大数据发展对黑龙江省农业融资的影响研究.docx

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1、大数据开展对黑龙江省农业融资的影响研究杜欣怡张恩英Summary近年来，凭借着金融改革的浪潮，大数据技术广受各类金融机构的 热捧并逐渐在经济应用中发挥着越来越重要的作用。依靠较低的展业本钱和审 查本钱，大数据技术能够缓解农业融资中信息不对称问题，推动农业金融的发 展。鉴于此，文章基于20122019年黑龙江省际数据，运用嫡值法拟合大数据 开展指数，并通过实证分析论证了大数据开展情况对当地农业融资的影响。研 究发现：大数据技术对农业融资起到正向促进的作用。当大数据开展指数增长 1%,黑龙江省农业融资额能够增长1.222%。最后，文章针对利用大数据技术推 动农业金融开展提出了假设干建议。Key大数

2、据；农业融资；黑龙江省F038. 1、研究背景 具降低了金融机构的边际信贷本钱，削弱了银行等部门客户信息本钱，提 高了其向农民贷款的积极性，进而降低金融服务门槛，进一步为农民融资提供 了保障。因此，大数据技术凭借自身技术优势，提高了农民获得贷款的可能 性，丰富了农民进行农业融资的资金来源。而农民作为农业领域内主力局部， 其资金需求得到满足，将会大大提高农业融资水平，进而助推农业经济的开展 进步。（二）政策建议基于上述结论，为改善黑龙江省农业融资局面，进而推动农业经济开展提出以 下五点建议：第一，将大数据进一步应用于农业融资领域。大数据技术能够通过多 种类型的数据信息，快速分析贷款人是否符合贷款

3、资质，并对其还款能力等进 行预测。假设符合资质，那么发放线上贷款，能够切实地提高融资效率。同时，利 用大数据技术分析各类交易数据，智能评估企业是否能够提高贷款服务，进而 降低不良贷款率。第二，完善大数据平台，强化数据基础。大数据技术助力农业融资的前提与关 键就在于数据基础。要充分利用线上渠道真实、可靠的数据信息。8同 时，应该积极开拓与电商平台、政府机关、金融平台等外部主体的合作，拓宽 数据来源。要完善大数据平台的建设，提高其、整理、分析数据的能力， 加强其平安与风险管理，并制定有针对性的风险控制政策，设立警戒线。第三，依托区位优势，借鉴其他省份大数据开展经验。黑龙江省作为早期工业 建设重点，

4、基础设施建设情况较为优越，在此基础上政府应凭借其工业技术优 势，借鉴大数据开展迅速省份的有效经验交流，加大资金投入力度，进一步引 入先进技术以提高数据处理效率。第四，提高农业从业人员的专业素养，加强人才交流与培训。将大数据技术融 入农业融资领域，需要大量精通计算机算法与农业知识的复合型人才。但目前 黑龙江省农民对大数据等新技术认识不充分，因此应该专门组织培训，让越来 越多的农民了解大数据技术，增强农民的创新意识，提高农业从业人员的专业 素养。第五，探索农业领域技术问题，助推大数据与农业相融合。目前，黑龙江省政 府积极推动传统农业转型，引入了物联网、区块链等新技术加速其转型进程。 在此基础上，应

5、大力开展大数据农业，创新农产品耕种、实时监测、成熟期预 测及精准销售等理念，进一步实现大数据技术与农业领域的融合开展。主要 Reference：1大数据概念与开展J.中国科技术语，2017, 19 (4) ： 43-50.2白丹.黑龙江省农业金融服务创新研究J.经济研究导刊，2020 (26)： 120-121.3王未.基于互联网大数据的农产品供应链融资模式研究J.物流工程与管 理，2021, 43 (3) ： 95-97.4林悦，孙素梅.区块链技术下订单农业融资模式创新研究J.大庆师范学院 学报，2019, 39 (4) ： 57-64.5田剑英.农地金融支持农业规模化经营的模式与机理J.农

6、村经济，2019(8) ： 68-78.6张楚雯，胡育蓉.“互联网金融+农业”的运作模式研究仃.商场现代化, 2017 (21) ： 157-160.7黄薰好，王惠，郝思敏等,我国外汇储藏规模的影响因素分析：基于协整检 验和误差修正模型实证研究J.商场现代化，2019 (6) ： 168-171.8汤敏.大数据背景下商业银行风险管理战略研究J.海南金融2017 (8)： 4-8.一全文完一从“苏湖熟，天下足”到如今“东北熟，天下福”，东北地区已经成为我国的 粮食主产区。过去，黑龙江省利用深厚的工业基础实现了农业机械化。现如 今，大数据技术逐渐成为助推我国农业转型的新动能，其以大量、高速、多 样

7、、低价值密度、真实为特点的数据集合，帮助农民从中获取所需信息以服务 农业生产活动1,而这一转变，不仅提高了农业生产效率，更提高了农业融资 效率。国家层面也十分重视大数据技术在农业领域的应用与推广，并相继公布 了国务院关于印发促进大数据开展行动纲要的通知等重要政策文件，通过 统筹数据资源，加快农业农村大数据开放共享和综合利用，逐步深化大数据技 术在农业融资领域中的作用。基于此，本文重点研究了黑龙江省大数据开展对其农业融资的影响，并分析背 后的经济机理。本文的边际贡献在于：一方面，选取20122019年间黑龙江省 农业及大数据开展的相关数据，并将大数据技术应用到农业融资领域；另一方 面，为传统农业

8、转型提供了新思路。二、文献综述关于农业融资问题，我国诸多学者已在不同角度进行了大量的研究。白丹 （2020） 2认为，为了缓解农民融资难的问题，在金融科技改革的浪潮下，应 该创新小额信贷保险机制。保险公司在黑龙江省开展小额信贷保险业务，截至 2020年工程启动贷款总额达5200万元，在一定程度上帮助农户解决了贷款难 问题。王未（2021） 3通过研究创新出互联网平台融资模式，使得金融机构能 够充分了解借款人的信息，并能够确认交易的真实性，进而直接贷款给农户。 该融资模式省去了不少流程，提高了农户融资效率。林悦和孙素梅（2019） 4 借助区块链技术的特点将其运用在农业金融领域，利用其分布式储存

9、的特点, 将与农业融资的所有数据信息相互连接，实现信息共享，完善了农业融资方 式。田剑英(2019) 5通过对农业金融领域的典型案例进行研究，提出要加强 农地产权制度改革、完善产权评估机制和利用大数据技术对农业农村产权交易 平台进行标准化等对策建议。张楚雯、胡育蓉(2017) 6提出应用大数据技术 对农业农村小额信贷模式进行创新，农户向小额贷款公司提出贷款申请后，利 用大数据技术农户的经营历史、财务等信用信息并进行信用评估，从而决 定是否对其进行放贷服务，假设成功放贷，后期那么通过电子商务平台对其进行实 时管控。综上所述，为了缓解黑龙江省农业融资领域的问题，学者主要从政策改革、制 度创新、“区

10、块链”“互联网”等方面进行分析舆研究，但并未找到解决农业 融资问题的根本途径。因此，应该注重科学技术在金融领域的应用，进一步的 运用“大数据技术”，找到能够从根源上解决农业融资问题的方法。三、研究设计(一)变量说明.被解释变量黑龙江省农业融资额(AGF)。本文选用农业融资额衡量黑龙江省农业融资水 平，其中农业融资额;黑龙江省财政支农金额+黑龙江省涉农信贷。农业融资渠 道通常有财政转移支付、金融机构贷款、股权融资和民间小额贷款，而目前黑 龙江省仅有4家农业上市企业，其数据不具有代表性，同时民间小额贷款较为 隐蔽，不易观测。在我国信贷型金融体系下，信贷融资是农业资金的主要来 源，因此本文选取黑龙江

11、省农业融资额作为反映农业融资情况的代理变量，不 失一般性。1 .解释变量 黑龙江省大数据开展指数(BDI) o大数据开展指数是对一地数据基础设施、数 据技术人才、数据客户等多维度的综合评估，能够反响大数据的开展水平。本 文参考蒋卓(2021)做法，采用炳值法拟合互联网带宽接入端口量、互联网宽 带接入用户量、农村宽带接入用户量和软件业务收入计算出黑龙江省大数据发 展指数，具体做法如下：第一步：选取20122019年8个年份，互联网带宽接入端口等4个指标的数 据，Xij为第i年第j个指标的数据(i=l, 2,8； j=l, 2, 3, 4) o第二步：归一化处理。针对不同的指标，各单位存在不一致，

12、因此进行标准化 处理，处理方法为：正向指标：2 .控制变量 本文参考白丹（2021）做法，选取农业生产总值（GVAP）、农村居民人均可支 配收入（RCDIORR）、农林牧渔业城镇单位就业人员工资总额（TW）、农业从业 人员数量（AE）作为控制变量，为了消除基数效应，对所有变量取对数处理。（二）数据来源大数据是近些年兴起的概念与产业，尚处于开展早期，因此本文选取较晚的 20122019年作为研究的时间区间，并以黑龙江省作为研究样本。其中，黑龙 江省农业融资额由财政支农额和涉农信贷构成，其数据分别来源于黑龙江统 计年鉴与中国人民银行黑龙江省分行；大数据开展指数通过拟合多个指标而 成，数据来源于中经

13、网和EPS数据库；其余变量均来源于国家统计局。（三）模型设计为研究黑龙江省大数据开展对农业融资的领域影响，本文构建了如下模型：其中：AGFt表示第t年黑龙江省农业融资额，BDIt表示第t年黑龙江省大数据 开展指数，Controlst表示一系列控制变量， t表示随机误差项。B为各项 指标的系数，8假设为正值，说明大数据开展将会对农业融资产生正向效应，反 之为阻碍作用。四、实证分析（一）平稳性检验. ADF检验 本文采用的是时间序列，为了防止伪回归，首先对数据进行平稳性检验。一个 平稳的数据组其数据结构并不会因时间变化而发生改变；而非平稳的数据组， 在不同的时间段内可能一直处于持续上升或下降的过程

14、，偏离其均值。因此本 文采用ADF检验，结果如表1所示。由表1可知，在10%的置信水平下，所有 变量经过二阶差分后均平稳。1 .协整检验参考相关文献，本文选用多变量的EG两步法进行协整检验。首先，对InAGF与 InBDI. InGVAP、InPCDIORR. InTW. InAE进行回归,得到残差项et。接下来对 模型的残差进行平稳性检验，检验结果如表2。由检验结果可以看出，残差的 ADF值均小于设置信水平下的临界值，因此能够拒绝原假设，说明模型的残差 项是稳定的。据此可以判断，黑龙江省大数据开展指数（BDI）和黑龙江省农业 融资额（AGF）之间具有长期均衡关系。（二）黑龙江省大数据开展指数

15、与农业融资的回归结果 表3报告了模型的参数估计结果。从回归结果来看，R2为。.993,说明该回归 模型能够解释99. 3%的变动情况，具有良好的拟合优度。F=200. 586,其对应P 值为0.005,因此可以拒绝原假设，推断出解释变量与被解释变量在整体上具 有显著的线性正相关关系。此外，各解释变量在10%的置信水平下均显著。由表3可知，大数据开展指数BDI的系数为1.222,这意味着当黑龙江省大数 据开展指数每增长1%,将会推动黑龙江省农业信贷额增长1.222%。究其原因， 一方面，大数据的开展能够显著降低金融机构的风险水平，加快合规审查，金 融机构通过大数据技术能够广泛收集到借款农民的历史

16、信息，进而对其资产状 况和信用状况做出更为精准的评估，减少信贷违约和坏账比率，提高金融机构 放贷的积极性。另一方面，大数据技术显著降低了金融机构的边际本钱，增强 了其规模效应。以往金融机构对农户援助贷款，往往需要承当较高的审查成 本，而大数据技术的投入使得金融机构能够在系统中快速做出判断，显著降低 了其边际贷款本钱，改善了农业融资的局面，从而进一步推动农业经济的发 展。五、余吉论与政策建议（一）结论近年来，金融科技的浪潮促进了农业融资效率的提高，其中大数据技术作为新 兴技术的领跑者为农业融资领域开创了新局面。本文基于20122019年黑龙江 省数据，实证分析了大数据开展状况对黑龙江省农业融资的

17、影响。回归结果显 示，大数据开展指数的增长能够显著提高黑龙江省农业融资水平。从回归系数 可以看出，当大数据开展指数增长现时，农业融资额会增长1.222%。可见大数 据技术的开展能够促使农业融资额增加，进而助推农业经济高质量开展。究其原因，本文认为：一方面，大数据技术的应用与普及提高了金融机构对农 户借款需求和信用水平评估的准确性，显著降低了信息不对称带来的逆向选择 与道德风险问题。依托大数据技术，金融机构能够精准识别确有贷款需求且信 用水平良好的借款群体，缩减了定位与评估本钱，且大大增加了贷出款项收回 的可能，降低了借贷风险。由此金融机构放贷意愿提高，进而其服务门槛降 低，丰富了农民等融资相对困难群体的资金来源。另一方面，数字化的评估工