劉滿丹，尹宗成

（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽合肥，230036）

一、研究背景

中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行作為我國唯一一家農(nóng)業(yè)政策性銀行，彌補(bǔ)了我國金融市場在農(nóng)村的空缺，延續(xù)了政府資金與商業(yè)性銀行對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持作用。中國發(fā)展銀行的主要業(yè)務(wù)是為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供資金支持。我國農(nóng)業(yè)政策性銀行的主要貸款形式有政策指導(dǎo)性貸款、政策指令性貸款與商業(yè)性貸款三種。

政策指導(dǎo)性貸款是農(nóng)發(fā)行特有的貸款類型，是介于政策指令性貸款業(yè)務(wù)和商業(yè)性貸款業(yè)務(wù)之間，具有政策性和風(fēng)險(xiǎn)性，既具政策性貸款剛性需求，又具商業(yè)性貸款自擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)特征的特殊信貸業(yè)務(wù)，按國家政策要求經(jīng)辦、可擇優(yōu)選擇服務(wù)對象的業(yè)務(wù)，主要用于糧棉油收購、糧棉吊銷和商業(yè)儲(chǔ)備資金需求，貸款對象為經(jīng)營糧面油購銷貿(mào)易類企業(yè)和產(chǎn)業(yè)化龍頭加工企業(yè)。

政策指令性貸款是指經(jīng)特定程序由國家有關(guān)部門批準(zhǔn)、風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償機(jī)制和服務(wù)對象明確的業(yè)務(wù)，其主要用途為儲(chǔ)備類貸款、調(diào)控類貸款、輪換類貸款及農(nóng)發(fā)總行批準(zhǔn)的其他政策性貸款。

農(nóng)發(fā)行商業(yè)性貸款不以追求利潤最大化為目的，又有別于享受財(cái)政貼息的政策性貸款，實(shí)行商業(yè)化管理，具有開發(fā)性質(zhì)，兼有政策性功能，不享受財(cái)政補(bǔ)貼，實(shí)行自主經(jīng)營，追求社會(huì)效益與自身效益相統(tǒng)一的準(zhǔn)政策性貸款。

中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行經(jīng)過近20年的發(fā)展，其作用效果和對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持力度為研究的重點(diǎn)。本文以蚌埠市農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行為例，采用計(jì)量模型研究農(nóng)業(yè)政策性銀行不同性質(zhì)的貸款對蚌埠市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，根據(jù)研究結(jié)果給予農(nóng)業(yè)政策性銀行相關(guān)的建議與措施。

國內(nèi)許多學(xué)者對農(nóng)業(yè)政策性銀行與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行了研究。白曉燕、李峰從農(nóng)業(yè)政策性銀行扶持對象的特殊性出發(fā)，采用定量分析的方法，用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型研究了農(nóng)業(yè)政策性銀行的貸款與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，結(jié)果顯示農(nóng)業(yè)政策性銀行的設(shè)立對促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有積極的推動(dòng)作用，同時(shí)也證明了農(nóng)業(yè)政策性銀行存在的必然性。［1］蔣遠(yuǎn)勝等人通過對縣級(jí)的糧棉主產(chǎn)區(qū)及國家貧困縣進(jìn)行實(shí)地調(diào)研與統(tǒng)計(jì)分析，運(yùn)用模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，分析了農(nóng)業(yè)政策性銀行在三類縣中對促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用與運(yùn)行效果，認(rèn)為農(nóng)業(yè)政策性銀行對貧困縣的農(nóng)業(yè)扶持作用比較顯著。［2］羅劍朝指出單向促發(fā)因素與雙向效應(yīng)因素是影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素。［3］李景波及田露系統(tǒng)地分析了農(nóng)業(yè)弱質(zhì)性的表現(xiàn)及其對農(nóng)村金融發(fā)展的影響，并結(jié)合我國實(shí)際提出了克服農(nóng)業(yè)弱質(zhì)性對農(nóng)村金融發(fā)展制約的政策建議。［4］黃河靜提出政策性金融體系都有不可替代的作用及其存在的必然性，并給出一些對策。［5］

已有的研究都是關(guān)于中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行貸款總額對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究，但具體到不同性質(zhì)的貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究比較少，其研究方法也主要集中于定性分析方法、統(tǒng)計(jì)、模糊數(shù)學(xué)或簡單回歸分析方法，這些方法常常要依靠經(jīng)驗(yàn)得到系數(shù)，或僅僅是在尋找數(shù)據(jù)間的數(shù)量關(guān)系，都存在一定的缺陷。本文選擇農(nóng)發(fā)行政策指令性貸款、政策指導(dǎo)性貸款和商業(yè)性貸款三種不同形式貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展支持力度作為切入點(diǎn)，具有創(chuàng)新性。通過采用動(dòng)態(tài)計(jì)量模型研究政策性貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，首先通過自回歸分布滯后模型（ADL）分析包含變量長期均衡關(guān)系，得出簡單模型，然后通過建立多元函數(shù)模型分析農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行不同性質(zhì)的貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

二、農(nóng)發(fā)行貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的計(jì)量分析

（一）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理

本文從《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》、《蚌埠市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中主要選取了2005~2013年蚌埠市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、政策性指令貸款總額、政策性指導(dǎo)性貸款總額及商業(yè)銀行貸款總額的數(shù)據(jù)。選取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值GDP，政策指令性貸款PM、政策指導(dǎo)性貸款PG與商業(yè)性貸款CM做統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，研究PM、PG和CM對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值GDP的影響。

（二）模型選擇

本文采用動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型構(gòu)建政策性貸款影響模型。它最早是由著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家亨德利提出的，認(rèn)為在建立經(jīng)濟(jì)模型的過程首先建立一個(gè)代表數(shù)據(jù)生成過程（DGP）的自回歸分布之后模型（ADL），然后逐步約化，最后得到包含變量時(shí)間長期均衡關(guān)系的簡單模型。在這個(gè)過程中，既要重視應(yīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，也注重?cái)?shù)據(jù)生成本身所蘊(yùn)含的經(jīng)濟(jì)規(guī)律。動(dòng)態(tài)模型在精簡成誤差修正模型之后，就把長期均衡關(guān)系和短期波動(dòng)區(qū)分出來，從而反映農(nóng)業(yè)的發(fā)展，特別是對研究農(nóng)業(yè)的短期發(fā)展更為有效。

（三）變量檢驗(yàn)與模型構(gòu)建

1.變量的單整檢驗(yàn)

利用ADF進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，利用如下三個(gè)模型，分別對政策指令性貸款的對數(shù)、政策指導(dǎo)性貸款的對數(shù)和商業(yè)性貸款的對數(shù)進(jìn)行單整檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

從表1中可以看出Log GDP、Log PM、Log PG及Log CM在檢驗(yàn)形式下都是非平穩(wěn)的，因此采用差分方法使其趨于平穩(wěn)。經(jīng)過一次差分之后，ADF檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示，從表中可以看出，Log PM、Log PG和Log PM處于平穩(wěn)狀態(tài)，而Log GDP還是不平穩(wěn)，因此Log GDP進(jìn)行二次差分結(jié)果顯示趨于平穩(wěn)。

經(jīng)過單位根檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：Log PM、Log PG和Log CM都屬于一階單整序列，即Log PM~I（1）、Log PG~I（1）、Log PM~I（1），Log GDP 屬于二階單整序列，即Log GDP~I（2）。因此可以斷定Log PM、Log PG與Log CM之間存在協(xié)整關(guān)系，即存在長期均衡關(guān)系。

2.協(xié)整檢驗(yàn)

對于非平穩(wěn)性序列不能直接簡單的進(jìn)行OLS分析，如果直接進(jìn)行回歸分析，可能出現(xiàn)偽回歸的現(xiàn)象，即當(dāng)求兩個(gè)相互獨(dú)立的非平穩(wěn)時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù)時(shí)，常常得到一個(gè)相關(guān)系數(shù)顯著不為0的結(jié)論，當(dāng)用兩個(gè)相互獨(dú)立的非平穩(wěn)時(shí)間序列建立回歸模型時(shí)，常常得到一個(gè)具有統(tǒng)計(jì)顯著性的回歸函數(shù)。因此，為了避免偽回歸現(xiàn)象的出現(xiàn)，研究兩個(gè)非平穩(wěn)時(shí)間序列相關(guān)關(guān)系時(shí)，有必要研究他們是否具有協(xié)整關(guān)系，即長期均衡關(guān)系，然后建立ADL模型。

協(xié)整是指如果序列｛X1t，X2t，...，Xkt｝都是d階單整 ，存 在 向 量 α =（α1，α2，...，α3），使 得Zt=αXt~I(d-b)，其中 b>0，X=（X1t，X2t，...，Xkt）T，則認(rèn)為序列｛X1t，X2t，...，Xkt｝是（d，b）階協(xié)整，記為Xt~CI（d，b），α為協(xié)整向量。

（1）Log PG與Log PM之間協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

用普通最小二乘法估計(jì)Log PG與Log PM之間的關(guān)系，結(jié)果為：

由DW值可知回歸模型存在自相關(guān)，消除自相關(guān)后的回歸方程為：

檢驗(yàn)兩因素的殘差et的單整性，如果et為穩(wěn)定序列I（0），則Log PG 與Log PM為（1，1）協(xié)整。對et進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。因此可以判斷Log PG與Log PM存在協(xié)整關(guān)系，即（Log PG，Log PM）~CI（1，1）。

（2）Log PG與Log CM之間協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

用普通最小二乘法估計(jì)Log PG與Log CM之間的關(guān)系，其協(xié)整模型為：

表2 經(jīng)過一階差分后ADF檢驗(yàn)結(jié)果

表3 二階差分后ADF檢驗(yàn)結(jié)果

表4 對et進(jìn)行ADF檢驗(yàn)結(jié)果

由DW值可知協(xié)整方程存在自相關(guān)，消除自相關(guān)后的協(xié)整方程為：

檢驗(yàn)兩因素的殘差et的單整性，如果et為穩(wěn)定序列I（0），則Log PG與Log CM為（1，1）協(xié)整。對et進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。因此可以判斷Log PG與Log CM存在協(xié)整關(guān)系，即（Log PG，Log PM）~CI（1，1）。

（3）Log PM 與Log CM之間協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

用普通最小二乘法估計(jì)Log PM與Log CM之間的關(guān)系，其協(xié)整模型為：

由DW值可知協(xié)整方程存在自相關(guān)，消除自相關(guān)后的協(xié)整方程為：

檢驗(yàn)兩因素的殘差et的單整性，如果et為穩(wěn)定序列I（0），則Log CM與Log PM為（1，1）協(xié)整。對et進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示。因此可以判斷Log PG與Log CM存在協(xié)整關(guān)系，即（Log CM，Log PM）~CI（1，1）。

綜上所述：Log CM、Log PM及Log PG三者之間存在協(xié)整關(guān)系，都是（1，1）協(xié)整，因此存在穩(wěn)定的長期關(guān)系。

3.估計(jì)長期均衡方程

由于Log CM和Log PM、Log PG之間存在著（1，1）協(xié)整關(guān)系，所以他們之間存在著穩(wěn)定的長期均衡關(guān)系。對如下方程進(jìn)行估計(jì)：

從模擬的效果來看，在5%的顯著水平下，方程總體上通過檢驗(yàn)，但是各因素的系數(shù)群補(bǔ)沒有通過T檢驗(yàn)，考慮可能存在共線性的問題。鑒于上文的研究，考慮Log PG（-1）、Log PM（-1）及Log CM（-1）可能存在共線性問題。消除Log CM（-1）可以得出的回歸結(jié)果為：

表5 對et進(jìn)行ADF檢驗(yàn)結(jié)果

表6 一階差分后et的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

5.模型的擬合結(jié)果

根據(jù)上面的公式計(jì)算得到的擬合結(jié)果如表7所示。

可見以誤差修正模型擬合的結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于直接用長期均衡方程擬合的結(jié)果，運(yùn)用這一方程，在給定一些初始值的條件下可以對下一期的貸款影響進(jìn)行預(yù)測。

6.三種貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響計(jì)量分析

基于上文研究，PM、CM和PG三者之間存在穩(wěn)定的長期關(guān)系，且誤差修正模型ECM的模擬效果要比長期均衡模型的模擬效果好，因此采用三者的滯后一期ECM作為解釋變量。前文在進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值在二階差分后趨于平穩(wěn)，因此選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值滯后一期作為解釋變量引入多元函數(shù)模型。即：

利用Eviews8對上述多元函數(shù)模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果為：

從回歸方程的擬合優(yōu)度來看，--R2=0.9755，擬合優(yōu)度比較好，DW值為2.066不存在自相關(guān)；在1%的顯著水平下，F(xiàn)=140.627，Prob（F-sta.）=0.00004<0.01，通過T檢驗(yàn)，整體方程的模擬效果比較顯著。將ECM回歸方程帶入模型得出：

三、計(jì)量模型結(jié)果分析及結(jié)論

通過對解釋變量PM、CM、PG與被解釋變量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值GDP進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和單整檢驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值GDP屬于二階單整，即滯后兩項(xiàng)序列才能平穩(wěn)。而解釋變量PM、CM與PG都屬于一階單整，通過協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，確定存在協(xié)整（1，1）關(guān)系，認(rèn)為PM、CM與PG之間存在長期穩(wěn)定的關(guān)系，采用誤差修正模型ECM進(jìn)行調(diào)整，從回歸方程的模擬效果來看，ECM模型的模擬效果要優(yōu)于長期均模型，建立了關(guān)于三種貸款方式對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的動(dòng)態(tài)模型。

表7 誤差修正模型的擬合結(jié)果及與長期均衡方程擬合結(jié)果的比較

（一）計(jì)量模型結(jié)果分析

1.滯后一期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值對本期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的影響效果比較顯著

從回歸方程（*）中可以看出：滯后一期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的系數(shù)為0.9512，作用效果比較顯著，也就是上期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值能夠促進(jìn)本期農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，上期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值每增加1%，本期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值就會(huì)增加0.9512%，作用效果比較顯著。從經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)際意義來講，如果上一期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值越多，那么投入本期支持農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的資金就越多，對本期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的支持力度也越大，符合一般的經(jīng)濟(jì)性理論。

2.本期與滯后一期的政策性指導(dǎo)性貸款在一定程度上促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展

農(nóng)業(yè)政策性銀行對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用體現(xiàn)在支持并保護(hù)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展上。農(nóng)業(yè)政策性指導(dǎo)性貸款主要用作糧棉油收購、糧棉調(diào)銷以及商業(yè)儲(chǔ)備等業(yè)務(wù)，屬于農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行最核心的貸款業(yè)務(wù)。因此從回歸方程（*）中可以看出，本期農(nóng)業(yè)政策性指導(dǎo)性貸款的系數(shù)為0.3989，上期農(nóng)業(yè)政策性銀行貸款系數(shù)為0.1578，說明農(nóng)業(yè)政策指導(dǎo)性貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展就用積極的影響。本期農(nóng)業(yè)政策指導(dǎo)性貸款增加1%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值就增加0.3989%；上期農(nóng)業(yè)政策指導(dǎo)性貸款每增加1%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值就會(huì)增加0.1578%。從模擬效果可以看出，本期農(nóng)業(yè)政策指導(dǎo)性貸款對促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響程度要大于上期農(nóng)業(yè)政策指導(dǎo)性貸款。

3.本期與滯后一期的政策性指令貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)具有相反的影響

政策指令性貸款是農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行的另一種貸款形式，其貸款用途與農(nóng)業(yè)政策指導(dǎo)性貸款有一定的區(qū)別，政策指令性貸款完全受政政府調(diào)控，自由調(diào)配比較困難。而政策指導(dǎo)性貸款是在政府的引導(dǎo)下進(jìn)行的，自由度比較大。從回歸方程（*）可以看出，本期農(nóng)業(yè)政策指令性貸款對本期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的影響因子為-0.9112，而上期政策指令性貸款對本期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的影響系數(shù)為0.5413，也就是說，本期農(nóng)業(yè)政策指令性貸款每增加1%，本期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值就會(huì)降低0.9112%，上期農(nóng)業(yè)政策指令性貸款每增加1%，本期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值就會(huì)增加0.5413%。

本期農(nóng)業(yè)政策指令性貸款對促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有消極作用，上期農(nóng)業(yè)政策指令性貸款對促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有積極作用。其原因是：農(nóng)業(yè)政策性銀行的貸款總額是政策指導(dǎo)性貸款、指令性貸款與商業(yè)貸款的總和，如果用于農(nóng)業(yè)政策指令性貸款增多，用于其他方面的貸款將會(huì)減少，加之農(nóng)業(yè)政策指令性貸款的性質(zhì)，直接作用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的貸款減少，間接地銀行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的增加。上期農(nóng)業(yè)指令性貸款增多，在一定程度上能夠改善農(nóng)業(yè)投資環(huán)境、完善農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施，對下一年度的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了良好的投資生產(chǎn)環(huán)境，對促進(jìn)下一年度的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有積極作用。

4.商業(yè)銀行貸款對促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有負(fù)影響

商業(yè)性貸款是指農(nóng)發(fā)行按照國家政策，自主選擇客戶、自主決策及自擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的本外幣流動(dòng)資金貸款，主要用作滿足借款人日常生產(chǎn)經(jīng)營過程中采購物資、支付生產(chǎn)經(jīng)營費(fèi)用等合理資金需求。商業(yè)性貸款的貸款對象不僅包括農(nóng)業(yè)企業(yè)及農(nóng)戶，還包括其他非農(nóng)業(yè)對象，因此可能出現(xiàn)支農(nóng)資金外流的現(xiàn)象。從回歸方程（*）中，可以看出農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行的商業(yè)性貸款對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的影響系數(shù)為-0.6165，即農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行商業(yè)性貸款每增加1%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值就會(huì)減少0.6165%，農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行的商業(yè)性銀行對促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有負(fù)面影響。

（二）結(jié)論

在ADL與ECM模型基礎(chǔ)上，分析了解釋變量PM、PG與CM之間的長期均衡關(guān)系，繼而建立了影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值GDP的多元函數(shù)模型，研究了農(nóng)業(yè)政策指導(dǎo)性貸款、農(nóng)業(yè)政策指令性貸款及商業(yè)性貸款對促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響效果，認(rèn)為農(nóng)業(yè)政策指導(dǎo)性貸款與上期農(nóng)業(yè)指令性貸款在一定程度上促進(jìn)了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，本期農(nóng)業(yè)政策指令性貸款與農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行的商業(yè)性貸款對促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有消極影響。要在促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面取得更大成就，就要逐漸擴(kuò)大農(nóng)業(yè)政策指導(dǎo)性貸款的貸款比例，逐步減少農(nóng)業(yè)政策指令性貸款比例，利于促進(jìn)我國農(nóng)村與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和農(nóng)村居民生活水平的改善。農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行的商業(yè)性貸款比例要控制在恰當(dāng)?shù)姆秶畠?nèi)，投資方向盡量向農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)中糧棉油方面偏移。

［1］ 白曉燕，李峰.我國農(nóng)業(yè)政策性金融對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的實(shí)證研究［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2005（7）.

［2］ 蔣遠(yuǎn)勝.農(nóng)業(yè)政策性信貸資金運(yùn)行的實(shí)證研究——對四川省產(chǎn)糧大縣、產(chǎn)棉大縣和國定貧困縣的比較分析［J］.四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，1999（4）.

［3］ 王文莉，羅劍朝.農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行的職能定位與業(yè)務(wù)拓展分析［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2004（4）.

［4］ 李景波，田露.農(nóng)業(yè)弱質(zhì)性對農(nóng)村金融發(fā)展的制約分析［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011（27）.

［5］ 黃河靜.對完善我國政策性金融體系的幾點(diǎn)思考［J］.經(jīng)濟(jì)問題探索，2003（5）.