农村经济与科技
主办单位:湖北省农业科学院
国际刊号:1007-7103
国内刊号:42-1374/S
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吉林省农村信用社与农村经济增长的关系实证
  [摘要]吉林省是农业大省,且农村人均收入较低。农村信用社是我国农村金融服务的主力军,其与农村经济增长的关系十分密切。运用内生经济增长模型,对吉林省农村信用社与农村经济增长的关系进行测算,结果显示:吉林省农村信用社对农村经济增长具有很大的促进作用,但农村经济的增长并没有带动农村信用社的发展。

  [关键词]吉林省;农村信用社;农村经济增长;内生经济

  [中图分类号]F323.9[文献标识码]A[文章编号]1004-9339(2012)02-0107-06

  一、文献综述长期以来,金融发展与经济增长之间的关系一直困扰着众多经济学者,形成了不同的观点。主要有:第一,金融抑制论,即金融发展的滞后阻碍了经济增长。如爱德华?肖(EdwardS.Show)和罗纳德?麦金农(Mckinnon)从发展中国家对金融活动和金融体系的干预角度得出金融抑制导致了经济落后的恶性循环的结论。第二,金融促进论,即通过将储蓄转化为投资从而增加资金的供给来促进经济增长。如King和Levine(1993)、Rajan和Zingales(1998)等通过构建不同的金融发展指标从不同层面得出金融发展是原因,经济增长是结果的结论。第三,金融发展与经济增长相互促进,互为因果。如戈德斯密斯(1969)利用金融相关率和经济增长率指标进行实证分析得出经济伴随金融的发展而同步增长,经济快速增长时期也是金融快速发展的时期的结论。

  我国学者李国璋等(2008)指出,在经济发展的不同阶段,金融发展与经济增长之间的关系不断地转换:在经济增长的初期,金融对经济增长具有促进作用。一旦经济发展进入成熟阶段,金融将会随着经济的发展而不断完善。[1]而对于农村金融发展与经济增长之间的关系,许多研究表明我国农村金融发展对经济增长具有促进作用。如董晓林和王娟(2004)运用内生经济增长模型进行实证研究,结果表明提高农村金融发展水平能促进我国农村经济的增长。[2]也有部分研究认为我国农村金融发展对经济增长不具有促进作用,但经济增长对农村金融发展有促进作用。如姚耀军、和丕禅采用1978~2001年间的数据,运用Granger检验得出农村经济增长率是农村金融相关率的Granger原因,表明农村正规金融处于“需求遵从”的地位。[3,4]

  二、实证分析(一)实证模型说明

  [收稿日期]2011-12-06

  [基金项目]吉林大学博士科研启动基金项目“东北地区经济与环境协调发展研究”的阶段性成果。

  [作者简介]邱桂杰(1972-),女,吉林白山人,吉林大学军需科技学院副教授,经济学博士,硕士生导师;彭辉(1987-),男,湖南益阳人,吉林大学军需科技学院硕士研究生;韩朋吉(1960-),男,军事交通学院高级会计师。

  1973年,罗纳德?麦金农研究发现金融抑制是阻碍发展中国家经济增长的重要原因。本文根据麦金农的金融深化理论,利用内生经济理论,构建内生经济增长模型并假设资本的边际产出递增,由此引入金融因素。该模型选取AK函数来考察经济增长路径机制,依此探求金融因素对该路径选择的影响。

  AK模型选择的生产函数为:Yt=AKt(1)

  其中Y代表产出,A代表资本的边际生产率,K为资本存量。

  根据Kt+1-Kt=It代入(1)式,整理得:△Kt+1Kt=AItYt(2)

  其中It代表第t期的投资。

  由国民收入的均衡条件,总投资等于总储蓄:It=St

  在均衡条件下,假定储蓄在转化为投资的过程中不存在漏出,储蓄向投资转化的比率为θ,可得:

  θSt=It(3)

  将(3)式代入(2)式得:g=ΔKt+1Kt=AθStYt=Asθ(4)

  (4)式为内生经济增长模型的表达式,其中g为经济增长率,s为储蓄率。它表明均衡的经济增长率取决于资本的边际生产率A、储蓄率s以及储蓄转为投资的比率θ。而θ代表了金融发展水平和金融部门的效率。在农村金融领域,θ采用农村M2与农村GDP的比率来衡量,其行为影响因素可表示为:

  θ=θ0+θ1×M2GDP+μ(5)

  (5)式中的μ为随机误差项。因此,农村经济的增长率取决于农村资本的边际生产率、农村储蓄率及农村金融相关率。基于本文研究的对象为农村金融发展与农村经济增长之间的关系,所以只考虑农村金融相关率对农村经济增长的影响。

  (二)指标选取与数据界定

  本文选取的吉林省农村金融发展与农村经济增长的相关指标及数据见表1。

  表1吉林省第一产业总产值及农村信用社年末存、贷款余额

  年份吉林省第一产业

  总产值(亿元)吉林省农村信用社

  存款余额(亿元)吉林省农村信用社

  贷款余额(亿元)198664.3519.958710.0075198780.5724.786713.3469198892.5926.217914.5642198980.5326.670916.35911990124.9933.711619.93511991120.4742.563125.96281992130.8248.040033.44001993156.0557.530040.51001994259.4073.190050.02001995303.9988.290061.53001996376.01113.110069.91001997368.16144.140092.00001998429.50159.910094.39001999423.48184.9600103.66002000398.73206.4900113.85002001409.10229.4700130.88002002446.17258.3200160.18002003488.15286.8200194.09002004568.69323.1600219.47002005625.61389.9600250.80002006672.76607.1800426.94002007783.80707.2400536.82002008916.70860.3700614.2700数据来源:根据相关各年《中国金融年鉴》、《中国统计年鉴》的数据整理而来。

  本文在指标选取和数据方面做了如下处理:

  1.农村经济增长率(RGDP)。

  理论上,衡量农村经济增长的指标应为农村国民收入,但由于缺少相关的统计资料,本文采用吉林省第一产业GDP数据代表农村经济总量,用第一产业GDP的增长率来测算吉林省农村经济增长率。

  2.农村金融相关率(RFIR)。

  通常,该指标为农村金融资产总量与农村经济总量的比值。由于缺乏吉林省农村金融资产和M2的统计资料,又考虑到在农村地区发生的主要金融活动为存款和贷款,农民使用最为频繁的金融机构是农村信用社,因此本文借鉴李国璋等的研究方法,选择吉林省农村信用社年末存贷款余额之和来代表农村金融资产总量。

  (三)实证检验

  1.数据的平稳性检验。本文采用吉林省1986~2008年度的相关数据进行分析,为避免利用时间序列数据建模所带来的伪回归问题,使用扩展的ADF检验方法检验农村经济增长率和农村金融相关率序列的平稳性。ADF检验值属单边检验,原假设为待检验序列存在单位根(即非平稳)。如果ADF检验统计量小于给定显著性水平下的临界值,则拒绝原假设,认为该序列是平稳的;反之则认为该序列是非平稳的,进一步我们可以对其差分序列进行单位根检验。

  运用Eviews5.0软件计算的吉林省农村金融相关率和农村经济增长率序列及其对应的差分序列的检验结果如表2所示。

  表21986~2008年吉林省农村经济增长率和金融资产相关率序列的单位根检验结果

  变量ADF检验值检验类型(c,t,k)临界值结论D.W.值RFIR-1.2527(c,t,0)-3.6329非平稳2.0719RGDP0.0711(c,t,0)-3.6450非平稳1.4925DRFIR-3.9325(0,0,0)-1.9581平稳2.0105DRGDP-7.2453(c,0,0)-3.6736平稳1.8604注:1.检验类型中的c和t表示带着常数项和趋势项,k为所采用的滞后阶数。

  2.表中所给的临界值为显著性水平在5%时的临界值。

  3.RGDP为农村经济增长率,DRFIR和DRGDP为RFIR和RGDP的差分序列。

  由表2可以看出,RFIR和RGDP的水平序列均在5%的显著性水平下存在单位根,即两个序列都是非平稳的,而差分后的序列均通过单位根检验,说明RFIR和RGDP两个序列均为一阶单整序列(I(1))。

  2.协整检验与误差修正模型。根据协整(Cointegration)理论可知,如果待研究的序列均为一阶单整序列,此时如果直接采用水平序列建模,可能出现伪回归问题。为此,需要进行协整检验。协整检验方法主要包括EngerGranger协整检验法(简称EG两步法)和Jonhasen基于向量自回归(VAR)模型的协整检验方法。本文采用EG两步法检验吉林省农村金融相关率和农村经济增长率之间是否存在协整关系。

  EG两步法的基本步骤和原理是:

  第一步,对上述两个变量做回归,然后提取残差序列。

  RGDP^t=-2.1266+8.8506×RFIRt(6)

  (-2.4917*)(8.8883*)

  R2=0.7980D.W=0.8033s.e=1.6975

  WhiteTest:n×R2=2.3124Pro.chi=0.0000

  括号内的值为t统计量,*表示在5%的显著性水平下系数显著,否则不显著。从(6)式给出的估计结果看,在1986~2008年间,RGDP变化的79.80%可以由RFIR的变化来解释。且在5%的显著性水平下,怀特异方差检验结果表明,该回归方程不存在异方差现象。

  所以,协整方程为:et=RGDPt-8.8506×RFIRt+2.1266(7)

  第二步,对上述协整方程的残差序列进行单位根检验。如果残差序列不存在单位根,即为平稳序列,说明吉林省农村金融相关率和农村GDP增长率之间存在协整关系,即这两个变量存在长期的均衡关系;否则认为这两个变量不存在协整关系,用这两个变量的水平序列建模,会出现伪回归。

  运用协整检验法,对(7)式中的et进行单位根检验,得到ADF检验值为-2.3840。而在5%的显著性水平下的临界值为-1.9581,由此看出et不存在单位根,表明RGDP与RFIR存在长期的均衡关系。

  在此基础上建立误差修正模型,以DRGDPt为被解释变量,DRFIRt及误差修正项et-1(即ECMt-1)为解释变量,得到的估计结果为:

  DRGDP^t=0.6680-1.3200×DRFIRt-0.0493×ECMt-1(8)

  (8)式中,误差修正项ECMt-1的系数为负,具有反向修正机制。并且在5%的显著性水平下怀特异方差检验结果表明回归方程不存在异方差。

  由此可得出,RGDP和RFIR之间存在长期均衡关系,其长期协整方程为:

  RGDP^t=-2.1266+8.8506×RFIRt

  从长期看,吉林省农村金融相关率每增加1个单位,将促使农村经济增长率增加8.8506个单位。

  3.吉林省农村金融相关率和农村经济增长率之间的Granger因果关系检验。对于向量自回归模型,我们可以通过对两个变量对应的系数进行约束,来检验两个平稳序列DRGDP和DRFIR是否存在Granger因果关系,得到的检验结果如表3所示。

  表3Granger因果检验结果

  原假设滞后期F统计量P值DRGDP非Granger影响DRFIR20.690140.51778DRFIR非Granger影响DRGDP23.386730.06314DRGDP非Granger影响DRFIR30.317850.81232DRFIR非Granger影响DRGDP33.281610.0623DRGDP非Granger影响DRFIR40.848810.53244DRFIR非Granger影响DRGDP42.845320.09722DRGDP非Granger影响DRFIR50.718910.63696DRFIR非Granger影响DRGDP52.901150.13366DRGDP非Granger影响DRFIR61.346310.48503DRFIR非Granger影响DRGDP66.737090.13487表3表明,在滞后2、3、4期时,接受原假设,DRGDP非Granger影响DRFIR,说明农村经济增长不是农村金融发展的原因;而在10%的显著性水平下拒绝原假设,DRFIR非Granger影响DRGDP,表明农村金融发展是农村经济增长的原因。

  4.向量自回归模型。由于序列RGDP与RFIR都是一阶单整的,根据AIC和SC原则确定模型的滞后阶数,得到的自回归估计结果如表4所示。

  表4DRGDP和DRFIR双变量VAR模型的估计结果

  解释变量回归方程DRGDPt回归方程DRFIRtDRGDPt(-1)0.748436

  (4.86011)0.073227

  (1.92500)DRFIRt(-1)3.108809

  (3.60542)0.108182

  (0.50791)R20.38240.0188s.e0.54920.1357LogL-15.339912.6260AIC1.7340-1.0626SC1.8336-0.9630注:VAR模型的极大似然函数值LogL=0.624196;AIC=0.337580;SC=0.536727。括号中数字为t值,与之相对应的括号外的数字为回归参数的估计值。

  5.脉冲响应分析。利用上文的VAR模型,对DRGDP和DRFIR进行脉冲响应计算和分析。得到的结果如图1所示。

  图1脉冲响应函数曲线图从图1(a)的RGDP对RFIR的一个标准差扰动的脉冲响应可以看出,RGDP对自身的一个标准差扰动的脉冲响应在第一年最小,第二年上升至最高点,而后稍微下降直到第四年收敛;RGDP对RFIR的一个标准差扰动在第一年最大,第二年降到最低点,而后略微上升直到第四年收敛。

  从图1(b)的RFIR对RGDP的一个标准差扰动的脉冲响应可以看出,RFIR对于自身的一个标准差扰动的脉冲响应在第一年迅速上升,第二年达到最大,而后下降直到第三年收敛;RFIR对于RGDP的一个标准差扰动的脉冲响应在第一年最大,然后迅速下降,直到第三年收敛。

  上述分析表明:吉林省农村金融相关率对农村经济增长率的影响要大于农村经济增长率对农村金融相关率的影响。

  6.预测方差分解。本文利用方差分解来描述冲击对RFIR和RGDP在动态变化中的相对重要性。基于VAR(1)进行方差分解得到的结果如图2所示。

  图2方差分解图由图2可知,DRGDP的一个冲击对DRFIR变动的贡献率从第二年起稳定在30%左右,说明农村经济的增长对农村金融发展起到的推动作用有限;而DRFIR的一个冲击对DRGDP变动的贡献率稳定在50%左右,说明农村金融发展对农村经济的增长起到了很大的推动作用。

  三、结论与政策建议上述实证分析结果表明,吉林省农村信用社对农村经济增长具有较大的促进作用,且这种作用是长期性的;而农村经济的增长对农村金融发展起到的推动作用有限。为此,首先,政府在制定宏观经济政策如货币政策、财政政策、外贸政策等政策时,应加大对农村金融部门的支持;同时政府的相关机构,如计划部门在制定投资决策时也应向农村倾斜。其次,应促进农村金融体系内部的发展。从农村金融体系的业务范畴来说,应拓展农村存、贷款与农村保险等农村金融业务,并有效协调,以促进农村金融的发展,进而更好地推动农村经济增长。政府应根据农村金融发展的实际情况制定长远规划,逐步实现农村金融的深入发展,保证农村金融发展促进农村经济增长的持久效应。最后,必须提高农村经济增长对农村金融发展的推动作用。由上文的Granger因果检验结果知,农村经济增长并不是农村金融发展的原因,因此为适应吉林省农村经济的发展,应深化农村金融体制改革,建立以政策为主导、以合作型与市场混合型为主体的农村金融体系,同时增加对农村金融的投入。

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