摘 要：本文首先從理論上分析了農(nóng)村貧困問題難以解決的原因，貧困消除的方法以及金融減貧效應(yīng)的作用機(jī)制，采用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)來分析以農(nóng)業(yè)貸款為代表的農(nóng)村金融的減貧效應(yīng)。利用stata13.0、Eviews7.0進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)操作，通過分析兩種GMM的測試結(jié)果得出農(nóng)業(yè)貸款量與農(nóng)村貧困水平指標(biāo)之間的關(guān)系，為今后的有關(guān)研究提供借鑒。同時(shí)，根據(jù)所得的計(jì)量結(jié)果，結(jié)合環(huán)渤海地區(qū)各省份（直轄市）農(nóng)村的具體情況，提出合理可行的農(nóng)村金融減貧建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)貸款? 減貧效應(yīng)? GMM模型? 混合OLS回歸

中圖分類號：F830.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號：2096-0298（2020）04（a）-03

環(huán)渤海地區(qū)是我國重要的經(jīng)濟(jì)地帶，它既包括我國的政治中心北京，也包括我國重要的港口天津，還包括我國三個(gè)農(nóng)業(yè)大省河北、山東、遼寧。近年來國家的“京津冀協(xié)同發(fā)展”等計(jì)劃明確指出要把環(huán)渤海區(qū)域打造成比肩于長三角和珠三角的中國經(jīng)濟(jì)第三極。環(huán)渤海地區(qū)的五個(gè)省份，人口數(shù)量巨大，除兩個(gè)直轄市外，均存在大量的農(nóng)村人口，這其中貧困人口數(shù)量眾多，農(nóng)民貧困問題亟待解決。此外，農(nóng)村人口對金融知識(shí)的認(rèn)知水平有待提高，對于農(nóng)村金融風(fēng)險(xiǎn)多采取回避態(tài)度，他們大多采取的金融活動(dòng)只有存款，因此，鼓勵(lì)與引導(dǎo)他們充分利用閑散資金進(jìn)行多種金融活動(dòng)成為農(nóng)民減貧的重中之重。目前，金融減貧已成為全國各省市普遍采用的一種減貧模式，它不僅可以吸收閑散資金、鼓勵(lì)農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè)，實(shí)現(xiàn)“錢生錢”，還可以充分調(diào)動(dòng)資金流動(dòng)，使得農(nóng)村資金與城市資金“接軌”，活躍資本市場，為中國經(jīng)濟(jì)注入了新鮮血液，對全面建設(shè)小康社會(huì)的目標(biāo)實(shí)現(xiàn)具有重要的作用。本文立足于金融工作起步較晚、金融觀念較落后的農(nóng)村，對其減貧具有一定的實(shí)際和理論價(jià)值。

通過國內(nèi)外學(xué)者對農(nóng)村小微金融的實(shí)證研究對比可以發(fā)現(xiàn)，國外多采用國際間的數(shù)據(jù)，而國內(nèi)多采用國內(nèi)的省際、縣際數(shù)據(jù)，但是研究結(jié)論如出一轍，大部分人認(rèn)為農(nóng)業(yè)貸款對減貧有促進(jìn)作用，少部分人認(rèn)為影響微弱，減貧還是要靠其他方面的力量。我國制度比較特殊，地域發(fā)展不均衡，選取的樣本若存在差異，則研究結(jié)論可能也不盡相同。本文選取環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)區(qū)，結(jié)合我國的具體情況，以跨越20年的五省動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行分析。此外，選取有針對性的指標(biāo)，以農(nóng)村農(nóng)業(yè)貸款量作為農(nóng)村金融的代表，構(gòu)建GMM模型來研究農(nóng)村金融對農(nóng)民生活水平的影響，以明確農(nóng)業(yè)貸款的真正作用，并有針對性地對農(nóng)村脫貧提出可行建議。

1 環(huán)渤海地域農(nóng)業(yè)貸款減貧效果的實(shí)證分析

本文數(shù)據(jù)來源于《中國金融年鑒》《中國農(nóng)業(yè)年鑒》、WIND、中經(jīng)網(wǎng)。選取環(huán)渤海區(qū)域五個(gè)?。ㄖ陛犑校ū本?、天津、遼寧、河北、山東）1996—2015年的面板數(shù)據(jù)。本文選擇的主要數(shù)據(jù)包括環(huán)渤海地區(qū)五個(gè)省份的農(nóng)民恩格爾系數(shù)、農(nóng)村農(nóng)業(yè)貸款量、農(nóng)村GDP總量、農(nóng)業(yè)投資額度、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力等指標(biāo)，對其中部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行取比值等操作構(gòu)建指標(biāo)，然后對所有指標(biāo)取對數(shù)以盡可能地消除異方差的影響，構(gòu)建被解釋、解釋和控制變量。

1.1 指標(biāo)的選取

本文選擇的被解釋變量是農(nóng)民恩格爾系數(shù)。數(shù)值的大小代表農(nóng)民生活的貧富。實(shí)證分析時(shí)采取小數(shù)的形式，分析前同樣要對數(shù)據(jù)取對數(shù)以消除數(shù)據(jù)的異方差。

1.1.1 解釋變量

農(nóng)業(yè)貸款相對規(guī)模（RCS）是農(nóng)村農(nóng)業(yè)貸款量與農(nóng)村GDP的比值，它衡量的是農(nóng)村生產(chǎn)的GDP中轉(zhuǎn)化為農(nóng)業(yè)貸款的比例，農(nóng)業(yè)貸款相對規(guī)模也是核心內(nèi)生解釋變量之一，也在相當(dāng)程度上表征了農(nóng)業(yè)貸款，其規(guī)模越大，農(nóng)業(yè)貸款的發(fā)展水平越高。同樣，實(shí)證分析部分采用的數(shù)據(jù)也是該指標(biāo)取對數(shù)之后的數(shù)值。另外一個(gè)內(nèi)生解釋變量選擇農(nóng)村農(nóng)業(yè)貸款量（RPG），在實(shí)證分析前同樣要對數(shù)據(jù)取對數(shù)以消除數(shù)據(jù)的異方差。

1.1.2 農(nóng)村農(nóng)業(yè)貸款量

農(nóng)村農(nóng)業(yè)貸款量（RAC）是指每個(gè)省份農(nóng)村用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的貸款量的總和，單位是萬元，本文中，農(nóng)村農(nóng)業(yè)貸款量被設(shè)定為核心內(nèi)生解釋變量之一，作為農(nóng)業(yè)貸款的代表指標(biāo)之一，實(shí)證分析部分采用的數(shù)據(jù)是該指標(biāo)取對數(shù)之后的數(shù)值，其數(shù)值越大代表農(nóng)業(yè)貸款量越多，農(nóng)村農(nóng)業(yè)貸款發(fā)展水平越高。

農(nóng)村GDP是指環(huán)渤海地區(qū)五個(gè)省份各自農(nóng)村地區(qū)的GDP總量，單位為萬元。

1.1.3 控制變量

控制變量選擇了農(nóng)村農(nóng)業(yè)投資量（NRT）以及農(nóng)村化肥使用量（NHL）兩個(gè)對農(nóng)民生活有顯著影響的指標(biāo)，二者的單位分別為億元和萬噸。工具變量方面，選擇的是二者滯后一階的數(shù)值。在開始實(shí)證分析前，要對農(nóng)村農(nóng)業(yè)投資量和農(nóng)村化肥使用量的值取對數(shù)以盡量去除異方差。為了做到GMM要求的變量個(gè)數(shù)恰好識(shí)別，控制變量個(gè)數(shù)設(shè)定為兩個(gè)。

1.2 實(shí)證分析

本文依據(jù)C-D函數(shù)的變形式，即：

lnengit = β0 + β1lnengit-1 + β2lnrcsit +β3lnracit + β4lnrpgit + β5lnnrtit + β6lnnhlit +εit

為了考慮被解釋變量自身存在的時(shí)間效應(yīng)，我們將被解釋變量滯后一階的數(shù)值也放入了等式右邊作為被解釋變量，式中i代表五個(gè)省份， t代表1996—2015的20年。在進(jìn)行回歸之前，首先需要對模型以及數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果在5%的顯著性水平下均顯著。經(jīng)過LM檢驗(yàn)，拒絕混合回歸模型;經(jīng)過豪斯曼檢驗(yàn)，固定效應(yīng)模型的效果優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型，所以應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。

對OLS回歸系數(shù)進(jìn)行修正之后的全面FGLS估計(jì)結(jié)果在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，說明回歸系數(shù)可信?；貧w系數(shù)除了農(nóng)村GDP指標(biāo)，其余指標(biāo)均在5%的顯著性水平下顯著，農(nóng)村GDP指標(biāo)在10%的顯著性水平下也顯著，回歸結(jié)果可信。

對于上述的回歸結(jié)果，我們可以看出農(nóng)業(yè)貸款對農(nóng)民恩格爾系數(shù)的影響為正，即會(huì)較大程度地增加農(nóng)民貧困程度，這與預(yù)想存在較大差異，因此考慮數(shù)據(jù)本身的性質(zhì)，首先數(shù)據(jù)經(jīng)過LLC檢驗(yàn)后均不平穩(wěn)，其中l(wèi)nrpg為二階單整，其余變量皆為一階單整。所有的結(jié)果在5%的顯著性水平下均拒絕原假設(shè)。不平穩(wěn)的回歸會(huì)導(dǎo)致結(jié)果存在誤差，因此上述混合OLS回歸結(jié)果可信度較低，因此進(jìn)一步采用GMM進(jìn)行廣義矩估計(jì)。

由于數(shù)據(jù)的不平穩(wěn)，加之前面的估計(jì)值只是建立在長面板的基礎(chǔ)上進(jìn)行的分析，考慮的僅僅是固定效應(yīng)，固定效應(yīng)會(huì)造成回歸參數(shù)的偏差，因此接下來采用動(dòng)態(tài)面板對回歸參數(shù)進(jìn)行更為準(zhǔn)確的估計(jì)，運(yùn)用的具體方法為差分GMM和系統(tǒng)GMM方法。

1.2.1 差分GMM結(jié)果

差分GMM結(jié)果如表1所示。

1.2.2 系統(tǒng)GMM結(jié)果

系統(tǒng)GMM結(jié)果如表2所示。

所有的回歸結(jié)果在5%的顯著性水平下均顯著，所以回歸系數(shù)較可信。差分GMM和系統(tǒng)GMM的回歸系數(shù)有差距，但是lnrcs和lnrac的回歸系數(shù)皆顯著為負(fù)，證明農(nóng)業(yè)貸款的確可以降低農(nóng)民恩格爾系數(shù)，提高農(nóng)民生活水平。

2 研究結(jié)論和對策建議

本文利用GMM模型研究了農(nóng)村農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)民恩格爾系數(shù)之間的關(guān)系，在建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，以北京、天津、遼寧、河北、山東五個(gè)省份為樣本，選取1996—2015年面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用混合OLS回歸、差分GMM和系統(tǒng)GMM三種方法分析農(nóng)村金融的減貧效應(yīng)，得出了以下研究結(jié)論：

（1）環(huán)渤海區(qū)域農(nóng)業(yè)貸款對農(nóng)民恩格爾系數(shù)有一定程度的影響：農(nóng)業(yè)貸款專為農(nóng)村生產(chǎn)而設(shè)，以長期貸款為主，完美地契合了農(nóng)村生產(chǎn)的特性，增加了農(nóng)民的生產(chǎn)積極性。農(nóng)業(yè)貸款可以起到提高農(nóng)民生活水平，降低農(nóng)民貧困的作用。

（2）環(huán)渤海區(qū)域農(nóng)村農(nóng)業(yè)貸款對農(nóng)民生活水平提高的效用有限：僅僅依靠以農(nóng)業(yè)貸款為代表的農(nóng)村金融，還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，提高農(nóng)民生活水平，還需要其他各方面的支持，比如政府財(cái)政支持、農(nóng)業(yè)技術(shù)革新、農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力等，只有多方面協(xié)同作用才能顯著地降低農(nóng)民貧困程度，提高農(nóng)民生活水平。

結(jié)合時(shí)代大背景，在實(shí)證檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，本文給出以下建議：

利用北京市的輻射作用，積極推廣北京已有的農(nóng)村金融產(chǎn)品。其他各省政府在全省范圍內(nèi)繼續(xù)大力推廣農(nóng)村農(nóng)業(yè)貸款的同時(shí)，要將其他各領(lǐng)域的金融產(chǎn)品也帶到農(nóng)村，比如針對于自然、人為災(zāi)害的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、林業(yè)保險(xiǎn)、林業(yè)貸款、漁業(yè)保險(xiǎn)、漁業(yè)貸款等，還有針對于大宗商品規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的期權(quán)、期貨等產(chǎn)品，創(chuàng)設(shè)完善的農(nóng)村正規(guī)金融市場，真正發(fā)揮金融市場的作用。

由于環(huán)渤海區(qū)域的農(nóng)民觀念等方面的原因，農(nóng)村的恩格爾系數(shù)會(huì)有短期的上升，在這段時(shí)間，政府的財(cái)政政策就顯得尤為重要，它可以在短期內(nèi)彌補(bǔ)可支配收入不足的問題，消除農(nóng)民的后顧之憂。此外，科學(xué)技術(shù)始終是第一生產(chǎn)力，拋開技術(shù)，再完備的金融體制也不足以使農(nóng)民的生活水平有質(zhì)的飛躍。各省應(yīng)充分利用北京、天津等地先進(jìn)的技術(shù)，加大農(nóng)業(yè)科技方面的重視力度，采取高校對接、設(shè)備下鄉(xiāng)、科學(xué)家下鄉(xiāng)、增加農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力、改良化肥等政策，改善農(nóng)民生產(chǎn)方式，縮減生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，增大生產(chǎn)效率，增加農(nóng)作物產(chǎn)量。

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作者簡介：李震（1977-），男，山東萊州人，單位：中國建設(shè)銀行股份有限公司青島南京路支行，中級經(jīng)濟(jì)師，本科，研究方向：金融市場。