金融发展、产业结构优化与农村经济增长关联性研究

陈龙 王楠 冯丽丽

[摘要] 以2009—2017年中国30个省市自治区（西藏和港澳台地区除外）的面板数据为研究基础，从金融发展、金融扶贫力度和产业结构优化等方面入手，基于面板VAR模型，运用脉冲响应函数和方差分解法对我国金融发展、产业结构优化与农村经济增长之间的关联性进行了实证分析。研究发现：三者之间尚未达到协调发展的程度，其中金融扶贫力度和产业优化能够显著促进农村经济的增长，但金融发展规模对农村经济来说仍然具有很强的外部性，即金融规模对农村经济增长具有负向影响;其次，农村经济增长一方面会促进金融规模的扩大，另一方面也会减少贫困度，进而导致金融扶贫力度的降低。另外，金融规模的扩大也为产业结构优化提供了充足的资金支持，而当产业结构优化优势发挥出来后，其又会对金融规模产生显著的反哺作用。

[关键词] 金融扶贫力度;金融规模;产业结构优化;农村经济增长

[中图分类号]F832;F1213;F323 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2020）03-0090-08

一、引 言

党的十八大以来我国经济建设取得了巨大的成就，国内生产总值稳步提升，达到了80万亿元的水平，对世界经济增长的贡献度也超过了30%，并且随着供给侧结构性改革和现代化经济体系的逐步完善，我国经济仍将保持良好的发展趋势。与此同时，随着一大批惠民政策的实施，我国的乡村脱贫攻坚战也取得了决定性的进展，人们生活状况得到了显著的改善，农村经济也取得了较大的发展，这都为我国全面建成小康社会打下了坚实的基础。但城乡发展不平衡、不充分，乡村脱贫不致富，产业发展急需调整优化，区域经济发展质量亟待提升等问题仍然突出，这成为我国现阶段工作的重点和难点。金融业一直以来通过调动经济资源和经济剩余为产业结构优化和经济发展提供了强有力的支撑 [12]。建国以后我国将经济发展的重点放到了工业化和城市化建设上，而农村金融作为我国金融系统的组成部分，一直以来都服从国家经济发展的整体规划，为工业和城市发展输送了大量的经济资源 [3]。并且紧接着之后第三产业的发展又是以城镇为基础展开的，更进一步造成了农村发展明显滞后的情况。这些都严重制约了我国农村经济的增长 [4]。可以看出：这种外生于农村经济的金融体系和落后的农村产业发展模式是无法满足农村经济发展需求的，进而造成了城乡发展不平衡和农村发展不充分的现状 [56]。

近年来，我国逐渐加大了对农村发展的重视程度。在党的十九大报告中更是跨时代地提出了乡村振兴战略，并且把“产业兴旺”放到了乡村振兴发展总体要求的首要位置，凸显了产业结构优化调整的必要性。紧接着2018年的中央一号文件也依然聚焦于“三农”问题，并且再次把金融充分发挥作用的问题放到了极其重要的位置，这也对我国金融体系的建设和发展提出了更高的要求。因此，随着金融体系逐步向农村经济发展倾斜和城乡产业结构不断优化整合，明确金融发展、产业结构优化与农村经济增长的关联性成为了促进三者协调发展的首要问题。文章第二部分简要对金融发展、产业结构优化与农村经济增长的相关文献进行梳理，为进一步研究三者关系奠定了理论基础;第三部分就研究模型的设定、指标选取、数据来源与分析方法进行说明;第四部分则是依次采用稳定性检验、格兰杰因果检验、面板VAR分析、脉冲响应函数和方差分解法对三者之间的关联性进行了实证研究;最后一部分是研究结论与建议部分，对实证结果进行了进一步的说明，并提出了相应的对策与建议。

二、文献综述

（一）金融发展与农村经济增长

1969年Goldsmith首次基于金融相关率（FIR）研究了金融发展与经济增长的关系以来，越来越多的国内外学者就两者之间的关系进行了研究，取得了丰富的研究成果。但是基于农村发展角度来探讨二者关系的研究却还比较少，结论主要有以下几点。首先，政府主导下具有明显外部性的金融发展体系对农村经济发展具有显著的抑制作用 [7]，相反如果金融与农村经济发展目标的匹配性越高，那么金融对农村经济发展将会越有利 [8]。其次，金融供需失衡是抑制农村经济发展的重要原因 [9]。其中金融供给不足主要表现为农村金融体系不健全、服务较差、效率较低和金融工具过于单一等 [1013]，而金融需求不足主要表现为农村现代化建设不足、投融资环境较差、借贷习惯较为传统、风险与补偿机制不健全和农民受教育程度较低等方面 [9]。最后，研究结论受研究方法和研究模型的影响，有时会得到截然相反的结论。其中，江美芳和朱冬梅（2011） [14]基于OLS和灰色关联模型，谭崇台和唐道远（2015） [15]基于空间Moran指数模型都实证证明了农村金融发展与农村经济增长之间的正相关关系。然而，赵洪丹和朱显平（2015） [16]运用协整检验，王淑英等（2016） [17]基于空间面板Durbin模型都得出了农村金融发展不利于农村经济增长的结果。除此之外，刘金全等（2016） [18]运用PLSTR模型得出了不同农村金融发展阶段会对农村经济产生不同影响的结论。

（二）产业结构优化与农村经济增长

产业结构的变化是推动国家经济发展的核心因素 [19]，改革开放以来，我国产业结构经历了“一、二、三”到“二、一、三”再到“三、二、一”的发展历程，凸显出我国经济发展逐渐由“工业+商业”向着“商业+技术”方面转变 [20]。并且，随着新技术革命的发展，走技术及服务型发展道路，也成为了我国经济走向高质量发展和实现长期可持续发展的必然要求 [21]。在这样的背景下，产业兴旺自然而然成为了乡村振兴的关键基础，而加快农村产业培育和产业结构调整又是实现农村产业兴旺的重要内容 [22]。因此，在二者关系明确后，大部分学者都将怎样实现农村产业优化转型和产业相互融合发展作为了研究的重點。现阶段相关研究主要从农业产业现代化发展和农村第三产业发展展开讨论。提出了从人才培养、科技创新、金融支持、优化机制、政策扶植等方面来实现农村产业优化转型和融合发展的建议 [2324]。

（三）金融发展与产业结构优化

金融业是现代市场经济的核心组成部分，为产业结构调整和各个产业的健康发展提供了巨大的动力，发挥着极其重要的作用 [2]。而产业结构的优化与发展又会增加对金融服务与产品的需求，反过来促进了金融业的发展。可以看出二者是相互影响、共同发展的关系。研究表明：金融业能够根据其趋利性的特点将金融资本分配到高附加值的产业中去，这自然而然的与产业结构变化相吻合。于是，金融发展水平越高，其资源配置就会越高效、越合理，进而更进一步推动了产业结构的优化升级 [25]。通常金融业会通过其体系的有效性，金融发展的规模、效率与结构直接促进了产业结构的优化升级 [2627]。并且金融业还会通过促进科技进步，提升人力资本，扩大市场需求等方式间接促进产业结构的变化 [2829]。反过来看，产业结构反映了一个国家的经济发展水平，其优化转型会对经济发展产生显著的促进作用 [20]，而经济的增长也必然会从需求侧和供给侧对金融业的发展产生巨大的影响。另外，产业结构优化所产生的技术变革效应和新兴产业的出现也必将会对金融业提出更高的发展要求，导致其不断的变革与升级 [2]。

总体而言，现有文献为研究金融发展、产业结构优化与农村经济增长的问题奠定了扎实的基础，但大多数研究仅仅只选取其中两个方面进行分析，缺乏关于三者之间相互影响关系、影响路径及影响效果的研究。并且在分析金融发展与农村经济增长时，往往仅从金融发展规模、效率和结构角度入手展开研究，忽略了金融扶贫力度等有针对性的指标，降低了研究结果的适用性。另外，在对产业结构与农村经济增长分析时，相关研究大多把研究的重点放到了第一产业和第二产业的调整上，忽略了第三产业在农村经济增长中的重要作用。最后，在研究方法的选择上也没考虑数据的特点和模型的适用性，具有一定的局限性。

因此本文以前人的研究为基础，以农村振兴战略为背景，从金融扶贫、产业扶贫角度选取相关数据，采用面板VAR模型，实证分析了我国金融发展、产业结构优化与农村经济增长之间的相互关系，并在此基础上结合乡村振兴战略提出了促进三者协调发展的具体措施。

三、指标选取与模型设定

Holtz等（1988）提出的面板VAR模型由于放松了对时间序列平稳性的假设，和其他模型相比能够更准确的对向量自回归进行估计，因此在经济问题实证分析中得到了广泛的应用。所以本文选取2009—2017年间（2008年我国正式提出要建立现代农村金融体系）中国30个省市（西藏和港澳台地区除外，下同）的相关数据，采用面板VAR模型来进行分析。

（一）指标选取

1.农村经济增长

在我国整体经济发展趋势带动下，现阶段我国农村的产业结构也发生了巨大的变化，第一产业在农村整体经济中所占的比重不断下降。因此，使用农村人均GDP（第一产业GDP/农村人口数）来反映农村经济的发展情况是不恰当的。所以，本文选择以各省农村居民人均可支配收入（NPCDI）指标来反映各省农村经济增长水平，该指标淡化了产业的划分，直接从收入角度综合反映了各省农村经济发展的现状，具有较强的现实意义。

2.金融发展

能够反映金融发展的指标有很多，但从金融扶贫角度来看，涉农贷款这一指标更适合用来研究金融发展对农村经济增长的支持情况。因此，本文选择各省历年涉农贷款占比来反映各省金融扶贫的力度，该指标计算公式如式（1）。

涉农贷款占比=各省涉农贷款总额/各省贷款总额 （1）

由于没有考虑各省产业结构之间的差距，涉农贷款占比会低估农业占比较小省份的金融扶贫力度，高估农业占比较高省份的金融扶贫力度。所以需要使用各省份历年第一产业占比对涉农贷款进行修正，如式（2）。

修正后涉农贷款占比（RFS）=涉农贷款占比/第一产业占比 （2）

另外，为了反映金融发展对金融扶贫力度和农村经济增长的影响，即检验金融发展是否还外生于农村经济，本文又选择了代表金融规模的金融相关率（存贷款总额/GDP）指标来反映金融发展情况。

3.产业结构优化

现阶段走技术及服务型发展道路是产业结构升级的重要表现，而这一过程最显著的特点就是第三产业增长率要高于第二产业 [19]。因此本文选择用第三产业产值与第二产业产值的比值来衡量产业结构是否朝着“技术+服务化”方向发展，即反映了产业结构高级化（TS）的情况。

最终本文选择了农村人均可支配收入（NPCDI），修正后涉农贷款占比（RFS）、金融相关率（FIR）和产业结构高级化（TS）4个指标。这些指标都是正向指标，具体含义及说明如表1所示。

（二）模型设定

在选取指标的基础上，本文根据经济增长理論构建了面板VAR模型，模型具体如式（3）、式（4）所示：

其中Yit为模型被解释变量，主要包括lnNPCDI（农村居民人均可支配收入的对数）、lnRFS（金融扶贫力度的对数）、lnFIR（金融相关率的对数）和lnTS（产业结构高级化的对数）4个变量。i和t分别表示省份与时间，n为滞后期数，αit反映地区固定效应，ft反映时间效应，Πnt是待估系数矩阵，uit是服从独立同分布的误差项。

本文根据《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》和《中国金融统计年鉴》等资料搜集了2009—2017年间中国30个省市的面板数据。在具体分析中，考虑到变量的平稳性特征，本文对上述变量进行差分处理，下文提到的变量均为差分处理后的变量。

四、实证分析

（一）模型校准

本文面板数据时间跨度较短，截面个数较多，都可以视为平稳数据，并且对本模型进行平稳性检验也可以看出，各变量的特征根都分布在单位圆内（图1），所以可以说本模型数据满足稳定性条件。

另外，本文根据MBIC、MAIC和MQIC指标最小的原则，选择了滞后1阶的PanelVAR模型，如表2所示。

并且，在平稳性检验和滞后阶数选择后，本文又进行了格兰杰因果检验，其结果如表3所示。

通过表3可以看出，变量中金融扶贫力度不是金融规模的格兰杰原因，农村经济增长也不是产业结构高级化的格兰杰原因，而其他变量均互为格兰杰原因。即金融规模、金融扶贫力度和产业结构高级化是农村经济增长的原因，同时农村经济增长也是引起金融扶贫力度和金融规模变化的原因。另外，金融发展和产业结构之间也存在着相互影响的关系。可以看出，本文所选变量间大多存在着因果关系，所以可以进一步进行相关分析。

（二）模型检验结果及分析

在相关模型校准通过后，本文使用stata14统计软件进行面板VAR模型分析，模型分析结果如表4所示。

通过表4可以看出，首先，当农村经济增长作为被解释变量时，上一期的涉农贷款比重和产业结构高级化均对农村人均可支配收入具有显著的正向影响，即金融扶贫力度和产业结构优化能够促进农村经济增长。而从整体金融规模来看，上一期的金融相关率却对农村人均可支配收入具有显著负相关影响，这体现出现阶段我国金融体系对于农村经济增长来说仍然具有很强外生性的特点。其次，对于以金融扶贫力度作为被解释变量来说，上一期的所有变量都对其有着显著的影响，其中产业结构优化产生的是正相关影响，而其他两个指标则产生的是负相关影响。另外，以金融规模作为被解释变量时，其与上一期的农村经济增长显著正相关，与上一期的产业结构优化却显著负相关。最后，当产业结构优化作为被解释变量时，金融扶贫力度和金融发展规模都与其显著正相关。

为了更好地对单个变量的参数估计值进行解释，本文引入了脉冲响应函数。该函数以Cholesky分解为基础，对模型的误差项进行了正交化处理，并利用GMM估计和Monte Carlo模拟得出脉冲响应函数的置信区间。具体结果如图2所示，其中横轴为响应期，纵轴为响应的强度，中间实线为脉冲的估计线，两侧的实线为脉冲区间。图中左侧变量为冲击变量，而右侧变量为响应变量。

图2中第4列体现了农村经济增长对各个变量冲击的反应。首先，农村经济增长对金融扶贫力度的冲击呈现出先增后减的发展趋势。其在第2至第3期达到峰值（符号为正）后迅速衰减为0。这意味着金融扶贫力度的效应会对农村经济增长产生较大的正向促进作用，但这种效应的持续时间却较短。第二，农村经济增长对金融规模的冲击在第1期反应为负，紧接着负向反应逐渐增强，最高达到-0013，之后逐渐减弱，并于第5期左右降低为0。结合金融扶贫力度来看，现阶段我国金融体系虽然加大了对涉农贷款的支持力度，但其整体定位仍然是为工业化、信息化和城镇化建设服务为主。金融规模扩大的好处并没有对农村经济增长起到应有的支撑作用，表明我国金融业对于农村经济发展具有很强外部性的特点并没有得到显著的改善。第三，农村经济增长对产业结构优化的冲击也呈现出先增后减的正向反应。其在第3期左右达到最高值，在第5期变为0。表明产业结构优化调整在推动我国整体经济发展的同时也给农村和农民带来了巨大的发展机会，促进了农村经济的发展。

图2中第3列体现了金融扶贫力度对各个变量冲击的反应。第一，金融扶贫力度对于农村经济增长冲击的反应在第一期就达到了峰值（符号为正），之后迅速衰减，并在第2期后变为负向响应，直到第5期才逐渐减弱为0。这说明金融扶贫力度的导向性比较明确，其目标就是要帮助农民摆脱贫困，而人均可支配收入又是衡量贫困与否的重要标志，所以农村经济增长才会对金融扶贫力度产生负向的影响。而这种现象也严重制约了农村脱贫后的致富进程。第二，金融扶贫力度对于金融规模的冲击呈现出负向的响应，第1期达到最高值-01，并在第4期后消失，表明随着金融规模的扩大，涉农贷款占比不但没有保持原有水平，反而还呈现出越来越低的发展趋势，表明现阶段金融业支持农村经济增长的力度仍然不足。第三，对于产业结构优化的冲击，金融扶贫力度具有正向的先增后减的效应，且于第2期达到顶峰。表明产业结构的高级化能够促进涉农贷款占比的提升，即第三产业的快速发展为农村经济增长提供了新的发展方向，进而进一步促进了对金融贷款的需求。

图2中第2列体现了金融规模对各个因素冲击的反应情况。首先，金融规模对农村经济增长的冲击在期初和第1期具有负向的脉冲效应，之后从第2期开始，就变成了正向的脉冲响应，并与第5期衰减为0。综合分析来看，农村经济的快速发展促进了我国GDP的增长，但农村经济增长对金融需求的增加却具有滞后性，所以在期初才会对金融规模表现出负向的作用，而随着时间的推移，当农村经济增长的金融需求发挥出来后，其对金融规模就自然而然表现出应有的正向促进作用。另外，金融规模对产业结构优化的冲击在1至3期呈现出负向的U型响应，并在第4期后变为正向的响应。结合金融相关率的计算公式可以看出，与促进经济发展相比，产业结构优化对金融发展的引致需求也具有明显的滞后性。因此，产业结构优化才会对金融规模表现出先抑制后促进的影响效应。

图2中第1列体现了产业结构优化对各个变量冲击的反应。第一，产业结构优化对金融扶贫力度在期初有着负向的逐渐减弱的脉冲响应，但在后期变为正向的脉冲响应。表明现阶段我国涉农贷款一开始还主要是针对农业产业，之后随着农业产业发展的局限性显现（增长后劲不足），涉农贷款也逐渐顺应发展趋势向着第三产业发展。第二，产业结构优化对金融规模有着正向的逐渐减弱的脉冲响应，反映出金融发展對产业结构优化升级的重要推动作用。

在脉冲分析的基础上，本文又使用方差分解法进一步分析了各个变量对冲击响应的贡献度，具体计算结果如表5所示。

表5反映了1至10期各个变量的方差分解结果。首先，对农村经济增长的方差分解结果分析发现，农村经济增长对其自身在前两期保持着较大的影响，之后便迅速下降，最终保持在145%左右，另外，金融扶贫力度对农村经济增长的贡献度虽然在第3期后略有下降，但农村经济增长仍然对其有明显的反馈作用（36%以上）。而随着时间的推移金融规模和产业结构优化对农村经济增长的影响也逐渐显现，成为了影响农村经济增长的重要因素。其次，对金融扶贫力度的方差分解结果分析可以发现，金融扶贫力度在期初主要受到其自身影响，之后随着预测期的增加，其自身影响略有下降。于此同时，从第2期开始，金融规模就对金融扶贫力度呈现出较大的贡献度，[JP+2]并且产业结构优化的贡献度也逐渐上升，最终保持在11%左右。再次，对金融规模的方差分解结果分析可以发现，无论是在初期还是在预测期，金融规模都主要受其自身的影响。于此同时，金融扶贫力度和产业结构优化也对金融规模起到了较大的影响效应。最后，对产业结构优化的方差分解结果分析可以发现，其与金融规模相类似，在主要受到自身影响的情况下，产业结构优化还对金融规模和金融扶贫力度有着明显的反馈作用。

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Research on the Relationship between Financial Development， Industrial Structure Optimization and Rural Economic Growth in China

——An Empirical Analysis Based on the Panel VAR Model

Chen Long， Wang Nan， Feng Lili

（School of Accounting， Hebei GEO University， Shijiazhuang 050031， China）

Abstract：This paper uses the panel data of 30 provinces of China in 2009-2017 as the research basis and analyses from the aspects of financial development， financial poverty alleviation and industrial structure optimization. Bases on the panel VAR model， and using impulse response function and variance decomposition method， this paper makes an empirical analysis of the relationship among financial development， industrial structure optimization and rural economic growth in China. The study finds that： Firstly， the three have not yet reached the degree of coordinated development. Among them， financial poverty alleviation and industrial optimization can significantly promote the growth of rural economy， but the scale of financial development still has strong externality to the rural economy， that is， the financial scale has a negative impact on rural economic growth. Secondly， on the one hand， rural economic growth will promote the expansion of financial scale. On the other hand， it will also reduce the degree of poverty， and lead to the reduction of financial poverty alleviation. In addition， the expansion of financial scale also provides sufficient financial support for industrial structure optimization， and when the industrial structure is optimized， it will have a significant feedback effect on the financial scale.

Key words：financial poverty alleviation; financial scale; industrial structure optimization; rural economic growth

（责任编辑：蔡晓芹）

收稿日期： 2019-07-26

网络出版网址： http：//kns.cnki.net/kcms/detail/13.1356.F.20191021.1319.002.html 网络出版时间：2019-10-21 14：26：45

基金项目： 国家社会科学基金项目《环境规制与企业环境责任履行耦合机制及地区异质性研究》（18BGL185）;河北省高等学校人文社会科学研究重点项目《供给侧结构性改革背景下河北省农业产业效率评价及优化路径》（SD191041）;河北省软科学研究专项《金融改革背景下河北省县域科技创新支持经济高质量发展的路径研究》（194576116D）;河北省引进留学人员资助项目《供给侧结构性改革背景下河北省经济质量评价及优化路径》（C201864）。

作者简介： 陈龙（1985—），男，河北石家庄人，管理学博士，河北地质大学会计学院讲师、硕士生导师，研究方向为财务管理与公司治理;王楠（1985—），女，河北石家庄人，会计学博士，河北地质大学会计学院讲师，主要研究方向为金融与财务会计;冯丽丽（1977—），女，河北石家庄人，会计学博士，河北地质大学会计学教授、硕士生导师，主要研究方向为财务与会计管理。