我国农村经济非正规金融效率及其区域差异分析_金融论文

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      自Mackinnon(1973)从金融抑制角度及Stiglitz和Weiss(1981)从信息不对称角度对金融市场分割提出奠基性理论之后，非正规金融作为二元金融市场中与高度组织化的正规金融并行的资金供给主体，其金融效率问题引起了理论界的广泛关注和持久深入研究。但现有针对非正规金融领域的研究大多集中于宏观或微观视角，极少有学者专门立足于中观(区域视角)对此问题展开全面深刻的研究和梳理，难免使得很多针对非正规金融领域亟待解决的问题，采取“一刀切”的全国统一模式。此外，深入到区域层面探讨经济增长与金融发展关系时，非正规金融问题的研究缺失，也与宏观层面二元金融市场理论架构及非正规金融显著促进经济增长的已有研究结论矛盾。因此本研究尝试从区域视角实证分析非正规金融与地区经济增长之间的关系，为平衡区域经济发展找寻全新的研究视角。

      国内外学者大多认同非正规金融在经济发展过程中的积极作用。Dasgupta(2004)[1]在DSGE模型的分析框架下发现非正规金融的信息优势可以降低中小企业的信贷配给成本并由此降低市场失灵的发生概率，从而促进资本积累及经济增长。Zhu(2001)[2]基于信贷市场存在道德风险的假设，认为正规金融的信贷契约执行依赖于抵押品而非正规金融更多依赖于声誉约束机制，两类机构共同合作能够促进经济增长，其实证结论验证了此假说。Tressel(2003)[3]的研究也表明非正规金融发挥补充融资功能，解决由于抵押品不足导致的融资障碍。Jia et al.(2010)[4]对我国337家农户借贷行为考察后发现，非正规金融发展不仅能促进农业经济增长，还有助于传统农业升级转型。我国学者则更加侧重于对非正规金融运行绩效的实证考查。其中促进论认为非正规金融显著促进经济增长且作用效果强于正规金融，如潘士远(2006)[5]、楼裕胜(2009)[6]等学者的研究结论；孟祥兰、鞠学祯(2010)[7]，鄂冰、巴红静(2012)[8]等研究的实证结论所支持的中性论认为非正规金融对经济增长具有正向促进作用但作用效果弱于正规金融。促退论或不相关论则认为非正规金融对经济增长效果不明显甚至不利于经济发展，如马辉(2006)[9]通过分别选取净金融投资比、地下货币资金规模以及地下信贷发展规模等不同的非正规金融发展水平指标，对其与经济发展关系的检验结果支持此观点。

      受数据限制，现有研究大多采用时间序列模型，并忽略了非正规金融对地区经济发展贡献的区域差异比较。本文采用1980-2011年的非正规金融分省面板数据，引入非正规金融地区发展规模的交叉项，并采用多种回归方法实证检验非正规金融对农村经济增长贡献的地区差异效应。

      二、模型、变量与数据

      (一)模型的构建

      首先借鉴C-D生产函数，构建非正规金融发展与农村经济增长相关性的理论模型。

      已知C-D生产函数为：

      

      C-D生产函数中的K为资本投入量，而通过非正规(IF)或正规(F)融资渠道所筹集的货币资金在一定条件下可以转化为现实的消费与投资。据此设：非正规金融的投资转化率为

，正规金融的投资转化率为

，将二者的投资转化率分别代入理论模型(1)后可得到扩展的C-D生产函数表达式：

      

      对(2)式两边同时取自然对数可得出各变量关于产出的弹性：

      

      进一步结合非正规金融的资金拆借性质及融资用途对(3)式进行简化。非正规借贷资金是循环于正规金融体系之外的货币资金，大多直接作用于消费或投资并以消费居多，即直接作用于经济增长而储蓄动机较弱，因此可以近似对非正规金融的投资转化率赋值为1，既有

=1成立。技术进步A在一定时期内的变化是固定的，因此A为常数。此外，参考Parente和Prescott(1991)等学者的相关处理方法，“L表示农村经济对劳动力的最大容量，而一旦达到最大劳动容量，经济规模收益恒定”，因此L亦为常数。

      令

，则(3)式可最终化简为：

      

      从理论模型(4)可知，非正规金融与产出存在相关性，正规金融及正规金融的转化率也可能作用于产出。我们进一步加入控制变量：农村人均固定资产投资额(FIX)、人均财政支农金额(GOV)以及中部地区虚拟变量(MIDDLE)和西部地区虚拟变量(WEST)。在理论模型(4)构建及变量选取基础上，本文建立计量模型(5)如下，以研究非正规金融对我国农村地区经济增长的贡献：

      

      (二)变量与数据

      采用农林牧渔业人均产值作为被解释变量，以度量农村经济发展水平(GDP)。解释变量为农户人均非正规金融借款(IF)，测算方法借鉴李建军(2010)提出的我国未观测信贷规模测算的核心思想：非正规金融发展规模=单位GDP贷款系数×农户创造的GDP×(1-正规金融贷款满足率)。控制变量包括：正规金融(F)、正规金融信贷转化率(INVR)、农村人均固定资产投资额(FIX)、人均财政支农金额(GOV)①、中部地区虚拟变量(MIDDLE)和西部地区虚拟变量(WEST)。文章还考察了交叉项：中部地区非正规金融(IF*MIDDLE)和西部地区非正规金融(IF*WEST)。各变量定义、计算方法及数据来源详见表1。

      

      三、结果与分析

      (一)描述性统计分析

      表2列示了我国东、中、西30省②。全样本数据统计量。从中可见非正规金融一直是农村居民获取信贷资金的主要渠道。但随着村镇银行、村级资金互助社、P2P网络金融等新型农村金融供给模式的兴起，多元农村资金供给主体挤占民间金融市场份额是必然的发展趋势。正规金融机构的平均信贷转化率为0.42，亦即农信社等正规金融组织吸收的存款总额能够转化为有效信贷资金的比率不足50%。

      

      (二)非正规金融对农村经济发展的整体影响

      本文拟分别采用方差稳健的最小二乘法(OLS)、随机效应模型(RE)、两阶段最小二乘法(2SLS)、有限信息最大似然法(LIML)、广义矩估计法(GMM)以及迭代广义矩估计法(IGMM)六种估计方法检验模型(5)和模型(6)③。首先采用OLS方法进行估计，根据豪斯曼检验的结果进一步选择随机效应模型再次进行回归。DWH检验表明模型中存在内生问题④，文章引入IF和F的滞后一期及二期作为IF和F的工具变量来控制内生性⑤，并采用2SLS方法进行回归。为了稳健性起见，本文继续使用LIML进行估计，LIML对弱工具变量更为不敏感；最后使用GMM和IGMM方法进行对比回归⑥。模型(5)的回归结果列于表3，各种回归方法下的

均大于0.85，表明模型拟合程度较好。

      

      从表3可见，非正规金融的经济增长贡献在1%水平上均显著为正，(3)～(6)栏的系数估计结果也显示，农户人均非正规金融借款每增加1%可以带来农林牧渔业人均产值接近1.5%的增长，这可能是因为非正规金融信息获取成本低且能够更好地满足小微主体的潜在金融需求。正规金融的该系数在(1)～(4)栏中符号为负，但不显著，而在GMM和迭代GMM估计下呈显著负相关，这与苏喜军(2010)、任曙明(2010)、楼裕胜(2009)等多数学者所持的正规金融贷款未能有效促进我国农村经济增长的研究结论一致，说明我国正规金融涉农贷款效率低下。INVR前的系数显著为正，表明正规金融组织信贷效率提高所带来的农村经济发展促进效应要显著优于粗放式的绝对信贷规模增长效应。

      农村人均固定资产投资(FIX)也与人均GDP呈显著正相关关系。GOV系数显著为正，人均财政支农金额每增加1元钱可以带来农村人均GDP1.38元到1.53元的增加。说明农村经济增长对政府财政补贴的依赖性仍旧较强，但这种“强财政、弱金融”的“输血式”农村经济带动模式无疑增大了政府的财政支出压力，并且不利于广大农村地区培育自我“造血式”良性经济循环增长模式。地区虚拟变量MIDDLE和WEST的系数均在1%的水平上显著。由区域因素导致的中部农村人均GDP相比东部地区要少900多元每人，而西部农村人均GDP则比东部地区要少1600元每人，验证了我国经济增长所呈现的东部＞中部＞西部的地区不平衡性发展现状。

      (三)各地区非正规金融对农村经济影响的区域差异比较

      为了进一步考察各地区非正规金融对农村经济增长贡献的地区差别，本文进一步构建了实证模型(6)，回归结果详见表4。

      

      模型(6)中所有解释变量及控制变量的回归结果稳健且显著。交叉项IF*MIDDLE和IF*WEST前的系数均显著为负，表明中、西部地区非正规金融对农村经济增长的促进作用要明显弱于东部。此外，IF*WEST系数的绝对值大于IF*MIDDLE，可知西部地区非正规金融对农村经济增长的贡献次于中部，也就是说对比东、中、西三个区域，东部地区非正规金融对农村经济增长的促进作用最大，中部次之，而西部居后。

      四、结论与建议

      本文研究发现：农村人均非正规融资每增加1%可以带来人均农业产值1.5%左右的增长，说明非正规金融在促进农村经济增长方面是富有效率的，并且各地非正规金融对经济发展的影响存在显著空间差异。东部地区非正规金融对农村经济增长的促进作用最大，中部次之而西部居后。正规金融在促进农村经济发展上整体效率低下，绝对规模指标(正规信贷融资规模)和相对效率指标(正规金融信贷转化率)的检验结果说明信贷效率提高所带来的农村经济发展促进效应要显著优于粗放式的绝对信贷规模增长效应。基于此，本文建议从两个方面推进农村金融市场改革，一是加强非正规金融的引导和监管，扶持非正规金融健康发展。二是提高正规金融的资源利用效率，根据农村经济发展的实际情况，推进正规金融与非正规金融机构实现业务联结，实现二者协调发展。

      ①人均财政支农金额1996-2006年取值为“支援农业生产、农林水利气象部门事业费和农业综合开发”三项支出的合计数；2007年以后选取各地区财政支出中的“农林水事务”支出。

      ②按照东、中、西三大经济区域划分方法，东部地区包括福建、广东、海南、浙江、江苏、山东、上海、天津、北京、辽宁、河北11个省份；中部地区包括黑龙江、吉林、江西、山西、安徽、河南、湖南、湖北8个省份；西部地区包括四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、广西、内蒙古、新疆11个省份。

      ③各变量的方差膨胀因子均小于临界值10，表明模型不存在多重共线性问题，但残差图以及怀特检验和BP检验的结果显示模型存在着异方差，因此上述方法均采用了方差稳健性估计。

      ④根据麦金农(1973)金融与经济发展关系的经典理论，GDP会对IF和F产生影响，IF和F反过来也将影响GDP，二者之间互为因果。

      ⑤DWH检验得到的p值小于0.01；本文选取的IF和F的工具变量均通过了过度识别检验和弱工具变量检验。

      ⑥在存在异方差的情况下这两种方法比2SLS更有效率。

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