摘要 基于我国20002017年的省级面板数据，实证检验了财政支农与金融支农的农民增收效应及作用机制。研究结果表明：一是财政支农、涉农信贷和农业保险对农民增收具有显著正向促进作用;二是国
基于我国2000—2017年的省级面板数据，实证检验了财政支农与金融支农的农民增收效应及作用机制。研究结果表明：一是财政支农、涉农信贷和农业保险对农民增收具有显著正向促进作用;二是国际金融危机后财政支农的增收效应有所增强，农业贷款的增收效应则无显著变化;三是财政支农与农业保险的协同作用有助于促进农民增收，财政支农与涉农信贷对农民收入增长并没有产生显著的正向促进作用;四是财政支农有助于撬动涉农信贷和农业保险的发展进而促进农民增收。为促进农村经济发展和农民收入持续增长，需要优化财政金融安排，形成财政金融支农有效协同的体制机制。
一、引言
“三农”问题是关系国计民生的重要问题，实现乡村振兴既要解决资金从哪里来的问题，更要设法提高资金的使用效率。财政金融作为 “三农”资金来源的主要渠道，在提高农村经济发展水平和促进农民收入增长方面有着重要的作用。虽然在过去相当长的一段时期，农村地区面临财政投入不足、金融发展滞后等问题。但随着国家经济实力增强，我国对“三农”问题的关注增强，各级政府部门积极采取措施引导资金流入农村，财政金融对“三农”的投入强度大幅提高，支持力度不断增强。全国农林水事务财政支出由 2004 年的 1694 亿元上升到 2018 年的2.08万亿元，占财政支出比重由不足6%提升到近年的11%以上。金融对“三农”的信贷服务大幅提升，2018 年金融机构全口径涉农贷款余额达到 32.68 万亿元，占各项贷款余额的 24%。农业保险发展迅猛，保险保费收入从2007 年的53.33亿元上升到2018年的572.65亿元，年均复合增长 24.10%，参保农户以及承保农作物品种和面积都有很大提升。随着乡村振兴战略的推进，财政金融支农的力度将会进一步加强，如何提高财政支农资金的使用效率，促进农民收入持续增长将是一个重要问题。评估财政金融支农的增收效果，探讨财政金融支农影响农民收入增长的相互作用机制，有助于优化财政金融支农安排，强化支农资金管理，提高资金使用效率，对建立健全促进农民收入增长的长效机制和实现乡村振兴具有较强的理论意义和应用价值。
二、文献综述
(一)财政支农与农民收入增长财政支农政策是政府干预农业最直接的方式之一，财政支农资金通过改善农业生产条件和支持农业产业化经营项目，进而提升农业综合生产能力、促进农民收入增长。但也有学者认为中国财政支农资金存在投入不足和使用效率低下的问题。温涛和王煜宇(2005)认为中国农村经济发展存在资金投入不足和使用效率低下的双重瓶颈，简单的财政支农资金注入并没有促进农民收入增长。李燕凌和欧阳万福(2011)对2004—2006年县乡政府财政支农的研究表明，县乡政府财政支农的功能覆盖面较窄，对农民收入不敏感。王朝才(2011)认为中国财政支农资金零星地分散在各部门，资金分散使用及效率低下的现象尤为突出。汪海洋等(2014)认为中国各项财政农业支出效率相对较低，且缺乏长效机制保障支农资金的使用效率，各项财政支农资金对农民增收的正向拉动作用不明显。
(二)农村金融与农民收入增长现代金融理论认为金融是经济增长的核心，金融发展通过集聚资源、便利交易、分散风险等途径，改善资源跨时空配置效率，促进经济发展和福利水平的提高。但也有学者认为这种促进作用具有局限性和区域异质性，黄寿峰(2016)采用空间面板分位数分析，结果发现农村金融仅在高分位点对农民收入增长有促进作用。阮贵林和孟卫东(2016)基于省级面板数据的研究表明农业保险能够显著促进东、中部地区农民收入增长，对西部地区农民的收入增长效应不明显。石文香和陈盛伟(2019)的研究表明农业保险对农民收入增长的影响表现出门槛特征。也有很多研究表明发展中国家缺乏完善的金融体系，农村金融的配置是无效的。贾春新(2000)认为中国金融发展仅仅是通过金融资产规模的增长重新分配社会财富，对提高金融资源配置效率和收入增长没有作用。温涛和王煜宇(2005)认为农村金融发展抑制了农民收入增长。余新平等(2010)分析了中国1978—2008 年时间序列数据，结果表明农村贷款、农业保险收入和乡镇企业贷款抑制了农民收入增长。雷泶和郭苏文(2016)认为中国农村金融体系效率水平较低，金融资源配置失衡，农村金融的这种低效率抑制了农民增收，加剧了农民贫困，拉大了城乡收入差距。
(三)财政金融协同与农民收入增长农民收入持续增长离不开财政金融支持，在“支农”建设中，财政支农与金融支农各有分工，相互补充。如何充分发挥财政金融的职能，实现支农资金有效协同也是很多学者关注的重要问题。部分学者关注财政金融支农本身的协同程度，姜松等(2013)采用 DEA—Malmquist 指数与 GARCH 模型分析了中国 1985—2009 年的省级面板数据，结果表明中国财政金融支农的协同效率存在“集簇性”“非对称性”以及长短期演化存在差异的特征。韩占兵(2014)研究发现财政金融的协同效率水平呈东中西依次递减的态势，中国的财政金融支农总体上尚未形成协同发展的良性框架。部分学者则直接讨论财政金融支农影响农民增收的协同效应。彭克强(2008)利用 1987—2007 年的时间序列数据，认为财政金融支农处于“单干”式的严重割裂状态，需要将两者有机结合起来，发挥各自的比较优势，提高资金使用效率，促进农民收入增长。胡宗义等(2014)研究财政金融支农结构与农村经济增长的非线性效应，结果表明财政金融支农的最优结构比重为3.502，多数省份没有达到最优比重。黄寿峰(2016)基于1997—2013年中国省级面板数据的分析表明，财政金融支农的协同作用对农民收入增长的影响不明显。
三、模型设定、变量说明与估计方法
(一)模型设定 1. 财政金融支农与农民收入增长基于总量生产函数的分析框架，将财政支农、金融支农作为生产要素投入，构建反映财政支农、金融支农与农村经济产出的生产函数： Y=(f K，L，H，G，F) (1)其中，Y 表示经济产出，K 表示资本存量，L 表示劳动投入，H 表示人力资本，G 表示财政支农，F表示金融支农。考虑到目前中国城镇化水平仅达到60%，农村劳动力还存在剩余的现实情况，为了重点考察财政支农、金融支农对农村经济产出的影响，参照温涛和王煜宇(2005)、王定祥等(2009)及余新平等(2010)的处理方法，对农村劳动力投入施加一个容量限制L，即有： Y=(f K，H，G，F)min(L，L)θ ，θ>0 (2)令 m=(L)θ 表示农村经济的最大产出能力。一旦农村经济达到最大劳动容量，生产将达到规模收益恒定的条件，此时农村经济的产出将取决于资本投入、人力资本、财政支农和金融支农。由式(1)和式(2)可得： Y=m(f K，H，G，F) (3)对(3)式进行全微分，即有：dY=m ∂f ∂K dK+m ∂f ∂H dH+ ∂f ∂G dG+m ∂f ∂K dF (4)结合中国金融支农的实际情况，本文选择涉农信贷、农业保险保费收入与农业增加值的比值作为衡量金融支农的指标，分别用SNXD和 NYBX表示，即有： F=h(SNXD，NYBX) (5)将式(5)取全微分后带入式(4)，即有： dY=m ∂f ∂K dK+m ∂f ∂H dH+m ∂f ∂G dG +m ∂f ∂SNXD dSNXD+m ∂f ∂NYDX dNYBX (6)用β1= ∂f ∂K 表示资本的边际产出，β2= ∂f ∂H 表示人力资本的边际产出，β3= ∂f ∂G 表示财政支农的边际产出，β4= ∂f ∂SNXD 表示涉农信贷的边际产出，β5= ∂f ∂NYDX 表示农业保险的边际产出，再对两边同时除以 m，令dY/m 为农民人均收入增长量，可以得到农村人均收入增长模型： dY/m=β1dK+β2dH+β3dG+β4dSNXD +β5dNYBX (7)考虑到城市化(CSH)、贸易开放对(MYKF)和工业化水平(GYH)对农民收入增长的影响，将其作为控制变量引入式(7)，从而可以得到本文的基本计量模型： dNI=β0+β1dK+β2dH+β3dG+β4dSNXD +β5dNYBX+β6dCSH+β7dMYKF +β8dGYH+ε (8)其中，NI表示农民人均收入增长，β0表示常数项，β6表示城市化的边际收入，β7表示贸易开放的边际收入，β8表示工业化的边际收入，ε表示随机误差项。借鉴余新平等(2010)的做法，用农户投资(NHTZ)来代替资本增长dK，则式(8)可以变形为： dNI=β0+β1NHTZ+β2dH+β3dG+β4dSNXD +β5dNYBX+β6dCSH+β7dMYKF +β8dGYH+ε (9)其中，人力资本(H)、财政支农(G)、涉农信贷(SNXD)、农业保险(NYBX)、城市化(CSH)、贸易开放(MYKF)、工业化(GYH)的变化都能影响农民收入(NI)增长。由于差分变量只是水平变量前后期的差值，不难证明上述变量的水平值也存在稳定关系。对各水平变量取对数，可以得到分析财政支农、金融支农影响农民收入增长的实证模型： lnNIit=β0+β1lnNHTZit+β2lnHit +β3lnGit/β4lnSNXDit/β5lnNYBXit +β6lnCSHit+β7lnMYKFit+β8 lnGYHit +μi+εit (10)其中，i表示省份，t表示时间，μi表示个体效应，εit表示随机项。
2. 财政金融支农影响农民增收的协同效应财政金融的有效协同方能促进经济增长和居民增收已是经济界都认同的原理。财政金融支农的协同是指基于财政金融的功能不同而导致的分工匹配。为了检验协同作用对农民收入增长的影响，本文在式(10)分别引入 lnSNXDit× lnGit、lnNYBXit×lnGit，可得到协同效应分析的面板计量模型： lnNIit=β0+β1lnNHTZit+β2lnHit+β3lnGit +β4lnSNXDit+β6lnCSHit+β7lnMYKFit +β8lnGYHit+a1lnSNXDit×lnGit+μi+εit (11) lnNIit=β0+β1lnNHTZit+β2lnHit+β3lnGit +β5lnNYBXit+β6lnCSHit+β7lnMYKFit +β8lnGYHit+a2lnNYBXit×lnGit+μi+εit (12)在式(11)和式(12)中，如果 a1、a2显著大于零，则表明涉农信贷、农业保险、财政支农在促进农民增收方面存在正向的协同效应。
(二)变量选取与估计方法 1. 被解释变量：农民收入(NI)。采用扣除价格因素后的农村居民人均纯收入来衡量农民收入水平，农民纯收入等于总收入扣除获得收入时发生的费用，符合农民增收的内涵(卢飞等，2017)。由于自 2013 年起，农村人均收入的统计由农村居民人均纯收入变更为农村居民人均可支配收入，因此 2013—2017 年的农民收入用农村居民人均可支配收入替代。 2. 核心解释变量：财政支农(G)和金融支农(F)。关于财政支农，在本文研究的样本期间，中国财政支出的分类指标体系发生变化，为了使各期数据具有可比性，借鉴黄红光等(2018)的处理方式，财政支农支出的内涵如下：2000— 2002 年的财政支农支出为支援农村生产支出、农业综合开发支出、农林水利气象等各部门事业费及财政补贴性支出四者之和，2003—2006 年为农业支出、林业支出、农林水利气象等各部门事业费三者之和，2007—2017 年为财政农林水事务支出。关于金融支农，涉及到存款、信贷、保险、期货、担保等多个方面。在早期的实证文献中大多采用了农业贷款这一指标，但是在农村产业多样化、经营主体多元化、农户经营及就业活动差异化等背景下，虽然涉农贷款总体上衡量了信贷对“三农”的支持力度，但无法具体反应对“农业、农村、农户”的支持力度。自 2007年起，我国的农业保险也有长足的发展，省级层面的数据较为完备。基于上述分析，本文从信贷和农业保险两个方面衡量金融支农力度 。 其 中 ，涉 农 信 贷 包 括 全 口 径 涉 农 贷 款(SNDK)这一涉农信贷总量指标，以及农业贷款(NYDK)、农 村 贷 款(NCDK)和 农 户 贷 款(NHDK)三个分类指标;农业保险则使用农业保险保费收入(NYBX)来衡量。
四、实证结果分析
(一)财政金融支农与农民收入增长根据上文的理论分析，财政支农与金融支农在影响农民收入增长方面可能存在相互联系的机制，为了规避这种联系带来的偏差，本文分别将财政支农与金融支农带入模型进行估计， Hausman检验拒绝随机效应模型，因此采用固定效应SCC模型来修正FE模型。表2报告了基于式(10)的固定效应 SCC 模型(FE/SCC)估计结果。模型(1a)和(1b)表明无论是全样本期间(2000—2017 年)还 是 金 融 危 机 以 后(2009— 2017)财政支农对农民收入的弹性系数显著为正，且金融危机后的弹性系数大于全样本期间的弹性系数。模型(2a)和(2b)显示在全样本期间(2000—2017年)农业贷款对农民收入增长的弹性系数为正，通过10%的显著性水平检验。金融危机后(2009—2017年)农业贷款的弹性系数略大，且通过1%的显著性水平检验。模型(3)— (6)表 明 农 村 贷 款(lnNCDK)、农 户 贷 款(lnNHDK)、涉 农 贷 款(lnSNDK)和 农 业 保 险(lnNYBX)对农民收入的弹性系数显著为正。财政支农、涉农信贷及农业保险有助于促进农民收入的增长。此外，农村贷款、农户贷款、农业贷款的增收效应均小于涉农贷款，可以推断“三农”贷款以外的其他涉农贷款对农民收入增长的促进作用可能更强。
(二)财政金融支农影响农民收入的协同效应财政支农、金融支农由于各自功能不同，在解决“三农”问题的过程中需要充分发挥各自的职能，协调搭配，密切配合，以促进农村经济发展、提高农民收入增长。为检验财政支农与涉农信贷、财政支农与农业保险的协同作用对农民收入的影响，遵循一般文献的处理方法，对交互项进行标准化处理，然后将交互项和相应的主变量同时引入式(11)和式(12)进行估计，表4 报告了固定效应 SCC 模型估计结果。模型(1a)—(4)表明农业贷款、农村贷款、涉农贷款与财 政 支 农 的 交 互 项(lnNYDK × lnG、lnNCDK × lnG、lnSNDK×lnG)系数不显著，农户贷款和财政支农的交互项(lnNHDK×lnG)系数显著为负数，农户贷款和财政支农的交互作用在一定程度抑制了农民收入增长。需要注意的是农业贷款和财政支农的交互项在全样本期间的系数为正，在金融危机后为负，财政支农与农业贷款的协同效应并没有得改善，如模型(1a)和(1b)所示。模型(5)的交互项系数(lnNYBX×lnG)系数为正，通过10%的显著性检验，财政支农与农业保险的协同作用在一定程度上有助于农民收入提高。为检验上述结果的稳健性，将农机和化肥使用情况加入控制变量组(限于篇幅，没有报告估计结果)，估计结果与上述结论基本一致。
五、结论及启示
本文建立了总量生产函数模型，实证检验了财政金融支农对农民增收的影响及互动机制。研究结论如下：一是财政支农、涉农信贷和农业保险对农民收入增长都有积极作用，农业贷款、农村贷款和农户贷款的增收效应明显弱于全口径涉农贷款。二是从时间差异看，金融危机后财政支农的增收效应得到明显提高，农业贷款的增收效应则无显著差异。三是财政支农、涉农信贷、农业保险在促进农民增收方面存在协同效率不足的问题。财政支农与农业保险的协同作用有助于农民收入增长;财政支农与涉农信贷并没有形成有效的协同效应，实际上，财政支农与农户贷款的交互作用在一定程度上抑制了农民收入增长。四是从机制看，财政支农通过撬动农村金融服务增加从而有利于农民收入增长。具体路径表现为：财政支农促进了农村贷款、农户贷款、涉农贷款及农业保险进而促进农民增收。财政支农能够撬动农业贷款，但并不能因此有效促进农民增收。
当前财政金融支农仍然面临一些难题，财政金融支农服务与“三农”的实际需求相比仍有很大的空间，财政金融支农之间的有效协同机制亟待完善。要进一步健全财政金融支农政策体系，加强农村金融基础设施建设，优化财政金融资金投向，提高财政支农、涉农信贷和农业保险对“三农”的服务能力。完善“三农”财政投入保障机制，整合各项财政支农资金，优化资金投入结构，规范资金的投入渠道，加强财政支农的资金的监督管理。扩大农村金融服务的覆盖面和服务领域，加大金融服务产品和服务技术创新力度，增强对新型农业经营主体和新产业的支持力度，切实提高金融服务“三农”的效率。明晰政府与市场边界，整合财政金融资源，继续完善农村财政金融的互动机制，实现财政支农、涉农信贷和农业保险的功能互补和有效协同;创新财政引导金融支农路径，充分利用财政资金的撬动金融支农的杠杆作用以带动金融支农资金的高效投入，助推三次产业融合发展，提高农村经济发展质量、促进农民收入可持续增长和城乡经济融合发展。
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《财政金融支农的农民增收效应及作用机制研究》来源：《金融与经济》，作者：王永仓，王小华
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