中國農村金融發展對農民收入增長的影響研究
——基于2009—2018年數據的實證分析

劉 琪，李宗洙，PARK Jeng-woon

（1.青島農業大學，a.管理學院；b.經濟學院，山東 青島 266109；2.韓國農村振興廳，全州 54875）

改革開放以來，中國政府連續多年發布以“三農”為主題的中央一號文件，明確強調“三農”在政府工作中的關鍵地位，核心問題是促進農民增收。黨的十九大報告中提出了現階段中國社會的主要矛盾是人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分發展之間的矛盾，這一矛盾在農村地區尤為突出，截至2019年，農村貧困人口高達551萬人，農民收入狀況作為反映農村經濟發展水平的重要指標，增加農民收入是破解“三農”難題的關鍵。

農村金融作為農村經濟體系的基礎和核心，在促進農村經濟發展中具有舉足輕重的作用［1］。農村金融服務衍生于農村經濟的發展實踐，可以通過促進經濟增長和改變收入分配格局來影響農民收入水平［2］。隨著農村經濟的不斷發展，到2018年，中國農村居民人均純收入為14617元，是2009年6270元的近2.3倍，農村居民收入顯著提高。農民收入水平的持續提高離不開農村金融的發展，中國的農村金融與農村經濟存在長期均衡關系［3］。然而，中國的農村金融與農村經濟增長的正向作用關系并不能直接代替中國農村金融與農民收入增長的關系，這與中國經濟發展的事實相悖［4］。根據經濟增長和發展經濟學的一般理論，鄉村振興戰略的推進需要基本生產要素的支持，其中金融資本要素是最為基礎也是活力最大的要素之一，農村金融是鄉村振興的關鍵所在［5］。2018年中共中央和國務院印發了《鄉村振興戰略規劃（2018—2022年）》，提出要健全適合農業農村特點的農村金融體系，更好地滿足鄉村振興的金融需求［6］。然而，中國現實中的農村金融供求矛盾十分突出，一方面，黨的十九大報告已明確提出實施鄉村振興戰略，這必然會產生廣泛的金融需求；另一方面，在中國農村，金融抑制較為普遍，金融要素供給嚴重不足［7］。基于此，本研究以中國農村2009—2018年的相關數據為樣本對農村金融發展與農民收入間的實質影響進行實證分析，旨在促進農民收入及提供精準的農村金融服務。

1 中國農村居民收入現狀

農民增收和糧食安全一樣，一直堪稱農業農村發展的“頭等大事”。實施鄉村振興戰略，提升農民獲得感、幸福感、安全感，應該建立在農民收入持續穩定增長的基礎之上［8］。農信社改革試點以來，中國農村居民人均純收入連創新高，由2009年的6270元增長到2018年的14617元，農村居民人均純收入增速處于改革開放以來次高時期，但增速呈現放緩徘徊態勢（表1）。隨著農村經濟的全面發展和農村就業途徑的擴展，農民收入的來源結構也變得多樣化。2009—2014年，經營凈收入是農村居民人均純收入的第一大來源，工資性收入是第二大來源且與經營凈收入差距逐年減小。2015年農村居民人均純收入來源結構發生階段性轉變，工資性收入趕超經營凈收入成為農村居民人均純收入第一大來源。自2009年以來，經營凈收入在農村居民人均純收入中的占比逐年下降，工資性收入和轉移凈收入占比逐年大幅度上升，財產凈收入占比較穩定，上升幅度略小。2018年，工資性收入、經營凈收入、轉移凈收入和財產凈收入在農村居民人均純收入中分別占比41.0%、36.7%、20.0%和2.3%，工資性收入和轉移凈收入占比分別較2009年上升8.2個百分點和12.5個百分點，經營凈收入和財產凈收入占比分別下降20.6個百分點和0.1個百分點。2009—2018年，農村居民人均純收入增加8347元，其中工資性收入、轉移凈收入、經營凈收入和財產凈收入分別增加3938元、2447元、1767元和194元，分別占比47.2%、29.3%、21.2%和2.3%。由此可見，經營凈收入僅次于工資性收入，是農村居民人均純收入的第二大來源；盡管轉移凈收入的規模仍小于經營凈收入，但轉移凈收入對農村居民人均純收入增長的貢獻已經明顯超過經營凈收入。

表1 2009—2018年農村居民人均純收入來源結構變化

2 中國農村金融現狀

中國農村金融面臨著嚴重的供求失衡。從中國經濟發展模式來看，人口龐大的農村經濟發展明顯落后于城市。而造成發展失衡局面的原因是農村落后的工業和現代化發展使得與城市之間的差距越來越大，中國的城鄉二元經濟結構根深蒂固，城鄉收入差距加大。農村金融作為推進農村地區經濟發展的發動機，中國金融呈現出與城鄉經濟相對應的二元化特征。與城市相比，農村金融發展水平依然比較滯后，金融制度落后、基礎設施缺失、金融服務不足等問題仍然困擾著農村金融資源的可獲得性［9］。這使得本就落后于城市的農村經濟發展對農村金融助力的需求更加明顯，農村金融供求失衡現象嚴重。

中國農村金融機構在分布上不合理。農村地區經濟落后、交通不便，農村金融機構數量和城市相比較少，這使得農戶獲取金融資源的空間距離過遠導致成本較高，具體來源有交通成本、克服因空間距離帶來的信息不可得而造成的人力與物力成本。

中國農村金融機構逐利性、商業性嚴重。農業生產的特點是周期長、風險大、投資回報率低，這些決定了對于以利益最大化為目標的商業性金融機構便缺少吸引力［10］。此外，農村客戶單筆貸款額度低，對涉農金融服務宣傳接受度差，為避免損失，金融機構對農村客戶提高準入門檻，將目標群體拒之門外［11］，使得原本金融資源缺失的農村地區雪上加霜，農村企業和農戶享受的金融資源少之又少。

中國農村金融資源流失嚴重。被“金融排斥”的農村地區和群體在無法享受到正規金融機構帶來的金融服務的同時，民間金融面臨進入市場困難、準入門檻高、金融資源流失的局面［12］。農業生產方式的轉型需要大量信貸資金的支持，而農業信貸資金存貸差在擴大、存貸比在下降，農村資金外流［13］。金融機構不愿意以農村客戶為服務對象，這使得農村金融資源流向利潤豐厚的城市。

農村金融信貸體系不健全。農村客戶受教育程度低，文化素質低下，誠信意識淡薄，農村金融信貸體系不完善導致躲債、賴賬等失信現象嚴重。農村金融市場面臨著農戶“貸款難”與金融機構“難貸款”的雙重困擾，限制農村正規金融結構供給［14］。農戶缺乏有效抵押物和高等級信用，交易平臺和抵押模式老舊，缺少政策支持［15］。農村客戶融資困難，制約專業化、集約化和規模化的農業發展、農村經濟進步和農民增收。

3 指標設定與數據來源

3.1 指標設定

鑒于目前中國農村金融發展對農民收入增長的影響研究成果，選取農村總貸款額、農業保險賠付額、農業保險保費、農村地區國家財政支出4項指標來衡量中國農村金融發展水平，建立農村金融服務指標體系（表2）。

表2 農村金融發展指標

3.2 數據來源與數據處理

本研究所涉及的中國農村居民人均純收入、農村人口數據來源于2009—2018年的《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》，農村人均總貸款額、農業保險人均保費、人均保險賠付額和農村地區人均國家財政支出數據來源于經管之家網站資源。

為了更好地探索農村金融發展和農村居民收入之間的關系，選取2009—2018年農村金融服務水平（F）的綜合得分作為自變量，2009—2018年中國農村居民人均純收入（Y）作為因變量，通過構建向量自回歸模型進行探究。為減輕數據的波動幅度，對數據進行標準化處理之前，首先對中國農村居民人均純收入Y進行對數變換，以便于對向量自回歸模型的構建。

4 實證分析

4.1 相關性檢驗與主成分分析

4.1.1 相關性分析 對本研究的實證數據矩陣進行相關性檢驗，來確定各變量之間是否具有相關性。由表3可知，變量間相關系數都大于0.3，說明該實證數據矩陣不是單位矩陣，即基礎數據彼此不相關，因此可以繼續做主成分分析。

表3 相關性矩陣

4.1.2 KMO和巴特利特檢驗 對本研究所選取的樣本進行KMO檢驗和巴特利特檢驗。一般地，KMO值越接近于1，越適合于作因子分析；KMO值越接近于0，越不適合于作因子分析。由表4可知，KMO檢驗的概率值大于0.7，說明本研究選定的農村金融服務體系各項指標之間相關度較高。近似卡方是75.688，單側概率P值為0，P值小于顯著性水平0.01，檢驗結果是拒絕原假設的。

表4 KMO和巴特利特檢驗

4.1.3 主成分分析 對相關變量指標進行信息提取，由表5可知，其農村金融服務體系中4項指標的提取值均達到0.9以上，接近1，各項指標信息損失很少，包含了原始數據的重要信息。由表6可知，初始特征值為3.874，明顯大于1。因此該農村金融服務體系的主成分只有一個，且對主成分的累積方差貢獻率為96.860%，遠遠高于80%。通過對因子進行主成分分析，成功提取出一個主成分因子，這個主成分因子只有一個，能夠表達原始數據96.860%的信息，符合主成分評價的標準。

表5 公因子方差

表6 總方差解釋

由表7可知，該體系中的各項指標成分值在96%～99%，對于主成分的載荷度是比較高的。綜上可說明該主成分能夠表達原始數據的大部分信息，與各指標具有較高的相關度。

表7 成分矩陣

由表8可知，中國農村金融服務水平穩步提升。但在2014年之前，受中國農村金融大力整治的影響，國有的商業銀行逐步退出農村金融的舞臺，農村發展經濟扶持力度縮小，中國農村金融發展在較長一段時間內處于萎靡狀態，農村金融服務水平分數出現負值；隨著農村金融改革的不斷深化和國家對農村金融的政策扶持，中國農村金融服務水平加速發展，在2014年農村金融服務水平分數出現正值，且呈現逐年上升態勢。

表8 農村金融服務發展水平

4.2 實證檢驗結果與分析

4.2.1 平穩性檢驗 對序列中的各變量進行A D F單位根檢驗，以防偽回歸。通過Eviews8.0軟件得到計算結果。由表9可知，在5%的顯著性水平下，拒絕原假設，P均小于0.05，證明該時間序列是平穩的，可以進行計量分析。

表9 A D F檢驗結果

4.2.2 協整檢驗 對平穩的時間序列進行一元線性回歸分析，得到回歸方程Y=0.515F-0.001。對回歸方程的殘差R進行A D F檢驗，其中滯后階數為0，c=0，t=0，殘差單位根檢驗結果見表10所示。由表10可知，在5%的顯著性水平下，序列R是一個平穩的序列，這說明農村金融服務發展水平F和農村居民人均純收入Y之間是長期均衡穩定的。

表10 殘差單位根檢驗結果

4.2.3 VAR模型的建立 利用AIC、SC信息準則對滯后期進行選擇，選定滯后期是2，對VAR模型進行單位根檢驗。由圖1可知，4個特征根均落在單位圓里面，因此該模型不具有單位根，說明該模型是一個穩定的模型，由此繼續做脈沖響應。

圖1 VAR模型AR根圖

4.2.4 脈沖響應 由圖2可知，農村金融服務水平F對農民人均純收入Y的沖擊響應效果一直在X軸的正上方，呈現正向效應。短期內，農民人均純收入呈現暴發式增長的趨勢，其額度是原始收入水平的4倍多，但在滯后二期時，農村居民人均純收入對來自農村金融服務發展水平的正向沖擊的效應出現惡化，并在滯后三期時達到頂點，隨后農民收入得到改善；中期內，農村居民人均純收入對來自農村金融服務發展水平的正向沖擊再次呈現正向效應增強，在滯后五期時出現惡化，一直持續到滯后六期；長期內，從滯后六期開始，農村居民人均純收入對來自農村金融服務發展水平的正向沖擊一直呈現正向效應且趨于平穩。因此，農村居民人均純收入對來自農村金融服務發展水平的正向沖擊一直呈現正向效應，農民收入水平得到了切實的提高，但在一定時期內效應存在一定的滯后性并出現惡化。促進農民增收是農村經濟發展的最終目的，政府只有大力投入農村金融穩健發展，才能有效地促進農民增收。

圖2 農民人均純收入對農村金融服務水平的脈沖響應累計

4.2.5 方差分析 對VAR模型進行方差分解分析，進一步從不同的結構進行評價判斷。由圖3、圖4可知，農村居民人均純收入Y對其自身的貢獻率隨著時間的變化而持續遞減，在滯后二期時降到80%；農村金融服務水平F對Y的貢獻率隨著時間的變化而持續遞增，并在滯后二期時達到峰值20%，貢獻率較大。

圖3 農村居民人均純收入對其自身的貢獻率

圖4 農村金融服務水平對農村居民人均純收入的貢獻率

5 深化農村金融服務的對策建議

對構建的評價體系運進行分析可知，農村金融服務水平F的綜合得分在2009—2013年間一直是負值，這表明農村金融服務水平發展十分落后。F的綜合得分在2014年后變為正值，這表明政府在全面發展農村金融上得到了一定的突破和收獲。

通過對本研究選定的農村金融服務水平（F）和農村居民人均純收入（Y）兩個指標進行線性回歸分析發現，農村金融服務水平對農村居民人均純收入的影響效應呈正比例關系，影響顯著，因此必須精準發展農村金融。具體表現為：①改進農村金融制度，降低門檻，建立全方位、多維度的農村金融服務體系，立足有效服務“三農”這一終極目標；②豐富農村金融產品，創新農村金融服務體系，打破因農村金融創新匱乏而帶來的經濟貧瘠，提高農業生產效率；③提升金融服務，加強監管、明確職責，加大扶持力度，完善農村金融服務發展環境；④與時俱進，將農村金融服務發展與互聯網金融更好地融合，將創新扶持力度投入到金融產品的發展中，在農民當中大力普及金融教育知識，加強農民之間的信息擴散與接受能力；⑤不斷推進農業科技創新，提高農產品效益，將科研成果轉化為現實生產效力，最終實現農村經濟效益增加、城鄉經濟發展均衡、農民收入增加，促進現代化農村經濟建設。