一、经济增长因素贡献度分析
关于经济增长要素贡献问题，曾有学者利用我国相关统计数据回归出各参数的时间序列方程，利用回归得到的方程计算经济增长中各个要素的贡献程度，通过对相关因素的计算得到估计结果如表1所示。从上表可以看出，资本对我国经济持续增长的贡献度呈明显上升趋势，其对经济增长的贡献越来越大。观察计算结果可知，目前的资本贡献度已经超过60%。而资本对经济的影响主要是通过金融市场上运作来完成的。一方面商业信贷加速了经济发展，促进了资本的积累，另一方面政策性金融的低息贷款也成为资本积累的重要条件。
二、指标选取与变量设计
由于统计数据受限，本文用农业GDP数据近似代表衡量农村经济增长的农村国民收入。根据数据的可获得性，本文从中国农业发展银行贷款余额、农村合作信用社贷款余额和农业机械总动力三方面来分析其对农业GDP的作用。根据数据的可获得性，本次实证分析的数据时间段为1997年至2014年。农业GDP数据来源于中国统计年鉴，用Y表示；农发行贷款余额数据来源于中国农业发展银行年报，用X1表示；农信社贷款余额数据来源于农村金融统计年鉴，用X2表示；农业机械总动力数据来源于中国统计年鉴，用X3表示。以农业GDP作为被解释变量，农发行贷款余额、农信社贷款余额和农业机械总动力为解释变量，进行多元线性计量回归分析。
三、结果分析
（一）变量筛选过程
如图1所示，模型最先引入了X1变量，建立了模型1；接着引入了X3变量，建立了模型2；没有变量剔除，所以模型2重包含两个变量，即X1和X3。
（二）模型摘要信息
图2给出了关于模型的拟合情况，从图可以看出模型2的调整R2=0.967，大于模型1的调整R2值0.945，说明生成模型可解释的比例越来越大，将变量X3引入方程具有一定的效果。
（三）回归系数估计
图3给出了所有模型的回归系数估计值，由图可知，根据模型2建立的多元线性回归方程为：Y=-3697.553+1.505*X1+0.160*X3。说明农业GDP与农发行贷款余额呈线性正相关关系最强。农发行贷款余额每增加1亿元，在农信社贷款余额和农业机械总动力不变的条件下，农业GDP增加1.505亿元。自变量X1和X3的系数均大于0，说明随着农发行贷款余额和农机总动力的增加，农业GDP也增加。综上实证分析可知，对农村经济增长的促进作用，农业金融投入总体上比农业机械总动力投入要大，而代表农业政策性金融的农发行贷款明显又比代表农村合作金融的农信社贷款在促进农村经济发展中的作用更显著。由计量模型总体情况可知，农发行贷款余额对农业GDP的影响最大，说明我国农村经济的发展对政策性金融的依赖较大，未来需要扩大农业政策性资金的实际使用量，加大农业政策性金融的支农力度，充分发挥农业政策性金融对农村经济发展的促进作用。
作者：欧阳博强 单位：沈阳理工大学
相关专题：一带一路 企业swot分析优势
