我国农村正规金融与农村经济的灰色关联分析，本文主要内容关键词为：农村经济论文,正规论文,灰色论文,农村论文,我国论文，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：F830.6 文献标识码：A 文章编号：1672-5557(2007)03-0011-03
一、问题的提出与方法选择
近年来，关于我国金融发展和经济增长的关系的研究，无论是在理论上还是实证分析上都取得了很大的进展。如：谈如勇(1999)，王光谦(2002)，曹啸、吴军(2002)，冉光和李敬(2006)，彭化非(2004)等，他们都从不同的角度和层次探讨了我国金融发展和经济增长的关系。但是，现有的研究大多局限于宏观层面和不同区域层面，而对金融发展与行业或部门的研究较少。对我国这样一个城乡二元结构的发展中国家来说，农业有着举足轻重的地位，任何人在研究金融发展与经济增长的时候，农业的金融支持和农村经济的发展都是无法回避的一个问题。
研究农村金融的学者如：温铁军(2001)，周立(2005)，叶敬忠、朱炎洁等(2004)，李伟毅、胡适华(2004)，任森春(2004)大多局限于经验事实、案例分析和定性分析的探讨上，没有对农村金融的发展和农村经济做出进一步定量分析。
在研究方法上现大都采用的方法大多是回归分析和格兰杰因果关系检验。但这样的方法存在着很大的不足：1.已有的回归分析大多假设变量和自变量存在线性的关系或者是对数关系，但是，经济变量满足这样的假设是十分罕见的，以至最后，往往要根据要求调整自己的数据；2.如果采用年度数据的进行回归，回归分析对数据的数量要求较为严格。1978年以后的数据往往存在统计上的“小样本”问题，如果采用季度数据的话，由于我国的统计资料有关季度统计的数据也是十分有限的，“小样本”问题还是没有很好的解决；3.在进行格兰杰因果关系检验时，其对滞后期长度的选择非常敏感，不同的滞后期可能存在着完全不同的检验结果，由于我国统计数据的年限本来就短，如果选择过长的滞后期，往往又损失了很多的自由度，这样又存在着小样本的问题。
灰色关联的分析方法是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的方法，它通过对系统统计数列几何关系的比较来分析系统中多因素的关联度，即根据事物或因素的时间序列曲线的相似程度来判断其关联度，从而寻求因素之间的主要关系，找出影响目标值的主要因素，掌握事物的主要特征，促进和引导系统迅速发展。有关我国农业方面的统计数据十分有限，而且灰度较大，所以，在研究农村金融发展和农村经济增长关系时，采用灰色关联分析是一种较回归分析和格兰杰因果检验更为合理的方法。鉴于上述原因，我们用灰色关联分析方法对我国农村金融发展与农村经济增长做进一步的考察和研究。
二、指标选取
1.农村金融发展的指标。在这里我们将农村金融发展指标分为两类：第一类，反映政策金融支农的程度指标。由于建国后，我国客观上采取了以重工业优先的赶超战略，导致农业长期的发展和停滞，现在，我们又倡导工业反哺农业，所以，采用这个指标可以从宏观上把握金融政策对农业的支持程度。我们具体运用我国农业贷款和乡镇企业贷款两个指标来衡量支农程度的指标。第二类，农村金融规模的指标。由于，我国农村发展的长期落后，在农村金融中不存在股票、证券、保险等现代金融的特点的交易（即使有，也非常的少，对问题的分析影响不大）。所以我们采用全国农户储蓄存款余额、全国农户人均储蓄存款余额、农业存款来全面的反映农村金融的发展。
2.农村经济增长的指标。在中国统计年鉴上，反映农村发展的指标很多。我们选取三类5个指标：第一类，反映农村生产情况的指标：用农林牧渔总产值、乡镇企业增加值来衡量和农村全社会固定资产投资三个指标衡量。第二类，反映农村内部贸易和对外贸易的指标：用乡村集市贸易成交量来衡量（注意：中国统计年鉴并没有给出2004年的乡村集市贸易成交量，这里我们用前7年的平均增长速度推算值代替）。第三类，反映农村居民个人情况的经济指标：用农村居民家庭人均纯收入和农村居民消费来衡量。
3.指标选取的其它相关问题。(1)由于1997年以前的农业贷款包括乡镇企业贷款，为了分析问题的方便，我们选择1997年到2004年这8年的年度数据。(2)有关指标的数据来自《中国金融年鉴》《中国农业年鉴》各期。(3)相关的年鉴并没有给出2004年的乡村集市贸易成交量，这里我们用前7年的平均增长速度推算值来代替，这对我们问题的分析影响不会太大。
三、灰色关联分析
（一）灰色关联的相关描述及分析流程
1.设参考序列（母序列，由因变量构成）式(1)和比较序列式（子序列，由自变量构成）式(2)，即：
用i来表示母序列或者子序列中不同的指标，用k来表示母序列或者子序列中不同的时间点。
2.分析序列的无量纲化。由于每个指标的意义不相同，每个指标数据的量纲也不尽相同，使得分析过程和结果缺乏可比性，因此需要对原数据进行无量纲化处理。关于无量纲化的处理方法有多种，这里我们采用初值化法，即每个时刻的值除以第一时刻的值。
3.关联系数的计算公式如下：
4.关联度的计算。由于关联系数数目较多，信息过于分散，不便于比较，为此两序列的关联度可用两个比较序列各个时刻的关联系数之平均值计算，使关联系数反映的信息集中体现。其公式为：
（二）对我国农村金融发展和经济增长的分析
限于篇幅的需要，我们在这里就不详细的列出自己的计算过程，只给出最终计算结果，关联矩阵。
其中Y1，Y2，Y3，Y4，Y5依次代表农业贷款，乡镇企业贷款，全国农户储蓄存款余额，全国农户人均储蓄存款余额，农业存款。X1，X2，X3，X4，X5，X6依次代表农林牧渔总产值，农村居民家庭人均纯收入，农村居民消费，农村全社会固定资产投资，乡镇企业增加值，乡村集市贸易情况，从这个表格中，我们可以看出：
1.从关联度数据分布的范围来看，处于0.5到0.6范围的有2个，处于0.6到07范围的有18个，处于0.7到0.8范围的有8个，处于0.8到0.9的有2个。数据大部分处于0.6到0.7之间，这至少说明了两点，第一：近些年来，我国农村金融的发展的确是影响农村经济的重要指标。第二：大多数关联度系数指标并不是很高，并且列Y1，Y2大多小于列Y3、Y4和Y5相对应的值，说明了正规金融部门的支农力度有限，并且在农村金融内部，可能还存在着一些结构性的问题，即农村极有可能存在着自己的相对独立的融资体系（事实上确实是这样的），即非正规金融机构的融资体系。
2.从每一列的数据来看，Y3、Y4相对于Y1、Y2、Y5来讲，与X1至X6的关联度系数的值大，即全国农户储蓄存款余额和全国农户人均储蓄存款余额对农村经济增长的贡献较大，即农村经济增长资金来源以来自农业自身积累为主，而不是以国家正规金融支持为主。这点与第一点分析是一致的。同时，X5与Y3、Y4关联度系数分别是列Y3、Y4中的最大值（0.8891和0.7654），这一方面说明了正规金融机构的乡镇企业贷款并没有完全解决其融资需求，乡镇企业依然存在着融资难的问题。另一方面，乡镇企业肯定存在着其它的融资渠道，这点也是符合我们基本的经验事实的。
3.从横向的数据来看，X2和X3每个时间点上的数值是非常接近的，我们用X2值减去对应的X3值，其最大差距为0.0045，即农村居民家庭的人均纯收入和农村居民人均消费联系的非常紧密，这个结果是非常符合我们的经验事实的，即提高居民的收入水平对拉动国内消费需求和经济经济增长是非常有帮助的；同时也间接地反映了我国农村居民生活水平不高，从正规金融借贷的资金有很大一部分被用来维持基本的生活需要（第四点的分析也印证了这点）。
4.我们再把X4各行与X2、X3各行相对应的数值进行比较，发现行X4的值虽然几乎都大于行X2、X3相对应的值（除了0.6157小于0.6179），它们之间的差也非常的小，这点与现在大多数研究农村金融的学者基本认识也是比吻合的，他们认为农户的融资需求是以生活消费为主，虽然灰色关联度分析的结果是农村全社会固定资产的投资超过了农户的人均消费，但是，农村全社会固定资产投资包括的内容很多，如果只计算农户的固定资产投资，那么生产性的固定资产投资的融资需求还是小于消费性融资需求，这样以消费性融资需求为主的农户肯定很难从正规金融机构那里得到贷款，他们肯定也存在着融资难的问题。不过，值得指出的是，本文采用的数据的时间段是1997年到2004年，这说明了经过20多年的改革开放，农村经济发展虽然缓慢，但也有了较大的发展，生产性的融资需求肯定会逐渐超过消费性的融资需求。
四、政策含义
基于上述分析我们认为：第一，农村中乡镇企业存在着融资难的问题；第二，农户中也存在着融资难的问题。就解决途径而言，正规金融的支农力度有限。我们分析可能为：一方面由于乡镇企业绝大多数是中小企业或微型企业，我国的农户的基本情况是数量众多（2亿多），高度分散并且兼业，因此要正规的金融系统去面对这样一个庞大的融资团体，用制度经济学的话来讲，肯定存在着交易费用过高的问题；另一方面，以农业银行、农信社为主的正规金融机构近年来进行了以市场化、商业化为导向、以追求自身利益最大化为导向的改革，所以正规性的金融机构肯定是不会把资金贷给有着很高的交易费用的乡镇企业和农户的（需要指出的是，乡镇企业融资难的原因很多，但是，笔者认为其规模太小，导致融资的成本过高是根本性的原因；农户的借贷也是以非生产性为主，这样正规金融就更不会对农户提供资金）。而非正规金融在面对数量众多的乡镇企业和农户时，成本低、利率灵活、借贷程序简单且有着自己天然的信息对称、易于控制风险等方面的优势。在政策上对非正规金融机构应该采取积极的扶持态度，明确其在农村的合法地位，放宽政策限制，积极的引导其交易采取比较规范的契约形式。为防止和化解潜在的风险，可以在必要时给予正规金融机构一定的利益补偿，鼓励其对非正规金融提供一定的支持，这样最终形成正规金融和非正规金融的合作的良性结构。
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