全口徑涉農(nóng)貸款、農(nóng)戶貸款和農(nóng)村貸款對(duì)第一產(chǎn)業(yè)GDP長(zhǎng)期是負(fù)向沖擊。最后，明顯對(duì)第一產(chǎn)業(yè)GDP帶來(lái)直接正向沖擊的是農(nóng)林牧漁業(yè)貸款，若給[?AFHFt]1個(gè)單位的沖擊后，會(huì)導(dǎo)致第1個(gè)季度的第一產(chǎn)業(yè)GDP直線上升，直到第3個(gè)季度才逐漸回落，同樣累積響應(yīng)中顯示，[?AFHFt]1單位的沖擊會(huì)導(dǎo)致第一產(chǎn)業(yè)GDP從第1個(gè)季度開(kāi)始就直線上升，并長(zhǎng)期保持正向響應(yīng)，說(shuō)明農(nóng)林牧漁業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)具有立竿見(jiàn)影的推動(dòng)作用。

2. 涉農(nóng)貸款與農(nóng)民收入變動(dòng)的相互影響。圖7中，圖A1至D2分別描述全口徑涉農(nóng)貸款、農(nóng)林牧漁業(yè)貸款、農(nóng)戶貸款和農(nóng)村貸款的變動(dòng)沖擊對(duì)農(nóng)民收入的單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)；圖E1至圖H2分別描述農(nóng)民收入的變動(dòng)沖擊對(duì)四類(lèi)涉農(nóng)貸款的單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)。

對(duì)比發(fā)現(xiàn)，四類(lèi)涉農(nóng)貸款的變動(dòng)沖擊對(duì)農(nóng)民收入的變動(dòng)都會(huì)有響應(yīng)，然而農(nóng)民收入的變動(dòng)沖擊對(duì)四類(lèi)涉農(nóng)貸款則沒(méi)有什么響應(yīng)，說(shuō)明涉農(nóng)貸款對(duì)農(nóng)民收入變動(dòng)能在短期內(nèi)產(chǎn)生實(shí)際的影響，并且是單向的。研究涉農(nóng)貸款對(duì)農(nóng)民收入的影響，發(fā)現(xiàn)全口徑涉農(nóng)貸款、農(nóng)戶貸款和農(nóng)村貸款對(duì)農(nóng)民收入帶來(lái)的是正向沖擊，只有農(nóng)林牧漁業(yè)貸款[?AFHFt]產(chǎn)生1個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊會(huì)對(duì)第1個(gè)季度的農(nóng)民收入產(chǎn)生1個(gè)負(fù)向沖擊，第2個(gè)季度達(dá)到頂峰，到第3個(gè)季度該沖擊逐漸回落至平穩(wěn)。累計(jì)響應(yīng)中顯示，農(nóng)林牧漁業(yè)貸款對(duì)農(nóng)民收入帶來(lái)的沖擊使農(nóng)民收入在第2個(gè)季度達(dá)到頂峰然后逐漸回落至平穩(wěn)。

（八）方差分解

對(duì)主要變量預(yù)期誤差的方差進(jìn)行分解，衡量PVAR模型中每1個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)程度。各個(gè)主要變量的方差分解關(guān)系描繪如圖8，滯后階數(shù)選取的是6。

可以看出，四類(lèi)涉農(nóng)貸款對(duì)第一產(chǎn)業(yè)GDP貢獻(xiàn)度均不超過(guò)20%，其中貢獻(xiàn)度占比最高的是全口徑涉農(nóng)貸款，達(dá)10%左右。同樣，四類(lèi)涉農(nóng)貸款對(duì)農(nóng)民收入的貢獻(xiàn)度不超過(guò)10%，其中貢獻(xiàn)度占比最高的涉農(nóng)貸款仍然是全口徑涉農(nóng)貸款。第一產(chǎn)業(yè)GDP對(duì)農(nóng)民收入的貢獻(xiàn)度達(dá)90%以上，占比最高。第一產(chǎn)業(yè)GDP和農(nóng)民收入變化的方差分解結(jié)果顯示如表7。

從表7中可以看出，在四類(lèi)涉農(nóng)貸款中，全口徑涉農(nóng)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)和農(nóng)民收入變動(dòng)的貢獻(xiàn)度是最高的，且遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他貸款。全口徑涉農(nóng)貸款對(duì)第一產(chǎn)業(yè)GDP變化的貢獻(xiàn)度在第1個(gè)季度就達(dá)到了8%，并且在第3個(gè)季度超過(guò)了10.1%；對(duì)農(nóng)民收入變化的貢獻(xiàn)度在第1個(gè)季度就達(dá)到了4.28%，在隨后的第3個(gè)季度達(dá)到了5.26%，說(shuō)明全口徑涉農(nóng)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的變化和農(nóng)民收入的變化的影響持續(xù)增加。

四、結(jié)論與政策建議

本文通過(guò)優(yōu)化的向量自回歸模型PVAR分析了四類(lèi)涉農(nóng)貸款和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)各個(gè)變量之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，以此考察涉農(nóng)貸款在支持“三農(nóng)”發(fā)展方面的積極成效。（1）從實(shí)證結(jié)論看，人民銀行結(jié)構(gòu)化政策工具在促進(jìn)農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面有著積極效應(yīng)。（2）通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，涉農(nóng)貸款對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)存在單向影響，農(nóng)林牧漁業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)有著立竿見(jiàn)影的效果。（3）對(duì)各項(xiàng)涉農(nóng)貸款對(duì)農(nóng)民收入波動(dòng)的影響分析發(fā)現(xiàn)，各項(xiàng)涉農(nóng)貸款對(duì)農(nóng)民收入變動(dòng)在短期內(nèi)產(chǎn)生實(shí)際的影響，并且是單向的。（4）方差分解分析發(fā)現(xiàn)，各項(xiàng)涉農(nóng)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)和農(nóng)民收入變化的貢獻(xiàn)度較明顯，其中貢獻(xiàn)度占比最高的是全口徑涉農(nóng)貸款。

綜上研究，涉農(nóng)貸款支持“三農(nóng)”發(fā)展的成效是顯著的和積極的。下一步，相關(guān)部門(mén)應(yīng)進(jìn)一步加大結(jié)構(gòu)性政策的使用力度，進(jìn)一步提升涉農(nóng)貸款投放的合理性和精準(zhǔn)性，提高涉農(nóng)貸款使用效率。

注：

①詳見(jiàn)銀發(fā)[2009]38號(hào)文件和銀發(fā)[2014]42、65、69、90、117、133、235、396號(hào)文件。

②詳見(jiàn)財(cái)金[2014]4、12、號(hào)文件和財(cái)稅[2014]5、102號(hào)文件。

③詳見(jiàn)財(cái)農(nóng)[2014]9號(hào)文件，該政策是對(duì)財(cái)農(nóng)[2009]291號(hào)文件的延續(xù)。

④詳見(jiàn)財(cái)金[2013]84號(hào)文件。

⑤詳見(jiàn)銀發(fā)[2009]38號(hào)文件、銀發(fā)[2013]58號(hào)文件。

⑥縣及縣以下。

⑦表中未全部顯示α的結(jié)果，這里不影響結(jié)論。

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