夏 龍 何忠偉

（北京農(nóng)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 102206）

中國農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長
——基于綜合指數(shù)分析

夏 龍 何忠偉

（北京農(nóng)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 102206）

對(duì)于中國農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入間關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)，迄今尚無定論。借鑒時(shí)間序列因子分析，本文考察了農(nóng)村金融發(fā)展綜合指數(shù)與農(nóng)民收入之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，中國農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入間有單向格蘭杰因果關(guān)系。協(xié)整方程表明，在長期內(nèi)，農(nóng)村金融發(fā)展水平每提高1個(gè)單位，實(shí)際農(nóng)民收入可以提高48.1%。MS-VAR模型表明，在短期內(nèi)，農(nóng)村金融發(fā)展依然能夠促進(jìn)農(nóng)民收入增長，當(dāng)國家實(shí)施農(nóng)村偏向型經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，這一促進(jìn)效果更加明顯。

農(nóng)村金融；農(nóng)民收入；時(shí)間序列因子分析；Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型

一、前言

學(xué)術(shù)界關(guān)于農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長關(guān)系的定量研究方興未艾。從實(shí)證結(jié)果看，雖然理論界一致認(rèn)為金融發(fā)展可以推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長（麥金農(nóng)，1973），但是中國農(nóng)村金融發(fā)展是否能夠提升農(nóng)民收入，至今尚無定論。在采用單一指標(biāo)來衡量金融發(fā)展的文獻(xiàn)中，基本均無法得到從農(nóng)村金融發(fā)展到農(nóng)民收入增長的正向關(guān)系。比如，溫濤等（2005）研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展指標(biāo)與農(nóng)民收入在長期沒有協(xié)整關(guān)系，也沒有格蘭杰因果關(guān)系。譚燕芝（2009）以農(nóng)村金融相關(guān)比率作為農(nóng)村金融發(fā)展指標(biāo)的研究也不支持二者間的正向關(guān)系。劉旦（2007）的研究結(jié)果則支持農(nóng)村金融發(fā)展效率與農(nóng)民收入增長間的負(fù)向關(guān)系。如果采用多個(gè)指標(biāo)來衡量農(nóng)村金融發(fā)展，則可能存在多種關(guān)系。比如余新平等（2010）的研究支持了農(nóng)村存款、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付促進(jìn)農(nóng)民收入增長，而農(nóng)村貸款、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)收入拉低農(nóng)民收入的觀點(diǎn)。方金兵等（2009）將農(nóng)村金融發(fā)展分為規(guī)模、結(jié)構(gòu)、效率三個(gè)方面，得出的結(jié)論是規(guī)模與農(nóng)民收入增長呈雙向格蘭杰因果關(guān)系，而結(jié)構(gòu)和效率并不是農(nóng)民收入增長的格蘭杰原因。從研究方法上看，除劉賽紅和王國順（2012）采用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行討論以外，其他大多數(shù)研究均限于現(xiàn)代時(shí)間序列分析，主要采用協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)、VAR、VECM等方法。

使用單一指標(biāo)來衡量農(nóng)村金融發(fā)展只能窺豹一斑，不能全面概括中國農(nóng)村金融的發(fā)展；使用多個(gè)指標(biāo)來衡量，則不易提綱挈領(lǐng)地概括中國農(nóng)村金融的發(fā)展。而研究方法的單一，也限制了研究的進(jìn)一步深入?；诖?，本文借鑒時(shí)間序列因子分析（TSFA），將眾多農(nóng)村金融發(fā)展指標(biāo)“濃縮”為中國農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)，并結(jié)合現(xiàn)代時(shí)間序列分析與Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型（MS-VAR）對(duì)它與農(nóng)民收入的關(guān)系進(jìn)行重新考察。本文的研究顯示，中國農(nóng)村金融發(fā)展不僅與農(nóng)民收入有著單向格蘭杰因果關(guān)系和長期協(xié)整關(guān)系，而且，農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入的關(guān)系會(huì)隨著狀態(tài)的不同而轉(zhuǎn)換。

二、研究方法與變量選取

（一）研究方法

1.時(shí)間序列因子分析。因?yàn)楹饬哭r(nóng)村金融發(fā)展會(huì)有多個(gè)維度，因此，首要的問題是將這些維度“濃縮”成一個(gè)綜合指標(biāo)。本文使用的數(shù)據(jù)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，4個(gè)變量間不可避免地存在序列相關(guān)性，傳統(tǒng)的主成分分析因此失效。一種替代方法是時(shí)間序列因子分析（TSFA）（吉爾伯特和梅杰，2005），該方法在極少假設(shè)的前提下通過最大似然估計(jì)（ML）獲得主成分的一致性估計(jì)，有效解決了變量之間的序列相關(guān)性。具體到本文，TSFA可以表達(dá)為：

式中，rf?t為顯變量，它代表著本文建立的4個(gè)長度為T（t=1，2，???，T）的農(nóng)村金融發(fā)展指標(biāo)；rufint是潛變量，它是本文建立的農(nóng)村金融發(fā)展綜合指數(shù)。αt是常數(shù)，B為因子載荷矩陣，et為與潛變量無關(guān)的誤差項(xiàng)。

2.現(xiàn)代時(shí)間序列分析。如果需要利用現(xiàn)代時(shí)間序列分析來反映農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入之間的關(guān)系，則首先構(gòu)造一個(gè)線性函數(shù)：

其中， peainct表示第t期的農(nóng)民收入，εt為誤差項(xiàng)。

在現(xiàn)代時(shí)間序列建模中，首先需要對(duì)式（2）中的兩個(gè)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)，以避免偽回歸。一旦兩個(gè)變量間有長期的協(xié)整關(guān)系，即可以進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)。

3.Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型。現(xiàn)代時(shí)間序列分析的問題在于，它假定考察期內(nèi)的外部環(huán)境是不變的，因而，解釋變量與被解釋變量之間被假定為具有穩(wěn)定的線性關(guān)系。然而如果考察期較長，外部環(huán)境并非一成不變，這會(huì)引起數(shù)據(jù)產(chǎn)生結(jié)構(gòu)突變，進(jìn)而在不同的外部環(huán)境（稱為“狀態(tài)”）下，解釋變量與被解釋變量的關(guān)系可能會(huì)形成不同的形式。MS-VAR可以內(nèi)化時(shí)間序列數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)突變，合理地描述狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)制，提高參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性。對(duì)于本文而言，如果假定有st（st∈{1,2,???,T}）個(gè)狀態(tài)，本文的MS-VAR模型可以由式（2）生成，表示為：

在MS-VAR的模型中，狀態(tài)變量st由一個(gè)馬爾可夫鏈產(chǎn)生，這樣，st的條件概率分布僅是st-1的函數(shù)。進(jìn)而，由于st的不可觀測性，存在不同狀態(tài)下的轉(zhuǎn)換概率。估計(jì)MS-VAR模型的方法很多，本文采用Hamilton期望值最大化算法（EM algorithm），該算法通過已知的被解釋變量值來推斷st的值，進(jìn)而估計(jì)模型參數(shù)和轉(zhuǎn)移矩陣。

（二）數(shù)據(jù)說明與變量選取

本文所采用的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的跨度為1978—2011年，數(shù)據(jù)來源為歷年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國金融年鑒》，以及《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》，缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補(bǔ)充。

1.農(nóng)民收入。本文以對(duì)數(shù)實(shí)際人均農(nóng)民收入表示農(nóng)民收入（peainct），它是歷年農(nóng)村居民人均純收入以1978年為基期折算而成，并進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。

2.農(nóng)村金融發(fā)展指標(biāo)。為了構(gòu)造農(nóng)村金融發(fā)展綜合指數(shù)，我們選取4個(gè)學(xué)術(shù)界常用的農(nóng)村金融發(fā)展指標(biāo)，這4個(gè)指標(biāo)基本可以從各個(gè)層面展示中國農(nóng)村金融的發(fā)展水平。它們是：第一，農(nóng)村金融發(fā)展深度（rfdevt），該指標(biāo)為農(nóng)村貸款占貸款余額的比重與第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重的比值。第二，農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模（rfscat），它是農(nóng)村金融資產(chǎn)總量占第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重。其中，農(nóng)村金融資產(chǎn)包括了農(nóng)戶儲(chǔ)蓄存款和農(nóng)業(yè)存款。第三，農(nóng)村金融發(fā)展結(jié)構(gòu)（rfstrt），它以鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款與農(nóng)業(yè)貸款的比率來描述。第四，農(nóng)村金融發(fā)展效率（rfefft），它是農(nóng)業(yè)貸款與鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款之和與農(nóng)業(yè)存款的比率。這4個(gè)指標(biāo)越大，農(nóng)村金融發(fā)展水平越高。

三、實(shí)證研究

（一）農(nóng)村金融發(fā)展綜合指數(shù)

利用TSFA可以構(gòu)建農(nóng)村金融發(fā)展綜合指數(shù)（rufint）。經(jīng)檢驗(yàn)，上述4個(gè)金融發(fā)展指標(biāo)的Bartlett球體檢驗(yàn)的 χ2統(tǒng)計(jì)量為99.197，伴隨概率為0.000，數(shù)據(jù)具有足夠的結(jié)構(gòu)效度，適合作因子分析。雖然主成分分析表明，上述4個(gè)變量有2個(gè)主成分的特征值大于1，分別為2.539和1.196，但考慮到變量間的序列相關(guān)，TSFA建議只需提取1個(gè)主成分，因?yàn)榇藭r(shí)僅有1個(gè)主成分的特征值大于1，為9.477，而且該主成分在上述4個(gè)變量的因子載荷分別為0.104、0.233、0.154和0.865，可以解釋累積方差的97.6%，具有極高的解釋力。基于此，本文將該主成分定義為農(nóng)村金融發(fā)展綜合指數(shù)（rufint）。

表1：主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

圖1：農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入

圖1左側(cè)展示了4個(gè)變量的原序列（實(shí)線）以及各自被rufint解釋比例（虛線）的時(shí)間趨勢圖。注意在該圖中農(nóng)村金融發(fā)展深度的原序列與被rufint解釋的序列幾乎重合，這說明在現(xiàn)有的4個(gè)指標(biāo)中，農(nóng)村金融發(fā)展深度與農(nóng)村金融發(fā)展的關(guān)系最為密切。

農(nóng)村金融發(fā)展綜合指數(shù)與農(nóng)民收入的關(guān)系在圖1右側(cè)中展示，該圖中的OLS擬合說明農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入之間呈現(xiàn)出正相關(guān)，Lowess均修則指出這兩個(gè)變量之間可能存在非線性關(guān)系，這為MS-VAR模型的估計(jì)奠定了基礎(chǔ)。當(dāng)然，真實(shí)的關(guān)系還需要更加具體的討論。表1給出了這兩個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

（二）現(xiàn)代時(shí)間序列分析

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文采用Phillip-Perron檢驗(yàn)考察農(nóng)村金融發(fā)展綜合指數(shù)與農(nóng)民收入的平穩(wěn)性。檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

表2：變量平穩(wěn)性的Phillip-Perron檢驗(yàn)

從表2的檢驗(yàn)結(jié)果可知，兩個(gè)變量的原始序列即使在10%的顯著性水平上也是不平穩(wěn)的，而兩個(gè)變量的一階差分?jǐn)?shù)據(jù)在5%的顯著性水平上是平穩(wěn)的，所以，這兩個(gè)變量均為一階平穩(wěn)序列，記為I（1）。

2.協(xié)整檢驗(yàn)。本文采用EG兩步法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，首先估計(jì)式（2），結(jié)果如式（4）所示：

注：（1）為了解決序列相關(guān)性，括號(hào)里為newey-west穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)差；（2）“***”、“**”、“*”分別代表在1%、5%、10%下顯著。

對(duì)殘差et進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，殘差在5%的顯著性水平上拒絕了存在單位根的原假設(shè)，殘差是平穩(wěn)序列。因此，式（4）本身就是一個(gè)協(xié)整方程，變量rufint與peainct之間具有長期的穩(wěn)定關(guān)系。

我們在模型中報(bào)告了LM檢驗(yàn)的χ2統(tǒng)計(jì)量，因?yàn)樵摍z驗(yàn)拒絕了式（4）不存在序列相關(guān)的原假設(shè)，所以，本文在報(bào)告估計(jì)結(jié)果時(shí)，給出了newey-west穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)差，以確保估計(jì)的穩(wěn)健性。即便如此，式（4）中兩個(gè)系數(shù)的估計(jì)值在1%的顯著性水平上都是顯著的，而且F統(tǒng)計(jì)量表明，方程整體也是顯著的。

式（4）說明，中國農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入正相關(guān)。從整體上看，rufint可以解釋 peainct變異的72.6%，具有很高的解釋力度。農(nóng)村金融發(fā)展綜合指數(shù)每提高1個(gè)單位，實(shí)際農(nóng)民收入可以提高48.1%，效果相當(dāng)顯著。

3.格蘭杰因果檢驗(yàn)。由于rufint與 peainct都是I（1）變量，且具有協(xié)整關(guān)系，本文在水平值上揭示二者之間的內(nèi)在聯(lián)系。

表3：格蘭杰因果檢驗(yàn)

表3給出了滯后2階、3階和4階條件下的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果。因果檢驗(yàn)不能在10%的顯著性水平下拒絕“ peainct不是rufint的格蘭杰原因”的假設(shè)；同樣在10%的顯著性水下上，雖然在滯后2階的條件下接受，但在滯后3階、4階條件下拒絕了“rufint不是peainct的格蘭杰原因”的假設(shè)。由此基本能夠得出結(jié)論，存在著從農(nóng)村金融發(fā)展到農(nóng)民收入的單向格蘭杰因果關(guān)系，這也進(jìn)一步強(qiáng)化了本文的協(xié)整分析。

（三）Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型

對(duì)于MS-VAR模型，首先需要確定模型中應(yīng)該包含的變量。本文比較了被解釋變量和解釋變量滯后1—2階的各種組合，綜合考慮了AIC準(zhǔn)則、單變量的t檢驗(yàn)和調(diào)整后的R2各種標(biāo)準(zhǔn)后，將被解釋變量和解釋變量的滯后階數(shù)均設(shè)為0階，這不僅具有較好的統(tǒng)計(jì)性，有利于和式（4）的結(jié)果比較，而且對(duì)于年度數(shù)據(jù)而言，滯后0階也符合經(jīng)濟(jì)理論。

表4：MS-VAR的估計(jì)結(jié)果

經(jīng)多次嘗試，本文將農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入之間的關(guān)系設(shè)定為兩個(gè)狀態(tài)，使用EM算法估計(jì)的MSVAR模型如表4所示。當(dāng)然，無論哪個(gè)狀態(tài)，rufint在1%的顯著性水平上都是顯著的，方程的擬合優(yōu)度也較好。

在對(duì)MS-VAR模型進(jìn)行進(jìn)一步討論之前，我們首先來討論兩個(gè)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換概率。如表5所示，從狀態(tài)1落入到狀態(tài)1的概率是0.873，轉(zhuǎn)入狀態(tài)2的概率是0.127；從狀態(tài)2落入狀態(tài)1的概率是0.118，而留在狀態(tài)2的概率是0.882。雖然沒有一個(gè)狀態(tài)是穩(wěn)定的，但概率表明，所有的狀態(tài)均有著自我穩(wěn)定的傾向。因此，狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換，必然是模型的外在力量使然。

表5：狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率

圖2：Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型在兩個(gè)狀態(tài)間的平滑概率

配合Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換的平滑概率圖（見圖2），可以對(duì)表4進(jìn)行詳細(xì)的討論。在1978—1981年、1992—1996年、2006—2011年這3個(gè)階段，農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長的關(guān)系落入了狀態(tài)1。在這些階段，農(nóng)村金融發(fā)展指標(biāo)每增加1個(gè)單位時(shí)，對(duì)數(shù)實(shí)際農(nóng)民收入增長0.611個(gè)單位；在1982—1991年、1997—2005年這2個(gè)階段，農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長的關(guān)系落入狀態(tài)2。在這兩個(gè)階段，農(nóng)村金融發(fā)展指標(biāo)每增加1個(gè)單位，對(duì)數(shù)實(shí)際農(nóng)民收入增長0.362個(gè)單位。

（四）模型討論

本文的討論表明農(nóng)村金融發(fā)展是農(nóng)民收入增長的格蘭杰原因，而且，它們之間的實(shí)證關(guān)系可以以式（4）中的協(xié)整方程和表4中的MS-VAR兩個(gè)模型來描述。在統(tǒng)計(jì)上，MS-VAR模型的擬合優(yōu)度（R2）和對(duì)數(shù)似然率（logLik）均更優(yōu)，而且AIC更小，因此較之協(xié)整方程（4）更優(yōu)。

在理論上，協(xié)整模型主要用以描述解釋變量與被解釋變量的長期關(guān)系，而MS-VAR則分階段回歸，可以用來描述不同時(shí)段解釋變量與被解釋變量間的短期關(guān)系。這樣，協(xié)整方程中的常數(shù)和斜率的估計(jì)值基本處于MS-VAR模型兩個(gè)狀態(tài)的被估系數(shù)之間，由于其斜率均為正值，說明無論從長期還短期，農(nóng)村金融發(fā)展都是農(nóng)民收入增長的促進(jìn)因素。

實(shí)際上，農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入之間的Markov轉(zhuǎn)換機(jī)制充分地體現(xiàn)了中國的改革進(jìn)程。中國的改革始創(chuàng)于農(nóng)村，家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的實(shí)施在改革之初的6年時(shí)間里極大地促進(jìn)了農(nóng)業(yè)的高速增長（林毅夫，2008），這一階段在政策上實(shí)施的是農(nóng)村偏向型的經(jīng)濟(jì)政策，因此，從1978—1981年，農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入之間表現(xiàn)為MS-VAR模型的狀態(tài)1，變量rufint因其有更大斜率系數(shù)，在同一單位改變的條件下會(huì)換來農(nóng)民收入更多增長，1982年以后，狀態(tài)逐漸開始轉(zhuǎn)換。同樣實(shí)施農(nóng)村偏向型經(jīng)濟(jì)政策的階段從2004年開始，其后每年的中央“一號(hào)文件”均以三農(nóng)問題為核心，“一號(hào)文件”在政府全年工作的實(shí)施中具有綱領(lǐng)性和指導(dǎo)性的地位，標(biāo)志全年經(jīng)濟(jì)資源的分配方向。因此，2003—2005年，MS-VAR從狀態(tài)2開始向狀態(tài)1轉(zhuǎn)換，至2006年以后，MS-VAR重新落入狀態(tài)1。另一個(gè)落入狀態(tài)1的階段是從1992年，這一年，中國正式開始了市場化改革。落入狀態(tài)2的兩個(gè)階段分別是1982—1991年和1997—2005年，這兩個(gè)階段改革的重點(diǎn)都在國有企業(yè)，因此政策在整體上是城市偏向型的。由此可以總結(jié)，當(dāng)國家實(shí)施農(nóng)村偏向型經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入提高的促進(jìn)作用更加顯著，當(dāng)然，當(dāng)國家實(shí)施城市偏向型經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入提高的促進(jìn)作用也依然明顯。

四、結(jié)束語

黨的十七屆三中全會(huì)指出，“農(nóng)村金融是現(xiàn)代農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的核心”，農(nóng)村金融的發(fā)展關(guān)系到農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民收入提高。本文基于綜合指標(biāo)的研究表明，中國農(nóng)村金融發(fā)展是農(nóng)民收入增長的格蘭杰原因。協(xié)整關(guān)系表明，在長期農(nóng)村金融發(fā)展能夠促進(jìn)農(nóng)民收入增長，農(nóng)村金融發(fā)展水平每提高1個(gè)單位，對(duì)數(shù)實(shí)際農(nóng)民收入可以提高48.1%。在短期內(nèi)，農(nóng)村金融發(fā)展依然能夠促進(jìn)農(nóng)民收入增長，當(dāng)國家實(shí)施農(nóng)村偏向型經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，這一促進(jìn)效果更加明顯。總之，中國農(nóng)村金融的發(fā)展能夠持續(xù)地促進(jìn)農(nóng)民收入增長。

當(dāng)然，也必須認(rèn)識(shí)到，中國農(nóng)村金融發(fā)展程度本身就不高，金融化比率遠(yuǎn)低于城市，農(nóng)村資金外流現(xiàn)象很嚴(yán)重，因此，就政策含義而言，不僅要繼續(xù)發(fā)展中國農(nóng)村金融，而且也要堅(jiān)持2004年以來的農(nóng)村偏向型經(jīng)濟(jì)政策。

[1]方金兵，張兵，曹陽.中國農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長關(guān)系研究[J].江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2009，（1）.

[2]林毅夫.制度、技術(shù)與中國農(nóng)業(yè)發(fā)展（第3版）[M].上海：格致出版社，2008年版.

[3]劉旦.我國農(nóng)村金融發(fā)展效率與農(nóng)民收入增長[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，（1）.

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The Relationship Between China Rural Financial Development and Farmers’Income Growth：A Composite Index Analysis

Xia Long He Zhongwei
（School of Economics and Management，Beijing University ofAgriculture，Beijing 102206）

The relationship between China rural financial development and farmers’income growth has been disputed so far.By means of the time series factor analysis，this paper surveys the relations between the composite index of rural financial development and farmers’income growth.The result shows that China’s rural financial development is related to farmers’income with an irreversible Granger causality.The co-integration formula shows that in the long run whenever the level of rural financial development rises by one unit，the farmers’income can increase by 48.1%. The MS-VAR model shows that in the short run，the rural financial development can also promote the rise of farmers’income.When the nation implements economic policies in favor of the countryside，the effect will be more evident.

rural finance，farmers’income，time series factor analysis，MS-VAR

F832.43

A

1674-2265（2014）05-0003-05

（責(zé)任編輯 耿 欣；校對(duì) XQ，GX）

2014-4-15

教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃資助（NCET-10-009），北京農(nóng)學(xué)院優(yōu)勢科技團(tuán)隊(duì)（北京農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)安全理論與政策研究創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)）項(xiàng)目。

夏龍，男，陜西安康人，北京農(nóng)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院講師，博士，研究方向?yàn)榘l(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)、農(nóng)村金融；何忠偉，男，湖南永興人，博士后，北京農(nóng)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，研究方向?yàn)槎际行同F(xiàn)代農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)。