溫紅梅 王宏宇

內(nèi)容提要：農(nóng)業(yè)信貸是提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要保障，也是學(xué)術(shù)界和業(yè)界共同關(guān)注的熱點問題。文章在建立農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的理論框架基礎(chǔ)上，通過空間杜賓模型全面考察中國農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時空關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率在地理位置上呈現(xiàn)空間集聚性；時間維度上，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率改進存在“倒U型”關(guān)系；空間維度上，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模在中部區(qū)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在“倒U型”關(guān)系，黃淮海地區(qū)和長江流域地區(qū)呈“倒U型”關(guān)系，東北地區(qū)不存在“倒U型”關(guān)系。最后，提出農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模擴大要結(jié)合區(qū)域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率實際情況，不僅要促進技術(shù)效率改進，還要促進技術(shù)進步，提升農(nóng)業(yè)信貸效率等政策建議。

一、 引 言

改革開放以來，中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式發(fā)生了巨大變化，但中國農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中仍存在生產(chǎn)要素配置不合理、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率水平較低等問題(李谷成等，2015)。為保障國家糧食安全，支持農(nóng)村與農(nóng)業(yè)發(fā)展，國家“中央一號文件”連續(xù)17年聚焦三農(nóng)問題(鄧曉蘭、鄢偉波，2018)。從中國農(nóng)業(yè)發(fā)展實際來看，提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是實現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵點。其中，農(nóng)村金融發(fā)展可為農(nóng)業(yè)機械化、科技研發(fā)等提供強有力的資金支持，其直接表現(xiàn)為促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升(唐婍婧、韓廷春，2017)。為此，中國政府高度關(guān)注農(nóng)村金融發(fā)展問題，農(nóng)村金融發(fā)展可提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率也得到諸多學(xué)者的普遍認可(孫同全、潘忠，2019)。

目前中國關(guān)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究圍繞兩方面展開，一方面是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的度量與影響因素分析，分別從農(nóng)業(yè)信息化(秦天等，2017)、人力資本(尹朝靜，2017)、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施(欒健、韓一軍，2020)、FDI和農(nóng)業(yè)R&D投入(汪輝平等，2017)等不同角度來研究農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率受到的影響。近些年，學(xué)者們的研究角度轉(zhuǎn)向農(nóng)業(yè)信貸，但研究結(jié)論并不一致，有的研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向促進作用(井深、肖龍鐸，2017)，也有研究認為農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高呈現(xiàn)出負效應(yīng)，壟斷程度較強的農(nóng)業(yè)信貸會阻礙農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升(范方志，2020)。另一方面是關(guān)于中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率特征的討論。首先，有研究顯示農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有時間特征，在時間序列中呈現(xiàn)很強的波動性。其次，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出顯著的空間特征(賀亞亞、李谷成，2016)，各地區(qū)間的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有差異性，中部、西部、東部的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間收斂速度呈依次遞減趨勢(李欠男等，2019)。最后，各區(qū)域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的特征也有差異性，福建省縣域間農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的差異呈逐步縮小態(tài)勢(詹禮輝等，2016)，民族省區(qū)中新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率效率最高(何鋒、肖振東，2018)，農(nóng)墾地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長相對較快的區(qū)域為東北地區(qū)(廖文康等，2019)。造成各區(qū)域間農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率差異的原因較為一致，大多數(shù)研究認為是受各地區(qū)農(nóng)業(yè)信貸投入水平、農(nóng)業(yè)要素投入水平、農(nóng)業(yè)灌溉用水率等差異性影響而形成的。

通過農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)研究可獲得三方面基本認識：第一，影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素較多，其中農(nóng)業(yè)信貸是未來研究的主要趨勢之一；第二，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率在時間上、空間上呈不均衡發(fā)展狀態(tài)；第三，現(xiàn)有農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的相互關(guān)系研究大都基于靜態(tài)視角來進行。不難發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究傾向于現(xiàn)實情況的具體分析，大多探討如何通過擴大農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模來提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，但如何利用有限的農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模來提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率還缺少理論層面的分析與概括。中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率已呈現(xiàn)出顯著的區(qū)域差異性與空間溢出效應(yīng)，而現(xiàn)有研究大多基于區(qū)域之間的靜態(tài)關(guān)系，并未充分考慮區(qū)域之間的空間傳導(dǎo)性?；诖?，本文從空間計量經(jīng)濟學(xué)入手，建立農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的理論框架，采用空間計量方法來探索各區(qū)域間農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及呈現(xiàn)出的時空特征，最后提出相應(yīng)啟示。

二、 文獻綜述

雖然農(nóng)業(yè)信貸是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要保證得到諸多學(xué)者認可，但也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信貸會對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生一定的抑制作用，農(nóng)業(yè)信貸也可能阻礙農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。因此，本文從推動效應(yīng)與抑制效應(yīng)兩方面來建立農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的理論框架(見圖1)。

1. 農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的推動效應(yīng)

農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率推動效應(yīng)的作用機理有：第一，農(nóng)業(yè)信貸可解決農(nóng)業(yè)企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新中的資金短缺問題，有利于農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。當農(nóng)業(yè)最新技術(shù)成果轉(zhuǎn)化到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實踐中后，可提升農(nóng)業(yè)技術(shù)規(guī)模效率，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進步，從而促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升(劉宏霞等，2018)。第二，農(nóng)業(yè)信貸可提高農(nóng)民科技素質(zhì)與科技應(yīng)用能力，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率改良。通常農(nóng)業(yè)信貸水平較高的地區(qū)，農(nóng)民更易獲得信貸資金，這有利于農(nóng)民購買新設(shè)備用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，提升農(nóng)民新技術(shù)實踐操作能力，有助于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，從而提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。第三，農(nóng)業(yè)信貸有利于優(yōu)化農(nóng)業(yè)投入要素配置，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置效率。在傳統(tǒng)技術(shù)模式下農(nóng)民往往通過擴大生產(chǎn)資料投入量來提升糧食產(chǎn)量，而在農(nóng)業(yè)信貸解決農(nóng)民購買新設(shè)備資金短缺問題后，農(nóng)民將廣泛使用新設(shè)備與新生產(chǎn)技術(shù)，在提高糧食產(chǎn)量的同時降低了生產(chǎn)資料的使用量，提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(溫濤、何茜等，2018)。

2. 農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的抑制效應(yīng)

研究認為，在享受農(nóng)業(yè)信貸提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的同時，也要警惕農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模盲目擴大對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的抑制效應(yīng)。出現(xiàn)這種情況原因可能有：第一，農(nóng)業(yè)信貸支持農(nóng)業(yè)技術(shù)開發(fā)資金投入不足，阻礙農(nóng)業(yè)技術(shù)進步。農(nóng)村金融機構(gòu)受風(fēng)險控制影響，在農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新方面信貸資金投入不足，農(nóng)村金融機構(gòu)在農(nóng)業(yè)技術(shù)方面信貸投入的信用風(fēng)險水平較高。雖然中國農(nóng)村信貸規(guī)模不斷擴大，但對農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持并不理想(趙莎莎等，2018)。第二，農(nóng)業(yè)信貸投放結(jié)構(gòu)不合理，會降低農(nóng)業(yè)信貸資金的配置效率。如果農(nóng)業(yè)信貸資金投放到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以外將會降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的改進，只有當信貸資金用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中間環(huán)節(jié)，才會有效提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率，而中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中間環(huán)節(jié)投入的信貸資金較少(范方志，2020)。第三，農(nóng)業(yè)信貸會阻礙農(nóng)民收入增長，抑制農(nóng)業(yè)新技術(shù)使用。雖然農(nóng)業(yè)信貸可促進農(nóng)民消費增長，但農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模與農(nóng)民收入呈“倒U型”關(guān)系(鄧春生、李珊，2018)，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模擴大在長期發(fā)展中并沒有提升農(nóng)民收入水平，這些因素降低了農(nóng)民生產(chǎn)意愿，從而阻礙農(nóng)民新技術(shù)使用。

3. 農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系假說

綜上所述，農(nóng)業(yè)信貸可解決提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率過程中的資金短缺問題，但也存在抑制農(nóng)民收入增長、阻礙新技術(shù)使用等一些問題，基于此，本文提出：隨著農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模不斷擴大，這種推動效應(yīng)可能存在遞減趨勢，基于中國部分地區(qū)已存在農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模擴大的抑制效應(yīng)，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率可能存在“倒U型”關(guān)系。

圖1 理論框架圖

三、 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算

1. 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算方法

本文采用DEA-Malmquist指數(shù)進行農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算。通常農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度除需考慮土地、勞動力、資本以外，還需考慮技術(shù)進步、技術(shù)效率改進等其他影響因素，因此，本文投入指標選取勞動力、土地、化肥以及農(nóng)業(yè)技術(shù)投入，產(chǎn)出指標選取以1978年為不變價格的農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值，測算數(shù)據(jù)為1978-2018年中國30個省際面板數(shù)據(jù)。

2. 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算結(jié)果

通過表1可以發(fā)現(xiàn)，中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長速度最快，而且中部地區(qū)的技術(shù)效率改進最顯著，技術(shù)進步最快；其次是東部地區(qū)，西部地區(qū)在這三個方面均遠遠落后于全國平均水平，這也與賀亞亞、李谷成(2016)、李欠男等(2019)較為一致。同時，在進行標準差計算后，可發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率波動幅度最大，技術(shù)效率改進波動幅度最大的是中部地區(qū)，西部地區(qū)的技術(shù)進步波動幅度最大。以上標準差系數(shù)的區(qū)域差異結(jié)果與唐婍婧、韓廷春(2017)基本一致。

表1 DEA-Malmquist指數(shù)測算結(jié)果

四、 空間計量模型的構(gòu)建

1. 空間自相關(guān)檢驗

本文采用全局莫蘭指數(shù)來檢驗農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是否存在空間相關(guān)性，全局莫蘭指數(shù)的計算公式為：

(1)

2. 變量選取

在影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率各種因素中，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模是本文最主要考察對象，但其他可影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素不能在模型中被忽視。為避免回歸分析有失偏頗，提升模型檢驗準確性與有效性，最終本文選取指標如下。

(1) 被解釋變量。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率前文已經(jīng)利用DEA-Malmquist指數(shù)計算得出，簡記為TFP，其分解的技術(shù)效率改進簡記為EC，技術(shù)進步簡記為TC。

(2) 核心解釋變量。國內(nèi)學(xué)者通常采用農(nóng)村信貸余額來代表農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模，但目前中國農(nóng)村中的國有大型銀行數(shù)量逐漸減少，農(nóng)業(yè)信貸資金不僅來源于國有大型銀行，還來源于一些農(nóng)村信用社或村鎮(zhèn)銀行，基于此，本文選擇各地區(qū)農(nóng)業(yè)貸款總額來代表農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模，單位為萬元，簡記為Fin，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模的平方項則記為Fin2。

(3) 控制變量。機械化程度用年末農(nóng)村人均擁有的農(nóng)機總動力表示農(nóng)業(yè)機械化程度(Mach)；地區(qū)工業(yè)化用各省級地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值與各地區(qū)生產(chǎn)總值的比值表示地區(qū)工業(yè)化程度(Indus)；有效灌溉面積用各省級地區(qū)有效灌溉面積與耕地面積比值表示農(nóng)業(yè)灌溉用水率(Water)。

3. 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

實證分析數(shù)據(jù)為1978-2018年中國30個省際面板數(shù)據(jù)，為消除異方差影響，本文將所有變量進行了對數(shù)轉(zhuǎn)換，樣本基本統(tǒng)計性描述見表2。

表2 描述性統(tǒng)計量表

4. 空間計量模型的建立

(1) 根據(jù)經(jīng)典的C-D生產(chǎn)函數(shù)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率考慮空間因素的空間杜賓模型如下：

InTFPit=ait+a1InFinit+a2InFin2it+a3InMachit+a4InIndusit+a5InWaterit+β1InTEPit+β2WijInFinit+β3WijInFin2it+β4WijInMachit+β5WijInIndusit+β6WijInWaterit+μi+λt+εit

(2)

(2) 構(gòu)造技術(shù)效率改進與技術(shù)進步的空間杜賓模型。技術(shù)效率改進表達式為：

InECit=ait+a1InFinit+a2InFin2it+a3InMachit+a4InIndusit+a5InWaterit+β1WijInECit+β2WijInFinit+β3WijInFin2it+β4WijInMachit+β5WijInIndusit+β6WijInWaterit+μi+λt+εit

(3)

技術(shù)進步表達式為：

InTCit=ait+a1InFinit+a2InFin2it+a3InMachit+a4InIndusit+a5InWaterit+β1WijInTCit+β2WijInFinit+β3WijInFin2it+β4WijInMachit+β5WijInIndusit+β6WijInWaterit+μi+λt+εit

(4)

五、 空間計量分析

1. 空間相關(guān)性分析

本文首先對30省份農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行全局莫蘭指數(shù)檢驗，檢驗結(jié)果見表3。通過觀察可發(fā)現(xiàn)，從1978至2018年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率全局莫蘭指數(shù)平均值為0.351，1978-1986年在10%水平下通過檢驗，1986-2018年在5%水平下通過檢驗，這說明中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率在空間上并不是隨機分布，而會受到鄰近地區(qū)有關(guān)因素影響，在空間地理位置呈現(xiàn)出一定空間集聚性。

表3 1978-2018年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間相關(guān)性檢驗

圖2 1978-2018年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間相關(guān)性趨勢圖

圖2是根據(jù)表3結(jié)果編制的Moran’s I指數(shù)趨勢圖。由圖2可發(fā)現(xiàn)，1978-1984年，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間相關(guān)性處于不穩(wěn)定波動狀態(tài)，這主要源于改革開放后農(nóng)業(yè)各種要素投入量的不穩(wěn)定性，而且該階段農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料產(chǎn)量處于波動狀態(tài)，農(nóng)業(yè)各種生產(chǎn)種植技術(shù)處在探索中，農(nóng)業(yè)信貸在該階段正式開始發(fā)揮支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的作用；1985-2000年呈現(xiàn)平穩(wěn)上升趨勢，這主要受益于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)逐漸成熟，中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料產(chǎn)量大幅提升，并且該階段農(nóng)村金融體系已初步形成基本框架，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資金短缺問題得以初步改善；2001-2018年呈現(xiàn)快速上升趨勢，這階段受中國農(nóng)村地區(qū)交通和網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的影響，農(nóng)村區(qū)域之間的經(jīng)濟輻射邊界不斷擴大，使農(nóng)業(yè)各類資源在地區(qū)之間的流動性增強，同時，該階段中國不斷深化農(nóng)村金融體制改革，加強農(nóng)業(yè)信貸的創(chuàng)新，解決了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的資金不足問題。

2. 空間計量結(jié)果與分析

LR檢驗結(jié)果(表4)顯示農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率改進與技術(shù)進步的LR Spatial Lag和LR Spatial Error的值均通過檢驗，說明建立的空間杜賓模型較為穩(wěn)定，同時，通過Hausman檢驗確定采用固定效應(yīng)模型進行分析。

表4 LR檢驗結(jié)果

(1) 時間維度。1978-2018年經(jīng)歷了40多年的跨度，因此，本文先從時間維度對數(shù)據(jù)進行回歸分析，回歸結(jié)果見表5。通過觀察發(fā)現(xiàn)各省份農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在顯著正向相關(guān)關(guān)系，即某一省份農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的改善在一定程度上依賴于其相鄰省份農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。說明隨著時間的推移，本地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)使用等因素會通過空間地理傳導(dǎo)機制與相鄰地區(qū)實現(xiàn)信息與資源的共享，改變地區(qū)間的生產(chǎn)要素配置，從而促進技術(shù)效率改進，進而形成農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間集聚分布，這與賀亞亞、李谷成(2016)的結(jié)果基本一致。

核心解釋變量農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模均為正值，這說明農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向影響，其中，農(nóng)業(yè)信貸對技術(shù)效率改進的作用最明顯，這也印證了唐婍婧、韓廷春(2017)的結(jié)論。但是，與前人研究不同的是，本文在建立模型時加入農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模的平方項，觀察發(fā)現(xiàn)該指標的回歸系數(shù)在被解釋變量為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率時為負數(shù)，且在1%水平上顯著，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響呈現(xiàn)“倒U型”關(guān)系，即農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模一定程度擴大對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率起推動作用，但這種推動作用呈邊際效應(yīng)遞減特征，當農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模擴大到一定程度后，繼續(xù)擴大會對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率起抑制作用，這也驗證了本文的研究假設(shè)。同時，技術(shù)效率改進檢驗值為負值，而技術(shù)進步的檢驗值為正值，二者均在1%水平上顯著，說明農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對技術(shù)進步不存在“倒U型”關(guān)系，主要起推動作用，但對技術(shù)效率改進呈現(xiàn)“倒U型”關(guān)系，存在一定的抑制效應(yīng)，即：農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對技術(shù)效率改進存在過度支持的情況，這不利于優(yōu)化農(nóng)業(yè)各類要素配置，從而產(chǎn)生了一定的抑制作用，阻礙農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。分析原因可能在于：一方面，過于追求農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模擴大，沒有將有限的農(nóng)業(yè)信貸資金進行科學(xué)配置，技術(shù)效率改進方面獲得信貸資金較多，而技術(shù)進步方面得到的信貸資金卻較少，農(nóng)業(yè)信貸資金分布不均衡；另一方面，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模擴大脫離農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體實際需求，存在農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體將信貸資金挪作他用的情況，產(chǎn)生較多逾期貸款，影響金融機構(gòu)在農(nóng)業(yè)投放信貸資金的積極性。

表5 時間維度估計結(jié)果

通過控制變量的顯著性水平可以發(fā)現(xiàn)，本文選取的控制變量較為合適，農(nóng)業(yè)機械化程度、農(nóng)業(yè)灌溉用水率、地區(qū)工業(yè)化程度均會影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，但觀察系數(shù)大小，各控制變量系數(shù)值均低于核心解釋變量，說明農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的作用最為顯著。同時，農(nóng)業(yè)機械化程度、農(nóng)業(yè)灌溉用水率對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的作用超過地區(qū)工業(yè)化程度，說明中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升對地區(qū)工業(yè)化程度的依賴性在下降。

為進一步分析農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對本地區(qū)與相鄰地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)，本文選取各解釋變量將綜合影響分成直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，檢驗結(jié)果見表6。通過觀察可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模的空間溢出效應(yīng)沒有直接效應(yīng)作用明顯，這可能由于回歸將所有地區(qū)整體進行分析影響到數(shù)值水平。因此，有必要通過空間維度分別進行回歸分析。農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模平方項系數(shù)在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率改進下的直接影響在1%水平上顯著為負，呈現(xiàn)“倒U型”關(guān)系，其中，技術(shù)效率改進的“倒U型”關(guān)系更加明顯，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率改進的間接效應(yīng)也呈相似特征。但是，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模平方項系數(shù)在技術(shù)進步下的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的檢驗值均為正值，說明農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模在技術(shù)進步下不存在“倒U型”關(guān)系。

表6 直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

(2) 空間維度。鑒于前文中農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的進步值已體現(xiàn)出區(qū)域差異性，為更精準進行回歸檢驗，本文將通過空間維度對樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析。首先，將樣本數(shù)據(jù)劃分為東部、中部、西部地區(qū)，然后分別對這三部分數(shù)據(jù)進行回歸，結(jié)果如表7所示。通過觀察可發(fā)現(xiàn)中部地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)最明顯，其次為東部地區(qū)和西部地區(qū)。技術(shù)效率改進與技術(shù)進步在中部地區(qū)的溢出效應(yīng)最顯著，而西部地區(qū)最不顯著。

表7 東部、中部、西部地區(qū)估計結(jié)果

農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模在三個地區(qū)均對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率改進與技術(shù)進步具有正向影響，其中，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率改進的影響作用在中部、東部、西部地區(qū)均呈依次降低狀態(tài)。同時，還可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對技術(shù)進步的支持作用明顯低于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率改進，在東部、中部、西部地區(qū)的作用依次降低，說明農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步支持力度不足，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升過分依賴技術(shù)效率改進，這與唐婍婧、韓廷春(2017)的結(jié)論基本一致。農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模平方項在技術(shù)進步下的檢驗值均為正值，且在1%水平下顯著，說明農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模在三個地區(qū)中對技術(shù)進步均呈正向推動作用，不存在抑制效應(yīng)。農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模平方項在東部地區(qū)和中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率改進檢驗值為負值，在西部地區(qū)均為正值，且在1%水平下顯著，說明東部地區(qū)和中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率改進的影響作用呈“倒U型”關(guān)系，而在西部地區(qū)不存在“倒U型”關(guān)系。其中，中部地區(qū)的“倒U型”關(guān)系比東部地區(qū)明顯，即中部地區(qū)農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模擴大到一定程度后產(chǎn)生的抑制作用最顯著，分析原因為中部地區(qū)與東部地區(qū)多為糧食主產(chǎn)區(qū)與糧食平衡區(qū)，尤其是中部地區(qū)，大多是中國糧食產(chǎn)量大省，而西部地區(qū)糧食主產(chǎn)區(qū)較少。因此，為進一步從空間維度分析農(nóng)村信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響作用，有必要對糧食主產(chǎn)區(qū)的各地區(qū)細分化進行回歸檢驗。

在上述分析中，中部地區(qū)為重點應(yīng)關(guān)注的區(qū)域，且絕大部分為中國糧食主產(chǎn)區(qū)。為進行更細一步分析，本文將糧食主產(chǎn)區(qū)分為東北地區(qū)、黃淮海地區(qū)和長江流域地區(qū)，分別對這糧食三大主產(chǎn)區(qū)進行回歸分析，結(jié)果如表8所示。

表8 糧食三大主產(chǎn)區(qū)估計結(jié)果

通過觀察回歸結(jié)果可發(fā)現(xiàn)在東部地區(qū)、黃淮海地區(qū)、長江流域地區(qū)中，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率改進與技術(shù)進步均呈現(xiàn)出顯著正向相關(guān)關(guān)系，其中，技術(shù)效率改進在糧食三大主產(chǎn)區(qū)的溢出效應(yīng)最顯著，而技術(shù)進步最不顯著，說明糧食主產(chǎn)區(qū)中各地區(qū)技術(shù)效率改進對相鄰地區(qū)的影響最為明顯。

農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模在糧食三大主產(chǎn)區(qū)均具有正向影響，但是觀察系數(shù)值大小可發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對技術(shù)進步的支持作用明顯低于技術(shù)效率改進，說明農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步支持力度不足，糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升主要依靠技術(shù)效率改進。農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模平方項在黃淮海地區(qū)、長江流域地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率改進檢驗值均為負值，在東北地區(qū)均為正值，說明黃淮海地區(qū)、長江流域地區(qū)的農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響作用呈“倒U型”關(guān)系，而東北地區(qū)不存在“倒U型”關(guān)系。同樣可以發(fā)現(xiàn)黃淮海地區(qū)、長江流域地區(qū)的農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對技術(shù)效率改進存在“倒U型”關(guān)系，這兩個地區(qū)農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模擴大對技術(shù)效率改進產(chǎn)生抑制作用，且黃淮海地區(qū)的抑制作用最顯著；在糧食三大主產(chǎn)區(qū)中，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對技術(shù)進步均起推動作用，不存在“倒U型”關(guān)系，但觀察系數(shù)值可發(fā)現(xiàn)，這種推動作用還有待提升。

3. 穩(wěn)健性檢驗

為檢驗農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間杜賓模型的穩(wěn)健性，本文通過空間經(jīng)濟權(quán)重矩陣對時間維度的實證結(jié)果進行檢驗，估計方法與前文一致。檢驗結(jié)果見表9，通過對比觀察可發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率改進、技術(shù)進步以及核心解釋變量的顯著性和估計結(jié)果與上文研究結(jié)論基本一致，說明本文農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間計量回歸結(jié)果具有可靠性和穩(wěn)健性。

表9 健性檢驗結(jié)果

(續(xù)表)

六、 結(jié)論與啟示

1. 研究結(jié)論

本文利用空間杜賓模型來考察農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，得出以下結(jié)論：第一，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率在空間上會受到鄰近地區(qū)有關(guān)因素影響，在空間地理位置上呈現(xiàn)空間集聚性。第二，時間維度方面，在過去四十多年的時間中，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率改進存在“倒U型”非線性關(guān)系，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模擴大對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率改進的推動效應(yīng)存在邊際遞減趨勢，可能的原因在于農(nóng)業(yè)信貸是基于原有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)基礎(chǔ)上進行的投放，而原有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的作用有限，使得農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模在技術(shù)效率改進方面表現(xiàn)出一定程度的抑制作用；同時，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對技術(shù)進步起推動作用，但不存在“倒U型”關(guān)系，說明農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模雖然對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步發(fā)揮著推動作用，不過農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的支持力度不夠，農(nóng)業(yè)信貸應(yīng)加大對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的投入，以此來推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。第三，空間維度方面，首先，在空間地理位置上，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率改進在中部地區(qū)和東部地區(qū)呈現(xiàn)出“倒U型”關(guān)系，而在西部地區(qū)不存在“倒U型”關(guān)系，其中農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模在中部地區(qū)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的抑制作用最顯著；其次，在糧食三大主產(chǎn)區(qū)中，在東北地區(qū)，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模均不存在“倒U型”關(guān)系；在黃淮海地區(qū)和長江流域地區(qū)，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率改進呈“倒U型”關(guān)系，呈現(xiàn)一定程度的抑制作用，其中黃淮海地區(qū)的抑制作用最明顯，但農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對技術(shù)進步主要起推動作用，不存在“倒U型”關(guān)系。糧食主產(chǎn)區(qū)的黃淮海地區(qū)和長江流域地區(qū)為重點關(guān)注區(qū)域。

2. 理論貢獻

一是對農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模的推動效應(yīng)與抑制效應(yīng)進行了研究。一方面，農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極影響，如促進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步、提升農(nóng)民使用新技術(shù)的實操能力；另一方面，農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生消極影響，如支持農(nóng)業(yè)技術(shù)資金不足、降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中間環(huán)節(jié)投入資金較少。而本研究則發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)?？纱龠M農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，發(fā)揮推動效應(yīng)，這與前人研究的結(jié)論相同。但是，與前人結(jié)論不同的是，研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模擴大到一定程度后，對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的推動效應(yīng)存在邊際遞減趨勢，從而產(chǎn)生一定的抑制效應(yīng)，阻礙農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

二是本研究對農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模如何影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的技術(shù)效率改進與技術(shù)進步進行了探索，其研究結(jié)果對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響理論具有重要貢獻。以往關(guān)于農(nóng)業(yè)信貸的研究主要集中在正規(guī)金融與非正規(guī)金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響、農(nóng)業(yè)信貸對技術(shù)進步與技術(shù)效率改進的靜態(tài)影響。而中國農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模擴大與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升是一個時間動態(tài)過程，從空間動態(tài)的視角研究農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時空影響非常具有現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

3. 研究啟示

根據(jù)研究結(jié)論，雖然回歸結(jié)果支持本文農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率“倒U型”的研究假設(shè)，但是并不能因此否認農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的正向作用關(guān)系，以及其適用于中國農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展理論價值?；诖耍疚奶岢鲆韵陆ㄗh：第一，糧食主產(chǎn)區(qū)應(yīng)加大農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升力度，從而帶動相鄰地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間集聚作用。第二，在提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率過程中，不僅要擴大農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模，更要關(guān)注農(nóng)業(yè)信貸的效率問題，應(yīng)不斷加強對技術(shù)進步的支持力度，控制技術(shù)效率改進的信貸規(guī)模，防止因農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模盲目擴大而對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的抑制效應(yīng)。第三，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模要結(jié)合各區(qū)域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的實際情況因地制宜，東北地區(qū)應(yīng)重點關(guān)注如何解決技術(shù)效率改進與技術(shù)進步農(nóng)業(yè)信貸供給不足的問題，而黃淮海地區(qū)和長江流域地區(qū)應(yīng)尤為關(guān)注農(nóng)業(yè)信貸投放不合理的問題，逐漸加大對技術(shù)進步的信貸投入，控制技術(shù)效率改進的信貸規(guī)模，使有限的農(nóng)業(yè)信貸資金實現(xiàn)最優(yōu)化配置。第四，農(nóng)業(yè)信貸規(guī)模應(yīng)滿足農(nóng)村發(fā)展實際需求，既要促進技術(shù)效率改進，又要兼顧技術(shù)進步，將信貸資金投放到對于提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有迫切需求的主體，提升農(nóng)業(yè)信貸效率。