云南财经大学学报金融论文范文

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发布时间：2013-12-09 16:28:19 更新时间：2013-12-09 16:51:17

　　［摘要］从农村金融自身的发展出发，在界定农村金融发展涵义的基础上，设计相应的指标，从规模、效率及结构三个方面来衡量农村金融发展。利用VAR模型对农村金融发展和城乡收入差距之间的长期均衡和短期波动关系进行的实证分析表明：农村金融发展相对规模的扩大拉大了城乡收入差距，农村金融**效率的提高和非正规金融规模的扩大缩小了城乡收入差距。

　　［关键词］农村金融,城乡收入差距,金融抑制,非正规金融,云南财经大学学报

　　一、多数文献是从中国整体金融发展的宏观视角出发，认为中国整体金融发展显著扩大了城乡收入差距；而从农村自身金融发展出发，对城乡收入差距进行研究则较少。比较有代表性的研究如下：

　　张立军、湛泳（2006）［1］运用改革开放后与农村金融相关的经济数据，分析了农村金融发展对城乡收入差距的影响。结果显示：由于农村资金的大量流失，农村金融发展拉大了城乡收入差距。但该研究中仅采用了农户储蓄加上农业贷款之和除以农业产出的比值作为衡量农村金融发展的指标，忽略了农村金融发展具有发展规模和发展效率两个方面，所以结论中仅提出要扩大农村金融资源的供给，节制农村资金外流，而未提及农村金融资源的利用效率。姚耀军（2005）［2］从农村金融与城市金融的相对滞后的视角出发，选择了城市金融发展水平与农村金融发展水平之比的农村金融发展相对滞后指标，对农村金融发展相对滞后与城乡收入差距的关系进行了实证分析。张立军、湛泳（2006）［3］在金融发展对城乡收入差距影响的作用机制方面进行了研究，提出了金融发展对城乡收入差距作用机制的三大理论假设，并运用1978～2004年的相关数据进行了实证分析。实证结果显示：金融发展通过门槛效应、地区与城乡的非均衡性以及降低贫困效率影响城乡收入差距，与理论假设相符。

　　然而上述文献仅仅使用农村金融规模来衡量农村金融发展，忽视了农村金融**的效率和非正规金融的发展。为了更完整深入地探讨农村金融发展的影响，本文将从金融发展的规模、效率以及结构三个方面研究农村金融发展对城乡收入差距的影响。

　　二、农村金融发展目前，学术界对于农村金融发展没有统一的定义。本文根据农村金融体系的自身特点，对农村金融发展的涵义给予界定：我国农村金融发展是指增加农村金融的相对供给数量、提高资金配置效率和对内生于农村经济的非正规金融机构进行规范，促进农村经济发展的过程。在规模上，突出金融相对规模的扩大，随着农村经济的发展，农村金融机构有能力提供相应的金融服务；在效率上，防止农村金融资金的流失，并在农村自身经济生产中有效率地对资源重新配置，实现投资收益最大化；在结构上，提高农村正规金融机构的商业性和自主性，同时，规范非正规金融机构，形成合理的内生于农村经济的金融结构。

　　1.农村金融的相对规模

　　国际上常用金融相关比率（FIR）［4］来衡量一国的金融发展水平，即在某一时点上现存的金融资产总额与国民财富之比，为了方便，常用金融资产总额与一国的GDP之比来计算。衡量我国农村金融发展的相对规模时，以上述表达式为基础，结合实际加以变动。在我国农村金融系统中，银行业具有极强的垄断地位，它对各农村地区经济增长的影响是最直接、最重要的，因此，以各类农村金融机构的信贷总和作为农村金融资产总额的一个窄的衡量指标，同时选取农村GDP总值来衡量农村经济生产总值，定义农村金融相关比率RFIR（RuralFinancialInterrelationsRatio）为全部农村存贷款总和与农村GDP之比，即：

　　RFIR=RC+RDRGDP（1）

　　其中RFIR为农村金融相关比率，RC为农村存款总和，RD为农村贷款总和，RGDP为农村GDP农村GDP根据各年的《中国农村经济绿皮书》整理而得。。

　　2.农村金融发展的效率指标

　　农村金融发展的效率主要分为农村金融资源的转化效率和配置效率两部分。［5］金融资源的转化效率衡量农村的大量存款是否有效转化为农村贷款，是否满足了农村经济对金融服务的需求；农村金融的配置效率是指农村金融资源即农村贷款是否根据市场利率自由流动，在重新配置中是否达到了帕累托最优。

　　（1）农村金融资源的转化效率。在农村的金融市场中，金融资源的供给来源多是农户在银行中的储蓄，通过银行转化为贷款流入资金市场。但其中只有一小部分金融资源转化为农村贷款（包括农业贷款和乡镇企业贷款）投入到农村自身经济的生产中。因此，对于农村金融效率中的转化效率，应着重考察农村金融机构对储蓄的转化能力，即农村储蓄转化为农村贷款的能力。

　　因此，选取农村存贷款比率（SLR）来衡量农村金融转化效率：

　　SLR=RLRS（2）

　　其中RS和RL分别为农村储蓄和农村贷款。

　　（2）农村贷款的配置效率。衡量农村金融机构效率的另一方面是农村贷款在生产中的配置效率，即金融资源在生产过程中的重组是否实现了帕累托最优配置。

　　我国农村贷款分为农业贷款和乡镇企业贷款两大部分。其中，在政府主导的农村信贷体系下，农业贷款主要是针对农业生产的需要，向国有农业企业、农业生产集体经济组织和农户的贷款，农业贷款效率较为低下，而且增大了农村金融风险。［6］而乡镇企业贷款主要是为农户和农村集体经济组织服务的，用于创建各种企业来支援农业发展。农业贷款的配置效率往往低于乡镇企业贷款的效率。

　　因此，采用乡镇企业贷款与农村GDP的比率来衡量农村金融资源的配置效率亚洲开发银行（1992）以对私人部门的信贷量与名义GDP之比反映资金配置状况，King和Levine（1993）提出指标PRIVY等于提供给非金融私人部门的信贷与GDP的比率，两个指标的上升均表示金融资源配置效率的提高。。

　　ALLOE=RELRGDP（3）

　　其中，ALLOE为农村金融资源配置效率，REL和RGDP分别代表乡镇企业贷款和农村GDP。

　　3.非正规金融的相对规模关于农村正规金融在拙作《金融发展的规模、效率》中已经给予全面的讨论，因此，对于衡量农村金融结构的指标，本文选择非正规金融的规模测算。

　　与正规金融不同，非正规金融由于缺少政府部门的正式监管以及大量非正规金融机构的隐蔽性，无法对其进行统计，缺乏准确的官方数据。因此，要衡量非正规金融相对经济发展的规模，必须先对非正规金融贷款总额进行测算。

　　（1）非正规金融贷款总额。由于缺乏公开准确的农村非正规金融总额的统计数据，所以一般采取抽样调查研究或者模型估计进行测算。本文利用田光宁等［7］估计出的农村非正规贷款的上下限，求其平均和来代表农村非正规金融渠道贷款额。

　　IRL=IRL1+IRL22(4)

　　IRL1为非正规贷款总额的下限，IRL2为非正规贷款总额的上限IRL1和IRL2数据来自田光宁、李建军在《中国农村经济发展中金融支持结构演变》中的测算结果。，IRL为农村非正规金融贷款总额的测算。

　　（2）非正规金融相对规模。［8］依照金融发展理论中衡量金融发展规模的指标设计方法，得到一个相对准确地衡量农村非正规金融发展相对规模的指标，即农村的非正规金融相关比率，采用非正规金融贷款总额与农村国民收入的比率。

　　IRF=IRLRGDP(5)

　　其中，IRF代表农村非正规金融相对规模，IRL代表农村非正规金融贷款额，RGDP代表农村GDP。

　　三、我国农村金融发展现状分析我国农村金融发展规模、效率以及非正规金融相对规模见表1。

　　表1中国农村金融发展规模、效率及非正规金融相对规模

　　年份RFIRSLRALLOEIRF年份RFIRSLRALLOEIRF1978年0.270.890.010.261994年0.440.790.790.181979年0.280.790.010.291995年0.350.780.780.201980年0.320.870.010.281996年0.460.790.790.161981年0.340.820.010.321997年0.490.780.780.211982年0.350.770.020.341998年0.540.820.820.201983年0.360.740.030.321999年0.570.820.820.191984年0.421.030.060.302000年0.570.730.130.171985年0.391.020.090.272001年0.600.720.130.161986年0.471.080.120.292002年0.560.710.120.141987年0.501.100.130.272003年0.590.700.120.131988年0.461.140.130.242004年0.570.680.100.131989年0.491.121.120.272005年0.590.630.090.101990年0.521.081.080.312006年0.570.540.060.081991年0.571.001.000.272007年0.550.530.060.071992年0.591.011.010.212008年0.570.480.060.081993年0.521.041.040.17数据来源：根据历年农村金融相关数据整理而得。

　　农村金融的相对规模在改革开放后取得了长足的发展，但是仍然处于起步阶段。农村的金融相关率体现了我国农村经济的货币化水平。该比率从1979年的28%提高到2008年的57%，其中农村FIR在2001年达到最高点为60%，进一步表明经济货币化程度在农村是逐渐加深的。

　　农村金融资源转化效率逐渐降低，存贷款比率缩小，说明银行将存款转化为贷款的能力减弱，农村储蓄与农村贷款之间的缺口不断加大。农村资源的转化效率在1984～1993年普遍较高，甚至有些年份大于1；但是在1993年后转化效率逐渐降低，到2008年底降至0.48。农村贷款与农村存款的差距越来越大，大量的农村金融资源流失。

　　农村金融资源配置效率指标ALLOE区分了农村贷款总量中投向乡镇企业的部分和单一投向农业的部分，指标值越大代表投向乡镇企业的贷款比重越大，农村贷款配置效率越高。我国农村金融贷款配置效率经历了先上升，再平稳波动，而后下降的变化过程。从1978～1987年，十年间从最初的0.01增加到了0.13，其原因是农村的乡镇企业多是经营资本密集型的产业，农村贷款使得乡镇企业得到了迅猛发展，促进了农村经济的快速发展，金融贷款的配置效率较高。从1988～2003年配置效率一直在0.15~0.12之间平稳波动，但2003年以后开始下降，2008年下滑至0.06。在这个阶段农业贷款大大超过了乡镇企业贷款，2003年农业贷款为8411.35亿元，2008年底升为17628.82亿元，增长了110%，而乡镇企业贷款数额基本保持不变。农业生产的弱质性和乡镇企业的发展速度明显放缓造成了农村贷款配置效率下降。

　　非正规金融相对规模在长期内呈下降的趋势。从1978～1991年，由于农村金融资金流失，用于农村经济发展的正规金融资源的供给短缺，使得一大批非正规金融借贷发生。IFIR在0.30左右轻微波动，说明非正规金融在农村经济发展中起到了很大的作用。从1992～2000年，政府出台取缔非正规金融的政策，但由于农村非正规金融对地方经济有着有利帮助，使得地方政府与非正规金融“合谋”，出现了非正规金融屡禁不止的状况。因此IFIR在0.21到0.17之间呈波动下降趋势，但是下降趋势并不明显。从2001～2008年，受信息、交易成本等因素的制约，导致农村非正规金融在规模和范围上的劣势。［9］同时正规金融机构在服务农村经济方面不断完善，农信社采用浮动的存贷款利率，上调了农村贷款利率，减少了金融资源供给方面的抑制性；而且小额农户贷款的大量发行，使得农民更容易在正规金融机构取得符合自身经济发展需求的小额贷款。IFIR从0.16快速下降到0.08，下降的幅度达到50%。

　　总之，改革开放以来，我国农村金融发展取得了长足的进步，但仍然存在一些问题：农村金融规模相对较小，农村金融需求受到抑制；［9］农村金融资源的转化效率低下，农村金融资源严重流失；用于大力发展农村二、三产业的乡镇企业贷款短缺，农业贷款尚未形成规模经济，农村金融资源配置效率低下；内生于农村经济的非正规金融发展遭遇“瓶颈”，相对规模逐渐缩小。

　　四、农村金融发展对城乡收入差距影响的实证分析我们运用改革开放后我国农村金融以及城乡收入差距的数据建立半对数模型如下：

　　lnCJ=c+α1FIR+α2SLR+α3ALLOE+α4RIF+ε（6）

　　其中，CJ为城乡收入比率；FIR为农村金融发展规模；SLR为农村金融机构的资源转化效率；ALLOE为农村贷款的配置效率；RIF为非正规金融规模；ε为估计误差。

　　1.变量平稳性检验。

　　为避免出现伪回归问题，使用ADF检验对变量的时间序列进行平稳性检验。

　　城乡收入差距、农村金融相关率、农村金融资源转化效率、农村贷款配置效率、非正规金融规模均是非平稳序列，而且这些变量经过一阶差分后均平稳，故这些变量是一阶单整的。所以可以对这些变量进行下面的协整检验（见表2）。［10］

　　表2变量的平稳性检验

　　变量检验类型ADF临界值（1%）临界值（5%）平稳性Problncj（c，t，0）-2.8995-4.2967-3.5683不平稳0.1767D(lncj)（0，0，2）-2.5741-2.6534-1.9538平稳0.0121RFIR（c，t，1）-2.7664-4.3098-3.5742不平稳0.2199D(RFIR)（0，0，1）-3.4193-2.6501-1.9533平稳0.0013SLR（c，t，1）-0.6777-4.3098-3.5742不平稳0.9655D(SLR)（0，0，1）-2.9184-2.6501-1.9533平稳0.0051ALLOE（c，t，1）0.7129-4.3098-3.5742不平稳0.9625D(ALLOE)（0，0，0）-7.9491-2.6471-1.9529平稳0.0000RIF（c,t,0)-3.5313-4.2967-3.5683不平稳0.0540D(RIF)（0,0,0)-4.8474-2.6471-1.9529平稳0.0000资料来源：作者利用计量软件计算得出。

　　2.协整检验。

　　本文采用Johanson协整检验来分析城乡收入差距与农村金融发展水平、效率以及非正规金融规模的长期关系。

　　首先，构建包含城乡实际收入比率对数、农村金融相关率、农村金融资源转化效率、农村贷款配置效率、非正规金融规模五个变量的VAR模型，用AIC、SC信息准则和LR等统计量作为VAR模型的最优滞后期数的检验标准。检验结果见表3，最优滞后期数为1。

　　表3最优滞后期数的选择

　　LaglnLLRFPEAICSCHQ0185.8747NA2.63e-12-12.47412-12.23838-12.400291299.9373180.9268*5.83e-15*-18.61636-17.20192*-18.17338*2326.019632.378116.41e-15-18.69101*-16.09786-17.87887资料来源：作者利用计量软件计算得出。

　　其次，采用Johanson协整检验来分析城乡收入差距与农村金融发展规模、效率、非正规金融规模的长期关系。结合ADF单位根检验的结果，采用包含常数项、不包含趋势项的协整检验形式，同样选取滞后期数为1。

　　表4Johansen协整检验结果(迹统计量)

　　协整关系个数特征值迹统计量5%临界值置信概率None*0.74297387.9280269.818890.0009Atmost1*0.56121948.5294247.856130.0431Atmost20.48134824.6405129.797070.1747资料来源：作者利用计量软件计算得出。

　　协整检验结果由表4可知：在5%的显著性水平下，五个变量之间至少存在一个协整关系，即表明农村金融相关率RFIR、农村金融资源转化率SLR、农村贷款配置效率ALLOE、农村非正规金融规模RIF与城乡收入差距之间存在着长期稳定的关系。

　　3.误差修正模型的建立。

　　构建如下VEC模型:

　　△lncjt=α△lncjt-1+β△rfirt-1+γ△slrt-1+η△alloet-1+λ△rift-1+