周梅 趙德泉

摘 ? 要：本文以濟(jì)寧市為樣本，分別采用超效率DEA和Tobit模型對2011—2017年農(nóng)村涉農(nóng)貸款投放效率及影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：盡管近年來涉農(nóng)貸款規(guī)模不斷擴(kuò)大，但是效率并未隨之提升;存貸比、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對涉農(nóng)貸款效率有促進(jìn)作用，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平和政府財政支出的影響為負(fù)，且金融體系改善對涉農(nóng)貸款效率提升并未發(fā)揮顯著作用。

關(guān)鍵詞：鄉(xiāng)村振興; 涉農(nóng)貸款;支農(nóng)效率;DEA;Tobit

中圖分類號：F830.34 ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：1674-2265（2019）05-0082-05

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.05.013

一、引言

作為新時代決勝全面建成小康社會的七大戰(zhàn)略之一，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略不僅是以習(xí)近平同志為核心的黨中央對我國城鄉(xiāng)關(guān)系深刻變化和農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展現(xiàn)代化建設(shè)的深刻認(rèn)識和重大部署，也是建設(shè)新時代中國特色社會主義的必然要求。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略總的要求是產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕。2018年5月，山東省委、省政府制定出臺了《山東省鄉(xiāng)村振興規(guī)劃》（2018—2022年），從制度機(jī)制上確立了鄉(xiāng)村振興的政策體系、制度體系、標(biāo)準(zhǔn)體系和考核體系，為鄉(xiāng)村振興指明了目標(biāo)方向。同時，明確指出創(chuàng)新土地、金融等要素投放方式，健全農(nóng)業(yè)支持保護(hù)體系，保障農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展需求，全力促進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略落地生效。

鄉(xiāng)村振興離不開資金的支持與投入，而涉農(nóng)貸款是金融機(jī)構(gòu)支持鄉(xiāng)村振興的主要渠道，因此有必要研究鄉(xiāng)村振興視角下以支持“三農(nóng)”發(fā)展為目的的涉農(nóng)貸款投放效率，為下一步金融支持鄉(xiāng)村振興提供理論支持。本文以濟(jì)寧市為樣本，分別采用超效率DEA和Tobit模型對2011—2017年農(nóng)村涉農(nóng)貸款投放效率及影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，

二、涉農(nóng)貸款供給變動情況

（一）涉農(nóng)貸款規(guī)模增加，但增速有所放緩

1. 2011年以來，根據(jù)“十二五”規(guī)劃，濟(jì)寧市各級政府嚴(yán)格落實(shí)“強(qiáng)農(nóng)惠農(nóng) 加快社會主義新農(nóng)村建設(shè)”相關(guān)要求，帶動現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展，改善農(nóng)村生活條件，完善農(nóng)村發(fā)展體制機(jī)制。截至2017年末，全市第一產(chǎn)業(yè)增加值497.97億元，較2011年增長146.87億元，增幅達(dá)41.83%。為配合全市經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略，濟(jì)寧市金融系統(tǒng)通過實(shí)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)多樣性、試點(diǎn)農(nóng)業(yè)銀行“三農(nóng)事業(yè)部”、開展銀企對接和金融聯(lián)席會議、構(gòu)建主辦銀行制度、商業(yè)銀行“盡職免責(zé)”制度、創(chuàng)新金融產(chǎn)品、調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)、提升服務(wù)意識等多舉措，努力提升金融服務(wù)三農(nóng)發(fā)展力度。截至2017年末，濟(jì)寧市涉農(nóng)貸款余額合計1529.24億元，較2011年增長59.61%;全市10縣市區(qū)涉農(nóng)貸款余額合計1166.78億元，較2011年增長50.60%。10縣市區(qū)中，除兗州區(qū)因撤市劃區(qū)因素涉農(nóng)貸款規(guī)模較2011年縮減外，其余9個縣市均實(shí)現(xiàn)增長。

2. 涉農(nóng)貸款年度增速整體下行。從涉農(nóng)貸款增速來看，2011—2017年，濟(jì)寧市涉農(nóng)貸款增速整體下降達(dá)22.46個百分點(diǎn)，且2013—2017年連續(xù)4年增速低于各項貸款增速。分區(qū)域看，除兗州區(qū)因撤市劃區(qū)影響波動較大外，其余各縣市增速從離散走向集中。截至2017年末，均集中于10%左右，整體較2011年下滑15個百分點(diǎn)。

（二）涉農(nóng)貸款不良率先降后增

從涉農(nóng)貸款資產(chǎn)質(zhì)量來看，濟(jì)寧市涉農(nóng)貸款不良率先降后增。2011—2013年，濟(jì)寧市涉農(nóng)貸款不良率由3.85%降至1.82%;2014—2017年，涉農(nóng)貸款不良率持續(xù)攀升至3.78%。2014年以來不良率回升，主要是受經(jīng)濟(jì)下行及供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革等政策影響，涉農(nóng)初級行業(yè)、三高一剩產(chǎn)業(yè)經(jīng)營狀況受到了很大的沖擊，企業(yè)流動性緊張甚至資不抵債，導(dǎo)致不良貸款頻繁出現(xiàn)。特別是一些企業(yè)擔(dān)保圈風(fēng)險陸續(xù)暴露，惡意逃廢債現(xiàn)象頻繁發(fā)生，銀企關(guān)系緊張，金融生態(tài)環(huán)境惡化。為了全面掌握銀行經(jīng)營風(fēng)險，2015年以來，監(jiān)管部門加大對金融機(jī)構(gòu)信貸質(zhì)量管理的檢查，經(jīng)過排查非應(yīng)計貸款、回購式出表等違規(guī)操作，一大批應(yīng)化作不良但實(shí)際未劃入不良的貸款被暴露出來。截至2017年末，轄區(qū)農(nóng)商銀行涉農(nóng)不良貸款余額33.78億元，較年初增加4.68億元，占農(nóng)商行全部不良貸款余額、增加額的比例分別為73.58%、53.79%。

（三）涉農(nóng)貸款主要投向非涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)①

按照城鄉(xiāng)地域分類，自2011年以來，濟(jì)寧市農(nóng)村企業(yè)及各類組織貸款投入最多，其次是農(nóng)戶貸款、城市企業(yè)及各類組織涉農(nóng)貸款、非農(nóng)戶農(nóng)林牧漁業(yè)貸款，農(nóng)村區(qū)域貸款投入占比持續(xù)高達(dá)85%，說明涉農(nóng)貸款還是以支持農(nóng)村地區(qū)發(fā)展為主;按照承貸主體分類，企業(yè)涉農(nóng)貸款投入占比明顯高于個人涉農(nóng)貸款，投向非企業(yè)各類組織的比重最小，一直低于2%;按照用途分類②，2014年以來，濟(jì)寧市涉農(nóng)貸款有75%投向了非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，僅有25%投向了涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)，且從涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)來看③，2014年以來主要投向了農(nóng)產(chǎn)品加工，投向農(nóng)林牧漁業(yè)、農(nóng)用物資和農(nóng)副產(chǎn)品流通、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)產(chǎn)品加工、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料制造和農(nóng)業(yè)科技的貸款占比持續(xù)擴(kuò)大，農(nóng)田基本設(shè)施建設(shè)貸款投入微不足道且持續(xù)下降。從制度層面看，涉農(nóng)貸款以“注冊地”作為劃分主要依據(jù)④，2011年以來，濟(jì)寧市各縣市區(qū)通過建立工業(yè)園區(qū)、實(shí)施新舊動能轉(zhuǎn)換等措施招商引資，一大批落戶縣域的非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營主體發(fā)展迅速。至2017年，轄區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)發(fā)展到2733家，較2011年增長1322家，增幅達(dá)93.69%;高新技術(shù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)值1899.22億元、增長10.66%，占規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值的比重為30.87%。由于非農(nóng)產(chǎn)業(yè)向農(nóng)村逐步延伸，導(dǎo)致涉農(nóng)貸款投向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模大增。

綜上來看，盡管2011年以來濟(jì)寧市涉農(nóng)貸款規(guī)模不斷擴(kuò)大，但是存在涉農(nóng)貸款增速下滑、部分區(qū)域涉農(nóng)貸款不良率攀升、涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)投放比例較小等問題。隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施，以上問題都可能會影響金融服務(wù)三農(nóng)發(fā)展的效果，因此有必要在鄉(xiāng)村振興的視角下，對濟(jì)寧市涉農(nóng)貸款的投放效率進(jìn)行實(shí)證研究，對涉農(nóng)貸款推動農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展、人民生活水平提高的作用程度給予評價，分析其影響因素，深究存在的問題，為更好地服務(wù)鄉(xiāng)村振興提供參考。

三、涉農(nóng)貸款投放效率及影響因素

為量化分析全市涉農(nóng)貸款投放效率及影響因素，本文將分別采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和Tobit模型來進(jìn)行測算。

（一）指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)說明

根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，以濟(jì)寧市10個縣市區(qū)2011—2017年的數(shù)據(jù)作為樣本，以涉農(nóng)貸款與涉農(nóng)貸款覆蓋率作為投入指標(biāo)，具體包括農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)村貸款、農(nóng)戶貸款及涉農(nóng)貸款的微觀和宏觀覆蓋率;產(chǎn)出指標(biāo)主要通過農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長和農(nóng)民收入增加來衡量。具體的投入和產(chǎn)出指標(biāo)見表1。

（二）結(jié)果分析

1. 涉農(nóng)貸款投放效率存在改進(jìn)空間。首先，我們對2011—2017年濟(jì)寧市10縣市區(qū)涉農(nóng)貸款投放效率進(jìn)行測算，結(jié)果見表2。

從結(jié)果來看，2011—2017年濟(jì)寧市涉農(nóng)貸款投放效率均值為1.03，其中兗州、梁山、魚臺、鄒城、汶上等5縣市超過全市平均水平，而嘉祥、微山、曲阜等5縣市則低于全市平均水平，其中嘉祥縣僅為0.75，較全市平均水平低0.28。兗州、鄒城涉農(nóng)貸款投放效率較高主要得益于兩個區(qū)域存貸比較大，2011年以來兗州、鄒城存貸比均位于10縣市區(qū)前列，金融機(jī)構(gòu)閑置資金比例較低;梁山、魚臺涉農(nóng)貸款投放效率較高主要是因為這兩個區(qū)域城鎮(zhèn)化水平發(fā)展處于轄區(qū)后列，且第一產(chǎn)業(yè)GDP占比較高，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)對金融資源的分化作用還較弱;汶上縣則是因為試點(diǎn)“兩權(quán)”抵押貸款業(yè)務(wù)，涉農(nóng)貸款投放效率升高。

2. 涉農(nóng)貸款投放效率波動下滑。從涉農(nóng)貸款投放效率發(fā)展變化情況來看，濟(jì)寧市涉農(nóng)貸款效率波動較大。2011—2014年，濟(jì)寧市涉農(nóng)貸款投放效率整體趨穩(wěn)上升，2015、2016年涉農(nóng)貸款投放效率明顯下降，盡管2017年出現(xiàn)回升，但仍低于2014年水平。

（三）貸款投放效率影響因素

為了進(jìn)一步探究濟(jì)寧市涉農(nóng)貸款投放效率的影響因素，并且定量分析各因素的影響程度，通過建立Tobit模型來做進(jìn)一步的研究。

1. 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)說明。選擇各地人均GDP、產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平來表征地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;銀行存貸比、涉農(nóng)貸款不良率、金融相關(guān)率來表征金融發(fā)展?fàn)顩r;地方支農(nóng)財政支出反映當(dāng)?shù)卣孓r(nóng)發(fā)展政策。

2. 模型構(gòu)建。在選取以上變量的基礎(chǔ)上，對涉農(nóng)貸款投放效率影響因素研究所設(shè)定的Tobit模型如下：

一是存貸比、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對涉農(nóng)貸款投放效率有促進(jìn)作用。存貸比作為衡量金融資源籌集和利用的綜合性指標(biāo)，可以充分反映一個縣域經(jīng)濟(jì)體的金融發(fā)展?fàn)顩r，也可以有效展現(xiàn)地區(qū)之間資金的轉(zhuǎn)移承接關(guān)系。存貸比高則表明縣域經(jīng)濟(jì)體的大部分金融資源都用于服務(wù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展;同理，涉農(nóng)貸款主要是為了支持“三農(nóng)”發(fā)展而發(fā)放的貸款，在第一產(chǎn)業(yè)比例較高的地方，涉農(nóng)貸款的使用更有針對性，從而提高了涉農(nóng)貸款投放效率。

二是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、政府財政支出有負(fù)面效應(yīng)。對涉農(nóng)貸款投放效率有負(fù)面影響的因素有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平和政府財政支出。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高、城鎮(zhèn)化速度越快，涉農(nóng)貸款被用于非農(nóng)領(lǐng)域的可能性越大，對農(nóng)業(yè)農(nóng)村的支持力度就會減弱。財政政策對涉農(nóng)貸款產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，即涉農(nóng)部門作為競爭性部門，政府財政性支出增多，對涉農(nóng)貸款需求就會相應(yīng)減少，進(jìn)而降低銀行對涉農(nóng)部門的資金支持效率。

三是金融相關(guān)率、涉農(nóng)貸款不良率影響不顯著。從Tobit實(shí)證結(jié)果來看，涉農(nóng)貸款不良率、金融相關(guān)率與涉農(nóng)貸款投放效率之間的相關(guān)關(guān)系不顯著，這意味著涉農(nóng)貸款不良率、金融行業(yè)發(fā)達(dá)程度尚未對涉農(nóng)貸款投放效率產(chǎn)生積極或消極的影響。

四、涉農(nóng)貸款支持鄉(xiāng)村振興存在的問題

2017年以來，金融機(jī)構(gòu)積極響應(yīng)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，加大涉農(nóng)信貸投放，服務(wù)鄉(xiāng)村振興。但從濟(jì)寧市涉農(nóng)貸款投放情況及實(shí)證分析結(jié)果來看，轄區(qū)涉農(nóng)貸款支持鄉(xiāng)村振興仍面臨諸多問題。

（一）涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)信貸風(fēng)險較大

從涉農(nóng)貸款資產(chǎn)質(zhì)量來看，轄區(qū)部分區(qū)域涉農(nóng)貸款不良率攀升，涉農(nóng)信貸風(fēng)險較大。

1. 涉農(nóng)領(lǐng)域抵質(zhì)押物不足。農(nóng)村地區(qū)可作為擔(dān)保的資產(chǎn)較少、資源有限。轄區(qū)農(nóng)村各類產(chǎn)權(quán)的確認(rèn)、登記、抵質(zhì)押機(jī)制尚不健全，擔(dān)保措施無法得到有效保證，除汶上縣試點(diǎn)兩權(quán)抵押貸款外，其余縣市區(qū)均無法采用農(nóng)村產(chǎn)權(quán)開展貸款。近幾年快速發(fā)展的大部分新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體如家庭農(nóng)場、專業(yè)合作社，大都采用租賃土地的方式進(jìn)行種植、養(yǎng)殖，資金持續(xù)性投入需求較大，在向金融機(jī)構(gòu)申請貸款時，往往由于租賃的土地?zé)o法進(jìn)行抵押而失敗。

2. 農(nóng)業(yè)信貸保險機(jī)制缺失。目前，濟(jì)寧市農(nóng)業(yè)信貸保險業(yè)務(wù)尚處于發(fā)展初期，且僅在扶貧生產(chǎn)經(jīng)營主體貸款業(yè)務(wù)方面開展了銀政保合作。一旦發(fā)生代償，貸款風(fēng)險都由擔(dān)保機(jī)構(gòu)承擔(dān)，會相應(yīng)加大其中存在的金融風(fēng)險。且當(dāng)前銀政保擔(dān)保下的貸款尚未發(fā)生不良，轄區(qū)保險公司處置風(fēng)險的能力有待考察。

（二）農(nóng)村金融與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融資需求存在“斷裂”

經(jīng)過多年的發(fā)展，農(nóng)村金融已形成政策性金融、商業(yè)性金融、合作金融在內(nèi)的金融體系，但從實(shí)證分析來看，多樣化、發(fā)達(dá)的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)并未對涉農(nóng)貸款效率產(chǎn)生促進(jìn)作用，農(nóng)村金融與產(chǎn)業(yè)需求存在“斷裂”。

1. 服務(wù)產(chǎn)品難以跟進(jìn)新的產(chǎn)業(yè)動態(tài)。受市場動態(tài)因素影響，農(nóng)村傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)不斷補(bǔ)充新元素，各縣市區(qū)根據(jù)自身歷史文化、地理特點(diǎn)、特色產(chǎn)業(yè)培育了農(nóng)村旅游、農(nóng)村電商等新型涉農(nóng)經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，并通過家庭農(nóng)場、合作社等形式開展規(guī)模種植、養(yǎng)殖。但當(dāng)農(nóng)村旅游、農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)、新型農(nóng)業(yè)發(fā)展主體產(chǎn)生融資需求時，涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)仍按照傳統(tǒng)信貸模式予以跟進(jìn)，尚未針對此類業(yè)務(wù)特征及融資特點(diǎn)制定信貸方案，研發(fā)實(shí)力雄厚的國有大型商業(yè)銀行，因權(quán)限和利益關(guān)系，創(chuàng)新涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)信貸產(chǎn)品及服務(wù)方式的積極性較差。

2. 產(chǎn)業(yè)審批時限與產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇的“斷裂”。盡管轄區(qū)金融機(jī)構(gòu)數(shù)量較多，但除地方法人機(jī)構(gòu)外，其余縣域金融機(jī)構(gòu)基本都沒有對公貸款審批權(quán)限，貸款審批“排隊”現(xiàn)象突出，導(dǎo)致審批時限較長，與涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)融資需求時效性強(qiáng)的特點(diǎn)不匹配。個人經(jīng)營性貸款業(yè)務(wù)方面，盡管這幾年大型商業(yè)銀行為提供融資便利紛紛推出了互聯(lián)網(wǎng)助貸業(yè)務(wù)，但是從辦理條件來看，均要求有固定收入或行業(yè)經(jīng)驗，且擔(dān)保方式多以抵質(zhì)押物為主，收入不確定性大、經(jīng)驗稀缺、信貸擔(dān)保條件不足的廣大農(nóng)村群體被排除在外，未享受到此類信貸便捷化。

（三）財政政策與信貸政策執(zhí)行合力出現(xiàn)偏差

從實(shí)證結(jié)果來看，財政政策對涉農(nóng)貸款投放的定向支持效果不佳。2010年，財政部出臺了《財政縣域金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款增量獎勵資金管理辦法》（財金[2010]116號），建立和完善財政促進(jìn)金融支農(nóng)長效機(jī)制，支持“三農(nóng)”發(fā)展。辦法規(guī)定，對涉農(nóng)貸款平均余額同比增長超過15%的部分給予獎勵，但是近年來，縣域基層銀行業(yè)機(jī)構(gòu)各項貸款增幅均呈現(xiàn)逐步放緩趨勢，部分涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的涉農(nóng)貸款同比增幅也較之前出現(xiàn)明顯回落。對農(nóng)商行、農(nóng)行等金融機(jī)構(gòu)來說，涉農(nóng)貸款基數(shù)已經(jīng)很大，涉農(nóng)貸款增速趨緩，加之涉農(nóng)貸款不良率攀升，常年維持15%的增長率難度較大。

五、相關(guān)政策建議

（一）創(chuàng)新涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)抵質(zhì)押方式，破解擔(dān)保難題

破解涉農(nóng)產(chǎn)品信貸難題的關(guān)鍵是創(chuàng)新抵押擔(dān)保辦法。一方面要繼續(xù)擴(kuò)大農(nóng)村抵質(zhì)押物范圍。在繼續(xù)創(chuàng)新動產(chǎn)抵質(zhì)押方式之余，應(yīng)切實(shí)加快土地確權(quán)工作、完善土地流轉(zhuǎn)制度、推進(jìn)土地資產(chǎn)化、證券化改革，使農(nóng)村最寶貴的土地、林地、宅基地等使用權(quán)、收益權(quán)能變成有效的資產(chǎn)質(zhì)押物，形成撬動金融資源的融資工具，從根本上解決農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)融資問題。另一方面要開展多種方式的融資擔(dān)保。開展金融保險支持涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)規(guī)?；s化經(jīng)營試點(diǎn)、加快推動農(nóng)業(yè)融資性擔(dān)保機(jī)構(gòu)發(fā)展、著力完善針對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的保險服務(wù)、構(gòu)建涉農(nóng)部門與金融保險管理部門和機(jī)構(gòu)緊密合作的新機(jī)制。

（二）農(nóng)村金融要打好“組合牌”

針對農(nóng)村金融與產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在“斷裂”現(xiàn)象，在發(fā)揮龍頭金融機(jī)構(gòu)的引領(lǐng)作用之外，也要發(fā)揮好機(jī)構(gòu)之間的協(xié)同作用。要充分利用農(nóng)商行、郵儲銀行基層網(wǎng)點(diǎn)多的特點(diǎn)，加大銀企、銀農(nóng)之間的對接，及時掌握涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢;要定期召開銀行座談會，對涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢、融資需求進(jìn)行討論研究，充分利用國有銀行、股份制銀行等技術(shù)先進(jìn)、人員齊全的優(yōu)勢加大信貸產(chǎn)品、信貸方式的研發(fā);要求金融機(jī)構(gòu)適當(dāng)下放貸款審批權(quán)限，杜絕審批排隊現(xiàn)象，并開通綠色通道，優(yōu)先辦理涉農(nóng)信貸業(yè)務(wù)，滿足涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)融資時效性需求;要積極利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動通信技術(shù)加快發(fā)展農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融，根據(jù)小微企業(yè)、新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體、新型 涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)和農(nóng)戶的具體需求量身定制產(chǎn)品，提高涉農(nóng)貸款投放的針對性和有效性。

（三）加大財政對涉農(nóng)政策執(zhí)行的引導(dǎo)作用

在推動鄉(xiāng)村振興過程中，財政和金融部門之間應(yīng)建立穩(wěn)定的溝通機(jī)制，密切跟蹤分析涉農(nóng)經(jīng)濟(jì)形勢，及時發(fā)現(xiàn)苗頭性、傾向性問題，用好財政、貨幣政策等工具，加強(qiáng)預(yù)調(diào)微調(diào)，做好政策引導(dǎo)。政府可以嘗試減免縣域金融機(jī)構(gòu)營業(yè)稅、城鎮(zhèn)建設(shè)維護(hù)稅及相關(guān)附加費(fèi)用;同時，繼續(xù)深化財稅體制改革，更好發(fā)揮財政政策對信貸定向投入的支持作用。

注：

①非涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)指除農(nóng)林牧漁業(yè)、支農(nóng)產(chǎn)業(yè)以外的產(chǎn)業(yè)。

②涉農(nóng)貸款統(tǒng)計制度自2014才按照非農(nóng)產(chǎn)業(yè)和涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計。

③涉農(nóng)貸款統(tǒng)計制度自2014才按照涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行細(xì)分。

④《涉農(nóng)貸款專項統(tǒng)計制度》（以下簡稱《統(tǒng)計制度》）將注冊地位于“除地級及以上城市的城市行政區(qū)及市轄建制鎮(zhèn)之外的區(qū)域”的企業(yè)及各類組織的所有貸款均歸結(jié)為廣義“涉農(nóng)貸款”。

參考文獻(xiàn)：

[1]阮莉麗，宋良榮.信息不對稱條件下涉農(nóng)小額貸款博弈分析[J].中國林業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019，（1）.

[2]張靚.農(nóng)村商業(yè)銀行農(nóng)戶貸款的風(fēng)險管理[J].理財（財經(jīng)版），2018，（11）.

[3]張成鵬，董繼剛.種植戶銀行貸款需求現(xiàn)狀及影響因素的實(shí)證分析[J].金融發(fā)展研究，2017，（12）.

[4]高彬.農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入關(guān)系的研究——以涉農(nóng)貸款為例[D].山東大學(xué)碩士研究生論文，2018.

[5]賈娟琪.普惠金融視角下甘肅省涉農(nóng)貸款配置效率及影響因素研究——基于DEA-Tobit方法[J].金融理論與實(shí)踐，2018，（2）.

[6]張?zhí)N萍，楊友才，牛歡.山東省金融效率、溢出效應(yīng)與外商直接投資——基于空間動態(tài)面板 Durbin 模型的研究[J].管理評論，2018，（6）.

Abstract：Taking Jining City as a sample，this paper makes an empirical analysis on the efficiency and influencing factors of agricultural loans in rural areas from 2011 to 2017 by using super-efficiency DEA and Tobit models respectively. The results show that although the scale of agricultural loans has been expanding in recent years，the efficiency has not been improved;the ratio of deposit to loan and industrial structure have a promoting effect on the efficiency of agricultural loans;the impact of economic development，urbanization and fiscal expenditure of government is negative;and the improvement of the financial system has not played a significant role in improving the efficiency of agricultural loans.

Key Words：rural revitalization，agricultural loans，agricultural investment efficiency，DEA，Tobit