農村金融發展能否促進農民收入增長？

魏靜 方行明 王金哲

[摘要] 農村金融發展是否能夠促進農民增收在理論界存在著爭議。本文以四川省作為研究對象，基于全省21個市州的空間面板數據構建了農村金融發展與農民收入關系的普通面板和空間面板模型，研究二者關系以及農村金融的空間溢出效應。結果表明，四川省農村金融發展對農民增收具有顯著的正向影響;在考慮了空間因素之后，本地農村金融發展對本地農民增收具有更大的促進作用，而對鄰近地區具有顯著的負向空間溢出效應（即金融抑制）;農業發展水平、政府財政支農力度具有顯著正向影響，一產占比具有顯著負向影響，農村就業結構無顯著影響。因此，應努力消除農村金融發展的負向空間溢出效應，適當抑制地區間發展不平衡產生的極化效應，加大投入以提升農村地區的經濟活力以及加快各地市州產業結構調整。

[關鍵詞] 農村金融;農民收入;空間溢出;金融抑制

一、引言

改革開放以來，我國農民收入穩步增長，農村工作取得了令人矚目的成就。進入新世紀以來農村地區的經濟發展水平也得到了大幅度的提升，第一產業增加值由2000年的14944億元增長到2018年的64734億元，年均增長率為8.49%;農民收入增長進一步加快，農村居民人均可支配收入從2000年的2282.1元增長到2018年的14617元，年均增長率為10.87%，①高于增加值增長2.38個百分點。與此同時，在相關政策的支持下，農村金融迅速發展，自2007年創立涉農貸款統計以來，按照可比口徑，我國本外幣涉農貸款余額由2007年的6.1萬億元增長到2018年的32.68萬億元，①年均增速為16.66%，高于同期農村居民人均可支配收入平均增速約6個百分點。那么，農村金融的發展與農民增收究竟是什么關系、有無促進作用？這一問題在學界存在著很大的爭議，有許多學者甚至提出了否定的觀點。由于金融機構往往與政府的目標并不一致。金融機構作為企業，其經營目標是以利潤為導向，其涉農貸款可能更多地投向利潤較高的產業或領域，而農民增收問題更多側重于社會的公平發展及對“弱勢群體”的扶持，這一領域的金融投資所產生的利潤率往往較低，因而農村金融投入農民增收的資金可能很少，這也就可能產生學界所言的“金融抑制”問題，即農村金融的發展對農民增收沒有產生促進效應，甚至會產生抑制效應。由于不同地區的金融運行、導向和調控有所不同，產生的結果也不同，各省之間表現為異質性。并且，全國整體的情況與分區域、分省份往往并不一致，也存在著異質性，所以即便有眾多學者已經分析了全國的數據，還需有針對性地進行分區域、分省份的研究才能得到真實、全面的結論。有鑒于此，本文選擇農村金融改革與發展試點的標志性省份——四川省作為研究對象，以驗證所謂金融抑制在四川省是否存在，即四川省農村金融發展對農民增收產生的是積極、正向的影響還是負向影響，以此充實現有的理論研究，并對實踐提供指導參考。

二、相關文獻述評

有關農村金融與農民收入之間關系的研究最初始于金融發展與經濟發展關系的研究，國外諸多文獻對金融發展與經濟增長進行了深入研究。Gurley （1955）認為，對經濟增長而言，金融的發展是必要條件。[1]Greenwood （1990）通過實證研究發現，金融發展與居民收入的分配之間并非呈線性關系，而是非線性關系，即“倒U型”的庫茲涅茨曲線關系。[2]Levine （1997）認為金融的發展通過兩個渠道影響經濟增長，即資本的積累和技術進步。[3]Galor （1993）和Banerjee （1993）對收入差距、金融發展和經濟增長的關系進行了實證研究，將收入差距作為被解釋變量，實證研究了后兩者對收入差距的影響。研究結果發現金融市場的作用舉足輕重，居于基礎性的地位，建立一個良好的金融市場是減小收入差距的必要條件。[4][5]

從國內研究來看，主流觀點認為農村金融的發展對農民增收具有負向影響，即存在一定的金融抑制。許崇正（2005）通過分析農產品的市價、農民信貸投資、農民文化水平、農戶就業結構等因素對農民收入的影響，并指出自上世紀90年代以來，以農民信貸投資作為農村金融發展的替代變量時，農村金融發展對農民收入沒有顯著的影響，即實際上農村金融沒有真正發揮出理論上應有的拉動作用。[6]溫濤（2005）研究發現，農村金融發展會在一定程度上使城市經濟形成一種類似“極化效應”的吸引力，極化效應促使生產資源更加快速的流向城鎮，因此由于農村金融發展，促使農村的資源空心化，最終造成農村居民收入增速放緩或收入下降的不良結果，由此造成農村金融對本地農民增收形成顯著的金融抑制效應。[7]朱德莉（2014）運用了1978～2013年的時間序列數據，分別用規模指標和資源配置效率指標來衡量農村金融發展，用協整分析農村金融和農民增收是否存在長期平穩關系，并用誤差修正模型進行短期關系的探討，發現它們之間是存在著一種長期均衡關系，同時無論是從規模還是效率角度，農村金融發展都對農民增收產生顯著的消極影響。[8]

從省份層面的研究來看，一些學者認為金融發展能夠促進農民增收。例如：李泉（2012）將甘肅省作為實證研究對象，并發現甘肅省的農村金融發展對農民增收具有長期的促進作用，而農村儲蓄對農民增收具有負向影響;[9]吳蓉蓉（2009）對貴州省的農村金融與農民增收進行了實證研究，發現二者之間存在著一種長期穩定均衡關系，同樣將農村金融發展指標也分為規模和效率兩方面，指出前者會產生顯著的消極作用，后者則會產生顯著的積極效應。[10]

有些學者則認為需要分地區分時期進行研究，不同時空所研究結果也會存在差異。孫玉奎（2014）發現中國農村金融發展對農民增收的影響有限，分地區來看，東中西三大區域的影響呈現階梯式下降的特征，在東部地區，農村金融不僅能夠發揮出它顯著的積極作用，而且在降低城鄉收入差距方面也具有顯著促進作用;而在中西部地區，農村金融的影響并不顯著，并且在縮小收入差距方面，農村金融不但沒能起到縮小差距的作用，反而會擴大收入差距。[11]劉賽紅（2012）通過對東中西地區研究發現，東中部地區的二者關系存在著顯著的長期均衡關系，短期無顯著關系，而西部地區不存在長期的均衡關系。[12]賈立（2010）將整個西部地區作為研究對象，也從農村金融發展的規模和效率兩方面研究其對農民增收的影響，發現規模與效率具有顯著不同的影響結果，即前者具有顯著的正向效應，而后者則產生顯著的負向效應。[13]這與吳蓉蓉對貴州省的研究結論相反。余新平（2010）經過實證研究后發現農村存款、保險賠付對農民收入的增長具有顯著正向影響，而農村貸款、農業保險收入對農民收入增長具有顯著負向影響;其中，農業貸款的影響效果并不能立即顯現出來，它的影響效果存在著一定的滯后效應，鄉鎮企業貸款不僅不會促進農民增收，而且還對農民增收存在著一定的抑制作用。[14]杜興端（2011）基于向量自回歸模型，通過協整分析、格蘭杰因果檢驗和脈沖響應分析，將農村金融的影響也分為規模和效率兩方面，認為長期和短期的結論具有巨大的差異，長期中效率、規模與農民收入的增加存在長期穩定關系，而在短期中，規模和效率都將顯著負向影響農民收入的增加。[15]

綜合國內學者現有的研究成果，可以得出以下結論：第一，針對農村地區金融發展能否促進農民收入提高的問題，國內學者大多持否定的結論，但在不同地區和不同具體指標上的結論有所差異。然而，由于不同地區的金融運行、導向和調控有所不同，產生的結果也就不同，并且全國整體的情況與分區域、分省份往往并不一致，即便分析了全國的數據，還需有針對性地進行分區域、分省份的研究。因此，本文選取中國農業大省四川省作為研究對象來進一步研究這個問題。第二，現有文獻都是從省級或國家層面進行的研究，缺乏以地級市數據為樣本的實證研究。而地級市的數據更為基礎，更能真實反映農村經濟、農村金融與農民收入之間的關系。第三，在研究方法上，對農村金融與農民收入關系的研究絕大多數學者都是運用時間序列數據進行相關的實證研究，通過構建時間序列VAR模型或進行格蘭杰因果檢驗進行研究，[16-19]也有學者構建面板VAR模型進行實證研究。[11][12]但現有的研究方法較少關注空間因素，忽視了農村金融發展、農民收入增長的空間溢出效應，這就會造成歸因錯誤、內生性等問題。因此，為了豐富農村金融與農民增收關系的理論與實證研究內容，我們在構建了基本的面板模型之后，進一步構建空間杜賓模型，探討農村金融的空間溢出效應，為進一步探究農村金融發展與農民收入增長之間的關系提供經驗證據。

三、四川省農村金融發展與農民增收概況

四川省是全國農村改革的重要發源地之一。黨的十八屆三中全會以來，四川省積極推進農村金融發展的改革，進行了一系列的探索和嘗試，積極豐富農村金融機構類型，持續促進金融產品與服務創新，由此創造了一批可復制可推廣的有益經驗與典型案例。例如：成都市于2015年成為全國首個農村金融服務綜合改革試點城市，以普惠金融為主攻方向，通過設立農村金融服務聯絡員制度，設立若干個助農取款點，為農民提供更多的便利和優惠。因此，四川省在農村金融改革創新上是一個標志性的省份，通過驗證四川省農村金融發展對農民增收產生促進作用還是抑制作用，即金融抑制是否存在，對判斷農村金融發展與農民增收的關系無疑具有理論和實踐意義。

從表1可以看出，2008～2016年四川省農村居民人均可支配收入一直保持平穩上升，增長將近2.7倍，年均增長率13%。2016年四川省農村居民可支配收入為11203元，略低于全國平均水平（12363元）。四川省不斷加大涉農貸款力度，涉農貸款額呈現出更為陡峭的增長趨勢，增長了約6倍，年均增長率達到了26%，高出農村居民人均可支配收入增速的一倍。涉農貸款占比（涉農貸款額占總貸款額的比重）不斷上升，由2008年的21.8%上升至2016年的36.3%，上升了14.5個百分點;鄉村農業從業人員占比呈平緩下降趨勢，由2008年的63.7%下降至2016年的56.1%，下降了7.6個百分點，即鄉村從業人員中從事農業的就業人員在逐年減少，非農從業人員在逐年增加，表明就業結構正在逐漸優化;農林牧漁總產值占比也在逐年減少，由2008年29.3%下降至2016年的20.9%;第一產業占比也逐年下降，由2008年的17.6%下降至2016年的12.0%，下降了5.6個百分點，表明產業結構也正在不斷優化;農業投資比重呈逐年平緩上升的趨勢，由2008年的3.7%上升至2016年的4.5%，上升了0.8個百分點，說明四川對農業發展的投資力度在逐年加大，但其比重仍然較低且增加幅度不大。

四、模型構建與變量選取

1.模型構建

（l）普通面板模型的構建。本文重點考察農村金融發展對農民收入增長的影響，同時考慮到農民收入增長可能受其他非金融因素的影響，因此引入農業發展水平（NGDP）、農村產業結構（AGR）、農村就業結構（AEM）和政府財政支農力度（GOV），建立如下面板計量模型：

INC=α+βlFG+β2NGDP+β3AGR+β4AEM+β5GOV+εe

（1）

（2）空間面板模型的構建。如果經過Moran I指數檢驗，農民收入存在空間相關性，則構建空間面板模型。當存在空間相關性時，將被解釋變量的滯后項納入模型，則稱為空間自回歸模型（Spatial Lag Model，SLM或Spatial Autoregressive Model，SAR），若空間依賴性通過誤差項來體現，則構建空間誤差模型（Spatial Error Mod-el，SEM）。空間自回歸模型與空間誤差模型的一般形式是空間杜賓模型，空間杜賓模型兼顧了其他兩大模型的特點，同時考慮了空間滯后被解釋變量和空間滯后解釋變量對被解釋變量的影響。空間杜賓模型的一般形式為：

上式中與是待估常數回歸參數，空間杜賓模型實際上是將各解釋變量的滯后項帶入了空間滯后模型中，因此對杜賓模型設定假設約束條件，它將轉化為空間滯后模型或空間誤差模型。現構建加入不同控制變量時的空間杜賓模型：

INC=α+1βFG+β2NGDP+Wδ1FG+Wδ2NGDP+ε （2）

INC=α+β1FG+β2NGDP+β3AGR+WδIFG+Wδ2NGDP+Wδ3AGR+ε（3）

INC=α+β1FG+β2NGDP+β3AGR+β4AEM+WδlFG+Wδ2NGDP+Wδ3AGR+Wδ4AEM+ε （4）

INC=α+β1FG+β2NGDP+β3AGR+β4AEM+β5GOV+WδIFG+Wδ2NGDP+Wδ3AGR+Wδ4AEM+Wδ5GOV+ε （5）

2.變量選取

（l）農民收入（INC）：用農村居民人均可支配收入來衡量，自2013年開始，統計上衡量農民收入的指標由農村居民人均純收入變為農村居民人均可支配收入，農民純收入計算方法是全國統一的，①通過公式換算，將2007～2012年農村居民純收入大致換算為可支配收入并進行對數化處理。其數據來源于歷年《四川統計年鑒》《中國農村統計年鑒》以及《中國城市統計年鑒》。

（2）農村金融發展（FG）：M2/GDP是最頻繁用于衡量金融發展規模的指標，然而，我國金融結構具有明顯的銀行導向性，所以采用年末金融機構人民幣涉農貸款余額作為農村金融發展的衡量指標。考慮到數據的可得性，我們采用市級年末金融機構人民幣貸款余額.（歷年省級年末金融機構涉農貸款額/金融貸款總額）來大致估計各市的涉農貸款額。各市級和省級年末金融機構人民幣貸款數據都來自《中國城市統計年鑒》和《四川統計年鑒》。

（3）控制變量。影響農民收入的其他控制變量主要有農業發展水平、農村產業結構、農村就業結構和政府財政支農力度。農業發展水平（NGDP）用廣義的農業來表示，即各地級市的農林牧漁業產值來表示。狹義的農業僅僅指種植業，不能很好地代表農村的農業發展水平，因此用廣義農業來衡量農業發展水平。產業結構（AGR）用第一產業產值占GDP的占比來表示。農村就業結構由農林牧漁從業人員占鄉村總從業人員占比來表示。政府財政支農力度（GOV）以各地區各年財政用于農林水事務的總支出來衡量，并對所有控制變量進行對數化處理。數據來源于《四川統計年鑒》和《中國城市統計年鑒》。

本研究樣本期為2007～2016年，樣本數為四川省21個市州。由于四川省包含18個地級市和3個自治州，地級市與自治州都屬于同級的地級行政區，為了保持四川省在空間研究上的完整性，將3個自治州也納入研究范圍。表2給出了各變量的描述性統計。

五、農村金融發展收入效應的實證分析

1.空間相關性分析

有關農村金融發展與農民收入增長的現有實證研究，大多僅考慮了時間維度，正如前面所述，不同時間和空間維度將存在顯著的異質性，因此我們進一步將空間因素納入模型，檢驗是否存在空間溢出效應。進行空間分析的前提條件是變量必須具有空間相關性，因此，首先對被解釋變量進行空間相關性驗證分析。本文采用O-I的空間鄰接矩陣和全局Moran I指數來檢驗農民收入是否存在空間相關性。

首先構建滿足如下條件的空間權重矩陣Wij，矩陣元素的確定采用鄰接標準：當區域i與區域j相鄰時，Wij=l;當區域i與區域j不相鄰時，Wij=0。對2007～2016年四川省21個市州農民收入空間相關性進行了Moran I檢驗，Moran I指數可以度量全局空間自相關，反映空間鄰接或空間鄰近的區域單元屬性值的相似程度，其值在[-1，1]之間。若在（0，1]之間表示存在正的空間自相關，鄰近單元相似度較大，存在正向的相互反饋;在[-l，0）之間表示存在負向空間自相關，鄰近區域體現出某種程度的“競爭”關系;為零表示不相關。檢驗結果如下表3所示：農民收入的Moran I的數值均大于0，表示存在空間正相關，即高值與高值相鄰，低值與低值相鄰，且在2007～2016年的Z值均高于0.05水平上的臨界值（1.65），在2015年和2016年農民收入的Moran I的正態統計量Z值高于0.01水平上的臨界值（1.96）。這表明農民收入具有明顯的空間相關性，其特征是農民收入水平較高的地級市相互鄰近，收入水平較低的地級市相互鄰近。因此，有必要進一步運用空間計量模型來分析農村金融發展對農民收入水平的影響效應。

2.面板模型實證結果分析

面板模型實證結果如下表4所示，我們通過對固定效應、隨機效應和混合效應普通面板模型進行回歸，并進行模型檢驗與選擇，經過F檢驗和Hausman檢驗，我們選擇固定效應模型進行結果分析。

（l）普通面板分析。先對未考慮空間相關性的普通面板回歸結果進行分析：

①農村金融發展促進了農民增收。農村金融發展的系數值為0.199，且在1%的顯著性水平下顯著，即農村金融發展變動l%，農民收入增加變動0.199%，說明農村金融發展對農民收入增加具有顯著的促進作用，這與大多數學者所得結論相同。

②農業發展水平對農民增收具有較大的促進作用。農林牧漁總產值系數值0.696，且在l%的顯著性水平下顯著，即農林牧漁總產值變動l%，農民收入增加變動0.696%，說明農林牧漁總產值與農民增收呈顯著的正相關關系，農業經濟的發展對農民增收具有巨大的促進作用。⑧農村就業結構對農民增收也有促進作用。農村就業結構的系數值0.019，且在5%的顯著性水平顯著，即農林牧漁從業人員占比變動l%，農民收入增加變動0.019%。這說明農林牧漁從業人員占比對農民增收具有顯著的促進作用，對農業的投入不僅要有物質投入，還要有人力資本的投入，因此對農村的人力資本投入對農民增收具有顯著的正向影響。此外，一產占比和政府財政支農力度系數不顯著，不能說明二者與農民增收之間的關系。

（2）空間面板實證結果分析。在對普通面板模型進行分析的基礎上，我們對空間自回歸模型、空間誤差模型和空間杜賓模型進行了估計。通過對對數似然函數值和擬合優度等統計量的比較，選擇空間杜賓模型進行實證分析，通過hausman檢驗，我們選擇具有固定效應的空間杜賓模型。式（2）（3）（4）（5）是分別加入了農業發展水平、農村產業結構、農村就業結構和政府財政支農力度變量的回歸結果。由此我們可以看出，除了農村就業結構對農民增收不具有顯著影響外，其他變量的系數值都非常顯著。

①農村金融發展促進農民增收且較普通面板顯著性更大。農村金融發展的系數值為0.379，并在l%的顯著性水平下顯著，說明四川各市農村金融發展對農民增收具有顯著的正向影響。和普通面板相比，其系數值變大，說明在考慮了空間相關性時，農村金融發展對農民增收具有更大的顯著性正向影響，農村金融發展的收入效應也更大。

②農業發展水平對農民增收有巨大的促進作用，但其系數值小于普通面板系數。農村經濟發展系數值為0.43，說明農林牧漁產業的發展對農民增收具有顯著的正向影響。

③一產占比對農民增收具有顯著的反向影響。一產占比的系數值為-1.037，且在l%的顯著性水平下顯著，一產占比越大反而對農民增收具有顯著反向的影響，說明一產占比增加并不是農民增收的有效途徑。

④政府支農力度對農民增收具有促進作用。政府支農投資的系數為0.063，且在1%的顯著性水平下顯著，這說明政府的農業投資對農民增收具有顯著的正向影響。考慮了空間相關性后，政府投資對農民增收有了正向影響，但與普通面板回歸結果不同。

需要說明的是，考慮了空間相關性后，農村就業結構的系數值為0.008，但是不顯著，說明農村就業結構對農民增收沒有顯著影響，這一點也與普通面板回歸結果不同。

（3）空間溢出效應分析。通過空間面板分析得出的有關空間溢出效應如下：

①農村金融發展的空間溢出效應為負。農村金融發展的空間溢出效應系數為一0.085，且在l%的顯著性水平上顯著，說明本地區的農村金融發展對相鄰地區的農民增收具有顯著的負向空間溢出效應。即本地的農村金融發展對本地的農民增收具有顯著正向影響，卻對鄰近地區的農民增收具有顯著的金融抑制效應，這種金融抑制效應很大可能是通過極化效應、爭奪資源而形成的，本地農村金融發展帶來良好的市場環境和較高的收益，吸引鄰近地區的資源流入，因此本地與鄰近地區之間將表現出一種資源競爭關系。

②農業發展水平的空間溢出效應為負。農業發展的空間溢出效應系數為一0.181，且在1%的顯著性水平下顯著，說明本地的農業發展水平對鄰近地區農民的收入具有負向的空間溢出效應，存在著一定的經濟抑制效應。從形成機制來看，本地農業經濟發展水平高于臨近地區，將會產生較強的資源集聚和吸納能力，使周邊資源向本地集聚，向周邊產生經濟輻射的效應較小。

③本地一產占比對鄰近地區的農民收入具有顯著的正向空間溢出效應。一產占比的系數值0.469，并且通過l%的顯著性檢驗，說明本地的第一產業占比的提升會有利于鄰近地區農民收入的增加。一產占比代表的是各地級市的產業結構，按照產業結構由低級到高級的演化規律，一產降低，二產也逐漸降低，最終形成三產占主要地位的演化趨勢，一產占比增加將可能不利于產業結構向高級形式轉換，這可能會導致要素資源流向鄰近地區，促進鄰近地區農民收入增長。

此外，本地區就業結構與政府支農力度的空間溢出效應系數并不顯著，說明二者對鄰近地區的農民收入并不存在顯著溢出效應。

六、研究結論與政策建議

本文在參照現有的研究基礎上，選取農村金融改革與發展試點的標志性省份四川省作為研究對象，采用空間面板回歸模型中的空間杜賓模型，利用2007-2016年四川省21個市州的相關數據，實證檢驗了四川省各市州的農村金融發展與農民收入水平之間的關系和空間溢出效應，得出了如下結論：

第一，四川省農村金融發展對農民收入具有顯著的正向影響，即農村金融發展促進了農民增收，不存在金融抑制效應。由于存在空間相關性，相比于普通面板，空間杜賓模型下的農村金融發展系數值更大，表明在存在空間相關性的條件下，農村金融發展對農民增收的正向影響作用更大。

第二，各個控制變量的空間溢出效應結果存在差異。在農民收入存在空間相關性的前提下，農業發展水平和政府支農投入對農民收入都具有顯著的正向影響，一產占比對農民增收具有負向影響，而農村就業結構對農民增收沒有顯著影響。

第三，本地農村金融發展對鄰近地區農民收入存在金融抑制。本地農村金融發展對鄰近地區具有顯著的負向空間溢出效應，同時，農業發展水平對鄰近地區的農村居民收入也具有顯著的負向空間溢出效應，它們的發展都將對鄰近地區農民增收產生抑制效應。

基于上述研究結論，本文提出以下政策建議：

第一，努力消除農村金融發展的負向空間溢出效應。鑒于農村金融發展具有顯著的負向空間溢出效應，對相鄰地區農民收入水平的提高具有顯著的金融抑制，省政府應在制定三農政策方面，充分考慮到不同市州之間的農村金融聯動效應，從整個片區的角度考慮如何提高農村金融發展水平。要明確這種金融抑制產生的原因，是由于供給端、需求端還是供需結構不合理引起的金融抑制，因地制宜制定地區農村金融發展政策，引導農村金融健康發展。

第二，適當抑制地區間發展不平衡產生的極化效應。努力改變極化效應所導致的資本、勞動力等生產要素單極流動，造成資源的分配不均。例如：成都由于其極大的極化效應，易于導致資金、人力等資源向成都流動，造成相鄰地區的資金、投資、人力的外流，由此產生成都的農村金融發展對鄰近地區的金融抑制效應，從而抑制鄰近地區農民收入增長。因此，應通過政策引導，在鄉村振興的發展戰略下，促使資金、資本等生產要素流入相鄰農村地區，實現均衡發展。

第三，通過加大投入提高農村地區的經濟活力。由實證結果可以看出，政府支農投資對農民增收具有促進作用，并且不具有顯著空間溢出效應，因此可以通過增加支農投入，繼續加大對重點的三農項目進行補貼和扶持，并且建立農村資金監管機制，監督和促進支農資金的規范運作，以提升農村經濟的發展活力，從根本上提高農民的收入水平。

第四，加快各市州產業結構調整。努力改變農村地區產業過于單一的局面，大力發展第二、第三產業，拓寬就業與創業渠道，提升第二、第三產業發展質量，適時增加勞動回報率和工資率，促進農民收入進一步增加。

參考文獻：

[1] Gurley J G， Shaw E S.Financial Aspects of Economic Development[J]. American Eco-nomic Review， 1955， （04）.

[2] Jeremy Greenwood， Boyan Jovanovic. Financial Development， Growth， and the Distribu-tion of Income[J]. Journal of Political Economy， 1990， （05）.

[3] Levine R. Financial Development and Economic Growth： Views and Agenda[J]. SocialScience Electronic Publishing， 1997， （02）.

[4] Oded Galor， Joseph Zeira. Income Distribution and Macroeconomics[J]. The Reviewof Economic Studies， 1993， （01）.

[5] Banerjee A V， Newman A F. Occupational Choice and the Process of Development[J]. Journal of Political Economy， 1993， （02）.

[6]許崇正，高希武.農村金融對增加農民收入支持狀況的實證分析[J].金融研究，2005，（09）.

[7]溫 濤，冉光和，熊德平.中國金融發展與農民收入增長[J].經濟研究，2005，（09）.

[8]朱德莉.我國農村金融發展對農民收入增長的影響研究——基于協整檢驗和VEC模型的實證分析[J].農村經濟，2014，（11）.

[9]李 泉，王萌萌.甘肅省農村金融發展與農民收入關系實證研究[J].開發研究，2012，（04）.

[10]吳蓉蓉.貴州省農村金融發展與農民收入關系的實證研究[J].經濟與社會發展，2009，（10）.

[11]孫玉奎，周諾亞，李丕東，農村金融發展對農村居民收入的影響研究[J].統計研究，2014， （11）.

[12]劉賽紅，王國順.農村金融發展影響農民收入的地區差異[J].經濟地理，2012，（09）.

[13]賈 立，王紅明，西部地區農村金融發展與農民收入增長關系的實證分析[J].農業技術經濟，2010，（10）.

[14]余新平，熊 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，（06）.

[15]杜興端，楊少壘，農村金融發展與農民收入增長關系的實證分析[J].統計與決策，2011，（09）.

[16]姚耀軍，金融發展與城鄉收入差距關系的經驗分析[J].財經研究，2005，（02）.

[17]王 虎，范從來，金融發展與農民收入影響機制的研究——來自中國1980～2004年的經驗證據[J].經濟科學，2006，（06）.

[18]楊 雯.中國農村金融發展與農民收入增長因果關系研究[J].財會研究，2007，（11）.

[19]楊小玲.中國農村金融發展與貧困減少的實證研究[J].金融理論探索，2009，（06）.