农村金融市场结构、金融效率与农村消费结构的关系研究

郭震

内容摘要：本文选取2005-2017年我国31个省、直辖市、自治区的面板数据，研究了我国农村金融市场结构、金融效率与农村消费结构的关系。研究显示：我国农村金融市场结构的优化和金融效率的提升，都能显著地促进农村消费结构优化调整;而从区域特征看，农村金融市场结构对消费结构优化的正向促进作用在东部、中部和西部地区均成立，而农村金融效率对消费结构的促进作用仅在东部和中部地区满足。

关键词：农村金融市场结构   农村金融效率   农村消费结构

农村金融发展对农村消费结构的影响机制

（一）我国农村金融与农村消费的现状

近10多年来，我国农村金融规模快速提高。2005年以来我国农村存贷款余额几乎呈现出指数型的增长。2017年存贷款余额达到52.8万亿元，较2005年增长了近10倍。由此可见，我国农村金融规模表现出井喷式增长。

在我国农村金融规模快速增长的同时，农村居民的消费规模也不断提高，消费结构不断优化。2005年以来我国农村居民人均消费支出总体呈线性增长趋势，2017年人均消费总额达到10955元，较2005年增长329%。与此同时，农村消费结构也不断优化。以发展型消费占总消费的比重作为农村消费结构的指标，与发展型消费对应的是生活型消费，其中生活型消费包括食品消费、衣着消费、居住消费和家庭设备及用品消费，发展型消费包括交通通信消费、文教娱乐消费、医疗保健消费和其他消费。2017年发展型消费占总消费的比重达到36.7%，较2005年提高了6.1个百分点。

（二）农村金融发展对农村消费结构的影响机制

1.农村金融规模对农村消费结构的影响。农村金融规模的提高，有利于增强所在区域的资金融通能力，总体上可以增加农民的可支配收入，降低农村的恩格尔系数，对农村的消费结构带来影响。恩格尔系数理论认为，随着居民家庭收入水平的提高，其用于购买基本生存型食物的费用支出比例也越来越低，而更多的支出会花在一些非基本生活需求型的消费上，居民家庭有了更高的收入，那么就会越来越不满足于当前的基本物质性需求，进而追求更高层次的消费。与此同时，农村金融的发展也有利于降低农民对未来预期收入增长的不确定性，有助于对风险进行分散。于是，农民可以更好地根据自身收入水平规划消费，除了满足衣食住行等基本消费支出以外，可以更好地利用闲置资金规划其他消费支出，从而有利于优化消费结构。

2.农村金融市场结构对农村消费结构的影响。总体来說，我国农民享受金融服务的理念仍比较传统，基本以银行储蓄为主。按照预防性储蓄理论的观点，农民普遍采取银行储蓄，主要原因在于对未来收入提供一种保障，应对未来不确定风险。农村金融市场结构的优化，伴随着农村金融产品不断丰富，可以为农民和农村企业提供新型信贷支持，以及基金、证券等各类金融产品，这一方面有利于增加农民的可支配收入，另一方面也能通过推广新型金融产品，提高农民对理财、消费贷款等新型金融方式的熟悉度和接受度，从而间接调整农民的传统消费观念，不断向新型的消费领域倾斜。与此同时，金融市场结构的优化，也带来了更加便捷的消费支付方式，进一步方便了农民消费。由此可见，农村金融市场结构的不断优化，有利于农村消费结构的优化调整。

3.金融效率对农村消费结构的影响。当前，我国农村流动性约束依然比较明显，出现这一现象的原因主要是农民与农村企业自身资金短缺，同时也较难通过正规、非正规金融机构获得信贷扶持，所以难以满足即期消费。可以说，流动性约束制约了农民的即期消费，增加了即期储蓄比重，从而也抑制了后一期的消费。

金融效率的提高，可以加快农村地区资金流通速率，使更多的农民和农村企业获得所需的贷款支持，一方面可以缓解流动性约束，为扩大农村消费提供渠道，提高大额资本型消费比重，另一方面也可以通过加速农村商业设施建设速度，拓宽农民的消费渠道。总体来看，通过提升金融效率，可以引致更多的农村消费需求，从而优化农村消费结构。

研究模型、指标及数据

（一）基本模型设定

从影响机制分析可以看出，农村金融主要通过规模经济扩张、金融市场结构变化和金融效率提升三方面作用于农村消费结构。当前学术界研究农村金融规模增长与消费结构关系的文献较多，本文侧重于研究后两个因素即金融市场结构变化、金融效率提升与消费结构的关系。对此，本文构建基本模型如下：

lnRCCit=a0+a1lnRCCit-1+a2lnFINSCit+a3lnFINEFit+εit （1）

其中，i表示地区，t表示年份，εit表示模型的随机误差项，lnRCCit-1表示因变量的一阶滞后项，用于检验因变量的变化是否存在时间序列的动态影响效应。在式（1）中，所有变量均采用对数处理，以减少回归的异方差性。相关变量的指标作如下说明（见表1）：

RCCit为模型的被解释变量，表示第i个地区t期的农村消费结构指标，若RCC值越大，则说明农村消费结构越优化。在数据中采用农村居民发展型消费与生活型消费的比值表示。

核心解释变量。FINSCit表示第i个地区t期的农村金融市场结构。对于金融市场结构指标，有学者采用金融市场集中度指数表示，包括CR4指数、赫芬达尔指数等，但是目前关于农村金融市场的相关数据反映较少，难以支撑CR4指数、赫芬达尔指数计算的需要。由此，本文借鉴温红梅和朱伟真（2018）的研究方法，采用农村信用社贷款与农村金融贷款的比值表示，该比值越大，则说明农村金融市场的垄断性越强，农村金融市场结构越不优化，从统计意义来看，该比值预期对农村消费结构的优化起着抑制作用。

FINEFit表示第i个地区t期的农村金融效率。对于农村金融效率指标，温红梅和朱伟真（2018）、孟守卫（2019）等学者均采用农村的农业贷款与农村居民储蓄的比值表示，它反映了农村金融机构在吸收并利用存款的能力。本文亦采用农业贷款与农村居民储蓄的比值来衡量农村金融效率。

控制变量。为增强模型回归的精准性，采用一组与农业农村发展相关的宏观变量作为模型的控制变量。一是农村经济变量AGDP，数据中采用农林牧渔业人均增加值表示，即农林牧渔业增加值与农村人口的比值。二是农业投资变量INVEST，数据中采用农林牧渔业固定资产投资额表示。三是农民收入变量INCOME，采用农村居民人均可支配收入表示。四是农业政策變量POLICY，用农业财政支出占财政总支出的比重表示。

于是，在式（1）基础上加入控制变量，本文的模型扩充如下：

lnRCCit=a0+a1lnRCCit-1+a2lnFINSCit+ a3lnFINEFit+a4

lnAGDPit+a5lnINVESTit+a6lnINCOMEit+a7lnPOLICYit+εit  （2）

其中，a0-a7为常数项及各变量的系数。

（二）数据来源与描述性统计

本文选取2005-2017年我国31个省、直辖市、自治区的面板数据，以上涉及的所有指标数据来源于历年《中国统计年鉴》及各地方统计年鉴，部分数据通过国研网数据库、中经网数据库和网络公开数据等渠道补齐。变量的描述性统计结果如表2所示。

假设与检验

（一）假设提出

根据农村金融发展对农村消费结构的影响机制分析，结合模型设定时给出的预期，本文提出以下3个假设待检验：

假设1：农村金融市场结构的优化，对农村消费结构优化有正向作用;

假设2：农村金融效率的提升，对农村消费结构优化有正向作用;

假设3：农村消费结构的变化，存在时序上的动态影响效应。

（二）回归检验

1.全样本回归结果。通过面板数据LLC检验、Fisher-ADF和Fisher-PP检验，发现所有变量在一阶差分条件下都可以视为平稳序列，因此可以进行回归估计。根据式（2），由于包含了因变量的一阶滞后项作为自变量，即预期存在时间序列的动态影响效应，因此使用传统的OLS检验可能导致结果有偏，所以本文使用动态面板数据GMM方法进行回归。通过GMM广义矩估计方法，对全样本数据进行回归，得到结果如表3所示。

从GMM回归结果来看，无论是含控制项还是不含控制项，AR（1）均显著，AR（2）均不显著，说明序列存在一阶自相关，但无二阶自相关，同时Sargan值（p值）也都大于0.5，因此模型用GMM回归是可行的。对比含控制项与不含控制项的结果发现，加入控制变量后，lnRCC（-1）、lnFINSC和lnFINEF的系数无论是符号还是显著性都没有发生明显变化。由此也可以说明，本文的模型及回归是稳健的。下面从含控制项的结果展开分析。

农村金融市场结构的回归结果。lnFINSC的回归系数为-0.3925，通过5%的显著性水平检验。据此可以说明，农村金融市场集中程度越高，则越不利于农村消费结构优化，即农村金融市场的垄断性越强，则对农村消费结构越存在抑制作用。反过来说，农村金融市场结构越优化，即金融市场的垄断性越弱，那么就越能促进农村消费结构优化，假设1得到验证。在2006年以前，我国农村金融市场仍普遍以信用社为主导，虽然部分农村地区信用社已改制为地方性商业银行或者农村合作银行，但是其他市场化的金融产品仍然偏少，基本上仍处于农村的几家商业银行为垄断的金融市场格局。党的“十七大”提出了要推进农村改革发展，明确了农村金融体制改革是“三农”发展的客观趋势，之后我国对农村金融市场准入条件进一步放宽，于是金融理财、大额消费贷款、惠农贷款等不断在农村铺开，同时民间贷款也开始在农村兴起，农村金融市场呈现出多元化的格局，金融市场结构不断优化。在这种趋势下，农村金融市场结构对农村消费结构的促进作用也可能不断显现。

农村金融效率的回归结果。lnFINEF的回归系数为0.0886，通过1%的显著性水平检验。据此可以表明，农村金融效率越高，则越有利于农村消费结构优化。从图1可以看到，2005年以来我国农村金融效率总体上是存在明显提升的，虽然2005-2009年农村金融效率有所下降，但是2009年起农村金融效率明显提升。2017年农村金融效率值较2009年提高了63.56%。由此可见，我国农村金融效率对农村消费结构的促进效应总体上是积极向好的。但是，回归系数也显示了农村金融效率对农村消费结构的促进效应仅为0.0886，统计意义上表征了农村金融效率每变化1个百分点，可以正向带动农村消费结构变化0.0886个百分点。与农村金融市场结构的系数相比，该系数明显较小，这也在一定程度上折射出农村信贷在解决农村流动性约束方面仍然不足，因而在缓解流动性约束对消费抑制作用方面发挥的作用尚不明显。因此，我国农村金融的发展需更加重视信贷与消费市场的合理配给。

农村消费结构滞后项的回归结果。lnRCC（-1）的系数为0.4471，通过1%的显著性水平检验。据此可知，我国农村消费结构的变化在时序上存在着路径依赖，即上一期农村消费结构的优化，对本期农村消费结构优化存在着时滞性的促进作用。该结果验证了假设3，同时也表明了采取动态面板数据回归模型检验的必要性。

2.分区域回归结果。在得到全国层面结论的基础上，为进一步考察区域分异性特征，将全样本按照31个省、市、自治区划分为东部、中部和西部，其中东部地区11个省份，中部地区8个省份，西部地区12个省份，分别进行GMM回归。最终结果如表4所示。

可以看到，第一个自变量lnRCC（-1）在东部、中部、西部的回归结果均显示了显著正相关。由此，可以认为我国东部、中部和西部地区消费结构变化在时序上存在着路径依赖。相比之下，东部地区这种时滞性促进作用最为强烈，而西部地区不太明显。

从农村金融市场结构的回归结果来看，东部、中部、西部地区lnFINSC的回归结果均为负，而且东部地区系数显著性为1%，其他两个地区显著性为5%。由此可见，无论是在东部、中部还是西部，农村金融市场结构的优化对农村消费结构优化都存在明显的促进作用。因此，假设1在三大区域都是成立的。相比较而言，东部地区金融市场结构优化对消费结构优化的促进作用最为强烈，这与东部地区农村金融市场化建设在全国先行是密切相关的。

从农村金融效率的回归结果来看，东部、中部地区lnFINEF的回归结果均为正，而且东部地区系数显著性为1%，西部地区显著性为5%;但是西部地区的回归系数并没有通过显著性检验。因此，假设2在我国东部和中部地区成立，但在西部地区并不成立。出现这一情况，可能是因为西部地区农村金融发展相对滞后，金融效率相对偏低，进而未能充分发挥消费刺激作用。据测算，2017年西部地区金融效率平均仅为0.89，与全国平均水平存在较大差距。

对策建议

积极优化农村金融业态，强化对农村经济的支持作用。实证结果显示了金融市场结构对农村消费结构优化有显著促进作用，而金融市场集中程度越高，则越不利于农村消费结构优化，特别是以农信社或者农村商业银行等为主导的垄断性金融市场体系，抑制了农村消费优化。因此，要积极引进多层次、市场化的金融机构参与到农业发展中，通过不断丰富农村金融产品和服务，使农村金融市场焕发新的活力，提高农村金融竞争力。除了农村合作社等机构外，应引导中国农业银行、邮政储蓄银行等商业银行积极向农村增设金融业务，支持农村经济发展。

积极优化农村金融效率，缓解农村流动性约束。研究发现，农村流动性约束的客观存在，抑制了农村消费结构优化，而农村资金流通速率的提高能有效缓解流动性约束，从而减弱抑制效应。因此，要找准切入点，不断优化农村金融效率。一方面，应积极拓展农村融资渠道，出台有关优惠政策，引导金融资本向有利于刺激农村经济健康发展的领域转移。应注重农村金融模式创新，可积极推行互联网金融模式，提升金融服务的便捷性。另一方面，应加快构建农村三次产业融合发展的现代产业体系，积极改造提升传统农业，培育新型经济增长点，提高金融支持农村产业发展的意愿，从而引导农村金融效率提升。

积极统筹区域间农村金融资源，引导区域协同发展。实证结果显示农村金融市场结构和农村金融效率对消费结构的影响作用存在明显的区域差异性，而区域间经济和资源禀赋的差异是重要影响因素。基于此，应加强区域之间的合作交流，以中央为统领，引导地方之间加强农村基础设施、公共服务体系的共建，加速金融资源在区域间顺畅流通，优化配置金融资源，农村经济发达的地区应积极帮扶欠发达地区，加速区域间均衡发展。

参考文献：

1.温红梅，朱伟真.农村金融规模、结构、效率与农业经济增长——基于空间面板杜宾模型分析[J].哈尔滨商业大学学报（社会科学版），2018（5）

2.孟守卫.农村金融市场结构、技术创新与农业增长关系的实证分析[J].统计与决策，2019（8）

3.胡宗义，李鹏.农村正规与非正规金融对城乡收入差距影响的空间计量分析——基于我国31省市面板數据的实证分析[J].当代经济科学，2013（2）

4.尹雷，沈毅.农村金融发展对中国农业全要素生产率的影响：是技术进步还是技术效率——基于省级动态面板数据的GMM估计[J].财贸研究，2014（5）

5.张爱辉.流动约束、收入不确定性对我国农村居民消费的影响与地区分异[J].商业经济研究，2017（1）