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

        2016-12-05 15:10:36阮偉東
        時代金融 2016年29期
        關(guān)鍵詞:浙江省

        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)外學術(shù)界的重點之一,許多學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)的復雜系統(tǒng),單個指標不能全面、客觀地反映農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展水平,因此將指標體系分為三個層次:第一個是目標層,是綜合各指標后的總指標。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)展狀況三個方面來反映農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平。第三個是指標層,將準則細化,用12個具體的指標從各個方面來反映三個準則的發(fā)展狀況。詳見表1。

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

        (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,相應的指標數(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)建綜合指標時,選用主成分分析,但由于各指標度量單位的指標不同,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。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)造一個綜合指標的函數(shù):Y=0.899Y1+0.101Y2 (3)

        將標準化后的原數(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)指標的選取

        (1)農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的衡量指標(Y)。為了更好的反應農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的水平,通過建立指標體系,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,大于其所對應的臨界值,說明接受了原假設,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的臨界值。說明原假設不能接受,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”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。

        參考文獻

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