农村金融效率和农业劳动力转移对农民收入影响的实证分析

陈 啸，宋陆军

（1.山西财经大学 财政金融学院；2.太原学院 财会系，太原 030000）

0 引言

近年来，通过“惠农”政策的大力实施，农村经济有了飞速发展，而农村金融的深化发展对于农村经济的增长起着至关重要的作用。随着农村金融改革的不断推进，多层次、多样化的农村金融服务模式在促进农村产业深度融合发展、拓宽农民增收渠道的同时，也为激活、创新农村金融市场潜力指明了方向。农村金融效率的提高可以更快地推进农业现代化进程，对提高农民生活水平，缩小城乡差距有着重要的意义。农村金融效率的相关研究由于其研究视角不同，研究的内容也各异。但现有的文献鲜有分析农村金融效率、农业劳动力转移与农民收入之间的关系问题，同时因全国各地区农村经济发展水平与金融发展水平存在较大的差距，对于它们之间的关系其研究结论也存有差异。基于此，本文拟运用实证方法，来梳理与分析农村金融效率、农业劳动力转移与农民增收三者之间的关系，并提出可行的对策建议。

1 农村金融效率计算

1.1 计算方法

目前学术界常用的计算效率的方法有数据包络分析（DEA）和随机前沿分析（SFA）。其中，DEA方法无需估计参数即可测算多产出问题的效率，故本文选DEA方法来计算中国农村的金融效率。数据包络分析方法最早用于生产效率的测算和比较，后经学者的不断改进，将其广泛用于计算生产、运营和创新等方面的效率。基于DEA-Malmquist指数方法的计算公式如下：

其中，M表示农村金融效率，若M＞1，说明t～t+1期的农村金融效率有所提升；反之，若M＜1，则表示农村金融效率下降；若M=1，表示t～t+1期的农村金融效率不变。式中的TC、TE分别为技术进步指数与技术效率指数。

1.2 指标选择

运用DEA-Malmquist指数方法测算金融效率首先需要确定投入指标和产出指标。在综合考虑数据的可获取性和有效性后，本文选择农村地区金融机构从业人员（JRCY）、农村金融机构网点数量（JRWD）和金融机构涉农贷款余额（SNDK）作为投入变量，选择第一产业产值（YCCZ）作为产出变量。上述指标使用2004—2016年中国30个省份（西藏多个年份的数据缺失，因此剔除。不含港澳台数据）的省际面板数据。需要特别指出，文中所涉及到的数据是从相应年份的《中国统计年鉴》《中国经济年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国区域金融运行报告》以及全国农村固定观察点数据、wind数据库查询后获得的（见表1）。另外，为了消除各变量量纲级不统一所带来的可能误差，本文对投入和产出变量均进行对数化处理。

表1 农村金融效率投入与产出变量选择

1.3 农村金融效率结果及分析

为了确保实证结果的有效性，首先要检验投入和产出变量的相关性。相关性检验结果见表2。经验证，三个投入变量和产出变量之间存在显著正相关关系，并且三个产出变量之间也存在显著的正相关关系，符合DEA-Malmquist模型对于投入和产出变量的要求，可以进行下一步计算。

表2 投入和产出变量之间的相关系数矩阵

为了对比分析全国不同区域农村金融效率的高低，本文分成东、中、西部三个地区来研究，通过运用deap 2.1软件对投入产出变量进行处理，得到了中国不同地区及全国2005—2016年的农村金融效率，结果如表3所示。

表3 中国不同区域农村金融效率

由表3可知，第一，2005—2016年间中国农村金融效率整体呈现持续增长的态势，年均TFP为1.004，意味着农村金融效率年均增长率达到0.4%，农村金融效率的提升主要来源技术效率TE的提高（1.011），相比之下技术进步指数TC却呈现明显的下降趋势（0.998）。第二，中国的东部、中部和西部地区的TFP分别为1.008、1.004和0.998，表明东部和中部的农村金融效率均有所提升，年均提升率分别为0.8%和0.4%，东部地区提升幅度最高，中部地区提升幅度次之，但西部地区的农村金融效率有所下降，年均下降幅度为0.2%。东部地区农村金融的技术进步和技术效率均有所提高，中部和西部地区均处于农村金融技术进步有所下降但技术效率有所提升的态势。第一和第二点结论表明，虽然近年来中国持续加大向农村地区的金融资源投入，但由于农村地区的生产力水平普遍相对落后，致使大规金融资源投入难以充分有效地转化为产出，造成了农村金融效率提升幅度较小或不明显。第三，自2005年以来，中国不同地区的农村金融效率增长动力机制出现分化，使得中国农村金融效率呈现一定的空间差异性。

2 模型建立

其中，SR为省份i在t时期的农村居民人均纯收入。XL为省份i在t时期的农村金融效率，用前文求得的TFP指数作为代理变量。ZY为省份i在t时期的农业劳动力转移变量，用各省份县域农业人口比重作为代理变量。X为控制变量，除农村金融效率和农业劳动力转移外，政府的农业财政投入（CZZN）、固定资产投资（GDTZ）、农用机械总动力（NJDL）、农作物受灾面积（SZMJ）、农产品价格（NCJG）等因素同样会影响到农民的收入，本文用这6个变量作为控制变量，实证模型最终形式如下：

其中，CZZN为省份i在t时期的财政农业投入，GDTZ为省份i在t时期的第一产业固定资产投资完成额，NJDL为省份i在t时期的农用机械总动力，SZMJ为省份i在t时期的农作物受灾面积，NCJG为省份i在t时期的农产品价格指数。同时为了统一各变量的量纲级，使实证结果更加稳定和可靠，本文对被解释变量和各控制变量进行对数化处理（实证分析部分使用的均为对数化处理过的数据），这样各变量能够以百分比变化进行联动。本文运用Stata 14.1软件进行数据处理和实证检验。

为全面考察农村金融效率对于农民增收的影响，本文以农村居民人均纯收入作为被解释变量，以农村金融效率、农业劳动力转移作为解释变量，并选取中国不同地区以及全国各省份的2005—2016年有关数据建立面板模型：

3 实证分析

为了了解各变量取值的特征，需要对8个变量进行描述性统计。描述性统计结果如表4所示，主要观察各变量的标准差，其衡量了变量数据的波动特征。各变量的数值总体波动性不大，其中，gdtz、njdl、szmj的标准差均大于1，表明这3个变量的波动特征相对明显，sr和czzn的标准差介于0.1和1之间，表明波动性相对适中，而xl、zy以及ncjg的标准差均小于0.1，表明波动特征相对不明显。

表4 各变量的描述性统计

由于本文的实证模型中核心解释变量和控制变量共7个变量，变量较多可能存在多重共线性问题，从而导致实证结果的准确性受到干扰。因此，本文使用VIF检验来排除多重共线性问题。观察表5可知，核心解释变量和控制变量的VIF值均在大于1小于10，且容差值均小于1，因此可以判断各变量之间不存在对实证结果造成干扰的严重多重共线性问题。

表5 多重共线性检验

由于本文使用的数据样本为省际面板，省际之间可能存在一定的异质性，导致的异方差问题可能会干扰实证结果的可信度。因此，本文使用Wald检验来对实证模型是否存在异方差进行判断。结果显示，Wald检验的卡方统计量值为121.38且伴随概率为0.000，表明强烈拒绝同方差的原假设，存在明显的异方差。

在面板数据的实证研究中，被解释变量与核心解释变量之间可能存在双向的影响或因果关系，这一现象是内生性的表现形式之一，如果存在内生性问题则会导致普通的面板回归结果失效。参考大多数文献的做法，本文通过主流的Durbin-Wu-Hausman检验来确定核心解释变量XL和ZY是否为存在内生性。结果显示，对变量XL而言，Durbin统计量prob值为0.3531，Wu-Hausman统计量prob值为0.3613，可知Durbin-Wu-Hausman检验的两个统计量的伴随概率prob值均大于10%，表明接受不存在内生性的原假设。对于变量ZY而言，Durbin统计量prob值为0.1002，Wu-Hausman统 计 值 porb值 为 0.1005，可 知Durbin-Wu-Hausman检验的两个统计量的伴随概率prob值均大于10%，表明接受不存在内生性的原假设。因此，核心解释变量XL和ZY均不存在内生性。

根据上述检验可知，本文所设定的实证模型不存在可能干扰实证结果准确性的多重共线性和内生性问题，但由于省际面板数据的异质性特征，异方差问题存在且必须得到解决。因此，本文运用全面可行性最小二乘法（FGLS）来克服异方差问题，并得到全部样本、东部地区样本、中部地区样本和西部地区样本的回归结果（见表6）。

表6的回归结果显示，全国和东、中、西部的4个回归结果的卡方统计量chi2的伴随概率均小于1%，表明实证模型设定较为合理，结果较可靠。观察4个回归中各变量的系数，可以得出如下结果：

（1）农村金融效率在东部、中西部与全国的系数都显著为正，说明人均收入与农村金融效率存在正相关关系，同时结果也较好的验证了前文假设。值得注意的是，中部地区金融效率提升对农民增收的正向影响力度最大，西部地区次之，东部地区最低，其原因一方面是由于东部农民人均纯收入在全国三大区域之中相对较高，基数大导致其增幅不容易大幅提高；另一方面可能由于东部地区的金融资源总量绝对值较大，金融效率对农民增收的边际提升作用不如金融资源总量相对较小，但对农民增收的边际提升作用潜力较大的中部和西部地区。

表6 FGLS模型回归结果

（2）农业劳动力转移的系数均为负，4个模型农业劳动力转移系数均在1%的统计水平下显著，即随着县域农业人口的减少（劳动力外出务工）将对农民收入产生显著正向影响，这表明东中西部地区农民收入的来源主要为外出务工，但值得一提的是，农民外出务工会引起一系列的社会问题，需要高度重视。

（3）财政农业投入的系数都是正值，且4个回归系数均在1%的水平下显著。中部地区财政支农能够有效提高农民收入，东部地区财政支农的收入增长效应低于中部地区，西部地区财政支农对于农民增收的正向影响力度最小。

（4）第一产业固定资产投资的系数均为正，且都通过了5%或1%的显著性检验，但系数的绝对值较小。这表明第一产业固定资产投资力度加大能够以完善相关基础设施建设的方式创造更加优化的环境，在一定程度上促进农民增收。

（5）农用机械总动力的系数均为负，且都通过了1%的显著性检验。通常而言，农用机械动力总量越大，表明农业现代化程度越高，直观上对农民收入的影响应当为正向。但是在中国农业的经营方式以农户个体形式为主，并未形成规模化的农场经营形式，在这种农业经济背景下，农用机械总动力或者农业现代化程度的提高虽然能够在一定程度促进生产率的进步，但购置农用机械的花费也提高的单个农户的生产成本，从而对农民的人均纯收入带来的负面影响，这一实证结果是中国农业发展现状的真实反映。

（6）农业自然灾害的系数均为负，4个回归的系数均在1%的统计水平下是显著。但自然灾害变量对农民收入的负向影响力度较小，其原因在于，中国地域辽阔，每年都会经历大大小小的多场局部旱灾、水灾、雪灾等自然灾害。虽然自然灾害能够对农业生产产生一定的影响，但随着中国各级政府重视程度的提高和投入的加大，中国粮食生产仍然实现了“十三连增”。中国对于自然灾害已经有了一定的预防和治理机制，因此对农业生产和农民收入的影响程度有限。

（7）农产品价格指数的系数均为正，中部和西部地区的系数分别在10%和5%的水平下显著，但东部地区的系数不显著。这一回归结果表明，东部地区整体经济发展水平相对较高，随着农业劳动力转移程度的提高，农民收入提高主要依赖于外出务工的收入，农产品价格波动以及售卖收入对收入提高的影响较为微弱。而在中部和西部地区，由于经济发展水平相对东部较低，有相当大比重的农民收入来源主要靠农业生产，因此农产品价格波动以及售卖收入对农民收入的影响相对东部地区较为明显。

4 结论及建议

本文选取2005—2016年中国30个省份的有关数据，首先以农村地区金融机构从业人员、金融网点数量和农村地区金融机构总资产作为投入变量，以农村地区金融存款余额、贷款余额和税前利润作为产出变量，使用DEA-Malmquist指数方法计算了中国农村金融效率。并以此作为解释变量，基于农业劳动力转移的视角，运用FGLS方法实证检验了农村金融效率及农业劳动力转移对于农民收入的影响，主要得出以下结论：（1）2005—2016年间中国农村金融效率持续增长，年均增长率为0.4%。东部、中部和西部地区农村金融效率的年均增长率分别为0.8%、0.4%和-0.2%，东部地区农村金融的技术进步和技术效率均有所提高，中部和西部地区均处于农村金融技术进步有所下降但技术效率有所提升的态势。（2）农村金融效率、农业劳动力转移（县域农业人口减少）能够对农民增收产生显著正向促进作用，但在不同区域存在一定差异。（3）政府的财政农业投入、第一产业固定资产投资、农产品价格能够对农民增收产生正向影响，农业机械动力、农业自然灾害会对农村增收产生负向影响，其中，农产品价格和农业自然灾害对农民增收的影响程度有限，且在不同地区存在较大差异。

针对以上结果，本文提出以下建议：

（1）深化农村金融服务综合改革，正确引导不同金融部门发展，充分利用农村金融演化过程中新机构，如新型农村金融机构、互联网金融机构，使其为农村中小农户以及农村中小企业提供充分的金融服务；通时，进一步完善并创新农村金融服务体系，应该结合全国各地区的现实情况，创新惠农金融、拓宽服务范围，使其便捷高效地服务于“三农”。

（2）落实强农惠农政策，提高财政支农效率。将“三农”作为中央财政支出的重中之重，除了对农村地区新型农业经营主体发展以及农村产业融合发展加大扶持力度外，也要适当给予农户一些直接补贴。特别是对于经济欠发达地区，需要继续加大对农业的财政投入，深入落实将整合资金项目审批权限完全下放到各地方县域，与此同时，更要不断优化农业财政支出结构，构建农业财政支出效率评价机制，优化评价指标，使评价结果客观有效，这对于支农效率的提高具有积极的意义。

（3）做好财政支农“最后一公里”。在我国部分欠发达地区，存在基层技术推广人员不足，特别是新形势下，相当一部分人员的知识结构难以适应现代农业的发展，故应该加大对农技推广人才的培训力度，联合农业技术专业机构和专门院校开展针对性的生产和创业培训，提高农民生产技能，尤其是提高对于稀缺和优良农产品的种植技能，真正做到农技推广、农村金融服务、政策宣传、人才培养相结合，有效促进农民增收。

（4）营造引导农民工返乡创业就业的良好氛围。各地区应该努力搭建平台促进农民就业，拓宽就业渠道保增收。一方面政府应出台惠农政策、税收优惠，真正将这些政策落到实处，另一方面，在现阶段我国农村金融市场化和民间资本不断进入的背景下，要让农村金融更好地服务于城镇经济，从而促使农业劳动力转移，不仅可以发展当地的经济，还可以有效带动周边产业的快速发展。