河南省农村金融发展对农村经济增长的影响分析

Analysis of the Impact of Rural Financial Development on Rural Economic Growth in Henan Province

摘要: 本文收集2004年至2023年河南省农村的相关数据，运用VAR模型，研究农村金融发展对农村经济增长的影响。研究结果显示，农村金融效率、农村储蓄率、农村固定资产投资比率、河南省城镇化率和农村经济增长之间存在显著的动态均衡关系，河南省农村金融发展的不断推进可对农村经济增长产生正向拉动效应。基于此，提出以下建议：进一步健全和完善农村金融体系，逐步扩大农村金融的发展规模，加大金融资本的支持力度，着力优化农村金融结构，以此推动农村经济实现更好发展。

Abstract: This article collects relevant data from rural areas in Henan Province from 2004 to 2023 and uses the VAR model to study the impact of rural financial development on rural economic growth. The research results show that there is a significant dynamic equilibrium relationship between rural financial efficiency, rural savings rate, rural fixed assets investment ratio, urbanization rate of Henan Province, and rural economic growth. The continuous advancement of rural financial development in Henan Province can have a positive stimulating effect on rural economic growth. Based on this, the following suggestions are proposed: further improve and perfect the rural financial system, gradually expand the scale of rural financial development, increase the support of financial capital, focus on optimizing the rural financial structure, and thereby promote better development of the rural economy.

1. 引言

农村金融体系是农村经济体系的核心，就像人体中的血液一样，它的循环效率直接决定了农业现代化进程推进的速度和质量，成熟完善的金融服务，能够有效地激发农业经营主体的融资活力，还可以借助金融杠杆来推动技术革新和产业升级。众多研究成果显示，农村的金融发展水平与经济增长速率呈现出高度显著的正向联动效应[1] [2]。基于部分地区的研究也存在相同的研究结论[3] [4]。部分研究发现农村金融发展抑制农村经济增长[5]-[7]。金融经济不分家，有研究发现农村经济增长对农村金融发展也有一定的影响[8] [9]。金融体系和经济发展之间的动态关联关系一直吸引着学术界去探索研究，本文以河南省为对象，构建金融发展指标，深入探究农村金融发展影响农村经济增长的具体因素及各因素影响程度，可为优化资源的配置效率、解决农村金融发展问题提供决策依据。

2. 河南省农村金融发展对经济增长影响的实证分析

2.1. 数据来源及变量选取

(1) 数据来源

本文的数据主要来源于中国统计年鉴、中国农村统计年鉴以及河南省统计年鉴。

(2) 主要变量及处理

从宏观层面考量经济水平时，生产总值是常用指标，农村经济水平同样可借由农村生产总值加以衡量，鉴于农林牧渔业产值基本涵盖农村经济总产值，故而将农林牧渔业总产值选定为被解释变量，反应农村经济总体水平，记为y。

根据戈德史密斯[10]关于金融结构和金融发展的研究，金融发展与经济增长之间存在密切的正相关关系。因而，本文把河南省农村金融效率(采用河南省的农村贷款/农村存款来表示，记为x1)作为解释变量，它对应于金融机构将农村存款转化为贷款的能力。河南省农村储蓄率(采用河南省农村存款占农林牧渔业总产值的比重表示，记为x2)，反映了农村居民储蓄存款的增长量与农林牧渔业总产值之间的关联程度。

在农村地区，固定资产投资水平可以促进农村资本积累，推动技术进步，以此拉动农村经济发展。因此，本研究将河南省农村固定资产投资与农林牧渔业总产值的比值纳入模型作为控制变量，并用x3表示，以反映固定资产投资对农村经济增长重要性。同时河南省城镇化率是农村经济与城市经济互动的核心纽带，其进程会通过多种途径直接或间接影响农村经济增长，因此将河南省城镇化率(河南省城镇人口数与河南省总人口数的比值，记为x4)作为控制变量，可以更清晰的揭示农村金融发展对农村经济增长的影响。

为了解决变量之间可能存在的数量级差异，以及减少模型估计中残差的异方差问题，本文对所有变量进行了对数变换，变换后的变量表示为ln。

2.2. 模型建构

本文基于柯布道格拉斯函数，引入农村金融发展变量相关变量和农村固定资产投资水平做控制变量，建立能够代表农村金融发展情况和农村经济增长关系的VAR模型。

$\text{Lny}=a_0+{\beta }_1\text{Lnx}1+{\beta }_2\text{Lnx}2+{\beta }_3\text{Lnx}3+{\beta }_4\text{Lnx}4+\epsilon$

在这里，用y代表农村经济发展水平，Lnx1表示农村金融效率，Lnx2表示金融储蓄率，Lnx3表示农村固定资产投资，Lnx4表示河南省城镇化率。其中，α₀是常数项，ϵ是残差项，β₁，β₂，β₃，β₄作为回归系数。

2.3. 描述性统计分析

Table 1. Descriptive analysis of variables

表1. 变量的描述性分析

变量	观测值	平均值	标准差	最小值	最大值
y	20	6775.470	2479.621	2963.920	10952.240
x1	20	0.656	0.153	0.480	1.180
x2	20	0.588	0.183	0.300	0.910
x3	20	0.105	0.042	0.030	0.160
x4	20	0.445	0.094	0.289	0.581

根据表1可得，河南省农村经济增长的平均值为6775.470亿元，标准差为2479.621亿元，最小值为2963.920亿元，最大值为10952.240亿元；河南省固定资产投资比率的平均值为0.105，标准差为0.042，最小值为0.030，最大值为0.160；河南省农村金融效率的平均值为0.656，标准差为0.153，最小值为0.480，最大值为1.180；河南省农村储蓄率的平均值为0.588，标准差为0.183，最小值为0.300，最大值为0.910；河南省城镇化率的平均值0.445，标准差为0.094，最小值为0.289，最大值为0.581。

2.4. 实证检验结果与分析

2.4.1. 单位根检验

本研究采用ADF (Augmented Dickey-Fuller)检验方法来评估时间序列的平稳性，其原假设是“序列包含单位根，即序列非平稳”，置信水平为95%。检验结果如下表2所示。

Table 2. Unit root test result

表2. 单位根检验结果

变量	统计量	1%临界值	5%临界值	P值	检验结果
y	−2.209	−3.832	−3.030	0.210	不平稳
x1	−1.422	−3.959	−3.081	0.544	不平稳
x2	−2.953	−3.920	−3.066	0.061	不平稳
x3	−1.487	−4.533	−3.674	0.798	不平稳
x4	−2.557	−4.616	−3.710	0.301	不平稳
D.lny	−3.872	−4.800	−3.791	0.044	平稳
D.lnx1	−2.207	−2.708	−1.963	0.030	平稳
D.lnx2	−2.555	−2.728	−1.966	0.015	平稳
D.lnx3	−4.394	−4.800	−3.791	0.019	平稳
D.lnx4	−2.366	−2.708	−1.963	0.021	平稳

经过单位根检验，各变量原始序列对应的ADF检验统计量均大于5%临界值，即均不平稳。经过一阶差分后，均达到平稳。因此，本文变量是一阶单整的，即I (1)过程。

2.4.2. 阶数选定

本文利用AIC、SC和HQ准则确定VAR模型的滞后阶数。经计算，当滞后阶数1阶时，各准则对应的模型最优选择最多，故选择滞后阶数为1阶(表3)。

Table 3. Model order selection

表3. 模型阶数选定

Lag	LogL	LR	FPE	AIC	SC	HQ
0	139.9871	NA	2.11e−13	−14.99857	−14.75125	−14.96447
1	179.3483	52.48158*	4.88e−14*	−16.59426*	−15.11031*	−16.38964*

注：*代表该项下定阶阶数。

2.4.3. 协整检验

本研究涉及多个变量，因此选择JJ检验来验证协整关系。根据表4检验结果可知，各变量之间存在2个协整关系。

Table 4. Cointegration test results

表4. 协整检验结果

协整关系个数	对数似然函数	特征值	迹统计量	临界值
0		0.920150	96.46225	69.81889
1	175.5102	0.813651	53.49304	47.85613
2	189.7914	0.562126	24.93072	29.79707
3	196.8109	0.445173	10.89169	15.49471
4	201.8183	0.050280	0.876998	3.841465

2.4.4. 格兰杰因果检验

格兰杰因果检验用于统计学意义上判定变量间是否存在因果关联，即探究一个变量过往的变动情况是否会对其他变量未来的变化产生作用。根据表5所示，河南省农村金融效率、河南省固定资产投资比率、河南省农村储蓄率和河南省城镇化率都不是河南省农村经济增长水平的格兰杰原因。但河南省农村经济增长水平是河南省农村金融效率和河南省固定资产投资水平的格兰杰原因，反映了经济增长能促进金融体系优化，提高农民生活水平。

Table 5. Granger causality test

表5. 格兰杰因果检验

原假设	P值	结论
lnx1不是lny格兰杰原因	0.4145	否
lny不是lnx1格兰杰原因	0.0007	是
lnx2不是lny格兰杰原因	0.5608	否
lny不是lnx2格兰杰原因	0.1471	否
lnx3不是lny格兰杰原因	0.6706	否
lny不是lnx3格兰杰原因	0.0194	是
lnx4不是lny格兰杰原因	0.0747	否
lny不是lnx4格兰杰原因	0.1547	否

2.4.5. 模型稳定性检验

根据图1显示，VAR模型通过稳定性检验，因此可用于进一步分析。

Figure 1. AR root

图1. AR根

2.4.6. 脉冲响应分析

脉冲响应函数表示当某一变量遭受一个单位的外部冲击后所展现出的反应图谱，其横坐标表示冲击发生的时间段，纵坐标表示冲击的程度，虚线框则表示在95% 置信度下的反应程度。通过观测不同变量面对冲击时的响应速度与幅度，能够间接推测出变量间的因果传导路径。

从下图2可以看出，河南省农村金融效率对河南省农村经济增长水平的响应前期为负，负向影响可能是由于资源错配所导致，即在金融效率提升初期，资金可能会迅速流向一些短期内看似有高回报的项目，但这些项目可能并非真正符合农村经济长期发展的需求，导致资源错配，进而中期时对经济增长产生阻碍，随后逐渐上升并变为正值，最终趋于零，这表明河南省农村金融效率的正向创新对河南省农村经济增长水平有短期的负向影响，但这种影响在中期变为正向，并最终消失。河南省农村储蓄率对河南省农村经济增长水平的响应值均为正，表明河南省农村储蓄率的正向创新对河南省农村经济增长水平有短期的正向影响，但这种影响随着时间的推移逐渐消失并转变为负；河南省农村固定资产投资水平对河南省农村经济增长水平的响应值为正，这表明河南省农村固定资产投资水平的正向创新对河南省农村经济增长水平有促进作用；河南省城镇化率对河南省农村经济增长水平只在初期和末期为负，可能原因初期是因农村优质资源快速向城镇聚集，短期内抑制农村经济增长，中期城镇对农村有带动作用，末期可能是城乡差距过度拉大，再次对农村经济增长造成负面作用。

Figure 2. Impulse response analysis

图2. 脉冲响应分析

2.4.7. 方差分解分析

Table 6. Analysis of VAR variance results

表6. VAR方差分析结果

Period	S.E.	D_lnx1	D_lnx2	D_lnx3	D_lnx4	D_lny
1	0.054451	59.43051	1.599163	6.563299	4.118189	28.28884
2	0.060829	49.35936	5.955128	21.26787	4.149596	19.26805
3	0.068701	40.52842	8.432276	30.91222	4.250343	15.87675
4	0.076611	34.04510	7.280921	29.81090	14.52483	14.33826
5	0.081849	31.57677	10.02613	25.86327	18.50439	14.02944
6	0.083516	30.90583	9.912672	28.29404	17.57876	13.30870
7	0.090569	31.43561	10.58634	26.84971	18.46273	12.66561
8	0.099214	31.41982	10.98284	26.51404	17.74839	13.33491
9	0.101607	30.01638	10.75337	26.26389	17.96466	15.00171
10	0.104327	29.02696	10.92381	25.59378	18.34359	16.11186

表6使用Cholesky分解方法对不同因素进行方差分解的结果。河南省农村经济增长水平自身发展对其方差的贡献逐渐减少，其他因素对河南省农村经济增长水平的影响逐渐增加。河南省农村金融效率的创新对河南省农村经济增长水平方差的贡献逐步增加，最终稳定在大约10.43%；河南省农村储蓄率对河南省农村经济增长水平方差的贡献在整个时间段内持续降低，最终稳定在大约29.03%；河南省固定资产投资水平对河南省农村经济增长水平方差的贡献整体上呈现增长趋势，最终稳定在大约25.59%；河南省城镇化率对河南省农村经济增长水平方差的贡献持续降低，最终稳定在大约15.00%。

3. 结论与建议

通过对河南省农村金融发展的四个变量指标与河南省农村经济增长开展格兰杰因果关系检验，河南省农村经济增长水平是河南省农村金融效率和河南省固定资产投资水平的格兰杰原因，反映了经济增长能促进金融体系优化，提高农民生活水平。在脉冲响应分析中，南省农村金融效率的正向创新对河南省农村经济增长水平有短期的负向影响，但这种影响在中期变为正向，并最终消失；河南省农村储蓄率的正向创新对河南省农村经济增长水平有短期的正向影响，但这种影响随着时间的推移逐渐消失并转变为负；河南省农村固定资产投资水平的正向创新对河南省农村经济增长水平有促进作用；河南省城镇化率对河南省农村经济增长水平只在初期和末期为负，中期持续正向作用。根据方差分解分析以及模型总体效果可得，河南省农村金融发展与农村经济增长之间存在长期均衡关系。

基于以上研究结果，本文提出发展经济首先扩大农村金融发展规模。推动农村金融发展，需大力加强金融基础设施建设。在农村地区，可通过加快网络通信设施建设，加大对农村地区5G基站建设的支持，确保网络信号覆盖到更多偏远村落；同时，还可通过合理增设金融服务网点，切实提升农村居民获取金融服务的便捷程度，为农村金融发展打造优良环境。其次优化农村金融结构。当地政府可以借助创新“龙头企业 + 合作社 + 农户”这样的产业组织模式，完善农业保险以及订单质押贷款等金融服务，这样就能够有效的延伸农业产业链条，提高农产品附加值，从而契合农村经济主体各种各样的金融需求。最后强化政策支持。农村金融活力的提升可推动农村经济发展，相关部门可通过构建“财政 + 金融”协同机制，完善财政补贴方式、税收优惠措施等方式，将更多的金融资源向农村转移。政府也可实施政策引导手段、资金支持等方法引导企业重视农村数字普惠金融发展，鼓励金融机构积极参与农村数字普惠金融的发展建设中，这样数字技术的强大力量就能得以利用，金融服务覆盖范围也能得以扩大。

NOTES

^*通讯作者。