中部地區(qū)農(nóng)村金融資源配置效率對農(nóng)村經(jīng)濟的影響

楊子帆

摘要：本文利用2000-20015年中部八個省市的面板數(shù)據(jù)，采用個體固定效應(yīng)模型分析法對我國中部地區(qū)農(nóng)村金融資源配置效率對農(nóng)村經(jīng)濟的影響進行了測度和比較。分析結(jié)果表明，中部地區(qū)農(nóng)村金融資源的配置效率較低，且各省市的配置效率存在較大差異，影響了中部農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，有待采取措施進一步優(yōu)化農(nóng)村金融資源配置效率，促進中部地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟社會發(fā)展。

關(guān)鍵詞：中部地區(qū)；農(nóng)村金融資源；配置效率；面板模型

中圖分類號：F224；F832.7

文獻識別碼：A

文章編號：1001-828X（2016）036-000277-02

一、引言

我國農(nóng)村金融資源配置狀況及其效率問題一直是研究的熱點問題。王春元（2014）運用動態(tài)面板模型研究了中國18個省市城市化對城鄉(xiāng)收入差距的影響；錢忠好（2013）運用省級面板數(shù)據(jù)分析了中國土地市場化與城鄉(xiāng)居民收入差距擴大的互動機制；劉佳（2012）運用面板數(shù)據(jù)模型分析了地方政府官員的晉升與土地財政之間的關(guān)系；曹裕（2010）運用面板模型研究了城市化、城鄉(xiāng)收入差距和經(jīng)濟增長三者之間的互動關(guān)系；牛書文（2010）研究了能源消耗、經(jīng)濟增長和碳排放之間的關(guān)聯(lián)；岳書敬（2008）運用面板數(shù)據(jù)研究了中國區(qū)域研發(fā)效率的影響因素。因此本文選擇面板數(shù)據(jù)模型，分析中國中部地區(qū)八省的農(nóng)村金融資源配置效率。

從國內(nèi)的相關(guān)研究可以看出，有多種因素影響農(nóng)村金融資源配置效。分別從定性和定量兩方面分析了我國農(nóng)村金融資源配置的狀況與效率，對于中部農(nóng)村金融資源配置效率的定量分析則是一個有待研究的領(lǐng)域。鑒于此，本文將通過構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型來較好地測評、判斷和識別中部地區(qū)農(nóng)村金融資源配置狀況及其效率。

二、模型選取建立

面板數(shù)據(jù)模型是時間序列和截面數(shù)據(jù)的混合，面板數(shù)據(jù)模型具有：便于控制個體的異質(zhì)性；包含的信息量更大，降低了變量間共線性的可能性，增加了自由度和估計的有效性；便于分析動態(tài)調(diào)整的優(yōu)點。近年來，由于面板數(shù)據(jù)資料的獲得變得相對容易，使其應(yīng)用范圍也不斷擴大。Caner COLAK，Selman TOKPUNAR，YasinUZUN（20141利用面板數(shù)據(jù)模型分析了跨國制造業(yè)進口的影響因素分析；Boris Himeh，Steffen Mueller（2012）運用面板數(shù)據(jù)研究了臨時機構(gòu)的工作效率問題；Dobbelaere，s.；Mairesse，J（2013）運用面板數(shù)據(jù)證明了生產(chǎn)函數(shù)中產(chǎn)品和勞動力市場的不完美性。

2.數(shù)據(jù)說明

中部地區(qū)主要指湖南、湖北、安徽、河南、山西、江西六個省份，但是作者根據(jù)SPSS的聚類分析可得黑龍江和吉林兩省與中部地區(qū)的六個省份隸屬于一類，因此本文選取這八個省市作為研究樣本。由于樣本的缺失數(shù)據(jù)，本文選取的時間跨度為2000-2015年連續(xù)15年的農(nóng)村人均純收入（RNI）；農(nóng)業(yè)貸款（AL）；鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款（TEL）；財政支農(nóng)（Fa）等數(shù)據(jù)，所有的數(shù)據(jù)來源于作者根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒總結(jié)而得。

3.模型估計

（1）單位根檢驗

為了防止面板模型的回歸出現(xiàn)偽回歸的現(xiàn)象，因此首先我們對所有的時間序列數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，我們選擇ADF單位根檢驗方法對其上述面板數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，其檢驗結(jié)果如下表2所示：

注：本表數(shù)據(jù)作者根據(jù)Eviews檢驗總結(jié)而得

由上述的檢驗可知，原始數(shù)據(jù)和一階滯后時面板數(shù)據(jù)是不平穩(wěn)的，有單位根的存在，但是當所有的面板數(shù)據(jù)在二階滯后時ADF=198.692（p=0.0000），可見滯后兩期之后數(shù)據(jù)平穩(wěn)，可以作為面板數(shù)據(jù)模型的計算。

（2）F檢驗和Hausman檢驗

面板數(shù)據(jù)模型分為混合效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型，因此我們首先要判定是否是固定效應(yīng)模型還是混合效應(yīng)模型，判斷固定效應(yīng)和混合效應(yīng)模型用F檢驗。

（4）模型討論

首先，農(nóng)業(yè)貸款（AL）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款（TEL）和財政支農(nóng)（FA）對農(nóng)村人均純收入（RNI）的貢獻是正向的，符合現(xiàn)實的實情。

其次，農(nóng)業(yè)貸款（AL）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款（TEL）和財政支農(nóng)（FA）對農(nóng)村人均純收入（RNI）的貢獻的彈性大小排序為：農(nóng)業(yè)貸款（AL）、財政支農(nóng)（FA）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款（TEL），而且農(nóng)業(yè)貸款（AL）對農(nóng)村人均純收入（RNI）的貢獻度遠遠大于財政支農(nóng)（FA）和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款（TEL）對農(nóng)村人均純收入（RNI）的貢獻度。可見若是要大幅度的提高農(nóng)村人均純收入（RNI），農(nóng)業(yè)貸款（AL）是最好的行政政策。

第三，湖南、湖北、安徽、河南、山西、江西、黑龍江和吉林八個省份的個體固定效應(yīng)大小不同，有正效應(yīng)和負效應(yīng)之分。個體固定效應(yīng)為正效應(yīng)的有湖北、江西、黑龍江和吉林；個體固定效應(yīng)為負效應(yīng)的有湖南、安徽、河南、山西。各個個體固定效應(yīng)的大小也不相同，其由大到小的排序為：吉林、黑龍江、湖北、江西、湖南、山西、安徽、河南。

四、結(jié)論

通過上述研究可以得出如下結(jié)論：

1_是從整個看中部地區(qū)農(nóng)村金融資源配置效率來看，配置效率總體偏低，農(nóng)業(yè)貸款（AL）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款（TEL）和財政支農(nóng)（FA）對農(nóng)村人均純收入（RNll的貢獻是正向的，中部地區(qū)應(yīng)加大農(nóng)村金融扶持力度，促進中部農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展。

2.是從省際層面上看，資源配置的效率存在著較大差異，大部分省市農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展對農(nóng)業(yè)貸款和財政支出依賴程度較高?？梢娙羰且蠓鹊奶岣咿r(nóng)村人均純收入（RNI），農(nóng)業(yè)貸款（AL）是最好的行政政策。

3.中部地區(qū)八個省份的個體固定效應(yīng)大小不同，有正負效應(yīng)之分。個體固定效應(yīng)值為負值的省份，一方面說明了農(nóng)業(yè)信貸和財政農(nóng)業(yè)支出為這些地區(qū)的農(nóng)村經(jīng)濟增長做出了較大貢獻；另一方面也暗含了這些省份資本市場或者其它形式的金融市場發(fā)展較為滯后，對經(jīng)濟的支持力度不夠。