李长生;颜玄洲;

• 1:江西农业大学"三农问题"研究中心
• 2:江西农业大学经济管理学院
• 3:江西农业大学农村土地资源利用与保护中心

摘要(Abstract)：

采用江西省1980—2012年农业贷款及农民家庭平均每人总收入等时间序列数据,在协整检验与Granger因果关系检验基础上,通过构建状态空间模型,利用Kalman滤波法检验农业贷款对农民收入增长的作用机制。结果表明,农业贷款对农民收入的弹性效应具有动态的显著正向影响,但弹性系数一直处于0.142 8⁰.971 6的较低水平;农业贷款对农民收入的弹性效应和农业贷款占贷款总额比例的动态变化趋势非常相似。为此,金融机构服务"三农",提升农业贷款对农民收入的增长效应不仅体现在农业贷款额度的增加,还应注重提高农业贷款占贷款总额的比例。

关键词(KeyWords)： 农业贷款;农民收入;状态空间模型;Kalman滤波法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(71263023;71063010);; 江西省高校人文社会科学重点研究基地招标项目(JD1449);; 江西省软科学规划项目(20141BBA10025)

作者(Authors): 李长生;颜玄洲;

DOI: 10.16195/j.cnki.cn36-1328/f.2015.04.004

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• 1由于工程控制领域的需要,20世纪60年代初就产生了卡尔曼滤波。进入70年代初,人们明确提出了状态空间模型的标准形式,并开始将其应用到经济领域。80年代以后,状态空间模型已成为一种有力的建模工具(高铁梅,2009)。
• 2农业贷款数据来源不同是因为2011年后的《江西统计年鉴》对各项贷款的统计口径发生了变化,2010年前的年鉴把短期贷款分为农业贷款、工业贷款、商业贷款和其他短期贷款,而2011年后的年鉴的短期贷款没有细分成这几个部分,笔者在搜集各种数据时发现《中国统计年鉴》中江西省县城金融机构人民币贷款余额最接近农业贷款,因此2011年后的农业贷款用贷款余额来衡量。
• 1如果原序列为平稳序列,那么其一阶差分后的序列更是平稳的,所以不需要对其差分后再进行ADF检验。
• 1参考高铁梅(2009)《计量经济分析方法与建模》第11章“状态空间模型和卡尔曼滤波”。
• 1笔者对江西省的赣州市、吉安市和抚州市的34个县进行的随机调查发现,样本地区农户农业生产的投入产出比的最大值为66.666 7,最小值为0.062 5,均值为5.962 6。
• 1调查结果的统计分析可参见下文:李长生,张文棋.农户正规信贷需求和信贷约束——基于江西省的调查[J].农林经济管理学报,2014(4):406-413.