农村金融发展与农村经济增长--基于中国31个省市的空间计量模型检验_散点图论文

农村金融发展与农村经济增长——基于全国31个省市的空间计量模型检验，本文主要内容关键词为：经济增长论文,省市论文,模型论文,农村金融论文,农村论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1003-854X(2015)01-0005-06

      一、问题提出与文献回顾

      改革开放30多年来，我国经济发展水平大幅度提高，金融在经济发展中发挥着重要作用。但是，我国农村地区金融发展与其经济增长之间的关系则值得深思。1994年以前我国农村地区的金融发展相对落后，伴随着农村金融的改革和调整，特别是经过2003年以来的深化改革，在我国农村地区已经形成了农业政策性金融、合作性金融、商业性金融和其他金融组织形式共同发展的农村金融体系。经济的持续发展，有效促进了农业发展、农民增收、农村繁荣，进一步刺激了农村居民对于金融服务的多元化、多层次需求。不过，由于我国地域面积分布广阔，不同地区的发展存在巨大差异。一般我们认为经济发达地区对周边地域的经济具有溢出效应，那么，金融业发达的地区对周边地区的金融业发展是否有促进效果？这一结论对农村地区是否成立？如果将空间异质性考虑在内，农村金融发展与农村经济发展之间的关系如何？回答上述问题对我国农村发展有很强的现实意义。

      国外对金融发展与经济增长之间关系的量化分析则是由King和Levine开始的①。新古典经济学在分析经济增长模型的时候考虑的基本要素主要有物质资本、劳动力、技术进步以及人力资本，而金融部门的作用在新古典的框架下通常是被忽略的，这在当时的经济发展水平下是可以理解的，因为金融部门对实体经济的影响可能还不如现在这般巨大，可是，随着虚拟经济的蓬勃发展，金融对经济增长的影响已经不容忽视，越来越多的学术研究将视野聚焦于经济发展中的金融结构问题。金融发展对经济增长的作用到底是怎样的？学界还未达成一致认识。一部分学者认为，金融发展对经济增长有促进作用。Levine研究了49个国家1960-1989年的金融发展和经济增长之间的关系，发现金融发展和经济增长是正相关的②。McCaig和Stengos使用广义矩的方法研究了71个国家1960-1995年的数据，发现金融对经济增长有很强的正向作用③。一部分学者则怀疑金融发展对经济增长的促进作用。Lucas认为经济学家过分强调了金融因素在经济增长中的作用④。Minsky在其“金融不稳定假说”中强调了经济体会自发地从一个稳健的金融结构向脆弱的金融结构转变，经济的快速扩张鼓励了投机风险行为的偏好，一旦经济危机发生，对经济增长具有巨大的打击⑤。而且，经济危机和金融自由化是高度相关的⑥。还有一部分学者则认为金融发展与经济增长之间的关系是十分复杂的，在长期来看也许是非线性的。Deidda和Fattouh使用了80个国家1960-1989年的数据研究发现，在将初始的人均收入作为门槛变量时，高水平的金融发展往往和高速的经济增长率相关，但是，如果没有门槛效应，正向作用只存在于高收入国家⑦。Stengos和Liang研究了66个国家1961-1995年的面板数据，发现金融对增长有非线性关系，但是这种关系对金融发展的测度方式非常敏感⑧。国内关于农村金融发展与农村经济增长的实证研究也非常多。但是，绝大多数的研究都忽略了地理位置对农村金融发展和农村经济增长的关键作用。众所周知，区位因素对金融发展和经济增长有很强的影响，因为金融发展水平高的地区或者经济增长迅速的地区，对周边地区的金融发展或经济增长，有很强的的正外部性，也即理论上常常提到的涓滴作用和外溢性。张宇青等使用了空间计量模型分析了农村金融发展、农业经济增长和农民增收之间的关系，但是其研究只使用了两年的数据，对于其关系变化趋势的刻画还不够深入，而且在回归的时候并没有将相关解释变量进行控制⑨。胡宗义和李鹏利用空间计量的方式分别分析了农村正规金融和非正规金融对城乡收入差距的影响，但是他们使用农村固定资产投资来度量农村金融，这存在较大的问题，因为这其中有很大部分属于国家行政拨款，属于农村基础建设的一部分，无法衡量农村的金融发展规模⑩。因此，考虑到以上因素，我们使用农业贷款指标来度量农村金融发展水平，因为农业是农村发展中的主要产业，特别是传统种植业高度依赖农村金融的“输血”功能，而且农业贷款既包括了正规金融也包括了非正规金融。

      我们首先用全局Moran's I和局部Moran's I来分别评估农村金融发展和农村经济增长是否存在空间异质性；然后，在确认农村金融发展和农村经济增长都存在空间异质性的基础上，使用空间误差模型，将空间异质性和依赖性融入到分析农村金融发展和农村经济增长的框架体系中，并用省际间的数据对两者的关系进行定量研究。

      二、模型设定与数据来源

      1.Moran's I指数

      一个地区的研究主体取决于或部分取决于该空间系统中其他区位中的研究主体，该过程可以表达如下(Anselin，1988)：

      

      其中，

是变量y在空间单位i上的观测值，(1)式说明了i地区的变量y是由其他地区的同个变量共同决定的，这体现出了该变量之间的空间关联性。

      Moran's I指数是最早被用于定量分析聚类检验的方法，主要有两类：一类是全局Moran's I指数，另一类是局部Moran’s I指数。

      全局Moran's I指数计算如下：

      

      其中，n是地区总数，

是空间权重(如果地区i与地区j相邻，

=1，反之则为0)，

分别是地区i和地区j的变量，

。

      局部Moran's I则用来检验局部地区是否存在空间相似或者相异性，计算如下：

      

      Moran's I指数一般在[-1，1]内，正值表示正相关，即具有相似的属性聚集在一起；负值表示负相关，即相异的属性聚集在一起；0则表示该属性是随机的，没有空间相关性。

      2.空间误差模型

      空间误差模型(Spatial Errors Model，简称SEM)是由Anselin(1988)提出的，其误差项反映了空间相关性，模型设置如下：

      y=Xβ+ζ

      ζ=λWζ+ε

      ε～N(0，

In) (4)

      其中，y是n×1的被解释变量向量，X是n×K的解释变量矩阵，W是空间权重矩阵，β是待估参数，λ是空间误差的参数。用最大似然估计对(4)式进行求解，这里不作介绍。

      3.指标选取与数据来源

      表1是所需要的变量的描述性统计结果。其中，使用农业贷款余额agrloan代表农村金融发展，农村家庭人均年纯收入y代表农村经济增长。人均农业增长rgrowth是该地区第一产业占人均GDP比重乘以该地区人均GDP所得，与成灾面积disaster、农村水电发电量power都是控制变量，缺失值都使用其前后值求均值进行了填补。

      农村家庭人均年纯收入、人均农业增长、成灾面积数据来源于《中国统计年鉴》2002-2009年所对应的数据，农业贷款余额和农村水电发电量则来源于中国财经资讯数据库。

      

      三、实证分析

      1.区域相关性检验

      先分析农村金融发展和农村经济增长2002-2009年的全局Moran's I指数，如表2所示。由表2可以看到农村金融发展的空间依赖性在2002-2009年都是1%显著的，而2008-2009年则是5%显著的，即拒绝农村金融发展不存在空间相关性的原假设，说明农村金融发展存在空间相关性，并且是正相关，也就是说不同省市的金融发展对整体金融发展都是有促进作用的。农村金融发展的空间相关性在2002-2009年间都是1%内显著的，并且呈现很强的正相关。

      根据各省市的农村金融发展水平和空间滞后情况(空间滞后指的是该地区周围相邻地区局部Moran's I的加权平均)，可以做出Moran散点图。图1是2002年各省市农村金融发展水平的Moran散点图。由于篇幅限制，只列出2002年和2009年的结果。第一象限是高农村金融发展水平和高空间滞后，有山西、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广西、重庆、陕西。第二象限是低农村金融发展水平和高空间滞后，有河北、上海、海南、贵州。第三象限是低农村金融发展水平和低空间滞后，有北京、天津、内蒙古、吉林、黑龙江、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆。第四象限是高农村金融发展水平和低空间滞后，有辽宁、广东、四川、云南。图2是2009年各省市农村金融发展水平的Moran散点图。第一象限是高农村金融发展水平和高空间滞后，有北京、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、广西、陕西。第二象限是低农村金融发展水平和高空间滞后，有天津、上海、海南、重庆、贵州。第三象限是低农村金融发展水平和低空间滞后，有西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆。第四象限是高农村金融发展水平和低空间滞后，有黑龙江、湖南、广东、四川、云南。

      

      

      图1 2002年农村金融发展的局部相关Moran散点图

      

      图2 2009年农村金融发展的局部相关Moran散点图

      图1和图2的结论非常值得思考。广东省虽然是处于农村金融发展水平高的地区，但是对其周边地区的农村金融发展并没有起到促进作用，这说明发达地区的农村金融发展可能非但没有促进其周边地区的农村金融发展，反而将周边地区的资源集聚到自身，不利于周边地区自身的农村金融发展。关于农村金融发展水平的变化，大部分地区是由低农村金融水平向高金融发展水平发展，比如北京、河北、内蒙古和吉林；而随着空间滞后的变化，大部分地区是由低空间滞后向高空间滞后发展，比如北京、天津内蒙古和吉林。因此，随着时间的推进，农村金融发展水平和其空间相关性都有所增强。

      图3是2002年各省市农村经济增长的Moran散点图，由于篇幅限制，只列出2002年和2009年的结果。第一象限是高农村经济增长和高空间滞后，有北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东。第二象限是低农村经济增长和高空间滞后，有吉林、安徽、江西、河南、海南。第三象限是低农村经济增长和低空间滞后，有山西、内蒙古、黑龙江、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。第四象限是高农村经济增长和低空间滞后，有辽宁。图4是2009年各省市农村经济增长的Moran散点图。第一象限是高农村经济增长和高空间滞后，有北京、天津、河北、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东。第二象限是低农村经济增长和高空间滞后，有安徽、江西、河南、海南。第三象限是低农村经济增长和低空间滞后，有山西、内蒙古、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。第四象限是高农村经济增长和低空间滞后，没有省市在此象限。

      

      图3 2002年农村经济增长的局部相关Moran散点图

      

      图4 2009年农村经济增长的局部相关Moran散点图

      我们可以看到，发达地区的农村经济增长基本上对周边地区的农村经济增长是有促进作用的。绝大部分地区的农村经济增长和空间滞后所在的象限没有变化，少数地区发生了变化，基本上是从低农村经济增长向高农村经济增长跃迁，从低空间滞后向高空间滞后跃迁。因此，随着时间的推进，农村经济增长和其空间相关性稍微增强。

      2.空间误差模型

      表3是2002-2009年空间误差模型的回归结果，模型1—8分别对应着2002-2009年的回归结果。可以看到，农村金融发展对农村经济增长基本上具有很显著的正向作用，农村金融发展水平每增加10%，对农村经济增长的贡献大概在1%—2%之间，说明农村金融发展对农村经济增长的促进作用还十分有限，我国农村的金融发展水平还比较落后。但是，2003年和2006年农村金融发展对农村经济增长的作用不显著，不过从符号上看，是正向作用。究其原因，2003年爆发了非典，可能对农村的经济产生较大的不良影响；2006年全面取消了农业税，这可能造成了农民贷款的大量降低。但是，总体而言，农村金融发展与农村经济增长之间是正向关系的。

      人均农业增长对农村经济增长的作用2005年、2006年和2008年是显著为负的，其他年份均不显著，但从符号来看，基本上都是负向关系。这个结论很值得思考，农业对农村经济增长的作用居然是负向的。仅从实证结果来看，似乎如果想要促进农村经济的发展，就应该大力发展农村的工业和服务业。然而，事实上，农业作为基础产业，是国民经济正常运行的保证，因此，对农业发展应当是以扶持政策为主的。不过，我国农业的发展方式确实值得深思，农产品价格的严重低估，极大程度上打击了农民生产的积极性，政府应该适当放松管制，保障农产品市场的有效运行。此外，由于使用农村家庭人均纯收入来衡量农村经济增长，这从一定程度上说明农业收入占农村家庭收入中的比重较少，目前，农村家庭大部分应该是以外出务工的收入为主。

      成灾面积对农村经济增长有很大的影响，基本上是显著为负的。这意味着自然灾害越严重的年份，对农村的经济增长抑制作用越严重，因为农业作为农村经济的重要组成部分，自然灾害会导致农业减产，造成巨大的经济损失，不利于农村经济增长。农村水电发电量在所有的模型中均不显著，对农村经济增长的影响不大，而农村水电发电量可以作为衡量农村工业发展水平的一项指标，这也说明我国农村的工业发展还较为落后。

      四、结论与政策建议

      区域经济学中经常提到中心—外围理论，而对于相邻区域和相异区域之间的相互作用的定量分析则需要进一步进行验证。经典理论一般认为经济或金融发达的地区对周边的影响会有正的外部性，但是实证结果却不一定如此。本文运用空间计量的Moran's I指数对全国31个省市自治区的空间相关性进行了全局和局部的检验，发现农村金融发展和农村经济增长都具有很强的空间依赖性。有些地区虽然农村金融发展水平高，但是对周边地区的农村金融发展并没有起到促进作用；Moran散点图显示农村金融发展水平和其空间相关性都有所增强，农村经济增长和其空间相关性稍微增强。运用空间误差模型SEM对农村金融发展和农村经济增长之间的关系进行回归分析，我们发现农村经济增长基本与农村金融发展有显著的正向作用。

      

      根据前文的分析，主要的政策有：

      首先，区域间的金融发展与经济增长具有高度的相关性，政府在制定相关政策时应该给予高度重视，在大力倡导以发达地区带动欠发达地区发展的同时，也要注意资源的合理分配，避免资源过于向发达地区流动，欠发达地区反而得不到发展。1978年改革开放后，我国转向以经济建设为中心的发展模式，在东部沿海城市相继设立了一系列的经济特区。这种鼓励一部分地区、一部分人先富起来的政策导向，在经过了30多年的经济建设之后取得了显著的成效，东部地区的经济总量已经遥遥领先于其他地区。随后，中央又制定了一系列支持中西部发展的政策，比如，1999年的西部大开发战略，2006年的《关于促进中部地区崛起若干意见有关政策措施的通知》，2007年《国务院办公厅关于中部六省比照实施振兴东北地区等老工业基地和西部大开发有关政策范围的通知》等等。但是，这些政策偏向于照顾性质，大量的经济资源和优秀人才依然源源不断地涌向东部沿海发达城市，中西部地区的发展仍旧缓慢，远远落后于东部沿海地区。我国应该针对中西部地区的地域特点和资源禀赋，有选择性地发展相应产业，并且鼓励中西部地区的中小企业自主创业，提高中西部地区人才引进待遇，吸引优秀人才建设家乡。

      其次，创新金融产品，使得金融服务能够更便利地融入农业发展之中。随着农村经济的不断发展，农村金融市场存在巨大的可开拓空间，金融机构应该针对农村发展设计相对应的金融产品，推进金融业在农村的发展。比如，在农村大力推广农产品期货服务，农产品由于市场价格的波动，农民的收入往往难以得到保证，如果农民能够通过期货产品对农产品进行保值，那么农民就能够得到稳定的收入来源。虽然我国已经有一些地区的某些农产品实现了期货交易，比如黑龙江的大豆，河南延津的小麦等，但是，绝大多数农民对农产品期货交易毫无概念，这是一个非常值得大力推广的领域。此外，目前非常流行的互联网金融也可以引入农村，互联网金融本身就是强调通过低成本的互联网设备，为更多的人群提供多样化的金融服务。农民可以通过网络平台筹集农业生产所需的资金，金融机构可以通过农民的网络消费记录对农民进行信用评级，决定贷款额度，或者通过发行债券的方式募集资金。

      第三，政府要注意自然灾害对农村经济的影响，提前做好防护措施，避免造成较大的经济损失。由于农业生产的特殊性，其受不可控因素影响较大，农业生产风险较大，脆弱性较强，政府在采取预防措施的同时，可以适当培育并强化保险业和期货在农业生产中的应用，降低农业生产的损失。比如，当地政府可以在当地联合所有农民设立保险基金，如果发生不可控意外导致农业减产或者颗粒无收，该保险基金可以对农民的经济损失进行补偿。这样，不仅能够增强农业生产的抗风险性，也可以提高农民从事农业生产的积极性。

      ①R.G.King and R.Levine,Finance and Growth:Schumpeter Might Be Right,Quarterly Journal of Economics,1993,108(3),pp.717-737.

      ②R.Levine,Law,Finance,and Economic Growth,Journal of Financial Intermediation,1999,8(1-2),pp.8-35.

      ③B.McCaig and T.Stengos,Financial Intermediation and Growth:Some Robustness Results,Economics Letters,2005,88(3),pp.306-312.

      ④R.E.Lucas,On the Mechanics of Economic Development,Journal of Monetary Economics,1988,22(1),pp.3-42.

      ⑤H.P.Minsky,The Financial Instability Hypothesis:A Clarification,In M.Feldstein(ed.),The Risk of Economic Crisis,Chicago,IL,and London:University of Chicago Press,1991,pp.158-166.

      ⑥J.E.Stiglitz,Capital Market Liberalization,Economic Growth,and Instability,World Development,2000,28(6),pp.75-86.

      ⑦L.Deidda and B.Fattouh,Non-linearity between Finance and Growth,Economics Letters,2002,74(3),pp.339-345.

      ⑧T.Stengos and Z.Liang,Financial Intermediation and Economic Growth:A Semiparametric Approach,In C.Diebolt and C Kyrtsou(eds),New Trends in Macroeconomics.Berlin:Springer,2005,pp.39-52.

      ⑨张宇青、周应恒、易中懿：《农村金融发展、农业经济增长与农民增收——基于空间计量模型的实证分析》，《农业技术经济》2013年第11期。

      ⑩胡宗义、李鹏：《农村正规与非正规金融对城乡收入差距影响的空间计量分析——基于我国31个省市面板数据的实证分析》，《当代经济科学》2013年第2期。

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