农村经济增长的金融保障成效研究

一、问题的提出

金融发展与经济增长理论已通过许多发达国家和发展中国家的实证检验加以证实。戈德史密斯1969年运用了35个国家的从1860-1963年间的有关数据进行实证分析，得出结论：经济增长与金融发展是同步进行的，经济快速增长的时期一般都伴随着金融的超常水平发展[1]。帕特里克1966年提出在研究金融与经济的关系问题上，有“需求追随”（demand-following）和“供给领先”（supply-following）[2]两种研究方法。之后的一些学者比较系统地研究了金融发展与经济增长的关系，积累了大量的实证研究文献。Burgess和Pande研究了印度1961-2000年间银行政策的变动，结果表明印度农村银行业改变了农村的生产活动和雇佣行为，导致了贫困减少和产出增加①。经验研究表明，农村金融发展状况与农村经济增长存在一种长期的均衡关系。其中，农村金融发展水平的提高对农村经济增长具有推动作用，这符合现代金融发展理论的预期。也可以说，一个国家或地区的经济发展程度越高，其金融市场与金融结构的发展水平也就越高。

借鉴国外的研究成果，国内一些学者也对我国农村金融发展与经济增长关系进行了研究。安翔运用内生增长理论中的帕加诺模型对农村金融发展与农村经济增长进行了实证检验，结果显示：在农村经济增长过程中，金融业的发展对其具有显著的促进作用[3]；姚耀军在考虑到数据平稳性问题之后，利用我国1978-2001年的年度数据通过构建农村金融相关率（RFIR）并运用VAR模型进行研究，认为我国农村正规金融的发展对农村经济增长并没有起到“供给主导”的作用，农村正规金融的运作相对于农村经济的增长是缺乏效率的[4]。这些实证研究选用中国金融时间序列数据进行分析，很少选用区域或者省份的金融数据来进行实证研究，中国是一个省间、省内发展差异性比较大的国家，农村金融发展的区域差异性很大，尤其在农村经济发展这一点表现更为明显。因此，“一刀切”的经济、金融发展政策是不能适应各地区经济发展的实际需要的。

农村金融业对农业和农村经济发展有着积极影响。那么陕西作为西部农业省份，其经济发展离不开农业和农村经济的发展，同样也离不开农村金融的发展。在此情况下，只有深入研究陕西农村金融发展与农村经济增长之间的关系，重构一个适合于当前及今后相当长时期的农村金融政策来更好的促进陕西农村经济增长，具有重要的理论和现实意义。本文利用陕西省农村金融的发展数据，拟以灰色系统中的改进灰色关联度作为研究工具，实证分析陕西省农村正规金融支持对于农村经济增长的效用。

二、研究方法和指标选取、数据来源

（一）研究方法

灰色关联分析是一种研究事物之间、因素之间关联性的多因素分析方法，它是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程度，若两条曲线的形状彼此相似，则关联度大，反之，关联度小。灰色关联分析的基本任务是基于行为因子序列的微观或宏观几何接近来分析和确定因子之间的影响程度或对因子对主行为的贡献进行测度。

（二）指标选取

为了揭示陕西省农村正规金融发展与农村经济增长之间的关系，本文选择两组指标反映陕西省农村金融发展水平和农村经济增长状况:1、农村经济增长指标。在《陕西省统计年鉴》上反映农村经济发展的指标很多。本文选取3个指标:农林牧渔总产值、乡镇企业增加值和农村居民家庭人均纯收入。2、农村金融发展指标。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。根据中国人民银行货币信贷收支的统计，我们选取“农业贷款”作为农村金融变量。根据目前农业贷款指标统计，其构成主要包括:农户贷款、农业经济组织贷款、农村工商业贷款、农户小额信用贷款和农户联保贷款五项，而这些项目大都与农村经济发展密切相关，直接或间接促进第一产业（即农业）的发展和农村经济的增长，故此“农业贷款”也可以视为狭义的农村正规金融指标。为了更为全面地反映农村正规金融对农村经济增长的作用，考虑到乡镇企业在农村经济中的重要位置，我们还将分析“乡镇企业贷款”与农村经济增长的关系，因为虽然乡镇企业贷款用途和经济增加值理论上都应计入第二产业，但由于其在地域上与农村经济的天然联系，正规金融对乡镇企业的作用也会间接促进农业和农村经济的发展。同时，我们将“农业贷款”和“乡镇企业”贷款进行加总，得到“农村贷款”指标，并以此作为广义农村正规金融指标。第二类，农村金融规模指标。考虑到在不发达地区信贷的作用，由于农村经济落后，在农村金融中不存在股票、证券、保险等现代金融特点的交易（即使有，也非常少，对问题的分析影响不大），所以采用农业存款与农户储蓄之和来反映农村金融的发展[5]。

（三）数据来源

在本文中涉及的变量和数据资料主要包括农村经济增长和农村金融发展两方面。所用数据均来自《陕西统计年鉴》，以下直接用到的数据均是由资料整理所得。在遵循计量经济学原则的基础上，考虑到数据的可获得性和数据的统一性，样本跨度定为1997-2007年。原始数据见表1、表2、表3。

三、灰色关联分析

（一）灰色关联的相关描述及分析流程

首先对原始数据进行无量纲化处理。由于统计得到的原始数据，数列单位不同或者量纲不同，为使各因素之间具有可比性，必须将原始数据进行标准经处理，消除量纲。关于无量纲化的处理方法有多种，本文采用初值化法，即每个时刻的值除以第一时刻的值。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。

（二）对陕西省农村正规金融发展和经济增长的分析

1.各因素及序列值。在关联分析中，称参考序列为母数列（或母因素），比较序列为子数列（或子因素）。本文采用的母因素序列为:Y1（存款规模1）：金融机构农业存款余额/金融机构各项存款余额（%）；Y2（存款规模2）：农户储蓄/金融机构各项存款余额（%）；Y3（贷款规模1）：农业贷款/金融机构各项贷款余额（%）；Y4（贷款规模2）：乡镇企业贷款/金融机构各项贷款余额（%）；子因素农村经济发展状况指标为：X1:农林牧渔业生产总值（亿元）；X2:乡镇企业增加值（亿元）；X3：农村人均纯收入（元）（见表4）。用初值化法对原始数据进行无量纲处理（见表5）。

2.结果及讨论。计算各母子因素间的关联度（见表6）。从以上关联度数据分布范围来看，各项指标关联度处于0.4542-0.8566之间，可见陕西省农村正规金融对于农村经济发展的关系密切，但影响效果不同，具体分析如下:

（1）X1和X3关联度数值相对较高，说明陕西省农村正规金融发展对农林牧渔业产值增长和农民增收的影响较大。X2的所有数值均小，说明农村金融与X2（即乡镇企业增加值）的关系相对弱一些，但Y4（乡镇企业贷款规模）与农村经济增长的关联度较高，这一点与实际情况（发展乡镇企业可以增加农民的就业机会和提高农民收入）相符，说明陕西省正规金融机构对乡镇企业的金融支持力度不够，没有满足乡镇企业的贷款需求，乡镇企业依然存在融资难的问题。另外也说明乡镇企业可能存在着其他的融资渠道（如民间融资）。

（2）Y3和Y4数据的关联度明显高于其他因素的关联度，Y2的贡献度次之，Y1的贡献度最低，说明农业贷款和乡镇企业贷款对陕西省农村经济增长的贡献度较大，而存款规模对陕西省农村经济增长的贡献度不大，显示了农村金融体制下陕西省正规金融机构的贷款规模对农村经济增长起到了一定的积极作用。农业贷款规模和乡镇企业贷款规模与农林牧渔业和农民收入的增加值紧密相关联，表明无论当前还是今后，陕西省应进一步加强国家正规金融机构对农业发展的支持，不断发展农村经济和提高农民生活水平。

四、政策建议

农业自身生产弱质性决定了农村金融市场不应以营利为目的。应以建立互助合作性质的金融机构为主，辅之以政府的政策性金融机构扶持农村金融体系。

（一）深化农村信用社改革，重建农村合作金融体系

第一，改变目前“一刀切”的联社体制，允许信用社可以自主选择加社，允许信用社跨地区合并，打破农村信用社业务的行政区域分割，可以使现有的乡镇一级的信用社之间能够展开业务渗透和竞争，淘汰或兼并劣质信用社，保留和壮大优质信用社，促进市场化竞争。第二，严格对风险的监控考核，强化农村信用社员工的忧患意识和责任感。充分发挥基层信用社的积极性，解决好基层信用社职工的激励约束机制问题，提高基层信用社为“三农”服务的绩效。

（二）加强政策扶持，进一步明确和强化政策性金融的支农作用

农村正规金融发展对农村经济增长的作用是明显的。促进对政策性金融机构的深化改革，加大政策性金融投入，从而才能提高农村金融对农村经济增长的贡献度，完善农村金融对农村经济增长的服务功能。陕西省农村政策性金融改革首先应将业务范围从粮棉收购贷款业务拓展到积极用于推进农村的产业结构调整及开办农业综合开发贷款、粮食生产专项贷款、农村基础设施建设贷款扶贫贷款业务。

（三）鼓励商业性金融机构开展农业政策性金融业务，对商业性金融机构发放的政策性涉农贷款给予信用担保，并提供必要的利息补贴。