关于农村金融发展对经济发展影响的外文翻译

浙江财经大学东方学院毕业论文

（或毕业设计）

外文文献翻译

译文：农村金融发展不会促进经济发展吗？

来自尼日利亚的实证

学生姓名邵林敏指导教师彭武珍

分院信息分院专业名称统计学

班级10统计2班学号 1020430231

2013年12 月10 日

农村金融发展不会促进经济发展吗？

来自尼日利亚的实证

摘要：强劲的经济发展是不可能没有金融深化的，尤其是在欠发达国家（最不发达国家）大多数民众居住的农村社区。本文分析了农村金融发展对尼日利亚经济增长的影响。本文选用了1980-2011年的时间序列数据，运用Johansen 和Juselius的协整检验，以得出变量之间的长期关系。因此，用动态普通最小二乘法（DOLS ）方法揭示尼日利亚农村金融发展与经济增长之间的关系。协整检验结果表明农村金融发展与尼日利亚经济增长之间存在长期关系。此外，DOLS结果发现农村金融发展与尼日利亚经济增长之间存在显著的正相关关系。它在这项研究中得到证实，农村金融作为全国经济增长的引擎。因此，可以得出结论，提高农村生产力的信贷可以减免弱势创业者的负担，从而使他们能够对尼日利亚经济的发展做出最大的贡献。此外，本研究建议除其他事项外，对于农村生产的信贷分配的障碍应减少到最低限度。

关键词：农村发展；信贷分配；金融发展

1 引言

包容性增长的理念，促使第三世界的经济体发起，实现变化的政策和规划旨在将瘫痪的经济代理人转变成积极的人员来提高他们的经济增长。尼日利亚政府也不例外，政府促进包容性增长通过尼日利亚中央银行（CBN）运用双广义目标金融包容策略。首先，要将无银行帐户的民众绝大多数在农村社区成为金融体系的活跃成员。其次，它也强调在农民负担得起的成本上，提高农村居民的信贷可得性。不幸的是，在使用金融包容性策略如村镇银行和农业信贷保证计划等等，没有达到目标受益者。一方面，一些确定为负责非洲农村金融市场的发展表现不

佳的问题包括过度管制，监管不力和人才缺乏（Aliero，2009）。另一方面，该方案在那时间会受政治因素影响（Ibrahim和Aliero，2012）。

尼日利亚历届政府都提出了结构调整计划的几个扶贫方案（SAP）通过国家的经济增长和发展战略（需求）转换到议程。然而，这些方案都没有达到他们的目标的目标（Ibrahim和Aliero ，2011）。例如，从国家统计局的相关数据显示，2011年全国的失业率为23.9％，和2010年的21.1％、2009年的19.7％相比农村地区的 25.6 ％高于城镇的17.1% 。在尼日利亚贫困和失业是同一枚硬币的两面，在其他方面，可能与农村缺乏足够的资金存取有关。（Aliero，Ibrahim 和Shuaibu ，2012）。有人认为，金融发展具有降低失业率的能力。正是沿着这条线Dromel，Kolakez和Lehmann（ 2010）认为，私人信贷（这是金融发展的一个指标）将持续显著降低失业率。这导致Aliero和Ibrahim（ 2012）预测认为，提高获得正规金融服务，特别是农村群众的信贷，不仅有降低失业率的能力，而且是发展中国家减少贫困的一种途径。

在金融发展突破中强调，欠发达的国家（最不发达国家）的经济发展可以通过自下到上的干预主要是由人来实现。首先，最不发达国家的民众绝大多数都居住在农村地区，小部分居住在城市。其次，历史表明，在最不发达国家选择了城市化的项目（自上而下干预）之前，整个国家处于通过稳步发展为经济繁荣的简单格式。据我所知，没有利用时间序列分析的技术对农村金融业发展与经济增长之间的关系进行过研究。本研究通过揭示农村金融发展对尼日利亚经济增长中的作用填补了空白。在实现这一目标的论文分为五个部分，包括引言，第二部分为文献综述，第三部分包含了研究的方法，第四部分是实证结果，而最后一部分总结全文。

2 研究方法

对于相关变量的时间序列二次数据来自CBN统计公报、国家统计局，国际金融统计（IFS）和世界发展指标（WDI）。数据涵盖了1980至2011年，并且变量以自然对数表示。变量的对数变换是在计量经济学是非常流行，原因是：首先许多经济时间序列数据表现出强烈的趋势，其次，采取了一系列的自然对数线性化有

效指数趋势（如果有的话）的时间序列数据，因为对数函数是一个指数函数（Asteriou 和Price ，2007年）的倒数。第三，优点是它允许回归系数被解释为弹性。在处理时间序列数据，选择记录变量可以防止建模和推论的麻烦性（RAHAMAN 和Salahuddin ，2010）。

一般所有系列都是I(1)，然后用动态普通最小二乘法（DOLS ）是估计协整向量的单一特征变量之间的长期关系。在股票沃森动态OLS 模型能有效地估算长期运行参数，分析必须和整合的I （1）变量中存在协整关系。因此，先检验单位根的存在，然后测试该协整关系。幸运的是，检验平稳性的方法有很多，而ADF 检验(1981）是以避免伪回归结果问题的最广泛应用的计量方法。一系列平稳是被差分一次也就是一阶整合，并记为I （1）（迪基和Fuller ,1979）。一般来说一个系列，即被差分n 次，n 阶整合后并记为I （n ）。然而系列直接为平稳，这就是I （0）（ SHABBIR ，2012）。 ADF 单位根检验是基于以下回归模型：

()

1.......1110t t j t k j j t Y d aY T Y εββ+∆+++=∆-=-∑

其中，T 和Δ分别赋予一个时间序列，一个线性时间趋势和第一差分算子，0β是一个常数，k 是对因变量滞后的最佳数量，并且t ε是随机误差项。零假设检验非平稳是：α=0意味着经济系列都是非平稳的。如果非平稳的假设是成立的基本变量，它允许评估为共整合的关系。

在计量经济学中，两个或多个变量进行协整，如果它们有着共同的趋势，即它们之间存在长期均衡关系。其中有很多方法检测变量之间的这些长期关系。恩格尔和格兰杰的方法简单并且结果确定。然而，它不容许假设协整关系本身的测试。相反，约翰森设置的确允许对变量之间的均衡关系的假说提供的所有变量都集成的顺序相同的测试。Johansen 和Juselius （以下简称JJ ）协整检验是基于向量自回归（VAR ）模型，涉及的协整向量，即数量两个测试数据-跟踪（trace λ）和最大特征值（m ax λ） 。在跟踪试验中，零假设是不同的协整向量的数目小于或等于r ，其中r = 0〜2 。在每一种情况下，零假设是对总体方案进行测试。最大特征值的测试是类似的，除了备择假设是显式的。零假设是，协整向量的数量是R 与R + 1的选择。JJ 的方法由涉及系列不受限制的VAR 协整限制。考虑下