張仁健 沈文星

（南京林業(yè)大學(xué) 江蘇南京 210037）

目前，最亟待解決的就是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的問(wèn)題。長(zhǎng)期以來(lái)，金融發(fā)展是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力，為了有效利用農(nóng)村相關(guān)經(jīng)濟(jì)資源，提高農(nóng)村競(jìng)爭(zhēng)力，金融發(fā)展勢(shì)必要延伸到農(nóng)村地區(qū)［1］。因此，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展離不開(kāi)農(nóng)村金融的支持。

1 農(nóng)村金融概述

20 世紀(jì)90 年代有研究發(fā)現(xiàn)，普及農(nóng)村地區(qū)金融知識(shí)是刺激農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展簡(jiǎn)單而又必要的金融發(fā)展措施之一［2］，而收入的增加又可以進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)村金融市場(chǎng)的發(fā)展，豐富金融理財(cái)產(chǎn)品，從而促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展［3］。但是，相較于城市金融而言，農(nóng)村金融往往是外生的，與城市金融發(fā)展存在著很大差距。從需求端來(lái)看，農(nóng)村金融服務(wù)與農(nóng)村發(fā)展實(shí)際需求差距較大，農(nóng)戶作為農(nóng)村金融主體，需求為多層次。目前，農(nóng)村金融制度不完善，服務(wù)機(jī)構(gòu)單一，亟須發(fā)展和完善金融組織供給服務(wù)制［4-5］。從供給端來(lái)看，農(nóng)村企業(yè)償債能力不足、借款渠道受限、缺乏能充當(dāng)擔(dān)保的抵押物［6］。有研究利用空間面板分位數(shù)回歸的方法分析金融和財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的影響，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展受區(qū)域和時(shí)間差異的影響，在特定的條件下會(huì)促進(jìn)農(nóng)民收入增加［7］；也有研究利用截面固定影響變截距模型，分析了農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展對(duì)地區(qū)農(nóng)民收入的影響，發(fā)現(xiàn)如果僅在金融機(jī)構(gòu)數(shù)量和金融機(jī)構(gòu)的貸款比層面進(jìn)行政策引導(dǎo)，可能會(huì)抑制農(nóng)民增收［8］。農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的影響研究結(jié)果差異較大，可能的原因主要是：第一，利用傳統(tǒng)的回歸方程研究農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的影響，忽略了內(nèi)生性以及因果性；第二，不同學(xué)者研究農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)所選用的指標(biāo)不同，存在離散數(shù)據(jù)，進(jìn)而影響了實(shí)證結(jié)果；第三，農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的影響會(huì)受到地域等因素影響。因此，利用1998～2017 年全國(guó)相關(guān)數(shù)據(jù)，基于向量自回歸模型，通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)以及脈沖響應(yīng)和方差分解進(jìn)行分析，從農(nóng)村金融的流動(dòng)性與可得性2方面研究農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相關(guān)性及動(dòng)態(tài)因果關(guān)系。

1 研究指標(biāo)和方法

1.1 研究指標(biāo)和數(shù)據(jù)來(lái)源

農(nóng)村金融發(fā)展設(shè)置農(nóng)村金融的流動(dòng)性（FL）和農(nóng)村金融的可得性（FA）2 個(gè)指標(biāo)。農(nóng)村金融的流動(dòng)性（FL）＝當(dāng)期農(nóng)村貸款增加額÷當(dāng)期全國(guó)貸款增加額，表示每期全國(guó)貸款增加額流入農(nóng)村地區(qū)的比重。農(nóng)村金融的可得性（FA）＝當(dāng)期農(nóng)村貸款的余額÷當(dāng)期鄉(xiāng)村從業(yè)人數(shù)，可以衡量鄉(xiāng)村從業(yè)人員每期的貸款額。采用每期第一產(chǎn)業(yè)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）來(lái)衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于1998～2017 年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》，由于2010 年國(guó)家調(diào)整了涉農(nóng)貸款分類，1998～2010 年農(nóng)村貸款用農(nóng)業(yè)貸款與鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款之和表示，2011～2017 年農(nóng)村貸款用2010 國(guó)家新增的農(nóng)村（縣及縣以下）貸款指標(biāo)單獨(dú)表示。考慮到異方差與特殊年份數(shù)據(jù)波動(dòng)，對(duì)GDP、FS、FA 取值分別取對(duì)數(shù)，記為L(zhǎng)NGDP、LNFS、LNFA。

1.2 模型設(shè)定

選擇建立向量自回歸模型（VAR）分析農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相關(guān)性。該模型由美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家西姆斯于1980 年提出，是指將當(dāng)期的時(shí)間序列變量對(duì)滯后若干期的時(shí)間序列變量進(jìn)行回歸，估計(jì)聯(lián)合內(nèi)生變量之間的動(dòng)態(tài)因果關(guān)系［9］。VAR 模型可以消除模型的自相關(guān)和異方差，后續(xù)通過(guò)穩(wěn)定性檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)等一系列檢驗(yàn)與分析方法說(shuō)明變量之間作用機(jī)制。VAR（P）模型見(jiàn)式（1）。

其中C表示截距項(xiàng)，Yt表示t期的n維是列向量，εt表示n維隨機(jī)誤差列向量，Ai表示模型聯(lián)合內(nèi)生變量的相關(guān)性系數(shù)，p表示最優(yōu)滯后階數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為防止非平穩(wěn)序列可能出現(xiàn)的偽回歸現(xiàn)象，先對(duì)3 個(gè)時(shí)間序列變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。使用Eviews8.0 軟件，采用ADF 單位根檢驗(yàn)法，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1，可以看出LNGDP、LNFL、LNFA原序列在5%顯著性水平下均顯示為不平穩(wěn)。對(duì)3個(gè)變量進(jìn)行一階差分處理，處理后發(fā)現(xiàn)LNGDP和LNFL一階差分后在1%顯著性水平下均顯示平穩(wěn)，LNFA一階差分后在5%顯著性水平下顯示平穩(wěn)。

2.2 最優(yōu)滯后階數(shù)

對(duì)LNGDP、LNFL、LNFA進(jìn)行最優(yōu)滯后期數(shù)的選擇，測(cè)試結(jié)果見(jiàn)表2，可以發(fā)現(xiàn)似然比準(zhǔn)則（LR）、最終預(yù)測(cè)誤差（FPR）、赤池信息準(zhǔn)則（AIC）、施瓦茨準(zhǔn)則（SC）、漢南昆準(zhǔn)則（HQ）選擇準(zhǔn)則數(shù)值在二階滯后最小，因此確定最優(yōu)階數(shù)為二階，故此建立VAR（2）模型。

2.3 協(xié)整檢驗(yàn)

3 個(gè)變量都是一階單整，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。采用Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)方法，根據(jù)ADF 檢驗(yàn)結(jié)果，選擇無(wú)趨勢(shì)項(xiàng)但含有截距項(xiàng)的協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表3，發(fā)現(xiàn)無(wú)論是跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果還是最大特征根統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果，均顯示5%顯著性水平下存在2個(gè)協(xié)整關(guān)系。

表3 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

2.4 格蘭杰因果檢驗(yàn)

為判斷農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（LNGDP）、農(nóng)村金融的流動(dòng)性（LNFL）、農(nóng)村金融的可得性（LNFA）是否具有經(jīng)濟(jì)學(xué)上的的因果關(guān)系，對(duì)模型進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4，在1%顯著性水平下，LNFL是LNGDP的格蘭杰原因，LNFA是LNGDP的格蘭杰原因，LNGDP是LNFA的格蘭杰原因，LNGDP不是LNFL的格蘭杰原因。

2.5 向量自回歸模型分析

2.5.1 向量自回歸模型的擬合和模型有效性檢驗(yàn)

表4 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

由于2.2 已確認(rèn)最優(yōu)滯后期數(shù)為2 期，故通過(guò)參數(shù)估計(jì)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)得到擬合VAR（2）模型式（2）。

其中ε1、ε2、ε3為擬合方程的擾動(dòng)項(xiàng)。3 個(gè)回歸方程的擬合優(yōu)度分別為0.990 630、0.784 589、0.993 911。3 個(gè)回歸方程的F值分別為193.833 9、6.677 544、299.254 8。發(fā)現(xiàn)第1.3方程擬合程度較好。

2.5.2 有效性檢驗(yàn)

為確定VAR（2）模型整體的有效性，需要對(duì)模型進(jìn)行有效性檢驗(yàn)。根據(jù)AR 特征多項(xiàng)式對(duì)模型進(jìn)行有效性檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)圖1，可以看出所有點(diǎn)都位于單位圓內(nèi)，即特征根的模都小于1，確定模型有效，可以繼續(xù)對(duì)模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)和方差分解。

2.5.3 脈沖響應(yīng)

為更好反映農(nóng)村金融發(fā)展相關(guān)變量與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系，對(duì)VAR 模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。結(jié)果見(jiàn)圖2，LNFA對(duì)LNGDP產(chǎn)生了沖擊時(shí)，會(huì)產(chǎn)生正向的脈沖響應(yīng)，在第2 期達(dá)到最大值，從第6 期開(kāi)始趨向平穩(wěn)；LNFA受到LNDGDP沖擊時(shí)，脈沖響應(yīng)在第1期響應(yīng)為負(fù)，接著向上波動(dòng)直至第6期達(dá)到最大值；LNFL對(duì)LNGDP產(chǎn)生沖擊時(shí)，LNGDP會(huì)產(chǎn)生負(fù)的脈沖響應(yīng)，之后會(huì)出現(xiàn)反復(fù)的增減，在第3 期達(dá)到最小值；LNFL受到LNGDP的沖擊時(shí)，波動(dòng)為先增后減，在第4 期達(dá)到最大值，在7.5 期響應(yīng)降至為0 后繼續(xù)減小，最后趨向于平穩(wěn)。進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)，LNGDP對(duì)LNFA和LNFL造成沖擊后，脈沖響應(yīng)成”倒U”型，說(shuō)明LNFA和LNFL對(duì)LNGDP的沖擊存在滯后效應(yīng)。

圖1 AR根圖

圖2 脈沖響應(yīng)結(jié)果

2.5.4 方差分解

方差分解結(jié)果見(jiàn)表5。在第1期，LNGDP對(duì)自身的貢獻(xiàn)率為100%，LNFA和LNFL對(duì)LNGDP的貢獻(xiàn)值為0。隨著期數(shù)的增加，LNGDP對(duì)自身的貢獻(xiàn)率開(kāi)始逐漸減少，在第3 期達(dá)到最小值32.17%。而LNFA和LNFL的貢獻(xiàn)率隨著期數(shù)的增加而增加，分別在第2、3期達(dá)到最大值。3個(gè)變量的貢獻(xiàn)率在5～10 期均慢慢趨向于穩(wěn)定，LNGDP的貢獻(xiàn)率為46%～48%，LNFA的貢獻(xiàn)率穩(wěn)定在25%～27%，LNFS的貢獻(xiàn)值為25%～26%。由此可知，農(nóng)村金融的可得性和流動(dòng)性對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率均較高，且LNFL貢獻(xiàn)率略高于LNFA的貢獻(xiàn)率。說(shuō)明農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)確實(shí)存在一定程度的影響。

表5 方差分解結(jié)果

3 結(jié)論與討論

利用全國(guó)1998～2017 年農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（LNGDP）、農(nóng)村金融的可得性（LNFA）和農(nóng)村金融的流動(dòng)性（LNFL）相關(guān)數(shù)據(jù)，基于向量自回歸模型研究農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)之間的相關(guān)性。最終得出結(jié)論：（1）根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)村金融的可得性和農(nóng)村金融的流動(dòng)性存在協(xié)整關(guān)系。（2）根據(jù)格蘭杰因果檢驗(yàn)，在1%的顯著性水平下，農(nóng)村金融的可得性和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在雙向解釋的關(guān)系，農(nóng)村金融的流動(dòng)性對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在單向解釋的關(guān)系。（3）根據(jù)脈沖響應(yīng)，農(nóng)村金融的可得性對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著正向沖擊，農(nóng)村金融的流動(dòng)性對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著負(fù)向沖擊。（4）根據(jù)方差分解分析，農(nóng)村金融的可得性和農(nóng)村金融的流動(dòng)性對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在較高貢獻(xiàn)率，并且兩者對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率約在25%～37%。

由于農(nóng)村金融的可得性對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有促進(jìn)作用，因此，農(nóng)村貸款數(shù)額對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)至關(guān)重要。鑒于中國(guó)金融的二元結(jié)構(gòu)，每年有大量資金從農(nóng)村金融金融機(jī)構(gòu)流向城市金融機(jī)構(gòu)的情況，可建立農(nóng)村資金流通機(jī)制，通過(guò)該機(jī)制對(duì)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)資金的流動(dòng)加以限制，以保證農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)有足夠的資金向農(nóng)民提供貸款等金融服務(wù)，提高金融機(jī)構(gòu)中介效率。同時(shí)，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)應(yīng)推出符合農(nóng)村實(shí)際的貸款產(chǎn)品、完善風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制、降低農(nóng)民貸款門檻，簡(jiǎn)化貸款流程，及時(shí)緩解農(nóng)民貸款需求。