农村金融发展对农村居民收入的影响研究，本文主要内容关键词为：居民收入论文,农村金融论文,农村论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F222 文献标识码：A 文章编号：1002-4565(2014)11-0090-06 改革开放以来，在我国经济社会不断发展的大环境下，受农村土地承包制度改革、城镇化、乡镇企业快速发展等多重因素的影响，我国农村居民的收入总体水平逐步提高、来源不断多源化、而收入分配问题也日趋复杂。影响农民收入的因素有很多，如政府财政支农、城镇化建设、农村教育等，除此之外，国外发达经济体的发展历程表明，农村经济的发展和农民收入的提高还离不开农村金融的支持。从我国农村金融的发展来看，近年来，我国农村金融取得长足发展，初步形成了多层次、较完善的农村金融体系，但仍然存在着信贷供给不足、农村资金外流等诸多问题，且各地区的农村金融发展较不均衡，主要表现为东部地区农村金融服务机构数量更多、类型更为丰富且信贷支持力度更大，中部地区农村金融发展程度弱于东部地区，西部地区最为落后。从农村金融规模(农村存款与农村贷款之和)的发展变化来看，1996-2010年间，我国东、中、西部三大区域的农村金融规模虽然都在不断扩大，但却存在明显的阶梯下降特征。 近年来我国农村金融发展是否促进了我国农村居民收入水平的提高，以及农村金融发展对农村内部收入差距变化的影响如何？如何利用农村金融协调缓解农民收入差距？这已成为政府和社会广泛关注的问题。目前虽然已有文献关注了农村金融发展对农民收入的影响，但很少有将这种影响深入到地区层面的研究，基于此，本文将利用我国省级面板数据，研究不同地区的农村金融发展对农民收入影响是否存在差异。 一、文献回顾 对于金融发展与居民收入增长的关系，多数学者是通过研究金融发展与经济增长的关系来间接揭示的，按照经济增长理论，作为经济增长的一个方面，金融发展会促进资金的更好配置，从而有助于居民收入增长。但具体到具有二元经济特征的中国，由于长期以来偏向城镇经济和工业经济的发展战略，我国金融的发展实际上更多地是为城镇经济的发展做贡献，这种内生于经济发展战略的国家金融必然要延伸到农村，强制性地使农村金融服从于经济发展战略，成为国家控制下向工业和城市输送农村经济资源与剩余的渠道，农村金融的发展对于农民的收入增长是否起到了促进作用存在争议。温涛等(2005)分别研究了中国金融整体发展和农村金融发展与农民收入增长的关系，发现中国金融整体发展和农村金融发展都没有起到促进农民收入增长的作用，反而造成了农村资金的大量转移和流失，对农民收入增长具有显著负效应。许崇正和高希武(2005)的实证研究也发现中国农村金融的发展未能很好地支持农民增收。余新平(2010)通过对多方面农村金融发展指标的研究显示，农村存款、农业保险赔付与农民收入增长正相关，而农村贷款、农业保险与农民收入增长负相关，乡镇企业贷款不仅没成为农民增收的重要途径，反而在一定程度上抑制着农民收入的增长。 对于金融发展与居民收入差距的关联性，Greenwood等(1990)最早进行了研究，提出基于金融服务存在“门槛”条件，金融发展和收入分配之间存在倒U型关系的假说。Banerjee等(1993)、Townsend和Ueda(2006)提出金融发展可能通过劳动力市场而对收入分配产生影响，也得到了金融发展与收入分配间长期内会呈现存在倒U型关系的结论。经验研究方面，国内外相关文献集中在对一国整体(或农村)金融发展与全国(或城乡)收入差距之间的关系研究(Clark，Xu和Zou，2003；姚耀军，2005；杨俊等，2006；胡宗义等，2010；Dong-Hyeon，2011；余玲峥，2012)，但得到的结论存在较大差异。Dong-Hyeon(2011)分析了1960-2005年72个国家的金融发展与收入分配间关系，研究证实了上述倒U型假说理论。而Clark，Xu和Zou(2006)利用91个国家的面板数据研究得出，金融发展与农民收入不平等并不存在倒U型关系，而是负相关关系，即金融发展有助于缓解收入不平等。国内学者姚耀军(2005)基于时间序列数据的研究发现我国金融发展显著拉大了城乡收入差距，胡宗义和刘亦文(2010)基于县域截面数据运用非参数检验和分位数回归方法、余玲铮(2012)利用基于我国省级面板数据使用门槛回归模型，证实了金融发展与收入不平等之间存在倒U型关系。 综上，已有研究存在两方面不足：首先，绝大多数研究都专注于金融发展与城乡收入差距的关系，而对于同样重要的农村金融发展与农民收入差距的关系问题，目前还鲜有涉及，而且少数研究采用全国数据进行简单地协整分析或格兰杰因果检验，不够深入细致。其次，已有对农村金融发展与农民收入水平和收入差距之间关系的研究大多还停留在全国层面，对地区层面的研究还不多见。本文认为，在中国区域经济发展长期不均衡的现实环境下，区域金融(包括农村金融)的发展及其与区域经济社会发展之间的相互关系必然存在明显的差异，因此，我国农村金融发展与农民收入在地区层面也很可能会表现出非一致性的关系，由此，将农村金融发展与农民收入关系的研究深入到地区层面非常必要。鉴于此，本文将基于省级面板数据，分别建立农村金融发展与农民收入水平、农村金融发展与农民收入差距的面板VAR模型，从地区层面考察我国农村金融发展与农民收入的关联性问题。 二、模型设定、指标及数据说明 本文主要关注农村金融发展对农民收入的影响，同时兼顾其他农民收入的主要影响因素，尤其是近年来对农村经济发展影响显著的城镇化、国家财政对农村经济发展的支撑等。 构造如下反映农村金融发展与农民收入关系的关联函数： Y=f(F，Rpe，Urr) (1) 其中，Y表示农民收入水平或农民收入差距，Rpe为农村财政支出，Urr为城镇化率，F为农村金融发展水平。 本文从两个方面衡量中国农村金融的发展：第一，农村金融对农村经济发展的支持，可使用农村贷款与农村GDP的比值来衡量，该指标越大，说明农村金融对农村经济发展的支持力度越大；第二，农村金融资金的利用效率(Rfe)，可使用农村贷款与农村存款的比值来衡量，该指标越大，表明农村存款转化为农村贷款的比重越大，农村存款的配置效率越高。该指标还可从侧面反映农村资金的外流程度，该指标越小，表明更多的农村存款被用于非农村领域，农村资金外流越严重。 由此即有F=h(Rfs，Rfe)。对其取微分后带入式(1)，整理简化后得到下式：
用
分别表示单位农村GDP的农村贷款、农村金融资金配置效率、农村财政支出及城镇化对农民收入的边际影响，可得如下计量模型：
其中，μ表示随机误差项。考虑到农村金融发展等相关因素对农民收入水平或收入差距的影响可能存在的滞后性，同时为分析农村金融发展与农民收入间关系的地区差异，建立如下面板向量自回归模型：
其中，
表示个体效应，反映各省的异质性，
表示年度效应，用来体现在同一年的不同截面上可能受到的共同冲击，
表示随机误差项，i表示不同省份，t表示不同年份，p表示滞后阶数。
=[Gini，Rfs，Rfe，Urr，Rpe]或
=[Inm，Rfs，Rfe，Urr，Rpe]，表示包含5个变量的向量，Gini表示农村居民的收入基尼系数；Inm表示农村家庭人均纯收入。 考虑到数据的可得性和指标的可比性，本文选取1996-2010年20个省份的相关数据。同时，为反映东、中、西部地区的农村金融发展与农民收入之间关系的差异，本文参考中经网的划分方法将这20个省份分为三个地区①。本文所用的数据及来源情况为： 农民收入水平用各省农村家庭人均纯收入来衡量，为规避价格因素的影响，统一调整为1996年的价格水平。数据来自中经网统计数据库。 对于农民收入的基尼系数，由于目前并没有官方权威的各省农村基尼系数数据，本文参考田卫民(2012)的测算方法，计算得到各省农村基尼系数。西部地区农民收入的不平等程度最高，中部次之，东部地区最低。对于农村金融指标数据，农村金融对农村经济发展的支持(Rfs)可用单位农村GDP的农村贷款来衡量，但由于目前并没有官方的省级农村GDP数据可用，本文以各省农林牧渔业增加值替代，另外，理论上农村贷款应包括农村合作金融贷款、农村商业银行贷款和农村政策性银行贷款三部分，但由于1990年以来，以中国农业银行为代表的农村商业银行逐渐退出农村市场，各地农村商业银行发展较不平衡，各地对农村商业银行贷款的统计也极不规范，为保证不同省市数据口径的一致性，本文中各省农村贷款仅包括农村信用社贷款和农业发展银行贷款两部分。同样，农村金融的资金配置效率(Rfe)也未包括农村商业银行的数据。此外，由于中国农业发展银行的特殊性，早期甚至并不吸收农村存款，而是以国家财政资金作为农村贷款的来源，因此计算农村资金配置效率不宜将其计算在内。本文的农村金融资金配置效率是以各省农村信用社农村贷款与农村存款的比值计算得到。各省农村信用社农村贷款和农村存款、农业发展银行农村贷款数据均来自历年《中国金融年鉴》。最后，农村财政支出以各省农业财政支出与农林牧渔业增加值的比值来表示，城镇化以各省城镇人口占总人口的比重来表示，数据均来自中经网统计数据库。 三、实证分析及结果说明 (一)模型估计 首先来分析农村金融发展与农民收入水平的关系，建立包含Inm、Rfs、Fed、Urr、Rpe5个变量的面板VAR模型，模型中变量滞后阶数的选择根据AIC准则确定。为克服模型中可能存在的年度效应和个体效应造成估计偏差，分别使用组内均值差分和前向均值差分法(也即进行Helmert转换)来消除年度效应
和个体效应
。 表1是基于GMM方法的估计结果(需要指出的是，本文主要关注农村金融发展等变量对农民收入的影响，因此其他方程并未列出)。
首先来分析农民收入的估计方程。基于全样本的估计结果表明，农民收入本身的一阶滞后对农民收入的影响显著为正(基于分地区样本的估计结果也都如此)，反映了近年来我国农民收入水平的持续提高趋势。Rfs的一阶滞后对农民收入的影响显著为正，说明农村金融的贷款支持确实对农民收入的提高起到了一定的促进作用。与通常的预期相反，Rfe的一阶滞后对农民收入水平的影响并不显著，这一结果可能与近年来这一指标值变化不大有关，因此没有对农民收入产生实质性的影响。除以上两个变量外，Urr的一阶滞后对农民收入水平的影响为一个不显著的正值，这可能与我国不同区域之间差异较大的现实有关，Rpe的一阶滞后对农民收入的影响显著为正，大于Rfs变量的系数，说明近年来国家财政对农村发展支持力度的加大确实显著地提高了农民的收入水平，而且其影响比单位GDP农村信贷的影响要大得多。 在地区层面，东部地区与中、西部地区的估计结果之间存在着较大的差异。对于东部地区，所有变量的一阶滞后均对农民的收入水平有显著的正向影响，其中以Rfe一阶滞后的系数最大，说明东部地区农村金融对农村经济的发展和农民收入的提高都发挥了明显的积极效应，但在中部和西部地区，农村金融的发展并没有对农民收入的提高起到实质性的促进作用。这一结果验证了笔者的预期，即不同地区之间农村经济发展和金融发展之间的巨大差异必然导致农村金融对农民收入水平的影响存在很大的不同，东部地区农村经济发展较好，农村金融也比较成熟，农村金融资源更多地留在农村，成为促进农村发展的重要因素。但在农村经济发展比较落后的中西部地区，农民的贷款需求相对较少，金融机构提供贷款的意愿也较低，在上述双重因素的作用下，中西部地区的农村信贷资源更多地流向城市，甚至流向东部地区，以致这些地区的农村金融机构不但没有成为农村金融资源的“配置器”，反而成为当地农村金融资源外向转移的通道。 进一步分析农村金融发展与农民收入差距的关系，建立包含Gini、Rfs、Fed、Urr、Rpe 5个变量的面板VAR模型，结果如表2所示。根据AIC准则，对于全国整体样本、东部地区和中部地区样本，滞后阶数均确定为滞后一期；对于西部地区，滞后阶数确定为滞后2期。模型具体估计过程与上述相同。 农民收入差距Gini的估计方程显示，对于全国整体，仅一阶滞后Rfs的系数是显著的，且系数为正，说明从全国整体来看，单位农村GDP的农村信贷支持力度提高会使得农民收入差距扩大。对于东部地区，Rfs、Rfe的一阶滞后对Gini有显著负影响，即农村金融的发展有助于缩小农民收入差距。对于中部地区，各滞后变量的系数均不显著，农村金融发展对农民收入差距不存在显著影响。对于西部地区，仅一阶滞后Rfs的系数是显著的，且为正，说明西部地区的单位农村GDP的农村信贷支持力度提高具有扩大农民收入差距的效应。这一研究结论与乔海曙和陈力(2009)、胡宗义和刘亦文(2010)的结论有很大相似性，在金融发展的初期阶段，金融深度与城乡收入差距呈正相关关系；在金融发展的中期阶段，金融深度与城乡收入差距的相关关系不显著；在金融发展的高级阶段，两者表现出负相关关系。我国西、中、东部三大区域的经济发达程度表现为突出的阶梯上升特征，与此对应，农村金融的发达程度也具有类似特征，即西部地区的农村金融相对落后，中部地区的农村金融发展适中，东部地区的农村金融最为发达。而本文研究结论表明，西部地区的农村金融发展与农民收入差距呈现正相关关系，中部地区农村金融发展与农民收入差距呈现不显著关系，东部地区的农村金融发展与农民收入差距呈现负相关关系，这实际恰好对应了农村金融发展与农民收入差距之间的倒U型关系。 (二)脉冲响应分析 脉冲响应分析可描述某一变量的正交化新息对系统其他变量当前和未来取值的影响，可较直观地刻画出变量间的动态交互作用，并能从动态反应中判断变量的时滞关系。通过给变量一个标准差冲击，本文使用蒙特卡洛模拟500次。 对于农民收入Inm，不同地区农民收入水平变量对农村金融发展变量冲击的反应同样存在明显差异。对于全国整体样本的脉冲响应结果，Inm对Rfs和Rfe的冲击反应均为正，其中对Rfs的冲击反应较为短暂，仅在第5期后就消失，对Rfe冲击的响应较为持久，而且响应的力度较小。对于东部地区，Inm对Rfs和Rfe冲击的响应均为正，且影响均比较持久，就响应的大小看，东部地区农民收入水平变量对农村金融效率变量冲击的响应幅度较大，而对农村金融信贷变量冲击的响应幅度较小。对于中部地区，Inm对Rfs及Rfe冲击的响应均不显著。最后，对于西部地区，Inm对Rfs的冲击响应不显著，而对Rfe的冲击反应则是前两期为负，之后转为正影响。 对于农民收入Gini系数，首先，对于全国样本，农民收入Gini对Rfs冲击的响应为正，且较为持久，对Rfe冲击的响应一开始为负，到第7期转为正；东部地区农民的收入水平除第1期对Rfs响应为正外，其余时期对Rfs和Rfe的响应均为负，且影响均比较持久，但对变量Rfs响应的幅度较小；与农民收入水平中的情形类似，中部地区农民收入Gini系数对两个农村金融变量冲击的响应都不明显；最后，西部地区农民收入Gini系数对Rfs冲击的响应为正，且较为持久，但对Rfe冲击的响应不明显。 从以上脉冲响应分析的结果看，农民收入变量对农村金融发展变量冲击响应的方向与前述计量结果基本一致，但此处的分析则进一步从动态视角揭示了农村金融发展与农民收入之间的关系。总体看，不论是全国还是分地区，农村金融变量冲击对农民收入影响较小，而且影响的持久性都比较弱，尤其是在中部和西部地区，农民收入变量对农村金融发展变量的冲击几乎没有反应，由此，农村金融发展对农民收入影响依然非常有限，从影响的方向看，即便农村金融发展对农民收入水平的提高有一定的促进作用，但除东部地区外，却在一定程度上加速了农民收入的分化。 四、结论及展望 基于1996-2010年我国20个省级面板数据，本文分别建立农村金融发展与农民收入水平和农民收入差距的面板VAR模型，并运用脉冲响应分析方法，从全国和地区两个层面，考察了我国农村金融发展对农民收入增长和农民收入差距的影响。研究结果表明，农村金融发展对农民收入的影响存在显著的地区差异。总体看，虽然农村金融信贷支持对农民收入水平有显著的正向影响，但却在一定程度上导致农民收入水平的分化，而农村金融效率变量对农民收入水平和农民收入差距的影响都不显著；从地区层面看，东部地区农村金融发展不但能够促进农民收入的提高，而且有助于缩小农民收入水平的差距，但在中部和西部地区，除西部地区的农村金融信贷支持具有扩大农民收入差距的效应外，农村金融的发展并没有对农民收入产生实质性的影响，由此，西部、中部、东部三个地区农村金融发展呈现的阶梯上升的特征，恰好对应了农村金融发展与农民收入差距之间的倒U型关系。脉冲响应分析进一步表明，我国农村金融发展对农民收入的影响非常有限。 本文研究的不足之处在于，限于各省农村金融数据统计口径和统计指标不统一，而且缺乏各省的农村商业银行相关数据，本文对于农村金融发展的衡量仅使用了各省农村信用社和中国农业发展银行的农村存款和农村贷款相关数据，并不能代表农村金融的全貌。 ①这20个省份及其三大地区划分方法为：东部地区包括河北、辽宁、江苏、浙江、福建、广东和广西；中部地区包括山西、内蒙古、黑龙江、安徽、河南、江西和湖北；西部地区包括贵州、陕西、青海、甘肃、宁夏和新疆。
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