農村合作金融對農業經濟增長影響的實證檢驗

李 濤，梁 晶

（1.山西財經大學 國貿學院，太原 030006；2.太原科技大學 經濟與管理學院，太原 030024）

0 引言

“三農”問題一直是我國亟待解決的重要問題之一。農業增加緩慢、城鄉貧富差距過大、農民生活水平普遍較低等均制約我國經濟的總體發展。資金的匱乏使得農業發展想而不得，故解決農業資金短缺問題是解決“三農”問題的關鍵之舉。農信社作為當前我國農村合作金融的主要力量，在搞活農村經濟、推動農業發展、增加農民就業等方面發揮了重要作用。如果能夠了解農信社支農貸款對于農業經濟增長的影響方向、時效以及程度，則可以制定更加適宜的金融策略，以促進農業經濟穩定向好增長。

回顧農村合作金融機構或者農信社與農業經濟增長二者間關系的已有文獻，從研究方法上來說，現有研究通常采用VAR模型對變量間的長期作用進行分析。吳華增和蘭慶高（2017）[1]運用VAR模型對農村經濟增長與農村財政金融間的關系進行分析后發現，當前農村金融配置效率較低，不足以促進農村經濟增長。從區域上來看，文獻中往往選擇某一城市或地區進行實證研究[2，3]。從時間上來看，當前文獻采用的研究數據時間跨度較短或較早，而且通過現有文獻可知，國內大部分學者認為農村金融對于農民增收、農業經濟增長的影響是處于制約狀態而不是促進其發展[4，5]。那么，農村合作金融的發展能夠推動農業經濟的增長嗎？影響程度又如何？都是當前我國處于經濟轉型期農村經濟亟待研究的理論問題。本文的邊際貢獻在于將時間序列數據進行延展，運用VEC模型針對全國層面農村合作金融機構對農業經濟增長影響進行更加深入的實證分析。

1 研究設計

1.1 指標選擇與數據來源

基于前人研究，選擇農信社這一具有代表性的農村合作金融機構，本文將時間序列進行延伸，選取1986—2017年的農信社全國數據及農業總產值數據，基于VEC模型采用協整檢驗及脈沖函數分析農村合作金融對農業經濟增長的長短期影響，試圖從全國水平上檢驗農村合作金融與農業經濟增長的關系。其中，選用農信社貸款余額表示農信社支農貸款（ASL），選用農業GDP表示農業經濟增長（AGDP），數據均來源于《中國統計年鑒》（1987—2018）、《中國金融年鑒》（1987—2018）。為了消除物價變動的影響，變量均依照指數進行折算。AGDP指標根據當期的農業GDP數據按照GDP折算指數轉換為1986年為基期的不變價農業GDP，ASL指標按農產品生產價格指數折算為1986年為基期的不變價支農貸款。

1.2 計量模型與方法

本文選擇VEC模型對二者進行實證分析，主要基于以下原因：一方面，大多數經濟變量間是長期作用與短期波動并存的，VAR模型通常用以探討變量之間的長期關系而忽視了短期波動，而VEC模型中含有的誤差修正項在研究變量長期關系過程中還可以探究其短期波動狀況，分析變量的短期波動狀況與長期均衡態勢相偏離的程度；另一方面，采用時間序列數據的變量常常存在不平穩性，在不平穩的變量間若存在長期協整關系，就能夠設立VEC模型來分析變量的長期穩定情況。基于上述條件，本文建立了VEC模型來研究農村合作金融對農業經濟增長的影響方向、時效及程度。

VEC模型本質上是擁有協整關系的VAR模型。通常情況下，對于含有多個變量及協整關系的VAR模型可表示為如下形式：

式中，yt是內生變量向量，xt是外生變量向量，α是調整參數矩陣，δ是協整向量矩陣，q是滯后階數，εt是具有平穩性的隨機擾動項向量。

式(1)經過轉化形成VEC模型的表達式：

式中，ecmt-1是誤差修正項向量。根據式（2）可知，VEC模型可將系統中變量之間的長短期關系進行綜合分析，充分利用數據以獲取完整信息。

2 實證檢驗

2.1 農村合作金融與農業經濟增長趨勢

首先，本文分析了主要變量AGDP與ASL1986—2017年的整體變化趨勢，如圖1所示。從整體上看，農信社支農貸款和農業GDP呈現共同上升的態勢，雖然支農貸款的變化偶有波動，但總體變化狀態與農業GDP一致。由此，本文假設：這二者之間有一定的線性關系，農信社支農貸款是影響農業GDP變化的一個因素，且具有正向影響。

圖1 1986—2017年變量變化趨勢圖

2.2 平穩性檢驗

為消除時間序列中的異方差現象，對不變價農業GDP、不變價支農貸款等數據進行對數化處理，得到變量lnAGDP、lnASL；再對變換后的數據取一階差分，分別用ΔlnAGDP、ΔlnASL表示。本文使用Stata14.0分別對序列lnAGDP、lnASL進行單位根檢驗，用以判斷兩者的穩定性。

從ADF檢驗結果來看，lnAGDP、lnASL都是一階單整序列。為了避免運用不平穩序列構建模型時出現偽回歸等問題，進一步經過協整檢驗來確定變量間有無穩定且長期的均衡關系，即協整關系。

2.3 協整檢驗

上述ADF檢驗證明lnAGDP、lnASL均為同階單整序列，進而考慮lnAGDP、lnASL有無協整關系存在。本文對序列lnAGDP和lnASL進行Johansen協整檢驗，在分析前以LR、FPE、AIC、SC、HQ這5項評價指標確定滯后期，從表1的結果可知，最優滯后為2期。表2顯示了協整檢驗的結果。

表1 滯后期評價指標

表2 lnAGDP和lnASL的Johansen協整檢驗

約翰森協整檢驗的結果證明，lnAGDP和lnASL在5%的顯著性水平下，有且僅有1個協整方程，說明兩者間存在協整關系，擁有長期均衡態勢。其所對應的協整方程為：

由式（3）可得，農信社支農貸款（ASL）和農業GDP（AGDP）有著長期性的均衡關系。在其他條件不變的情況下，支農貸款每變動1%，農業GDP將平均變動約0.99%。從長期看，農信社支農貸款對農業GDP的增長有正向作用，說明農信社支農貸款額的提高能夠提升農業生產總值，促進農業經濟的增長。農業貸款增加將有助于農業企業發展以及農民增收，進而增加消費以拉動農業GDP的增長，即對于農業經濟增長具有積極作用。這也印證了上文的假設。

2.4 格蘭杰因果關系檢驗

為檢驗農信社支農貸款與農業GDP間的長期均衡關系能否形成因果關系，本文利用Granger因果檢驗對二者進行分析，結果見表3。

表3 格蘭杰因果關系檢驗

Granger因果檢驗的結果表明，lnAGDP和lnASL在5%的顯著性水平下拒絕原假設，農業GDP和農信社支農貸款互為格蘭杰原因，兩者具有雙向的因果關系。這說明在一定程度上，農信社支農貸款能有效地影響農業經濟增長，而農業經濟增長也顯著影響著農信社支農貸款額，這更加印證了協整檢驗的結論。農信社支農貸款的增加對于改善農業經濟將會有所幫助，反之，若農信社支農貸款不足、發展緩慢，那么很有可能給農業經濟帶來消極的影響，抑制其增長。

2.5 建立VEC模型

基于協整檢驗的結果，即lnAGDP與lnASL有長期的均衡關系，本文建立誤差修正模型，該模型可以結合變量的水平值和差分值。短期來看，長期均衡關系與短期波動共同作用造成因變量的變化。長期來看，誤差修正項EC能夠把變量拉回到長期均衡狀態。

lnAGDP、lnASL進行協整檢驗時假定了序列水平數據是固定的線性狀態、且協整方程含截距項，同時一階差分項滯后一期，故VEC模型設定如下：

上式中，A(a，b)中a是指模型的第a個方程，b是指該方程中第b個協整方程的調整系數，如：A(1，1)是指模型中第1個方程的第1個協整方程的系數，即-0.0610674；而B(a，b)中a代表第a個協整方程，b代表第b個變量的系數，如：B(1，1)是指第1個協整方程的第1個變量的系數。即1；C(a，b)中a指模型的第a個方程，b指該方程中第b個一階差分回歸量的系數，如：C(1，1)是指模型的第1個方程的第1個一階差分回歸值的系數，即-0.4058078。

最后得出模型的參數估計值，如表4所示。即：

表4 時間序列誤差修正模型（VEC）

根據VEC模型的估計結果可知，lnAGDP、lnASL二者會有短期波動，使得長期均衡關系形成了暫時的偏離狀態，但協整方程將以A=(-0.0610674,0.305454)的比率使其回到長期均衡趨勢。

從lnAGDP方程中可以看出，VEC模型的R2達到近0.91，擬合程度相對較高。誤差修正項的系數是-0.06，表明在該模型中，農業GDP的變動在協整方程的約束下，對長期均衡關系的偏離可進行反向修正。即若上年農業GDP偏低，則本年該項就會相應上升；相反，若上年的農業GDP偏高，則本年的農業GDP就會降低，以此調整變量間的關系，使之不會發生明顯偏離均衡狀態的現象。誤差修正項的系數值為-0.0610674，說明變量的短期波動只能以較小的力度調整其對長期均衡的偏離，且速度較慢。其余解釋變量中，農業GDP自身滯后一期的數值對本期有一定的反向作用，為-0.4058078。農信社支農貸款滯后一期的數值對農業GDP的影響為0.0560007，從長期看，農信社支農貸款對農業GDP有正向作用。

2.6 協整方程的平穩性檢驗

擬合VEC模型之后，對協整方程進行平穩性檢驗，結果如圖2所示。圖中注腳顯示模型有一個特征根為1，其余特征根均處于單位圓以內且遠小于1，說明該協整方程平穩，可進行IRF分析和方差分解模擬。

圖2 VEC模型特征根位置圖

2.7 脈沖響應分析和方差分解

為了準確分析農信社支農貸款對農業GDP的影響程度，本文使用脈沖響應函數探究農信社支農貸款的變動對農業GDP的沖擊及農業GDP的變動對支農貸款的沖擊，結果見圖3和圖4。

圖3 lnAGDP對lnASL的脈沖響應

圖3為農信社支農貸款的沖擊引起的農業GDP變動的脈沖響應圖。從圖3中可以看出，農業GDP對農信社支農貸款的沖擊形成連續的正向響應，而且響應強烈。剛開始是正向響應并迅速上升，第3期時上升到最大，之后開始緩慢下降，直到第8期開始趨于平穩。這表明農信社支農貸款的沖擊對農業GDP的影響效果立竿見影，對農業GDP有持續的拉動作用，雖然后期影響速度會趨于緩慢，但仍形成正向的影響。

圖4 lnASL對lnAGDP的脈沖響應

圖4是農業GDP的沖擊引起的農信社支農貸款變化的脈沖響應圖。從圖4中可以看出，農信社支農貸款對農業GDP的沖擊形成持續的正向響應。一開始為正響應并逐漸增加，在第4期達到最大并趨于平緩，第6期后稍有下降，8期之后逐漸趨于平穩。這表明農業GDP受到沖擊后會對農信社支農貸款有一定影響，農業經濟有所增長必然推動農業企業的發展及農業產業化發展，進而增加對農村合作金融的需求，支農貸款必然增加。

通過以上對農業GDP和農信社支農貸款之間的脈沖響應分析，可以看出這兩者之間存在很強的關聯性，影響時間長，且具有時滯效應，此結論印證了VEC模型的回歸結果，說明農業GDP與農信社支農貸款之間有緊密的長期均衡關系。為了進一步明確農信社支農貸款的變動對農業GDP的影響程度，本文利用方差分解方法分析農信社支農貸款對于農業GDP變化的貢獻程度。結果見表5。

表5 農業GDP預測誤差的方差分解

根據表5顯示，在第1期，農業GDP自身的貢獻率達到了100%，不存在其他變量的貢獻率。在第2期，農業GDP自身的貢獻率為80%，農信社支農貸款的貢獻率為20%左右，而在第3期，農業GDP自身貢獻率大約為67%，農信社支農貸款的貢獻率約為33%，由此可見，農信社支農貸款對農業GDP的影響存在一定的時滯性。從第4期開始，農業GDP自身的貢獻率逐步降低到51%～56%，而農信社支農貸款的貢獻率不斷增加，由約43%上升至49%左右。到7期之后，支農貸款的貢獻率增速開始變得緩慢，基本趨于平穩。從長期看，農信社支農貸款的沖擊對農業GDP變動的解釋度為47%左右，支農貸款對農業GDP的增長占據較大的貢獻率。這表明在長期均衡中，農信社支農貸款的沖擊對農業GDP有一定程度的影響，支農貸款對農業GDP有較強的拉動作用，說明農信社支農貸款對于農業經濟增長有持續且較強烈的推動作用。

3 結論與建議

本文基于VEC模型對1986—2017年全國經濟發展水平上的農村合作金融與農業經濟增長進行實證檢驗。結果表明：農信社支農貸款與農業GDP間具有長期均衡的關系，而且互為格蘭杰因果。農信社支農貸款與農業經濟增長之間有較強的關聯性，支農貸款對于農業經濟增長具有正向的影響，雖然具有一定的時滯性，但對農業經濟的拉動作用比較強烈且持久。此外，農信社支農貸款的變動會迅速引起農業GDP較大幅度的變化，并且有較長時間的持續性起伏。這說明我國農業經濟增長水平隨農信社支農貸款變化的波動性較大，也就是說，農村合作金融體系的變動會對農業經濟產生一個很大的沖擊，它是影響農業經濟增長水平的強有力因素。

針對以上實證檢驗結果反映出來的問題，同時結合我國農村合作金融現狀，從政府和農村合作金融機構兩方面提出如下政策建議：

就政府而言，第一，農信社支農貸款作為長期影響農業經濟增長的重要因素，這提示相關部門應當運用引入民間資本以及實施惠農的稅收扶持政策等方式從資金上推動農信社的深層次發展。第二，加強宏觀金融引導作用，側重于農村合作金融的監管體系建設，敦促農信社開展更多能夠滿足農民需求的支農服務及金融產品。第三，積極投身于城鄉一體化建設中，避免農村合作金融資源流向非農地區或非農企業，造成城鄉差距越來越大的現象。第四，減少政府的行政干預，引入市場競爭機制，營造一個競爭與監管兼具的農村合作金融環境。

就農村合作金融機構而言，第一，農信社支農貸款對農業經濟增長的影響具有時滯性，說明農信社促進農業經濟增長的效果不能立竿見影，處于農村合作金融壟斷地位的農信社不能充分滿足農村的金融服務需求，開展更豐富的金融業務才能促使其更好的發展。第二，要深刻認識到立足“三農”、服務“三農”的宗旨，將解決“三農”問題作為最具挑戰性的任務。在農村合作金融基礎設施方面，擴大營業網點，增加電子設備，以此滿足農民的日常金融服務需要；在農村合作金融人才建設方面，以高福利等方式吸引金融人才進入農村合作金融機構，為更好地開展農村合作金融服務獻計獻策；在農村合作金融產品方面，創新支農金融產品，為廣大的農民群眾提供適宜的金融服務，擴大農民增收途徑，進而促進農業經濟增長。