支農貸款影響農戶收入增長的路徑分析

武麗娟　徐璋勇

摘要：通過分位數回歸方法（QR）對支農貸款影響農戶收入的機制與路徑進行研究，并運用傾向得分匹配方法（PSM）對結果的穩(wěn)健性進行了檢驗。研究發(fā)現：對于高收入農戶，支農貸款通過增加其經營性收入而使總收入增加；對于中等收入農戶，支農貸款雖然增加了其牧漁林業(yè)收入，但是更大程度減少了經營性收入，總收入表現為下降；對于低收入農戶，支農貸款僅被用于生活性消費支出，總收入水平下降。這說明，即使面臨相同的融資機會，農戶的增收能力卻各有不同。因此，要想緩解農戶收入的內部不平等問題，還需要從實施瞄準性的金融扶持政策、提高農戶生產率水平和持續(xù)拓寬農村融資渠道幾個方面來考慮。

關鍵詞：支農貸款；分位數回歸；傾向得分匹配

中圖分類號：F304.4文獻標識碼：A 文章編號：1009-9107（2016）06-0094-11

引言

我國政府始終高度重視“三農”問題。2015年中央一號文件不僅延續(xù)了以往11個一號文件保證糧食安全、促進農民收入增長、推動農村改革的政策關注，而且在新常態(tài)背景下進一步明確提出了“農業(yè)要強，農民要富，農村要美”的發(fā)展目標，再次對農民增收問題給予了充分的關注。自戈徳斯密斯（Goldsmith）[1]以來，金融作為促進經濟增長的至關重要的因素得到了廣泛關注。多年來，我國政府為了提高農民收入，減少農村貧困，除了運用財政政策之外，日益重視通過農村金融領域改革，如設立新的農村金融機構、增加支農貸款等金融手段，不斷強化金融在農民增收中作用。支農貸款規(guī)模也因此而得到了迅速增長，截至2014年底，我國金融機構共發(fā)放農村貸款19.44萬億元，占全年GDP的30.54%，而1979年我國支農貸款為179.6億元，只占當年GDP的4.4%，35年間支農貸款總量增長了1 082倍。考慮我國農村人均收入的變化，35年間由1979年的160.2元上升到了2014年的9 892元，僅增長了61.75倍，而同期我國人均GDP則增長了122倍。此外，從城鄉(xiāng)人均收入變化情況看，城鄉(xiāng)收入差距由20世紀80年代初的1.8∶1不斷擴大到2009年的3.33∶1，再到2014年的3.02∶1。相比之下，農村居民收入并沒有出現同快速增長的中國經濟、農村金融以及城市居民收入相協調的景象。

農村金融固然在增加農民收入、促進農村經濟增長和農業(yè)發(fā)展方面發(fā)揮了重要作用，但我們更為關注的問題是：快速增長的支農貸款是否一定有利于農戶收入的增加？農戶信貸對其收入影響的內在傳導機制是什么？不同收入層次的農戶獲得貸款后對其收入的影響是否一致？顯然，對上述問題的回答需要將農戶按照收入層次進行劃分，以解釋其內部差異的原因。為此，本文利用西北大學中國西部經濟發(fā)展研究中心2012年面向全國農村的調研數據展開分析，并運用分位數回歸方法分層次研究農戶信貸作用于其收入的內在傳導機制，這對科學評估支農貸款績效、制定農村金融政策、縮小城鄉(xiāng)貧富差距、改善農村社會福利具有重要意義。

一、文獻述評

農民收入增長問題一直都是學者們最為關注的焦點之一。對于農村金融與農戶收入關系的研究，國內外學者進行了有益探討并主要形成了三種觀點，可以概括為農村金融發(fā)展對農戶收入增長的有利論、不利論和動態(tài)影響論。

持有利論觀點的學者認為農村金融有助于農戶收入增加，并主要體現在以下幾方面：（1）促進農村經濟增長。Greenwood和Jovanovic認為，金融發(fā)展可以提高資本配置效率，進而促進經濟增長，而經濟增長會通過改善金融結構來促進金融發(fā)展，金融發(fā)展與經濟增長互相促進，最終幫助窮人實現增長[2]。Aghion和Bolton認為窮人因無法承受高利率而受到金融排斥，但如果利率降低，供給增加，就會使窮人也可以享受金融服務，最終縮小貧富差距[3]。Jeanneney和Kpodar利用發(fā)展中國家1966-2000年的面板數據驗證了金融發(fā)展可以通過促進經濟增長和麥金農管道效應兩方面來幫助窮人脫貧[4]。巴曙松和欒雪劍提出通過小額信貸資產證券化來解決貧困地區(qū)農戶貸款難的問題，以促進貧困地區(qū)的經濟發(fā)展[5]。（2）減少不平等。Clark等利用83個國家1960-1995年的面板數據實證分析了基尼系數與金融發(fā)展間的關系，結果表明金融發(fā)展在促進經濟增長的同時，還可以減少不平等[6]。DemirgucKunt等指出金融發(fā)展提高了機會的均等性，并降低了收入的不平等[7]。Majeed的研究同樣證明金融發(fā)展可以引致收入不平等的降低，但二者關系呈倒“U”型規(guī)律[8]。（3）降低貧困。Burgess和Panda運用1977-1990年間印度窮人的相關數據進行分析，發(fā)現農村金融機構數量的增加有助于農村貧困率的降低[9]。Khandker和Shahidur的實證研究表明微型金融不僅能幫助窮人重新分配收入，促進國家經濟增長，而且對項目參與者的貧困緩解有持續(xù)影響[10]。張立軍和湛泳的分析表明小額信貸具有顯著的增加農民收入和降低貧困的效應[11]。Awojobi 和Bein通過尼日利亞相關數據的研究表明，制約農戶生活水平提高的主要因素是資金，因此增加微信金融供給尤其是增加儲蓄和小額信貸服務對于窮人貧困的降低有直接的影響[12]。Imai等的研究發(fā)現一國微型金融機構的小額信貸總量占總資產比例越高，該國的貧困發(fā)生率越低[13]。Sunia通過對小額信貸機構及其部分客戶進行問卷調研和訪談獲取數據，研究發(fā)現小額信貸計劃有助于客戶提高生活水平，并通過提供金融支持而使其擴大生產經營，小額信貸是使家庭經濟快速復蘇的關鍵策略，并且可以顯著降低貧困[14]。Gazi等的研究發(fā)現金融發(fā)展、經濟增長和貧困減緩三者之間存在長期協整關系[15]。

持不利論觀點的學者認為，農村金融發(fā)展或小額信貸不利于農戶收入增加。如Galor和Zeira的分析指出，在不完美信貸市場上，初始財富分配對投資資本的分配起著決定性作用，窮人無緣獲得信貸資本，富人會因較多的投資而使得產出增加[16]。Rajan和Zingales認為不完善的金融體系不利于貧困減緩，僅僅使富裕階層獲益[17]。Arestis和Cancer的分析表明發(fā)展中國家的貧困人群由于無法有效使用資金而導致收入無法提高[18]。溫濤等的研究表明中國金融發(fā)展中長期存在功能性和結構性的失衡，而且金融中介效率低下，嚴重阻礙了金融發(fā)展對農民的增收作用，實證結果顯示金融發(fā)展顯著不利于農民收入的增加[19]。李慶海等采用面板數據估計農戶信貸配給對其家庭凈收入的影響，研究發(fā)現信貸配給使農戶家庭凈收入減少了18.5%[21]。

持動態(tài)影響論觀點的學者認為，金融發(fā)展對農戶收入的影響不是絕對的有利或不利，而是動態(tài)變化的。師榮蓉等對我西部12?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）面板數據的實證檢驗結果表明，金融發(fā)展對貧困減緩呈現出明顯的門檻效應，對應于人均收入的低水平、中等水平和高水平三個階段，金融發(fā)展對收入增加的影響相應呈現出負向影響、正向影響和無影響三個階段性特征[22]。Rewilak分析了金融發(fā)展與窮人收入間的關系，結論顯示金融發(fā)展的減貧增收效應只是在一些地區(qū)有效，而在其它地區(qū)無效[23]。王小華等運用中國2 037個縣的截面數據，研究縣域農村面臨的金融抑制與農戶收入不平等問題，研究發(fā)現：農戶收入越低，所受的金融抑制程度越大，收入水平越難得到提高；農戶收入越高，外源融資能力越強，收入增長就越容易良性循環(huán)[24]。

上述學者的研究主要有以下特點：一是將支農貸款與農戶收入增長的關系隱含在農村金融發(fā)展與經濟增長的宏觀層面的研究之中，二者關系自然而然地被農村金融發(fā)展與經濟增長的關系所替代，農村金融發(fā)展被假定為農民收入增長的重要前提和條件，并廣泛應用于增加農民收入的政策研究中[19]。二是雖有部分文獻研究農村金融或支農貸款對農戶收入的微觀影響機制，但是仍將農戶作為整體進行研究，而關注不同收入層次農戶在獲得信貸后其收入的變化具有更為重要的意義。三是以上研究并沒有得出一致的結論，原因可能與樣本的選擇有關，也可能是因為支農貸款對不同收入農戶的影響機制不同，而這正是本文研究的重點。與上述文獻相比，本文從以下三個方面作了補充和完善：（1）利用微觀調研數據直觀考察支農貸款對農戶收入的影響，對一些主要利用宏觀數據進行分析的已有研究而言是一個有效補充；（2）選擇分位數回歸方法將農戶按照收入層次進行分組，比較支農貸款對各組農戶的收入影響，并運用傾向得分匹配（PSM）方法進行了穩(wěn)健性檢驗，重視這種差別效應更有利于發(fā)現支農貸款對收入影響的機制與路徑，同時有利于金融政策作用在農民增收過程中的有效發(fā)揮；（3）運用微觀調研數據，將農戶收入進一步分為農作物收入、牧漁林業(yè)收入、經營性收入以及工資性、財產性和轉移性收入，分別研究支農貸款對各項收入的影響，還將支農貸款對農戶生產性支出（購買生產性資料支出、購置農機支出、技術培訓支出、經營性支出等）和生活消費支出（食品支出、建房支出、子女教育支出、婚喪嫁娶支出等）的影響進行了分析，以全面考察支農貸款的收入傳導機制。

二、理論分析

為討論支農貸款對農民收入影響的內在作用機制，我們借鑒Aghion和Howitt的研究模型[25]，并稍作改變。首先假定農村經濟中存在N個農民，在t時期初，個體i擁有ei單位的資本，農村經濟中的總資本存量可以表示為：

Kt=ΣNi=1ei（1）

同時，農戶在農村金融市場上進行融資以增加自身的資本存量，從而擴大再生產規(guī)模，達到提高收入的目的。假設農戶通過農村金融機構獲得支農貸款ki，相應地需要對ki支付rki的貸款利息， ki≥0。此外，不同的農戶具有異質性，每一農戶的生產率水平存在較大差異，即使獲得同樣的生產資本，由于生產率的差異也會導致最終的產出不同，生產能力強的農戶由于使用了更多的生產資本，其收入就可以得到不斷提高，而生產能力差的農戶則剛好相反。用λi表示個體農民的生產率，其大小因農民而異，如果按照每個農戶的生產率大小由高到低排序，則有：

λ1>λ2>λ3>…>λi>…>λN （2）

用πi表示農戶個體的收益，在農戶選擇借入資本ki后，則有：

πi=λi（ki+ei）-rki=（λi-r）ki+λi ei（3）

由（3）式可得，當λir時，獲貸農戶的收益率才會增加，收入增加。因此通過上述簡單的理論模型可以初步認為，支農貸款可否提高農戶的收入取決于農戶自身的生產率水平，當其生產率水平高于貸款利率時，農戶的收益是關于資本的雇傭量嚴格遞增的；當生產率水平低于貸款利率時，農戶的收益隨著資本雇傭量的增加而嚴格遞減，當生產率水平等于貸款利率時，雇傭資本對農戶的收入增加沒有影響。

三、研究方法與數據說明

（一）研究方法

本文的基本模型假定如下：

yi=α+βloaniγXi+μi（4）

在方程（1）中，因變量表示第i個農戶的各項收入水平；自變量是啞變量，等于1表示農戶通過借貸進行生產，具體指農戶進行正規(guī)借貸或民間借貸，0表示沒有進行借貸；X是控制變量，主要包括家庭特征變量和地區(qū)控制變量；隨機擾動項μ～N（0，σ2）。

為全面考察支農信貸對不同收入分布區(qū)間農戶的不同影響，本文采用了分位數回歸方法，假設條件分布yX的總體q分位數yq（x）是x的線性函數，即

yq（xi）=x′iβq（5）

其中，為q分位數的回歸系數，其估計量q可由以下最小化問題來定義：

minβqΣNi：yi≥x′iβqq|yi-x′iβq|+ΣNi：yi

（二）數據說明與統計描述

本文研究所用數據由西北大學中國西部經濟發(fā)展研究中心調研而來，調研時間為2012年，采用調查員入戶訪談的形式完成問卷，依據文章研究內容，數據處理中剔除了無效樣本，共篩選出有效樣本2 126戶，有效樣本的省域分布情況見表1。

因變量支農貸款和民間借貸對于農戶當期收入的影響可能存在一定的滯后效應，但由于問卷設計的合理性使我們不需要在模型中體現這一滯后影響，因為只要農戶曾有過銀行或信用社貸款和民間借款就會被統計，因此農戶的收入水平本身已經包含了借貸所形成的影響。

在控制變量的選取上，本文結合既有經驗研究，從以下三個方面進行綜合考慮：一是農戶基本特征變量如性別、年齡、受教育程度和政治關系資本，這是因為農戶的基本條件決定著家庭的經營行為和資源獲取能力；二是農戶家庭情況，具體包括家庭規(guī)模、家庭勞動力、家庭子女人數、家庭在校大學生人數及家庭住房條件，家庭基本情況可以反映家庭收入和支出情況；三是地區(qū)控制變量，有反映地區(qū)經濟發(fā)展水平差異的地區(qū)人均GDP，以及反映金融資產可得性的每村擁有營業(yè)網點數和每萬人擁有營業(yè)網點數。利用Stata11對以上變量進行了10%置信水平設定下的逐步回歸，去掉模型回歸中的不顯著控制變量，最終確定的控制變量有：農戶政治關系資本、家庭勞動力人數、家庭在校大學生人數、家庭住房條件和地區(qū)人均GDP。所選變量的描述性統計見表2。

四、實證過程及結果分析

（一）農戶信貸與家庭總收入

表3給出了農戶信貸對家庭總收入影響的分位數估計結果。在分位數的選取上，一方面考慮收入高的農戶可能獲得支農貸款的概率相對較高，收入較低的農戶獲貸概率相對較低，因此獲得貸款的農戶在樣本中的分布可能更多的位于中位數以上；另一方面根據初步回歸結果，發(fā)現3/4分位以下的回歸結果系數一直為負數，因此對3/4分位以上的點進行了比較詳細的劃分，以觀察系數變化的轉折點。綜上，最終選取了6個分位點，分別是0.10、0.50、0.75、0.80、0.85和0.90，分別對應最低收入組、中等收入組、中高收入組、較高收入組、高收入組和最高收入組，在余下的分析中也均采用此法劃分。

首先，對關注變量進行分析。觀察第一行農戶信貸credit的系數，發(fā)現0.75以下分位點的回歸系數均為負數，且在1%的置信水平下顯著，說明樣本中最低收入組、中等收入組和中高收入組的農戶在獲得支農信貸后，其收入水平不但沒有增加，反而有所下降。0.80和0.85分位點的回歸顯示，支農貸款對樣本中較高收入組和高收入組農戶的收入仍為負向影響，但沒有通過顯著性檢驗。在0.90分位點的估計中，農戶信貸credit的估計系數為0.288，在10%的水平上顯著，說明對于最高收入組農戶來說，其支農信貸每增加1%，會引起總收入增加28.8%。可以發(fā)現前文的理論分析在回歸結果中得到了很好驗證，對于樣本中中高收入組以下的農戶，由于其生產率水平低于貸款利率，因而獲得借貸后導致了總收入水平的下降；對于較高收入組和高收入組的農戶，其生產率水平和貸款利率不相上下，因而借貸與否、借貸多少對其收入水平并沒有顯著影響；而對于最高收入組的農戶，其生產率水平高于貸款利率，獲得貸款后由于經營資本的擴大使得純利潤增加，最終總收入水平得到提高。

接下來，對控制變量進行分析。（1）人均GDP在不同分位點的回歸中系數均為正，并且通過了1%的顯著性檢驗，說明地區(qū)經濟水平對當地居民的收入水平影響顯著。另外，其回歸系數隨著分位點的上升而呈現出遞增的趨勢，從最低收入組農戶的0.740逐漸上升到最高收入組農戶的6.426，說明在一個經濟水平良性增長的區(qū)域中，收入水平越高的農戶就越容易達到更高的收入水平。（2）住房條件對不同收入水平農戶的收入影響均顯著為正，影響系數同樣逐步增大，從最低收入組農戶的0.280逐漸上升到最高收入組農戶的1.469，在問卷的設計中住房條件分為土木房、磚瓦房和樓房（2層以上），住房條件越好，農戶收入水平越高，對此的解釋是，住房作為農戶的自有資產，也是農戶收入的一部分，因而住房條件與農戶總收入呈顯著正相關關系。（3）家庭勞動力人數的回歸系數均為正，即家庭勞動力人數越多，農戶家庭總收入就越高。（4）政治關系資本對不同收入水平農戶的收入影響除最低收入組農戶外均顯著為正，原因是一方面鄉(xiāng)村干部或者黨員往往是當地能力較強的人，另一方面由于其特殊身份因而擁有更多的提高收入的機會。（5）家庭大學生人數對不同收入組家庭總收入的影響均為負，雖然中高收入組和較高收入組的回歸系數不顯著，但仍為負向關系，說明家庭由于需要支付子女大學期間的學費和生活費而使得總收入受到影響。

為進一步驗證支農貸款對農戶家庭總收入影響的準確性，文章對農戶通過民間借貸渠道獲得資金后，對其家庭總收入的影響進行了回歸估計，以做比較。估計結果見表4。

回歸結果表明，農戶通過非正規(guī)渠道獲得民間貸款后，不同收入組農戶的家庭總收入水平均顯著下降，即使對于最高收入組農戶其估計系數也為負數，且在1%的水平上顯著。原因是農戶需要對民間借貸支付高于支農貸款的利率水平，而此利率要高于所有農戶的生產率水平，因而不同收入組農戶在進行民間借貸后，雖可緩解其當下的資金周轉困難，但是不利于其收入水平的可持續(xù)增加。對控制變量的回歸結果同表3。

綜合以上分析，支農貸款并非能夠提高所有農戶的收入水平，而是取決于農戶自身的生產率水平。但上述結論并非意味著發(fā)放支農貸款的力度可以減緩，因為資本短缺是制約我國部分農村地區(qū)消除貧困的重要因素，同時也是我國農村經濟發(fā)展和減貧戰(zhàn)略得以實施的關鍵，農戶在擴大再生產過程中有著強烈的融資需求，如果不能獲得正規(guī)借貸將會轉向非正規(guī)渠道進行民間借貸，而由于民間借貸需要支付更高的利率水平而更加不利于農戶收入水平的提高。內因才是根本，如果能夠致力于農戶生產率水平的持續(xù)提高，同時輔之以支農貸款，對貸款用途加以嚴格監(jiān)管，將是使農戶收入水平得以可持續(xù)不斷提升的重要途徑之一[26]。

（二）支農貸款對農戶不同收入渠道的影響機制與路徑

綜合考慮農戶收入來源渠道和文章分析重點，將農戶總收入分解為農作物收入、牧漁林業(yè)收入、工商業(yè)收入和工資性、財產性及轉移性收入四項，然后運用分位數回歸方法，分別估計支農貸款對農戶各項收入水平的影響，回歸結果見表4，為節(jié)省篇幅，此處省去了對各次回歸中控制變量的報告，所選取的控制變量與上文相同。

根據表5，首先，支農信貸沒有顯著帶來農作物收入的增加。根據前文的理論模型，當生產率水平等于貸款利率時，雇傭資本對農戶的收入增加是沒有影響的。所以增加農戶在農作物方面的收入，應將重點放在提高農戶的生產率水平上，一方面要不斷降低農作物種植成本，對農資市場加以嚴格監(jiān)管和監(jiān)控；另一方面要持續(xù)輔之以耕地補貼制度。其次，在牧漁林業(yè)收入的估計結果中，發(fā)現支農貸款對中高收入組、較高收入組和高收入組農戶該項收入的影響顯著為正，分別在1%、1%和5%的置信水平下顯著。牧漁林業(yè)為勞動密集型產業(yè)，無須太多的技術含量，同時又需要一定的前期資本投入，因而對于樣本中的中高收入組、較高收入組和高收入組農戶來講，將支農貸款投資于牧漁林業(yè)是一項很好的選擇，進行牧漁林業(yè)方面的生產給其帶來的收益會超過支農貸款借貸成本，最終提高其收入水平。對于最低收入組和中等收入組農戶，該項回歸系數說明這兩組農戶即使獲得了支農信貸，也沒有將其用于牧漁林業(yè)方面的生產。支農信貸對于最高收入組農戶的牧漁林業(yè)收入影響為正，但是不顯著。再次，在商業(yè)性收入的回歸估計中，最低收入組農戶的回歸系數說明該組農戶沒有進行這方面的投資。而對于中等收入組、中高收入組、較高收入組和高收入組農戶的回歸系數顯著為負，并且均可以通過5%以上的顯著性檢驗，說明以上農戶將支農貸款用于商業(yè)性投資后，不僅沒有收回投資成本，反而是經營虧損，而且此項回歸系數的絕對值要明顯大于相應牧漁林業(yè)收入的回歸系數，因此對于以上農戶，其支農貸款并未能發(fā)揮其應有的投資效應，反而因經營不善導致收入水平下降。對于此部分農戶，我們更應著力提高其經營管理能力或生產率水平。對于最高收入組農戶，其系數為正，而且在1%的置信水平上顯著，經營性投入是最高收入組農戶支農信貸的主要用途，而且獲得了一定收益。最后，工資性、財產性及轉移性收入的回歸估計中，各組農戶的估計系數均不顯著，比較符合實際情況。

綜上，獲得支農貸款后，最高收入組農戶的經營性收入得到了顯著增加，最終表現為總收入的增加；中高收入組、較高收入組和高收入組農戶的牧漁林業(yè)收入雖然有所提高，但是經營性收入下降過多，最終總收入水平表現為下降；中等收入組的經營性收入顯著下降，最終表現為總收入水平的下降；而最低收入組農戶的各項收入均沒有發(fā)生顯著變化，因其要支付借貸利息或用于生活類剛性支出而導致總收入下降。

（三）支農貸款對農戶不同支出渠道的影響機制與路徑

為進一步驗證上述分析結論，運用分位數回歸方法，將支農信貸分別同農戶的生產性支出和生活性支出作了回歸估計。農戶生產性支出包括購置種子、苗木、化肥、農藥等生產性資料、購買農業(yè)機械支出、技術培訓支出以及經營性支出，生活性支出包括食品支出、交通通訊及上網支出、建房支出、醫(yī)療保健支出、子女教育支出、紅白喜事支出及文化娛樂支出。根據表6，對于農戶的生產性支出，支農信貸對最低收入組和中等收入組的生產性支出沒有影響，中高收入組、較高收入組、高收入組和最高收入組農戶的回歸系數雖然不是全部顯著，但均為正數，說明支農信貸對以上農戶組的生產性支出影響為正；對于農戶的生活性支出，最低收入組農戶的估計系數在10%的置信水平上顯著為正，說明低收入組的農戶獲得支農信貸后只是增加了其生活性支出，而沒有用于擴大再生產，其余農戶組的回歸系數均不顯著。

綜上分析，在本文選取的樣本農戶中，支農貸款對最高收入組農戶總收入的影響為正，原因是最高收入組農戶將貸款用于生產性支出，實現了經營性收入的增加。支農貸款對余下農戶的總收入影響為負，但是作用機制有所不同：最低收入組農戶僅將支農貸款用于生活性支出，因其無法創(chuàng)造收益，同時又面臨借貸成本而使得總收入水平下降；中等收入組、中高收入組、較高收入組和高收入組農戶將支農貸款用于生產性經營，但由于其生產率低下，無法創(chuàng)造高于借貸成本的利潤而使得總收入水平下降，另外，雖然中高收入組、較高收入組和高收入組的支農信貸可以帶來牧漁林業(yè)收入的增加，但是仍無法抵消經營性收入的下降。只有最高收入組農戶通過生產性經營而使得總收入水平得到提高。

由于樣本選取的特殊性，無法確保各組農戶所對應的收入水平可適用于全國所有農戶，因此無法按照具體收入水平來劃分，為便于討論和進行一般化擴展，下文將最低收入組農戶稱為低收入農戶，最高收入組農戶稱為高收入農戶，其余稱為中等收入農戶。

五、穩(wěn)健性檢驗

本部分采用傾向得分匹配（propensity score matching，PSM）方法進一步檢驗支農貸款對農戶總收入的影響方向，該方法是一種近似自然實驗的方法，可以有效克服樣本選擇偏誤帶來的誤差和內生性問題。其基本思想在于，觀察樣本后，將獲得貸款的個體劃分為處理組（Treated），將未獲得貸款的個體劃分為對照組（Control），然后將兩組樣本按照匹配原則進行逐一匹配，使得兩組樣本特征盡可能相近，這樣對照組可以模擬處理組的反事實狀態(tài)（未獲得貸款），進而比較個體在獲得貸款和未獲得貸款這兩種對立情形下的收入差異。

圖1（a）和（b）分別呈現了處理組和控制組的PS值在匹配前后的概率分布，可以發(fā)現處理組和控制組的特征分布存在明顯差異，而進行匹配后二者特征分布較為接近，因此可以認為匹配后處理組和控制組農戶的收入差異是由支農貸款引起。

六、研究結論及政策啟示

（一）研究結論

本研究利用我國東、中、西部農村地區(qū)共計2 126戶農戶的微觀調研數據，研究了支農貸款對農戶收入的影響機制。研究發(fā)現：

1.支農貸款對于低收入農戶會引起其總收入水平的下降，其原因在于低收入農戶用于生活性消費支出較大，而這些支出對于其具有剛性特征，如食物支出、子女教育支出、醫(yī)療支出、婚喪嫁娶支出等。對其發(fā)放的貸款更多地被用于彌補剛性生活性支出缺口，而沒有用于擴大再生產，加之貸款要支付利息，這也沖抵了現有的收入水平。即使對其增加貸款，也僅使其剛性的消費支出水平提高，這就使得對貧困農戶的支農貸款不會增加其收入，反而會降低其收入水平。

2.支農貸款會引起中等收入農戶總收入水平的下降。中等收入農戶雖然將支農貸款用于擴大再生產如經營性生產和牧漁林業(yè)生產，但由于生產率水平低下，因而所創(chuàng)造的收益并未能涵蓋其經營成本及資金使用成本，如果經營不善反易招致更大的虧損。農戶的牧漁林業(yè)收入雖然有所提高，但是經營性收入下降過多，最終總收入水平表現為下降。

3.支農貸款對于高收入農戶的收入提高具有積極的正向作用，高收入農戶有著較高的生產率水平，且獲得支農貸款后主要用于擴大再生產，支農貸款成為其推動經營性收入增長的顯著資源要素，最終使得總收入水平得到提高。

目前理論界形成的共識是，金融抑制是制約我國“三農”經濟發(fā)展的重要因素，并有許多學者致力于如何消除金融抑制問題的研究，指出農村金融抑制是農村居民收入內部不平等的原因[27]，而本文的研究結論則提示我們，農戶收入的內部不平等問題卻不一定由金融抑制所致，如何提高農戶自身素質，為農戶創(chuàng)造較好的經營環(huán)境，提高農戶的生產率水平同樣至關重要。

（二）政策啟示

1.實施瞄準性的金融扶持政策。在農村扶貧開發(fā)過程中，應區(qū)分政策性金融和商業(yè)性金融的作用范圍，實施瞄準性的金融扶持政策。我國的東中西部地區(qū)存在著較大的區(qū)域經濟差異，即使同一區(qū)域內的農戶貧困程度也有所不同，建議針對不同區(qū)域以及同一區(qū)域內的不同群體實施不同的金融扶持政策。具體來說：一是對于中低收入農戶，在盡量規(guī)避商業(yè)性金融支持的同時，重視政策性金融功能的發(fā)揮。政策性金融的扶貧作用不僅不能淡化，相反，在某些地區(qū)（主要是貧困地區(qū)）還應該予以強化。近年來，政策性金融的改革方向出現了商業(yè)化運作的趨勢，如國開行進行了股份制改造，農發(fā)行也在不斷擴大經營商業(yè)性業(yè)務，并有部分學者提出商業(yè)化運營將是政策性金融發(fā)展的必然方向和趨勢，主張政策性金融的市場化或政策性銀行的商業(yè)化轉型。我們認為這種認識存在著嚴重偏差，如果將其付諸于改革實踐，將逐漸引致農村政策性金融功能的不斷異化和缺位，對于貧困地區(qū)貧困農戶減貧脫貧非常不利。2015年中央一號文件中提出要“大力推進農村扶貧開發(fā)”，減貧脫貧依然是我國經濟落后地區(qū)的核心任務。在此契機下，政策性金融的改革方向不是要走向股份化與商業(yè)化，而是要重新定位農村政策性金融的功能。通過增加現有政策性金融機構在農村地區(qū)的業(yè)務范圍，建立普惠金融組織體以及政府主導的扶貧信貸機構等，形成由政策性金融機構向貧困農戶發(fā)放低息、免息貸款以及財政補貼的長效機制，不斷擴大政策性信貸對貧困地區(qū)及貧困農戶支持的覆蓋面，提高貧困農戶金融需求滿足率。通過政策性金融功能的發(fā)揮，加速培育農業(yè)產業(yè)，并促進資本形成，打破貧困惡性循環(huán)。二是對于高收入農戶，要發(fā)揮商業(yè)性金融的“加速器”效應，通過創(chuàng)新金融服務，提高金融支持率，幫助這部分農戶實現由低水平溫飽向高水平溫飽，并進一步向小康的轉變。

2.提高農戶生產率水平。（1）對于以農林牧漁業(yè)收入為主的農戶來講，近年來，進行農業(yè)生產所需的種子、化肥、農藥等農資成本居高不下，以致農作物生產盈利空間低。應盡快構建現代高效農業(yè)產業(yè)體系，對現有農業(yè)結構進行戰(zhàn)略性調整。一是在注重農產品產量的同時，要更加注重農產品質量的提高，進行優(yōu)質農作物的生產。二是各地農業(yè)要因地制宜，發(fā)揮區(qū)位優(yōu)勢和比較優(yōu)勢，形成區(qū)域性特色農業(yè)產業(yè)帶，不斷提高農業(yè)的專業(yè)化、集約化和商品化水平。三是大力開展“公司+農戶”模式，實現生產、加工和銷售三個環(huán)節(jié)的有機結合。四是推進農村社會化服務體系建設，以市場需求為導向，建立農產品市場信息，降低交易成本。五是進一步拓展農業(yè)綜合功能，大力發(fā)展休閑、觀光、創(chuàng)意、生態(tài)農業(yè)，形成農業(yè)價值產業(yè)鏈，以帶動農村第二、三產業(yè)的綜合關聯發(fā)展。（2）對于以工商業(yè)收入為主的農戶來講，一是政府要制定更加優(yōu)惠的農民企業(yè)扶持政策，免費為農村中小企業(yè)主提供信息咨詢、項目論證、貸款擔保等社會化服務，簡化相關審批審查手續(xù)，同時著力營造健康的外部運營環(huán)境，保護其發(fā)展為地方龍頭企業(yè)和地方支柱產業(yè)。二是定期舉辦地方企業(yè)交流會和展銷會，為企業(yè)主互相交流經驗及產品推廣搭建平臺。三是農村金融機構要加大貸款支持力度，解決其發(fā)展中的資金短缺問題，以提高其持續(xù)增收能力。（3）對于以工資性、財產性及轉移性收入為主的農戶，一是大力促進就業(yè)創(chuàng)業(yè)，以增加農民工資性收入，具體可以通過大力發(fā)展縣域經濟和民營企業(yè)、促進農民轉移就業(yè)、強化農民工就業(yè)服務、鼓勵農民自主創(chuàng)業(yè)等途徑來實現。二是大力發(fā)展農村資源產業(yè)，以增加農民財產性收入，具體有提高農民土地物權收益、提高農民集體產權收益、提高農民投資理財收益等。三是落實強農惠農政策，以增加農民轉移性收入，進一步擴大補貼范圍，增加補貼規(guī)模，完善針對農業(yè)的各類補貼政策，完善農村最低生活保障制度、新型農村社會養(yǎng)老保險制度、新型農村合作醫(yī)療制度等，努力提高社會保障服務水平。

3.持續(xù)拓寬農村融資渠道。政府要持續(xù)鼓勵金融機構加大支農貸款的發(fā)放力度。無論是低收入農戶、中等收入農戶還是高收入農戶，在生產經營及消費過程中都有著融資需求，如果金融機構正規(guī)信貸無法滿足農戶的資金需求，農戶便會轉向利息率更高的民間借貸，因其利率要高于農戶的生產率水平，長期來看會導致農戶收入水平更多的下降。因此要不斷深化農村金融改革，繼續(xù)完善農村金融服務體系，持續(xù)加大對“三農”的信貸支持力度。發(fā)展多元化的農村金融組織體系，政策性金融與商業(yè)性金融應各有側重，各司其職，同時積極穩(wěn)妥發(fā)展農村新型金融機構如村鎮(zhèn)銀行、小額貸款公司、農村資金互助社等，不斷完善農村金融市場服務“三農”的職能。同時農村金融機構要根據農戶家庭稟賦特征開發(fā)多樣化的農村信貸產品，增加農村金融產品供給，創(chuàng)新農村金融服務方式，擴大農村金融服務網點，持續(xù)提高農戶信貸可得性，以解決農戶增收問題中的資金短缺問題。

參考文獻：

[1] Goldsmith， Raymond W. Financial Structure and Development[M].New Haven：Yale University Press，1969：371389.

[2]Greenwood J J B. Financial Development， Growth， and the Distribution of Income[J].The Journal of Political Economy，1990，98（10）：1 0761 107.

[3]Aghion P， Bolton P. A Theory of Trickledown Growth and Development[J].The Review of Economic Studies，1997，64（2）：151172.

[4]Jeanneney S G， Kpodar K. Financial Development， Financial Instability and Poverty[R].CSAE Working Paper，2005.

[5]巴曙松，欒雪劍. 農村小額信貸可獲得性問題分析與對策[J].經濟學家，2009（4）： 3743.

[6]Clarke G，X L C Z. Finance and Income Inequality： What Do the Data Tell Us？[J].Southern Economic Journal，2006， 72： 578596.

[7]DemirgucKunt A A L R.Finance and Inequality： Theory and Evidence[J].Annual Review of Financial Economics，2009， 1： 287318.

[8]Majeed M T.Inequality，Financial Development and Government： Evidence From Lowincome Developing Countries[R].MPRA Paper No.50 296， 2013.

[9]Burgess R，Panda.Do Rural Banks Matters Evidence From the India Social Banking Experiment[R].CMPO Working Paper，2003.

[10]Khandker，Shahidur R. Microfinance and Poverty： Evidence Using Panel Data From Bangladesh[J].The World Bank Economic Review，2005，19（2）：263286.

[11]張立軍，湛泳. 金融發(fā)展與降低貧困——基于中國1994-2004年小額信貸的分析[J].當代經濟科學，2006（6）： 3642.

[12]Awojobi O， Bein M A. Microfinancing for Poverty Reduction and Economic Development： A Case for Nigeria[J].International Research Journal of Finance and Economics，2011， 72： 159168.

[13]Imai K S，Gaiha R，Thapa G，et al. Microfinance and PovertyA Macro Perspective[J].World Development，2012，40（8）：1 6751 689.

[14]Sunia A. Impact of Microfinance on Poverty Alleviation：A Case Study of NRSP in Bahawalpur of Pakistan[J].International Journal of Academic Research in Accounting，Finance and Management Sciences，2013，3（1）：119135.

[15]Uddin G S， Shahbaz M，Arouri M，et al.Financial Development and Poverty Reduction Nexus：A Cointegration and Causality Analysis in Bangladesh[J].Economic Modelling， 2014， 36（1）：405412.

[16]Galor，Zeira. Income Distribution and Macroeconomics[J].Review of Economic Studies， 1993（60）：3552.

[17]Rajan R，Zingales L.Great Reversals：The Politics of Financial Development in the Twentieth Century[J].Journal of Financial Economics，2003，69：550.

[18]Arestis P，Cancer A.Financial Liberalization and Poverty： Channels of Influence[R].Cambridge University： Working Paper，2004.

[19]溫濤，冉光和，熊德平. 中國金融發(fā)展與農民收入增長[J].經濟研究，2005（9）： 3043.

[20]李慶海，李銳，汪三貴. 農戶信貸配給及其福利損失——基于面板數據的分析[J].數量經濟技術經濟研究，2012（8）： 3548.

[21]師榮蓉，徐璋勇，趙彥嘉. 金融減貧的門檻效應及其實證檢驗——基于中國西部省際面板數據的研究[J].中國軟科學，2013（3）： 3241.

[22]Rewilak J. Finance is Good for the Poor but It Depends Where You Live[J].Journal of Banking & Finance，2013，37（5）：1 4511 459.

[23]王小華，溫濤，王定祥. 縣域農村金融抑制與農民收入內部不平等[J].經濟科學，2014（2）： 4454.

[24]Aghion P，Howitt P.The Economics of Growth[M].Cambrige，MA：MIT Press， 2009：3336.

[25]杜金向，董乃全.農村正規(guī)金融、非正規(guī)金融與農戶收入增長效應的地區(qū)性差異實證研究——基于農村固定點調查1986-2009年微觀面板數據的分析[J].管理評論，2013（3）：1826.

[26]李明賢，王旋. 農戶信貸抵押擔保方式創(chuàng)新研究綜述[J].湖湘論壇，2015（1）：5055.

[27]楊軍，高鴻齋. 國內外農村金融抑制及其緩解路徑[J]. 經濟社會體制比較，2015（2）：8896.

Abstract：This paper analyzes how three agriculture loans influence rural households income by quantile regression （QR） and propensity score matching （PSM） methods. The main results are as follows： First， for high income households， agriculture loans increase their total income through increasing operating income. Second， for middle-income households， despite agriculture loans increasing their fishery and forestry income， their operating income reduces in a larger degree， so the total income declines. Third， for low income households， agriculture loans are only used for household consumption expenditure， and gross income decreases. So even facing the same financing opportunities， rural households have different income improving abilities. Therefore， in order to solve the problem of rural household income inequality， it needs to consider the aspects of implementing targeted financial support policies， improving rural households productivity and broadening the financial channels for rural areas.

Key words：agriculture loans； quantile regression （QR）； propensity score matching （PSM）