關鍵詞民族貧困地區 農業經濟增長 涉農貸款 研究
本文采用實地調查法、定性與定量分析法，運用計量經濟學的分析工具，實證研究涉農貸款對農業經濟增長的貢獻度，分析存在的問題，探討解決問題的途徑和辦法。本研究成果期望對民族貧困地區的政府和金融部門制定增加涉農貸款的相關政策、涉農貸款對象爭取和利用涉農貸款有壹定的參考價值
壹 文獻綜述
國內外關於涉農貸款對農業經濟增長的關系，因分析角度不同而產生了兩種截然相反的觀點。其主流的觀點認為農業貸款的增長能夠促進農業的經濟增長。M. Hasody（哈索蒂）、W. A. Lewis（劉易斯）和M. P. Todaro（托達羅）認為，小農貸款可以實現農業經濟增長，從而實現農民收入增加和農民生活水平提高的目的。張秀生、衛鵬鵬（2004）、瞿商等（2005）和史惠文（2011）認為農業的發展離不開農業信貸的有力支持。但Townsend（2001）卻認為農業信貸不能促進農業經濟的發展。周定娥（2011）也提出，農業信貸的增長不是促進農業人均GDP增長和提高農民收入的資源要素。國內外學者針對涉農貸款對農業經濟增長作用的影響分析因選取角度不同，往往會有不同的研究結果。現有的研究基本上是站在全國或者省級的角度研究涉農貸款與農業經濟增長的關系，而基於民族貧困地區縣域角度對兩者之間關系的研究較少。
二 喀旗農業經濟的發展情況
1．喀旗農業增加值的變化情況
從圖1中可以看出喀旗的農業增加值基本上呈現逐年增長的態勢，表現為波浪形的增長。農業增加值從1992年的1.15億元到2011年的9.6億元，增幅達到734.78%。喀旗“十壹五”期間農業經濟發展取得了不錯的成就。
圖1 喀旗1992～2011年農業增加值的變化情況
圖2 喀旗1992～2011年涉農貸款投入量
2．喀旗涉農貸款的變化情況
調查得知，2004年開始喀旗涉農貸款在金融機構貸款總額中的比例占到了20%以上。由圖2可見，1992～2004年，喀旗涉農貸款的投入量比較平穩，2005～2009年，喀旗加大對農業貸款的支持力度，涉農貸款的投入量上了壹個新的臺階。
三 喀旗涉農貸款與農業經濟增長的貢獻分析
分析可知，喀旗農業經濟發展較好，涉農貸款的投入力度較大。因此，本文在此部分運用ADF檢驗、協整檢驗，以及格蘭傑檢驗等實證分析的方法來探討喀旗涉農貸款對農業經濟增長的貢獻度。
1．變量的選取
本文選取喀旗涉農貸款的投入數量（X）作為解釋變量，選取喀旗農業經濟增加值（Y）作為被解釋變量，對喀旗1992～2011年的時間序列數據采用Eviews 6.0軟件進行實證分析。考慮到對時間序列數據取對數之後並不影響原來數據的性質，為了便於實證分析，本文對所采用的時間序列數據取對數，詳見表1。
表1 本文實證分析所用數據表
年 份 喀旗農業增加值（lnY） 喀旗涉農貸款（lnX）
1992 9.35 8.03
1993 9.51 8.38
1994 9.8 8.39
1995 9.75 8.46
1996 10.04 8.49
1997 10.28 8.59
1998 10.22 8.68
1999 10.11 8.86
2000 9.85 9.08
2001 10.02 9.35
2002 10.16 9.37
2003 10.23 9.42
2004 10.69 9.62
2005 10.70 9.98
2006 10.75 10.37
2007 10.96 10.4
2008 11.13 10.59
2009 11.15 10.8
2010 11.33 11.65
2011 11.48 11.78
2．計量分析過程
第壹，單位根（ADF）檢驗。由於時間序列大多數都是不平穩的，而對不平穩的時間序列進行回歸分析是沒有任何經濟意義的。因此本文采用ADF做單位根檢驗，檢驗平穩性，采用Eviews 6.0計量軟件進行分析。得出的結果見表2。
根據表2中平穩性檢驗結果可知，各個變量在壹階差分之前是不平穩的時間序列。壹階差分之後，在1%、5%和10%的臨界值情況下都是平穩的時間序列。
第二，協整檢驗。為了避免偽回歸的存在，本文采用E-G兩步法利用Eviews 6.0軟件對時間序列進行協整檢驗，以便確定各個變量之間是否存在穩定的均衡關系。
＊ 本文系中央民族大學本科生研究計劃訓練資助項目（項目：GCCX2012110121）的階段研究成果
表2 各變量平穩性檢驗結果
變 量 檢驗形式(C，T，L) ADF統
計量 臨界值 結 論
1% 5% 10%
LNX （C，T，3） 0.8385 -4.6679 -3.7332 -3.3103 不平穩
LNY （C，T，0） -1.7985 -4.5326 -3.6736 -3.2774 不平穩
DLNX （C，T，2） -6.0493 -4.6679 -3.7332 -3.3103 平 穩
DLNY （C，0，0） -4.0120 -3.8574 -3.0404 -2.6606 平 穩
第壹步，得到OLS（最小二乘法）回歸方程估計的回歸模型：
lnY＝5.3928 + 0.5237lnX