新發展格局下推進縣域金融高質量發展研究
——以河南省為例

張庭碩

(安陽師范學院 河南安陽 455000)

1 引言

高質量發展是我國未來經濟社會發展的核心目標，當前和今后的一段時間內都將持續推進。實現這一目標需要建立新的發展階段、發展理念及發展格局，其中縣域對國家治理方面在整體發展中具有重要作用。縣域金融的發展是宏觀金融和微觀金融的結合點，是連接城鄉金融發展的紐帶，起著連城接鄉、承上啟下的重要作用，也是今天我國縣域進一步發展工業化、城鎮化、信息化與產業現代化的重要連接點。

河南省作為中部六省之一的重要省份，地處黃河中下游，擁有特別的地理位置和豐富的礦產及農業資源，是典型的農業大省、人口大省、縣域大省。作為最基本的經濟單位，縣域經濟是支撐河南省整體經濟高質量發展的重要支柱，是實現穩定糧食生產、保障糧食安全的重要保障，也是推動全省實體經濟、產業發展的關鍵。簡而言之，縣域活則全盤活，縣域強則全省強，縣域穩則大局穩。

促進縣域經濟的發展，更好地滿足整個河南省縣域經濟的需要來實現高質量的縣域經濟發展，這都需要將縣域金融的重要作用切實地發揮出來。河南省縣域金融實力目前較弱，無法為其全面發展提供足夠的動力和活力。因此，為了應對當前實際問題，需要明確縣域金融高質量發展的支持路徑，確定縣域金融的發展方向，并根據各縣域的具體情況制定相應的縣域金融發展策略，只有基于因地制宜的原則，精心謀劃縣域金融的未來發展，方能為縣域經濟的全面發展提供強有力的保障和支持。

2 河南省縣域金融高質量發展的指標測算

2.1 縣域金融高質量發展的指標選取

研究縣域金融發展不能單純以縣域經濟指標為衡量標準，需要綜合考慮多個方面，采用全方位、系統性的綜合方法來選擇和衡量指標。結合科技部印發的《“十四五”縣域創新驅動發展專項規劃》，本文參考王薔等(2021)對于縣域經濟高質量發展的指標體系構建方法，為了使指標體系具有廣泛性與前沿性，對縣域金融發展的指標選取從規模、效率與結構三個維度展開，如表1所示。

表1 縣域金融高質量發展指標體系

本文以河南省為例，其中大型國有銀行等金融機構不包含其中，河南省縣域地區的金融機構仍以新型和小型農村金融機構為主，因此主成分分析包含表1中的10個指標。根據研究需要及數據的可得性，本文以下實證分析部分的指標選取1999—2021年的數據，數據來源包括河南省金融統計年鑒與河南省金融運行報告及Wind金融終端，為了補齊部分缺失數據，采用線性插值的方法。

2.2 利用主成分分析法構建縣域金融發展綜合得分

2.2.1 KMO檢驗和Bartlett檢驗

針對縣域金融發展指標體系的主成分分析，根據表2的結果得知，KMO值為0.845，該數值較大，表明原始變量之間的相關性較強，可以進行主成分分析。同時，Bartlett球形度檢驗的p值遠遠低于顯著水平0.05，加強了這一結論。因此，本文可以繼續進行主成分分析，并從結果中提取有用的信息，探索縣域金融發展的關鍵因素。

表2 KMO檢驗和Bartlett檢驗

2.2.2 主成分分析的實驗結果

根據表3主成分分析的結果，依照特征值的選取原則，本文提取了第一主成分來分析，第一主成分的累計貢獻也達到了88.903%，解釋了全部變量總方差的88.903，說明該第一主成分代表原來的10個指標評價縣域金融高質量發展已足夠，且信息漏損率是較小的，所以提取一個主成分是有效的。

表3 總方差解釋

根據表4的成分矩陣，可以通過將第一列的系數進行特征平方根運算的方式得到系數矩陣，從而推導出第一主成分的表達式。

表4 成分矩陣

第一主成分：

即縣域金融發展綜合得分：

CFD=0.327ZNNR+0.328ZTAN-0.130ZNSR+0.334TAS+0.321ZCGDP+0.335ZCRS+0.333ZCFR+0.329ZCFE+0.3345ZFDB+0.332ZFLB(2)

1999—2021年，河南省縣域金融發展綜合得分走勢如圖1所示，縣域金融發展綜合得分整體呈現上升趨勢，雖然在2016—2017年出現了一次波動，但總體發展態勢良好。

圖1 1999—2021年河南省縣域金融發展綜合得分走勢

3 河南省縣域金融高質量發展的時間序列分析

3.1 時間序列指標分析

進行時間序列分析選擇的指標主要為縣域金融發展綜合得分(DCFD)、農村金融機構個數(DFSO)、農村金融機構資產總額(DFST)、財政收入(DCFR)、存貸差額(DDLB)，當使用以上指標分析縣域金融發展時，可以從以下角度進行解釋：

(1)理論基礎：這四個指標都與金融相關，與縣域經濟發展密切相關。其中，縣域金融發展綜合得分是一個綜合性指標，反映了縣域內金融行業、經濟發展、政策環境多方面的情況。作為一個基于多個指標的綜合得分，它的基礎是權衡多個因素的影響；金融規模可反映縣域內金融行業的發展水平；財政收入反映了政府財政收支狀況，間接反映了縣域內企業和個人的經濟活動水平；存貸差額則是反映縣域金融機構的業務能力和風險狀況。

(2)經濟含義：這四個指標可以反映縣域金融行業、經濟活動和信貸風險等方面的情況。縣域金融發展綜合得分是對多個指標的加權得分。因此，縣域內發展水平整體較高時，綜合得分也較高；反之，亦然。金融規模和財政收入通常與縣域內經濟發展水平強相關，而存貸差額則更多反映金融機構經營情況和信貸風險。

(3)可解釋性：這四個指標易于從經濟角度理解，能夠很好地回答縣域金融發展的相關問題。縣域金融發展綜合得分可以較好地揭示多個指標之間的綜合影響，總結縣域金融發展的綜合狀況。金融規模、財政收入和存貸差額三個指標涵蓋了金融業、政府財政和信貸方面的情況，因此結合使用這四個指標可以提供全面的縣域金融高質量發展分析。

綜合來看，這四個指標可以作為分析縣域金融高質量發展情況的基本指標。當然，在實際應用中需要注意指標的合理性，包括是否存在多重共線性、序列平穩等問題。同時，需要考慮是否需要加入其他一些指標來更全面地反映縣域發展的情況，從而更準確地描述和分析縣域金融高質量發展的現狀和趨勢。

3.2 時間序列指標檢驗分析

3.2.1 時間序列平穩性檢驗

ADF檢驗的結果如表5所示，縣域金融發展綜合得分(DCFD)、農村金融機構個數(DFSO)、農村金融機構資產總額(DFST)、財政收入(DCFR)指標在二階差分后是平穩指標變量，存貸差額(DDLB)也可以進行Granger因果關系檢驗，但它在0階差分后是平穩指標變量。

表5 時間序列平穩性檢驗

3.2.2 滯后期排除檢驗和協整檢驗

本文針對縣域金融發展綜合得分、農村金融機構個數、農村金融機構資產總額、財政收入及存貸差額指標構建了五變量VAR統計模型。根據Eviews的建議，結合LR、FPE、AIC、SC和HQ等原則，使用二階滯后的VAR模型進行分析，如表6所示。

表6 滯后期排除檢驗

本文有縣域金融發展綜合得分、農村金融機構個數、農村金融機構資產總額、財政收入及存貸差額5個指標，故采用Johansen協整檢驗法。由表7可知，存在五個協整方程，表明變量間有長期均衡關系。

表7 協整檢驗

3.2.3 回歸分析結果

VAR結果如表8所示，縣域金融發展綜合得分與農村金融機構個數、農村金融機構資產總額、財政收入存貸差額的VAR統計模型回歸方程式如下：

表8 回歸分析結果

DCFD=5299.682+973.393*Trend-0.794*DCFD(-1)-0.100*DFSO(-1)+0.328*DFST(-1)+0.36*DCFR(-1)+1.319*DDLB(-1)-0.283*DCFD(-2)-1.111*DFSO(-2)+2.106*DFST(-2)+21.730*DCFR(-2)-2.025*DDLB(-2)(3)

3.2.4 AR根檢驗

AR根檢驗能判斷回歸模型的有效與穩定性，依照圖2的結果，單位圓內包含了所有的特征根，表明本文所建立的VAR模型具有長期的穩定性和可行性。

圖2 AR根檢驗結果

3.2.5 格蘭杰因果檢驗

本文基于所構建的VAR模型對DCFD、DFSO、DFST、DCFR與DDLB進行Granger檢驗，所得結果如表9所示。在1%的顯著水平上，財政收入是縣域金融發展綜合得分變化的原因；在10%的顯著水平上，農村金融機構個數、農村金融機構資產總額及存貸差額都不是縣域金融發展綜合得分的Granger原因。

表9 格蘭杰因果檢驗結果

3.2.6 脈沖響應分析

利用脈沖響應方法研究加入農村金融機構個數、資產總額、財政收入和存貸差額對縣域金融發展綜合得分的影響，設置反應期數為11，通過VAR模型對DCFD、DFSO、DFST、DCFR和DDLB進行脈沖響應函數的檢驗。圖3展示了縣域金融發展綜合得分在反應期數內的響應情況，橫軸表示反應期數，縱軸表示該得分的響應程度。

圖3 DCFD對DFSO、DFST、DCFR與DDLB的脈沖響應

由圖3可知，農村金融機構個數對縣域金融發展綜合得分的影響主要集中在前七期，以負向影響為主，它的最大值在第4期，說明滯后四期的農村金融機構個數對縣域金融發展綜合得分的影響最大。

農村金融機構資產總額對縣域金融發展綜合得分的影響主要集中在前七期，以負向影響為主，它的最大值在第4期，說明滯后四期的農村金融機構資產總額對縣域金融發展綜合得分的影響最大。

根據圖3脈沖響應的結果，財政收入和存貸差額對縣域金融發展綜合得分的影響在前九期較為顯著，以正向影響為主。其中，財政收入對該得分的影響最大值出現在第3期，而存貸差額的最大值出現在第6期，說明分別滯后三期和六期的財政收入和存貸差額對縣域金融發展綜合得分的影響最大。

3.2.7 方差分解

方差分解結果如表10所示，縣域金融發展綜合得分主要受自身因素影響，其中農村金融機構個數、資產總額、財政收入和存貸差額對該得分的影響分別為18%、16%、21%和13%，農村金融機構個數和財政收入的貢獻率較大，尤其是財政收入對該得分的影響更為顯著，這種影響程度在第1期和第2～10期均存在。

表10 方差分解結果

通過滯后期選擇，本文建立包含五個變量的VAR回歸模型，并采用2階滯后模型進行改進。通過格蘭杰因果檢驗，證明該模型具有顯著統計意義，在1%的顯著水平上，財政收入是縣域金融發展綜合得分的Granger原因；處于10%的顯著水平時，農村金融機構個數、農村金融機構資產總額及存貸差額都不是縣域金融發展綜合得分的Granger原因。除了縣域金融發展綜合得分自身外，財政收入對縣域金融發展綜合得分的影響大約在21%。對于縣域金融來說，當地政府的財政收入對縣域金融高質量發展有正向的支持作用，且貢獻率較大。因此，在縣域金融高質量發展過程中，要深度挖掘財政收入對縣域金融高質量發展的支持效應。

3.2.8 河南省縣域金融綜合發展方程模型構造

為了研究縣域金融高質量發展，本文在之前已有文獻的基礎上，對面板數據模型框架進行了一系列修改和調整，以下是一個可行的面板數據模型框架：

其中，Yit代表第i個縣域在第t年的縣域金融高質量發展綜合得分；α是常數項；Xj,it和βj分別代表與縣域金融高質量發展有關的k個指標和其系數，比如支持小微企業融資、促進農村金融服務、深化金融改革、一般公共預算支出、一般公共預算收入、各類銀行人民幣存貸款情況等。

除此之外，模型還包含了n個控制變量，它們可能影響到縣域金融高質量發展水平。其中Zm,it代表第i個縣域在第t年的第m個控制變量的值；γm代表它的系數。

另外，λiδt分別表示縣域和時間的固定效應，用于控制這些因素對結果的影響；εit是誤差項，可以捕捉到那些未被建模的其他因素對金融高質量發展的影響。

4 河南省縣域金融高質量發展的對策建議

4.1 以產業帶動效應服務發展現代縣域金融體系

縣域金融在服務地方實體經濟發展方面發揮著重要作用。河南省各地應根據不同的優勢產業，積極發展相應的縣域金融支持服務。例如，農村信用社、民營銀行等金融機構可以結合當地農村、工業產業特色，推出產品和服務，為當地企業融資等提供支持。此外，有關部門可針對當地村、社區貧困戶等特殊群體，推出專項金融扶持計劃，加大金融扶貧力度，為其提供融資支持。

4.2 以個體行為效應促進縣域金融民生發展

縣域金融在服務民生方面具有重要作用。河南省各地應注重加強對居民金融知識的普及和教育，引導居民樹立正確的理財觀念，從而推動縣域金融市場的健康發展。因此，可通過開展金融知識普及活動，組織相關培訓和講座，提高居民對金融產品的認知和理解度，讓其更好地把握和利用好各類金融服務。同時，積極推動縣域數字金融的發展，提供高效、便捷、安全的金融服務，進一步加強縣域金融與民生的緊密聯系。

4.3 以社會規范效應推動縣域金融信用體系建設

縣域金融在信用體系建設方面有著不可或缺的作用。河南省各地應加強金融市場的監管和規范，對失信行為和觸犯法律的金融機構和個人及時進行制裁，維護市場的公平、公正和良性發展。同時，注重建立全面、精準、可靠的信用體系，鼓勵各類金融機構通過數據互換、網絡共享等方式建立信用數據庫，實現信息共享，提高金融信用管理的效率和精準度。