長(zhǎng)三角農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異化影響因素分析

魯訓(xùn)法 崔海蓉

[提要] 本文運(yùn)用泰爾指數(shù)，分析長(zhǎng)三角地區(qū)蘇、浙、皖三大省份的農(nóng)村金融發(fā)展差異化現(xiàn)狀，并結(jié)合面板數(shù)據(jù)，剖析影響長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異化的關(guān)鍵因素，并提出減少長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融區(qū)域差異的政策建議。

關(guān)鍵詞：區(qū)域發(fā)展差異化；農(nóng)村金融；泰爾指數(shù)

基金項(xiàng)目：江蘇省高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目：“電子商務(wù)對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)”（項(xiàng)目編號(hào)：2014SJB061）；江蘇高校品牌專業(yè)建設(shè)工程資助項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：PPZY2015A072）；教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目：“基于R語(yǔ)言的金融大數(shù)據(jù)挖掘及計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用培訓(xùn)”（項(xiàng)目編號(hào)：201702048108）

中圖分類號(hào)：F832.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收錄日期：2018年9月26日

一、引言

歷來(lái)作為魚米之鄉(xiāng)的長(zhǎng)三角地區(qū)，其農(nóng)村金融的發(fā)展相較與全國(guó)其他地區(qū)更為迅速，比如各種農(nóng)商銀行，各種小貸公司如雨后春筍般迅速涌現(xiàn)。這一方面加速了整個(gè)區(qū)域的農(nóng)村金融發(fā)展歷程，但另一方面也加大了農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域差異。

這種差異的不斷增大，不僅會(huì)對(duì)資源配置效率產(chǎn)生影響，使得現(xiàn)代機(jī)械化農(nóng)業(yè)與原始小農(nóng)農(nóng)業(yè)長(zhǎng)期并存，還會(huì)對(duì)金融市場(chǎng)穩(wěn)定性產(chǎn)生影響，使得農(nóng)村金融市場(chǎng)出現(xiàn)兩極分化的狀態(tài)，阻礙農(nóng)村金融良性發(fā)展。基于此，深入研究長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異化的關(guān)鍵影響因素，進(jìn)而提出針對(duì)性的改革措施，對(duì)減小長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融區(qū)域差異，實(shí)現(xiàn)農(nóng)村金融全面均衡發(fā)展具有重要的意義。

針對(duì)區(qū)域金融發(fā)展差異化的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)做了大量的工作。Gurley和Shaw首創(chuàng)逐步演進(jìn)的金融發(fā)展模型，率先對(duì)金融發(fā)展理論展開研究。Rajan和Zingales研究了20世紀(jì)金融發(fā)展中的政治因素的影響，La Porta等人圍繞法律制度的視角分析了區(qū)域金融發(fā)展差異化的演變機(jī)理，而Guiso等人則從社會(huì)資本的角度研究了金融發(fā)展的影響因素。De Guevara等將泰爾指數(shù)方法引入?yún)^(qū)域金融發(fā)展的差異化研究，這種科學(xué)性的度量將區(qū)域金融發(fā)展的各個(gè)影響因素之間的關(guān)系能夠清晰的呈現(xiàn)出來(lái)，為探討區(qū)域金融協(xié)調(diào)發(fā)展打下了理論基礎(chǔ)。我國(guó)的研究大多是基于國(guó)外學(xué)者的金融發(fā)展模式，但角度和方法不同。如，劉同山采用空間計(jì)量方法研究了我國(guó)金融發(fā)展區(qū)域差異化的影響因素；李鑫等人從區(qū)位、經(jīng)濟(jì)、政治和市場(chǎng)四個(gè)方面研究了影響我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展差異的因素；夏露基于分工理論的金融發(fā)展模式，在創(chuàng)建的模型中進(jìn)一步考量了教育、制度等因素，并通過(guò)對(duì)各地區(qū)發(fā)展差距的分析，研究各個(gè)因素對(duì)差距形成的貢獻(xiàn)程度。

通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，多數(shù)學(xué)者是針對(duì)全國(guó)范圍內(nèi)的金融發(fā)展差異展開研究，而針對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)的農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異化影響因素的研究尚少?？紤]到長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的現(xiàn)狀，本文重點(diǎn)側(cè)重該局部區(qū)域內(nèi)不同地區(qū)的農(nóng)村金融發(fā)展差異的影響因素研究，進(jìn)而為該區(qū)域內(nèi)農(nóng)村金融的良性發(fā)展提供決策依據(jù)。

二、長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異的度量

基于先前學(xué)者的研究，本文采用泰爾指數(shù)對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異化程度進(jìn)行度量。金融發(fā)展的區(qū)域差異既體現(xiàn)在區(qū)域內(nèi)，也體現(xiàn)在區(qū)域間。為準(zhǔn)確反映不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域和經(jīng)濟(jì)區(qū)域之間區(qū)域金融發(fā)展的程度，和總差異中多少由江蘇、浙江、安徽三個(gè)省份的區(qū)域間差異產(chǎn)生的，又有多大程度是由區(qū)域的內(nèi)部差異產(chǎn)生的，利用泰爾指數(shù)作為衡量區(qū)域發(fā)展差異的指標(biāo)，可以更好地滿足上述要求。泰爾指數(shù)的基本形式如下：

TL=（ln）

其中，TL代表泰爾指數(shù)，該地區(qū)三個(gè)省份的農(nóng)村存款總數(shù)用CDi表示，由長(zhǎng)三角各個(gè)省份的農(nóng)村信用社及農(nóng)發(fā)行中的農(nóng)業(yè)存款與農(nóng)業(yè)貸款之和計(jì)算，AGDPi為各個(gè)省份的農(nóng)業(yè)GDP，因?yàn)檗r(nóng)村內(nèi)的企業(yè)業(yè)務(wù)絕大多數(shù)是跨地區(qū)的，所以他們的主要營(yíng)業(yè)部分和農(nóng)業(yè)相關(guān)性很低。所以，將農(nóng)業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)總產(chǎn)值視為農(nóng)業(yè)GDP的衡量指標(biāo)。本文將長(zhǎng)三角地區(qū)按江蘇、浙江、安徽這三個(gè)主要并且典型的省份劃分為所研究的三大區(qū)域。

由泰爾指數(shù)的可分解性可知，其由區(qū)域內(nèi)差異值（TLIN）和區(qū)域間差異值（TLBE）組成，其中區(qū)域內(nèi)差異值是：

TLIN=

區(qū)域間差異值是：

TLBE=

長(zhǎng)三角三省份的泰爾指數(shù)值為：

TL=TLIN+TLBE

其中，S、Z、W分別表示江蘇、浙江、安徽三省。

依據(jù)2005～2014年《中國(guó)金融年鑒》和三省統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，輸入泰爾指數(shù)公式，可以得到如表1所示的數(shù)據(jù)。（表1）

由表1可知，農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展總差異總體都高于國(guó)內(nèi)學(xué)者用同樣方法計(jì)算的全國(guó)區(qū)域金融發(fā)展差異的泰爾指數(shù)值（如李鑫等），說(shuō)明長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展差異水平總體上高于全國(guó)。

此外，通過(guò)對(duì)比區(qū)域內(nèi)的差異，可以發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)差異對(duì)整體差異的貢獻(xiàn)占多數(shù)，整體趨勢(shì)為在2010年前保持平穩(wěn)的高位，在之后緩慢下降；而區(qū)域間差異一直維持在較低的水平，但在2011年后開始有明顯的上升。對(duì)比不同省份的泰爾指數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)江蘇省農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異一直比浙江、安徽高，且除去2011年之外總體平穩(wěn)；安徽省的發(fā)展差異呈現(xiàn)出略低于且趨勢(shì)高度相似于江蘇省的特征，這也與現(xiàn)實(shí)中安徽、江蘇兩省都存在著較大的省內(nèi)南北發(fā)展差異這一事實(shí)相符合；浙江省農(nóng)村金融發(fā)展差異較小，在近10年的過(guò)程中呈現(xiàn)低差異、高穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)?？傮w看來(lái)，長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展的地區(qū)差異很大，三大省份中，除浙江發(fā)展差異較小，安徽、江蘇的發(fā)展差異不大。

三、長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異化的影響因素

本文采用Goldsmith提出的“金融相關(guān)比率”來(lái)度量區(qū)域金融發(fā)展的水平，并運(yùn)用孟兆娟的方法計(jì)算，即為農(nóng)村存貸款之和與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值之比。另外，本文借鑒李鑫等人對(duì)影響全國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展差異的分析，將長(zhǎng)三角地區(qū)影響農(nóng)村金融業(yè)發(fā)展差異的因素分為：經(jīng)濟(jì)、政治、區(qū)位和市場(chǎng)。同時(shí)，考慮金融發(fā)展過(guò)程的慣性效益，本文建立如下模型：

FIRit=？琢0+？姿FIRit-1+？琢1EDUit+？琢2Inftit+？琢3Pgdpit+？琢4Pexpit+？琢5K1it+？琢6K2it+？滋it

其中，F(xiàn)IR為金融相關(guān)比率。EDU為地區(qū)教育水平、K1為地區(qū)商品交易效率、Inft為地區(qū)信息化水平，這三者一起作為區(qū)位發(fā)展水平的代理變量。Pgdp為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，Pexp代表經(jīng)濟(jì)因素，K2為地區(qū)政策支持，代表政治因素，為金融市場(chǎng)交易效率，代表市場(chǎng)因素。依據(jù)《中國(guó)金融年鑒》和三省統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，并根據(jù)李鑫等人的計(jì)算方法，得到各代理變量的具體數(shù)值。將這些數(shù)值首先進(jìn)行主成分分析，其結(jié)果如下：

F1=0.890EDU+0.915K1+0.168Inft+0.945Pgdp+0.969Pexp+0.699K2

F2=0.321EDU+0.043K1+0.934Inft-0.259Pgdp+0.171Pexp+0.576K2

依據(jù)上面構(gòu)造的模型以及得到的兩個(gè)主成分，采用Hansen檢驗(yàn)進(jìn)行個(gè)體效應(yīng)與解釋變量的相關(guān)性分析。在參數(shù)估計(jì)過(guò)程中，分別運(yùn)用R軟件做差分GMM估計(jì)和系統(tǒng)GMM估計(jì)，其結(jié)果如表2所示。（表2）

結(jié)果顯示，通過(guò)ArrLano和Bond檢驗(yàn)進(jìn)行二階序列相關(guān)檢驗(yàn)，最終證明模型4、5通過(guò)檢驗(yàn)。再通過(guò)Hansen檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)工具變量是否有效，顯示差分 GMM估計(jì)差異在10%上無(wú)法通過(guò)，但系統(tǒng)GMM模型通過(guò)測(cè)試，因此本文認(rèn)為系統(tǒng)GMM估計(jì)是有效的。

此外，模型2表明FIRit-1在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即表明金融發(fā)展水平受到滯后項(xiàng)的影響，也就是說(shuō)明農(nóng)村金融發(fā)展會(huì)存在慣性。又由于其系數(shù)值為0.4587，則說(shuō)明該慣性為正向影響，從而使得長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融的發(fā)展差距將隨著時(shí)間的發(fā)展逐步加大。

最后，通過(guò)兩個(gè)主成分的系數(shù)可知，四個(gè)因素（區(qū)域、經(jīng)濟(jì)、政治和市場(chǎng)）對(duì)農(nóng)村金融具有顯著影響。其中，區(qū)域教育水平、區(qū)域商品交易效率、區(qū)域信息化水平與農(nóng)村金融發(fā)展呈正比關(guān)系，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展則對(duì)金融發(fā)展成反比關(guān)系，如在第二個(gè)因子中其符號(hào)為負(fù)。這主要是由于因?yàn)檗r(nóng)業(yè)存在弱質(zhì)性以及沒(méi)有足夠的資本支持，盡管農(nóng)民的存款增多了，但是卻沒(méi)有轉(zhuǎn)化成為本地的資金來(lái)源，而是外流到了城鎮(zhèn)地區(qū)。

四、結(jié)論

首先，長(zhǎng)三角地區(qū)三省農(nóng)村金融發(fā)展差距是客觀而廣泛的，三大省份差異水平遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平；根據(jù)泰爾指數(shù)分解的結(jié)果，區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)了總體差異的絕大部分起主導(dǎo)作用，而區(qū)域間差異只貢獻(xiàn)了較小的部分，但比重近年來(lái)有所上升。

其次，模型估計(jì)結(jié)果表明，除了經(jīng)濟(jì)水平即農(nóng)村GDP指數(shù)對(duì)農(nóng)村金融發(fā)展有較小的負(fù)面效應(yīng)，其他的諸要素都對(duì)農(nóng)村金融發(fā)展有顯著的正面效應(yīng)。

最后，農(nóng)村金融發(fā)展的存在慣性影響，并且這一影響將隨著時(shí)間的發(fā)展加大長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展的差距。

因此，要縮小長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展的差異，各級(jí)政府相關(guān)部門需要采用政策激勵(lì)，促使金融機(jī)構(gòu)投入農(nóng)村市場(chǎng)，同時(shí)積極支持新產(chǎn)生的民間金融組織，對(duì)現(xiàn)有主要農(nóng)村金融組織進(jìn)行改革整頓，以提升農(nóng)村金融發(fā)展的水平。同時(shí)，要注重各影響因素的協(xié)同發(fā)展，從而為長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村金融良性發(fā)展創(chuàng)造良好的氛圍。

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