福建省农业贷款深化与农民收入关系研究

2017-03-14商艺强陈燕翎傅玮韡庄佩芬

武夷学院学报 2017年12期

商艺强，陈燕翎,2，傅玮韡,3，庄佩芬

（1.福建农林大学经济学院，福建福州 350002；2.福建工程学院管理学院，福建福州 350108；3.福建农林大学计算机与信息学院，福建福州 350002）

农民作为农村经济活动的主体，对于农村的经济建设发挥着重要的作用，而农民的收入问题则始终是关系农民生存与发展的大问题,农民收入的增长又依赖于农业生产的发展。随着中国农村金融的不断发展，农业贷款成为农民获得农业生产资金的重要来源，与农民发展生产，增加收入之间具有密切的关系。当前学术界针对农业贷款与农民收入关系的研究已比较成熟，但很少有文章从农业贷款深化这一角度出发。因此，基于福建省数据，研究福建省农业贷款深化与农民收入之间的关系，不仅具有理论价值，也具有一定的现实意义。

1 文献综述

了解农业贷款与农民收入方面的文献对于研究农业贷款深化对农民收入的影响至关重要。有些学者认为农业贷款与农民收入之间存在正相关关系。孟兆娟和刘彦军通过对“郁南模式”的研究发现，农民收入的增长很大程度上得益于农业贷款等金融服务开展。在著名的“郁南模式”中，扩大农业贷款的范围成为其工作的重点，几乎所有的县域金融机构都被涵盖在这一范围之内。除此之外，“郁南模式”将农村金融需求作为业务开展的中心，并针对低收入农户，创新出新的贷款业务，这都在很大程度上增加了农民的收入[1]。杨春玲和周肖肖认为农业贷款、农业基本建设投资是促进农民增收的关键因素[2]。姚林香和肖建华也在研究中发现，生产性财政投入、农业贷款对农民收入增长具有一种良性作用关系，其二者可以促进农民收入的增加[3]。而有些学者通过研究发现二者之间并未存在正相关关系。郭燕枝和刘旭认为农业贷款对农民收入并没有显著的正向增加效应，农业贷款不是增加农民收入的关键因素[4]。吴永兴和袁天昂通过研究发现，农业贷款在一定程度上会使农民收入减少，其对农业贷款的增加具有阻碍作用[5]。刘艳华认为农业贷款对于农民消费及收入具有负向效应[6]。钱水土和许嘉扬也指出，农业贷款和农民收入之间虽然存在协整关系，但从短期来看，其抑制了农民收入的增长[7]。另外，对策方面，高云峰和王子键则提出应该注重对农村金融市场的建设工作，加大对农村金融市场的培养力度及其对农业贷款的资金供给，注重对农业贷款投放结构的调整和改善[8]。陈红红认为加快发展农村金融才是工作的重点，认为这能有效的满足农村经济主体日益扩大的对于信贷资金的需求[9]。李长生和颜玄洲则从两个方面出发提出对策建议。一是直观有效的增加农业贷款的额度；二是在贷款的过程中，必须综合考虑贷款的风险、收益，在此基础上不断创新出针对农民的金融服务[10]。

目前学术界关于该方面的研究多是以农业贷款与农民收入为研究对象，从其各自的现状、问题等角度出发，重点则多是根据所收集的时间序列数据，运用OLS回归分析、灰色关联分析、VAR模型等研究方法来实证分析农业贷款与农民收入之间具体关系。但是对于农业贷款深化与农民收入关系的研究较少，而且在变量选取上，存在一定的单一性。基于此，本文构建农业贷款深化这一指标，然后将其与农民收入做为研究对象，同时将农林牧渔总产值作为另外一项指标引入模型中进行分析。最后研究出福建省农业贷款深化与农民收入之间的具体关系并提出相应的对策建议。

2 福建省农业贷款及农民收入的现状

中央一号文件连续十三年以“三农”为主题，在强调“三农”的重要地位之时，也明确提出要加大对农村金融的支持力度，增加对农村地区的资金供给，引导信贷向农村发展。福建省作为中国重要的沿海省份，经济发达，同时也积极贯彻中央政策，近些年来，福建省加强对“三农”的金融政策引导和金融支持，增加县域金融机构数量，完善农村金融机构体系。对于农村地区的贷款支持不断加大，贷款数量呈逐年上涨趋势，农业贷款在农业生产中所发挥的作用也越来越大。

在农村经济快速发展的同时，农民收入也取得的明显的提升。纵观近二十年来的数据可以发现，福建省农民人均纯收入呈现出逐年增长的趋势，截止到2015年为止，已经达到13 793元。不仅数额逐年增大，而且农民的收入结构也在不断改善，家庭经营性收入在农民收入中所占比重逐渐减小，工资性收入所占比重逐渐增大，这都从不同方面说明了福建省农民收入正在不断向好的方向发展。

3 变量的说明、选取与模型的构建

3.1 变量的说明

本文主要研究的是农业贷款深化与农民收入之间的关系，选用农业贷款深化和农民收入两个变量进行研究，是基于农业贷款深化对农民收入有影响的判断。农业贷款深化反映的是农业贷款在农业生产活动中的作用程度，农业贷款深化不断增大，意味着农业贷款在农业生产活动中发挥的作用不断增加。更具体的说，即农民进行农业生产时所获得的农业资金越来越多，生产资金的充裕可以为农业提供更好的发展机会。基于此，有理由认为农业贷款深化会对农民收入产生影响。

除此之外，考虑到农林牧渔总产值对农民收入有重要的影响，本文在农业贷款深化和农民收入之外，另外引入农林牧渔总产值这一变量。农林牧渔总产值表示的是一定时期内农业生产的总规模和总成果，通常是按照农、林、牧、渔业产品产量乘上其各自的价格求得。农林牧渔总产值一定程度上代表了农民在一定时期内的生产劳动所获，这种劳动所获，其数值高低与农民收入增加与否之间具有密切联系。基于此，本文认为农林牧渔总产值会对农民收入产生影响。

在研究福建省农业贷款深化与农民收之间的关系时，除了选用农民人均纯收入外，另外选取了农业贷款深化、农林牧渔总产值两个变量，基于选用的这三个变量，通过构建模型，来进一步分析其二者与农民收入之间的关系。

3.2 变量的选取

对所选变量农民人均纯收入、农业贷款深化和农林牧渔总产值的具体指标说明如下。

农民人均纯收入（INC）：采用的1990-2015年福建省农民人均纯收入数据来自历年《福建统计年鉴》。

农业贷款深化（LOAN）：采用的农业贷款深化这一概念是参照麦金农和肖在1976年创立的金融深化理论提出的。金融深化指的是金融在社会经济活动中的作用深度化。而Goldsmith在1969年提出的金融相关比率FIR则被用于衡量一个国家金融深化的情况。在后来的研究中，学者将FIR概括为：FIR=金融资产/GDP，即用金融资产与GDP的比值来衡量一国金融深化的程度。因此，参照此公式，本文将农业贷款深化表达为：农业贷款深化=农业贷款/农业增加值。需要说明的是，该公式中农业增加值即第一产业增加值。但第一产业增加值并不等于农林牧渔总产值，它是农林牧渔业现价总产值扣除生产过程中消耗的各种物质产品价值之后的余额。本文用农业贷款、农业增加值二者之比所得的农业贷款深化这一指标来衡量农业贷款在农业生产活动中的作用深化度。换言之，本文用农业贷款深化来表示农业贷款在农业生产活动中所起的作用。本文中1990-2009年的农业贷款数据来自历年的《福建统计年鉴》，2010-2015年的农业贷款数据根据中经网县域金融机构贷款额整理得出。本文采用的1990-2015年的农业增加值数据来自历年的《福建统计年鉴》。

农林牧渔总产值（AGDP）：采用的1990-2015年的福建省农林牧渔总产值数据来自历年《福建统计年鉴》。

3.3 模型构建

在变量选取的基础上，本文构建如下模型来动态分析农业贷款深化对农民收入的影响：

INC表示农民人均纯收入，LOAN表示农民贷款深化，AGDP表示农林牧渔总产值，其中，LN均表示对数化后的数值。P为滞后阶数，T为样本个数，εt是扰动向量。为了消除异方差，使变量的线性趋势更加显著，本文对农民人均纯收入，农业贷款深化、农林牧渔总产值三个变量进行取对数处理，结果如图1所示：

图1 变量取对数趋势图Figure 1 Trend of variables after logarithm treatment

4 实证分析

4.1 单位根检验

为了避免回归分析中出现“伪回归的现象”，因此首先进行单位根检验，结果如表1所示：

表1 变量的检验Table 1 Testof variables

根据表1可知，农民收入、农业贷款深化、农林牧渔总产值三个变量的原始序列在5%的显著性水平下是显著的，即序列在原序列水平下是平稳的，序列为I(0)序列。

4.2 协整检验

由于变量均是原序列单整，可以得出这几个变量之间可能存在协整关系，本文采用Johansen协整检验方法进行检验。由于经济变量经常与滞后期有关，因此协整检验需要确定滞后阶数。首先根据AIC、SC信息准则确定最优滞后阶数，如表2所示：

表2 最优滞后阶数的选取Table 2 The selection of the optimal lag order number

根据表2可知，滞后阶数为2时，AIC、SC是最小的，所以选择最优滞后阶数为2，则协整检验滞后阶数选择为最优滞后阶数减1，因此，进行协整检验结果如表3所示：

表3 协整检验结果Table 3 The results of co-integration test

拒绝不存在协整检验的原假设，即变量间至少存在1个协整关系。协整方程如下所示：

由方程可知，农民收入、农业贷款深化和农林牧渔总产值三个变量之间存在长期稳定的协整关系。农业贷款深化和农林牧渔总产值对于农民收入均有显著的正向影响。

4.3 格兰杰因果检验

通过上文可知农民收入、农业贷款深化、农林牧渔总产值三个变量之间存在协整关系，接下来对三变量之间的因果关系进行检验。采用格兰杰因果关系检验，结果如表4所示：

表4 格兰杰因果关系检验结果Table 4 The results of Granger causality test

根据表4可知，在5%的显著性水平下，农民收入、农业贷款深化、农林牧渔总产值三变量两两之间均存在双向的格兰杰因果关系。

4.4 VAR模型建立

建立VAR（2）模型，结果如下所示：

建立VAR模型后，为进行脉冲响应分析，需对模型的稳定性进行检验，只有在VAR模型稳定的基础上才可以进行脉冲响应分析及方差分解，对VAR模型的AR根进行检验，结果如表5所示：

表5 根的稳定性检验Table 5 The stability testof the root

根据表5可知，AR根都小于1，在单位圆内，即所建立的VAR模型是稳定的。

4.5 脉冲响应分析

之后进一步进行脉冲响应分析，得到结果如图2所示：

图2 脉冲响应图Figure 2 Impulse response analysis

根据图2中上图可知，农民收入对农业贷款深化给予的一个标准差的冲击作出的响应，响应第1期为0，且响应在第3期以前都是有所滞后的，贴近零轴。在第3期以后逐渐增加，到第10期以后区趋于稳定，这说明农业贷款深化对农民收入的促进作用具有一定的滞后性。根据图2中下图可知，农民收入对农林牧副渔总产值给予的一个标准差的冲击作出的响应第1期到第10期都是正向的，而且不断增加，最终在第10期以后趋于平稳，这说明农林牧渔总产值能够在一定程度上促进了农民收入的增加。

4.6 方差分解

下面利用方差分解方法来分析农业贷款深化和农林牧渔总产值两个变量对农民收入的贡献度，结果如表6所示：

表6 方差分解Table 6 Variance decomposition

根据表6可知，农民收入受自身干扰的影响从第1期的100%降到第10期的57.835%，虽然逐其降低，但仍然占较大比重。农业贷款深化对农民收入的影响逐期增加，当预测期为10时，影响达到了36.967%。农林牧渔总产值总产值对农民收入的影响也是逐期上涨，在第10期达到了5.198%，但整体低于农业贷款深化对农民收入的影响。

5 结论及对策建议

5.1 结论

通过上文分析，可以得到如下结论：

第一，通过协整检验可以得出，长期来看，福建省农业贷款深化、农林牧渔总产值与福建省农民收入之间呈现正相关关系。

第二，通过格兰杰因果关系检验得出，福建省农业贷款深化与农民收入之间存在双向的格兰杰因果关系，这表明不仅农业贷款深化对于农民收入的增加有一定的促进作用，而且农民收入的增加也能进一步加大福建省农业贷款深化；另外，福建省农林牧渔总产值与农民收入之间也存在双向的格兰杰因果关系，这表明一方面农林牧渔总产值的增加能够促进农民收入的增加，另一方面，农民收入的增加也能促进农林牧渔总产值的增加；最后，福建省农业贷款深化与农林牧渔总产值之间也存在双向的格兰杰因果关系。

第三，通过脉冲响应分析和方差分解可以得出，农业贷款深化和农林牧渔总产值均对农民收入存在促进作用，但是整体而言，农业贷款深化对农民收入的影响更大。