VEC模型下农村金融发展与居民收入增长互动关系实证分析

■ 徐仲昆 副教授（河南理工大学万方科技学院 郑州 451400）

引言

在改革开放以后的三十几年里，我国农村发生了天翻地覆的变化，农业生产、农村经济水平明显提升，农民收入持续增长。但从最近几年的农村经济发展情况来看，经济增长速度却明显放缓，农民收入水平呈现出下降趋势，同时城乡差距也在进一步扩大。城乡居民收入差距的扩大，背离了建设社会主义和谐社会这一目标，越来越多的经济学领域专家、学者都感受到了农村金融成为了制约农民收入增长、农村经济发展的一大瓶颈。虽然农村金融体制改革的实施，给予了农村经济发展强大的资金支持，同时也让农民收入有了一定的提升，但从农民收入增长程度、农村经济发展速度来看，农村金融的作用却远不及城市金融。明确到底是农村金融发展滞后的原因，还是其促进居民收入增长的机制出了问题，农村金融发展与农民收入水平究竟有没有相关性都是当前农村金融改革亟待解决的问题。鉴于此，本文将应用向量误差修正模型（VEC模型），对中国农村金融发展与农村居民收入增长的关系进行实证研究。

指标选择

因中国农村金融相关统计数据资料相对有限，关于具体省份的相关数据更是少之又少，所以也在一定程度上制约了本次研究对数据指标的选择，故本文以四川省为例，选取了HGDP（农民人均纯收入增长变化）、HFIR（农村金融相关率）、HMCR（农村金融市场化率）、HICR（农村资金投资转化率）等指标。

在农村居民收入增长方面，选取了HGDP来反映农民收入增长程度，采集《四川统计年鉴》中的人均纯收入数据，进行物价指数处理，排除通胀干扰，再做环比计算，以年度环比增长率作为最终指标。

在农村金融发展方面，选取了HFIR、HMCR、HICR三个指标。HFIR是指某一时期内的金融活动总量与经济活动总量之比，用以衡量农村金融发展的总体水平，考虑到农村金融数据的不完善，故取乡镇企业贷款+农业贷款+农村存款与该省GDP比值的近似值作为HFIR。HMCR用以反映农村金融市场竞争程度，选取非国有金融机构对农村农业贷款与乡镇企业贷款总金额在金融机构对农村农业、乡镇企业贷款中的占比来表示HMCR。HICR用以反映农村资金投资的转化利用程度，其计算方式为固定资产投资中的农村投资除以金融机构中的农村储蓄总量。

数据处理

（一）平稳性检验

由于绝大多数的时间经济序列都具有随时间变化而变化的特征，也就是说时间经济序列在大多数时候都是不平稳的，而在不同时间点上，序列的变化规律又不尽相同，所以很难通过已知的时间序列信息来评估时间序列的随机性与数字特征，所以在序列类型基础上建立起来的模型，对经济运行状态预测的准确性、真实性都存在一定的问题，因此有必要对数据波动系数、波动成分的平稳性进行检验。平稳性检验所采用的方法是单位根检验，在本次研究中，应用了ADF检验进行平稳性检验，也就是在检验回归方程右边增加因变脸（y1）的滞后差分项，公式如下：

根据上述公式计算出研究数据的时间序列的检验结果（见表1）。从表1可知，在5%置信水平下，HGDP与反映农村金融发展水平的时间序列（HFIR、HMCR、HICR）为一阶单整序列。使用Eviews软件根据SIC信息准则来确定滞后阶数，获得的SIC值越小表明数值选择越好。

（二）Granger因果关系检验

在经济时间序列基础上创建模型，需对序列进行检验和识别，以判定模型是否与最初的经济意义和假定相符。虽然经济变量之间普遍具有显著相关性，但并不是所有的经济变量都具有实际意义，所以为了防止出现这种错误，同时判定本文所选经济变量之间有无因果关系，就需对反映农民收入增长和农村金融发展的时间序列间的关系做格兰杰因果关系检验。因果关系检验的变量关系公式如下：

表1 平稳性检验结果

表2 Granger因果关系检验结果

该检验假设序列xt与yt不具有成因关系，此时β1与β2、β3…βk均相等，均为0。因果关系检验结果见表2，从表2可知在10%置信区间下，该省的HGDP与HFIR具有双向因果关系，即HGDP增长可有效促进HFIR提高，而HFIR的提高又会推动HGDP增长，二者是相互促进、相互影响的。该省的HGDP与HICR也存在相互影响的关系，HGDP的增长能促进HICR提高，HICR的提高又能推动HGDP增长。检验结果还显示，HGDP是HMCR提高的原因，HGDP的增长能促进HMCR提高，但HMCR对HGDP的影响并不显著，其并非HGDP的显著Granger原因，这可能与本次研究选取指标较少和数据较短等研究缺陷有关。

模型选择

现阶段，在农民收入增长与农村金融发展的互动关系研究方面，还存在一定的争议，这些争议的发生不仅与选取的样本量大小有关，还与建立的模型类型有着直接联系。既往研究多选择VAR模型，对选取的年度数据进行差分，该做法容易忽略许多有意义的原始变量间的长期关系。所以在本次研究中，选取了VEC向量误差修正模型来对农民收入增长与农村金融发展的互动关系进行考察。VEC是一种专门针对非平稳序列经济变量进行检验的一种模型，只要变量间存在协整关系，变量即便在短期内会因其他因素干扰而发生偏离，但长期看来仍具有均衡关系。

首先确立农村金融发展与农民收入增长的线性回归方程：

回归方程获得的T值分别为：2.869（P=0.024）、4.158（P=0.004）、2.241（P=0.059），R2=0.869。对回归方程的残差进行单位根检验，结果显示EG值为-3.826，1%、5%、10%置信区间下的检验值分别为-4.419、-3.260、-2.769。方程残差经平稳性检验显示为平稳序列，经协整检验，结果显示协整向量分别为1、0.269、0.041、0.409，变量间具有协整关系。根据检验结果建立VEC模型：

上式中的ECM为误差修正项，计算出的T值分别为2.391（P=0.071）、2.831（P=0.036）、2.411（P=0.059）、2.240（P=0.072），R2值为0.887。

结果分析

误差修正后的VEC模型结果显示四川省的HMCR、HICR、HFIR对HGDP均具有正向促进作用。

（一）HICR与HGDP的关系

VEC模型检验显示HICR的系数最高（0.379），表明其对HGDP提升的促进作用最强，HICR每提升1%，HGDP就会相应地提升0.379%。改革开放以后，我国农村的资金都为净流出，绝大部分的农村资金流入了城市，促进了城市发展，这可能也是城乡居民收入差距越来越大，二元经济结构越来越明显的一个重要原因。促进农村资金转化，使其转变为农村经济投资，使其在农村经济发展中发挥资本增值作用，将有助于加快农民收入增长，缩小城乡差异。

（二）HFIR与HGDP的关系

在农村金融发展水平的整体评估中，HFIR是一项综合性指标，本次研究显示HFIR每提高1%，HGDP就会增加0.25%，可见HFIR对HGDP的拉动作用也十分明显。

经济学理论认为追逐利益是资本的本性，但我国早期重视城市发展的方针政策又决定了早期农村的资本回报率肯定不及城市，从而导致了城市资本的聚集。另一方面，农业生产又会受到更多不可控因素的影响，所以要顺利地开展农业生产，就必须对农村基础设施加以完善，而这又是一项需要耗费巨额资金的工程，且资本回收缓慢，所以具有较高的资本风险。目前，农村经济资本所具有的低回报率、高风险率特点已成为了造成农村经济贷款缺口不断扩大的一个重要因素。HFIR对HGDP的正向促进作用，要求工业、城市对农业和农村进行全面反哺，以利于农村金融水平更快、更好地发展，进而促进农民收入增长。

（三）HMCR与HGDP的关系

本次研究结果显示，虽然HMCR对HGDP的贡献率仅为3.7%，但也不能否认HMCR对HGDP的贡献意义，因为HMCR对HGDP的影响更主要是体现在HMCR对HFIR和HICR的推动与促进作用上。农村金融市场化率越高，表明农村经济资金来源渠道越多，成本也就会相应地降低，并且城市竞争越激烈，也会增加金融机构获取资金的成本，这有利于提高农村资金收益，从而提高农民收入水平。

误差修正项系数为0.069，说明农村金融发展水平在短期内的波动偏离均衡水平时，会以0.069的调整力度对非均衡状态进行调整，该项的设置能够有效减少农村金融发展对农民收入水平的异常影响，减小农民收入波动，以利于实现居民收入的稳定增长。

结论

综上所述，本研究应用了VEC模型对农村金融发展与农民收入增长的关系进行了研究，结果显示农村金融相关率、农村金融市场化率、农村资金投资转化率均能有效促进农民收入增长。为此，国家应当积极推进农村金融改革，让更多的大型金融机构进入农村，提高支农贷款效率，开发各种涉农金融产品，以促进农村金融发展，推动农民收入增长，缩小城乡差异。

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