張庭碩

(安陽師范學(xué)院 河南安陽 455000)

1 引言

高質(zhì)量發(fā)展是我國未來經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的核心目標(biāo)，當(dāng)前和今后的一段時間內(nèi)都將持續(xù)推進(jìn)。實現(xiàn)這一目標(biāo)需要建立新的發(fā)展階段、發(fā)展理念及發(fā)展格局，其中縣域?qū)抑卫矸矫嬖谡w發(fā)展中具有重要作用。縣域金融的發(fā)展是宏觀金融和微觀金融的結(jié)合點，是連接城鄉(xiāng)金融發(fā)展的紐帶，起著連城接鄉(xiāng)、承上啟下的重要作用，也是今天我國縣域進(jìn)一步發(fā)展工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、信息化與產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化的重要連接點。

河南省作為中部六省之一的重要省份，地處黃河中下游，擁有特別的地理位置和豐富的礦產(chǎn)及農(nóng)業(yè)資源，是典型的農(nóng)業(yè)大省、人口大省、縣域大省。作為最基本的經(jīng)濟(jì)單位，縣域經(jīng)濟(jì)是支撐河南省整體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要支柱，是實現(xiàn)穩(wěn)定糧食生產(chǎn)、保障糧食安全的重要保障，也是推動全省實體經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。簡而言之，縣域活則全盤活，縣域強(qiáng)則全省強(qiáng)，縣域穩(wěn)則大局穩(wěn)。

促進(jìn)縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，更好地滿足整個河南省縣域經(jīng)濟(jì)的需要來實現(xiàn)高質(zhì)量的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這都需要將縣域金融的重要作用切實地發(fā)揮出來。河南省縣域金融實力目前較弱，無法為其全面發(fā)展提供足夠的動力和活力。因此，為了應(yīng)對當(dāng)前實際問題，需要明確縣域金融高質(zhì)量發(fā)展的支持路徑，確定縣域金融的發(fā)展方向，并根據(jù)各縣域的具體情況制定相應(yīng)的縣域金融發(fā)展策略，只有基于因地制宜的原則，精心謀劃縣域金融的未來發(fā)展，方能為縣域經(jīng)濟(jì)的全面發(fā)展提供強(qiáng)有力的保障和支持。

2 河南省縣域金融高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)測算

2.1 縣域金融高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)選取

研究縣域金融發(fā)展不能單純以縣域經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為衡量標(biāo)準(zhǔn)，需要綜合考慮多個方面，采用全方位、系統(tǒng)性的綜合方法來選擇和衡量指標(biāo)。結(jié)合科技部印發(fā)的《“十四五”縣域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展專項規(guī)劃》，本文參考王薔等(2021)對于縣域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)體系構(gòu)建方法，為了使指標(biāo)體系具有廣泛性與前沿性，對縣域金融發(fā)展的指標(biāo)選取從規(guī)模、效率與結(jié)構(gòu)三個維度展開，如表1所示。

表1 縣域金融高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系

本文以河南省為例，其中大型國有銀行等金融機(jī)構(gòu)不包含其中，河南省縣域地區(qū)的金融機(jī)構(gòu)仍以新型和小型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)為主，因此主成分分析包含表1中的10個指標(biāo)。根據(jù)研究需要及數(shù)據(jù)的可得性，本文以下實證分析部分的指標(biāo)選取1999—2021年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源包括河南省金融統(tǒng)計年鑒與河南省金融運(yùn)行報告及Wind金融終端，為了補(bǔ)齊部分缺失數(shù)據(jù)，采用線性插值的方法。

2.2 利用主成分分析法構(gòu)建縣域金融發(fā)展綜合得分

2.2.1 KMO檢驗和Bartlett檢驗

針對縣域金融發(fā)展指標(biāo)體系的主成分分析，根據(jù)表2的結(jié)果得知，KMO值為0.845，該數(shù)值較大，表明原始變量之間的相關(guān)性較強(qiáng)，可以進(jìn)行主成分分析。同時，Bartlett球形度檢驗的p值遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于顯著水平0.05，加強(qiáng)了這一結(jié)論。因此，本文可以繼續(xù)進(jìn)行主成分分析，并從結(jié)果中提取有用的信息，探索縣域金融發(fā)展的關(guān)鍵因素。

表2 KMO檢驗和Bartlett檢驗

2.2.2 主成分分析的實驗結(jié)果

根據(jù)表3主成分分析的結(jié)果，依照特征值的選取原則，本文提取了第一主成分來分析，第一主成分的累計貢獻(xiàn)也達(dá)到了88.903%，解釋了全部變量總方差的88.903，說明該第一主成分代表原來的10個指標(biāo)評價縣域金融高質(zhì)量發(fā)展已足夠，且信息漏損率是較小的，所以提取一個主成分是有效的。

表3 總方差解釋

根據(jù)表4的成分矩陣，可以通過將第一列的系數(shù)進(jìn)行特征平方根運(yùn)算的方式得到系數(shù)矩陣，從而推導(dǎo)出第一主成分的表達(dá)式。

表4 成分矩陣

第一主成分：

即縣域金融發(fā)展綜合得分：

CFD=0.327ZNNR+0.328ZTAN-0.130ZNSR+0.334TAS+0.321ZCGDP+0.335ZCRS+0.333ZCFR+0.329ZCFE+0.3345ZFDB+0.332ZFLB(2)

1999—2021年，河南省縣域金融發(fā)展綜合得分走勢如圖1所示，縣域金融發(fā)展綜合得分整體呈現(xiàn)上升趨勢，雖然在2016—2017年出現(xiàn)了一次波動，但總體發(fā)展態(tài)勢良好。

圖1 1999—2021年河南省縣域金融發(fā)展綜合得分走勢

3 河南省縣域金融高質(zhì)量發(fā)展的時間序列分析

3.1 時間序列指標(biāo)分析

進(jìn)行時間序列分析選擇的指標(biāo)主要為縣域金融發(fā)展綜合得分(DCFD)、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)個數(shù)(DFSO)、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額(DFST)、財政收入(DCFR)、存貸差額(DDLB)，當(dāng)使用以上指標(biāo)分析縣域金融發(fā)展時，可以從以下角度進(jìn)行解釋：

(1)理論基礎(chǔ)：這四個指標(biāo)都與金融相關(guān)，與縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)。其中，縣域金融發(fā)展綜合得分是一個綜合性指標(biāo)，反映了縣域內(nèi)金融行業(yè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策環(huán)境多方面的情況。作為一個基于多個指標(biāo)的綜合得分，它的基礎(chǔ)是權(quán)衡多個因素的影響；金融規(guī)?？煞从晨h域內(nèi)金融行業(yè)的發(fā)展水平；財政收入反映了政府財政收支狀況，間接反映了縣域內(nèi)企業(yè)和個人的經(jīng)濟(jì)活動水平；存貸差額則是反映縣域金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)能力和風(fēng)險狀況。

(2)經(jīng)濟(jì)含義：這四個指標(biāo)可以反映縣域金融行業(yè)、經(jīng)濟(jì)活動和信貸風(fēng)險等方面的情況。縣域金融發(fā)展綜合得分是對多個指標(biāo)的加權(quán)得分。因此，縣域內(nèi)發(fā)展水平整體較高時，綜合得分也較高；反之，亦然。金融規(guī)模和財政收入通常與縣域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平強(qiáng)相關(guān)，而存貸差額則更多反映金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營情況和信貸風(fēng)險。

(3)可解釋性：這四個指標(biāo)易于從經(jīng)濟(jì)角度理解，能夠很好地回答縣域金融發(fā)展的相關(guān)問題?？h域金融發(fā)展綜合得分可以較好地揭示多個指標(biāo)之間的綜合影響，總結(jié)縣域金融發(fā)展的綜合狀況。金融規(guī)模、財政收入和存貸差額三個指標(biāo)涵蓋了金融業(yè)、政府財政和信貸方面的情況，因此結(jié)合使用這四個指標(biāo)可以提供全面的縣域金融高質(zhì)量發(fā)展分析。

綜合來看，這四個指標(biāo)可以作為分析縣域金融高質(zhì)量發(fā)展情況的基本指標(biāo)。當(dāng)然，在實際應(yīng)用中需要注意指標(biāo)的合理性，包括是否存在多重共線性、序列平穩(wěn)等問題。同時，需要考慮是否需要加入其他一些指標(biāo)來更全面地反映縣域發(fā)展的情況，從而更準(zhǔn)確地描述和分析縣域金融高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢。

3.2 時間序列指標(biāo)檢驗分析

3.2.1 時間序列平穩(wěn)性檢驗

ADF檢驗的結(jié)果如表5所示，縣域金融發(fā)展綜合得分(DCFD)、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)個數(shù)(DFSO)、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額(DFST)、財政收入(DCFR)指標(biāo)在二階差分后是平穩(wěn)指標(biāo)變量，存貸差額(DDLB)也可以進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗，但它在0階差分后是平穩(wěn)指標(biāo)變量。

表5 時間序列平穩(wěn)性檢驗

3.2.2 滯后期排除檢驗和協(xié)整檢驗

本文針對縣域金融發(fā)展綜合得分、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)個數(shù)、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額、財政收入及存貸差額指標(biāo)構(gòu)建了五變量VAR統(tǒng)計模型。根據(jù)Eviews的建議，結(jié)合LR、FPE、AIC、SC和HQ等原則，使用二階滯后的VAR模型進(jìn)行分析，如表6所示。

表6 滯后期排除檢驗

本文有縣域金融發(fā)展綜合得分、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)個數(shù)、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額、財政收入及存貸差額5個指標(biāo)，故采用Johansen協(xié)整檢驗法。由表7可知，存在五個協(xié)整方程，表明變量間有長期均衡關(guān)系。

表7 協(xié)整檢驗

3.2.3 回歸分析結(jié)果

VAR結(jié)果如表8所示，縣域金融發(fā)展綜合得分與農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)個數(shù)、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額、財政收入存貸差額的VAR統(tǒng)計模型回歸方程式如下：

表8 回歸分析結(jié)果

DCFD=5299.682+973.393*Trend-0.794*DCFD(-1)-0.100*DFSO(-1)+0.328*DFST(-1)+0.36*DCFR(-1)+1.319*DDLB(-1)-0.283*DCFD(-2)-1.111*DFSO(-2)+2.106*DFST(-2)+21.730*DCFR(-2)-2.025*DDLB(-2)(3)

3.2.4 AR根檢驗

AR根檢驗?zāi)芘袛嗷貧w模型的有效與穩(wěn)定性，依照圖2的結(jié)果，單位圓內(nèi)包含了所有的特征根，表明本文所建立的VAR模型具有長期的穩(wěn)定性和可行性。

圖2 AR根檢驗結(jié)果

3.2.5 格蘭杰因果檢驗

本文基于所構(gòu)建的VAR模型對DCFD、DFSO、DFST、DCFR與DDLB進(jìn)行Granger檢驗，所得結(jié)果如表9所示。在1%的顯著水平上，財政收入是縣域金融發(fā)展綜合得分變化的原因；在10%的顯著水平上，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)個數(shù)、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額及存貸差額都不是縣域金融發(fā)展綜合得分的Granger原因。

表9 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

3.2.6 脈沖響應(yīng)分析

利用脈沖響應(yīng)方法研究加入農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)個數(shù)、資產(chǎn)總額、財政收入和存貸差額對縣域金融發(fā)展綜合得分的影響，設(shè)置反應(yīng)期數(shù)為11，通過VAR模型對DCFD、DFSO、DFST、DCFR和DDLB進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)的檢驗。圖3展示了縣域金融發(fā)展綜合得分在反應(yīng)期數(shù)內(nèi)的響應(yīng)情況，橫軸表示反應(yīng)期數(shù)，縱軸表示該得分的響應(yīng)程度。

圖3 DCFD對DFSO、DFST、DCFR與DDLB的脈沖響應(yīng)

由圖3可知，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)個數(shù)對縣域金融發(fā)展綜合得分的影響主要集中在前七期，以負(fù)向影響為主，它的最大值在第4期，說明滯后四期的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)個數(shù)對縣域金融發(fā)展綜合得分的影響最大。

農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額對縣域金融發(fā)展綜合得分的影響主要集中在前七期，以負(fù)向影響為主，它的最大值在第4期，說明滯后四期的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額對縣域金融發(fā)展綜合得分的影響最大。

根據(jù)圖3脈沖響應(yīng)的結(jié)果，財政收入和存貸差額對縣域金融發(fā)展綜合得分的影響在前九期較為顯著，以正向影響為主。其中，財政收入對該得分的影響最大值出現(xiàn)在第3期，而存貸差額的最大值出現(xiàn)在第6期，說明分別滯后三期和六期的財政收入和存貸差額對縣域金融發(fā)展綜合得分的影響最大。

3.2.7 方差分解

方差分解結(jié)果如表10所示，縣域金融發(fā)展綜合得分主要受自身因素影響，其中農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)個數(shù)、資產(chǎn)總額、財政收入和存貸差額對該得分的影響分別為18%、16%、21%和13%，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)個數(shù)和財政收入的貢獻(xiàn)率較大，尤其是財政收入對該得分的影響更為顯著，這種影響程度在第1期和第2～10期均存在。

表10 方差分解結(jié)果

通過滯后期選擇，本文建立包含五個變量的VAR回歸模型，并采用2階滯后模型進(jìn)行改進(jìn)。通過格蘭杰因果檢驗，證明該模型具有顯著統(tǒng)計意義，在1%的顯著水平上，財政收入是縣域金融發(fā)展綜合得分的Granger原因；處于10%的顯著水平時，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)個數(shù)、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額及存貸差額都不是縣域金融發(fā)展綜合得分的Granger原因。除了縣域金融發(fā)展綜合得分自身外，財政收入對縣域金融發(fā)展綜合得分的影響大約在21%。對于縣域金融來說，當(dāng)?shù)卣呢斦杖雽h域金融高質(zhì)量發(fā)展有正向的支持作用，且貢獻(xiàn)率較大。因此，在縣域金融高質(zhì)量發(fā)展過程中，要深度挖掘財政收入對縣域金融高質(zhì)量發(fā)展的支持效應(yīng)。

3.2.8 河南省縣域金融綜合發(fā)展方程模型構(gòu)造

為了研究縣域金融高質(zhì)量發(fā)展，本文在之前已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對面板數(shù)據(jù)模型框架進(jìn)行了一系列修改和調(diào)整，以下是一個可行的面板數(shù)據(jù)模型框架：

其中，Yit代表第i個縣域在第t年的縣域金融高質(zhì)量發(fā)展綜合得分；α是常數(shù)項；Xj,it和βj分別代表與縣域金融高質(zhì)量發(fā)展有關(guān)的k個指標(biāo)和其系數(shù)，比如支持小微企業(yè)融資、促進(jìn)農(nóng)村金融服務(wù)、深化金融改革、一般公共預(yù)算支出、一般公共預(yù)算收入、各類銀行人民幣存貸款情況等。

除此之外，模型還包含了n個控制變量，它們可能影響到縣域金融高質(zhì)量發(fā)展水平。其中Zm,it代表第i個縣域在第t年的第m個控制變量的值；γm代表它的系數(shù)。

另外，λiδt分別表示縣域和時間的固定效應(yīng)，用于控制這些因素對結(jié)果的影響；εit是誤差項，可以捕捉到那些未被建模的其他因素對金融高質(zhì)量發(fā)展的影響。

4 河南省縣域金融高質(zhì)量發(fā)展的對策建議

4.1 以產(chǎn)業(yè)帶動效應(yīng)服務(wù)發(fā)展現(xiàn)代縣域金融體系

縣域金融在服務(wù)地方實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面發(fā)揮著重要作用。河南省各地應(yīng)根據(jù)不同的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，積極發(fā)展相應(yīng)的縣域金融支持服務(wù)。例如，農(nóng)村信用社、民營銀行等金融機(jī)構(gòu)可以結(jié)合當(dāng)?shù)剞r(nóng)村、工業(yè)產(chǎn)業(yè)特色，推出產(chǎn)品和服務(wù)，為當(dāng)?shù)仄髽I(yè)融資等提供支持。此外，有關(guān)部門可針對當(dāng)?shù)卮?、社區(qū)貧困戶等特殊群體，推出專項金融扶持計劃，加大金融扶貧力度，為其提供融資支持。

4.2 以個體行為效應(yīng)促進(jìn)縣域金融民生發(fā)展

縣域金融在服務(wù)民生方面具有重要作用。河南省各地應(yīng)注重加強(qiáng)對居民金融知識的普及和教育，引導(dǎo)居民樹立正確的理財觀念，從而推動縣域金融市場的健康發(fā)展。因此，可通過開展金融知識普及活動，組織相關(guān)培訓(xùn)和講座，提高居民對金融產(chǎn)品的認(rèn)知和理解度，讓其更好地把握和利用好各類金融服務(wù)。同時，積極推動縣域數(shù)字金融的發(fā)展，提供高效、便捷、安全的金融服務(wù)，進(jìn)一步加強(qiáng)縣域金融與民生的緊密聯(lián)系。

4.3 以社會規(guī)范效應(yīng)推動縣域金融信用體系建設(shè)

縣域金融在信用體系建設(shè)方面有著不可或缺的作用。河南省各地應(yīng)加強(qiáng)金融市場的監(jiān)管和規(guī)范，對失信行為和觸犯法律的金融機(jī)構(gòu)和個人及時進(jìn)行制裁，維護(hù)市場的公平、公正和良性發(fā)展。同時，注重建立全面、精準(zhǔn)、可靠的信用體系，鼓勵各類金融機(jī)構(gòu)通過數(shù)據(jù)互換、網(wǎng)絡(luò)共享等方式建立信用數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)信息共享，提高金融信用管理的效率和精準(zhǔn)度。