农民收入与金融财政支持的实证研究陕西例证

农民收入与金融财政支持的实证研究陕西例证

1文献综述与问题的提出改革开放以来，城乡居民收入不断加大的现实成为我国社会最重要的不和谐因素之一，如何促进农民增收也因此成为政府和学术界关注的重要课题。在此背景下，众多学者分别从金融支农和财政支农两个方面进行了深入研究。金融支农的研究以金融发展理论为基础，内容从早期的资本形成逐渐转变为支农效率，方法上也由定性分析向定量研究转变，而结论大多表明农村金融发展水平的提升无法促进农民增收。钱彦敏(1991)[1]通过理论分析了中国农业资本的形成及困境，认为财政支农水平低、投资需求不足以及城乡二元结构是农业资本形成的主要障碍。林毅夫(2003)[2]和张杰(2003)[3]认为农业信贷的回报率低导致国有金融机构撤出农村，而政策性金融支农乏力，以致中国正规金融机构支农水平的低效。温涛等(2005)[4][5]、季凯文等(2008)[6]、谭燕之(2009)[7]采用计量分析的方法对农村经济或农民收入与金融发展水平进行实证检验，其结果均显示金融发展对农民增收具有负效应，无法成为农民增收的原因。上述研究结论与UlrichKoester(2000)[8]认为发展中国家转型期间缺乏有效的农村金融市场体系、同时金融财政支农效率较低的观点是一致的。另一方面，关于财政支农的研究，则主要集中在财政支农的机制效率及其与农业产值关联程度两个领域。胡荣华(2002)[9]、许冰(2006)[10]、刘穷志等(2007，2009)[11][12]、彭克强(2008)[13]、李燕凌(2008)[14]分别对我国财政支农的效率进行分析；其中，许冰分析了财政支农的时变边际效应及其弹性，发现经济相对发达省份的财政支农水平高于全国平均水平；彭克强的研究则发现：财政与金融彼此割裂式单干支农格局致使财政支农未能有效发挥杠杆作用，并建议整合金融、财政支农。在对财政政策和农业产值的关联程度的研究中，众多学者的结果较为一致(魏朗,2007[15]；刘涵，2008[16]；王汉章等，2009[17])，即地方财政支农水平提升确实有利于农业经济增长，但各项支农支出有待优化。此外，魏朗(2006)[18]和胥巍等(2008)[19]分别对财政支农对西部农业经济增长的贡献以及东、西部之间的比较进行研究，结果表明西部地区对财政支农的依赖性更大，而东部的支农效率则更高。综上文献回顾可以看出，众多学者对我国金融、财政支农的研究结论较为一致，即农村金融的发展无法有效促进农民收入的增加，财政支农对农业发展地位重要却缺乏效率。但是，上述文献大多基于全国范围的数据样本，对经济相对落后的西部地区关注明显不够，仅有魏朗和胥巍从西部整体出发，考察了财政支农水平与农业产值增加的关系。鉴于此，对陕西省农民收入与金融、财政支持之间关系的分析，将为我国金融支农、财政支农与农民收入的实证研究提供进一步的经验性结论。2理论模型、指标设计与研究方法2.1理论模型在借鉴以往文献的基础上，本研究也以金融发展理论为基础。该理论中，解释资金支持、金融发展与经济增长的模型很多，如：AK模型、动态两部门模型、Schumpeterian增长模型等等。在此选用Odedokun(1996)[20]的动态两部门经济效率模型为框架，将金融资金支持、财政资金支持与固定资产投资一起视为生产投入项，并综合生产函数建立整体方程：2.2指标设计(1)农民人均纯收入(PR)。本文此处用农民人均纯收入替代农村人均GDP来表示农业人均产出水平，并做为被解释变量。首先，相对于农村人均GDP，农民人均纯收入更为真实地反映了农村经济发展和生活水平提高；其次，可以避免多个指标涉及GDP而导致多重共线性的存在。(2)金融支农水平(RF)与财政支农水平(PF)。RF是指各金融机构农业贷款总额与农林牧渔总产值的比率；PF是指政府财政支农支出占财政支出总额的比率。二者做为PR的主要解释变量。(3)固定资产投资水平(FI)。FI是其他影响农民收入的主要因素，由于无法以完整的时间序列来获取陕西省农业固定资产投资的数据，在此借鉴胡金焱等(2008)[21]所选取的指标，选择该区域全社会固定资产投资与区域生产总值(GDP)的比率，做为控制变量加入模型。数据来源于《陕西统计年鉴》相关各期(见图1)。其中，为了消除物价因数影响、剧烈波动和异方差，以陕西省居民消费价格指数对农民人均纯收入进行平减，然后取自然对数，用LNPR表示；由于FI、RF、PF均为相对值指标，物价因数已相抵消，故无需进行调整。图1陕西省农民人均纯收入、投资水平、金融与财政支农时序图1978-20072.3研究方法采用实证方法研究。具体步骤如下：一，为了避免伪回归现象，利用ADF单位根检验说明变量的平稳性及单阶整数；二，若变量均为同阶单整，则利用上述理论模型进行协整检验，分析变量之间是否存在长期稳定的均衡关系；三，利用协整关系建立向量误差修正模型VEC，分析当变量之间均衡关系偏离长期均衡关系时，模型的调整速度和变量间的短期影响；四，利用Granger因果检验讨论变量之间是否存在因果关系；五，通过脉冲响应函数和方差分解进一步分析变量间的动态关系。计量分析采用eviews5.0软件。3实证分析过程及结果3.1检验变量平稳性在协整分析之前，为了避免“变化趋势”存在所导致的伪回归现象，本文采用Dickey-Fuller的ADF检验方法对相关变量及其一阶滞后差分的平稳性进行验证。检验结果如表1所示，所有变量的一阶滞后差分均在1％的显著性水平下显示平稳，即均为一阶单整，符合协整检验的前提条件。3.2Johansen协整检验协整理论是研究非平稳时间序列之间关系的重要依据。Engle和Granger认为非平稳变量的线性组合可能是平稳变量，这种平稳的线性组合称为协整方程且可被解释为变量之间的长期稳定的均衡关系[22]。因为Johansen-Juselius协整检验有非常好的小样本特性，是一种进行多变量协整检验的常用方法，所以本文在此采用JJ协整检验验证变量间的协整关系。根据AIC和SC准则，确定协整检验的最优滞后阶数为3。在上述设定基础上得到特征根迹检验(trace)和最大特征值检验(MaximumEigenvalue)结果如表2所示。根据上述检验结果，选取最有代表性的标准化协整向量(1，-0.057030，0.009262，-0.023444)建立协整方程为：LNPR=0.057030FI-0.009262RF+0.023444PF(0.00267)(0.00094)(0.00532)(6)以上协整检验表明，1978-2007年间，陕西省人均农民纯收入与金融支农水平存在长期稳定的负向变动关系，与财政支农水平存在长期稳定的正向变动关系：LNPR对RF、PF的弹性系数分别为-0.009262、0.023444，即当控制变量FI和另外一个解释变量不变时，RF每增加1％，LNPR将增加-0.009262％；PF每增加1％，LNPR将增加0.023444％。可见在长期内，陕西省金融支农无法促进农民的增收，而财政支农水平的提升则有利于农民收入的增长；但是，从弹性系数中可以看出二者对农民收入的影响均比较微弱。3.3向量误差修正模型VEC的建立Engle和Granger将协整与误差修正模型结合起来，建立了向量误差修正模型VEC。只要变量之间存在协整关系，便可以由自回归分布滞后模型ADL推导出误差修正模型ECM。而VAR模型中的每个方程都是一个ADL模型，因此可以认为VEC模型是含有协整约束的VAR模型[23]。将协整方程正规化可得：vecm=LNPR-0.057030FI+0.009262RF-0.023444PF-3.597819(7)经过反复检验，在此选取滞后期为3期，有截距项但没有时间趋势项建立LNPR、FI、RF和PF之间的VEC模型，结果如下：根据上述VEC模型可以得到模型1、模型3、模型4①的误差修正项系数分别为-0.780548、36.43992、-9.265414，并且在统计上都是显著的。模型1的误差修正项系数为负表明当陕西省农民人均纯收入LNPR偏离均衡状态时，误差修正项对其具有负向的调节作用，即农民人均纯收入LNPR偏离长期均衡状态时，误差修正项会对其进行调整速度为-0.780548的负向修正直至回归均衡状态，调整时间约为1.28年；模型3、4的误差修正项系数则表明当RF、PF偏离长期均衡状态时，模型的误差修正项会分别对其进行调整速度为36.43992的正向修正和-9.265414的负向修正。进一步，在模型1中，LNPR的一至三阶滞后项系数分别为-0.039568、0.193349、0.532829，说明在短期内农民人均纯收入对自身的调整作用先负后正；而RF、PF的一至三阶滞后项系数分别为0.013266、0.005012、0.003514和0.003309、0.003748、0.001982，这说明在短期内，陕西省金融支农水平和财政支农水平对农民纯收入变动的调整均为正向，且十分微弱。3.4Granger因果检验上文的协整检验和向量误差修正模型VEC表明LNPR与RF、PF之间的协整关系和各个变量偏离均衡状态时的短期调整关系。为分析变量之间是否具有因果关系及其方向和力度，在此采用格兰杰因果关系检验。该检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中，从而使解释程度提高。如果一个变量受到其他变量的滞后影响，那么则称它们具有Granger因果关系[24]。由于格兰杰因果检验对于滞后期的选取比较敏感，且目前尚无选取滞后期的有效标准，为比较清晰地反映相关变量之间格兰杰因果关系状况，本文分别检验这些变量滞后1～5期的格兰杰因果关系，从中选取与本研究有密切关系的检验结果并予以分析，结果如表4所示。从表可以得出：在10％的置信水平下，滞后期为1期时，农民人均纯收入LNPR同时是金融支农水平RF和财政支农水平PF的Granger原因；滞后期为4、5期时，LNPR是RF的Granger原因。上述检验结果反映出二个方面的问题：一是金融支农的“趋利避害”性。Granger因果检验的未来1、4、5期内，陕西省农民收入的增长皆为金融支农水平即金融机构农业贷款增加的原因，而金融机构农业贷款增加确无法直接引起农民收入增长。农村个人或家庭收入的增长对于金融机构来讲代表了农民“信用”的提升——在一定条件下还贷能力的增强，进而引致金融机构农业信贷的增加。从中可以看出当农民客户变得更加富裕或还贷信用增强的时候，金融机构的农业贷款才会逐步增长。这中商业性的趋利避害对广大富裕程度和收入水平较低却急需资金支持以发展生产的农民是不利的。二是财政支农的低效性。未来1～5期内，仅在第1期的农民增收构成了财政支农水平的增加，其余各期二者均互无Granger因果关系。该结果表明地方政府对财政支农资金的运用上存在问题，抑或支农项目并非为农民增收产生直接影响的重要项目，抑或由于某些原因如支农资金的挤占行为，致使财政支农资金难以有效地直接促进农民收入的增长。3.5脉冲响应函数检验在向量自回归模型中，某一变量t时期发生扰动后，通过变量之间的动态联系，对t时期以后的各变量将会产生连锁变动效应。脉冲响应函数即描述系统对于单位冲击的动态反应。同时，通过比较不同变量的脉冲响应，可以判断不同变量所受到的冲击效果的大小，进而判断变量之间的互动关系。因此，为了进一步分析变量间的关系，本文利用从VEC模型生成的脉冲响应函数分别计算和分析金融和财政支农水平变动对陕西省农民人均纯收入的动态影响。选用残差协方差矩阵的Cholesky因子的逆来正交化脉冲，并且进行小样本的自由度修正，设定响应函数追踪期数为10。结果如图2所示，其中横轴代表响应函数的追踪期数，纵轴代表响应程度。图2LNPR自身及FI、RF、PF冲击引起LNPR的脉冲响应函数显然，在图1中：陕西省农民人均纯收入LNPR对于自身的一个冲击响应均为正向，且先降后升，第3期为最低值0.039602，第10期升至最大值0.119619。这表明，农民人均纯收入对于自身信息的一个冲击表现为显著的长期正向效应；农民纯收入LNPR对于金融支农水平RF的一个冲击响应则始终围绕0值附近波动，最小值为第7期的-0.014302，最大值为第10期的0.031928；农民人均纯收入LNPR对于财政支农水平PF的一个冲击响应相对较为明显，在1～10期内呈不断上升趋势，并在第10期升至最大值0.154175。这表明，当财政支农水平受到某一外部条件冲击后，为农民人均纯收入将带来持续显著的正向冲击。综上所述，首先，农民人均纯收入对于自身受到外部条件冲击所带来的影响为稳定的正向影响；其次，由于支农力度、效率等方面的相关原因，金融支农水平和财政支农水平受到冲击时对农民人均纯收入的影响不尽相同：金融支农对农民增收的影响在未来10年之内十分微弱，而财政支农的影响则较为明显，甚至在第7年之后大于农民收入自身受到冲击时的影响。因此，如何有效利用这种情况，对金融支农和财政支农进行有区别、有重点的调整，将有利于进一步提高陕西省农民人均纯收入水平。3.6LNPR的方差分解脉冲响应函数描述了FI、RF、PF以及LNPR自身受到外部条件某一冲击对LNPR产生的影响，而要通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通过差分方程)的贡献度，进而评价不同结构冲击的重要性，则需要进行方差分解检验。分解结果如表4所示。表4说明，在陕西省农民人均纯收入LNPR的方差分解中，其自身贡献度在未来1～10期内由第1期的100％逐步下降至第10期的39.54371％；金融支农水平RF对农民人均纯收入LNPR变化的贡献度较小，第1～2期从0％上升至2.209181％，此后则均在2％以下；财政支农水平PF对农民人均纯收入LNPR变化的贡献度相对较大，从第1期的0％稳定上升至第10期的最大值52.38306％，并从第8期开始超过的LNPR的自身贡献率。从中可以得出，农民人均纯收入的自身因素和财政支农水平对农民增收的贡献是最大的；在不考虑自身贡献率的情况下，财政支农水平对农民人均纯收入的贡献率要明显高于金融支农水平。同时，综合脉冲响应函数检验的结论可以得出：在未来10年内，陕西省农民增收受到金融支农水平变动所带来的各种影响均十分微弱，而对财政支农水平则表现出较强的依赖性。4结论与政策启示实证结果表明，1978-2007年间陕西省金融支农水平和财政支农水平对农民增收的影响不尽相同，总的来说可以分为两个方面：一，积极方面：财政支农水平与农民增收的关系为长期正向相关；在未来10年内，财政支农水平对农民增收的贡献率较为明显且逐年加大；同时当财政支农资金受到冲击时，对农民收入水平的负面影响也较大。因此，陕西省农民增收对财政支农水平有着较强的依赖性；二，消极方面：首先，无论在过去30年还是未来一段时期内，金融支农对农民增收的促进作用均十分微弱；其次，在面临农民人均纯收入的短期波动时，金融和财政支农无法起到有效的调整作用；再者，由于财政支农效率低下、金融支农趋利避害等原因，二者难以对农民增收产生直接的因果影响，所起只是间接作用。基于上述实证结果，针对如何更好发挥金融、财政支农对陕西省农民增收的促进作