农村金融扶贫效应分析

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　　 [提要] 新时期我国的贫困形势依旧多元化，扶贫开发任务依旧艰巨。而我国的农村合作金融却出现偏离合作制原则、非互助性倾向加强等异化问题。本文以此为背景，从扶贫视角出发，通过chow检验发现新型农村合作金融机构成立以后，金融机构农业贷款对于农业产值的影响发生了变化。在此基础上引入虚拟变量对比，分析我国新型农村合作金融机构成立前后的扶贫效应。
　　 关键词：合作金融异化;扶贫效应;chow检验
　　 中图分类号：F83 文献标识码：A
　　 收录日期：2019年3月6日
　　 近年来，随着中央政策的引导鼓励，以及解决农村金融市场供给不足问题的力度加大，农村地区金融机构准入门槛逐步放宽，因此诞生了新型的农村合作金融组织——农村资金互助社。但是，在其发展过程中同样不可避免地面临异化问题，如“山寨版”土银行、非法吸储及倒闭“跑路”等异化现象。合作金融异化已经严重阻碍农村金融的发展步伐，使其脱离本身“服务三农”、金融扶贫的使命。
　　 一、文献回顾与评述
　　 农村合作金融异化是指农村合作金融组织在发展过程受到各方因素影响从而出现的背离其原有组织、结构、功能的现象。相关学者广泛的研究表明，我国农村合作金融的异化主要特征在于以下六种：非互助性倾向的加强、服务对象的转变、合作制原则的偏离、商业化色彩浓重、民主管理意识淡薄、产权不清。而导致农村合作金融出现异化现象的主要原因不外乎以下三种：政府的强制性变迁、顺应经济发展的必然要求、政策性设计出现的缺陷。
　　 Burgess等（2003），陈银娥等（2010），丁志国、谭伶俐和赵晶等（2011）认为金融发展直接作用于贫困减缓的路径在于：金融发展可以直接影响贫困人口对于金融服务，如贷款和储蓄服务等的可获得性，进而对其农业生产能力和未来的预期收入产生影响。金融发展作用于贫困减缓的间接路径在于：金融发展通过影响经济增长，进而对贫困人口产生非线性影响。此外，金融发展促进贫困减缓效果是在一定条件下产生的，即呈现先恶化后改善的趋势。
　　 国内对于金融发展减贫效应的研究从借鉴和模仿国外已有研究发展而来，现阶段关于金融发展与贫困减缓的研究还没有达成一致的结论，因此目前我国金融发展是否有利于减缓贫困还存在争议。因此，有必要基于我国国情对金融发展与贫困减缓的关系进行深入研究，从而为金融扶贫提供理论支持，以推进我国扶贫事业的顺利进行。
　　 二、农村合作金融扶贫效应实证分析
　　 新型农村合作金融机构通过有效服务农村金融市场和提高农业贷款可得性来促进农村经济的增长。因此，本文主要从农业产值的变化来探讨新型农村合作金融机构的扶贫效应，选取指标分别为农业产值和金融机构农业贷款。而金融异化的衡量指标主要是金融相关率（FIR），最开始是由美国经济学家雷蒙德·W·戈德史密斯（1969）所建立，是一定时期内社会金融活动总量与经济活动总量的比值，考虑到数据收集难易程度和可得性，本文采用金融相关率简化的计算公式：某国或者地区一定时期的全部金融资产与同期该地区GDP的比值。（研究数据中的中国农业产值数据主要来自《中国统计年鉴》，中国金融机构农业贷款、金融相关率计算数据主要来自《中国银行业监督管理委员会年报》、《中国金融年鉴》、《中国农村金融服务报告》等。）
　　 本文选取的样本数据为时间序列数据，区间为1978～2015年。由于考虑的是同年两个变量之间的关系，本文不考虑消除价格因素的影响。为了消除数据中可能存在的异方差，分别对两个变量取自然对数。建立如下的线性回归模型：
　　
　　 其中，Y表示農业产值的对数，X1表示金融机构农业贷款的对数，X2表示金融相关率（FIR），μ表示随机误差项。
　　 chow检验的基本思想为：第一步，利用chow检验来判定模型存不存在结构上的变化。chow检验的原假设是模型不存在结构变化。在上述模型的基础上引入虚拟变量，并且根据虚拟变量的取值将样本划分为两个独立的子样本。整个样本一起回归为“有约束OLS”，两个子样本的回归为“无约束OLS”，将两种情况下回归得到的残差平方和进行比较，构造F统计量，即：
　　
　　 当F值大于临界值时，拒绝原假设，即“模型不存在结构变化”的假设不成立，因此可以判定模型存在结构变化。新型农村合作金融机构由银监会在2007年成立，因此引入时间虚拟变量D，并将全部样本分割成1978～2006年和2007～2015年两个子样本。虚拟变量D形式如下：
　　 D=0，样本区间为1978～20061，样本区间为2007～2015
　　 第二步，若通过chow检验得出模型发生结构变化的结论时，但是chow检验无法提供究竟是截距项还是斜率变动的信息。因此，为了说明这一问题，本文在原模型基础上，进一步引入虚拟变量与解释变量的“互动项”XD，引入虚拟变量及其互动项相当于在两个不同的时期使用不同的截距项与斜率。因此，建立包含乘法形式交互项的虚拟变量的线性回归模型为：
　　
　　 通过比较两个子样本模型的弹性系数，即β1和β1’的大小，就可以得出金融机构农业贷款在2007年新型农村合作金融机构成立前后对农业产值的贡献程度。
　　 根据上述模型，代入选取的样本数据，利用最小二乘法进行参数估计，得到如下回归结果：
　　
　　 上式估计了金融异化背景下，金融机构农业贷款对农业产值的贡献度，实证结果表明，在其他条件不变的情况下，金融机构农业贷款每增加1%，其对农业产值的贡献率增加0.42%。进一步地，虽然金融机构农业贷款对农业产值有直接的正向影响，但弹性系数即贡献率还不够大。上述模型回归结果符合农村经济实际发展情况，因此可以进行进一步检验。（表1） 　　 根据chow检验的结果所示，时间虚拟变量D进入模型进行回归，对回归模型显著性检验的F统计量对应的P值为0.0001，远远小于5%的显著水平，所以拒绝不存在结构变化的原假设，即模型存在结构变化。从虚拟变量D的值来看，在2007年新型农村合作金融机构成立前后，金融机构农业贷款对农业产值的影响发生了结构变化。
　　 通过以上chow检验结果得出模型结构发生变化，因此在原模型的基础上，进一步引入虚拟变量与解释变量的“互动项”XD，建立线性回归模型，利用最小二乘回归进行参数估计，推导出2007年前后金融机构农业贷款与农业产值回归模型如下：
　　
　　 可以看出，2007年以前，金融异化对农业产值增加有促进作用，金融机构农业贷款每增加1%，农业产值增加0.39%;2007年以后，金融异化现象较为显著地抑制农业产值的增加，并且金融机构农业贷款每增加1%，农业产值增加1.45%。说明新型农村合作金融机构成立以后，对于农业产值增加起到了更大的促进作用，即新型农村合作金融机构对于扶贫的贡献程度更大。
　　 三、实证分析结论
　　 实证结果表明，新型农村合作金融机构在促进农村扶贫方面发挥了一定的作用。与2007年前相比，金融机构农业贷款对农业产出的贡献有所增加。即新型农村金融机构的建立和不断发展，对农业产出增长的影响是正向的，是积极的。虽然2007年前后金融机构农业贷款增长带来的农业产值增幅超过1%，但是，新型农村合作金融机构在农业产值增长中的作用还有待进一步提高，扶贫效应还有待提升。
　　主要参考文献：
　　[1]陈立辉，刘西川.农村资金互助社异化与治理制度重构[J].南京农业大学学报（社会科学版），2016（3）.
　　[2]江合寧，吴业男.农村合作金融异化的经济法反思[J].甘肃社会科学，2010（6）.
　　[3]丁伟国.转型期中国农村合作金融问题研究[M].黑龙江人民出版社，2007.
　　[4]姚会元，陈俭.农村信用社制度异化问题探析[J].学术交流，2008（11）.
　　[5]毋俊芝，安建平.试论我国农村合作金融制度的异化[J].农业经济问题，2008.29（2）.
　　[6]周楠，张萍.我国农村合作金融制度异化的内在缺陷及创新[J].武汉金融，2009（2）.
　　[7]李世杰，郭庆海.中国农村合作金融缺位问题研究[J].税务与经济，2010（2）.
　　[8]何广文，冯兴元，李莉莉.农村信用社制度创新模式评析[J].中国农村经济，2003（10）.
　　[9]胡士华.农村合作金融功能异化的制度分析[J].重庆社会科学，2005（2）.
　　[10]吴业男.农村合作金融组织异化及其法律保障机制研究[J].兰州商学院，2011.
　　[11]Besley，T.and R.Burgess，Halving Global Poverty.Journal of Economic Perspectives，2003.17（3）.
　　[12]陈银娥，师文明.中国农村金融发展与贫困减少的经验研究[J].中国地质大学学报（社会科学版），2010.10（6）.
　　[13]丁志国，谭伶俐，赵晶.农村金融对减少贫困的作用研究[J].农业经济问题，2011（11）.
　　[14]郑长德.中国金融发展地区差异的泰尔指数分解及其形成因素分析[J].财经理论与实践，2008.29（4）.
　　[15]苏基溶，廖进中.中国金融发展与收入分配、贫困关系的经验分析——基于动态面板数据的研究[J].财经科学，2009（12）.
　　[16]张音，马可.金融反贫困效应的研究综述[J].金融发展研究，2015（4）.
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