财政支农、小额信贷对农民收入的实证分析——以重庆市为例

周小余

（中国农业大学，北京 100083）

一、引言

我国是农业大国，农业，农村，农民是我国经济发展的基础。“三农”问题一直是政府和社会各界关注的焦点问题，如何有效地解决三农问题，尤其是与农民切身利益相关的增收问题一直是学者们研究的重点。农民收入是农民生活的保障，据统计数据显示[21]，1978—2018年，重庆市农村居民人均可支配收入从126元增长到13781元，扩大了109倍，农民收入绝对值显著提高，但农民增收速度不断降低，农民增收仍存在问题。

财政支出是政府进行经济调节，保障农民收入的主要手段，随着中央对“三农”问题的重视，财政支农力度不断加大。今年的中央一号文件再次聚焦“三农”问题，这是21世纪以来第17个指导“三农”工作的中央一号文件，农业是国家重要的经济命脉，是国家稳定长治久安的保证，社会稳定、经济发展需要强有力的农业支持。农业资金不足是制约农村经济发展的重要原因，因此对农村进行有效的资金支持成为农民脱贫致富的关键，而国家财政支农是最直接的方式。

农村小额信贷是改善农村资金供求状况、提高农民收入和促进农村经济发展的一种行之有效的手段。农户和农村中小企业融资难，是农村地区经济发展缓慢的重要原因之一，2020年6月24日中国银保监会、财政部、中国人民银行、国务院扶贫办联合发布了《关于进一步完善扶贫小额信贷有关政策的通知》，这将有助于农村小额信贷的发展，引导更多的资金投向农村地区，促进农村地区经济的发展，实现农民稳步增收。

本文在借鉴已有研究成果的基础上，拟开展财政支农、小额信贷对农民收入影响的研究。以重庆市为例，基于2008—2017年的时间序列数据，通过多元线性回归分析，实证分析财政支农资金、小额信贷数额与农民收入之间的关系，有助于了解重庆市农村居民增收的情况，分析财政支农、小额信贷对农民收入的影响，可以帮助了解财政支农、小额信贷对农户增值的实际价值，以期为提高农民收入提供依据。

二、文献综述

关于财政支农、小额信贷对农民增收的研究较多，部分学者从财政支农角度进行研究。赵霞和穆月英（2009）采用灰色关联度分析方法， 运用1998—2006年我国公共财政支农数据，探究了各项公共财政农业支出与农民人均纯收入之间的动态关系[20]。黄之慧和张云兰（2016）基于1991—2014年广西省相关数据，运用回归分析法，分析了财政支农与广西农民收入之间的关系。也有部分学者从小额信贷角度进行研究[5]。孙若梅（2008）利用实地调查数据，构建多元回归模型，并建立收入决定方程对小额信贷与农民收入间的关系进行实证分析[14]。胡宗义等（2014）选取了1978—2007年的时间序列数据，结合非线性平滑转移回归模型，研究我国农村小额信贷对农村居民收入带来的影响效应[3]。还有学者同时考虑了财政支农和小额信贷两个角度对农民收入的作用，其中部分研究还考察了二者协同作用对农民收入产生的影响。邓宏亮（2013）基于江西省1980年—2011年的数据，运用协整检验、误差修正模型、Granger因果关系检验和脉冲响应函数等分析方法，考察了财政支农、农业信贷对江西省农民人均纯收入产生的影响[1]。黄寿峰（2016）采用面板分位数回归分析，并结合我国1997—2013年30个省、市、自治区的相关数据，研究了财政支农、金融支农，及二者协同作用与农民增收之间的关系[4]。这些研究基于不同的方法和假设，得出了不同的结论。

（一）财政支农对农民收入的影响

对于财政支农对农民增收的影响，大部分学者认为，我国的财政支农是有利于农民增收的。李焕彰和钱忠好（2004）运用格兰杰因果检验法进行分析，结果表明财政支农支出的增长与农业产出的增长之间存在着互为因果的关系，财政支农支出推动农业产出增长，农业产出的持续增长又进一步推动了财政支农的增加[7]。李善民（2020）运用 1978—2018年我国财政支农与农民人均纯收入的数据，构建了协整方程和误差修正模型进行分析，结果表明财政支农对农民增收起到正向促进作用，但长期和短期的作用效果有所不同[8]。刘明（2016）运用1981—2013年的数据，建立多元线性回归方程，研究得出财政支农对农民人均纯收入增长起正向促进作用，且效果最为显著[9]。然而，也有一部分学者持相反的观点，认为财政支农对农民增收的作用不明显，甚至起到了抑制作用。汪海洋等（2014）运用1978—2010年的财政支农数据，基于结构式向量自回归模型，并运用广义脉冲响应函数和预测方差分解方法研究，提出我国各项财政农业支出对拉动农民收入增长的效果并不十分显著，这是由于我国财政支农资金使用效率相对较低，且缺少持续稳定的长效机制造成的[17]。姚遂和张元丽（2017）采用1978—2012年的相关数据，基于Johansen协整检验、误差修正模型、脉冲响应函数以及方差分解进行研究发现，从长期来说财政支农资金的增加对农民收入有微弱的正向拉动效应，但从短期来看，财政支农资金却对农民增收起到了抑制作用[19]。还有部分学者研究发现财政支农总体上是促进农民收入的，但财政支农各类支出中存在部分类别对农民增收产生负向作用。孔祥智（2016）等利用1978—2014年的时间序列数据，通过最小二乘估计得出明国家财政支农资金对农民收入有显著的正向作用的结论，但采用E-G两步法探究各类别的财政支农资金与农民收入间的关系时，发现国家不同的财政支出类别对农民人均纯收入的影响力度和方向存在差异[6]。罗东和矫健（2014）基于1978—2012年的相关数据，运用协整分析和似不相关回归模型进行研究，发现2007年前除基本建设支出和其他支出与农民纯收入存在负相关关系外，其他各项财政支农支出与农民纯收入呈正相关关系，而2007年后财政支农各部分资金均对农民收入之产生正向影响[11]。

（二）小额信贷对农民收入的影响

基于小额信贷角度，同样产生了不同的观点，大多数学者认为小额信贷可以有效地提高农村居民收入。唐勇和吕太升（2020）选取了2009—2017年我国西部11省份相关数据，通过构建固定效应模型进行研究，得出农业信贷、财政支农及其交互作用均促进西部地区农村居民收入的增长，且农业信贷是影响西部地区农村居民收入增长的最重要因素的结论[16]。马宇等（2008）等利用安徽省亳州市128个农户的调研数据，构建截面数据回归模型，研究得出小额信贷可以显著地提高农户的收入水平的结论[12]。谭民俊和李娟（2011）采用湖南省600个农户的样本数据，建立信贷配给biprobit模型进行研究，发现小额信贷对增加农民家庭收入具有显著的正效应[15]。但是也有部分学者认为小额信贷对农民增收的作用不显著。孙健和胡金焱（2011）选取2008年山东省小额贷款公司为研究样本，建立回归模型进行研究，结果显示小额贷款虽然提高了农村居民的收入水平，但是效果并不明显[13]。闫文收和吕德宏（2011）选取1984—2008年的相关数据，运用协整检验和格兰杰因果检验方法进行分析，研究结果表明从长期看，小额信贷对农民收入增加具有重要促进作用，但是短期内对农民增收效果并不明显[18]。

（三）文献评述

从总体上看，关于财政支农、小额信贷对农民收入影响的研究十分丰富，但由于区域之间经济发展水平差异较大，不同地区财政支农和小额信贷的促农增收效果有明显差别。而目前对重庆地区有关财政支农和小额信贷对农民收入作用的研究相对较少，且本文的研究数据较新，年份跨度大，有一定的研究价值。基于此，本文拟采用重庆市2008—2017年的年度时间序列数据，以农村居民人均年收入为因变量，农民人均财政支农数额、农民小额信贷额度为自变量，同时以农民人均耕地面积、农民人均固定资产投入为控制变量，通过多元线性回归模型，探究财政支农、小额信贷对农民收入的影响，以期为提高农民收入提供一些借鉴及参考。

三、理论分析

（一）财政支农对农民增收的机制分析

农业的发展离不开政府的支持，首先，农业具有公共产品性。萨缪尔森认为所谓公共产品就是所有成员集体享用的集体消费品，社会群体成员可以同时享用该产品；而每个人对该产品的消费都不会减少其他社会成员对该产品的消费[22]。公共产品具有两大基本特征即非排他性和非竞争性。农业产品的消费具有非排他性，是指一个人消费农产品的同时无法排除另一个人对农产品的消费。农业产品消费具有非竞争性，是指人们不需要通过竞争的方式来获取农产品，即增加一个人的农产品消费不会减少其他任何消费者的受益，也不会增加社会成本。鲁可荣和朱启臻（2007）提出农业作为公共产品所具有的非竞争性特征表明了社会对于农产品是不可或缺的；而农产品消费的非排他性特征则表明了仅靠市场机制远远无法提供最优配置。在这样的处境下，政府机制的介入就成为解决问题的唯一途径。同时这里提及的政府介入，并不是表现在消费领域的配给制，而是表现在农业生产领域的公共服务和支持[10]。其次农业具有弱质性，农业的根本特点是经济再生产与自然再生产交织在一起，受生物的生长繁育规律和自然条件的制约，具有强烈的季节性和地域性，农业受自然因素影响较大，且产品大多具有鲜活性，不便运输和储藏，市场风险大。因此农业的发展需要政府强有力的支持，政府财政支农包括对农村基础设施的投资，如供水、供气、供电、道路设施等工程的支出，保障农民的生活及农业生产；同时加大对农业的科技投入，积极推广新品种、新技术，提高粮食产量，增加农民收入。此外财政支农支出中也包括对农民的补贴，保障农民的收入水平，使农民的利益不受损。基于上述分析提出假设1，财政支农有利于促进农民增收。

（二）小额信贷对农民增收的机制分析

农户和农村中小企业融资难，是农村地区经济发展缓慢的主要原因之一，而小额信贷可以有效解决农村地区融资难的问题。一方面，小额信贷可用于农业生产性支出，改善生产要素，进而提高农民收入。农户可将获得的贷款直接用于购买种子、化肥，更新农用机械，扩大土地承包面积等，改善生产条件，提高生产效率，有利于农户自身收入的增加。另一方面，小额信贷用于非农业生产性支出，转变农户生产方式，提高农户收入。马宇等（2008）在研究中提出农户将贷款投入到非农产业， 即药材加工业、运输业等，会显著提高农户收入[12]。农户可将贷款用于自主创业，充分利用当地资源并结合市场消费热点寻找发展新途径，改变传统生产方式，为农村地区注入新型经济增长点，如打造生态旅游、开展特色深加工产业等，将当地原生态的特色好产品通过新型的方式展示传递给消费者，在吸引消费者、增加产品销售量的同时也能提升产品价值，进而提高农户经济利润，并带动整个农村地区的经济发展，实现农户收入增加。通过以上分析，提出假设2，小额信贷对农村居民收入有正向促进作用。

四、实证分析

（一）变量选择与模型构建

本文虽是研究重庆市财政支农、小额信贷对重庆市农民收入的影响，但不可否认的是除了财政支农、小额信贷外还有其他因素对农民收入有影响，且各因素间也会相互影响。通过查阅相关文献以及综合考虑各种因素，最终选取了重庆市农民人均年收入作为因变量，农民人均财政支农数额、农民人均小额信贷数额作为自变量，农民人均耕地面积、农民人均固定资产投入作为控制变量进行相关研究。

1．农民人均年收入（元）。这里的农民人均年收入是指农民当年可以自由支配的平均收入，在《重庆统计年鉴》上可以直接找到相关数据。使用人均年收入可以减少因不同地区经济发展水平的不同而带来的差异，更真实地反映重庆农民年收入水平。

2．农民人均财政支农数额（元/人），即重庆市财政支农总额除以重庆市农村人口总数量，其中重庆市财政支农总数额和重庆市农村人口总数量都可以在《重庆统计年鉴》上找到相关数据。中央连续发布了十五个“三农”为主题的一号文件，大量财政资金流入农村地区，将会带来农民收入的增加。

3．农民人均小额信贷额度（元/人），通过重庆市涉农总贷款除以重庆市农村人口总数量得到，由于小额信贷额度不好获得，由重庆市涉农贷款代替，虽有一定误差，但仍具有指导意义。重庆市涉农贷款数额和重庆市农村人口数量均通过《重庆统计年鉴》获得。

4．农民人均耕地面积（公顷/人），农民人均耕地面积的计算是由重庆总耕地面积除以重庆农村总人口数得到的，重庆总耕地面积数通过国家统计局查得，重庆农村总人口数通过《重庆统计年鉴》查得。农民占有的耕地越多，意味着收入也会越高，所以人均耕地面积很大程度上影响农民收入。

5．农民人均固定资产投入（元/人），由重庆市涉农总固定资产投入除以重庆市农村人口总数量得到，两项数据均可由《重庆统计年鉴》查得。固定资产包括机械设备、厂房等，对固定资产进行投资，会带来更多的产出，从而影响农民收入。

本文主要采用多元线性回归的方法来研究重庆市农民人均财政支农数额、农民人均小额信贷额度与农民收入增长的关系。选定农民人均年收入为因变量，农民人均财政支农数额、农民人均小额信贷额度作为自变量，农民人均耕地面积、农民人均固定资产投入为控制变量。首先对变量进行相关分析，判断采用多元线性回归是否合适；再采用多元回归的方法来建立模型，利用多元线性回归建立的函数如下：

其中inc是指农民人均年收入（元），gov指农民人均财政支农数额（元/人），fs指人均小额信贷额度（元/人），lan指人均耕地面积（公顷/人），k指人均固定资产投入（元/人），β0为常数项，β1、β2、β3、β4分别为gov、fs、lan、k前面的系数。

（二）数据分析

1．描述性统计分析

通过查阅2008年到2017年间最近十年的《重庆统计年鉴》和国家统计局上的相关数据，得到的结果如表1。农民人均年收入的最小值为4193元，人均年收入的最大值为12638元，农村居民的收入逐年上涨，且人均年收入的标准差高至2795.54，可见农村居民收入增长的幅度很大，但近年来增长速度有所减缓。农民人均财政支农数额的最小值为506.19元，最大值为2387.37元，农民财政支农数额也呈现出逐年递增的走势。农民人均小额信贷额度的最小值为707.01元，最大值为1077.97元，整体呈现出增长的趋势，但并非逐年增加。农民人均耕地面积最小值为0.093公顷/人，最大值为0.109公顷/人，其中标准差为0.005，可以看出历年来农村居民拥有的耕地面积变化不大，耕地面积仅有微小幅度的扩大。农民人均固定资产投入的最小值为342.61元，最大值为651．90元，固定资产投入也整体表现为上升的态势。

表 1 2003年—2017年相关数据

2．相关性分析

用Stata对数据进行相关分析，得到如下结果见表2。农民人均年收入与农民人均财政支农数额、农民人均小额信贷额度、农民人均耕地面积、农民人均固定资产投入之间均为正相关，相关系数分别为0.9876、0.0585、0.8028、0.5955。从表2中可以看出与变量间的相关系数中，除了与fs之间的相关系数过于低之外，大多还是很高的。因在查阅文献的过程中发现大多数文献的结论是小额信贷对农民增收存在积极促进作用，所以目前暂时不剔除农民人均小额信贷这一自变量，认为用与这四个变量做多元线性回归是合适的。冯海红（2016）基于2009—2014年山东省统计数据，运用固定效应模型、工具变量和中介效应等方法，研究提出小额信贷对提高农民收入具有显著的正向影响作用，但由于小额信贷规模仍相对较小，对农民收入的正向影响程度相对较低[2]。

表 2 相关系数表

3．回归分析

将数据输入Stata中进行多元线性回归分析，结果如表3，得到解释变量与因变量之间的方程为：

表 3 回归模型估计结果

模型回归结果表明，农民人均财政支农数额对农民人均年收入有正向影响，且该变量在1%显著水平上通过检验，说明财政支农对农民收入有着显著的促进作用，验证了假设1。农民人均小额信贷额度虽然对农民人均年收入产生正向影响，但效果并不显著，假设2不成立。初步分析认为，重庆的经济发展主要依靠二、三产业，农业并不发达。重庆位于长江经济带，工商业和制造业得到快速发展，目前旅游业对于重庆地区更是新兴产业，有着广阔的发展前景。小额信贷在重庆市部分区域确实发展得很好，但就整个重庆市的发展水平来讲，2017年人均小额信贷仅800多元，小额信贷整体发展水平还不够高，所以在重庆地区不能得出农民人均小额信贷对农民人均收入有强烈拉动作用的结论。农民人均耕地面积对农民人均年收入也有促进作用，即当人均耕地面积增加时，农民人均收入会提高。但农民人均固定资产投入却对农民人均年收入产生负向正向影响。即当农民人均固定资产投入有所增加时，人均收入会降低。所以就重庆市而言，农民人均固定资产投入的增加反而会带来人均收入的减少，说明了重庆地区的农民应当注意控制固定资产的规模，寻找到最适固定资产的投资规模。

五、结论与建议

（一）结论

“三农”问题是我国各项工作的重点，影响整个社会的稳定与国民经济的发展。为了解决“三农”问题，各级政府积极使用财政政策、货币政策等促进农村发展。本文以重庆市为例，深入探究该地区财政支农、小额信贷对农民增收的影响，通过本文的分析论证，可以得出以下结论：

1．重庆市财政支农能够对农民收入产生显著的正向影响，财政支农每增加1个单位，农民收入会增加4.038个单位。

2．重庆市小额信贷在提高农村居民的收入方面有促进作用，但效果并不显著。

3．重庆市农民人均耕地面积的扩大有利于提高农民收入，但农民人均固定资产投入却对农民人均年收入产生负向影响。

（二）建议

对此提出了以下建议：

1．政府应加大财政支农规模，制定更多的惠农政策和措施。不断完善农业基础设施建设、加大民生工程的建设力度，从而保障农民生产和生活，拓宽农民增收渠道，增强农业发展活力；优化财政支农结构，提高财政支农效率，进一步推动农民收入快速增长。

2．正确认识小额信贷政策对农民家庭收入的影响效果，重庆市小额信贷不能对农民收入产生积极促进作用，在解决“三农”问题的时候，应当注意工作的重心，有效分配资金，并逐步完善农村金融体系，最终实现小额信贷对农民收入的拉动作用。

3．农村居民可结合实际情况，通过适当扩大耕地面积来获取更多的收入；同时注意控制固定资产的投资规模，将投资规模控制在一个适度合理的范围内，找到最适的固定资产投资规模，以实现收入最大化。