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1指标选取与模型建立
1.1指标选取本文选取黑龙江垦区人均农业贷款余额作为终量指标代表信贷支持情况,而农业产业化指标的选取,在比较国内已有的成果及数据可得性的基础上,基于深度、广度两个层次的考虑,选取如下指标作为衡量指标代表垦区的农业产业化情况,具体如表1所示。
1.2数据来源本研究包含一个信贷支持的指标变量(DA)和九个农业产业化水平的指标变量(X1~X9)。对于每个指标变量均选取了黑龙江垦区2002~2011年间的数据,数据来源于《黑龙江金融年鉴2012》、《中国农村统计年鉴2012》《、中国区域经济统计年鉴2012》《、黑龙江垦区统计年鉴2012》及相关调查资料。具体黑龙江垦区农业产业化和信贷支持指标的数据如表2所示。
1.3研究方法由于农业产业化包含的指标变量较多,为了更好地综合指标变量,本文首先运用因子分析法提取公共因子,通过因子旋转进而得出因子得分,然后对黑龙江垦区2002~2011年的农业产业化与信贷支持进行回归分析,从而揭示出二者之间的相关性。
1.4实证分析
1.4.1因子分析的可行性检验运用SPSS17.0统计软件,通过KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验和巴特利特球形检验(BartlettTestofSphericity)对农业产业化指标数据进行检验,检验结果显示KMO的值为0.665,Bartlett的值为156.435,Sig为0.000小于显著性水平0.05,拒绝Bartlett球度检验的零假设,表明以上农业产业化指标因子分析结果较好,适合进一步做因子分析。
1.4.2构造因子变量运用SPSS17.0统计软件,采用主成分分析方法对农业产业化指标数据进行因子变量的提取,结果如表3所示。表中表示通过因子分析后,可以得到未旋转的初始因子和旋转后的因子的特征值、方差贡献比率及累计方差贡献率。按照提取大于1的因子特征值的标准,得出因子变量的特征根6.821、1.665,它们共同诠释了原变量的标准方差的94.289%,综合以上分析可以得出提取的前两个公共因子F1、F2,它们能反映原始变量的绝大部分信息。
1.4.3解释因子变量为了使公共因子能够更好地解释实际问题,先对提取的四个主因子变量建立原始因子载荷矩阵,然后选用方差最大旋转方法(Varimax)对载荷矩阵进行因子旋转。对比旋转后相关系数可以发现,公共因子F1在X1、X2、X3、X4、X5、X8、X9上载荷值都很大,具有75.784%的累计方差贡献率是反映农业产业化的主要指标,可以解释为农业现代化的程度,公共因子F2在X6、X7上载荷值较大,是反映农业产业化的补充指标,可以解释为农业产业结构。
1.4.4计算因子得分通过因子得分系数矩阵,得出因子得分函数如下:F1=0.153X1+0.098X2+…+0.165X9F2=-0.028X1+0.208X2+…-0.113X9以各个主因子的信息贡献大小为参数,对两个因子得分进行加权平均,计算黑龙江垦区各个年度农业产业化的综合测评得分,公式如下:FK=0.804F1+0.196F2式中各因子的系数为各因子的方差贡献率与主因子的累计贡献率之比。通过计算最终得出垦区2002~2011各个年度的农业产业化综合得分,如表4所示。
1.4.5农业产业化与信贷支持的回归分析基于以上农业产业化得分计算,可以将农业产业化得分与人均农业贷款建立一个回归模型,以测量信贷支持对黑龙江垦区农业产业化的影响。即AK=,式中AK代表农业产业化情况,DA代表信贷支持情况,为残差项,根据AK、DA的数值运用SPSS17.0进行回归测算,结果如下:AK=-1.971+2.992DA(-6.525)(6.714)R2=0.849F=45.078Sig=0.000对回归结果进行分析,发现t统计值均通过了显著性检验且Sig值为0.000,表明两者之间的线性相关关系是显著的。AK和DA的判定系数为0.849,说明样本回归方程拟合程度较高。以上分析表明:(1)近十年来黑龙江垦区农业产业化水平与信贷支持之间具有很密切的正相关性,而且拟合度很好;(2)DA的回归系数为2.992,说明信贷支持对农业产业化影响程度较大。
1.5结论
通过以上实证分析可以看出,首先对于黑龙江垦区农业产业化自身而言,公共因子F1的系数为0.804影响程度较大,即人均农业机械总动力、机械化作业比率等反映农业现代化水平的因素,更加决定着农业产业化发展程度。其次,黑龙江垦区自2002至2011年十年来农业产业化程度和信贷支持力度均是递增的状态,并且信贷支持与农业产业化之间存在着很强的正相关关系,表明信贷对于黑龙江垦区农业产业化的发展有着较深的作用。因此,为了垦区农业产业化更好的建设,就必须继续加大对其的信贷支持,特别是在公共因子F1所包含的因素中,着重加大信贷对其支持的力度。
2农业产业化信贷支持的对策建议
2.1加强利于信贷支持的政策引导农业自身的弱质性往往与银行趋利性相矛盾,因此黑龙江垦区为了更好地发挥农业产业化的信贷支持作用,必然需要相关政策的引导。在政府的政策方面,首先政府可以通过建立风险救济制度,对银行支持农业产业化过程中本应由国家承担的风险损失给予必要的补偿。其次,针对银行不同阶段支持农业产业化的情况给予相应税收补贴、贷款利息补贴等优惠政策。在央行的政策方面,可以通过一般性及选择性货币政策工具调整货币的供给,建立起信贷支持农业产业化的前提条件,通过信贷倾斜政策、差别利率政策等对垦区信贷资金的供给形成导向作用。
2.2建立多层次的信贷供给体系黑龙江垦区信贷资金需求主体主要是农户、与农户相关的中小企业和农业产业化龙头企业,由于农户经济状况、企业发展规模、农产品流通环节、农产品种类等不同,农业产业化的信贷需求具有明显的层次性。因此,农业产业化信贷支持方面也应建立以合作性银行为基础、政策性银行为保障、商业性银行为重要力量的多层次的信贷供给体系,如图1所示。首先,政策性银行应注重增加农业中长期的信贷支持,延伸对垦区粮棉油产业链的信贷支持,以及大力开展垦区农业基础设施建设、农业科技开发、垦区特色主导产业发展等与农业产业化相关的信贷支持,与此同时多方位发展农业产业化经营及农业灾害补偿风险贷款等中间业务。其次,商业性银行应深化内部改革,积极发展针对黑龙江垦区季节特点的季节性收购贷款,充分利用国家给予的优惠和补贴,帮助垦区近百余家大中型农业企业生产基地的建设,重点支持农产品物流体系的完善,使得企业早日达到垦区精品加工、扩大流通发展目标。垦区农业产业化的发展反过来又能增加商业银行的盈利空间和模式,进而形成良性循环,最终成为既能满足商业性银行逐利性需求又能满足黑龙江垦区农业产业化快速发展的新举措。最后,要充分发挥合作性银行在垦区农户、家庭农场及中小型企业中的主力军作用,大力开展农户小额信贷、联保贷款和农地金融与农村汇通业务,在防范信贷风险的基础上完善农户贷款授信制度。
2.3创新信贷产品和服务方式
2.3.1创新多样化的服务方式在担保方式上,对于黑龙江垦区农业产业化相关农户,银行在继续实施多户联保的基础上,应积极探索“风险保障基金+多户联保”“、保险公司+多户联保”“、担保公司+多户联保”“、土地经营权抵押+多户联保”等多元化的并行之有效的担保方式,探索以农户各类粮食补贴作为质押发放农户小额贷款的有效形式,将农户贷款担保的结构不断优化,使农户贷款的信用水平不断提高。对于黑龙江垦区农业产业化龙头企业,应积极探索企业用自身品牌、专利、出口订单、股权等无形资产作为担保抵质押物的新举措。在服务模式上,应将垦区现代化大农业建设作为模式创新准点,积极依托农业产业化龙头企业、农业产业基地、农产品市场等农业产业化主体,根据不同区域的资源禀赋相似性原理,与管局、农场、合作社建立良好的沟通协调关系。银行针对龙头企业的信贷需求,实施差异化、一体化营销,在经济信息、咨询、帐户管理等方面提供延伸服务,利用各银行先进的资金转账系统和网络优势,完善结算服务。从而提高龙头企业资金的使用效率,加快资金的周转,为其提供多品种、多层次的优质服务。
2.3.2创新多元化的信贷产品积极开发适合垦区农业产业化发展的信贷产品。发展银团贷款、社团贷款、季节性收购贷款、龙头企业集群客户融信保业务等特色产品,积极开发配套的商业承兑汇票、买方信贷、信用业务、应收账款、融资贷款等,同时研发垦区农机具消费贷款、绿色农业实体经济贷款,以及省委和农垦确定的农业大项目贷款。
作者:张启文那明格单位:东北农业大学