周惠民，于　平

（1.中国人民大学，北京 100872；2.西南财经大学，成都 611130）



理论研究

县域金融发展与经济增长关系研究
——基于福建省清流县的实证分析

周惠民1，于平2

（1.中国人民大学，北京 100872；2.西南财经大学，成都 611130）

摘要：以福建省清流县2008年第1季度至2014年第4季度28个季度数据为样本，运用VAR模型对我国县域金融发展与经济增长的关系进行实证研究的结果表明，总体上县域金融发展与经济增长处于波动上升态势，但脉冲响应与方差分解显示二者内生发展动力不足，表现为“短期负效应、中期正效应、长期效应为零”的特征，相互促进作用较弱。因此，应积极推进金融供给侧改革，提升金融对县域实体经济的服务能力，进而构建县域金融发展与经济增长互促演进的长效机制。

关键词：县域金融；经济增长；脉冲响应；方差分解

一、引言

党的十八届五中全会明确提出，到2020年我国现行标准下农村贫困人口要实现脱贫，贫困县全部摘帽，解决区域性整体贫困。而县级政府作为脱贫攻坚战的直接指挥者、施行者以及推动者，对顺利完成脱贫攻坚战起着关键的作用。同时，金融作为现代经济的核心，对推进经济发展，实现贫困人口脱贫具有举足轻重的作用。需要指出的是，近年来，伴随着我国金融改革的稳步推进，金融服务实体经济的能力进一步增强。而实体经济的繁荣也为深化金融改革创造了良好的经济环境。然而，目前处于“三期”叠加特殊时期的中国，经济下行压力加大，金融风险逐步暴露，金融服务实体经济的可持续能力堪忧。为此，我国需要进一步推进金融供给侧改革，提升金融对经济发展的供给能力，特别是加强对经济发展中重点领域与薄弱环节的金融支持，防范化解金融风险，为“稳增长、调结构、促改革”创造良好的金融环境。

有关金融发展理论的研究兴起于20世纪50年代，并伴随着内生增长理论的突破而得以逐步发展与完善。如Gurley&Shaw（1955[1]、1956[2]）、Goldsmith（1969）[3]以及McKinnon（1973）[4]等学者提出金融抑制与金融深化理论，由此开启了金融发展理论的研究热潮。随后，诸多学者对金融发展与经济增长的关系进行了深入探讨，例如King& Levine（1993）的研究证实了金融发展与经济增长的正相关关系。[5]然而，Christopoulos&Tsionas（2004）运用面板单位根以及协整分析发现短期内二者并未显现显著的因果关系，而长期来看，金融发展对经济增长存在单向因果关系。[6]近年来，国内学者亦对金融发展与经济增长的关系做了深入的研究，并取得了丰富的研究成果。例如，武志等（2010）基于“供给主导”与“需求遵从”的理论假说论证了金融发展对经济增长的促进作用，并认为金融发展的内在质只能由经济增长所引致。[7]然而，马轶群等（2012）基于我国1978～2010年相关数据的研究表明我国金融发展与经济增长不存在长期稳定关系。[8]张亦春等（2015）运用偏离度以及双门槛回归分析方法研究得出我国金融发展与经济增长间并非简单的线性正相关，而是呈现出促进和抑制的非均衡特征。[9]此外，部分学者从“三农”视角对农村金融与农村经济发展的关系进行了研究。例如，唐礼智（2009）以福建省泉州市为例进行的研究认为农村金融与农民纯收入之间存在稳定的长期正向关系。[10]田杰等（2012）以人均金融机构网点数为指标证实了农村金融密度对农村经济增长和农民收入增加有显著的促进作用。[11]张兵等（2015）进一步运用空间面板回归模型，考察了农村金融发展和贫困减缓间的非线性空间关系，认为农村金融发展对减贫具有空间溢出效应。[12]

综上所述，国内外学者对金融发展与经济增长的关系进行了诸多有意义的研究，并取得了丰富的研究成果。然而，从研究视角来看，学者们主要从国别、省（市）域视角来研究二者的相互作用机制，鲜有从县域视角展开研究。而县域经济是我国农村经济工作的重中之重，是实现我国经济长期健康发展的关键一环，目前金融对农村经济服务相对滞后，制约着县域经济的进一步发展。

基于此，本文试图从以下几个方面进行研究：首先，在研究区域上，考虑清流县位于福建省三明市西部，是一个典型的欠发达山区贫困县，且该县2013年被确立为福建省23个省级扶贫开发工作重点县之一，同时其所在的三明市2014年被列为国家扶贫改革试验区，也是福建省惟一的国家扶贫改革试验区。以该县为例探讨县域金融发展与经济增长的动态关系具有一定的代表性，同时可为促进县域金融发展与经济增长协调共进提供一定的政策参考，以期为全国县域的金融供给侧改革、农村经济发展以及实现农村贫困人口脱贫致富提供有益借鉴。其次，在研究时序上，着重讨论2008年金融危机以来县域金融发展与经济增长的动态关系，可以有效反映当前我国金融服务实体经济所面临的困境。再次，在研究指标变量上，通过构建较为全面、合理的指标体系反映金融发展和经济增长的综合内涵，避免以单一指标衡量变量所造成的片面性。

二、模型、变量与数据

（一）模型构建

Christopher Sims于1980年开创性地将向量自回归模型（Vector Autoregression，VAR）引入经济学研究。这种非结构化模型旨在把经济系统中每一个内生变量视作所有内生变量滞后值的函数，从而揭示变量间的动态变化规律。与建立在经济理论基础上的结构化模型相比，VAR模型更有助于研究随机扰动对多变量时间序列系统的动态影响（李怀政，2011）。[13]鉴于此，本文通过构建VAR模型，并基于模型进行脉冲响应和方差分解，对我国县域金融发展与经济增长二者间的动态关系进行深入剖析。具体模型如下：

其中，EG、FD分别表示经济增长与金融发展水平，φ1j（φ2j）表示经济增长（金融发展）来自自身滞后期的影响，γ1j（γ2j）分别表示经济增长（金融发展）来自金融发展（经济增长）滞后期的影响。u1t、u2t为误差项。

（二）变量选取

在综合考量众多学者研究成果的基础上，结合县域经济金融发展的实践，考虑到数据的可得性，分别对金融发展与经济增长的概念进行外拓与界定，确定从间接融资与外部融资两方面将金融发展予以指标分解与特征细化。具体来看，从贷款增量与地区生产总值的比值、贷款余额与存款余额比值来考量间接融资，并从实际利用外资额角度衡量外部融资，从而较为全面地展现样本区域（清流县）金融发展的综合内涵。需要指出的是，考虑到清流县资本市场发展较为迟滞，直接融资比例极低，因此在设定金融发展指标时可忽略直接融资因素，而这无论从样本区域经济实践还是从实证视角看都具有一定的合理性。此外，本文还从增长数量、增长质量、增长速度三个方面将经济增长予以内涵的扩展与特征综合。具体指标体系如表1所示。

表1　金融发展与经济增长指标体系

（三）数据说明

数据为2008年第1季度至2014年第4季度，共28个季度数据。这一时期恰逢全球金融危机爆发，我国经济在“四万亿”刺激下保持了平稳发展，同时以利率市场化、人民币汇率形成机制改革为代表的一系列金融改革逐步推动，金融服务实体经济的能力逐步增强。从县域视角来看，随着农村金融体系的逐步完善，特别是农村信用合作社改革的逐步深入、农村多种担保形式的信贷产品的逐步发展，金融服务“三农”能力具有较大的改善。但随着经济的运行，前期经济发展所积累的一些深层次矛盾不断暴露，金融风险抬头甚至不排除有触发局部金融风波的可能，经济增长的可持续性堪忧。因此，这一时期的经济金融实践具有较强的实证研究价值。数据源于各季度中国人民银行各县市支行《金融统计月报》、清流县银监办《金融快讯》、清流县统计局《统计月报》等。此外，为消除数据量纲、降低量级，运用极差标准化法对各指标原始数据进行标准化处理。同时考虑到数据的经济意义，将标准化数据通过线性平滑法划归到［0.1，0.9］区间内。

标准化公式

平滑公式：

（四）综合指数核算

将指数化后的数据进行算术平均并逐级加权求和，可得清流县2008～2014年季度金融发展与经济增长的综合指数。限于篇幅具体数值不再列出。图1列出了金融发展指数（FD）、间接融资指数（IF）、外部融资指数（EF）、经济增长指数（EG）趋势图。

图1　各指数趋势图

总体来看，清流县金融发展与经济增长水平处于波动上升态势。2008年1季度至2014年4季度，金融发展指数、间接融资指数、外部融资指数与经济增长指数分别由2008年1季度的0.26、0.32、0.19、0.40上升为 2014年 4季度的 0.37、0.37、0.38、0.70，分别上升42%、16%、100%、75%，其中，外部融资与经济增长指数具有较大的提高。然而，从波动幅度来看，外部融资指数2008～2012年波动较为平稳（均值为0.32），而2013年以来，该值具有较大的波动幅度，最低为0.1，最高为0.9，极差高达0.8。其余指数波动性较为平稳。此外，间接融资指数与金融发展指数具有较为一致的波动规律，这进一步印证了该县是以间接融资为主的投融资体系，资本市场发展较为欠缺。另外，金融发展与经济增长趋势波动性存在1～2个季度的滞后，这为下文研究二者间的动态关系提供了初步的数据支撑。需要指出的是，为进一步消除数据波动性以及异方差的影响，下文在实证分析中，将FD、IF、EF、EG四个指数进行对数化处理，最终实证指标为LNFD、LNIF、LNEF、LNEG。

三、实证结果

（一）基础检验

1.平稳性检验

VAR模型要求数据具有平稳性，运用ADF统计量对样本序列进行平稳性检验，结果见表2。LNEG、LNFD、LNEF、LNIF 4个变量在1%的显著性水平上拒绝了存在单位根的原假设，因此4个时间序列均平稳。同时平稳性表明，清流县金融发展与经济增长长期存在收敛的态势。

表2　时间序列单位根检验结果

2.格兰杰因果性检验

由于VAR模型的非结构化特征，需要确定经济变量是否存在明显的相互作用关系，从而避免伪回归，确保实证结果的经济含义。鉴于此，进一步运用格兰杰因果性检验，对金融发展（LNFD）、间接融资（LNIF）、外部融资（LNEF）三个变量与经济增长（LNEG）的格兰杰因果关系进行检验，结果如表3所示。

第一，LNFD与LNEG存在双向的格兰杰因果关系。该县金融发展与经济增长二者存在相互促进、相互制约的关系，可进一步运用VAR模型对二者相互作用机制进行深入剖析。

表3　格兰杰因果性检验结果

第二，LNIF与LNEG仅存在单向的格兰杰因果关系。间接融资是经济增长的格兰杰原因，而经济增长不是间接融资的格兰杰原因。究其原因，清流县投融资渠道主要依赖间接融资，近年来银行业金融机构加大对花卉苗木、氟化工、光伏、煤化工等主要支柱产业的支持力度，促进了当地经济的发展。然而，受到互联网金融以及企业总部资金归集的影响，银行业资金分流较为严重，同时伴随着经济下行压力加大，企业贷款需求减弱，这些因素对间接融资渠道的发展造成了一定的冲击。截止到2014年末，全县存款余额4.28亿元，比年初增加2.80亿元，同比少增0.26亿元。另外，1季度末少增2.5亿元，2季度末少增2.4亿元，3季度末少增3.59亿元。全县贷款余额为2.89亿元，比年初增加1.47亿元，同比少增4.3亿元。

第三，LNEF与LNEG不存在格兰杰因果性关系。外部融资与经济增长间不存在显著的相互作用关系。合理解释在于，作为福建省欠发达山区——清流县，其区位优势较弱，偏居一隅，仅永宁高速一条“过境”高速公路，交通瓶颈明显，与省会及周边较发达县（市）交通联系不便。同时与周边宁化县与永安市相比，该县经济总量较小，基础设施发展层次较低，市场环境发展相对滞后，对外部投资者吸引力相对较弱。截止到2014年末，实际利用外资额为905万元，居全市12个县区市的第8位，低于周边各县市。

3.最优滞后阶数判定

格兰杰因果检验显示金融发展与经济增长存在双向因果关系，可进一步运用VAR模型对二者的内在动态作用机制进行深入剖析。为进一步保证模型具有较强的解释力，需对模型最优滞后阶数进行判定，从而保证模型在滞后期与自由度间的均衡。表4显示了LR（似然比统计量）、FPE（最终预测误差）、AIC信息准则、SC信息准则、HQ信息准则对最优滞后阶数的判定结果，除SC信息准则倾向建立一阶滞后模型外，其余判定规则均倾向建立二阶滞后模型，由此依据“多数原则”最终确定模型的最优滞后阶数为2，可构建VAR（2）模型。

表4　滞后阶数判定结果

4.模型的稳定性检验

基于前文平稳性检验、格兰杰因果性检验以及最优滞后阶数的判定，并结合VAR建模思想以及模型回归结果，最终构建如下模型：

图2　VAR模型平稳性检验结果

进一步对该模型进行稳定性检验，结果如图2所示。该VAR（2）模型特征方程所有根的倒数都小于1，即全部根的倒数值均位于单位圆内。据此，该VAR（2）模型是稳定的，这为脉冲响应函数（IRF）和方差分解提供了基础条件。另外，根据VAR（2）模型可知，滞后1期的金融发展对经济增长的影响系数为负值，而滞后2期的影响系数为正值，两系数之和为正值。这说明该县金融发展对经济增长的促进作用存在迟滞，短期会进一步抑制经济增长。此外，经济增长滞后1期与滞后2期对金融发展均存在正向影响，且存在减弱态势。

（二）脉冲响应函数分析

前文基于VAR模型初步展现了县域金融发展与经济增长间的关系。为进一步剖析二者的动态变动特征，下文将进一步运用VAR模型的脉冲响应函数与方差分解对此进行解析。脉冲响应函数刻画了来自随机扰动项一个标准差大小的新息对变量当前和未来的影响，它能够形象地刻画变量间动态作用的路径变化。图3、图4刻画了经济增长分别对自身和金融发展一个标准差新息的脉冲响应函数，同理，图5、图6刻画了金融发展分别对自身和经济增长一个标准差新息的脉冲响应函数。

第一，经济增长（LNEG）对其自身的脉冲响应（见图3）。初期具有较强的反应，产出增加约0.23，但持续时期较短，在第3期形成微小的抑制作用，随后虽有反弹，但存在下滑的态势，最终经济增长回到原有的水平。这说明该县经济增长内生动力较弱，长期依赖大量的基础设施投资以及自然资源开发带动的经济增长所引致的投资饥渴和资源诅咒等问题，使该地区陷入自我发展动力不足的境地，经济发展的可持续性堪忧。近年来，该县凭借其丰富的煤、铁、锰、钨、稀土、石灰石、萤石等自然资源，积极引进氟化工、光伏、煤化工等产业，实现了经济的飞速发展。自2008年以来该县GDP实现了年均14.1%的增速，GDP总量则由2008年的23.6亿元上升为2013年的68.4亿元。然而，随着我国经济转方式、调结构的逐步深入，这种依赖资源驱动的经济发展模式逐渐遭遇瓶颈。2014年以来，该县各项经济指标开始逐步下滑，1季度GDP增长率下降到8.9%，为2008年以来的最低点，全年GDP增长率为10.4%（2008～2013年平均增速为14.1%），增速明显放缓。

图3　LNEG对LNEG的脉冲响应

第二，经济增长（LNEG）对金融发展（LNFD）的脉冲响应（见图4）。在第1期并未有显著的经济效应，第2期显现负效应，随后逐步反弹并于第3期达到最高正效应，之后呈波动下滑，最终在第13期经济增长回到原有水平。由此可见，清流县金融发展对经济增长短期呈现抑制作用，长期来看具有一定的正向促进作用，但可持续性较弱。究其原因，一方面，由于短期内信贷主要投放于大型工业企业，从而对具有较快经济增长效应的中小微企业的信贷支持存在挤出，导致经济进一步下行，但随着工业企业产出效应的逐步显现，经济逐步反弹回升。然而在产能过剩的宏观经济背景下，工业企业的经济增长效应最终也将遭遇瓶颈。

图4　LNEG对LNEG的脉冲响应

第三，金融发展（LNFD）对其自身的脉冲响应（见图5）。与经济增长一致，初期具有较强的正向效应，金融发展增加0.22，但持续期较短，在第3期形成负向效应，随后经历反弹（正向）、回落（负向）、再反弹、回落，最终金融发展回归原有的水平。由此可见，该县金融发展同样存在自我发展动力不足的困境。究其原因，该县投融资体系严重依赖间接融资渠道，目前全县仅6家银行业金融机构，且严重依赖存贷款业务，而随着利率市场化的持续推进，这种依赖传统存贷业务的模式将遭遇巨大的瓶颈，进而影响银行的持续运营能力。据统计，2014年，该县存款余额占资金来源比重均值高达105%，贷款余额占资金运用比重均值高达77.08%，利息收入占银行业金融机构利润平均高达95%以上。而随着互联网金融的兴起，银行存款面临分流压力，同时近来不良贷款持续攀升使得贷款质量遭受巨大的挑战，影响银行的持续经营能力，进一步阻碍了金融发展。

总体来看，县域经济增长与金融发展对来自自身一个标准差新息的冲击，在初期都具有较强的正向效应，但随后回落至原有水平，显示二者内生动力不足。同时，经济增长与金融发展相互间的脉冲响应显示“短期负效应、中期正效应、长期效应为零”的特征，二者相互作用机制较弱，县域金融深化的持续推进以及经济平稳有序发展将面临巨大的挑战。

图5　LNEG对LNEG的脉冲响应

第四，金融发展（LNFD）对经济增长（LNEG）的脉冲响应（见图6）。初期具有显著的负向效应，随后反弹回升，第3期到达最高正向效应，但随后又再次出现回落、反弹的波动态势，金融发展在第12期后又重新回到原有水平。一方面，该县金融发展的宽度不足，农村金融服务功能弱化，金融机构网点少，农村支付结算服务水平较低，经济增长所带来的收入无法及时转化为存款。截止到2014年末，该县银行业金融机构网点仅32个，其中21个网点分布于12个乡镇，且只有农信社（12个网点）、邮政储蓄银行（7个网点）和农业银行（2个网点）。同时部分大型企业资金存在定期归集公司总部现象，从而减少了清流县银行业金融机构存款业务的资金来源。另一方面，县域金融机构信贷审批权限普遍上收，特别是小微企业单户贷款审批权限偏小，无法有效满足经济增长过程中的融资饥渴，进一步阻碍了该县的金融发展。

图6　LNEG对LNEG的脉冲响应

（三）方差分解分析

表5　L NEG变量方差分解结果

表6　L NFD变量方差分解结果

为确定金融发展与经济增长在波动中各新息（随机扰动项）的贡献度，可进一步进行方差分解分析，结果见表5和表6。该县经济增长的变动在初期受到自身影响高达100%，而金融发展对其贡献度在第2期才显现，随后逐步增长，在第7期后稳定于25%左右，即该县经济增长扩张水平预测方差的25%可由金融发展水平的变动来解释。此外，从金融发展来看，经济增长的变动在初期就显现出5.53%的贡献度，随后第2、3期迅速攀升，并在第7期之后保持在25%左右，表明该县金融发展变动的预测方差的25%可由经济增长的变动来解释。总体来看，县域经济增长与金融发展的变动主要来自自身新息的冲击，进一步印证了二者相互影响作用机制较弱的论断。

四、结论与政策建议

前文通过综合指数分析以及脉冲响应函数与方差分解分析对县域金融发展与经济增长的动态关系进行了深入剖析。结果表明，总体上县域金融发展与经济增长处于波动上升态势，但二者的动态关系存在较大差异。具体来看，间接融资与外部融资对经济增长仅存在单向的格兰杰因果关系。尽管金融发展与经济增长存在双向的格兰杰因果关系，但脉冲响应与方差分解分析显示二者内生发展动力不足，同时，金融发展与经济增长相互间的脉冲响应显示出“短期负效应、中期正效应、长期效应为零”的特征，表明二者相互作用机制较弱，县域金融深化的持续推进以及经济平稳有序发展将面临着巨大的挑战。据此，应积极推进金融供给侧改革，提高金融对县域实体经济的供给能力，构建县域金融发展与经济增长互促演进的长效机制。基于此，给出以下政策建议。

第一，优化县域产业结构，培育经济增长新的内生动力。一方面，摈弃依赖开发传统资源的经济发展模式，淘汰产能过剩企业，推进工业企业兼并重组、技术升级改造，提高企业的经济和生态环境效益。另一方面，积极发展县域农业特色，促进现代农业提档加速。按照“抓龙头、铸链条、建集群”的思路，培育现代农业龙头企业，同时运用工业化理念发展现代农业，推动传统农业向农产品精深加工领域延伸，促进一二三产业融合发展，形成县域经济发展新的内生增长动力，同时为金融发展提供良好的经济环境。

第二，构建多层次资本市场，强化金融发展与经济增长互促演进的深度。（1）建立直接融资市场，鼓励优势龙头企业上市融资。（2）逐渐调整和放宽农村地区银行业金融机构准入政策，积极构建以村镇银行为主的中长期金融服务体系，以小额贷款公司、融资担保公司为主的短期金融服务平台，以农村资金互助社为主的临时金融服务渠道。（3）创新“三农”保险产品，建立信贷保险联动机制。针对农业生产的差异，积极开发侧重点不同的保险产品，使农业保险种类多样化，适应农业发展的广泛需求。此外，规范民间融资行为，撬动民间资本，缓解个人、中小微企业和“三农”的融资困难。

第三，强化金融组织服务能力，拓展金融发展与经济增长互促演进的宽度。一是合理布局乡镇基层金融机构网点，大力推进金融基础设施建设，提升金融服务县域经济的能力。二是创新金融产品，开发符合县域经济发展特色的金融产品，提高三农、中小微企业融资能力。同时，金融机构应积极开发新的投资理财产品，积极发展中间业务，减少对传统存贷业务的依赖，有效应对以互联网金融为主的新型金融的冲击。三是积极探索县域公共事业的“PPP”融资模式，支持县域公路网建设、电网改造以及供水供气建设，提升县域经济对外资的吸引力，提高县域经济的外部融资能力。

参考文献：

［1］Gurley J.G.and E.S.Shaw.Financial aspects of economic development［J］.The American Economic Review，1955，45（9）：515-538.

［2］Gurley J.G.and E.S.Shaw.Financial intermediaries and the saving-investment process［J］.The Journal of Finance，1956，11（2）：257-276.

［3］Goldsmith R.Financial structure and economic development［M］. New Haven：Yale University Press，1969.

［4］McKinnon R.I.Money and capital in economic development［M］. Brookings Institution Press，1973.

［5］King R.G.and R.Levine.Finance and growth：Schumpeter might be right［J］.The Quarterly Journal of Economics，1993，108（3）：717-737.

［6］Christopoulos D.K.and E.G.Tsionas.Financial development and economic growth：evidence from panel unit root and cointegration tests［J］.Journal of development Economics，2004，73（1）：55-74.

［7］武志.金融发展与经济增长：来自中国的经验分析［J］.金融研究，2010（5）：58-68.

［8］马轶群，史安娜.金融发展对中国经济增长质量的影响研究——基于VAR模型的实证分析［J］.国际金融研究，2012（11）：30-39.

［9］张亦春，王国强.金融发展与实体经济增长非均衡关系研究——基于双门槛回归实证分析［J］.当代财经，2015（6）：45-54.

［10］唐礼智.农村非正规金融对农民收入增长影响的实证分析——以福建省泉州市为例［J］.农业经济问题，2009，30（4）：76-79.

［11］田杰，陶建平.农村金融密度对农村经济增长的影响——来自我国1883个县（市）面板数据的实证研究［J］.经济经纬，2012（1）：108-111.

［12］张兵，翁辰.农村金融发展的减贫效应——空间溢出和门槛特征［J］.农业技术经济，2015（9）：37-47.

［13］李怀政.环境规制、技术进步与出口贸易扩张——基于我国28个工业大类VAR模型的脉冲响应与方差分解［J］.国际贸易问题，2011（12）：130-137.

（责任编辑：李丹；校对：龙会芳）

Research on the Relationship between Financial Development at County Level and Economic Growth——Based on the Empirical Analysis of Qingliu County,Fujian Province

Zhou Huimin1,Yu Ping2

（1.Renmin University of China,Beijing 100872,China;
2.Southwestern University of Finance and Economics，Chengdu 611130,China）

Abstract：The paper based its research on the data of 28 quarters from the 1st quarter in 2008 to the 4th one in 2014 of Qingliu County,Fujian Province and conducted empirical analysis on the relationship between China’s financial development at county level and economic growth by utilizing VAR model.The results of the analysis indicate that financial development at county level and economic growth display a fluctuating increasing tendency,whereas,the impulse response and variance decomposition indicate that there is a lack of internal development driving force.This could be explained as“short-term negative effect,medium-term positive effect,and long-term zero effect”.The interactive effect of financial development and economic growth is rather weak.Therefore,we should actively promote the reform of financial supply front andimprove financial service to real economy at county level so as to set up a long-term mechanism of interaction between financial development at county level and economic growth.

Key words：county financial;economic growth;impulse response;variance decomposition

中图分类号：F832.0

文献标识码：A

文章编号：1006－3544（2016）03－0003－08

收稿日期：2016-04-18

基金项目：中国人民大学科学研究基金（中央高校基本科研业务费专项资金资助）（16XNH052）

作者简介：周惠民（1988-），男，福建三明人，中国人民大学经济学院，研究方向为宏观金融；于平（1988-），女，甘肃武威人，西南财经大学经济学院，研究方向为宏观金融。