農(nóng)村財政、金融支持及勞動力結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系實證分析

陳前鵬 陳衍文 龍明開

(中國人民銀行海口中心支行，海南海口570105)

一、總量快速上漲與增長率穩(wěn)步下降的現(xiàn)實矛盾

隨著國家對“三農(nóng)”問題的重視，政府不斷加大對農(nóng)業(yè)的支持力度，國家財政支農(nóng)總額從1978年的150.7億元增長到2009年的4899.5億元，增長了32倍，農(nóng)村固定資產(chǎn)投資從1981年的250億元增長到2009年的30678.4億元，增長了122倍。而我國農(nóng)村居民人均純收入也從1978年的133.6元增長到2009年的5153元，增長了38倍。隨著我國農(nóng)村金融體制改革的進(jìn)一步深化，農(nóng)村信貸資金投入進(jìn)一步加大，農(nóng)村貸款總額從1978年的181.81億元增長到2009年的30652億元，增長了168倍。從絕對數(shù)來看，政府支農(nóng)力度、農(nóng)村信貸資金投入不斷加大，而農(nóng)村居民人均純收入也取得大幅增長。但從增長率來看(如圖1)，自1981年以來，支農(nóng)支出占國家財政支出的比重基本維持在8% ～10%左右，只有1991、1992、1998年突破了10%;農(nóng)村固定資產(chǎn)投資占國家固定資產(chǎn)投資的比重由1984年最高值30%下降到2000年的20%，一直降到2010年的13%，呈現(xiàn)不斷下降的趨勢;而我國農(nóng)村居民收入增長率也呈現(xiàn)階段性下降的趨勢，增長的穩(wěn)定性較差，增長面臨一定的困難。

圖1 1978—2010年我國政府支農(nóng)比重、農(nóng)村居民人均純收入及其增長率

我國農(nóng)村居民人均純收入增長最快的時期是1978—1984年，年均增長率為17.7%;1985年后農(nóng)村居民人均純收入增長率開始放緩，增長率由1985年的7.8%下降到1989年的－1.6%;1990—2000年的十年間，我國農(nóng)村居民人均純收入呈現(xiàn)“倒U”型增長率曲線，增長率由1990年的2%上升到1996年時的9%，此后又下降到2000年的2.1%;隨著近年來中央對農(nóng)民收入增長的重視，農(nóng)村居民人均純收入出現(xiàn)持續(xù)性增長，增長率穩(wěn)定上升，由2001年的4.2%上升到2010年的10.9%。從圖1也可以看出，政府支農(nóng)行為與農(nóng)村居民人均純收入有“階段性背離”趨勢，在政府支農(nóng)比重不斷下降的年份(1990年以后)農(nóng)村居民人均純收入增長率在上升，而在政府支農(nóng)比重較大的年份(1990年以前)農(nóng)村居民人均純收入增長率卻激劇下降。那么，政府支農(nóng)力度到底是否發(fā)揮了應(yīng)有的作用，農(nóng)村信貸資金到底以何種途徑促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?基于這些疑問，本文試圖探討政府支農(nóng)力度和農(nóng)村金融發(fā)展與我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。

二、指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)來源

為了全面分析我國農(nóng)村政府支農(nóng)力度、金融發(fā)展?fàn)顩r和勞動力結(jié)構(gòu)與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，我們選用下面4組指標(biāo)進(jìn)行深入研究，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒(1978—2010)》和《中國金融年鑒(1989—2010)》:

1.反映政府財政支農(nóng)力度的指標(biāo)。政府行為的影響，一方面是將金融資產(chǎn)財政化或者通過政策支持讓金融資產(chǎn)向農(nóng)村產(chǎn)業(yè)傾斜，從而影響金融績效;另一方面政府可以通過財政支出、轉(zhuǎn)移支付力度和固定資產(chǎn)投資等途徑直接支持農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此本文通過支農(nóng)支出占國家財政支出比重(Finance，%)、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資額(億元)與全社會固定資產(chǎn)投資總額(億元)之比(記為Invest，%)兩個指標(biāo)來反映政府行為對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的支持力度。

2.反映農(nóng)村金融發(fā)展的指標(biāo)。(1)農(nóng)村金融規(guī)模指標(biāo)(Scale)。反映金融體系發(fā)展規(guī)模的指標(biāo)主要有兩個，一個是戈德史密斯提出的金融相關(guān)率指標(biāo)(FIR)，一個是麥金農(nóng)提出的貨幣存量(M2)與國民生產(chǎn)總值之比，常簡化為存款余額與貸款余額之和與國民生產(chǎn)總值之比。但由于我國農(nóng)村金融市場不發(fā)達(dá)、農(nóng)村金融數(shù)據(jù)的缺乏等原因致使金融相關(guān)率指標(biāo)無法得以體現(xiàn)，所以我們選用農(nóng)村貸款余額與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值之比來反映農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模。之所以沒有選用農(nóng)村存款余額與貸款余額之和，主要是因為農(nóng)村貸款余額更能體現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的支持力度。(2)農(nóng)村金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)(Structure)。隨著我國農(nóng)村及城鎮(zhèn)工業(yè)化迅速發(fā)展，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)在農(nóng)村經(jīng)濟(jì)中占有舉足輕重的地位，因此用鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款余額與農(nóng)村貸款余額之比反映農(nóng)村金融發(fā)展的結(jié)構(gòu)指標(biāo)。(3)農(nóng)村金融效率指標(biāo)(Efficiency)。貸款與儲蓄之比描述了金融中介將儲蓄轉(zhuǎn)化為貸款的效率，可以顯示農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)服務(wù)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的效率，因此用農(nóng)村貸款余額與農(nóng)村存款余額之比表示農(nóng)村金融的效率指標(biāo)。其中農(nóng)村存款余額為農(nóng)戶儲藏存款余額與農(nóng)業(yè)存款余額之和，農(nóng)村貸款余額為鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款余額與農(nóng)業(yè)貸款余額之和，單位均為億元。

3.反映農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)。本文從三個方面對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行刻畫，分別為農(nóng)村居民人均純收入(Income，元)、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值(Production，億元)和糧食總產(chǎn)量(Grain，萬噸)。

4.勞動力結(jié)構(gòu)指標(biāo)。農(nóng)村結(jié)構(gòu)的變化是影響農(nóng)民收入增長的一個重要因素，本文用非農(nóng)從業(yè)人員(萬人)與農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)(萬人)之比(Labor，%)來反映農(nóng)村勞動力結(jié)構(gòu)的變化。

三、實證分析及結(jié)論

本文所有的實證分析均借助于時間序列分析軟件Eviews6.0完成。由于變量的對數(shù)化處理不影響變量的平穩(wěn)性和協(xié)整分析，而且對數(shù)化一方面可以變指數(shù)趨勢為線性趨勢，另一方面可減少數(shù)據(jù)的激劇波動，減小數(shù)據(jù)的異方差的影響，因此，本文的所有數(shù)據(jù)均取其對數(shù)值，分別記為 lnincome、lnproduction、lngrain、lnfinance、lninvest、lnlabor、lnscale、lnstructure、lnefficiency。然后再進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗和Johansen協(xié)整檢驗，結(jié)果如表1。

表1 基于最大特征值統(tǒng)計量的Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

基于最大特征值統(tǒng)計量的Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果表明，最大特征值統(tǒng)計量在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即反映農(nóng)村金融發(fā)展、政府支農(nóng)行為與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的九個變量的一階單整序列之間存在5個協(xié)整向量，他們之間可以建立VAR模型。

1.VAR模型定階。VAR模型中最重要的問題是滯后階數(shù)的確定，因此必須先確定VAR模型的結(jié)構(gòu)。滯后長度準(zhǔn)則給出了五種判斷方法，五種評價準(zhǔn)則給出了各自的最優(yōu)滯后階數(shù)，并以*表示，各種準(zhǔn)則不一致時，以多數(shù)較為合理。

表2 VAR模型滯后長度準(zhǔn)則

表2檢驗結(jié)果顯示，5個評價統(tǒng)計量都認(rèn)為滯后階數(shù)為2的VAR模型較為合理，因此建立VAR(2)模型。

2.VAR模型構(gòu)建與穩(wěn)定性檢驗。確定了VAR模型的階數(shù)之后，可以建立如下九維向量自回歸模型，進(jìn)一步分析政府支農(nóng)行為、農(nóng)村金融發(fā)展?fàn)顩r、農(nóng)村勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)之間的長期動態(tài)關(guān)系。VAR(2)模型表達(dá)式如下:

為了進(jìn)一步檢驗VAR(2)模型的穩(wěn)定性，可以運用VAR根圖來檢驗。如果被估計的VAR模型所有根模的倒數(shù)小于1，即位于單位圓內(nèi)，則模型是穩(wěn)定的。VAR根圖來檢驗結(jié)果如圖2，從圖中可以看出18個特征方程根的倒數(shù)值明顯在單位圓內(nèi)部，表明VAR(2)模型具有穩(wěn)定性，說明我們所建立的由政府支農(nóng)力度、農(nóng)村金融發(fā)展、農(nóng)村勞動力結(jié)構(gòu)與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長所構(gòu)成的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)具有穩(wěn)定性。

圖2 VAR(2)模型的根圖穩(wěn)定性檢驗

3.實證結(jié)論分析。根據(jù)所建立的VAR(2)模型，可以得到如下一些結(jié)論:

(1)政府財政支農(nóng)行為對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的影響。支農(nóng)支出占國家財政支出比重的滯后1期值和滯后2期值lnfinance(t－1)、lnfinance(t－2)對農(nóng)村居民人均純收入Lnincome、糧食總產(chǎn)量Lngrain均產(chǎn)生負(fù)向影響，但對農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值Lnproduction產(chǎn)生正向影響。農(nóng)村固定資產(chǎn)投資額占全社會固定資產(chǎn)投資額比重的滯后1期值lninvest(t－1)對農(nóng)村居民人均純收入Lnincome、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值Lnproduction、糧食總產(chǎn)量Lngrain均產(chǎn)生正向影響，影響系數(shù)分別為0.1420、0.3471、0.1664;農(nóng)村固定資產(chǎn)投資額占全社會固定資產(chǎn)投資額比重的滯后2期值lninvest(t－2)對農(nóng)村居民人均純收入Lnincome、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值Lnproduction、糧食總產(chǎn)量Lngrain均產(chǎn)生正向影響，影響系數(shù)分別為0.2637、0.3351、0.3183。

(2)農(nóng)村金融深化對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的影響。農(nóng)村金融規(guī)模指標(biāo)的滯后1期值lnscale(t－1)對農(nóng)村居民人均純收入Lnincome、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值Lnproduction、糧食總產(chǎn)量Lngrain均產(chǎn)生正向影響，影響系數(shù)分別為0.0837、0.5291、0.2035;農(nóng)村金融規(guī)模指標(biāo)的滯后2期值對lnscale(t－2)農(nóng)村居民人均純收入Lnincome、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值Lnproduction、糧食總產(chǎn)量Lngrain產(chǎn)生正向影響，影響系數(shù)為0.2538、0.1434、0.2990。農(nóng)村金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)的滯后1期值lnstructure(t－1)對農(nóng)村居民人均純收入Lnincome、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值Lnproduction產(chǎn)生正向影響，影響系數(shù)為0.0395、0.2853，對糧食總產(chǎn)量Lngrain產(chǎn)生負(fù)向影響，影響系數(shù)為－0.1795;農(nóng)村金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)的滯后2期值lnstructure(t－2)對農(nóng)村居民人均純收入Lnincome、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值Lnproduction產(chǎn)生正向影響，影響系數(shù)為0.1222、0.1652，對糧食總產(chǎn)量Lngrain產(chǎn)生負(fù)向影響，影響系數(shù)為－0.1362;農(nóng)村金融效率指標(biāo)的滯后1期值lnefficiency(t－1)對農(nóng)村居民人均純收入Lnincome、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值 Lnproduction、糧食總產(chǎn)量 Lngrain均產(chǎn)生負(fù)向影響，影響系數(shù)為－0.3070、－0.8064、－0.2993;農(nóng)村金融效率指標(biāo)的滯后2期值lnefficiency(t－2)對農(nóng)村居民人均純收入Lnincome、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值Lnproduction、糧食總產(chǎn)量Lngrain產(chǎn)生正向影響，影響系數(shù)為 0.3046、0.1816、0.4328。

(3)農(nóng)村勞動力結(jié)構(gòu)對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的影響。勞動力結(jié)構(gòu)的滯后1期值Lnlabor(t－1)對農(nóng)村居民人均純收入Lnincome和農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值Lnproduction產(chǎn)生正向影響、對糧食總產(chǎn)量Lngrain產(chǎn)生負(fù)向影響，影響系數(shù)分別為0.0723、0.2030、－0.2105。勞動力結(jié)構(gòu)的滯后2期值Lnlabor(t－2)對農(nóng)村居民人均純收入Lnincome、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值Lnproduction、糧食總產(chǎn)量Lngrain均產(chǎn)生負(fù)向影響，但影響程度都很小?？梢缘贸鲛r(nóng)村勞動力結(jié)構(gòu)對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)影響是:對糧食總產(chǎn)量產(chǎn)生最大的負(fù)向影響，表明農(nóng)村勞動力結(jié)構(gòu)中非農(nóng)從業(yè)人員越多越不利于糧食產(chǎn)量的提高;對農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生較大的正向影響、對農(nóng)村居民人均純收入產(chǎn)生較小的正向影響，表明非農(nóng)從業(yè)人員的增多有利于農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)村居民人均純收入的提高。

四、結(jié)論與建議

從國家財政支農(nóng)力度來看，財政對農(nóng)業(yè)的支持力度在逐步減弱。因此，一方面政府要加大對農(nóng)業(yè)的直接投資，特別是加大對農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資、引導(dǎo)循環(huán)經(jīng)濟(jì)、低碳農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，加強(qiáng)對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的引導(dǎo)，創(chuàng)造良好的農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境;另一方面政府應(yīng)推進(jìn)農(nóng)村金融體系的改革與創(chuàng)新。政府應(yīng)對農(nóng)村金融系統(tǒng)實施稅收優(yōu)惠、財政補(bǔ)貼、政策扶持等一系列優(yōu)惠政策，營造良好的農(nóng)村金融發(fā)展環(huán)境;盡快建立存款保險制度，以保護(hù)存款人的利益、應(yīng)對信用危機(jī);建立農(nóng)業(yè)貸款收益補(bǔ)償機(jī)制和風(fēng)險補(bǔ)償機(jī)制，以調(diào)動農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)放貸的積極性;建立合理的農(nóng)村信貸管理激勵與約束制度，引導(dǎo)農(nóng)村資金回流。

從農(nóng)村金融促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的途徑來看，農(nóng)村金融仍停留于規(guī)模水平和結(jié)構(gòu)效應(yīng)上，農(nóng)村金融配置效率依然低下，表明我國金融機(jī)構(gòu)在將農(nóng)村儲蓄就地轉(zhuǎn)化為農(nóng)村產(chǎn)業(yè)投資的效率上過于低下，農(nóng)村資金的外流使得農(nóng)村金融得到抑制。因此，我國應(yīng)健全農(nóng)村金融體系，形成一個以政策性金融為主導(dǎo)、合作金融和商業(yè)性金融為主體、民間金融和外資金融為補(bǔ)充的農(nóng)村金融市場服務(wù)體系，解決金融抑制問題，提高金融資源配置效率;創(chuàng)新農(nóng)村金融制度，大力發(fā)展農(nóng)村小額信貸、村鎮(zhèn)銀行、合作銀行等微型金融，提高信貸資源的到達(dá)率與配置效率;提高農(nóng)戶融資效率，通過農(nóng)戶資金互助組織、農(nóng)民貸款擔(dān)保協(xié)會、小額信貸小組聯(lián)保、農(nóng)民合作組織、龍頭企業(yè)與農(nóng)戶貸款擔(dān)保協(xié)議等形式，提高農(nóng)戶的信貸需求滿足率，降低農(nóng)村金融風(fēng)險。

從研究結(jié)論來看，盡管我國農(nóng)村勞動力結(jié)構(gòu)中非農(nóng)從業(yè)人員所占比重越來越大，但勞動力結(jié)構(gòu)的變化并沒有促進(jìn)農(nóng)村居民人均純收入的快速增長。因此，我國農(nóng)村勞動力不應(yīng)該只是向大城市轉(zhuǎn)移，而應(yīng)該將農(nóng)村金融與農(nóng)村勞動力就業(yè)相結(jié)合發(fā)展。農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該更好地支持符合產(chǎn)業(yè)支撐、綠色環(huán)保、規(guī)劃科學(xué)、可持續(xù)發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)的縣城和中心鎮(zhèn)建設(shè)，更好地支持縣域內(nèi)勞動密集型中小企業(yè)的發(fā)展，更好地支持農(nóng)村農(nóng)業(yè)技能與培訓(xùn)等社會事業(yè)的發(fā)展，更好地支持信用好經(jīng)營能力強(qiáng)的農(nóng)民生產(chǎn)和消費活動，一方面發(fā)揮農(nóng)村金融創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會與提高就業(yè)人員素質(zhì)的作用，另一方面促進(jìn)農(nóng)村富余勞動力向小城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，促進(jìn)農(nóng)村富余勞動力就地再就業(yè)。

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