安徽省农村金融支持与农村经济发展关系的实证研究

周二敏

（安徽财经大学经济学院，安徽蚌埠233041）

安徽省农村金融支持与农村经济发展关系的实证研究

周二敏

（安徽财经大学经济学院，安徽蚌埠233041）

基于协整理论和VAR模型的相关检验，运用1980-2011年的数据分析安徽省农村金融支持与农村经济发展的关系.发现安徽省农村金融支持与农村经济发展存在着长期均衡关系，但是农村金融支持不能有效的促进安徽农村经济的发展，在短期对安徽农村经济发展甚至产生负向效应.

农村金融支持；农村经济发展；协整理论；VAR模型

1 引文

农村经济的发展，农民收入的提高影响着我国经济发展的平衡性、协调性和稳定性.党的十八大报告中胡锦涛同志提出了我们在新时期的新要求也就是在发展平衡性、协调性、可持续性明显增强的基础上在2020年实现国民生产总值和城乡居民收入相比2010年翻一番.但是我们可以发现要想实现经济的平衡发展，我们需要促进中西部地区的发展，改善区域经济发展的不平衡性，同时缓解不断扩大的城乡收入差距；要想实现经济的协调发展、可持续发展，需要变原先的“出口、投资”两驾马车为“出口、消费、投资”三驾马车协调拉动，而消费的扩大尤其是农村消费市场的开拓同样也离不开农村经济的发展，农民收入的提高.

国内学术界关于促进农村经济发展，提高农民收入的研究成果颇丰.概括来说主要分为以下几类：一是从实体经济探讨实现农村经济发展，提高农民收入的因素，农村基础设施的完善（林毅夫，2001）、支农的财政政策的实施（许崇正，2003）、“农业工业化、农村城市化、农民市民化”的创新制度的制定（吴中，2004）、农村劳动力结构的优化（陈宗胜2006）；二是从虚拟经济的角度讨论影响农村经济发展、农民增收的因素，如促进农村金融发展（温涛，2005，许崇政、高希武，2005），但是近些年更多学者开始基于某个独立省份农村金融发展与农村经济发展的关系（罗剑朝，2008，庞如超，2008）.本文基于协整理论和VAR模型，利用安徽省1980—2011年农村金融支持和农村第一产业增加值的数据，探讨安徽省农村金融支持与农村经济发展的长期关系.

2 指标的选取和数据说明

学者们多用农村储蓄比率、农村金融信贷比率或是农村金融相关比率等来反映农村金融发展水平，考虑到安徽省农村经济的发展主要是农村现有的第一产业的发展，以及现有数据的可得性，本文直接选取农业存款与农村农业从业人员数之比也就是单位从事农业人员获得的贷款额来体现农村的金融支持，我们用I表示.农业贷款和农村农业从业人员数来自于安徽省统计年鉴（1981—2012）.

有的学者用农户人均纯收入这一指标来衡量农村经济的发展.但是在统计年鉴上的农户人均纯收入是指农村住户当年从各个来源得到的总收入相应地扣除所发生的费用后的收入总和.它包括了外出打工人员的打工收入，对安徽这个劳动力输出大省来说，外出务工收入占到现有收入构成的很大比重，而农村金融支持也就是对单位农户的贷款额度并不涵盖这些外出务工人员，所以为了与上面金融支持的一致，本文选取安徽省第一产业增加值与安徽农业从业人员的比值即单位农户的年产值来衡量农村经济的发展，用Y表示.第一产业增加值和农村从业人员数来自于安徽省统计年鉴（1981—2012）.

由于数据的自然对数变换不但不改变原有的协整关系,而且还能使其趋势线性化、消除时间序列中存在的异方差现象,所以在实证分析前本文先对以上两个变量进行对数化处理,以增强数据线性化趋势、消除异方差,对数处理后的两个变量分别用LNY和LNI表示.

3 实证分析

本文即采用向量自回归模型，对安徽省农村金融支持和农村经济发展的关系做相关实证检验.

3.1 变量的平稳性检验（ADF检验）

由于选取的1980-2011年的I和Y均为时间序列,为了防止出现伪回归现象(两个非平稳时间序列即使不相关也能得到显著的相关系数),首先需要对完成对数后的LNI和LNY序列进行平稳性检验,我们采取最常用的ADF检验方法.ADF检验的形式需要根据时间序列的趋势图确定是否包含常数项和时间趋势项,检验的滞后期则由Eviews软件根据相关准则自动给出.在图1中,我们分别作出了时间序列LNI、LNY和一阶差分后的时间序列DLNI、DLNY的趋势图.可知,LNI和LNY应该含有时间趋势项和截距项,而DLNI和DLNY则既无时间趋势项又无截距项.

图1 LNI和LNY以及DLNI和DLNY的趋势

根据上述认识,表1汇总了相关检验结果.原始时间序列LNI和LNY即使在10%临界值水平上也不平稳,而一阶差分后的时间序列DLNI和DLNY在1%的临界值水平下仍是显著.从而我们可以看出,原始时间序列是一阶单整的即I(1),进行一次差分后即平稳,这满足进行协整检验的条件.

表1 变量平稳性检验表

3.2 协整检验

协整概念是20世纪80年代由恩格尔(Engle)和格兰杰(Granger)提出的.协整理论认为，虽然一些经济变量的本身是非平稳序列，但是它们的线性组合却有可能是平稳序列.这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期稳定的均衡关系.

在文中，对LNY和LNI两个同为I(1)的时间序列进行协整检验，既能有效避免伪回归，又能反映两序列之间的长期稳定关系.目前主要的协整检验方法有两种:基于单方程模型提出的Engle-Granger两步法和基于VAR模型提出的Johansen协整检验.由于本文研究的是对安徽农业的金融支持(LNI)与农村经济发展（LNY)这两个变量之间的关系,所以本文将主要采用EG两步法来检验变量之间的协整关系.首先建立序列之间的回归模型,采用普通最小二乘法进行估计.然后对回归的残差序列进行平稳性检验,如果残差序列是平稳的,则说明它们之间存在着一种长期趋势,即存在协整关系,而非伪回归.具体的结果如下：

第一步，对LNY与LNI进行协整回归，得协整方程为：

由于D-W值太低，远小于1.5，说明残差项有较强的一阶自相关性.因此，下面考虑加入适当的滞后项得LNY与LNI的分布滞后模型：

该方程调整后DW值在2附近，自相关性消除；R2接近1，效果良好.

第二步，对残差e1进行平稳性检验.通过单位根的检验发现，在任意模型下，残差e1的平稳性检验都通过.我们挑选滞后阶数为0，不含常数项和截距项的模型来加以说明，检验结果如表2所示：

表2 残差序列e1的平稳性检验表

从表2的结果显示中我们可以看出，e1的ADF统计量远小于1%的临界值，有单位根的概率P为0，可见该序列是平稳的.也就是说存在LNY和LNI的平稳线性组合,即农村金融支持与农村经济发展之间存在长期稳定的均衡关系.

为了检测模型估计得效果，我们队（2）式进行残差检验，拟合预测结果如图2.

图2 安徽省农村经济发展预测的拟合结果

3.3 格兰杰因果检验

从图2中我们可以发现，带有一阶滞后项的模型对安徽省农村经济发展的拟合度高.从(2)式中我们可以看出，安徽省农村金融支持对安徽农村经济的促进作用很小，在当期甚至为负，安徽农村经济的发展较多的是得益于上期的积累或是其他因素的促进推动作用.

通过协整检验我们发现安徽农村金融支持和安徽农村经济增长之间存在长期的稳定关系.但二者之间是否存在相互促进的因果关系却并不明了，为此需要进一步对LNI和LNY进行格兰杰因果关系检验.该检验实质上是检验将一个变量的滞后变量是引入到另外一个变量中是否可以提高模型的解释程度，检验结果见表3.

表3 格兰杰因果检验结果

表3数据表明，在10%的显著性水平上，LNY都是LNI的格兰杰原因，而在任何滞后期LNI都不是LNY的格兰杰原因.这说明安徽省农村金融支持并非安徽省农村经济发展的原因，而农村经济的发展却能显著地推动安徽农村金融支持的力度，这与协整检验的分析结果保持一致.

3.4 基于VAR模型的脉冲响应函数分析和方差分解

在实际应用中，由于VAR模型是一种非理论性的模型，它无需对变量作任何先验性约束，因此在分析VAR模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何，而是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响，这种分析方法称为脉冲响应函数分析方法(impulseresponsefunction,IRF).

图3 脉冲响应的途径

根据本文研究的重点，我们将脉冲设置成残差的一个标准偏差的冲击，响应函数轨迹的期间为十期，得到脉冲响应函数图3所示.图3横轴代表脉冲响应函数轨迹的期间，而纵轴则代表响应的程度.

其中左上角的图代表LNY对其自身信息的一个冲击的响应；右上角的图代表LNY对于LNI的冲击响应；左下角的图代表LNI对LNY的冲击响应；而右下角的图则代表LNI对其自身信息的一个冲击响应.图3中，我们可以发现安徽省农村经济发展LNY对于自身信息的一个冲击响应均为正向且冲击的幅度较大，这说明前期的积累对安徽农村经济的发展影响较大；但是LNY对于农村金融支持LNI的冲击在6期之前都为负，在2期达到最低值，6期以后虽然为正向效应但是却并不明显，说明LNI对LNY几乎没有正向影响；然而LNI对于LNY的冲击在第一期会有暂时的下降，接着就不断上升由负向效应转为正，这说明LNY对LNI的影响较大；LNI对于自身的冲击在5期前虽然不断下降但却是正向效应，在5期后几乎不产生影响.

总之安徽农村经济发展LNY对于安徽农村金融支持LNI冲击的响应几乎一直为负数，且冲击的波动较小；而安徽农村金融支持LNI对于安徽农村经济发展LNY的冲击首先表现为一个负向响应，之后为持续的正向响应，切波动较大.这与前面的实证结果也一致.

我们利用脉冲响应函数描述了LNY和LNI两个内生变量中任意一个变量的冲击对另一个的影响，而要通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来衡量）的贡献度，来进一步评价不同结构冲击的重要性，需要进行方差分解，见图4.

图4 方差分解结果

图4中，横轴代表滞后期数而纵轴代表一个时间序列的冲击对另一个时间序列的贡献度.左图显示在安徽农村经济发展的方差分解中其自身的贡献在十期内均在95%以上，而安徽农村金融支持对其的贡献度微不足道，总是低于5%.这说明安徽农村金融支持对安徽农村经济发展的贡献十分微弱.右图阐释出在安徽农村金融支持的方差分解中其自身的贡献度在第一期占到约100%，但是后期却是不断的下降而安徽农村经济发展对其的贡献度却处在上升的趋势，在第6期后两者持平，之后安徽农村经济发展对其的贡献度就要远远超于其自身.通观10期我们可以发现，安徽农村金融支持对农村经济发展的贡献度很小，但是安徽农村经济发展却大大促进了安徽农村金融的支持力度.这再次印证了前文实证分析的结论.

4 结论及政策建议

以上实证分析表明：1980-2011年间以对安徽农业从业人员贷款额度衡量的安徽农村金融发展与用安徽省单位农户的年产值表示的安徽农村经济之间存在一种长期稳定的均衡关系.协整分析进一步表明，这种长期关系是负相关的，即安徽农村金融支持的增加不是促进而是阻碍了安徽农村经济的发展，这表明在安徽省农村金融支持并没有真正做到服务于农村发展.Ganger因果分析说明安徽农村经济发展是安徽农村金融支持的格兰杰原因，而不是相反，这与协整分析的结果是符合的.脉冲响应函数分析证实了安徽农村金融支持对安徽农村经济的促进作用几乎不存在，这与方差分解分析的结论也高度吻合.

之所以出现安徽农村金融支持对安徽农村经济在短期不但不起正向效用，反而产生负向的抑制效用这一奇特现象，是由于在目前的市场机制下的经济发展战略和现有的金融体制中的不健全所导致的.安徽农村经济的发展使得安徽农村金融发展，存入农村金融机构中的金额增加了，但是资本具有逐利性，农村金融机构考虑到资本收益，多是将增加的货币量转到城市.国有四大商业银行大量撤离农村地区，农村信用合作社一家独大，提供的服务质量下降了也不能很好的满足农民的资金需要，更为严重的是农村资金大量流失.2010年安徽省农村信用社系统存款2581.57亿元，成为安徽存款最多的金融机构，但是该年度总贷款却仅有1735.60亿元，涉农贷款只有1244.98亿元，还有很大一部分资金用于非农项目.从上面我们可以发现，不是资本对经济发展的促进作用这一定律在安徽的土地上不适用，而是因为增加的贷款额度远比不上与经济发展相适应的金融支持额度，安徽农村的金融的支持作用并没有发挥出来.

安徽省作为一个农业大省，应该确实保障农民的利益，重视农村的发展.应该将农村经济的发展和农民收入的增长作为安徽省经济发展的一个重要方面，应该发挥好农村金融对农村经济的促进推动作用.这就需要我们营造良好的农村经济发展环境，深化农村金融机构改革，打造合格的农村资金需求主体，提供适当的农村金融支持政策.推动农村金融市场正常发育，不但要防止农村金融资源的流失，还要加大对“三农”的政策扶持，完善农村金融服务于农村经济的功能，实现农村金融与农村经济的协调发展，以提高农村金融对农村经济发展、农民收入增长的贡献.唯其如此，安徽省农村金融支持才能真正成为农村经济发展和农民收入增长的前提和条件.

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F832.35

A

1673-260X（2013）03-0049-04

安徽财经大学研究生创新基金“淮河流域经济发展方式转变的评价指标体系构建及评价方法研究”（ACYC2012011）