方萍萍王芳

（四川農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，四川 成都 611130）

金融環(huán)境對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)效率的影響分析

方萍萍王芳

（四川農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，四川 成都 611130）

金融資本是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要推力，新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體又是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的微觀基礎(chǔ)，那么金融環(huán)境能否促進(jìn)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)效率的提高？文章通過主成分分析提取金融生態(tài)環(huán)境、供給型信貸約束、金融市場(chǎng)扭曲三個(gè)金融環(huán)境綜合指標(biāo)，據(jù)此提出三個(gè)假說，并利用2014年度實(shí)地典型調(diào)查的四川新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA模型獲得生產(chǎn)效率值，使用結(jié)構(gòu)方程模型實(shí)證分析了金融環(huán)境對(duì)生產(chǎn)效率的影響路徑。研究表明：新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體容易在生產(chǎn)上缺乏效率，卻在生產(chǎn)要素分配上能夠較容易達(dá)到有效；供給型信貸約束的緩解能夠顯著提高生產(chǎn)效率；金融市場(chǎng)扭曲的影響為負(fù)，不符合原假設(shè)；金融生態(tài)環(huán)境以金融市場(chǎng)扭曲和信貸約束為中間變量間接影響生產(chǎn)效率。

金融環(huán)境；新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體；生產(chǎn)效率；結(jié)構(gòu)方程模型

一、引言

黨的十八大、十八屆三中全會(huì)和2014年中央一號(hào)文件要求，培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體，構(gòu)建集約化、專業(yè)化、組織化、社會(huì)化相結(jié)合的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體系，為未來農(nóng)業(yè)發(fā)展和農(nóng)業(yè)機(jī)制創(chuàng)新指明了方向。新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體主要包括種養(yǎng)大戶、家庭農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)民專業(yè)合作社和農(nóng)業(yè)企業(yè)等，他們是建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的微觀基礎(chǔ)［1］。培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的最終目的是提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量，獲得農(nóng)業(yè)最高收益，而生產(chǎn)效率反映單位投入量的產(chǎn)量。所以，研究新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的生產(chǎn)效率具有一定的迫切性和現(xiàn)實(shí)意義。

眾多學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了廣泛研究。公共服務(wù)支出（特別是在衛(wèi)生和教育）可以影響輸入效率和效益農(nóng)業(yè)［2］；教育、經(jīng)驗(yàn)、推廣、信用都是非洲農(nóng)業(yè)效率水平的主要驅(qū)動(dòng)因素［3］；地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率高低與地區(qū)發(fā)展水平密切相關(guān)，而與勞動(dòng)力生產(chǎn)率高低關(guān)系不大［4］；資本積累與生產(chǎn)效率增長(zhǎng)是相互促進(jìn)的［5］；農(nóng)業(yè)土地分配對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有較大的獨(dú)立影響［6］。然而鮮有研究分析金融對(duì)生產(chǎn)效率的影響，僅有Ogundari［3］提到了信用。但是金融要素對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的推動(dòng)力不可忽略。研究表明，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)化水平與金融支持程度之間存在正線性相關(guān)［7］［8］，農(nóng)業(yè)貸款是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要推力，農(nóng)業(yè)貸款不僅只在投入當(dāng)年發(fā)揮效用，而且其作用具有持續(xù)性［9］。但是單純依靠增加信貸供給來追求貸款覆蓋面的做法是低效的，無助于增加農(nóng)戶、涉農(nóng)企業(yè)的福利水平［10］。新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體面臨的主要困難是資金缺口大、融資難以及信貸支持門檻較高、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)投保難等問題［11］，解決這些問題成了當(dāng)務(wù)之急。

綜上所述，可以看出許多學(xué)者探討了金融與農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)系，但是缺乏關(guān)于金融對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體影響的實(shí)證分析。本文在已有研究基礎(chǔ)之上，重點(diǎn)關(guān)注金融環(huán)境對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)效率的作用。同時(shí)，合理構(gòu)造金融環(huán)境指標(biāo)是本文的關(guān)鍵。文章具體的邏輯思路是，首先在四川省五地11市進(jìn)行劃類選點(diǎn)的典型調(diào)查，其次，構(gòu)建金融環(huán)境—生產(chǎn)效率的結(jié)構(gòu)方程模型。為了簡(jiǎn)化分析，將多維度的金融環(huán)境指標(biāo)綜合成少數(shù)幾個(gè)指標(biāo)，而主成分分析法能夠最大程度地保留原始信息，又簡(jiǎn)化了信息結(jié)構(gòu)，因此采用主成分分析法降維并確定權(quán)重。對(duì)生產(chǎn)效率的估算則是對(duì)傳統(tǒng)的DEA模型進(jìn)行改造，將降維后的金融環(huán)境綜合指標(biāo)值作為一種投入，放入DEA模型，得出生產(chǎn)效率。最后，根據(jù)模型估計(jì)結(jié)果分析金融環(huán)境對(duì)生產(chǎn)效率的作用方向和顯著程度，并進(jìn)行討論。

二、理論分析與模型構(gòu)建

（一）理論分析與研究假設(shè)

金融環(huán)境一般包括信貸約束、金融生態(tài)環(huán)境和金融市場(chǎng)扭曲等幾個(gè)方面。

1.信貸約束對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)效率的影響。信貸約束被直觀認(rèn)為是新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體能否及時(shí)獲取所需資金的阻礙因素。研究表明，因?yàn)槔使苤啤⒌赖嘛L(fēng)險(xiǎn)等問題的存在，發(fā)展中國(guó)家農(nóng)村信貸市場(chǎng)的效率非常低下，農(nóng)戶受到信貸約束相當(dāng)普遍，而中國(guó)農(nóng)戶受到的信貸約束的程度更深［12］。其對(duì)農(nóng)戶收入的影響為負(fù)，對(duì)不同收入水平的農(nóng)民影響存在差異，但方向一致［13］。同時(shí)信貸約束阻礙了外資的溢出效應(yīng)，信貸約束越高，企業(yè)越難從溢出效應(yīng)中收益［14］。理論上，信貸約束對(duì)農(nóng)戶和企業(yè)的影響，與對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的影響應(yīng)為同向。因此，本文提出如下假說：

H1：信貸約束的緩解對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)效率的直接影響為正。

2.金融生態(tài)環(huán)境對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)效率的影響。金融生態(tài)是一個(gè)仿生理念，體現(xiàn)了金融的生命性、競(jìng)爭(zhēng)性和自調(diào)性［15］。把作用和影響金融生態(tài)的環(huán)境稱之為金融生態(tài)環(huán)境，包括了硬環(huán)境和軟環(huán)境［16］。金融生態(tài)環(huán)境對(duì)金融業(yè)有直接效應(yīng)，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有間接效應(yīng)［17］，會(huì)影響信貸融資技術(shù)的使用，進(jìn)而影響中小企業(yè)信貸融資的可獲性［18］。良好的金融生態(tài)環(huán)境使資金的提供者與新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體有著更好地溝通和交流，能夠減少交易成本，促進(jìn)交易的達(dá)成，對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的生產(chǎn)效率有著顯著影響和促進(jìn)作用。據(jù)此，本文提出如下假說：

H2：良好的金融生態(tài)環(huán)境對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的生產(chǎn)效率具有正效應(yīng)，包括直接影響和以信貸約束和金融市場(chǎng)扭曲為中間變量的間接影響。

3.金融市場(chǎng)扭曲對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)效率的影響。古典經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為市場(chǎng)是一只看不見的手，能夠?qū)崿F(xiàn)稀缺資源的優(yōu)化配置，從而達(dá)到理想的“帕累托最優(yōu)”狀態(tài)。但現(xiàn)實(shí)里由于存在市場(chǎng)失靈、不完全信息等因素，要素和產(chǎn)品的價(jià)格往往是扭曲的。比如利率扭曲，國(guó)家銀行向中小企業(yè)提供的貸款利率可以比官方利率高10%-50%，卻仍然比市場(chǎng)利率低50%［19］，因此存在金融市場(chǎng)扭曲。有學(xué)者通過研究FDI流入我國(guó)的原因時(shí)，發(fā)現(xiàn)除勞動(dòng)力成本等其他因素外，金融市場(chǎng)扭曲導(dǎo)致非國(guó)有企業(yè)難以從國(guó)內(nèi)金融體系中獲得融資［20］。據(jù)此，本文提出如下假說：

H3：金融市場(chǎng)扭曲的緩解對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)效率的直接影響為正。

（二）模型構(gòu)建

通過上述提出的假說，本文構(gòu)建如圖1所示的理論模型。圖1中，供給型信貸約束、金融生態(tài)環(huán)境和金融市場(chǎng)扭曲都是潛變量，即無法觀察的變量。生產(chǎn)效率和Xi是顯變量。供給型信貸約束、金融生態(tài)環(huán)境、金融市場(chǎng)扭曲三個(gè)變量是外因潛變量，分別用ξ1、ξ2和ξ3表示，生產(chǎn)效率用Y表示，影響變化的因素稱為干擾潛變量，以符號(hào)δ表示，δ即是結(jié)構(gòu)模型中的干擾因素或殘差值。

理論模型用方程表示為：

（1）式是矩陣方式；（2）式中的β11、β12和β13分別表示ξ1、ξ2和ξ3對(duì)生產(chǎn)效率Y的影響程度；（3）式中的β21、β22分別表示ξ2對(duì)ξ1和ξ3的影響程度。

圖1　理論模型

三、數(shù)據(jù)來源與變量設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)均來源于2014年度實(shí)地調(diào)研，由8個(gè)課題組成員分為3個(gè)調(diào)研組在10天內(nèi)完成。調(diào)研形式采用劃類選點(diǎn)的典型調(diào)查。首先，樣本區(qū)域的選擇按照經(jīng)濟(jì)地理區(qū)域分為成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)、川北、川南和川東丘陵經(jīng)濟(jì)區(qū)以及川西山區(qū)經(jīng)濟(jì)區(qū)，涉及成都、樂山、德陽(yáng)、綿陽(yáng)、資陽(yáng)、自貢、內(nèi)江、遂寧、廣安、攀枝花、雅安共11個(gè)市。其次，每個(gè)市選擇20-25個(gè)近年在正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款的典型新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體，一共選取255家新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體。五大經(jīng)濟(jì)區(qū)域11個(gè)調(diào)研市的農(nóng)業(yè)發(fā)展情況呈現(xiàn)一定的差異，所選擇的255家新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體基本涵蓋了四川主要農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況。調(diào)查問卷分為兩部分，第一部分是新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的基本情況和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況，第二部分是采用Likert五級(jí)量表形式測(cè)量的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體對(duì)當(dāng)前金融環(huán)境的滿意度。

（二）變量設(shè)計(jì)

1.金融環(huán)境指數(shù)

（1）信貸約束?，F(xiàn)有眾多研究，對(duì)于正規(guī)信貸約束的選取標(biāo)準(zhǔn)是：詢問借款者能否借到他們所希望的數(shù)量；詢問不借款者不進(jìn)行借款的原因。那些無法借到他們所需數(shù)量的個(gè)人，以及那些因?yàn)楹ε卤痪芙^而不借款的個(gè)人，被認(rèn)為是受到了信貸約束，否則就被認(rèn)為沒有受到信貸約束。信貸約束可以分為需求型和供給型兩大類，因?yàn)楹ε卤痪芙^而不借款的個(gè)人或組織屬于需求型信貸約束［21］。本文所選的樣本基本都是近年在正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸到款項(xiàng)的，因而需求型信貸約束程度較輕，他們覺得受到約束的原因可能是因?yàn)闆]有借到他們希望的數(shù)量，屬于供給型信貸約束。信貸約束的測(cè)量指標(biāo)主要為“銀行貸款審批手續(xù)和程序繁雜”“銀行貸款審批額度低”“銀行貸款條件尤其是擔(dān)保條件苛刻”“銀行服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)少（物理網(wǎng)點(diǎn)）”。

（2）金融生態(tài)環(huán)境。是指適合于金融業(yè)生存發(fā)展的外部環(huán)境，指金融主體為了生存和發(fā)展，與其周邊環(huán)境之間及其內(nèi)部組織相互之間所形成的一個(gè)彼此關(guān)聯(lián)、相互作用的整個(gè)環(huán)境體系［16］。它包括了經(jīng)濟(jì)環(huán)境、信用環(huán)境、法治環(huán)境、制度環(huán)境、市場(chǎng)環(huán)境，各自對(duì)應(yīng)選取的指標(biāo)分別為地區(qū)經(jīng)濟(jì)薄弱、資信體系落后、金融法制環(huán)境不完善、金融制度設(shè)計(jì)不合理不具體等。

（3）金融市場(chǎng)扭曲。金融市場(chǎng)扭曲程度包括供需扭曲，金融服務(wù)價(jià)格扭曲，金融資源配置扭曲。用“銀行中間業(yè)務(wù)提供的產(chǎn)品少”表示供需扭曲，“銀行服務(wù)產(chǎn)業(yè)化的模式不合理”表示金融資源配置扭曲，用“銀行貸款利率過高”“銀行服務(wù)態(tài)度差”表示金融服務(wù)價(jià)格扭曲。

2.生產(chǎn)效率指數(shù)

新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的生產(chǎn)行為是將若干投入轉(zhuǎn)化為若干產(chǎn)出，生產(chǎn)效率是投入與產(chǎn)出的比例，也是一個(gè)相對(duì)的概念，是一個(gè)實(shí)際與標(biāo)準(zhǔn)比較的結(jié)果。它反映了在規(guī)模報(bào)酬不變的情況下新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體相對(duì)于其他新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體將生產(chǎn)要素轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的能力。本文擬采用基于投入角度的可變規(guī)模報(bào)酬的VRS-DEA模型（BC2模型）測(cè)度新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的生產(chǎn)效率（PE）和純技術(shù)效率（PTE）。用于估算農(nóng)戶生產(chǎn)效率的投入變量包括生產(chǎn)基地面積、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)累計(jì)總投資、固定資產(chǎn)投資、勞動(dòng)力投入。所用的產(chǎn)出變量包括農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)所取得的總收入、農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)所取得的利潤(rùn)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

表1　　各變量說明與描述性統(tǒng)計(jì)

（一）變量的描述性統(tǒng)計(jì)

調(diào)查問卷中各變量和統(tǒng)計(jì)描述如表1所示。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，各個(gè)主體的差異性較大，主要是由于新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的范疇包括四類：種養(yǎng)大戶、家庭農(nóng)場(chǎng)、合作社、農(nóng)業(yè)企業(yè)，其分工不同，規(guī)模不同。在金融環(huán)境方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也出現(xiàn)一定差異，說明不同的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體面對(duì)的金融支持力度不一樣?？梢赃M(jìn)一步推測(cè)，金融支持力度的差異可能會(huì)導(dǎo)致新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體在生產(chǎn)效率上的差異。本文力圖探求金融支持力度對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)效率的貢獻(xiàn)度，分析這些金融支持變量對(duì)生產(chǎn)效率的具體作用機(jī)制。

（二）量表信度和效度檢驗(yàn)

對(duì)轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行取樣適當(dāng)性數(shù)值KMO計(jì)算及Bartlett球形檢驗(yàn)。量表KMO值為0.864，說明樣本充足度較高；Bartlett球形度的值為505.807（自由度為91），伴隨概率為0.000，小于0.05，表明題量之間存在相關(guān)性，整體來說適合進(jìn)行因素分析。

運(yùn)用主成分分析法提取主因子時(shí)，采用方差極大法旋轉(zhuǎn)因子，選擇特征根大于1的因子。刪除自成一個(gè)因子或兩個(gè)及以上因子載荷值均大于0.5或所有因子載荷值均小于0.5以及因子涵蓋題項(xiàng)數(shù)小于3的題項(xiàng)。進(jìn)行兩次因子分析后，刪除一個(gè)因子即X9（銀行服務(wù)效率低）。第二次因子分析共提取三個(gè)主因子，解釋變異量都大于7%，累計(jì)解釋變異量為70.043%。根據(jù)Hair等人的觀點(diǎn)，在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域中，所萃取的共同因子解釋變異量能達(dá)到60%就表示共同因子是可靠的。因此這個(gè)三個(gè)因子是可靠的，分別取名為金融生態(tài)環(huán)境、供給型信貸約束、金融市場(chǎng)扭曲。表2是轉(zhuǎn)軸后的因子矩陣與量表信度。

表2　　因子分析結(jié)果摘要

將經(jīng)過探索性因素法提取的三個(gè)主因子，包括金融生態(tài)環(huán)境、供給型信貸約束、金融市場(chǎng)扭曲作為金融投入變量放入DEA模型中。三個(gè)主因子中每個(gè)指標(biāo)通過主成分分析確定相應(yīng)權(quán)重，據(jù)此計(jì)算出綜合指標(biāo)值。

（三）模型估計(jì)結(jié)果與分析

在VRS-DEA模型中，本文將新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)總收益和總利潤(rùn)作為產(chǎn)出，其他變量作為投入，使用DEAP2.1計(jì)算得出新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)效率（PE）、純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)有41.8%的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體在生產(chǎn)前沿上是有效的，同時(shí)也是技術(shù)有效和規(guī)模有效，其中以農(nóng)業(yè)企業(yè)占大多數(shù)。農(nóng)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)有效率達(dá)到71.4%，家庭農(nóng)場(chǎng)達(dá)到25%，種養(yǎng)大戶達(dá)到23.5%，合作社達(dá)到0%。在技術(shù)上有效占到了54.5%，說明新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體容易在生產(chǎn)上缺乏效率，卻在生產(chǎn)要素分配上能夠較容易達(dá)到有效。農(nóng)戶生產(chǎn)缺乏效率是大概率事件［22］，本文也證明了這點(diǎn)，樣本中生產(chǎn)有效率的農(nóng)戶僅達(dá)到24%，說明新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的生產(chǎn)情況要好于農(nóng)戶。其中農(nóng)業(yè)企業(yè)主要從事經(jīng)營(yíng)規(guī)模相對(duì)較大或經(jīng)營(yíng)產(chǎn)業(yè)鏈相對(duì)較長(zhǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，在經(jīng)營(yíng)方式上使用公司制的現(xiàn)代化管理方式，生產(chǎn)效率明顯要好于其他三類新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體。

最后使用結(jié)構(gòu)方程模型計(jì)算金融環(huán)境對(duì)生產(chǎn)效率的影響路徑和路徑系數(shù)。應(yīng)用AMOS17.0，利用極大似然估計(jì)法，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)試、識(shí)別、檢驗(yàn)，最終得到顯著結(jié)果。

1.“金融環(huán)境—生產(chǎn)效率”模型擬合、評(píng)價(jià)及修正

模型假設(shè)信貸約束、金融生態(tài)環(huán)境、金融市場(chǎng)扭曲對(duì)生產(chǎn)效率均有直接影響。但是模型擬合的顯著性概率值小于0.05，拒絕虛無假設(shè)，表示模型與調(diào)查數(shù)據(jù)不適配。在修正過程中，由于金融生態(tài)環(huán)境的路徑系數(shù)顯著性很差，因而刪掉金融環(huán)境生態(tài)直接影響生產(chǎn)效率這條路徑。另外，信貸約束和金融市場(chǎng)扭曲之間存在相關(guān)關(guān)系，因而在模型中加入這條路徑。

修正后，模型卡方值為80.481，顯著性概率值為0.125，大于0.05的顯著性水平，不能拒絕虛無假設(shè)，表示假設(shè)模型與樣本數(shù)據(jù)可以適配；卡方自由度比值CMIN/DF為1.201，小于2，表明模型與實(shí)際樣本數(shù)據(jù)適配程度良好。但是由于卡方值和卡方自由度比值都容易受到樣本大小的影響，因而在判別模型適配度時(shí)，最好還要參考其他適配度指標(biāo)值進(jìn)行綜合判斷。模型近似誤差均方根RMSEA值為0.061，擬合優(yōu)度指標(biāo)CFI值為0.969，說明整體模型適配度指標(biāo)都達(dá)到了適配標(biāo)準(zhǔn)。整體而言，修正后的模型與實(shí)際觀察數(shù)據(jù)的擬合情況良好（見表3）。

表3　　模型擬合指數(shù)

2.金融環(huán)境影響生產(chǎn)效率的傳導(dǎo)機(jī)理分析

“金融環(huán)境—生產(chǎn)效率”模型的路徑系數(shù)見表4、圖2。信貸約束對(duì)生產(chǎn)效率的影響較為顯著，信貸約束系數(shù)值為0.258，表示信貸約束越緩解，生產(chǎn)效率越高，作用值為0.258，假說1得到驗(yàn)證。金融生態(tài)環(huán)境對(duì)信貸約束的路徑系數(shù)為0.858，為顯著正相關(guān)。金融生態(tài)環(huán)境對(duì)金融市場(chǎng)扭曲的路徑系數(shù)為0.556，為顯著正相關(guān)，因此金融生態(tài)環(huán)境對(duì)生產(chǎn)效率的間接影響路徑系數(shù)為0.057。表示良好的金融生態(tài)環(huán)境有助于生產(chǎn)效率的提高，假說2得到部分驗(yàn)證。金融市場(chǎng)扭曲對(duì)生產(chǎn)效率的影響一般顯著，路徑系數(shù)為-0.295，為負(fù)相關(guān)，假說3未得到驗(yàn)證。

信貸約束對(duì)“銀行貸款條件尤其擔(dān)保條件苛刻”的路徑系數(shù)最大為1，這表明“銀行貸款條件尤其擔(dān)保條件”是體現(xiàn)信貸約束的最重要的因素；金融市場(chǎng)扭曲對(duì)“銀行服務(wù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化模式不合理”的路徑系數(shù)最大，為1.265，表明銀行服務(wù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的合理性是體現(xiàn)金融市場(chǎng)扭曲的最重要的因素。其次是銀行貸款利率過高。這說明金融生態(tài)環(huán)境主要作用于信貸約束中的銀行貸款條件，金融市場(chǎng)扭曲中的銀行服務(wù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的模式、銀行貸款利率，從而間接影響生產(chǎn)效率。

四、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

關(guān)于生產(chǎn)效率的研究文獻(xiàn)一般都是關(guān)注要素投入、技術(shù)等對(duì)生產(chǎn)效率的貢獻(xiàn)，本文關(guān)注的是金融環(huán)境對(duì)生產(chǎn)效率的貢獻(xiàn)，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型分析了金融環(huán)境對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)效率的影響路徑和影響大小。根據(jù)實(shí)證結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：

表4　　路徑、載荷系數(shù)估計(jì)結(jié)果表

圖2　“金融環(huán)境-生產(chǎn)效率”模型路徑圖

1.新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體容易在生產(chǎn)上缺乏效率，卻在生產(chǎn)要素分配上能夠較容易達(dá)到有效。雖然現(xiàn)階段新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的生產(chǎn)情況要好于農(nóng)戶，但是仍不容樂觀。它們面臨的困難和挑戰(zhàn)主要在融資困難，土地獲得難度大，服務(wù)體系薄弱等。生產(chǎn)上缺乏效率主要是由于規(guī)模收益不高，有些新型農(nóng)業(yè)主體的規(guī)模達(dá)到了一定程度，管理卻沒有跟上，又有一些新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的規(guī)模受到限制，不能進(jìn)一步擴(kuò)大規(guī)模，從而影響生產(chǎn)效率。

2.供給型信貸約束的緩解對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的生產(chǎn)效率具有顯著正影響。表明緩解信貸約束是當(dāng)務(wù)之急。

3.金融市場(chǎng)扭曲對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的生產(chǎn)效率的影響并不顯著，且實(shí)證結(jié)果得出了金融市場(chǎng)扭曲的緩解對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的影響為負(fù)，這是一個(gè)與假說相反的結(jié)論。因此，當(dāng)前的主要矛盾還是在于信貸約束的制約。

4.金融生態(tài)環(huán)境對(duì)生產(chǎn)效率的直接影響不顯著，但是以金融市場(chǎng)扭曲和信貸約束來為中間變量間接影響路徑非常顯著。因此通過改善金融生態(tài)環(huán)境，來改善信貸約束也是一個(gè)提高生產(chǎn)效率的途徑。

（二）啟示

新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體自身方面，規(guī)模要適度，管理要跟上；政府層面要加大政策力度，完善資信體系，合理化金融制度設(shè)計(jì)，完善金融法制建設(shè)等；金融機(jī)構(gòu)方面要緩解信貸約束是當(dāng)務(wù)之急，放寬貸款條件和擔(dān)保條件，簡(jiǎn)化審批手續(xù)，在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下盡量滿足貸款需求等。

［1］孫中華.大力培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體夯實(shí)建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的微觀基礎(chǔ)［J］.農(nóng)村經(jīng)營(yíng)管理，2012，（01）：1.［A3］

［2］Allen S L，Qaim.M.Agricultural productivity and public expenditures in sub-saharan africa［J］.International Food Policy Research Institute（IFPRI），2012.

［3］Ogundari K.The Paradigm of Agricultural Efficiency and its Implication on Food Security in Africa：What Does Meta-analysis Reveal？［J］.World Development，2014，（64）：690-702.

［4］Kawagoe T，Hayami Y，Ruttan V W.The intercountry agricultural production function and productivity differences among countries［J］.Journal of Development economics，1985，19（1）：113-132.

［5］Ball V E，Bureau J C，Butault J P，et al.Levels of farm sector productivity：An international comparison［J］. Journal of productivity Analysis，2001，15（1）：5-29.

［6］Vollrath D.Land distribution and international agricultural productivity［J］.American Journal of Agricultural Economics，2007，89（1）：202-216.

［7］齊成喜，陳柳欽.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)的金融支持體系研究［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2005，（8）：43-46.

［8］朱建華，洪必綱.縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃中的金融支持研究［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2010，（04）：634-639.

［9］周亞莉，袁曉玲.現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)及其金融支持——以陜西省為例［J］.西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2010，（01）：19-26.

［10］黃祖輝，劉西川，程恩江.貧困地區(qū)農(nóng)戶正規(guī)信貸市場(chǎng)低參與程度的經(jīng)驗(yàn)解釋［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2009，（04）：116-128.

［11］樓棟，孔祥智.新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的多維發(fā)展形式和現(xiàn)實(shí)觀照［J］.改革，2013，（2）：65-77.

［12］朱喜，李子奈.我國(guó)農(nóng)村正式金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶的信貸配給——一個(gè)聯(lián)立離散選擇模型的實(shí)證分析［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2006，（03）：37-49.

［13］李長(zhǎng)生，張文棋.信貸約束對(duì)農(nóng)戶收入的影響——基于分位數(shù)回歸的分析［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2015，（08）：43-52.

［14］辛大楞，車維漢.信貸約束與外資溢出效應(yīng)問題研究——基于中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析［J］.財(cái)經(jīng)研究，2014，（08）：30-41.

［15］徐諾金.論我國(guó)金融生態(tài)環(huán)境問題［J］.金融研究，2005，（11）：31-38.

［16］辜曉川，楊海燕.對(duì)金融生態(tài)理念的幾點(diǎn)認(rèn)識(shí)［J］.西南金融，2005，（08）：54-55.

［17］汪來喜.金融生態(tài)環(huán)境對(duì)金融業(yè)及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)分析——以中原經(jīng)濟(jì)區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的成效及問題為例［J］.企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2012，（02）：147-150.

［18］Berger A N，Udell G F.A more complete conceptual framework for SME finance［J］.Journal of Banking&Finance，2006，30（11）：2945-2966.

［19］盧峰，姚洋.金融壓抑下的法治、金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［J］.中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2004，（01）：42-55.

［20］朱彤，漆鑫，張亮.金融扭曲導(dǎo)致FDI大量流入我國(guó)嗎？——來自我國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的證據(jù)［J］.南開經(jīng)濟(jì)研究，2010，（04）：33-47.

［21］Boucher，S.，Carter，R.M.and Cuirkinger，C.Risk Rationing and Wealth Effects in Credit Markets Theory and Implications for Agricultual Development［J］.American Journal of Agricultural Economics，2008，90（2）：409-423.

［22］蘇小松，何廣文.農(nóng)戶社會(huì)資本對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響分析——基于山東省高青縣的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2013，（10）：64-72.

（責(zé)任編輯：車碧云）

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：71203150）；教育部資助項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：NCET-13-0921）。

方萍萍（1992-），女，福田莆田人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理；通訊作者：王芳（1975-），女，四川宜賓人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)。