農村金融發展對農民非農收入影響的實證分析

李 鶴,張啟文

（東北農業大學 經濟管理學院，哈爾濱 150030）

0 引言

我國農村金融體系已形成由政策性、商業性、合作性金融組成的金融體系，但相較于農村市場主體多樣化、農業農村經濟發展的多樣性，機構數量、種類及服務能力仍存在不足。城鎮化速度日益加快，農民存在經營凈收入、農業就業機會減少等問題，農村勞動力轉移問題有待進一步深入思考。

本文通過文獻梳理，發現已有研究多集中于金融發展、金融創新對農民收入和農村經濟的影響，其研究方法和思路為本文提供了有益參考。

1 模型構建與變量定義

1.1 模型構建

本文生產函數以農民非農收入為因變量，自變量包括農村金融與資本、勞動力和技術，代表在此條件下的最大產出。公式如下：

其中，YT為農村經濟產出，A為技術進步，F為農村金融發展，K為農村人均非農固定資產投資，農村金融發展包括三項指標，即農村金融結構、規模和效率。將人均非農固定投資確定為控制變量后，進一步界定勞動要素投入，即Γ，令m=(Γ)θ。當勞動要素投入與容量極值相當時，可得非農產出模型：

對其取全微分，農民非農人均收入增長模型為：

其中，β0為常數項，μ為隨機誤差項為農村人均非農收入。而農村金融發展以及人均非農固定資產投資影響到非農收入的情況存在一定滯后性。自向量回歸模型設定如下：

其中，t=1，2，3，…，T，i為滯后階數。

1.2 數據來源與指標

本文數據來自于東北三省1996—2016年的《統計年鑒》。模型中的指標包括農村金融發展各項指標、農民非農收入及農村人均非農固定資產投資K（見表1）。

表1 農村金融發展與農民非農收入指標

農民非農收入Y，即農民全年收入與農業收入之差與農村人口的比值。農村人均非農固定資產投資K，即非農固定資產投資總額/農村人口總數；農村金融規模FS，即農村存貸款余額之和與農村GDP比值；農村金融結構FC，農村信用社在東北地區農村金融市場中占據重要地位，即FC=（農村信用社農業貸款+鄉鎮企業貸款）/農村貸款總額；農村金融效率FE，即農村存款總額/農村貸款總額。

2 實證結果分析

2.1 平穩性檢驗

表2為平穩性檢驗結果，各變量單位根檢驗統計量值均大于10%臨界值，接受存在單位根原假設，即時間序列非平穩；不滿足同階單整假設；對二階差分序列做單位根檢驗，T檢驗統計量小于1%顯著水平，拒絕原假設，即各變量可進行協整檢驗。

表2 單位根檢驗

原始序列lnY與lnFC、lnFE、lnFS、lnK的ADF統計量絕對值均小于5%顯著性水平下臨界值，不能拒絕原假設，即認為lnY與lnFC、lnFE、lnFS、lnK都是含有單位根的非平穩時間序列。此外，再對變量的一階差分序列進行單位根檢驗，差分序列由D來表示，表1中的ADF統計量絕對值均大于5%統計水平臨界值，對應的p值也小于0.05，由此拒絕原假設，即認為lnY與lnFC、lnFE、lnFS、lnK的一階差分序列均不含有單位根，是平穩的時間序列。進而通過ADF單位根檢驗確定了lnY與lnFC、lnFE、lnFS、lnK都滿足一階單整要求，下面將對變量進行時間序列的后續檢驗與分析。

2.2 協整檢驗

檢驗滿足一階單整的變量lnY與lnFC、lnFE、lnFS、lnK的協整關系，協整關系用來確定變量長期穩定的均衡關系。由于本文為多變量檢驗，因此使用Johansen檢驗方法，分別使用了跡統計量和極大特征根統計量，如果檢驗統計量大于5%統計水平下的臨界值，則由此可拒絕原假設，即可以確定變量之間存在協整關系。結果見表3。

表3 協整檢驗

檢驗結果顯示，在跡檢驗下，原假設為“無”“至多一個”“至多兩個”協整關系中，跡檢驗統計量大于臨界值，由此拒絕原假設。而在“至多三個”協整關系中，統計量小于臨界值，由此接受原假設，所以通過跡檢驗確定了lnY與lnFC、lnFE、lnFS、lnK之間存在三個協整關系。同理，在極大特征根檢驗下，同樣拒絕了“無”“至多一個”“至多兩個”協整關系，接受“至多三個”協整關系的原假設。Johansen協整檢驗中的跡統計量和極大特征根統計量均確定農民非農收入與農村金融發展結構、規模、效率、農村人均非農固定資產投資間存在三個協整關系。標準化協整方程如下：

由上式可知，農民非農收入與農村金融發展結構、效率、規模、農村人均非農固定資產投資間存在長期穩定的均衡關系。lnFC的系數在協整方程的系數為-0.152，由此表明農村金融發展結構對金融發展水平產生顯著的負向影響；lnFE的系數為-0.290，可見農村金融發展效率對農民非農收入水平具有顯著負向影響；lnFS的系數為0.703，表明農村金融規模對農民非農收入水平產生顯著的正向影響；lnK的系數為0.682，農村人均非農固定資產投資顯著正向影響農民非農收入水平。在協整方程的基礎上，通過建立誤差修正模型，可進一步研究短期內，農村金融發展各項指標如何影響農民非農收入水平。誤差修正結果如下：

通過誤差修正模型可看出，在短期內，農村金融發展效率負向影響農民非農收入水平，農村金融發展結構也顯著負向影響農民非農收入水平，顯著水平高于農村金融發展效率，而農村金融發展效率對農民非農收入水平的負向影響小于長期影響；農村金融發展規模短期內對負向影響農民非農收入水平，而農村人均非農固定資產投資短期內顯著正向影響金融發展水平；最后的誤差修正項系數為-0.825，系數小于0，可見協整關系存在短期內的反向調節機制。

2.3 VAR模型

建立向量自回歸模型，通過VAR模型確定變量的波動影響。首先確定滯后階數，VAR模型通過AIC和SC確定最優滯后階數，同時結合LR、PPE以及HQ等相關統計量定階，表4中，AIC和SC統計量都顯示在滯后2階下最小，即在滯后2階最優；同理FPE和HQ也在滯后2階下VAR模型達到了最優，檢驗結構顯示超過一半統計量在滯后二階下最優，所以通過檢驗確定了對lnY與lnFC、ln-FE、lnFS、lnK建立VAR（2）模型。

表4 VAR模型滯后階數

檢驗lnY與lnFC、lnFE、lnFS、lnK建立的VAR(2)模型的特征根，如果特征根都再單位圓內，即認為模型穩定。圖1中全部特征根均在單位圓內，同時表5中顯示單位根都小于1，確定VAR(2)模型穩定。

圖1 特征根檢驗

表5 VAR模型穩定性檢驗

2.4 因果檢驗

通過Granger檢驗確定變量間因果關系。Granger檢驗原假設為“X不是Y的Granger原因”，若檢驗統計量拒絕原假設，則認為X是Y的原因，同理，若Y也是X的Granger原因，則認為X與Y之間存在互動因果關系，反之，兩者存在單向因果關系。在VAR模型確定的滯后2階上，檢驗lnY與lnFC、lnFE、lnFS、lnK相互間因果關系（見表6）。lnFC與lnY的因果關系檢驗中，原假設“lnFC不是lnY的Granger原因”中，F統計量為0.645，對應p值為0.54，大于0.05的顯著性水平，由此認為農村金融發展結構不是農民非農收入的Granger原因，而lnY不是lnFC的Granger原因中，F統計量為4.01，對應p值為0.042，由此拒絕原假設，即認為農民非農收入是農村金融發展結構的Granger原因。同理Granger檢驗確定了農村金融發展的效率與農民非農收入之間、農民非農收入與農村人均非農固定資產投資之間都存在單向因果關系，農村金融發展效率為農民非農收入水平的Granger原因，但是民非農收入水平并非是農村金融發展效率的Granger原因；農民非農收入的水平與農村金融發展規模沒有互動因果關系；農村人均非農固定資產投資是農民非農收入水平的Granger原因，農民非農收入水平則不是農村人均非農固定資產投資的Granger原因。

2.5 脈沖響應分析

可預測農民非農收入變化，由方差分解結果可知，非農固定資產投資的方差分解水平迅速增長，人均非農固定資產投資的觀察期末值為20.15%，即農村人均非農固定資產投資可較好預測農民非農收入；農村金融結構的預測最大值為1.14%，即農村金融結構預測農民非農收入效果一般，其與農民非農收入并未呈現穩定的特點；農村金融效率預測農民非農收入方差最大值不足0.1%，即未顯著影響農民非農收入；農村金融規模預測方差的最大值達2.91%，即農村金融發展規模對農民非農收入水平預測程度作用最顯著，其解釋度最高。農村人均非農固定資產投資也可較好預測農民非農收入，其解釋、預測作用顯著。

表6 Granger檢驗

通過脈沖響應函數研究農村金融發展相關因素分別受到沖擊后，對農村金融水平帶來的影響，圖2中實線表示脈沖響應函數，虛線表示2倍標準差波動范圍。由圖2可知，農村金融發展結構受一標準差沖擊，對農民非農收入水平具有負向沖擊影響，20期內的負向沖擊影響比較穩定；一個標準差沖擊后，農村金融發展效率顯著正向影響農民非農收入水平，前3期呈現正向影響波動趨勢，后期正向影響作用減弱并逐漸呈穩定趨勢；一個標準差沖擊后，農村金融發展規模也會對農民非農收入水平產生負向影響，但負向作用要小一些；農村人均非農固定資產投資受一個標準差沖擊，對農民非農收入水平具有正向影響，但其正向影響作用呈逐漸減弱趨勢。

圖2 脈沖響應

2.6 方差分解

通過方差分解函數分析農民非農收入水平波動情況（見下頁表7）。在首期，農民非農收入水平由自身完全解釋，方差解釋度為100%，在隨后的20期內，農民非農收入方差解釋逐漸減弱。在1期，農村金融發展效率對農民非農收入水平解釋度為22.506%，解釋作用較大，且在隨后20期內，方差解釋度逐漸增大，在期末方差解釋度達34.336%，可見農村金融結構對農民非農收入水平波動解釋作用較大，這是造成農民非農收入波動的主要原因；而農村金融發展效率lnFE在第一期時的方差解釋度為9.691%，隨后的方差解釋度逐漸大致呈現逐漸減弱的趨勢，在期末的方差解釋度為5.136%，由此可知，農民非農收入波動的主要原因并非農村金融發展效率。另外，農村金融發展規模期初方差解釋度僅2.419%，但期末達11.441%，由此表明農村金融發展規模對農民非農收入水平的波動具有一定影響；農村人均非農固定資產投資在期初方差解釋度為7.541%，而期末方差解釋度達37.471%，其方差貢獻度最大，表明農村人均非農固定資產投資是農民非農收入波動主要原因。

表7 方差分解

3 政策建議

（1）增強農村內置金融發展動力

長期依靠外部資源如外出打工收入和國家財政轉移支付，無法從根本上實現農民增收。而增強農村內生性發展動力是促進農民增收及市民化的治本之策。目前，應在土地農民集體所有、農戶承包經營制度下建立村社合作金融，合作金融是由農民主導的農民村社組織的內部金融。內置金融是以資金互助合作為基礎的經濟形態，村社組織是農民合作的社會組織形態，實質是農民群體的金融機構，信息對稱、貸款方式多樣、風險可控性強，可彌補農村商業銀行貸款不足。通過發展村社內置金融可實現農民土地等產權金融資產化，有助農民有償退出村社及市民化，可支撐農民財產權實現，有助于其獲取非農收入。通過鼓勵采用農民專業合作社、資金互助合作社的經營方式，從事同類產品生產經營的農戶、農業生產經營組織在勞動、技術、資金、信息等環節可實現自我管理和服務，農民除享受股利分紅外，還可獲得非農工資收入。設立普惠金融發展專項資金滿足農民非農就業及創業過程中的資金需求，推動農民向非農領域轉移。

（2）完善城鄉融合金融服務體系

農村金融的服務水平已明顯提升，但金融仍是農民從事農業和非農業的短板，需要深化城鄉金融體制改革，解決金融資源配置問題。一方面，拓寬融資渠道為非農就業農民提供金融支持，農村金融服務機構要加大農民工返鄉就業、創業信貸支持力度，將“取之于農”的存款按比例“用之于農”。另一方面，應放寬農村金融市場準入政策，可促進農村金融適度競爭，有效提升農村金融發展效率，保障農民增收。此外，應立足城鄉融合發展，構建由政策性、商業性、合作金融以及新型農村金融機構等構成的金融服務供給體系，加快農村信用社特別是省聯社改革，大力推動農村數字普惠金融發展，鼓勵適度競爭。同時增加農村金融供給，切實加強金融對農民從事非農領域職業及創業的支持力度，提高農民從事非農產業積極性，有助于提高農民非農業收入，助力農民增收。

（3）科技創新支持農村普惠金融體系

引導農村金融機構樹立科技發展理念，鼓勵其不斷優化網點布局，改造實體網點。同時，應普及農村金融科技知識，著重培養農村居民金融意識和信用觀念，提高農民對金融科技的認可程度。云計算、大數據、區塊鏈等新興信息技術的運用，可突破傳統信用識別和授信方式，降低信息搜集、甄別等一系列成本，緩解信息不對稱問題，有利于農村信用體系的建立和完善，可打破依賴抵押物、擔保品的授信約束。在新技術的支持下，農民可享受金融服務，還可通過線上功能避免不良信用行為，如推出到期自動扣款功能以避免逾期還款等。通過互聯網可向農民普及金融知識，提高其知識水平和履約意識。隨著互聯網和智能手機的普及，線上金融服務的門檻將會更低，服務效率已將提升，并且覆蓋面更廣，可以跨越地理空間的鴻溝，有效彌補農村地區營業網點布局的不足，打破對營業網點的依賴。新技術的運用將極大的降低信息獲取成本，優化業務審批流程，提高信貸投放效率，有助于金融機構以更低門檻了解和服務更多農民。通過科技驅動的金融創新，提高農村金融服務水平和效率，滿足農民就業于非農領域的金融需求，提供高效便捷的金融服務，進一步促進農民增收。