李 鑫，王禮力，魏 姍

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異及其影響因素

李 鑫，王禮力，魏 姍

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

以全國(guó)29個(gè)省(市、自治區(qū))2002—2011年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用泰爾指數(shù)方法衡量了我國(guó)東、中、西三大區(qū)域的農(nóng)村金融發(fā)展差異，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型，從區(qū)位發(fā)展因素、經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素、政治因素和市場(chǎng)因素四個(gè)方面定量分析了影響差異形成的因素。研究表明：我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展程度的地區(qū)差異顯著，且區(qū)域內(nèi)差異對(duì)總差異貢獻(xiàn)較大；地區(qū)教育水平、地區(qū)商品交易效率、地區(qū)信息化水平、地區(qū)政策支持和金融市場(chǎng)交易效率對(duì)金融相關(guān)比率均有顯著的正向影響，受農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性和農(nóng)業(yè)資金外流的影響，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)金融發(fā)展有微弱的反向作用；上一期的農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)本期的農(nóng)村金融發(fā)展影響非常顯著，這表明農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異存在擴(kuò)大的跡象。

農(nóng)村金融； 區(qū)域發(fā)展差異； 泰爾指數(shù)； 面板數(shù)據(jù)； 廣義矩估計(jì)

一、引 言

2013年國(guó)家一號(hào)文件再次將視角投向了三農(nóng)問(wèn)題，文件中將改善農(nóng)村金融服務(wù)提到了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要任務(wù)當(dāng)中。隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展，農(nóng)戶、鄉(xiāng)鎮(zhèn)中小型企業(yè)以及各種形式的農(nóng)民合作經(jīng)營(yíng)主體對(duì)發(fā)展資金的需求也日益增長(zhǎng)，農(nóng)村金融的發(fā)展承載了更多服務(wù)農(nóng)業(yè)發(fā)展的社會(huì)責(zé)任[1]。在此背景下，基于凱恩斯主義需求決定供給的市場(chǎng)規(guī)律，農(nóng)村金融在近年來(lái)也取得了較快的發(fā)展，尤其是東部發(fā)達(dá)地區(qū)，農(nóng)商銀行、小額信貸公司、農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)等多樣化農(nóng)村金融主體不斷涌現(xiàn)。與此同時(shí)，農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域差異卻在逐步加大，以江蘇省為例，2000年蘇南和蘇北的金融相關(guān)比率差距即在0.5左右，且在這之后的六年內(nèi)逐年加大[2]。

我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，涉農(nóng)人口眾多，根據(jù)第六次全國(guó)人口普查，我國(guó)居住在鄉(xiāng)村的人口達(dá)到67415萬(wàn)人，占比50.32%*數(shù)據(jù)來(lái)源：中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。，因此農(nóng)業(yè)的平衡發(fā)展關(guān)乎我國(guó)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的快速穩(wěn)定發(fā)展。農(nóng)村金融的區(qū)域發(fā)展失調(diào)對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展必將帶來(lái)一定的影響。第一，農(nóng)村金融的區(qū)域發(fā)展失衡會(huì)加劇農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)發(fā)展失衡，造成現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)和原始農(nóng)業(yè)并存的局面。陳秀山等[3]以及ZHANG Jun等[4]的研究證實(shí)了資本投入的差距顯著影響地域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，另外農(nóng)村金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用明顯，這一點(diǎn)已由眾多學(xué)者研究證實(shí)[5-7]。由此可以認(rèn)為，農(nóng)村金融發(fā)展會(huì)對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生一定的影響。第二，適度的農(nóng)村金融的區(qū)域發(fā)展差異有利于促進(jìn)資本的流動(dòng)，但是過(guò)度的區(qū)域發(fā)展差異則可能影響金融市場(chǎng)的穩(wěn)定，形成兩極分化的農(nóng)村金融市場(chǎng)環(huán)境。目前我國(guó)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村對(duì)金融服務(wù)的需求不斷增加，農(nóng)村金融快速發(fā)展擴(kuò)張，但其區(qū)域發(fā)展失衡的問(wèn)題也越來(lái)越嚴(yán)重。本文旨在通過(guò)衡量國(guó)內(nèi)三大區(qū)域農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域差異，并在此基礎(chǔ)上，建立農(nóng)村金融發(fā)展模型，分析影響農(nóng)村金融發(fā)展的各項(xiàng)因素，為全國(guó)農(nóng)村金融區(qū)域平衡發(fā)展提供政策建議。

二、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

(一)區(qū)域金融發(fā)展差異的度量

20世紀(jì)50年代，金融地理學(xué)開(kāi)始作為一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)分支出現(xiàn)在研究領(lǐng)域，為金融問(wèn)題研究提供了新的思路。早期金融地理學(xué)的研究范圍主要包括金融的區(qū)位選擇、金融排斥問(wèn)題以及貨幣地理問(wèn)題[8]。隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡現(xiàn)象的蔓延，與之對(duì)應(yīng)的區(qū)域金融發(fā)展差異問(wèn)題進(jìn)入了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究視野。Stijn等[9]從區(qū)域金融差異的形成與擴(kuò)散角度對(duì)區(qū)域金融發(fā)展差異進(jìn)行了分析，認(rèn)為金融自由化會(huì)加劇金融發(fā)展的區(qū)域不均衡問(wèn)題，而區(qū)域金融發(fā)展的不均衡會(huì)導(dǎo)致行政勢(shì)力的不均等，而行政勢(shì)力的不均等又會(huì)加劇金融差異[9]。Juan等[10]運(yùn)用Theil指標(biāo)度量了1993—2001年間歐洲各國(guó)的金融發(fā)展差異程度，認(rèn)為歐洲在利率收斂上所取得的成果會(huì)分解到各個(gè)國(guó)家的金融市場(chǎng)，區(qū)域金融發(fā)展理論的研究不應(yīng)該僅僅關(guān)注區(qū)域金融的發(fā)展差異，更重要的是在此基礎(chǔ)上探討促進(jìn)區(qū)域金融合作的政策措施。國(guó)內(nèi)在區(qū)域金融發(fā)展差異上的研究也取得了諸多成果。從研究方法上來(lái)看，周立和胡鞍鋼[11]、王修華等[12]直接選取一個(gè)或多個(gè)金融發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行區(qū)域間的比較，進(jìn)而得出我國(guó)金融發(fā)展區(qū)域不均衡的結(jié)論。趙偉和馬瑞永[13]、李敬等[14]、譚力銘和曹建珍[15]等運(yùn)用多種金融發(fā)展指標(biāo)通過(guò)泰爾指數(shù)、變異系數(shù)、基尼系數(shù)、極大極小值等方法構(gòu)建不平等指數(shù)來(lái)衡量區(qū)域間金融發(fā)展差異，并對(duì)部分差異進(jìn)行了分解，更為細(xì)致準(zhǔn)確地度量了區(qū)域金融發(fā)展差異。金雪軍和田霖[16]、李敬等[17]運(yùn)用時(shí)間序列分析法、Hodrick Prescott濾波方法等對(duì)我國(guó)區(qū)域金融發(fā)展差異的收斂性、變動(dòng)趨勢(shì)等進(jìn)行了實(shí)證分析。

鑒于直接選取金融發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行區(qū)域間比較，只能對(duì)農(nóng)村金融差異的局部進(jìn)行度量(如金融規(guī)模、金融效率等)，并不能綜合反映農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異的程度，在此排除直接指標(biāo)對(duì)比法；另外本文研究的側(cè)重點(diǎn)在于對(duì)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異現(xiàn)狀的度量，而對(duì)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異的收斂性、未來(lái)進(jìn)行趨勢(shì)等不作過(guò)多考究，因此排除構(gòu)建計(jì)量模型的方法；泰爾指數(shù)方法作為衡量個(gè)人或區(qū)域間差異的指標(biāo)被眾多學(xué)者所引用，其最大優(yōu)點(diǎn)在于可以衡量組內(nèi)差距和組間差距對(duì)總差距的貢獻(xiàn)，因此本文選用泰爾指數(shù)方法對(duì)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異進(jìn)行度量，以考察我國(guó)農(nóng)村金融區(qū)域間差異、區(qū)域內(nèi)差異以及二者對(duì)總差異的貢獻(xiàn)。

(二)區(qū)域金融發(fā)展差異的影響因素

現(xiàn)階段對(duì)區(qū)域金融發(fā)展差異的影響因素的研究大多基于20世紀(jì)中期產(chǎn)生的金融發(fā)展理論。Gurley和Shaw[18]首先建立了逐步演進(jìn)的金融發(fā)展模型，開(kāi)創(chuàng)了金融發(fā)展理論研究的先河。Patrick[19]進(jìn)一步提出了需求追隨型和供給領(lǐng)先型金融發(fā)展模式，認(rèn)為金融發(fā)展的不同階段對(duì)應(yīng)不同的發(fā)展模式。這一時(shí)期金融發(fā)展理論主要集中在經(jīng)濟(jì)因素對(duì)金融發(fā)展的影響，包括之后的內(nèi)生金融增長(zhǎng)論也沒(méi)有脫離這一范疇，后者只不過(guò)將金融從經(jīng)濟(jì)發(fā)展體系之外納入到經(jīng)濟(jì)發(fā)展體系之內(nèi)。到20世紀(jì)末至21世紀(jì)初，學(xué)者們對(duì)金融發(fā)展理論研究的思路逐漸改變，轉(zhuǎn)而研究經(jīng)濟(jì)因素之外的其他因素對(duì)金融發(fā)展的影響，自此出現(xiàn)了新制度金融發(fā)展理論。如國(guó)外學(xué)者們從法律制度、政治因素、自然資源條件、社會(huì)資本等角度對(duì)金融發(fā)展及其差異形成進(jìn)行了分析，其成果對(duì)促進(jìn)地區(qū)金融協(xié)調(diào)發(fā)展與金融合作具有重要的理論價(jià)值[20-23]。國(guó)內(nèi)對(duì)金融發(fā)展差異的影響因素的研究大多基于國(guó)外學(xué)者的金融發(fā)展模型，但研究角度和研究方法各不相同。如談儒勇[24]從供給角度對(duì)金融發(fā)展的微觀動(dòng)因進(jìn)行分析，認(rèn)為供給領(lǐng)先型金融發(fā)展的影響因素主要有技術(shù)進(jìn)步、范圍經(jīng)濟(jì)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)和制度環(huán)境的變化；韓廷春、林磊[25]從宏觀經(jīng)濟(jì)制度和法律制度變遷的角度運(yùn)用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)分析了二者與金融發(fā)展的關(guān)系，得出制度變遷對(duì)我國(guó)金融發(fā)展具有推動(dòng)作用的結(jié)論；李敬、冉光和和萬(wàn)廣華[26]基于勞動(dòng)分工理論創(chuàng)新構(gòu)建了金融發(fā)展模型，并運(yùn)用夏普里值分解法對(duì)我國(guó)區(qū)域金融發(fā)展差異進(jìn)行分解，研究表明區(qū)域金融發(fā)展水平和商品交易效率、金融交易效率、投資品的生產(chǎn)彈性系數(shù)、地區(qū)人均受教育年限、社會(huì)福利水平之間具有穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，經(jīng)濟(jì)地理?xiàng)l件和國(guó)家制度傾斜等方面的差異是形成區(qū)域金融發(fā)展差異的主要原因，人均受教育年限、商品交易效率與金融交易效率對(duì)區(qū)域金融發(fā)展差異也具有重要貢獻(xiàn)；張金清等[27]利用VEC模型對(duì)我國(guó)金融發(fā)展及其影響因素進(jìn)行了分析，指出經(jīng)濟(jì)因素、法律因素和信用水平對(duì)金融發(fā)展影響顯著，政治因素對(duì)金融發(fā)展的影響不顯著，城市化水平反而對(duì)金融發(fā)展起到阻礙作用；劉同山[28]采用空間面板回歸方法，在考慮空間效應(yīng)的情況下，認(rèn)為區(qū)域金融發(fā)展主要受到周邊省區(qū)金融發(fā)展、自身經(jīng)濟(jì)水平和本區(qū)域內(nèi)的人力資本等因素的影響。

綜合國(guó)內(nèi)外學(xué)者的觀點(diǎn)，區(qū)域金融發(fā)展差異的影響因素主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：區(qū)位地理因素、經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素、制度因素和政治因素等。由于農(nóng)村金融市場(chǎng)特征與通稱的金融市場(chǎng)特征差異較大，因此本文在模型中加入市場(chǎng)因素，最終模型中將區(qū)域金融發(fā)展差異的影響因素主要設(shè)定為四個(gè)方面：區(qū)位發(fā)展因素、經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素、政治因素和市場(chǎng)因素。

三、農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異的度量

結(jié)合前文的分析，本研究選用泰爾指數(shù)對(duì)我國(guó)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異進(jìn)行度量。泰爾指數(shù)的基本形式設(shè)定如下：

其中TL為泰爾指數(shù)值，CDi為各地區(qū)農(nóng)村存貸款之和，數(shù)據(jù)由各省市農(nóng)商行、農(nóng)村信用社、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行以及中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行中的農(nóng)業(yè)存貸款之和統(tǒng)計(jì)得出，AGDPi為各地區(qū)農(nóng)業(yè)GDP，因考慮到現(xiàn)有鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)較多的跨界經(jīng)營(yíng)，且主營(yíng)業(yè)務(wù)與農(nóng)業(yè)大多無(wú)關(guān)，故僅選用各地農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值作為農(nóng)業(yè)GDP的衡量指標(biāo)。本文根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局劃分方法將全國(guó)劃分為東、中、西三大區(qū)域，其中重慶和西藏的數(shù)據(jù)缺失，在文中剔除。根據(jù)泰爾指數(shù)的可分解性，泰爾指數(shù)值由區(qū)域內(nèi)差異值和區(qū)域間差異值組成，其中區(qū)域間差異為:

區(qū)域內(nèi)差異為:

全國(guó)的泰爾指數(shù)值為：TL=TLBE+TLIN

式中下標(biāo)E、C、W分別表示東、中、西部地區(qū)。泰爾指數(shù)是基于熵進(jìn)行的運(yùn)算，可以有效反映個(gè)體之間的差異性。泰爾指數(shù)的值越大，表明個(gè)體之間的差異越明顯。

表1為衡量2002—2011年間農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異的泰爾指數(shù)值。整體來(lái)看，總體差異的泰爾指數(shù)值均高于0.314，高于國(guó)內(nèi)學(xué)者用同樣方法測(cè)算的全國(guó)區(qū)域金融發(fā)展差異的泰爾指數(shù)值(均值為0.15)[29]，農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異程度遠(yuǎn)較金融行業(yè)總體水平要高。為了更直觀顯示國(guó)內(nèi)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異水平，本文將區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間差異以及各區(qū)域發(fā)展差異的泰爾指數(shù)分別用圖1和圖2表示。圖1中可以看出，區(qū)域內(nèi)差異對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)占了絕大部分，整體趨勢(shì)為在波動(dòng)中下降；區(qū)域間差異一直維持在較低的水平(在0.015附近水平)，且存在輕微下降趨勢(shì)。另外，從圖2中分析得出，我國(guó)東部地區(qū)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異總體上較中西部要高，且較為穩(wěn)定；中部地區(qū)的發(fā)展差異有上升的趨勢(shì)，到2011年已接近東部地區(qū)的差異水平；西部地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展水平發(fā)展緩慢，發(fā)展差異較小且差異水平有下降的趨勢(shì)?？傮w看來(lái)，我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域內(nèi)差異較大，而全國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展三大區(qū)域的差異水平比較均衡，除西部地區(qū)因?yàn)榘l(fā)展水平低導(dǎo)致的差異內(nèi)斂，中東部的發(fā)展差異程度相差不大。從泰爾指數(shù)值可以看出，我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的地區(qū)差異顯著，表明我國(guó)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展不均衡現(xiàn)象已較為突出。

表1 2002—2011年間的農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異的泰爾指數(shù)值

資料來(lái)源：2003—2012年《中國(guó)金融年鑒》、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒等；表中數(shù)據(jù)由原始數(shù)據(jù)整理計(jì)算得出，泰爾指數(shù)值均保留三位小數(shù)點(diǎn)。

圖1農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異的區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間分解

圖2東中西部農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異的泰爾指數(shù)統(tǒng)計(jì)描述

四、農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異的影響因素

由于我國(guó)農(nóng)村金融形式單一，其表現(xiàn)形式主要是農(nóng)村存貸款，借鑒國(guó)際通用的衡量金融發(fā)展水平的方法*目前的研究通常采用戈德史密斯(Gold Smith)的金融相關(guān)比率和麥金農(nóng)(Mckinnon)的貨幣化程度指標(biāo)來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)的金融發(fā)展水平。戈德史密斯的金融相關(guān)比率是指全部金融資產(chǎn)總量與GDP之比，通常用來(lái)測(cè)度一個(gè)地區(qū)的金融發(fā)展規(guī)模。麥金農(nóng)的貨幣化程度指標(biāo)通常被簡(jiǎn)化為M2和GDP之比。，本文選擇農(nóng)業(yè)存貸款之和與農(nóng)業(yè)GDP之比計(jì)算金融相關(guān)比率以衡量各地農(nóng)村金融發(fā)展水平，其中農(nóng)業(yè)存貸款之和由農(nóng)村商業(yè)銀行存貸款、農(nóng)村信用社存貸款、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行農(nóng)業(yè)類存貸款和中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行存貸款之和計(jì)算得出。本文的實(shí)證分析以金融相關(guān)比率為被解釋變量，設(shè)定各種影響因素為解釋變量，采用混合回歸模型和非觀測(cè)效應(yīng)模型對(duì)所獲數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

(一)變量選擇、數(shù)據(jù)來(lái)源與模型構(gòu)建

基于以上分析，我們構(gòu)建如下靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型：

FIRit=α0+α1Eduit+α2Inftit+α3Pgdpit+α4Pexpit+α5K1it+α6K2it+μit

μit=ηi+εit(i=1,2,…,N,t=1,2,…,T)

其中FIR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，Pgdp為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，Pexp為地區(qū)政策支持，K2為金融市場(chǎng)交易效率，α0為常數(shù)項(xiàng)，μit為復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)，包括隨個(gè)體和時(shí)間改變的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)εit以及對(duì)于特定的個(gè)體而言不隨時(shí)間變化的影響因素ηi。ηi通稱為“個(gè)體效應(yīng)”，固定效應(yīng)模型中我們將“個(gè)體效應(yīng)”視為不隨時(shí)間變化的固定因素，同樣隨機(jī)效應(yīng)模型中我們視其為隨機(jī)因素。在本文中由于使用的樣本是全國(guó)29個(gè)省、市、自治區(qū)，幾乎占總體的全部，我們認(rèn)為該模型中的“個(gè)體效應(yīng)”應(yīng)該是不隨時(shí)間改變的固定性因素，因此傾向于選擇固定效應(yīng)模型。為驗(yàn)證以上推論，在下文中我們會(huì)采用計(jì)量方法進(jìn)行檢驗(yàn)。

另外，上述靜態(tài)模型的假設(shè)是基于被解釋變量隨著解釋變量的變動(dòng)及時(shí)完全變動(dòng)，而未考慮到滯后因素。鑒于農(nóng)村金融業(yè)的發(fā)展可能存在一定的慣性效應(yīng)，因此將滯后因素納入模型中是必要的，而引用動(dòng)態(tài)模型將能較好地解決模型中滯后因素缺失的問(wèn)題。因此，我們構(gòu)建如下動(dòng)態(tài)調(diào)整模型：

FIRit=α0+FIRit-1+α1Eduit+α2Inftit+α3Pgdpit+α4Pexpit+α5K1it+α6K2it+μit

其中FIRit-1是FIRit的一階滯后項(xiàng)，調(diào)整系數(shù)是衡量滯后期因素對(duì)本期因素的影響程度值。通常動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)需借助工具變量進(jìn)行，一般有兩種估計(jì)方法，即兩階段差分廣義矩估計(jì)(DID-GMM)和系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(SYS-GMM)。本文將使用這兩種方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。

(二)實(shí)證分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)

本文使用STATA11.0SE統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)各變量進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。由于西藏和重慶的部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失過(guò)多，因此本文篩除這兩個(gè)樣本，樣本量共計(jì)290個(gè)。在計(jì)算過(guò)程中，各變量的單位均按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局標(biāo)準(zhǔn)單位進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性問(wèn)題，本文計(jì)算了各變量的Pearson相關(guān)系數(shù)(如表3所示)，發(fā)現(xiàn)各變量間相關(guān)系數(shù)均較低，在此基礎(chǔ)上我們計(jì)算了解釋變量的方差膨脹因子(如表4所示)，發(fā)現(xiàn)全部小于10，說(shuō)明模型中并不存在多重共線性的問(wèn)題。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3 Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣

注：“*”、“**”、“***”分別表示10%、5%和1%的水平上顯著。下同。

表4 解釋變量的方差膨脹因子

2.模型估計(jì)結(jié)果與分析

表5報(bào)告了模型1～5的估計(jì)結(jié)果，模型1和模型2分別為靜態(tài)回歸模型中的固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。固定效應(yīng)模型中，F(xiàn)檢驗(yàn)結(jié)果顯著，表明固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合OLS模型；隨機(jī)效應(yīng)模型中，通過(guò)Breusch and Pagan檢驗(yàn)結(jié)果顯著，表明隨機(jī)效應(yīng)同樣非常顯著。由于隨機(jī)效應(yīng)模型要求文中解釋變量與個(gè)體效應(yīng)相關(guān)，而固定效應(yīng)模型要求解釋變量是嚴(yán)格外生的，因此構(gòu)造一個(gè)統(tǒng)計(jì)量判斷個(gè)體效應(yīng)和解釋變量是否相關(guān)即可作為應(yīng)選用何種模型的依據(jù)。本文使用國(guó)內(nèi)外通用的Hausman檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)文中適合使用何種模型，檢驗(yàn)結(jié)果顯示協(xié)方差矩陣是非正定的，因此Hausman檢驗(yàn)結(jié)果不能作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型的實(shí)證分析結(jié)果，發(fā)現(xiàn)除了K1的系數(shù)差異較大，二者差異不是很大，說(shuō)明固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型均有一定的適應(yīng)性。但由于本文屬于全樣本分析，因此選擇固定效應(yīng)模型更為合適。

表5 模型估計(jì)結(jié)果

通常，面板數(shù)據(jù)有可能存在異方差和自相關(guān)問(wèn)題，本文使用Wooldridge檢驗(yàn)對(duì)模型自相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果接受原假設(shè)，說(shuō)明模型的自相關(guān)問(wèn)題不明顯。另外，我們用似然比檢驗(yàn)對(duì)異方差問(wèn)題進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，異方差問(wèn)題較為嚴(yán)重。為消除異方差問(wèn)題，本文使用廣義最小二乘法(FGLS)對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，以修正異方差問(wèn)題。結(jié)果顯示，對(duì)數(shù)似然值和Wald檢驗(yàn)均顯著，說(shuō)明模型擬合效果較好。根據(jù)模型3的估計(jì)結(jié)果，解釋變量的估計(jì)均在1%程度上顯著，說(shuō)明地區(qū)教育水平、地區(qū)商品交易效率、地區(qū)信息化水平、地區(qū)政策支持和金融市場(chǎng)交易效率對(duì)金融相關(guān)比率都有顯著影響，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平則對(duì)金融發(fā)展有微弱的反向作用，這可能與以下兩個(gè)因素有關(guān)：一是農(nóng)業(yè)自身的弱質(zhì)性帶來(lái)的對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用不明顯，據(jù)測(cè)算，我國(guó)第一產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)率自1990年開(kāi)始逐步下降，至2012年已降至10%以下，同時(shí)第二第三產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)的地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)占比降低，發(fā)展緩慢，因此導(dǎo)致了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因素對(duì)金融發(fā)展的反向作用[32]；二是農(nóng)村普遍存在資金流出現(xiàn)象，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)農(nóng)村金融的促進(jìn)作用并不能明顯體現(xiàn)出來(lái)。

模型4和模型5分別運(yùn)用兩種動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)方法對(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)整模型進(jìn)行了估計(jì)。由于金融發(fā)展存在一定的滯后效應(yīng)，本文將金融相關(guān)比率的滯后一階引入方程解釋變量中進(jìn)行分析，滯后項(xiàng)系數(shù)體現(xiàn)了現(xiàn)有農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)下一期農(nóng)村金融發(fā)展水平的影響程度。對(duì)于動(dòng)態(tài)面板模型，需滿足殘差項(xiàng)不能存在二階序列相關(guān)的假設(shè)，因此本文使用Arellano and Bond檢驗(yàn)對(duì)二階序列相關(guān)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示兩種模型均通過(guò)檢驗(yàn)，不存在二階序列相關(guān)。另外，對(duì)于GMM估計(jì)的有效性還需檢驗(yàn)其工具變量的有效性，通常采用Sargan或Hansen檢驗(yàn)來(lái)識(shí)別，由于本文工具變量少，且數(shù)據(jù)為短面板，使用Hansen檢驗(yàn)較為適合。結(jié)果顯示，差分GMM估計(jì)在10%程度上未能通過(guò)檢驗(yàn)，而系統(tǒng)GMM模型估計(jì)通過(guò)檢驗(yàn)，因此本文認(rèn)為系統(tǒng)GMM估計(jì)是有效的。

由于金融發(fā)展存在一定的慣性，上一期的金融發(fā)展程度對(duì)本期金融發(fā)展的影響通常是正向的，受金融發(fā)展規(guī)模、金融發(fā)展效率等的影響，金融發(fā)展程度越高的地區(qū)金融發(fā)展的速度越快，因此滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)應(yīng)該為正。從模型5可以看出，F(xiàn)IRt-1的系數(shù)為0.2963，且在1%程度上顯著，這說(shuō)明上一期的農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)本期的農(nóng)村金融發(fā)展影響是非常顯著的，這與金融發(fā)展理論的預(yù)期是相符的。同時(shí)這也表明，農(nóng)村區(qū)域金融發(fā)展的差異存在擴(kuò)大的趨勢(shì)。另外，在此模型中，地區(qū)信息化水平對(duì)于被解釋變量影響并不顯著，就現(xiàn)階段來(lái)看，農(nóng)村信息化水平的提高并不能顯著推動(dòng)農(nóng)村金融發(fā)展，原因首先在于農(nóng)村信息化的應(yīng)用還未達(dá)到金融層面，其次電子交易在農(nóng)村難以快速普及，因此，信息化水平的提高暫未能對(duì)農(nóng)村金融的發(fā)展產(chǎn)生深刻影響。

總結(jié)上文可以發(fā)現(xiàn)，四個(gè)因素(區(qū)位發(fā)展因素、經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素、政治因素和市場(chǎng)因素)對(duì)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展均有顯著影響，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對(duì)農(nóng)村金融發(fā)展有反向影響，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)整體金融市場(chǎng)的研究結(jié)論則與其恰好相反，這與農(nóng)村金融市場(chǎng)的特殊性有一定的關(guān)系，農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性和長(zhǎng)期的資金外流使得農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展未能很好地帶動(dòng)農(nóng)村金融的發(fā)展，隨著地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及儲(chǔ)蓄水平和消費(fèi)水平的提高，農(nóng)村貸款率反而沒(méi)有相應(yīng)的增長(zhǎng)，由此導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對(duì)農(nóng)村金融發(fā)展呈現(xiàn)微弱的反向影響；地區(qū)教育水平、地區(qū)商品交易效率、地區(qū)信息化水平、地區(qū)政策支持和金融市場(chǎng)交易效率對(duì)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展有顯著的正向影響。

五、結(jié)論與政策建議

本文選取我國(guó)29個(gè)省(市、自治區(qū))的數(shù)據(jù)，運(yùn)用泰爾指數(shù)對(duì)我國(guó)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異進(jìn)行了度量，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對(duì)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異的影響因素進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)?；谝陨涎芯?，本文得出以下結(jié)論：第一，我國(guó)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異普遍存在，三大區(qū)域的差異水平較為均衡；從差異分解的情況來(lái)看，區(qū)域間差異遠(yuǎn)小于區(qū)域內(nèi)差異，區(qū)域內(nèi)差異在一定程度上決定了總體差異的水平。第二，靜態(tài)面板模型的結(jié)果顯示，地區(qū)教育水平、地區(qū)商品交易效率、地區(qū)信息化水平、地區(qū)政策支持和金融市場(chǎng)交易效率對(duì)金融相關(guān)比率均有影響，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)金融發(fā)展有微弱的反向作用，這與農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性和農(nóng)業(yè)資金外流有一定的關(guān)系。第三，動(dòng)態(tài)面板模型的結(jié)果顯示，上一期的農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)本期的農(nóng)村金融發(fā)展影響是非常顯著的，這表明，地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展的差距可能會(huì)出現(xiàn)越來(lái)越大的現(xiàn)象，國(guó)家應(yīng)該通過(guò)制定相應(yīng)的政策對(duì)此現(xiàn)象進(jìn)行宏觀調(diào)控，防止差異擴(kuò)大。

因此，本文提出如下政策建議:

第一，通過(guò)鼓勵(lì)正規(guī)金融組織進(jìn)入農(nóng)村市場(chǎng)、扶持民間新型金融組織(如資金互助社、貸款公司等)，提升農(nóng)村金融發(fā)展的水平。第二，促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和區(qū)位發(fā)展水平的同等提升，包括地區(qū)教育水平、地區(qū)信息化水平、地區(qū)商品交易效率、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等。第三，農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異是由多種因素造成的，除了各種短期不可控的因素外(如區(qū)位發(fā)展因素、經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素等)，如政治因素、市場(chǎng)因素這些可控變量對(duì)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異的形成也具有不可忽視的作用。因此，政府可以通過(guò)財(cái)政支持、提高市場(chǎng)開(kāi)放程度和地區(qū)市場(chǎng)化程度等促進(jìn)地區(qū)農(nóng)村金融均衡發(fā)展。

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ResearchonDifferencesandAffectingFactorsofRegionalDevelopmentinRuralFinance

LI Xin，WANG Li-li，WEI Shan

(CollegeofEconomics&Management,NorthwestA&FUniversity,Yangling712100,China)

Based on panel data of 29 provinces (municipalities and autonomous regions) from 2002-2011, it measures quantitatively the rural finance development differences in China’s eastern, central and West regions using the Theil index, and investigates its influencing factors using the quantitative analysis of panel data model.The results show that there is widespread differences of regional development in rural finance in China, and differences within the region accounts for the major part of the difference; Monetary Ratio and Explanatory variables (including regional education level, regional commodity trading efficiency, regional informatization level, regional policy support and the efficiency of financial market transactions) are significantly affected, and for the influence of agricultural capital outflows and weak regional economic development, the level of financial development has a weak reverse effect; The rural financial development level of last period has a positive impact on the rural financial development level of current period, which suggests that differences of regional development in rural finance shows expansion signs.

rural finance; differences of regional development; theil index; panel data; GMM

2013-10-25

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目(13BJY106)

李 鑫(1988—)，男，江蘇徐州人，西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生，主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理。E-mail:amenylx@163.com

F832.35

A

1672-0202(2014)01-0028-10