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摘 要：本文通过建立农村金融发展与经济增长的灰色关联度分析模型，对农村金融发展与农村经济增长之间的关系进行分析。结果表明，农村金融发展对农村经济增长起着积极的促进作用，但对乡镇企业的支持却严重不足。具体说来，农村金融发展效率的提高对农村经济增长的作用尤为明显，而农村金融发展规模和结构指标与农村经济增长之间的相关性则较弱。
关键词：农村金融；农村经济增长；灰色关联分析
中图分类号：F830 文献标识码： A 文章编号：1674-2265（2013）09-0078-04
一、引言
自1979年我国对农村金融体制进行了渐进路径的改革以来，国内学术界关于农村金融发展对农村经济增长作用的研究逐渐增多。大部分经验研究表明，农村金融发展与农村经济增长之间存在长期的均衡关系，并具体表现为农村金融供给对经济增长的强势推动作用。如姚耀军（2004）研究发现，农村金融发展状况对农村经济增长存在影响，反过来则影响较小。邱杰等（2009）也发现，中国农村金融发展对农村经济增长起到“供给领先”作用，但农村经济增长对农村金融发展并没有起到推动作用。也有一部分研究发现，我国农村金融发展对于经济增长并没有显著的促进作用。如谢琼等（2009）认为，由于我国农村正规金融外生于农村经济，农村金融的发展非但没有促进农村经济的增长，反而在农民增收、农村产业结构优化和农村消费方面存在消极影响。占纪文（2011）对江西省的实证研究显示，尽管农村金融发展与农村经济增长之间互相存在正向影响，但主要表现为农村经济增长对农村金融发展的影响，而农村金融的发展对经济增长的影响较微弱。刘纯彬等（2011）也发现，农村金融发展并不是农村经济增长的原因，而农村经济的增长则对农村金融发展有促进作用。
之所以出现这种现象，一方面与不同研究者的研究方法、数据、指标选择等方面存在较大差异有直接关系。如大多数研究都试图通过协整关系来揭示二者之间的关系，但由于样本数据较少的缘故，影响了结论的有效性；还有一些研究在指标选取时，只注重金融发展规模指标而忽视了农村金融效率指标。有研究发现，我国农村金融发展规模的提升并未促进农村经济增长，而农村金融中介效率的提升有助于农村经济增长（李广众等，2002；刘纯彬等，2011）。另一方面也可能与研究对象有关。格林伍德和约万诺维奇（Greenwood和Jovanovic，1990）以及莱文（Levine，1992）发现，一个经济体的金融发展必须达到一定水平，然后才会对经济增长起到促进作用，即存在门槛效应。龙海明等（2009）证实了在我国农村金融发展与农村经济增长之间同样存在门槛效应。周好文等（2004）指出，金融中介的规模指标和效率指标与经济增长在各地区间的因果关系不一致，这与地区间经济发展水平的差异有直接关系。黎翠梅（2009）也得出了类似的结论。
中国是一个省间、省内发展差异性比较大的国家，农村金融发展的区域差异性很大，尤其在农村经济发展这一点上表现更为明显。因此，有必要在省域范围对这一关系进行深入的研究。同时，由于经济的增长最终表现为收入的增加，因此对农村金融发展与农村经济增长关系的研究自然延伸到农民收入与金融发展关系领域（格林伍德和约万诺维奇，1990）。A省地处长江三角洲经济相对发达地区，农村金融体系较为健全，农村金融活动较为活跃，农村经济增长也走在了全国前列（黄燕君、钟璐，2009）。有鉴于此，本文以A省为例，将农村经济增长细分为三个层面：总量的农林牧渔业总产值的增长、乡镇企业增加值的增长和农民人均纯收入的增加。本文试图从一个综合的视角来考察农村经济增长与农村金融发展的关系。为克服以往研究普遍存在的样本数据较少的问题，在研究方法上本文选择灰色关联分析法作为分析手段。该方法弥补了样本有限情况下用计量模型分析的不足，可以较好地识别各因素对主因素的相互影响程度。
二、研究方法、指标与数据
（一）研究方法
灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，它实际上是对系统中各因素间关联程度的量化比较。其中，关联系数的计算是灰色关联分析的关键。关联系数越大，两要素之间的关联程度就越大。若将比较的“母因素”——参考序列记为Yi（i=1，2，…，m），将与参考序列相比及的“子因素”——比较序列记为Xj（j=1，2，…，n），则在时刻t=k处，参考序列Yi与比较序列Xj的关联系数定义为：
[ξ0i（k）=minkmini|X0（k）-Xi（k）|+ρ·maxkmaxi|X0（k）-Xi（k）||X0（k）-Xi（k）|+ρ·maxkmaxi|X0（k）-Xi（k）|]
式中：ρ为分辨系数，0<ρ<1；ρ越大分辨率就越高，一般采用ρ=0.5。
由于关联系数数目较多，信息过于分散，不便于比较。为此，求各个时刻的关联系数平均值，使关联系数反映的信息得以集中体现，即得到关联度。其公式为：
[Rij=1Ni=1nξ0i（k）]
式中：Rij为参考序列Yi与比较序列Xj的关联度；N为样本个数。
（二）指标设计和数据来源
为了揭示农村金融发展与经济增长之间的关系，本文使用两组指标，一组反映农村金融发展状况，另外一组反映农村经济增长状况。其中，反映农村金融发展状况的指标分为三类，共计5个指标：
第一类，农村金融发展结构指标。首先，考虑到我国农村金融对农业经济的影响主要是通过发放农业贷款来实现的现实，选取“农业贷款”作为农村金融变量。根据目前农业贷款指标统计，其构成主要包括：农户贷款、农业经济组织贷款、农村工商业贷款、农户小额信用贷款和农户联保贷款5项。其次，考虑到乡镇企业作为农村经济活动的主体、也是农村金融服务的重要对象，还将“乡镇企业贷款”作为农村正规金融的一部分。最后，将“农业贷款”和“乡镇企业贷款”进行加总，得到“农村贷款”指标，并以此作为广义农村正规金融指标。 第二类，农村金融发展规模指标。由于我国农村发展的长期落后，在农村金融中基本上不存在股票、证券、保险等现代金融特点的交易（即便有，由于量少对分析影响不大），所以采用农业存款余额与农户储蓄存款余额之和来反映农村金融的发展规模。
第三类，农村金融发展效率指标。该指标表示农村金融中介将农村储蓄转化投资的能力。参考姚耀军等（2004）的研究，本文以农村贷款余额与农村存款余额之比作为农村金融发展的效率指标。其中，农村存款余额为农户储蓄存款余额与农业存款余额之和，农村贷款余额为乡镇企业贷款余额与农业贷款余额之和。
为了相对全面地反映农村经济增长的情况，本文选取以下3个指标：反映农村经济整体水平的农林牧渔业总产值、反映乡镇企业发展水平的乡镇企业增加值和反映农民个体收入增长情况的农村居民家庭人均纯收入。
鉴于数据的可得性，本文的样本考察期设定为1990—2011年。用于分析的基础数据主要来自于历年的《中国金融年鉴》、《中国乡镇企业及农产品加工业年鉴》和《中国乡镇企业统计资料（1978—2002）》。
三、农村金融发展与农村经济的关联性分析
以A省农村经济增长状况各指标作为参考序列Yi（i=1，2，3），Y1表示农林牧渔业总产值，Y2表示乡镇企业增加值，Y3表示农村人均纯收入；以农村金融各项指标作为比较序列Xj（j=1，2，3，4，5）：X1表示农村存款，X2表示乡镇企业贷款，X3表示农业贷款，X4表示农村贷款，X5表示农村贷款与农村存款之比。由于各因素列的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论，在计算关联度之前，首先采用初值化法对数据进行无量纲化处理。然后取分辨系数ρ=0.5，经上述灰色关联度计算步骤，并依次变换参考序列，分别计算出参考序列与比较序列的关联度，如表1所示。
在计算得到灰色关联度矩阵后，可依据该矩阵作如下分析：
（一）列的分析
对关联度矩阵中每列元素进行排序和比较，可以判断出该项指标受到该类各因素的影响程度。Rij （k）越大，说明第j项指标受第i个因素的影响越大。以第1列为例，按表1中的关联度大小进行排序，明显有：R31>R11>R21。农民人均纯收入与农村存款的关联度最大，说明农村存款规模与农民人均纯收入的关系密切，其次是农林牧渔业总产值，而对乡镇企业增加值的影响最小。农村存款规模越大，它对农村经济的支持越有保障，进而又促进农林牧渔业总产值和农民收入的较快增长。
用同样方法，可以得出各项农村经济增长指标Yj（j=1，2，3）对各项农村金融发展指标Xi（i=1，2，3，4，5）的关联度矩阵：
[R列=R31R11R21R31R11R21R31R11R21R31R11R21R11R31R21]
从列的关联度计算结果中可以看出：第3列、第1列各元素都较大，说明农村金融发展对农林牧渔业总产值和农民收入的影响都较大。第3列与第1列的关联序几乎相同，说明农村金融各指标对农林牧渔业总产值和农民收入影响相似。即农村金融发展水平越高，农民收入及农林牧渔业增长就越快。第2列的所有数据均小于其他各列，即母因素Y2与子因素之间的关联度较小，说明乡镇企业增加值与农村金融的关系不甚紧密，这与乡镇企业可从其他金融机构得到金融支持有关。
（二）行的分析
对关联度矩阵中每行元素进行排列和比较，可以判断出该类因素对某项指标的影响程度。Rij （k）越大，说明第i个因素对第j项指标影响越大。按表1中的关联度大小进行排序，有：R15>R12>R14>R11>R13，说明农村贷款与农村存款之比是影响农林牧渔业总产值的主要因素，其次是乡镇企业贷款，农村存款和农业贷款对农林牧渔业总产值的影响较小。
其余各行关联度均可进行同样的分析，并用同样的方法排列其余各行关联度，得出各项农村金融发展指标对农村经济增长影响的关联度矩阵：
[R行=R15R12R14R11R13R15R11R14R12R13R15R12R14R11R13]
从行的关联度运算结果可以看出：
1. 不论是对于农林牧渔业总产值，还是对于乡镇企业增加值和农民人均纯收入，在影响A省农村经济增长的诸因素中，排在第一位的均是农村贷款与农村存款之比。该指标反映了农村金融机构将存款转化为贷款的能力，这一比值越大，越能显示出农村金融机构在当地农村的服务水平。这说明，A省农村金融发展对农村经济增长的影响主要是通过农村金融发展效率来发挥作用的，A省农村金融机构在将农村存款转化为贷款、推动农村经济增长方面的效率较高。
2. 乡镇企业贷款与农林牧渔业总产值、农民人均纯收入的关联度都排在第二位，但与乡镇企业增加值的关联度却排在倒数第二位，这与乡镇企业推动了农村经济发展和增加了农民收入的现实是相符的，但同时也说明乡镇企业贷款并没有完全解决乡镇企业的融资需要，或者没有被有效地运用于乡镇企业的发展，乡镇企业依然存在融资难的问题。
3. 农村存款与农林牧渔业总产值、农民人均纯收入的关联度均较低，但与乡镇企业增加值的关联度却较高，排在第二位。这一方面说明，A省农村存款没有很好地发挥促进农村经济发展的作用。虽然存款数在增加，但并没有把相应的资金投放到相关的农村产业上；另一方面也说明，A省乡镇企业发展的资金来源以来自农村自身积累为主，农村正规金融部门对当地乡镇企业发展的支持力度有限，当地农村极有可能存在着自己的相对独立的融资体系（事实上确实如此），即非正规金融机构的融资体系。
4. 农业贷款与上述3项农村经济增长指标的关联度也不大，均排在最后一位，说明农业贷款与农村经济的关联度要小得多。这意味着直接投放于农业领域的贷款并没有直接对A省农村经济增长起到有效的推动作用。这与贷款结构和投向不合理、贷款效益不高的现实是相符的。由于农业的弱质性特征，使得农村正规金融机构特别是农信社的贷款主要投向了乡镇企业，而作为农村经济发展根本的农村基础设施建设和农业开发性资金投入却非常少，农业开发性贷款的发放更是少之又少。这种不合理的贷款结构严重地阻碍了A省农村经济的发展。 四、结论与政策建议
灰色关联分析表明，A省农村金融发展对农村经济增长起着积极的促进作用，但对乡镇企业的支持却严重不足。在农村金融发展水平指标中，农村金融发展效率的提高对农村经济增长的作用尤为明显，而农村金融发展规模指标（包括存、贷两个方面）与农村经济增长之间的相关性则较弱。基于上述研究结论，本文提出如下对策建议：
一是提高农村储蓄投资转化能力。一方面各农村金融机构要有贷款营销意识，积极拓展中间业务，如为政府部门代办委托贷款、委托投资业务等。另一方面在政策上要鼓励农村金融机构增加农业贷款，如实行对农业贷款和非农业贷款差别利率的政策，从利益上对农业贷款进行鼓励、引导和调节；加强对农村信用社运用支农再贷款的监管，对农村信用社存款用于农业贷款的比例做出强制性规定，以保证农村信用社绝大部分资金真正用于农业，做到取之于农、用之于农等。
二是拓宽乡镇企业的融资渠道。资金短缺一直是制约我国乡镇企业发展的突出问题（姜长云，2000），A省也不例外。A省乡镇企业在正规融资渠道受限制的情况下，发展越来越依赖于非正规融资，而非正规融资渠道存在缺乏合法性、高风险、低效率等诸多弊端，对乡镇企业的长期发展有着直接和间接的负面作用（张军、季虹，2003）。因而需要加快乡镇企业信用制度的完善和信用环境的治理，加快乡镇企业信用担保机制的建设，全方位地为乡镇企业发展提供充足的金融资本。
三是继续加大农村金融改革，扩大农村金融供给。一方面保持对存量农村金融机构的改革，进一步完善农信社治理结构，提升其在县域农村金融市场上的支农能力，通过激励性规制手段刺激农业银行加快县域分支机构的事业部改革等；另一方面加快新型农村金融机构建设，通过三类新型农村金融机构设立，引导各类资本进入农村金融市场，提升农村金融供给的规模和深度。
参考文献：
[1]姚耀军.中国农村金融发展与经济增长关系的实证分析[J].经济科学，2004，（5）.
[2]邱杰，杨林.农村金融发展与经济增长关系的实证研究[J].工业技术经济，2009，28（8）.
[3]谢琼，方爱国，王雅鹏.农村金融发展促进农村经济增长了吗？[J].经济评论，2009，（3）.
[4]占纪文.江西省农村金融发展与农村经济增长相关性研究： 基于VAR模型[J].江西农业大学学报（社会科学版），2011，10（3）.
[5]刘纯彬，桑铁柱.农村金融发展、金融中介效率与农村经济增长：1978—2008[J].产经评论，2011，（3）.
[6]李广众，陈平.金融中介发展与经济增长： 多变量VAR系统研究[J].管理世界，2002，（3）.
[7]龙海明，柳沙玲.多重均衡条件下农村正规金融发展与经济增长的关系——基于中国省际数据的实证分析[J].金融研究，2008，（6）.
[8]周好文，钟永红.中国金融中介发展与地区经济增长：多变量VAR系统分析[J].金融研究，2004，（6）.
[9]Greenwood，J.， Jovanovic， B.1990.Financial Development， Growth，and the Distribution of Income [J]. Journal of Political Economics， 98（5）.
[10]Levine，Ross.1997.Financial Development and Economic Growth：Views and Agenda [J].Journal of Economic Literature， 35（2）.
（责任编辑 耿 欣；校对 YT，SJ）
关键词：农村金融；农村经济增长；灰色关联分析
中图分类号：F830 文献标识码： A 文章编号：1674-2265（2013）09-0078-04
一、引言
自1979年我国对农村金融体制进行了渐进路径的改革以来，国内学术界关于农村金融发展对农村经济增长作用的研究逐渐增多。大部分经验研究表明，农村金融发展与农村经济增长之间存在长期的均衡关系，并具体表现为农村金融供给对经济增长的强势推动作用。如姚耀军（2004）研究发现，农村金融发展状况对农村经济增长存在影响，反过来则影响较小。邱杰等（2009）也发现，中国农村金融发展对农村经济增长起到“供给领先”作用，但农村经济增长对农村金融发展并没有起到推动作用。也有一部分研究发现，我国农村金融发展对于经济增长并没有显著的促进作用。如谢琼等（2009）认为，由于我国农村正规金融外生于农村经济，农村金融的发展非但没有促进农村经济的增长，反而在农民增收、农村产业结构优化和农村消费方面存在消极影响。占纪文（2011）对江西省的实证研究显示，尽管农村金融发展与农村经济增长之间互相存在正向影响，但主要表现为农村经济增长对农村金融发展的影响，而农村金融的发展对经济增长的影响较微弱。刘纯彬等（2011）也发现，农村金融发展并不是农村经济增长的原因，而农村经济的增长则对农村金融发展有促进作用。
之所以出现这种现象，一方面与不同研究者的研究方法、数据、指标选择等方面存在较大差异有直接关系。如大多数研究都试图通过协整关系来揭示二者之间的关系，但由于样本数据较少的缘故，影响了结论的有效性；还有一些研究在指标选取时，只注重金融发展规模指标而忽视了农村金融效率指标。有研究发现，我国农村金融发展规模的提升并未促进农村经济增长，而农村金融中介效率的提升有助于农村经济增长（李广众等，2002；刘纯彬等，2011）。另一方面也可能与研究对象有关。格林伍德和约万诺维奇（Greenwood和Jovanovic，1990）以及莱文（Levine，1992）发现，一个经济体的金融发展必须达到一定水平，然后才会对经济增长起到促进作用，即存在门槛效应。龙海明等（2009）证实了在我国农村金融发展与农村经济增长之间同样存在门槛效应。周好文等（2004）指出，金融中介的规模指标和效率指标与经济增长在各地区间的因果关系不一致，这与地区间经济发展水平的差异有直接关系。黎翠梅（2009）也得出了类似的结论。
中国是一个省间、省内发展差异性比较大的国家，农村金融发展的区域差异性很大，尤其在农村经济发展这一点上表现更为明显。因此，有必要在省域范围对这一关系进行深入的研究。同时，由于经济的增长最终表现为收入的增加，因此对农村金融发展与农村经济增长关系的研究自然延伸到农民收入与金融发展关系领域（格林伍德和约万诺维奇，1990）。A省地处长江三角洲经济相对发达地区，农村金融体系较为健全，农村金融活动较为活跃，农村经济增长也走在了全国前列（黄燕君、钟璐，2009）。有鉴于此，本文以A省为例，将农村经济增长细分为三个层面：总量的农林牧渔业总产值的增长、乡镇企业增加值的增长和农民人均纯收入的增加。本文试图从一个综合的视角来考察农村经济增长与农村金融发展的关系。为克服以往研究普遍存在的样本数据较少的问题，在研究方法上本文选择灰色关联分析法作为分析手段。该方法弥补了样本有限情况下用计量模型分析的不足，可以较好地识别各因素对主因素的相互影响程度。
二、研究方法、指标与数据
（一）研究方法
灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，它实际上是对系统中各因素间关联程度的量化比较。其中，关联系数的计算是灰色关联分析的关键。关联系数越大，两要素之间的关联程度就越大。若将比较的“母因素”——参考序列记为Yi（i=1，2，…，m），将与参考序列相比及的“子因素”——比较序列记为Xj（j=1，2，…，n），则在时刻t=k处，参考序列Yi与比较序列Xj的关联系数定义为：
[ξ0i（k）=minkmini|X0（k）-Xi（k）|+ρ·maxkmaxi|X0（k）-Xi（k）||X0（k）-Xi（k）|+ρ·maxkmaxi|X0（k）-Xi（k）|]
式中：ρ为分辨系数，0<ρ<1；ρ越大分辨率就越高，一般采用ρ=0.5。
由于关联系数数目较多，信息过于分散，不便于比较。为此，求各个时刻的关联系数平均值，使关联系数反映的信息得以集中体现，即得到关联度。其公式为：
[Rij=1Ni=1nξ0i（k）]
式中：Rij为参考序列Yi与比较序列Xj的关联度；N为样本个数。
（二）指标设计和数据来源
为了揭示农村金融发展与经济增长之间的关系，本文使用两组指标，一组反映农村金融发展状况，另外一组反映农村经济增长状况。其中，反映农村金融发展状况的指标分为三类，共计5个指标：
第一类，农村金融发展结构指标。首先，考虑到我国农村金融对农业经济的影响主要是通过发放农业贷款来实现的现实，选取“农业贷款”作为农村金融变量。根据目前农业贷款指标统计，其构成主要包括：农户贷款、农业经济组织贷款、农村工商业贷款、农户小额信用贷款和农户联保贷款5项。其次，考虑到乡镇企业作为农村经济活动的主体、也是农村金融服务的重要对象，还将“乡镇企业贷款”作为农村正规金融的一部分。最后，将“农业贷款”和“乡镇企业贷款”进行加总，得到“农村贷款”指标，并以此作为广义农村正规金融指标。 第二类，农村金融发展规模指标。由于我国农村发展的长期落后，在农村金融中基本上不存在股票、证券、保险等现代金融特点的交易（即便有，由于量少对分析影响不大），所以采用农业存款余额与农户储蓄存款余额之和来反映农村金融的发展规模。
第三类，农村金融发展效率指标。该指标表示农村金融中介将农村储蓄转化投资的能力。参考姚耀军等（2004）的研究，本文以农村贷款余额与农村存款余额之比作为农村金融发展的效率指标。其中，农村存款余额为农户储蓄存款余额与农业存款余额之和，农村贷款余额为乡镇企业贷款余额与农业贷款余额之和。
为了相对全面地反映农村经济增长的情况，本文选取以下3个指标：反映农村经济整体水平的农林牧渔业总产值、反映乡镇企业发展水平的乡镇企业增加值和反映农民个体收入增长情况的农村居民家庭人均纯收入。
鉴于数据的可得性，本文的样本考察期设定为1990—2011年。用于分析的基础数据主要来自于历年的《中国金融年鉴》、《中国乡镇企业及农产品加工业年鉴》和《中国乡镇企业统计资料（1978—2002）》。
三、农村金融发展与农村经济的关联性分析
以A省农村经济增长状况各指标作为参考序列Yi（i=1，2，3），Y1表示农林牧渔业总产值，Y2表示乡镇企业增加值，Y3表示农村人均纯收入；以农村金融各项指标作为比较序列Xj（j=1，2，3，4，5）：X1表示农村存款，X2表示乡镇企业贷款，X3表示农业贷款，X4表示农村贷款，X5表示农村贷款与农村存款之比。由于各因素列的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论，在计算关联度之前，首先采用初值化法对数据进行无量纲化处理。然后取分辨系数ρ=0.5，经上述灰色关联度计算步骤，并依次变换参考序列，分别计算出参考序列与比较序列的关联度，如表1所示。
在计算得到灰色关联度矩阵后，可依据该矩阵作如下分析：
（一）列的分析
对关联度矩阵中每列元素进行排序和比较，可以判断出该项指标受到该类各因素的影响程度。Rij （k）越大，说明第j项指标受第i个因素的影响越大。以第1列为例，按表1中的关联度大小进行排序，明显有：R31>R11>R21。农民人均纯收入与农村存款的关联度最大，说明农村存款规模与农民人均纯收入的关系密切，其次是农林牧渔业总产值，而对乡镇企业增加值的影响最小。农村存款规模越大，它对农村经济的支持越有保障，进而又促进农林牧渔业总产值和农民收入的较快增长。
用同样方法，可以得出各项农村经济增长指标Yj（j=1，2，3）对各项农村金融发展指标Xi（i=1，2，3，4，5）的关联度矩阵：
[R列=R31R11R21R31R11R21R31R11R21R31R11R21R11R31R21]
从列的关联度计算结果中可以看出：第3列、第1列各元素都较大，说明农村金融发展对农林牧渔业总产值和农民收入的影响都较大。第3列与第1列的关联序几乎相同，说明农村金融各指标对农林牧渔业总产值和农民收入影响相似。即农村金融发展水平越高，农民收入及农林牧渔业增长就越快。第2列的所有数据均小于其他各列，即母因素Y2与子因素之间的关联度较小，说明乡镇企业增加值与农村金融的关系不甚紧密，这与乡镇企业可从其他金融机构得到金融支持有关。
（二）行的分析
对关联度矩阵中每行元素进行排列和比较，可以判断出该类因素对某项指标的影响程度。Rij （k）越大，说明第i个因素对第j项指标影响越大。按表1中的关联度大小进行排序，有：R15>R12>R14>R11>R13，说明农村贷款与农村存款之比是影响农林牧渔业总产值的主要因素，其次是乡镇企业贷款，农村存款和农业贷款对农林牧渔业总产值的影响较小。
其余各行关联度均可进行同样的分析，并用同样的方法排列其余各行关联度，得出各项农村金融发展指标对农村经济增长影响的关联度矩阵：
[R行=R15R12R14R11R13R15R11R14R12R13R15R12R14R11R13]
从行的关联度运算结果可以看出：
1. 不论是对于农林牧渔业总产值，还是对于乡镇企业增加值和农民人均纯收入，在影响A省农村经济增长的诸因素中，排在第一位的均是农村贷款与农村存款之比。该指标反映了农村金融机构将存款转化为贷款的能力，这一比值越大，越能显示出农村金融机构在当地农村的服务水平。这说明，A省农村金融发展对农村经济增长的影响主要是通过农村金融发展效率来发挥作用的，A省农村金融机构在将农村存款转化为贷款、推动农村经济增长方面的效率较高。
2. 乡镇企业贷款与农林牧渔业总产值、农民人均纯收入的关联度都排在第二位，但与乡镇企业增加值的关联度却排在倒数第二位，这与乡镇企业推动了农村经济发展和增加了农民收入的现实是相符的，但同时也说明乡镇企业贷款并没有完全解决乡镇企业的融资需要，或者没有被有效地运用于乡镇企业的发展，乡镇企业依然存在融资难的问题。
3. 农村存款与农林牧渔业总产值、农民人均纯收入的关联度均较低，但与乡镇企业增加值的关联度却较高，排在第二位。这一方面说明，A省农村存款没有很好地发挥促进农村经济发展的作用。虽然存款数在增加，但并没有把相应的资金投放到相关的农村产业上；另一方面也说明，A省乡镇企业发展的资金来源以来自农村自身积累为主，农村正规金融部门对当地乡镇企业发展的支持力度有限，当地农村极有可能存在着自己的相对独立的融资体系（事实上确实如此），即非正规金融机构的融资体系。
4. 农业贷款与上述3项农村经济增长指标的关联度也不大，均排在最后一位，说明农业贷款与农村经济的关联度要小得多。这意味着直接投放于农业领域的贷款并没有直接对A省农村经济增长起到有效的推动作用。这与贷款结构和投向不合理、贷款效益不高的现实是相符的。由于农业的弱质性特征，使得农村正规金融机构特别是农信社的贷款主要投向了乡镇企业，而作为农村经济发展根本的农村基础设施建设和农业开发性资金投入却非常少，农业开发性贷款的发放更是少之又少。这种不合理的贷款结构严重地阻碍了A省农村经济的发展。 四、结论与政策建议
灰色关联分析表明，A省农村金融发展对农村经济增长起着积极的促进作用，但对乡镇企业的支持却严重不足。在农村金融发展水平指标中，农村金融发展效率的提高对农村经济增长的作用尤为明显，而农村金融发展规模指标（包括存、贷两个方面）与农村经济增长之间的相关性则较弱。基于上述研究结论，本文提出如下对策建议：
一是提高农村储蓄投资转化能力。一方面各农村金融机构要有贷款营销意识，积极拓展中间业务，如为政府部门代办委托贷款、委托投资业务等。另一方面在政策上要鼓励农村金融机构增加农业贷款，如实行对农业贷款和非农业贷款差别利率的政策，从利益上对农业贷款进行鼓励、引导和调节；加强对农村信用社运用支农再贷款的监管，对农村信用社存款用于农业贷款的比例做出强制性规定，以保证农村信用社绝大部分资金真正用于农业，做到取之于农、用之于农等。
二是拓宽乡镇企业的融资渠道。资金短缺一直是制约我国乡镇企业发展的突出问题（姜长云，2000），A省也不例外。A省乡镇企业在正规融资渠道受限制的情况下，发展越来越依赖于非正规融资，而非正规融资渠道存在缺乏合法性、高风险、低效率等诸多弊端，对乡镇企业的长期发展有着直接和间接的负面作用（张军、季虹，2003）。因而需要加快乡镇企业信用制度的完善和信用环境的治理，加快乡镇企业信用担保机制的建设，全方位地为乡镇企业发展提供充足的金融资本。
三是继续加大农村金融改革，扩大农村金融供给。一方面保持对存量农村金融机构的改革，进一步完善农信社治理结构，提升其在县域农村金融市场上的支农能力，通过激励性规制手段刺激农业银行加快县域分支机构的事业部改革等；另一方面加快新型农村金融机构建设，通过三类新型农村金融机构设立，引导各类资本进入农村金融市场，提升农村金融供给的规模和深度。
参考文献：
[1]姚耀军.中国农村金融发展与经济增长关系的实证分析[J].经济科学，2004，（5）.
[2]邱杰，杨林.农村金融发展与经济增长关系的实证研究[J].工业技术经济，2009，28（8）.
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（责任编辑 耿 欣；校对 YT，SJ）