普惠金融對(duì)農(nóng)村居民收入的影響研究

錢(qián)水土 章欣楠

摘? ?要：普惠金融發(fā)展迅猛，為鄉(xiāng)村振興開(kāi)辟了新路徑，其對(duì)農(nóng)民收入的作用不容小覷。選用2009—2018年各省農(nóng)村面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，測(cè)算2009-2018年普惠金融指數(shù)，構(gòu)建線性面板模型及面板門(mén)檻模型，驗(yàn)證普惠金融對(duì)農(nóng)村居民收入的影響。研究結(jié)果顯示，普惠金融能有效增加農(nóng)民收入，且具有門(mén)檻效應(yīng)。普惠金融對(duì)農(nóng)民收入增收效果還會(huì)受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，并且隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，金融基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，農(nóng)村普惠金融的發(fā)展也不斷深入，其增收及減貧的作用效果也逐漸凸顯。

關(guān)? 鍵? 詞：農(nóng)村普惠金融;農(nóng)村居民收入;經(jīng)濟(jì)發(fā)展;門(mén)檻效應(yīng)

中圖分類(lèi)號(hào)：F832? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ?文章編號(hào)：2096-2517（2021）05-0044-11

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2021.05.005

一、引言及文獻(xiàn)綜述

2020年既是全面建成小康社會(huì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)之年，也是全面打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)關(guān)鍵之年。農(nóng)村居民收入是衡量脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)是否成功的重要指標(biāo)，也是提高人民生活水平、 實(shí)現(xiàn)發(fā)展成果人人共享的關(guān)鍵。近年來(lái)農(nóng)民收入穩(wěn)步提升，但即便如此，農(nóng)村居民人均可支配收入與同期的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入仍然存在一定差距。普惠金融一直致力于以可負(fù)擔(dān)的成本為社會(huì)各階層及群體，尤其是弱勢(shì)群體提供更為安全、有效的金融服務(wù)，為我國(guó)農(nóng)村居民收入提升提供新動(dòng)力。 我國(guó)早在20世紀(jì)末期就通過(guò)發(fā)放小額信貸來(lái)嘗試發(fā)展本質(zhì)上的普惠金融。2018年， 中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)與中國(guó)人民銀行聯(lián)合發(fā)布《中國(guó)普惠金融發(fā)展情況報(bào)告》， 特別指出要加大對(duì)三農(nóng)領(lǐng)域的金融支持力度。在大力推行普惠金融的宏觀背景下，我國(guó)普惠金融的發(fā)展逐漸完善，對(duì)金融弱勢(shì)群體及地區(qū)所發(fā)揮的作用日益顯著。普惠金融積極推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)發(fā)展， 為鄉(xiāng)村振興開(kāi)辟新路徑， 其對(duì)提高農(nóng)村居民收入的積極作用不容小覷。

關(guān)于金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入的影響，國(guó)內(nèi)外學(xué)者均做了大量研究。Davis等（1998）將是否參與農(nóng)村金融市場(chǎng)的農(nóng)民收入做對(duì)比研究后發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村金融發(fā)展確實(shí)能增加農(nóng)民收入[1]。但我國(guó)學(xué)者的研究并無(wú)一致結(jié)論。尤其是在金融發(fā)展的早期，許多學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入具有負(fù)向作用。溫濤等（2005）通過(guò)1952—2003年的早期數(shù)據(jù)得出我國(guó)金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入存在顯著負(fù)效應(yīng)的結(jié)論。 原因是，金融發(fā)展使得農(nóng)村資金大量流失并且轉(zhuǎn)移到城市，反而促進(jìn)城市居民收入水平提高[2]。有關(guān)金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入無(wú)顯著影響的文獻(xiàn)幾乎集中在我國(guó)金融發(fā)展的早期， 且學(xué)者們對(duì)此給出的解釋幾乎一致：與城市相比，農(nóng)村的金融資源投入不足，且受限于農(nóng)民的知識(shí)水平，金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民帶來(lái)的邊際效用并不顯著。因此在金融發(fā)展早期，農(nóng)村的金融資源會(huì)首先向城市轉(zhuǎn)移， 對(duì)農(nóng)民增收的效果有限。也有學(xué)者認(rèn)為金融發(fā)展能顯著增加農(nóng)民收入。 胡德寶等（2015）運(yùn)用GMM動(dòng)態(tài)面板估計(jì)法對(duì)我國(guó)省級(jí)層面2001—2011年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 結(jié)果表明金融發(fā)展可以提高農(nóng)村居民的收入水平，協(xié)調(diào)城鄉(xiāng)均衡發(fā)展[3]。王成利（2018）同樣驗(yàn)證了金融資源對(duì)農(nóng)民收入的正向關(guān)系[4]。陳欽等（2019）的實(shí)證結(jié)果表明隨著金融發(fā)展規(guī)模的擴(kuò)大以及金融利用效率的提高，農(nóng)民收入增加且貧困率顯著減少[5]。

我國(guó)農(nóng)村地區(qū)的貧困問(wèn)題逐漸受到重視，而農(nóng)村地區(qū)的金融體系并不完善，是目前發(fā)展普惠金融的藍(lán)海地區(qū)?；谄栈萁鹑谥笖?shù)的測(cè)算，國(guó)內(nèi)外學(xué)者就普惠金融對(duì)農(nóng)村地區(qū)的減貧效應(yīng)展開(kāi)研究。普惠金融發(fā)展初期主要通過(guò)增加金融服務(wù)的可獲得性， 例如發(fā)行小額信貸來(lái)使更多窮人參與其中。張立軍等（2006）基于1994—2006年時(shí)間序列數(shù)據(jù)以及2004年截面數(shù)據(jù)構(gòu)建小額信貸的反鎖定模型，表明小額信貸能幫助農(nóng)民增產(chǎn)又增收，減貧效應(yīng)顯著[6]。Binswanger等（1995）以印度農(nóng)戶(hù)為例進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)普惠金融的確能有效提高農(nóng)民人均收入水平[7]。Liu等（2019）根據(jù)988戶(hù)中國(guó)貧困縣農(nóng)戶(hù)的調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，普惠金融的發(fā)展對(duì)中國(guó)農(nóng)村地區(qū)農(nóng)戶(hù)的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)起到農(nóng)村包容性轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用，有助于提升農(nóng)村居民收入[8]。蔡洋萍（2015）以湘鄂豫三省為例， 研究認(rèn)為普惠金融對(duì)農(nóng)民人均收入以及農(nóng)村GDP均有正向影響[9]。朱一鳴等（2017）分別研究了普惠金融對(duì)貧困縣與非貧困縣的增收效果， 發(fā)現(xiàn)由于缺乏經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)以及自身稟賦的不足，通過(guò)增加金融服務(wù)可獲得性方式來(lái)發(fā)展的普惠金融對(duì)于貧困縣農(nóng)民的增收效果并不顯著[10]。夏玲（2020） 認(rèn)為數(shù)字普惠金融通過(guò)增加農(nóng)村居民人均可支配收入來(lái)緩解貧困[11]。由此可見(jiàn)，在普惠金融對(duì)農(nóng)村地區(qū)的減貧效應(yīng)以及對(duì)農(nóng)民收入的影響方面，學(xué)者們所得出的結(jié)論幾乎一致： 普惠金融能有效增加農(nóng)民收入，幫助農(nóng)村地區(qū)脫貧。但也有學(xué)者認(rèn)為普惠金融的減貧效應(yīng)可能呈現(xiàn)非線性。羅斯丹等（2016）運(yùn)用加權(quán)幾何平均法測(cè)度了各省普惠金融發(fā)展指數(shù)，并構(gòu)建門(mén)檻回歸模型分析發(fā)現(xiàn)，普惠金融與減貧之間存在“U型”關(guān)系，其減貧效應(yīng)隨著人均收入水平的提高而增強(qiáng)[12]。顧寧等（2019）考慮了門(mén)檻效應(yīng)及空間溢出效應(yīng)，認(rèn)為普惠金融對(duì)農(nóng)村貧困的抑制作用會(huì)隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展而增加，且存在明顯的空間溢出效應(yīng)[13]。

通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展的確會(huì)影響農(nóng)民收入， 普惠金融作為金融的新興發(fā)展方式，其減貧效應(yīng)也不可忽視。在實(shí)證研究方面，形成了以Sarma普惠金融指數(shù)為核心的普惠金融發(fā)展水平測(cè)度體系，并以此為基礎(chǔ)對(duì)農(nóng)村居民收入展開(kāi)了研究。然而在金融發(fā)展過(guò)程中，農(nóng)村地區(qū)往往落后于城市地區(qū)，而大多數(shù)學(xué)者在測(cè)算普惠金融指數(shù)時(shí)并不區(qū)分農(nóng)村與城鎮(zhèn)。包含城鎮(zhèn)樣本在內(nèi)的普惠金融指數(shù)并不能真實(shí)地反映各省農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平，而以此指數(shù)為基礎(chǔ)所得出的結(jié)論可能存在偏差。本文的邊際貢獻(xiàn)在于：首先，測(cè)算各省農(nóng)村地區(qū)的普惠金融指數(shù)并檢驗(yàn)其對(duì)農(nóng)民收入的影響。其次，本文還將通過(guò)門(mén)檻效應(yīng)來(lái)檢驗(yàn)普惠金融的減貧效應(yīng)是否會(huì)受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。

二、 普惠金融對(duì)農(nóng)民收入影響的理論機(jī)制

普惠金融能夠通過(guò)包容農(nóng)村居民及降低金融服務(wù)成本這兩方面的直接作用來(lái)幫助農(nóng)村居民提高收入。

包容效應(yīng)是指普惠金融在其發(fā)展過(guò)程中擴(kuò)大了金融服務(wù)的受眾群體，包容那些原來(lái)被傳統(tǒng)金融排斥在外的農(nóng)村居民等弱勢(shì)人群。金融排斥同時(shí)存在于金融服務(wù)的供給方和需求方。金融機(jī)構(gòu)作為金融服務(wù)的供給方，所能提供的金融服務(wù)類(lèi)型及數(shù)目有限，因此金融機(jī)構(gòu)不愿意為不符合其自身盈利要求的人提供金融服務(wù)，這造成了農(nóng)民等弱勢(shì)群體被傳統(tǒng)金融排斥在外的結(jié)果。 對(duì)于金融服務(wù)的需求方而言，低收入人群或是偏遠(yuǎn)地區(qū)的人群由于自身經(jīng)濟(jì)水平及文化水平的限制， 對(duì)金融知識(shí)所知甚少，這也直接導(dǎo)致了他們很少接觸金融產(chǎn)品，故將自己排除在金融服務(wù)之外。 金融排斥可分為地理排斥、評(píng)估排斥及產(chǎn)品排斥。地理排斥在中國(guó)農(nóng)村占基礎(chǔ)性地位，主要體現(xiàn)在將農(nóng)村等偏遠(yuǎn)地區(qū)人們排除在金融服務(wù)之外。農(nóng)村等較為偏遠(yuǎn)地區(qū)金融服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的數(shù)量較少，農(nóng)民獲取金融服務(wù)困難。評(píng)估排斥是指相較于城市居民而言， 農(nóng)村居民的經(jīng)濟(jì)收入不穩(wěn)定，還款能力受到質(zhì)疑，因此農(nóng)村居民所能享受的金融產(chǎn)品及金融服務(wù)都受限。產(chǎn)品排斥體現(xiàn)在城鎮(zhèn)等富有人群在選擇金融產(chǎn)品時(shí)種類(lèi)豐富，對(duì)于資金充足的大客戶(hù)甚至能做到個(gè)性化定制，極大程度上滿(mǎn)足客戶(hù)的需求。而農(nóng)村居民的受眾面小，金融機(jī)構(gòu)很少為農(nóng)村居民提供針對(duì)性的金融服務(wù)，這又進(jìn)一步導(dǎo)致農(nóng)村居民與城市居民在金融服務(wù)領(lǐng)域拉開(kāi)差距。普惠金融旨在加強(qiáng)金融服務(wù)的包容性，其重點(diǎn)服務(wù)對(duì)象為偏遠(yuǎn)地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)及低收入人群。金融機(jī)構(gòu)還向農(nóng)村居民推出更適用的金融產(chǎn)品， 并在抵押品及貸款利率方面給予優(yōu)惠政策，使得農(nóng)村居民能夠獲得低成本、適用性高的金融服務(wù)，滿(mǎn)足農(nóng)村居民的資金需求并提高農(nóng)村地區(qū)居民的收入。

金融服務(wù)具有門(mén)檻，只有承擔(dān)一定的金融服務(wù)成本時(shí)，才能享受到相應(yīng)的金融服務(wù)。農(nóng)村地區(qū)人群收入普遍較低，且缺少抵押品，因此難以從傳統(tǒng)金融獲取金融服務(wù)。普惠金融的出現(xiàn)激發(fā)了金融市場(chǎng)的活力，加速了金融產(chǎn)品與金融機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新，讓資金流通更迅速，資源配置更有效率。尤其是近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 使得金融服務(wù)成本進(jìn)一步降低。普惠金融成本的降低使得更多農(nóng)村居民可以更低的門(mén)檻享受金融服務(wù)，從而促進(jìn)農(nóng)村居民收入的增長(zhǎng)。

根據(jù)上文，普惠金融可通過(guò)為農(nóng)村居民提供服務(wù)并且降低成本來(lái)幫助農(nóng)村居民提高收入。本文據(jù)此提出假設(shè)1。

假設(shè)1：普惠金融的發(fā)展能夠增加農(nóng)村居民收入。

普惠金融還可以通過(guò)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)間接增加農(nóng)民收入。 金融市場(chǎng)的發(fā)展離不開(kāi)經(jīng)濟(jì)的支持，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也需要高效率的金融市場(chǎng)作為后盾，兩者相輔相成、協(xié)同發(fā)展。穩(wěn)定的金融市場(chǎng)為農(nóng)村居民提供了資金支持，這也促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展又為農(nóng)村居民提供了更多創(chuàng)業(yè)就業(yè)的機(jī)會(huì)，這同時(shí)也增加了農(nóng)村居民收入。在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，普惠金融對(duì)農(nóng)村居民收入的影響可能會(huì)有不同。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，農(nóng)民主要追求溫飽，因此對(duì)金融產(chǎn)品需求并不高。而隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，農(nóng)民生活水平逐漸提高， 金融服務(wù)逐漸被農(nóng)民了解并接受， 成為資金流通中不可或缺的一部分，此時(shí)普惠金融對(duì)農(nóng)民的增收作用更為顯著。

根據(jù)上述理論分析，為了驗(yàn)證普惠金融在不同經(jīng)濟(jì)水平下對(duì)農(nóng)村居民收入的影響差異以及普惠金融自身不同發(fā)展水平對(duì)農(nóng)村居民收入的影響差異，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2：普惠金融對(duì)農(nóng)村居民收入的影響可能具有門(mén)檻效應(yīng)，會(huì)受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。

三、普惠金融指數(shù)構(gòu)建

本文將從滲透度、可獲得度和使用度這三個(gè)維度選取7個(gè)二級(jí)指標(biāo)，利用變異系數(shù)法來(lái)測(cè)算我國(guó)2009—2018年30個(gè)省份農(nóng)村的普惠金融指數(shù)，并根據(jù)測(cè)算結(jié)果分析研究期間我國(guó)農(nóng)村普惠金融發(fā)展情況。

（一）指標(biāo)選取

本文借鑒目前認(rèn)可度較高的Sarma（2008）構(gòu)建的普惠金融指數(shù)，從滲透度、可獲得度以及使用度三個(gè)維度來(lái)選取指標(biāo)，構(gòu)建農(nóng)村地區(qū)普惠金融指數(shù)[14]。在普惠金融的滲透度方面，參考王婧等（2013）的做法，從地理緯度和人口緯度選取與農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)相關(guān)的四個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量農(nóng)村地區(qū)金融機(jī)構(gòu)的滲透情況[15]，其中農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的涵蓋范圍包括小型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)和新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)。在可獲得度方面，主要測(cè)度農(nóng)民獲得涉農(nóng)貸款的情況，本文采用涉農(nóng)貸款余額占總貸款余額的比例來(lái)衡量。關(guān)于使用度，本文參考韓曉宇（2017）的做法，將保險(xiǎn)行業(yè)納入考量范圍，以此來(lái)衡量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的密度[16]。

具體指標(biāo)的選取以及計(jì)算方式如表1所示。

（二）指標(biāo)測(cè)算方法

測(cè)算普惠金融指數(shù)的第一步就是要對(duì)上述各項(xiàng)指標(biāo)賦予不同的權(quán)重。本文選用目前運(yùn)用范圍最廣的變異系數(shù)法來(lái)測(cè)算普惠金融指數(shù)。變異系數(shù)法是一種客觀賦權(quán)的方法，通過(guò)測(cè)算各個(gè)指標(biāo)的變異系數(shù)來(lái)衡量該指標(biāo)的變異程度， 指標(biāo)變異程度越大，說(shuō)明該指標(biāo)越難以實(shí)現(xiàn)，所對(duì)應(yīng)的權(quán)重也會(huì)越大。以此方法來(lái)對(duì)各個(gè)指標(biāo)賦予不同的權(quán)重，最后通過(guò)歐幾里得距離法合成普惠金融指數(shù)。具體的測(cè)算方法及公式如下：

首先是測(cè)算各項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)：

其中，Vi表示第i項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)，也可稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù);？啄i表示第i項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差;表示第i項(xiàng)指標(biāo)的平均值。

由式（1）可得到第i項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重為：

得到各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重后，運(yùn)用離差標(biāo)準(zhǔn)化的方法對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，并乘以相應(yīng)的權(quán)重得到新的指標(biāo)Ci（i=1，2，...，n），具體公式如下：

其中，Ai表示第i項(xiàng)指標(biāo)的實(shí)際觀測(cè)值;maxi表示第i項(xiàng)指標(biāo)全部實(shí)際觀測(cè)值中的最大值;mini表示第i項(xiàng)指標(biāo)全部實(shí)際觀測(cè)值中的最小值;Wi是由式（2）得出的各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

進(jìn)行無(wú)量綱化處理并乘以相應(yīng)權(quán)重后的指標(biāo)Ci的取值在0至1之間，其大小代表第i項(xiàng)指標(biāo)所衡量的普惠金融指數(shù)的高低。但Ci仍需進(jìn)一步通過(guò)歐幾里得距離法合成最終的普惠金融指數(shù)，主要思想是將各指標(biāo)的觀測(cè)值與理想值整合，具體的公式如下：

以此方法測(cè)算出2009—2018年我國(guó)30個(gè)省份的普惠金融指數(shù)，IFI越大代表該省農(nóng)村地區(qū)普惠金融發(fā)展越好，且本指數(shù)僅代表相對(duì)值。

（三）普惠金融各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重

依據(jù)上文提及的各項(xiàng)指標(biāo)以及確定各指標(biāo)權(quán)重的方法，本文最后測(cè)算得出各指標(biāo)的權(quán)重如表2所示。

通過(guò)表2所示的各指標(biāo)權(quán)重結(jié)果可以看到，在滲透度這一維度，人口維度的權(quán)重比地理維度的權(quán)重小得多，這表明各省在地理上的普惠金融滲透度差異較大，平均到個(gè)人的人口維度差異并不明顯。而在涉農(nóng)貸款的可獲得度方面，該權(quán)重占比不高，說(shuō)明這一差異也并不明顯。在使用度這一維度，存款支農(nóng)轉(zhuǎn)化率權(quán)重不高，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的權(quán)重在7個(gè)權(quán)重指標(biāo)中占比最高，說(shuō)明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展并不均衡，差異顯著。

四、 普惠金融對(duì)農(nóng)民收入影響的實(shí)證研究

（一）變量選取與模型設(shè)定

1.變量選取

本文所選取的被解釋變量來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，通過(guò)對(duì)農(nóng)民人均純收入取對(duì)數(shù)（ln Y）來(lái)衡量各省農(nóng)民的收入水平。 并將上文測(cè)算的30個(gè)省份的2009—2018年農(nóng)村地區(qū)普惠金融指數(shù)（ifi）作為核心解釋變量，該指數(shù)的取值范圍為0～1，指數(shù)越高說(shuō)明該省農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平越高，該指數(shù)越低說(shuō)明該省農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平越低。

同時(shí)，為了解決部分因遺漏變量而導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本文選取了以下控制變量：財(cái)政涉農(nóng)支出（rsz）、人均受教育年限（edu）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（is）、城鎮(zhèn)化水平（ur）、人均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（power）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（rgdp）。

受限于數(shù)據(jù)獲取， 本文的研究區(qū)間為2009—2018年。 本文在測(cè)算農(nóng)村普惠金融指數(shù)時(shí)需要各省的農(nóng)村耕地面積這一數(shù)據(jù)，但截止目前，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站關(guān)于耕地面積的數(shù)據(jù)僅更新至2017年，考慮到耕地面積并不會(huì)在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生較大變化，本文依據(jù)2015—2017年各省的耕地面積變化趨勢(shì)對(duì)2018年的相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了估算。2019年其余數(shù)據(jù)存在不同程度缺失， 為保證研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，最終選定的研究區(qū)間為2009—2018年。 原始數(shù)據(jù)來(lái)源于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒。各變量處理方法及描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示。

2.模型設(shè)定

（1）線性面板模型

上文通過(guò)理論層面對(duì)普惠金融與農(nóng)民收入之間的影響進(jìn)行了分析，為了在實(shí)證層面證實(shí)這一關(guān)系，本文首先構(gòu)建普通面板模型：

（2）面板門(mén)檻模型

普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的作用效果可能會(huì)受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。 為了驗(yàn)證這一假說(shuō)， 本文又進(jìn)一步構(gòu)建面板門(mén)檻模型，并且將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為門(mén)檻變量， 研究普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的作用效果。面板門(mén)檻模型如下：

（二）單位根檢驗(yàn)

1.面板單位根檢驗(yàn)

為了避免因單位根帶來(lái)的偽回歸問(wèn)題，本文首先對(duì)各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，由于單個(gè)單位根檢驗(yàn)方法可能具有局限性，本文采用4種方法檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。首先對(duì)各變量的原序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，這4種方法的原假設(shè)均是存在單位根，具體檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

由表4的檢驗(yàn)結(jié)果可知，大多數(shù)變量的檢驗(yàn)結(jié)果均接受原假設(shè)，即原序列均存在單位根，因此繼續(xù)對(duì)原序列進(jìn)行一階差分后仍然用上述4種檢驗(yàn)方法再次進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

原序列進(jìn)行一階差分后， 各變量均在5%的顯著性水平下拒絕了存在單位根的原假設(shè)，因此可認(rèn)為各變量為一階單整列。

2.面板協(xié)整檢驗(yàn)

在單位根檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)各變量為一階單整列，因此需要進(jìn)一步做協(xié)整檢驗(yàn)，以確定各變量之間是否存在長(zhǎng)期關(guān)系，若存在長(zhǎng)期關(guān)系，則可仍然用原序列構(gòu)建模型。 協(xié)整檢驗(yàn)的原假設(shè)是不存在協(xié)整關(guān)系，若拒絕原假設(shè)，則說(shuō)明各變量之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。 本文采用kao和Pedroni兩種面板協(xié)整檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)其協(xié)整關(guān)系。表6檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在5%的顯著性水平下，幾乎所有統(tǒng)計(jì)量均拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，因此可判斷各變量之間存在協(xié)整關(guān)系，即滿(mǎn)足面板數(shù)據(jù)處理的基本條件，可用于后續(xù)模型的構(gòu)造。

（三）模型檢驗(yàn)及參數(shù)估計(jì)

1.門(mén)檻效應(yīng)估計(jì)與檢驗(yàn)

依據(jù)上述檢驗(yàn)方法，本文首先對(duì)該樣本內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行單一門(mén)檻、雙重門(mén)檻及三重門(mén)檻檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。根據(jù)門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果可知，當(dāng)以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為門(mén)檻變量時(shí)，單一門(mén)檻效應(yīng)及雙重門(mén)檻效應(yīng)在1%的置信水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，而三重門(mén)檻均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，證實(shí)了在本文研究的范圍內(nèi)，普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的影響的確存在非線性關(guān)系，并且可以構(gòu)建雙重門(mén)檻模型進(jìn)行估計(jì)。

門(mén)檻值估計(jì)結(jié)果如表8所示， 在5%的置信水平下，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為門(mén)檻變量的雙重門(mén)檻值分別為2.0534以及3.1707。據(jù)此，本文將農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的影響根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分為三個(gè)不同的區(qū)間，即ifi（rgdp≤2.0534）、ifi（2.05343.1707）。

2.面板模型參數(shù)估計(jì)

在線性面板模型估計(jì)時(shí)， 應(yīng)在固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型以及混合模型中進(jìn)行選擇，本文根據(jù)F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)判斷采用固定效應(yīng)模型。表9匯總了線性模型及非線性模型的估計(jì)結(jié)果。

（四）回歸結(jié)果分析

根據(jù)表9所示的回歸結(jié)果，總體來(lái)說(shuō)，無(wú)論是從全國(guó)層面還是分東中西地區(qū)，普惠金融都可以顯著提高農(nóng)民收入， 且東部地區(qū)的作用效果最為顯著，其次是西部地區(qū)，最后是中部地區(qū)。從全國(guó)層面來(lái)看，除了普惠金融之外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（rgdp）及教育水平（edu）均在1%的顯著性水平下增加了農(nóng)村居民收入，而農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力（power）也在10%的顯著性水平下增加農(nóng)民收入。除此之外，城鎮(zhèn)化水平（ur）對(duì)農(nóng)民收入的影響系數(shù)為負(fù)，且在1%顯著性水平下顯著，這說(shuō)明城鎮(zhèn)化水平越高，農(nóng)民收入越低，這也許是隨著城鎮(zhèn)化水平的提高，青壯年勞動(dòng)力逐漸向城市轉(zhuǎn)移所致。而涉農(nóng)財(cái)政支出（rsz）及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（is）對(duì)農(nóng)民收入影響不大。而在分樣本的回歸結(jié)果中，東部地區(qū)與西部地區(qū)的農(nóng)村普惠金融均能顯著提高農(nóng)民收入，而中部地區(qū)農(nóng)村普惠金融的增收效果最弱，這也許是因?yàn)橹胁康貐^(qū)農(nóng)村普惠金融發(fā)展不夠充分， 仍未能全面涵蓋所需人群。教育水平（edu）的影響系數(shù)由西到東均顯著，也體現(xiàn)出教育對(duì)農(nóng)民收入的重要性，而其余控制變量的回歸結(jié)果大致相同。

面板門(mén)檻模型回歸結(jié)果也同樣支持普惠金融均能顯著增加農(nóng)村居民收入的結(jié)論。 控制變量中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（rgdp）、人均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（power）以及教育水平（edu）的系數(shù)均在1%的顯著性水平下顯著為正，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度越高及教育水平越高越能顯著促進(jìn)農(nóng)民收入的增加，這同時(shí)也符合理論與實(shí)際。而城鎮(zhèn)化水平（ur）系數(shù)顯著為負(fù)， 說(shuō)明隨著農(nóng)村勞動(dòng)力向城市的不斷轉(zhuǎn)移，農(nóng)民收入也同時(shí)降低。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（is）的系數(shù)則不顯著。雙重門(mén)檻模型依據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的影響分為三個(gè)階段，并針對(duì)每個(gè)階段給出了相應(yīng)的系數(shù)。根據(jù)上文雙重門(mén)檻模型的回歸結(jié)果可知： 首先在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初級(jí)階段（rgdp≤2.0534）， 普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的影響系數(shù)為負(fù)，但并不顯著，可能是由于此時(shí)農(nóng)村金融基礎(chǔ)設(shè)施等配套體系并不完善，同時(shí)普惠金融的發(fā)展也處于初級(jí)階段，因此其增收效應(yīng)并不顯著。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中級(jí)階段（2.05343.1707），普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的影響在1%的顯著性水平下顯著，系數(shù)為1.519，該系數(shù)幾乎是第二階段的兩倍。因此總體來(lái)說(shuō)， 普惠金融的發(fā)展的確能有效增加農(nóng)民收入，并且隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，金融基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，農(nóng)村普惠金融的發(fā)展也不斷深入，其增收及減貧的作用效果也逐漸凸顯。分析人均GDP的原始數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，依據(jù)本文的分類(lèi)方法，2009年處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平初級(jí)階段的省份有12個(gè)， 處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平中級(jí)階段的省份有8個(gè)，處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高級(jí)階段的省份有10個(gè)。而2018年，只有甘肅這1個(gè)省份處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平中級(jí)階段， 其余29個(gè)省份均處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高級(jí)階段。這一數(shù)據(jù)不僅反映了近十年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的情況，而且從實(shí)證結(jié)果來(lái)看，越來(lái)越多的省份處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高級(jí)階段，此時(shí)普惠金融對(duì)農(nóng)民的增收作用也更為突出。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

一般來(lái)說(shuō)，遺漏變量、互為因果均可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題。首先，本文研究并證實(shí)了普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民的增收效應(yīng)，但農(nóng)民收入增加幫助他們跨越了金融服務(wù)門(mén)檻的同時(shí)也增加了其對(duì)金融服務(wù)的需求， 從而間接地促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)普惠金融的發(fā)展，這一互為因果的關(guān)系可能導(dǎo)致潛在的內(nèi)生性問(wèn)題。本文參考習(xí)明明等（2021）[17]的做法，將普惠金融指數(shù)的滯后一階作為普惠金融的工具變量，利用兩階段最小二乘法（2SLS）進(jìn)行估計(jì)，因?yàn)樯弦荒昶栈萁鹑诘陌l(fā)展對(duì)本年度普惠金融的發(fā)展具有延續(xù)性，滿(mǎn)足了工具變量相關(guān)性的要求。而本年的農(nóng)民收入與上年度普惠金融的發(fā)展并不直接相關(guān)，也滿(mǎn)足了工具變量外生性的要求。

表10報(bào)告了使用工具變量后的回歸結(jié)果，從全國(guó)及分地區(qū)的回歸結(jié)果可發(fā)現(xiàn)， 在4組方程中，Anderson檢驗(yàn)的p值均為0.0000， 且弱工具變量Cragg-Donald檢驗(yàn)的F值均較大， 在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，這說(shuō)明本文所選取的工具變量是有效的。在4組方程中，滯后一階的農(nóng)村普惠金融指數(shù)全部顯著，系數(shù)大小與方向均與上文保持一致，這說(shuō)明本文的研究結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

五、結(jié)論及政策建議

（一）研究結(jié)論

本文基于2009—2018年我國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)， 構(gòu)建了針對(duì)農(nóng)村地區(qū)的普惠金融指數(shù)，并分析其對(duì)農(nóng)民收入的影響。根據(jù)普惠金融指數(shù)的計(jì)算結(jié)果可知，在研究樣本的十年間，我國(guó)各省農(nóng)村普惠金融發(fā)展迅速， 但仍存在明顯的地域差異?；谠撝笖?shù)構(gòu)建了普通面板回歸模型以及面板門(mén)檻模型，所得研究結(jié)果如下：

一是普惠金融的確能有效增加農(nóng)民收入， 且這一作用效果具有地域差異，與中西部地區(qū)相比，普惠金融對(duì)東部地區(qū)農(nóng)民的增收效果更顯著。

二是普惠金融對(duì)農(nóng)民收入增收效果會(huì)受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響， 隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，金融基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，農(nóng)村普惠金融的發(fā)展也不斷深入，其增收及減貧的作用效果也逐漸凸顯。

綜上，普通面板模型及面板門(mén)檻模型均證實(shí)了普惠金融對(duì)農(nóng)民收入具有顯著增收效應(yīng)，并且隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平及教育水平的不斷發(fā)展，其增收效應(yīng)越發(fā)突出。

（二）政策建議

首先， 應(yīng)加快完善農(nóng)村地區(qū)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。實(shí)證研究證實(shí)了普惠金融對(duì)農(nóng)民的增收作用具有門(mén)檻效應(yīng)，在跨越第一個(gè)門(mén)檻后，其增收作用更為突出。而現(xiàn)階段農(nóng)村地區(qū)落后的金融基礎(chǔ)設(shè)施限制了普惠金融的發(fā)展。 因此只有完善金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，擴(kuò)大農(nóng)村普惠金融的服務(wù)廣度與深度，讓農(nóng)村普惠金融惠及更多有金融需求的農(nóng)民，才能充分發(fā)揮普惠金融的增收作用。政府應(yīng)加大與金融機(jī)構(gòu)合作力度，在農(nóng)村地區(qū)合理設(shè)立服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，便于農(nóng)民方便快捷地獲取金融服務(wù);聯(lián)合金融機(jī)構(gòu)為農(nóng)民定期開(kāi)展金融知識(shí)宣講，培養(yǎng)農(nóng)村居民理財(cái)及防范金融詐騙意識(shí)。 金融機(jī)構(gòu)應(yīng)加速金融產(chǎn)品的創(chuàng)新，積極推出符合農(nóng)村發(fā)展實(shí)情、 適應(yīng)農(nóng)民特點(diǎn)的金融產(chǎn)品;進(jìn)一步細(xì)化分工，合理安排資源配置，簡(jiǎn)化貸款的流程及手續(xù)， 為農(nóng)民提供方便快捷的綠色服務(wù)通道。

其次， 制定差異化的農(nóng)村普惠金融監(jiān)管政策。本文研究發(fā)現(xiàn)普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的作用存在地域差異，與中西部地區(qū)相比，普惠金融對(duì)東部地區(qū)農(nóng)民的增收效果更顯著。因此政府應(yīng)針對(duì)不同發(fā)展水平的地區(qū)制定差異化的農(nóng)村普惠金融監(jiān)管政策。對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較落后的地區(qū)，應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況，對(duì)金融機(jī)構(gòu)給予針對(duì)性的優(yōu)惠政策，適當(dāng)放寬監(jiān)管，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新。而對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，應(yīng)總結(jié)農(nóng)村普惠金融發(fā)展過(guò)程中的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)， 并將農(nóng)村普惠金融業(yè)務(wù)向周邊省份拓展， 積極在周邊農(nóng)村及落后地區(qū)建立分支機(jī)構(gòu)，幫助當(dāng)?shù)赝晟葡嚓P(guān)金融服務(wù)。

最后，充分發(fā)揮金融科技作用以推動(dòng)數(shù)字普惠金融發(fā)展。近年來(lái)數(shù)字普惠金融作為普惠金融的新興領(lǐng)域快速發(fā)展， 而農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后，是發(fā)展數(shù)字普惠金融的藍(lán)海市場(chǎng)。數(shù)字普惠金融結(jié)合了互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)， 通過(guò)分析農(nóng)民的消費(fèi)、支付等信息，構(gòu)建個(gè)人征信信息，提高農(nóng)村客戶(hù)貸款的可獲得率。數(shù)字普惠金融還能進(jìn)一步降低金融服務(wù)的門(mén)檻，在降低金融服務(wù)成本的同時(shí)提升效率與準(zhǔn)確率。除此之外，數(shù)字普惠金融的出現(xiàn)讓農(nóng)村居民實(shí)現(xiàn)了足不出戶(hù)就能享受金融服務(wù)的可能，各項(xiàng)業(yè)務(wù)均能實(shí)現(xiàn)線上辦理， 金融服務(wù)不再有地域鴻溝，金融服務(wù)地理排斥的困境得以緩解。

參考文獻(xiàn)

[1]DAVIS J R，GABURICI A，HARE P G.What's Wrong with Romanian Rural Finance？Understanding the Determinants of Private Farmers' Access to Credit[R].CERT Discussion Paper，1998.

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

[3]胡德寶，蘇基溶.金融發(fā)展縮小收入差距了嗎？——基于省級(jí)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（10）：23-31.

[4]王成利.社會(huì)資源和金融資源對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的影響分析[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2018（8）：84-89，110.

[5]陳欽，林秋斌.農(nóng)村金融扶貧效果分析——基于我國(guó)26個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].稅務(wù)與經(jīng)濟(jì)，2019（2）：37-43.

[6]張立軍，湛泳.金融發(fā)展與降低貧困——基于中國(guó)1994～2004年小額信貸的分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2006（6）：36-42，123.

[7]BINSWANGER H P，KHANDKER S R.The Impact of Formal Finance on the Fural Economy of India[J].Policy Research Working Paper，1995，32（2）：234-262.

[8]LIU T，HE G，TURVEY C G.Inclusive Finance，F(xiàn)arm Households Entrepreneurship，and Inclusive Rural Transformation in Rural Poverty-stricken Areas in China[J].Emerging Markets Finance and Trade，2019（9）：1-30.

[9]蔡洋萍.湘鄂豫中部三省農(nóng)村普惠金融發(fā)展評(píng)價(jià)分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2015（2）：42-49.

[10]朱一鳴，王偉.普惠金融如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧？[J].財(cái)經(jīng)研究，2017，43（10）：43-54.

[11]夏玲.數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)研究——基于我國(guó)31個(gè)省份2011—2018年的面板數(shù)據(jù)[J].金融理論探索，2020（6）：43-49.

[12]羅斯丹，陳曉，姚悅欣.我國(guó)普惠金融發(fā)展的減貧效應(yīng)研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究，2016（12）：84-93.

[13]顧寧，張?zhí)?普惠金融發(fā)展與農(nóng)村減貧：門(mén)檻、空間溢出與渠道效應(yīng)[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2019（10）：74-91.

[14]SARMA M.Index of Financial Inclusion[R].Indian Council for Research on International Economic Relations New Delhi Working Papers，2008.

[15]王婧，胡國(guó)暉.中國(guó)普惠金融的發(fā)展評(píng)價(jià)及影響因素分析[J].金融論壇，2013，18（6）：31-36.

[16]韓曉宇.普惠金融的減貧效應(yīng)——基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].金融評(píng)論，2017（2）：69-82，125-126.

[17]習(xí)明明，李鑫，何炳林.普惠金融促進(jìn)了制造業(yè)就業(yè)嗎？——基于縣級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào)，2021（3）：13-22.

Research on the Impact of Inclusive Finance on the Income of Rural Residents

——Empirical Analysis Based on Provincial Panel Data

Qian Shuitu，Zhang Xinnan

（School of Finance， Zhejiang Gongshang University， Hangzhou 310018， China）

Abstract： The rapid development of inclusive finance has opened up a new path for rural revitalization， and its effect on farmers income should not be underestimated. Selecting the rural panel data of the provinces from 2009 to 2018 as the research sample， the inclusive finance index from 2009 to 2018 was calculated， and the linear panel model and the panel threshold model were constructed to verify the impact of inclusive finance on the income of rural residents. The research results show that inclusive finance can effectively increase farmers income and has a threshold effect. The effect of inclusive finance on farmers income increase will also be affected by the level of local economic development. As the regional economy continues to develop and financial infrastructure continues to improve， the development of rural inclusive finance continues to deepen， and its effect on income increase and poverty reduction is also gradually highlighted.

Key words： rural inclusive finance; rural residents income; economy development; threshold effect

（責(zé)任編輯：李丹;校對(duì)：龍會(huì)芳）