湖南省农村金融发展与农村经济增长的相关性分析

湖南省农村金融发展与农村经济增长的相关性分析

摘要：利用2002～2009 年湖南省农村经济金融相关数据,运用灰色关联分析方法对农村经济增长与农村金融发展的关系进行了实证分析 结果表明农村经济增长与农村金融发展存在很高的关联度，农村金融存款规模的作用尤为重要，基于分析结果建议采取积极有效的政策措施促进农村金融发展，以带动农村经济发展和新农村建设。

关键词：灰色关联分析；农村金融；农村经济增长

一、引言

金融的发展与经济的增长关系密切, 经济的发展需要金融为其提供多种融资渠道,金融的发展能够促进经济的快速增长,两者的相关性已经在经济发展实践中得到了验证。然而,目前关于我国农村金融发展与农村经济增长的相关性研究还不多见。张兵等最早系统地研究了金融资产相关率FIR与农村经济增长的关系, 他们以“农村金融资产”数据进行了指标的修正;同时, 以 “农业 GDP指标代替”农村国民收入指标,通过纵向和横向的比较分析,得出我国农村金融已取得了巨大发展。但这是基于国家层次或是整个产业层次,而对于国家层次内某一地区(省级 )农村金融发展与农村经济增长的实证研究还不多。基于此, 笔者以湖南省为例, 对农村金融发展与农村经济增长相关性进行分析, 以期为我国农村金融发展提供资金支持。

二、研究方法和指标选取、数据来源

（一）研究方法

利用灰色关联分析方法分析农村金融发展和农村经济增长的相关性。 （二）指标选取

1、农村金融发展水平指标。

(1) 农村金融规模指标：存款规模 y1 (% ) = 农村存款余额/金融机构各项存款余额*100 ；贷款规y2 (%) =农村贷款余额合计/金融机构各项贷款余额 *100。

(2) 农村金融支农程度指标:农业贷款规模 y3 (% ) =农业贷款余额 /金融机构各项贷款余额 *100 ;乡镇企业贷款规模 y4 (% ) =乡镇企业贷款余额 /金融机构各项贷款余额 *100 。

2、农村经济发展水平指标。农村经济发展主要表现在农村经济增长和农村收入水平提高等方面。本文选取了 3个子指标：农林牧渔总产值X1 (亿元)；乡镇企业增加值X2 (亿元 )；农民人均纯收入增长率 X3 (%)。

(三) 数据来源 该研究的数据主要来自于2002~2009年《湖南省统计年鉴》（表1、2）。

表1 湖南省农村金融发展水平相关指标 %

年份 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

y1 18.23 17.68 17.26 16.45 15.12 13.81 14.06 14.25

y2 14.25 14.07 14.29 14.36 13.57 12.79 13.03 12.89

y3 8.50 8.39 9.06 10.12 9.50 9.35 9.29 8.96

Y4 3.68 3.07 2.76 2.41 1.77 1.66 1.62 1.50

注：y1、y2、y3、y4为农村金融发展水平相关数据。下文同。

表2 湖南省农村经济发展水平相关指标

年份 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

x1(亿元） 1349.92 1452.96 1913.31 2056.24 2131.91 2632.10 3324.51 3207.88

x2（亿元） 1445.20 1526.53 1679.19 1813.52 2497.00 2910.00 3296.00 3860.00

X3（%） 4.28 5.63 12.04 9.87 8.72 15.18 15.58 8.79

注：x1、x2、x3表示湖南农村经济发展水平

三、灰色关联分析

灰色关联分析是对系统中各因素间关联程度的量化比较,实际上是对动态过程发展态势的量化分析。灰色关联分析最终体现为对关联度系数的计算,关联度系数是对因素之间关联程度大小的一种定量分析。关联度系数越大,关联程度越大。

(一) 关联分析因素定义及描述

进行关联分析首先要指定参考数（序）列。一般地,因变量构成参考数列y自变量构成比较数列x。每一个序列是由不同时刻的值所组成, 以y 为例, 记第1 个时刻的值为yi( 1) ,第2 个时刻的值为yi(2) ,第k 个时刻的值为yi(k) ,因此, yi表示为: yi= ( yi(1) , yi (2) ,… … ,yi( k) )。同理, xi= ( xi( 1) , xi( 2) ,... …, xi(k) )。

(二) 关联系数的计算

给出比较序列和参考序列数据之后,通过下面的方法和步骤计算比较序列和参考序列之间的关联系数和关联度, 进而分析各个比较序列对参考序列的影响程度。计算方法和步骤如下:

(1) 将时间序列作“初值化”处理。常用经济数列第一时刻的值除其他时刻的值,以消除量纲。 (2) 求关联系数。

求比较序列xi 与参考序列yi 之间的差序列。公式为:

Mi( k) = | yi( k) - x i( k) |

从序列差 Mi(k)中找出最小值和最大值。即:

min Mi(k)； maxMi(k)

从不同比较列i最小值和最大值中再分别取出最小值和最大值。即:

n=min min Mi(k); N=max maxMi(k)

计算关联系数。

Ri(k)=(n+pN)/(Mi(k)+pn)

其中,分辨系数p的取值范围在0~ 1之间, 一般取p = 0. 5。

(3) 求关联度。关联系数的数很多, 不便于比较, 为此,将各个时刻的关联系数求平均值,即关联度ri，ri是比较数列x i 对参考数列yi 的关联度。

(三) 优势分析

在关联分析中, 当参考序列不止一个,被比较因素也不止一个时,就可进行优势分析。下面称参考序列为母数列(或母因素) ,比较序列为子数列( 或子因素) , 由母数列与子数列可构成关联矩阵。通过关联矩阵各元素之间的关系, 就可分析哪些因素是优势因素,哪些属于非优势因素。

如果有4个母因素, 记为y1, y2, y3, y4;有3 个子因素,记为x1, x2, x 3;则每一个母因素对3 个子

因素有3 个关联度, 记第1 个母因素对3 个子因素的关联度为:

r11= ( y1 与x1 的关联度) = ( y 1, x1) r12= ( y1 与x1 的关联度) = ( y 1, x2) r13= ( y1 与x1 的关联度) = ( y 1, x3)

将母因素y1 与3 个子因素的关联度排成一行, 同理,将 y2、 y3、 y4 对子因素的关联度依次排成第2 行、 第3 行、 第4 行, 便构成了关联度矩阵R:

r11 r13

r12

r21 r22 r23

r31 r32 r33

r41 r42 r43

此矩阵中, 每一元素有两个下标,第1 下标表示母因素序号,第2 个下标表示子因素序号;每一行表示同一母因素对不同子因素的影响;每一列表示不同母因素对同一子因素的影响。根据R 中。各行与各列关联度的大小来判断子因素与母因素的作用, 起主要影响的因素称为优势因素,相应地,有优势母因素和优势子因素。若第i列中各元素大于其他各列,则称 i列为优势子因素; 若第i行中各元素都大于其他各行, 则称i 行为优势母因素。找出起主要影响的因素即优势因素, 目的是为决策提供参考建议。

本项研究中,母因素为农村金融各项指标为: y1 (存款规模) ; y2 ( 贷款规模) ；

y3(农业贷款规模) ; y4( 乡镇企业贷款规模) 。

子因素农村经济发展状况指标为: x1:农林牧渔业增加值( 亿元) ; x2: 乡镇企业增加值( 亿元) ;x3:农村人均纯收入(百元)。本文所用各数据见表3。

表3 各因素序列值

年份

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

y1 0.1823 0.1768 0.1726 0.1645 0.1512 0.1381 0.1406 0.1425

y2 0.1425 0.1407 0.1429 0.1436 0.1357 0.1279 0.1303 0.1289 y3 0.0850 0.0839 0.0906 0.1012 0.0950 0.0935 0.0929 0.0896

y4 x1 x2

0.0368 1349.92 1445.20 0.0307 1452.96 1526.53 0.0276 1913.31 1679.19 0.0241 2056.24 1813.52 0.0177 2131.91 2497.00 0.0166 2632.10 2910.00 0.0162 3324.51 3296.00 0.0150 3207.88 3860.00 x3

0.0428 0.0563 0.1204 0.0987 0.0872 0.1518 0.1558 0.0879

(四) 结果及分析讨论

计算各母子因素间的关联度，形成关联矩阵R

(1) 从纵向来看, X1、 X2 和农村金融发展水平关联度相对较高,说明农村金融发展对农林牧渔业和乡镇企业的影响较大, 尤其是对传统农业总产值的影响突出,即农村金融发展水平越高, 传统农业和乡镇企业增长速度就越快。X3 的数据均小于其他 2列,即农民人均纯收入增长率与农村金融的关系相对较弱, 原因在于湖南是传统的农业大省,资源相对稀缺, 农民获得的金融支持主要用于发展传统农业, 农业附加值小,使农民收入的增长效果不明显。

(2) 从横向来看, Y3 (农业贷款 )与农村经济增长水平关联度较高, 特别是对传统农业总产值的贡献很大,说明我国农村金融体制对农村经济增长起到了一定的促进作业; 同时农村存、 贷款规模与乡镇企业增加值关系密切, 即乡镇企业收入越高, 存款规模越大,贷款规模也越大。

( 3) 从最大值、最小值来看, x2 与 y3关联度最大( 0 . 8559), 表明农业贷款

对乡镇企业增加值贡献很大； x3与y2 是关联度最小 ( 0.6285), 表明农村贷款规模与农民纯收入的增长关联度最差，这是由于农村金融在农村吸收大量存款，而对农村地区的贷款却不多，这与农村金融机构特别是农业银行把农村资金转移到城市、农业贷款萎缩，从而对农村居民收入影响较小。

四 对策建议

由于该研究在指标的选取上存在主观性, 缺乏科学性系统性; 同时,研究中湖南省农村很多规模巨大的非正规融机构被忽略, 因此, 为了更加全面地反映农村金融与农经济发展的关联性,提出以下几点建议。

（一） 积极推进农村金融体制改革,构建一个以政策性金融、商业性金融、合作性金融为主, 以其他金融为辅, 适应”三农”特点的多层次、 广覆盖、 可持续的农村金融体系, 为湖南省农村经济发展和新农村建设提供强有力的金融支持。 （二）引导民间金融发展，提升农村金融服务水平和覆盖面。通过了解民间金融的特点，制定出适合民间金融自身发展的相关法律法规，使非正规金融逐渐纳入正规金融体系，发挥民间金融的补充支农作用，与正规金融一起共同为农村经济发展提供金融支持。同时，也加大正规金融的支农力度，使其能够真正提供适合农村发展需要的金融服务，塑造规范完整的农村金融体系，充分发挥其促进经济发展的支农作用。 （三）加快农村产业结构调整,转变农村经济增长方式, 实现农村经济与金融的协调发展。树立科学发展观,依靠科技进步, 提高农村经济增长的质量, 实现农村经济增长方式由粗放型向集约型的转变。要提高农业劳动生产率和平均利润率,加快农业产业化进程,提升生产单位层次和规模是必然选择。进一步优化农村产业结构,提高农业产业化经营水平,实现农村金融推动农村经济增长、 农村经济增长拉动农村金融发展的良性互动。

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