张仁健 沈文星

（南京林业大学 江苏南京 210037）

目前，最亟待解决的就是农村经济发展的问题。长期以来，金融发展是我国经济发展的核心竞争力，为了有效利用农村相关经济资源，提高农村竞争力，金融发展势必要延伸到农村地区［1］。因此，农村经济的持续发展离不开农村金融的支持。

1 农村金融概述

20 世纪90 年代有研究发现，普及农村地区金融知识是刺激农村经济发展简单而又必要的金融发展措施之一［2］，而收入的增加又可以进一步促进农村金融市场的发展，丰富金融理财产品，从而促进农村经济的发展［3］。但是，相较于城市金融而言，农村金融往往是外生的，与城市金融发展存在着很大差距。从需求端来看，农村金融服务与农村发展实际需求差距较大，农户作为农村金融主体，需求为多层次。目前，农村金融制度不完善，服务机构单一，亟须发展和完善金融组织供给服务制［4-5］。从供给端来看，农村企业偿债能力不足、借款渠道受限、缺乏能充当担保的抵押物［6］。有研究利用空间面板分位数回归的方法分析金融和财政支农对农村经济的影响，发现金融发展受区域和时间差异的影响，在特定的条件下会促进农民收入增加［7］；也有研究利用截面固定影响变截距模型，分析了农村非正规金融发展对地区农民收入的影响，发现如果仅在金融机构数量和金融机构的贷款比层面进行政策引导，可能会抑制农民增收［8］。农村金融对农村经济的影响研究结果差异较大，可能的原因主要是：第一，利用传统的回归方程研究农村金融对农村经济的影响，忽略了内生性以及因果性；第二，不同学者研究农村金融与农村经济所选用的指标不同，存在离散数据，进而影响了实证结果；第三，农村金融对农村经济的影响会受到地域等因素影响。因此，利用1998～2017 年全国相关数据，基于向量自回归模型，通过平稳性检验、协整检验、格兰杰因果检验以及脉冲响应和方差分解进行分析，从农村金融的流动性与可得性2方面研究农村金融与农村经济发展之间的相关性及动态因果关系。

1 研究指标和方法

1.1 研究指标和数据来源

农村金融发展设置农村金融的流动性（FL）和农村金融的可得性（FA）2 个指标。农村金融的流动性（FL）＝当期农村贷款增加额÷当期全国贷款增加额，表示每期全国贷款增加额流入农村地区的比重。农村金融的可得性（FA）＝当期农村贷款的余额÷当期乡村从业人数，可以衡量乡村从业人员每期的贷款额。采用每期第一产业国内生产总值（GDP）来衡量农村经济增长。

本文数据来源于1998～2017 年《中国统计年鉴》《中国金融统计年鉴》，由于2010 年国家调整了涉农贷款分类，1998～2010 年农村贷款用农业贷款与乡镇企业贷款之和表示，2011～2017 年农村贷款用2010 国家新增的农村（县及县以下）贷款指标单独表示。考虑到异方差与特殊年份数据波动，对GDP、FS、FA 取值分别取对数，记为LNGDP、LNFS、LNFA。

1.2 模型设定

选择建立向量自回归模型（VAR）分析农村金融发展与农村经济增长之间的相关性。该模型由美国经济学家西姆斯于1980 年提出，是指将当期的时间序列变量对滞后若干期的时间序列变量进行回归，估计联合内生变量之间的动态因果关系［9］。VAR 模型可以消除模型的自相关和异方差，后续通过稳定性检验、协整检验等一系列检验与分析方法说明变量之间作用机制。VAR（P）模型见式（1）。

其中C表示截距项，Yt表示t期的n维是列向量，εt表示n维随机误差列向量，Ai表示模型联合内生变量的相关性系数，p表示最优滞后阶数。

2 结果与分析

2.1 平稳性检验

为防止非平稳序列可能出现的伪回归现象，先对3 个时间序列变量进行平稳性检验。使用Eviews8.0 软件，采用ADF 单位根检验法，检验结果见表1，可以看出LNGDP、LNFL、LNFA原序列在5%显著性水平下均显示为不平稳。对3个变量进行一阶差分处理，处理后发现LNGDP和LNFL一阶差分后在1%显著性水平下均显示平稳，LNFA一阶差分后在5%显著性水平下显示平稳。

2.2 最优滞后阶数

对LNGDP、LNFL、LNFA进行最优滞后期数的选择，测试结果见表2，可以发现似然比准则（LR）、最终预测误差（FPR）、赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）、汉南昆准则（HQ）选择准则数值在二阶滞后最小，因此确定最优阶数为二阶，故此建立VAR（2）模型。

2.3 协整检验

3 个变量都是一阶单整，可以进行协整检验。采用Johansen 协整检验方法，根据ADF 检验结果，选择无趋势项但含有截距项的协整检验，结果见表3，发现无论是迹统计量检验结果还是最大特征根统计量检验结果，均显示5%显著性水平下存在2个协整关系。

表3 Johansen协整检验结果

2.4 格兰杰因果检验

为判断农村经济增长（LNGDP）、农村金融的流动性（LNFL）、农村金融的可得性（LNFA）是否具有经济学上的的因果关系，对模型进行格兰杰因果检验。检验结果见表4，在1%显著性水平下，LNFL是LNGDP的格兰杰原因，LNFA是LNGDP的格兰杰原因，LNGDP是LNFA的格兰杰原因，LNGDP不是LNFL的格兰杰原因。

2.5 向量自回归模型分析

2.5.1 向量自回归模型的拟合和模型有效性检验

表4 格兰杰因果检验结果

由于2.2 已确认最优滞后期数为2 期，故通过参数估计和统计检验得到拟合VAR（2）模型式（2）。

其中ε1、ε2、ε3为拟合方程的扰动项。3 个回归方程的拟合优度分别为0.990 630、0.784 589、0.993 911。3 个回归方程的F值分别为193.833 9、6.677 544、299.254 8。发现第1.3方程拟合程度较好。

2.5.2 有效性检验

为确定VAR（2）模型整体的有效性，需要对模型进行有效性检验。根据AR 特征多项式对模型进行有效性检验，结果见图1，可以看出所有点都位于单位圆内，即特征根的模都小于1，确定模型有效，可以继续对模型进行脉冲响应和方差分解。

2.5.3 脉冲响应

为更好反映农村金融发展相关变量与农村经济增长变量的动态关系，对VAR 模型进行脉冲响应分析。结果见图2，LNFA对LNGDP产生了冲击时，会产生正向的脉冲响应，在第2 期达到最大值，从第6 期开始趋向平稳；LNFA受到LNDGDP冲击时，脉冲响应在第1期响应为负，接着向上波动直至第6期达到最大值；LNFL对LNGDP产生冲击时，LNGDP会产生负的脉冲响应，之后会出现反复的增减，在第3 期达到最小值；LNFL受到LNGDP的冲击时，波动为先增后减，在第4 期达到最大值，在7.5 期响应降至为0 后继续减小，最后趋向于平稳。进一步分析可以发现，LNGDP对LNFA和LNFL造成冲击后，脉冲响应成”倒U”型，说明LNFA和LNFL对LNGDP的冲击存在滞后效应。

图1 AR根图

图2 脉冲响应结果

2.5.4 方差分解

方差分解结果见表5。在第1期，LNGDP对自身的贡献率为100%，LNFA和LNFL对LNGDP的贡献值为0。随着期数的增加，LNGDP对自身的贡献率开始逐渐减少，在第3 期达到最小值32.17%。而LNFA和LNFL的贡献率随着期数的增加而增加，分别在第2、3期达到最大值。3个变量的贡献率在5～10 期均慢慢趋向于稳定，LNGDP的贡献率为46%～48%，LNFA的贡献率稳定在25%～27%，LNFS的贡献值为25%～26%。由此可知，农村金融的可得性和流动性对农村经济发展的贡献率均较高，且LNFL贡献率略高于LNFA的贡献率。说明农村金融发展对农村经济增长确实存在一定程度的影响。

表5 方差分解结果

3 结论与讨论

利用全国1998～2017 年农村经济增长（LNGDP）、农村金融的可得性（LNFA）和农村金融的流动性（LNFL）相关数据，基于向量自回归模型研究农村金融发展与农村经济之间的相关性。最终得出结论：（1）根据协整检验发现，农村经济增长与农村金融的可得性和农村金融的流动性存在协整关系。（2）根据格兰杰因果检验，在1%的显著性水平下，农村金融的可得性和农村经济增长存在双向解释的关系，农村金融的流动性对农村经济增长存在单向解释的关系。（3）根据脉冲响应，农村金融的可得性对农村经济增长存在显著正向冲击，农村金融的流动性对农村经济增长存在显著负向冲击。（4）根据方差分解分析，农村金融的可得性和农村金融的流动性对农村经济增长存在较高贡献率，并且两者对农村经济的增长贡献率约在25%～37%。

由于农村金融的可得性对农村经济增长有促进作用，因此，农村贷款数额对农村经济增长至关重要。鉴于中国金融的二元结构，每年有大量资金从农村金融金融机构流向城市金融机构的情况，可建立农村资金流通机制，通过该机制对农村金融机构资金的流动加以限制，以保证农村金融机构有足够的资金向农民提供贷款等金融服务，提高金融机构中介效率。同时，农村金融机构应推出符合农村实际的贷款产品、完善风险管理机制、降低农民贷款门槛，简化贷款流程，及时缓解农民贷款需求。