中國農戶融資行為的收入效應

魏穎++郭靜安

摘 要：從長遠來看，農戶融資狀況成為影響農村經濟發(fā)展的重要變量。本文利用1990-2011年的相關數(shù)據，對影響農戶收入的變量進行回歸分析，發(fā)現(xiàn)農戶自有資金、正規(guī)金融機構貸款和民間借貸均對農民收入有顯著的正向影響，而政府財政支農支出對農民收入沒有顯著影響。

關鍵詞：農戶融資；收入效應；單位根檢驗；多元回歸

解決“三農”問題的關鍵是提高農民收入，從長遠來看，金融是農民收入的重要影響因素。農戶作為農村金融市場中融資的基本單位，其融資狀況成為影響農村經濟發(fā)展的重要變量。

一、文獻回顧

目前很多學者都關注農村金融發(fā)展與農民收入之間的關系，雖然這些研究尚未得到一致的結論，但毋庸置疑的是，農村金融發(fā)展對農民收入具有重要的影響。

許崇正等（2005）從歷年的統(tǒng)計數(shù)據出發(fā)，對農民收入增長的影響因素進行實證分析，結果顯示信貸投資對農戶人均收入影響不顯著。方金兵等（ 2009） 采用帶有控制變量的向量誤差修正模型和格蘭杰因果檢驗，發(fā)現(xiàn)短期內農村金融發(fā)展規(guī)模與農民收入增長呈現(xiàn)雙向的格蘭杰因果關系。唐禮智（ 2009） 用1980-2007 年的實地調研及統(tǒng)計數(shù)據表明：短期內農村正式金融和非正式金融與農民收入增長之間不存在明顯的因果關系。宋冬林，李海峰（2011）運用主成分分析、VAR模型及格蘭杰因果檢驗等實證方法得出結論：農村傳統(tǒng)正式金融是農村金融的主體，但農村正式金融與農民收入增長之間不存在格蘭杰因果關系，僅有農村非正式金融是農民收入的格蘭杰原因。錢水土，許嘉揚（2011）利用中國23個省1988-2008年的面板數(shù)據，通過引入地區(qū)和時間兩類虛擬變量，對中國農村金融的收入效應進行了比較分析，得出中國農村金融發(fā)展的收入效應具有顯著的地區(qū)和時間差異的結論。

基于學者們的研究成果，本文對以下幾方面作出改進：（1）農村經濟增長不等于農民收入增長。不能用經濟指標代替農民收入指標，金融發(fā)展與農民收入增長的關系不能被金融發(fā)展與經濟增長的正向關系所替代。（2）豐富農戶融資指標。農戶融資不僅有來自正規(guī)金融機構的貸款，還包括民間貸款、自有資金和政府財政支農支出。（3）在模型中引入農村人力資本、農業(yè)政策等變量。這些變量也是影響農民收入的重要因素，加入這些因素更有利于挖掘農戶融資行為對農民收入的真實影響。

二、指標選取和模型構建

（一）指標選取

1、農民收入（y）。農民收入水平用農民人均純收入衡量。

2、農戶自有資金（of）。國民經濟核算中，收入減去消費剩下的用作儲蓄或投資。因此用農民人均純收入減去農民人均消費來表示農戶自有資金用。

3、政府財政支農支出（fin）。用財政支農占國家財政支出的比重來衡量。

4、正規(guī)金融機構貸款（fil）。由于無農戶貸款數(shù)據，正規(guī)金融機構貸款用人均農業(yè)貸款余額代替。

5、民間貸款（infil）?！度珖r村固定觀察點調查數(shù)據》1995-2009給出了人均農村貸款余額數(shù)據和來自正規(guī)金融機構人均貸款余額數(shù)據，本文用兩者之差近似替代人均民間貸款。1990-1994、2010、2011年的數(shù)據用統(tǒng)計缺失值插補方法替換。

6、農戶受教育程度（edu）。用農村勞動力中受教育程度是高中以上所占的比重來衡量。

7、農戶就業(yè)結構（str）。用鄉(xiāng)村就業(yè)人員中第一產業(yè)人員所占比重來衡量。

8、農產品收購價格指數(shù)（api）。此指數(shù)可以反映農產品收購價格總水平的變化情況，以及對農民收入的影響。

（二）模型設計

本文引入柯布-道格拉斯生產函數(shù)，通過變量的替代與轉換，建立農民收入與農戶融資的計量經濟模型，以論證我國農戶融資與農民收入之間的關系?？虏?道格拉斯生產函數(shù)的一般形式為Q=ALαKβ ，其中Q為產量，L和K分別為勞動和資本投入量。結合本文研究，設Q為農民收入，L為農戶自身人力資本因素及政策因素，K為農戶融資變量。

對柯布-道格拉斯生產函數(shù)兩邊取對數(shù)有：lnQ=lnA+αlnL+βlnK，因此本文采用多元線性回歸模型。因變量為農民收入指標，自變量為農戶融資變量、農戶人力資本變量和國家政策變量。其中，農民人均純收入（y）、農戶自有資金（of）、正規(guī)金融機構貸款（fil）、民間貸款（infil）是絕對指標，其余自變量是相對指標。絕對指標在回歸分析中易產生異方差、使其趨勢線性化等后果，因此對絕對指標進行了自然對數(shù)變換，取對數(shù)后將更易得到平穩(wěn)序列且不會改變時間序列的性質和相互關系。最終建立如下模型：

lny=α+β1lnof+β2lnfil+β3ln infil+β4fin+β5edu+β6str+β7api+u

其中：α是截距項；β1、β2、β3是彈性系數(shù)，表示自變量變動1%引起因變量變化的百分比；β4、β5、β6、β7是半彈性系數(shù)，表示自變量變動1個單位引起的因變量變動的百分比；u是隨機擾動項。

三、實證分析

本文以1990-2011年的數(shù)據為基礎，利用EViews6.0統(tǒng)計分析軟件，采用上文推導出的模型對農民收入的影響因素做定量分析。數(shù)據來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》、歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國金融統(tǒng)計年鑒》、《中國農村統(tǒng)計年鑒》、《全國農村固定觀察點調查數(shù)據》。

1、單位根檢驗

在對經濟變量的時間序列進行分析時，首先要對變量做單位根檢驗，因為使用非平穩(wěn)序列進行回歸時，會造成回歸結果的偏差或產生偽回歸。本文運用的是ADF檢驗，判斷各變量是否平穩(wěn)。

表1 各變量ADF檢驗結果

變量 ADF值 Prob.

lny -4.861614 0.0049

lnof -4.011014 0.0258endprint

lnfil -3.527304 0.0622

lninfil -3.038292 0.0475

fin -3.097453 0.0422

str -4.350146 0.0134

edu -3.730561 0.0438

api -3.935402 0.0091

由ADF統(tǒng)計量及其相伴概率可以看出，序列l(wèi)ny、lnof、lninfil、fin、str、edu、api在5%的顯著性水平下（其中l(wèi)nfil在10%的顯著性水平下）均是平穩(wěn)序列，可以直接用lny、lnof、lnfil、lninfil、fin、str、edu、api建立多元線性回歸模型。

2、多元線性回歸方程

本文利用最小二乘法，對回歸方程進行多次擬合，逐步剔除不顯著的影響因素，得到的最優(yōu)方程如下：

ln y=4.25+0.41 ln of+0.19 ln fil+0.14 ln infil-2.22str+0.25api

t（βi） ：（6.3120） （7.1417） （4.7336）（3.0026） （-3.7889） （2.4927）

p：（0.0000） （0.0000） （0.0002） （0.0084） （0.0016） （0.0240）

=0.9962 F=841.1792 D.W=1.7099

從結果中可以看出修正的擬合優(yōu)度 為0.9962，非常接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度很好； 統(tǒng)計量的值為841.1792，表明總體上看回歸方程顯著，即這些自變量對農民人均收入的影響在整體上是顯著的；各自變量均在5%的顯著性水平下通過回歸系數(shù)顯著性檢驗，說明這些自變量對農民人均收入有顯著的影響。

3、回歸結果分析

（1）農戶自有資金（lnof）的斜率系數(shù)為0.41，說明農戶人均自有資金投入每增加1%，會引起農民人均收入增加0.41%；正規(guī)金融機構貸款（lnfil）的斜率系數(shù)為0.19，說明農民人均金融機構貸款投入增加1%，會引起農民人均收入增加0.19%；民間貸款（lninfil）的斜率系數(shù)為0.14，說明農民人均民間貸款增加1%，會引起農民人均收入增加0.14%。其中，農戶自有資金的收入效應是最大的，金融機構貸款的收入效應次之，民間借貸的收入效應最低。這是因為農戶自有資金的融資成本最低，而民間借貸的利率要比金融機構貸款的利率高。

（2）農戶就業(yè)結構（str）的斜率系數(shù)為-2.22。一般認為第一產業(yè)就業(yè)人員的收入水平低于第二、第三產業(yè)，因此農村就業(yè)人員從事第一產業(yè)的比重越高，意味著農戶收入越低。即農村就業(yè)人員中第一產業(yè)人員比重每增加1個單位，會引起農民人均收入減少2.22%；農產品收購價格指數(shù)（api）的斜率系數(shù)為0.25，說明農產品收購價格指數(shù)每增加一個單位，會引起農民人均收入增加0.25%。

（3）在擬合回歸方程的過程中，發(fā)現(xiàn)政府財政支農支出（fin）和農戶受教育程度（edu）對農戶收入影響不顯著，這也是有現(xiàn)實意義的。政府財政支農支出總量不足、份額縮小、結構不合理、農戶沒有充分利用等原因，導致財政支農支出效益不明顯。教育發(fā)展對農戶收入有長遠影響，一般認為個人的受教育程度越高，收入也越高，但就目前的“用工荒”來看，部分從事體力勞動的就業(yè)人員工資比腦力勞動的要高，所以農戶受教育程度對農民收入也沒有顯著影響。

四、結論與建議

本文運用多元線性回歸模型，研究了中國農戶融資行為的收入效應。實證發(fā)現(xiàn)，農戶自有資金、正規(guī)金融機構貸款和民間借貸均對農民收入有顯著的正向影響，而政府財政支農支出對農民收入影響不顯著?？傮w來看，融資能促進農民收入的增加，因此應改善農村融資環(huán)境，保證農戶融資渠道暢通。

第一，從政策上允許和鼓勵農村非正規(guī)金融規(guī)范發(fā)展，在法律上保障非正規(guī)金融和正規(guī)金融在資金提供上展開公平競爭，促使民間借貸更好地服務于農業(yè)、農村、農民。第二，推進農村正規(guī)金融體制改革，創(chuàng)新金融產品和服務方式，為農戶量身打造支農品牌，提供農戶正規(guī)金融機構貸款的可得性。第三，引導農戶內源融資，即引導農戶將自有資金用于生產經營投資。農戶自有資金大部分沒有用于經營生產，而是用于建房、子女教育和婚嫁、看病等方面。第四，加大政府財政支農的力度。最近幾年政府財政支農的比重雖有所上升，但總體來看仍是下降的。第五，加強對農戶進行金融知識教育和金融知識宣傳。農戶對金融機構的信貸政策、復雜的貸款程序了解不多，在一定程度上成為阻礙農戶融資的一道無形門檻。

參考文獻：

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[2]錢水土，許嘉揚.中國農村金融發(fā)展的收入效應[J].經濟理論與經濟管理.2011（3）

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[6]李元華.論優(yōu)化農民融資環(huán)境與農村微觀主體創(chuàng)新[J].經濟縱橫，2005（1）：45-47

作者簡介：魏穎（1983-），女，河南鄭州人，河南理工大學萬方科技學院經管系專職教師；郭靜安（1981-），男，河南鄭州人，河南理工大學萬方科技學院經管系專職教師。endprint