陳明 河北省財(cái)政科學(xué)與政策研究所
中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)與農(nóng)民收入關(guān)系
——基于2004—2015年數(shù)據(jù)的實(shí)證研究
陳明 河北省財(cái)政科學(xué)與政策研究所
本文使用2004—2015年數(shù)據(jù),運(yùn)用VAR模型,實(shí)證分析了中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)與農(nóng)民收入的關(guān)系。研究結(jié)論包括:(1)本文選取千人擁有銀行機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)等七個(gè)指標(biāo)來(lái)測(cè)算農(nóng)村金融服務(wù)水平,測(cè)算結(jié)果顯示,經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的發(fā)展,我國(guó)在提升農(nóng)村金融服務(wù)的水平方面獲得顯著的成績(jī),我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)水平在一直提升;(2)幾十年來(lái)我國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)取得了巨大的進(jìn)步,農(nóng)村居民的收入水平也持續(xù)升高。但是,現(xiàn)階段我國(guó)農(nóng)民人均純收入還處在非常低的水平下,增長(zhǎng)速度緩慢并且收入差距明顯;(3)實(shí)證結(jié)果顯示我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)與農(nóng)民收入二者之間具有長(zhǎng)期的均衡關(guān)系,農(nóng)村金融服務(wù)水平對(duì)農(nóng)民收入的正向作用較為顯著,農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)村金融服務(wù)水平有正向積極的作用,但是這種作用并不明顯。
農(nóng)村金融服務(wù) 農(nóng)民收入 實(shí)證分析
作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)核心的金融能夠提高資源配置效率,優(yōu)化社會(huì)資源的配置,金融服務(wù)正在影響著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的方方面面。我國(guó)目前面臨著嚴(yán)峻的“三農(nóng)”問(wèn)題,“三農(nóng)”問(wèn)題中最重要的是如何提高農(nóng)民收入,它的實(shí)現(xiàn)離不開農(nóng)村金融的發(fā)展。在我國(guó)推進(jìn)城鎮(zhèn)化建設(shè)和完善農(nóng)村金融服務(wù)體系的關(guān)鍵階段,正確認(rèn)識(shí)農(nóng)村金融服務(wù)與農(nóng)民收入之間的關(guān)系,對(duì)于促進(jìn)農(nóng)村金融服務(wù)良好發(fā)展與農(nóng)民增收具有重要意義。
隨著我國(guó)對(duì)“三農(nóng)”問(wèn)題重視程度的加大,國(guó)內(nèi)關(guān)于農(nóng)村金融和農(nóng)民收入關(guān)系的學(xué)術(shù)著作也逐漸增多,我國(guó)學(xué)者在此方面的學(xué)術(shù)成果大致歸納為如下兩種觀點(diǎn),一是前者對(duì)后者有正向的促進(jìn)作用,二是前者對(duì)后者有反向的抑制作用。在農(nóng)村金融發(fā)展推動(dòng)農(nóng)民收入增長(zhǎng)方面:郭沛實(shí)證分析了參加小額信貸項(xiàng)目的農(nóng)戶的收入變化情況,以此來(lái)反映這些被調(diào)查的農(nóng)戶所受到的經(jīng)濟(jì)影響情況,研究結(jié)果得出小額信貸項(xiàng)目能夠?qū)Ρ容^貧困的農(nóng)戶的收入水平具有正向的作用。林毅夫等認(rèn)為,農(nóng)村金融體系改革是促進(jìn)農(nóng)民增收的關(guān)鍵,對(duì)此,應(yīng)該大力發(fā)展中小金融機(jī)構(gòu),并發(fā)揮其在支農(nóng)過(guò)程中的巨大作用。王虎、范從來(lái)通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)村地區(qū)金融的發(fā)展和人均固定資產(chǎn)投資、財(cái)政支農(nóng)力度等幾個(gè)指標(biāo)呈現(xiàn)著正向相關(guān)的關(guān)系,農(nóng)村地區(qū)金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入的增長(zhǎng)具有很大的促進(jìn)作用,但是農(nóng)村金融發(fā)展卻導(dǎo)致了城鄉(xiāng)收入差距的進(jìn)一步擴(kuò)大。陳志堅(jiān)、范惠芳運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)法進(jìn)行研究,證明了農(nóng)村金融發(fā)展能夠有效帶動(dòng)農(nóng)民收入的提高,在眾多指標(biāo)中農(nóng)村貨幣化程度對(duì)農(nóng)民收入產(chǎn)生的作用效果最為顯著。張立軍、湛永根據(jù)中國(guó)近二十多年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行農(nóng)村金融發(fā)展、就業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)開放程度等指標(biāo)的實(shí)證分析,他們認(rèn)為農(nóng)村地區(qū)金融的發(fā)展會(huì)引起城鄉(xiāng)之間收入差距的加大。錢永坤、張紅兵通過(guò)實(shí)證分析得出了加大農(nóng)村金融支持有利于提高農(nóng)民收入的結(jié)論。楊雯通過(guò)提出農(nóng)村金融發(fā)展和農(nóng)民收入二者之間具有互為因果的正向聯(lián)系。郭為對(duì)各省數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)村地區(qū)金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收具有正向的促進(jìn)作用,并且非正規(guī)的金融的作用有時(shí)甚至?xí)笥谡?guī)金融。樓裕勝運(yùn)用計(jì)量模型驗(yàn)證了農(nóng)村地區(qū)金融的發(fā)展水平和農(nóng)民收入增長(zhǎng)之間具有一定的關(guān)聯(lián)性。方金兵等人認(rèn)為我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入的增加的推進(jìn)作用非常明顯,但是由于我國(guó)農(nóng)村地區(qū)金融抑制現(xiàn)象的存在,致使這種促進(jìn)作用沒(méi)有得到充分發(fā)揮。
在農(nóng)村金融發(fā)展抑制農(nóng)民收入增長(zhǎng)方面:?jiǎn)毯J镏赋鲛r(nóng)村地區(qū)存在嚴(yán)重的金融抑制現(xiàn)象,同時(shí)正規(guī)金融支農(nóng)力度不足,使得農(nóng)民增收目標(biāo)受到阻礙。張杰認(rèn)為金融機(jī)構(gòu)里面的農(nóng)戶存款會(huì)流向非農(nóng)部門,相應(yīng)的農(nóng)戶貸款需求很難得到滿足,同時(shí)農(nóng)村的正規(guī)金融未能彌補(bǔ)農(nóng)村資金的缺口。章奇等發(fā)現(xiàn)農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)較低的資金配置效率擴(kuò)大了城鄉(xiāng)之間的收入差距。許崇正等研究得出,九十年代以前,影響農(nóng)民增收的重要因素包括農(nóng)村信貸、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格等;九十年代以后,農(nóng)村信貸資金支農(nóng)力度不足,沒(méi)有發(fā)揮推動(dòng)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的作用,教育和就業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)揮了主要的促進(jìn)作用。溫濤等研究得出,我國(guó)農(nóng)村地區(qū)的金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入的提升不僅沒(méi)有帶動(dòng)作用反而具有減緩作用。李喜梅等通過(guò)實(shí)證得出,陜西省農(nóng)村金融的發(fā)展導(dǎo)致了農(nóng)村資金外流,進(jìn)而阻礙了農(nóng)民收入的增長(zhǎng),牛凱龍、李澤廣通過(guò)實(shí)證研究再次證明了這個(gè)結(jié)論。劉旦研究發(fā)現(xiàn),我國(guó)農(nóng)村地區(qū)的金融效率偏低,這成為阻礙農(nóng)民收入提升的一個(gè)重要原因。周一鹿等,通過(guò)對(duì)我國(guó)改革開放三十年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),在短期內(nèi)農(nóng)村金融發(fā)展并沒(méi)有推動(dòng)農(nóng)民增收,而在長(zhǎng)期內(nèi)則存在明顯的負(fù)面影響。錢水土等研究說(shuō)明了我國(guó)農(nóng)村地區(qū)金融效率與農(nóng)民收入呈現(xiàn)著負(fù)相關(guān)的關(guān)系,這是因?yàn)檗r(nóng)村地區(qū)資金配置的低效率嚴(yán)重阻礙了農(nóng)民收入的提升。
本文結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性和金融服務(wù)可及性選擇金融服務(wù)機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)和服務(wù)人員數(shù)量)、存貸款水平、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)情況等7項(xiàng)反映金融服務(wù)狀況的具體指標(biāo)來(lái)建立農(nóng)村金融服務(wù)指標(biāo)體系,具體指標(biāo)見表1。
表1 農(nóng)村金融服務(wù)指標(biāo)體系
本文以2004年至2015年我國(guó)31個(gè)省市的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,農(nóng)村金融服務(wù)主體機(jī)構(gòu)主要涵蓋政策性銀行、股份制銀行,農(nóng)商銀、農(nóng)信社、新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)和保險(xiǎn)公司等。本文所涉及到的數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)保險(xiǎn)年鑒、中國(guó)金融年鑒、中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告。綜合考慮到廣大農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)的可得性特點(diǎn)以及保證農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)數(shù)據(jù)的說(shuō)服力,在選取農(nóng)村地區(qū)萬(wàn)人擁有銀行機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、農(nóng)村地區(qū)萬(wàn)人擁有銀行機(jī)構(gòu)服務(wù)人員數(shù)指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí),只考慮農(nóng)信社、農(nóng)商行、農(nóng)合行和其他新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)和服務(wù)人員。
對(duì)所選的7個(gè)指標(biāo)變量之間的相關(guān)性進(jìn)行分析,得到相關(guān)矩陣,從相關(guān)矩陣表中可以看出,所有的相關(guān)系數(shù)都遠(yuǎn)大于0.3,這說(shuō)明7個(gè)變量之間存在很強(qiáng)的線性關(guān)系,適合做主成分分析。
對(duì)所選的7個(gè)指標(biāo)變量之間進(jìn)行反映像相關(guān)分析。如果原始變量間存在較強(qiáng)的相互重疊和傳遞的影響,則在經(jīng)過(guò)對(duì)其處理后的偏相關(guān)系數(shù)一定是很小的。通過(guò)觀察可以發(fā)現(xiàn),除了在主對(duì)角線上的元素相對(duì)較大以外,其他大部分元素大都較小,同時(shí)可以明顯發(fā)現(xiàn)在對(duì)角線上的元素的值與1接近,驗(yàn)證了這些變量具有較強(qiáng)的相關(guān)性,也就說(shuō)明其適合做主成分分析。
表5 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)
由表5可以看到,KMO=0.876,大于0.8,表明各指標(biāo)之間有很強(qiáng)的相關(guān)性;并且,Bartlett球度檢驗(yàn)顯示其卡方統(tǒng)計(jì)量是198.797,自由度是21,單側(cè)概率P值是0,明顯小于顯著性水平0.01,表明拒絕單位陣原假設(shè)。通過(guò)KMO檢驗(yàn)和Bartlett球度檢驗(yàn)的檢驗(yàn)結(jié)果可以明確斷定此數(shù)據(jù)很適合做主成分分析。
利用SPSS20.0分析軟件的主成分分析法完成信息提取,公因子方差表給出了此次分析從每個(gè)原始變量中所提取的信息,從中可以看到全部七個(gè)原始變量信息損失程度均很小,主成分很好地包含了全部七個(gè)原始變量的絕大部分信息。
利用SPSS分析軟件,遵循累計(jì)貢獻(xiàn)率大于80%以及特征值大于1的判斷原則,選出一個(gè)主成分,主成分累計(jì)方差貢獻(xiàn)率是96.372%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于80%,主成分特征值是6.743,明顯大于1,從這里可以判斷這個(gè)主成分已經(jīng)含有七個(gè)原始變量指標(biāo)的絕大部分原始信息,分析效果良好。
通過(guò)碎石圖可以看出選擇一個(gè)主成分來(lái)代表原始的七個(gè)指標(biāo)效果良好,起到降維的作用。通過(guò)這一個(gè)主成分來(lái)進(jìn)行測(cè)算并研究農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)水平,得到了成分矩陣也就是初始因子載荷矩陣,分別是X1:0.979、X2:0.997、X3:0.941、X4:0.988、X5:0.993、X6:0.983、X7:0.989。從初始因子載荷矩陣中可以看出,原始的七個(gè)指標(biāo)變量在F1上有很大載荷,從而可以斷定F1很好地反映了七個(gè)指標(biāo)所包含的全部信息。
經(jīng)過(guò)SPSS20.0軟件測(cè)算F1主成分的表達(dá)式如下:
SPSS20.0軟件自動(dòng)輸出F1得分,同時(shí),由于只得到一個(gè)主成分,根據(jù)綜合得分公式:
綜合得分F=主成分F1的方差貢獻(xiàn)率×主成分F1的得分
經(jīng)過(guò)SPSS20.0軟件進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后,得到2004年至2015年我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)水平值,如表10。從測(cè)算結(jié)果可以清楚看到,農(nóng)村金融服務(wù)水平的增長(zhǎng)趨勢(shì)非常明顯,2004年農(nóng)村金融服務(wù)水平的得分為-1.20071,此后,隨著時(shí)間的推移農(nóng)村金融服務(wù)水平的得分逐漸增加,在2015年達(dá)到最高值1.70745。
表10 我國(guó)歷年農(nóng)村金融服務(wù)水平值
根據(jù)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的計(jì)算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),2004年至2015年我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)水平一直處于持續(xù)提高狀態(tài),且增幅明顯,在2015年達(dá)到最高值。農(nóng)村金融服務(wù)水平的顯著提高,得益于我國(guó)金融市場(chǎng)的發(fā)展以及國(guó)家政策的大力支持,為服務(wù)“三農(nóng)”提供了強(qiáng)有力的支持。
本文在第一章對(duì)農(nóng)村金融服務(wù)和農(nóng)民收入二者的關(guān)系進(jìn)行了理論上的分析,在第二章對(duì)我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)的現(xiàn)狀和農(nóng)民收入二者的現(xiàn)狀也做了詳盡的分析,本章將從實(shí)證的角度出發(fā),探究我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)與農(nóng)民收入之間的是否存在關(guān)系,它們之間是正相關(guān)的關(guān)系還是負(fù)相關(guān)的關(guān)系以及它們之間的因果關(guān)系等。
本文為探究我國(guó)農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)水平與農(nóng)民收入之間的關(guān)系,選取了前文第三章節(jié)中對(duì)我國(guó)農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)水平(F)的測(cè)算結(jié)果作為農(nóng)村金融服務(wù)指標(biāo),同時(shí)選取了我國(guó)農(nóng)村居民人均純收入入(Y)代表農(nóng)民收入指標(biāo)。
我國(guó)農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)水平(F)的測(cè)算結(jié)果是通過(guò)農(nóng)村地區(qū)萬(wàn)人擁有銀行機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、農(nóng)村地區(qū)萬(wàn)人擁有銀行機(jī)構(gòu)服務(wù)人員數(shù)、農(nóng)村居民儲(chǔ)蓄存款額(人均值)、農(nóng)村居民涉農(nóng)貸款額(人均值)、保險(xiǎn)公司農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入(人均值)、保險(xiǎn)公司農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠款及給付(人均值)、國(guó)家財(cái)政支農(nóng)支出(人均值)等七個(gè)原始變量得出,選擇這七個(gè)指標(biāo)能夠比較好的反映和評(píng)價(jià)我國(guó)農(nóng)村地區(qū)歷年的金融服務(wù)水平。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)保險(xiǎn)年鑒、中國(guó)金融年鑒、中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告等,時(shí)間涵蓋范圍從2004年至2015年。
本文選取農(nóng)村地區(qū)居民人均純收入(Y)指標(biāo),并2000年為基期,通過(guò)歷年農(nóng)村地區(qū)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)農(nóng)村地區(qū)居民人均純收入的名義值進(jìn)行處理進(jìn)而得到實(shí)際值。農(nóng)村地區(qū)居民價(jià)格消費(fèi)指數(shù)和農(nóng)村地區(qū)居民人均純收入的原始數(shù)據(jù)均來(lái)源于2004-2015年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。
對(duì)我國(guó)農(nóng)村居民人均純收入Y和農(nóng)村金融服務(wù)水平F時(shí)間序列使用ADF檢驗(yàn)法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。通過(guò)時(shí)序圖可以明顯看到Y(jié)的序列隨時(shí)間變化有顯著的上升趨勢(shì),因此采用包含常數(shù)項(xiàng)和線性時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的形式對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn),農(nóng)村金融服務(wù)水平F序列在均值0上下波動(dòng),因此采用不包含時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)和常數(shù)的檢驗(yàn)方程形式進(jìn)行檢驗(yàn)。
通過(guò)檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)Y、F 均為非平穩(wěn)變量,對(duì)非平穩(wěn)變量采用差分法,結(jié)果顯示它們的二階差分D(Y,2)、D(F,2)均拒絕了存在單位根的假設(shè),表示處理后的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的,我國(guó)農(nóng)村居民人均純收入Y和農(nóng)村金融服務(wù)水平F均是二階單整的時(shí)間序列。
通過(guò)前文對(duì)單位根進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),農(nóng)村居民人均純收入Y和農(nóng)村金融服務(wù)水平F的二階差分序列都是平穩(wěn)的,它們之間具有存在協(xié)整關(guān)系的可能。因此本部分以農(nóng)村金融服務(wù)水平F作為解釋變量,同時(shí)以農(nóng)村居民人均純收入Y作為被解釋變量,采用E-G兩步法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。
首先,采用OLS方法估計(jì)出回歸模型,得出:
計(jì)量結(jié)果表明,調(diào)整后的R2是0.9823,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量是555.76,相伴概率是0。通過(guò)Q統(tǒng)計(jì)量和LM統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)也可以進(jìn)一步證明本文所得出的模型無(wú)序列自相關(guān)。采用滯后階數(shù)為零且無(wú)常數(shù)項(xiàng)、無(wú)時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的形式對(duì)這個(gè)方程的殘差序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn),由計(jì)量結(jié)果可以看到,ADF值是-3.385467小于相應(yīng)的臨界值-2.886101,因此表明可以拒絕原假設(shè)。證實(shí)在1%顯著性水平下殘差序列是一個(gè)平穩(wěn)序列,由此可以判定農(nóng)村居民人均純收入Y和農(nóng)村金融服務(wù)水平F二者存在長(zhǎng)期均衡的協(xié)整關(guān)系。
本文根據(jù)AIC、SC、HQ信息準(zhǔn)則同時(shí)結(jié)合似然比LR檢驗(yàn)和FPE檢驗(yàn),確定了本文所建立的VAR模型的最優(yōu)滯后期是2。進(jìn)而對(duì)VAR模型穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果可以明顯看出,代表著特征方程四個(gè)根的圓點(diǎn)均在圓之內(nèi),證明所建立的VAR模型是穩(wěn)定的。由此,說(shuō)明能夠在所構(gòu)建的VAR模型基礎(chǔ)上對(duì)所要研究的內(nèi)容進(jìn)一步分析。
本文建立穩(wěn)定的VAR模型之后,在VAR模型約束的情況下對(duì)農(nóng)村居民人均純收入Y與農(nóng)村金融服務(wù)水平F進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),從分析結(jié)果可以看到:農(nóng)村金融服務(wù)水平F作為被解釋變量時(shí),P值是0.1814,接受原假設(shè),結(jié)果說(shuō)明農(nóng)村居民人均純收入Y不是農(nóng)村金融服務(wù)水平F的格蘭杰原因;接下來(lái)將農(nóng)村居民人均純收入Y作為被解釋變量時(shí)可以看到,在5%顯著水平下,P值是0.0269,拒絕原假設(shè),結(jié)果說(shuō)明我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)水平F是我國(guó)農(nóng)村居民人均純收入Y的格蘭杰原因。
在所構(gòu)建的穩(wěn)定的VAR模型基礎(chǔ)上進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析,可以得到農(nóng)村金融服務(wù)水平F與農(nóng)村居民人均純收入Y相互作用的脈沖響應(yīng)圖。
可以明顯發(fā)現(xiàn),農(nóng)村金融服務(wù)水平F一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊立即能夠?qū)r(nóng)村居民人均純收入Y產(chǎn)生正向影響的效果。雖然在短期來(lái)說(shuō),農(nóng)村居民人均純收入Y的響應(yīng)還處于較低水平,然而從長(zhǎng)期來(lái)看,明顯呈現(xiàn)出農(nóng)村居民人均純收入的響應(yīng)增幅逐年變大的趨勢(shì)。圖6顯示的是農(nóng)村居民人均純收入Y對(duì)農(nóng)村金融服務(wù)水平F沖擊的累積脈沖響應(yīng)圖,從整體趨勢(shì)上看,農(nóng)村居民人均純收入Y對(duì)于農(nóng)村金融服務(wù)水平F沖擊的累積響應(yīng)效果非常明顯,產(chǎn)生了持續(xù)、正向的影響。因此可以斷定農(nóng)村金融服務(wù)水平F的沖擊對(duì)農(nóng)村居民人均純收入Y起到了非常積極的作用。圖7、圖8顯示從短期和長(zhǎng)期來(lái)看,農(nóng)村金融服務(wù)水平F對(duì)于來(lái)自農(nóng)村居民人均純收入Y一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的響應(yīng)均不顯著,面對(duì)農(nóng)村居民人均純收入Y的沖擊,農(nóng)村金融服務(wù)水平F的累積脈沖響應(yīng)趨勢(shì)也很平緩,因此,能夠認(rèn)為農(nóng)村居民人均純收入Y對(duì)農(nóng)村金融服務(wù)水平F的只有有限的影響力度。
方差分解是用來(lái)描繪所構(gòu)建的VAR模型系統(tǒng)各變量之間動(dòng)態(tài)作用的方法,通過(guò)將整個(gè)系統(tǒng)的均方差分解成全部變量沖擊所做出的貢獻(xiàn),以此來(lái)研究系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)沖擊對(duì)于所預(yù)測(cè)變量的解釋程度如何。本文利用這種方法,分析了各個(gè)變量對(duì)農(nóng)村金融服務(wù)水平F的貢獻(xiàn)率,從中可以發(fā)現(xiàn),在第6期以后方差分解結(jié)果顯示基本穩(wěn)定的狀態(tài),從長(zhǎng)期來(lái)看,農(nóng)村金融服務(wù)水平F變化中大約98%是由其自身決定的,貢獻(xiàn)很大;農(nóng)村居民人均純收入Y的沖擊從長(zhǎng)期來(lái)看只能解釋農(nóng)村金融服務(wù)水平F變化的2%左右,貢獻(xiàn)效果很微弱,解釋力很不明顯。
分析各個(gè)變量對(duì)農(nóng)村居民人均純收入Y的貢獻(xiàn)率,可以發(fā)現(xiàn),在第7期以后方差分解結(jié)果顯示出其基本呈現(xiàn)穩(wěn)定的狀態(tài),從長(zhǎng)期來(lái)看,農(nóng)村居民人均純收入Y波動(dòng)變化中有大約96%來(lái)自農(nóng)村金融服務(wù)水平F貢獻(xiàn),其解釋力度很大;相比之下,農(nóng)村居民人均純收入Y從長(zhǎng)期來(lái)看只能解釋對(duì)自身變化的3%左右,貢獻(xiàn)效果一般。
本文通過(guò)對(duì)2004--2015年之間我國(guó)農(nóng)村居民人均純收入和農(nóng)村金融服務(wù)水平關(guān)系的實(shí)證分析得出以下結(jié)論:
1.我國(guó)農(nóng)村居民人均純收入和我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)水平二者具有穩(wěn)定且顯著的相關(guān)性。
2.我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)水平對(duì)我國(guó)農(nóng)村居民人均純收入的正向作用較為顯著。從短期來(lái)看,我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)水平對(duì)我國(guó)農(nóng)村居民人均純收入的影響處于相對(duì)比較低的水平,從長(zhǎng)期來(lái)看,我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)水平對(duì)我國(guó)農(nóng)村居民人均純收入的影響呈現(xiàn)明顯的逐年上升趨勢(shì)。
3.我國(guó)農(nóng)村居民人均純收入對(duì)我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)水平有正向的作用,但是這種正向的作用不明顯。即使從長(zhǎng)期來(lái)看,這種影響所表現(xiàn)出來(lái)的趨勢(shì)也非常平緩。
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陳明(1988-),男,河北承德人,專業(yè):國(guó)民經(jīng)濟(jì)學(xué),研究方向:財(cái)政政策,河北省財(cái)政科學(xué)與政策研究所、研究實(shí)習(xí)員。