金融支農(nóng)成效的10年回顧

1、金融支農(nóng)成效的10年回顧DOI：10.19647/jki.37-1462/f.2018.03.001一、引言及文獻(xiàn)綜述2007年以來，黨中央和國務(wù)院推動金融支農(nóng)的政策力度不斷加大，圍繞提升農(nóng)村金融服務(wù)的能力和水平，明確了金融機(jī)構(gòu)分類改革、農(nóng)村普惠金融、涉農(nóng)資金投放、創(chuàng)新服務(wù)產(chǎn)品、發(fā)展農(nóng)業(yè)保險、財稅重點支持等多項政策框架。總體上看，目前農(nóng)村金融市場主體的種類大大增加，商業(yè)銀行、農(nóng)信社、各類小型信貸機(jī)構(gòu)、合作性金融組織、擔(dān)保機(jī)構(gòu)、保險企業(yè)等都在以各自的方式為“三農(nóng)”提供金融服務(wù)，多元化、多層級的農(nóng)村金融服務(wù)體系已經(jīng)形成，支持農(nóng)村金融發(fā)展的政策框架也基本成熟。但是農(nóng)村金融服務(wù)的高風(fēng)險、高成本、信息不

2、對稱等固有特征仍沒有消除，各地在落實中央農(nóng)村金融政策時存在一些具體的問題仍待破解。通過對金融支農(nóng)頂層設(shè)計和相關(guān)實踐的回顧，我們發(fā)現(xiàn)，涉農(nóng)貸款是金融支農(nóng)最為重要的渠道之一，也是最為有效的方式之一。自我國2007年創(chuàng)立涉農(nóng)貸款專項統(tǒng)計制度以來，截至2017年9月，全部金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款余額累計增長399.5%，平均年增速為18.83%。全口徑涉農(nóng)貸款余額從2007年末的6.1萬億元增加至2017年9月末的30.55萬億元，占各項貸款的比重22%提高至25.6%。從機(jī)構(gòu)布局來看，目前我國已經(jīng)形成了涵蓋銀行類金融機(jī)構(gòu)、非銀行類金融機(jī)構(gòu)和其他微型金融組織相互補(bǔ)充的多層次、廣覆蓋的涉農(nóng)貸款金融服務(wù)體系。僅以

3、村鎮(zhèn)銀行和新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)為例，截至2016年末，全國已有1259個縣（市）核準(zhǔn)設(shè)立村鎮(zhèn)銀行，縣（市）覆蓋率為67%。全國已組建村鎮(zhèn)銀行1519家，其中64.5%設(shè)在中部地區(qū)，村鎮(zhèn)銀行資產(chǎn)規(guī)模達(dá)到1.24萬億元；已累計為352萬家農(nóng)戶和小企業(yè)發(fā)放貸款580萬筆，累計發(fā)放貸款金額超過3萬億元。截至2016年末，全國已組建的新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)93%以上的貸款投向了農(nóng)戶和小企業(yè)。全國金融機(jī)構(gòu)空白鄉(xiāng)鎮(zhèn)從啟動時（2009年10月）的2945個減少到1296個；實現(xiàn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)金融機(jī)構(gòu)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)基礎(chǔ)金融服務(wù)雙覆蓋的省（含計劃單列市）從2009年10月的9個增加到29個。金融支農(nóng)問題一直是國內(nèi)學(xué)術(shù)界研究的熱點，相關(guān)研究主

4、要集中于以下幾個方面：（1）涉農(nóng)貸款與農(nóng)民收入的關(guān)系研究?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要持有兩種觀點：一是涉農(nóng)貸款的投入，有利于農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)提高，從而帶動農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民收入提高。王建國和牛楠（2013）選取19962012年的數(shù)據(jù)，對易縣農(nóng)村信用社涉農(nóng)貸款和農(nóng)民收入相關(guān)性進(jìn)行實證研究。結(jié)果表明，涉農(nóng)貸款投入增加對農(nóng)民純收入增長具有促進(jìn)作用，但是貢獻(xiàn)率很低。吳蔚藍(lán)等（2015）也得出了相似的結(jié)論。楊正榮和蓋振煜（2015）的研究顯示，涉農(nóng)貸款投入增長對農(nóng)民收入增長具有促進(jìn)作用，而且其貢獻(xiàn)度仍有潛力可挖。二是隨著涉農(nóng)貸款的投入，對增加農(nóng)民收入的效果并不顯著。如夏遨（2017）對涉農(nóng)貸款及貸款結(jié)

5、構(gòu)對農(nóng)民收入增長的關(guān)系進(jìn)行實證檢驗，結(jié)果顯示，涉農(nóng)貸款投入加大并不一定能拉動當(dāng)?shù)剞r(nóng)民收入增長。原因在于：一方面，大多數(shù)涉農(nóng)貸款被農(nóng)戶用于維修房屋或生活使用，短時間內(nèi)并不能起到增加收入的作用；另一方面，涉農(nóng)貸款的獲得者大多為外出務(wù)工人員，他們的收入水平取決于固定收入，并不能通過獲得貸款的方式得到提高。（2）涉農(nóng)貸款與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究。武翠芳（2006）的分析結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間存在正相關(guān)關(guān)系，增加農(nóng)業(yè)信貸投入，可以提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平。此外，農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出也有很大的貢獻(xiàn)，因此在增加農(nóng)業(yè)信貸資金投入的同時，也要注意增加對農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)的投入。趙爍等（2012）研究發(fā)現(xiàn)，涉農(nóng)貸款

6、影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的途徑包括直接途徑和間接途徑，涉農(nóng)貸款的投入數(shù)量、質(zhì)量以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)績效是涉農(nóng)貸款影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的三個主要因素。陳琦（2013）對農(nóng)業(yè)信貸、財政支農(nóng)支出以及兩者的交互作用對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響進(jìn)行了實證分析，結(jié)果表明單純增加財政支農(nóng)支出并不能有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)有正影響作用，其與財政支農(nóng)支出之間存在互補(bǔ)關(guān)系。但也有觀點認(rèn)為我國農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長存在明顯區(qū)域差異，總體上長期均衡關(guān)系不明顯（裴輝儒，2010）。（3）涉農(nóng)貸款存在的不足及其完善。張健華（2008）、岳意定（2008）、王愛儉（2009）等研究認(rèn)為，中國的涉農(nóng)貸款存在著風(fēng)險較大、擔(dān)保體系缺乏、營銷

7、成本高等問題。陳素芳（2011）指出，區(qū)域差異、機(jī)構(gòu)差異導(dǎo)致涉農(nóng)貸款業(yè)務(wù)開展不平衡現(xiàn)象的出現(xiàn)。高飛（2013）指出，縣域金融機(jī)構(gòu)在政策上扶持方面存在涉農(nóng)貸款增量獎勵政策作用有限、農(nóng)村金融稅收政策優(yōu)惠不到位、農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)補(bǔ)貼政策不完善等問題。許玉曉和王家傳（2008）認(rèn)為，要通過構(gòu)建適合中國的農(nóng)業(yè)信貸制度，為金融機(jī)構(gòu)加大對農(nóng)業(yè)和農(nóng)村的資金投入提供制度保障。完善農(nóng)村金融體系，建立健全農(nóng)業(yè)信貸管理制度，確保農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)加大對農(nóng)村、農(nóng)業(yè)、農(nóng)民的信貸投入。本文將研究數(shù)據(jù)更新至2017年，并采用了長達(dá)10年間的時間序列，采用優(yōu)化的向量自回歸模型（ParsimoniousVAR，PVAR），對金融支持三農(nóng)的

8、成效進(jìn)行考察。二、涉農(nóng)貸款變動及投向涉農(nóng)貸款按照不同的統(tǒng)計角度總共分為四大類，該部分主要從農(nóng)村貸款、農(nóng)林牧漁業(yè)貸款、農(nóng)戶貸款和全口徑涉農(nóng)貸款這四個方面對近年來涉農(nóng)貸款的變動和投向進(jìn)行分析。（一）農(nóng)村貸款圖1顯示，20072017年農(nóng)村貸款余額逐年穩(wěn)步增長，2009年增幅最為明顯，同比增長達(dá)34.2%。2014年農(nóng)村貸款余額占各項貸款的比重達(dá)23.2%。2009年和2014年中國人民銀行先后出臺了擴(kuò)大支農(nóng)再貸款的發(fā)放范圍和支持力度、下調(diào)相關(guān)涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的存款準(zhǔn)備金率以及優(yōu)化農(nóng)村支付體系等相關(guān)政策；財政部也相繼出臺了對涉農(nóng)貸款增量地區(qū)進(jìn)行試點獎勵、對農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)提供定向補(bǔ)貼資金、涉農(nóng)貸款營業(yè)稅優(yōu)惠

9、等財稅優(yōu)惠政策，由此可見結(jié)構(gòu)性的貨幣、財稅政策對農(nóng)村貸款的增長具有一定的促進(jìn)作用。（二）農(nóng)林牧漁業(yè)貸款從圖2中可以看出，農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額穩(wěn)步上升，但增長速度卻從2009年開始逐年放緩，最高同比增長率從2009年末的25.2%，下降到2016年末的4.2%，在2017年9月達(dá)到6.2%，相比2016年末稍有回升。值得注意的是，農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額占比逐年下滑，從2007年末最高5.4%，下降到2017年9月末的3.3%。2014年財政部聯(lián)合XX局,XX局出臺對林業(yè)貸款提供相關(guān)補(bǔ)助資金的政策，當(dāng)年的農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額占比下滑稍有緩和，說明扶持政策對涉農(nóng)貸款的支持效果立竿見影，但缺乏可持續(xù)性。（三）

10、農(nóng)戶貸款圖3中可以看出，農(nóng)戶貸款同比增長率在2009年和2013年出現(xiàn)高點，分別為32.7%和24.5%，財政部和人民銀行關(guān)于加大對農(nóng)村婦女的政策支持力度和拓寬支農(nóng)再貸款的使用范圍等扶持政策收效顯著。農(nóng)戶貸款余額占比逐年提升，從2007年末的4.8%上升至2017年末的6.7%。（四）全口徑涉農(nóng)貸款圖4顯示，20072017年全口徑涉農(nóng)貸款余額逐年穩(wěn)步增長，2009年漲幅達(dá)32.1%后放緩。2014年全口徑涉農(nóng)貸款余額占比達(dá)到28.1%。截至2017年9月末，全部金融機(jī)構(gòu)本外幣農(nóng)村貸款余額24.9萬億元，較2007年末增長393.3%，占各項貸款余額的比重為20.8%，10年間平均年增速為18

11、.76%；農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額3.9萬億元，較2007年末增長161.2%，占各項貸款余額的比重為3.3%，10年間平均年增速為11.58%；農(nóng)戶貸款余額8.0萬億元，較2007年末增長493.7%，占各項貸款余額的比重為6.7%，10年間平均年增速為20.19%；全口徑涉農(nóng)貸款余額30.5萬億元，較2007年末增長399.5%，占各項貸款余額的比重為25.6%，10年間平均年增速為18.83%。三、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及實證檢驗（一）樣本和數(shù)據(jù)1. 涉農(nóng)貸款的數(shù)據(jù)按統(tǒng)計口徑不同主要分為農(nóng)村貸款（RL）、農(nóng)林牧漁業(yè)貸款（AFHF、農(nóng)戶貸款（FL）和全口徑涉農(nóng)貸款（FAL）。本文主要檢測這4個變量與農(nóng)民收入、

12、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的正相關(guān)性。數(shù)據(jù)選自中國農(nóng)村金融服務(wù)報告。2. 涉農(nóng)貸款主要服務(wù)于農(nóng)林牧漁等產(chǎn)業(yè)，這些產(chǎn)業(yè)統(tǒng)稱為第一產(chǎn)業(yè)，因此，使用第一產(chǎn)業(yè)累計值（AGDP作為衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的主要指標(biāo)，數(shù)據(jù)來自萬得資訊。3. 本應(yīng)選取農(nóng)村居民人均可支配收入（IR）作？榕耳合杖氟鬧副轅？但由于統(tǒng)計口徑在2013年進(jìn)行了更改，導(dǎo)致20072017年該數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，無法進(jìn)行時間序列數(shù)據(jù)的相關(guān)模型檢驗，故采用農(nóng)村居民消費(fèi)價格指數(shù)進(jìn)行替代。但后文單獨(dú)考察2013年3月至2017年9月情況時，使用農(nóng)村居民人均可支配收入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫（CEIC）和國家XX局官網(wǎng)。農(nóng)村居民消費(fèi)價格指數(shù)（RCPI,上年=100）是

13、反映一定時期內(nèi)農(nóng)村居民家庭所購買的生活消費(fèi)品價格和服務(wù)項目價格變動趨勢和程度的相對數(shù)，數(shù)據(jù)來自國家XX局和東方財富網(wǎng)。由于涉農(nóng)貸款專項統(tǒng)計自2007年9月開始實施，本文數(shù)據(jù)樣本時間選擇2007年至2017年9月末；考慮到時間數(shù)據(jù)的匹配性和可得性，本文協(xié)整關(guān)系檢驗（JohansenCointegrationTest）中包含的時間范圍為2013年3月末2017年9月末。圖5為該樣本區(qū)間內(nèi)各項涉農(nóng)貸款的波動圖。（二）單位根檢驗用AD法對各個變量進(jìn)行單位根檢驗，檢驗結(jié)果如表2?？梢钥闯觯鱾€變量取自然對數(shù)后，除農(nóng)村居民消費(fèi)價格指數(shù)LRCPI外其他變量都不能拒絕原假設(shè)，都是不平穩(wěn)的，但一階差分后數(shù)據(jù)是平

14、穩(wěn)的。（三）主要變量的因果關(guān)系檢驗表3中顯示的是四大類型的涉農(nóng)貸款分別對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和農(nóng)村居民消費(fèi)價格的格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果。格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果顯示，在1%的顯著水平下，農(nóng)村貸款、農(nóng)林牧漁業(yè)貸款和全口徑涉農(nóng)貸款是引起農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動的格蘭杰原因；在5%的顯著水平下，農(nóng)戶貸款是引起農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動的格蘭杰原因；而只有農(nóng)林牧漁業(yè)貸款是引起農(nóng)村居民消費(fèi)價格變動的格蘭杰原因?？傮w看，涉農(nóng)貸款對我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長存在單向因果關(guān)系，僅農(nóng)林牧漁業(yè)貸款對農(nóng)民收入消費(fèi)存在單向因果關(guān)系。（四）Johansen協(xié)整關(guān)系檢驗考慮單位時間數(shù)據(jù)的匹配性和可得性，將繼續(xù)對2013年3月末到2017年9月末涉農(nóng)貸款與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長、農(nóng)

15、村居民人均可支配收入的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行Johansen協(xié)整關(guān)系檢驗。1. 模型建立。假設(shè)Yt為各個主要變量的矩陣，Wt為各個主要變量的一階滯后項矩陣，t是指本文數(shù)據(jù)涉及的觀測時間，則向量自回歸模型（VAFR可表述為：2. 協(xié)整檢驗。根據(jù)AIC準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)為1。AR根檢驗表明模型的系統(tǒng)是平穩(wěn)的。選擇1階滯后，檢查UnrestrictedVAR模型中的I（1）cointegration發(fā)現(xiàn)秩為3。用Johansen協(xié)整檢驗估計非線性VAR（3）找到主要變量之間的關(guān)系。選用tracetest對殘差的非正態(tài)性和最大特征值進(jìn)行對比。檢驗結(jié)果見表4。表4中，B表示長期協(xié)整關(guān)系系數(shù)，5表示回饋系數(shù)，即短期調(diào)

16、整偏差使之回到長期均衡的協(xié)整關(guān)系的速度。H1假設(shè)協(xié)整關(guān)系方程中不含有趨勢項，結(jié)果顯示概率為0.2102，則未拒絕原假設(shè)，說明協(xié)整方程中可以不含有趨勢項。H2假設(shè)檢驗變量FALt=RLt在所有變量之間的長期關(guān)系，結(jié)果顯示，在5%的顯著水平下H2的假設(shè)被拒絕，說明農(nóng)村貸款和全口徑涉農(nóng)貸款這兩項貸款雖然統(tǒng)計口徑存在交叉的情況，但是無法互相替代，并不存在重復(fù)統(tǒng)計的情況。H3假設(shè)檢驗變量AGDPt=IRt且Trend=0在所有變量之間的長期關(guān)系，結(jié)果顯示H3假設(shè)被接受，說明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長和農(nóng)民收入呈正向關(guān)系，因此本文繼續(xù)對Y't=FALt，AGDP，tFLtIRt，AFHFt，RLt進(jìn)行長期同質(zhì)性

17、協(xié)整關(guān)系檢驗。（五）長期協(xié)整關(guān)系檢驗結(jié)果結(jié)合上文的限制性假設(shè)檢驗的結(jié)果，本文發(fā)現(xiàn)協(xié)整系統(tǒng)中至少存在3個線性協(xié)整向量。結(jié)合Johansen協(xié)整檢驗和Juselius（2006）的建模方法，協(xié)整向量會有以下平穩(wěn)的協(xié)整關(guān)系以上三個協(xié)整方程顯示了本文主要變量之間協(xié)整關(guān)系假設(shè)檢驗的結(jié)果?？梢钥闯?，全口徑涉農(nóng)貸款的協(xié)整系數(shù)B是正向顯著的，并且與第一產(chǎn)業(yè)GD杯口農(nóng)民U入的B系數(shù)是同向的，這說明全口徑涉農(nóng)貸款和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動以及農(nóng)民收入具有一定的長期聯(lián)動性。農(nóng)戶貸款和農(nóng)林牧漁業(yè)貸款的B系數(shù)均是負(fù)向顯著，說明長期全口徑涉農(nóng)貸款與農(nóng)戶貸款和農(nóng)林牧漁業(yè)貸款呈反向關(guān)系，即全口徑涉農(nóng)貸款長期的增長并不一定會導(dǎo)致農(nóng)戶貸款和

18、農(nóng)林牧漁業(yè)貸款的增長。同樣，在第一產(chǎn)業(yè)GDpg化的方程中和農(nóng)戶貸款的方程中，第一產(chǎn)業(yè)GDPf全口徑涉農(nóng)貸款呈同向關(guān)系，說明全口徑涉農(nóng)貸款的確對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有一定的貢獻(xiàn)。（六）優(yōu)化的向量自回歸模型將長期關(guān)系方程CIa、CIb和CIc作為誤差修正項用來估計差分變量的誤差修正模型（VECM,采用全信息極大似然值法（FIML）估計模型，可以去除協(xié)整系統(tǒng)中的非顯著變量，從而得到優(yōu)化的向量自回歸模型（PVAR。最優(yōu)化的短期誤差修正模型VECM勺估計結(jié)果顯示如表6o在全口徑涉農(nóng)貸款的波動方程中，第一產(chǎn)業(yè)GDPF口農(nóng)民收入的一階滯后項都顯著，并且農(nóng)民收入系數(shù)在1%的水平下是正向顯著的。這與前文的VAR的結(jié)果

19、相類似，說明全口徑涉農(nóng)貸款與第一產(chǎn)業(yè)GD評口農(nóng)民收入的聯(lián)動非常緊密，在短期內(nèi)就會影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和農(nóng)民收入的波動。接下來通過脈沖響應(yīng)和方差分解進(jìn)行進(jìn)一步分析。（）中表示標(biāo)準(zhǔn)差，中表示概率。（七）脈沖響應(yīng)本文中選擇數(shù)據(jù)頻率為季度數(shù)據(jù)，對脈沖響應(yīng)的滯后期選4期。1 .涉農(nóng)貸款與第一產(chǎn)業(yè)GD嚏動的相互影響。圖6中A1和A2分別描述全口徑涉農(nóng)貸款的變動沖擊對第一產(chǎn)業(yè)GDP勺單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)；圖B1和B2分別描述農(nóng)林牧漁業(yè)貸款的變動沖擊對第一產(chǎn)業(yè)GDP勺單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)；圖C1和C2描述農(nóng)戶貸款的變動沖擊對第一產(chǎn)業(yè)GDP勺單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)；圖D1和D2描述農(nóng)村貸款的變動沖擊對第

20、一產(chǎn)業(yè)GDP勺單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)。圖E1和圖E2至圖H1和圖H2分別描述第一產(chǎn)業(yè)GDP勺變動沖擊對四類涉農(nóng)貸款的單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)。首先，對比圖6中的前8組圖與后8組圖，不難發(fā)現(xiàn)四類涉農(nóng)貸款的變動沖擊對第一產(chǎn)業(yè)GDP勺變動都會有響應(yīng)，反之第一產(chǎn)業(yè)GDP勺變動沖擊卻對四類涉農(nóng)貸款沒有響應(yīng)，這與前文中因果關(guān)系檢驗的結(jié)論相一致，即涉農(nóng)貸款對我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)變動存在單向影響。其次，全口徑涉農(nóng)貸款、農(nóng)戶貸款和農(nóng)村貸款對第一產(chǎn)業(yè)GDPt來的是負(fù)向沖擊，譬如給?FALt1個單位的沖擊后，第一產(chǎn)業(yè)GD喳第1個季度會有一個回落，但在隨后的季度內(nèi)迅速反向調(diào)整，直到第4個季度后逐漸平穩(wěn)。從累積響應(yīng)中可以

21、看出，全口徑涉農(nóng)貸款、農(nóng)戶貸款和農(nóng)村貸款對第一產(chǎn)業(yè)GD眠期是負(fù)向沖擊。最后，明顯對第一產(chǎn)業(yè)GDPt來直接正向沖擊的是農(nóng)林牧漁業(yè)貸款，若給?AFHFt1個單位的沖擊后，會導(dǎo)致第1個季度的第一產(chǎn)業(yè)GDP1線上升，直到第3個季度才逐漸回落，同樣累積響應(yīng)中顯示，?AFHFt1單位的沖擊會導(dǎo)致第一產(chǎn)業(yè)GDPM第1個季度開始就直線上升，并長期保持正向響應(yīng)，說明農(nóng)林牧漁業(yè)貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)具有立竿見影的推動作用。2 .涉農(nóng)貸款與農(nóng)民收入變動的相互影響。圖7中，圖A1至D2分別描述全口徑涉農(nóng)貸款、農(nóng)林牧漁業(yè)貸款、農(nóng)戶貸款和農(nóng)村貸款的變動沖擊對農(nóng)民收入的單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)；圖E1至圖H2分別描述農(nóng)民收入的變

22、動沖擊對四類涉農(nóng)貸款的單位脈沖響應(yīng)和累積脈沖響應(yīng)。對比發(fā)現(xiàn)，四類涉農(nóng)貸款的變動沖擊對農(nóng)民收入的變動都會有響應(yīng)，然而農(nóng)民收入的變動沖擊對四類涉農(nóng)貸款則沒有什么響應(yīng)，說明涉農(nóng)貸款對農(nóng)民收入變動能在短期內(nèi)產(chǎn)生實際的影響，并且是單向的。研究涉農(nóng)貸款對農(nóng)民收入的影響，發(fā)現(xiàn)全口徑涉農(nóng)貸款、農(nóng)戶貸款和農(nóng)村貸款對農(nóng)民收入帶來的是正向沖擊，只有農(nóng)林牧漁業(yè)貸款?AFHFt產(chǎn)生1個單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊會對第1個季度的農(nóng)民收入產(chǎn)生1個負(fù)向沖擊，第2個季度達(dá)到頂峰，到第3個季度該沖擊逐漸回落至平穩(wěn)。累計響應(yīng)中顯示，農(nóng)林牧漁業(yè)貸款對農(nóng)民收入帶來的沖擊使農(nóng)民收入在第2個季度達(dá)到頂峰然后逐漸回落至平穩(wěn)。（八）方差分解對主要變量預(yù)期誤差的方差進(jìn)行分解，衡量PVAR莫型中每1結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)程度。各個主要變量的方差分解關(guān)系描繪如圖8，滯后階數(shù)選取的是6?？梢钥闯?，四類涉農(nóng)貸款對第一產(chǎn)業(yè)GD演獻(xiàn)度均不超過20%，其中貢獻(xiàn)度占比最高的是全口徑涉農(nóng)貸款，達(dá)10%左右。同樣，四類涉農(nóng)貸款對農(nóng)民收入的貢獻(xiàn)度不超過10%，其中貢獻(xiàn)度占比最高的涉農(nóng)貸款仍然是全口徑涉農(nóng)貸款。第一產(chǎn)業(yè)GDP寸農(nóng)民收入的貢獻(xiàn)度達(dá)90減上，占比最高。第一產(chǎn)業(yè)GDPft農(nóng)民收入變化的方差分解結(jié)果顯示如