吉林省农村信用社与农村经济增加联系实证

论文摘要:［摘要］吉林省是农业大省，且农村人均收入较低。农村信用社是我国农村金融服务的主力军，其与农村经济增加的联系十分密切。运用内生经济增加模型，对吉林省农村信用社与农村经济增加的联系进行测算，结果显示：吉林省农村信用社对农村经济增加具有很大的推动作用，但农村经济的增加并没有带动农村信用社的进展。
［关键词］吉林省；农村信用社；农村经济增加；内生经济
［］A［文章编号］1004-9339(2012)02-0107-06

一、文献综述长期以来，金融进展与经济增加之间的联系一直困扰着众多经济学者，形成了不同的观点。主要有：第一，金融抑制论，即金融进展的滞后阻碍了经济增加。如爱德华•肖（Edward S .Show）和罗纳德•麦金农（Mckinnon）以进展中国家对金融活动和金融系统的干预角度得出金融抑制导致了经济落后的恶性循环的结论。第二，金融推动论，即通过将储蓄转化为投资以而增加资金的供给来推动经济增加。如King 和Levine（1993）、Rajan 和 Zingales（1998）等通过构建不同的金融进展指标以不同层面得出金融进展是理由，经济增加是结果的结论。第三，金融进展与经济增加相互推动，互为因果。如戈德斯密斯（1969）利用金融相关率和经济增加率指标进行实证浅析得出经济伴随金融的进展而同步增加，经济快速增加时期也是金融快速进展的时期的结论。
我国学者李国璋等（2008）指出，在经济进展的不同阶段，金融进展与经济增加之间的联系不断地转换：在经济增加的初期，金融对经济增加具有推动作用。一旦经济进展进入成熟阶段，金融将会随着经济的进展而不断改善。［1］而对于农村金融进展与经济增加之间的联系，许多探讨表明我国农村金融进展对经济增加具有推动作用。如董晓林和王娟(2004)运用内生经济增加模型进行实证探讨，结果表明提升农村金融进展水平能推动我国农村经济的增加。［2］也有部分探讨认为我国农村金融进展对经济增加不具有推动作用，但经济增加对农村金融进展有推动作用。如姚耀军、和丕禅采取1978～2001年间的数据，运用Granger检验得出农村经济增加率是农村金融相关率的Granger 理由，表明农村正规金融处于“需求遵以”的地位。［3，4］

二、实证浅析

(一)实证模型说明

［收稿日期］2011-12-06 ［基金项目］吉林大学博士科研启动基金项目“东北地区经济与环境协调进展探讨”的阶段性成果。
［作者介绍］邱桂杰（1972-），女，吉林白山人，吉林大学军需科技学院副教授，经济学博士，硕士生导师；彭辉(1987- )，男，湖南益阳人，吉林大学军需科技学院硕士探讨生；韩朋吉（1960-），男，军事交通学院高级会计师。
1973年, 罗纳德•麦金农探讨发融抑制是阻碍进展中国家经济增加的重要理由。本论文根据麦金农的金融深化论述，利用内生经济论述，构建内生经济增加模型并假设资本的边际产出递增，由此引入金融因素。该模型选取函数来考察经济增加路径机制，依此探求金融因素对该路径选择的影响。
模型选择的生产函数为：Yt=t（1）
其中Y代表产出，A代表资本的边际生产率，K为资本存量。
根据Kt+1-Kt=It代入(1)式，整理得：△Kt+1Kt=AItYt（2）
其中It代表第t期的投资。
由国民收入的均衡条件，总投资等于总储蓄： It=St
在均衡条件下，假定储蓄在转化为投资的历程中不有着漏出，储蓄向投资转化的比率为θ，可得：
θSt=It（3）
将(3)式代入(2)式得：g=ΔKt+1Kt=AθStYt=Asθ（4）
(4)式为内生经济增加模型的表达式，其中g为经济增加率，s为储蓄率。它表明均衡的经济增加率取决于资本的边际生产率A、储蓄率s以及储蓄转为投资的比率θ。而θ代表了金融进展水平和金融部门的效率。在农村金融领域，θ采取农村M2与农村GDP的比率来衡量，其行为影响因素可表示为：
θ=θ0+θ1×M2GDP+μ（5）
(5)式中的μ为随机误差项。由此，农村经济的增加率取决于农村资本的边际生产率、农村储蓄率及农村金融相关率会计方向论文。基于本论文探讨的对象为农村金融进展与农村经济增加之间的联系，所以只考虑农村金融相关率对农村经济增加的影响。

(二)指标选取与数据界定

本论文选取的吉林省农村金融进展与农村经济增加的相关指标及数据见表1。
表1吉林省第一产业总产值及农村信用社年末存、贷款余额
年份吉林省第一产业
总产值（亿元）吉林省农村信用社
存款余额（亿元）吉林省农村信用社
贷款余额（亿元）198664.3519.9587 10.0075 198780.5724.7867 13.3469 198892.5926.2179 14.5642 198980.5326.6709 16.3591 1990124.9933.7116 19.9351 1991120.4742.5631 25.9628 1992130.8248.0400 33.4400 1993156.0557.5300 40.5100 1994259.4073.1900 50.0200 1995303.9988.2900 61.5300 1996376.01113.1100 69.9100 1997368.16144.1400 92.0000 1998429.50159.9100 94.3900 1999423.48184.9600 103.6600 2000398.73206.4900 113.8500 2001409.10229.4700 130.8800 2002446.17258.3200 160.1800 2003488.15286.8200 194.0900 2004568.69323.1600 219.4700 2005625.61 389.9600 250.8000 2006672.76607.1800 426.9400 2007783.80707.2400 536.8200 2008916.70860.3700 614.2700数据来源：根据相关各年《中国金融年鉴》、《中国统计年鉴》的数据整理而来。
摘自会计专业实习报告http://www.328tiBEt.cn
本论文在指标选取和数据方面做了如下处理：

1.农村经济增加率(RGDP)。

论述上，衡量农村经济增加的指标应为农村国民收入，但由于缺少相关的统计资料，本论文采取吉林省第一产业GDP数据代表农村经济总量，用第一产业GDP的增加率来测算吉林省农村经济增加率会计毕业生论文网。

2.农村金融相关率(RFIR)。

通常，该指标为农村金融资产总量与农村经济总量的比值。由于缺乏吉林省农村金融资产和M2的统计资料，又考虑到在农村地区发生的主要金融活动为存款和贷款，农民利用最为频繁的金融机构是农村信用社，由此本论文借鉴李国璋等的探讨策略，选择吉林省农村信用社年末存贷款余额之和来代表农村金融资产总量会计专业毕业论文模板。

(三)实证检验

1. 数据的平稳性检验会计学毕业论文参考文献。本论文采取吉林省1986～2008年度的相关数据进行浅析，为避开利用时间序列数据建模所带来的伪回归不足，利用扩展的ADF检验策略检验农村经济增加率和农村金融相关率序列的平稳性。ADF检验值属单边检验，原假设为待检验序列有着单位根 (即非平稳)。如果ADF检验统计量小于给定显著性水平下的临界值，则拒绝原假设，认为该序列是平稳的；反之则认为该序列是非平稳的，进一步我们可以对其差分序列进行单位根检验。
论文摘要:运用Eviews

5.0软件计算源于：会计学生毕业论文http://www.328tiBEt.cn

的吉林省农村金融相关率和农村经济增加率序列及其对应的差分序列的检验结果如表2所示。
表21986～2008年吉林省农村经济增加率和金融资产相关率序列的单位根检验结果
变量ADF检验值检验类型(c, t, k)临界值结论D.W.值RFIR-1.2527 (c,t,0)-3.6329 非平稳2.0719 RGDP0.0711 (c,t,0)-3.6450 非平稳1.4925 DRFIR-3.9325 (0,0,0)-1.9581 平稳2.0105 DRGDP-7.2453 (c,0,0)-3.6736 平稳1.8604 注：1.检验类型中的c和t表示带着常数项和走势项，k为所采取的滞后阶数会计专业毕业论文 范文。

2.表中所给的临界值为显著性水平在5%时的临界值。

3.RGDP为农村经济增加率，DRFIR和DRGDP为RFIR和RGDP的差分序列。
由表2可以看出， RFIR和RGDP的水平序列均在5%的显著性水平下有着单位根，即两个序列都是非平稳的，而差分后的序列均通过单位根检验，说明RFIR和RGDP两个序列均为一阶单整序列 (I(1))。
2. 协整检验与误差修正模型。根据协整(Cointegration)论述可知，如果待探讨的序列均为一阶单整序列，此时如果直接采取水平序列建模，可能出现伪回归不足。为此，需要进行协整检验财会论文范文。协整检验策略主要包括EngerGranger协整检验法 (简称EG两步法)和Jonhasen基于向量自回归 (VAR)模型的协整检验策略。本论文采取EG两步法检验吉林省农村金融相关率和农村经济增加率之间是否有着协整联系财务会计论文。
EG两步法的基本步骤和原理是：
第一步，对上面陈述的两个变量做回归，然后提取残差序列。
RGDP^t=-

2.1266+8.8506×RFIRt（6）

(-

2.4917*) (8.8883*)

R2= 0.7980D.W= 0.8033s.e=

1.6975

White Test:n×R2=

2.3124Pro.chi=0.0000

括号内的值为t统计量，*表示在5%的显著性水平下系数显著，否则不显著。以(6)式给出的估计结果看，在1986～2008年间，RGDP变化的79.80%可以由RFIR的变化来解释。且在5%的显著性水平下，怀特异方差检验结果表明，该回归方程不有着异方差现象。
所以，协整方程为：et=RGDPt-8.8506×RFIRt+

2.1266（7）

第二步，对上面陈述的协整方程的残差序列进行单位根检验。如果残差序列不有着单位根，即为平稳序列，说明吉林省农村金融相关率和农村GDP增加率之间有着协整联系，即这两个变量有着长期的均衡联系；否则认为这两个变量不有着协整联系，用这两个变量的水平序列建模，会出现伪回归。
运用协整检验法，对(7)式中的et进行单位根检验，得到ADF检验值为-2.3840。而在5%的显著性水平下的临界值为-

1.9581，由此看出et不有着单位根，表明RGDP与RFIR有着长期的均衡联系。

在此基础上建立误差修正模型，以DRGDPt为被解释变量，DRFIRt及误差修正项et-1(即ECMt-1)为解释变量，得到的估计结果为：
DRGDP^t=0.6680-

1.3200×DRFIRt-0.0493×ECMt-1（8）

(8)式中，误差修正项ECMt-1的系数为负，具有反向修正机制。并且在5%的显著性水平下怀特异方差检验结果表明回归方程不有着异方差。
由此可得出，RGDP和RFIR之间有着长期均衡联系，其长期协整方程为：
RGDP^t=-

2.1266+8.8506×RFIRt

以长期看，吉林省农村金融相关率每增加1个单位，将促使农村经济增加率增加8.8506个单位。
3. 吉林省农村金融相关率和农村经济增加率之间的Granger因果联系检验。对于向量自回归模型，我们可以通过对两个变量对应的系数进行约束，来检验两个平稳序列DRGDP和DRFIR是否有着Granger因果联系，得到的检验结果如表3所示。
表3Granger因果检验结果
原假设滞后期F统计量P值DRGDP非Granger影响DRFIR20.690140.51778DRFIR非Granger影响DRGDP23.386730.06314DRGDP非Granger影响DRFIR30.317850.81232DRFIR非Granger影响DRGDP33.281610.0623DRGDP非Granger影响DRFIR40.848810.53244DRFIR非Granger影响DRGDP42.845320.09722DRGDP非Granger影响DRFIR50.718910.63696DRFIR非Granger影响DRGDP52.901150.13366DRGDP非Granger影响DRFIR61.346310.48503DRFIR非Granger影响DRGDP66.737090.13487表3表明，在滞后2、3、4期时，接受原假设，DRGDP非Granger影响DRFIR，说明农村经济增加不是农村金融进展的理由；而在10%的显著性水平下拒绝原假设，DRFIR非Granger影响DRGDP，表明农村金融进展是农村经济增加的理由。
4. 向量自回归模型。由于序列RGDP与RFIR都是一阶单整的，根据AIC和SC原则确定模型的滞后阶数，得到的自回归估计结果如表4所示。
表4DRGDP和DRFIR双变量VAR模型的估计结果
解释变量回归方程DRGDPt回归方程DRFIRtDRGDPt(-1)0.748436
(

4.86011)0.073227

(

1.92500)DRFIRt(-1)

3.108809

(60542)0.108182 (0.50791)R20.3824 0.0188 s.e0.5492 0.1357 LogL-15.3399 12.6260 AIC1.7340 -1.0626 SC1.8336 -0.9630 注：VAR模型的极大似然函数值LogL= 0.624196；AIC= 0.337580；SC=0.536727。括号中数字为t值，与之相对应的括号外的数字为回归参数的估计值。
5. 脉冲响应浅析。利用上文的VAR模型，对DRGDP和DRFIR进行脉冲响应计算和浅析。得到的结果如图1所示。
图1脉冲响应函数曲线图以图1(a)的RGDP对RFIR的一个标准差扰动的脉冲响应可以看出， RGDP对自身的一个标准差扰动的脉冲响应在第一年最小，第二年上升至最高点，而后稍微下降直到第四年收敛；RGDP对RFIR的一个标准差扰动在第一年最大，第二年降到最低点，而后略微上升直到第四年收敛。
以图1(b)的RFIR对RGDP的一个标准差扰动的脉冲响应可以看出， RFIR对于自身的一个标准差扰动的脉冲响应在第一年迅速上升，第二年达到最大，而后下降直到第三年收敛；RFIR对于RGDP的一个标准差扰动的脉冲响应在第一年最大，然后迅速下降，直到第三年收敛。
上面陈述的浅析表明：吉林省农村金融相关率对农村经济增加率的影响要大于农村经济增加率对农村金融相关率的影响。
6. 预测方差分解。本论文利用方差分解来描述冲击对RFIR和RGDP在动态变化中的相对重要量。基于VAR(1)进行方差分解得到的结果如图2所示。
源于：会计本科毕业论文http://www.328tiBEt.cn