阻碍农村经济增长因素范文

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摘要：本文从农村金融规模、结构和效率三个维度衡量农村金融发展程度，并运用VAR计量分析方法对甘肃省农村金融发展与农村经济增长关系进行了实证分析。分析结果显示：

甘肃省农村金融发展规模、结构、效率与农村经济增长之间均呈负相关关系，且在影响程度上，农村金融结构对农村经济的影响程度最大，农村金融规模次之，农村金融效率最小；因果关系检验表明，甘肃省农村金融发展水平对农村经济发展落后具有中长期效应，同时甘肃省农村经济增长对农村金融发展引致作用不显著。

关键词：甘肃省；农村金融发展；农村经济增长；VAR模型；Granger因果检验

1引言

作为甘肃省经济的重要组成部分，农村经济的健康、持续发展不只对整体经济有着重要的影响，而且直接决定着甘肃省能否在西部大开发战略的推动下实现跨越式发展。如何促进农村经济增长这一问题，诸多学者基于不同的假设提出了不同的观点。尽管这些观点不尽相同，但是越来越多的人将目光逐渐聚集到了农村金融在农村经济发展中的核心作用上。考虑到在传统金融体制中，农业部门的金融机构是非农业部门金融体系的延伸，它与农业部门自身的资金积累与流转过程是相当疏远的[1]，所以在这样一种经济环境下研究农业经济增长与农村金融宏观经济支持具有相当的难度。现有的国内研究大多笼统的探讨金融发展和经济增长的关系，尚未把城乡金融发展和经济增长区分开来，仅有的几篇专门研究农村金融发展和农村经济增长的文献，选取的指标或者只是衡量金融发展规模状况，如金融机构存、贷款额等，尚未考虑到金融发展结构和效率等方面的差异，或者选取的结构、效率指标覆盖面太小，并未全面的考察农村金融发展状况。

基于此，本文的出发点是：借鉴区域金融与经济发展理论，从研究农村金融发展水平的角度出发，按照甘肃省农村金融发展规模、结构和效率三个维度考察甘肃省农村金融发展与农村经济增长之间的关系，力求一方面拓宽金融发展相关理论的运用范围和领域，另一方面为甘肃省经济增长寻求金融支持提供方向和路径。下面的内容安排如下：第二部分是关于金融发展与经济增长关系的相关理论回顾；第三部分研究方法、指标及数据说明和介绍；第四部分是对甘肃省农村金融发展与农业经济增长关系的实证分析；第四部分是相关结论的梳理。

2文献综述

对于金融发展与经济增长关系的实证研究，近40年来一直是经济学家关注的焦点之一。

同时从实证研究角度看，由于采用的研究方法、解释变量、样本范围和侧重点等不同，所以结论存在诸多分歧。笔者按照研究层面对国内主要文献做了归纳。

2.1国家及省域金融发展层面周立、王子明等（2002）通过对中国东中西三地区1978-2000年金融发展与经济增长关系的实证研究，发现中国各地区金融发展与经济增长强相关，促进金融发展有利于经济的长期稳定增长[2]。艾洪德、徐明圣、郭凯等（2004）采用格兰杰因果关系检验模型对中国各地区金融发展与经济增长关系进行了实证分析，认为金融发展与经济增长之间存在因果关系，东部和全国的金融发展与经济增长之间存在正相关关系，而中、西部二者之间则几乎是负相关的关系，且存在明显的滞后效应[3]。周好文、钟永红等（2004）运用VAR多变量系统的实证研究表明金融中介的规模指标和效率指标与经济增长在各地区间的因果关系不一致，中西部地区的金融中介机构能更好地促进本地区经济增长[4]。沈坤荣、张成等（2004）认为改革开放以前，中国的经济增长无法得到金融发展的支持，1990年后中国市场状况的变化并没有在很大程度上对经济增长产生促进作用，内生金融转化为经济发展动力的机制尚存在障碍[5]。王晋斌（2007）采用动态GMM方法对不同阶段的面板数据进行实证分析，认为不同金融控制强度下金融发展与经济增长之间存在不同的关系，即在金融控制强的区域的金融发展对经济增长没有显著的促进作用，而在金融控制弱的区域，金融发展与经济增长之间可能表现出一种“中性”的作用[6]。高宏霞、费和（2009）采用1994～2008年相关数据，运用格兰杰因果检验等方法对甘肃省的金融发展与经济发展的关系进行了实证检验，结果表明，甘肃省区域金融发展与经济发展之间存在负的相关关系[7]。

2.2县域及农村金融发展层面陈吉元、邓英淘、姚钢和徐笑波(1989)开创性地运用金融深化指标测算农村金融的深化程度并论述了中国农村金融深化与经济增长的关系[8]。张元红（2005）通过运用时间序列数据对农村正规金融深化程度进行计算后发现，中国农村正规金融效率低下[9]。董晓林和王娟（2004）建立了农村地区金融发展与经济增长相互影响的内生增长模型，运用相关数据分析表明，金融支持对农村经济增长具有推动作用[10]。姚耀军（2004）基于VAR模型及其协整分析，利用Granger因果关系检验方法，对中国农村1978-2002年金融发展与经济增长之间的关系进行研究后发现，农村金融发展是农村经济增长的Granger原因[11]。赵晓芳（2007）运用灰色关联分析法，对甘肃农村金融发展与农村经济增长的关系进行了研究，研究发现:

甘肃农村金融规模是影响农村经济增长和农村经济发展的重要因素，而且农村金融机构有转贷行为[12]。高宏霞、李现总等（2009）以定西市安定区为例，运用协整检验、阿尔蒙变量回归等实证方法，着力探讨了县域经济系统整体发展与金融发展的关系，结果表明：县域经济系统对县域金融发展具有引致作用[13]。

以上学者的研究一定程度上反映了中国经济发展过程中经济与金融发展之间的关系，是对该领域研究的一个巨大推动和创新。但是在研究中存在一系列的问题，首先，上述研究大多是在宏观层面上进行的，着眼于更小的区域范围尤其是基于县域及农村视角的研究相对较少；其次，仅有的研究农村金融的文献，在衡量农村金融发展水平的时候，所选的指标都比较单一，徐笑波、张元红等都是用农村FIR来衡量农村金融的发展水平，没有考虑到金融结构和效率的问题。相比之下姚耀军通过农村贷款余额/农村GDP来衡量农村金融发展规模，用乡镇企业的贷款余额/农村的贷款余额来反映农村金融的结构，用农村贷款余额/农村存款余额来反映农村金融发展效率相对较好，但是指标设计中覆盖面相对较小。

本文在借鉴姚耀军研究成果的基础上对其进行了修正，重新选取农村金融发展规模、结构、效率指标来衡量甘肃省农村金融发展水平，并在此基础上探究甘肃省农村金融发展与农村经济增长之间的关系，力图寻找农村金融发展促进农村经济增长的具体路径。

3研究方法、指标及数据说明

3.1研究方法为了避免伪回归现象的出现，且考虑到单方程模型对模型选取和函数形式的敏感性，本文采用具有更高可靠性的向量自回归VAR模型。首先利用ADF单位根检验方法，检验各个变量的平稳性。如果所有变量都是单整的，且单整阶数相同，则它们的线性组合能构成平稳的时间序列，即变量之间存在协整关系。对于非平稳变量间的协整检验，本文采用在VAR模型基础发展起来的被广泛使用的Johansen检验方法来检验变量间的协整关系。协整分析得到的经验方程只能说明变量之间存在长期的均衡关系，并不能说明它们之间一定存在因果关系，变量之间的因果关系需通过Granger因果检验来验证。本文引入VEC模型，通过对VECM中协整方程对应调整系数的参数显著性来检验变量之间的长期因果关系，用VAR模型下的格兰杰因果检验法进行检验变量之间的短期因果关系检验。

3.2指标选取

3.2.1农村金融发展指标的选取不同于徐笑波等（1989）和张元红等（2005），本文利用类似于姚耀军（2005）的指标定义，共选取四个指标，其中农村金融发展既有规模指标、也有结构和效率指标，各指标描述如下。

（1）农村金融规模指标。衡量金融发展规模的指标常见的有戈氏指标（FIR）和麦氏指标（GDPM2）。然而，麦氏指标受到众多质疑。正如国内学者普遍认为的那样，中国较高的GDPM2应该归因于投资渠道不畅、交易手段的落后以及支付体系的效率低下，而非较高的金融发展水平的直接表现。李广众、陈平（2002）[14]认为，中国较高的GDPM2也许更应该归因于长期的通货膨胀、交易手段的落后以及支付体系的效率低下，而非较高的金融发展水平的直接体现。

因此，本文采用戈氏“金融相关比率”指标，同时考虑到中国是一个银行主导型的国家，因此在计算过程中，用甘肃省农村金融机构的存贷款余额代替金融资产，用甘肃省农村国内生产总值GDP代表国民财富，该指标记为RFIR。

（2）农村金融结构指标。衡量城乡金融结构的指标可以从两个方面来考虑：一是根据各金融机构网点的分布来衡量；另一种则是根据金融机构业务量的分布来衡量。由于本文着力探讨农村金融机构的业态状况对当地经济发展产生的影响，所以本文根据甘肃省农村金融机构业务量的分布选取结构指标。

甘肃省农村金融主要由农村合作金融、农村商业性金融、农村政策性金融和农村非正规金融构成，由于农信社在甘肃乃至中国农村金融市场上居于主要地位，所以我们用甘肃省农村信用社农村贷款余额/农村贷款余额来衡量甘肃省农村金融结构状况，该指标记为RFS。

（3）反映农村金融效率的指标。金融作为一种战略资源，在一定的时期内具有数量的约束问题。当金融资源的数量已经膨胀到了极限的时候，我们只有努力提高金融资源的使用效率，也就是说使金融资源达到最优的配置状态[15]，为此本文设计农村金融机构贷款余额/农村存款余额（记为RFE）这一效率指标来衡量甘肃省农村金融中介机构的储蓄动员能力。

3.2.2农村经济增长指标的选取一般衡量经济增长常用的指标有名义GDP、实际GDP、名义GDP增长率、实际GDP增长率、人均GDP及人均GDP增长率等。考虑到通货膨胀和人口变动等因素对计量过程的影响，本文选取农村实际人均GDP增长率作为衡量甘肃省农村经济发展水平，记为RGDPR。

3.3数据来源及说明本文所用数据均来源于《甘肃金融年鉴》（1993-2008）、《甘肃统计资料》（1985）、《甘肃统计年鉴》（1984-2009）、《甘肃农村统计年鉴》（1990-2008）、《新中国五十五年统计资料汇编》和《中国农业年鉴》（1995-2008）。样本期间为1980-2007年。需要加以说明的是：由于国家统计数据缺乏连续性，一是本文在计算RFIR时，在1987年之前，农村存款余额按国家银行农业存款+农村信用社全部存款计算，农村贷款余额按国家银行农业贷款+农村信用社农业贷款计算，从1988年起，农村存款余额按金融机构农业存款+农户储蓄计算，农村贷款余额按金融机构农业贷款+乡镇企业贷款计算。二是农村GDP从1995年起国家及地方统计机构没有进行专门的统计，本文在计算1995年以后甘肃省农村GDP时，按第一产业增加值+乡镇企业增加值计算，虽然由于统计口径的不一致造成统计数据波动较大，但并不影响实证分析结果。

4实证分析

4.1单位根检验对任何时间序列数据进行计量分析时，需要首先对时间序列数据进行平稳性检验，否则可能会造成一个随机游走变量对另一个随机游走变量的谬误回归(Spurious.Regression)。由于应用协整检验的时间序列数据必须为同阶差分平稳过程，因此我们需要对获得的时间序列数据进行单位根检验。本文采用增广迪基-富勒(AugmentedDickey-Fuller,ADF检验)，ADF检验模型为：

其中Y是时间序列，Δ表示差分，p是滞后期，1是白噪音。检验的零假设是δ=0，即包含单位根；备择假设是δ<0，即Y为趋势平稳序列。若回归系数δ的t统计量t（δ）小于ADF分布临界值，拒绝零假设，Y为趋势平稳序列，否则，接受非平稳的零假设。对RGDPG、RFIR、RFS和RFE做ADF单位根检验，其检验结果见表1。

变量的平稳性检验临界值变量I（c,t,d）ADF值1%5%10%稳定性如表1所示，RGDPG、RFIR、RFS和RFE在1%的显著性水平下均不显著。但是，通过对这四个时间序列作一阶差分后发现，这四个时间序列的一阶差分形式在1%的显著性水平下均是显著的，即RGDPG、RFIR、RFS和RFE均是一阶单整时间序列I（1），因此可以对这个时间序列数据做进一步的分析。

4.2协整检验在上述变量都是一阶单整的基础上，进一步利用Johansen协整检验来判断它们之间是否存在长期均衡关系，并进一步确定相关变量之间的符号关系。Johansen协整检验是一种基于VAR模型的检验方法，在检验之前，首先要确定VAR模型的最优滞后期。如表2所示，LR、FPE、AIC、SC、HQ这五个统计量的值都认为VAR模型的最优滞后期数为4，在此基础上，我们得到协整检验的结果，见表3。

4.3Granger因果关系检验

4.3.1长期因果关系检验就因果关系分析而言，Johansen等（1992）、Hall与Milne（1994）说明了在一个存在协整关系的VAR系统中对变量的弱外生性(weakly-exogenous)进行检验可以等同于对变量之间长期的因果关系的检验。根据Demetriades与Hussein的研究，这种长期因果关系的检验可以通过对VECM中协整方程对应调整系数的参数显著性检验来实现[16]。我们将遵循该方法检验长期因果关系。

通过上面的分析，各相关变量之间存在着协整关系，在此基础上我们对甘肃省经济发展水平RGDOG与农村金融发展规模RFIR、农村金融发展结构RFS和农村金融发展效率RFE构建如下误差修正模型:

在上述误差修正方程中，如果误差修正项系数a为负值且显著，则从长期来看甘肃省农村经济发展水平的变动缘于农村金融发展规模、结构和效率的变化；如果b显著为负且协整向量中RFIR的系数为正，或者b显著为正且协整向量中RFIR的系数为负，则甘肃省农村经济发展在长期内导致了农村金融发展规模的变动；如果c显著为负且协整向量中RFS的系数为正，或者c显著为正且协整向量中RFS的系数为负，则甘肃省农村经济发展在长期内导致了农村金融发展结构的变动；如果d显著为负且协整向量中RFE的系数为正，或者d显著为正且协整向量中RFE的系数为负，则甘肃省农村经济发展在长期内导致了农村金融发展效率的变动。

（1）经过标准化的协整向量中取变量RGDPG的系数为1,小括号内为相应变量的T值；（2）表示通过1%的显著水平检验。

表4显示的是甘肃省农村各相关变量之间的协整向量及对ECT的T检验值。在对误差修正项的T检验一栏中，第一列是a的值及T检验值，第二列是b的值及T检验值，第三列是c的值及T检验值，第四列是d的值及T检验值。从表4可以看出，a的值在1%的显著水平上显著为负，表明甘肃省农村金融发展规模、结构和效率的变动是农村经济发展的长期原因，这说明甘肃省农村金融发展的滞后在长期内阻碍了农村经济的发展。同时通过b、c、d及各自的T检验值可知，甘肃省农村经济发展水平的落后也是农村金融发展规模和结构落后的长期原因，但不是甘肃省农村金融发展效率低下的长期原因。

4.3.2短期因果关系检验对于甘肃省农村金融发展与农村经济发展之间的短期因果关系，我们采用VAR模型下的格兰杰因果检验法进行验证，检验结果如表5所示，箭头表示因果关系的方向。可以看出，在1%的显著水平上，仅在滞后一期，甘肃省农村经济发展水平是农村金融发展规模的格兰杰因果关系，其余情况甘肃省金融发展规模、结构、效率与农村经济发展不存在格兰杰因果关系。新晨

5结论及启示

本文以区域金融发展理论为基础，基于1980-2007年间相关数据，对甘肃省农村金融发展与农村经济增长的关系进行了考察。主要结论如下：

（1）在甘肃省农村经济系统中，农村金融发展严重阻碍了甘肃省农村经济的增长。具体而言，在农村金融发展阻碍农村经济增长的三个因素中：农村金融发展结构对甘肃省农村经济增长阻碍作用最大，大约金融发展结构变动1个百分点会引起甘肃省农村经济下降0.078个百分点；其次是农村金融规模，大约农村金融规模变动1个百分点会引起甘肃省农村经济下降0.069个百分点；而农村金融效率对农村经济发展的影响程度最弱。

由此可见，甘肃省农村地区存在严重的金融排斥问题，主要表现在农村资金的匮乏、农村金融市场缺乏竞争、农村金融结构极不完善、正规金融运行效率低下以及农村资金大量外流等现象。这些问题的存在导致了甘肃农村金融市场难以形成有效的金融供给，资源配置效率低下，阻碍了农村金融的发展，从而严重制约了甘肃省农村经济的发展。所以说，增加金融资源规模、提高金融资源配置效率、优化金融中介结构是未来甘肃农村金融发展的重要任务。其中优化结构是重中之重。

（2）甘肃省农村经济发展水平的落后在一定程度上也阻碍了农村金融资源数量的获取和农村金融资源配置的优化。这说明甘肃省农村经济增长对农村金融发展缺失引致作用，这一现象虽与资金“嫌贫爱富”的本性相关，但更主要的原因是和甘肃省农村金融经济体制改革的进程相关。农村金融体制改革是一种渐进式的制度变迁，农村金融体制改革滞后于农村经济制度改革并且在变革方向以及发展目标上与城市金融体制改革具有明显的不协调性，从而在一定程度上制约了农村经济的增长。

因此，一方面有关部门在相关政策的制定与执行过程中要充分考虑城乡差别和农村金融体制改革与经济改革的协调发展。另一方面需要根据农村居民消费偏好适时地调整产业结构，不断提升农村居民的消费层次，从而把农村巨额的储蓄及时地转化为投资，增加农村市场品种和规模。

参考文献

[1]张杰.中国金融改革的检讨与进一步改革的途径[J].经济研究,1995(5).

[2]周立、王子明.中国各地区金融发展与经济增长实证分析:1978－2000[J].金融研究,2002(10).

[3]艾洪德、徐明圣、郭凯.我国区域金融发展与区域经济增长关系的实证分析[J].财经问题研究,2004(7).

[4]周好文、钟永红.中国金融中介发展与地区经济增长多变量系统分析[J].金融研究,2004(6).

[5]沈坤荣、张成.金融发展与中国经济增长--基于跨地区动态数据的实证研究[J].管理世界,2004(7).

[6]王晋斌.金融控制政策下的金融发展与经济增长[J].经济研究,2007(10).