农业科技论文精选范文：某省农村金融发展扶持农业科技进步之实证分析

一、引言

在乡村振兴战略背景下，农业科技进步已成为突破资源环境约束、实现高质量发展的核心动力。然而，农业科技研发周期长、风险高、收益外溢性强，导致市场机制难以有效配置资源。农村金融作为要素配置的关键枢纽，通过资金供给、风险分散和激励相容机制，成为破解农业科技投入不足难题的重要抓手。某省作为农业大省，2024年农业科技进步贡献率达68.5%，但农村金融对科技的支持仍存在供给结构失衡、风险补偿机制缺失等问题。本文通过实证分析揭示农村金融影响农业科技进步的作用路径，为优化政策设计提供理论依据。

二、文献综述与理论框架

（一）农村金融支持农业科技的直接作用

现有研究表明，农村金融通过缓解科技投入的流动性约束，直接促进农业技术进步。例如，在黑龙江省，农发行通过“育繁推一体化”专项贷款支持垦丰种业突破种源“卡脖子”技术，累计投放39.7亿元贷款，推动该企业成为国家高新技术企业。类似地，某省农村信用社2020—2024年累计发放农业科技贷款128亿元，支持智能灌溉设备研发、新型肥料推广等项目，带动粮食单产提升12.3%。

（二）农村金融的间接传导机制

1. 基础设施改善效应：农村金融通过支持农田水利、交通物流等基础设施建设，降低科技推广成本。例如，某省农发行投放2.5亿元贷款支持佳木斯农高区建设，推动水稻种植技术覆盖率从65%提升至89%。

2. 市场主体培育效应：金融支持龙头企业、合作社等新型经营主体，形成“科技+主体+农户”的传导链条。在山东省，重兴机械公司获得5000万元农业政策性贷款后，研发的卫星平地机技术打破国外垄断，带动周边2.3万农户采用精准农业技术。

3. 风险分散效应：农业保险通过“保险+信贷”联动模式，降低科技应用风险。某省2024年农业保险深度达1.2%，为189种特色农产品提供风险保障，其中政策性育肥猪保险覆盖面超90%，有效稳定了养殖户的技术采纳意愿。

三、研究方法与数据来源

（一）模型构建

1. 直接效应模型：采用超越对数生产函数形式的SFA模型，测算农业技术效率（TE）：

其中，Y为农业产值，K为农业机械总动力，L为农业劳动力，uit为技术非效率项，vit为随机误差项。

2. 中介效应模型：检验基础设施（INF）、市场主体（ENT）的中介作用：

其中，M为中介变量（INF/ENT），Tech为农业科技进步贡献率，Fin为农村金融发展指数。

（二）数据来源

数据覆盖某省16个地级市2012—2024年的面板数据，来源于《中国农村统计年鉴》《中国金融年鉴》及某省农业农村厅数据库。关键变量定义如下：

• 农村金融发展指数：采用熵值法构建，包含农业贷款余额、涉农保险保费收入、农村金融机构网点密度等指标。

• 农业科技进步贡献率：基于DEA-Malmquist指数法测算全要素生产率（TFP）增长率中技术进步的贡献份额。

• 基础设施：用农村公路密度、有效灌溉面积占比衡量。

• 市场主体：用农业产业化龙头企业数量、农民合作社成员数衡量。

四、实证结果分析

（一）直接效应检验

SFA模型估计结果显示，农村金融发展对农业技术效率的弹性系数为0.32（p<0.01），表明农村金融每增长1%，农业技术效率提升0.32%。进一步分解发现，金融支持对机械化水平（β₁=0.28）、良种覆盖率（β₂=0.19）的边际贡献显著高于化肥使用效率（β₃=0.07），印证了金融对硬科技投入的优先支持效应。

（二）中介效应检验

1. 基础设施渠道：农村金融通过改善基础设施的间接效应占总效应的38.7%。具体而言，金融每增长1%，推动农村公路密度提升0.15公里/百平方公里，进而使农业技术扩散速度加快12.4%。

2. 市场主体渠道：金融支持对市场主体培育的间接效应占比22.7%。龙头企业贷款余额每增加1亿元，带动周边农户采纳新技术数量增加432户，形成“龙头牵引—技术扩散—规模效应”的正向循环。

（三）区域异质性分析

分区域回归结果显示，鲁中地区（β=0.41）的金融支持效应显著高于鲁西南（β=0.23）和胶东半岛（β=0.29），主要源于鲁中地区农业科技园区集聚度高、产学研合作机制完善。例如，潍坊国家农业开放发展综合试验区通过“金融+科技+贸易”一体化模式，使金融支持效率提升40%。

五、政策建议

（一）优化农村金融供给结构

1. 差异化信贷政策：对种源“卡脖子”技术、智能农机装备等战略领域，实施低息贷款、贴息补助等倾斜政策。例如，参照黑龙江省“1+N+5”融资模式，通过核心企业串联产业链上下游，实现全链条金融支持。

2. 发展数字普惠金融：推广“鲁担惠农贷”“齐鲁富民贷”等线上化产品，利用大数据技术破解农户信息不对称难题。2024年某省数字农业贷款余额突破300亿元，不良率仅0.8%，证明数字金融的风险可控性。

（二）强化科技信贷风险补偿机制

1. 完善政策性担保体系：设立省级农业科技担保基金，对金融机构发放的科技贷款提供80%的风险补偿。例如，江苏省通过“苏农担”产品累计为1.2万户新型经营主体提供担保，撬动贷款86亿元。

2. 创新农业保险产品：开发天气指数保险、收入保险等新型险种，降低科技应用风险。某省试点的“玉米价格保险+期货”项目，使农户收入波动率下降37%。

（三）构建“金融+科技+产业”协同创新平台

1. 建设农业科技金融试验区：在潍坊、烟台等地复制推广“农高区+金融港”模式，打造集科技研发、成果转化、金融服务于一体的创新生态。例如，佳木斯农高区通过“金融+科研+企业”联动，使水稻种植技术迭代周期缩短至3年。

2. 培育农业科技服务中介：支持成立农业科技评估、技术转移等专业机构，提高金融资源与科技项目的匹配效率。山东省农业科技金融服务公司已促成技术交易1200余项，融资规模超50亿元。

六、结论

本文通过实证分析揭示，农村金融对农业科技进步具有显著促进作用，且通过基础设施改善和市场主体培育形成双重传导机制。某省应立足农业大省定位，以优化金融供给、强化风险补偿、构建协同平台为抓手，推动农村金融与农业科技深度融合，为乡村振兴提供持久动力。未来研究可进一步探讨金融科技（如区块链、物联网）在农业科技投资中的应用场景，完善理论框架。