農(nóng)村金融發(fā)展能否促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)？

魏靜 方行明 王金哲

[摘要] 農(nóng)村金融發(fā)展是否能夠促進(jìn)農(nóng)民增收在理論界存在著爭(zhēng)議。本文以四川省作為研究對(duì)象，基于全省21個(gè)市州的空間面板數(shù)據(jù)構(gòu)建了農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入關(guān)系的普通面板和空間面板模型，研究二者關(guān)系以及農(nóng)村金融的空間溢出效應(yīng)。結(jié)果表明，四川省農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收具有顯著的正向影響;在考慮了空間因素之后，本地農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)本地農(nóng)民增收具有更大的促進(jìn)作用，而對(duì)鄰近地區(qū)具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)（即金融抑制）;農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、政府財(cái)政支農(nóng)力度具有顯著正向影響，一產(chǎn)占比具有顯著負(fù)向影響，農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)無顯著影響。因此，應(yīng)努力消除農(nóng)村金融發(fā)展的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，適當(dāng)抑制地區(qū)間發(fā)展不平衡產(chǎn)生的極化效應(yīng)，加大投入以提升農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活力以及加快各地市州產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。

[關(guān)鍵詞] 農(nóng)村金融;農(nóng)民收入;空間溢出;金融抑制

一、引言

改革開放以來，我國(guó)農(nóng)民收入穩(wěn)步增長(zhǎng)，農(nóng)村工作取得了令人矚目的成就。進(jìn)入新世紀(jì)以來農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也得到了大幅度的提升，第一產(chǎn)業(yè)增加值由2000年的14944億元增長(zhǎng)到2018年的64734億元，年均增長(zhǎng)率為8.49%;農(nóng)民收入增長(zhǎng)進(jìn)一步加快，農(nóng)村居民人均可支配收入從2000年的2282.1元增長(zhǎng)到2018年的14617元，年均增長(zhǎng)率為10.87%，①高于增加值增長(zhǎng)2.38個(gè)百分點(diǎn)。與此同時(shí)，在相關(guān)政策的支持下，農(nóng)村金融迅速發(fā)展，自2007年創(chuàng)立涉農(nóng)貸款統(tǒng)計(jì)以來，按照可比口徑，我國(guó)本外幣涉農(nóng)貸款余額由2007年的6.1萬億元增長(zhǎng)到2018年的32.68萬億元，①年均增速為16.66%，高于同期農(nóng)村居民人均可支配收入平均增速約6個(gè)百分點(diǎn)。那么，農(nóng)村金融的發(fā)展與農(nóng)民增收究竟是什么關(guān)系、有無促進(jìn)作用？這一問題在學(xué)界存在著很大的爭(zhēng)議，有許多學(xué)者甚至提出了否定的觀點(diǎn)。由于金融機(jī)構(gòu)往往與政府的目標(biāo)并不一致。金融機(jī)構(gòu)作為企業(yè)，其經(jīng)營(yíng)目標(biāo)是以利潤(rùn)為導(dǎo)向，其涉農(nóng)貸款可能更多地投向利潤(rùn)較高的產(chǎn)業(yè)或領(lǐng)域，而農(nóng)民增收問題更多側(cè)重于社會(huì)的公平發(fā)展及對(duì)“弱勢(shì)群體”的扶持，這一領(lǐng)域的金融投資所產(chǎn)生的利潤(rùn)率往往較低，因而農(nóng)村金融投入農(nóng)民增收的資金可能很少，這也就可能產(chǎn)生學(xué)界所言的“金融抑制”問題，即農(nóng)村金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收沒有產(chǎn)生促進(jìn)效應(yīng)，甚至?xí)a(chǎn)生抑制效應(yīng)。由于不同地區(qū)的金融運(yùn)行、導(dǎo)向和調(diào)控有所不同，產(chǎn)生的結(jié)果也不同，各省之間表現(xiàn)為異質(zhì)性。并且，全國(guó)整體的情況與分區(qū)域、分省份往往并不一致，也存在著異質(zhì)性，所以即便有眾多學(xué)者已經(jīng)分析了全國(guó)的數(shù)據(jù)，還需有針對(duì)性地進(jìn)行分區(qū)域、分省份的研究才能得到真實(shí)、全面的結(jié)論。有鑒于此，本文選擇農(nóng)村金融改革與發(fā)展試點(diǎn)的標(biāo)志性省份——四川省作為研究對(duì)象，以驗(yàn)證所謂金融抑制在四川省是否存在，即四川省農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收產(chǎn)生的是積極、正向的影響還是負(fù)向影響，以此充實(shí)現(xiàn)有的理論研究，并對(duì)實(shí)踐提供指導(dǎo)參考。

二、相關(guān)文獻(xiàn)述評(píng)

有關(guān)農(nóng)村金融與農(nóng)民收入之間關(guān)系的研究最初始于金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究，國(guó)外諸多文獻(xiàn)對(duì)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了深入研究。Gurley （1955）認(rèn)為，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而言，金融的發(fā)展是必要條件。[1]Greenwood （1990）通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展與居民收入的分配之間并非呈線性關(guān)系，而是非線性關(guān)系，即“倒U型”的庫茲涅茨曲線關(guān)系。[2]Levine （1997）認(rèn)為金融的發(fā)展通過兩個(gè)渠道影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，即資本的積累和技術(shù)進(jìn)步。[3]Galor （1993）和Banerjee （1993）對(duì)收入差距、金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，將收入差距作為被解釋變量，實(shí)證研究了后兩者對(duì)收入差距的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)金融市場(chǎng)的作用舉足輕重，居于基礎(chǔ)性的地位，建立一個(gè)良好的金融市場(chǎng)是減小收入差距的必要條件。[4][5]

從國(guó)內(nèi)研究來看，主流觀點(diǎn)認(rèn)為農(nóng)村金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收具有負(fù)向影響，即存在一定的金融抑制。許崇正（2005）通過分析農(nóng)產(chǎn)品的市價(jià)、農(nóng)民信貸投資、農(nóng)民文化水平、農(nóng)戶就業(yè)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)農(nóng)民收入的影響，并指出自上世紀(jì)90年代以來，以農(nóng)民信貸投資作為農(nóng)村金融發(fā)展的替代變量時(shí)，農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入沒有顯著的影響，即實(shí)際上農(nóng)村金融沒有真正發(fā)揮出理論上應(yīng)有的拉動(dòng)作用。[6]溫濤（2005）研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村金融發(fā)展會(huì)在一定程度上使城市經(jīng)濟(jì)形成一種類似“極化效應(yīng)”的吸引力，極化效應(yīng)促使生產(chǎn)資源更加快速的流向城鎮(zhèn)，因此由于農(nóng)村金融發(fā)展，促使農(nóng)村的資源空心化，最終造成農(nóng)村居民收入增速放緩或收入下降的不良結(jié)果，由此造成農(nóng)村金融對(duì)本地農(nóng)民增收形成顯著的金融抑制效應(yīng)。[7]朱德莉（2014）運(yùn)用了1978～2013年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分別用規(guī)模指標(biāo)和資源配置效率指標(biāo)來衡量農(nóng)村金融發(fā)展，用協(xié)整分析農(nóng)村金融和農(nóng)民增收是否存在長(zhǎng)期平穩(wěn)關(guān)系，并用誤差修正模型進(jìn)行短期關(guān)系的探討，發(fā)現(xiàn)它們之間是存在著一種長(zhǎng)期均衡關(guān)系，同時(shí)無論是從規(guī)模還是效率角度，農(nóng)村金融發(fā)展都對(duì)農(nóng)民增收產(chǎn)生顯著的消極影響。[8]

從省份層面的研究來看，一些學(xué)者認(rèn)為金融發(fā)展能夠促進(jìn)農(nóng)民增收。例如：李泉（2012）將甘肅省作為實(shí)證研究對(duì)象，并發(fā)現(xiàn)甘肅省的農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收具有長(zhǎng)期的促進(jìn)作用，而農(nóng)村儲(chǔ)蓄對(duì)農(nóng)民增收具有負(fù)向影響;[9]吳蓉蓉（2009）對(duì)貴州省的農(nóng)村金融與農(nóng)民增收進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)二者之間存在著一種長(zhǎng)期穩(wěn)定均衡關(guān)系，同樣將農(nóng)村金融發(fā)展指標(biāo)也分為規(guī)模和效率兩方面，指出前者會(huì)產(chǎn)生顯著的消極作用，后者則會(huì)產(chǎn)生顯著的積極效應(yīng)。[10]

有些學(xué)者則認(rèn)為需要分地區(qū)分時(shí)期進(jìn)行研究，不同時(shí)空所研究結(jié)果也會(huì)存在差異。孫玉奎（2014）發(fā)現(xiàn)中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收的影響有限，分地區(qū)來看，東中西三大區(qū)域的影響呈現(xiàn)階梯式下降的特征，在東部地區(qū)，農(nóng)村金融不僅能夠發(fā)揮出它顯著的積極作用，而且在降低城鄉(xiāng)收入差距方面也具有顯著促進(jìn)作用;而在中西部地區(qū)，農(nóng)村金融的影響并不顯著，并且在縮小收入差距方面，農(nóng)村金融不但沒能起到縮小差距的作用，反而會(huì)擴(kuò)大收入差距。[11]劉賽紅（2012）通過對(duì)東中西地區(qū)研究發(fā)現(xiàn)，東中部地區(qū)的二者關(guān)系存在著顯著的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，短期無顯著關(guān)系，而西部地區(qū)不存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。[12]賈立（2010）將整個(gè)西部地區(qū)作為研究對(duì)象，也從農(nóng)村金融發(fā)展的規(guī)模和效率兩方面研究其對(duì)農(nóng)民增收的影響，發(fā)現(xiàn)規(guī)模與效率具有顯著不同的影響結(jié)果，即前者具有顯著的正向效應(yīng)，而后者則產(chǎn)生顯著的負(fù)向效應(yīng)。[13]這與吳蓉蓉對(duì)貴州省的研究結(jié)論相反。余新平（2010）經(jīng)過實(shí)證研究后發(fā)現(xiàn)農(nóng)村存款、保險(xiǎn)賠付對(duì)農(nóng)民收入的增長(zhǎng)具有顯著正向影響，而農(nóng)村貸款、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)收入對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)具有顯著負(fù)向影響;其中，農(nóng)業(yè)貸款的影響效果并不能立即顯現(xiàn)出來，它的影響效果存在著一定的滯后效應(yīng)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款不僅不會(huì)促進(jìn)農(nóng)民增收，而且還對(duì)農(nóng)民增收存在著一定的抑制作用。[14]杜興端（2011）基于向量自回歸模型，通過協(xié)整分析、格蘭杰因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)分析，將農(nóng)村金融的影響也分為規(guī)模和效率兩方面，認(rèn)為長(zhǎng)期和短期的結(jié)論具有巨大的差異，長(zhǎng)期中效率、規(guī)模與農(nóng)民收入的增加存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系，而在短期中，規(guī)模和效率都將顯著負(fù)向影響農(nóng)民收入的增加。[15]

綜合國(guó)內(nèi)學(xué)者現(xiàn)有的研究成果，可以得出以下結(jié)論：第一，針對(duì)農(nóng)村地區(qū)金融發(fā)展能否促進(jìn)農(nóng)民收入提高的問題，國(guó)內(nèi)學(xué)者大多持否定的結(jié)論，但在不同地區(qū)和不同具體指標(biāo)上的結(jié)論有所差異。然而，由于不同地區(qū)的金融運(yùn)行、導(dǎo)向和調(diào)控有所不同，產(chǎn)生的結(jié)果也就不同，并且全國(guó)整體的情況與分區(qū)域、分省份往往并不一致，即便分析了全國(guó)的數(shù)據(jù)，還需有針對(duì)性地進(jìn)行分區(qū)域、分省份的研究。因此，本文選取中國(guó)農(nóng)業(yè)大省四川省作為研究對(duì)象來進(jìn)一步研究這個(gè)問題。第二，現(xiàn)有文獻(xiàn)都是從省級(jí)或國(guó)家層面進(jìn)行的研究，缺乏以地級(jí)市數(shù)據(jù)為樣本的實(shí)證研究。而地級(jí)市的數(shù)據(jù)更為基礎(chǔ)，更能真實(shí)反映農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、農(nóng)村金融與農(nóng)民收入之間的關(guān)系。第三，在研究方法上，對(duì)農(nóng)村金融與農(nóng)民收入關(guān)系的研究絕大多數(shù)學(xué)者都是運(yùn)用時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的實(shí)證研究，通過構(gòu)建時(shí)間序列VAR模型或進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)進(jìn)行研究，[16-19]也有學(xué)者構(gòu)建面板VAR模型進(jìn)行實(shí)證研究。[11][12]但現(xiàn)有的研究方法較少關(guān)注空間因素，忽視了農(nóng)村金融發(fā)展、農(nóng)民收入增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)，這就會(huì)造成歸因錯(cuò)誤、內(nèi)生性等問題。因此，為了豐富農(nóng)村金融與農(nóng)民增收關(guān)系的理論與實(shí)證研究?jī)?nèi)容，我們?cè)跇?gòu)建了基本的面板模型之后，進(jìn)一步構(gòu)建空間杜賓模型，探討農(nóng)村金融的空間溢出效應(yīng)，為進(jìn)一步探究農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長(zhǎng)之間的關(guān)系提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

三、四川省農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民增收概況

四川省是全國(guó)農(nóng)村改革的重要發(fā)源地之一。黨的十八屆三中全會(huì)以來，四川省積極推進(jìn)農(nóng)村金融發(fā)展的改革，進(jìn)行了一系列的探索和嘗試，積極豐富農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)類型，持續(xù)促進(jìn)金融產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新，由此創(chuàng)造了一批可復(fù)制可推廣的有益經(jīng)驗(yàn)與典型案例。例如：成都市于2015年成為全國(guó)首個(gè)農(nóng)村金融服務(wù)綜合改革試點(diǎn)城市，以普惠金融為主攻方向，通過設(shè)立農(nóng)村金融服務(wù)聯(lián)絡(luò)員制度，設(shè)立若干個(gè)助農(nóng)取款點(diǎn)，為農(nóng)民提供更多的便利和優(yōu)惠。因此，四川省在農(nóng)村金融改革創(chuàng)新上是一個(gè)標(biāo)志性的省份，通過驗(yàn)證四川省農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收產(chǎn)生促進(jìn)作用還是抑制作用，即金融抑制是否存在，對(duì)判斷農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民增收的關(guān)系無疑具有理論和實(shí)踐意義。

從表1可以看出，2008～2016年四川省農(nóng)村居民人均可支配收入一直保持平穩(wěn)上升，增長(zhǎng)將近2.7倍，年均增長(zhǎng)率13%。2016年四川省農(nóng)村居民可支配收入為11203元，略低于全國(guó)平均水平（12363元）。四川省不斷加大涉農(nóng)貸款力度，涉農(nóng)貸款額呈現(xiàn)出更為陡峭的增長(zhǎng)趨勢(shì)，增長(zhǎng)了約6倍，年均增長(zhǎng)率達(dá)到了26%，高出農(nóng)村居民人均可支配收入增速的一倍。涉農(nóng)貸款占比（涉農(nóng)貸款額占總貸款額的比重）不斷上升，由2008年的21.8%上升至2016年的36.3%，上升了14.5個(gè)百分點(diǎn);鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)從業(yè)人員占比呈平緩下降趨勢(shì)，由2008年的63.7%下降至2016年的56.1%，下降了7.6個(gè)百分點(diǎn)，即鄉(xiāng)村從業(yè)人員中從事農(nóng)業(yè)的就業(yè)人員在逐年減少，非農(nóng)從業(yè)人員在逐年增加，表明就業(yè)結(jié)構(gòu)正在逐漸優(yōu)化;農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值占比也在逐年減少，由2008年29.3%下降至2016年的20.9%;第一產(chǎn)業(yè)占比也逐年下降，由2008年的17.6%下降至2016年的12.0%，下降了5.6個(gè)百分點(diǎn)，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也正在不斷優(yōu)化;農(nóng)業(yè)投資比重呈逐年平緩上升的趨勢(shì)，由2008年的3.7%上升至2016年的4.5%，上升了0.8個(gè)百分點(diǎn)，說明四川對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的投資力度在逐年加大，但其比重仍然較低且增加幅度不大。

四、模型構(gòu)建與變量選取

1.模型構(gòu)建

（l）普通面板模型的構(gòu)建。本文重點(diǎn)考察農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響，同時(shí)考慮到農(nóng)民收入增長(zhǎng)可能受其他非金融因素的影響，因此引入農(nóng)業(yè)發(fā)展水平（NGDP）、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（AGR）、農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)（AEM）和政府財(cái)政支農(nóng)力度（GOV），建立如下面板計(jì)量模型：

INC=α+βlFG+β2NGDP+β3AGR+β4AEM+β5GOV+εe

（1）

（2）空間面板模型的構(gòu)建。如果經(jīng)過Moran I指數(shù)檢驗(yàn)，農(nóng)民收入存在空間相關(guān)性，則構(gòu)建空間面板模型。當(dāng)存在空間相關(guān)性時(shí)，將被解釋變量的滯后項(xiàng)納入模型，則稱為空間自回歸模型（Spatial Lag Model，SLM或Spatial Autoregressive Model，SAR），若空間依賴性通過誤差項(xiàng)來體現(xiàn)，則構(gòu)建空間誤差模型（Spatial Error Mod-el，SEM）。空間自回歸模型與空間誤差模型的一般形式是空間杜賓模型，空間杜賓模型兼顧了其他兩大模型的特點(diǎn)，同時(shí)考慮了空間滯后被解釋變量和空間滯后解釋變量對(duì)被解釋變量的影響?？臻g杜賓模型的一般形式為：

上式中與是待估常數(shù)回歸參數(shù)，空間杜賓模型實(shí)際上是將各解釋變量的滯后項(xiàng)帶入了空間滯后模型中，因此對(duì)杜賓模型設(shè)定假設(shè)約束條件，它將轉(zhuǎn)化為空間滯后模型或空間誤差模型?，F(xiàn)構(gòu)建加入不同控制變量時(shí)的空間杜賓模型：

INC=α+1βFG+β2NGDP+Wδ1FG+Wδ2NGDP+ε （2）

INC=α+β1FG+β2NGDP+β3AGR+WδIFG+Wδ2NGDP+Wδ3AGR+ε（3）

INC=α+β1FG+β2NGDP+β3AGR+β4AEM+WδlFG+Wδ2NGDP+Wδ3AGR+Wδ4AEM+ε （4）

INC=α+β1FG+β2NGDP+β3AGR+β4AEM+β5GOV+WδIFG+Wδ2NGDP+Wδ3AGR+Wδ4AEM+Wδ5GOV+ε （5）

2.變量選取

（l）農(nóng)民收入（INC）：用農(nóng)村居民人均可支配收入來衡量，自2013年開始，統(tǒng)計(jì)上衡量農(nóng)民收入的指標(biāo)由農(nóng)村居民人均純收入變?yōu)檗r(nóng)村居民人均可支配收入，農(nóng)民純收入計(jì)算方法是全國(guó)統(tǒng)一的，①通過公式換算，將2007～2012年農(nóng)村居民純收入大致?lián)Q算為可支配收入并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。其數(shù)據(jù)來源于歷年《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（2）農(nóng)村金融發(fā)展（FG）：M2/GDP是最頻繁用于衡量金融發(fā)展規(guī)模的指標(biāo)，然而，我國(guó)金融結(jié)構(gòu)具有明顯的銀行導(dǎo)向性，所以采用年末金融機(jī)構(gòu)人民幣涉農(nóng)貸款余額作為農(nóng)村金融發(fā)展的衡量指標(biāo)。考慮到數(shù)據(jù)的可得性，我們采用市級(jí)年末金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額.（歷年省級(jí)年末金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款額/金融貸款總額）來大致估計(jì)各市的涉農(nóng)貸款額。各市級(jí)和省級(jí)年末金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款數(shù)據(jù)都來自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（3）控制變量。影響農(nóng)民收入的其他控制變量主要有農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)和政府財(cái)政支農(nóng)力度。農(nóng)業(yè)發(fā)展水平（NGDP）用廣義的農(nóng)業(yè)來表示，即各地級(jí)市的農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值來表示。狹義的農(nóng)業(yè)僅僅指種植業(yè)，不能很好地代表農(nóng)村的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，因此用廣義農(nóng)業(yè)來衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（AGR）用第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的占比來表示。農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)由農(nóng)林牧漁從業(yè)人員占鄉(xiāng)村總從業(yè)人員占比來表示。政府財(cái)政支農(nóng)力度（GOV）以各地區(qū)各年財(cái)政用于農(nóng)林水事務(wù)的總支出來衡量，并對(duì)所有控制變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。數(shù)據(jù)來源于《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

本研究樣本期為2007～2016年，樣本數(shù)為四川省21個(gè)市州。由于四川省包含18個(gè)地級(jí)市和3個(gè)自治州，地級(jí)市與自治州都屬于同級(jí)的地級(jí)行政區(qū)，為了保持四川省在空間研究上的完整性，將3個(gè)自治州也納入研究范圍。表2給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

五、農(nóng)村金融發(fā)展收入效應(yīng)的實(shí)證分析

1.空間相關(guān)性分析

有關(guān)農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長(zhǎng)的現(xiàn)有實(shí)證研究，大多僅考慮了時(shí)間維度，正如前面所述，不同時(shí)間和空間維度將存在顯著的異質(zhì)性，因此我們進(jìn)一步將空間因素納入模型，檢驗(yàn)是否存在空間溢出效應(yīng)。進(jìn)行空間分析的前提條件是變量必須具有空間相關(guān)性，因此，首先對(duì)被解釋變量進(jìn)行空間相關(guān)性驗(yàn)證分析。本文采用O-I的空間鄰接矩陣和全局Moran I指數(shù)來檢驗(yàn)農(nóng)民收入是否存在空間相關(guān)性。

首先構(gòu)建滿足如下條件的空間權(quán)重矩陣Wij，矩陣元素的確定采用鄰接標(biāo)準(zhǔn)：當(dāng)區(qū)域i與區(qū)域j相鄰時(shí)，Wij=l;當(dāng)區(qū)域i與區(qū)域j不相鄰時(shí)，Wij=0。對(duì)2007～2016年四川省21個(gè)市州農(nóng)民收入空間相關(guān)性進(jìn)行了Moran I檢驗(yàn)，Moran I指數(shù)可以度量全局空間自相關(guān)，反映空間鄰接或空間鄰近的區(qū)域單元屬性值的相似程度，其值在[-1，1]之間。若在（0，1]之間表示存在正的空間自相關(guān)，鄰近單元相似度較大，存在正向的相互反饋;在[-l，0）之間表示存在負(fù)向空間自相關(guān)，鄰近區(qū)域體現(xiàn)出某種程度的“競(jìng)爭(zhēng)”關(guān)系;為零表示不相關(guān)。檢驗(yàn)結(jié)果如下表3所示：農(nóng)民收入的Moran I的數(shù)值均大于0，表示存在空間正相關(guān)，即高值與高值相鄰，低值與低值相鄰，且在2007～2016年的Z值均高于0.05水平上的臨界值（1.65），在2015年和2016年農(nóng)民收入的Moran I的正態(tài)統(tǒng)計(jì)量Z值高于0.01水平上的臨界值（1.96）。這表明農(nóng)民收入具有明顯的空間相關(guān)性，其特征是農(nóng)民收入水平較高的地級(jí)市相互鄰近，收入水平較低的地級(jí)市相互鄰近。因此，有必要進(jìn)一步運(yùn)用空間計(jì)量模型來分析農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入水平的影響效應(yīng)。

2.面板模型實(shí)證結(jié)果分析

面板模型實(shí)證結(jié)果如下表4所示，我們通過對(duì)固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)和混合效應(yīng)普通面板模型進(jìn)行回歸，并進(jìn)行模型檢驗(yàn)與選擇，經(jīng)過F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，我們選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行結(jié)果分析。

（l）普通面板分析。先對(duì)未考慮空間相關(guān)性的普通面板回歸結(jié)果進(jìn)行分析：

①農(nóng)村金融發(fā)展促進(jìn)了農(nóng)民增收。農(nóng)村金融發(fā)展的系數(shù)值為0.199，且在1%的顯著性水平下顯著，即農(nóng)村金融發(fā)展變動(dòng)l%，農(nóng)民收入增加變動(dòng)0.199%，說明農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增加具有顯著的促進(jìn)作用，這與大多數(shù)學(xué)者所得結(jié)論相同。

②農(nóng)業(yè)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)民增收具有較大的促進(jìn)作用。農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值系數(shù)值0.696，且在l%的顯著性水平下顯著，即農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值變動(dòng)l%，農(nóng)民收入增加變動(dòng)0.696%，說明農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值與農(nóng)民增收呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收具有巨大的促進(jìn)作用。⑧農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)民增收也有促進(jìn)作用。農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)值0.019，且在5%的顯著性水平顯著，即農(nóng)林牧漁從業(yè)人員占比變動(dòng)l%，農(nóng)民收入增加變動(dòng)0.019%。這說明農(nóng)林牧漁從業(yè)人員占比對(duì)農(nóng)民增收具有顯著的促進(jìn)作用，對(duì)農(nóng)業(yè)的投入不僅要有物質(zhì)投入，還要有人力資本的投入，因此對(duì)農(nóng)村的人力資本投入對(duì)農(nóng)民增收具有顯著的正向影響。此外，一產(chǎn)占比和政府財(cái)政支農(nóng)力度系數(shù)不顯著，不能說明二者與農(nóng)民增收之間的關(guān)系。

（2）空間面板實(shí)證結(jié)果分析。在對(duì)普通面板模型進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，我們對(duì)空間自回歸模型、空間誤差模型和空間杜賓模型進(jìn)行了估計(jì)。通過對(duì)對(duì)數(shù)似然函數(shù)值和擬合優(yōu)度等統(tǒng)計(jì)量的比較，選擇空間杜賓模型進(jìn)行實(shí)證分析，通過hausman檢驗(yàn)，我們選擇具有固定效應(yīng)的空間杜賓模型。式（2）（3）（4）（5）是分別加入了農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)和政府財(cái)政支農(nóng)力度變量的回歸結(jié)果。由此我們可以看出，除了農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)民增收不具有顯著影響外，其他變量的系數(shù)值都非常顯著。

①農(nóng)村金融發(fā)展促進(jìn)農(nóng)民增收且較普通面板顯著性更大。農(nóng)村金融發(fā)展的系數(shù)值為0.379，并在l%的顯著性水平下顯著，說明四川各市農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收具有顯著的正向影響。和普通面板相比，其系數(shù)值變大，說明在考慮了空間相關(guān)性時(shí)，農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收具有更大的顯著性正向影響，農(nóng)村金融發(fā)展的收入效應(yīng)也更大。

②農(nóng)業(yè)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)民增收有巨大的促進(jìn)作用，但其系數(shù)值小于普通面板系數(shù)。農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)值為0.43，說明農(nóng)林牧漁產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收具有顯著的正向影響。

③一產(chǎn)占比對(duì)農(nóng)民增收具有顯著的反向影響。一產(chǎn)占比的系數(shù)值為-1.037，且在l%的顯著性水平下顯著，一產(chǎn)占比越大反而對(duì)農(nóng)民增收具有顯著反向的影響，說明一產(chǎn)占比增加并不是農(nóng)民增收的有效途徑。

④政府支農(nóng)力度對(duì)農(nóng)民增收具有促進(jìn)作用。政府支農(nóng)投資的系數(shù)為0.063，且在1%的顯著性水平下顯著，這說明政府的農(nóng)業(yè)投資對(duì)農(nóng)民增收具有顯著的正向影響?？紤]了空間相關(guān)性后，政府投資對(duì)農(nóng)民增收有了正向影響，但與普通面板回歸結(jié)果不同。

需要說明的是，考慮了空間相關(guān)性后，農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)值為0.008，但是不顯著，說明農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)民增收沒有顯著影響，這一點(diǎn)也與普通面板回歸結(jié)果不同。

（3）空間溢出效應(yīng)分析。通過空間面板分析得出的有關(guān)空間溢出效應(yīng)如下：

①農(nóng)村金融發(fā)展的空間溢出效應(yīng)為負(fù)。農(nóng)村金融發(fā)展的空間溢出效應(yīng)系數(shù)為一0.085，且在l%的顯著性水平上顯著，說明本地區(qū)的農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)相鄰地區(qū)的農(nóng)民增收具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)。即本地的農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)本地的農(nóng)民增收具有顯著正向影響，卻對(duì)鄰近地區(qū)的農(nóng)民增收具有顯著的金融抑制效應(yīng)，這種金融抑制效應(yīng)很大可能是通過極化效應(yīng)、爭(zhēng)奪資源而形成的，本地農(nóng)村金融發(fā)展帶來良好的市場(chǎng)環(huán)境和較高的收益，吸引鄰近地區(qū)的資源流入，因此本地與鄰近地區(qū)之間將表現(xiàn)出一種資源競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。

②農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的空間溢出效應(yīng)為負(fù)。農(nóng)業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)系數(shù)為一0.181，且在1%的顯著性水平下顯著，說明本地的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平對(duì)鄰近地區(qū)農(nóng)民的收入具有負(fù)向的空間溢出效應(yīng)，存在著一定的經(jīng)濟(jì)抑制效應(yīng)。從形成機(jī)制來看，本地農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于臨近地區(qū)，將會(huì)產(chǎn)生較強(qiáng)的資源集聚和吸納能力，使周邊資源向本地集聚，向周邊產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)輻射的效應(yīng)較小。

③本地一產(chǎn)占比對(duì)鄰近地區(qū)的農(nóng)民收入具有顯著的正向空間溢出效應(yīng)。一產(chǎn)占比的系數(shù)值0.469，并且通過l%的顯著性檢驗(yàn)，說明本地的第一產(chǎn)業(yè)占比的提升會(huì)有利于鄰近地區(qū)農(nóng)民收入的增加。一產(chǎn)占比代表的是各地級(jí)市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，按照產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由低級(jí)到高級(jí)的演化規(guī)律，一產(chǎn)降低，二產(chǎn)也逐漸降低，最終形成三產(chǎn)占主要地位的演化趨勢(shì)，一產(chǎn)占比增加將可能不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級(jí)形式轉(zhuǎn)換，這可能會(huì)導(dǎo)致要素資源流向鄰近地區(qū)，促進(jìn)鄰近地區(qū)農(nóng)民收入增長(zhǎng)。

此外，本地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)與政府支農(nóng)力度的空間溢出效應(yīng)系數(shù)并不顯著，說明二者對(duì)鄰近地區(qū)的農(nóng)民收入并不存在顯著溢出效應(yīng)。

六、研究結(jié)論與政策建議

本文在參照現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上，選取農(nóng)村金融改革與發(fā)展試點(diǎn)的標(biāo)志性省份四川省作為研究對(duì)象，采用空間面板回歸模型中的空間杜賓模型，利用2007-2016年四川省21個(gè)市州的相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了四川省各市州的農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入水平之間的關(guān)系和空間溢出效應(yīng)，得出了如下結(jié)論：

第一，四川省農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入具有顯著的正向影響，即農(nóng)村金融發(fā)展促進(jìn)了農(nóng)民增收，不存在金融抑制效應(yīng)。由于存在空間相關(guān)性，相比于普通面板，空間杜賓模型下的農(nóng)村金融發(fā)展系數(shù)值更大，表明在存在空間相關(guān)性的條件下，農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收的正向影響作用更大。

第二，各個(gè)控制變量的空間溢出效應(yīng)結(jié)果存在差異。在農(nóng)民收入存在空間相關(guān)性的前提下，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平和政府支農(nóng)投入對(duì)農(nóng)民收入都具有顯著的正向影響，一產(chǎn)占比對(duì)農(nóng)民增收具有負(fù)向影響，而農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)民增收沒有顯著影響。

第三，本地農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)鄰近地區(qū)農(nóng)民收入存在金融抑制。本地農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)鄰近地區(qū)具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，同時(shí)，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平對(duì)鄰近地區(qū)的農(nóng)村居民收入也具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，它們的發(fā)展都將對(duì)鄰近地區(qū)農(nóng)民增收產(chǎn)生抑制效應(yīng)。

基于上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：

第一，努力消除農(nóng)村金融發(fā)展的負(fù)向空間溢出效應(yīng)。鑒于農(nóng)村金融發(fā)展具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，對(duì)相鄰地區(qū)農(nóng)民收入水平的提高具有顯著的金融抑制，省政府應(yīng)在制定三農(nóng)政策方面，充分考慮到不同市州之間的農(nóng)村金融聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，從整個(gè)片區(qū)的角度考慮如何提高農(nóng)村金融發(fā)展水平。要明確這種金融抑制產(chǎn)生的原因，是由于供給端、需求端還是供需結(jié)構(gòu)不合理引起的金融抑制，因地制宜制定地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展政策，引導(dǎo)農(nóng)村金融健康發(fā)展。

第二，適當(dāng)抑制地區(qū)間發(fā)展不平衡產(chǎn)生的極化效應(yīng)。努力改變極化效應(yīng)所導(dǎo)致的資本、勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素單極流動(dòng)，造成資源的分配不均。例如：成都由于其極大的極化效應(yīng)，易于導(dǎo)致資金、人力等資源向成都流動(dòng)，造成相鄰地區(qū)的資金、投資、人力的外流，由此產(chǎn)生成都的農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)鄰近地區(qū)的金融抑制效應(yīng)，從而抑制鄰近地區(qū)農(nóng)民收入增長(zhǎng)。因此，應(yīng)通過政策引導(dǎo)，在鄉(xiāng)村振興的發(fā)展戰(zhàn)略下，促使資金、資本等生產(chǎn)要素流入相鄰農(nóng)村地區(qū)，實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展。

第三，通過加大投入提高農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活力。由實(shí)證結(jié)果可以看出，政府支農(nóng)投資對(duì)農(nóng)民增收具有促進(jìn)作用，并且不具有顯著空間溢出效應(yīng)，因此可以通過增加支農(nóng)投入，繼續(xù)加大對(duì)重點(diǎn)的三農(nóng)項(xiàng)目進(jìn)行補(bǔ)貼和扶持，并且建立農(nóng)村資金監(jiān)管機(jī)制，監(jiān)督和促進(jìn)支農(nóng)資金的規(guī)范運(yùn)作，以提升農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展活力，從根本上提高農(nóng)民的收入水平。

第四，加快各市州產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。努力改變農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)過于單一的局面，大力發(fā)展第二、第三產(chǎn)業(yè)，拓寬就業(yè)與創(chuàng)業(yè)渠道，提升第二、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量，適時(shí)增加勞動(dòng)回報(bào)率和工資率，促進(jìn)農(nóng)民收入進(jìn)一步增加。

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[19]楊小玲.中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展與貧困減少的實(shí)證研究[J].金融理論探索，2009，（06）.