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中国金融发展与农民增收有效性研究 　　 【摘要】通过中国1990～2015年28个省级单位的面板数据，运用系统GMM估计中国整体、农村两个层面金融发展对农民收入增长影响。实证结果显示，我国扩大整体金融规模对农民收入增长有着明显负效应，而中国整体金融效率提高对农民收入具有显著积极效应;中国农村金融发展，无论是规模扩张抑或效率提高对农民收入都不具有显著影响。在分析实证结果背后原因基础上，对通过金融发展促进农民增收提出了相应政策建议。 　　 【关键词】金融发展 农民收入增长 系统GMM估计 　　一、金融发展对农民收入的影响机制 　　在金融发展理论的基础上，结合中国实际，并借鉴Merton和Bodie（1995）、Levin（2004）、白钦先（2005）等发展的金融功能观，本文从促进资本积累、优化资源配置、支持农村工业技术创新和加快劳动力转移四大机制，探讨农村金融发展影响农民收入增长的作用途径。整个影响过程如图1所示。 　　图1 金融发展影响农民收入增长的途径机制 　　二、金融发展对农民收入增长影响实证研究 　　在考虑中国特殊国情前提下，结合中国现实，实证考察金融发展对农民收入增长的影响。 　　（一）回归模型 　　参照Beck，Levine，和Loayza（2000）等研究金融发展与经济增长关系文献，结合中国现实，本文收集中国28省份1990～2015年数据对如下一个动态面板数据模型进行估计： 　　（1） 　　其中，RYi，t为农民人均实际收入，模型包含因变量滞后项（RYi，t-1）使得我们能够运用初始条件信息以得到更有效的估计，FDi，t为金融发展指标，Xi，t为其它解释变量，μi为个体省份无法观察到的效应，εi，t为是随机扰动项。 　　（二）变量和数据说明 　　1.农民人均实际收入。采用农村居民家庭人均纯收入的数据衡量，且用1990年等于100的农村居民CPI进行平减。 　　2.金融发展指标。本文实证研究的一大难题在于构建金融发展指标，为了更综合测度中国金融发展水平，中国整体及农村的金融发展水平通过金融发展的规模、效率两个维度来刻画，包括： 　　金融发展的规模变量：引用每年年末金融机构各项贷款余额占GDP的比重（Credit）来反映中国金融中介发展过程中的信贷规模特征;对于农村金融发展规模指标，采用农业贷款与农村GDP的比重（Rural loans）来刻画，由于中国没有官方的农村GDP统计资料，借鉴Fan等（2004）的做法，按照“第一产业GDP+乡镇企业增加值”来计算。 　　金融发展的效率变量：源于Lardy（1998），许多文献采用固定资产投资中银行贷款与财政拨款之比来（loan/budget）度量中国金融发展效率。与财政拨款不同，金融机构还本付息的要求强化了借款企业的预算约束，激励企业更有效地利用资金。此外，因银行经理薪酬与职位升迁与贷款质量联系紧密，而政府官员主要考虑的是确保经济和社会运行稳定（Cull和Xu，2003），银行经理比政府官员更有激励将资源进行高效配置。本文也采用该指标来反映中国金融、农村金融发展的效率。本文以存贷比来衡量城乡将储蓄转化为贷款的金融效率，将农村金融效率定义为：Rfe=农村贷款/农村储蓄。 　　3.影响农民收入的其他控制变量。（1）财政支农公共投资。政府支农的公共投资有利于建设农村基础设施、培训农民技能及改造农业科技等，对农村发展及农民收入增加具有非常重要的作用与意义（林毅夫，2003），本文将政府公共投资（AGEXP）引入模型，并将其定义为：AGEXP=政府农林水事务支出/GDP。（2）就业结构。农村大量剩余劳动力自改革开放以来不断转移到城镇，农村居民纯收入的重要组成部分来自城镇的务工人员收入。同时，在农村内部，来自第二、第三产业的非农产业收入在农民总收入的构成中比例越来越大。因此，将城乡就业结构作为控制变量引入模型，并定义为：EMPS=第二、三产业就业人员数/总就业人数。（3）乡镇企业发展，中国乡镇企业的迅速发展，对促进农村经济繁荣，改变单一产业结构，吸收数量众多的农村富余劳动力，逐渐缩小城乡差距，具有举足轻重的意义。本文用农村劳动力中在乡镇企业的就业人数占农村劳动力总人数的比重（TVED）来描绘乡镇企业发展。 　　为减小异方差导致的负面影响，本文所有指标均取对数。表1给出了模型各变量定义和样本数据的描述性统计。 　　表1 变量的定义和样本数据的描述性统计 　　注：数据来源于历年《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》和《新中国六十年统计资料汇编》。 　　（三）实证结论与阐释 　　为有效解决模型中存在的解释变量内生性问题，本文采用由Arellano和Bover（1995）及Blundell和Bond（1998）提出的系统GMM估计法来估计参数。