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    基于面板門檻模型的農(nóng)村金融發(fā)展扶貧效應檢驗

    2018-01-06 05:10:52吳華增蘭慶高
    統(tǒng)計與決策 2017年23期
    關鍵詞:農(nóng)村金融門檻農(nóng)村居民

    吳華增,蘭慶高

    (沈陽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院,沈陽 110866)

    0 引言

    巨大的城市和農(nóng)村收入差距,使得大多數(shù)貧困人口集中在農(nóng)村地區(qū)。面對這一現(xiàn)狀,我國政府在改革開放后,也提出并制定一系列的扶貧政策以緩解貧困問題。2014年10月17日,我國創(chuàng)立了第一個扶貧日。根據(jù)綜合因素分析,農(nóng)村扶貧任務主要面臨著兩個困境,一是城市和農(nóng)村之間的收入差距大,二是農(nóng)村貧困的人口數(shù)量太多??紤]到我國農(nóng)村扶貧方面存在的壓力很大,因此我國必須通過大力發(fā)展我國農(nóng)村金融,實現(xiàn)對農(nóng)村經(jīng)濟的提高,進而實現(xiàn)農(nóng)村扶貧。

    近年來,學者對農(nóng)村金融發(fā)展和扶貧的關系進行了同一框架下系統(tǒng)下的深入研究。本文在相關文獻的基礎上[1,2]基于面板門檻模型,結合當前我國農(nóng)村金融的實際情況,分析了當前農(nóng)村金融面臨的問題,探索了農(nóng)村金融發(fā)展扶貧效應。

    1 模型構建和變量說明

    1.1 構建模型

    我國農(nóng)村地區(qū)居民的收入存在一定的差距,而造成這種差距的原因與農(nóng)村的金融發(fā)展并沒有直接的關系,在不同的區(qū)域,這兩者之間關系也存在著不同的特點。最新的發(fā)展研究顯示,這種非線性計量經(jīng)濟發(fā)展的模型存在新的發(fā)展思路。為了在這方面進行深入的研究,得到更加精準的結論,本文通過已有的研究成果,對農(nóng)村金融發(fā)展的扶貧效應做出模型設定,結果如下:

    式(1)中,每個字母分別代表了不同的變量:地區(qū)(i);年份(t);yit(農(nóng)村居民內(nèi)部收入差距);dit(農(nóng)村金融發(fā)展水平);Xit分別代表了一組不同的變量:城鎮(zhèn)化水平(NCITY)、農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平(AMI)、農(nóng)村居民受教育水平(EDU);θ作為系數(shù)變量,對各種變量進行一定的控制;β1和β2為作為一項待測評的系數(shù),分別對農(nóng)村金融發(fā)展水平的進行系數(shù)評估;qit代表的門檻值會發(fā)生一定的變化;γ代表的門檻值則為固定不變;I(qit≤γ)和 I(qit>γ)為函數(shù)值,測定不同的指標;μi代表個別數(shù)值的變化值,通過這個數(shù)值體現(xiàn)個體的數(shù)值特征,εit為隨機采取的數(shù)值,配合與服從于其他各項數(shù)值。

    為了計算出最終的估計值結果,首先應該將μi的影可能產(chǎn)生的影響值降到最低,從而得到式(2)如下:

    通過累積的方式對各觀測值進行計算,得到式(3)如下:

    將門檻值設定為任意一個數(shù)值γ,通過計算,最終得到β的計算式(4)如下:

    S1為平方和,代表對應的數(shù)據(jù),對此數(shù)據(jù)進行下一步的處理進,將S1(γ)進行運算得出最低數(shù)值即為門檻值 γ,的其估計值的運算為=argminS1(γ)

    確定參數(shù)值的數(shù)值,再對建立模型時設定的假設的兩個值進行驗算與核對,通過此過程可以確認門檻效應的真實性和數(shù)值的準確性。原先檢驗門檻效應的假設值H0為:β1=β2,通過該數(shù)值確定門檻效應的真實性;并且H1為:β1≠β2,對統(tǒng)計量的正確性進行檢驗的公式為:當假設為H時,γ作為門檻值,其數(shù)值大

    0小是沒有辦法進行確認的,所以最終的統(tǒng)計量F1不符合標準的正態(tài)分布結果。可以通過其他的抽樣方式,如自抽樣法對這些數(shù)值進行重新構建,得到最終的數(shù)值結果。并對門檻估計值的數(shù)值進行確認。對估計值進行檢驗,看其數(shù)值的真實性,通過構建統(tǒng)計量LR,H0:=γ0,LR1(γ)=結果估計值的真實性仍然不符合標準。通過已有的研究可以知道,在一般情況 α 下,LR1(γ0)≤c(α)與原假設的相差不是特別明顯[3]。

    在對門檻值的其中一項檢驗結束以后,在F1檢驗結果并不具備十分明顯的特征時不顯著時(在水平值的10%以上),表示假設H1是成立的。這就表示門檻值至少一項是確定的,就可以再繼續(xù)對下一個門檻值進行檢驗和認證。在兩個門檻值都確定的基礎上,檢驗第三個門檻值。在這樣的基礎上循環(huán)運算,直到所有條件都符合原假設為止。

    1.2 變量選取、數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

    1.2.1 變量的選取

    (1)選取農(nóng)村居民的內(nèi)部收入差距指標為變量,該指標用術語來講就是GINI。對農(nóng)村居民的收入差距,本文通過基尼系數(shù)進行相關運算,對相關數(shù)據(jù)進行分析處理,計算的方法簡單快速,計算結果也十分的直觀。首先對樣本進行分組,把農(nóng)村居民分成多個小組(n),wi、mi、pi分別為不同的小組農(nóng)村居民所占百分比,以及平均收入和人口數(shù)。最終GINI的表示如式(5)所示:是一個變量結合上述公式中

    (2)第二個變量的選取為農(nóng)村金融發(fā)展指標,該變量的術語表示為FD。通過對我國農(nóng)村金融與經(jīng)濟發(fā)展的實際情況做出相關考慮后,提取一定的數(shù)據(jù)。通過選取兩個指標作為考察的對象,一個指標為我國各個省份農(nóng)村金融總資產(chǎn)量,另一個則為農(nóng)村GDP比值。通過對現(xiàn)實情況的考量發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)的獲取具有一定的現(xiàn)實限制,并且在農(nóng)村信貸市場上,農(nóng)村信用社占有著很大的份額,通過農(nóng)村信用社的貸款總額可以表示農(nóng)村金融的發(fā)展狀況[4]。

    (3)除了以上兩個變量以外,還存在一些其他的可控變量,對農(nóng)村居民的內(nèi)部收入差距產(chǎn)生一定的影響。一個是農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平(NGDP和NGDP2)。本文對農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展水平是通過農(nóng)村人均GDP表示的。通過對農(nóng)村經(jīng)濟的增加值等數(shù)值表示農(nóng)村的人均GDP。有關專家學者認為,經(jīng)濟的發(fā)展與居民之間的人均收入的關系并不是直線型的,而是曲線型。為了促進農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展,將農(nóng)村的貧富差距逐漸縮小,為收入較低的農(nóng)民提供幫助,在建立模型時,將數(shù)據(jù)NGDP、(NGDP2)同時納入,即農(nóng)村經(jīng)濟的一次項與二次項。第二個可控變量即為農(nóng)村居民接受教育的程度和水平(EDU)。在以往的各項關于收入差距的學術研究與探索中,往往把居民受教育的程度作為一項非常重要的指標作為考量。許多的研究者在研究過程中得出這樣的相同結論,受教育程度對農(nóng)村居民之間的收入差距的影響十分重大。在本文中,對農(nóng)村居民的受教育程度通過農(nóng)村居民人均的受教育的程度作為考量,在計算中進行一定的反映。計算方法為是將每個不同年齡層次的人數(shù)相加,再除以總人口數(shù),所得結果就是人均受教育的年限。第三個可控變量就是城鎮(zhèn)化水平(NCITY),本文對城鎮(zhèn)化水平的表示通過城鎮(zhèn)人口在總人口數(shù)量中所占的比重表示。最后一個變量為現(xiàn)代化水平。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的一項只要指標為農(nóng)村機械化水平,可以充分代表農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的水平,通過農(nóng)業(yè)化現(xiàn)代水平也可以充分體現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展程度有一定的體現(xiàn)。

    除了以上列舉這些可控變量以外,農(nóng)村居民收入差距的產(chǎn)生還有其他的一些因素,如遺產(chǎn)、除了農(nóng)業(yè)以外的其他收入等。這些因素在發(fā)展過程中一直都沒有比較詳細的數(shù)據(jù)記錄來對數(shù)據(jù)做細致的統(tǒng)計,所以在研究過程中,并未將這些數(shù)據(jù)作為影響農(nóng)村居民收入差距的因素進行分析和探討。因此在模型中,并不能看到這些數(shù)據(jù)的詳細信息。

    1.2.2 數(shù)據(jù)來源與變量的描述性統(tǒng)計

    在對數(shù)據(jù)的選取上,本文選取了30個省份的數(shù)據(jù)作為研究對象,這些數(shù)據(jù)分別是從2001年到2015年之間的總共為435組的數(shù)據(jù)。在我國所有的省份當中,藏族自治區(qū)的數(shù)據(jù)十分不完整,所以沒有對藏族自治區(qū)的相關數(shù)據(jù)進行考量,并且將重慶的數(shù)據(jù)納入到四川省中[5]。在指標的顯示中,通過對各省份各地的農(nóng)村居民的人均收入的相關數(shù)據(jù)先進行分組,再整理和分析,在此期間,2014年的數(shù)據(jù)是通過農(nóng)村家庭純收入的計算算出。從我國相關的數(shù)據(jù)資料庫中獲得各個不同的省份和地區(qū)的農(nóng)村信用社年末貸款總額。將農(nóng)村各地區(qū)的農(nóng)林牧副漁業(yè)的相關數(shù)據(jù)作為農(nóng)村GDP數(shù)值的代表,這些數(shù)據(jù)也來源于我國的數(shù)據(jù)資料庫中。農(nóng)村地區(qū)居民的受教育水平的相關數(shù)據(jù)也來自于我國的數(shù)據(jù)資料庫中。通過對各地區(qū)非農(nóng)業(yè)人口占總人口的比重來表示城鎮(zhèn)化的水平。變量的統(tǒng)計分析結果見表1。

    表1 變量結果

    2 金融發(fā)展對居民收入差距的實證檢驗

    2.1 建模效應結果的檢驗

    為了減少在建立模型過程中一些不良因素的影響,本文通過一些檢驗方法對面板單位進行檢驗。根據(jù)分析的結果可以得知,所有的變量與I(0)都不相容,但是在經(jīng)過一定的數(shù)據(jù)處理以后,變量與I開始變得相容,數(shù)據(jù)變得更加平衡和穩(wěn)定。所以,這些變量在使用過程中條件都基本符合納入模型。

    在建立模型的過程中,首先要對模型進行設定,考慮模型的類型。出于對我國各省實際情況的考慮,各省的數(shù)據(jù)差異比較大,所以選擇的是變截距項模型[6]。其次要考慮門檻這個因素,要將門檻的個數(shù)進行選擇和確定。從表2可以看出幾種不同門檻的值,通過數(shù)據(jù)檢測發(fā)現(xiàn),單一門檻與雙重門檻在數(shù)據(jù)檢驗的過程中,數(shù)據(jù)均符合檢驗的條件,只有三重門檻的數(shù)值是不合格的。通過表3中的數(shù)據(jù)可以得出結論,我國農(nóng)村地區(qū)金融的發(fā)展是有一定的必要的,能夠促進農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展,這一舉動意義十分深遠。

    2.2 模型的數(shù)據(jù)結果和對結果的分析

    根據(jù)表4中的結果,經(jīng)過分析,對農(nóng)村金融發(fā)展水平按照區(qū)間值的不同進行分類,根據(jù)門檻值對將我國各省份的金融發(fā)展水平劃分為三個不同的等級和層次。

    表2 金融發(fā)展對居民收入差距的檢驗

    表3 金融水平估計效果

    表4 模型結果

    將FD的數(shù)值作為門檻變量的標準,發(fā)現(xiàn)在農(nóng)村金融發(fā)展較為低下的階段,即當FD值小于第一門檻的數(shù)值時,農(nóng)村金融的發(fā)展得到較大助力。從這可以看出,農(nóng)村金融對農(nóng)村地區(qū)收入水平的差距不但沒有縮小作用,反而拉大了收入差距。當農(nóng)村地區(qū)金融水平的數(shù)值高于0.3865,即高于第一門檻值,但是低于0.6954,即低于第二門檻值時。根據(jù)結數(shù)據(jù)顯示可以看出,農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展在一定的程度內(nèi)對農(nóng)村居民之間的收入差距的縮小并沒有很大的作用。但是從數(shù)據(jù)值上來看這一現(xiàn)象便一目了然,原數(shù)值為0.1734,農(nóng)村貧富差距現(xiàn)已降至0.0852,由此可以看出農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村居民收入差距存在一定的影響。當數(shù)值超過0.6954后,影響系數(shù)變?yōu)樨撝?,?0.0127。這一結果表明,當金融水平發(fā)展到另一個層次時,對縮小農(nóng)村居民的收入差距具有十分積極的作用。為了使分析的過程更加簡便,本文對變量和值的大小這兩者的數(shù)據(jù)進行分析。通過研究發(fā)現(xiàn)當農(nóng)村金融發(fā)展到很高的水平時,對農(nóng)村居民的收入差距的縮小具有十分大的作用,使農(nóng)村居民變得更加富裕,且更有助于扶助農(nóng)村居民脫離貧困狀況。按照年份的不同,將不同省份地區(qū)的發(fā)展水平劃分為低、中、高三等,將數(shù)值低于第一門檻0.3865的區(qū)間定義為為低水平發(fā)展區(qū)間,將數(shù)值高于0.3865但是低于0.5954的區(qū)間定義為中水平發(fā)展區(qū)間,數(shù)值高于0.6954的數(shù)值區(qū)間則定義為高水平發(fā)展區(qū)間。提取2010年的相關數(shù)據(jù)作為例子進行分析和研究,在對全國30個省份進行數(shù)據(jù)分析的過程中,只有三個城市,即北京、上海、天津的數(shù)值高于0.5954,即處于高水平區(qū)間。而中等水平區(qū)間的省份僅僅只有七個,這七個省份大多數(shù)是東中部地區(qū)的省份,而其余20個省份的水平均低于0.3865,即處于低水平發(fā)展區(qū)間。從以上的數(shù)據(jù)分析我們可以得出結論,目前我國90%以上的省份的農(nóng)村金融的發(fā)展水平仍然處于中等水平以下,這種發(fā)展水平將導致農(nóng)村地區(qū)居民的收入差距繼續(xù)擴大。

    通過上述的數(shù)據(jù)研究和分析,得出初步結論:在2001年到2015年這15年期間,農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)村居民的收入關系并不是一種簡單的線性關系。在各層次間,農(nóng)村金融與農(nóng)村居民的收入之間影響存在著十分明顯的差異。當農(nóng)村金融水平高于第一門檻,且低于第二門檻時,農(nóng)村地區(qū)金融的發(fā)展對于縮小農(nóng)村地區(qū)居民收入的差距的效果并不十分明顯;而當發(fā)展水平超過第二門檻的數(shù)值時,農(nóng)村地區(qū)的金融的發(fā)展對縮小農(nóng)村居民收入差距具有十分明顯的效果。

    3 結論

    本文采用我國2001年到2015年這15年期間的相關數(shù)據(jù),探討農(nóng)村地區(qū)金融發(fā)展的水平和縮小收入差距之間的關聯(lián)性,得出結論如下:在這15年期間,中國農(nóng)村金融的發(fā)展與農(nóng)村扶貧之間的關系呈現(xiàn)門檻效益,在不同的數(shù)值區(qū)間內(nèi),所得效果也不相同。除了以上結論外還得出:農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入兩者之前并不是簡單的線性關系。農(nóng)民收入差距不僅受到農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平的影響,還受到農(nóng)村居民的教育水平和城鎮(zhèn)化水平的影響,這些因素均會使農(nóng)民收入產(chǎn)生較大差距。從本文研究來看,我國農(nóng)村金融尚處于起步階段,區(qū)域之間的發(fā)展水平存在很大的差距。

    [1]蘇靜,胡宗義,肖攀.中國農(nóng)村金融發(fā)展的多維減貧效應非線性研究——基于面板平滑轉換模型的分析[J].金融經(jīng)濟學研究,2014,(4).

    [2]蘇靜,胡宗義,唐李偉,肖攀.農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展減貧效應的門檻特征與地區(qū)差異——基于面板平滑轉換模型的分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟,2015,(7).

    [3]土修華,邱兆祥.農(nóng)村金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響機理與實證研究[J].經(jīng)濟學動態(tài),2015,(12).

    [4]李峰峰,劉輝煌,吳偉.基于面板門檻模型的城市化與城鄉(xiāng)居民收入差距關系研究[J].統(tǒng)計與決策,2015,(1).

    [5]李文軍,張巍巍.人民幣匯率變動的貿(mào)易效應——基于面板數(shù)據(jù)的分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,2014,(4).

    [6]婁世艷,李建民.中國農(nóng)村居民工資性收入影響因素實證研究——尤其教育在其中的作用[J].教育與經(jīng)濟,2013,(3).

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