林秋斌， 陳 玲

(1.福州外語外貿(mào)學院金融系，福建 福州 350202; 2.福州大學經(jīng)濟與管理學院，福建 福州 350116)

2017年10月召開的黨十九大報告首次提到實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略[1]。這是在深刻把握我國國情農(nóng)情基礎(chǔ)上，著眼于農(nóng)民增收、農(nóng)業(yè)興旺和農(nóng)村發(fā)展而作出的重要決策部署。農(nóng)民問題是“三農(nóng)”問題的關(guān)鍵，而收入問題又是農(nóng)民問題的關(guān)鍵，因此，增加農(nóng)民收入是解決“三農(nóng)”問題的核心所在。在當前經(jīng)濟發(fā)展條件下，農(nóng)村金融機構(gòu)對農(nóng)村經(jīng)濟影響越來越大，提高農(nóng)民收入、實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興，農(nóng)村金融機構(gòu)的作用不容忽視。2015 年，國家發(fā)展和改革委員會、外交部、商務(wù)部聯(lián)合發(fā)布的《推動共建絲綢之路經(jīng)濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》提出：“加快‘一帶一路’建設(shè)，有利于促進沿線各國經(jīng)濟繁榮與區(qū)域經(jīng)濟合作，加強不同文明交流互鑒，促進世界和平發(fā)展，是一項造福世界各國人民的偉大事業(yè)。”[2]在這一倡議實施過程中，金融不僅要起到先行作用，而且要在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、實體經(jīng)濟等各領(lǐng)域中發(fā)揮重要的支撐作用。“一帶一路”倡議出臺后，我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推進、農(nóng)民生產(chǎn)生活的改善、地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展也將再次迎來新的歷史發(fā)展契機。農(nóng)村金融機構(gòu)該如何發(fā)揮作用，以便更好地服務(wù)于“三農(nóng)”并實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興亟待研究。

一、文獻綜述

在國外，大部分學者是通過研究金融發(fā)展與收入差距的關(guān)系來揭示金融發(fā)展與農(nóng)民收入的關(guān)系。他們從不同的角度在理論和實證方面展開研究，研究結(jié)果主要分為以下3種：(1)金融發(fā)展縮小了收入差距。這一結(jié)論是目前多數(shù)學者的研究結(jié)果。Odedokun對71個發(fā)展中國家1960—1980年的數(shù)據(jù)進行實證研究，結(jié)果表明樣本中有85%的國家表現(xiàn)為金融發(fā)展促進了經(jīng)濟增長，并且低收入國家的這種效應(yīng)比高收入國家明顯[3]；Prete指出，金融發(fā)展強化了利用新的投資機會的能力，因此縮小了收入差距[4]。(2)金融發(fā)展擴大了收入差距。Dollar等指出，雖然貿(mào)易開放提高了窮人收入，但通貨膨脹、政府消費和金融發(fā)展加劇了收入不平等[5]；Sehrawat 等運用ARDL模型對印度1982—2012年的數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)果表明，無論是從長期，還是短期來看，金融發(fā)展、經(jīng)濟增長和通貨膨脹均加劇了印度地區(qū)的收入差距[6]。(3)金融發(fā)展與收入增長呈倒U型關(guān)系。Greenwood等根據(jù)庫茲涅茨提出的倒U型理論分析認為，在經(jīng)濟發(fā)展初期，金融發(fā)展會擴大收入差距，但當經(jīng)濟發(fā)展到另一階段時，社會收入差距開始縮小，遵循倒U型變化規(guī)律[7]；Kim等發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與收入差距之間是一個非線性的門限效應(yīng)關(guān)系，即只有當一個國家的金融發(fā)展水平達到了對應(yīng)的閾值時，金融發(fā)展才會有利于縮小收入差距，但在達到閾值之前金融發(fā)展加劇了收入不平等[8]。

在國內(nèi)，早期學者大部分從全國層面研究農(nóng)村金融與收入的關(guān)系。溫濤等研究表明，經(jīng)濟證券化比率及金融機構(gòu)信貸比率的提高阻礙了農(nóng)戶增收[9]。劉純彬等指出，農(nóng)村金融發(fā)展、經(jīng)濟增長、受教育水平與農(nóng)村收入分配差距存在長期均衡的協(xié)整關(guān)系，提出應(yīng)通過擴大農(nóng)村金融規(guī)模、加大信貸配給來縮小收入差距[10]。王征等對28個省份面板數(shù)據(jù)進行動態(tài)分析，發(fā)現(xiàn)金融因素擴大了城鄉(xiāng)收入差距，提出通過合理引導農(nóng)村剩余勞動力、增強農(nóng)村資金回流等措施來縮小收入差距[11]。張宏彥等對我國1983—2009年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行實證分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展是擴大城鄉(xiāng)收入差距的單向格蘭杰原因，而第三產(chǎn)業(yè)人數(shù)的增加減小了城鄉(xiāng)收入差距[12]。21世紀伊始，很多學者對金融發(fā)展與農(nóng)民收入問題的實證分析轉(zhuǎn)向地方研究。曹芬芬基于浙江省1980—2008年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析，得出該省農(nóng)民收入隨著農(nóng)村存款、貸款的增加而逐年提高的結(jié)論，即農(nóng)村金融發(fā)展促進了農(nóng)民收入增長[13]。耿曉燕選取四川省的數(shù)據(jù)，通過利用C-D生產(chǎn)函數(shù)建立數(shù)學模型進行實證研究，結(jié)論認為，農(nóng)民收入隨著金融規(guī)模的擴大而增加，但隨著金融效率的提高而減少[14]。李明賢等對湖南省1992—2013年的實際數(shù)據(jù)建立Johansen協(xié)整檢驗、VEC模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，研究表明，除了金融效率不利于農(nóng)民非農(nóng)收入增加外，金融結(jié)構(gòu)、規(guī)模及其他控制變量有利于提高非農(nóng)收入[15]。

綜合以上國內(nèi)外研究，得出以下評價：(1)國外文獻多從宏觀層面出發(fā)，論述多個國家的金融發(fā)展與收入差距的關(guān)系，間接揭示金融發(fā)展對農(nóng)民收入的影響。國內(nèi)學者多數(shù)對全國或具體省份進行研究，較少以全國具有特殊意義的某個區(qū)域作為研究對象。(2)根據(jù)西方經(jīng)濟學的生產(chǎn)理論，投入要素可以歸納為資本、勞動、技術(shù)三大要素，每個投入要素的變化都會對產(chǎn)出產(chǎn)生影響。而現(xiàn)有文獻的實證多數(shù)只是簡單選取了金融發(fā)展的相關(guān)指標作為資本要素，或在此基礎(chǔ)上加上與農(nóng)村勞動力相關(guān)的指標作為勞動要素，研究這兩類因素對農(nóng)民收入的影響，而沒有加入“技術(shù)要素”這一控制變量。影響農(nóng)民收入的因素比較多，在實際分析中，是否選取以及如何選取合適的控制變量也就變得非常重要。(3)在相關(guān)文獻中，其實證分析多運用基于VAR模型的Johansen協(xié)整檢驗、Granger因果關(guān)系等方法來研究農(nóng)村金融與農(nóng)民收入的線性關(guān)系。然而在經(jīng)濟發(fā)展的實際過程中，各變量間更多的是表現(xiàn)為一種非線性關(guān)系，而非較為穩(wěn)定的單一線性關(guān)系。

本文以“一帶一路”倡議重點圈定的省份為研究對象，運用面板門限回歸模型，以金融發(fā)展指標為門限變量來尋找金融發(fā)展的不同階段與農(nóng)民收入增長的內(nèi)在聯(lián)系。同時，在控制變量中加入了“農(nóng)業(yè)科技投入”這一新的指標，與金融發(fā)展及農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移等共同構(gòu)成技術(shù)、資本、勞動等3種要素，探究這些要素如何影響農(nóng)民收入，探討如何發(fā)展農(nóng)村金融，以期為政策制定者、相關(guān)金融機構(gòu)在服務(wù)“三農(nóng)”、探究金融精準扶貧模式時提供參考，這對于提高農(nóng)民收入和完善農(nóng)村金融市場具有現(xiàn)實價值。

二、模型構(gòu)建與變量選取

(一)變量指標設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量。農(nóng)村居民人均純收入(Y)，用農(nóng)村居民家庭人均純收入來衡量。純收入是指從各個來源中得到的收入總和在扣除了相關(guān)稅費之后可自由支配的收入，它能夠切實反映農(nóng)民的收入水平?？紤]到價格因素的影響，用農(nóng)村居民消費價格指數(shù)將人均收入統(tǒng)一調(diào)整為2000年的價格水平。

2.解釋變量。(1)農(nóng)村金融發(fā)展效率(X1)。戈德史密斯的金融發(fā)展理論指出，貸款余額與存款余額的比值即為金融發(fā)展效率，它可以理解為金融機構(gòu)對資金的配置效率[16]。賈立、孫玉奎等采用這一指標反映金融機構(gòu)將存款轉(zhuǎn)換為貸款的能力[17-18]。本文選用農(nóng)村貸存比率表示農(nóng)村金融機構(gòu)服務(wù)“三農(nóng)”的水平和意愿，該數(shù)值越大，表示農(nóng)村存款的有效利用率越高，越能顯示其在農(nóng)村的服務(wù)水平。(2)農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模(X2)。戈德史密斯提出了一個衡量金融資產(chǎn)規(guī)模的指標，即金融相關(guān)率，它是貨幣存量、貸款與有價證券總值的和占國民生產(chǎn)總值之比[16]。鑒于發(fā)展中國家及其他國家的國內(nèi)信貸發(fā)展差異，結(jié)合我國農(nóng)村金融資產(chǎn)的實際，金融相關(guān)率已不能完全反映國內(nèi)金融市場的發(fā)展程度。長期以來，我國農(nóng)村金融以存貸款業(yè)務(wù)為主，金融表現(xiàn)方式比較單一，農(nóng)村金融資產(chǎn)總量主要由農(nóng)村存款與貸款構(gòu)成。綜合考慮國內(nèi)外文獻的研究成果以及我國農(nóng)村金融資產(chǎn)的實際情況，本文選取農(nóng)村存貸款之和占同期農(nóng)村GDP的比值作為衡量農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模的指標。這一指標值越大，表明農(nóng)村金融對“三農(nóng)”的支持力度越大。

3.控制變量。(1)農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移(Z1)。用農(nóng)村從業(yè)人員中從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)人口數(shù)的比重來衡量，它是反映農(nóng)村生產(chǎn)發(fā)展水平的重要指標，其數(shù)值越大，說明農(nóng)村城鎮(zhèn)化程度越高，生產(chǎn)要素的配置效率越高，農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)也就越好。(2)農(nóng)業(yè)技術(shù)人員占比(Z2)與R&D經(jīng)費投入強度(Z3)。從狹義上講，科技投入指支持科技活動開展的投入，包括投入的人力和財力之和。由于各個省份缺乏在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域合適的科研投入數(shù)據(jù)以及相關(guān)統(tǒng)計指標，本文分析農(nóng)業(yè)科技投入對農(nóng)民收入增長的貢獻，擬采用農(nóng)業(yè)技術(shù)人員占比(農(nóng)業(yè)專業(yè)技術(shù)人員占總專業(yè)技術(shù)人員的比重)與R&D經(jīng)費投入強度(R&D經(jīng)費是研究與實驗發(fā)展經(jīng)費，包括投入在基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗發(fā)展的資金總額)來反映農(nóng)業(yè)科技投入的狀況。

4.數(shù)據(jù)來源及說明。實證研究的樣本區(qū)間為2000—2015年，選用的數(shù)據(jù)來自2001—2016年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國金融年鑒》，以及2016年的國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)及各省的統(tǒng)計年鑒?！耙粠б宦贰背h重點圈定的18個省(市、自治區(qū))包括遼寧，上海，廣東，福建，浙江，海南，吉林，黑龍江，內(nèi)蒙古，云南，廣西，青海，寧夏，陜西，甘肅，新疆，重慶，西藏。由于《中國金融年鑒》沒有統(tǒng)計與西藏相關(guān)的農(nóng)村金融數(shù)據(jù)，對重慶也只有個別年份的數(shù)據(jù)，因此，本文只對不包括重慶和西藏在內(nèi)的16個省份進行分析。模型使用Stata 13.1軟件操作完成，各變量取對數(shù)后的描述性統(tǒng)計結(jié)果具體如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

(二)面板門限回歸模型的構(gòu)建

本文提出假設(shè)：金融發(fā)展的不同階段對農(nóng)民收入的影響不同。(1)在初級階段，金融發(fā)展比較落后，由于信息不對稱情況比較嚴重，交易成本較高，而農(nóng)民收入較少，缺乏抵押資產(chǎn)，因此，農(nóng)民獲得信貸的門限較高，從而制約了收入增長；(2)在中期階段，隨著金融市場的發(fā)展，金融規(guī)模逐步擴大，農(nóng)戶信貸融資渠道逐漸增多，借貸門限逐漸降低，金融排斥現(xiàn)象逐漸消失，農(nóng)民享受到了金融服務(wù)，這有助于其提高收入；(3)在成熟階段，金融市場進一步完善，農(nóng)戶獲得信貸的門限降到最低，金融發(fā)展對促進農(nóng)民增收的作用發(fā)揮到最大。

門限回歸模型的優(yōu)點在于可以捕捉經(jīng)濟可能發(fā)生躍升的臨界點或區(qū)間，且門限變量的結(jié)構(gòu)突變點由系統(tǒng)內(nèi)生確定，避免了人為確定的主觀性，分析比較客觀，擬合效果比普通線性回歸更加符合實際[19]。本文構(gòu)建農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入關(guān)系的面板門限回歸模型如下：

Yit=μi+α1XitI(qit≤γ)+α2XitI(qit>γ)+βZit+εit,εit～i.i.d(0,σ2)

(1)

公式(1)中，i為個體，t為時間；Yit為被解釋變量，表示t時間i個體的農(nóng)村居民人均純收入；Xit為對應(yīng)的解釋變量，包括農(nóng)村金融發(fā)展效率(X1)與規(guī)模(X2)；Zit為一組對農(nóng)民收入有較大影響的控制變量，包括農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移(Z1)、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員占比(Z2)和R&D經(jīng)費投入強度(Z3)；α1和α2為解釋變量的待估系數(shù)；β為各控制變量相應(yīng)的系數(shù)向量；I(qit≤γ)和I(qit>γ)為一指標函數(shù)；μi表示個體效應(yīng)；εit表示隨機干擾因素，εit～i.i.d(0,σ2)表示εit為獨立同分布且均值為零、方差恒定為σ2的白噪聲。

在估計模型門限值γ和參數(shù)α過程中需要消除個體效應(yīng)μi。對特定的門限值γ，通過OLS估計得到α的估計值與殘差平方和S1(γ)。最后采用逐步探索法，通過最小化獲得γ的估計式，具體如下：

(2)

建立門限回歸模型的步驟是先檢驗是否存在門限效應(yīng)，即判斷模型是線性的還是非線性的。模型的原假設(shè)是門限效應(yīng)不存在，若P值拒絕了原假設(shè)，則可以認為門限效應(yīng)存在，應(yīng)進行門限回歸。本文參考連玉君等所用的組內(nèi)去平均方法可以將個體效應(yīng)消除；基于固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，運用反復模擬自抽樣法計算統(tǒng)計量與P值，檢驗門限效應(yīng)存在與否[20]。綜合考慮數(shù)據(jù)的可比性及經(jīng)濟學意義，并且為了消除變量之間的異方差問題，本文對選用的變量采取對數(shù)形式。由于存在兩個金融發(fā)展指標，因此，分別以這兩個指標為門限變量建立兩個模型。模型中如果門限個數(shù)在兩個或兩個以上，可將模型作適當調(diào)整。

模型一：以農(nóng)村金融發(fā)展效率為門限變量的單門限回歸模型，具體公式如下：

Yit=C+α1X1itI(X1it≤γ)+α2X1itI(X1it>γ)+α3X2it+β1Z1it+β2Z2it+β3Z3it+εit

(3)

模型二：以農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模為門限變量的單門限回歸模型，具體公式如下：

Yit=C+α1X2itI(X2it≤γ)+α2X2itI(X2it>γ)+α3X1it+β1Z1it+β2Z2it+β3Z3it+εit

(4)

三、實證過程與分析

(一)門限效應(yīng)檢驗與估計

建立門限回歸模型的步驟是先檢驗是否存在門限效應(yīng)，若存在，則檢驗門限值的個數(shù)。門限回歸模型的原假設(shè)是門限值存在n(n=0，1，2，…，n)個，則模型對應(yīng)的門限變量存在n+1個斜率。使用自抽樣法，在不確定F統(tǒng)計量分布情況下，依然可以計算出漸進P值。然后進行面板單位根檢驗，結(jié)果顯示，各個變量是同階平穩(wěn)的。接著進行門限效應(yīng)檢驗，表2所示為自抽樣400次的結(jié)果。

表2 門限變量的門限效應(yīng)檢驗

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著

由表2可知，以農(nóng)村金融發(fā)展效率(X1)為門限變量時，P值分別在10%和5%的顯著性水平上依次不接受存在0個和1個門限值的原假設(shè)，但接受了第三個模型的原假設(shè)；以農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模(X2)為門限變量時，P值分別在5%和1%的顯著性水平上依次拒絕了前兩個模型的原假設(shè)，但接受了第三個模型的原假設(shè)，因此，可認為這兩個模型均存在門限效應(yīng)且門限值個數(shù)為2。

在確定門限個數(shù)之后，估計門限值，以X1為門限變量時，第一個門限值為-0.553，對應(yīng)的95% 置信區(qū)間為[-0.617，-0.420]，第二個門限值為-0.200，對應(yīng)的95%置信區(qū)間為[-0.502，0.100]；以X2為門限變量時，第一個門限值為0.688，對應(yīng)的95% 置信區(qū)間為[0.151，1.342]，第二個門限值為1.073，對應(yīng)的95%置信區(qū)間為[1.060，1.195]。

(二)農(nóng)村金融發(fā)展效率的面板門限回歸結(jié)果分析

確定了門限值及個數(shù)之后，得到表3的回歸結(jié)果。觀察門限變量X1，當農(nóng)村金融發(fā)展效率處于低水平階段，即X1≤-0.553時，其系數(shù)顯著為負，說明在該階段農(nóng)村金融發(fā)展效率抑制了農(nóng)民增收。農(nóng)村金融機構(gòu)未能很好地將農(nóng)村資金服務(wù)于“三農(nóng)”建設(shè)，農(nóng)民收入也就很難提高。當農(nóng)村金融發(fā)展效率跨越第一個門限值但低于第二個門限值時，其系數(shù)依然顯著為負且絕對值大于低水平階段，說明該階段農(nóng)村金融發(fā)展效率提高會抑制農(nóng)民增收的現(xiàn)象進一步惡化。當農(nóng)村金融發(fā)展效率處于較高階段，即X1>-0.200時，其系數(shù)由負轉(zhuǎn)正，說明農(nóng)村金融發(fā)展效率對農(nóng)民增收的促進作用開始發(fā)揮。雖然該系數(shù)在統(tǒng)計意義上并不顯著，但至少表明農(nóng)村金融發(fā)展效率不再抑制農(nóng)民增收。

表3 X1為門限變量的回歸估計結(jié)果

注：**、***分別表示在5%、1%的水平上顯著

觀察另一個金融變量X2，可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模擴大對農(nóng)民收入呈現(xiàn)出顯著的正向作用，即有助于農(nóng)民收入提高。農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模包括農(nóng)村存款和貸款總額與農(nóng)村GDP比值，存貸款總額越多，意味著農(nóng)戶可融資的資金越多，提高了農(nóng)民抵抗風險能力，更容易通過從事農(nóng)業(yè)活動增加收入。

觀察其他控制變量，可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移(Z1)，農(nóng)業(yè)技術(shù)人員占比(Z2)和R&D經(jīng)費投入強度(Z3)的系數(shù)均在1%的顯著性水平上表現(xiàn)為正值。近20多年來，隨著農(nóng)村勞動力大量外出務(wù)工以及鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的興起，農(nóng)村勞動力從農(nóng)業(yè)部門逐步轉(zhuǎn)向其他部門，農(nóng)村勞動力結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大變化，提高了勞動效率，創(chuàng)造了更多財富。因此，隨著城鎮(zhèn)化進程的加快和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的逐步發(fā)展，外出務(wù)工的農(nóng)村人口增多，工資性收入增長加快；隨著農(nóng)業(yè)機械產(chǎn)品的普及，農(nóng)業(yè)對勞動力的依賴程度大大削弱，就業(yè)結(jié)構(gòu)的改善使得農(nóng)民收入渠道增多，收入提高。同時，政府對農(nóng)業(yè)的投入，包括政府機構(gòu)、企業(yè)單位雇傭的農(nóng)業(yè)技術(shù)人員的增加和對R&D經(jīng)費投入的提高，大大提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，促進了農(nóng)民增收。

(三)金融發(fā)展規(guī)模的面板門限回歸結(jié)果分析

以農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模(X2)為門限變量的回歸結(jié)果如表4所示。

表4 X2為門限變量的回歸估計結(jié)果

注：*、**、***表示在10%、5%、1%統(tǒng)計水平上顯著

當農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模處于低水平階段，即X2≤ 0.688時，其系數(shù)顯著為負，說明在該階段農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模擴大抑制了農(nóng)民增收。當農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)?？缭降谝粋€門限值但低于第二個門限值時，其系數(shù)由-0.4116轉(zhuǎn)為-0.1448，說明該階段農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模抑制增收的現(xiàn)象有所緩和。當農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模處于較高階段，即X2> 1.073時，其系數(shù)由負轉(zhuǎn)正，說明在此階段農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模擴大促進了農(nóng)民增收。

雖然農(nóng)村金融發(fā)展效率(X1)對農(nóng)民收入影響表現(xiàn)為負向作用，該系數(shù)值在統(tǒng)計意義上并不顯著。但結(jié)合表3，可以推測出該變量總體上是抑制農(nóng)民增收的。農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移(Z1)和R&D經(jīng)費投入強度(Z3)對農(nóng)民收入的影響均在1%的顯著性水平上表現(xiàn)為正向效應(yīng)，農(nóng)業(yè)技術(shù)人員占比(Z2)在5%的顯著性水平上對收入的影響為正。總體上看，這些因素對農(nóng)民收入的影響結(jié)果呈現(xiàn)出與表3較好的一致性。

為分析各個省份的具體情況，可根據(jù)“一帶一路”倡議重點圈定的省份的歷年金融發(fā)展規(guī)模指標值與這兩個門限值的大小關(guān)系，將這些省份劃分為低、中、高水平。即X2≤0.688時為低水平，0.6881.073時為高水平。以2000年和2015年為例，由表5所示，在2000年，共有12個省份低于第一個門限值，且大部分屬于西部地區(qū)省份；1個省份在2個門限值之間，為陜西；3個省份高于第二個門限值，分別是浙江、廣東、上海，均屬于東部地區(qū)省份。在2015年，共有7個省份低于第一個門限值，4個省份在2個門限值之間，5個省份高于第二個門限值。其中，屬于西部省份的金融規(guī)模在這十幾年發(fā)展比較迅速，而上海市的金融發(fā)展規(guī)模遠高于其他省份，處于領(lǐng)先地位?？傮w上看，大部分省份的金融發(fā)展規(guī)模在擴大，并且越來越多的省份的金融發(fā)展規(guī)模對農(nóng)民增收的影響產(chǎn)生積極作用。

表5 2000年和2015年“一帶一路”省份的金融發(fā)展規(guī)模

四、研究結(jié)論與建議

(一)研究結(jié)論

本文利用2000—2015年的面板數(shù)據(jù)研究農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民收入的非線性影響，分別將農(nóng)村金融發(fā)展效率和農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模設(shè)為門限變量，建立各自的門限回歸模型并研究二者的關(guān)系，得出如下結(jié)論。

1.當以農(nóng)村金融發(fā)展效率為門限變量時，檢驗發(fā)現(xiàn)模型存在2個門限值，把金融發(fā)展效率分成了3個不同區(qū)間，在前兩個區(qū)間內(nèi)，金融發(fā)展效率對農(nóng)民增收表現(xiàn)為抑制作用，且第二區(qū)間較第一區(qū)間有所惡化；在第三個區(qū)間，其對農(nóng)民增收表現(xiàn)為促進作用。其他控制變量的系數(shù)顯著為正。

2.當以農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模為門限變量時，檢驗發(fā)現(xiàn)模型也存在2個門限值。當農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模的值為X2≤0.688、0.6881.073時，該指標對農(nóng)民收入的影響系數(shù)分別為-0.4116、-0.1448和0.1261，說明農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模對農(nóng)民收入的影響由負效應(yīng)逐漸轉(zhuǎn)為正效應(yīng)，這與研究假設(shè)的結(jié)果一致。其他控制變量的系數(shù)也為正。

3.通過比較分析2000年和2015年相關(guān)省份的金融發(fā)展規(guī)模，發(fā)現(xiàn)總體上各省份的金融發(fā)展規(guī)模在擴大，且多數(shù)省份的金融規(guī)模對農(nóng)民收入的負效應(yīng)影響在減弱，有的省份已經(jīng)從負效應(yīng)轉(zhuǎn)為正效應(yīng)，在一定程度上說明了農(nóng)村金融市場處在良性發(fā)展過程中。同時，應(yīng)當意識到，在“一帶一路”倡議重點圈定的省(市、自治區(qū))中，有近半數(shù)處于低水平階段，金融發(fā)展規(guī)模未跨過拐點，其對農(nóng)民增收表現(xiàn)為抑制作用，因此，如何根據(jù)各地區(qū)金融發(fā)展的不同階段配置資源，提高資源使用效率，是亟待解決的問題。

(二)建議

1.深化農(nóng)村金融改革，提升金融體系運行效率。近年來，各省份農(nóng)村信用社的貸存比率逐年下降，反映了農(nóng)村金融機構(gòu)支農(nóng)力度不足，資源配置效率低下、資金外流嚴重，導致城鄉(xiāng)收入差距繼續(xù)擴大。究其原因是金融機構(gòu)的逐利性，尤其是中西部地區(qū)省份的金融機構(gòu)存在明顯的“嫌貧愛富”現(xiàn)象，中低收入階層農(nóng)戶貸款難，資金需求不能得到充分滿足，抑制了當?shù)剞r(nóng)民收入水平的上升。對此，政府可組織農(nóng)戶或農(nóng)村企業(yè)自發(fā)建立貸款擔?；饡o予適當扶持，確保農(nóng)戶或農(nóng)村企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營活動中需要大額資金時能夠順利獲得貸款。通過貨幣和財政政策雙調(diào)節(jié)手段，放松對銀行的管制，降低農(nóng)村金融機構(gòu)的風險；采取財政撥款、利差補貼、減少營業(yè)稅、免征利息稅等優(yōu)惠政策鼓勵銀行將資金服務(wù)于農(nóng)村，提高資金使用效率。規(guī)定農(nóng)村金融機構(gòu)吸收的存款中必須留存足夠比例的資金用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)貸款，從源頭上控制資金外流。

研究發(fā)現(xiàn)，隨著金融規(guī)模的擴大，其對農(nóng)民收入影響的負效應(yīng)減弱，甚至開始產(chǎn)生正效應(yīng)；對比各省份的金融發(fā)展規(guī)模之后，發(fā)現(xiàn)當前大部分省份屬于中低水平階段，其對農(nóng)民收入的正向作用還未發(fā)揮出來，因此，應(yīng)大力推動農(nóng)村金融體系改革，擴大金融資產(chǎn)總量，提升服務(wù)質(zhì)量。由于不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展差異明顯，應(yīng)當根據(jù)各地區(qū)特征提出相應(yīng)對策。遼寧、上海、浙江等東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展快速，金融市場比較發(fā)達，金融基礎(chǔ)設(shè)施較完善，可在已有的優(yōu)勢基礎(chǔ)上，重點發(fā)展優(yōu)質(zhì)客戶，提供優(yōu)惠貸款，對于高收入階層農(nóng)戶，可研發(fā)中短期投資理財產(chǎn)品、大額信貸產(chǎn)品。發(fā)展相對落后的吉林、黑龍江、甘肅、寧夏等中西部地區(qū)省份，大力發(fā)展普惠金融，可利用手機銀行、網(wǎng)上銀行、電話銀行、POS機等金融科技手段滿足各種類型的需求。充分調(diào)動農(nóng)村低收入群體潛在的金融服務(wù)需求。在防范風險的前提下，放寬農(nóng)村金融機構(gòu)貸款投向，監(jiān)督完善金融服務(wù)，解決“三農(nóng)”貸款難的問題。目前，銀行卡業(yè)務(wù)已經(jīng)發(fā)展成熟，ATM機投放成本低、效率高，可根據(jù)農(nóng)村地區(qū)的道路設(shè)置和人口分布情況有選擇地投放ATM機，幫助農(nóng)民快速進行小額存取款、業(yè)務(wù)查詢、異地跨行的轉(zhuǎn)賬匯款等，提高金融體系服務(wù)效率。

2.增強農(nóng)村勞動者素質(zhì)教育，完善相關(guān)制度，推動城鄉(xiāng)一體化發(fā)展。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村勞動力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對農(nóng)民增收存在顯著的正向影響。因此，提高勞動者素質(zhì)，轉(zhuǎn)移農(nóng)村富余勞動力，是提高收入的關(guān)鍵。要提高農(nóng)村勞動者素質(zhì)，就要加大教育投資力度。對中西部農(nóng)村地區(qū)的教師實施職務(wù)補貼，鼓勵優(yōu)秀大學畢業(yè)生到西部地區(qū)支教，建設(shè)一支高水平、高素質(zhì)的教師團隊；投入助學金補助，進行助學貸款貼息，提高農(nóng)村孩子的入學率；加強對成年人的職業(yè)教育，建設(shè)長久的培訓基地，結(jié)合農(nóng)村勞動力的特征和城鎮(zhèn)用人單位的需求，有針對性地開展不同層次的專業(yè)技能培訓，營造舒適良好的教育培訓環(huán)境；制定相關(guān)的獎勵政策，鼓勵企業(yè)單位深入農(nóng)村地區(qū)舉辦農(nóng)民工培訓講座，加強宣傳力度，激發(fā)農(nóng)民工學習熱情，讓他們掌握最新知識，增強勞動技能，盡快適應(yīng)新的崗位要求，實現(xiàn)勞動力從農(nóng)業(yè)向其他產(chǎn)業(yè)有效轉(zhuǎn)移。

此外，完善勞動立法，重視職能建設(shè)，消除就業(yè)歧視；建立城鄉(xiāng)信息暢通的就業(yè)服務(wù)體系，實現(xiàn)城鄉(xiāng)就業(yè)機會平等，降低個別崗位的準入門限，增強農(nóng)民工進城之后的生存能力；深化戶籍改革制度，維護農(nóng)民工合法權(quán)益，逐步消除農(nóng)民與城鎮(zhèn)居民在養(yǎng)老、醫(yī)療、社保、教育等方面的差距；優(yōu)化農(nóng)村勞動力市場配置效率，消除金融排斥，推動城鄉(xiāng)一體化建設(shè)。

3.加大農(nóng)業(yè)科技投入，完善農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系。研究結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)技術(shù)人員占比和R&D經(jīng)費投入對農(nóng)民收入增長有拉動作用。因此，應(yīng)繼續(xù)加強農(nóng)業(yè)科技在人力與財力方面的投入力度，更好地發(fā)揮其對農(nóng)村經(jīng)濟增長的貢獻。政府應(yīng)當加大科技經(jīng)費投入，明確農(nóng)業(yè)科技經(jīng)費應(yīng)占有的比重，增加這方面的財政支出，深化科研管理體制改革，加強監(jiān)督經(jīng)費使用和項目進展情況，重視農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，確保資金用在實處。任何競爭的實質(zhì)都是人才的競爭，創(chuàng)建一支高水平、高素質(zhì)的科技人才隊伍才是推動農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的關(guān)鍵。在“一帶一路”倡議重點圈定的省份中，其農(nóng)業(yè)技術(shù)專業(yè)人才占所有專業(yè)技術(shù)人才的比例基本保持不變。與國外發(fā)達國家相比，其農(nóng)業(yè)研發(fā)設(shè)備不夠先進、數(shù)量少，給農(nóng)業(yè)技術(shù)的研發(fā)和推廣造成了一定的困難。總體上，我國農(nóng)業(yè)科研工作人員福利待遇不高、工作環(huán)境艱苦，這加劇了農(nóng)業(yè)技術(shù)人才流失。因此，政府需對農(nóng)業(yè)技術(shù)人員加大經(jīng)濟補貼，改善工作環(huán)境；重視對技術(shù)人員的再教育和培訓，設(shè)立一套科學合理的人事管理制度，明確所有工作人員的職責，加強監(jiān)督管理，培養(yǎng)科研人員的創(chuàng)新、服務(wù)和責任意識；支持科研單位、地方高校與生產(chǎn)企業(yè)的合作攻關(guān)，形成一條產(chǎn)學研一體化的技術(shù)供需對接鏈，鼓勵創(chuàng)新，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展作貢獻。

[參考文獻]

[1] 習近平.決勝全面建成小康社會 奪取新時代中國特色社會主義偉大勝利——在中國共產(chǎn)黨第十九次全國代表大會上的報告[EB/OL].(2017-10-27)[2018-03-29]. http://www.gov.cn/zhuanti/2017-10/27/content_5234876.htm.

[2] 國家發(fā)展和改革委員會，外交部，商務(wù)部.推動共建絲綢之路經(jīng)濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動[EB/OL].(2015-09-15)[2018-03-29]. http://www.china.org.cn/chinese/2015-09/15/content_36591064.htm.

[3] ODEDOKUN M O. Alternative econometric approaches for analyzing the role of the financial sector in economic growth: time-series evidence from LDCs[J]. Journal of Development Economics，1996，50(1):119-146.

[4]PRETE L A. Economic literacy， inequality and financial development[J]. Economics Letters，2013，118(3):74-76.

[5]DOLLAR D， KRAAY A. Growth is good for the poor[J]. Journal of Economic Growth，2003，7(3):195-225.

[6]SEHRAWAT M， GIRI A K. Financial development and income inequality in India: an application of ARDL approach[J]. Social Indicators Research,2016,41(2):1-26.

[7]GREENWOOD J， JOVANOVIC B. Financial development， growth and the distribution of income[J]. The Journal of Political Economy，1990，98(5):1076-1107.

[8]KIM D H， LIN S C. Nonlinearity in the financial development income inequality nexus[J]. Journal of Comparative Economics，2011，39(3):310-325.

[9]溫濤，冉光和，熊德平.中國金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長[J].經(jīng)濟研究，2005，40(9):30-43.

[10]劉純彬，桑鐵柱.農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)村收入分配:理論與證據(jù)[J].上海經(jīng)濟研究，2010(12):37-46.

[11]王征，魯釗陽.農(nóng)村金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距——基于我國省級動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的實證研究[J].財貿(mào)經(jīng)濟，2011，32(7):55-62.

[12]張宏彥，何清，余謙.中國農(nóng)村金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距影響的實證研究[J].中南財經(jīng)政法大學學報，2013(1):83-88.

[13]曹芬芬.浙江省農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長關(guān)系研究[D].南京:南京農(nóng)業(yè)大學，2010.

[14]耿曉燕.四川省農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長關(guān)系的實證研究[D].成都:西南財經(jīng)大學，2012.

[15]李明賢,周蓉.湖南省農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民非農(nóng)收入增長關(guān)系的實證研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與管理，2015(2):5-13.

[16]戈德史密斯.金融結(jié)構(gòu)與金融發(fā)展[M].周朔，郝金成，肖遠企，等譯.上海：上海人民出版社，1994:78-92.

[17]賈立，王紅明.西部地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長關(guān)系的實證分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2010(10):40-49.

[18]孫玉奎，周諾亞，李丕東.農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村居民收入的影響研究[J].統(tǒng)計研究，2014，31(11):90-95.

[19]陳強.高級計量經(jīng)濟學及stata應(yīng)用[M].2版.北京:高等教育出版社，2014:505-508.

[20]連玉君，程建.不同成長機會下資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營績效之關(guān)系研究[J].當代經(jīng)濟科學，2006(2):97-103，128.