◎王雪秋 杜春晶 姜莉莉
解決“三農(nóng)”問(wèn)題,發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)村,提高農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,一直是我黨工作之重。農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展離不開強(qiáng)有力的農(nóng)村金融支持,金融對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用是顯而易見的,但作用究竟有多大,還需要進(jìn)行定量的分析。作為農(nóng)業(yè)大省的吉林,多年一直在致力發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì),并取得一定的成效,但在發(fā)展過(guò)程中還存在著諸多的問(wèn)題,所以對(duì)于吉林省構(gòu)建一個(gè)適合現(xiàn)實(shí)情況的農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模型,具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。
金融是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心,各行各業(yè)的發(fā)展都離不開金融的支持,同樣對(duì)于農(nóng)業(yè)來(lái)說(shuō),它的發(fā)展也離不開金融的支持。本文的吉林省農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平采用了人均第一產(chǎn)業(yè)的GDP 來(lái)測(cè)量;衡量吉林省農(nóng)業(yè)的金融水平,從農(nóng)村金融的滲透度、農(nóng)村金融的使用度、農(nóng)村金融的支度三個(gè)方面來(lái)評(píng)價(jià)。即指標(biāo)說(shuō)明如下:
1.人均第一產(chǎn)業(yè)的GDP(Y)。人均第一產(chǎn)業(yè)的GDP是衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的最重要且最常用的指標(biāo),其數(shù)值是用第一產(chǎn)業(yè)的GDP 除以農(nóng)村人口數(shù)。本文主要分析農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用,所以采用人均第一產(chǎn)業(yè)GDP。
2.農(nóng)村金融的滲透度。農(nóng)村金融的滲透度主要從兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行衡量,每萬(wàn)人農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)X1(個(gè)/萬(wàn)人)和每萬(wàn)人農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人員數(shù)X2(人/萬(wàn)人)。其中每萬(wàn)人農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)用農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)除以鄉(xiāng)村人口數(shù)計(jì)算;每萬(wàn)人農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人員數(shù)指標(biāo)用農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人員數(shù)除以鄉(xiāng)村人口數(shù)。
3.農(nóng)村金融的使用度。農(nóng)村金融的使用度包括兩個(gè)指標(biāo)衡量。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額比例X3(%)和農(nóng)合金融機(jī)構(gòu)貸款余額X4(億元)。
4.農(nóng)村金融的支度。農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展離不開政府的調(diào)控,農(nóng)村金融的支度是指政府對(duì)農(nóng)村金融發(fā)展的支持力度,主要采用財(cái)政支農(nóng)支出X5(億元)和第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資X6(億元)兩個(gè)指標(biāo)衡量。
1.數(shù)據(jù)的處理。由于數(shù)據(jù)的單位和大小各不相同,為了增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可比性,將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了無(wú)量綱處理,處理的具體為:
其中,min 為變量的最小值,Min 為變量的最大值,為量化后的數(shù)據(jù), 為原始數(shù)據(jù)。
2.因子分析。將量化后的數(shù)據(jù)輸入SPSS 軟件,點(diǎn)擊因子分析,得出了KMO檢驗(yàn)與Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果表1可知:KMO=0.720,對(duì)于KMO 的值大于0.5,且越接近1 說(shuō)明越適合做因子分析;Bartlett 球形檢驗(yàn)結(jié)果的P=0.0000 明顯小于檢驗(yàn)水平0.05,結(jié)論適合做因子分析。
表1 KMO 和巴特利特檢驗(yàn)
公因子的個(gè)數(shù)是由因子分析的方差貢獻(xiàn)率而決定的:特征值小于1 時(shí),該因子貢獻(xiàn)率較低;特征值大于1 時(shí),因子貢獻(xiàn)率較高;一般情況下,當(dāng)因子的累積貢獻(xiàn)率超過(guò)80%時(shí)最好。由分析結(jié)果來(lái)看,本文提取了2 個(gè)公因子,累積貢獻(xiàn)率達(dá)到95%。且經(jīng)過(guò)主成分分析后,2 個(gè)主成分主要包括初始變量的信息量:主成分1 主要包含X1、X2、X4、X5 和X6 的信息;而主成分2 主要包含X3 的信息。依據(jù)表2成分得分系數(shù)矩陣,可獲得2 個(gè)公因子公式:
表2 成分得分系數(shù)矩陣
得出 和 兩個(gè)變量的數(shù)值,將 和 做為自變量,人均農(nóng)村GDP(Y)做為因變量,(通過(guò)散點(diǎn)圖判斷,三者存在線性關(guān)系)做回歸分析。得出結(jié)果如下:
從分析結(jié)果可知,無(wú)論是常數(shù),還是2 個(gè)主成分的系數(shù)以及線性關(guān)系的P 檢驗(yàn)值都小于0.05,所以線性關(guān)系顯著且回歸系數(shù)也顯著,且DW接近2,即并無(wú)序列相關(guān)情況出現(xiàn)。
由以上公式①②③可知,改變一個(gè)農(nóng)村金融變量的值,對(duì)人均第一產(chǎn)業(yè)GDP 的影響程度。例如改變每萬(wàn)人金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)(X1)變量一個(gè)單位,會(huì)對(duì)主成分1(F1)產(chǎn)生0.206 的增加,進(jìn)而對(duì)人均第一產(chǎn)業(yè)的GDP(Y)產(chǎn)生0.206×0.731=0.15 的變化。由此可知:農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的網(wǎng)點(diǎn)、從業(yè)人員、各種農(nóng)業(yè)貸款、財(cái)政支農(nóng)支出和第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資是促進(jìn)作用,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付占比是反作用。
1.增加農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的網(wǎng)點(diǎn)和從業(yè)人員。從金融機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō),要增加農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)以及從業(yè)人員數(shù)量。但由于吉林省農(nóng)村區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體上處于不均衡的狀態(tài),所以要求每個(gè)農(nóng)村區(qū)域金融資源應(yīng)該有所差異,不能盲目的追求農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)和從業(yè)人員數(shù)量的增加,即金融機(jī)構(gòu)在提供金融服務(wù)時(shí),也要符合當(dāng)?shù)氐慕鹑诜?wù)體系水平。具體的措施:對(duì)吉林省的農(nóng)村按農(nóng)村金融需求指標(biāo)對(duì)農(nóng)村進(jìn)行聚類分析,分成不同的級(jí)別,按不同的級(jí)別進(jìn)行相應(yīng)的匹配。此外,向農(nóng)民宣傳和鼓勵(lì)大力使用數(shù)字金融服務(wù),發(fā)揮數(shù)字金融的作用。
2.對(duì)農(nóng)村的各種貸款進(jìn)行有效的管理。政府制定和出臺(tái)貸款、金融精準(zhǔn)扶貧等相關(guān)的法律法規(guī)。在法律要素齊全的前提下,簡(jiǎn)化貸款手續(xù),縮小貸款審查時(shí)間,增加貸款受理的渠道,開辟農(nóng)村貸款綠色通道,方便農(nóng)戶和農(nóng)村小企業(yè)申請(qǐng)貸款。同時(shí)建立科學(xué)、完善、動(dòng)態(tài)的農(nóng)戶和農(nóng)村小企業(yè)征信、授信系統(tǒng),要防止由于操作不當(dāng)和道德因素引起的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)信用好的農(nóng)戶和農(nóng)村小企業(yè)給予提高貸款額度的獎(jiǎng)勵(lì)等措施。
3.有效防范農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展中可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)是多種多樣的,而其中農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)是兩大風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),運(yùn)用農(nóng)業(yè)現(xiàn)代信息系統(tǒng)和技術(shù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范,提高農(nóng)民的文化素質(zhì)及農(nóng)業(yè)技術(shù),進(jìn)行科學(xué)性的農(nóng)業(yè)生產(chǎn);且加大宣傳力度,提高農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)防范和管理意識(shí)。對(duì)于農(nóng)業(yè)的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn),可讓政府建立有效的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格保護(hù)機(jī)制。
4.加大政府的支持力度。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展離不開政府強(qiáng)有力的支持。在吉林省農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化過(guò)程中,基礎(chǔ)設(shè)施是最重要的公共產(chǎn)品,政府應(yīng)增加對(duì)農(nóng)業(yè)基本建設(shè)的投入,完善農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),營(yíng)造良好農(nóng)村金融發(fā)展的環(huán)境,以政府為主體搭建線上線下金融服務(wù)平臺(tái),提供相關(guān)技術(shù)服務(wù)。
農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)2019年7期