浙江省金融支農(nóng)對農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的影響

阮偉東

【摘要】本文以浙江省為例，運用1985～2010年的數(shù)據(jù)，分析浙江省金融支農(nóng)的現(xiàn)狀。首先構(gòu)建衡量農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的指標(biāo)體系，將得到衡量農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的數(shù)據(jù)與農(nóng)村金融支農(nóng)的規(guī)模、效率進行實證研究，具體剖析了浙江省金融支農(nóng)對農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的影響。根據(jù)模型結(jié)果，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融支農(nóng)的規(guī)模、效率對經(jīng)濟發(fā)展存在長期的正影響。

【關(guān)鍵詞】浙江省 ?農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平 ?金融支農(nóng) ?實證檢驗

一、引言

在世界經(jīng)濟發(fā)展中金融發(fā)展對其起了巨大推動作用。我們發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展之間關(guān)系的研究是國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的重點之一，許多學(xué)者運用不同的實證方法研究了這兩者之間的內(nèi)在關(guān)系，并且表明金融發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展之間存在著一定的相關(guān)關(guān)系。Saifullahi Sani Ibrahim（2013）認為強勁的經(jīng)濟發(fā)展是不可能沒有金融深化的，尤其是在農(nóng)村地區(qū)。研究結(jié)果表明金融體系的發(fā)展對經(jīng)濟有著一定的促進作用。所以，人們越來越重視金融發(fā)展在經(jīng)濟發(fā)展中的作用。

長期以來，浙江一直是中國經(jīng)濟最活躍的省份之一，但從單方面分析，從1978年的城鎮(zhèn)居民人均收入為332元到2012年的34550元，明顯增速很快。然而農(nóng)村居民人均收入從165元變到14552元，兩者之間的差距有不斷變大的趨勢，后者的增長率也有下降的趨勢。農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展較緩慢，農(nóng)村金融供給不足難以滿足經(jīng)濟的需要。因此，這要求我們必須根據(jù)浙江農(nóng)村金融的實際狀況來研究農(nóng)村金融的深化問題。

二、農(nóng)村金融支農(nóng)的現(xiàn)狀

目前，浙江已經(jīng)形成了以中國農(nóng)業(yè)銀行、農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行為代表的政策性金融機構(gòu)，以農(nóng)村信用社為主的合作性金融機構(gòu)，還有其它商業(yè)金融機構(gòu)三者相結(jié)合的金融體系。但是，由于目前農(nóng)村的金融制度并不完善，使得這些金融機構(gòu)并沒有很好的發(fā)揮各自的作用，沒有起到促進農(nóng)村經(jīng)濟更好的發(fā)展的作用。

首先，農(nóng)村金融機構(gòu)支農(nóng)的力度不大，金融機構(gòu)提供的資金不足，導(dǎo)致與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的速度不平衡。研究發(fā)現(xiàn)1985年至2010年間，農(nóng)業(yè)貸款在金融機構(gòu)人民幣貸款總額中的比重保持在3～6%之間，但在1985至1990年間比重保持在5～6%左右，之后比重只有3%左右。

其次，金融支持農(nóng)業(yè)的結(jié)構(gòu)不合理，導(dǎo)致農(nóng)村資金的大量外流。研究發(fā)現(xiàn)在2008年以后農(nóng)村的存貸比開始下降。在1990～2005年期間，農(nóng)業(yè)貸款占農(nóng)業(yè)存款的比重均值只有0.7左右，這說明了農(nóng)業(yè)儲蓄存款并沒有在很大程度上用于支持農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

通過以上分析可得，雖然目前由政策性金融機構(gòu)、合作性金融機構(gòu)和商業(yè)性金融機構(gòu)組成的農(nóng)村金融體系已基本形成，但都滿足不了現(xiàn)今農(nóng)民對金融服務(wù)的需求，并不能跟上農(nóng)村經(jīng)濟快速發(fā)展的腳步。

三、農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平評價

（一）指標(biāo)體系的建立

農(nóng)村的經(jīng)濟發(fā)展，是一個包含經(jīng)濟、社會、教育與資源等要素在內(nèi)的復(fù)雜系統(tǒng)，單個指標(biāo)不能全面、客觀地反映農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展水平，因此將指標(biāo)體系分為三個層次：第一個是目標(biāo)層，是綜合各指標(biāo)后的總指標(biāo)。第二個是準則層，本文從農(nóng)村經(jīng)濟實力、農(nóng)村經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、農(nóng)村社會發(fā)展?fàn)顩r三個方面來反映農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平。第三個是指標(biāo)層，將準則細化，用12個具體的指標(biāo)從各個方面來反映三個準則的發(fā)展?fàn)顩r。詳見表1。

表1 農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標(biāo)體系

（二）數(shù)據(jù)來源

本文所用的數(shù)據(jù)以浙江省官方出版公布的統(tǒng)計年鑒中的數(shù)據(jù)為準，相應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來源于1985～2011年《浙江統(tǒng)計年鑒》和《浙江60年統(tǒng)計資料匯編》等。由于官方?jīng)]有農(nóng)村GDP的數(shù)據(jù)，本文按照第一產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值代替農(nóng)村的GDP。

（三）主成分分析

在構(gòu)建綜合指標(biāo)時，選用主成分分析，但由于各指標(biāo)度量單位的指標(biāo)不同，并且取值范圍彼此差異非常大，先考慮將數(shù)據(jù)進行標(biāo)準化，因此選用相關(guān)矩陣研究消除量綱上的差異和數(shù)量級影響。

首先分析變量之間的相關(guān)性，對數(shù)據(jù)進行了KMO and Bartlett檢驗，KMO檢驗統(tǒng)計量是用于比較變量間簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標(biāo)。得到KMO值為0.831，越接近于1，表示原有變量可以進行因子分析。

本文中使用主成分分析法提取影響因子。按照特征根大于1的原則，提取出兩個主成分。研究發(fā)現(xiàn)前2個特征值的方差累計貢獻率已達到94.604%，這說明前兩個公共因子代表原來的12個指標(biāo)評價農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展已經(jīng)有足夠的把握。

采用主成分分析法計算得到的成分矩陣（見表2）。從表中可以看出，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（y1）、農(nóng)民純收入（y2）、農(nóng)業(yè)增加值（y3）等在第一主因子有較高載荷。第一產(chǎn)業(yè)占GDP的比重（y6）、農(nóng)村普通高中在校學(xué)生數(shù)（y9）等在第二主因子上有較高載荷。所以提取兩個主因子可以基本反映全部指標(biāo)的信息。

表2 成分矩陣

但這兩個主因子的表達式不能從輸出窗口中直接得到，每個載荷量表示主成分與對應(yīng)變量的相關(guān)關(guān)系，而我們需要通過對成分矩陣中的系數(shù)進行處理，將各元素分別除對應(yīng)的特征根，得到各變量在主成分上的得分系數(shù)。

具體主成分的線性組合如下：

（1）

（2）

利用每個主成分各自的方差貢獻率作為權(quán)數(shù)，構(gòu)造一個綜合指標(biāo)的函數(shù)：Y=0.899Y1+0.101Y2 （3）

將標(biāo)準化后的原數(shù)據(jù)代入方程中，得到一個能夠衡量農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的數(shù)值。

四、金融支農(nóng)與農(nóng)村經(jīng)濟增長關(guān)系的實證檢驗

（一）指標(biāo)的選取

（1）農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的衡量指標(biāo)（Y）。為了更好的反應(yīng)農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的水平，通過建立指標(biāo)體系，用主成分分析得到一個綜合數(shù)據(jù)。

（2）金融支農(nóng)的規(guī)模（GM）。由于農(nóng)村資產(chǎn)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)不全，因此利用金融相關(guān)比率求出金融機構(gòu)的農(nóng)業(yè)存貸款總和與農(nóng)村GDP的比值，用該比值進行衡量。

（3）金融支農(nóng)的效率（XL）。為了體現(xiàn)金融機構(gòu)在農(nóng)村建設(shè)中的效率，以資本的投入產(chǎn)出比來衡量。所以，本文采用農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)業(yè)存款的比值來表示。

（二）ADF檢驗

為了避免模型出現(xiàn)偽回歸的現(xiàn)象，因此要用ADF單位根檢驗方法檢驗變量的平穩(wěn)性。在進行協(xié)整檢驗前，首先應(yīng)確定VAR模型的結(jié)果和變量的滯后區(qū)間。根據(jù)AIC和SC信息最小化的原則，選取最優(yōu)的滯后階數(shù)。

在進行單位根檢驗之前，需要對數(shù)據(jù)進行對數(shù)處理，這樣可以消除數(shù)據(jù)的異方差和序列的波動，處理后的對數(shù)分別記為LNGM，LNXL。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)變量Y、LNGM、LNXL的ADF檢驗統(tǒng)計量在5%的顯著性水平下，大于其所對應(yīng)的臨界值，說明接受了原假設(shè)，序列含有一個單位根，所以這三個變量的序列都為非平穩(wěn)的時間序列。于是運用差分方法對非平穩(wěn)的變量進行處理，對原序列分別進行一階差分，發(fā)現(xiàn)△Y、△LNGM、△LNXL的檢驗統(tǒng)計量的值在5%的水平下均小于與之相對應(yīng)的臨界值。說明原假設(shè)不能接受，三個變量是平穩(wěn)的。所以，原始變量是一階單整。

（三）協(xié)整檢驗與誤差修正

由于原始變量符合協(xié)整檢驗的條件且為一階單整，協(xié)整檢驗可以進行。這就意味著浙江省農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展和金融支農(nóng)的規(guī)模、金融支農(nóng)的效率可能會存在長期的穩(wěn)定關(guān)系。本文采用的是Johansen的極大似然檢驗方法。由于這個方法是以VAR為基礎(chǔ)的一個估計模型，所以在進行檢驗的時候，需要對滯后階數(shù)進行確定本文是根據(jù)VAR模型的最適合的滯后階數(shù)來確定。為了能夠完整的反映模型的動態(tài)信息，并且根據(jù)AIC原則和SC原則，可以確定最優(yōu)的滯后階數(shù)。

協(xié)整檢驗結(jié)果表明在1985～2010年的樣本區(qū)間內(nèi)，在90%的置信水平下，Y和LNGM、LNXL這三個變量之間存間存在一個協(xié)整關(guān)系，它們的穩(wěn)定關(guān)系如下：

Y=0.833LNGM+3.467LNXL （4）

從式（4）中發(fā)現(xiàn)，LNGM、LNXL對Y的影響穩(wěn)定，存在長期均衡的關(guān)系。表明農(nóng)村金融支農(nóng)的規(guī)模、支農(nóng)的效率與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展同向變動。當(dāng)金額支農(nóng)的規(guī)模每提高1%，農(nóng)村經(jīng)濟增長0.833;而當(dāng)金融支農(nóng)的效率每提高1%，農(nóng)村經(jīng)濟增長3.467。這表明，從長期來看，浙江農(nóng)村金額支農(nóng)的發(fā)展水平能夠帶動農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，其中金融支農(nóng)的效率帶動的效應(yīng)較大，其規(guī)模影響較小但也起到促進作用。

為了研究農(nóng)村金額支農(nóng)的規(guī)模、支農(nóng)的效率與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展之間的動態(tài)關(guān)系，需建立誤差修正模型來進行分析。重新構(gòu)造一階差分的各變量，并且引入長期協(xié)整模型所得到的殘差序列作為解釋變量。誤差修正模型：

DY=0.172DLNGM+0.285DLNXL-0.214ECt-1 （5）

從式（5）中發(fā)現(xiàn)，從短期動態(tài)關(guān)系來看，浙江省之間農(nóng)村金額支農(nóng)的規(guī)模、支農(nóng)的效率與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展存在著密切的聯(lián)系。雖然支農(nóng)的效率比規(guī)模對農(nóng)村經(jīng)濟的增長具有更強的促進作用，但是效率的系數(shù)估計值不顯著，說明短期內(nèi)并不能對農(nóng)村經(jīng)濟增長起到作用。而規(guī)模的系數(shù)估計值顯著，說明規(guī)模每提高1%，農(nóng)村經(jīng)濟增長0.171。而誤差修正項的系數(shù)為0.214，表示短期波動偏離長期均衡的時候，誤差修正項將以0.214的力度做反向調(diào)整，將非均衡狀態(tài)回復(fù)到均衡狀態(tài)。

（四）格蘭杰因果檢驗

在確認變量之間存在長期穩(wěn)定的關(guān)系之后，運用格蘭杰檢驗，對變量進行具體的分析，觀察農(nóng)村金融支農(nóng)的規(guī)模、金融支農(nóng)的效率和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展之間的因果關(guān)系。因為模型滯后階數(shù)的不同會影響格蘭杰因果檢驗的結(jié)果，所以本文采用的是根據(jù)AIC和SC最小準則，確定的滯后階數(shù)，具體結(jié)果見下表。

表3 格蘭杰因果檢驗的結(jié)果

表3可以看出，在10%的顯著性水平下，金融支農(nóng)的效率是農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的格蘭杰原因，而農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展不是金融支農(nóng)效率的格蘭杰原因。金融支農(nóng)的規(guī)模不是農(nóng)村的經(jīng)濟發(fā)展的格蘭杰原因，而農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展是金融支農(nóng)規(guī)模的格蘭杰原因。說明金融支農(nóng)的效率能顯著的影響農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，而金融支農(nóng)的規(guī)模的變化對農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展影響不明顯，這進一步加強了協(xié)整檢驗的結(jié)論。

五、結(jié)論分析

首先，通過協(xié)整檢驗得出，浙江省農(nóng)村金融支農(nóng)規(guī)模、效率與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展之間存在著長期相關(guān)關(guān)系。從長期來看，浙江省農(nóng)村金融支農(nóng)的效率能帶動農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，并且這種帶動的效應(yīng)比較大。但是，另一方面浙江省農(nóng)村金融支農(nóng)的規(guī)模也會帶動農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，可是它帶動經(jīng)濟發(fā)展的效應(yīng)比較小。

其次，通過格蘭杰因果檢驗的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，浙江省農(nóng)村金融支農(nóng)的效率是農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的單向原因，農(nóng)村金融金融支農(nóng)效率越高就越能帶動農(nóng)村的經(jīng)濟發(fā)展。但是，浙江省農(nóng)村金融支農(nóng)規(guī)模不是農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的原因，而農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展是金融支農(nóng)規(guī)模的原因，說明農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展可以帶動金融支農(nóng)規(guī)模的發(fā)展。

雖然浙江農(nóng)村金融支農(nóng)規(guī)模的大小對農(nóng)村經(jīng)濟增長有正面的影響，但是影響不顯著。因此，需要進一步擴大浙江省金融支農(nóng)規(guī)模，逐漸優(yōu)化浙江省現(xiàn)有的金融結(jié)構(gòu)體系，建立起以農(nóng)業(yè)銀行為保障的政策性金融，以農(nóng)信社為主的合作性金融、并以商業(yè)性金融為輔助的、多方位的農(nóng)村金融體系。

但是，浙江省的農(nóng)村金融支農(nóng)的效率對農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的推動作用是十分明顯的，起到了“供給主導(dǎo)”的作用。這就說明地方金融體系將農(nóng)業(yè)貸款轉(zhuǎn)化為農(nóng)業(yè)存款方面效率是高的，它能有效的促進農(nóng)村經(jīng)濟的自主發(fā)展。但是，目前金融支農(nóng)的效率卻呈現(xiàn)下降的局面。這主要是由于缺乏農(nóng)業(yè)的長期貸款，從而導(dǎo)致了農(nóng)村金融機構(gòu)的農(nóng)業(yè)貸款與存款之間起不到一個良好的平衡，不能相互促進。所以，如果能夠有效地提高農(nóng)業(yè)貸款的質(zhì)量、優(yōu)化支農(nóng)的結(jié)構(gòu)，為農(nóng)民的生產(chǎn)和生活提供必要的資金支持，就能切實拉動農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，以此改善農(nóng)民的生活水平。這就需要我們加快金融體系制度的改革，提高農(nóng)村金融體系的發(fā)展水平。

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