農業產業化的信貸支持范文

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1指標選取與模型建立

1.1指標選取本文選取黑龍江墾區人均農業貸款余額作為終量指標代表信貸支持情況，而農業產業化指標的選取，在比較國內已有的成果及數據可得性的基礎上，基于深度、廣度兩個層次的考慮，選取如下指標作為衡量指標代表墾區的農業產業化情況，具體如表1所示。

1.2數據來源本研究包含一個信貸支持的指標變量(DA)和九個農業產業化水平的指標變量(X1~X9)。對于每個指標變量均選取了黑龍江墾區2002～2011年間的數據，數據來源于《黑龍江金融年鑒2012》、《中國農村統計年鑒2012》《、中國區域經濟統計年鑒2012》《、黑龍江墾區統計年鑒2012》及相關調查資料。具體黑龍江墾區農業產業化和信貸支持指標的數據如表2所示。

1.3研究方法由于農業產業化包含的指標變量較多，為了更好地綜合指標變量，本文首先運用因子分析法提取公共因子，通過因子旋轉進而得出因子得分，然后對黑龍江墾區2002～2011年的農業產業化與信貸支持進行回歸分析，從而揭示出二者之間的相關性。

1.4實證分析

1.4.1因子分析的可行性檢驗運用SPSS17.0統計軟件，通過KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗和巴特利特球形檢驗(BartlettTestofSphericity)對農業產業化指標數據進行檢驗，檢驗結果顯示KMO的值為0.665，Bartlett的值為156.435，Sig為0.000小于顯著性水平0.05，拒絕Bartlett球度檢驗的零假設，表明以上農業產業化指標因子分析結果較好，適合進一步做因子分析。

1.4.2構造因子變量運用SPSS17.0統計軟件，采用主成分分析方法對農業產業化指標數據進行因子變量的提取，結果如表3所示。表中表示通過因子分析后，可以得到未旋轉的初始因子和旋轉后的因子的特征值、方差貢獻比率及累計方差貢獻率。按照提取大于1的因子特征值的標準，得出因子變量的特征根6.821、1.665，它們共同詮釋了原變量的標準方差的94.289%，綜合以上分析可以得出提取的前兩個公共因子F1、F2，它們能反映原始變量的絕大部分信息。

1.4.3解釋因子變量為了使公共因子能夠更好地解釋實際問題，先對提取的四個主因子變量建立原始因子載荷矩陣，然后選用方差最大旋轉方法(Varimax)對載荷矩陣進行因子旋轉。對比旋轉后相關系數可以發現，公共因子F1在X1、X2、X3、X4、X5、X8、X9上載荷值都很大，具有75.784%的累計方差貢獻率是反映農業產業化的主要指標，可以解釋為農業現代化的程度，公共因子F2在X6、X7上載荷值較大，是反映農業產業化的補充指標，可以解釋為農業產業結構。

1.4.4計算因子得分通過因子得分系數矩陣，得出因子得分函數如下：F1=0.153X1+0.098X2+…+0.165X9F2=-0.028X1+0.208X2+…-0.113X9以各個主因子的信息貢獻大小為參數，對兩個因子得分進行加權平均，計算黑龍江墾區各個年度農業產業化的綜合測評得分，公式如下：FK=0.804F1+0.196F2式中各因子的系數為各因子的方差貢獻率與主因子的累計貢獻率之比。通過計算最終得出墾區2002～2011各個年度的農業產業化綜合得分，如表4所示。

1.4.5農業產業化與信貸支持的回歸分析基于以上農業產業化得分計算，可以將農業產業化得分與人均農業貸款建立一個回歸模型，以測量信貸支持對黑龍江墾區農業產業化的影響。即AK=，式中AK代表農業產業化情況，DA代表信貸支持情況，為殘差項，根據AK、DA的數值運用SPSS17.0進行回歸測算，結果如下：AK=-1.971+2.992DA(-6.525)(6.714)R2=0.849F=45.078Sig=0.000對回歸結果進行分析，發現t統計值均通過了顯著性檢驗且Sig值為0.000，表明兩者之間的線性相關關系是顯著的。AK和DA的判定系數為0.849，說明樣本回歸方程擬合程度較高。以上分析表明：(1)近十年來黑龍江墾區農業產業化水平與信貸支持之間具有很密切的正相關性，而且擬合度很好；(2)DA的回歸系數為2.992，說明信貸支持對農業產業化影響程度較大。

1.5結論

通過以上實證分析可以看出，首先對于黑龍江墾區農業產業化自身而言，公共因子F1的系數為0.804影響程度較大，即人均農業機械總動力、機械化作業比率等反映農業現代化水平的因素，更加決定著農業產業化發展程度。其次，黑龍江墾區自2002至2011年十年來農業產業化程度和信貸支持力度均是遞增的狀態，并且信貸支持與農業產業化之間存在著很強的正相關關系，表明信貸對于黑龍江墾區農業產業化的發展有著較深的作用。因此，為了墾區農業產業化更好的建設，就必須繼續加大對其的信貸支持，特別是在公共因子F1所包含的因素中，著重加大信貸對其支持的力度。

2農業產業化信貸支持的對策建議

2.1加強利于信貸支持的政策引導農業自身的弱質性往往與銀行趨利性相矛盾，因此黑龍江墾區為了更好地發揮農業產業化的信貸支持作用，必然需要相關政策的引導。在政府的政策方面，首先政府可以通過建立風險救濟制度，對銀行支持農業產業化過程中本應由國家承擔的風險損失給予必要的補償。其次，針對銀行不同階段支持農業產業化的情況給予相應稅收補貼、貸款利息補貼等優惠政策。在央行的政策方面，可以通過一般性及選擇性貨幣政策工具調整貨幣的供給，建立起信貸支持農業產業化的前提條件，通過信貸傾斜政策、差別利率政策等對墾區信貸資金的供給形成導向作用。

2.2建立多層次的信貸供給體系黑龍江墾區信貸資金需求主體主要是農戶、與農戶相關的中小企業和農業產業化龍頭企業，由于農戶經濟狀況、企業發展規模、農產品流通環節、農產品種類等不同，農業產業化的信貸需求具有明顯的層次性。因此，農業產業化信貸支持方面也應建立以合作性銀行為基礎、政策性銀行為保障、商業性銀行為重要力量的多層次的信貸供給體系，如圖1所示。首先，政策性銀行應注重增加農業中長期的信貸支持，延伸對墾區糧棉油產業鏈的信貸支持，以及大力開展墾區農業基礎設施建設、農業科技開發、墾區特色主導產業發展等與農業產業化相關的信貸支持，與此同時多方位發展農業產業化經營及農業災害補償風險貸款等中間業務。其次，商業性銀行應深化內部改革，積極發展針對黑龍江墾區季節特點的季節性收購貸款，充分利用國家給予的優惠和補貼，幫助墾區近百余家大中型農業企業生產基地的建設，重點支持農產品物流體系的完善，使得企業早日達到墾區精品加工、擴大流通發展目標。墾區農業產業化的發展反過來又能增加商業銀行的盈利空間和模式，進而形成良性循環，最終成為既能滿足商業性銀行逐利性需求又能滿足黑龍江墾區農業產業化快速發展的新舉措。最后，要充分發揮合作性銀行在墾區農戶、家庭農場及中小型企業中的主力軍作用，大力開展農戶小額信貸、聯保貸款和農地金融與農村匯通業務，在防范信貸風險的基礎上完善農戶貸款授信制度。

2.3創新信貸產品和服務方式

2.3.1創新多樣化的服務方式在擔保方式上，對于黑龍江墾區農業產業化相關農戶，銀行在繼續實施多戶聯保的基礎上，應積極探索“風險保障基金+多戶聯保”“、保險公司+多戶聯保”“、擔保公司+多戶聯保”“、土地經營權抵押+多戶聯保”等多元化的并行之有效的擔保方式，探索以農戶各類糧食補貼作為質押發放農戶小額貸款的有效形式，將農戶貸款擔保的結構不斷優化，使農戶貸款的信用水平不斷提高。對于黑龍江墾區農業產業化龍頭企業，應積極探索企業用自身品牌、專利、出口訂單、股權等無形資產作為擔保抵質押物的新舉措。在服務模式上，應將墾區現代化大農業建設作為模式創新準點，積極依托農業產業化龍頭企業、農業產業基地、農產品市場等農業產業化主體，根據不同區域的資源稟賦相似性原理，與管局、農場、合作社建立良好的溝通協調關系。銀行針對龍頭企業的信貸需求，實施差異化、一體化營銷，在經濟信息、咨詢、帳戶管理等方面提供延伸服務，利用各銀行先進的資金轉賬系統和網絡優勢，完善結算服務。從而提高龍頭企業資金的使用效率，加快資金的周轉，為其提供多品種、多層次的優質服務。

2.3.2創新多元化的信貸產品積極開發適合墾區農業產業化發展的信貸產品。發展銀團貸款、社團貸款、季節性收購貸款、龍頭企業集群客戶融信保業務等特色產品，積極開發配套的商業承兌匯票、買方信貸、信用業務、應收賬款、融資貸款等，同時研發墾區農機具消費貸款、綠色農業實體經濟貸款，以及省委和農墾確定的農業大項目貸款。

作者：張啟文那明格單位：東北農業大學