鄉村振興背景下安徽省農村金融對農民收入的影響分析

戴亞晴

(青海民族大學，青海 西寧 810007)

一、引言

近年來，我國對“三農”問題格外重視，農村金融也得到了很大的發展。2021年，我國脫貧攻堅戰取得了全面勝利，目前主要任務就是要在鞏固脫貧攻堅成果的基礎上，繼續推進農村的發展，防止返貧及與鄉村振興有效銜接[1]。一系列的政府文件也多次重申“三農”工作的重要性，認為應該發揮全社會的力量加快農業現代化，提高農民收入，建設美麗鄉村。在以前，資金和人才流向城市，是因為建設城市和工業制造產生大量就業機會。青壯年選擇外出務工，農村中大都是留守兒童和空巢老人，導致農村的發展速度遠低于城市。但如今農村面貌大大改觀，有很多潛在機會，而這些的實現需要農村金融的幫助。農村金融的出現一定程度上促進了農村的發展，但是也存在一系列問題與偏差，如資源從農村流向城市的現象出現，城鄉差距變大，農村金融未能提高創新交易體系水平，僅僅是簡單的農村金融機構數量的增加，農村信用體系建設困難，等等[2]。首先這些問題的解決不是輕而易舉的，如城鄉差距等，都是積重難返；其次這些問題并不是個例，在我國多地都有出現，所以如何改善這些狀況，讓農村金融能夠切實服務于農民群體迫在眉睫。安徽是歷史悠久的農業大省，其農村金融在發展中也出現很多不可避免的問題，如農村資金外流、單一化、貸款難等。本文將從安徽省農村金融現狀和實證研究來分析農村金融對農民收入的影響，從結果分析出農村金融的發展方向等相關建議，幫助農村金融更好地助力農村居民收入的提高。

二、文獻綜述

關于農村金融和農民人均純收入之間的關系，學者們有不同的見解。一是認為農村金融發展與農民人均純收入之間呈現門檻效應。如孫玉奎等人運用VAR模型分析我國東中西三大區域的農村金融對農村居民收入的影響，結果發現在東部農村金融不僅可以提高農民收入，而且有效縮小了農民之間的收入差距；但在西部地區農村金融增加了農村居民的收入，中部地區農村金融對農民收入幾乎沒有影響。根據三個區域不同表現，得出農村金融對農村居民收入差距的影響呈倒“U”型關系[3]。王靜使用AK模型分析農村金融和經濟增長關系時，發現作為衡量金融深化指標的農村金融相關率與經濟增長沒有顯著關系，提出農村金融對經濟增長存在門檻效應，即只有農村金融發展到達一定程度時才能促進經濟的增長[4]。二是認為農村金融發展會提高農民人均純收入。如高希武運用最小二乘法(OLS)分析了自1980年以來影響農村居民純收入的因素，發現在1980~1991年期間，影響收入的因素主要是糧食價格和從業結構，其中從業結構變化由信貸資金引起；在1992~2002年期間，影響收入的因素主要是從業結構，但是在這一階段，教育年限成為影響從業結構變化的主要因素，信貸資金對從業結構影響較小，即對收入的影響較之前小[5]。鄭小華認為農民收入增長緩慢源于農村金融發展不足，農村金融制度制約、資金非農化和金融機構萎縮導致農村金融體制不夠完善。要促進農民的收入增長，就要完善農村金融體制，培育建立農民合作金融組織。三是認為農村金融的發展會阻礙農村人均純收入的提高[6]。如何廣文從農村居民的借貸行為出發分析了金融抑制導致的借貸行為偏差，具體表現為:資金借貸渠道多非金融，資金使用多用于非生產性渠道；借貸成本較高，農村信用社是農民主要使用的金融機構[7]。高帆從需求角度分析了我國存在金融抑制的原因，認為農民借貸主要考慮兩個方面:一是借入資金的預期收益率是否達到最大化。農業本就存在極大風險，收益率偏低，這就導致借入資金用于非生產性領域。二是資金借入成本。正規性金融機構對農村信貸的批準評估比較嚴苛，手續較繁瑣，成本較高，而非正規性金融機構相對比較簡單。這就導致非正規性金融機構對金融機構產生擠兌。這兩點導致借款金融需求不足從而引起需求型金融抑制[8]。基于這些觀點，本文將研究安徽省農村金融與農民人均純收入之間的關系并且提出如何提高農民生活水平的相關建議。

三、農村金融現狀

安徽省農村改革向來敢為人先。從鳳陽縣小崗村拉開農村土地改革的序幕，到今天農村金融扶貧的“金寨模式”。安徽省農民的可支配收入也從2000年的1934元增加到2021年的18368元。安徽省約有40%的鄉村人口，在全國平均水平35.28%之上。在消費支出上，2021年城鎮居民人均消費支出26495元，農村居民人均消費支出17163元，是城鎮人均消費支出的60%。在可支配收入上，2021年城鎮居民人均可支配收入為43009元，而農村居民人均可支配收入是18368元，不足城鎮居民的一半。我國一直在強調擴大內需，但農村居民的收入不增加，便難以增加消費擴大內需。基于此，我們也可以預測隨著農民收入的提高，未來農村或許會成為強勁的驅動，成為消費主力，帶動經濟的提升。而且隨著互聯網的發展，越來越多的知識分子放棄大城市的工作，選擇回鄉創業，不僅收入提高了，也幫助周邊的村民增加了就業機會。例如安徽人吳杰返鄉成了以明電商扶貧網點的負責人。他幫助鳳陽縣10多個鄉鎮的農作物賣到全國各地，帶領100多貧困戶走向致富路。這樣的例子還有很多很多。農村地區有著巨大潛在的金融需求，農村金融的供給也必須跟上腳步。

我國農村金融是在農村經濟發展和改革需要下應運而生的，其初衷是幫助農村發展，實現農民更美好的生活。不可否認農村金融的確促進了農村居民生活水平的提高，但農村金融發展效率、規模等方面存在局部逆向影響。

在金融機構層面:20世紀80年代，資金和人才流向城市，建設城市和工業制造產生大量就業機會。農村中的大量青壯年選擇外出務工，農村的發展速度遠低于城市。農村金融的出現一定程度上促進了農村的發展，但是金融機構不可避免出現逐利性，資源從農村流向城市，農村金融機構的網點也因為沒有足夠客戶而減少；農村金融的業務比較固化，產品單一，不能更有針對性地為農民服務。還有貸款難問題，因為沒有一套合適的農村信用體系，無法判斷貸款按期還款的概率。農民不像城鎮居民有抵押品、擔保品可以進行保障，金融機構貸款不能收回的風險大大增加。這就導致農民不能簡單便捷地從金融機構獲得貸款[9]。

在農村居民層面:首先，部分農民沒有農村金融服務農業這一意識，只會將收入存進銀行，而不知如何運用農村金融來實現更大生產和保障。農村居民在缺少資金時對外借款的渠道很大一部分來自民間借貸，而不知道運用農村信貸來幫助自己擴大生產規模，增加就業機會。其次，農民缺乏保險意識[10]。由于農業的特殊性，在農業生產過程中，自然災害、病蟲害、疾病等意外事故對農民來說都是致命的，可能一年的收成付之東流，如影響安徽頗深的松材線蟲病等。農業保險可以為這些突發事故造成的經濟損失提供保障。而農民往往不會意識到靠農村金融來改變簡單生產現狀，僅將各類農村金融機構看作存款機構。

金融機構與農民間的信息差嚴重阻礙了安徽省農村金融的發展，如何使農村金融更好地發展來切實提高農民收入，改善農民生活，是迫切需要解決的問題。

四、實證研究

(一)數據來源及指標選取

本文所研究的是農村金融對農民收入的影響。農村金融主要包括農村信貸和農業保險兩大方面，本文采用農村人均貸款衡量農村信貸，采用農村人均保費和農村人均賠付額衡量農業保險。在農村人均貸款方面主要采用農村合作機構貸款/農村人口，因為涉農貸款大部分源于農村合作機構的貸款。本文涉及的農村合作機構貸款、農業保險保費、農業保險賠付額、農村人口、農村居民純收入均是來自?安徽省統計年鑒?，選取了2000~2020年21年的數據。

將農村人均貸款X1、農村人均保費X2、農村人均賠付款X3三項指標采用SPSS軟件進行主成分分析得出發展水平Z，再對農民人均純收入Y取對數后得lny，用EViews軟件對Z和lny構建VAR模型[11]。先對Z和lny進行平穩性檢驗，再構建無約束VAR模型，用信息準則確定最優滯后階數；接著進行Johansen協整檢驗確定兩者之間是否存在長期均衡關系，最后檢驗Z和lny之間的格蘭杰因果關系。

(二)主成分分析

1.相關性分析

要研究農村合作金融機構貸款、農業保險保費以及農業保險賠付額對農民人均純收入的影響，首先將農村人均貸款X1、農村人均保費X2以及農村人均賠付額X3做主成分分析。在進行主成分分析前，必須進行相關性檢驗和KMO和Bartlett檢驗，判斷指標是否可以進行因子分析。農村人均貸款X1、農村人均保費X2以及農村人均賠付額X3標準化處理后進行檢驗。檢驗結果見表1。

表1 KMO和Bartlett檢驗結果

如表1所示，KMO的值為0.761，較靠近1；Bartlett球形度檢驗中sig值小于0.05，說明變量之間存在相關關系。相關性檢驗也反映農村人均貸款、農村人均保費及農村人均賠付額三個變量之間的相關系數均大于0.3，說明不是單位矩陣，可以進行主成分分析。

2.主成分分析

利用SPSS軟件對標準化的數據進行因子分析，結果發現農村人均貸款X1、農村人均保費X2以及農村人均賠付額X3三項指標的提取都達到了90%以上(表2)，信息損失較少，得出發展水平可信度較高。

表2 解釋的總方差

由表2可知，初始特征根為2.826，大于1，并且第一主成分貢獻率已經達到94.187%，主成分的載荷度很高，原始數據信息較為全面的保留。所以只需提取一個主成分即可。在確定提取一個主成分后，對農村人均貸款、農村人均保費及農村人均賠付額三個因素進行整理分析，得出圖1所示的農村金融發展水平:

圖1 2000~2020年安徽省農村金融發展水平

由圖1可知，2013年前農村金融發展水平一直處于負值，2013年由負轉正，而在同年央行放開貸款利率管制，對農村信用社貸款利率不再設置上限[12]。雖然2014年仍出現短暫負值，其原因主要在于該年農民人均貸款縮減，但本年農民可支配收入增長幅度達到峰值22.45%。在2015年轉為正值0.49，同時農民可支配收入突破萬元大關達到10821元，同比增長9.12%。總之，安徽省農村金融發展水平整體呈現提高趨勢，說明安徽省農村金融的發展情況穩步向前。

(三)VAR模型建立

1.協整性檢驗

為了防止出現偽回歸現象，對農村金融發展水平Z和取對數后的農民人均純收入lny進行ADF平穩性檢驗，在經過二階差分后，D(Z，2)、D(lny，2)在1%的顯著性水平下通過檢驗。利用農村金融發展水平Z和農村居民人均收入Y建立無約束VAR模型，再用信息準則來判斷最優滯后階數。赤池信息準則(AIC)和施瓦茨準則(SC)的最優滯后階數均是一階，所以確定一階是最優滯后階數。

因為發展水平和農民人均收入均是二階單整，在確定最優滯后階數為1之后采用Johansen協整檢驗分析方法檢驗兩者之間是否存在長期均衡關系。結果見表3。

表3 協整關系檢驗

由表3可知，概率為0.0342，即在5%的顯著水平下，發展水平和農民人均收入之間存在長期均衡關系。

2.格蘭杰因果檢驗

在確定農村金融發展水平Z和農民人均純收入對數lny存在長期協整關系后，接著檢驗兩者是否存在因果關系。

由表4可知，在10%的顯著水平下，農村金融發展水平Z是農民人均純收入對數lny的格蘭杰原因，農民人均純收入對數lny不是農村金融發展水平Z的格蘭杰原因。這說明農村金融發展水平的增加，即農村人均貸款X1、農村人均保費X2以及農村人均賠付額X3的增加會促進農民人均純收入的增加。相反農村人均純收入不是導致農村人均貸款X1、農村人均保費X2以及農村人均賠付額X3三者增加的原因。

表4 格蘭杰因果檢驗

五、結論與建議

由實證結果可知，安徽省農村金融整體水平在20年里呈現上升趨勢，且農村金融中的農業保險和農村信貸對農民人均純收入均有促進作用。國家大力發展促進農村金融，發布惠農政策，各類金融機構針對農業生產推出各類保險項目和貸款項目。這些舉措都是為了提高農民生活水平，提高農民人均純收入。但是農村金融的發展實施仍存在問題，針對問題提出以下建議。

第一，擴大覆蓋規模，普及農村金融知識。擴大農村金融機構覆蓋規模，促進農民使用農村信貸和農業保險。向農民群體宣傳產品，普及農村金融的知識，使農民能合理使用農村金融提高保護自己的利益。第二，建立信用體系，降低信貸門檻。農村金融機構應該針對農民群體，制定一套單獨的信用體系，降低他們的信貸門檻，擴大信貸渠道，適時降低貸款利率。第三，豐富相關產品，提高服務質量。根據當地實際情況豐富相關金融產品，提高服務質量，加強監督管理，加大扶持力度，促進良好農村金融環境的形成。