基于面板門檻模型的農(nóng)村金融發(fā)展扶貧效應檢驗

吳華增，蘭慶高

（沈陽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，沈陽 110866）

0 引言

巨大的城市和農(nóng)村收入差距，使得大多數(shù)貧困人口集中在農(nóng)村地區(qū)。面對這一現(xiàn)狀，我國政府在改革開放后，也提出并制定一系列的扶貧政策以緩解貧困問題。2014年10月17日，我國創(chuàng)立了第一個扶貧日。根據(jù)綜合因素分析，農(nóng)村扶貧任務主要面臨著兩個困境，一是城市和農(nóng)村之間的收入差距大，二是農(nóng)村貧困的人口數(shù)量太多?？紤]到我國農(nóng)村扶貧方面存在的壓力很大，因此我國必須通過大力發(fā)展我國農(nóng)村金融，實現(xiàn)對農(nóng)村經(jīng)濟的提高，進而實現(xiàn)農(nóng)村扶貧。

近年來，學者對農(nóng)村金融發(fā)展和扶貧的關系進行了同一框架下系統(tǒng)下的深入研究。本文在相關文獻的基礎上[1,2]基于面板門檻模型，結合當前我國農(nóng)村金融的實際情況，分析了當前農(nóng)村金融面臨的問題，探索了農(nóng)村金融發(fā)展扶貧效應。

1 模型構建和變量說明

1.1 構建模型

我國農(nóng)村地區(qū)居民的收入存在一定的差距，而造成這種差距的原因與農(nóng)村的金融發(fā)展并沒有直接的關系，在不同的區(qū)域，這兩者之間關系也存在著不同的特點。最新的發(fā)展研究顯示，這種非線性計量經(jīng)濟發(fā)展的模型存在新的發(fā)展思路。為了在這方面進行深入的研究，得到更加精準的結論，本文通過已有的研究成果，對農(nóng)村金融發(fā)展的扶貧效應做出模型設定，結果如下：

式（1）中，每個字母分別代表了不同的變量：地區(qū)（i）；年份（t）；yit（農(nóng)村居民內(nèi)部收入差距）；dit（農(nóng)村金融發(fā)展水平）；Xit分別代表了一組不同的變量：城鎮(zhèn)化水平（NCITY）、農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平（AMI）、農(nóng)村居民受教育水平（EDU）；θ作為系數(shù)變量，對各種變量進行一定的控制；β1和β2為作為一項待測評的系數(shù)，分別對農(nóng)村金融發(fā)展水平的進行系數(shù)評估；qit代表的門檻值會發(fā)生一定的變化；γ代表的門檻值則為固定不變；I（qit≤γ）和 I（qit＞γ）為函數(shù)值，測定不同的指標；μi代表個別數(shù)值的變化值，通過這個數(shù)值體現(xiàn)個體的數(shù)值特征，εit為隨機采取的數(shù)值，配合與服從于其他各項數(shù)值。

為了計算出最終的估計值結果，首先應該將μi的影可能產(chǎn)生的影響值降到最低，從而得到式（2）如下：

通過累積的方式對各觀測值進行計算，得到式（3）如下：

將門檻值設定為任意一個數(shù)值γ，通過計算，最終得到β的計算式（4）如下：

S1為平方和，代表對應的數(shù)據(jù)，對此數(shù)據(jù)進行下一步的處理進，將S1（γ）進行運算得出最低數(shù)值即為門檻值 γ，的其估計值的運算為=argminS1（γ）

確定參數(shù)值的數(shù)值，再對建立模型時設定的假設的兩個值進行驗算與核對，通過此過程可以確認門檻效應的真實性和數(shù)值的準確性。原先檢驗門檻效應的假設值H0為：β1=β2，通過該數(shù)值確定門檻效應的真實性；并且H1為：β1≠β2，對統(tǒng)計量的正確性進行檢驗的公式為：當假設為H時，γ作為門檻值，其數(shù)值大

0小是沒有辦法進行確認的，所以最終的統(tǒng)計量F1不符合標準的正態(tài)分布結果。可以通過其他的抽樣方式，如自抽樣法對這些數(shù)值進行重新構建，得到最終的數(shù)值結果。并對門檻估計值的數(shù)值進行確認。對估計值進行檢驗，看其數(shù)值的真實性，通過構建統(tǒng)計量LR，H0：=γ0，LR1（γ）=結果估計值的真實性仍然不符合標準。通過已有的研究可以知道，在一般情況 α 下，LR1（γ0）≤c（α）與原假設的相差不是特別明顯[3]。

在對門檻值的其中一項檢驗結束以后，在F1檢驗結果并不具備十分明顯的特征時不顯著時（在水平值的10%以上），表示假設H1是成立的。這就表示門檻值至少一項是確定的，就可以再繼續(xù)對下一個門檻值進行檢驗和認證。在兩個門檻值都確定的基礎上，檢驗第三個門檻值。在這樣的基礎上循環(huán)運算，直到所有條件都符合原假設為止。

1.2 變量選取、數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

1.2.1 變量的選取

（1）選取農(nóng)村居民的內(nèi)部收入差距指標為變量，該指標用術語來講就是GINI。對農(nóng)村居民的收入差距，本文通過基尼系數(shù)進行相關運算，對相關數(shù)據(jù)進行分析處理，計算的方法簡單快速，計算結果也十分的直觀。首先對樣本進行分組，把農(nóng)村居民分成多個小組（n）,wi、mi、pi分別為不同的小組農(nóng)村居民所占百分比，以及平均收入和人口數(shù)。最終GINI的表示如式（5）所示：是一個變量結合上述公式中

（2）第二個變量的選取為農(nóng)村金融發(fā)展指標，該變量的術語表示為FD。通過對我國農(nóng)村金融與經(jīng)濟發(fā)展的實際情況做出相關考慮后，提取一定的數(shù)據(jù)。通過選取兩個指標作為考察的對象，一個指標為我國各個省份農(nóng)村金融總資產(chǎn)量，另一個則為農(nóng)村GDP比值。通過對現(xiàn)實情況的考量發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)的獲取具有一定的現(xiàn)實限制，并且在農(nóng)村信貸市場上，農(nóng)村信用社占有著很大的份額，通過農(nóng)村信用社的貸款總額可以表示農(nóng)村金融的發(fā)展狀況[4]。

（3）除了以上兩個變量以外，還存在一些其他的可控變量，對農(nóng)村居民的內(nèi)部收入差距產(chǎn)生一定的影響。一個是農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平（NGDP和NGDP2）。本文對農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展水平是通過農(nóng)村人均GDP表示的。通過對農(nóng)村經(jīng)濟的增加值等數(shù)值表示農(nóng)村的人均GDP。有關專家學者認為，經(jīng)濟的發(fā)展與居民之間的人均收入的關系并不是直線型的，而是曲線型。為了促進農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，將農(nóng)村的貧富差距逐漸縮小，為收入較低的農(nóng)民提供幫助，在建立模型時，將數(shù)據(jù)NGDP、（NGDP2）同時納入，即農(nóng)村經(jīng)濟的一次項與二次項。第二個可控變量即為農(nóng)村居民接受教育的程度和水平（EDU）。在以往的各項關于收入差距的學術研究與探索中，往往把居民受教育的程度作為一項非常重要的指標作為考量。許多的研究者在研究過程中得出這樣的相同結論，受教育程度對農(nóng)村居民之間的收入差距的影響十分重大。在本文中，對農(nóng)村居民的受教育程度通過農(nóng)村居民人均的受教育的程度作為考量，在計算中進行一定的反映。計算方法為是將每個不同年齡層次的人數(shù)相加，再除以總人口數(shù)，所得結果就是人均受教育的年限。第三個可控變量就是城鎮(zhèn)化水平（NCITY），本文對城鎮(zhèn)化水平的表示通過城鎮(zhèn)人口在總人口數(shù)量中所占的比重表示。最后一個變量為現(xiàn)代化水平。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的一項只要指標為農(nóng)村機械化水平，可以充分代表農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的水平，通過農(nóng)業(yè)化現(xiàn)代水平也可以充分體現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展程度有一定的體現(xiàn)。

除了以上列舉這些可控變量以外，農(nóng)村居民收入差距的產(chǎn)生還有其他的一些因素，如遺產(chǎn)、除了農(nóng)業(yè)以外的其他收入等。這些因素在發(fā)展過程中一直都沒有比較詳細的數(shù)據(jù)記錄來對數(shù)據(jù)做細致的統(tǒng)計，所以在研究過程中，并未將這些數(shù)據(jù)作為影響農(nóng)村居民收入差距的因素進行分析和探討。因此在模型中，并不能看到這些數(shù)據(jù)的詳細信息。

1.2.2 數(shù)據(jù)來源與變量的描述性統(tǒng)計

在對數(shù)據(jù)的選取上，本文選取了30個省份的數(shù)據(jù)作為研究對象，這些數(shù)據(jù)分別是從2001年到2015年之間的總共為435組的數(shù)據(jù)。在我國所有的省份當中，藏族自治區(qū)的數(shù)據(jù)十分不完整，所以沒有對藏族自治區(qū)的相關數(shù)據(jù)進行考量，并且將重慶的數(shù)據(jù)納入到四川省中[5]。在指標的顯示中，通過對各省份各地的農(nóng)村居民的人均收入的相關數(shù)據(jù)先進行分組，再整理和分析，在此期間，2014年的數(shù)據(jù)是通過農(nóng)村家庭純收入的計算算出。從我國相關的數(shù)據(jù)資料庫中獲得各個不同的省份和地區(qū)的農(nóng)村信用社年末貸款總額。將農(nóng)村各地區(qū)的農(nóng)林牧副漁業(yè)的相關數(shù)據(jù)作為農(nóng)村GDP數(shù)值的代表，這些數(shù)據(jù)也來源于我國的數(shù)據(jù)資料庫中。農(nóng)村地區(qū)居民的受教育水平的相關數(shù)據(jù)也來自于我國的數(shù)據(jù)資料庫中。通過對各地區(qū)非農(nóng)業(yè)人口占總人口的比重來表示城鎮(zhèn)化的水平。變量的統(tǒng)計分析結果見表1。

表1 變量結果

2 金融發(fā)展對居民收入差距的實證檢驗

2.1 建模效應結果的檢驗

為了減少在建立模型過程中一些不良因素的影響，本文通過一些檢驗方法對面板單位進行檢驗。根據(jù)分析的結果可以得知，所有的變量與I（0）都不相容，但是在經(jīng)過一定的數(shù)據(jù)處理以后，變量與I開始變得相容，數(shù)據(jù)變得更加平衡和穩(wěn)定。所以，這些變量在使用過程中條件都基本符合納入模型。

在建立模型的過程中，首先要對模型進行設定，考慮模型的類型。出于對我國各省實際情況的考慮，各省的數(shù)據(jù)差異比較大，所以選擇的是變截距項模型[6]。其次要考慮門檻這個因素，要將門檻的個數(shù)進行選擇和確定。從表2可以看出幾種不同門檻的值，通過數(shù)據(jù)檢測發(fā)現(xiàn)，單一門檻與雙重門檻在數(shù)據(jù)檢驗的過程中，數(shù)據(jù)均符合檢驗的條件，只有三重門檻的數(shù)值是不合格的。通過表3中的數(shù)據(jù)可以得出結論，我國農(nóng)村地區(qū)金融的發(fā)展是有一定的必要的，能夠促進農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，這一舉動意義十分深遠。

2.2 模型的數(shù)據(jù)結果和對結果的分析

根據(jù)表4中的結果，經(jīng)過分析，對農(nóng)村金融發(fā)展水平按照區(qū)間值的不同進行分類，根據(jù)門檻值對將我國各省份的金融發(fā)展水平劃分為三個不同的等級和層次。

表2 金融發(fā)展對居民收入差距的檢驗

表3 金融水平估計效果

表4 模型結果

將FD的數(shù)值作為門檻變量的標準，發(fā)現(xiàn)在農(nóng)村金融發(fā)展較為低下的階段，即當FD值小于第一門檻的數(shù)值時，農(nóng)村金融的發(fā)展得到較大助力。從這可以看出，農(nóng)村金融對農(nóng)村地區(qū)收入水平的差距不但沒有縮小作用，反而拉大了收入差距。當農(nóng)村地區(qū)金融水平的數(shù)值高于0.3865，即高于第一門檻值，但是低于0.6954，即低于第二門檻值時。根據(jù)結數(shù)據(jù)顯示可以看出，農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展在一定的程度內(nèi)對農(nóng)村居民之間的收入差距的縮小并沒有很大的作用。但是從數(shù)據(jù)值上來看這一現(xiàn)象便一目了然，原數(shù)值為0.1734，農(nóng)村貧富差距現(xiàn)已降至0.0852，由此可以看出農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村居民收入差距存在一定的影響。當數(shù)值超過0.6954后，影響系數(shù)變?yōu)樨撝?，?0.0127。這一結果表明，當金融水平發(fā)展到另一個層次時，對縮小農(nóng)村居民的收入差距具有十分積極的作用。為了使分析的過程更加簡便，本文對變量和值的大小這兩者的數(shù)據(jù)進行分析。通過研究發(fā)現(xiàn)當農(nóng)村金融發(fā)展到很高的水平時，對農(nóng)村居民的收入差距的縮小具有十分大的作用，使農(nóng)村居民變得更加富裕，且更有助于扶助農(nóng)村居民脫離貧困狀況。按照年份的不同，將不同省份地區(qū)的發(fā)展水平劃分為低、中、高三等，將數(shù)值低于第一門檻0.3865的區(qū)間定義為為低水平發(fā)展區(qū)間，將數(shù)值高于0.3865但是低于0.5954的區(qū)間定義為中水平發(fā)展區(qū)間，數(shù)值高于0.6954的數(shù)值區(qū)間則定義為高水平發(fā)展區(qū)間。提取2010年的相關數(shù)據(jù)作為例子進行分析和研究，在對全國30個省份進行數(shù)據(jù)分析的過程中，只有三個城市，即北京、上海、天津的數(shù)值高于0.5954，即處于高水平區(qū)間。而中等水平區(qū)間的省份僅僅只有七個，這七個省份大多數(shù)是東中部地區(qū)的省份，而其余20個省份的水平均低于0.3865，即處于低水平發(fā)展區(qū)間。從以上的數(shù)據(jù)分析我們可以得出結論，目前我國90%以上的省份的農(nóng)村金融的發(fā)展水平仍然處于中等水平以下，這種發(fā)展水平將導致農(nóng)村地區(qū)居民的收入差距繼續(xù)擴大。

通過上述的數(shù)據(jù)研究和分析，得出初步結論：在2001年到2015年這15年期間，農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)村居民的收入關系并不是一種簡單的線性關系。在各層次間，農(nóng)村金融與農(nóng)村居民的收入之間影響存在著十分明顯的差異。當農(nóng)村金融水平高于第一門檻，且低于第二門檻時，農(nóng)村地區(qū)金融的發(fā)展對于縮小農(nóng)村地區(qū)居民收入的差距的效果并不十分明顯；而當發(fā)展水平超過第二門檻的數(shù)值時，農(nóng)村地區(qū)的金融的發(fā)展對縮小農(nóng)村居民收入差距具有十分明顯的效果。

3 結論

本文采用我國2001年到2015年這15年期間的相關數(shù)據(jù)，探討農(nóng)村地區(qū)金融發(fā)展的水平和縮小收入差距之間的關聯(lián)性，得出結論如下：在這15年期間，中國農(nóng)村金融的發(fā)展與農(nóng)村扶貧之間的關系呈現(xiàn)門檻效益，在不同的數(shù)值區(qū)間內(nèi)，所得效果也不相同。除了以上結論外還得出：農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入兩者之前并不是簡單的線性關系。農(nóng)民收入差距不僅受到農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，還受到農(nóng)村居民的教育水平和城鎮(zhèn)化水平的影響，這些因素均會使農(nóng)民收入產(chǎn)生較大差距。從本文研究來看，我國農(nóng)村金融尚處于起步階段，區(qū)域之間的發(fā)展水平存在很大的差距。

[1]蘇靜，胡宗義，肖攀.中國農(nóng)村金融發(fā)展的多維減貧效應非線性研究——基于面板平滑轉換模型的分析[J].金融經(jīng)濟學研究，2014,（4）.

[2]蘇靜,胡宗義,唐李偉,肖攀.農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展減貧效應的門檻特征與地區(qū)差異——基于面板平滑轉換模型的分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟,2015,（7）.

[3]土修華,邱兆祥.農(nóng)村金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響機理與實證研究[J].經(jīng)濟學動態(tài)，2015,（12）.

[4]李峰峰,劉輝煌,吳偉.基于面板門檻模型的城市化與城鄉(xiāng)居民收入差距關系研究[J].統(tǒng)計與決策,2015,（1）.

[5]李文軍,張巍巍.人民幣匯率變動的貿(mào)易效應——基于面板數(shù)據(jù)的分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,2014,（4）.

[6]婁世艷,李建民.中國農(nóng)村居民工資性收入影響因素實證研究——尤其教育在其中的作用[J].教育與經(jīng)濟,2013,（3）.