成子樂，余 瑤

（合肥工業(yè)大學(xué)，安徽 宣城 242000）

引言

鄉(xiāng)村振興是黨的十九大提出的一項重大戰(zhàn)略，是關(guān)系全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的全局性、歷史性任務(wù)，是新時代“三農(nóng)”工作總抓手。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與鄉(xiāng)村振興離不開城市化和工業(yè)化的外部驅(qū)動，但其根本動能來自鄉(xiāng)村內(nèi)部的結(jié)構(gòu)升級，包括人力資本投資、技術(shù)進步與制度創(chuàng)新。目前鄉(xiāng)村振興的內(nèi)生動力不足，一是農(nóng)村缺少高附加值的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)，農(nóng)民只能依靠外出務(wù)工獲得收入。二是農(nóng)民缺少抵押資產(chǎn)，獲取金融服務(wù)的渠道受阻。因此，實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，需要解決資金問題。2019 年2 月，中國人民銀行等五部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的指導(dǎo)意見》，鼓勵各涉農(nóng)金融機構(gòu)加大對鄉(xiāng)村振興領(lǐng)域的支持力度，更好地滿足鄉(xiāng)村振興多樣化、多層次的金融需求。

目前，金融與農(nóng)村的研究成果可以分為兩個方面進行分析。一是研究金融服務(wù)發(fā)展與鄉(xiāng)村振興的關(guān)系，中心思想是分析金融服務(wù)發(fā)展對鄉(xiāng)村振興宏觀戰(zhàn)略和計劃的促進作用。如，李季剛、馬俊（2021）的研究表明，數(shù)字普惠金融發(fā)展可以助力鄉(xiāng)村振興建設(shè)，且具有單一門檻特征。蔡興（2019）等的研究成果表明，金融發(fā)展顯著地促進了鄉(xiāng)村振興發(fā)展，表現(xiàn)為自東部向中西部地區(qū)依次減弱。二是研究金融服務(wù)發(fā)展與農(nóng)民收入的關(guān)系。Khandker& Miled等研究微型金融機構(gòu)與農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)系，認為加強農(nóng)村金融機構(gòu)建設(shè)，提高貧困人口的貸款供應(yīng)會對人均收入帶來顯著影響。張榮（2017）研究得出，農(nóng)村金融服務(wù)的發(fā)展水平會推動農(nóng)民收入水平的提高，且當農(nóng)村金融服務(wù)水平發(fā)展到一定水平后，農(nóng)民收入增長的動力將顯著增強。阮貴林、孟衛(wèi)東（2016）基于省級面板數(shù)據(jù)的研究表明，農(nóng)業(yè)保險顯著地促進了東、中部地區(qū)的農(nóng)民收入增長，而對西部地區(qū)農(nóng)民的收入增長不明顯。石文香、陳盛偉（2019）的研究表明，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入增長的影響表現(xiàn)出門檻特征。溫濤、王煜宇（2005）認為，農(nóng)村金融發(fā)展抑制了農(nóng)民收入增長。

現(xiàn)有文獻從不同視角研究了金融發(fā)展和農(nóng)村發(fā)展的問題，取得了一定的研究成果，但仍然存在不足之處。一是鄉(xiāng)村振興最終要達到共同富裕，主要是農(nóng)民實現(xiàn)脫貧致富。而目前的研究主要集中在宏觀層面對鄉(xiāng)村振興規(guī)劃、戰(zhàn)略方面的實施，關(guān)于農(nóng)村金融發(fā)展對鄉(xiāng)村振興宏觀戰(zhàn)略的影響層面還較少。二是在對于農(nóng)民富裕程度的研究文獻中，大多數(shù)學(xué)者僅采用農(nóng)民收入水平進行刻畫，鄉(xiāng)村振興是長期戰(zhàn)略，不可能一蹴而就，要在短期內(nèi)提升所有人民的收入顯然不現(xiàn)實。

本文在其他學(xué)者已有的研究基礎(chǔ)上進行了剖析和研究，總的來說，本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下幾個方面。一是在原有宏觀研究鄉(xiāng)村振興政策及戰(zhàn)略的基礎(chǔ)上，從微觀層面切入分析農(nóng)村金融服務(wù)發(fā)展對鄉(xiāng)村振興的影響，更加地貼近現(xiàn)實。二是從多維度刻畫了農(nóng)民的富裕程度，采用農(nóng)村居民收入水平、農(nóng)村居民收入結(jié)構(gòu)、農(nóng)村居民生活質(zhì)量衡量農(nóng)民富裕程度，更貼近于“滿足人民對美好生活向往”的目標。

一、理論框架與研究假設(shè)

農(nóng)村金融服務(wù)的發(fā)展從以下方面影響農(nóng)民的富裕程度。首先在農(nóng)民收入水平上，農(nóng)民可以使用貸款資金更新現(xiàn)代化設(shè)施，提高生產(chǎn)效率。農(nóng)業(yè)企業(yè)可以利用貸款形成的規(guī)模經(jīng)濟間接增加農(nóng)民收入。其次在農(nóng)民的收入結(jié)構(gòu)和生活質(zhì)量上，農(nóng)村金融服務(wù)可以為農(nóng)村、農(nóng)民在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上提供資金的支持，也可以在文化、教育、娛樂方面提供資金的幫助，豐富日常娛樂生活，拓寬收入來源，提高生活質(zhì)量。

農(nóng)村金融的發(fā)展是完善我國金融體系的必經(jīng)之路，但目前仍存在一些問題，有信貸需求的農(nóng)戶和小微企業(yè)由于缺少抵押物，很難得到資金支持或獲取信貸的成本偏高，而隨著農(nóng)村金融服務(wù)覆蓋面的擴大，金融服務(wù)的參與門檻會隨之降低，將有效緩解農(nóng)民等弱勢群體被正規(guī)金融排斥的問題。因此，基于以上理論分析，提出以下假設(shè)。

H1：農(nóng)村金融服務(wù)的覆蓋率增大，能有效提高農(nóng)民的生活富裕程度。

城鎮(zhèn)的發(fā)展會帶來虹吸效應(yīng)的增強，社會資金流向更傾向于城鎮(zhèn)，資源難以配置到農(nóng)村，涉農(nóng)貸款業(yè)務(wù)和小額貸款公司的出現(xiàn)有效優(yōu)化了資源配置結(jié)構(gòu)。涉農(nóng)貸款是服務(wù)“三農(nóng)”的重要力量，為農(nóng)村建設(shè)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，提高農(nóng)業(yè)耕作的生產(chǎn)效率，同樣在文化教育方面也提供資金的幫助，有效改善了農(nóng)民的生活質(zhì)量。小額貸款公司是重要的普惠金融機構(gòu)，成立之初就是為服務(wù)“三農(nóng)”，它的出現(xiàn)直接增強了農(nóng)村金融服務(wù)供給的能力，提高農(nóng)民收入水平和生活質(zhì)量。因此，基于以上理論分析，提出以下假設(shè)。

H2：涉農(nóng)貸款使用效率和小額貸款貢獻率的提高，能有效提高農(nóng)民的生活富裕水平。

農(nóng)業(yè)具有高風(fēng)險，作為金融服務(wù)之一的保險業(yè)務(wù)也在提高農(nóng)民收入水平、改變農(nóng)戶融資結(jié)構(gòu)、實現(xiàn)精準扶貧等方面作用顯著。農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展為農(nóng)戶提供保險保障和信貸支持，能夠提升弱勢群體的風(fēng)險管理能力，增強農(nóng)民應(yīng)對風(fēng)險的能力，進而提高農(nóng)民的富裕程度。因此，基于以上理論分析，提出以下假設(shè)。

H3：農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展會有利于農(nóng)民富裕程度的提高。

二、研究設(shè)計

（一）模型構(gòu)建

借鑒Miled K.B.H.（2015）和李季剛（2021）的實證模型，本文首先構(gòu)建以下農(nóng)村金融服務(wù)發(fā)展影響農(nóng)民富裕水平的回歸方程：

式（1）中，AFFLUENCE 表示解釋標量農(nóng)民富裕程度，COVERAGE 表示解釋變量農(nóng)村金融機構(gòu)網(wǎng)點密度，EFFICIENCY 表示解釋變量涉農(nóng)貸款使用效率，DEVOTE 表示小額貸款貢獻率，INSURANCE 表示農(nóng)業(yè)保險密度。ECONOMY、OPENING、ODR 和 CITY 均表示控制變量，分別為經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放程度、老年撫養(yǎng)水平和城鎮(zhèn)化水平。ε 表示誤差項，i 和t 則分別表示省份與年份。

（二）變量選取

1.被解釋變量：農(nóng)民富裕程度。農(nóng)民富裕程度是衡量農(nóng)民生活富裕的綜合性指標，本文借鑒了李季剛（2021）衡量生活富裕維度的指標體系，用農(nóng)民的收入水平、收入結(jié)構(gòu)、生活質(zhì)量三個指標來衡量農(nóng)民的富裕程度。由于在農(nóng)村農(nóng)民的住房面積不輕易發(fā)生變動（具有長期穩(wěn)定性），用農(nóng)村居民人均合格住房面積來反映農(nóng)民的生活質(zhì)量缺點較大，故本文采用農(nóng)村居民人均教育文化娛樂支出在農(nóng)村人均消費支出中所占比重替代，具體指標解釋如表1 所示。在農(nóng)民富裕程度指標的構(gòu)成中，由于各指標之間量綱不同，故對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。首先，對數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除不同量綱之間的差異；其次，根據(jù)每個指標的熵值，計算出指標權(quán)重；最后，根據(jù)指標權(quán)重計算出第i年各地區(qū)的農(nóng)民富裕程度，如表1 所示。

表1 農(nóng)民富裕程度評價體系

式（2）中，AFFLUENCE表示為某地區(qū)第 i 年的農(nóng)民富裕程度，w為第j 項指標的綜合權(quán)重，P為第j 項指標中第i 個樣本數(shù)據(jù)的標準化值。

2.核心解釋變量。一般而言，指標的選擇需要滿足代表性、可獲得性。由于農(nóng)村金融服務(wù)主要是信貸和保險，故選取農(nóng)村金融服務(wù)網(wǎng)點覆蓋率、農(nóng)村信貸支持度、小額貸款、農(nóng)業(yè)保險發(fā)展四個維度來構(gòu)建指標，其中農(nóng)村金融服務(wù)網(wǎng)點覆蓋率數(shù)據(jù)缺失，本文使用全國的每1 000 平方公里機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)量替代，具體指標解釋如表2 所示。

表2 解釋變量的設(shè)定

3.控制變量。根據(jù)蔡興等的研究，選擇（2019）與鄉(xiāng)村振興可能有關(guān)的控制變量，包括經(jīng)濟發(fā)展水平（對實際人均地區(qū)生產(chǎn)總值取對數(shù)，即ECONOMY）、對外開放程度（用當年匯率將進出口貿(mào)易總額轉(zhuǎn)換為以人民幣計價后除以GDP，即OPENING）、老年撫養(yǎng)水平（老年撫養(yǎng)比，即ODR）和城鎮(zhèn)化水平（用城鎮(zhèn)人口除以總?cè)丝?，?CITY）。

（三）數(shù)據(jù)來源

考慮到農(nóng)村數(shù)據(jù)的典型性、代表性，本文使用2010—2019 年中國大陸省級截面數(shù)據(jù)的年度面板數(shù)據(jù)作為研究對象，鑒于數(shù)據(jù)可獲取性，暫未加入臺灣地區(qū)。上述數(shù)據(jù)均來自Wind 數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國金融年鑒》和《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

三、實證結(jié)果與分析

（一）描述性分析

2010—2019 年，27 個省的農(nóng)民富裕程度的均值為0.33，標準差為0.002，說明數(shù)據(jù)較穩(wěn)定，波動幅度不大；農(nóng)村金融機構(gòu)網(wǎng)點密度的均值為7 365.48，標準差為4 216.59，說明數(shù)據(jù)在樣本期間內(nèi)存在波動性；樣本中涉農(nóng)貸款使用效率的均值僅為4.98，最大值與最小值相差22.22，說明各?。▍^(qū)）對“三農(nóng)”的金融支持力度存在異質(zhì)性；不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平也有較大的差異，保險密度最大值為10.77，最小值為4.08。

（二）相關(guān)性分析

相關(guān)性分析結(jié)果顯示，由于本文屬于短而寬的面板數(shù)據(jù)，受個體因素影響比趨勢性大，故不需要進行ADF 檢驗。解釋變量的相關(guān)性結(jié)果顯示，各變量間無強相關(guān)性。

（三）回歸分析

利用Hausman 檢驗，在靜態(tài)面板下，其對應(yīng)的P 值為0.000，確定固定效應(yīng)模型估計更為有效。鑒于各變量之間的量綱差異較大，為消除數(shù)據(jù)量綱的影響，實現(xiàn)可比性，對變量統(tǒng)一采用了標準化處理。

首先，基于固定效應(yīng)回歸結(jié)果下的農(nóng)村金融機構(gòu)網(wǎng)點密度X的回歸系數(shù)為0.661，通過了5%統(tǒng)計水平的顯著性檢驗，假設(shè)H1 得證。其次，小微貸款貢獻率X的回歸系數(shù)為0.169，并通過1%統(tǒng)計水平的顯著性檢驗，假設(shè)H2 僅部分得證。最后，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平X對農(nóng)民富裕程度指數(shù)的估計結(jié)果為0.099，并通過5%統(tǒng)計水平的顯著性檢驗，假設(shè)H3 得證。

涉農(nóng)貸款使用效率X的估計結(jié)果不顯著的原因可能有三點：一是各行涉農(nóng)貸款在總貸款中占比維持在2%附近，占比較小，且增長緩慢。所以規(guī)模不足導(dǎo)致了涉農(nóng)貸款業(yè)務(wù)的效果有限。二是王偉、溫濤（2019）研究證明，涉農(nóng)貸款在整體上拖累了農(nóng)村金融機構(gòu)的經(jīng)營績效，嚴重阻礙了金融機構(gòu)的服務(wù)質(zhì)量。因此，金融機構(gòu)本身積極性不高導(dǎo)致了涉農(nóng)貸款業(yè)務(wù)效果不佳。三是涉農(nóng)貸款數(shù)據(jù)核算誤差較大。商業(yè)銀行的財務(wù)管理不嚴格、會計信息造假、官員干預(yù)等使得涉農(nóng)貸款的真實數(shù)據(jù)難以獲得。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了使得回歸分析模型更加穩(wěn)健，本文使用變量每萬人擁有的金融機構(gòu)服務(wù)人員、涉農(nóng)貸款總額、小額貸款公司從業(yè)人員、農(nóng)業(yè)保險理賠支出/農(nóng)業(yè)保險保費收入對解釋變量每1 000 平方公里機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)量、涉農(nóng)貸款余額/農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、小額貸款余額/地區(qū)GDP、ln（農(nóng)業(yè)保險保費收入/農(nóng)村人口）進行替代，分別進行穩(wěn)健性檢驗，經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗后回歸結(jié)果和上述結(jié)果一致，說明結(jié)論依然成立，金融服務(wù)的覆蓋密度和使用情況對于各省的農(nóng)民富裕程度具有顯著的正效應(yīng)。

結(jié)語

鄉(xiāng)村振興的本質(zhì)是農(nóng)戶振興與農(nóng)民富裕。實現(xiàn)生活富裕，體現(xiàn)于人民生活，見證于悠悠人心，讓農(nóng)民有著持續(xù)穩(wěn)定的收入來源，是社會和諧的根本要求，也是實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵。本文基于全國27 個省2010—2019年的面板數(shù)據(jù)，實證檢驗了農(nóng)村金融服務(wù)發(fā)展對于農(nóng)民富裕程度的影響。結(jié)果表明，金融服務(wù)的覆蓋密度和使用情況對于各省的農(nóng)民富裕程度具有顯著的正效應(yīng)；應(yīng)擴大金融業(yè)務(wù)的覆蓋范圍，降低金融服務(wù)的參與門檻；應(yīng)鼓勵小微金融機構(gòu)將資金面向“三農(nóng)”，解決鄉(xiāng)村振興的資金問題。