我国省域农村金融发展水平评价

蒋志强， 刘 畅

(1.淮阴工学院 经济管理学院，江苏 淮安 223001;2.淮阴工学院 学生处，江苏 淮安 223003)

我国省域农村金融发展水平评价

蒋志强1*， 刘 畅2

(1.淮阴工学院 经济管理学院，江苏 淮安 223001;2.淮阴工学院 学生处，江苏 淮安 223003)

通过构建农村金融发展水平评价指标体系，利用因子分析法对我国省域农村金融发展水平影响因子进行甄别并同时进行了综合评价。结果表明：农村生产与生活、农村经济发展以及农业贷款是影响我国省域农村金融发展水平的重要因子，需要从改善农村生产生活条件、促进农村经济发展以及提高农业贷款规模方面采取相应措施，提升我国省域农村金融发展水平。

农村金融；金融发展水平；因子分析

0 引言

农村金融是现代农村经济发展的核心，而我国各区域农村金融发展具有明显的不平衡性。宋宏谋等通过对我国东中西地区农村存款、农村贷款、农业贷款以及乡镇企业贷款的分析后认为，中西部地区农村金融总量明显偏低[1]；姚耀军使用农村贷款余额与农村GDP之比衡量我国农村金融发展水平[2]；韩俊等通过实地调查后发现我国各区域农村金融需求，金融机构运行状况等方面存在差异[3]；陈文俊利用农村金融发展规模与农村金融发展效率表示农村金融发展水平[4]；谭力铭发现在1998年～2008年间，我国区域农村金融发展差异呈现先缩小后扩大的趋势[5]；黎翠梅和曹建珍以农村储蓄动员率、储蓄投资转化率以及投资投向率三个指标构建指标评价体系，对我国东中西地区农村金融发展效率进行了评价。结果表明：我国农村金融发展效率区域差异明显，东部地区明显高于中西部地区，并且呈现出典型的“中部塌陷”特征[6]；姚星垣利用农村居民家庭人均现金收入与现金支出的余额，除以农村居民家庭人均现金收入表示农村金融发展水平[7]；付园元等在构建农村发展水平决定模型的基础上，分别从我国农村金融水平、金融机构以及金融环境等方面全面研究了区域差异问题[8]。

从现有文献可以看出，学者们主要使用农村存贷款余额与农业或者农村GDP比值反映农村金融发展水平，而将农村发展与农村金融结合起来综合考查农村金融发展水平的文献较少。事实上，农村发展与农村金融相互作用，相互促进。本文在借鉴已有文献基础上，同时考虑到农村发展与农村金融之间的关系，选择能够反映农村经济发展水平、生活水平、城镇化水平以及农村金融自身发展等具体指标，使用因子分析法在对我国省域农村金融发展水平进行测度与评价。

1 研究方法、指标选择与数据来源

1.1 研究方法

本文使用SPSS19.0软件对我国各省域农村金融发展水平进行因子分析，使用KMO检验与Bartlett球形检验，采用因子矩阵方差最大化正交旋转方法。主要步骤包括：选择农村金融发展水平的影响因素，对各因素进行主成分因子提取并进行分类，最终获得我国省域农村金融发展水平的影响因素。

1.2 指标选择

参照已有研究文献，考虑到农村发展与农村金融之间的关系，为了更为客观地评价我国省域农村金融发展水平，本文主要从农村整体发展状况与农村金融自身发展两个方面选择因子分析指标。

各指标分别为：X1为第一产业产值(亿元)；X2为农村固定资产投资完成额(亿元)；X3为农民人均纯收入(元)；X4为第一产业增加值比重(%)；X5为农村消费(亿元)；X6为GDP(亿元)；X7为农产品进出口占GDP比重(%)；X8为GDP比重(%)；X9为城镇人口比重(%)；X10为农业贷款占全部贷款比重(%)；X11为农业贷款(亿元)；X12为农户储蓄(亿元)。

1.3 数据来源

本文以2009年～2012年我国31个省份农村金融发展数据作为研究样本，选取相关数据平均值进行分析。数据主要来源于我国31个省份统计年鉴或者统计公报以及金融统计年鉴。2010年与2012年农业贷款数据分别来源于中国农村金融服务报告(2010、2012)，2009年与2011年农业贷款数据采用插值法进行了填补。需要说明的是在进行因子分析之前，各数据均进行了标准化处理。

2 因子分析检验与结果

2.1 因子分析的相关检验

KMO与Bartlett检验结果如表1所示，其中：KMO值为0.744(大于0.7)，说明指标数据适合进行因子分析；Bartlett检验值为0.000(通过球形检验)，同样说明所选数据符合进行因子分析的要求。

表1 因子分析检验

2.2 因子分析的具体结果

相关系数矩阵的特征值及贡献率结果如表2所示。根据特征值大于1原则，筛选出3个公共因子，3个公因子的累计贡献率为84.583%。3个公因子解释的方差分别为39.395%、35.092%和10.096%。说明3个公因子可以较好地解释各个变量，信息提取较为充分，具有良好的统计意义。

表2 特征根与方差贡献率

因子的旋转成分矩阵如表3所示。第1个公因子在评价指标农民人均纯收入(X3)、城镇人口比重(X9)、农村消费(X5)、第一产业增加值比重(X4)、农产品进出口占GDP比重(X7)与农业贷款占全部贷款比重(X10)上的载荷较大，其载荷水平均在0.7以上。反映了各省市农村生活消费水平以及农业生产情况，将第1个公因子称为农村生产生活因子。第2个公因子在第一产业产值(X1)、GDP(X6)、GDP比重(X8)、农村固定资产投资完成额(X2)与农户储蓄(X12)指标载荷较大，均达到0.85以上。各个指标体现了各省市农村以及经济发展整体情况，总体上反映了农村经济发展状况。因此，将第2个公因子称为农村经济发展因子。第3个公因子在农业贷款(X11)变量载荷较大，称之为农业贷款因子。

表3 旋转后的因子载荷矩阵

各因子得分系数矩阵如表4所示，每个因子得分系数以及原始变量标准化后的数值可以得到每个样本对象的因子得分，计算公式为：

F1=-0.067X1-0.101X2+0.199X3-0.122X4+0.178X5+0.059X6+0.167X7+0.059X8+0.204X9-0.226X10-0.045X11+0.014X12

F2=0.223X1+0.238X2+0.005X3-0.028X4+0.017X5+0.201X6+0.001X7+0.201X8-0.035X9+0.140X10+0.003X11+0.203X12

F3=-0.050X1+0.142X2-0.009X3-0.298X4+0.069X5-0.034X6-0.068X7-0.034X8-0.008X9+0.437X10-0.764X11+0.006X12

利用前述因子得分计算公式，采用我国各省份2009年～2012年各指标数据的平均值计算得到各因子具体得分以及综合得分，具体计算结果如表5所示。

表4 成分得分系数矩阵

从表5中可以看到，整体上我国省域农村金融发展水平表现出明显的地域性特征，东部地区省份总体上高于中西部地区省份。从具体影响因子角度来看，第一主成分因子与第二主成分因子以及第三主成分因子对不同省份的影响各异。

在第一主成分因子方面，上海、北京、天津、广东以及江苏是分值最高的五个省市，上海的分值最高为2.078。以第一主成分因子是否大于零分为两类，第一类包含第一到第九的省市，第二类包含第十到第三十一的省市。这表明第一主成分因子在各省域的农村生产生活水平差异较大。事实上，第一类省市地区的农村生产生活水平明显高于第二类省市地区。

在第二主成分因子方面，山东、广东、江苏、河南、浙江、河北以及四川是分值最高的七个省市，山东的分值最高为2.534。以第二主成分因子是否大于零分为两类，第一类包含第一到第十一的省市，第二类包含第十二到第三十一的省市。说明在第二主成分因子上，第一类与第二类地区省市的经济发展水平差异较大。

在第三主成分因子方面，山西、北京、甘肃、宁夏以及浙江是分值最高的五个省市，山西的分值最高为2.595。以第三主成分因子是否大于零分为两类，第一类包含第一到第十六的省市，第二类包含第十七到第三十一的省市。同样说明在第三主成分因子上的农业贷款方面存在较大的差异。

表5 我国各省域农村金融发展因子得分及排名情况

3 结论与政策建议

通过对我国省域农村金融发展水平相关数据的因子分析后发现：农村生产生活、农村经济发展以及农业贷款是影响我国省域农村金融发展水平的重要因子，由此得出三点政策建议。

首先，提高农村生产与生活水平，促进农村金融发展。因子分析结果表明，农村生产生活因子是第一主成分，这表明农村生产生活因子是影响农村金融发展的重要因子之一。各地制定差异化政策措施，进一步拉动农村地区消费生活水平，同时，努力促进农村生产水平的提高，对于我国中西部地区省份而言，提升空间尤为较大，可以有效地缩小与东部地区省份农村金融发展的差距。

其次，加快地方经济发展，提升农村金融发展水平。因子分析结果显示，地方经济发展与农村金融发展关系密切，也是重要的影响因子之一。地方经济的发展可以有效地推动农村金融发展，各地方可以因地制宜地制定经济发展政策，促进本地经济发展，从而促进当地农村金融的发展。

最后，积极促进农村金融自身的发展。农村生产生活因子与经济发展因子都是外在影响因子，而农业贷款因子是内在因子。各地方应该积极扩大农业贷款规模，优化农村信贷结构，提高农村信贷效率，促进农村金融自身发展。

[1] 宋宏谋，陈鸿泉，刘勇.中国农村金融区域发展程度实证分析[J].金融研究，2002(8)：111-119.

[2] 姚耀军.中国农村金融发展与经济增长关系的实证分析[J].经济科学，2004(10)：24-31.

[3] 韩俊，罗丹，程郁.农村金融现状调查[J].农村金融研究，2007(9)：9-20.

[4] 陈文俊.农村金融发展与农村经济增长相关性实证研究[J].系统工程，2011(3)：40-46.

[5] 谭力铭.中国农村金融发展的区域差异及其收敛性研究[D].长沙：中南大学，2012.

[6] 黎翠梅，曹建珍.中国农村金融效率区域差异的动态分析与综合评价[J].农业技术经济，2012(3)：4-12.

[7] 姚星垣，夏慧.区域农村金融发展与城乡一体化关系的实证研究——以浙江省为例[J].经济研究导刊，2012(1)：71-73.

[8] 付园元，李敬，付陈梅，等.农村金融发展水平度量体系构建与实证分析[J].西部论坛，2014(11)：61-68.

(责任编辑：侍建旻)

Evaluation of Provincial Rural Financial Development Level in China

JIANG Zhi-qiang1*，LIU Chang2

(1.Faculty of Economics and Management, Huaiyin Institute of Technology, Huai'an Jiangsu 223001, China;2.Students Affair Division, Huaiyin Institute of Technology, Huai'an Jiangsu 223001, China)

By constructing the evaluation index system of rural financial development, the factor analysis method was used to get the important influence factor and the comprehensive evaluation of China's provincial rural financial development at the same time. The results showed that the production factor of rural life, rural economic development factor and the agricultural loan factor were important, which were affecting China's provincial rural financial development level. We should improve rural production and living conditions, promote the development of rural economy and improve agricultural loans to enhance China's provincial rural financial development level.

rural finance; financial development level; factor analysis

2015-04-16

江苏高校哲学社会科学基金项目(2014SJB683)

蒋志强(1979-)，男，江苏连云港人，讲师，博士，主要从事农业经济与国际贸易问题研究；*为通讯作者。

F830.6

A

1009-7961(2015)03-0070-05