安徽省農村金融發展、就業結構與農民收入增長

唐志祥

摘 ?要：基于安徽省2003-2017年統計數據，研究農村金融發展、就業結構對農民收入增長的影響。利用協整分析和格蘭杰因果關系進行實證檢驗。首先，通過協整檢驗得出安徽農村人均收入與農村金融發展規模具有正相關的長期均衡關系，農村就業結構和農村人均純收入是負相關關系;其次，進行格蘭杰因果檢驗得出安徽農村金融發展規模與農村人均收入互為格蘭杰因果關系，農村就業結構與農民收入之間不存在格蘭杰因果關系。因此，應支持農村小型金融機構的建設，加大信貸支持力度，重視對農民非農就業技能培訓，鼓勵農民個人創業，發展農村特色產業和農產品加工業等。

關鍵詞：農村金融;就業結構;農民收入增長;非農就業

中圖分類號：F323.8;F832.7 ????????文獻標識碼：A ?????????文章編號：1671-9255（2019）02-0034-04

一、引言

脫貧攻堅的一個關鍵就是增加農民收入。農民收入增加對解決農民問題尤其重要。農村金融的發展、大力發展鄉村經濟、為農民提供更多的非農就業崗位等都是提高農民收入水平的有效路徑。自改革開放以來，安徽省農村金融機構對農業貸款余額穩步增加，給農村經濟發展提供了有力支持，使農民收入逐步提高。由于大型股份制商業銀行從農村退出，目前農村鄉鎮一級金融機構主要有農商銀行、郵儲銀行和村鎮銀行。由于郵儲銀行貸款業務傾向于城市，導致了本來就很稀缺的農村金融資源外流，城鄉居民收入差距明顯。這些問題影響了農民收入的增加。我們利用安徽農村金融貸款數據、就業結構變化數據對于農民收入的影響進行了實證研究。

關于農村金融發展、就業結構與農民收入之間的關系問題，現有文獻對金融發展是否影響農民收入的研究比較多，但關于就業結構對農民收入影響研究較少，而且前者還沒有形成一致的結論。第一種觀點認為，農村金融發展對農民收入增加有顯著正影響。如胡邦勇等（2013）認為金融發展規模、組織結構和管理水平等因素都對農民收入增加有促進效應。[1]范曉霞（2018）認為農村信貸規模能

提高農民收入。[2]第二種觀點認為，農村金融發展不利于提高農民收入。余新平等（2010）通過統計數據檢驗得出農村金融發展阻礙了農民收入的增加。[3]第三種觀點認為，二者之間不相關。宋冬林、李海峰（2011）使用向量自回歸模型和格蘭杰因果關系檢驗得出結論，認為農民收入增加和金融發展之間因果關系不顯著。[4]

二、實證分析

（一）模型建立

1.模型設立

我們借鑒投入產出函數來建立研究模型，假設投入產出函數遵循經典的C-D函數形式。具體地講，我們將農村金融發展水平、農民的就業結構作為產出的“投入”要素、將農民收入作為“產出”結果來構建研究模型為：

（1）

其中Yi表示第i期的農村人均收入，Fi表示第i期農村金融發展水平，Ki表示第i期農民就業結構;是常數項，表示在Ki保持不變的條件下，Fi變化1%時，Yi變化%，表示在Fi保持不變的條件下，Ki變化1%時，Yi變化%，為擾動項。

2.變量選取與數據說明

為了衡量安徽省農民收入水平，我們采用安徽

省農村人均收入Y;為了消除異方差，我們對Y取自然對數，記為Z=ln（Y）。衡量農村金融發展水平的指標較多，我們選用比較一般性的金融發展規模指標。該指標定義是：農村金融發展規模F=農村地區貸款余額總量/農村地區生產總值。由于統計年鑒沒有直接的農村地區生產總值，借鑒文獻中的處理方法，用該地區農林牧漁的生產總值近似替代該地區的農村生產總值。[5]在分析安徽省農村就業結構的變化時，一般采用農村地區非農工作的就業人數與從事農業生產就業人數的比例K來衡量。由于統計年鑒中只有農林漁業的就業人數，我們用該數值近似表示農業的從業人數。

實證分析的數據來源于2004-2018年的《安徽省統計年鑒》。

（二）實證檢驗

1.各變量的單位根檢驗

一般而言，直接對時間序列的數據進行回歸分析，很可能表現為虛假的回歸。原因在于時間序列數據一般都是非平穩的。因此，在進行實證檢驗之前，要先對貸款、就業結構和收入數據進行單位根檢驗。運用Eviews7.0軟件，對各變量采用ADF檢驗，一般原假設表示變量不穩定，設為;備擇假設表示變量是穩定的，設為。如果不拒絕，說明該序列不平穩;拒絕，說明該序列是平穩的，檢驗結果如表1。

由表1的ADF檢驗結果可知，農村人均純收入Z、農村金融發展規模指標F和農村就業結構K都是非平穩的時間序列。上述變量的一階差分序列是平穩的，它們是一階單整序列，各變量之間可能具有協整關系。因此，下面進行協整檢驗（Cointegration Test）。

2.協整檢驗

協整檢驗采用Johansen的方法，目的是檢驗Z、F和K之間是否具有一種長期、穩定的關系。協整檢驗結果如表2所示。

由于跡統計量0.239318小于5%顯著性的臨界值3.841466，P值為0.6247，所以，接受At most 2的零假設，即Z、F、K之間存在協整的關系，從而得到相應的協整方程為：

括號內是標準差。通過此關系式我們知道，Z與F是具有正相關的長期均衡關系;農村就業結構指標和農村人均純收入負相關。說明安徽農村地區的非農就業沒有能夠很好地促進農民增收。

3.格蘭杰因果關系檢驗

上述協整方程反映了農村金融發展、農村就業結構與農民收入的增長之間存在長期的均衡關系。但是，我們不知道農民收入與農村金融發展、農村就業結構之間的因果關系，我們需要進一步對Z和F、Z和K之間分別進行格蘭杰因果檢驗。Z和F之間格蘭杰因果檢驗結果如表3。

在原假設F does not Granger Cause Z情況下，P值為0.0466，小于0.05，拒絕原假設，即F是Z的格蘭杰原因;說明至少在95%的置信水平下，金融發展水平F是農民收入Z的格蘭杰原因。在原假設Z does not Granger Cause F下，P值為0.0075，小于0.05，拒絕原假設，至少在99%的置信水平下，Z是F的格蘭杰原因。

Z和K的格蘭杰因果關系檢驗結果如表4。

在原假設K does not Granger Cause Z下，P值為0.3766，接受原假設，即K不是Z的格蘭杰原因;在原假設Z does not Granger Cause K下，P值為0.3877，接受原假設，Z不是K的格蘭杰原因。說明K和Z之間不存在雙向的格蘭杰因果關系。

三、結論與建議

（一）結論

依據上述實證分析，我們發現：第一，安徽農村金融發展規模對提高農村人均收入水平具有促進作用;安徽農村金融發展規模與安徽農村人均收入互為格蘭杰因果關系。農商行等金融機構主要通過以下方面來為農村經濟服務。一是提供融資服務。近年來，以安徽農商行為代表的主要涉農金融機構不斷加大對農村特色、優勢產業和新興產業的信貸支持力度。截至2018年末，安徽農商行發放的農業貸款余額高達3849億元。全省金融機構總的涉農信貸余額接近萬億元。二是提供儲蓄服務。農民閑置資金可以存入農商行等金融機構，既帶來利息收入，也積攢了一定的資金。儲蓄吸收的存款為農商行的信貸投放提供了資金來源，促進了農村經濟的增長，提高了農民收入。三是創新金融服務。依托“社區e銀行”，連接免費電商平臺，為農副產品銷售搭建了無形市場。四是創新金融產品。如農商行開發的金農易貸卡、流轉收益保證信貸等有力地支持了農民的信貸需要。

第二，農村就業結構與農村人均收入是負相關關系;農村地區就業結構與農民增收之間互不為格蘭杰因果關系，表明非農就業對提高農民收入的作用沒能有效顯現。安徽農村就業結構的改善與安徽農民增收之間不存在格蘭杰因果關系。可能的原因有：一是安徽是農業大省。農林牧副漁是農村的主導產業。近年來安徽實施精準脫貧，因地制宜地發展特色養殖、蔬菜種植、茶葉、特種林產品、中藥材等產業，經營性收入占比較大。二是非農就業崗位需要相應的技能。只有那些身體健康、教育程度較高和擁有一技之長的勞動力才可能獲得非農就業機會。長期以來，城市教育投資好于農村導致農民缺乏良好的教育培訓，阻礙了農民從事非農就業。三是近年來外出農民工回鄉，利用在外學到的技術在鄉村從事經營活動，獲得經營性收入。外出務工的農民受自身文化水平和技能的制約，往往就業層次和質量不高，工資收入相對較低，即使外出，獲得的工資收入也可能會低于回鄉農民的經營性收入。

（二）建議

1.金融方面

一是支持農村小型金融機構的建設。除了農商行、郵儲銀行外，應該降低市場準入門檻，支持村鎮銀行的建設，允許具有合作性質的民間金融存在，如有些地方已經存在的資金互助組。它們可以比較靈活地滿足農民金融需求額度小、次數多的特點，能有效彌補正規金融的不足。

二是加大信貸支持力度。運用市場機制減少農村金融資源外流，擴大涉農貸款規模，特別是對鄉村振興、特色小鎮建設、農村基礎設施建設、扶貧產業等加大融資服務的力度。

三是開發適合農村的金融產品。結合農村的經濟現實，首先是積極穩妥嘗試流轉收益保證貸款、產權按揭貸款等新品種。其次是與擔保公司、保險公司合作，充分激活農村的各類可擔保資產，緩解農民和集體經濟組織融資難的問題。

四是改進農村金融服務。首先，完善現有的服務設施，加快布放農村地區的自助終端設備，開展汽車銀行等便民服務。其次，依托互聯網打造便捷的金融服務。開發以手機為載體、線上自助的貸款辦理、結算、理財和消費的服務產品。

2.非農就業方面

一是重視對農民非農就業技能培訓。對離開鄉村從事非農就業的農民重點培訓擬從事職業所需要的具體技能，提高外出獲得就業的機會、層次和質量;對外出從事非農就業困難的人群，重點培訓他們在鄉村從事農業生產服務和生活服務業的相關技能。

二是鼓勵農民個人創業。對于有創業意愿和技能的個人，政府應該提供政策支持，特別是在創業培訓、項目用地、財政貼息、稅收優惠等方面給予大力支持。

三是發展農村特色產業。我省各地農村資源豐富，可以著力發展資源優勢產業。如皖南山區具有豐富的旅游資源，應因地制宜制定發展旅游的戰略規劃，開發旅游資源，創辦旅游服務行業，為農民提供非農就業途徑。具有區位優勢的城郊地區可以大力發展周末度假、休閑、農家樂等產業，增加非農就業人數。

四是發展農產品加工業。鼓勵農民合資創辦企業，對糧食、油料等農產品進行深加工，延伸產品價值鏈，創造更多的非農就業崗位。

參考文獻：

[1]胡邦勇，郎永健.農村金融發展對農民非農收入影響的實證研究[J].西安財經學院學報， 2013（7）：82-86.

[2]范曉霞.山西省農村金融發展對農民收入的影響研究[J].運城學院學報，2018（4）：26-28.

[3]余新平，熊皛白，熊德平.中國農村金融發展與農民收入增長[J].中國農村經濟，2010（6）：77-86.

[4]宋冬林，李海峰.中國農村金融發展與農民收入增長的實證研究——基1978～2009年的數據檢驗[J].經濟問題， 2011（10）：80-84.

[5]岳琪慧，劉德弟.農村金融發展對農民收入的影響研究——以杭州臨安為例[J].浙江金融，2018（5）：79-82.

Abstract： Based on the statistical data of Anhui Province from 2003 to 2017， this paper studies the influence of rural financial development and employment structure on farmers income growth. Empirical tests were carried out using co-integration analysis and Granger causality. In this paper， firstly co-integration test is used to prove that in Anhui there exists a positive and long-term equilibrium relationship between rural per capita income and rural financial development scale， while rural employment structure and rural net per capita income have negative correlation. Secondly， according to Granger causality test， there is Granger causality between rural financial development scale and rural per capita income in Anhui， but not so between rural employment structure and farmers income. Therefore， the author suggests that the government should support the construction of small-scale rural financial institutions， increase credit support， pay attention to the training of farmers' non-agricultural employment skills， encourage farmers to start their own businesses， and develop rural characteristic industries as well as agricultural products processing industries， etc.

Key words： rural finance; employment structure; farmers' income growth; non-agricultural employment