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一、模型選取及數據來源

根據SFA模型的基本原理，運用超越對數生產函數，在我國東部11個省份2001—2010年面板數據的基礎上，對農業技術技術效率及農村金融支持對其影響進行測算。具體研究模型如下。在（1）式中，i為各省份的排列序號；t為時間序號，i=1，2，…11；t=1，2，…9；yit表示第i個省份在第t時期的農業生產總值（單位：萬元）；Kit表示i省t期的農業機械總動力（單位：萬千瓦）；Lit表示i省t期的農業從業人員數量（單位：萬元）；β為待估計參數，β1表示資本產出彈性，β2表示勞動產出彈性，vit為i省t期生產過程的隨機誤差，它表示測量誤差、經濟波動以及各種不可控制的隨機因素；uit為i省在t期生產過程的效率項，服從半正態分布，非負隨機變量，且和相互獨立。本文選取的樣本數據為我國東部的11個省，時間段為2000—2010年。其中各地區農業總產值、農業從業人員、農業機械總動力的指標數據來源于每年度的《中國統計年鑒》和《中國農業年鑒》，每個地區的農發行的貸款余額、農業銀行農業貸款余額以及農村信用社貸款余額來源于《中國農業發展銀行統計年鑒》《中國農業銀行統計年鑒》。選取農業總產值作為產出變量，農業從業人員、農業機械總動力作為投入變量。采用農業貸款與農業產出之比來衡量農村金融對農業技術效率的影響程度。

二、計量結果分析

本文運用STATA對模型進行參數估計。表1給出了模型的參數估計和假設檢驗成果。

1.模型檢驗：γ=0.9504，這說明模型中的誤差主要來源于

2.參數各投入變量產出彈性分析：農業機械總動力、農業勞動力、及其二次項系數β1=1.3520、β2=1.2985、β3=-0.1112、β4=0.1146、β5=0.0418，且β1、β4通過1%的顯著性檢驗，β3、β5通過5%的顯著性檢驗，β2通過10%的顯著性檢驗。農業機械總動力以及農業從業人員產出彈性均為正值。

3.政策性金融支持對農業技術效率的影響：參數δ1=0.0531281，且通過1%的顯著性檢驗。參數符號為正，說明農業發展銀行對金融支持技術效率的促進作用不明顯，該實證結果與2000—2010年農業發展銀行的實際運營狀況基本相符。

4.農業銀行農業金融支持對農業技術效率的影響：參數δ2=0.5787488，且通過1%的顯著性檢驗。參數符號為正，說明農業銀行金融支持對農業技術效率的促進作用不明顯。中國農業銀行是我國傳統的從事農村金融業務的商業銀行，但商業化的過程中，迅速進入城市并從20世紀90年代末開始撤銷了大量的農村基層營業網點，其支農能力大大下降。

5.合作金融支持對農業技術效率的影響：參數δ3=-0.2089662，其通過1%的顯著性檢驗。參數符號為負，這一實證結果說明了農村信用社的金融支持對農業技術效率有促進作用，農村信用社貸款與農業總產值的比值每增長1個單位，農業技術效率水平提高0.2089662，這一結論與設想的相一致。

三、結論

本文基于我國東部11個省份2000—2010年的面板數據，運用隨機前沿分析模型，對政策性金融機構、農業銀行以及農村合作社的金融支持對農業技術效率的影響進行了實證分析。實證結果表明合作金融支持對農業技術效率有著明顯的促進作用，而政策性金融支持以及農業銀行的農業金融支持對農業技術效率作用效果不是很顯著，2000年，我國農業技術效率不斷提升，并從2003年開始增速明顯。上述實證結論實證支持了2000年以來的農村金融改革，并對其效果進行了檢驗，為農業發展銀行進行改革提供了依據，并對農村合作金融在農業支持中的重要作用提供了實證證明。政府應該繼續對農村信用社進行深化改革，促進農業技術效率的不斷提升。

作者：王晶 單位：哈爾濱商業大學