農(nóng)戶借貸有利于家庭增收嗎*
——來自中國農(nóng)村家庭的微觀證據(jù)

顧 寧，王灝威

（1.吉林大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟研究中心，長春 130012；2.香港中文大學(xué)（深圳）經(jīng)管學(xué)院，廣東 深圳 518172）

一、引 言

農(nóng)民增收一直是“三農(nóng)”關(guān)注的重點問題，尤其在全面實行鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和穩(wěn)步推進社會主義現(xiàn)代化建設(shè)時期，增加農(nóng)民收入，提升農(nóng)民獲得感、幸福感、安全感，是保證各項戰(zhàn)略目標順利達成的關(guān)鍵。一直以來，金融服務(wù)匱乏被認為是制約農(nóng)民收入增長的關(guān)鍵因素，為此國家相關(guān)部門發(fā)布多項戰(zhàn)略規(guī)劃，推進農(nóng)村金融改革。近年來我國農(nóng)村金融組織體系不斷完善，金融服務(wù)層次和形式不斷擴展，金融供給規(guī)模不斷擴大，尤其是以信貸為核心的間接金融服務(wù)供給發(fā)展迅速。《中國農(nóng)村金融服務(wù)報告2018》顯示，自2007年創(chuàng)立涉農(nóng)貸款統(tǒng)計以來，全部金融機構(gòu)涉農(nóng)貸款余額從2007年末的6.1萬億元增至2018年末的32.7萬億元，占各項貸款的比重從22%提高至24%，全部金融機構(gòu)涉農(nóng)貸款余額累計增長534.4%，11年間平均年增速為16.5%。伴隨著農(nóng)村金融的快速發(fā)展，我國農(nóng)村居民可支配收入不斷增加，2020年達到17 131元，實際增長3.8%，高于經(jīng)濟增速和城鎮(zhèn)居民可支配收入的實際增速。城鄉(xiāng)居民收入相對差距趨于縮小，2012年城鄉(xiāng)居民人均可支配收入之比為2.88，2020年下降至2.56。但城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民之間人均可支配收入的絕對差距不斷擴大，2012年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入高于農(nóng)村居民15 737.4元，2020年擴大至26 703元，幅度擴大69.7%。由此可見，農(nóng)村居民收入增長的形式和特點并沒有與農(nóng)村金融發(fā)展呈現(xiàn)完全匹配態(tài)勢。作為農(nóng)村金融供給的基礎(chǔ)形式，涉農(nóng)信貸的發(fā)展對農(nóng)戶增收到底發(fā)揮怎樣作用？對于不同微觀特征的主體，農(nóng)戶借貸是否會產(chǎn)生異質(zhì)性影響？研究上述問題，對于進一步深化農(nóng)村金融改革，加快構(gòu)建促進農(nóng)民持續(xù)較快增收的長效政策機制具有重要指導(dǎo)意義。

關(guān)于農(nóng)戶借貸與收入的關(guān)系，國內(nèi)外學(xué)者研究成果較為豐富，但結(jié)論不一致，主要分為正向促進、負向約束及門檻效應(yīng)三種。首先，在農(nóng)戶借貸正向促進收入增長的研究觀點中，林毅夫最早指出，金融資本屬于農(nóng)戶的一種關(guān)鍵生產(chǎn)因素，對農(nóng)戶收入增長起到積極作用。孫若梅（2006）從微觀數(shù)據(jù)角度分析，指出重復(fù)連續(xù)的農(nóng)村信貸可持續(xù)增加農(nóng)戶非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營投入，從而促進非農(nóng)生產(chǎn)的發(fā)展和農(nóng)戶增收。Dong等（2012）通過研究中國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力對農(nóng)戶收入的影響（在信貸約束條件下），得出信貸約束會制約農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的發(fā)展和農(nóng)民收入增長的結(jié)論，從側(cè)面證明了信貸對收入的促進作用。而Li等（2013）指出，中國農(nóng)村存在的信貸配給嚴重制約了農(nóng)村家庭凈收入和消費支出。Hartarska等（2015）在對美國農(nóng)村信貸市場的研究中發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行在農(nóng)村地區(qū)的信貸和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展間存在正相關(guān)關(guān)系。其次，在農(nóng)戶借貸抑制農(nóng)戶收入增長的研究觀點中，許多學(xué)者從“精英俘獲”視角出發(fā)，指出中國農(nóng)村正規(guī)信貸市場存在嚴重的精英俘獲現(xiàn)象，因此農(nóng)村信貸對貧困農(nóng)戶收入改善的幫助很?。↗ia等，2010；溫濤等，2016）。Luan等（2016）對越南農(nóng)村信貸市場研究中也發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟條件更好的家庭從農(nóng)村信貸中受益更多。冉光和等（2015）研究發(fā)現(xiàn)金融資產(chǎn)對農(nóng)戶正規(guī)借貸行為有明顯負向影響。胡宗義等（2016）指出非正規(guī)小額借貸可顯著增加農(nóng)戶收入，減緩農(nóng)村貧困，而農(nóng)村正規(guī)金融反而對農(nóng)戶收入產(chǎn)生負效應(yīng)，增加農(nóng)村貧困。馬學(xué)琳等（2018）提出，農(nóng)民在進行金融活動時正規(guī)和非正規(guī)金融機構(gòu)提供的服務(wù)產(chǎn)生的效果不一致。鄭秀峰等（2019）提出，由于貧困群體不具備完全的償還本息能力，因此難以通過農(nóng)村信貸等金融渠道實現(xiàn)增收。最后，在農(nóng)戶借貸的門檻效應(yīng)方面，杜江等（2017）選取2005～2015年中國大陸29個省的面板數(shù)據(jù)，借鑒Hansen設(shè)定相關(guān)門檻效應(yīng)模型，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村信貸對于促進農(nóng)民增收表現(xiàn)出門檻特征，在農(nóng)民收入低于某一門檻值時，農(nóng)村信貸抑制農(nóng)民增收。顧寧等（2019）提出當門檻特征值（農(nóng)村實際人均GDP）跨越8 514.27元人民幣之后，普惠金融發(fā)展對農(nóng)村貧困的抑制與農(nóng)戶收入的促進作用會呈現(xiàn)邊際遞增特點。

綜上所述，學(xué)者從不同角度研究了農(nóng)戶借貸對農(nóng)戶家庭增收的影響，也得到異質(zhì)性影響效應(yīng)的結(jié)論，但現(xiàn)有研究大多基于宏觀視角，站在金融供給側(cè)分析農(nóng)村金融與農(nóng)戶增收的關(guān)系，忽視了農(nóng)戶微觀特征對影響效果的作用。因此，本文從農(nóng)戶的微觀特征數(shù)據(jù)入手，研究農(nóng)村借貸對不同微觀特征農(nóng)戶的影響，以期為農(nóng)村金融深化改革、農(nóng)民增收長效機制建立提供借鑒參考。

二、模型設(shè)定

為考查農(nóng)戶借貸對農(nóng)戶家庭收入的影響，本文引入Solow等提出的常替代彈性生產(chǎn)函數(shù)（CES生產(chǎn)函數(shù)），將農(nóng)戶借貸資金量作為生產(chǎn)資本投入，農(nóng)戶收入看作是農(nóng)戶生產(chǎn)所產(chǎn)生的生產(chǎn)結(jié)果報酬。CES生產(chǎn)函數(shù)的一般形式如下。

式（1）中A代表技術(shù)增長參數(shù)，經(jīng)濟含義為當人均資本投入不變時，所有生產(chǎn)要素整體使用效率提升程度。ρ為資本產(chǎn)出彈性參數(shù)，表示資本替代勞動的難易程度。δ1、δ2為衡量勞動的密集度參數(shù)。K為資本性投入，H為勞動性投入。

Solow提出，所有技術(shù)變化都可等價于導(dǎo)致“生產(chǎn)函數(shù)移動”的因素，因此，將農(nóng)戶收入視為實際生產(chǎn)產(chǎn)出量，人力資本與物質(zhì)資本可視為影響生產(chǎn)結(jié)果的技術(shù)投入變量，其中物質(zhì)性資本可由固定性資本投入（F）和流動資本性投入表示，而借貸資金（D）作為流動性資本投入的主要代表。綜上所述，可得三種生產(chǎn)要素的CES生產(chǎn)函數(shù)。

式（2）中為簡化分析，可認為要素之間替代的比例固定，此時取CES生產(chǎn)函數(shù)中ρ為1的情況，即替代彈性不變且恒為1的情況。同時因研究周期較短，可認為技術(shù)水平提高帶來的產(chǎn)出增加基本保持不變，為此令技術(shù)進步參數(shù)A=1，此時函數(shù)簡化為以下形式：

程名望等（2014）選定耕地面積、生產(chǎn)性資本投入或房屋耐用品資產(chǎn)三個細分變量，發(fā)現(xiàn)其與農(nóng)戶收入在1%水平上顯著，說明影響農(nóng)戶生產(chǎn)水平的物質(zhì)性資本可由農(nóng)戶生產(chǎn)資本與農(nóng)戶資產(chǎn)決定，因此本文選用家庭凈資產(chǎn)，主要分為固定資產(chǎn)和金融資產(chǎn)，衡量家庭的物質(zhì)性資本。

周金倩萍（2015）基于2012年的農(nóng)村工作居民收入調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在與農(nóng)戶收入相關(guān)的人力資本中，家庭規(guī)模大，勞動力負擔(dān)系數(shù)越大，家庭人口規(guī)模對農(nóng)戶收入的影響較為顯著；受過教育仍從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營的農(nóng)戶比未受教育的農(nóng)戶更能接受現(xiàn)代技術(shù)在農(nóng)業(yè)經(jīng)營中的作用，從而提高其生產(chǎn)轉(zhuǎn)化水平。同時在高孟滔等（2006）研究中，通過分別估計人力資本和物質(zhì)資本對于不同收入組農(nóng)戶收入的邊際貢獻的方法，也得出教育和職業(yè)技能培訓(xùn)體現(xiàn)出的人力資本是拉大農(nóng)戶收入差距的主要因素的結(jié)果，為此本文將家庭人口規(guī)模和教育水平引入人力資本。

綜上所述，將固定性資本投入（F）和人力資本投入（H）分解。同時為消除物質(zhì)資本絕對值相較人力資本數(shù)值過大的影響，保持變量平穩(wěn)性，對物質(zhì)資本絕對值數(shù)值取對數(shù)，最終得到以下計量模型：

式（4）中，lnIi代表第i年家庭總收入的對數(shù)，lnDi代表農(nóng)戶第i年借貸資金量的對數(shù)，lnSi代表第i年家庭固定性資產(chǎn)的對數(shù)，lnJi代表第i年家庭金融性資產(chǎn)的對數(shù)，Ei代表人力資本中戶主受教育程度，Mi代表家庭人口規(guī)模，ε代表誤差項。ω1，ω2，ω3，ω4，ω5代表上述變量的線性估計系數(shù)。

此模型衡量了在控制其他農(nóng)戶人力資本投入和物質(zhì)資本投入的條件下，各生產(chǎn)要素對農(nóng)戶生產(chǎn)產(chǎn)出即農(nóng)戶收入水平的影響。本文將以此模型作為計量模型，分析研究農(nóng)戶借貸增收效應(yīng)及異質(zhì)性影響。

三、數(shù)據(jù)來源及變量選取

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2014，2016和2018年三個調(diào)查年度中農(nóng)戶家庭的相關(guān)調(diào)查項。中國家庭追蹤調(diào)查正式開始于2010年，此后通過每兩年為一期的跟蹤訪問，收集個體、家庭、社區(qū)數(shù)據(jù)，持續(xù)反映近年來中國的經(jīng)濟問題、社會變遷、人口變化等各類指標的趨勢。調(diào)查對象目前覆蓋25個省級行政單位，共計162個縣，訪問總計達16 000戶，樣本對象包含樣本家庭中的全部成員。刪除數(shù)據(jù)缺失嚴重的樣本后，本文選取4 313戶農(nóng)村家庭，3年共計12 939個觀測值作為最終研究樣本。為消除極端值對整體數(shù)據(jù)影響，本文對部分連續(xù)變量數(shù)據(jù)在5%和95%的水平上進行了winsorize縮尾處理。

（二）變量選取

1.被解釋變量

農(nóng)戶家庭年純收入。本文選取農(nóng)戶家庭的全部純收入作為被解釋變量，衡量家庭年收入水平。

2.解釋變量

農(nóng)戶待償借款總額。由農(nóng)戶全部待償貸款額與尚未歸還借款總額之和作為解釋變量，反映農(nóng)戶借貸基本情況。

3.控制變量

基于生產(chǎn)函數(shù)公式，本文將影響收入的生產(chǎn)投入資本作為控制變量引入模型中，主要包含兩類：人力資本和實物性資本。人力資本選取戶主受教育程度與家庭人口規(guī)模變量，實物性資本選用家庭固定資產(chǎn)和金融資產(chǎn)來衡量，固定資產(chǎn)由房子當前市場價值構(gòu)成，金融資產(chǎn)由家庭存款及現(xiàn)金總額，金融產(chǎn)品總價三項構(gòu)成。變量描述性統(tǒng)計（見表1）。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

由表1可知，在12 939個農(nóng)戶家庭觀測樣本中，家庭年純收入平均值為31 633.04元，除以農(nóng)戶平均家庭人口數(shù)后為每年人均7 791.39元，高于2020年的脫貧標準，但不同樣本間差距較大，側(cè)面反映出我國貧富差距的問題。在借款總額方面，家庭借款額平均值為10 044.74元。在農(nóng)戶物質(zhì)性資本方面，農(nóng)戶的固定資產(chǎn)平均價值為122 602.60元。金融資產(chǎn)平均價值為16 381.63元，總資產(chǎn)價值平均值為138 984.23元，與2019年央行在《中國城鎮(zhèn)居民家庭資產(chǎn)負債情況調(diào)查》中披露的城鎮(zhèn)家庭總資產(chǎn)平均值為317.9萬元相比差別巨大，說明大多數(shù)農(nóng)戶的資產(chǎn)水平較低。在人力資本方面，農(nóng)戶受教育程度均值為7.8年，說明多數(shù)農(nóng)戶成員受教育程度為初中文化程度，整體文化程度處于較低水平。農(nóng)戶的家庭人口規(guī)模均值為4人左右，普遍多于城鎮(zhèn)三口之家標準。

四、農(nóng)戶借貸與農(nóng)戶收入：基準分析

通過Hausman檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，面板固定效應(yīng)模型更適合檢驗農(nóng)戶借貸對農(nóng)戶家庭收入的影響。為此，本文選取面板固定效應(yīng)模型進行實證分析。表2報告了固定效應(yīng)回歸結(jié)果。表2第一列僅加入借款總額一個變量。第二列增加實物性資本變量，包括農(nóng)戶固定資產(chǎn)價值和金融資產(chǎn)價值兩個變量。第三列增加人力資本，包括受教育程度和家庭人口規(guī)模兩個變量。逐步增加控制變量后，家庭借款額的擬合系數(shù)均顯著，說明家庭借貸資金量確實對農(nóng)戶收入產(chǎn)生顯著促進作用。這與之前的研究結(jié)論一致。而在進一步增加控制變量后，農(nóng)戶借貸的顯著性并未發(fā)生改變，說明選取變量很好地控制了解釋變量農(nóng)戶借貸對被解釋變量農(nóng)戶收入的擬合程度，模型整體穩(wěn)定性較高。

表2 農(nóng)戶借貸與農(nóng)戶家庭收入：面板固定效應(yīng)回歸

從控制變量來看，首先家庭固定資產(chǎn)變量和金融資產(chǎn)變量均在1%顯著性水平下影響居民收入，此結(jié)果說明隨著農(nóng)戶家庭固定資產(chǎn)與金融資產(chǎn)的增加，農(nóng)戶家庭收入隨之上升。其次，家庭人口規(guī)模和受教育程度也均在1%顯著性水平下促進農(nóng)戶收入提升。根據(jù)20世紀60年代美國經(jīng)濟學(xué)家Theodore W.Schultz和Gary Stanley Becker提出人力資本理論，人力資本即對生產(chǎn)者進行知識水平提升教育、職業(yè)生存技能培訓(xùn)等人力性投資及人在接受教育時所有機會成本的總和，表現(xiàn)為體現(xiàn)在人身上的資本，能夠促進生產(chǎn)效率和產(chǎn)出績效的提升。這一理論說明，對農(nóng)戶而言，投資人力資本，接受正規(guī)教育是顯著促進家庭收入增加的要素之一。這符合Amartya Sen提出能力的缺乏或被剝奪是導(dǎo)致貧困的原因之一，最主要表現(xiàn)為貧困者人力資本低下的理論。

在基準模型回歸的過程中，內(nèi)生性造成的回歸偏差是必須考慮的問題。農(nóng)戶借貸會導(dǎo)致農(nóng)戶收入變化，反之農(nóng)戶收入也可能會對農(nóng)戶借貸額產(chǎn)生影響，收入多的農(nóng)戶家庭可能會更傾向于借貸，從而導(dǎo)致農(nóng)戶家庭收入與農(nóng)戶借貸資金量發(fā)生互為因果的內(nèi)生性問題，同時農(nóng)戶借貸也可能受到農(nóng)戶家庭成員能力、風(fēng)險偏好及所在地區(qū)金融易得性等一系列不可觀測變量的影響，導(dǎo)致模型出現(xiàn)內(nèi)生性問題。為盡可能消除此影響，采取工具變量估計的方法。在工具變量選取上，考慮變量僅影響借貸資金的易獲得性和借貸額，但對農(nóng)戶收入水平無直接影響，為此選用2014、2016、2018年農(nóng)村金融機構(gòu)營業(yè)性網(wǎng)點數(shù)量作為工具變量，進行二階段工具變量估計。

在進行弱工具變量檢驗表明存在弱工具變量可能性較小的前提下，由表3可知，第一階段工具變量估計的回歸結(jié)果顯示其統(tǒng)計結(jié)果顯著且異于0。第二階段回歸結(jié)果顯示，基于工具變量的農(nóng)戶借款及其他控制變量對家庭收入影響依舊顯著且系數(shù)為正，說明考慮內(nèi)生性后農(nóng)戶借款對農(nóng)戶家庭收入仍起顯著促進作用，上述假設(shè)基本穩(wěn)健可靠。

表3 農(nóng)戶借貸與農(nóng)戶家庭收入：工具變量回歸

五、農(nóng)戶借貸與農(nóng)戶收入：異質(zhì)性分析

基準分析結(jié)果顯示，總體上農(nóng)戶借貸具有顯著增收作用，但由于我國農(nóng)戶的區(qū)域差異和微觀特征差異，農(nóng)戶借貸的增收效果必然存在異質(zhì)性，因此本文將從不同的維度分析農(nóng)戶借貸的增收異質(zhì)性。在選擇異質(zhì)性分析維度時，主要從決定收入增長的兩個關(guān)鍵要素——“收入存量”和“收入增量”入手。“收入存量”主要為農(nóng)戶家庭已有資本的積累層次,充足的資本資產(chǎn)存量能從結(jié)構(gòu)性因素層面顯著降低農(nóng)戶家庭的貧困脆弱性（萬廣華等，2014）。因此，從資本積累角度出發(fā)，本文設(shè)置農(nóng)戶家庭資產(chǎn)水平與支出水平作為對“收入存量”異質(zhì)性分析的基本類型；“收入增量”主要體現(xiàn)在收入可持續(xù)性增長的能力，這與農(nóng)戶家庭成員的能力水平、認知程度等人力資本均密切相關(guān)，同時由于我國經(jīng)濟發(fā)展巨大的區(qū)域差異，農(nóng)戶收入可持續(xù)增長能力同時受制于農(nóng)戶家庭所在區(qū)域的整體經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境。因此，從農(nóng)戶人力資本和空間分布角度出發(fā)，選取戶主受教育程度和農(nóng)戶家庭分布區(qū)域作為“收入增量”異質(zhì)性分析的主要類型，以考查農(nóng)戶家庭在人力資本與空間限制下的借貸增收效果。

（一）分家庭資產(chǎn)狀態(tài)的異質(zhì)性分析

王磊玲等（2020）提出，對于從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶而言，從事農(nóng)業(yè)工作的人口越多，通過農(nóng)業(yè)獲取生產(chǎn)報酬的比例越大，其他收入來源渠道越匱乏，越難以通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以外的收入來平衡生產(chǎn)資料消費與家庭支出，從而導(dǎo)致承擔(dān)偶發(fā)性事件的風(fēng)險能力較弱，進而產(chǎn)生較多借貸需求。由此可見，農(nóng)戶家庭因資產(chǎn)水平低，風(fēng)險抵御能力弱影響借貸水平與家庭收入。那么家庭資產(chǎn)水平是否也會影響農(nóng)戶的借貸意愿，進而影響農(nóng)戶的收入水平？基于此，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的分布，將家庭資產(chǎn)運用三等分方法，根據(jù)農(nóng)戶2018年的家庭總資產(chǎn)價值，將農(nóng)戶分為低資產(chǎn)價值家庭，中等資產(chǎn)價值家庭，高資產(chǎn)價值家庭，對不同樣本組回歸分析，依據(jù)顯著性觀測不同資產(chǎn)價值對農(nóng)戶收入的影響，結(jié)果見表4。

表4 農(nóng)戶借貸與農(nóng)戶家庭收入：家庭資產(chǎn)水平的異質(zhì)性

由表4可知，農(nóng)戶借貸可顯著促進低資產(chǎn)和中等資產(chǎn)價值家庭純收入增加，而對高資產(chǎn)價值家庭的影響不明顯，這一結(jié)論與王文成等（2012）的結(jié)論相符。可能原因是，高資產(chǎn)價值家庭具有的資產(chǎn)水平較豐厚，可使用家庭資本直接進行生產(chǎn)經(jīng)營或?qū)ξ镔|(zhì)、資本、人力進行投資，往往資本收益率也會更高，從而使其對外部資金需求較小，使得借貸資金量對家庭增收效果有限。對低資產(chǎn)和中等資產(chǎn)價值農(nóng)戶家庭而言，借貸資金更多用于投資或其他增收渠道，即更多用于物質(zhì)性資本投資和人力資本與生產(chǎn)資料的投入上，從而借貸渠道對農(nóng)戶家庭增收起到明顯正向效應(yīng)。

（二）分家庭支出水平的異質(zhì)性分析

史清華等（2020）發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶家庭全年總支出對借貸行為具有顯著正向影響。據(jù)此，本文進一步考查家庭支出水平是否會影響家庭的財務(wù)規(guī)劃與信貸意愿，不同支出水平是否會影響家庭對借貸的可獲得性，從而是否影響家庭收入？通過觀察樣本中農(nóng)戶家庭支出水平，發(fā)現(xiàn)過去一年的支出水平符合偏態(tài)分布，處于低支出水平的農(nóng)戶家庭占所有農(nóng)戶家庭中的絕大部分。為此，選取過去三年中家庭年均支出水平的均值作為分組標準，將家庭支出水平按照低于20 000元，20 000元到500 000元及高于500 000元分為3組進行分組回歸，結(jié)果見表5。

表5 農(nóng)戶借貸與農(nóng)戶家庭收入：家庭支出水平的異質(zhì)性

由表5可知，從低支出到高支出組農(nóng)戶借款對農(nóng)戶收入的顯著性影響效果逐漸降低，可能的解釋是家庭高資產(chǎn)量能夠支撐家庭高支出，且高支出家庭一般擁有更多投資渠道，家庭支出很大程度上有助于家庭財富積累，從而使借貸資金的獲得對于家庭增收渠道投資及促進家庭收入增長的效果有限；同時由于借貸資金存在獲取成本，部分高支出農(nóng)戶在取得借貸資金后未發(fā)生增收效應(yīng)且需償還本息，此結(jié)果可能會使借貸資金進一步抑制農(nóng)戶增收。而低支出家庭受自身家庭條件所限，投資渠道匱乏，借貸資金更多用于生產(chǎn)資料和人力資本的投資以改善生活條件，增收效果更顯著。同時此結(jié)果也說明對于流動性約束更高，缺乏原始性資本積累與投資資金的農(nóng)戶而言，借貸資金能助其獲得資本性支持，改善其流動性約束，從而更大程度發(fā)揮借貸資金的減貧增收效果。

（三）分教育水平的異質(zhì)性分析

郭志儀等（2007）提出農(nóng)戶教育投資對農(nóng)民增收的正向影響效果最高，并對農(nóng)戶的遷移成本有減小作用。教育程度的差異是否會影響農(nóng)戶的認知水平及對借貸資金的接受程度，進而影響農(nóng)戶的收入增收？基于此，根據(jù)戶主受教育程度的差異將樣本分組，分為未接受過教育（文盲），接受過小學(xué)教育，初中教育，高中（或中專）教育和大學(xué)及以上（包括大專）教育水平的五個子樣本，多數(shù)樣本戶主處于初中教育水平，擁有大學(xué)及以上教育水平的農(nóng)戶樣本也占有較大比例，未接受過教育的農(nóng)戶樣本占比最小，可見大部分農(nóng)戶均有過一定教育經(jīng)歷，但存在教育水平的兩極分化現(xiàn)象。其中，沒上過學(xué)組、小學(xué)教育水平組、初中教育水平組、高中教育水平組、大學(xué)及以上學(xué)歷水平組的貸款總額均值分別為4 668、7 238、9 945、13 658、15 948元。可見隨著學(xué)歷的提升，借貸數(shù)額也隨之提升，說明教育水平與借貸數(shù)額呈正相關(guān)關(guān)系。本文繼續(xù)采用固定效應(yīng)面板回歸，考查不同教育水平下農(nóng)戶借貸對收入的影響，結(jié)果見表6。

由表6可知，農(nóng)戶借貸對農(nóng)戶家庭收入的促進作用在分樣本的戶主受教育程度下除大學(xué)及以上水平樣本外均顯著，這一結(jié)論與Lin L等（2019）的研究結(jié)論一致。雖然統(tǒng)計分析表明，受教育水平高的群體可獲取更大借貸資金量，但受教育程度更高的個體掌握的生產(chǎn)技能也更多樣化，更易于憑借自身人力資本與財富積累獲取生產(chǎn)資料，因此對借貸資金的依賴程度較小，使借貸對其收入的促進效果有限。而較低教育水平的農(nóng)戶自身人力資本與生產(chǎn)要素的積累較少，獲得借貸資金可助其更好地改善生活水平，獲得基礎(chǔ)生產(chǎn)資料，產(chǎn)生更高的生產(chǎn)報酬，進而提高其家庭整體收入。因此借貸更容易在較低學(xué)歷的農(nóng)戶中發(fā)揮增收作用。

表6 農(nóng)戶借貸與農(nóng)戶家庭收入：戶主教育程度的差異性

（四）分區(qū)域的異質(zhì)性分析

我國幅員遼闊，各區(qū)域經(jīng)濟水平發(fā)展高度不平衡，人均收入分布表現(xiàn)出沿海高、內(nèi)陸低的特點。那么可獲得信貸對農(nóng)戶家庭收入的促進效應(yīng)是否同樣具有地區(qū)差異？為此按照傳統(tǒng)地區(qū)劃分標準，將總樣本劃分為東部沿海地區(qū)，中部內(nèi)陸地區(qū)以及西部邊遠地區(qū)三個子樣本。樣本回歸處理后結(jié)果見表7。

由表7可知，借貸對中部內(nèi)陸地區(qū)，西部邊遠地區(qū)農(nóng)戶的全部家庭純收入均有顯著影響，而對沿海地區(qū)的影響不顯著，影響程度呈從中部地區(qū)向西部邊遠地區(qū)遞減趨勢。原因可能是中國縣域普惠金融發(fā)展水平總體呈”現(xiàn)空間非均衡狀態(tài)（王雪等，2019），東部沿海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高，全部家庭純收入均值在三地分類樣本中最高，為39 797元，且沿海地區(qū)擁有多樣化的產(chǎn)業(yè)形式，農(nóng)戶收入來源廣泛，農(nóng)戶生產(chǎn)投資增收渠道更多，因此借貸對沿海農(nóng)戶收入的整體影響水平較低。而中西部地區(qū)的總體貧困程度較高，其中西部地區(qū)農(nóng)戶家庭年收入在三地樣本中均值最低，為33 215元，可能存在農(nóng)戶金融接受度低、可獲得借貸量少，以及存在門檻效應(yīng)等金融抑制問題。而借貸緩解了農(nóng)戶生產(chǎn)資料積累不足，生產(chǎn)投入效率較低等問題，使得借貸對中西部地區(qū)農(nóng)戶的增收效應(yīng)較沿海地區(qū)更為明顯。

表7 農(nóng)戶借貸與農(nóng)戶家庭收入：區(qū)域的異質(zhì)性

六、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本文基于中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）中農(nóng)戶家庭的數(shù)據(jù)，運用面板固定效應(yīng)方法對農(nóng)戶借貸對家庭增收影響效應(yīng)進行了研究，并從農(nóng)戶受教育程度、家庭資產(chǎn)價值、家庭支出水平和分地區(qū)的樣本進行了異質(zhì)性分析，主要結(jié)論如下。第一，總體回歸顯示，農(nóng)戶借貸對農(nóng)戶增收具有正向促進效應(yīng)。第二，分樣本的異質(zhì)性檢驗結(jié)果顯示：在分資產(chǎn)水平的異質(zhì)性檢驗下，中低資產(chǎn)價值的農(nóng)戶家庭，借貸資金更易發(fā)揮增收作用。在分支出水平的異質(zhì)性檢驗中，低支出水平的農(nóng)戶家庭，借貸資金更易發(fā)揮增收作用。在分教育水平的異質(zhì)性檢驗中，低教育水平的農(nóng)戶家庭，借貸對收入的促進作用更顯著，借貸資金更易發(fā)揮增收作用。在分地區(qū)的異質(zhì)性檢驗中，位于西部偏遠地區(qū)與中部內(nèi)陸地區(qū)的農(nóng)戶相較于沿海發(fā)達地區(qū)獲得借貸資金后增收效應(yīng)更加明顯。

（二）政策建議

第一，從整體結(jié)果來看，借貸資金對更具弱勢特征的農(nóng)戶群體減貧、增收效應(yīng)都更顯著，因此應(yīng)進一步發(fā)揮普惠金融的作用，持續(xù)鼓勵加大普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的實施力度與覆蓋廣度，保障普惠性借貸資金在貧困地區(qū)、貧困農(nóng)戶的落實程度，確保落實到鎮(zhèn)、落實到村、落實到戶，充分發(fā)揮普惠金融促增收，防返貧的長效增收機制。第二，由于農(nóng)戶借貸存在異質(zhì)性影響特征，因此農(nóng)村金融的發(fā)展應(yīng)更關(guān)注個性化的金融支農(nóng)服務(wù)。對資產(chǎn)與支出水平不同的農(nóng)戶家庭，借貸政策應(yīng)注意補貼性質(zhì)的信貸與正常信貸發(fā)放相結(jié)合，對“雙低”農(nóng)戶家庭側(cè)重于補貼類型信貸發(fā)放，防止“精英俘獲效應(yīng)”和“門檻效應(yīng)”造成財富差距進一步拉大；對于教育水平較低的農(nóng)戶家庭，應(yīng)積極進行金融能力的提升培訓(xùn)。同時由于借貸資金獲取的約束性，政策制定應(yīng)更多關(guān)注針對不同類型農(nóng)戶采取差別化的信貸獲取門檻，使借貸資金能覆蓋到盡可能多的作用群體。第三，農(nóng)戶借貸服務(wù)的開展既要關(guān)注借貸資金增收效應(yīng)的個體差異，也要關(guān)注借貸增收機制的地區(qū)差異，在空間非均衡狀態(tài)下將借貸資金向增收作用更明顯地區(qū)傾斜。如沿海地區(qū)可更多關(guān)注產(chǎn)業(yè)信貸支持，中西部地區(qū)則以扶貧類信貸資金為主，以實現(xiàn)精準施策，直接提升農(nóng)村借貸資金的使用效率。