农村城镇化的金融支持论文范文

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1模型介绍、变量选择和数据说明

根据分析需要，本文采用向量自回归（VAR）模型和向量误差修正（VEC）模型，选取城镇化率（UR）、农村信用社贷款余额占全部城镇固定资产投资比重（NXF）和农村信用社发展指标（NXD）三个变量，结合我国1981—2011年之间的年度统计数据，实证分析农村信用社对农村城镇化的金融支持。

1.1模型介绍

1.1.1向量自回归（VAR）模型传统的经济计量方法是以经济理论为基础来建立描述变量的模型。向量自回归（VAR）模型是基于数据的统计性质建立的模型，通过对所有内生变量滞后值回归分析，以估计内生变量的动态关系，避免了经济学先验理论的羁绊。VAR（p）模型的数学表达式。

1.1.2向量误差修正（VEC）模型向量误差修正（VEC）模型是包含协整约束的VAR模型，常应用于具有协整关系的非平稳时间序列建模。如果上述VAR（p）模型中yt所含有的k个序列为一阶单整序列且它们之间存在协整关系，则不包含外生变量xt的向量误差修正（VEC）模型数学表达式为。其中的ecmt－1＝%Tyt－1是误差修正项，反映变量之间的长期均衡关系，%T是协整向量。系数矩阵&反映变量之间的均衡关系偏离长期均衡状态时，将其调整到均衡状态的调整速度。Γi是系数矩阵，所有作为解释变量的差分项的系数反映各变量的短期波动对作为被解释变量的短期变化的影响。

1.2变量选择

1.2.1城镇化率（UR）本文采用人口城镇化率（UR），即城镇人口占总人口数的比重来衡量农村城镇化水平，该比重越大，说明农村城镇化水平越高。

1.2.2农村信用社贷款余额占全部城镇固定资产投资比重（NXF）鉴于数据的可得性，本文使用NXF作为农村信用社对农村城镇化的金融支持评价标准，比例越高，支持力度越大。NXF＝农村信用社贷款年底余额／全部城镇固定资产投资

1.2.3农村信用社发展水平指标（NXD）本文采用农村信用社每年年底的存贷款余额之和占GDP的比重（NXD），作为农村信用社发展水平指标。NXD＝（农村信用社存款年底余额＋农村信用社贷款年底余额）／GDP于是，可以知道本文中yt列向量就是向量［UR，NXF，NXD］T，后文就是以此向量建立VAR和VEC模型并进行实证分析的。

1.3数据说明文章收集了我国1981－2011年之间的年度统计数据作为样本，所有样本数据均来自于中国统计局网站《中国统计年鉴》和历年的《中国金融年鉴》。尤其需要说明的是，由于农村信用社近年来的改革，为了切实反映农村信用社改革前后对农村城镇化的金融支持状况，数据将改革后部分省区的农村商业银行数据纳入其中。

2实证检验与分析

根据农村信用社对农村城镇化的金融支持实证分析需要，本文利用Eviews软件，对UR、NXF和NXD三个变量进行了平稳性检验、基于VAR模型的Johansen协整检验和Granger因果检验、基于VEC模型的方差分解分析。

2.1变量的平稳性检验UR、NXF、NXD序列是时间序列数据，在建立模型进行相关检验分析之前，首先要检验时间序列的平稳性，以防虚假回归等问题。本文选用ADF（Aug－mentedDickey－Fuller）检验来进行序列的平稳性检验。结果如表1。由表1可知，原序列UR、NXF、NXD的ADF值均大于5％临界值，单位根检验结果显示在5％的显著性水平下UR、NXF、NXD都是非平稳序列。D（UR）、D（NXF）、D（NXD）在5％显著性水平下都是小于临界值的，一阶差分都是平稳过程，即时间序列UR、NXF和NXD都是一阶单整的。

2.2协整检验本文利用Johansen协整检验，检验UR、NXF、NXD协整关系。判断农村城镇化水平、农村信用社的金融支持、农村信用社发展状况三者之间是否存在长期稳定的均衡关系。Johansen协整检验是在VAR模型中完成的，通过LR、FPE、AIC、SC和HQ准则选择VAR模型最优滞后阶数为2，即建立VAR（2）模型。在VAR（2）模型下对三者之间Johansen协整检验结果见表2。表2说明，在5％的显著性水平下，UR、NXF、NXD之间存在且仅存在着一组协整关系。可以认为城镇化率、农村信用社对农村城镇化的金融支持和农村信用社发展水平之间存在长期稳定的均衡关系。

2.3Granger因果关系检验协整检验说明了UR、NXF、NXD之间存在长期稳定的相互依赖关系，但不能确定三者之间因果关系如何。为此，本文基于VAR（2）模型检验城镇化率（UR）、农村信用社对农村城镇化的金融支持（NXF）和农村信用社发展水平（NXD）之间是否有显著的Granger因果关系。结果如表3。由表3在5％显著性水平下：农村信用社对农村城镇化的金融支持（NXF）、农村信用社发展状况（NXD）明显不能Granger引起城镇化率（UR）；UR、NXD也外生于NXF；而UR、NXF能够Granger引起NXD，即农村城镇化水平、农村信用社对农村城镇化的金融支持是农村信用社发展的Granger原因。

2.4向量误差修正（VEC）模型的估计经过Johansen协整检验表明UR、NXF、NXD之间存在协整关系，于是可以建立向量误差修正（VEC）模型。VEC模型估计结果为。可以看出，NXF与NXD的短期波动每增加1％，城镇化率将分别增加0．0016％、0．0186％。UR与NXD的短期波动对NXF短期变化影响分别为负和正。UR与NXF短期波动对NXD短期变化影响为负。从ecmt－1可以得出城镇化率、农村信用社对农村城镇化的金融支持、农村信用社发展水平之间的长期均衡关系是：UR＝－0．4966NXF＋1．6784NXD＋0．1197。分析协整方程，从协整系数可以看出，长期内城镇化率与农村信用社对农村城镇化的金融支持之间存在反向关系，与农村信用社发展水平之间存在正向关系。并且由于正向作用系数为1．6784大于反向作用系数－0．4966，金融支持和农村信用社发展水平在长期内的等量提高总体上能带来城镇化率的提高。

3结论与建议

通过实证分析可得如下结论及相关建议：第一，Johansen协整检验表明农村城镇化、农村信用社对农村城镇化金融支持、农村信用社发展水平三者之间在长期中具有稳定的均衡关系，它们的相互依赖关系在长期中稳定存在。那么在推进农村城镇化建设中，长期来看，需要巩固农村信用社改革已取得成果，坚持商业化方向继续深化改革，同时不断加强农村信用社对农村城镇化的金融支持力度。第二，Granger因果检验揭示出，农村信用社对农村城镇化的金融支持存在严重缺位，未能表现出对农村城镇化显著的推动作用。另一方面，检验结果也表明，提高农村城镇化水平，加强农村信用社对农村城镇化的金融支持力度确实能促进农村信用社的发展。根据这些实证分析结果，农村信用社应积极参与到农村城镇化建设中去，加大金融支持力度，同时受益于农村城镇化的发展，农村信用社自身发展水平也将得到提高，从而形成农村城镇化与农村信用社发展的良性互动。第三，从VEC模型估计结果可知：短期中，农村信用社对农村城镇化金融支持力度和农村信用社发展水平的提高能使农村城镇化程度小幅上升，但农村城镇化发展、金融支持加强并未带来农村信用社发展水平的提高；长期中，协整方程表明农村信用社对农村城镇化金融支持与农村信用社发展水平的等量提高总体上能推动农村城镇化发展。这说明农村信用社对农村城镇化的金融支持应该是一个长期的过程，不能因为短期内效益的不明显而终止，坚持长期的资金投入才能带来农村信用社的发展与农村城镇化的进步，当然这种长期的持续金融支持对农村信用社的信贷能力也是一种挑战。

作者：李久磊单位：西安财经学院研究生部