甘肃省财政支农对农民收入的影响——基于面板门限模型的实证分析

王维泓，隆 滟

(1.甘肃农业大学 管理学院，兰州 730070；2.甘肃农业大学 人文学院，兰州 730070)

甘肃省作为欠发达省份，2020年第一产业总产值占全省GDP的14%，农村人口占全省总人口的47.77%，是一个典型的农业省份。甘肃省始终贯彻落实国家的各项脱贫攻坚与惠农利农政策，逐步增加财政支农支出规模，完善农社会保障的兜底功能并提升农业、农村基础设施建设工程、推进贫困人口易地搬迁，至2020年全省75个贫困县全部摘帽，所属的7 262个贫困村全部退出贫困序列，农村居民人均可支配收入达到10 344，增长了7.4%，农村贫困人口如期实现了脱贫，有效促进了农民收入的稳定增长[1]。因此，从甘肃省的实际情况出发，通过建立面板门限模型对甘肃省财政支农支出的统计数据进行分析，找出现阶段甘肃省财政支农存在的问题，并据此提出相应的对策建议，可以丰富甘肃省财政支农理论的研究，为政府优化财政支农支出的结构与使用效率提供理论依据。

对于我国财政支农与农民收入的研究，学者们采用向量误差修正模型、var模型、面板门限模型从影响因素、影响效果等方面进行了研究：谢军(2020)提出财政支农支出对农民收入存在正向冲击影响，但正向冲击影响较弱，在一定程度上存在着滞后性[2]；陈小昆(2020)采用泰尔指数测算发现：财政支出结构影响城乡居民的收入差距；收入较低的农村居民在农林和医疗中获得的收益最大[3]；张京华(2019)认为山东省财政支农存在对城镇化水平的双重门限效应，城乡收入差距会随着城镇化水平的提高表现出先扩大后缩小的特点[4]；姚遂(2017)得出财政支农对农民收入的影响作用较小，在短期内存在抑制作用[5]；姚旭兵(2015)发现财政支农对农民收入影响受到其所在区域市场化水平的制约，得出低市场化与高市场化省份的财政支农对农民收入的效应高于中等市场化的省份[6]；章鹏(2015)发现安徽省财政支农对农民有着显著的促进作用，且存在长期稳定与均衡的状态[7]；朱湖根(2007)通过分析以1993年为分界点，前后农业劳动投入与农业投资对农民收入的弹性较小，但农业产业化投资作用显著[8]。以上分析建议政府在持续增加财政支农支出的基础上要优化财政支农支出结构。

综上所述，我国学者对财政支农与农民收入的影响进行了许多的研究。本文以上述研究为基础，通过建立面板门限模型来研究甘肃省财政支农与农民收入之间的关系。

1 实证研究设计

1.1 研究方法

本文选取Hansen[9]所提出的门限模型的思路，选用面板门限模型来研究甘肃省财政支农对农民收入的影响，分析其对农民收入的影响是否存在非线性的关系。依据数据自身的特点，研究在不同经济发展水平与城镇化水平下，财政支农支出对农民收入的影响效果。首先要确定存在门限值的数量，并对门限值进行估计。

门限模型的基本形式为：

Yit=μi+β1XitI(qit≤γ)+β2XitI(qit>γ)+εit

(1)

其中，i=1,2,3…N;t=1,2,3…T;I(·)为指示函数，qit为门限变量，为γ门限值，β为回归系数，μi反映个体固定效应，εit为随机干扰项。

当存在两个及以上门限值时，其基本形式为：

Yit=μi+β1XitI(qit≤γ1)+β2XitI(γ1

(2)

1.2 变量选取与说明

1.2.1 数据来源与变量选取

本文所使用的数据为甘肃省14个地市州2010—2019年的平衡面板数据，所有的初始数据均来自《甘肃省发展年鉴》《甘肃农村年鉴》与甘肃省统计局。为了保持数据的平稳性与减小异方差性对数据进行取对数处理,被解释变量：农村居民人均可支配收入。为农民初次分配与再分配后收入的总和，可以体现农民实际收入的总体情况[10]。

解释变量：财政支农支出水平。财政支农支出水平主要用财政用于农林水事务的支出科目进行核算。

门限变量：①经济发展水平，以人均GDP进行表示，可以衡量当地经济发展水平的状况。②城镇化率，采用各地区年末城镇人口占总人口的比重来反映城镇化水平。在城镇化的发展进程中，会使得农村公共服务、农村居民生活条件、农村经济得到显著改善，进而影响农民收入。

控制变量：为了尽量减少遗漏变量从而造成的估计偏误，本文添加了8个影响财政支农与农民收入的控制变量，分别为农业技术进步、人力资本、土地要素、工业化水平、社会保障支出水平、经营规模、农业现代化水平，以上变量可以反映研究区域农业发展水平与政府对民生的投入等状况。

表1 各变量选取汇总

2 实证结果与分析

2.1 模型设定

首先以经济发展水平(Pcgdp)为门限变量时，假设存在单一门限，其门限模型的具体形式为：

LnPicomeit=μi+β1Exagriit(lnPcgdp≤γ)+β2Exagriit(lnPcgdp>γ)+∑βmControlit+εit

(3)

其次以城镇化率(UR)为门限变量时，假设存在单一门限，其门限模型的具体形式为：

LnPicomeit=μi+β1Exagriit(UR≤γ)+β2Exagriit(UR>γ)+∑βmControlit+εit

(4)

模型设定后，对解释变量进行F检验与Hausman检验，得到其P值为 0.003 1，因此拒绝原假设，表明模型具有显著的个体固定效应。

2.2 门限效应检验

首先以经济发展水平(lnPcgdp)为门限变量。通过“Bootstrap”反复抽样500次，以判断模型的门限效应。得到门限检验结果如表2所示。对单一门限进行检验时，门限效应F值为24.40，P值为 0.000 0。再对其进行双重门限的检验，门限效应的F值为32.16，P值为 0.010 0。在进行三重门限检验时，F值为14.53，P值为 0.800 0，没有通过显著性检验。因此，以经济发展水平为门限变量时，两个门限值具有显著性。

表2 门限检验结果

其次以城镇化水平(UR)为门限变量，得到门限检验结果如表3所示。在对其进行单一门限检验与双重门限检验时，通过了显著性检验，表明存在两个门限值。在进行三重门限检验时，F值为14.70，P值为 0.400 0，没有通过显著性水平检验。因此，以城镇化水平为门限变量时，两个门限值具有显著性。

表3 门限检验结果

2.3 门限真实值的检验

表4为以经济发展水平和城镇化率为门限时的估计值、置信区间。在经济发展水平下，两个门限的估计值分别为 9.256 3 与 11.022 0。在城镇化水平下，两个门限的估计值分别为 0.299 2 与 0.810 1。

表4 门限估计值

如图1与图2为以经济发展水平与城镇化水平为门限变量的似然比函数图，根据似然比函数图可以更加直观的理解门限值估计与置信区间的构建过程[11]。

图1 人均GDP门限似然比函数图

图2 城镇化门限似然比函数图

2.4 实证结果

2.4.1 基于经济发展水平的门限模型回归结果

如表5所示，财政支农对农民的收入存在着基于经济发展水平的双重门限效应。门限值分别为 9.256 3 与 11.022 0。由于在引入人均GDP作门限变量时取了对数，两个门限值对应的人均国民生产总值为 10 470 元与 61 207元。人均国民生产总值低于 10 470 元时，财政支农对农民收入的回归系数为负，财政支农对农民收入存在一定的效应，但并不显著。表明当经济发展水平较低时，财政支农支出对农民收入并没有起到预期的促进作用。

表5 门限回归结果

表6 经济发展水平的区域划分

当人均国民生产总值跨过第一个门限，即人均国民生产总值大于 10 470 元但小于 61 207 元时，财政支农对农民收入的回归系数由负变正，为 1.032 4 且在5%的显著水平下显著；表明随着经济发展水平跨越一定门限时，财政支农才会对农民收入具有促进作用。人均国民生产总值跨越第二个门限时，财政支农对农民收入的回归系数变为 1.736 0 且在5%的显著水平下显著；表明财政支农对农民收入的促进作用会随着当地经济发展水平的不断提逐步增强。

从各控制变量对农民收入的影响上来看，农业技术进步、土地要素、工业化水平、经营规模与农业现代化水平通过了1%的显著性检验，说明加大对这五个要素的支持力度对提高农民收入具有显著的促进作用。土地要素虽然通过显著性检验，但其系数为 -10.808 9，没有通过经济意义上的检验，反映出甘肃省农业生产条件、农业技术发展水平等因素尚不能对逐步扩大的播种面积形成良性互动，土地要素的增加并不能有效推动农民增收。人力资本与社会保障水平未通过检验，说明对甘肃省农民收入的作用并不显著。

按照两个门限的划定区间对甘肃省十四个地市州以经济发展水平进行区域划分，划分结果如表6所示。

本文将甘肃省十四个地市州按照经济发展水平的两个门限值划分为三个区间，分别为：低区间(Pcgdp≤10 470)、中等区间 (10 47061 207)。如表6所示，2010年天水市、定西市等五个地市州的人均国民生产总值低于 10 470元，直至2015年定西市与临夏州才跨过第二门限，在这个区间内财政支农并未有利于提高农民收入，原因是在此阶段，上述地市州经济发展水平较低，农村居民人均可支配收入低、脱贫攻坚任务重，财政支农资金主要用于扶贫任务。2015—2016年兰州市、金昌市等13个地市州位于两个门限之间，在此阶段内回归系数为 1.032 4，说明财政支农对农民增收表现出显著的促进作用。到2017年兰州市成为继嘉峪关市之后第二个跨越第二个门限的地区，此时回归系数增长为 1.736 0，财政支农对农民增收的促进作用显愈加明显。

2.4.2 基于城镇化率的门限回归结果

如表7所示，甘肃省财政支农对农民收入存在基于城镇化水平的双重门限效应，门限值分别为 0.299 2 与 0.810 1。其对应城镇化率分别为29.92%与81.01%。当城镇化率低于29.92时，财政支农对农民收入的回归系数为 0.175 8，且在5%的显著水平显著，表明城镇化率的提升有利于提高农民收入。

城镇化率跨越第一个门限，即城镇化率大于29.92%但低于81.01%时，财政支农对农民收入的回归系数提升至 1.271 4，且在5%的显著水平下显著。城镇化率跨过第二个门限，即城镇化率大于81.01%，回归系数由正变负，回归系数变为 -0.475 3，财政支农对农民的收入存在一定的作用，但是并不显著。这反应出当财政支农达到一定规模时，出现了边际收益递减的规律。从各控制变量对农民收入的影响上来看，同样是农业技术进步、土地要素、工业化水平、经营规模与农业现代化水平通过了1%的显著性检验，人力资本与社会保障水平未通过。

表7 门限回归结果

按照两个门限的划定区间，进一步对甘肃省十四个地市州在分析期间内进行城镇化率的区域划分，划分结果如表8所示。

表8 城镇化率的区域划分

依据回归结果，本文将甘肃省十四个地市州的城市化水平划分为三个阶段，分别为：低城市化阶段(UR≤29.92%)、中等城市化阶段(29.92%81.01%)。2010年，城镇化率低于第一个门限，即低于29.92%的主要有天水市、武威市、平凉市、庆阳市等8个地市州，至2016年陇南市成为最后一个越过第一门限的地区，在这个阶段随着城镇化的发展，财政支农对农民收入有一定的促进作用。2016—2019年有金昌市、白银市等12个地市州处于两门限之间，在这阶段回归系数从0.178 5 变为 1.271 5 表明随着城市化率的进一步增长，财政支农对农民的增收作用逐渐增强。2016年兰州市作为省会城市跨越第二个门限值，此时财政支农对农民收入的影响并不显著，原因是当达到高城市化阶段时，往往会出现为了追求发展的目标与进度而忽视公平的问题，社会保障水平不能很好的与城市化水平相契合，失地农民在短期内很难找到合适的工作，因此在这一阶段财政支农对农民收入没有产生明显的促进作用。

3 结论与建议

本文通过甘肃省14个地市州2010—2019年的面板数据，以财政支农对农民收入影响的非线性假设为前提，构建门限回归模型进行实证分析。其存在基于经济发展水平和城镇化率的双重门限效应。当经济发展水平低于第一个门限值时，财政支农对农民收入的影响并不显著，随着经济发展水平的不断提高时，财政支农对农民收入的促进作用逐渐增强。以城镇化水平为门限变量时，随着城镇化率的不断提升，财政支农对农民收入的影响会愈发显著，但当城镇化率突破第三个门限值达到高城市化率阶段时，财政支农对农民收入存在一定的效应但是并不显著，由此出现了边际收益递减规律。同时，可以看出甘肃省整体经济发展水平与城镇化差异较大，发展水平较低[12]。据此得出以下建议：

第一，推动财政支持资金持续向农业、农村领域倾斜，建立财政支农资金投入的稳定增长机制。创新对农业投入的新形式，以政府投入为主支持市场资本参与设立乡村振兴基金，使社会力量参与，支持乡村产业多元化发展[13]。

第二，加强农业科技与物质装备能力建设，提升农业机械化水平。当前甘肃省各地区发展水平与农业生产条件差异较大，要因地制宜、加大资金投入，支持研发适宜山地、梯田等旱区作业的农机装备，提升特色农产品的种收机械化水平[14]并做好新一轮农机购置补贴工作。要提升农业科技水平的长效增长能力，促进农业科技成果转化为生产力，推动丝路寒旱农业作为特色现代农业的重点，引领农业转型升级。

第三，推动甘肃省农村基本经营制度改革，鼓励土地适度规模经营。首先严格遵守耕地保护制度，防止耕地“非农化”，推进新一轮高标作准农田建设，与此同时改造一批盐碱地充分利用戈壁、沙地等不适宜耕作的土地大力发展戈壁农业[15]。其次落实好土地经营权流转并培育一批家庭农场与农民合作社，完善新型经营主体的利益联结体系，逐步解决农业过程中存在的瓶颈问题

第四，以人为本推动新型城镇化发展，提高城镇化发展质量促进城乡互补、协调发展，为乡村振兴注入新动能[16]。面对甘肃省城镇化水平整体较低与不平衡的状态，要促进县域内城乡融合发展，培育适合地方发展的县域经济，着力打破城乡二元结构，促使城乡要素的双向流动，推动乡村振兴高质量发展。