我國農業科技園區金融支持效應的研究

王俊鳳 趙悅

摘 要：本文選取了全國10個農業大省中具有代表性的66家園區為樣本進行金融支持效應的實證研究，采用FA-MLR模型系統論證了政府財政投入、信貸資金投入、民間資本投入和風險投資等資金支持對農業科技園區發展水平的影響程度及具體差異，并據此提出通過合理配置資金、優化資金投入渠道來提高園區發展水平的建議。

關鍵詞：農業科技園區；金融支持；FA-MLR模型

中圖分類號：F832.48 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2016）07-0075-05

一、引言

2015年出臺的中央一號文件明確提出，依托國家農業科技園區搭建農業科技融資服務平臺，積極加快農業科技示范園區的建設，大力推進現代化農業發展；2016年中央一號文件指出，通過政府與社會資本合作、貼息、設立基金等方式，帶動社會資本投向農村新產業新業態。由上述政策可見，金融要素的投入和使用在農業科技園區建設與運營中發揮著重要作用。然而園區主體信用顯示度不足和資金渠道魯棒性偏低成為園區創新升級的瓶頸。截至2015年底，我國共有164個國家級、4000多個省級農業科技園區，科技廳等相關部門抽取了我國具有代表性的38個省級以上園區進行統計：有11個園區未獲得金融支持且發展水平明顯滯后；已獲得金融支持的27個園區中，95%以上的園區發展態勢良好。各類涉農金融機構或組織對園區的資金投入過少阻礙了園區高效快速發展。園區是因現代農業發展需求而產生的，同時也是促進科技與金融密切聯系的基地，資金投入處于園區發展進程中的核心地位，金融支持在園區發展過程中起關鍵性作用。

目前，國內學者關于農業科技園區與金融支持方面的研究成果頗豐。其中，蔣和平、崔凱（2009）提出農業科技園區通過吸引社會資金方式，大幅度加強了園區的可持續發展能力。王玉斌、陳慧萍等（2012）指出農業產業園區采取增加財政投入、擴大稅收優惠、協調金融機構提供貸款支持、鼓勵園區內企業成立擔保公司、支持入駐企業在資本市場上市等方式獲得有效的金融支持。桂澤法、吳蔚藍等（2014）指出農業經營主體因管理不規范、缺乏有效的抵押和擔保等諸多因素限制，使金融支持在其發展中的影響力度較小。關于農業科技與金融的相關理論，理論界也展開了深入研究：許越先（2004）基于集成創新理論，得出農業科技園區若采用集成創新模式，能夠有效推進園區和區域農業發展。李梅蘭（2013）從理論分析的視角出發，得出合理的金融支持農業科技創新的路徑，助推農業科技快速發展。上述研究成果側重于實踐和理論的定性研究。在定量研究方面，何偉（2007）運用 DEA 中的 C2R 模型，通過效益狀況對農業科技園區排序，得出各園區規模效益現狀并提出優化要素投入的路徑。趙黎明、翟印禮（2014）利用CES模型，對農業科技園區的產業集聚程度進行實證分析。

已有文獻在農業科技園區與金融支持的思路、理論和方法方面做出了基礎貢獻。鑒于此，金融支持狀況與農業科技園區發展水平的關系成為本文的研究重點。本文擬通過建立FA-MLR模型定量分析兩者之間的關系，以期為園區經營者和決策者提供有價值的理論性參考。

二、理論框架和條件假設

資金要素、人才要素與技術要素是保障農業科技企業提高效益與實現現代化農業的重要因素，農業科技園區立足之本是資金要素、人才要素與技術要素三者的有機統一。其中資金要素配置處于核心地位，直接關系到園區人才要素和技術要素的配置情況。實踐表明，園區經濟實力較弱，難以吸引高科技人才入駐園區和聚集高水平的農業集成創新技術，一定程度上，減緩園區建設發展的步伐。農業科技園區發展過程中對資金需求較為強烈，園區項目開發與推廣應用等均以大量資金為前提。針對園區的資金支持渠道主要包括政府提供財政資金支持、銀行提供信貸支持、風險投資機構提供風險投資和農戶或企業提供民間資本支持等。

本文構建FA-MLR模型對園區金融支持效應進行實證分析。由于衡量園區發展水平的指標較多，為了客觀有效地確定綜合指標，既保證信息完整又降低指標間關聯度，可通過因子分析法（FA）將數據進行降維處理，建立園區發展水平的綜合得分排名模型，然后通過多元線性回歸法（MLR）對各個園區的發展水平綜合得分變量和各個金融支持變量的關系建模。MLR法的優越性表現在能夠通過分析得出金融支持與園區公因子得分之間具體的定量關系。構建FA-MLR模型能深入研究金融支持農業科技園區發展的關聯強度，并有效地克服定性研究兩者關系的主觀性。

三、實證分析

（一）指標選取與數據來源

1. 指標選取。

（1）關于農業科技園區發展水平指標的選取，國內的相關研究已取得較多成果：王歐、吳文良（2003）選擇園區管理狀況指標、整體效益指標、生態環境指標、技術支撐能力指標和龍頭企業指標等對農業科技園區進行綜合評價。鐘甫寧、孫江明（2007）將建設基礎、內部效益、外部效益這三類指標作為評價農業科技園區發展水平的指標。田聰華、沈鴻等（2011）選取基礎設施指標、技術指標、經濟效益指標、生態效益指標和組織管理指標，運用AHP模型確定對園區發展水平有顯著影響的因素。在已有研究及數據可得性的基礎上，本文選取了5個維度12個評價指標作為衡量農業科技園區發展水平的指標體系，具體評估指標見表1。

（2）資金支持的指標。包括政府財政投入、信貸資金投入、民間資本投入和風險投資。

2. 數據來源。本文數據獲取的方式主要有實地調研和瀏覽科技部及省市級科學技術廳網站。在依托新農村發展研究院的10個農業大省中，選取經濟效益、社會效益和生態效益顯著，科技能力較強，基礎設施較為完善的園區為研究對象展開調研，分別為山東省8家（B1—B8）、河南省7家（C1—C7）、安徽省10家（D1—D10）、江蘇省9家（E1—E9）、江西省7家（F1—F7）、浙江省6家（G1—G6）、河北省6家（H1—H6）、四川省6家（I1—I6）、吉林省4家（J1—J4）和黑龍江省4家（K1—K4），共計67家農業科技園區。最終獲取了66組有效數據，問卷有效率為98.51%。

（二）實證分析過程

1. 因子分析。

（1）進行適宜性檢驗。本文通過SPSS19.0統計軟件，對衡量園區發展水平的12個指標進行KMO和Bartlett球形檢驗，根據檢驗得出KMO的值為0.871，Bartlett球形檢驗的相伴概率為0.000，說明變量間存在相關性，拒絕了Bartlett球形檢驗的零假設，數據適合進行因子分析。

（2）提取因子變量。根據特征值大于1的標準提取因子，得出園區發展水平的因子特征根和方差貢獻率。

（1）基于MLR模型分析金融支持對園區生態效益、科技能力和基礎設施三者綜合因子的影響。運用SPSS19.0軟件進行回歸分析，構建出的MLR模型為：

從回歸結果可得，回歸方程整體通過了顯著性檢驗。回歸模型的判定系數為0.860，方程擬合優度較好，說明金融資金的投入對公因子即農業科技園區的生態效益、科技能力和基礎設施三者綜合具有一定的解釋度，所有回歸系數均通過了顯著性檢驗，且各因素之間不存在嚴重共線性問題。

通過4種資金支持渠道獲取的資金均與公因子呈正相關關系。財政資金投入越多越有利于完善園區基礎設施建設與提高園區的科技能力。信貸資金、民間資本與風險投資的投入，增加了園區內的流動資本，園區可利用充足的資金引進科技項目，大力提升園區效益與科技能力。

（2）基于MLR模型分析金融支持對園區經濟效益的影響。運用SPSS19.0軟件進行回歸分析，構建出的MLR模型為：

從回歸結果可得，回歸方程整體通過了顯著性檢驗。回歸模型的判定系數為0.852，方程擬合優度較好，說明資金的投入對公因子即農業科技園區的經濟效益具有一定的解釋程度，所有回歸系數均通過了顯著性檢驗，且各因素之間不存在嚴重共線性。

政府財政投入、風險投資與公因子呈正相關關系。政府財政投入每增加1個百分點，公因子得分增加4.900個百分點；風險投資每增加1個百分點，公因子得分增加0.877個百分點。政府財政資金的無償性導致政府財政投入較風險投資對園區經濟效益的提高有顯著影響。信貸投入、民間融資與公因子呈負相關關系，信貸投入與民間資本并非無償注入園區，需要償還本金及利息，由于園區具有高風險性，通過上述兩種方式獲取資金需支付較高費用，最終導致流向園區的平均收益及職工工資大幅降低，園區的經濟效益減少。

（3）基于MLR模型分析金融支持對園區社會效益的影響。運用SPSS19.0軟件進行回歸分析，構建出的MLR模型為：

從回歸結果可得，回歸方程整體通過了顯著性檢驗。回歸模型的判定系數為0.743，方程擬合優度較好，說明資金的投入對公因子即農業科技園區的社會效益具有一定的解釋程度，所有回歸系數均通過了顯著性檢驗，且各因素之間不存在嚴重共線性。

政府財政投入、民間資本與公因子呈負相關關系；信貸資金、風險投資與公因子呈正相關關系。不斷增加政府財政投入將完善園區的基礎設施建設、增加園區內的科技項目數，進而提高了園區的科技能力。園區內科技能力的提高有效地節約勞動力成本，減少園區吸納勞動力人數。民間資本比信貸資金、風險投資需要支付更高的費用，民間資本投入越多，園區為了節約成本會縮減勞動力的就業人數，造成社會效益降低。

四、結論及對策建議

本文采用FA-MLR模型對全國66家農業科技園區進行實證研究，得出以下結論：

根據FA模型得出衡量園區發展水平最大的公共因子與園區生態效益、科技能力和基礎設施的關系密切，說明提高園區發展水平主要從以上三個方面突破，通過公共因子可以有效地反映出農業科技園區的發展水平。由MLR模型（1）可知，通過增加政府財政投入、信貸資金、民間資本和風險投資，能夠切實有效地促進園區發展，其中民間資本的注入對園區發展水平的提高有顯著的影響。由表4可知，河南與山東兩省較其他省份園區的發展水平更為突出，其獲取資金支持的數額較大。

采用FA-MLR模型分析了4種渠道獲取資金對園區發展水平的影響：政府財政投入僅對社會效益有負效應，且從回歸系數可看出其影響程度較弱，政府財政投入的正效應大于其負效應；信貸投入對園區的社會效益、生態效益、科技能力和基礎設施有正向影響，而對經濟效益有負向影響，最大公因子主要是用來解釋園區生態效益、科技能力和基礎設施的，信貸投入的正效應大于其負效應；民間融資的正效應大于其負效應，且較其他3種融資方式對園區發展水平的提高有較顯著的正向影響；風險投資對園區整體發展水平的提高均有顯著的正效應。

基于以上研究結論，提出以下對策建議：

第一，地方政府應根據農業科技園區實際需要來增加資金扶持力度，幫助園區申請項目專項資金并積極地向園區提供優惠政策傾斜。

第二，增加園區信貸投入比重。金融機構應擴大園區抵押物擔保范圍，開發土地收益保證貸款、園區內倉庫原料或產成品等作為質押的信貸產品來確保園區獲得信貸資金；還可通過建立信用擔保機構為入駐企業進行擔保，探索實施權益質押、動產抵押等。此外，與園區緊密聯系的農業保險公司應增加適合園區需求的種養殖業保險或科技項目創新等保險品種。

第三，園區可通過互聯網眾籌這種新興的籌資模式獲取民間資金。在園區內搭建網絡交流平臺，通過網絡交流，提高交流的有效性，最大限度地提供園區金融支持需求的信息、融資服務交流以及融資結果反饋等服務，促進金融支持主體及時掌握園區對金融支持的需求，從而有效地提高金融支持服務效率。

第四，積極引入風險投資。園區可通過創新科技產品，開發具有較好市場前景的農業科技項目，以產品的高收益性來吸引風險投資機構為園區提供資金支持；還可通過優化園區的運營策略來吸引風險投資機構為其注入資金，進而提高園區自身發展水平。

參考文獻：

[1]蔣和平，崔凱.農業科技園區：成效、模式與示范重點[J].農業經濟問題，2009，（1）.

[2]王玉斌，陳慧萍，黃靜，黃蓉，翟捷.農業產業化示范區建設的理論探討與實踐[J].農業經濟問題，2012，（7）.

[3]桂澤發，吳蔚藍，譚文潔，蓋振煜.金融支持新型農業經營主體發展研究[J].開發研究，2014，（5）.

[4]李梅蘭.金融支持農業科技創新的模式與路徑探討[J].農村經濟，2013，（5）.

[5]趙黎明，翟印禮.改進CES模型下的產業集聚效應估計——基于河南許昌國家農業科技園區的實證研究[J].農業經濟，2014，（11）.

[6]田聰華，沈鴻等.昌吉國家農業科技園區指標體系評價[J].現代農業科技，2011，（21）.

Abstract：This article has selected the most representative 66 parks in 10 large agricultural provinces nationwide as the samples to study the effect of financial support.It systematically demonstrates the influence and specific differences of four kinds of financial support，namely，financial input，credit funds，private capital and venture capital on the development of Agricultural Science and Technology Parks through the FA-MLR model. And accordingly it puts forward the countermeasures and suggestions to improve the development level of the park through the rational allocation of funds and the optimization of capital investment channels.

Key Words：Agricultural Science and Technology Park，financial support，FA-MLR model