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—以安徽省16个地市为例
赵晓洋
(中国人民银行宿州市中心支行安徽宿州234000)
摘要：本文基于农村金融功能，通过烦权法构建反映农村金融发展状况的指标体系，并基于面板模型实证分
析2012-2019年妥徽各地市农村金融发展状况及对农民增收的影响。实证结果显示，妥徽省农村金融发展总体水平
位于中等，对农民增收促进作用明显，但存在显著地区差异。同时，长期看城镇化率对农民增收促进作用显著，但
短期需警惕城镇化快速推进制约当年农民增收现象。为此，从强化农村经济政策协调融合、加强农村金融供需两端
结构性改革、加大金融监管考核等方面提出农村金融发展促进农民增收的优化路径选择。
关键词：乡村振兴农村金融发展指数农民增收
【中图分类号】F830.5【文献标识码】A
一、文献综述
农村金融发展促进农民增收的机制一般可分为直接、间接两种。直接机制主要是农村金融发展拓宽了金融服务类型，资金信贷的可获得性得到提升，融资成本下降，促进农民增收。间接机制主要通过金融发展促进经济增长，进而通过增加就业、提高转移支付实现农民增收。关于金融发展与农民增收关系，现阶段更多的研究是通过金融发展与收入差距关系的研究揭示。这方面，国外已有较系统的研究成果，主要代表有金融结构论、金融约束论、金融深化论、金融功能论等，标志金融发展理论体系的创立。近年来，尤其是乡村振兴战略概念提出后，关于金融发展与农民收入增长关系，主要有三类观点：一是金融发展显著促进农民收入增长。陈钦等(2019)研究发现，随着金融支农等政策支持力度加大，农村金融规模和效率逐步提高，农民收入显著增长。二是金融发展不一定促进农民收入增长。如周一鹿等(2010)基于我国1978—2008年农村金融资源开发与农民收入的实证表明，短期内农村金融发面板模型
【文章编号］1007-841X-2021(1)-0013-06
展并未显著促进农民增收，长期则存在阻滞作用。三是金融发展与农民收入增长呈非线性关系。如李德荃(2018)实证发现，山东省各市金融发展水平存在两个门槛、可分为三个区间。具体看，金融发展较低阶段，金融发展普遍抑制农民增收；金融发展第二阶段，对农民增收影响不显著；金融发展较高阶段，显著促进农民增收。
鉴于现有相关文献对农村金融发展水平的刻画大都基于地区全口径金融数据构建地区金融发展指标体系，或用金融相关率、农村存贷比等单一指标简单度量，忽略城乡金融二元结构的现实及农村金融发展的复杂性。为此，本文基于农村金融功能构建反映农村金融发展状况的指标体系，并以2012-2019年安徽省各市数据实证分析农村金融发展水平对农民增收的地区差异，探讨提升农村金融发展水平增加农民收入的路径。
二、指标构建及数据描述
(一)农村金融发展水平指数的构建
鉴于当前有关农村金融发展水平的度量方法大都未
2021.1帚傷复駐13
体现出城乡金融“二元”结构性和农村金融的复杂性，以至于或者无法体现农村金融对农村经济体中数
中国人去冰岛安全吗量最大的经济主体“农户”和直接生产者“农民”的金融支持情况，
太平国家森林公园门票或者无法体现农村金融对农民经济中最重要的产业“农林 牧渔业”的金融支持情况。鉴于此，本文在借鉴付园元（2014）、苏亚民（2017）等学者研究成果的基础上，从农村金融持续促进农村经济高质量发展的角度出发，建立 适合农村金融功能的农村金融发展指标体系。具体从四个方面衡量：
1.农林牧渔业贷款与农林牧渔业增加值（含农林牧渔服务业）之比，记为片。
2.农业人口人均小微企业贷款与地区户籍人口人均贷款之比，记为尸2。其中：农业人口人均小微企业贷款=农村企业级各类组织贷款余额/农业户籍人口；地区户籍人口人均贷款=地区各类贷款总额/地区户籍人口总量。
3.农业人口人均贷款与地区户籍人口人均贷款之比，
记为尸3。其中：农业人口人均贷款=农户贷款/农业户籍人口。
4.涉农贷款中非城市企业及各类组织贷款占比，记为尻。
综上因素，农村金融发展水平的度量公式为：
F=a1F1+a2F2+a3F3+«4F4（1）
（二）指标的选取和数据描述
1.解释变量。农村金融发展综合指数衡量农村金融发展水平。此外，考虑到地方经济发展、财政政策等方面对推进乡村振兴发展、促进农民增收也有较大影响，选取地方生产总值、地方财政支农力度及城镇化率等控制指标一同纳入解释变量，具体描述如下：
（1）地区经济发展水平（GDP），用人均生产总值衡量；（2）地方财政支农力度（G0V），用地方财政总支出中农林牧渔支出占比衡量；（3）城市化率（CIT），用各 市户籍总人口中非农人口占比衡量。
2.被解释变量。当地农民可支配收入水平（INC），用各市农村居民人均纯收入衡量。
上述指标数据来源于安徽各市统计年鉴、各市2019年国民经济和社会发展统计公报，个别缺失数据用均值插值法拟合插值。
（三）面板数据回归模型的设定
含有N个个体成员方程的面板模型简化形式如下：
z=l,2…—,N（2）其中，升是维度被解释变量向量，x,•是Txg维度解释变量矩阵，必和並的各分量是截
面成员的经济指标时间序列。截距项a,•和Ex1维系数向量几，其值受不同个体影响。儿是T xl维扰动项，满足均值为零、方差为k假设。
根据截距项向量和系数向量中各分量不同限制要求，
可将含N个截面方程面板数据回归模型划分为3种类型：无成员影响的固定系数模型、变截距模型及含有成员影响的变异数模型。同时还有时期固定影响，可进一步引入包含时期个体恒量的固定效应变截距模型，称为个体时期固定效应回归模型。
三、安徽各地市农村金融业发展对农民增收实证分析
（一）单位根和Hausman检验
在建模前，需先对数据进行单位根检验，本文选择LLC 方法对样本指标进行单位根检验，检验结果显示农民人均纯收入、农村金融综合发展水平、城镇化率、财政支农力度在1%的水平上拒绝原假设；人均生产总值在10%的水平上拒绝原假设，可以认为所有样本指标序列具有平稳性。
本文是对比分析安徽16个地市农村金融发展水平等4个因素对农民收入水平影响，数据包含安徽所有地市，选择 固定效应面板模型进行分析是合理的。同时，Hausman统计值为90.44，对应概率为0.000，表明应建立固定效应面板模型。
（二）固定效应回归模型构建
1.面板数据模型的检验与拟合。上文Hausman检验结果显示，为本文样本数据序列构建一个固定效应面板模型是合适的。接来下首先验证样本数据符合何种面板模型结
14椅倔2021.1
经济金冒!I 构，以消除模型设定的偏差，提高参数估计精准度。
安徽各地市经济结构、地理环境和文化底蕴各有千秋，对当地经济发展和农民收入的影响程度差异较大，对各市进行对比分析是必要的。同时，随着经济的发展，不同时期对农民收入会产生特有影响，因此，在研究各地市农民人均纯收入差异的同时也应进一步分析时期变化对农民人均纯收入的影响。为此，尝试构建含有时期影响的变截距模型是一个合理假设。
本文首先构建混合面板模型、个体固定效应模型、个体时期固定效应模型，从中择优选择面板模型形式。通过Eviews7软件构建的三个模型拟合效果结果见表1：
面板模型形式R2调整值残差平方和DW统计值
混合模型0.69902 3.6019140.4502个体固定效应模型0.875308 1.283035 1.0596
个体时期固定效应模型0.9154730.813024 1.0800由表1可知，上述三种模型中，个体时期固定效应模型拟合效果最优，其具体形式如下：
INC=0.4179+a*+0.4513人+0.1740GZ>^+0.038GOI；-0.2081C77；,+/,（3）
式（3）中：0.4179为农民自身能力增收平均水平或农民自发创收能力（不依靠当地经济等外部环境因素），a；为Z市农民自身能力增收水平对全省农民自身能力增收水平均值的偏离，反映农民人均纯收入的结构差异；力为反映时期影响的时期个体固定效应，反映时期变化所带来的农民人均纯收入的结构变化。
地区估计值偽估计值
合肥市-0.325043-0.776362
芜湖市-0.053355-0.537071
蚌埠市0.0675220.069076
淮南市0.1598360.111553
马鞍山市-0.013256-0.392304
淮北市-0.128844-0.406821
铜陵市-0.081828-0.300118
安庆市-0.0847550.043768
黄山市0.031310.043252
滁州市0.0192070.09944
阜阳市0.1098260.494544
宿州市0.0747810.412393
六安市0.0484430.377373
亳州市0.1274230.516074
池州市0.0192070.09944
宣城市0.0295280.145762
时期t/年齐估计值
2012-0.220894
加拿大首都是哪个城市2013-0.157735
2014-0.015257
20150.066639
20160.072062
20170.114224
20180.140961
20190.15235
由表2可知，加入时期影响后，安徽16个地市农民自身能力创收水平差异虽变化较大，但总体差异趋势变化较小，其中淮南、亳州、阜阳3市农民自身创收能力相对较强，合肥、淮北、安庆3市相对较弱。而未引入时期影响的个体固定效应模型拟合结果中，亳州、阜阳、宿州3市相对较强，合肥、芜
湖、淮北3市相对较弱。显示出，农民自发创收能力与当地经济发展水平大致呈负相关关系，或是因经济较发达地区的农民更多依赖经济发展红利增收，而经济欠发达地区农民则更多通过“自强”增收，收入中靠自身资源创收占比相对较高。
表3显示，2012-2019年，安徽农民人均年纯收入与时期高度正相关，且2015年以来，％值由负转为正，表明随着时间迁移，在同等条件下，2015-2019年安徽省农民人均年度纯收入因时期特定影响增收幅度较显著。这或许是因为2015年中央农村工作会议提出“农业供给侧结构性改革”之后，全国深入推进农业供给侧结构性改革，金融资源对“三农”领域支持力度不断加大，使农民增收产生显著性改善。
通过式（3）发现，在4个解释变量中，农村金融发展水平对农民增收促进作用最大。城市化率拟合系数为负，
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表明城镇化推进并未显著促进当期农民快速增收。或许是
因为城市化率的推进对当期“三农”领域产生一定的挤出 效应，及农民市民化带来的农民体收入结构变化。
2.变系数固定效应回归模型的构建。上文构建的个体
时期固定效应模型中，用变化的截距项来表示横截面成员 的影响，而忽略表示成员差异的变量影响。然而，现实中
各地变化的经济金融结构等因素或引发反映经济金融结构 的参数随着横截面成员的不同而变化。因此，有必要进一
步考虑这种系数随横截面个体的变化而变化的变异系数模 型。鉴于本文主要目的是对比分析安徽16个地市农村金融
发展水平对农民增收影响的地区差异，因此本文尝试构建
解释变量中仅农村金融发展水平系数具有地区差异的变系 数模型。
本文使用GLS 法对农民人均纯收入的固定效应变系数模 型进行拟合，结果如下：
INC., = -0.4199+ a. + /?/., + 0.0695 GOV., + 0.2423 GZ ）?, + 1.1155C/T, （ 4 ）
（0.0031）
长江三峡在哪个省哪个市
（0.1114）
（0.0000）
（0.0000）
结果显示，/调整值为0. 9786，残差平方和为
0. 5554, DW 值为1. 540，拟合结果均优于上文个体时期固定
效应模型，因此构建变系数模型是合适的，表明随时间推 移，各市农民增收结构进一步发生了变化。
式（4）中，反映各市因农村金融发展水平不同而产生 的农民增收差异的系数几，及对农民平均自发增收偏离值%*
的估计结果，几、％*—起刻画了农民人均年纯收入的结构差
异。
地市ai*估计值炕估计值
合肥市-1. 3427
3.3891芜湖市0.7593-3. 0849
蚌埠市-1.95068. 3617淮南市
0. 25560. 6276马鞍山市0.1532-0. 4829
淮北市
-0. 4310 1.4085铜陵市-1. 8707
7.5519安庆市 1.0111-1.2678
黄山市-0. 2138
1.5263滁州市0. 6031-0. 5871
阜阳市
-0.1702
2.4761
宿州市0. 3623 1.0716六安市
1. 4308
-1.9440亳州市0. 0542 1. 9380
池州市
0. 6031-0. 5871
宣城市
0. 7462
-0.5175
由表4知，2012-2019年，各市农民自发增收水平显著 不同，且各市农村金融发展水平对农民增收影响存在显著 差异。如蚌埠、铜陵、合肥等9市农村金融发展水平对当地
农民增收不同程度有促进作用，其余7市则不同程度制约 农民增收。显示出，各市农村金融发展水平对农民增收呈
“正负”两种截然相反的影响效应。结合各市农村金融发 展水平看，在经济社会发展水平一定情况下，2012-2019年
安徽省农村金融发展水平偏高的地市，农村金融发展水平 对农民人均纯收入的边际促进效应反而偏低。或是因农村
金融发展水平较高的地区财税等支农力度相对不匹配，导
致金融、财税等惠农政策协调融合度不高，影响政策效应 合力，农村金融发展水平的提高对农民人均纯收入增长的 边际促进效应反而较低；反之则反。类似居民收入对居民
边际消费倾向的经济逻辑关系。
（三）主要结论
实证结果显示，安徽实施乡村振兴战略以来，对全省
农村金融发展、农民增收促进效应明显，但仍面临农村金
融整体发展水平不高，对促进农民增收效应具有显著地区 差异，甚至有的地市农村金融发展水平对农民增收呈一定
抑制作用。
1. 安徽农村金融发展水平整体位于中等水平，呈“W ”
式波浪趋升态势。“三农”项目试点工作推进力度大的地 市，农村金融发展水平提高较为明显。随时间推移，农业
供给侧结构性改革带动的新一轮农村金融改革成效显著， 对农民增收改善显著，各市农村金融发展水平差距呈缩小 态势。
2. 安徽农民自发增收平均水平较低，农民自发创收
能力与当地经济发展水平整体负相关。总体看，经济较发 达地区农民更多依赖经济发展红利增收，而经济欠发达地
16齐修伽
2021.1
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区农民则更多通过“自强”增收，收入中靠自身资源创收占比相对较高。一定程度显示，安徽欠发达地市农民营生技能匮乏，向新型农民身份转换缓慢，对金融资源尤其传统正规金融需求不高（农民人均贷款不足地区人均贷款1/5），制约农村金融发展。
3.总体看，安徽农村金融发展状况对农民人均纯收入增长具有显著促进作用，在经济社会发展水平一定的情况下，农村金融发展水平较高的地市，其农村金融发展水平对农民人均纯收入的边际促进效应反而较低。
4.长期看，城镇化率显著促进农民增收，但短期易加剧农村“抽水机”效应，在一定程度制约当年农民增收。或是因地方政府为确保城镇化年度目标任务实现，金融、财政、人才等资源加速向城镇倾斜，当期农村地区“抽水 机”效应加剧，短期制约农民人均纯收入增长。
四、农民增收视角下农村金融改革的路径选择
新时期，在乡村振兴战略背景下，农村金融改革任重道远。各部门应高度重视当前农村金融发展过程中诸多不平衡、不充分问题，深入推进乡村振兴战略，强化宏观政策协调融合，持续加大农村金融供需两端结构性改革力度，推进城乡金融资源合理有序配置和城乡金融服务均等化，促进农民快速可持续增收，最终实现共同富裕。
（一）持续推动政策深度融合，实现全局最优
在促进经济发展的过程中，将各部门从自身角度认为是对的措施整合到一起，有可能出现"合成谬误”。避免 “合成谬误”关键在于推动政府实现更高层次上的统筹，
避免“各守一摊”，加大政策协调融合，对各部门出台的改革政策进行公共效应评估，避免无意动作引发资源浪费，或各部门为坚守各自“局部最优”导致“全局最优”无法实现。为避免乡村振兴战略发展中的"合成谬误”，
鉴于农业天然性弱质产业及准公共品产业的基本现实，各级政府应实施农政公共化，加大公共财政支撑，切实发挥财政政策的引领保障作用。同时，补齐农村金融短板，构建乡村融资风险补偿机制，充分发挥金融、财政“两只手”作用及"几家抬”合力，实现农业农村优先发展。另外，坚持保障和改善民生，加强与脱贫攻坚政策深度结合，通过''政府+银行+保险+扶贫农户”四位一体模式，建立扶贫小额贷款风险补偿机制，解决贫困户融资难问题。
（二）推进农村金融组织多元化，打通金融政策传导“最后_公里”
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现阶段，我国农村金融系统分为正式（商业性、政策 性金融等）与非正式（农村资金互助组织等）两大类。商业性银行因追求盈利最大化，其趋利性动机导致大量农村资金外流，而政策性金融机构因无
法直接给农户与小微企业提供金融服务，制约其支农功能。内生于农村的非正式金融组织，基于人情法则能较好解决正式金融在对农村金融服务中存在的信息不对称等困境，满足农村资金需求，
但因市场分割特征明显、风险管控隐患大，贷款规模和范围受限。故在当前金融流动性过剩基本情况下，应深入发展多元化农村金融组织，适度放宽农村非金融组织市场准入条件，建立健全正式与非正式金融组织分工协调的垂直合作金融体系，降低金融运行成本。协同推进城镇化建设和乡村振兴发展，防止因短期城镇化致使农村金融等资源大量外流现象，形成农村本地资金"留得住”，外部资金“流进来”的新格局，确保农村地区金融等要素合理充裕。
（三）创新金融产晶和服务方式，提升农村金融普惠性、有效性。
一是推行农户'‘白名单”制度。构建省市县三级益农社数据共享服务体系，联合农村信用体系，确定农户“白名单”，并依托“白名单”进一步实施农户差异化信贷政策。二是创新性地运用金融工具。立足当前我国小农户与现代农业衔接这一最现实问题，推进农户合作化，加大农业供应链金融产品创新，强化利益联合机制，依托核心企业提髙小农户和新型农业经营主体融资可得性。同时，
创新贷款合作、抵押、担保方式，加大绿金融创新，拓
2021.1彳侈£魅17
