农村金融发展对我国农村经济增长的影响研究

(四川大学经济学院 四川 成都 610065)

一、实证分析

(一)模型构建

相关假设：1.农村金融在农村经济增长中发挥关键作用；

2.农村金融拥有农村金融发展规模、结构、效率三种构成要素。

本文对柯布-道格拉斯函数作对数化处理，引入金融要素变量作为控制变量，建立能够代表金融发展状况和农村经济增长关系的VAR模型：

lnEG=a+blnFS+clnFX+dlnFE+e

其中EG表示农村经济增长率。农村经济总量应该包括在农村地区范围内进行的所有产业所生产的总产值。但是基于对我国农村目前发展的考虑，用第一产业生产总值来代替农村经济总量比较合适。

FS代表农村金融发展规模。本文为了更好衡量农村金融发展规模，选择用农村存贷款之和与第一产业生产总值之比来表示。即FS=农村存贷款/第一产业GDP。

FX表示农村金融发展结构。从不同的角度研究农村金融结构，自然会得到不同的结论。本文用农村贷款与农村金融资产总量之比来表示农村金融结构。即FS=农村贷款/农村金融资产总量。

FE代表农村金融发展效率。金融发展效率衡量了储蓄投资转化率，本文用农村存款与农村贷款之比衡量农村金融发展效率。即FE=农村存款/农村贷款

本文所使用的数据全部来源于中国银监会官网、国家统计局官网、国家数据官网等相关网站。主要通过对《中国统计年鉴》《中国金融统计年鉴》《中国农村统计年鉴》相关数据计算得出。其中经济增长率中有出现负数的，均与相邻数值进行平均化。

为了对本文所选数据有一个大概的认识，下面是对数据进行处理得到的各变量的描述性统计。本文所有分析结果均用软件Eviews7.0进行数据处理得到。

(二)单位根检验

为避免出现伪回归现象，使用ADF检验对原时间序列数据进行平稳性检验。

从表1中可以看出，序列lnEG的ADF统计值为-1.937281，其绝对值小于10%临界值绝对值，表示序列lnEG在10%显著水平下不平稳。同理可以知道lnFS、lnFX、lnFE各数据序列在10%显著水平下不平稳。不过这些变量的一阶差分序列dlnEG、dlnFS、dlnFX、dlnFE的ADF统计值均小于1%临界值。即诸变量的一阶差分在1%的显著水平下平稳，这表明各变量都是一阶单整序列。

表1 各变量单位根检验

注：(1)*表示在10%显著水平下拒绝原假设，***表示在1%显著水平下拒绝原假设。下同。

(2)检验形式(CTL)分别代表常数项、趋势和滞后阶数：dlnEG、dlnFS、dlnFX、dlnFE分别代表相应变量的一阶差分。

(三)协整检验

由上文可知各变量均为一阶单整序列，因此可以进行协整检验以确定它们之间是否存在长期稳定的关系。本文选择Johansen检验法对数据进行分析。根据SC准则确定lnEG、lnFS、lnFX和lnFE的最优滞后期为1，利用相关检验对诸变量进行检测，残差序列也具有平稳性。

表2 Johansen检验(迹统计量)

由表2迹统计量可知，在95%水平下存在一个协整方程。

表3 Johansen检验(最大特征值统计量)

由表3最大特征值统计量显示在95%置信水平下存在一个协整方程。

由以上协整检验可知，在95%的置信水平下存在一个协整方程。确定各相关变量的系数，就可以得到协整方程。

表4 标准化协整系数

长期均衡方程为：

lnEG=3.078980lnFS+25.71903lnFX+18.67149lnFE

(0.65295) (3.90241) (2.60552)

由上述方程可以得到，在所研究分析时间段内，lnEG、lnFS、lnFX和lnFE存在长期稳定的协整关系。

(四)向量误差修正模型

协整检验确定了lnEG、lnFS、lnFX和lnFE四个变量之间存在着长期平稳关系。然而在现实经济中，诸相关变量之间不仅存在长期的相互影响，还存在短期的相互影响。在上述协整关系成立的前提下，可以利用误差修正模型确定变量之间在短期内的动态关系。

表5 误差修正模型的参数估计

由上表可知VEC模型为：

VECM=LNEG(-1)-3.156760LNFS(-1)-25.19737LNFX(-1)-18.60861LNFE(-1)-13.05877

(0.05626) (1.4586) (1.4258)

该表达式与Johansen协整检验中得到的方程是一致的。在该模型中，lnFS、lnFX、lnFE的系数均为正值，它们对应的t值分别为0.37849、-4.38972、-2.95364。在模型中lnFX对于VECM的回归系数显著的为负数，所以当其他变量变化时，lnFX会做出迅速反应使模型恢复平稳。对于模型中其他变量变化时，lnFX也会做出反应使模型恢复平衡。但是对于lnFS变量来说，系统偏离长期稳定时lnFS则不会发生迅速的变化。

二、Granger因果检验

Granger因果关系法经常用来初步判定经济变量之间是否互相存在因果关系，其基本原理：有两个变量X和Y，如果X变化会引起Y的变化，则Y的变化滞后于X的变化，则称X与Y之间存在Granger因果关系。对各变量检验结果如下：

表6 Granger因果检验结果

由表6可以得到，“农村金融规模不是农村经济增长的Granger原因”的假设对应概率为0.0761，小于10%的检验水平，可以这样认为“农村金融规模不是农村经济增长的Granger原因”；“农村经济增长不是农村金融规模Granger原因”其对应概率为0.1273，大于10%的检验水平，表明“农村经济增长是农村金融规模的Granger原因”。同样，“农村金融结构不是农村经济增长的Granger原因”与“农村金融效率不是农村经济增长的Granger原因”概率分别为0.0971与0.0501，均小于10%的检验水平，假设成的；比较概率可以得知，“农村经济增长分是农村金融结构与效率的Granger原因”。

三、实证分析与结论

由上述检验可以知道，金融三要素并未对农村经济水平的提高有显著的作用。相反，正是因为农村经济增长，才促进了农村金融规模的扩大、结构的优化、效率的提高。

但是，由于Granger因果检验只用于初步检验，所以该检验结果并不不能很准确地衡量各个变量之间的关系，换句话而言，即该检验结果可能存在一定的偏差，与事实有一定程度的出入。当然，对于两者关系的研究，并不是通过本文一篇文章就能说清楚这么简单，相信国内专家外学者经过更加深刻细致的探究分析，会对农村金融发展与农村经济增长的关系有一个更加准确的判定。