［摘要］從農(nóng)村金融自身的發(fā)展出發(fā)，在界定農(nóng)村金融發(fā)展涵義的基礎(chǔ)上，設(shè)計相應(yīng)的指標(biāo)，從規(guī)模、效率及結(jié)構(gòu)三個方面來衡量農(nóng)村金融發(fā)展。利用VAR模型對農(nóng)村金融發(fā)展和城鄉(xiāng)收入差距之間的長期均衡和短期波動關(guān)系進(jìn)行的實(shí)證分析表明：農(nóng)村金融發(fā)展相對規(guī)模的擴(kuò)大拉大了城鄉(xiāng)收入差距，農(nóng)村金融**效率的提高和非正規(guī)金融規(guī)模的擴(kuò)大縮小了城鄉(xiāng)收入差距。

　�。坳P(guān)鍵詞］農(nóng)村金融,城鄉(xiāng)收入差距,金融抑制,非正規(guī)金融,云南財經(jīng)大學(xué)學(xué)報

　　一、多數(shù)文獻(xiàn)是從中國整體金融發(fā)展的宏觀視角出發(fā)，認(rèn)為中國整體金融發(fā)展顯著擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距；而從農(nóng)村自身金融發(fā)展出發(fā)，對城鄉(xiāng)收入差距進(jìn)行研究則較少。比較有代表性的研究如下：

　　張立軍、湛泳（2006）［1］運(yùn)用改革開放后與農(nóng)村金融相關(guān)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，分析了農(nóng)村金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響。結(jié)果顯示：由于農(nóng)村資金的大量流失，農(nóng)村金融發(fā)展拉大了城鄉(xiāng)收入差距。但該研究中僅采用了農(nóng)戶儲蓄加上農(nóng)業(yè)貸款之和除以農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的比值作為衡量農(nóng)村金融發(fā)展的指標(biāo)，忽略了農(nóng)村金融發(fā)展具有發(fā)展規(guī)模和發(fā)展效率兩個方面，所以結(jié)論中僅提出要擴(kuò)大農(nóng)村金融資源的供給，節(jié)制農(nóng)村資金外流，而未提及農(nóng)村金融資源的利用效率。姚耀軍（2005）［2］從農(nóng)村金融與城市金融的相對滯后的視角出發(fā)，選擇了城市金融發(fā)展水平與農(nóng)村金融發(fā)展水平之比的農(nóng)村金融發(fā)展相對滯后指標(biāo)，對農(nóng)村金融發(fā)展相對滯后與城鄉(xiāng)收入差距的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。張立軍、湛泳（2006）［3］在金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距影響的作用機(jī)制方面進(jìn)行了研究，提出了金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距作用機(jī)制的三大理論假設(shè)，并運(yùn)用1978～2004年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果顯示：金融發(fā)展通過門檻效應(yīng)、地區(qū)與城鄉(xiāng)的非均衡性以及降低貧困效率影響城鄉(xiāng)收入差距，與理論假設(shè)相符。

　　然而上述文獻(xiàn)僅僅使用農(nóng)村金融規(guī)模來衡量農(nóng)村金融發(fā)展，忽視了農(nóng)村金融**的效率和非正規(guī)金融的發(fā)展。為了更完整深入地探討農(nóng)村金融發(fā)展的影響，本文將從金融發(fā)展的規(guī)模、效率以及結(jié)構(gòu)三個方面研究農(nóng)村金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響。

　　二、農(nóng)村金融發(fā)展目前，學(xué)術(shù)界對于農(nóng)村金融發(fā)展沒有統(tǒng)一的定義。本文根據(jù)農(nóng)村金融體系的自身特點(diǎn)，對農(nóng)村金融發(fā)展的涵義給予界定：我國農(nóng)村金融發(fā)展是指增加農(nóng)村金融的相對供給數(shù)量、提高資金配置效率和對內(nèi)生于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的非正規(guī)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行規(guī)范，促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程。在規(guī)模上，突出金融相對規(guī)模的擴(kuò)大，隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)有能力提供相應(yīng)的金融服務(wù)；在效率上，防止農(nóng)村金融資金的流失，并在農(nóng)村自身經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)中有效率地對資源重新配置，實(shí)現(xiàn)投資收益最大化；在結(jié)構(gòu)上，提高農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的商業(yè)性和自主性，同時，規(guī)范非正規(guī)金融機(jī)構(gòu)，形成合理的內(nèi)生于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的金融結(jié)構(gòu)。

　　1.農(nóng)村金融的相對規(guī)模

　　國際上常用金融相關(guān)比率（FIR）［4］來衡量一國的金融發(fā)展水平，即在某一時點(diǎn)上現(xiàn)存的金融資產(chǎn)總額與國民財富之比，為了方便，常用金融資產(chǎn)總額與一國的GDP之比來計算。衡量我國農(nóng)村金融發(fā)展的相對規(guī)模時，以上述表達(dá)式為基礎(chǔ)，結(jié)合實(shí)際加以變動。在我國農(nóng)村金融系統(tǒng)中，銀行業(yè)具有極強(qiáng)的壟斷地位，它對各農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響是最直接、最重要的，因此，以各類農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的信貸總和作為農(nóng)村金融資產(chǎn)總額的一個窄的衡量指標(biāo)，同時選取農(nóng)村GDP總值來衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值，定義農(nóng)村金融相關(guān)比率RFIR（RuralFinancialInterrelationsRatio）為全部農(nóng)村存貸款總和與農(nóng)村GDP之比，即：

　　RFIR=RC+RDRGDP（1）

　　其中RFIR為農(nóng)村金融相關(guān)比率，RC為農(nóng)村存款總和，RD為農(nóng)村貸款總和，RGDP為農(nóng)村GDP農(nóng)村GDP根據(jù)各年的《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)綠皮書》整理而得。。

　　2.農(nóng)村金融發(fā)展的效率指標(biāo)

　　農(nóng)村金融發(fā)展的效率主要分為農(nóng)村金融資源的轉(zhuǎn)化效率和配置效率兩部分。［5］金融資源的轉(zhuǎn)化效率衡量農(nóng)村的大量存款是否有效轉(zhuǎn)化為農(nóng)村貸款，是否滿足了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)對金融服務(wù)的需求；農(nóng)村金融的配置效率是指農(nóng)村金融資源即農(nóng)村貸款是否根據(jù)市場利率自由流動，在重新配置中是否達(dá)到了帕累托最優(yōu)。

　�。�1）農(nóng)村金融資源的轉(zhuǎn)化效率。在農(nóng)村的金融市場中，金融資源的供給來源多是農(nóng)戶在銀行中的儲蓄，通過銀行轉(zhuǎn)化為貸款流入資金市場。但其中只有一小部分金融資源轉(zhuǎn)化為農(nóng)村貸款（包括農(nóng)業(yè)貸款和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款）投入到農(nóng)村自身經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)中。因此，對于農(nóng)村金融效率中的轉(zhuǎn)化效率，應(yīng)著重考察農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)對儲蓄的轉(zhuǎn)化能力，即農(nóng)村儲蓄轉(zhuǎn)化為農(nóng)村貸款的能力。

　　因此，選取農(nóng)村存貸款比率（SLR）來衡量農(nóng)村金融轉(zhuǎn)化效率：

　　SLR=RLRS（2）

　　其中RS和RL分別為農(nóng)村儲蓄和農(nóng)村貸款。

　�。�2）農(nóng)村貸款的配置效率。衡量農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)效率的另一方面是農(nóng)村貸款在生產(chǎn)中的配置效率，即金融資源在生產(chǎn)過程中的重組是否實(shí)現(xiàn)了帕累托最優(yōu)配置。

　　我國農(nóng)村貸款分為農(nóng)業(yè)貸款和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款兩大部分。其中，在政府主導(dǎo)的農(nóng)村信貸體系下，農(nóng)業(yè)貸款主要是針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需要，向國有農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集體經(jīng)濟(jì)組織和農(nóng)戶的貸款，農(nóng)業(yè)貸款效率較為低下，而且增大了農(nóng)村金融風(fēng)險。［6］而鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款主要是為農(nóng)戶和農(nóng)村集體經(jīng)濟(jì)組織服務(wù)的，用于創(chuàng)建各種企業(yè)來支援農(nóng)業(yè)發(fā)展。農(nóng)業(yè)貸款的配置效率往往低于鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款的效率。

　　因此，采用鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款與農(nóng)村GDP的比率來衡量農(nóng)村金融資源的配置效率亞洲開發(fā)銀行（1992）以對私人部門的信貸量與名義GDP之比反映資金配置狀況，King和Levine（1993）提出指標(biāo)PRIVY等于提供給非金融私人部門的信貸與GDP的比率，兩個指標(biāo)的上升均表示金融資源配置效率的提高。。

　　ALLOE=RELRGDP（3）

　　其中，ALLOE為農(nóng)村金融資源配置效率，REL和RGDP分別代表鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款和農(nóng)村GDP。

　　3.非正規(guī)金融的相對規(guī)模關(guān)于農(nóng)村正規(guī)金融在拙作《金融發(fā)展的規(guī)模、效率》中已經(jīng)給予全面的討論，因此，對于衡量農(nóng)村金融結(jié)構(gòu)的指標(biāo)，本文選擇非正規(guī)金融的規(guī)模測算。

　　與正規(guī)金融不同，非正規(guī)金融由于缺少政府部門的正式監(jiān)管以及大量非正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的隱蔽性，無法對其進(jìn)行統(tǒng)計，缺乏準(zhǔn)確的官方數(shù)據(jù)。因此，要衡量非正規(guī)金融相對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)模，必須先對非正規(guī)金融貸款總額進(jìn)行測算。

　�。�1）非正規(guī)金融貸款總額。由于缺乏公開準(zhǔn)確的農(nóng)村非正規(guī)金融總額的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，所以一般采取抽樣調(diào)查研究或者模型估計進(jìn)行測算。本文利用田光寧等［7］估計出的農(nóng)村非正規(guī)貸款的上下限，求其平均和來代表農(nóng)村非正規(guī)金融渠道貸款額。

　　IRL=IRL1+IRL22(4)

　　IRL1為非正規(guī)貸款總額的下限，IRL2為非正規(guī)貸款總額的上限IRL1和IRL2數(shù)據(jù)來自田光寧、李建軍在《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展中金融支持結(jié)構(gòu)演變》中的測算結(jié)果。，IRL為農(nóng)村非正規(guī)金融貸款總額的測算。

　�。�2）非正規(guī)金融相對規(guī)模。［8］依照金融發(fā)展理論中衡量金融發(fā)展規(guī)模的指標(biāo)設(shè)計方法，得到一個相對準(zhǔn)確地衡量農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展相對規(guī)模的指標(biāo)，即農(nóng)村的非正規(guī)金融相關(guān)比率，采用非正規(guī)金融貸款總額與農(nóng)村國民收入的比率。

　　IRF=IRLRGDP(5)

　　其中，IRF代表農(nóng)村非正規(guī)金融相對規(guī)模，IRL代表農(nóng)村非正規(guī)金融貸款額，RGDP代表農(nóng)村GDP。

　　三、我國農(nóng)村金融發(fā)展現(xiàn)狀分析我國農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模、效率以及非正規(guī)金融相對規(guī)模見表1。

　　表1中國農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模、效率及非正規(guī)金融相對規(guī)模

　　年份RFIRSLRALLOEIRF年份RFIRSLRALLOEIRF1978年0.270.890.010.261994年0.440.790.790.181979年0.280.790.010.291995年0.350.780.780.201980年0.320.870.010.281996年0.460.790.790.161981年0.340.820.010.321997年0.490.780.780.211982年0.350.770.020.341998年0.540.820.820.201983年0.360.740.030.321999年0.570.820.820.191984年0.421.030.060.302000年0.570.730.130.171985年0.391.020.090.272001年0.600.720.130.161986年0.471.080.120.292002年0.560.710.120.141987年0.501.100.130.272003年0.590.700.120.131988年0.461.140.130.242004年0.570.680.100.131989年0.491.121.120.272005年0.590.630.090.101990年0.521.081.080.312006年0.570.540.060.081991年0.571.001.000.272007年0.550.530.060.071992年0.591.011.010.212008年0.570.480.060.081993年0.521.041.040.17數(shù)據(jù)來源：根據(jù)歷年農(nóng)村金融相關(guān)數(shù)據(jù)整理而得。

　　農(nóng)村金融的相對規(guī)模在改革開放后取得了長足的發(fā)展，但是仍然處于起步階段。農(nóng)村的金融相關(guān)率體現(xiàn)了我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的貨幣化水平。該比率從1979年的28%提高到2008年的57%，其中農(nóng)村FIR在2001年達(dá)到最高點(diǎn)為60%，進(jìn)一步表明經(jīng)濟(jì)貨幣化程度在農(nóng)村是逐漸加深的。

　　農(nóng)村金融資源轉(zhuǎn)化效率逐漸降低，存貸款比率縮小，說明銀行將存款轉(zhuǎn)化為貸款的能力減弱，農(nóng)村儲蓄與農(nóng)村貸款之間的缺口不斷加大。農(nóng)村資源的轉(zhuǎn)化效率在1984～1993年普遍較高，甚至有些年份大于1；但是在1993年后轉(zhuǎn)化效率逐漸降低，到2008年底降至0.48。農(nóng)村貸款與農(nóng)村存款的差距越來越大，大量的農(nóng)村金融資源流失。

　　農(nóng)村金融資源配置效率指標(biāo)ALLOE區(qū)分了農(nóng)村貸款總量中投向鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的部分和單一投向農(nóng)業(yè)的部分，指標(biāo)值越大代表投向鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的貸款比重越大，農(nóng)村貸款配置效率越高。我國農(nóng)村金融貸款配置效率經(jīng)歷了先上升，再平穩(wěn)波動，而后下降的變化過程。從1978～1987年，十年間從最初的0.01增加到了0.13，其原因是農(nóng)村的鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)多是經(jīng)營資本密集型的產(chǎn)業(yè)，農(nóng)村貸款使得鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)得到了迅猛發(fā)展，促進(jìn)了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，金融貸款的配置效率較高。從1988～2003年配置效率一直在0.15~0.12之間平穩(wěn)波動，但2003年以后開始下降，2008年下滑至0.06。在這個階段農(nóng)業(yè)貸款大大超過了鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款，2003年農(nóng)業(yè)貸款為8411.35億元，2008年底升為17628.82億元，增長了110%，而鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款數(shù)額基本保持不變。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的弱質(zhì)性和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的發(fā)展速度明顯放緩造成了農(nóng)村貸款配置效率下降。

　　非正規(guī)金融相對規(guī)模在長期內(nèi)呈下降的趨勢。從1978～1991年，由于農(nóng)村金融資金流失，用于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正規(guī)金融資源的供給短缺，使得一大批非正規(guī)金融借貸發(fā)生。IFIR在0.30左右輕微波動，說明非正規(guī)金融在農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到了很大的作用。從1992～2000年，政府出臺取締非正規(guī)金融的政策，但由于農(nóng)村非正規(guī)金融對地方經(jīng)濟(jì)有著有利幫助，使得地方政府與非正規(guī)金融“合謀”，出現(xiàn)了非正規(guī)金融屢禁不止的狀況。因此IFIR在0.21到0.17之間呈波動下降趨勢，但是下降趨勢并不明顯。從2001～2008年，受信息、交易成本等因素的制約，導(dǎo)致農(nóng)村非正規(guī)金融在規(guī)模和范圍上的劣勢。［9］同時正規(guī)金融機(jī)構(gòu)在服務(wù)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)方面不斷完善，農(nóng)信社采用浮動的存貸款利率，上調(diào)了農(nóng)村貸款利率，減少了金融資源供給方面的抑制性；而且小額農(nóng)戶貸款的大量發(fā)行，使得農(nóng)民更容易在正規(guī)金融機(jī)構(gòu)取得符合自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求的小額貸款。IFIR從0.16快速下降到0.08，下降的幅度達(dá)到50%。

　　總之，改革開放以來，我國農(nóng)村金融發(fā)展取得了長足的進(jìn)步，但仍然存在一些問題：農(nóng)村金融規(guī)模相對較小，農(nóng)村金融需求受到抑制；［9］農(nóng)村金融資源的轉(zhuǎn)化效率低下，農(nóng)村金融資源嚴(yán)重流失；用于大力發(fā)展農(nóng)村二、三產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款短缺，農(nóng)業(yè)貸款尚未形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，農(nóng)村金融資源配置效率低下；內(nèi)生于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的非正規(guī)金融發(fā)展遭遇“瓶頸”，相對規(guī)模逐漸縮小。

　　四、農(nóng)村金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距影響的實(shí)證分析我們運(yùn)用改革開放后我國農(nóng)村金融以及城鄉(xiāng)收入差距的數(shù)據(jù)建立半對數(shù)模型如下：

　　lnCJ=c+α1FIR+α2SLR+α3ALLOE+α4RIF+ε（6）

　　其中，CJ為城鄉(xiāng)收入比率；FIR為農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模；SLR為農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的資源轉(zhuǎn)化效率；ALLOE為農(nóng)村貸款的配置效率；RIF為非正規(guī)金融規(guī)模；ε為估計誤差。

　　1.變量平穩(wěn)性檢驗。

　　為避免出現(xiàn)偽回歸問題，使用ADF檢驗對變量的時間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。

　　城鄉(xiāng)收入差距、農(nóng)村金融相關(guān)率、農(nóng)村金融資源轉(zhuǎn)化效率、農(nóng)村貸款配置效率、非正規(guī)金融規(guī)模均是非平穩(wěn)序列，而且這些變量經(jīng)過一階差分后均平穩(wěn)，故這些變量是一階單整的。所以可以對這些變量進(jìn)行下面的協(xié)整檢驗（見表2）。［10］

　　表2變量的平穩(wěn)性檢驗

　　變量檢驗類型ADF臨界值（1%）臨界值（5%）平穩(wěn)性Problncj（c，t，0）-2.8995-4.2967-3.5683不平穩(wěn)0.1767D(lncj)（0，0，2）-2.5741-2.6534-1.9538平穩(wěn)0.0121RFIR（c，t，1）-2.7664-4.3098-3.5742不平穩(wěn)0.2199D(RFIR)（0，0，1）-3.4193-2.6501-1.9533平穩(wěn)0.0013SLR（c，t，1）-0.6777-4.3098-3.5742不平穩(wěn)0.9655D(SLR)（0，0，1）-2.9184-2.6501-1.9533平穩(wěn)0.0051ALLOE（c，t，1）0.7129-4.3098-3.5742不平穩(wěn)0.9625D(ALLOE)（0，0，0）-7.9491-2.6471-1.9529平穩(wěn)0.0000RIF（c,t,0)-3.5313-4.2967-3.5683不平穩(wěn)0.0540D(RIF)（0,0,0)-4.8474-2.6471-1.9529平穩(wěn)0.0000資料來源：作者利用計量軟件計算得出。

　　2.協(xié)整檢驗。

　　本文采用Johanson協(xié)整檢驗來分析城鄉(xiāng)收入差距與農(nóng)村金融發(fā)展水平、效率以及非正規(guī)金融規(guī)模的長期關(guān)系。

　　首先，構(gòu)建包含城鄉(xiāng)實(shí)際收入比率對數(shù)、農(nóng)村金融相關(guān)率、農(nóng)村金融資源轉(zhuǎn)化效率、農(nóng)村貸款配置效率、非正規(guī)金融規(guī)模五個變量的VAR模型，用AIC、SC信息準(zhǔn)則和LR等統(tǒng)計量作為VAR模型的最優(yōu)滯后期數(shù)的檢驗標(biāo)準(zhǔn)。檢驗結(jié)果見表3，最優(yōu)滯后期數(shù)為1。

　　表3最優(yōu)滯后期數(shù)的選擇

　　LaglnLLRFPEAICSCHQ0185.8747NA2.63e-12-12.47412-12.23838-12.400291299.9373180.9268*5.83e-15*-18.61636-17.20192*-18.17338*2326.019632.378116.41e-15-18.69101*-16.09786-17.87887資料來源：作者利用計量軟件計算得出。

　　其次，采用Johanson協(xié)整檢驗來分析城鄉(xiāng)收入差距與農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模、效率、非正規(guī)金融規(guī)模的長期關(guān)系。結(jié)合ADF單位根檢驗的結(jié)果，采用包含常數(shù)項、不包含趨勢項的協(xié)整檢驗形式，同樣選取滯后期數(shù)為1。

　　表4Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果(跡統(tǒng)計量)

　　協(xié)整關(guān)系個數(shù)特征值跡統(tǒng)計量5%臨界值置信概率None*0.74297387.9280269.818890.0009Atmost1*0.56121948.5294247.856130.0431Atmost20.48134824.6405129.797070.1747資料來源：作者利用計量軟件計算得出。

　　協(xié)整檢驗結(jié)果由表4可知：在5%的顯著性水平下，五個變量之間至少存在一個協(xié)整關(guān)系，即表明農(nóng)村金融相關(guān)率RFIR、農(nóng)村金融資源轉(zhuǎn)化率SLR、農(nóng)村貸款配置效率ALLOE、農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模RIF與城鄉(xiāng)收入差距之間存在著長期穩(wěn)定的關(guān)系。

　　3.誤差修正模型的建立。

　　構(gòu)建如下VEC模型:

　　△lncjt=α△lncjt-1+β△rfirt-1+γ△slrt-1+η△alloet-1+λ△rift-1+

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