唐志祥

摘 ?要：基于安徽省2003-2017年統(tǒng)計數(shù)據(jù)，研究農(nóng)村金融發(fā)展、就業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)民收入增長的影響。利用協(xié)整分析和格蘭杰因果關(guān)系進行實證檢驗。首先，通過協(xié)整檢驗得出安徽農(nóng)村人均收入與農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模具有正相關(guān)的長期均衡關(guān)系，農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)和農(nóng)村人均純收入是負相關(guān)關(guān)系;其次，進行格蘭杰因果檢驗得出安徽農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模與農(nóng)村人均收入互為格蘭杰因果關(guān)系，農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)民收入之間不存在格蘭杰因果關(guān)系。因此，應(yīng)支持農(nóng)村小型金融機構(gòu)的建設(shè)，加大信貸支持力度，重視對農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)技能培訓，鼓勵農(nóng)民個人創(chuàng)業(yè)，發(fā)展農(nóng)村特色產(chǎn)業(yè)和農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)等。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村金融;就業(yè)結(jié)構(gòu);農(nóng)民收入增長;非農(nóng)就業(yè)

中圖分類號：F323.8;F832.7 ????????文獻標識碼：A ?????????文章編號：1671-9255（2019）02-0034-04

一、引言

脫貧攻堅的一個關(guān)鍵就是增加農(nóng)民收入。農(nóng)民收入增加對解決農(nóng)民問題尤其重要。農(nóng)村金融的發(fā)展、大力發(fā)展鄉(xiāng)村經(jīng)濟、為農(nóng)民提供更多的非農(nóng)就業(yè)崗位等都是提高農(nóng)民收入水平的有效路徑。自改革開放以來，安徽省農(nóng)村金融機構(gòu)對農(nóng)業(yè)貸款余額穩(wěn)步增加，給農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展提供了有力支持，使農(nóng)民收入逐步提高。由于大型股份制商業(yè)銀行從農(nóng)村退出，目前農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)一級金融機構(gòu)主要有農(nóng)商銀行、郵儲銀行和村鎮(zhèn)銀行。由于郵儲銀行貸款業(yè)務(wù)傾向于城市，導致了本來就很稀缺的農(nóng)村金融資源外流，城鄉(xiāng)居民收入差距明顯。這些問題影響了農(nóng)民收入的增加。我們利用安徽農(nóng)村金融貸款數(shù)據(jù)、就業(yè)結(jié)構(gòu)變化數(shù)據(jù)對于農(nóng)民收入的影響進行了實證研究。

關(guān)于農(nóng)村金融發(fā)展、就業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)民收入之間的關(guān)系問題，現(xiàn)有文獻對金融發(fā)展是否影響農(nóng)民收入的研究比較多，但關(guān)于就業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)民收入影響研究較少，而且前者還沒有形成一致的結(jié)論。第一種觀點認為，農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民收入增加有顯著正影響。如胡邦勇等（2013）認為金融發(fā)展規(guī)模、組織結(jié)構(gòu)和管理水平等因素都對農(nóng)民收入增加有促進效應(yīng)。[1]范曉霞（2018）認為農(nóng)村信貸規(guī)模能

提高農(nóng)民收入。[2]第二種觀點認為，農(nóng)村金融發(fā)展不利于提高農(nóng)民收入。余新平等（2010）通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)檢驗得出農(nóng)村金融發(fā)展阻礙了農(nóng)民收入的增加。[3]第三種觀點認為，二者之間不相關(guān)。宋冬林、李海峰（2011）使用向量自回歸模型和格蘭杰因果關(guān)系檢驗得出結(jié)論，認為農(nóng)民收入增加和金融發(fā)展之間因果關(guān)系不顯著。[4]

二、實證分析

（一）模型建立

1.模型設(shè)立

我們借鑒投入產(chǎn)出函數(shù)來建立研究模型，假設(shè)投入產(chǎn)出函數(shù)遵循經(jīng)典的C-D函數(shù)形式。具體地講，我們將農(nóng)村金融發(fā)展水平、農(nóng)民的就業(yè)結(jié)構(gòu)作為產(chǎn)出的“投入”要素、將農(nóng)民收入作為“產(chǎn)出”結(jié)果來構(gòu)建研究模型為：

（1）

其中Yi表示第i期的農(nóng)村人均收入，F(xiàn)i表示第i期農(nóng)村金融發(fā)展水平，Ki表示第i期農(nóng)民就業(yè)結(jié)構(gòu);是常數(shù)項，表示在Ki保持不變的條件下，F(xiàn)i變化1%時，Yi變化%，表示在Fi保持不變的條件下，Ki變化1%時，Yi變化%，為擾動項。

2.變量選取與數(shù)據(jù)說明

為了衡量安徽省農(nóng)民收入水平，我們采用安徽

省農(nóng)村人均收入Y;為了消除異方差，我們對Y取自然對數(shù)，記為Z=ln（Y）。衡量農(nóng)村金融發(fā)展水平的指標較多，我們選用比較一般性的金融發(fā)展規(guī)模指標。該指標定義是：農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模F=農(nóng)村地區(qū)貸款余額總量/農(nóng)村地區(qū)生產(chǎn)總值。由于統(tǒng)計年鑒沒有直接的農(nóng)村地區(qū)生產(chǎn)總值，借鑒文獻中的處理方法，用該地區(qū)農(nóng)林牧漁的生產(chǎn)總值近似替代該地區(qū)的農(nóng)村生產(chǎn)總值。[5]在分析安徽省農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化時，一般采用農(nóng)村地區(qū)非農(nóng)工作的就業(yè)人數(shù)與從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)就業(yè)人數(shù)的比例K來衡量。由于統(tǒng)計年鑒中只有農(nóng)林漁業(yè)的就業(yè)人數(shù)，我們用該數(shù)值近似表示農(nóng)業(yè)的從業(yè)人數(shù)。

實證分析的數(shù)據(jù)來源于2004-2018年的《安徽省統(tǒng)計年鑒》。

（二）實證檢驗

1.各變量的單位根檢驗

一般而言，直接對時間序列的數(shù)據(jù)進行回歸分析，很可能表現(xiàn)為虛假的回歸。原因在于時間序列數(shù)據(jù)一般都是非平穩(wěn)的。因此，在進行實證檢驗之前，要先對貸款、就業(yè)結(jié)構(gòu)和收入數(shù)據(jù)進行單位根檢驗。運用Eviews7.0軟件，對各變量采用ADF檢驗，一般原假設(shè)表示變量不穩(wěn)定，設(shè)為;備擇假設(shè)表示變量是穩(wěn)定的，設(shè)為。如果不拒絕，說明該序列不平穩(wěn);拒絕，說明該序列是平穩(wěn)的，檢驗結(jié)果如表1。

由表1的ADF檢驗結(jié)果可知，農(nóng)村人均純收入Z、農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模指標F和農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)K都是非平穩(wěn)的時間序列。上述變量的一階差分序列是平穩(wěn)的，它們是一階單整序列，各變量之間可能具有協(xié)整關(guān)系。因此，下面進行協(xié)整檢驗（Cointegration Test）。

2.協(xié)整檢驗

協(xié)整檢驗采用Johansen的方法，目的是檢驗Z、F和K之間是否具有一種長期、穩(wěn)定的關(guān)系。協(xié)整檢驗結(jié)果如表2所示。

由于跡統(tǒng)計量0.239318小于5%顯著性的臨界值3.841466，P值為0.6247，所以，接受At most 2的零假設(shè)，即Z、F、K之間存在協(xié)整的關(guān)系，從而得到相應(yīng)的協(xié)整方程為：

括號內(nèi)是標準差。通過此關(guān)系式我們知道，Z與F是具有正相關(guān)的長期均衡關(guān)系;農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)指標和農(nóng)村人均純收入負相關(guān)。說明安徽農(nóng)村地區(qū)的非農(nóng)就業(yè)沒有能夠很好地促進農(nóng)民增收。

3.格蘭杰因果關(guān)系檢驗

上述協(xié)整方程反映了農(nóng)村金融發(fā)展、農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)民收入的增長之間存在長期的均衡關(guān)系。但是，我們不知道農(nóng)民收入與農(nóng)村金融發(fā)展、農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)之間的因果關(guān)系，我們需要進一步對Z和F、Z和K之間分別進行格蘭杰因果檢驗。Z和F之間格蘭杰因果檢驗結(jié)果如表3。

在原假設(shè)F does not Granger Cause Z情況下，P值為0.0466，小于0.05，拒絕原假設(shè)，即F是Z的格蘭杰原因;說明至少在95%的置信水平下，金融發(fā)展水平F是農(nóng)民收入Z的格蘭杰原因。在原假設(shè)Z does not Granger Cause F下，P值為0.0075，小于0.05，拒絕原假設(shè)，至少在99%的置信水平下，Z是F的格蘭杰原因。

Z和K的格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果如表4。

在原假設(shè)K does not Granger Cause Z下，P值為0.3766，接受原假設(shè)，即K不是Z的格蘭杰原因;在原假設(shè)Z does not Granger Cause K下，P值為0.3877，接受原假設(shè)，Z不是K的格蘭杰原因。說明K和Z之間不存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系。

三、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

依據(jù)上述實證分析，我們發(fā)現(xiàn)：第一，安徽農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模對提高農(nóng)村人均收入水平具有促進作用;安徽農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模與安徽農(nóng)村人均收入互為格蘭杰因果關(guān)系。農(nóng)商行等金融機構(gòu)主要通過以下方面來為農(nóng)村經(jīng)濟服務(wù)。一是提供融資服務(wù)。近年來，以安徽農(nóng)商行為代表的主要涉農(nóng)金融機構(gòu)不斷加大對農(nóng)村特色、優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)的信貸支持力度。截至2018年末，安徽農(nóng)商行發(fā)放的農(nóng)業(yè)貸款余額高達3849億元。全省金融機構(gòu)總的涉農(nóng)信貸余額接近萬億元。二是提供儲蓄服務(wù)。農(nóng)民閑置資金可以存入農(nóng)商行等金融機構(gòu)，既帶來利息收入，也積攢了一定的資金。儲蓄吸收的存款為農(nóng)商行的信貸投放提供了資金來源，促進了農(nóng)村經(jīng)濟的增長，提高了農(nóng)民收入。三是創(chuàng)新金融服務(wù)。依托“社區(qū)e銀行”，連接免費電商平臺，為農(nóng)副產(chǎn)品銷售搭建了無形市場。四是創(chuàng)新金融產(chǎn)品。如農(nóng)商行開發(fā)的金農(nóng)易貸卡、流轉(zhuǎn)收益保證信貸等有力地支持了農(nóng)民的信貸需要。

第二，農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)村人均收入是負相關(guān)關(guān)系;農(nóng)村地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)民增收之間互不為格蘭杰因果關(guān)系，表明非農(nóng)就業(yè)對提高農(nóng)民收入的作用沒能有效顯現(xiàn)。安徽農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)的改善與安徽農(nóng)民增收之間不存在格蘭杰因果關(guān)系?？赡艿脑蛴校阂皇前不帐寝r(nóng)業(yè)大省。農(nóng)林牧副漁是農(nóng)村的主導產(chǎn)業(yè)。近年來安徽實施精準脫貧，因地制宜地發(fā)展特色養(yǎng)殖、蔬菜種植、茶葉、特種林產(chǎn)品、中藥材等產(chǎn)業(yè)，經(jīng)營性收入占比較大。二是非農(nóng)就業(yè)崗位需要相應(yīng)的技能。只有那些身體健康、教育程度較高和擁有一技之長的勞動力才可能獲得非農(nóng)就業(yè)機會。長期以來，城市教育投資好于農(nóng)村導致農(nóng)民缺乏良好的教育培訓，阻礙了農(nóng)民從事非農(nóng)就業(yè)。三是近年來外出農(nóng)民工回鄉(xiāng)，利用在外學到的技術(shù)在鄉(xiāng)村從事經(jīng)營活動，獲得經(jīng)營性收入。外出務(wù)工的農(nóng)民受自身文化水平和技能的制約，往往就業(yè)層次和質(zhì)量不高，工資收入相對較低，即使外出，獲得的工資收入也可能會低于回鄉(xiāng)農(nóng)民的經(jīng)營性收入。

（二）建議

1.金融方面

一是支持農(nóng)村小型金融機構(gòu)的建設(shè)。除了農(nóng)商行、郵儲銀行外，應(yīng)該降低市場準入門檻，支持村鎮(zhèn)銀行的建設(shè)，允許具有合作性質(zhì)的民間金融存在，如有些地方已經(jīng)存在的資金互助組。它們可以比較靈活地滿足農(nóng)民金融需求額度小、次數(shù)多的特點，能有效彌補正規(guī)金融的不足。

二是加大信貸支持力度。運用市場機制減少農(nóng)村金融資源外流，擴大涉農(nóng)貸款規(guī)模，特別是對鄉(xiāng)村振興、特色小鎮(zhèn)建設(shè)、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、扶貧產(chǎn)業(yè)等加大融資服務(wù)的力度。

三是開發(fā)適合農(nóng)村的金融產(chǎn)品。結(jié)合農(nóng)村的經(jīng)濟現(xiàn)實，首先是積極穩(wěn)妥嘗試流轉(zhuǎn)收益保證貸款、產(chǎn)權(quán)按揭貸款等新品種。其次是與擔保公司、保險公司合作，充分激活農(nóng)村的各類可擔保資產(chǎn)，緩解農(nóng)民和集體經(jīng)濟組織融資難的問題。

四是改進農(nóng)村金融服務(wù)。首先，完善現(xiàn)有的服務(wù)設(shè)施，加快布放農(nóng)村地區(qū)的自助終端設(shè)備，開展汽車銀行等便民服務(wù)。其次，依托互聯(lián)網(wǎng)打造便捷的金融服務(wù)。開發(fā)以手機為載體、線上自助的貸款辦理、結(jié)算、理財和消費的服務(wù)產(chǎn)品。

2.非農(nóng)就業(yè)方面

一是重視對農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)技能培訓。對離開鄉(xiāng)村從事非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)民重點培訓擬從事職業(yè)所需要的具體技能，提高外出獲得就業(yè)的機會、層次和質(zhì)量;對外出從事非農(nóng)就業(yè)困難的人群，重點培訓他們在鄉(xiāng)村從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)和生活服務(wù)業(yè)的相關(guān)技能。

二是鼓勵農(nóng)民個人創(chuàng)業(yè)。對于有創(chuàng)業(yè)意愿和技能的個人，政府應(yīng)該提供政策支持，特別是在創(chuàng)業(yè)培訓、項目用地、財政貼息、稅收優(yōu)惠等方面給予大力支持。

三是發(fā)展農(nóng)村特色產(chǎn)業(yè)。我省各地農(nóng)村資源豐富，可以著力發(fā)展資源優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)。如皖南山區(qū)具有豐富的旅游資源，應(yīng)因地制宜制定發(fā)展旅游的戰(zhàn)略規(guī)劃，開發(fā)旅游資源，創(chuàng)辦旅游服務(wù)行業(yè)，為農(nóng)民提供非農(nóng)就業(yè)途徑。具有區(qū)位優(yōu)勢的城郊地區(qū)可以大力發(fā)展周末度假、休閑、農(nóng)家樂等產(chǎn)業(yè)，增加非農(nóng)就業(yè)人數(shù)。

四是發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)。鼓勵農(nóng)民合資創(chuàng)辦企業(yè)，對糧食、油料等農(nóng)產(chǎn)品進行深加工，延伸產(chǎn)品價值鏈，創(chuàng)造更多的非農(nóng)就業(yè)崗位。

參考文獻：

[1]胡邦勇，郎永健.農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民非農(nóng)收入影響的實證研究[J].西安財經(jīng)學院學報， 2013（7）：82-86.

[2]范曉霞.山西省農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民收入的影響研究[J].運城學院學報，2018（4）：26-28.

[3]余新平，熊皛白，熊德平.中國農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2010（6）：77-86.

[4]宋冬林，李海峰.中國農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長的實證研究——基1978～2009年的數(shù)據(jù)檢驗[J].經(jīng)濟問題， 2011（10）：80-84.

[5]岳琪慧，劉德弟.農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民收入的影響研究——以杭州臨安為例[J].浙江金融，2018（5）：79-82.

Abstract： Based on the statistical data of Anhui Province from 2003 to 2017， this paper studies the influence of rural financial development and employment structure on farmers income growth. Empirical tests were carried out using co-integration analysis and Granger causality. In this paper， firstly co-integration test is used to prove that in Anhui there exists a positive and long-term equilibrium relationship between rural per capita income and rural financial development scale， while rural employment structure and rural net per capita income have negative correlation. Secondly， according to Granger causality test， there is Granger causality between rural financial development scale and rural per capita income in Anhui， but not so between rural employment structure and farmers income. Therefore， the author suggests that the government should support the construction of small-scale rural financial institutions， increase credit support， pay attention to the training of farmers' non-agricultural employment skills， encourage farmers to start their own businesses， and develop rural characteristic industries as well as agricultural products processing industries， etc.

Key words： rural finance; employment structure; farmers' income growth; non-agricultural employment