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        農(nóng)村金融支持對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響研究
        ——以江西省為例

        2018-02-28 08:49:41張佳麗
        金融與經(jīng)濟 2018年1期
        關(guān)鍵詞:儲蓄農(nóng)村金融江西省

        ■龍 榮,彭 珊,張佳麗

        一、引言

        Goldsmith(1969)最先提出金融效率理論,隨后國內(nèi)學(xué)者分別從金融功能、金融配置、金融管理、金融協(xié)調(diào)等視角擴充了金融效率的內(nèi)涵,并對效率層次進行了劃分。而對于農(nóng)村金融效率的研究,學(xué)術(shù)界沿用金融效率的層次劃分,并沒有形成統(tǒng)一的評價指標體系,大部分學(xué)者從農(nóng)村金融效率影響因素視角來找出農(nóng)村金融支持中的薄弱環(huán)節(jié),從金融與經(jīng)濟增長關(guān)系的視角來探討薄弱環(huán)節(jié)的文獻較少。近年來,農(nóng)村金融發(fā)展取得了積極成效,機構(gòu)改革持續(xù)推進,涉農(nóng)貸款持續(xù)增長,但依然存在資金外流情況嚴重、產(chǎn)品創(chuàng)新不足、金融基礎(chǔ)設(shè)施不完善等問題。這些問題在很大程度上削弱了金融服務(wù)“三農(nóng)”的能力,制約了農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展。那么,現(xiàn)有的農(nóng)村金融資源配置效率具體如何?農(nóng)村金融資源配置對經(jīng)濟增長的影響如何?是否存在薄弱環(huán)節(jié)?該如何優(yōu)化農(nóng)村金融資源的配置?這些都是值得深入探討的問題。

        2017年,中央一號文件明確要求“加快農(nóng)村金融創(chuàng)新”金融效率的研究已在金融理論界得到廣泛重視,有關(guān)研究成果也推動了相關(guān)實踐領(lǐng)域的相應(yīng)發(fā)展,但關(guān)于農(nóng)村金融效率的研究,依然存在以下不足:一是對于農(nóng)村金融效率的系統(tǒng)性分析和評價尚未形成一個較為成熟的框架,尤其是缺乏全面系統(tǒng)的梳理和分析,導(dǎo)致無法從整體觀、系統(tǒng)觀對農(nóng)村金融效率體系進行全方位的考量。二是已有文獻對農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟的關(guān)系還存在較大爭議,而且大多數(shù)研究是基于全國層面的數(shù)據(jù)樣本,以省份為對象的相關(guān)研究比較少見,全國層面的研究忽略了我國欠發(fā)達傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)區(qū)的農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟關(guān)系的特殊性。三是大部分文獻是從農(nóng)村金融效率影響因素方面來尋找農(nóng)村金融市場待改善的環(huán)節(jié)?;诖?,本文在梳理國內(nèi)外有關(guān)農(nóng)村金融效率研究的基礎(chǔ)上,運用因子分析法構(gòu)建了江西省農(nóng)村金融效率評價指標體系,并從金融效率的視角探討農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系。

        二、農(nóng)村金融效率評價指標體系構(gòu)建

        (一 )確定評價方法

        現(xiàn)有的效率評價方法主要有以下三種:一是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(孫玉榮和陳奇,2013;張永剛和張茜,2015)。該方法是根據(jù)多項投入指標和多項產(chǎn)出指標,利用線性規(guī)劃的方法,對具有可比性的同類型單位進行相對有效性評價的一種數(shù)量分析方法。二是回歸分析法(唐青生、周明怡,2009;彭陽、王燕,2011),包括固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)回歸和VAR模型。該方法通過估計變量間的相互聯(lián)系來尋找金融效率的影響因素,進而判斷金融效率水平。三是財務(wù)指標分析法(宋漢光,2010;馮永琦和嚴萍,2015)。該方法主要利用金融機構(gòu)的財務(wù)指標來衡量微觀金融效率?,F(xiàn)有評價方法的主要缺點:經(jīng)典的數(shù)據(jù)包絡(luò)方法存在一個固有缺陷,即未考慮決策單元所處外部環(huán)境因素對其效率測算的影響;財務(wù)指標分析法主要針對微觀金融效率;回歸分析法要求較大的樣本量??紤]到數(shù)據(jù)的可得性、操作的簡便性,本文選取因子分析法對農(nóng)村金融效率進行評價。

        (二 )基于因子分析法的評價指標體系構(gòu)建

        因子分析是通過降維將相關(guān)性高的變量聚在一起,從而減少需要分析的變量的數(shù)量,具有降維和客觀兩個優(yōu)點。

        1.指標選取及樣本設(shè)計

        宏觀金融效率以微觀金融效率為基礎(chǔ),反映金融功能的演進與實現(xiàn)程度,由金融結(jié)構(gòu)、金融運行機制與金融環(huán)境共同決定。結(jié)合江西省農(nóng)村金融市場發(fā)展現(xiàn)狀,本文在周國富和胡慧敏(2007)研究的基礎(chǔ)上進行剔除和補充,最終確定了農(nóng)村金融效率評價指標體系,具體如表1所示。

        表1 江西省農(nóng)村金融效率評價指標體系

        考慮到樣本數(shù)據(jù)的可得性,本文將樣本區(qū)間定為2007年至2015年。江西省農(nóng)村居民儲蓄存款及存貸款等數(shù)據(jù)來源于《中國金融年鑒》。江西省農(nóng)村人口、江西省農(nóng)村GDP、江西省農(nóng)村居民人均純收入、江西省農(nóng)村貸款和江西省農(nóng)村農(nóng)戶投資等數(shù)據(jù)來源于《江西省統(tǒng)計年鑒》。

        2.構(gòu)建過程

        因子分析的具體步驟包括數(shù)據(jù)標準化處理、確定樣本相關(guān)系數(shù)矩陣、確定相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及特征向量、確定因子個數(shù)、因子旋轉(zhuǎn)以及因子得分。將各因子與原始變量即研究對象的影響通過建立線性關(guān)系表達,可以得到各因子得分情況。將各單獨因子得分進行加權(quán)求和計算,可以得到因子分析的綜合得分,其權(quán)重為各因子貢獻率占總貢獻率的百分比。因子分析結(jié)果如表2。

        表2 因子分析結(jié)果

        從表2可以看出,公共因子1在農(nóng)村貸款生產(chǎn)效率X5和農(nóng)村投資生產(chǎn)效率X6上作用明顯,因此定義公共因子1為投資投向效率;公共因子2則集中在農(nóng)村儲蓄率X1和農(nóng)村儲蓄生產(chǎn)效率X2上,因此定義其為儲蓄動員效率;公共因子3在農(nóng)村存貸比X3和農(nóng)村資本形成效率X4上值最大,因而定義公共因子3為儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率。

        根據(jù)綜合因子得分=a1*對應(yīng)權(quán)重+a2*對應(yīng)權(quán)重+a3*對應(yīng)權(quán)重,權(quán)重為旋轉(zhuǎn)后各因子方差貢獻率,計算出因子得分及排名(見表3)。

        表3 因子得分及排名

        從表3可以看出:

        (1)農(nóng)村投資投向效率在2013年波動的幅度比較大,在2011年達到最高,近幾年最低的就是2007年。2007年得分較低,但是之后整體呈上升趨勢,整體發(fā)展態(tài)勢比較積極。

        (2)2007年以來,農(nóng)村儲蓄動員效率普遍偏低,但整體呈現(xiàn)上升趨勢。從2008年后,農(nóng)村儲蓄動員效率大幅提升,并且在2014年達到峰值水平。

        (3)農(nóng)村儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率自2008年呈現(xiàn)波動上升的趨勢,相對于投資投向效率,儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率的波動頻率相對較少,2008年至2011年上升勢頭顯著,2013年之后有一次快速的回升。

        (4)總體農(nóng)村金融效率的趨勢良好,并正在積極改善中。2007年至2010年,由于儲蓄動員效率和儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率積極影響,儲蓄大量積累,拉動了整片農(nóng)村市場的金融配置效率的改善,使得農(nóng)村金融效率一年比一年好。值得注意的是,投資投向效率不高,拉低了整體農(nóng)村金融效率;2013年至2015年,各因子的效率都進行了一波小幅度的回升,從而帶動了整體金融支持效率的增長。

        (5)在三大分解效率中,儲蓄動員效率和儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率在不間斷的優(yōu)化,投資投向效率不穩(wěn)定,成為農(nóng)村金融效率波動的重要因素。

        三、農(nóng)村金融支持與農(nóng)村經(jīng)濟增長

        (一 )回歸模型建立

        金融支持通過三個渠道傳導(dǎo)到實體經(jīng)濟:一是金融發(fā)展改變儲蓄率,從而影響經(jīng)濟增長;二是金融發(fā)展會使得更高比例的儲蓄被轉(zhuǎn)化為投資,從而促進經(jīng)濟增長;三是金融發(fā)展使得資本配置效率提高,從而促進經(jīng)濟增長。帕加諾模型將金融因素加入內(nèi)生經(jīng)濟增長理論的基本模型——AK模型,研究了金融發(fā)展對經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響的方式。金融市場的作用主要是體現(xiàn)在將儲蓄向投資的轉(zhuǎn)化上,所以在內(nèi)生經(jīng)濟增長模型中加入了金融部門。假定產(chǎn)出是資本存量的線性函數(shù),資本的邊際產(chǎn)出是遞增的,并由此引出金融因素。

        其中,gn+1表示時間t+1時的增長率;A為資本邊際生產(chǎn)率;It為t時的投資;Yt為t時的GDP;δ為每期的資本折舊率。

        均衡條件下,總投資等于總儲蓄:It=St

        在我國農(nóng)村地區(qū),尤其在經(jīng)濟欠發(fā)達的農(nóng)村地區(qū),資金外流現(xiàn)象非常嚴重。在這些地區(qū),儲蓄是大于投資的。所以,帕加諾在加入金融部門的內(nèi)生增長模型中,要放棄原有模型中總儲蓄等于總投資的均衡條件,加入了儲蓄投資轉(zhuǎn)化率。因此,

        其中,θ為儲蓄投資轉(zhuǎn)化率。

        式(1)在穩(wěn)定狀態(tài)下為:

        由此可見,儲蓄率s、儲蓄投資轉(zhuǎn)化率θ和資本邊際生產(chǎn)率A是經(jīng)濟增長的決定因素。對上式兩邊取對數(shù)可以得到:

        (二 )相關(guān)分析及模型系數(shù)確定

        為進一步挖掘農(nóng)村金融支持與農(nóng)村經(jīng)濟之間的關(guān)系,本文探究了三大分解效率與農(nóng)村GDP增長率的相關(guān)性(見表4~表6)。江西省農(nóng)村GDP增長率與農(nóng)村儲蓄生產(chǎn)效率、農(nóng)村存貸比和農(nóng)村貸款生產(chǎn)效率的相關(guān)性更為顯著。江西省農(nóng)村GDP增長率與農(nóng)村金融效率中的投資投向效率相關(guān)性最大,與儲蓄動員效率的相關(guān)性次之,與儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率的相關(guān)性最小。

        表4 江西省農(nóng)村GDP增長率與儲蓄動員效率相關(guān)性

        表5 江西省農(nóng)村GDP增長率與儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率相關(guān)性

        表6 江西省農(nóng)村GDP增長率與投資投向效率相關(guān)性

        本文選取與農(nóng)村GDP增長率相關(guān)性最強的指標代入回歸模型中。其中農(nóng)村貸款生產(chǎn)效率作為資本邊際生產(chǎn)率A的替代指標,農(nóng)村存貸比作為儲蓄投資轉(zhuǎn)化率θ的替代指標,農(nóng)村儲蓄率作為儲蓄率s的替代指標。

        (三 )模型結(jié)果分析

        根據(jù)模型系數(shù)和樣本數(shù)據(jù),進行多元線性回歸分析,得到如下結(jié)果:

        從回歸結(jié)果可以分析:

        1.農(nóng)村金融效率對農(nóng)村經(jīng)濟增長具有正向促進作用。資產(chǎn)邊際效率、儲蓄投資轉(zhuǎn)化率和儲蓄率的系數(shù)均為正。

        2.投資投向效率對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響最為突出。從系數(shù)大小來看,農(nóng)村貸款生產(chǎn)效率對于農(nóng)村GDP的增長影響最為突出,其系數(shù)達到1.802,而農(nóng)村貸款生產(chǎn)效率反映的是投資投向效率,因此,投資投向效率是農(nóng)村經(jīng)濟增長的關(guān)鍵所在。

        3.儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響較小。從系數(shù)看,農(nóng)村存貸比的系數(shù)為0.285。

        4.儲蓄動員效率和儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率是農(nóng)村金融資源配置中的薄弱環(huán)節(jié)。

        四、結(jié)論與政策建議

        本文研究結(jié)果表明:(1)近年來,江西省農(nóng)村金融效率在積極改善中,但受投資投向效率不穩(wěn)定影響,農(nóng)村金融效率出現(xiàn)小幅波動。(2)江西省農(nóng)村金融效率對農(nóng)村經(jīng)濟增長有正向的促進作用。(3)投資投向效率對農(nóng)村經(jīng)濟增長影響最為顯著。但資金積蓄池卻無法有效轉(zhuǎn)化成適合的投資,同時投資的投向目的也不明晰,金融的潛能還沒有在農(nóng)村得到足夠釋放,導(dǎo)致投資投向效率波動較大。(4)儲蓄動員效率和儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率是農(nóng)村金融資源配置中的薄弱環(huán)節(jié)。

        據(jù)此,提出政策建議。

        一是建立有效的農(nóng)村資金回流機制。在引導(dǎo)農(nóng)村信貸資金回流支持農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展方面,通過財政資金補償金融機構(gòu)貸款風(fēng)險和稅收優(yōu)惠等措施,引導(dǎo)農(nóng)村資金高效率地轉(zhuǎn)化為農(nóng)村投資。增加對當?shù)亟?jīng)濟信貸投放較多的金融機構(gòu)再貸款額度;投資設(shè)立農(nóng)村小額保險組織,試辦農(nóng)村小額貸款機構(gòu)。

        二是鼓勵農(nóng)村金融產(chǎn)品和服務(wù)方式創(chuàng)新。逐步推進農(nóng)村金融服務(wù)信息化、電子化發(fā)展,通過手機銀行、網(wǎng)上銀行、POS機、信用卡等服務(wù)手段,加快推進農(nóng)村金融服務(wù)現(xiàn)代化。擴大有效抵押品的范圍,增加農(nóng)作物收益權(quán)、權(quán)利質(zhì)押,同時保護擔保債權(quán)的優(yōu)先受償權(quán)。

        三是改善農(nóng)村金融發(fā)展環(huán)境。建議加大財政的投入力度,加強農(nóng)村的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),加大農(nóng)業(yè)科技服務(wù)的投入,改善農(nóng)村經(jīng)濟運作的基礎(chǔ)。加快相關(guān)法制的建設(shè),把信用活動納入法制的框架內(nèi),以培育一個良好的社會信用秩序。

        四是發(fā)展新型農(nóng)村金融機構(gòu)。政府和有關(guān)部門要積極搭建資本運作平臺,引導(dǎo)新型農(nóng)村金融機構(gòu)通過吸收銀行資本、產(chǎn)業(yè)資本、民間資本和實體組織等多種途徑拓寬融資渠道。加大對新型農(nóng)村金融組織的扶植力度,落實相關(guān)的財稅優(yōu)惠政策,尤其是對于小額貸款公司,建議參照農(nóng)村信用社和三類新型農(nóng)村金融機構(gòu)的相關(guān)財稅優(yōu)惠政策標準執(zhí)行。

        五是提高儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率。加大產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新,通過開發(fā)新產(chǎn)品,帶動產(chǎn)品市場革新,創(chuàng)造良好的投資前景。金融機構(gòu)授信審批時放低門檻,使更多的信貸資源進入新產(chǎn)品市場,減少儲蓄資金積累,在投資效率增加的情況下,提高儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率。

        六是實施惠民金融政策。對于農(nóng)村商業(yè)銀行的部分惠民業(yè)務(wù)進行免稅,提高銀行服務(wù)農(nóng)村地區(qū)的積極性。另外,注重江西省政策性信貸體系的組織建設(shè),設(shè)立不同于大城市的信貸標準,使得江西省信貸制度與經(jīng)濟金融環(huán)境相適應(yīng)。

        [1]馮永琦,嚴萍.農(nóng)村金融效率評價指標體系的構(gòu)建——基于金融生態(tài)環(huán)境的分析[J].經(jīng)濟視角,2015,(2):1~4.

        [2]彭陽,王燕.我國農(nóng)村金融效率實證研究[J].青島農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2011,23(3):56~61.

        [3]宋漢光.金融支持“三農(nóng)”發(fā)展的實踐與探索[J].浙江金融,2010,(5):12~13.

        [4]孫玉榮,陳奇.基于DEA模型的我國農(nóng)村金融效率測算分析[J].特區(qū)經(jīng)濟,2013,(2):113~114.

        [5]唐青生,周明怡.西部地區(qū)農(nóng)村金融資源配置效率實證研究——基于主成分法的分析[J].云南財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2009,25(4):116~122.

        [6]張永剛,張茜.基于DEA方法的農(nóng)村金融效率研究[J].經(jīng)濟問題,2015,(1):60~63.

        [7]周國富,胡慧敏.金融效率評價指標體系研究[J].金融理論與實踐,2007,(8):15~18.

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