中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的分布動(dòng)態(tài)及其演變

【摘 要】 本文借助Kernel 密度和Markov鏈估計(jì)方法實(shí)證研究了中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的分布動(dòng)態(tài)及其演變，得到如下結(jié)論：（1）Kernel 密度估計(jì)顯示，中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平地區(qū)差異較為明顯，且呈現(xiàn)出不斷擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，同時(shí)伴隨著極化特征的出現(xiàn)。（2）Markov鏈分析表明，中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平在不同發(fā)展階段的流動(dòng)性較小。從長(zhǎng)期來(lái)看，中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平將朝高水平階段發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】 農(nóng)村金融；Kernel 密度；Markov鏈

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展取得了較大進(jìn)展，對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出了重大貢獻(xiàn)。然而，由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)、文化、社會(huì)等方面存在較大差異，農(nóng)村金融發(fā)展也表現(xiàn)出明顯的地區(qū)差異性。根據(jù)以往文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)文獻(xiàn)聚焦于農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，農(nóng)村金融發(fā)展的影響因素以及農(nóng)村金融發(fā)展的減貧效應(yīng)等方面。對(duì)于農(nóng)村金融發(fā)展的地區(qū)差異研究較少?；诖?，本文借助Kernel密度和Markov鏈估計(jì)方法對(duì)中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的地區(qū)差異與動(dòng)態(tài)演進(jìn)進(jìn)行探析，為推動(dòng)農(nóng)村金融發(fā)展提供一定的借鑒。

二、研究方法與數(shù)據(jù)說(shuō)明

1、Kernel密度估計(jì)

核密度估計(jì)方法作為非參數(shù)估計(jì)方法之一，在學(xué)術(shù)界應(yīng)用非常廣泛，經(jīng)濟(jì)學(xué)、人口學(xué)、管理學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域都有所涉及。按照核密度的相關(guān)理論，可以得知核密度估計(jì)公式為：

（1）

（1）式中表示中N表示觀測(cè)值，x1，……，xN表示隨機(jī)變量，h為帶寬，k（x）為核函數(shù)，且滿足：k（x）≥0，k（x）=k（-x），。通常情況下，采用高斯核進(jìn)行核密度估計(jì)，其函數(shù)形式表示為。在實(shí)踐過(guò)程中，帶寬（h）和觀測(cè)值（N）之間一般滿足，。

2、Markov鏈方法

Markov鏈?zhǔn)且粋€(gè)隨機(jī)過(guò)程的狀態(tài)空間，按照Markov鏈的定義，Markov鏈滿足：

其中，x（tn）是在條件x（ti）=xi下的條件分布函數(shù)，Markov鏈主要是用于判斷隨機(jī)變量的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和穩(wěn)態(tài)分布。詳細(xì)介紹可以參考沈麗等（2013）一文。

3、數(shù)據(jù)說(shuō)明與來(lái)源

參考張兵等（2015）的研究，本文選取了農(nóng)村信用社年存款和貸款的總額占農(nóng)村GDP的比重來(lái)衡量農(nóng)村金融發(fā)展水平。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)金融年鑒》以及各省的統(tǒng)計(jì)年鑒。

三、中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的Kernel密度估計(jì)

圖1給出了中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平在1992-2015年之間的動(dòng)態(tài)演變態(tài)勢(shì)。根據(jù)圖1可以發(fā)現(xiàn)，相比1992年而言，1997年Kernel密度曲線波峰高度下降趨勢(shì)較為明顯，波峰寬帶明顯變寬，說(shuō)明1997年中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平相比1992年而言，各地區(qū)的差距不斷加大。同時(shí)，在Kernel密度曲線的右側(cè)出現(xiàn)出一個(gè)小峰，說(shuō)明2002年中國(guó)各地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展水平呈現(xiàn)出極化現(xiàn)象。相比1997年而言，2002年Kernel密度曲線波峰高度下降趨勢(shì)較為明顯，波峰寬帶明顯變寬，說(shuō)明2002年中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平在各地區(qū)的差距依然不斷加大。相比2002年而言，2007年Kernel密度曲線波峰高度呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)，波峰寬帶變窄，說(shuō)明2007年中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平在各地區(qū)的差距呈現(xiàn)出增大趨勢(shì)。同時(shí)，在Kernel密度曲線的右側(cè)呈現(xiàn)出多個(gè)小峰態(tài)勢(shì)，說(shuō)明2007年中國(guó)各地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展水平存在高水平“俱樂(lè)部”現(xiàn)象。相比2007年而言，2015年Kernel密度曲線波峰高度繼續(xù)下降，波峰寬帶繼續(xù)變寬，說(shuō)明2015年中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平的地區(qū)差距依然呈現(xiàn)出擴(kuò)大態(tài)勢(shì)。雖然在Kernel密度曲線的右側(cè)呈現(xiàn)出小峰態(tài)勢(shì)，但是不夠明顯，說(shuō)明2015年中國(guó)各地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展水平高水平和低水平的“俱樂(lè)部”現(xiàn)象有所消失，極化現(xiàn)象逐漸不明顯。總體來(lái)看，在樣本觀測(cè)期內(nèi)，Kernel密度估計(jì)表明中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平的地區(qū)差距越來(lái)越大。

四、中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的Markov鏈分析

通過(guò)聚類(lèi)分析，本文將中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平劃分為5個(gè)階段。分別為農(nóng)村金融發(fā)展低水平階段，區(qū)間為（0，0.5]，用類(lèi)型Ⅰ表示；農(nóng)村金融發(fā)展中低水平階段，區(qū)間為（0.5，1]，用類(lèi)型Ⅱ表示；農(nóng)村金融發(fā)展中等水平階段，區(qū)間為（1，1.5]，用類(lèi)型Ⅲ表示；農(nóng)村金融發(fā)展中高水平階段，區(qū)間為（1.5，2]，用類(lèi)型Ⅳ表示；農(nóng)村金融發(fā)展高水平階段，區(qū)間為（2，+ ∞]，用類(lèi)型Ⅴ表示。

表1給出了中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的Markov鏈轉(zhuǎn)移矩陣概率分布，表1中的對(duì)角線上的值均位于該行的最高位置，說(shuō)明中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的流動(dòng)性相對(duì)較穩(wěn)定，但非對(duì)角線上的值也存在一定的變化。具體來(lái)看，表3的第2行可以解釋為有88.4%的省份的農(nóng)村金融發(fā)展水平在考察期當(dāng)年保持同樣的狀態(tài)，即低水平階段，但是也有11.6%的省份其農(nóng)村金融發(fā)展水平上升為中低水平階段，上升了一個(gè)等級(jí)。表3的第3行可以解釋為有85.1%的省份的農(nóng)村金融發(fā)展水平在考察期當(dāng)年保持同樣的狀態(tài)，即中低水平階段，但是也有12.3%的省份其農(nóng)村金融發(fā)展水平上升為中等水平階段，上升了一個(gè)等級(jí)；還有1.7%的省份其農(nóng)村金融發(fā)展水平下降到低水平階段，下降了一個(gè)等級(jí)。表3的第4行可以解釋為有73.8%的省份的農(nóng)村金融發(fā)展水平在考察期當(dāng)年保持同樣的狀態(tài)，即中等水平階段，但是也有15.5%的省份其農(nóng)村金融發(fā)展水平上升為中高水平階段，上升了一個(gè)等級(jí)；還有10.7%的省份其農(nóng)村金融發(fā)展水平下降到中低水平階段，下降了一個(gè)等級(jí)。表3的第5行可以解釋為有75.0%的省份的農(nóng)村金融發(fā)展水平在考察期當(dāng)年保持同樣的狀態(tài)，即中高水平階段，但是也有15.8%的省份其農(nóng)村金融發(fā)展水平上升為高水平階段，上升了一個(gè)等級(jí)；還有6.6%的省份其農(nóng)村金融發(fā)展水平下降到中等水平階段，下降了一個(gè)等級(jí)；同時(shí)，還有2.6%的省份其農(nóng)村金融發(fā)展水平下降到中低水平階段，下降了二個(gè)等級(jí)。表3的第6行可以解釋為有91.4%的省份其農(nóng)村金融發(fā)展水平在考察期當(dāng)年保持同樣的狀態(tài)，即高水平階段，但是也有8.6%的省份其農(nóng)村金融發(fā)展水平下降到中高水平階段。

表2給出了中國(guó)農(nóng)村金融1992-2015年初始分布和穩(wěn)態(tài)分析的檢驗(yàn)結(jié)果。從表2可以發(fā)現(xiàn)，中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平低水平下降的幅度最大，而高水平上升幅度最大。如果按照目前的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平在長(zhǎng)期來(lái)看，將處于高水平階段的省份最多。高水平狀態(tài)的省份占比為44.2%，其次是中高水平為24.2%，再次是中低水平為15.8%，而低水平則為2.3%。具體來(lái)看，農(nóng)村金融發(fā)展低水平所占省份從65.5%下降到2.3%，下降幅度達(dá)到63.2%；農(nóng)村金融發(fā)展中低水平所占省份從27.6%下降到15.8%，下降幅度達(dá)到11.8%；農(nóng)村金融發(fā)展中等水平所占省份從6.9%上升到13.5%，上升幅度達(dá)到6.6%；農(nóng)村金融發(fā)展中高水平所占省份從0.0%上升到24.2%，上升幅度達(dá)到24.2%；農(nóng)村金融發(fā)展高水平所占省份從0.0%上升到44.2%，上升幅度達(dá)到44.2%。這表明中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平存在比較穩(wěn)定的發(fā)展趨勢(shì)，從長(zhǎng)期來(lái)看，中國(guó)農(nóng)村金融水平將逐步朝高水平方向發(fā)展，并趨于穩(wěn)態(tài)。

五、結(jié)論

本文使用了1992-2015年省際數(shù)據(jù)，通過(guò)核密度估計(jì)分析方法和馬爾可夫鏈分析方法，實(shí)證考察了中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平的動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)。得到如下結(jié)論：（1）Kernel 密度估計(jì)顯示，從1992-2015年，中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平的地區(qū)差異較為明顯，且呈現(xiàn)出不斷擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，同時(shí)伴隨著極化特征的出現(xiàn)。說(shuō)明中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平地區(qū)發(fā)展不均衡現(xiàn)象比較明顯，存在高水平“俱樂(lè)部”現(xiàn)象。（2）Markov 鏈分析表明，中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平在不同發(fā)展階段的流動(dòng)性較小，基本保持在原來(lái)階段?？傮w來(lái)看，按照當(dāng)前農(nóng)村金融發(fā)展態(tài)勢(shì)，從長(zhǎng)期來(lái)看，中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平將朝高水平階段發(fā)展。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 沈麗，鮑建慧.中國(guó)金融發(fā)展的分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)：1978～2008年——基于非參數(shù)估計(jì)方法的實(shí)證研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2013（05）33-47.

[2] 張兵，翁辰.農(nóng)村金融發(fā)展的減貧效應(yīng)——空間溢出和門(mén)檻特征[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2015（9）37-47.

【作者簡(jiǎn)介】

張甲芳（1984-）女，碩士研究生，中國(guó)建設(shè)銀行股份有限公司懷化府星路支行行長(zhǎng).