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1、金融地理學(xué)視角下中國農(nóng)村金融省際區(qū)別的統(tǒng)計分析 　一、引言與文獻回顧 　　"十八大";報告提出：解決好農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民問題是全黨工作重中之重。發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟的關(guān)鍵是提高農(nóng)村金融發(fā)展水平、縮小農(nóng)村金融發(fā)展差距，而探究農(nóng)村金融發(fā)展差異的影響因素乃是基本前提。 　　我國農(nóng)村金融發(fā)展差異研究一般包含在區(qū)域金融差異研究之中。宋宏謀等以農(nóng)村信用社為研究對象，實證分析了1979～2000年中國農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域差異問題[1]；伍艷等發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)村金融制度安排和金融供給的區(qū)域布局不均衡[2]；黎翠梅分析我國在農(nóng)村金融相關(guān)率方面區(qū)域差

2、異明顯，且農(nóng)村金融對農(nóng)村經(jīng)濟的影響也存在明顯的區(qū)域差異[3]；高新才等認為經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異、市場化進程的區(qū)域差異以及政府行為的區(qū)域差異是造成這一問題的主要原因[4]。 　　瑞托斯·勞拉詹南（2001）提出了金融地理學(xué)這一新興學(xué)科概念[5]。隨著金融地理學(xué)的發(fā)展，越來越多學(xué)者嘗試將這一理論運用于區(qū)域金融發(fā)展差異研究中，如田霖（2005）將各種金融地理因素一起納入實證分析，認為經(jīng)濟、科技、文化、開放、基礎(chǔ)設(shè)施、勞動力等金融地理因素對區(qū)域金融綜合競爭力有顯著影響[6]；盧佳、金雪軍（2007）實證表明：地理位置等新經(jīng)濟地理因素對區(qū)域金融發(fā)展均有顯著影響[7]。但目前國內(nèi)從金融地

3、理學(xué)角度研究農(nóng)村金融的文獻并不多見。 　　本文試圖將金融地理學(xué)理論創(chuàng)新性地運用于我國農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異研究之中。假定各金融地理因素均對農(nóng)村金融產(chǎn)生影響，且影響程度不同，并運用模糊曲線法考察各金融地理因素對農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平的貢獻程度，以期拓寬金融地理學(xué)在農(nóng)村金融發(fā)展方面的應(yīng)用領(lǐng)域，為國家實施惠農(nóng)政策、縮小農(nóng)村金融發(fā)展差異提供理論指導(dǎo)。 　　二、指標選取、數(shù)據(jù)來源及研究方法 　?。ㄒ唬┲笜梭w系的構(gòu)建 　　考察我國農(nóng)村金融發(fā)展差異影響因素的前提是衡量農(nóng)村金融發(fā)展水平。國內(nèi)關(guān)于農(nóng)村金融發(fā)展水平指標體系構(gòu)建的研究不多，本文借鑒區(qū)域金融研究中指標構(gòu)建思路[6-8]，進行一定調(diào)整和整合，從金融

4、總量、金融結(jié)構(gòu)、金融效率、金融環(huán)境四個方面來構(gòu)建農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平指標體系（見表1），運用因子分析法得出量化的各省農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平。（二）數(shù)據(jù)來源及處理 　　各指標數(shù)據(jù)均來源于2006～2010年中國統(tǒng)計年鑒、中國金融年鑒、中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒、農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒、中國財政年鑒、銀監(jiān)會網(wǎng)站農(nóng)村金融服務(wù)圖集。我國農(nóng)村金融協(xié)調(diào)發(fā)展是合作性金融機構(gòu)、商業(yè)性金融機構(gòu)等相互依存，面向"三農(nóng)";的協(xié)同過程[9]。下面選取五大國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村信用社、農(nóng)村合作銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、郵政儲蓄銀行和農(nóng)村新型金融機構(gòu)的農(nóng)村地區(qū)金融數(shù)據(jù)。為了使數(shù)據(jù)平穩(wěn)可靠，取2006～2010年的平均值作

5、為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。 　　（三）研究方法 　　1.因子分析法。 　　因子分析法是考察多個變量間相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計方法，利用因子得分可以對樣本進行分類和綜合評價①。 　　2.模糊曲線法。 　　金融地理貢獻因子和農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平的關(guān)系是復(fù)雜的非線性形式，模糊曲線法不需要建立數(shù)學(xué)模型就能識別最有效的輸入變量，比較適合解決金融地理因子的貢獻程度問題②。 　　本文綜合考慮特征根值大于1、累積貢獻率大于85%兩個標準來提取因子，由表2可以看出，前五個因子的特征值大于1，且累計方差貢獻率大于85%，即前五個因子可以解釋原始變量90%左右的方差，已經(jīng)包含了14個統(tǒng)計指標絕大部分的信息。 　　由旋轉(zhuǎn)

6、后因子載荷矩陣可知，公因子F1在網(wǎng)點分布密度、金融從業(yè)、人均存款、人均貸款的載荷值較大，可代表農(nóng)村金融資源覆蓋水平；公因子F2在金融相關(guān)率、金融市場化率載荷值較大，代表農(nóng)村金融結(jié)構(gòu)；公因子F3在儲蓄投資轉(zhuǎn)化率、農(nóng)村GDP、農(nóng)村財政支出載荷值較大，代表農(nóng)村金融環(huán)境；公因子F4在貸款增長率、存款增長率載荷值較大，代表金融增長潛力；公因子F5在存貸比、貸款產(chǎn)出率和儲蓄動員率有較大載荷值，代表農(nóng)村金融效率。綜合得分F=（43.351F1+15.954F2+14.059F3+10.197F4+7.144F5）/90.706。由此，可以計算出各省的農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平得分排名（見表3）。（二）因子分析結(jié)果

7、 　　從表3可以看到，農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平得分排名前10名的除了內(nèi)蒙古和四川以外都是東部沿海的省份，內(nèi)蒙古由于在金融資源覆蓋水平和金融增長潛力方面表現(xiàn)突出，使得它的綜合得分較高，排名第三位。四川省在農(nóng)村金融環(huán)境和金融增長潛力排名較好，綜合水平超出西部其他省份，排在第十位；河北、福建、海南的農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平落后于東部平均水平，其中海南省農(nóng)村金融發(fā)展滯后現(xiàn)象尤為突出，排在第30位；中部地區(qū)的江西、山西農(nóng)村金融綜合水平較低，均排在后10名；西部地區(qū)的陜西農(nóng)村金融綜合水平較好，排在18位?？梢娢覈r(nóng)村金融綜合發(fā)展水平在各省之間存在差異，且和東中西部行政區(qū)域劃分不盡相同。 四、我國農(nóng)村金融發(fā)展差

8、異的金融地理因素分析 　?。ㄒ唬┙鹑诘乩硪蜃拥倪x取與計算 　　為了更好地解釋各省（區(qū)/市）農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平差異的因素，依據(jù)金融地理學(xué)理論，引入經(jīng)濟、環(huán)境、設(shè)施、勞動、文化、科技、開放、聚集八大金融地理學(xué)因子作為解釋性指標（見表4）。環(huán)境因子包括了自然條件、地理區(qū)位和經(jīng)濟區(qū)位。自然資源是社會生產(chǎn)原料和能量的來源，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)尤其依賴陽光、溫度、降水等自然條件，故以基礎(chǔ)能源資源儲量、受災(zāi)面積代表自然條件。從地理區(qū)位上看，距東部海岸遠近是影響東部和中西部經(jīng)濟發(fā)展的重要區(qū)位因素，與我國降水量分布規(guī)律大致相同，故以年均降水量代表各省農(nóng)村的地理區(qū)位。而所在省份GDP占全國GDP比重能一定程度上說明農(nóng)村

9、所在地區(qū)經(jīng)濟實力，能代表經(jīng)濟區(qū)位。 　　農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施是指為農(nóng)村的經(jīng)濟、社會、文化發(fā)展及農(nóng)民生活提供公共服務(wù)的各種設(shè)施的總和，它能直接間接作用于農(nóng)村經(jīng)濟，用發(fā)電裝機容量、人均擁有機械動力、公路里程數(shù)來衡量農(nóng)村設(shè)施因子。勞動力是從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主體，農(nóng)村勞動力文化水平和素質(zhì)高低也是農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展重要影響因素，用農(nóng)村就業(yè)率、農(nóng)村金融從業(yè)比重、勞動力文化水平來衡量。 　　文化觀念是包括風(fēng)俗、習(xí)慣、禁忌、價值觀念等在內(nèi)的社會意識。和諧豐富的文化生活有助于增進農(nóng)村居民間的信任關(guān)系和社會資本的積累，有利于農(nóng)村互助金融的發(fā)展。選取農(nóng)村文化站數(shù)量和農(nóng)村文教娛樂支出比重來衡量文化因子。 　　科技進步已成為推動農(nóng)

10、村經(jīng)濟發(fā)展的決定性力量，選取農(nóng)村固定投資投入信息傳輸、計算機服務(wù)和科學(xué)研究數(shù)量以及各省技術(shù)成交量來衡量科技因子。 　　改革開放以來我國出口導(dǎo)向型經(jīng)濟發(fā)展策略使得對外開放水平對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差異影響較大，國內(nèi)很多學(xué)者均從實證角度證明了開放對我國地區(qū)的經(jīng)濟增長差異有顯著影響，選取農(nóng)村進出口額和農(nóng)村外商投資總額來衡量開放因子。 　　另外，借鑒田霖（2005）博士論文中聚集力指標，將人口密度和產(chǎn)業(yè)密度作為聚集因子來考察人口聚集程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平的貢獻程度。 　?。ǘ└饕蜃拥呢暙I程度 　　根據(jù)模糊曲線原理以及運用Matlab編程計算③，輸入各個省份的樣本數(shù)據(jù)，就可以得出每個因子

11、對農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平的貢獻程度（見表6）。表中顯示：各因子對農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平均產(chǎn)生正向貢獻，依其重要程度依次為科技因子、經(jīng)濟因子、文化因子、設(shè)施因子、開放因子、環(huán)境因子、勞動因子、聚集因子。 　　科技因子對農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平的貢獻程度為0.3863，在所有因子中貢獻程度最大，說明農(nóng)村科技水平成為我國農(nóng)村金融發(fā)展最重要的影響因素。經(jīng)濟因子作為農(nóng)村金融發(fā)展的基礎(chǔ)因素，其貢獻程度為0.2115，排名第二位。文化因子貢獻程度達到0.178，排名第三位，說明農(nóng)村文化建設(shè)對農(nóng)村金融發(fā)展有著重要促進作用。設(shè)施因子、開放因子和環(huán)境因子的貢獻程度比較相近，均在0.16左右，說明這三個因素對農(nóng)村金融綜合

12、發(fā)展重要程度相近。聚集因子的貢獻程度只有0.08，對農(nóng)村金融綜合發(fā)展作用較小，人口密度和產(chǎn)業(yè)集中度對農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平影響不大。 　　五、相關(guān)政策建議 　　縮小農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異，實現(xiàn)農(nóng)村金融協(xié)調(diào)發(fā)展才能充分發(fā)揮金融資源扶貧功能，幫助縮小城鄉(xiāng)經(jīng)濟差距，推進城鄉(xiāng)一體化進程。根據(jù)金融地理因素分析結(jié)果來看，農(nóng)村金融發(fā)展依靠的是各種社會經(jīng)濟文化的協(xié)同作用，我們不能忽視各地農(nóng)村中除經(jīng)濟以外的科技、文化、設(shè)施、地理環(huán)境、勞動力等影響因素，要依據(jù)客觀規(guī)律和各地自身情況，抓住關(guān)鍵金融發(fā)展因子。 　　1.繼續(xù)貫徹"科技興農(nóng)";方針，深化農(nóng)村科技體制改革。增加對農(nóng)村信息、計算機和科研的資金投入，促進金融

13、資本與科技創(chuàng)新的結(jié)合，提高農(nóng)村金融有機構(gòu)成，從而發(fā)揮科技與農(nóng)村經(jīng)濟、金融的良性互動作用，提高農(nóng)村金融的發(fā)展實力。 　　2.開展豐富多彩的文化活動，培育良好信用環(huán)境。增設(shè)農(nóng)村文化站點，豐富農(nóng)民精神生活，增強農(nóng)民間情感交流和溝通，增進社會信任，提高守法意識、信用意識，為農(nóng)村金融發(fā)展創(chuàng)造良好的信用環(huán)境。 　　3.順應(yīng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整要求，夯實農(nóng)村經(jīng)濟基礎(chǔ)。政府應(yīng)抓好農(nóng)村農(nóng)田水利等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善農(nóng)村交通運輸條件，構(gòu)建和完善農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村城鎮(zhèn)化建設(shè)的制度框架，夯實農(nóng)村經(jīng)濟基礎(chǔ)。 　　4.適當(dāng)鼓勵農(nóng)民工返鄉(xiāng)就業(yè)，拓寬農(nóng)民創(chuàng)業(yè)融資渠道。政府應(yīng)積極為返鄉(xiāng)農(nóng)民工提供創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)、融資指導(dǎo)服務(wù)；農(nóng)村金融機構(gòu)應(yīng)

14、加大對農(nóng)戶和農(nóng)村小微企業(yè)的信貸支持力度，擴大農(nóng)村金融服務(wù)覆蓋面，充分發(fā)揮農(nóng)村金融的杠杠效應(yīng)。 　　注釋： 　?、俦疚慕⒌霓r(nóng)村金融綜合發(fā)展水平指標體系指標數(shù)量較多，且指標間存在較強的相關(guān)性，使用因子分析法比較合適。 　　參考文獻： 　　[1]宋宏謀，陳鴻泉，劉勇.中國農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展程度實證分析[J].金融研究，2002，（8）：111-119. 　　[2]伍艷，余兼勝.中國農(nóng)村金融的區(qū)域差異性研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2009，（1）：63-66. 　　[3]黎翠梅，伍薔薇.我國農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域比較分析[J].財經(jīng)論叢，2010，（11）：42-49. 　　[4]高才新，李陽.我國農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域差異與政策分析[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2008，（3）：45-48. 　　[5]勞拉詹南.金融地理學(xué)金融家的視角[M].北京：商務(wù)印書館，2001. 　　[6]田霖.區(qū)域金融綜合競爭力差異比較與模糊曲線分析[J].南開經(jīng)濟研究，2005，（6）：8-15. 　　[7]盧佳，金雪軍.中國區(qū)域金融發(fā)展：地理環(huán)境與經(jīng)濟政策基于金融地理學(xué)視角的實證分析[J].金融理論與實踐，2007，（4）：7-9. 　　[8]史躍峰，葛紅玲，彭博.中國區(qū)域金融和諧指標構(gòu)建及和諧程度評價[J].財經(jīng)理論與實踐，2012，（1）：13-17.