農村金融與城鄉(xiāng)收入差距關系研究

吳泳濤+金深帆+楊海燕;。

【摘 要】本文基于SVAR模型，采用1978—2009年的數據分析農村貸款使用效率、農村金融效率與城鄉(xiāng)收入差距之間的關系。分析表明：農村貸款使用效率和農村金融效率是城鄉(xiāng)收入差距的格蘭杰原因。農村貸款使用效率的提高和農村金融效率的降低可以縮小城鄉(xiāng)收入差距。長期來看，農村貸款使用效率對城鄉(xiāng)收入差距的貢獻程度高于農村金融效率。據此，本文提出改善農村金融環(huán)境、賦予農民更多財產性權利的建議。

【關鍵詞】城鄉(xiāng)收入差異；農村金融；SVAR模型

一、引言

隨著經濟的發(fā)展中國城鄉(xiāng)收入差距逐步擴大，在2009年城鎮(zhèn)人均可支配收入是農民人均純收入的3.33倍達到峰值。金融的發(fā)展對于經濟增長和收入的增加有著重要的作用。然而農村卻出現(xiàn)金融排斥的現(xiàn)象，農民缺少足夠的金融服務。與此同時，農村資金通過金融機構大量流入城鎮(zhèn)。

國內學者就金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差異進行了大量的研究。已有研究主要從地區(qū)差異、金融發(fā)展等方面切入，對城鄉(xiāng)收入差異進行研究得出了許多成果。但對于農業(yè)貸款的使用效率極少涉及。向量自回歸模型（VAR）被廣泛的應用到農村金融與城鄉(xiāng)差異的研究中，但模型本身有局限，不考慮經濟理論。因此，基于上述分析，本文采用SVAR模型對農業(yè)貸款的使用效率、農村金融效率與城鄉(xiāng)收入差距三者之間的關系進行研究。

二、變量選取與數據來源

1.指標及數據來源

本文在借鑒已有研究成果的基礎上選取以下指標：

城鄉(xiāng)收入差距（GAP）=城鎮(zhèn)人均可支配收入/農村人均純收入。值越大表示城鄉(xiāng)收入差距越大。

農村貸款產出比（LP）=第一產業(yè)增加值/農業(yè)貸款。一定程度上反映農業(yè)貸資金的使用效率。值越大表示農業(yè)貸款的使用效率越高。貸款在推動經濟增長的過程中，扣除流入虛擬經濟或超過經濟有效需求部分外，剩余的有效貸款與國民經濟各實體部門的其他資金來源和生產要素等一起形成生產流通過程的中間投入，然后通過勞動者的價值創(chuàng)造實現(xiàn)社會財富的最終增長。具體表示為：

第一產業(yè)增加值/農業(yè)貸款=（有效農業(yè)貸款/農業(yè)貸款）×（中間投入/有效農業(yè)貸款）×（第一產業(yè)增加值/中間投入）=有效農業(yè)貸款率×農業(yè)貸款乘數×增加值率

其中中間投入為投入產出表中各部門中間投人總和。有效貸款率為實際進入農業(yè)生產流通過程的有效貸款額與名義貸款額之比。農業(yè)貸款乘數反映了貸款在中間投入中的地位及其作用；增加值率反映了第一產業(yè)勞動創(chuàng)造價值的效率狀況。

農村金融發(fā)展效率（FE）= 農村儲蓄余額/農業(yè)貸款余額。反映金融機構將農村儲蓄轉化成農業(yè)貸款的能力。該指標為逆向指標，值越小說明金融中介把資金投向農村市場的越多。

本研究選擇1978年-2009年的統(tǒng)計數據。農業(yè)貸款余額來自于《中國金融統(tǒng)計》和《中國金融統(tǒng)計年鑒》。其中2006年-2009的數據采用2003年-2005年的農業(yè)中長期貸款均值匯總短期農業(yè)貸款得出。農村儲蓄余額來自于《中國金融統(tǒng)計年鑒》其余數據來自于國家統(tǒng)計局。

三、研究方法與模型設定

1.研究方法

本文采用結構向量自回歸模型（SVAR）進行分析。相比于VAR模型，SVAR模型考慮了變量之間的當期影響，并依據經濟理論對結構式殘差進行約束，使分析結果有明確的經濟意義。三變量的SVAR模型可表示為：

2.模型識別

農村金融與城鄉(xiāng)收入差異的關系，從當期來看主要有以下幾個方面：首先，農村貸款使用效率與農村資本流出程度對城鄉(xiāng)收入差異有影響。其次，農村貸款使用效率影響農村金融效率，而農村金融效率對農村貸款使用效率無影響，即230b？=。最后，城鄉(xiāng)差異對農村貸款使用效率和農村金融效率的影響具有滯后性，故設定城鄉(xiāng)差異對兩者無影響21310bb？=？=。

四、實證分析

1.單位根檢驗

SVAR模型要求變量具有平穩(wěn)性。本文采用ADF檢驗對變量進行平穩(wěn)性檢驗。結果如表1所示。GAP、LP與FE在1%的顯著水平下均不平穩(wěn)。但它們的一階差分在1%的顯著性水平下平穩(wěn)。因此本文將對GAP、LP、FE進行協(xié)整檢驗。

2.協(xié)整檢驗

為避免為回歸，本文利用Johansen 協(xié)整檢驗法進行協(xié)整檢驗。Johansen協(xié)整檢驗法是一種基于 VAR 模型的檢驗方法。因此，首先必須建立 VAR 模型。本文根據AIC 準則選擇滯后階數為2，既建立VAR（2）模型。從表2可知在5%的顯著水平下，變量之間存在長期協(xié)整關系。

3.AR檢驗

下面需要對估計的模型進行穩(wěn)定性檢驗。如果模型不穩(wěn)定，脈沖響應分析和方差分析將不可靠。本文采用AR檢驗對模型穩(wěn)定性進行檢驗。由eviews結果顯示VAR模型所有的根模均在單位圓內。因此，模型是穩(wěn)定的，可以進行脈沖響應分析和方差分析。

4.格蘭杰因果檢驗

本研究通過Granger因果關系檢驗來進一步驗證變量之間因果關系。對各變量進行Granger因果關系檢驗是為了確定它們之間的相互影響關系，為接下來的脈沖響應函數作理論上的鋪墊。根據之前確定的最優(yōu)滯后階數，格蘭杰因果檢驗以滯后期為2進行。從表3可以看出，LP和FE在10%的顯著水平下是GAP的格蘭杰原因。endprint

5.脈沖響應分析

通過SVAR模型可進行脈沖響應分析。脈沖響應函數是用于衡量來自隨機干擾項的一個標準差大小的沖擊對內生變量當前和未來值的影響，從而反映整個系統(tǒng)內生變量的動態(tài)傳遞過程。

從圖2可知，GAP對于LP的響應總體為負，1-3期負響應逐漸增大，在第3期達到最大值，此后逐漸降低。在第7期后響應為正，但程度較弱。這表明，LP的提高可以縮小城鄉(xiāng)收入差距。從圖3可知，GAP對于FE 的響應為正，1-2期負響應逐漸減小，在第2期達到最小值，此后逐漸增大，在第7期達到最大。這表明FE的提高會擴大城鄉(xiāng)收入差異。

6.方差分解分析

方差分解是通過分析每一結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，反映不同結構沖擊的重要性。從圖可以看出，GAP受自身影響最大。L P對GAP的貢獻程度高于FE，在1-4期逐漸上升，并在第4期達到最大值，此后逐漸降低。FE對GAP的貢獻程度在1-3期逐漸降低，此后逐漸增大。

五、結論及建議

綜上，農村貸款使用效率和農村資金融效率是城鄉(xiāng)收入差距的格蘭杰原因；農村貸款使用效率的提高和農村資金融效率降低可以縮小城鄉(xiāng)收入差距；長期來看，農村貸款使用效率對城鄉(xiāng)收入差距的貢獻程度高于農村資金融效率。據此，本文提出以下建議：

第一，改善農村金融環(huán)境，加強政策引導。由于農村信用和風險管理市場的不完善，地方政府的趨利性行為和尋租行為造成金融資源的低效配置，許多資金沉淀在一些低效的項目上。農業(yè)貸款使用效率低，難以有效促進農村經濟增長，也加大了農村資金流出程度。因此，政府應加大農村金融基礎設施建設，對農村金融機構予以政策支持，發(fā)展農村金融主體，培育和規(guī)范農村金融市場。

第二，加強金融產品創(chuàng)新，賦予農民更多財產性權利。由于國家的政策導向以及法律限制，農民能夠提供的有效擔保物不足。同時，農業(yè)生產周期長，回報率相對較低。這導致農村出現(xiàn)只吸不貸，資本外流的情況。金融部門將農村儲蓄大量投入城鎮(zhèn)，城鎮(zhèn)經濟得以快速增長，城鎮(zhèn)居民收入呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。同時，農村資本流失，導致農村經濟缺乏足夠的投資，農村居民收入增加緩慢。因此，應創(chuàng)新金融產品，賦予農民更多財產性權利。

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