我国农村金融发展与经济增长关系的实证研究

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.我国农村金融发展与经济增长关系的实证研究摘要：近年来，农村经济增长与农村金融发展与的互相作用关系受到多数学者的广泛关注。文章利用1980—2009年的相关数据，基于VAR模型，利用Johansen协整法和Granger因果检验法对二者之间的关系进行实证研究，分析的主要结论是：农村金融发展与农村经济增长存在长期的协整关系，农村经济增长是农村金融发展的Granger原因，反之却不成立。关键词：农村金融；农村经济增长；协整；因果关系TheempiricalstudyofChinasruralfinancialdevelopmenteconomicgrowthAbstract:Inrecentyears,theinteractionbetweeneconomicgrowthruraldevelopmenthasbeentheattentionofmostscholars.Thisarticleusingdateof1980to2009,basedonVARmodel,alongwithJohansencointegrationmethodtheGrangercausalitytesttostudytherelationshipbetweenthetwo.Themainconclusionsare:thedevelopmentofruralfinanceruraleconomicgrowthhaslong-runcointegrationrelationships.RuraleconomicgrowthistheGrangercausesoffinancialdevelopmentinruralareas,viceversaisnottrue.Keywords:ruralfinance;ruraleconomicgrowth;cointegration;causality1.引言经济增长是经济学界探讨的热点话题。而金融作为现代经济社会的核心，其发展程度与经济增长密切相关。同样，农村金融发展也与农村经济增长互相联系、互相作用，两者之间的关系越来越受经济学界的关注。我国是一个农业大国，有着巨大的农村人口，作为第一产业的农业对整个国民经济的影响不容小觑。因此，我国经济的发展离不开农村经济的发展。但就目前来看，城乡发展水平严重不平衡，农村地区的金融发展相比于城市地区要落后许多，金融抑制现象也更为明显。深入研究农村金融发展与经济增长之间的关系和互相作用机理，构建一个良好的农村金融体系，对于推动农村经济的发展、优化金融资源配置，改善农村地区金融落后现状都有着重要意义。2.文献综述对金融发展与经济增长关系的研究由来已久。Hughpattick（1966）最早提出了金融发展与经济增长的因果关系分析方法，并验证了与不同经济发展阶段相适应的两种金融发展模式，即“供给引导”型和“需求追随”型模式；Goldsmith... .（1969)从金融结构角度运用35个国家1860—1963年间的相关数据，得出“经济与金融发展之间存在一种粗略的平行关系”，经济的快速增长一般伴随着超水平的金融发展，但是其没有确定二者之间的因果关系；Osinski（2000）运用Granger检验对转型中的国家做了实证分析，但得到的因果关系不明显；Darrat（1999）Christopoulos和EfthymiosGtsionas(2004)的实证结论是，在短期内两者不存在因果关系，而在长期内，金融发展可以单向促进经济增长。借鉴国外的研究成果，国内一些学者也对我国金融发展与经济增长关系进行了研究。比较有代表性的是谈儒勇（1999）的研究结果表明，金融中介发展与经济增长之间显著正相关；韩廷春（2001）的实证结论认为，技术进步与制度创新是经济增长的最关键因素，而金融发展对经济增长的作用极其有限。近年来，对于农村金融发展与经济增长关系的实证研究，也已成为经济学界关注的焦点之一。多数学者对其进行了实证研究角度，但由于采用的研究方法、解释变量、样本范围等的不同，结论存在诸多分歧。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；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，论证了金融支持对农村经济增长具有推动作用；姚耀军（2004）基于VAR模型，通过实证分析后发现，农村金融发展是农村经济增长的Granger原因，反之不然；邱杰、杨林（2009）分析得出金融发展与经济增长之间存在长期均衡关系，并进而得出当前中国农村金融发展与经济增长是“供给领先关系”；刘洁（2008）经过研究认为反映金融发展的各个相关变量与经济增长之间存在协整关系，农村金融发展与经济增长之间存在经济增长是金融发展的Granger原因的单向因果关系；蒋满霖、王彪（2008）利用科布—道格拉斯生产函数建立模型，得出农村金融发展与农村金融增长互为因果的结论。3.模型设定、指标选取与数据整理3.1模型设定早期测算金融发展与经济增长的关系时，普遍采用单方程OLS法。但OLS法一个基础性假设是经济变量的平稳性。而几乎所有的宏观经济变量都不具有平稳性，这就容易产生“伪回归”问题。本文将对所选取的1980—2009年中国农村经济指标和农村金融发展指标共同构建VAR模型，并采用基于VAR模型的... .Johansen协整法和Granger因果检验法，同时建立VEC模型进行实证分析，从而确定农村金融发展与经济增长之间的长期关系、短期动态关系及因果关系。3.2指标选取本文拟选取5个指标以评价农村经济增长和农村金融发展。3.2.1农村经济增长指标农村经济增长指标选取为农村GDP（RGDP）增长率，简记为RRGDP。由于目前官方还没有农村GDP的直接统计数据，所以在本文的研究中，根据近期文献的普遍做法，用全国GDP乘上农村GDP占全国GDP的比重来计算。3.2.2农村金融发展指标鉴于我国农村的实际情况与统计数据的可得性，本文主要从农村金融发展水平、效率、规模三个方面来衡量农村金融的发展状况。3.2.2.1农村金融发展水平指标对于金融发展水平的衡量，通常采用戈氏和麦氏两种指标来衡量。Goldsmith(1969)提出金融相关率(FIR)的概念。在衡量我国农村金融发展水平时，由于缺乏农村金融资产和M2的统计数据，故无法直接使用戈氏和麦氏指标。本文借鉴姚耀军、和丕禅(2004)的方法，定义农村金融相关率（RFIR）指标，为农村贷款余额（RD）、农村存款余额（RL）之和与农村GDP（RGDP）之比。其计算公式为：RFIR=(RD+RL)∕RGDP3.2.2.2农村金融发展规模指标金融发展水平提高的一个主要表现为金融资产规模相对于国民财富的扩大，本文拟采用农村贷款余额（RD）与农村GDP(RGDP)之比来衡量农村金融发展规模，记为RLG，其计算公式为：RLG=RD∕RGDP3.2.2.3农村金融发展效率指标农村金融发展效率主要是指农村金融中介的发展效率。金融中介效率一般用金融机构的储蓄存款总额与贷款总额之比来衡量，故定义农村金融存贷比（RDL）指标，该指标反映农村金融机构将农村存款转化为农村贷款以支持农村经济增长的效率。其计算公式为：RDL=RD∕RL3.2.3控制变量... .投资作为拉动经济增长的“三驾马车”之一，对农村经济增长有着同样的重要作用。因此，本文选取农村固定资产投资额作为控制变量，并取对数，该指标简记为LNRFI。3.2.4数据整理根据上述分析，收集整理数据如表1所示。数据来源于1980—2009年国家统计局统计数据、《中国金融统计年鉴》和《中国农村经济绿皮书》。表11980—2009年农村金融数据整理年份RDRLRGDPRFIRRGDPRFIRRDLRLGLNRFI1980257.50286.911667.07127.700.160.331.110.154.851981286.10344.041847.71249.700.110.341.200.155.521982333.70416.942102.00329.900.140.361.250.165.801983394.90509.962480.62415.800.180.361.290.166.031984721.80669.023219.78553.900.300.430.930.226.321985782.90764.123917.44677.600.220.390.980.206.5219861096.101018.974539.98820.200.160.470.930.246.7119871419.601292.715454.901061.100.200.500.910.266.9719881687.901480.506822.231321.900.250.460.880.257.1919891955.201746.007575.321276.400.110.490.890.267.1519902412.802234.708902.991242.600.180.520.930.277.1219912976.002966.3010484.631536.600.180.571.000.287.3419923871.303816.1013132.582000.400.250.590.990.297.6019934835.004649.8018079.162768.900.380.520.960.277.9319944641.905879.2024127.853507.800.330.441.270.198.1619955795.507391.8030174.704375.600.250.441.280.198.3819967119.009034.6035028.455346.300.160.461.270.208.5819978350.4010665.2038571.635746.900.100.491.280.228.66199810024.2012189.0040817.855914.800.060.541.220.258.69199910953.7013343.6042510.966122.700.040.571.220.268.72200010949.8014998.1645449.796695.900.070.571.370.248.81200112124.5016904.6648560.097212.300.070.601.390.258.88200213496.8418170.0454795.118011.100.130.581.350.258.99200316072.9023076.0165602.399754.900.200.601.440.259.19200417912.3326292.4978020.6311449.300.190.571.470.239.35... .200519431.6930810.1585314.7013678.500.090.591.590.239.52200619430.2035602.9396789.7916629.500.130.571.830.209.72200722541.9542333.71120943.6919859.500.250.541.880.199.90200825083.0951953.20140378.2924090.100.160.552.070.1810.09200930651.8063785.93148801.5230678.400.060.632.080.2110.33注：1、农村贷款余额为乡镇企业贷款余额与农业贷款余额之和。乡镇企业贷款在1994年以前为城镇集体企业贷款数据，1994—1997年为乡镇集体企业贷款数据。1998年以后为乡镇企业贷款数据。1980—2009年数据来源于历年《中国金融年鉴》。2、农村存款余额为农户储蓄存款余额与农业存款余额之和。1980—2009年数据来源于历年《中国金融年鉴》。3、农村GDP等于全国GDP乘上农村GDP占全国GDP的比重。全国GDP数据直接来源于历年《中国统计年鉴》，农村GDP占全国GDP的比重来源于历年《中国农村经济绿皮书》。4、农村固定资产投资1980—1994数据来源于《新中国55年统计汇编》，1995—2009年数据来源于历年《中国统计年鉴》。5、本研究各指标的统计口径均包括中国人民银行、政策性银行、国有独资商业银行、其他商业银行、城市商业银行、城市信用杜、农村商业银行、农村信用社、信托投资公司、邮政储蓄机构等。4.实证分析过程4.1单位根检验为了检验变量之间的协整关系。我们首先采用ADF法对RRGDP、RFIR、DL、RLG、LNRFI变量序列进行单位根检验来确定其平稳性。对于滞后阶数的选择采用AIC准则，检验结果如表2所示。通过检验发现各变量都不具有平稳性，经过一阶差分后均在5%的显著水平下拒绝原假设，变为平稳序列，因此五个变量都是I(1)序列。表2单位根检验结果变量检验形式检验值5%临界值10%临界值AIC结论RRDGP(C,0,1)-2.882748-2.971853-2.625121-2.444387不平稳DRRGDP(0,0,1)-4.472362-2.976263-2.62742-2.231368平稳RFIR(C,T,1)-1.830465-2.971853-2.625121-3.524178不平稳DRFIR(C,0,0)-4.606355-2.971853-2.625121-3.469834平稳RDL(C,T,0)-1.13294-3.574244-3.221728-1.503446不平稳... .DRDL(C,T,0)-6.174076-3.580623-3.225334-1.507776平稳RLG(C,0,1)-2.647203-2.971853-2.625121-4.56589不平稳DRLG(C,0,0)-4.71231-2.971853-2.625121-4.390218平稳LNRFI(C,T,1)-1.963248-3.580623-3.225334-2.125706不平稳DLNRFI(C,0,1)-2.997008-2.976263-2.62742-2.141952平稳注：检验类型中的C、T分别为常数项和时间趋势项，K为滞后期数。4.2协整检验由于上述五个变量都是I(1)序列，可以进行协整关系检验。检验方法主要是由Johansen和Juselius（1990）提出的基于VAR的协整系统检验，因而在协整检验前必须确定VAR模型的结构。基于各数据生成过程特征，选择带有截距项而不含趋势项的VAR模型。使用SIC准则，同时利用Liung-Box(1970)的Q统计量检验残差序列无自相关，最终选择滞后阶数为2的VAR模型。VAR协整检验模型的滞后期是无约束VAR模型一阶差分变量的滞后期，故协整检验的VAR模型滞后期确定为1。Johansen协整检验结果如表3所示。表3Johansen协整检验结果零假设：协整向量个数特征值迹统计量5%临界值P值00.75102386.2866169.818890.0014至多1个0.54485447.3555847.856130.0557至多2个0.42709925.3157529.797070.1505迹统计量表明在5%的显著性水平之下，五个变量存在一个协整关系，其表达式为：RRGDP=0.499271RDL-2.951452RFIR+6.088572RLG+0.002555LNRFI（1）方程1表明各变量之间存在着长期的均衡关系，从中发现农村固定资产投资（LNRFI）对农村GDP增长有正向的促进作用，但是农村金融发展水平（RFIR）对农村GDP增长却是负向的抑制作用关系。说明1980—2009年期间逐年增加的农村固定资产投资推动了农村经济增长，而农村金融发展却对农村经济增长有较大的阻碍作用。其余两个变量农村存贷比（RDL）与贷款规模（RLG）均对农村经济增长有正向促进作用。4.3误差修正模型... .根据格兰杰定理，具有长期均衡关系的两个变量在短期可以不均衡，但这种短期不均衡可以用误差修正模型加以纠正。由于上述各变量间存在协整关系，故农村经济增长与金融发展的短期非均衡关系能由一个误差修正模型表述。为此基于以上分析建立误差修正模型，滞后期确定为1。误差修正项为：ECM=RGDP+2.951452RFIR-0.499271RDL-6.088572RLG-0.002555LNRFI+0.362422（2）误差修正模型为：DRRGDP=-0.033865+0.428163DRGDP(-1)+1.360784DRFIR(-1)+0.185550DRDL(-1)-1.090014DRLG(-1)+0.086532DLNRFI(-1)-0.393712ECM(-1)（3）方程3是我国农村经济增长与金融发展的误差修正模型，反映了系统本身对偏离长期均衡的动态调整。误差修正项的系数绝值越大，对偏离长期均衡的调整能力越大，系统自我修正功能就越强。从误差修正方程可知，误差修正项ECM的系数为-0.393712。系数小于0符合负反馈修正机制。同时该系数也反映了矫正偏差的程度，即意味着上一年度非均衡误差以约39.37％的比率对本年度的DRRGDP做出方向修正。4.4Granger因果关系分析协整检验证实了变量之间存在长期均衡关系，但是否构成因果关系，还需要进一步检验。Granger因果检验是一种比较常用的严格检验变量因果关系的方法，其基本思想：假设有两个变量x和y，利用过去的y值和x值对现在的y值做回归，如果这些过去的x值是显著的，那么x对y就有一种Granger因果关系。为了进一步考察我国农村金融发展与农村经济增长的关系，我们将进行Granger因果检验。Granger因果检验中最重要的是滞后时间长度的确定，在本项研究中,最优滞后期数的确定按AIC评价标准确定为2，Granger因果检验结果如表4所示。表4Granger因果检验结果原假设样本数F统计量P值结论... .RRGDP不是LNRFI的Granger原因280.800260.4613接受原假设LNRFI不是RRGDP的Granger原因281.622630.2192接受原假设RRGDP不是RDL的Granger原因280.453560.6409接受原假设RDL不是RRGDP的Granger原因282.510610.1032接受原假设RRGDP不是RFIR的Granger原因285.394880.012拒绝原假设RFIR不是RRGDP的Granger原因280.361660.7004接受原假设RLG不是RRGDP的Granger原因280.287210.753接受原假设RRGDP不是RLG的Granger原因283.05690.0465拒绝原假设通过表4可以看出，农村金融发展不是农村经济增长的Granger成因，但是农村经济增长是农村金融发展水平和规模的Granger成因，即农村经济的增长可以吸引大量资金流向农村，从而促进农村金融发展水平提高，规模扩大。5.结论本文通过中国1980—2009年农村经济增长与金融发展关系的实证数据分析，得出如下结论：第一，根据协整检验，我国农村金融发展与农村经济增长之间存在较强关联性，但由协整方程的相关系数看出，农村金融发展水平（RFIR）对农村GDP增长（RRGDP）是负向的抑制作用关系；第二，对经济增长变量与农村金融发展变量分别进行Granger因果检验，检验结果表明，农村金融发展不是农村经济增长的Granger原因，这说明我国农村金融并没有起到“供给主导”的作用。相反，农村经济增长是农村金融发展的Granger原因，表明我国农村金融正处于“需求遵从”的地位。二者之间的单向因果关系表明，我国农村金融发展整体上处于一种抑制状态，造成金融中介资源配置效率低下，并在一定程度阻碍了农村经济增长。第三，根据误差修正模型，虽然在短期内农村经济增长率有可能偏离长期均衡值，但可以通过系统修正功能机制回到长期均衡状态。... .以上研究分析说明，我国农村金融发展水平、规模、效率都比较落后，农村正规金融的运作相对于农村经济的增长是缺乏效率的。而农村金融发展滞后的一个重要原因是农村经济中存在金融抑制。事实上，我国农村还存在大规模的民间金融，在研究农村金融发展效率问题时，不能忽视民间金融的作用。在我国农村地区，民间金融尽管受压制，但仍然普遍存在且力量不可小觑，对农村的资金支持也发挥着重要作用。因此，正确引导、规范民间金融发展，控制信用风险，使其与农村正规金融相互补充，协调发展，将是今后农村金融改革的着力点。 参考文献：[1]            姚耀军,和丕禅.中国农村金融发展与经济增长关系的实证分析[J].经济科学,2004,(5):24-30.[2]            李广众,陈平.金融中介发展与经济增长—多变量VAR系统研究[J].管理世界,2002,(3):50-54.[3]            张氏,朱建华,贾红刚.我国农村金融深化的实证检验与比较研究[J].南京农业大学学报,2002,(2):100-105.[4]            艾洪德,徐圣明,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):20-30.[5]            温涛,冉光和,熊德平.中国金融发展与农民收入增张[J].经济研究,2005,(9):11-32.[6]            谈儒勇.中国金融发展和经济增长关系的实证研究[J].经济研究,1999,(10):43-60.[7]            蒋满霖,王彪.新农村建设中金融发展与经济增长互动研究[J].安徽工业大学学报(社会科学版),2008,(1):24-34.[8]            楼裕胜.农村金融与非正规金融对农村经济增长影响的比较研究[J].中南大学学报(社会科学版),2009,(2):2-7....