system: [SYSTEM]

user: 5. 湖南省农村金融发展与农业全要素生产率的动态变化 5.1. 数据平稳性检验 变量的平稳性检验是进行协整检验和建立脉冲反应函数的前提，使用EVIEWS6.0软件中基于SIC自动选择滞后阶数，平稳性检验结果见表5。由表5知，六个变量都是1阶差分平稳的，即为1阶单整。 5.2. 六个变量的十二个VAR(2)模型及其AR根模图 本文基于AIC和SC原则确定VAR模型最优滞后阶数都为2，分别得到六个变量的十二个VAR(2)模型如表6~表8。根据表6~表8可以得到：十二个VAR(2)模型的F统计量比较大及拟合度R 2 比较高，说明整个模型都是显著的；每个模型中的部分变量统计量偏小，导致一些变量并不显著；变量对因变量有正的影响、也有负的影响，部分变量在不同的滞后期对因变量的影响不同，且有些有符号差异。 在进行协整检验和脉冲结果之前，分别得到三个VAR(2)模型的AR根模图，见图3。从图3的(a)、(b)、(c)三个分图可以看出，模型所有点均在单位圆内(除了b中有一个点落在单位圆上)，即所有单位根的模都落在单位圆内时，便认为模型是稳定的。且只有平稳的VAR模型，进行Johansen-Juselius协整检验和脉冲响应函数才会有意义。 5.3. 协整检验 通过表6~表8的向量自回归模型运用Johansen-Juselius检验方法对农业全要素生产率、技术效率、技术进步分别与农村金融发展规模，发展效率及发展结构之间进行协整检验，检验结果如表9~表11所示。由表可知，湖南省农业全要素生产率、技术效率、技术进步分别与金融发展三个指标之间存在长期的均衡关系，即存在长期的稳定关系。 Table 5 Test results of ADF stationary with six variable 变量 ADF检验收尾概率 检验形式(C， T， K) 是否平稳 结果 BTFP 0.7900 (C， T， 1) 不平稳 I(1) D(BFTP) 0.0000 (C， T， 0) 平稳 BEFFCH 0.2054 (C， T， 0) 不平稳 I(1) D(BEFFCH) 0.0127 (C， T， 0) 平稳 BTECH 0.7184 (C， T， 1) 不平稳 I(1) D(BTECH) 0.0000 (C， T， 0) 平稳 FIR 0.3955 (C， 0， 0) 不平稳 I(1) D(FIR) 0.0014 (C， T， 0) 平稳 FDE 0.6120 (C， T， 0) 不平稳 I(1) D(FDE) 0.0023 (C， T， 0) 平稳 FDS 0.2958 (0， 0， 0) 不平稳 I(1) D(FDS) 0.0059 (C， 0， 0) 平稳 表5. 六个变量的ADF平稳性检验结果 Table 6 Estimation results of autoregressive model VAR(2) between BTFP and FIR， FDE， FD 向量自回归估计 样本(调整)：1991 2012 包含样本容量：调整之后22 [ ]中为t统计量 BTFP FIR FDE FDS BTFP(−1) 0.265039 2.045474 3.195812 0.826654 [1.23436] [2.24591] [2.20466] [1.79230] BTFP(−2) 0.536132 −3.300729 −0.399672 0.234382 [2.29925] [−3.33726] [−0.25389] [0.46794] FIR(−1) 0.033411 0.705874 0.151351 0.098258 [0.85366] [4.25194] [0.57280] [1.16874] FIR(−2) 0.052382 −0.336704 0.118297 −0.083821 [1.55462] [−2.35590] [0.52005] [−1.15811] FDE(−1) 0.061887 0.184294 0.576521 −0.079605 [1.58449] [1.11242] [2.18642] [−0.94882] FDE(−2) −0.092318 0.170437 −0.164843 −0.099818 [−2.01985] [0.87915] [−0.53423] [−1.01671] FDS(−1) −0.189571 1.331077 −0.157703 0.968003 [−1.54003] [2.54933] [−0.18977] [3.66090] FDS(−2) −0.075860 −0.913144 −0.122371 0.054271 [−0.48231] [−1.36872] [−0.11524] [0.16063] C 0.305544 1.145995 −2.123817 −0.899701 [1.27617] [1.12846] [−1.31396] [−1.74940] 调整拟合度R 2 0.962129 0.768377 0.944668 0.901304 F统计量 67.68927 9.708073 45.81582 24.97174 似然值对数 60.47242 28.68350 18.45904 43.65205 表6. BTFP与FIR，FDE，FDS的向量自回归模型VAR(2)估计结果 5.4. 脉冲响应函数 本文在表6~表8中十二个Var(2)模型的基础上得到了湖南省农业全要素生产率、技术效率和农业技术进步分别与湖南省农村金融发展规模、发展效率及发展结构之间互相冲击做出脉冲响应的反应轨迹图，如图4~图6所示。图中的横轴代表冲击作用滞后期数(单位：年)，将滞后期设为10年；纵轴表示因变量对解释变量的响应程度，实线为脉冲响应函数值，两侧虚线为脉冲响应函数值正负两倍标准差。 图4中前三个图形分别反映了农业全要素生产率对农村金融发展规模、农村金融发展效率及农村金融发展结构的一个标准差(新息)的冲击所产生的脉冲响应函数图。给农村金融发展规模一个标准差冲击后，农业全要素生产率在第1、2、3期出现递增的正响应，且在第3期达到最大正响应点，之后缓慢下降，而第7期之后存在负向响应，且稍微收敛。农村金融发展效率受到一个标准差冲击后，农业全要素生产 Table 7 Estimation results of autoregressive model VAR(2) between BEFFCH and FIR， FDE， FD 向量自回归估计 样本(调整)：1991 2012 包含样本容量：调整之后22 [ ]中为t统计量 BEFFCH FIR FDE FDS BEFFCH(−1) 0.228901 −1.666974 35.31859 7.054439 [0.87908] [−0.15912] [3.34928] [1.80543] BEFFCH(−2) −0.289105 −7.301691 3.781049 4.197344 [−1.10515] [−0.69373] [0.35690] [1.06925] FIR(−1) 0.008704 0.577525 0.190636 0.126503 [1.55044] [2.55691] [0.83852] [1.50170] FIR(−2) 0.004164 −0.242867 0.104106 −0.101840 [0.87163] [−1.26363] [0.53814] [−1.42071] FDE(−1) −0.002772 0.247309 0.484144 −0.100811 [−0.46482] [1.03079] [2.00480] [−1.12661] FDE(−2) −0.012697 −0.006404 0.428798 0.090833 [−1.89591] [−0.02377] [1.58107] [0.90388] FDS(−1) 0.039023 1.176036 −0.448684 0.967722 [2.21757] [1.66105] [−0.62960] [3.66479] FDS(−2) −0.023432 −0.059423 −2.273720 −0.707690 [−0.98775] [−0.06226] [−2.36672] [−1.98804] C 1.067544 8.734340 −38.06217 −10.98858 [2.97365] [0.60470] [−2.61798] [−2.03979] 调整拟合度R 2 0.887677 0.566890 0.958620 0.899903 F统计量 21.74520 4.435817 61.81167 24.59946 似然值对数 103.0826 21.79881 21.65519 43.49700 表7. BEFFCH与FIR，FDE，FDS的向量自回归模型VAR(2)估计结果 率在第1、2期正响应后出现下降，并在第3期达到最大负响应点，之后逐渐波动上升，在第6期之后又存在正向响应，但趋向于发散。给农村金融发展结构一个标准差冲击后，农业全要素生产率在第1至10期都是负向响应，先下降再缓慢上升。 图4中下面三个图形分别反映了农村金融发展规模、农村金融发展效率及农村金融发展结构对农业全要素生产率的一个标准差(新息)的冲击所产生的脉冲响应函数图。当给农业全要素生产率的一个标准差的冲击之后，农村金融发展规模、农村金融发展效率表现出正的响应，且在第2期都达到最大值，然后波动性下降，在第6期之后出现了负响应，农村金融发展规模表现出的负向响应用小于农村金融发展效率，且有一定收敛。农村金融发展结构表现出平滑的先升后降，在第8期及之后出现在了负响应。 图4中六个图形结果表明：最初农村金融发展规模对农业全要素生产率有正的影响，但随着时间的推移会出现负的影响。农村金融发展效率在最初阶段有正向影响，中间阶段存在负向影响，但之后较长 Table 8 Estimation results of autoregressive model VAR(2) between BTECH and FIR， FDE， FD 向量自回归估计 样本(调整)：1991 2012 包含样本容量：调整之后22 [ ]中为t统计量 BTECH FIR FDE FDS BTECH(−1) 0.256977 2.453589 3.230789 0.900959 [1.20403] [2.45888] [1.96383] [1.75268] BTECH(−2) 0.510399 −3.318781 −0.468458 0.153586 [2.39497] [−3.33089] [−0.28518] [0.29922] FIR(−1) 0.018785 0.722038 0.155284 0.099971 [0.52849] [4.34485] [0.56676] [1.16775] FIR(−2) 0.048229 −0.340790 0.122337 −0.083047 [1.57858] [−2.38580] [0.51948] [−1.12858] FDE(−1) 0.075216 0.150771 0.604572 −0.070498 [2.16281] [0.92729] [2.25531] [−0.84166] FDE(−2) −0.082092 0.138387 −0.203467 −0.114145 [−1.91079] [0.68897] [−0.61440] [−1.10311] FDS(−1) −0.212659 1.297812 −0.107161 0.983234 [−1.91966] [2.50579] [−0.12550] [3.68512] FDS(−2) −0.022715 −0.880264 −0.042484 0.092765 [−0.15217] [−1.26132] [−0.03692] [0.25803] C 0.310096 0.815392 −2.132490 −0.909546 [1.37707] [0.77449] [−1.22856] [−1.67702] 调整拟合度R 2 0.973707 0.770715 0.941227 0.898901 F统计量 98.21053 9.823626 43.03843 24.33960 似然值对数 62.72551 28.79509 17.79543 43.38745 表8. BTECH与FIR，FDE，FDS的向量自回归模型VAR(2)估计结果 图3. 三个VAR(2)模型的AR根模图 Table 9 Cointegration tests between agricultural TFP and development scale， development efficiency and development structure of rural financia 序列：BTFP FIR FDE FDS 样本(调整)：1992 2012 趋势假设：无确定性趋势(具有常数项) 时滞区间：1至2阶 不受约束的协整秩检验 迹 最大特征值 协整个数的原假设 特征值 迹统计量 0.05临界值 收尾概率** 最大特征值统计量 0.05临界值 收尾概率** 0个* 0.7507 66.0141 54.0790 0.0030 29.1716 28.5881 0.0421 至多1 0.5547 36.8425 35.1928 0.0329 16.9900 22.2996 0.2336 至多2 0.4627 19.8526 20.2618 0.0568 13.0443 15.8921 0.1332 至多3 0.2769 6.80829 9.1645 0.1369 6.8083 9.1645 0.1369 表9. 农业全要素生产率与农村金融发展规模，发展效率及发展结构之间的协整检验 *表示在5%的显著性水平下拒绝原假设。 **表示MacKinnon-Haug-Michelis (1999)收尾概率值。 Table 1 0 Cointegration tests between technology efficiency and development scale， development efficiency and development structure of rural financia 序列：BEFFCH FIR FDE FDS 样本(调整)：1992 2012 趋势假设：无确定性趋势 时滞区间：1至2阶 不受约束的协整秩检验 迹 最大特征值 协整个数的原假设 特征值 迹统计量 0.05临界值 收尾概率** 最大特征值统计量 0.05临界值 收尾概率** 0个* 0.6870 50.9285 40.1749 0.0030 24.3935 24.1592 0.0465 至多1 0.5805 26.5350 24.2760 0.0255 18.2413 17.7973 0.0428 至多2 0.3140 8.2937 12.3209 0.2148 7.9141 11.2248 0.1800 至多3 0.0179 0.3795 4.1299 0.6010 0.3795 4.1299 0.6010 表10. 技术效率与农村金融发展规模，发展效率及发展结构之间的协整检验 Table 1 1 Cointegration tests between technology progress and development scale， development efficiency and development structure of rural financia 序列：BTECH FIR FDE FDS 样本(调整)：1992 2012 趋势假设：无确定性趋势 时滞区间：1 至 2阶 不受约束的协整秩检验 迹 最大特征值 协整个数的原假设 特征值 迹统计量 0.05临界值 收尾概率** 最大特征值统计量 0.05临界值 收尾概率** 0个* 0.8140 65.4672 40.1749 0.0000 35.3171 24.1592 0.0010 至多1 0.5488 30.1501 24.2760 0.0081 16.7142 17.7973 0.0721 至多2 0.4144 13.4359 12.3209 0.0324 11.2365 11.2248 0.0498 至多3 0.0994 2.1993 4.1299 0.1629 2.1993 4.1299 0.1629 表11. 技术进步与农村金融发展规模，发展效率及发展结构之间的协整检验 图4. BTFP相应Var(2)模型的部分脉冲响应图 图5. BEFFCH相应Var(2)模型的部分脉冲响应图 阶段出现正向影响且影响越来越大。农村金融发展结构对农业全要素生产率一直有负面的冲击影响。农业全要素生产率对农村金融发展规模、农村金融发展效率及农村金融发展结构三者开始都有正向的影响，且影响先升后缓慢下降，然后出现负向影响。 图5中上面三个图形分别反映了农业技术效率对农村金融发展规模、农村金融发展效率及农村金融发展结构的一个标准差新息的冲击所产生的脉冲响应函数图。给农村金融发展规模一个标准差冲击，农业技术效率在第1、2、3期出现递增的正响应，且在第3期达到最大值，然后缓慢下降，在第4期之后存在负向响应，且在第6期达到最大负响应，之后上升到第8期又出现正响应，第9期之后又为负。给 图6. BTECH相应Var(2)模型的部分脉冲响应图 农村金融发展效率一个标准差冲击，农业技术效率开始在第1、2期出现了正响应但整个过波动，交替出现正负响应，响应值不大。给农村金融发展结构一个标准差冲击，农业技术效率在第1至10期都是正向响应，先上升再波动性缓慢下降。 图5中下面三个图形分别反映了农村金融发展规模、农村金融发展效率及农村金融发展结构对农业技术效率的一个标准差新息的冲击所产生的脉冲响应函数图。当给农业技术效率的一个标准差的冲击之后，农村金融发展规模表现出正的响应，且在第4期都达到最大值，然后下降，在第6期之后出现了负响应，第8期达到最大负响应，然后上升，在第10期出现了较小的正响应。农村金融发展效率在第1至5期正向响应，第6至8期负响应，第9、10期又正响应。农村金融发展结构表现在第1至4期正向响应，且在第3期出现最大响应，第5至8期负响应，第9、10期又正响应。 图5中六个图形结果表明：农村金融发展规模和农村金融发展效率对农业技术效率出现了正负正负相互交替的影响，但农村金融发展规模比农村金融发展效率的影响程度要大。而农村金融发展结构对农业技术效率一直有正的冲击影响。农业技术效率对农村金融发展规模、农村金融发展效率及农村金融发展结构三者具有相似的波动性影响，都有正负正的影响。 图6中上面三个图形分别反映了农业技术进步对农村金融发展规模、农村金融发展效率及农村金融发展结构的一个标准差新息的冲击所产生的脉冲响应函数图。当给农村金融发展规模一个标准差冲击后，农业技术进步在一直表现正响应，先增后缓慢下降，且收敛。当给农村金融发展效率一个标准差冲击后，农业技术进步在第1、2期正响应但下降，且只有第3期出现负响应，之后逐渐波动上升，但趋向于发散。给农村金融发展结构一个标准差冲击后，农业技术进步在第1至10期都是负向响应，且响应越来越大。 图6中下面三个图形分别反映了农村金融发展规模、农村金融发展效率及农村金融发展结构对农业技术进步的一个标准差新息的冲击所产生的脉冲响应函数图。当给农业全要素生产率的一个标准差的冲击之后，农村金融发展规模、农村金融发展效率表现出正的响应，且在第2期都达到最大值，然后波动性下降，在第6期之后出现了负响应，但农村金融发展规模表现出的负向响应用小于农村金融发展效率，且具有一定收敛。农村金融发展结构表现出先增后减响应，且在第9期及之后出现在了负响应。 图6中六个图形结果表明：农村金融发展规模对农业技术进步一直有正的影响，但随着时间推移这种影响逐渐降低至0；而农村金融发展效率在最初阶段有正向影响，在只有第3期出现负向影响，之后较长阶段出现正向影响且影响越来越大；而农村金融发展结构对农业技术进步一直是负的冲击影响。农业技术进步在前6期对农村金融发展规模和农村金融发展效率及在前8期农村金融发展结构都有较大正向的影响，且影响先升后缓慢下降，然后出现负向影响，但农村金融发展效率负响应最大。 从图4~图6总体可以得到，湖南省农业全要素生产率和农业技术进步两者分别与湖南省农村金融发展规模、发展效率及发展结构三者之间互相冲击做出脉冲响应的反应非常相似，这与湖南省农业全要素生产率主要是由农业技术进步来推动相一致的，而其农业生产规模效率基本上没有变化。湖南省农村金融的发展发挥了一定的作用：农村金融发展规模在短期起到了正向的影响，但长期来说，影响逐渐减少直至消失。农村金融发展效率在短期内影响不明显，偶尔还会表现负影响，但长期来说，对湖南省农业全要素生产率及农业技术进步有较大的促进作用。农村金融发展结构对对湖南省农业全要素生产率及农业技术进步起到负向的影响作用，而对农业技术效率起到正向的作用。湖南省农业全要素生产率、农业技术进步对农村金融发展的影响具有两期分化特征，前半期表现正的影响，后半期表现负的影响，而农业技术效率对农村金融发展的影响具有三期分化特征，即前期具有正向影响，中期具有负向影响，而后期具有正向影响。影响产生的原因主要有：20世纪80年末以来，湖南省农业劳动力、土地等农业生产要素及农户储蓄资金大量流向第二三产业，加剧了农业本身零碎化生产，同时由于多丘陵山区，农业机械化生产、规模化生产难以形成，阻碍了农村金融发展促进湖南省农业技术效率变动的作用。湖南省农业缺乏农业管理、制度等技术体系的支撑，所以造成了湖南省农业技术进步难以通过农村金融发展得到提升。湖南省农业技术进步及农业全要素这二十多年来的小小提升并没有给农村金融发展带来更多的改变，而是大量地支援了城市的经济发展。