安徽省农村金融发展、就业结构与农民收入增长——基于2003-2017年数据的实证检验

唐志祥

（安徽师范大学 经济管理学院，安徽 芜湖 241000）

一、引言

脱贫攻坚的一个关键就是增加农民收入。农民收入增加对解决农民问题尤其重要。农村金融的发展、大力发展乡村经济、为农民提供更多的非农就业岗位等都是提高农民收入水平的有效路径。自改革开放以来，安徽省农村金融机构对农业贷款余额稳步增加，给农村经济发展提供了有力支持，使农民收入逐步提高。由于大型股份制商业银行从农村退出，目前农村乡镇一级金融机构主要有农商银行、邮储银行和村镇银行。由于邮储银行贷款业务倾向于城市，导致了本来就很稀缺的农村金融资源外流，城乡居民收入差距明显。这些问题影响了农民收入的增加。我们利用安徽农村金融贷款数据、就业结构变化数据对于农民收入的影响进行了实证研究。

关于农村金融发展、就业结构与农民收入之间的关系问题，现有文献对金融发展是否影响农民收入的研究比较多，但关于就业结构对农民收入影响研究较少，而且前者还没有形成一致的结论。第一种观点认为，农村金融发展对农民收入增加有显著正影响。如胡邦勇等（2013）认为金融发展规模、组织结构和管理水平等因素都对农民收入增加有促进效应。[1]范晓霞（2018）认为农村信贷规模能提高农民收入。[2]第二种观点认为，农村金融发展不利于提高农民收入。余新平等（2010）通过统计数据检验得出农村金融发展阻碍了农民收入的增加。[3]第三种观点认为，二者之间不相关。宋冬林、李海峰（2011）使用向量自回归模型和格兰杰因果关系检验得出结论，认为农民收入增加和金融发展之间因果关系不显著。[4]

二、实证分析

（一）模型建立

1.模型设立

我们借鉴投入产出函数来建立研究模型，假设投入产出函数遵循经典的 C-D函数形式。具体地讲，我们将农村金融发展水平、农民的就业结构作为产出的“投入”要素、将农民收入作为“产出”结果来构建研究模型为：

其中Yi表示第i期的农村人均收入，Fi表示第i期农村金融发展水平，Ki表示第i期农民就业结构；β0是常数项，β1表示在 Ki保持不变的条件下，Fi变化 1%时，Yi变化β1%，β2表示在 Fi保持不变的条件下，Ki变化1%时，Yi变化2β%，μi为扰动项。

2.变量选取与数据说明

为了衡量安徽省农民收入水平，我们采用安徽省农村人均收入Y；为了消除异方差，我们对Y取自然对数，记为 Z=ln（Y）。衡量农村金融发展水平的指标较多，我们选用比较一般性的金融发展规模指标。该指标定义是：农村金融发展规模F=农村地区贷款余额总量/农村地区生产总值。由于统计年鉴没有直接的农村地区生产总值，借鉴文献中的处理方法，用该地区农林牧渔的生产总值近似替代该地区的农村生产总值。[5]在分析安徽省农村就业结构的变化时，一般采用农村地区非农工作的就业人数与从事农业生产就业人数的比例K来衡量。由于统计年鉴中只有农林渔业的就业人数，我们用该数值近似表示农业的从业人数。

实证分析的数据来源于2004-2018年的《安徽省统计年鉴》。

（二）实证检验

1.各变量的单位根检验

一般而言，直接对时间序列的数据进行回归分析，很可能表现为虚假的回归。原因在于时间序列数据一般都是非平稳的。因此，在进行实证检验之前，要先对贷款、就业结构和收入数据进行单位根检验。运用Eviews7.0软件，对各变量采用ADF检验，一般原假设表示变量不稳定，设为备择假设表示变量是稳定的，设为如果不拒绝H0，说明该序列不平稳；拒绝H0，说明该序列是平稳的，检验结果如表1。

表1 ADF检验结果

由表1的ADF检验结果可知，农村人均纯收入Z、农村金融发展规模指标F和农村就业结构K都是非平稳的时间序列。上述变量的一阶差分序列是平稳的，它们是一阶单整序列，各变量之间可能具有协整关系。因此，下面进行协整检验（Cointegration Test）。

2.协整检验

协整检验采用Johansen的方法，目的是检验Z、F和K之间是否具有一种长期、稳定的关系。协整检验结果如表2所示。

表2 协整检验结果

由于迹统计量0.239318小于5%显著性的临界值3.841466，P值为0.6247，所以，接受At most 2的零假设，即Z、F、K之间存在协整的关系，从而得到相应的协整方程为：

括号内是标准差。通过此关系式我们知道，Z与F是具有正相关的长期均衡关系；农村就业结构指标和农村人均纯收入负相关。说明安徽农村地区的非农就业没有能够很好地促进农民增收。

3.格兰杰因果关系检验

上述协整方程反映了农村金融发展、农村就业结构与农民收入的增长之间存在长期的均衡关系。但是，我们不知道农民收入与农村金融发展、农村就业结构之间的因果关系，我们需要进一步对Z和F、Z和 K之间分别进行格兰杰因果检验。Z和 F之间格兰杰因果检验结果如表3。

在原假设F does not Granger Cause Z情况下，P值为0.0466，小于0.05，拒绝原假设，即F是Z的格兰杰原因；说明至少在95%的置信水平下，金融发展水平F是农民收入Z的格兰杰原因。在原假设Z does not Granger Cause F下，P值为0.0075，小于0.05，拒绝原假设，至少在99%的置信水平下，Z是F的格兰杰原因。

Z和K的格兰杰因果关系检验结果如表4。

表3 F和Z的格兰杰因果关系检验

表4 Z和K的格兰杰因果关系检验

在原假设K does not Granger Cause Z下，P值为0.3766，接受原假设，即K不是Z的格兰杰原因；在原假设Z does not Granger Cause K下，P值为0.3877，接受原假设，Z不是K的格兰杰原因。说明K和Z之间不存在双向的格兰杰因果关系。

三、结论与建议

（一）结论

依据上述实证分析，我们发现：第一，安徽农村金融发展规模对提高农村人均收入水平具有促进作用；安徽农村金融发展规模与安徽农村人均收入互为格兰杰因果关系。农商行等金融机构主要通过以下方面来为农村经济服务。一是提供融资服务。近年来，以安徽农商行为代表的主要涉农金融机构不断加大对农村特色、优势产业和新兴产业的信贷支持力度。截至 2018年末，安徽农商行发放的农业贷款余额高达 3849亿元。全省金融机构总的涉农信贷余额接近万亿元。二是提供储蓄服务。农民闲置资金可以存入农商行等金融机构，既带来利息收入，也积攒了一定的资金。储蓄吸收的存款为农商行的信贷投放提供了资金来源，促进了农村经济的增长，提高了农民收入。三是创新金融服务。依托“社区e银行”，连接免费电商平台，为农副产品销售搭建了无形市场。四是创新金融产品。如农商行开发的金农易贷卡、流转收益保证信贷等有力地支持了农民的信贷需要。

第二，农村就业结构与农村人均收入是负相关关系；农村地区就业结构与农民增收之间互不为格兰杰因果关系，表明非农就业对提高农民收入的作用没能有效显现。安徽农村就业结构的改善与安徽农民增收之间不存在格兰杰因果关系。可能的原因有：一是安徽是农业大省。农林牧副渔是农村的主导产业。近年来安徽实施精准脱贫，因地制宜地发展特色养殖、蔬菜种植、茶叶、特种林产品、中药材等产业，经营性收入占比较大。二是非农就业岗位需要相应的技能。只有那些身体健康、教育程度较高和拥有一技之长的劳动力才可能获得非农就业机会。长期以来，城市教育投资好于农村导致农民缺乏良好的教育培训，阻碍了农民从事非农就业。三是近年来外出农民工回乡，利用在外学到的技术在乡村从事经营活动，获得经营性收入。外出务工的农民受自身文化水平和技能的制约，往往就业层次和质量不高，工资收入相对较低，即使外出，获得的工资收入也可能会低于回乡农民的经营性收入。

（二）建议

1.金融方面

一是支持农村小型金融机构的建设。除了农商行、邮储银行外，应该降低市场准入门槛，支持村镇银行的建设，允许具有合作性质的民间金融存在，如有些地方已经存在的资金互助组。它们可以比较灵活地满足农民金融需求额度小、次数多的特点，能有效弥补正规金融的不足。

二是加大信贷支持力度。运用市场机制减少农村金融资源外流，扩大涉农贷款规模，特别是对乡村振兴、特色小镇建设、农村基础设施建设、扶贫产业等加大融资服务的力度。

三是开发适合农村的金融产品。结合农村的经济现实，首先是积极稳妥尝试流转收益保证贷款、产权按揭贷款等新品种。其次是与担保公司、保险公司合作，充分激活农村的各类可担保资产，缓解农民和集体经济组织融资难的问题。

四是改进农村金融服务。首先，完善现有的服务设施，加快布放农村地区的自助终端设备，开展汽车银行等便民服务。其次，依托互联网打造便捷的金融服务。开发以手机为载体、线上自助的贷款办理、结算、理财和消费的服务产品。

2.非农就业方面

一是重视对农民非农就业技能培训。对离开乡村从事非农就业的农民重点培训拟从事职业所需要的具体技能，提高外出获得就业的机会、层次和质量；对外出从事非农就业困难的人群，重点培训他们在乡村从事农业生产服务和生活服务业的相关技能。

二是鼓励农民个人创业。对于有创业意愿和技能的个人，政府应该提供政策支持，特别是在创业培训、项目用地、财政贴息、税收优惠等方面给予大力支持。

三是发展农村特色产业。我省各地农村资源丰富，可以着力发展资源优势产业。如皖南山区具有丰富的旅游资源，应因地制宜制定发展旅游的战略规划，开发旅游资源，创办旅游服务行业，为农民提供非农就业途径。具有区位优势的城郊地区可以大力发展周末度假、休闲、农家乐等产业，增加非农就业人数。

四是发展农产品加工业。鼓励农民合资创办企业，对粮食、油料等农产品进行深加工，延伸产品价值链，创造更多的非农就业岗位。