一、引言和文献回顾
农业是国民经济的基础产业，金融是现代经济的核心。中国是一个农业大国，农业属于中国的弱质产业。中国农业生产的利润较低，自身的资金积累能力不足；中国农业灾害频发，农业生产者自身对抗风险的能力较差，这使得农业贷款和农业保险作为两项重要的农村金融制度，对于中国农业发展意义重大。国家“十二五”规划对推进农业现代化、加快社会主义新农村建设做出了重要部署，对改善农村金融服务提出了明确要求。
中国农业生产者自身的资金积累能力非常有限，加之农业生产的直接融资体制不健全，使得中国的农业资金投入，在很大程度上要依靠金融机构提供，因此，农业贷款对于扩大农业生产规模、提高农业生产集约化水平非常重要。农业保险具有转移农业生产风险、补偿灾害事故损失以及一些防灾防损职能，可以有效降低农业生产者自身承担的风险，维护农业生产经营的稳定性，提高农业生产者的积极性。在中国，农业贷款和农业保险支持农业发展是大有可为的，那么，二者是否促进了中国农业产出的增加呢？
周小兵、李秉龙(2003)利用江西省2000年和2001年县级地区的158个数据，在控制了土地、劳动力等要素投入后，主要通过多元回归发现，江西省农业贷款对农林牧渔业总产值有显著的正向影响，其弹性为0.1589。杨栋、郭玉清(2007)利用中国1979～2005年的序列数据，运用双方程误差修正模型发现，中国农业贷款增长对农林牧渔业总产值的增长具有长期显著的促进作用，但自1979年以来，中国农业经济增长始终不能内生地吸引信贷资金。魏君英、师文明(2010)利用湖北省1990～2008年的序列数据发现，湖北省农业贷款与农林牧渔业总产值之间存在长期稳定的均衡关系，农业贷款是农林牧渔业总产值增长的单向格兰杰原因。Jensen(2000)认为，由于发展中国家的农村金融体系往往处于低效率运行状态，涉农金融机构在配置资金方面亦缺乏效率，在农业贷款的分发和使用中往往存在着不透明性和寻租行为，这使得发展中国家的农业贷款极少产生令人满意的结果。该观点也得到了中国部分实证研究的支持。温涛、王煜宇(2006)通过引入Odedokun经济效率模型与Greenwood-Jovanvic产出增长率模型，使用中国1952～2002年的序列数据发现，中国农业贷款对农业经济和农民收入均有显著的影响，但影响为负。曹协和(2008)利用中国改革开放后的序列数据，通过向量自回归模型发现，农业贷款和农林牧渔业总产值的关联并不显著。
关于中国农业保险对农业产出影响的实证研究还很少。张跃华等(2006)认为，理论上讲农业保险有助于农民采用更为先进但更具风险性的生产工具和技术，扩大农业生产规模，并通过发挥农业保险的灾前防灾防损职能，提高农业产出。他们进而利用上海市农户的调查数据进行检验，却发现农业保险对当地水稻产量的影响并不显著。Cai et al. (2009)的研究颇具新意，他们首次通过大规模的随机试验研究了农业保险对农业产出的作用。首先，他们将参与调查的中国贵州省480个村庄随机地分为两组；然后，通过对两组村庄的农业保险服务员设置不同的计件激励合约(一组为高激励合约，另一组为低激励合约)，外生地(控制了农户在风险态度和风险状况上不可观测的异质性)拉开了两组村庄农户购买能繁母猪保险程度的差距；最后，主要使用倍差法(difference in differences, DID)发现，农户参加能繁母猪保险有助于其扩大养殖规模。
以往研究对本文具有重要的借鉴意义，然而，以往文献的实证结论存在不小的分歧。本文的研究目的是实证分析农业贷款、农业保险对中国农业产出有何影响。具体而言，本文基于中国地级单位构成的面板数据，除了研究农业贷款和农业保险各自是否促进了中国农业产出增长外，还研究了以下问题：①在不同的农业生产风险环境下，农业保险对农业产出的影响有何差异；②作为两项重要的农村金融制度，农业贷款和农业保险对农业产出的影响是否具有协同效应。本文的第二部分为研究假说和模型选择，第三部分介绍数据和计量方法，第四部分为实证分析结果，最后总结全文。
二、研究假说和模型选择
(一)研究假说
现代农业是资金密集型行业，农业是中国的弱质产业，中国农业自身积累资金的能力不足，所以，充足的资金支持就成为中国农业发展的必要条件。国内的直接融资市场不够发达，广大农村地区资本市场的力量极其微弱，因此，金融机构就成为中国农业资金要素供给的主要部门。农业贷款有助于提高农业生产的规模化、专业化和集约化程度，同时也为农业技术的稳定供给、土地与劳动力市场的良好运转提供了必要保障。农业发展首先表现为农业产出的增长，笔者认为，增加农业贷款有助于中国农业产出的增长。本文使用农林牧渔业总产出(Y)衡量一个地区的农业产出状况，使用农业贷款与农林牧渔业总产值的比值衡量农业贷款的发展程度，称为“农业贷款深度”(Loan)。
农业保险具有风险分散和损失补偿的职能。第一，在农民的风险抵抗能力很差时，他们不愿意采取更为先进的生产方式，从而规避风险是一种理性表现(舒尔茨，1964)。农业保险通过发挥分散风险的职能，能够稳定农业生产者的产出预期，进而促使他们选择更具效率但可能更富有风险性的生产技术和生产对象，并提高其生产积极性。第二，农业保险具有损失补偿职能，作为一种事后财务损失的融资机制，它通过及时提供保险金赔偿帮助农民迅速恢复再生产。从2007年起，中国政府开始推行有财政补贴的政策性农业保险，极大地推动了中国农业保险的发展，笔者认为，这也有助于促进中国农业产出的增长。本文引入变量Insurance来衡量农业保险深度，它等于一个地区农业保险保费收入总额与农林牧渔业总产值的比值。
农业贷款为农业生产提供资金支持，直接解决其发展问题；农业保险为农业生产提供风险保障，直接解决其稳定问题。2009年中央“一号文件”明确提出“建立农村信贷与农业保险相结合的银保互动机制”。以往关于“银保合作”经济效应的研究中，Webb et al. (2002)利用55个国家的面板数据，发现银行部门和保险部门对经济增长的贡献存在显著的协同效应；吴洪、赵桂芹(2010)使用中国1996～2008年的省级面板数据，发现中国金融业的三大组成部分——银行、证券、保险对经济增长没有形成良好的协同效应。本
文引入Loan和Insurance的交乘项，用以考察农业贷款和农业保险对中国农业产出的影响是否产生了协同效应。
(二)模型选择
本文中农业生产函数使用通常的柯布—道格拉斯(Cobb-Douglas，简称C-D)型生产函数。C-D生产函数是齐次、可线性化的，满足边际产出为正但边际产出递减的规律，其一般形式如下：
(2)式中，0＜α，β＜1，Y(t)、K(t)、L(t)分别表示第t年的农业产出、农业资本投入、农业劳动力投入，A(t)代表由技术进步引起的农业产出变化。
为了研究金融活动对经济增长的影响，Webb et al. (2002)修正了C-D生产函数，他们假定生产函数呈规模报酬不变特点，将代表金融活动对经济增长作用的Z(t)引入C-D生产函数中。本文研究以农业贷款和农业保险为代表的农村金融活动对农业产出的影响，Z(t)包含了农业贷款深度(Loan)、农业保险深度(Insurance)以及用于反映二者协同效应的交乘项。笔者进一步将Z(t)的表达式加入(2)式，得到修正后的农业生产函数：
三、数据和方法
(一)数据来源和处理
本文实证分析主要使用中国2005～2009年307个地级单位构成的面板数据。农林牧渔业总产值、农业贷款、农用机械总动力的数据来自相应年份的《中国区域经济统计年鉴》①，农业保险保费收入的数据来自相应年份的《中国保险年鉴》②。本文的数据类型为大样本的面板数据，较之单纯的时间序列数据，能够控制各地区不可观测的异质性的影响；较之省级面板数据，大大增加了样本量，可以得到更为可靠的参数估计和假设检验结果。
为了剔除农产品价格变动的影响，本文首先对以货币计量的人均农林牧渔业总产值进行平减。笔者结合各个地级单位当年和上一年度的农林牧渔业总产值(按可变价格计算的名义值)，以及当年农林牧渔业总产值指数(按上一年度价格计算的产出情况，上年＝100)，将样本中所有年度的人均农林牧渔业总产值逐年地平减至2004年的价格水平，得到剔除了价格变动的人均农业总产出。需要注意的是，由于农产品的需求弹性往往较小，在无政府部门进行市场干预时，农业产出的增加很可能会导致农产品价格更大幅度的下降，而本文关注农业生产的实际产出情况，而非名义产值情况，因此，进行上述平减就显得很有必要。
(二)计量方法
本文的计量分析采用了动态面板模型，原因在于：第一，本文关注的自变量农业贷款、农业保险等都可能与因变量农业产出之间存在双向因果关系，对于这种因联立性(simultaneity)造成的内生性问题，可以通过面板数据动态计量方法解决。第二，由于农业产出的调整过程并非一蹴而就，需要控制因变量的滞后项，这便自然需要动态模型。第三，本文使用307个地级单位共五个年度的数据，动态面板模型非常适合使用这类截面较大而时间较短的面板数据。
四、实证分析结果
本文使用系统GMM估计(5)式模型，选择两步估计以获得更为稳健的估计结果。为了进行对比，下文同时报告了混合OLS和固定效应的估计结果，估计结果呈现于表1。以下三个检验支持了本文使用系统GMM方法的合理性：其一，系统GMM较之差分GMM利用了更多的样本信息，其有效性依赖于新增矩条件是成立。对此，萨甘差分(Difference Sargan)检验不能拒绝原假设“新增加的工具变量是有效的”(p＝1.000)，所以，可以使用因变量一阶差分的滞后项作为水平方程中因变量滞后项的工具变量。其二，原模型干扰项无序列相关是动态面板模型统计推断的一个关键假定，该假定成立时，差分方程残差序列的一阶自相关系数AR(1)应显著且为负，二阶自相关系数AR(2)应接近于0⑤。本文AR(1)检验和AR(2)检验的结果支持这一假定。其三，由于非观测个体固定效应的存在，混合OLS模型(固定效应模型)通常会高估(低估)因变量滞后项的系数，因此，合理的系统GMM估计中因变量滞后项的系数估计值应当介于混合OLS和FE模型的估计值之间。本文的估计结果亦符合这一要求。
农业贷款深度的影响显著且系数为正，农业贷款的增长的确促进了农业产出的增加。中国农业生产者难以通过直接融资筹集到生产所需要的资金，而农村非正规金融的发展也受到政府很大程度的限制，因此，中国农业生产普遍受到了资金供给的约束。2009年，中国农业贷款总量为30625亿元，占全社会各项贷款总量399685亿元的比重仅仅为7.66％；农业贷款总量与第一产业增加值的比值为0.75，也低于全社会贷款总量与全国GDP的比值1.00⑤。当前，提高农业生产的“负债经营”程度有助于增加农业产出，金融部门坚持并扩大支农贷款对中国农业发展具有重要意义。
农业保险深度的作用显著且系数为正，即农业保险的发展显著促进了农业产出的增加。农业保险稳定了农户的收入预期，缓解了因灾害风险造成的农业生产资源的无效率配置，并为农户迅速恢复生产提供了帮助，从而提高了农业产出。例如，上世纪90年代，新疆和田地区充分利用农业保险的手段，顺利地完成了将从东北地区引进的水稻早育稀植技术以及优质玉米品种在当地的推广，当年就获得了丰收⑥。又如，在全国多个地区开展的“杂交水稻制种保险”，促进了水稻生产新技术的推广和普及。此外，农业保险部门经常在展业和理赔过程中同时宣传和推广农业科学技术，尤其是防灾防损技术。本文的一个重要发现是，农业风险程度和农业保险深度的交乘项显著且系数为正，这意味着，在农业生产风险更高的地级单位，农业保险对农业产出的促进效果更强。2002年修订的《农业法》就将农业保险界定为“政策性保险”，加大对高风险地区农业保险的财政补贴和宣传推广力度，既能提高财政支农对农民福利状况的改善效果，也能增强农业保险对农业发展的作用效果。
农业贷款浓度和农业保险浓度的交乘项并不显著，这意味着二者对中国农业产出的影响并未发挥出协同效应。笔者认为，原因可能在于：第一，农业贷款和农业保险的直接受益者存在着分离。农村金融机构出于贷款安全性的考虑，往往要求贷款申请者具有固定的营业场所或住所、一定的自有资金、稳定的收入和还本付息的能力等，这些门槛使得当前中国农户获得的农业贷款在农业贷款总量中的比重并不高。2009年，全国农户获得的农业贷款为14623亿元，占农业贷款总量的47.45％。农业保险的投保主体和受益者则基本是直接从事种植业、养殖业生产活动的广大农户。第二，中国金融
业实行分业经营、分业监管的体制。农业贷款主要由商业银行分支机构、农村信用合作社、村镇银行等负责提供，而农业保险的开展主要由保险公司分支机构和村镇代办员完成。农业信贷部门与保险部门之间的资源共享和风险分担机制普遍没有建立起来，二者的协作程度并未达到理想水平。
应该说，在城市，随着金融综合经营步伐的不断加快，银行部门和保险部门存在着对客户和资金的竞争关系；但是，同属于农村金融支持农业发展的措施，农业贷款和农业保险之间存在着广阔的协作空间。第一，真正急需农业贷款的农户往往难以提供充足的抵押物或收入证明，而农业保险可以发挥抵押品替代功能，提高众多农户对金融机构贷款的吸引力。第二，得到农业贷款的生产者一旦遭遇自然灾害，可能陷入“多年致富，一灾返贫”的境地，其还款能力也会受到严重影响。农业保险则是化解农业生产风险的最有效手段，为农业生产者保驾护航，解决了贷款者生产后顾之忧。因此，有效整合农业信贷和农业保险资源，为二者协同发展创造环境，有助于推动中国农业发展。
五、结语
本文利用中国307个地级单位的面板数据，在修正的C-D生产函数的基础上，实证分析了农业贷款、农业保险对中国农业产出的影响。本文发现，农业贷款和农业保险对农业产出均具有显著的促进作用；在农业生产风险越高的地区，农业保险对农业产出的促进作用越强；然而，农业贷款和农业保险并未发挥出协同效应。本文使用动态面板模型和系统GMM方法，可以有效地控制自变量的内生性、各地区不可观测的异质性、农业生产调整的滞后性等问题，得到更为可靠的估计结果。本文认为，今后应当加强引导金融机构的贷款向农业领域倾斜；加快推进政策性农业保险，尤其是在农业生产风险较高的地区；进一步整合农业信贷和农业保险资源，提高二者的协同程度。
本文研究了中国农业贷款、农业保险对按照不变价格计算的农业产出增长的影响，由于数据所限，笔者未能考察以下两个问题。第一，由于农产品需求往往缺乏弹性，农业产出的增长可能会引起农产品价格更大幅度的下降，造成农业生产者“增产不增收”的现象。因此，发展农业贷款、农业保险对农民的收入和福利状况、对农产品消费者以及全社会福利状况的影响如何，值得研究。第二，保险补贴可能会扭曲农业生产者的生产动机，例如，更多地选择种植被补贴的农作物或者改变生产要素投入决策。那么，农业贷款、农业保险的发展是否会引起中国农业产出结构或者要素投入的变化，亦值得研究。
注释：
①国家统计局(编)：《中国区域经济统计年鉴》(2001～2010年，历年)，中国统计出版社。
②中国保险年鉴编委会(编)：《中国保险年鉴》(2006～2010年，历年)，中国保险年鉴出版社。
③本文计量分析中使用这三个变量的增长率形式。
⑤资料来源：国家统计局(编)：《中国统计年鉴2010》，中国统计出版社，2010年。中国金融年鉴编辑部(编)：《中国金融年鉴2010》，中国金融出版社，2010年。
⑥资料来源：陈锡文：《中国政府支农资金使用与管理体制改革研究》，山西经济出版社，2004年，第316页。
