金融体系改革对农业技术进步影响的实证检验

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技术进步的影响，我们建立如下计量模型：

agrtechit=α+ρ1FSit+ρ2RDit+ρ3FSit*RDit+βXit+ui+vt+εit

显著，这说明水库的建设面积和农业受灾面积可能对于农业技术进步并没有多大影响，但是从符号来看，水库的建设面积对技术进步可能有些许的促进作用，这是因为水库可以帮助农业生产比较稳定的进行，而使农民不必担心新技术的应用会付之一炬，相反，受灾面积则对农业技术进步有负的影响，其作用机理是相同的，当农民预期到农业生产可能会受自然灾害的影响时，其自然不会广泛的使用新的生产技术。

在模型4和模型5中，我们依次加入了金融体系改革的虚拟变量及其与金融支持的交叉项，这分别可以考察金融体系改革对于金融支持影响农业技术进步的水平和结构影响，从模型4中可以看出，虚拟变量的估计系数显著为正，从而表明金融体系改革对于农业技术进步有正的水平影响，从模型5可以看出，虚拟变量和金融支持的交叉项估计系数也为正，这说明金融体系改革对于农业技术进步有正的结构影响。在模型6中，我们同时加入了虚拟变量及其交叉项，尽管两者的估计系数都变小了，但是仍然显著为正，这就证明2006年开始的金融体系改革使得金融支持进展到一个新的阶段，在这个阶段中，金融支持对于农业技术进步的促进作用无论是在水平上还是在结构上都比改革之前增强了。

此外，在所有的估计模型中，金融支持对于农业技术进步的影响都显著为正，模型5、6中估计系数变小是因为交叉项的作用，该交叉项分离出了金融体系改革对于农业技术进步的结构影响，从而使得金融支持的纯效应减弱了。

3金融支持、金融体系改革与农业技术进步：进一步检验

以上已经初步证明金融支持、金融体系改革与农业技术进步之间存在着较为显著的正相关关系，但是这种正的

（1）

agrtechit是被解释变量，用DEA方法下测算得其中，

到的农业技术进步来衡量；FSit为各省涉农贷款的增长反映了金融速度，反映金融支持水平；RDit为虚拟变量，体系改革对于农业技术进步的水平性影响，对于i≥2006,RDit=0，对于i<2006，RDit=0。FSit*RDit为交叉项，主要是用来考察农村金融体系改革对于金融支持影响农业技术进步程度。随着新型农村金融机构政策的出台以及农村金融改革的深化，金融市场竞争趋于激烈，其供给的价格下降，数量上升，从而带动农业技术水平的提包括：各高，所以，预期ρ2和ρ3将为正；Xit为控制变量，省水库的总数量的对数；农业基础设施水平：自然环境质量：各省历年受灾面积的对数；规模经营状况：各省农村居民人均经营耕地面积的对数。人力资本水平：各省义务教育普及率，普及率越高，农村地区受教育的可能性角

越大。α为常数项，ui和vt分别为不可观测的个体和时刻效应。

首先使用hausman检验和F检验选择估计面板数据模型的方法，通过检验，固定效应方法更适合估计该模型。其输出结果见表2，其中，所有的估计结果均使用聚类稳健标准差。模型1中，无论是金融支持水平、人力资本还是规模经营状况，都对农业技术进步有显著的促进作用，这实际上解释了推动农业技术进步的三种机制：金融支持、义务教育普及和实现农业规模经营，需要注意的是，常数项显著为正并且大约维持在0.6多一点，这可以与之后加入虚拟变量的估计模型相比，从而发现金融体系改革对于农业技术进步的影响。

表2

被解释变量解释变量

模型1

***

金融支持影响农业技术进步的初步验证

农业技术进步

模型20.201

***

模型30.217

***

模型40.224***(2.99)0.158***(1.84)

模型50.117

**

模型60.135**(1.36)0.108**(1.67)

金融支持水平0.214金融体系改革

交叉项基础设施水平自然环境质量人力资本水平0.114

相关性有可能是农业技术进步提高了农业生产效率和资本回报率，从而带动了涉农贷款的增加，而不是相反，也就是说金融支持本身可能是内生变量，这就可能造成了估计的偏误，，为了解决这一问题，我们在模型（1）的基础上，使用工具变量法对及其进行估计，以解决可能存在的内生解释变量问题。

根据通常的解决办法，我们使用滞后一期的金融支持水平作为作为当期变量的工具变量，对模型（1）进行重新估计。在估计过程中，我们对各变量依然使用聚类稳健标准差。其输出结果见表3。

表3中，模型7、8和9分别估计了没有虚拟变量和交叉项、没有交叉项以及没有虚拟变量的模型，控制变量依然包括基础设施水平、自然环境质量、人力资本水平和规模经济状况，从估计结果可以看出，即使在工具变量法的情况下，我们的结果依然变化不大，金融支持、虚拟变量以及交叉项的估计系数均显著为正，基础设施水平和自然环境质量仍然不显著，人力资本水平和规模经济状况均显著为正，常数项也是显著的。

(2.77)(2.69)(2.89)(1.82)

0.104

0.011(1.24)

0.003(0.97)-0.014(-1.03)

***

***

0.097***(5.79)0.013(1.34)-0.115(-0.33)0.115***（1.97)0.127***(3.50)0.679***(6.97)588

(1.97)

0.016(1.12)-0.002(-0.24)0.293

***

0.001(0.66)0.003(0.26)0.243

***

0.246

***

0.356

***

(2.98)

规模经营状况0.177***

(4.59)

常数项样本数

0.674

***

(3.77)0.181***(4.50)0.635

***

(4.78)0.172***(4.52)0.704588

*

(2.88)0.142***(3.65)0.667588

**

(2.15)0.127***(3.50)0.674

***

(5.69)588

(6.71)588

(7.84)(6.65)(7.81)588

注：系数下方括号内的值是t统计量，***表示在1%水平下显著；**表示在5%水平下显著；*表示在10%水平下显著。

在模型2、3中，依次加入控制变量基础设施水平和自然环境质量，可以发现，其对于农业技术进步的影响均不

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统计与决策２０14年第7期·总第403

期

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