農業高新技術產業金融支持的評價

徐嘉祺，陸 遷

（西北農林科技大學 經濟管理學院，陜西 楊凌 712100）

0 引言

金融是現代經濟和產業發展的核心動力，農業高新技術產業作為高新技術產業的重要組成，在產業發展的任何時期都對資本有著巨大的需求。過去的資本投入模式主要依靠政府撥款，然而政府財政支持是有限度的，而且缺乏可持續性，產業發展要獲得足夠的資本支持還要從金融市場想辦法，要把市場性金融資本吸引到農業高新技術產業領域，作為政府財政支持的重要補充，現階段的市場性金融資本主要由金融機構的信貸融資為主。因此本文對農業高新技術產業金融支持問題的研究將從政府的財政支持與金融機構的信貸融資兩方面著手。

首先對產業發展的金融支持體系進行劃分，即金融支持能力、金融支持效率、產業發展與金融支持的協調程度。在此基礎上，從新的角度構建金融支持強度的評價指標體系，對農業高新技術產業的金融支持強度進行評價測算。然后結合金融支持強度的測算值進行回歸分析，從產業規模的角度探討金融支持對農業高新技術產業的影響效應。

1 金融支持強度測算

1.1 影響因素、指標及其權重的確定

1.1.1 影響因素的測算方式

進行金融支持強度的測算前，必須先進行影響因素的測算；影響因素測算的第一步就是對構成指標的無量綱化。指標無量綱化的目的主要有兩方面：第一、消除不同指標間的量綱限制，使指標體系內的各項指標可以進行無差別的組合計算；第二、統一指標體系內各項指標的值域，使后續運算過程的合理性與科學性得到保證。

假設基礎指標為eij，指標權重為wj，影響因素為Ei，構成金融支持影響因素的測算表達式為：

當指標為正向指標時運用公式（1），當指標為負向指標時運用公式（2），在本文構建的指標體系中所有指標均為正向指標，因此主要使用公式（1）。

1.1.2 指標權重的確定方法

指標權重的確定方法主要采用變異系數法。變異系數法是一種客觀賦權法，客觀賦權法的優點是不依靠人為的主觀判斷，只在原始研究數據的基礎上，通過分析不同數據間錯綜復雜的關系并最終確定權重，能充分發揮數學理論在研究中的作用。由此可得指標權重的表達式。

其中CVj代表指標的變異系數，Sj代表指標標準差，代表指標的平均數，wj是指標的權重。

1.1.3 金融支持強度的測算方法

借鑒聯合國開發計劃署（UNDP）制定的人類發展指數的計算方法，通過計算所有影響因素的幾何平均數計算產業發展中的金融支持強度測算值。其表達式為：

其中F代表金融支持強度的測算值，Ei代表影響因素。

1.1.4 金融支持強度測算指標體系的確定

本文的金融支持體系由金融支持能力、金融支持效率、產業發展與金融支持的協調程度三部分組成。金融支持能力反映了產業發展中金融機構能用于投資的資本存量，因此本文選定財政支出總額、存款余額和貸款余額作為該項影響因素的指標；金融支持效率反映了金融機構實施金融資源配置的效率，因此本文選定財政支持在固定資產投資中占比和貸款在固定資產投資中占比作為該項影響因素的指標；產業發展與金融支持的協調程度反映了產業與金融機構的信息溝通與利潤分配狀況，在一定程度上也是金融內部結構的各要素是否與產業發展相協調的象征，因此本文選定財政支持在產業產值中占比和貸款在產業產值中占比作為該項影響因素的指標。

研究數據采用楊凌農業高新技術產業示范區2004～2013年的季度數據，數據來源于陜西統計年鑒以及相關統計機構調研，為了表述方便，在進行本節實證分析時只采用每年年末第四季度的數據，后文的回歸分析將采用全部的36組數據進行分析。由此建立金融支持強度的測算指標體系及其權重，如表1所示。

表1 測算指標體系及其權重

1.2 農業高新技術產業金融支持強度的測算——以楊凌為例

經過一系列運算，求得金融支持強度的測算值，如表2和圖1所示。在考察的時間段里，楊凌產業發展的金融支持強度基本處于0.2以下，最大值出現在2009年年末，達到0.195；最小值出現在2006年，只有0.089。

表2 金融支持強度測算值

圖1 金融支持強度變化趨勢圖

2 金融支持對農業高新技術產業的影響效應

衡量產業發展最重要的體現就是產業經濟的發展水平，廣泛用于衡量經濟發展的指標是國內生產總值，它是衡量經濟發展乃至產業規模的重要指標。

2.1 模型的構建

柯布道格拉斯生產函數被廣泛用于經濟發展的相關研究中，其一般表達式為：

其中Y代表國內生產總值，A(t)是技術發展程度，L是參與經濟活動的勞動力，K代表經濟活動中的資本投入，如果對式（6）進行簡化，可以得到新的函數表達式，其中T代表技術水平。

金融支持作為經濟增長的催化劑，在新興產業發展過程中的作用也日益顯現。Feder（1982）和Mruinde（1994）對經濟發展模型的研究中都把金融變量作為重要的衡量指標引入到模型中，Pagano（1993）則在其首創的Pagano模型中設計了金融變量，并就金融因素對經濟發展的影響進行實證研究。因此本文在式（7）的基礎上，把代表金融支持水平的指標引入到式子中，得到新的表達式：

對式（8）求導，得到式（9）：

使β1代表勞動力的邊際產出，使β代表資本的2邊際產出，使β3代表技術的邊際產出，使β代表4金融支持的邊際產出，由此得到新式子：

通過式（10）得到最終模型的式（11），其中β0和μ表示常數項和隨機誤差。

2.2 指標選擇與數據來源

根據確定的最終模型，本文選擇下列變量作為衡量模型的指標。其中Y代表產業規模，指標是國內生產總值；L代表勞動力，指標是產業從業人員；K代表資本投入，指標是固定資產投資；T代表技術水平，指標是R&D經費占國內生產總值的比重；F代表金融支持水平，指標是金融支持強度的測算值。實證分析包括以下內容，首先進行皮爾遜相關分析，確定所選擇解釋變量與被解釋變量的相關性，然后進行單位根檢驗，避免出現偽回歸，最后進行多元回歸分析，確定變量間的作用機理。

研究數據采用楊凌農業高新技術產業示范區2004～2013年的季度數據，數據來源于陜西統計年鑒以及相關統計機構調研，為了消除量綱對回歸分析的影響，所有變量的原始數據均經過對數處理。

2.3 實證分析

2.3.1 相關性檢驗

如表3所示，運用SPSS軟件對被解釋變量和解釋變量進行相關性檢驗，勞動力、資本投入、技術水平、金融支持水平和國內生產總值的相關系數分別為0.731、0.965、0.838和0.719，相關系數均大于0.7，而且所有變量的相關系數均通過1%顯著性水平下的顯著性檢驗，說明解釋變量與被解釋變量之間存在較強的相關性，有必要進行回歸分析作進一步研究。

2.3.2 單位根檢驗

為避免偽回歸的出現，故對解釋變量與被解釋變量作單位根檢驗。如表4所示，所有變量在5%置信水平下是平穩的，因此可以進行正式的回歸分析。

表3 相關性檢驗

表4 單位根檢驗

2.3.3 回歸分析

如表5所示，調整后的R2值為0.897，這說明模型具有較好的擬合優度，同時F值為360.247，伴隨概率為0.000，這說明通過回歸分析所建立的模型是有效的。

除了技術水平是5%顯著水平通過顯著性檢驗外，其余的變量均在1%的顯著水平下通過顯著性檢驗，勞動力、資本投入、技術水平和金融支持水平的回歸系數分別為1.213、0.415、0.013和0.242，這說明勞動力、資本投入、技術水平和金融支持水平四個變量對經濟增長均有正向的影響，勞動力每增加一個單位，國內生產總值就增長1.213個單位；資本投入每增加一個單位，國內生產總值就增長0.415個單位；技術水平每增加一個單位，國內生產總值就增長0.013個單位；金融支持水平每增加一個單位，國內生產總值就增長0.242個單位。

表5 回歸分析結果匯總

通過實證分析得出，金融支持對楊陵農業高新技術產業的發展規模具有正向的影響，有效的金融支持能促進產業經濟的快速增長，反之如果產業發展中缺乏金融資本的有效支持，產業的發展水平也會受到極大的限制。

3 政策建議

在本文的研究中，信貸融資是農業高新技術產業發展金融支持的重要組成部分，是財政支持的重要補充，然而由于農業的弱質性，傳統的金融模式無法有效引導資本投入到農業高新技術產業的發展，因此有必要對傳統金融模式進行創新。

(1)協調產業發展與金融支持的關系。農業高新技術企業發展的不同階段均需要持續性的資本投入，因此產業的發展離不開金融部門的有力支持。然而在企業發展的不同階段，金融部門所要承擔的風險以及企業所需資金都有極大差別，因此金融部門制定信貸政策時不能一概而論，要根據企業不同的發展狀況制定相應的政策。當企業處于創業的初期，對資金的需求極大卻沒有足夠的質押物，此時金融機構可更多的考慮企業自有知識產權的數量、質量以及相應的價值，開發知識產權質押的金融產品為企業的發展提供資金，同時適當考慮產業發展的一般規律，適當延長還款期并且給予靈活的利率調整安排，在企業發展初期給予低利率，隨著企業的發展逐步提高企業的利率水平；當所面對的客戶是發展較為成熟的農業高新技術企業時，金融機構可以為企業制定合理的理財計劃，引導企業合理使用自有資金，提高企業自有資金的利用率。

(2)實現金融機構的多元化和專業化。第一，在現有金融機構內部進行管理創新，建設面向產業發展的專業金融運營團隊，提升金融機構實施金融支持的專業化程度；第二，由政府牽頭，整合地方金融資源，建設地方性商業銀行和金融貸款擔保組織，提升金融服務質量和金融支持效率；第三，開發知識產權質押融資服務，為擁有高新技術成果的創業者掃除創業的資金障礙；完善融資質押和擔保的方式，開發多元化的的信貸產品，借鑒“團購”的營銷模式，嘗試“聯保聯貸”的新方式，為規模小、質押物不足的中小高新技術企業的融資問題尋找出路。

(3)合理控制金融風險。首先金融機構對貸款的管理要遵循市場經濟的規律，建立規范的貸款管理機制，貸款前要仔細調查企業的發展狀況并作出科學的企業評估；貸款后要關注企業的資金使用情況，及時發現企業的不當資金使用行為，盡量避免道德風險的出現；一旦發現企業出現嚴重的違規行為，或者經營狀況極度惡化，要有相應退出機制使損失降到最低。第二，除了相應的退出機制外，要減少因風險所帶來的損失還有其他相應的策略，商業性保險就是其中重要的手段之一。保險業對農業高新技術產業發展的介入，可以降低產業發展過程中的不確定性，從而提高銀行部門對產業發展的預期，堅定其實施金融支持的信心，提高金融機構的貸款意愿；保險業的介入雖然一定程度取走了部分產業利潤，但也平衡了產業風險，有效保障了產業的順利發展。

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