導(dǎo)語：農(nóng)村金融的區(qū)域差異及影響因素分析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

我國農(nóng)村金融服務(wù)現(xiàn)狀的區(qū)域差異分析

1、指標選擇本文選擇三類8項具體指標來對2010年我國農(nóng)村金融服務(wù)水平進行評價。農(nóng)村金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面的指標是為農(nóng)村經(jīng)濟主體(農(nóng)戶和中小企業(yè))提供金融服務(wù)的網(wǎng)點和人員數(shù)。金融服務(wù)包括基礎(chǔ)性金融服務(wù)(存款、貸款和保險服務(wù))的覆蓋狀況，用人均數(shù)反映各省的農(nóng)村金融服務(wù)覆蓋狀況。農(nóng)村金融服務(wù)覆蓋范圍理論上應(yīng)包括存款、貸款和保險服務(wù)的覆蓋范圍，但因數(shù)據(jù)的可得性和貸款業(yè)務(wù)對農(nóng)村經(jīng)濟主體(農(nóng)戶和中小企業(yè))的生產(chǎn)具有最重要影響的作用，所以本文選擇農(nóng)村地區(qū)獲得貸款的農(nóng)戶占比和獲得貸款中小企業(yè)占比兩項指標代表農(nóng)村金融服務(wù)覆蓋范圍。2、數(shù)據(jù)來源。本文以2010年全國30個省、市、自治區(qū)(不含港澳臺地區(qū)和數(shù)據(jù)不全的上海市)的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析，農(nóng)村金融機構(gòu)主要包括為農(nóng)村地區(qū)提供金融服務(wù)的銀行(商業(yè)銀行和政策性銀行)類金融機構(gòu)和新型農(nóng)村金融機構(gòu)(指村鎮(zhèn)銀行、資金互助社和貸款公司)；數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒、中國保險年鑒、中國金融年鑒、中國銀監(jiān)會網(wǎng)站和中國農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)。主要變量的描述性統(tǒng)計見表2。主成分分析法是研究多變量族的少數(shù)線性組合(新的變量族)來解釋全部變量的協(xié)方差結(jié)構(gòu)，挑選最佳變量子集，簡化數(shù)據(jù)，提取變量間關(guān)系的一種多元統(tǒng)計分析法，新變量之間不相關(guān)，新變量方差盡可能大，但新舊變量方差和保持不變。主成分析分法的分析步驟比較規(guī)范,各原始指標的權(quán)重確定不帶人為主觀意識,比較客觀科學(xué)，便于提高評估結(jié)果的可靠性和準確性。其步驟如下：1、指標標準化采用如下公式：標準化公式：X=Xi-XminXmax-Xmin(1)2、計算標準化后變量的相關(guān)系數(shù)矩陣R，求特征方程λI-R=0的非負特征根和特征向量。3、通過λi計算各主成分的貢獻率，gi=λi/mi=1Σλi，gi為第i個主成分的貢獻率，該值越大，則說明該主成分概括各指標數(shù)據(jù)的能力越強，m為全部主成分的個數(shù)。ki=1Σgi表示前k個主成分的累計貢獻率，k的選擇一般是主成分的累計貢獻率大于85%或特征根大于1，就認為前k個主成分已基本反映了原始變量的主要信息。4、將得到的特征向量與標準化后的數(shù)據(jù)相乘，得主成分Fi(i=1,2,3……k)表達式和分值。5、計算主成分綜合評價結(jié)果：F綜=mi=1Σλiλ1+λ2+…+λm×Fi(2)其中λi表示第i主成分因子的特征值。應(yīng)用SPSS16.0軟件進行主成分的選取和用excel計算主成分分值。根據(jù)主成分分析方法，對我國農(nóng)村金融服務(wù)水平進行評價，得到主成分矩陣、特征根、方差貢獻率，見表3。本文主成分的選擇以累積方差貢獻率達到81.3%和特征根大于0.8作為標準，通過分析，本文認為選擇4個主成分能夠反映原始數(shù)據(jù)的主要信息。綜合計算出我國農(nóng)村金融服務(wù)水平評價得分并進行了分類，見表4和表5。從表4和表5可以看出，我國農(nóng)村金融服務(wù)水平存在區(qū)域差異。具體劃分為三類。第一類地區(qū)(分值在0.4-1.0之間)，包括浙江、內(nèi)蒙古、北京、天津、江蘇和陜西。第一類地區(qū)農(nóng)村金融服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施、人員配備、服務(wù)開展和服務(wù)的覆蓋面等方面都優(yōu)于其他地區(qū)；這類地區(qū)一是經(jīng)濟發(fā)展地區(qū)，如浙江、北京、天津和江蘇。二是在某類農(nóng)村金融服務(wù)業(yè)務(wù)表現(xiàn)突出的地區(qū)，如內(nèi)蒙古自治區(qū)和陜西省，陜西省因獲得貸款的企業(yè)占比指標突出，而內(nèi)蒙古自治區(qū)因獲得貸款的企業(yè)占比和人均農(nóng)業(yè)保險費收入兩項金融服務(wù)業(yè)績突出，所以綜合得分排在第一類區(qū)域。第二類地區(qū)(分值在0.15-0.4之間)，包括新疆、遼寧、吉林、山西、福建、湖南、廣東、海南、西藏、黑龍江、四川、山東、青海、河北、寧夏和江西省，第二類區(qū)域的農(nóng)村金融服務(wù)水平介于第一類和第三類之間。第三類地區(qū)(分值在0-0.15之間)。包括重慶、湖北、甘肅、云南、河南、安徽、貴州和廣西。第三類區(qū)域在農(nóng)村金融機構(gòu)網(wǎng)點、人員配備和業(yè)務(wù)覆蓋面等方面農(nóng)村金融服務(wù)相對較差的區(qū)域。

我國農(nóng)村金融服務(wù)水平區(qū)域差異的影響因素分析

1、農(nóng)村地區(qū)百元GDP貸款貢獻率(Lgdp)。農(nóng)村地區(qū)百元GDP貸款貢獻率是指農(nóng)村地區(qū)各項貸款與農(nóng)村地區(qū)GDP的比值再乘以100。這個指標能夠反映金融機構(gòu)貸款服務(wù)投入在某地區(qū)能夠帶動其經(jīng)濟增長的程度，表明該地區(qū)金融對經(jīng)濟的支持力度，代表經(jīng)濟金融化的程度；經(jīng)濟金融化程度較高的地區(qū)是金融資源聚集地區(qū)，金融機構(gòu)屬企業(yè)性質(zhì)，以利潤最大化為目標，將增加該地區(qū)的金融服務(wù)。2、農(nóng)村居民家庭人均純收入(Inc)。根據(jù)KempsonandWhyley(1999)研究認為隨著收入的增加，居民對金融服務(wù)的需求會相應(yīng)增加。農(nóng)村居民家庭人均收入能夠反應(yīng)農(nóng)村居民的實際可支配收入，可支配收入的增加會直接增加金融產(chǎn)品和服務(wù)的需求。3、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重(Ac)。即農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)總產(chǎn)值的比重，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比從側(cè)面反映了地區(qū)第二、三產(chǎn)業(yè)所占的比重，即工業(yè)化和現(xiàn)代化水平，第二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展能夠促進金融服務(wù)需求的增加。4、農(nóng)村居民消費水平(Cons)。農(nóng)村居民消費水平反映農(nóng)村地區(qū)居民的消費傾向，如果農(nóng)村居民消費傾向意愿強烈，對金融服務(wù)，如儲蓄、貸款、匯總和保險等服務(wù)的需求較旺，故引入農(nóng)村居民消費水平作為影響農(nóng)村金融服務(wù)的重要影響因素。5、農(nóng)村勞動力受教育水平(Edu)。一般認為受教育水平會對金融服務(wù)需求有影響，受教育水平越高，越容易接受和使用各類金融服務(wù)，會促進金融服務(wù)需求的增加。本文應(yīng)用Pearson相關(guān)系數(shù)及雙邊檢驗(Two-tailed)來判斷影響各地農(nóng)村金融服務(wù)狀況的因素。應(yīng)用SPSS16.0軟件得到以下結(jié)果。1、農(nóng)村地區(qū)百元GDP貸款貢獻率(Lgdp)對農(nóng)村金融服務(wù)狀況的影響。從表6可以看出，Lgdp與農(nóng)村金融服務(wù)水平的相關(guān)系數(shù)為0.38，在5%的水平上通過了顯著性檢驗，農(nóng)村金融效率與農(nóng)村金融服務(wù)水平之間密切相關(guān)。如浙江省農(nóng)村地區(qū)百元GDP貸款貢獻率118.9，說明浙江省農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)的覆蓋面廣度和服務(wù)深度較強(浙江省農(nóng)村金融服務(wù)水平評價得分為0.8276)，經(jīng)濟的金融化程度高；反之河南省農(nóng)村地區(qū)百元GDP貸款貢獻率僅為21.79，河南省農(nóng)村金融服務(wù)水平評分為0.0987，金融貸款服務(wù)資源效率低，金融機構(gòu)缺乏對該地區(qū)金融服務(wù)供給的積極性和主動性，所以該地區(qū)農(nóng)村金融服務(wù)水平較低。2、農(nóng)村居民家庭人均純收入(Inc)對農(nóng)村金融服務(wù)水平的影響。從表6可以看出，Inc與農(nóng)村金融服務(wù)水平評分的相關(guān)系數(shù)為0.68，在1%的水平上通過了顯著性檢驗，農(nóng)村金融服務(wù)水平與農(nóng)村居民家庭人均純收入之間存在明顯的正相關(guān)關(guān)系，這表明農(nóng)村居民收入水平對農(nóng)村金融服務(wù)有明顯的促進影響，也進一步證明金融服務(wù)需求是居民收入的正函數(shù)。金融服務(wù)的提供是以經(jīng)濟需求、人民生活水平提高為基礎(chǔ)的，農(nóng)村居民收入水平?jīng)Q定了其在滿足自身生存需要的基礎(chǔ)上尋求更高層次的金融產(chǎn)品能力。3、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重(Ac)對農(nóng)村金融服務(wù)水平的影響。從表6可以看出，Ac對農(nóng)村金融服務(wù)評分的相關(guān)系數(shù)為-0.522，在1%的水平上通過了顯著性檢驗，說明農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重與農(nóng)村金融服務(wù)呈負相關(guān)關(guān)系，即農(nóng)業(yè)產(chǎn)值比重較高的地區(qū)的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中第二、第三產(chǎn)業(yè)比重較低，農(nóng)村金融需求有限，抑制了農(nóng)村金融服務(wù)的供給，導(dǎo)致農(nóng)村金融服務(wù)覆蓋面低，金融產(chǎn)品單一。4、農(nóng)村居民消費水平(Cons)對農(nóng)村金融服務(wù)水平的影響。從表6可以看出，Cons對農(nóng)村金融服務(wù)水平評分的相關(guān)系數(shù)為0.684，在1%的水平上通過了顯著性檢驗，說明農(nóng)村居民消費水平對農(nóng)村金融服務(wù)呈正相關(guān)關(guān)系。農(nóng)村居民消費水平較高，對金融服務(wù)的需求也很旺，有利農(nóng)村金融服務(wù)供給的提供。5、農(nóng)村勞動力的受教育水平(Edu)對農(nóng)村金融服務(wù)水平的影響，從表6可以看出，Edu對農(nóng)村金融服務(wù)水平評分的相關(guān)系數(shù)沒有通過5%的顯著性檢驗，說明農(nóng)村勞動力受教育水平對農(nóng)村金融服務(wù)水平評分的影響并不顯著，原因是我國農(nóng)村勞動力受教育水平普遍較低，全國農(nóng)村勞動力平均受教育為8.32年，各省、市、自治區(qū)農(nóng)村勞動力受教育水平數(shù)據(jù)的標準差為1.14，差異較小。

通過以上分析得出，我國農(nóng)村金融服務(wù)水平存在明顯的區(qū)域差異，影響農(nóng)村金融服務(wù)水平的主要因素有農(nóng)村地區(qū)百元GDP貸款貢獻率、農(nóng)村居民家庭人均純收入、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在總產(chǎn)值的比重和農(nóng)村居民消費水平。根據(jù)以上研究結(jié)論，對進一步提高我國農(nóng)村金融服務(wù)質(zhì)量和水平提出以下建議：農(nóng)村金融服務(wù)的發(fā)展需要堅持因地制宜原則，根據(jù)各個地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展變化實際特點，積極探索、提供適合當(dāng)?shù)貙嶋H、操作性強的金融產(chǎn)品與服務(wù)方式，重在實際效果。要堅持優(yōu)化服務(wù)和風(fēng)險可控原則，積極運用現(xiàn)代商業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)和現(xiàn)代化管理手段，改進和提升面向“三農(nóng)”的金融服務(wù)，審慎穩(wěn)健開展金融產(chǎn)品和服務(wù)方式的創(chuàng)新，合理分散金融風(fēng)險。從農(nóng)村金融服務(wù)的狀況的影響因素上看，百元GDP貸款貢獻率是重要的影響因素，金融機構(gòu)要服務(wù)于農(nóng)村、農(nóng)民和農(nóng)業(yè)，但是自身的可持續(xù)發(fā)展是服務(wù)“三農(nóng)”的基礎(chǔ)，所以需要不斷提高農(nóng)村金融服務(wù)效率，通過放低金融進入門檻，讓更多的新型金融機構(gòu)不斷參與農(nóng)村金融各項服務(wù)。競爭機制的形成，能夠促進金融資源通過競爭提高資源的配置效率，同時也有助于實現(xiàn)農(nóng)村金融機構(gòu)自身的可持續(xù)發(fā)展。農(nóng)村保險不僅包括農(nóng)業(yè)保險，農(nóng)民對小額人身保險、養(yǎng)老保險、醫(yī)療保險方面的需求都有較強的愿意，保險業(yè)務(wù)的拓展，一方面可以擴大金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)，提高利潤；另一方面對農(nóng)民的生產(chǎn)、經(jīng)營和生活都有很大的穩(wěn)定作用。

本文作者：徐敏工作單位：石河子大學(xué)商學(xué)院