安徽省农村金融创新对经济发展的影响研究

徐良志，李 停

（铜陵学院，安徽 铜陵 244000）

一、引言

在乡村振兴战略背景下，农村金融抑制已成为常态，金融供给严重不足，单一地扩大规模只会捉襟见肘，农村金融服务能力和水平亟待提升。2020年3月23日，安徽省提出《关于抓好“三农”领域重点工作确保如期实现全面小康的实施意见》补齐金融短板，扶持农地经济，提高乡村振兴的能力。

从农村经济激励视角来看，由于博弈的零和性质，使得传统的金融体制对农地资金整合激励不足、融资空间狭小；从农村经济转型发展来看，人地依附是制约新农村统筹发展的瓶颈，当前农村金融创新要从根本上将农民从固化中解放出来。因此，对农村金融创新能否打破信贷约束，将有助于我们深入剖析金融创新对经济增长影响的内在机理。

乡村振兴所要求的金融不仅仅是单纯地扩大规模，更是农村金融功能的全面升级，即农村金融创新。探究农村金融创新对农村经济发展的机理，农村金融的服务升级、业务的创新、金融风险的降低都是乡村振兴的一部分；农村金融创新是我国经济深化改革的一部分，探究金融创新经济效应对为日益突出金融供求矛盾带来新的突破口。

二、文献综述

国外学者发现：Henderson（2007）对发展中国家进行调研发现，城乡一体化需要完善金融市场来保障[1]。Mullan（2008）阐述了在发展中国家金融发展不均衡现象，得出农村金融体制的不健全会对城乡收入趋同机制会产生一定程度的抑制作用[2]。Valsecchi（2014）提出绿色金融发展对农地使用权的确定性高度相关，金融衍生品对农副产业增长有助推作用[3]。Michalopoulos（2009）通过系列模型分析发现，农副产业的快速发展必然会促进农村经济的整体提升[4]。

国内学者发现：禹跃军（2011）结合最优模型得出，农林渔牧的转型发展与农村金融体系的健全存在内生关系[5]。李春霄（2012）就产融协调研究得出，金融市场具有很强的优化资源配置能力，与三农经济存在均衡关系，但这种均衡关系不够稳定[6]。刘文东（2016）在城镇化调整中指出，现有的农村金融体系已无法适应日益发展的新农村经济，制约着城镇化的推进[7]。蒲坚（2016）以耕地为基础、信托为手段、产权为媒介，只有把土地与使用权无缝衔接，农民才可以全身心地投入生产[8]。李静娅（2017）从城乡统筹的视角出发：只有借力农地金融创新，顺势盘活现有耕地，才能将充足的劳动力从固化的土地束缚中释放出来[9]。杨孟禹（2017）在农地金融研究中提到：陈旧的人地依附、资金和人力资源集聚受阻、农地固化是新农村金融均衡发展的最大瓶颈[10]。

综合上述文献：国内外学者对农村金融创新大多是从宏观和理论层面上进行研究，鲜有实证分析，且对农村经济发展与金融创新的内在机制尚未完全澄清。鉴于此，以农业供给侧改革的领头羊安徽省为例，通过农村金融综合指标构建计量模型深入剖析安徽农村金融创新对三农经济增长的影响具有重要实践意义。

三、农村经济发展与金融创新现状及问题

（一）安徽农村经济与金融现状

1.农村经济发展

农林渔牧生产总值是衡量农村经济发展的主要指标，就 2010年而言，合肥、池州、滁州、安庆、芜湖、马鞍山、铜陵、宣城、蚌埠、宿州、阜阳、淮南、淮北、黄山、六安、亳州农林渔牧的生产总值分别为：327.63亿元、76.66亿元、252.14亿元、270.91亿元、168.85亿元、178.85亿元、55.79亿元、148.40亿元、147.81亿元、369.78亿元、149.01亿元、71.81亿元、40.25亿元、66.16亿元、258.42亿元、147.53亿元；至2017年，安徽省各地级市农林渔牧的生产总值分别为：447.75亿元、143.10 亿元、396.62亿元、408.63亿元、254.73亿元、274.71 亿元、82.97 亿元、244.85亿元、311.39亿元、621.47 亿元、244.85亿元、123.11亿元、67.11亿元、99.21亿元、387.06亿元，农林渔牧的生产总值增长率分别为：0.051、-0.057、0.012、0.051、0.126、0.081、0.036、0.035、-0.071、0.035、0.036、0.079、0.044、0.022、0.095、0.033，如图1所示。 由此可知：安徽各地级市县农村经济保持快速、平稳、协调发展的良好势头，但部分地区（池州、六安）农副产品价格上涨传导作用过大、土地价格逆势上涨导致金融市场不确定性增强、资金市场风险有所加大、乡镇经济活力不足等问题。

图1 农林渔牧增长率

2.农村金融创新

从图2可知，2010年，合肥、池州、滁州、安庆、芜湖、马鞍山、铜陵、宣城、蚌埠、宿州、阜阳、淮南、淮北、黄山、六安、亳州金融创新指标分别为：0.41、0.33、0.104、0.112、0.26、0.25、0.30、0.225、0.355、0.211、0.360、0.187、0.380、0.161、0.080、0.104；融资 结构 分 别 为 ：3.11% 、3.48% 、1.08% 、5.68% 、0.844% 、0.768%、1.382%、0.565%、0.53%；2017年，安徽省各地级市金融创新指标分别为：0.522、0.465、0.191、0.142、0.311、0.292、0.605、0.312、0.433、0.272、0.353、0.278、0.354、0.308、0.456、0.277、0.121、0.142。各地级市县金融融资结构存在差异，例如铜陵金融发展较快，这是由于该市规模较小，均数较高，导致金融市场发展明显快与其他城市。由此可知：随着有价股票证券市场和金融中介的不断发展完善，农村金融市场为农村产业转型调整提供良好的融资平台。

图2 农村金融发展

（二）农村金融改革存在问题

1.农村产权确权标准模糊

毋庸置疑，农村宅基地产权的确定是抵押银行贷款的必要条件。但安徽省农村集体自有住房资产确权和农村宅基地确权颁证工作进展缓慢，已俨然阻碍了农村经济的盘活。依据国家产权有关文件规定：单户自有住宅总面积不能超过160平米，但将阳台等附属建筑实际纳入后，多数在基地总面积超过规定，导致超标面积的宅基地发证困难，直接阻碍抵押贷款的审批。

2.农村产权抵押融资范围窄

新型农业经营主体对农业融资需求最为渴望，急需拓宽农村产权抵押融资的范围。但目前偏远农村地区尚未健全完善的金融风险分担机制、金融风险补偿机制、贷款主体，机制的不健全影响农村产权抵押融资的积极性。农业生产周期长、农地证券化业务滞后、加之风险漏洞长期存在，补偿机制不完善，容易导致涉农金融触底，机构融资范围窄。

四、农村金融创新与农村经济发展的机理分析

（一）金融创新对转变经济结构的影响

逐利是资本的本质，是影响各行各业经济发展的内生动力之一，而金融创新则能有效引导资金的流向。当各大行业经济整体形势处于上升阶段，金融中介会极大追加资本投入，以取得更多利益，得到金融支持的产业或部门会进一步扩大发展规模；当某些经济部门处于衰退阶段，金融部门将减少资金的投入，以规避风险，资金支持的缩减将会阻碍经济部门的发展。现阶段农村经济正处于新常态，绿色金融将资金从两高行业向低碳环保型产业分配，从而促进产业结构转型。

（二）金融创新降低风险和交易成本

随着科技的发展，越来越多高科技金融工具的层出不穷极大缩减了融资代价，从纸币到银行卡和电子支付都是金融创新降低融资成本的最好体现。20世纪互联网的出现，从时间和空间方面打破了限制金融交易范畴。一方面，金融创新通过信息对称揭示促使企业不断融合公司效益和管理的能力，使得信息对称阳光化，避免寻租的衍生，横向降低成本。另一方面，金融创新降低了经济市场的经营风险，如期货工具的发明烫平了经济的紊乱，促进金融投资，保证经营收益，推动经济稳定增长。

（三）金融创新与经济发展的协同效应

在利益最大化的影响下，农村金融创新会自动筛选盈利前景较好的农副产业，并予以大力金融支持，当该产业经济发展达到预期收益后，将激励农村金融持续创新，健全金融体系实现协同效应。随着农村经济结构日趋完善，人均收入水平和消费的不断提高，这将对农村金融创新提出更高的要求，同时市场信息又会再次出现不对称；此时，农村金融体系与当前农村经济不再匹配，金融创新效率度将会降低，对经济发展的推动作用将减弱，这又将催生新的金融体系。由图3可知，当农村金融创新和农村经济创新双赢时，农村经济主体和金融机构才能相得益彰，产融之间实现同频共振，协同效应才能凸现。

图3 机理图

五、实证分析

（一）相关假设和定义

本文定义的农村金融创新是指：变更现有金融体制使农村经济主体顺利达成经济交易，且获得利润的经济活动。金融创新是对农村中各种金融资源重新匹配整合，金融资源合理有效分配，从而提高新农村的市场竞争力。

（二）分位数模型设定

常规的计量模型都是以均值为关注点，从而揭示自变量与因变量之间的内在联系，但仅仅分析均值之间的关系难以对问题进行深入剖析。因此，需对不同变量间得中位数以及各个分位数的关系进行实证，这也就是所谓的分位数回归，分位数回归模型本质上是实证研究被解释变量的条件期望，描述了自变量条件均值的变化。

该分析方法是由Koenker于1978年提出，在数据存在异常分布或者具有显著的异方差等情况，OLS将不再具有稳健的准确性。此时分位数回归系数估计对误差项无严格要求，估计则更为准确，能更全面的描述被解释变量条件分布情况，建立面板分析模型如（1）：

通过观察回归系数a的变化特征，初步检验区域金融指标对经济发展水平的“马太效应”。为进一步准确验证农村金融创新通过产业承接对三农经济增长产生的长效性机制，故引入区域各金融指标与产业结构的各种交互项，设计分位数回归模型（2）：

（三）变量选取

1.被解释变量

被解释变量（G）代表农村经济发展水平，为了使结果更加真实，在此采用农林牧渔总产值增长率来衡量农村经济发展。

2.核心解释变量

农村金融创新代表三农贷款总额与农林牧渔总产值的比率表示。这借鉴了Laeven关于金融创新的衡量方法，农村金融金融创新由农业贷款与农林牧渔总产值的比率表示是十分必然的事情。一般而言，该比率的增长率就意味着农村金融系统功能改善，即实现了农村金融创新。

（四）数据选取

选取安徽16个市县的面板数据是由于：安徽省皖江城市带是农村金融综合改革试验区，是引领农业农村现代化的排头兵、是乡村产业兴旺的示范样板、是“脱虚向实”减少“伪创新”的典型；为更加真实体现农村金融创新，结合省情民情，不断探索农村金融创新路径，选取安徽省地级市面板数据，原始农村数据分布区域更加均匀，更根据有一般性和代表性，变量描述性统计见表1。

表1 统计性描述

（五）回归结果及分析

1.单位根检验

为了避免虚假回归，本文在构建实证模型前，需对数据采用ADF和LLC检验方法，对各项指标进行单位根验，防止伪回归的出现。表2结果表明：安徽省各变量水平值是非平稳的，经过一阶差分后，各变量水平值平稳均通过单位根检验。

表2 单位根检验

2.协整检验

20世纪80年代Granger提出协整检验。本文主要采用Kao检验刻画各变量间是否存在协整的关系，从表4检验结果可以看出：各变量都能通过显著性检验。

表3 协整检验

表4 基于分位数固定效应模型实证分析

3.模型估计结果

从时间来看，经济增长既受当前因素影响，也与前期沉淀有关，是一个动态的综合过程。基于此，本文采用动态面板方法予以检验。考虑到各个变量之间可能的内生性关系，在模型中引入滞后变量，以更全面控制经济增长的惯性特征。采用系统广义矩估计方法进行分析，使回归结果更加稳健，还能考察前期农村经济发展对本期的滞后性影响。

系统广义矩回归结果如表5所示。从模型质量来看，用 Hansen 检验、AR（1）和 AR（2）的结果分别为0.709、0.818、0.447 回归质量较高。 （1）在回归中，滞后二期的经济增长系数通过1%的显著性检验，这表明金融创新对农村经济发展存在明显的滞后性；（2）农村金融创新对经济发展作用呈现正显著。由消费价格系数回归结果可知这种推动作用存在收入递减效应，农村经济发展如果单纯依靠金融创新，最终会出现疲软，农业产业结构升级的主要内容是资本积累，而富裕资金则上存央行，极大损害农村资本积累效率，金融机构效率较低，抑制了整体城镇化建设的进程；（3）产业结构及在5%的水平下通过了显著性检验，农村金融创新的实质是农村金融系统功能的改善，其动力来自于农村金融机构对于超额收益的追求，而超额收益需要通过对产业结构的升级促进农村经济繁荣。这就需要农村金融创新与产业之间产生协同效应，协同效应可以有效消除农村经济主体与金融机构的信息非对称性，有利于产融结合的实现。

表5 基于分位数固定效应交互模型实证分析

4.内生分组结果

内生分组是把安徽省近10年共计160个数据进行重新分组，而不是简单观察截面分组在门限前后数据的统计特征。从三个阶段的分组来看，金融创新各变量特征都有明显的变化，一方面，三个阶段门限的样本量分别为80、60和20，说明安徽省各县域样本主要处于金融创新对农地支持的“初期”，处于“后期”的样本量极少、另一方面，县域金融创新规模的均值不断增大，由0.224到0.259再到0.281，产业承接程度也在不断增大由0.798到0.804再到0.841，这说明农地金融创新和产业承接对农村经济发展影响可能存在相似的门限效应，如表6、表7、表8。

表6 第一阶段门限各变量描述性统计

表7 第二阶段门限各变量描述性统计

表8 第三阶段门限各变量描述性统计

5.门限回归结果

从表9的回归结果可知，农地金融创新在三个门限阶段对农村经济发展程度具有一定的差异协同性，但均呈现推动作用，前两个阶段分别在5%和1%水平下达到统计意义上显著，第三个阶段未达到统计意义上显著。农地金融创新对三农经济发展存在推动作用（0.711），样本数据表明现阶段正处于金融创新对三农经济影响的“助推期”（初期），达到统计意义上显著。这是由于乡镇企业的蓬勃发展己达到县域金融机构的信贷条件，且希望通过金融创新平台获取更多、更优惠、更实在的信贷服务，因此，从经济和政策上正确引导大力扶持农村民间金融是十分必要的。对于产业结构来说，回归系数为0.533，在10%的水平下达到统计意义上显著。在控制了金融创新后，农业产业结构调整发展进一步体现了马太效应，随市场结构需要不断升级，地方财政支出具有较强的“偏农村化”，虹吸作用填补大量资本短缺，使得有限的资本用于收益率更高的农副产品发展项目上。

表9 基于门限面板模型实证结果

六、政策建议

农村金融创新的实质是农村金融系统功能改善，农村金融发展无疑是乡村振兴的基石，为了农村经济更为广阔的发展，现提出以下几点建议：

（一）培育新型农村金融机构，完善农村金融体系

农村金融机构初步形成之际，合理的监督金融机构，引导民间贷款流向，以店小二的姿态做好服务，避免虹吸效应，培育多样性的农村金融组织，形成多层次、全方位的金融互补联动体系，满足不同维度的金融需求是十分必要的。2005年12月安徽徽商银行的成立，开创了安徽省新型中小融资机构的先例，相较于传统农村金融机构更具有灵活性，且拥有大量的中小企业客户，截止到2018年底徽商银行实现营业净收入269.51亿元。新型农村金融机构顺应了时代需要，以服务“三农”为出发点，以完善资金链为载体，极大弥补了农村金融体系短板。

（二）加速农村经济产业升级，发挥产融协同效应

由于农村经济自发形成较多，比较分散，上下游企业都没有形成系统的产业链，在经济转型竞争大潮中处于食物链底层。为进一步实现农村经济产业化将会加大资金投入力度，这为新型金融机构衍生提供成熟契机。新型农村商业银行可以创新衍生基金，不断引流汇集资金，充分挖掘农产品时节性的期货衍生效应，分散风险。为此，政府需大力支持农村金融机构对农业技术的革新、农机装备制造、高效化肥农药研发等，同时对涉农信贷给予政策上倾斜，发挥产融协同效应。

（三）打造规范产权交易平台，推动土地合理流转

目前，安徽省各地级市产权交易鱼目混杂，无固定统一模式，须尽快打造规范产权交易平台，构建多维乡村联动模式。农村产权交易包括宅基地认证、交易信息发布、价格评估、组织产权交易、资产评估、签约、交付、监督、落实等多个环节，这个交易流程主要由市场机制来主导。只有农村市场和政府交易边界得以厘清，才能推动农地产权“透明化”交易，防止灰色寻租的出现。

（四）加强农商信用信息对称，建立风险分担机制

要大力提高信用信息便利可及程度，充分挖掘信用信息的公共属性，弥补农村信用信息落后这个薄弱环节，聚集信用信息。完善信用信息市场，加强市场经济主体信息对称，尤其是养殖业大户、农村专业合作社和农村中小企业等农村经济主体的数据，使失信行为“见光死”，逐步降低信息非对称性，权责分明。严格控制中小企业准入金融市场的标准，加强退出和再进入的壁垒，形成长期震慑效应。加大企业逆向选择的成本，加强信用信息对称，构建风险分担机制，为联保增信类农村企业发展创造了良好的金融闭环。