原创《农村金融减贫直接效应和效应》：本文关于效应论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
摘 要：基于中国农村1986～2010年的时间序列数据,采用状态空间模型和 效应分析方法检验并测算了农村金融发展对农村贫困的影响效应及其成分.研究结果表明：农村金融发展有效促进了农村贫困缓减,并且在促进农村贫困缓减的过程中 效应和直接效应并存.
关键词： 农村金融；减贫效应；状态空间模型； 效应
中图分类号：F832.4 文献标识码：A文章编号：1003-7217（2015）04-0033-06
一、引言及文献综述
贫困是世界各国普遍存在的社会问题,贫困在发展中国家的表现尤为突出.中国政府一直致力于农村反贫困事业,并且将农村金融视为缓减农村贫困的主要力量和基本政策工具.为了促进农村金融有效地发挥减贫功能,政府先后对农村金融体制进行了多次改革和调整,力图实现农村金融发展和农村贫困缓减的良性互动.为此,研究中国农村金融发展的减贫效应及其特征,对于检测农村金融改革的政策效应,挖掘农村金融减贫潜力具有重要的现实意义.
已有研究表明,农村金融发展主要通过直接和间接两大作用机制对农村贫困产生影响.直接机制是指农村金融机构向农村居民提供的各类金融服务及其服务的深度和广度能够影响到农村个体的初始财富水平、接受教育的机会、改善社会和政治福利的程度等等,进而对农村贫困产生影响,强调的是直接面向贫困群体的金融服务对农村贫困的影响效应,即直接效应.间接机制是指农村金融的发展和深化可以促进农村经济增长,改善农村内部收入分配状况,而农村经济增长、收入分配改善又会影响贫困群体的收入水平和其他福利,从而影响农村贫困状况.间接机制强调的是非直接面向贫困农户的金融服务通过农村经济增长、收入分配等 途径间接影响农村贫困的效应,即 效应.部分学者也从不同角度给予了一定的经验研究支持.丁志国等（2011）认为,农村金融发展促进了本地区经济发展,经济发展带来的税收增加也保证了农民转移支付和涉农补贴的增加,并表现出了“先富带动后富”的涓滴效应,这些都间接地促进了农村地区的贫困缓减,而直接面向农村贫困农民的金融服务所带来的减贫效应却十分有限[1].许崇正和高希武（2005）认为农村正规信贷投资在促进农民增收中处于极其低效的状态[2].张立军和湛泳（2006）认为直接面向农户的小额信贷具有显著的降低贫困效果[3].刘纯彬和桑铁柱（2010）从理论和实证的双重角度研究认为农村信贷市场的不完善整体上扩大了农村内部收入分配差距,从而不利于农村贫困缓减[4].钱水土和许嘉扬（2011）认为中国农村金融发展对农民增收的促进作用仅在东、中部地区能够得到体现[5].王小华等（2014）研究认为农村地区的金融抑制导致收入越低的农民越难以摆脱自身收入增长困境,而收入越高的农民收入增长不断走向良性轨道[6].苏静等（2014）认为农村金融发展对农村贫困的影响是多维的,并且呈现鲜明的门槛特征[7].
上述研究不同程度地验证了农村金融减贫直接效应和 效应的存在.但是涉及到对农村金融减贫直接效应和 效应进行定量估算的探讨还相对缺乏.为此,本文拟采用变参数状态空间模型和 效应检验方法,在统一框架下系统研究农村金融发展对农村贫困影响的直接效应和 效应成分,以期进一步拓展此方面的研究.
二、状态空间模型及其实证模型设立
状态空间模型是一种典型的动态时域方法,它将不可观测的状态变量（也称可变参数）并入到可观测模型进行联合估计,既能够捕捉到不同时期系统内部变量关系的动态特征,也能够很好地克服变量之间由于结构变动所带来的不能估计或者估计偏误的问题,从而可以克服最小二乘回归只能观测状态变量的平均效应,不能观测状态变量的动态效应和变化过程的缺陷,进而达到分析和观测系统真实状态的目的.状态空间模型包括状态方程和观测方程两个部分.状态方程描述的是从目前状态向下一个时刻状态转换的关系,它通过设定可变参数的变动方式来描述相邻时刻的状态转移变化规律,能反映出动态系统在输入变量作用下每一时点上的状态.观测方程描述的是观测序列（被解释变量、解释变量）和系统状态之间的内在关系.
基于上述原理,建立三个观测方程来分析农村金融发展对农村贫困影响的 效应：被解释变量LnPOR对解释变量LnF和 变量LnECO的观测方程；被解释变量LnPOR对解释变量LnF的观测方程； 变量LnECO对解释变量LnPOR的观测方程.
（1）～（3）中,上面的式子为观测方程,下面的式子为状态方程.其中POR表示农村贫困水平；ECO表示农村金融发展促进农村贫困缓减的中间变量,本文选取农村经济发展水平来表示；F表示农村信贷水平.svi（i等于1,2,3,4）为对应的状态变量,表示解释变量对被解释变量影响的可变系数,其中sv2代表农村金融发展缓减农村贫困的全部直接效应,sv3代表农村金融发展对农村贫困影响的包括直接效应和 效应在内的全部效应.
可变系数全部设置为递归形式, ci（i等于0,1,2）为常数项,εt为随机扰动项.
三、指标和数据
农村信贷水平（F）：采用农村人均信贷水平即农业贷款和乡镇企业贷款之和和农村总人口的比重表示,数据来自于相关年份《中国金融年鉴》.农村经济收入（ECO）：采用农村人均经济收益即农村经济总收益和农村总人口的比重表示,数据来源于相关年份《中国农业年鉴》.农村贫困水平（POR）：采用农村绝对贫困水平即农村贫困发生率来表示,数据来源于相关年份《中国农村贫困监测报告》.指标数据时间跨度为1986～2010年,为了尽可能降低异方差和共线性问题,将所有数据进行对数处理.所有数据处理均采用Stata11.0分析软件进行
四、模型估计和分析
(一)单位根检验和协整检验
进行变参数状态空间模型估计之前,为了确定各时序变量的稳定性,需要进行单位根检验.相关变量ADF单位根检验的结果如表1所示.从表1可以看出,变量LnPOR、LnECO、LnFCE的水平序列并不是平稳的,但其一阶差分序列都是平稳序列,说明这三个变量都是一阶单整,可以进行协整分析.
效应论文参考资料：
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