农村金融研究：促进农民收入增长的实证分析

黑体;color:windowtext">中国农村金融发展与农民收入增长的实证分析

文/刘玉春 修长柏 贾凤菊 

摘要：增加农民收入是实现城乡统筹发展的关键，农村金融发展能够有效推动农民收入的稳步增长。论文基于农村金融发展视角，对改革开放以来中国农民收入结构与农村金融发展各维度之间进行了典型相关分析，分析结果表明：农村金融发展与农民收入增长存在着密切的相关关系，农村金融的发展规模和效率能够显著促进农民收入的增加。

增加农民收入是全面建设小康社会的中心环节，也是发展农村经济、实现城乡统筹发展的最关键因素，因此从一定意义上说，把农民收入搞上去，就能进一步走活经济社会和谐发展的整盘大棋。改革开放以来，我国农民收入水平实现了较长时期的持续增长，但是农民收入的增长速度慢于农村GDP的增速，更是远远落后于同期城镇居民人均可支配收入的增速，农民没有在农村经济发展中获得应有的利益分配，城乡收入差距在进一步扩大。因此，千方百计增加农民收入已经成为当前农业和农村工作的中心任务。宏观经济环境、农村经济发展水平、农村经济结构、农村经济市场化、农村资本投入和农村金融发展等因素都对农民收入增长有着直接或间接的影响。在目前我国二元经济结构条件下，作为现代农村经济发展的核心动力，农村金融发展与农民收入增长之间是否存在关联，农村金融发展如何影响农民收入越来越被研究者们所关注。

文献回顾

在现代金融发展理论指导下，国内外研究学者针对农村金融发展和农村经济增长的相互关系进行了较为系统的研究，积累了较为丰富的实证文献。针对农村金融发展影响农民收入的研究，主要是从金融发展与收入差距角度展开的。Greenwood和Jovanovic（1990）通过动态模型分析提出了金融发展与收入分配之间存在“倒U形”的“库兹涅茨效应”。GeorgeClarke和Lixin Colin Xu和Heng-fu Zou (2003)对91个国家1960年至1995年间的面板数据研究了金融中介发展与收入差距之间的关系。研究结果验证了Galor和Zeira（1993）、Banerjee和Newman（1993）“在完善的金融市场上，经济发展能够缩小差距”的研究结论，认为一国的经济结构与金融中介发展水平和基尼系数的下降直接相关。Junior RDavis和Angela Gaburici和Paul G. Hare（1998）对比研究了罗马尼亚农村参与农村金融市场的农场和不参与农村金融市场的私人农民的收入差异，实证了农村金融发展会影响到农场收入。Huang,Yu-ting和Weng, Zhen-lin（2012）运用ADF检验、格兰杰因果分析和回归分析对1990~2009年的中国江西省农村金融发展与农民收入增长进行了实证分析，研究结果表明农业贷款的增加会显著促进农民人均纯收入的增加，应当完善农村信贷管理体系增加金融机构农业信贷。余新平、熊皛白、熊德平（2010）基于1978～2008年的统计数据对中国农村金融发展与农民收入增长之间的关系进行了实证分析。分析结果显示，农村存款、农业保险赔付与农民收入增长正相关，而农村贷款、农业保险收入与农民收入增长负相关。温涛等（2005）的研究结果也认为，中国金融发展与农民收入增长呈显著的负相关关系。而唐礼智（2009）研究了福建泉州市农村金融发展对农民收入增长的影响，认为从长期看农村正规与非正规金融与农民纯收入之间都存在长期稳定的正向关系，但农村非正规金融的效率更高。贾立、王红明（2010）从农村金融发展角度研究得出了西部地区农村金融发展规模、结构及农村投资水平会显著促进农民收入的增长。宋冬林、李海峰（2011）运用主成分分析、VAR模型、格兰杰因果检验等实证方法的研究表明，农村传统正式金融、非正规金融与农民收入之间具有长期稳定的均衡关系，但短期内只有非正式金融与农民收入具有格兰杰因果关系。李明贤、叶慧敏（2014）运用多元线性回归模型分析了我国1990~2009年农村金融发展与农民收入之间的关系，认为农村金融机构存贷比和每万人农村金融机构从业人员数和农民收入增长之间具有显著的正相关关系。李善民（2014）在对百色市11个县的研究后得出了农村信贷规模每增加1%就会带动农民收入增长0.27%的研究结论。

分析模型和数据指标选择

（一）分析模型

论文依据柯布—道格拉斯生产函数（C—D函数）来创建模型。C—D函数的基本表达式为：

                            （1）

公式中Y是总产出，A(t)是综合技术水平，L是投入的劳动力，K是投入的资本，α是劳动力产出的弹性系数，β是资本产出的弹性系数，μ表示随机干扰的影响，μ≤1。

为了分析农村金融发展对农民收入增长的影响作用，我们借鉴King和Levine（1993）、Christopoulos和Tsionas（2004）等的研究思路，用农民收入作为总产出，以农村金融发展和其他影响农民收入的因素作为投入要素建立农村金融发展与农民收入增长的分析模型。为消除样本数据的异方差和消除量纲，对分析模型进行对数化处理得到如下计量模型：

                  (2)

其中，因变量Y为农民收入指标，FIN为农村金融发展指标，CS为代表其他影响农民收入的控制变量。参数反映了农村金融发展对农民收入增长的净作用。

（二）数据选择与说明

1.Y：农民家庭人均纯收入。农村居民家庭人均纯收入是指农村住户人均从当年各个来源得到的总收入扣除所发生费用后的收入，它反映了农村经济发展水平和农民生活状况。农民家庭人均纯收入按来源有工资性纯收入（Y1）、家庭经营纯收入（Y2）财产性纯收入（Y3）和转移纯收入（Y4）。

2.FIN1：农村金融规模。农村金融规模是影响农民收入增长的一个重要变量，农村金融服务供给的增加会有效影响农民的收入水平。农村金融规模指的是所有涉农金融业务的总体规模，既包括涉农存贷款、也包括涉农保险和证券等，既包括农村金融机构办理的涉农业务也包括其他金融机构的涉农业务。由于涉农金融规模数据国家还没有发布，本文采用的农村金融规模数据中包括农业存款、农户储蓄、农业贷款、乡镇企业贷款、农村保费、农村保险赔款及给付等内容。

3.FIN2：农村金融中介效率。农村正规金融发展对农民收入的影响主要通过农村金融机构将存款资金转化为可贷资金投放到农村经济领域，通过农村投资的增加来刺激农村经济发展，从而带动农民收入的增加（李明贤、叶慧敏，2014）。因此论文引入农村金融中介效率指标来衡量农村金融体系将存款转化为贷款的能力。

4.FIN3：农村金融投向效率。乡镇企业是农村剩余劳动力安置的主要载体，是农民增加工资性收入的重要来源。在农民人均纯收入的构成中，工资性纯收入的贡献率越来越大，所占的比例也越来越高。对乡镇企业提供融资支持解其发展的主要瓶颈有利于农民收入的增加。论文选择乡镇企业贷款占农村贷款的比重作为评价农村金融投向效率的指标。

5.CS1：国家财政用于“三农”支出。解决农民收入问题的关键是国家加大对农业农村各项事业的投入，提高农业劳动生产率和城镇化水平，国家财政用于“三农”领域是农民收入增长的关键因素（曹子坚、魏巍、宋亚，2007）。因此本文选择国家财政用于“三农”支出作为方程控制变量。

6.CS2：乡村就业率。就业状况对农民的收入水平和收入结构有直接的影响，随着农村劳动生产率的提高，单位劳动力创造的价值也在提高，以乡村就业人员占乡村人口比例来衡量的乡村就业率应该与农民人均收入负相关。本文将这一指标作为方程控制变量来体现劳动力对农民人均收入的影响。

各样本数据选取1978年到2012年的中国农村经济发展及农村金融年度数据，数据来源于历年《中国统计年鉴》、《中国农村年鉴》和《中国金融年鉴》。样本数据的统计特征描述如表1所示。

农民收入与农村金融发展的典型相关分析

典型相关分析不仅能对变量组内部、变量组之间的关系进行分析，而且是从多个角度进行系统分析的过程，能够实现分析过程和分析结论的完整与准确。农村金融发展对农民收入影响是一个多因素、多层次的影响机制，可以采用典型相关分析法来分析其相关性。

（一）典型相关分析

典型相关分析是测度两组变量之间相关程度的一种多元统计方法，适用于小样本的时间序列数据之间的整体线性相关关系分析。其基本思想和方法是：为研究两组变量之间的相关关系，采用类似于主成分分析的方法，对每一组变量进行线性组合，组成有典型意义的新综合变量，用这两组新综合变量之间的相关关系来代替这两组变量间的相关关系，这些综合变量称为典型变量。具体做法是采用类似于主成分分析的方法，在两组变量中分别找出变量的线性组合，组成能够代表原始变量大部分信息的新综合变量，并使两个新综合变量的相关程度最大，这对新综合变量就是第一对典型相关变量。然后再找出与第一对线性组合不相关的第二对、第三对线性组合，直到两组变量内各变量之间的相关性被完全提取为止。

设有两组变量 和，x，y的协方差矩阵为：

                  (3)

为研究这变量的相关关系，考察两组变量的线性组合：

   (4)

为典型相关变量，要在X、Y及∑的约束条件下，求出、，使、之间的相关系数:

则称(、）为第一对典型相关变量，他们之间的系数称为第一典型相关系数，记为p(、）=。按照同样的计算过程可以计算出(、）反映的相关系数p(、）=，(、)的相关系数，且有。

对样本数据进行的典型相关性分析中，需要进行典型相关系数整体显著性检验，显著性检验办法有wilks'λ检验、Pillai's迹检验、 Hotelling迹检验和Roy's最大值检验法等，只有通过了检验的典型相关变量才能进行变量的经济分析。

（二）典型相关分析模型的建立(www.chuimin.cn)

1.样本数据选择

选择农民家庭人均纯收入中工资性纯收入（Y1）、家庭经营纯收入（Y2）财产性纯收入（Y3）和转移纯收入（Y4）作为反映农民收入的指标，农村金融规模（FIN1）、农村金融中介效率（FIN2）、农村金融投向效率（FIN3）作为农村金融发展衡量指标来建立典型相关模型。

2.典型相关系数及检验

利用stata10软件分析金融发展组与农民收入构成组的典型相关关系。从回归结果来看，3个典型相关系数分别为0.9951、0.9392和0.7027，表明所对应的变量组之间的相关性较强，在10%的置信水平下，前两个典型相关系数较高，表明可以用影响组变量来解释农民收入构成组变量。从wilks'λ检验、Pillai's迹检验、 Hotelling迹检验和Roy's最大值检验结果（见表2）可以看出，在0.05的显著性水平下，典型根是显著的，拒绝了典型相关系数为零的原假设，两组典型变量存在显著相关性。

3.典型相关模型的构建

实证分析模型选选用的数据单位不统一，利用原始典型系数无法直接判定在对应的典型变量中观察变量的影响程度，为消除量纲的影响，采用标准化典型系数来分析两组变量的相关性，构建了典型相关模型（见表3）。在标准化典型相关模型中，标准化典型系数越大表明原始变量对它的典型变量的贡献越大。

典型变量所表达的信息随典型方程的次序依次递减，根据每个典型方程中的典型系数值，可以初步估计农民收入和农村金融发展各因素的重要程度。在(、）第一对典型变量中，主要受财产性纯收入和工资性纯收入影响，二者的增加会显著增加农民收入；主要受农村金融规模影响，影响农村金融发展最重要的是金融规模，我国的农村金融发展还处在“量变”阶段，农村金融规模的扩张能够有效带动农民财产性纯收入和工资性纯收入的增长。通过第二对典型变量(、）可以看出，农民家庭经营性纯收入和农民收入正相关而农民工资性纯收入和农民收入负相关；农村金融中介效率和农村金融规模与农村金融发展负相关。

农民收入与农村金融发展的OLS分析

典型相关分析验证了农民收入与农村金融发展之间存在着密切的相关关系，但并没有从数量上说明农村金融发展对农民收入的影响程度。论文基于C-D函数建立的双对数计量模型来研究农村金融发展对农村居民家庭人均收入的影响。样本数据为时间序列数据，经ADF检验，在10%的显著性水平下，各变量均为一阶平稳序列，可以对其相关关系进行OLS回归分析，具体的回归结果见表4。

从表4的实证分析结果可以看出，农村金融发展的规模、中介效率、结构（投向效率）与农民家庭人均纯收入均具有统计意义上的显著影响。结合回归系数的符号可以看出：（1）农村金融发展规模对农民收入的增加有显著的正向影响，农村存贷款发展规模、农村保险发展规模越大，农民收入增加就越显著。这一点印证了国内绝大多数学者的研究结论。（2）农村金融的中介效率与农民收入之间呈现出显著的负相关关系，农村金融体系将农村存款转化为农村贷款的能力制约了农民收入的增长。这也在一定程度上表明当前过于偏向城市的金融发展政策对农民收入增加具有明显的“挤出效应”，当国家的金融发展政策不能有效抑制农村资金外流时，农民收入的增长将会更加困难。（3）农村金融投向效率与农民收入增加是显著的正相关关系，从系数上对比，农村金融投向效率对农民收入的影响虽然没有农村金融规模的影响突出，但对农民收入增长的影响依然非常显著，农村金融对乡镇企业的信贷增加支持了乡镇企业的发展，也有效地增加了农民的家庭人均年收入。

研究结论

本文基于经典的C-D生产函数模型建立了农民收入与农村金融发展的分析模型，首先通过对农民收入各构成部分与农村金融发展各维度进行典型相关分析实证了农民收入与农村金融发展之间存在着密切相关关系，而后对农村金融发展影响农民收入的程度进行了OLS回归分析。回归分析结果表明，农村金融的发展规模和投向效率对农民收入增长有显著的促进作用，而农村金融的中介效率对农民收入增长的影响是消极的。要充分发挥农村金融发展对农民收入增长的助推作用，就必须要采取多种手段增加金融机构对农村地区金融服务的有效供给，可通过支持性农村金融政策扶持、加快农村金融产品创新和建立农村资金回流机制等措施增加农村金融规模；应该从更广阔的视角来看待农民收入增长问题，要通过经济的总体增长和农村非农产业的大力发展来带动农民增收。

主要参考文献：

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注：本文受到德国粮惠世界项目（20130118E）、内蒙古农业大学农村发展研究所的资助。

作者单位：内蒙古农业大学经济管理学院