农村金融规模、农村金融效率与农村经济增长：来自吉林省的证据_金融论文

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      中图分类号：F320.2 文献标识码：A 文章编号：1006-1096(2015)03-0028-07

      正确认识农村金融与农村经济的关系是农村金融制度创新的重要前提。建国以后，我国为了快速实现工业化和城市化，实行了经济发展的赶超战略，将有限的资源集中在城市和重点项目(林毅夫，2002；谢平等，2006)。由政府垄断的农村金融系统自然成为从农村向城市和工业部门输送金融资源的渠道(林毅夫，2000；温涛等，2005)。因此，中国农村金融并非内生于农村经济(张杰，1998)，其发展是由政府主导的强制性制度变迁过程(何广文，2001)。外生于农村的农村金融无法满足农村经济增长的金融需求，并造成了农村资金大量外流。近年来，国家特别重视农村金融发展问题。党的十七届三中全会明确指出，“农村金融是现代农村经济的核心”。2008年以来的“中央一号文件”都聚焦于“三农”问题，并且都把农村金融问题摆在极其重要的位置。2013年的“中央一号文件”着重强调“改善农村金融服务”；2014年“中央一号文件”进一步提出，“加快农村金融制度创新”。然而，1978年-2011年，吉林省农村居民储蓄存款和农业贷款分别从1.59亿元和3.05亿元增长到了1118.63亿元和566.89亿元，分别增长了704倍和186倍，而吉林省第一产业生产总值和农村居民人均纯收入分别从23.98亿元和181.65元增长到1277.44亿元和7509.95元，仅分别增长了53倍和41倍，农村居民储蓄存款与农业贷款之差累计额高达3172亿元①，这意味着农村资金外流问题十分严重。可见，吉林省农村金融与农村经济显现出不协调的景象，二者的关系有待科学的实证研究。

      农村金融与农村经济的关系问题一直是学者们研究的重点。King等(1993)的研究表明，发展中国家政府提供的低效率农业信贷投入对农业生产增长产生了制约效应。朱喜等(2006)对中国农村信贷效率的研究也得出了类似结论，认为政府主导的指令性信贷没有有效促进农村投资的增加和农村收入的增长。何广文(2001)的研究表明农村金融供给不能适应农村金融需求，农村金融制度改革关系到农业和农村经济的持续发展。温涛等(2005)和余新平等(2010)的研究都表明农村信贷对农村经济具有负向作用。蓝虹等(2013)认为农村金融排斥影响了农村经济发展。但是，也有不同的观点。杨栋等(2007)的研究显示信贷能够促进农业经济增长。曹协和(2008)的研究表明农村金融有利于农业经济增长。

      综合来看，已有文献对农村金融与农村经济的关系问题还存在较大争议，而且大多数研究是基于全国层面的数据样本，以省份为对象的相关研究比较少见。显然，全国层面的研究忽略了我国欠发达传统农业区的农村金融与农村经济关系的特殊性，全国整体的农村金融与农村发展的一般性关系，并不能必然推导出省份区域的农村金融与农村经济的特殊性关系。吉林省作为我国欠发达传统农业区，农村金融问题更加突出，农村经济增长尤为迫切需要金融的支持。厘清吉林省农村金融与农村经济的关系，对吉林省乃至与之发展水平相近的中西部地区创新农村金融制度和改善农村金融服务都具有极其重要的理论和实践意义。

      一、模型设定与变量说明

      (一)模型设定

      金融发展与经济增长的相互影响是通过金融规模和金融效率来实现的(Khan，2000)。一方面，金融规模的扩张使金融系统能够吸纳更多的资源，从而为金融系统配置资源奠定数量基础。金融效率的提升可以有效地将大量的资源配置到所需要的部门，提高经济运行效率。另一方面，经济发展对金融的需求诱致金融规模的扩张和金融效率的提升，是金融发展的现实基础。本文借鉴Greenwood等(1990)的经典研究，将金融发展分解为金融规模和金融效率引入总生产函数，设定反映农村金融规模、农村金融效率与农村经济增长关系的生产函数如下：

      Y=f(F，K，L) (1)

      其中，Y代表农村经济总产出或农村经济增长，F代表农村金融发展，K代表农村资本投入，L代表农村劳动力投入。对式(1)取全微分，得到

      

      农村金融发展函数为

      F=g(GM，XL) (3)

      GM代表金融规模，XL代表金融效率。在农村资本投入方面，已有文献主要关注农村固定资产投资。考虑吉林省是东北传统农业区，具有农户土地面积较大和农业机械投资较多的特点，本文将农村资本投入定义为由农村固定资产投资和农村机械投资共同构成。GT代表农村固定资产投资，JX代表农村机械投资。农村资本投入函数为

      K=h(GT，JX) (4)

      对方程(3)和(4)分别取全微分，得

      

      (10)式表示农村金融规模、农村金融效率、农村固定资产投资、农村机械投资和农村劳动力都对农村总产出有影响。根据(10)式可知，Y与GM、XL、GT、CX、DK、JX和L的水平值及其滞后变量之间同样存在稳定的关系。因此，可以建立反映各变量水平值的向量自回归模型如下：

      

      (二)变量说明

      根据(1)式生产函数中所确定的农村经济增长、农村金融发展(包括农村金融规模和农村金融效率)、农村资本投入、农村劳动力投入四类总体指标，本文分别用农村实际增加值、农村金融相关比率和农村贷储比率、农村固定资产投资比率和农村机械化比率、农村从业人员比率6个变量来予以衡量。本文构建了农村金融相关比率指标，用于衡量农村金融规模，并定义农村金融资产由农业贷款、农村居民储蓄存款、农业保险收入、农业保险赔付与给付构成。储蓄转化为贷款、进而转化为投资的比率是金融作用于经济的一个重要变量(Ramsey，1928)。因此，定义农村金融效率是农村金融中介将农村居民储蓄转化为农业贷款的能力，用农村贷储比率表示。设定农村固定资产投资比率、农村机械化比率和农村从业人员比率为控制变量。变量说明见表1。

      

      二、实证检验结果及原因分析

      (一)单位根检验与协整检验②

      本文采用ADF检验方法对每个变量进行单位根检验，以确定变量的平稳性。检验结果显示，LNNGDP、FIR、DC、GT、JX和CY均为非平稳变量，而△LNNGDP、△FIR、△DC、△GT、△JX和△CY在1%的显著性水平下都是平稳变量，即原序列是一阶单整序列，可以进行VAR分析。进一步根据AIC、SC、LR、FPE和HQ准则可以确定，LNNGDP、FIR、DC、GT、JX和CY之间的VAR模型的最优滞后期为2。Johansen协整检验显示，在1%的显著性水平，各变量之间存在协整关系，得到下列协整方程：

      

      协整方程显示，农村实际增加值与农村金融相关比率和农村从业人员比率负相关，与农村贷储比率、农村固定资产投资比率和农村机械化比率正相关。这个结果表明农村金融规模的扩张不利于农村经济增长，这可能是因为随着农村金融规模的扩张，更多的农村金融资源会流出农村。正如图1所示，在1990年之前，吉林省农业贷款(NYDK)一直高于农村居民储蓄存款(NCCX)，但1990年之后，前者始终低于后者。数据显示，在1990年-2011年间，NCCX与NYDK之差累计额就高达3187亿元；特别是1993年以来，二者之间的差额持续扩大。这在一定程度上说明吉林省农村金融资源长期呈现净流出状态。这种情况与当时的经济改革背景有关。1993年，党的十四届三中全会提出建立社会主义市场经济体系，经济改革的重心由农村转向城市。在政府几乎垄断金融体系的情况下，为了动员更多的资源支持城市和工业部门改革，政府更加倾向于运用金融手段将大量的农村资金输送到城市，以支持城市建设和国企改革。从上世纪90年代中后期开始，四大国有商业银行逐步撤出农村，农村金融机构仅剩邮政储蓄银行和农村信用社。邮政储蓄系统长期从事只吸收存款不发放贷款的金融业务，虽然在2007年邮政储蓄银行正式成立后，开始试点发放小额贷款，在一定程度上解决了“只存不贷”问题，但仍没有彻底解决邮政储蓄资金外流的问题。以吉林为例，截至2011年末，邮政储蓄银行吉林分公司人民币存款和贷款余额分别为878.29亿元和78.11亿元，存贷差为800.18亿元。农村信用社因历史包袱沉重和公司治理不完善等问题，一直未能扛起农村金融的大旗，最终导致农村金融服务和供给严重不足。以上这些原因造成了农村金融规模的扩张导致农村存贷差进一步扩大，意味着资金大量流出农村，并最终造成了农村金融规模不利于农村经济增长的结果。

      

      图1 吉林省NCCX与NYDK比较(对数值)

      协整分析还表明，农村贷储比率与农村经济增长正相关，说明农村金融效率有利于农村经济增长，同时表明农业贷款促进了农村经济增长。农村从业人员比率的负效应可能是由于过剩的农村劳动力降低了劳动效率和单位劳动产出所致，说明转移农村剩余劳动力有利于吉林省农村经济增长。通过对(12)式的误差修正模型的分析发现，误差修正项系数通过了10%的显著性水平检验，表明当短期波动偏离长期均衡时，误差修正项对LNNGDP与FIR、DC、GT、JX和CY之间关系恢复到长期均衡的作用显著。

      (二)格兰杰因果关系检验

      格兰杰因果关系检验可以确认变量之间的因果关系。为了便于经济意义分析，检验使用的是各变量的水平值，它们是同阶单整非平稳序列。李子奈等(2012)认为，同阶单整非平稳序列的格兰杰因果检验结构具有一定的可靠性。表2列出了检验结果。

      

      从表2可知，在5%的显著性水平下，农村金融相关比率与农村实际增加值互为格兰杰因果关系，而农村贷储比率与农村实际增加值互不为格兰杰因果关系。结合前文协整方程所表明的农村金融规模与农村经济增长的负向关系，格兰杰因果关系检验表明农村金融规模扩张阻碍了农村经济增长，农村经济增长抑制了农村金融规模的扩张。该结论与King等(1993)、王志强等(2003)的研究结论截然相反，说明金融与经济的正向关系在吉林省农村金融发展与农村经济增长中并未出现。

      农村贷储比率与农村经济增长之间的格兰杰因果关系并不显著，说明农村金融中介在资源配置方面缺乏效率。值得指出的是，相比农村金融效率而言，农村金融规模对农村经济增长具有更大的影响，说明农村金融发展对农村经济增长的作用主要是通过金融规模的扩张来实现的，而非通过农村金融效率的提高。这可能是因为在以GDP为主要考核标准的政绩考核体制下和地方官员一般任期都较短的背景下，地方政府更倾向于运用扩大规模而非提升效率的方式来影响经济增长，因为规模扩张远比效率提高易于实现。其内在逻辑是，金融规模的扩张意味着更多的农村金融资源流出农村输入到城市，促进了城市经济增长，阻碍了农村经济增长；由于资金在城市的投资收益率高于农村，所以综合来看，短期内有利于地方经济增长。由此看来，地方政府的行为是现行官员政绩考评体制下的理性选择。

      格兰杰因果关系检验所显示的农村实际增加值是农村金融相关比率的格兰杰原因，表明当农村经济增长水平较高时，就会吸引更多的金融资源投资于农村。因此，减少吉林省农村资金外流的关键在于提升农村经济增长的内生动力，增强吉林省农村经济对资金的吸引力。

      格兰杰因果关系检验分析还显示吉林省农村固定资产投资不是农村经济增长的格兰杰原因，但农村经济增长是农村固定资产投资的格兰杰原因。究其原因可能是因为农村固定资产投资在很大程度上是依靠农村经济增长自身来带动的，而不是依靠政府的财政投入。这意味着农村的发展更多的表现为自力更生式的发展。我们考察了吉林省财政支农的情况，证实了上述分析。本文考察了3个比率指标，分别是吉林省财政支农支出占吉林省农村增加值比率(CZZN/NCGDP)、吉林省财政支出占吉林省生产总值比率(CZ/GDP)和吉林省财政支农支出占吉林省财政支出比率(CZZN/CZ)。如图2所示，在1978年-2000年间，CZZN/NCGDP始终在2%～8%区间低位徘徊，平均值为6.9%；而在此期间，CZ/GDP一直在12%～20%区间波动，平均值为16%，是CZZN/NCGDP的2倍多。2001年加入WTO以后，CZZN/NCGDP才逐渐提高。2006年中央提出建设社会主义新农村后，该比率从2006年的8%迅速提高到2011年的22%，但由于财政支农历史欠账太多，短期财政支农的有限增长难以弥补长期财政支农的严重不足。在1978年-2006年，CZZN/CZ的平均值是8.8%，总体上呈现下降趋势，由最高的14%下降至7%，2009年才恢复到14%，与1980年基本持平。可见，长期以来，更多的财政资源被投放到城市和工业领域，而农村和农业领域所获得的财政投入十分有限。这与高彦彦等(2012)、孙文基(2013)对中国公共财政支农的分析结论一致。更为重要的是，吉林省城乡财政投入差距进一步加剧了农村资金大量流向城市的情况。同时，因为财政的缺位，农村金融承担了支持“三农”的重任，这种金融财政化产生了严重的道德风险(谢平等，2006)，致使农村金融机构内在创新动力不足，难以持续发展。因此，吉林省农村金融发展需要健全的财政支农体系作为支撑。

      

      图2 吉林省财政支农情况比较

      协整检验和格兰杰因果关系检验表明，长期来看，吉林省农村金融规模对农村经济增长具有负向效应；虽然农村金融效率对农村经济增长具有正向效应，但是格兰杰因果关系检验表明，农村金融中介在资源配置方面缺乏效率。这一结果证实，在政府的强制性金融供给条件下，吉林省农村金融并不能很好地满足农村经济增长的金融需求，农村经济增长没有诱导农村金融发展。Patrick(1966)认为，金融与经济的关系可以区分为“需求追随型”和“供给领先型”两种模式。前者强调经济发展对金融服务的需求导致了金融机构和相关服务的出现，是经济发展的金融需求促进了金融发展；后者认为金融服务的供给领先于经济发展的金融需求，是金融服务的供给促进了经济发展。对照“需求追随型”和“供给领先型”两种模式，吉林省的农村金融与农村经济增长之间的关系显然并不属于两种模式中的任何一个，这说明吉林省农村金融与农村经济增长之间的关系并未达到理论上所表明的协调状态。

      (三)脉冲响应与方差分解

      在协整分析和格兰杰因果关系检验分别揭示了吉林省农村金融与农村经济之间的长期均衡关系和因果关系的基础上，本文将深入分析农村金融与农村经济的短期动态关系。本文依据VAR模型所特有的动态结构性质，利用脉冲响应函数，分别识别农村金融规模和农村金融效率与农村经济增长相互作用的机制。因为是进行短期分析，所以使用农村金融相关比率、农村贷储比率和农村实际增加值的差分形式建立VAR模型，并在此基础上进行脉冲响应与方差分解。为了防止VAR模型因变量顺序变化给冲击反应函数带来的敏感性，本文利用广义脉冲予以分析。图3和图4显示的是D(LNNGDP)、D(FIR)和D(DC)对相关冲击的标准差的动态反应。

      

      图3 D(LNNGDP)、D(FIR)和D(DC)对自身冲击的动态反应

      从图3可以发现，农村实际增加值、农村金融相关比率和农村贷储比率的正向自冲击均有利于自身改善，且呈收敛状态，说明三者都存在自我强化机制。因此，对于农村经济增长而言，农村经济和农村金融的初始条件都很重要。从图4可以发现，第一，农村金融相关比率的正向冲击在初期对农村实际增加值有负向效应，第2期这种冲击开始显现正效应，经过2期的小幅波动后，在第5期以后影响趋于0；方差分解显示农村金融相关比率对农村实际增加值的最大影响仅占到农村实际增加值预测误差的1.67%，说明短期内农村金融规模的波动虽然对农村经济具有负影响，但这种负向效应并不大。第二，农村贷储比率的正向冲击在初期对农村实际增加值有负向效应，经过4期的小幅上下波动，第5期后这种冲击的影响基本收敛于0；方差分解显示农村贷储比率对农村实际增加值的最大影响仅占到农村实际增加值预测误差的1.84%，说明短期内农村金融效率对农村经济增长的影响也不大。第三，农村实际增加值的正向冲击在初期对农村金融相关比率有负向效应，第2期变为正向效应，随后正向效应达到最大值，第3期开始影响基本消失；方差分解显示农村实际增加值对农村金融相关比率的最大影响占到农村金融相关比率预测误差的43%，说明短期内农村实际增加值对农村金融相关比率的影响很大。第四，农村实际增加值的正向冲击对农村贷储比率有负向效应，经过几期的波动，第7期以后影响基本消失；方差分解显示农村实际增加值对农村贷储比率的最大影响占到农村贷储比率预测误差的53%，说明短期内农村实际增加值对农村贷储比率的影响也很大。

      

      图4 D(LNNGDP)与D(FIR)和D(DC)相互冲击的动态反应

      脉冲响应与方差分解分析表明，从短期来看，农村金融规模和农村金融效率与农村经济增长之间呈现负向关系。值得注意的是，它们之间的关系主要表现为农村经济增长对农村金融发展具有明显作用，而不是相反。这一结果揭示了吉林省农村经济增长并未得到农村金融的有效支持，农村金融供给并未满足农村经济增长的金融需求。

      三、结论及政策含义

      实证结果显示，从长期来看，吉林省农村金融规模和农村金融效率与农村经济增长之间存在均衡关系，农村金融规模对农村经济增长具有显著的负向效应，农村金融效率对农村经济增长具有显著的正向效应；农村金融规模与农村经济增长互为格兰杰因果关系，农村金融效率与农村经济增长不存在格兰杰因果关系，农村经济增长是农村固定资产投资的格兰杰原因。从短期来看，农村金融规模和农村金融效率对农村经济增长的影响并不明显；与此相反，农村经济增长对农村金融规模和农村金融效率的影响十分明显。研究结果揭示了政府的强制金融供给因忽视农村金融实际需求而落下一个“费力不讨好”的结果。因此，对于吉林省或与之发展水平相近的中西部地区而言，政府应加快农村金融制度创新，要把握农村金融实际需求，建立适合农业和农村特点的金融体系，培育农村民间金融发展，健全财政支农体系，改善农村金融发展环境。

      ①本文所有数据均来自相关年份的《吉林统计年鉴》和《吉林金融年鉴》。

      ②限于篇幅，略去了单位根检验和协整检验的检验结果。如有需要，请与作者联系。

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