農村金融效率和農業勞動力轉移對農民收入影響的實證分析

陳 嘯，宋陸軍

（1.山西財經大學 財政金融學院；2.太原學院 財會系，太原 030000）

0 引言

近年來，通過“惠農”政策的大力實施，農村經濟有了飛速發展，而農村金融的深化發展對于農村經濟的增長起著至關重要的作用。隨著農村金融改革的不斷推進，多層次、多樣化的農村金融服務模式在促進農村產業深度融合發展、拓寬農民增收渠道的同時，也為激活、創新農村金融市場潛力指明了方向。農村金融效率的提高可以更快地推進農業現代化進程，對提高農民生活水平，縮小城鄉差距有著重要的意義。農村金融效率的相關研究由于其研究視角不同，研究的內容也各異。但現有的文獻鮮有分析農村金融效率、農業勞動力轉移與農民收入之間的關系問題，同時因全國各地區農村經濟發展水平與金融發展水平存在較大的差距，對于它們之間的關系其研究結論也存有差異。基于此，本文擬運用實證方法，來梳理與分析農村金融效率、農業勞動力轉移與農民增收三者之間的關系，并提出可行的對策建議。

1 農村金融效率計算

1.1 計算方法

目前學術界常用的計算效率的方法有數據包絡分析（DEA）和隨機前沿分析（SFA）。其中，DEA方法無需估計參數即可測算多產出問題的效率，故本文選DEA方法來計算中國農村的金融效率。數據包絡分析方法最早用于生產效率的測算和比較，后經學者的不斷改進，將其廣泛用于計算生產、運營和創新等方面的效率。基于DEA-Malmquist指數方法的計算公式如下：

其中，M表示農村金融效率，若M＞1，說明t～t+1期的農村金融效率有所提升；反之，若M＜1，則表示農村金融效率下降；若M=1，表示t～t+1期的農村金融效率不變。式中的TC、TE分別為技術進步指數與技術效率指數。

1.2 指標選擇

運用DEA-Malmquist指數方法測算金融效率首先需要確定投入指標和產出指標。在綜合考慮數據的可獲取性和有效性后，本文選擇農村地區金融機構從業人員（JRCY）、農村金融機構網點數量（JRWD）和金融機構涉農貸款余額（SNDK）作為投入變量，選擇第一產業產值（YCCZ）作為產出變量。上述指標使用2004—2016年中國30個省份（西藏多個年份的數據缺失，因此剔除。不含港澳臺數據）的省際面板數據。需要特別指出，文中所涉及到的數據是從相應年份的《中國統計年鑒》《中國經濟年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國金融年鑒》《中國區域金融運行報告》以及全國農村固定觀察點數據、wind數據庫查詢后獲得的（見表1）。另外，為了消除各變量量綱級不統一所帶來的可能誤差，本文對投入和產出變量均進行對數化處理。

表1 農村金融效率投入與產出變量選擇

1.3 農村金融效率結果及分析

為了確保實證結果的有效性，首先要檢驗投入和產出變量的相關性。相關性檢驗結果見表2。經驗證，三個投入變量和產出變量之間存在顯著正相關關系，并且三個產出變量之間也存在顯著的正相關關系，符合DEA-Malmquist模型對于投入和產出變量的要求，可以進行下一步計算。

表2 投入和產出變量之間的相關系數矩陣

為了對比分析全國不同區域農村金融效率的高低，本文分成東、中、西部三個地區來研究，通過運用deap 2.1軟件對投入產出變量進行處理，得到了中國不同地區及全國2005—2016年的農村金融效率，結果如表3所示。

表3 中國不同區域農村金融效率

由表3可知，第一，2005—2016年間中國農村金融效率整體呈現持續增長的態勢，年均TFP為1.004，意味著農村金融效率年均增長率達到0.4%，農村金融效率的提升主要來源技術效率TE的提高（1.011），相比之下技術進步指數TC卻呈現明顯的下降趨勢（0.998）。第二，中國的東部、中部和西部地區的TFP分別為1.008、1.004和0.998，表明東部和中部的農村金融效率均有所提升，年均提升率分別為0.8%和0.4%，東部地區提升幅度最高，中部地區提升幅度次之，但西部地區的農村金融效率有所下降，年均下降幅度為0.2%。東部地區農村金融的技術進步和技術效率均有所提高，中部和西部地區均處于農村金融技術進步有所下降但技術效率有所提升的態勢。第一和第二點結論表明，雖然近年來中國持續加大向農村地區的金融資源投入，但由于農村地區的生產力水平普遍相對落后，致使大規金融資源投入難以充分有效地轉化為產出，造成了農村金融效率提升幅度較小或不明顯。第三，自2005年以來，中國不同地區的農村金融效率增長動力機制出現分化，使得中國農村金融效率呈現一定的空間差異性。

2 模型建立

其中，SR為省份i在t時期的農村居民人均純收入。XL為省份i在t時期的農村金融效率，用前文求得的TFP指數作為代理變量。ZY為省份i在t時期的農業勞動力轉移變量，用各省份縣域農業人口比重作為代理變量。X為控制變量，除農村金融效率和農業勞動力轉移外，政府的農業財政投入（CZZN）、固定資產投資（GDTZ）、農用機械總動力（NJDL）、農作物受災面積（SZMJ）、農產品價格（NCJG）等因素同樣會影響到農民的收入，本文用這6個變量作為控制變量，實證模型最終形式如下：

其中，CZZN為省份i在t時期的財政農業投入，GDTZ為省份i在t時期的第一產業固定資產投資完成額，NJDL為省份i在t時期的農用機械總動力，SZMJ為省份i在t時期的農作物受災面積，NCJG為省份i在t時期的農產品價格指數。同時為了統一各變量的量綱級，使實證結果更加穩定和可靠，本文對被解釋變量和各控制變量進行對數化處理（實證分析部分使用的均為對數化處理過的數據），這樣各變量能夠以百分比變化進行聯動。本文運用Stata 14.1軟件進行數據處理和實證檢驗。

為全面考察農村金融效率對于農民增收的影響，本文以農村居民人均純收入作為被解釋變量，以農村金融效率、農業勞動力轉移作為解釋變量，并選取中國不同地區以及全國各省份的2005—2016年有關數據建立面板模型：

3 實證分析

為了了解各變量取值的特征，需要對8個變量進行描述性統計。描述性統計結果如表4所示，主要觀察各變量的標準差，其衡量了變量數據的波動特征。各變量的數值總體波動性不大，其中，gdtz、njdl、szmj的標準差均大于1，表明這3個變量的波動特征相對明顯，sr和czzn的標準差介于0.1和1之間，表明波動性相對適中，而xl、zy以及ncjg的標準差均小于0.1，表明波動特征相對不明顯。

表4 各變量的描述性統計

由于本文的實證模型中核心解釋變量和控制變量共7個變量，變量較多可能存在多重共線性問題，從而導致實證結果的準確性受到干擾。因此，本文使用VIF檢驗來排除多重共線性問題。觀察表5可知，核心解釋變量和控制變量的VIF值均在大于1小于10，且容差值均小于1，因此可以判斷各變量之間不存在對實證結果造成干擾的嚴重多重共線性問題。

表5 多重共線性檢驗

由于本文使用的數據樣本為省際面板，省際之間可能存在一定的異質性，導致的異方差問題可能會干擾實證結果的可信度。因此，本文使用Wald檢驗來對實證模型是否存在異方差進行判斷。結果顯示，Wald檢驗的卡方統計量值為121.38且伴隨概率為0.000，表明強烈拒絕同方差的原假設，存在明顯的異方差。

在面板數據的實證研究中，被解釋變量與核心解釋變量之間可能存在雙向的影響或因果關系，這一現象是內生性的表現形式之一，如果存在內生性問題則會導致普通的面板回歸結果失效。參考大多數文獻的做法，本文通過主流的Durbin-Wu-Hausman檢驗來確定核心解釋變量XL和ZY是否為存在內生性。結果顯示，對變量XL而言，Durbin統計量prob值為0.3531，Wu-Hausman統計量prob值為0.3613，可知Durbin-Wu-Hausman檢驗的兩個統計量的伴隨概率prob值均大于10%，表明接受不存在內生性的原假設。對于變量ZY而言，Durbin統計量prob值為0.1002，Wu-Hausman統 計 值 porb值 為 0.1005，可 知Durbin-Wu-Hausman檢驗的兩個統計量的伴隨概率prob值均大于10%，表明接受不存在內生性的原假設。因此，核心解釋變量XL和ZY均不存在內生性。

根據上述檢驗可知，本文所設定的實證模型不存在可能干擾實證結果準確性的多重共線性和內生性問題，但由于省際面板數據的異質性特征，異方差問題存在且必須得到解決。因此，本文運用全面可行性最小二乘法（FGLS）來克服異方差問題，并得到全部樣本、東部地區樣本、中部地區樣本和西部地區樣本的回歸結果（見表6）。

表6的回歸結果顯示，全國和東、中、西部的4個回歸結果的卡方統計量chi2的伴隨概率均小于1%，表明實證模型設定較為合理，結果較可靠。觀察4個回歸中各變量的系數，可以得出如下結果：

（1）農村金融效率在東部、中西部與全國的系數都顯著為正，說明人均收入與農村金融效率存在正相關關系，同時結果也較好的驗證了前文假設。值得注意的是，中部地區金融效率提升對農民增收的正向影響力度最大，西部地區次之，東部地區最低，其原因一方面是由于東部農民人均純收入在全國三大區域之中相對較高，基數大導致其增幅不容易大幅提高；另一方面可能由于東部地區的金融資源總量絕對值較大，金融效率對農民增收的邊際提升作用不如金融資源總量相對較小，但對農民增收的邊際提升作用潛力較大的中部和西部地區。

表6 FGLS模型回歸結果

（2）農業勞動力轉移的系數均為負，4個模型農業勞動力轉移系數均在1%的統計水平下顯著，即隨著縣域農業人口的減少（勞動力外出務工）將對農民收入產生顯著正向影響，這表明東中西部地區農民收入的來源主要為外出務工，但值得一提的是，農民外出務工會引起一系列的社會問題，需要高度重視。

（3）財政農業投入的系數都是正值，且4個回歸系數均在1%的水平下顯著。中部地區財政支農能夠有效提高農民收入，東部地區財政支農的收入增長效應低于中部地區，西部地區財政支農對于農民增收的正向影響力度最小。

（4）第一產業固定資產投資的系數均為正，且都通過了5%或1%的顯著性檢驗，但系數的絕對值較小。這表明第一產業固定資產投資力度加大能夠以完善相關基礎設施建設的方式創造更加優化的環境，在一定程度上促進農民增收。

（5）農用機械總動力的系數均為負，且都通過了1%的顯著性檢驗。通常而言，農用機械動力總量越大，表明農業現代化程度越高，直觀上對農民收入的影響應當為正向。但是在中國農業的經營方式以農戶個體形式為主，并未形成規模化的農場經營形式，在這種農業經濟背景下，農用機械總動力或者農業現代化程度的提高雖然能夠在一定程度促進生產率的進步，但購置農用機械的花費也提高的單個農戶的生產成本，從而對農民的人均純收入帶來的負面影響，這一實證結果是中國農業發展現狀的真實反映。

（6）農業自然災害的系數均為負，4個回歸的系數均在1%的統計水平下是顯著。但自然災害變量對農民收入的負向影響力度較小，其原因在于，中國地域遼闊，每年都會經歷大大小小的多場局部旱災、水災、雪災等自然災害。雖然自然災害能夠對農業生產產生一定的影響，但隨著中國各級政府重視程度的提高和投入的加大，中國糧食生產仍然實現了“十三連增”。中國對于自然災害已經有了一定的預防和治理機制，因此對農業生產和農民收入的影響程度有限。

（7）農產品價格指數的系數均為正，中部和西部地區的系數分別在10%和5%的水平下顯著，但東部地區的系數不顯著。這一回歸結果表明，東部地區整體經濟發展水平相對較高，隨著農業勞動力轉移程度的提高，農民收入提高主要依賴于外出務工的收入，農產品價格波動以及售賣收入對收入提高的影響較為微弱。而在中部和西部地區，由于經濟發展水平相對東部較低，有相當大比重的農民收入來源主要靠農業生產，因此農產品價格波動以及售賣收入對農民收入的影響相對東部地區較為明顯。

4 結論及建議

本文選取2005—2016年中國30個省份的有關數據，首先以農村地區金融機構從業人員、金融網點數量和農村地區金融機構總資產作為投入變量，以農村地區金融存款余額、貸款余額和稅前利潤作為產出變量，使用DEA-Malmquist指數方法計算了中國農村金融效率。并以此作為解釋變量，基于農業勞動力轉移的視角，運用FGLS方法實證檢驗了農村金融效率及農業勞動力轉移對于農民收入的影響，主要得出以下結論：（1）2005—2016年間中國農村金融效率持續增長，年均增長率為0.4%。東部、中部和西部地區農村金融效率的年均增長率分別為0.8%、0.4%和-0.2%，東部地區農村金融的技術進步和技術效率均有所提高，中部和西部地區均處于農村金融技術進步有所下降但技術效率有所提升的態勢。（2）農村金融效率、農業勞動力轉移（縣域農業人口減少）能夠對農民增收產生顯著正向促進作用，但在不同區域存在一定差異。（3）政府的財政農業投入、第一產業固定資產投資、農產品價格能夠對農民增收產生正向影響，農業機械動力、農業自然災害會對農村增收產生負向影響，其中，農產品價格和農業自然災害對農民增收的影響程度有限，且在不同地區存在較大差異。

針對以上結果，本文提出以下建議：

（1）深化農村金融服務綜合改革，正確引導不同金融部門發展，充分利用農村金融演化過程中新機構，如新型農村金融機構、互聯網金融機構，使其為農村中小農戶以及農村中小企業提供充分的金融服務；通時，進一步完善并創新農村金融服務體系，應該結合全國各地區的現實情況，創新惠農金融、拓寬服務范圍，使其便捷高效地服務于“三農”。

（2）落實強農惠農政策，提高財政支農效率。將“三農”作為中央財政支出的重中之重，除了對農村地區新型農業經營主體發展以及農村產業融合發展加大扶持力度外，也要適當給予農戶一些直接補貼。特別是對于經濟欠發達地區，需要繼續加大對農業的財政投入，深入落實將整合資金項目審批權限完全下放到各地方縣域，與此同時，更要不斷優化農業財政支出結構，構建農業財政支出效率評價機制，優化評價指標，使評價結果客觀有效，這對于支農效率的提高具有積極的意義。

（3）做好財政支農“最后一公里”。在我國部分欠發達地區，存在基層技術推廣人員不足，特別是新形勢下，相當一部分人員的知識結構難以適應現代農業的發展，故應該加大對農技推廣人才的培訓力度，聯合農業技術專業機構和專門院校開展針對性的生產和創業培訓，提高農民生產技能，尤其是提高對于稀缺和優良農產品的種植技能，真正做到農技推廣、農村金融服務、政策宣傳、人才培養相結合，有效促進農民增收。

（4）營造引導農民工返鄉創業就業的良好氛圍。各地區應該努力搭建平臺促進農民就業，拓寬就業渠道保增收。一方面政府應出臺惠農政策、稅收優惠，真正將這些政策落到實處，另一方面，在現階段我國農村金融市場化和民間資本不斷進入的背景下，要讓農村金融更好地服務于城鎮經濟，從而促使農業勞動力轉移，不僅可以發展當地的經濟，還可以有效帶動周邊產業的快速發展。