中国农村金融发展的分布动态及其演变

【摘 要】 本文借助Kernel 密度和Markov链估计方法实证研究了中国农村金融发展的分布动态及其演变，得到如下结论：（1）Kernel 密度估计显示，中国农村金融发展水平地区差异较为明显，且呈现出不断扩大态势，同时伴随着极化特征的出现。（2）Markov链分析表明，中国农村金融发展水平在不同发展阶段的流动性较小。从长期来看，中国农村金融发展水平将朝高水平阶段发展。

【关键词】 农村金融；Kernel 密度；Markov链

一、引言

改革开放以来，中国农村金融发展取得了较大进展，对农村经济增长做出了重大贡献。然而，由于各地区经济、文化、社会等方面存在较大差异，农村金融发展也表现出明显的地区差异性。根据以往文献可以发现，绝大多数文献聚焦于农村金融发展对农村经济增长的影响，农村金融发展的影响因素以及农村金融发展的减贫效应等方面。对于农村金融发展的地区差异研究较少。基于此，本文借助Kernel密度和Markov链估计方法对中国农村金融发展的地区差异与动态演进进行探析，为推动农村金融发展提供一定的借鉴。

二、研究方法与数据说明

1、Kernel密度估计

核密度估计方法作为非参数估计方法之一，在学术界应用非常广泛，经济学、人口学、管理学等各个领域都有所涉及。按照核密度的相关理论，可以得知核密度估计公式为：

（1）

（1）式中表示中N表示观测值，x1，……，xN表示随机变量，h为带宽，k（x）为核函数，且满足：k（x）≥0，k（x）=k（-x），。通常情况下，采用高斯核进行核密度估计，其函数形式表示为。在实践过程中，带宽（h）和观测值（N）之间一般满足，。

2、Markov链方法

Markov链是一个随机过程的状态空间，按照Markov链的定义，Markov链满足：

其中，x（tn）是在条件x（ti）=xi下的条件分布函数，Markov链主要是用于判断随机变量的状态转移概率和稳态分布。详细介绍可以参考沈丽等（2013）一文。

3、数据说明与来源

参考张兵等（2015）的研究，本文选取了农村信用社年存款和贷款的总额占农村GDP的比重来衡量农村金融发展水平。数据来源于《中国农村统计年鉴》、《中国金融年鉴》以及各省的统计年鉴。

三、中国农村金融发展的Kernel密度估计

图1给出了中国农村金融发展水平在1992-2015年之间的动态演变态势。根据图1可以发现，相比1992年而言，1997年Kernel密度曲线波峰高度下降趋势较为明显，波峰宽带明显变宽，说明1997年中国农村金融发展水平相比1992年而言，各地区的差距不断加大。同时，在Kernel密度曲线的右侧出现出一个小峰，说明2002年中国各地区农村金融发展水平呈现出极化现象。相比1997年而言，2002年Kernel密度曲线波峰高度下降趋势较为明显，波峰宽带明显变宽，说明2002年中国农村金融发展水平在各地区的差距依然不断加大。相比2002年而言，2007年Kernel密度曲线波峰高度呈现出下降趋势，波峰宽带变窄，说明2007年中国农村金融发展水平在各地区的差距呈现出增大趋势。同时，在Kernel密度曲线的右侧呈现出多个小峰态势，说明2007年中国各地区农村金融发展水平存在高水平“俱乐部”现象。相比2007年而言，2015年Kernel密度曲线波峰高度继续下降，波峰宽带继续变宽，说明2015年中国农村金融发展水平的地区差距依然呈现出扩大态势。虽然在Kernel密度曲线的右侧呈现出小峰态势，但是不够明显，说明2015年中国各地区农村金融发展水平高水平和低水平的“俱乐部”现象有所消失，极化现象逐渐不明显。总体来看，在样本观测期内，Kernel密度估计表明中国农村金融发展水平的地区差距越来越大。

四、中国农村金融发展的Markov链分析

通过聚类分析，本文将中国农村金融发展水平划分为5个阶段。分别为农村金融发展低水平阶段，区间为（0，0.5]，用类型Ⅰ表示；农村金融发展中低水平阶段，区间为（0.5，1]，用类型Ⅱ表示；农村金融发展中等水平阶段，区间为（1，1.5]，用类型Ⅲ表示；农村金融发展中高水平阶段，区间为（1.5，2]，用类型Ⅳ表示；农村金融发展高水平阶段，区间为（2，+ ∞]，用类型Ⅴ表示。

表1给出了中国农村金融发展的Markov链转移矩阵概率分布，表1中的对角线上的值均位于该行的最高位置，说明中国农村金融发展的流动性相对较稳定，但非对角线上的值也存在一定的变化。具体来看，表3的第2行可以解释为有88.4%的省份的农村金融发展水平在考察期当年保持同样的状态，即低水平阶段，但是也有11.6%的省份其农村金融发展水平上升为中低水平阶段，上升了一个等级。表3的第3行可以解释为有85.1%的省份的农村金融发展水平在考察期当年保持同样的状态，即中低水平阶段，但是也有12.3%的省份其农村金融发展水平上升为中等水平阶段，上升了一个等级；还有1.7%的省份其农村金融发展水平下降到低水平阶段，下降了一个等级。表3的第4行可以解释为有73.8%的省份的农村金融发展水平在考察期当年保持同样的状态，即中等水平阶段，但是也有15.5%的省份其农村金融发展水平上升为中高水平阶段，上升了一个等级；还有10.7%的省份其农村金融发展水平下降到中低水平阶段，下降了一个等级。表3的第5行可以解释为有75.0%的省份的农村金融发展水平在考察期当年保持同样的状态，即中高水平阶段，但是也有15.8%的省份其农村金融发展水平上升为高水平阶段，上升了一个等级；还有6.6%的省份其农村金融发展水平下降到中等水平阶段，下降了一个等级；同时，还有2.6%的省份其农村金融发展水平下降到中低水平阶段，下降了二个等级。表3的第6行可以解释为有91.4%的省份其农村金融发展水平在考察期当年保持同样的状态，即高水平阶段，但是也有8.6%的省份其农村金融发展水平下降到中高水平阶段。

表2给出了中国农村金融1992-2015年初始分布和稳态分析的检验结果。从表2可以发现，中国农村金融发展水平低水平下降的幅度最大，而高水平上升幅度最大。如果按照目前的发展状态，中国农村金融发展水平在长期来看，将处于高水平阶段的省份最多。高水平状态的省份占比为44.2%，其次是中高水平為24.2%，再次是中低水平为15.8%，而低水平则为2.3%。具体来看，农村金融发展低水平所占省份从65.5%下降到2.3%，下降幅度达到63.2%；农村金融发展中低水平所占省份从27.6%下降到15.8%，下降幅度达到11.8%；农村金融发展中等水平所占省份从6.9%上升到13.5%，上升幅度达到6.6%；农村金融发展中高水平所占省份从0.0%上升到24.2%，上升幅度达到24.2%；农村金融发展高水平所占省份从0.0%上升到44.2%，上升幅度达到44.2%。这表明中国农村金融发展水平存在比较稳定的发展趋势，从长期来看，中国农村金融水平将逐步朝高水平方向发展，并趋于稳态。

五、结论

本文使用了1992-2015年省际数据，通过核密度估计分析方法和马尔可夫链分析方法，实证考察了中国农村金融发展水平的动态演变趋势。得到如下结论：（1）Kernel 密度估计显示，从1992-2015年，中国农村金融发展水平的地区差异较为明显，且呈现出不断扩大态势，同时伴随着极化特征的出现。说明中国农村金融发展水平地区发展不均衡现象比较明显，存在高水平“俱乐部”现象。（2）Markov 链分析表明，中国农村金融发展水平在不同发展阶段的流动性较小，基本保持在原来阶段。总体来看，按照当前农村金融发展态势，从长期来看，中国农村金融发展水平将朝高水平阶段发展。

【参考文献】

[1] 沈丽，鲍建慧.中国金融发展的分布动态演进：1978～2008年——基于非参数估计方法的实证研究[J]. 数量经济技术经济研究，2013（05）33-47.

[2] 张兵，翁辰.农村金融发展的减贫效应——空间溢出和门槛特征[J]. 农业技术经济，2015（9）37-47.

【作者简介】

张甲芳（1984-）女，硕士研究生，中国建设银行股份有限公司怀化府星路支行行长.