劉艷華

(安徽工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院，安徽 馬鞍山 243032)

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農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出效應(yīng)
——基于靜態(tài)空間面板模型和動態(tài)空間面板模型的比較分析

劉艷華

(安徽工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院，安徽 馬鞍山 243032)

把握農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)民消費(fèi)的空間溢出特征，對撬動農(nóng)村內(nèi)需具有重要的理論價值和現(xiàn)實(shí)意義。利用1983-2013年31個省市的面板數(shù)據(jù)，在闡釋農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)空間溢出形成機(jī)理的基礎(chǔ)上，采用靜態(tài)空間面板模型和動態(tài)空間面板模型等空間計(jì)量模型及其估計(jì)方法，比較分析農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，動態(tài)空間面板模型的系統(tǒng)GMM估計(jì)效果更佳；通過對模型估計(jì)結(jié)果的綜合比較發(fā)現(xiàn)，鄰近地區(qū)間的農(nóng)村居民消費(fèi)具有顯著的空間正相關(guān)性，在經(jīng)濟(jì)增長的空間集聚和消費(fèi)的示范效應(yīng)下，農(nóng)業(yè)信貸配給不僅會抑制本地區(qū)的農(nóng)村居民消費(fèi)，而且會阻礙鄰近地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)水平的提高。以增加農(nóng)業(yè)信貸投入為目標(biāo)的農(nóng)村金融體制的增量改革，應(yīng)當(dāng)成為擴(kuò)大本地及周邊地區(qū)農(nóng)村內(nèi)需的政策選擇。

農(nóng)業(yè)信貸配給；農(nóng)村居民消費(fèi)；空間溢出效應(yīng)；農(nóng)村經(jīng)濟(jì)；農(nóng)村金融

一、引　言

培育和尋求新的消費(fèi)增長點(diǎn)，擴(kuò)大內(nèi)需，已成為“新常態(tài)”下中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主導(dǎo)戰(zhàn)略。進(jìn)入21世紀(jì)以來，尤其是“十二五”以后，隨著工業(yè)化戰(zhàn)略的推進(jìn)，產(chǎn)能過剩成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“痼疾”，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要障礙已從供給領(lǐng)域轉(zhuǎn)向需求領(lǐng)域。在歐美經(jīng)濟(jì)危機(jī)導(dǎo)致的國外需求市場持續(xù)萎靡的形勢下，供給過剩和內(nèi)需不足使市場無法出清的矛盾凸顯。因此，十八屆五中全會將“消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)明顯增加”進(jìn)一步確立為新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)，撬動國內(nèi)消費(fèi)潛力和促進(jìn)居民平滑消費(fèi)，成為下一階段經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康發(fā)展的迫切需要。

中國農(nóng)村消費(fèi)市場具有強(qiáng)大的消費(fèi)潛力。一方面，連續(xù)多年的強(qiáng)農(nóng)惠農(nóng)政策和“工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)”戰(zhàn)略舉措有效地實(shí)現(xiàn)了農(nóng)民增收，顯著提升了農(nóng)民的消費(fèi)能力；另一方面，農(nóng)村人口數(shù)量占據(jù)全國總?cè)丝诘囊话胱笥遥嫶蟮霓r(nóng)村人口蓄藏著巨大的消費(fèi)潛能。基于此，農(nóng)村居民消費(fèi)市場成為了中國政府連續(xù)多年的政策目標(biāo)。2009年中央一號文件和2014年中央農(nóng)村工作會議均將農(nóng)村消費(fèi)市場作為了擴(kuò)大內(nèi)需的主要政策實(shí)施目標(biāo)。

盡管如此，在嚴(yán)重的信貸配給、較低的收入水平和農(nóng)村高儲蓄率條件下，中國農(nóng)村消費(fèi)者面臨著嚴(yán)重的可支配資金約束，致使農(nóng)村居民消費(fèi)率長期維持在較低水平。據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站最新數(shù)據(jù)計(jì)算，中國農(nóng)村居民消費(fèi)率從1983年的33.23%下降至2012年的7.10%，這一期間的農(nóng)村居民消費(fèi)率的平均值僅為17.08%。農(nóng)業(yè)信貸供給可以推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，增加農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入，進(jìn)而緩解農(nóng)村消費(fèi)者的資金約束，有助于提高農(nóng)村居民消費(fèi)水平。即，農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)村居民消費(fèi)具有促進(jìn)作用。從文獻(xiàn)上看，關(guān)于農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)村居民消費(fèi)作用的研究產(chǎn)生了大量的成果。這些研究成果可以分為兩類，一類是直接探索農(nóng)業(yè)(農(nóng)村)信貸對農(nóng)村居民消費(fèi)影響的研究。例如，Zeldes(1998)的研究結(jié)果表明，信貸約束會對當(dāng)前消費(fèi)產(chǎn)生較大的負(fù)面影響*Zeldes，S.P.Consumption and Liquidity Constraints:An Empirical Investigation，Journal of Political Economy，1989，97(2):305-46．。Li(2011)*Li X.，C.Gan and B.Hu.The Welfare Impact of Micro credit on Rural Households in China，Journal of Socio Economics，2011，40(4)，404-411.、尹學(xué)群(2011)*尹學(xué)群，李心丹，陳庭強(qiáng)：《農(nóng)戶信貸對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長和農(nóng)村居民消費(fèi)的影響》，《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題》，2011年第5期。等人的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營性信貸可以增加產(chǎn)出和收入，進(jìn)而促進(jìn)消費(fèi)支出增長。陳東等人(2013)的分析表明，農(nóng)村信貸主要通過農(nóng)村居民純收入對農(nóng)村居民消費(fèi)產(chǎn)生影響*陳東，劉金東：《農(nóng)村信貸對農(nóng)村居民消費(fèi)的影響——基于狀態(tài)空間模型和中介效應(yīng)檢驗(yàn)的長期動態(tài)分析》，《金融研究》，2013年第6期。。Li & Zhu(2010)利用微觀數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村信貸約束對農(nóng)村消費(fèi)具有顯著的抑制作用*Li R.and X.Zhu.Econometric Analysis of Credit Constraints of Chinese Rural Households and Welfare Loss.Applied Economics，2010，42(13)，1615-1625.。另一類文獻(xiàn)則間接地探討了農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)村居民消費(fèi)的作用。諸如，Goldsmith(1969)*Goldsmith Raymond.Financial structure and development.New Haven:Yale University Press，1969.，McKinnon(1973)*Mckinnon Ronald.Money and Capital in Economic Development.Washington Brookings Institution，1973.和 Shaw(1973)*Shaw E.Financial Deepening in Economic Development．Oxford:Oxford University Press，1973.等人指出，金融抑制會抑制居民消費(fèi)。肖忠意(2015)*肖忠意：《城鎮(zhèn)化、農(nóng)村金融深化對農(nóng)村居民消費(fèi)及結(jié)構(gòu)的影響》，《統(tǒng)計(jì)與決策》，2015 年第6期。、胡幫勇與張兵(2013)*胡幫勇，張兵：《中國農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民消費(fèi)影響的實(shí)證研究——基于1979年～2010年的時間序列數(shù)據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯》，2012年第6期。、張毓卿和周才云(2012)*張毓卿，周才云：《金融對農(nóng)村居民消費(fèi)增長支持效應(yīng)的動態(tài)分析》，《江西社會科學(xué)》，2012年第2期。等人分別從農(nóng)村金融效率、農(nóng)村金融密度、金融支農(nóng)規(guī)模和結(jié)構(gòu)等方面，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展可以擴(kuò)大農(nóng)村內(nèi)需。

不可否認(rèn)，上述研究成果有助于把握農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)村消費(fèi)的作用規(guī)律，對政府制定擴(kuò)大農(nóng)村內(nèi)需的政策舉措具有理論和實(shí)踐指導(dǎo)意義。但仍需指出，已有研究仍有提升的空間。首先，已有研究均將農(nóng)村消費(fèi)市場視為孤立的市場，很難準(zhǔn)確地描述農(nóng)村居民消費(fèi)行為。事實(shí)上，農(nóng)村居民的消費(fèi)除了取決于自身的特征因素外，還受到周邊地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)的影響。這主要是因?yàn)?，交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的不斷完善和信息化建設(shè)的高速推進(jìn)，降低了生產(chǎn)要素的流動成本，地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)性和外溢性趨于增強(qiáng)。而且，通訊技術(shù)的迅速發(fā)展，加速了消費(fèi)觀念和方式的傳播，周邊地區(qū)的消費(fèi)對本地區(qū)的示范效應(yīng)傳導(dǎo)明顯加快。因此，鄰近地區(qū)的農(nóng)村居民消費(fèi)可能存在關(guān)聯(lián)現(xiàn)象?；诖耍疾燹r(nóng)村居民消費(fèi)的演變，除了剖析本地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)的特點(diǎn)，還要將周邊農(nóng)村地區(qū)的居民消費(fèi)的空間溢出效應(yīng)納入框架加以系統(tǒng)分析。其次，已有文獻(xiàn)中的農(nóng)業(yè)信貸均從農(nóng)業(yè)信貸供給角度進(jìn)行考察，未能準(zhǔn)確把握農(nóng)業(yè)信貸供給的配給特征。理論和實(shí)證研究已經(jīng)達(dá)成共識，信息不對稱、金融抑制和交易成本導(dǎo)致信貸配給成為發(fā)展中國家農(nóng)村信貸市場中的典型現(xiàn)象。所以，從配給視角分析農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)村居民消費(fèi)的影響，更加符合理論和現(xiàn)實(shí)邏輯?；诖耍疚钠饰鲛r(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出效應(yīng)，意在厘清中國農(nóng)村居民消費(fèi)的特征，為政府制定擴(kuò)大農(nóng)村內(nèi)需的農(nóng)業(yè)信貸政策提供理論基礎(chǔ)和決策依據(jù)。

本文剩余部分的研究安排為：首先，在闡明農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)的微觀作用機(jī)制的基礎(chǔ)上，分析其對農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出機(jī)制；然后，介紹本文的研究方法、變量選取與數(shù)據(jù)來源；進(jìn)而，采用含有農(nóng)業(yè)信貸配給變量的空間計(jì)量模型及其估計(jì)方法，實(shí)證并對比分析農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出效應(yīng)；最后簡要總結(jié)全文。

二、機(jī)理分析

農(nóng)業(yè)信貸配給是農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)根據(jù)信貸標(biāo)準(zhǔn)將信貸資源在產(chǎn)業(yè)間進(jìn)行分配的過程。農(nóng)業(yè)的低收益性和弱質(zhì)性以及抵押擔(dān)保機(jī)制的缺乏，致使農(nóng)業(yè)信貸申請者遭受嚴(yán)苛的信貸配給，被配給掉的信貸資金主要流向了非農(nóng)產(chǎn)業(yè)和城鎮(zhèn)地區(qū)?？v觀中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的全局，農(nóng)業(yè)信貸配給現(xiàn)象的滋生既是農(nóng)村金融資本追逐低風(fēng)險、高投資回報的本性體現(xiàn)，也是國家工業(yè)化發(fā)展和城鎮(zhèn)化建設(shè)的戰(zhàn)略需要。農(nóng)業(yè)信貸配給狀況通常以農(nóng)業(yè)信貸配給程度來反映。信貸配給程度是表達(dá)信貸需求被滿足程度的逆向指標(biāo)，該指標(biāo)值越大，則信貸需求被滿足的程度越??；反之則反是。農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)空間溢出的傳導(dǎo)，需要在微觀機(jī)制的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)。

(一)農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)的微觀機(jī)制分析

從微觀角度看，當(dāng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的信貸需求不能完全被滿足時，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動便會面臨流動性約束，這會限制農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)資料和技術(shù)投資，阻礙農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高，進(jìn)而導(dǎo)致較低的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)村居民收入水平，因而，農(nóng)村居民的消費(fèi)需求處于萎靡狀態(tài)。當(dāng)農(nóng)業(yè)信貸程度降低時，在其他條件不變的情況下，農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)性投資和生產(chǎn)效率得到提高，農(nóng)業(yè)收入相應(yīng)增加。由于存在消費(fèi)的棘輪效應(yīng)(Duesenberry，1949)*Duesenberry，J.S.Income，saving and the theory of consumer behavior.Cambridge：Harvard University Press.1949：22-50.，農(nóng)村居民會提升其消費(fèi)水平。

為了進(jìn)一步闡釋農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)的作用機(jī)制，本文通過微觀模型進(jìn)行解讀。根據(jù)凱恩斯的消費(fèi)函數(shù)理論，假設(shè)農(nóng)村消費(fèi)者的短期消費(fèi)函數(shù)為：

C=C0+δY

(1)

其中，C表示短期消費(fèi)水平，C0代表自發(fā)消費(fèi)水平，Y為農(nóng)村消費(fèi)者的收入水平，δ表示農(nóng)村消費(fèi)者的邊際消費(fèi)傾向，且0<δ<1。

假設(shè)農(nóng)村消費(fèi)者的消費(fèi)支出全部來自其農(nóng)業(yè)收入，基于資本投入、勞動力投入和城鎮(zhèn)化等因素對產(chǎn)出和消費(fèi)的影響，本文構(gòu)建一個擴(kuò)展的柯布道格拉斯模型作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的方式：

Y=AKαLβUτe

(2)

式中，K為資本投入，主要包括生產(chǎn)者的初始資本投入K0、農(nóng)業(yè)信貸投入F和財政支農(nóng)資金投入Z。L表示勞動力投入，U則為城鎮(zhèn)化水平，A是農(nóng)業(yè)技術(shù)效率水平。α、β和τ分別代表資本投入、勞動力投入和城鎮(zhèn)化的產(chǎn)出彈性，且α>0，β>0，τ>0，在考慮到其他因素e的影響下，α+β+τ≤1。

假設(shè)短期內(nèi)農(nóng)業(yè)的實(shí)際信貸需求規(guī)模為常數(shù)D，農(nóng)業(yè)信貸配給程度為R(0

Y=A[K0+D(1-R)+Z]αLβUτe

(3)

將(3)式代入(1)式，可得農(nóng)村居民消費(fèi)的基本模型：

C=C0+δA[K0+D(1-R)+Z]αLβUτe

(4)

對(4)式中的主要變量求偏導(dǎo)，則有：

(5)

(6)

(7)

(8)

由(5)至(8)式可以看出，農(nóng)業(yè)信貸配給程度的提升會降低農(nóng)村居民的消費(fèi)水平，進(jìn)而阻礙農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長。而財政支農(nóng)規(guī)模、勞動力投入和城鎮(zhèn)化水平的提高會促進(jìn)農(nóng)村居民消費(fèi)，有利于擴(kuò)大農(nóng)村內(nèi)需。

(二)農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出機(jī)制分析

由前述微觀機(jī)制可知，農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)村居民消費(fèi)均具有影響。在農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的空間外溢和消費(fèi)的示范效應(yīng)下，鄰近地區(qū)的農(nóng)村居民消費(fèi)會產(chǎn)生空間溢出。其原因在于：

其一，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有明顯的地理特征。一方面，在自然資源復(fù)雜的地理分布條件下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要選擇適宜的生產(chǎn)區(qū)位，而生產(chǎn)區(qū)位的邊界則會影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的地理輻射范圍(Norman & Castle，1967)*Norman，D.W，Emery，N.Castle.Geography and Agricultural Income:An Additional Hypothesis.Journal of Farm Economics，1967，49(3):571～583.；另一方面，通過交通運(yùn)輸成本、疾病負(fù)擔(dān)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率等因素的傳導(dǎo)，地理位置和地理環(huán)境對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出也會產(chǎn)生實(shí)質(zhì)的影響(Gallup & Sachs，1998)*Gallup，J.L，Sachs，J.D，Mellinger，A.D.Geography and Economic Development.NBER Working Paper，1998，No.6849.。事實(shí)上，中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的空間自相關(guān)性，體現(xiàn)為東中部地區(qū)的高-高型空間集聚和西部地區(qū)的低-低型空間集聚(曾國平等，2010)*曾國平，羅航艷，曹躍群：《中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的空間分布及相關(guān)性——基于31個省區(qū)1985～2008年的面板數(shù)據(jù)分析》，《湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報》(社會科學(xué)版)，2010年第5期。。

其二，農(nóng)村居民消費(fèi)具有空間集聚性。一般說來，鄰近省域的經(jīng)濟(jì)水平趨同決定了其消費(fèi)總體水平的趨同，經(jīng)濟(jì)的空間集聚造成了消費(fèi)模式的地區(qū)類同。與經(jīng)濟(jì)增長的空間集聚類似，農(nóng)村消費(fèi)水平在地區(qū)上的分布通常呈現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的高-高的正自相關(guān)和經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的低-低正自相關(guān)。不僅如此，由于消費(fèi)在區(qū)域上的外部性，在消費(fèi)環(huán)境、示范和攀比效應(yīng)以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)同質(zhì)化的作用下，農(nóng)村居民消費(fèi)在地區(qū)層面上表現(xiàn)出流動性差、消費(fèi)額度小、消費(fèi)基礎(chǔ)弱等普遍特征。尹希果和孫惠(2011)*尹希果，孫惠：《居民消費(fèi)、空間依賴性與經(jīng)濟(jì)增長條件收斂——基于空間面板數(shù)據(jù)模型的研究》，《中國經(jīng)濟(jì)問題》，2011年第4期。、孫愛軍(2009)*孫愛軍：《中國省域農(nóng)民消費(fèi)的空間計(jì)量分析》，《農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》，2009年第8期。等人的經(jīng)驗(yàn)研究佐證了這一點(diǎn)。

基于此，在相鄰地區(qū)相似的信貸政策和信貸標(biāo)準(zhǔn)下，通過對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村消費(fèi)的微觀機(jī)制，臨近地區(qū)農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)的影響可能具有地區(qū)相似性，即，農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)具有空間溢出效應(yīng)。

三、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)空間相關(guān)性檢驗(yàn)

空間自相關(guān)檢驗(yàn)可以用來檢驗(yàn)農(nóng)村居民消費(fèi)空間溢出的存在性。一般而言，如果位置相鄰地區(qū)的變量觀測值相似，那么，相鄰地區(qū)在此變量上存在空間自相關(guān)?？臻g自相關(guān)主要包括高值與高值聚集和低值與低值聚集的正空間自相關(guān)、高值與低值聚集的負(fù)空間自相關(guān)以及高值與低值隨機(jī)分布的非空間自相關(guān)三種類型。莫蘭指數(shù)(Moran，1950)*Moran P A.P.Notes on continuous stochastic phenomena.Biometrika,，1950,37:17-23.通常被用來檢驗(yàn)變量的空間自相關(guān)，其模型表達(dá)為：

(9)

(二)空間計(jì)量模型

在檢驗(yàn)并確定農(nóng)村居民消費(fèi)存在空間溢出之后，要考察農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出效應(yīng)，需要用到空間計(jì)量模型?；镜目臻g計(jì)量模型主要包括空間自回歸模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)等。SAR模型主要用于分析相鄰空間個體屬性變量對整個系統(tǒng)其他個體屬性變量的影響；而SEM模型則通過誤差項(xiàng)來體現(xiàn)地區(qū)間屬性變量的相互關(guān)系。SAR模型和SEM模型屬于靜態(tài)空間模型，而將被解釋變量的滯后一期作為解釋變量加入到靜態(tài)空間模型則演變?yōu)榱藙討B(tài)空間模型。空間計(jì)量模型的一般形式為：

yt=ρWyt+?yt-1+Xtη+εt+μt，εt=κWεt+υt

(10)

模型中，y表示n×1階的因變量向量；W為n×n階的空間權(quán)重矩陣；ρ代表空間自回歸系數(shù)；?系數(shù)反映了因變量滯后項(xiàng)對當(dāng)前因變量的影響；X為n×k階的解釋變量向量；η為k×1階的回歸系數(shù)向量；κ是空間自相關(guān)系數(shù)，用于反映一個地區(qū)變量的變化對相鄰地區(qū)產(chǎn)生的沖擊，κ∈[-1，1]。ε、μ和υ分別表示隨機(jī)擾動項(xiàng)序列向量，且ε與μ服從獨(dú)立同分布。

當(dāng)?=0，ρ≠0，μ=0，ε≠0時，模型(10)演變?yōu)殪o態(tài)SAR模型；當(dāng)?=0，ρ=0，μ≠0，ε≠0時，模型相應(yīng)地轉(zhuǎn)化為靜態(tài)SEM模型；當(dāng)?≠0，ρ≠0，ε=0，μ≠0時，模型則成為動態(tài)空間模型。

空間自相關(guān)檢驗(yàn)與靜態(tài)空間模型類型的判別可以同步進(jìn)行。檢驗(yàn)方法除了莫蘭指數(shù)外，還包括 Lmerr檢驗(yàn)、Lmlag檢驗(yàn)以及R-Lmerr和R-Lmlag檢驗(yàn)，Anselin(1995)*Anselin L,Florax R.J.G.M.New Directions in Spatial Econometrics.Berlin，Germany:Springer-Verlag，1995.給出了具體選擇方法。模型參數(shù)的估計(jì)方面，為了避免因內(nèi)生性而導(dǎo)致的有偏和非一致性問題，通常采用工具變量法、極大似然法、廣義最小二乘法等估計(jì)方法估計(jì)模型參數(shù)。針對面板數(shù)據(jù)的動態(tài)空間模型，Lee(2010)*Lee L.F.，Yu J.Estimation of spatial autoregressive panel data models with fixed effects.Journal of Econometrics，2010,154:165-185.提出了帶有固定效應(yīng)的空間自回歸面板模型估計(jì)方法，Shehata & Sahra(2013)*Shehata，Emad Abd Elmessih and Sahra Khaleel A.Mickaiel.SPREGDPD:Stata module to estimate Spatial Panel Arellano-Bond Linear Dynamic Regression:Lag & Durbin Models.2013.則提出了差分GMM和系統(tǒng)GMM估計(jì)方法。為了提高參數(shù)估計(jì)的可靠性，本文借鑒 Lee(2010)和Shehata & Sahra(2013)，分別采用其估計(jì)方法對模型進(jìn)行估計(jì)，最終進(jìn)行比較并選擇最優(yōu)估計(jì)結(jié)果加以分析。

(三)變量選取與數(shù)據(jù)來源

農(nóng)村居民消費(fèi)和農(nóng)業(yè)信貸配給是本文重點(diǎn)關(guān)注的變量。但為了避免分析的有失偏頗，同時兼顧數(shù)據(jù)的可量化與易獲得，與農(nóng)村居民消費(fèi)緊密相關(guān)的其他因素也應(yīng)被納入模型之中。因此，本文選取的指標(biāo)及其計(jì)算如下：

1.農(nóng)村居民消費(fèi)水平(Cons)。為了增強(qiáng)地區(qū)可比性，本文采用農(nóng)村居民人均實(shí)際消費(fèi)支出來表示。本文首先運(yùn)用各省市居民消費(fèi)價格指數(shù)(1985年=100)對農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出進(jìn)行了價格平減，以剔除價格因素的影響；然后將得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對數(shù)轉(zhuǎn)換，以減少異方差的影響。

2.農(nóng)業(yè)信貸配給程度(Agrat)。根據(jù)信貸配給的內(nèi)涵，農(nóng)業(yè)信貸配給程度的衡量需要獲取農(nóng)業(yè)信貸需求為條件。然而，統(tǒng)計(jì)資料和測度技術(shù)的雙重約束使得農(nóng)業(yè)信貸需求數(shù)據(jù)無法獲得。因此，本文依據(jù)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的互動邏輯另辟蹊徑，提出一個結(jié)構(gòu)性指標(biāo)用以反映農(nóng)業(yè)信貸配給程度。為了分析的方便，本文從產(chǎn)業(yè)角度將金融和經(jīng)濟(jì)體系劃分為兩部門結(jié)構(gòu)，即金融體系包括農(nóng)業(yè)金融部門和非農(nóng)業(yè)金融部門，經(jīng)濟(jì)體系分為農(nóng)業(yè)部門和非農(nóng)業(yè)部門。那么，地區(qū)金融結(jié)構(gòu)可以用地區(qū)農(nóng)業(yè)貸款占地區(qū)總貸款的比重(Aloanr)表示，地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)則用地區(qū)農(nóng)業(yè)GDP占地區(qū)GDP的比重(Agdpr)反映。通常而言，金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有相互促進(jìn)的作用關(guān)系。因此，在理想的狀態(tài)下，金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有相同的結(jié)構(gòu)。據(jù)此，Aloanr應(yīng)等于Agdpr。然而，工業(yè)主導(dǎo)戰(zhàn)略、城鎮(zhèn)化發(fā)展和資本逐利往往會導(dǎo)致Aloanr低于Agdpr，即產(chǎn)生農(nóng)業(yè)信貸配給，Aloanr和Agdpr之間的缺口被配給到了非農(nóng)業(yè)部門。相應(yīng)的，農(nóng)業(yè)信貸配給程度為Agrat=[(Agdpr-Aloanr)/Agdpr]×100%。因統(tǒng)計(jì)口徑調(diào)整導(dǎo)致的2011～2013年的地區(qū)農(nóng)業(yè)貸款的缺失值，本文用農(nóng)林牧漁業(yè)貸款代替。

3.農(nóng)村居民收入水平(Income)。根據(jù)消費(fèi)理論，農(nóng)村居民消費(fèi)水平取決于農(nóng)村居民收入，且消費(fèi)是收入的增函數(shù)。與農(nóng)村居民消費(fèi)指標(biāo)類似，本文采用地區(qū)農(nóng)村居民人均實(shí)際純收入來衡量地區(qū)農(nóng)村居民的收入水平，該指標(biāo)同樣做了價格平減和對數(shù)轉(zhuǎn)換。

4.農(nóng)村人口規(guī)模(Labor)。農(nóng)村人口數(shù)量從根本上決定了農(nóng)村地區(qū)的消費(fèi)需求規(guī)模，農(nóng)村人口數(shù)量越大，農(nóng)村居民的消費(fèi)規(guī)模越大。而且，人口紅利可以通過實(shí)現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長而實(shí)現(xiàn)農(nóng)民增收，進(jìn)而提高農(nóng)村消費(fèi)需求?？梢姡r(nóng)村人口規(guī)模越大，對農(nóng)村居民消費(fèi)的拉動作用就越大。本文采用農(nóng)村人口占比來表示，具體等于地區(qū)農(nóng)村人口除以全國總農(nóng)村人口。

5.城鎮(zhèn)化率(Urban)。城市化的不斷推進(jìn)，既可以增加農(nóng)村居民的收入渠道和收入水平，又可以豐富農(nóng)村居民的消費(fèi)渠道，引導(dǎo)農(nóng)村居民消費(fèi)習(xí)慣變遷。與較多文獻(xiàn)的做法相同，該指標(biāo)等于地區(qū)城鎮(zhèn)人口除以地區(qū)總?cè)丝凇?/p>

需要說明的是，雖然在微觀模型中包含了財政支農(nóng)變量，但由于添加財政支農(nóng)變量后，嚴(yán)重降低了模型的顯著性，故而在不影響分析主旨的情況下，本文并未將其加入模型進(jìn)行后續(xù)分析。考慮到數(shù)據(jù)的可得性，樣本數(shù)據(jù)的時間區(qū)間為1983～2013年，主要來源于《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、國家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站、歷年《中國金融年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。由統(tǒng)計(jì)時間節(jié)點(diǎn)導(dǎo)致的2013年個別指標(biāo)數(shù)據(jù)的缺失，采用指數(shù)平滑法預(yù)測而得，具體預(yù)測時，阻尼系數(shù)分別設(shè)定為0.3、0.6和0.9，取最小誤差時的預(yù)測值為目標(biāo)值。樣本的基本統(tǒng)計(jì)屬性如表1所示。

表1　描述性統(tǒng)計(jì)量表

四、實(shí)證分析

(一)農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出檢驗(yàn)

本文根據(jù)鄰接標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建了空間權(quán)重矩陣，進(jìn)而利用全局Moran’I指數(shù)檢驗(yàn)來驗(yàn)證中國農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示?？梢钥闯?，在考察的時間區(qū)間內(nèi)，每個年度農(nóng)村居民消費(fèi)的Moran’I值均通過了1%顯著水平的檢驗(yàn)，Moran’I的均值達(dá)到了0.328。這充分說明，中國農(nóng)村居民消費(fèi)并非空間隨機(jī)分布，而是受鄰近地區(qū)相關(guān)因素的影響，在地理空間上呈現(xiàn)出一定的空間集聚性。從圖1和圖2的散點(diǎn)圖可以判斷，中國農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出具有如下特征：其一，鄰近地區(qū)的農(nóng)村居民消費(fèi)呈現(xiàn)同向聯(lián)動態(tài)勢。1983年和2013年具有空間同向溢出的省際區(qū)域分別占70.97%和74.19%；其二，鄰近地區(qū)的農(nóng)村居民消費(fèi)空間溢出現(xiàn)象有增強(qiáng)的趨勢。與1983年相比，2013年具有空間正相關(guān)的省際區(qū)域增加了1個，占比提升了3.22%。

表2　1983-2013年農(nóng)村居民消費(fèi)的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

圖11983年農(nóng)村居民消費(fèi)的Moran’I散點(diǎn)圖圖22013年農(nóng)村居民消費(fèi)的Moran’I散點(diǎn)圖

(二)模型構(gòu)建與結(jié)果分析

為了進(jìn)一步考察農(nóng)業(yè)信貸配給等因素對農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出效應(yīng)，并考慮到慣性消費(fèi)的影響，本文構(gòu)建了滯后一期的動態(tài)空間面板模型：

LnConsit=Cit+ρWLnConsit+?LnConsi(t-1)+η1LnAgratit+η2LnIncomeit

+η3LnLaborit+η4LnUrbanit+μit+εit

(11)

其中，C為截距項(xiàng)，ρ、?、ηi(i=1，2，3，4)為待估參數(shù)，ρ表示鄰近地區(qū)間農(nóng)村居民消費(fèi)的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，?表示農(nóng)村居民消費(fèi)的慣性作用。W 為 n×n 階鄰接空間權(quán)重矩陣，即，矩陣對角線上的元素為0，其他元素wit滿足：當(dāng)?shù)貐^(qū)i和地區(qū)j相鄰時，wit=1；當(dāng)?shù)貐^(qū)i和地區(qū)j不相鄰時，wit=0。μ和ε為隨機(jī)擾動項(xiàng)，且εit=κWεit+υit，μit，εit～N(0,σ2In)，κ為空間相關(guān)系數(shù)。

在模型估計(jì)之前，需要進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，以選擇固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。對應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，χ2=9.96，相應(yīng)的p值為0.0765。這說明，在10%的顯著性水平下，拒絕了模型采用隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)。因此，模型應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。

為了便于比較，本文首先分別從地區(qū)固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)和時空固定效應(yīng)對靜態(tài)空間面板模型(SAR模型和SEM模型)進(jìn)行了估計(jì)，然后，分別采用考慮固定效應(yīng)的模型估計(jì)和GMM(差分GMM和系統(tǒng)GMM)估計(jì)，對動態(tài)空間面板模型進(jìn)行了估計(jì)。表3和表4列示了兩種模型的估計(jì)結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)：

第一，R2和LogL等統(tǒng)計(jì)量表明，靜態(tài)空間面板和動態(tài)空間面板模型均具有良好的擬合優(yōu)度，這說明本文構(gòu)建的空間面板模型可以較好地闡釋農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出效應(yīng)。從各解釋變量估計(jì)系數(shù)的顯著性來看，在95%以上的置信度水平下，SAR模型和SEM模型的地區(qū)固定效應(yīng)估計(jì)和系統(tǒng)GMM估計(jì)得到的參數(shù)均通過了顯著性檢驗(yàn)，且參數(shù)顯著性明顯優(yōu)于其他模型。而在這三種估計(jì)結(jié)果中，尤以系統(tǒng)GMM估計(jì)的擬合優(yōu)度最高(R2高達(dá)0.999)，這說明系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果最為理想。因此，本文將選擇系統(tǒng)GMM估計(jì)的結(jié)果進(jìn)行討論。

第二，從模型的解釋功能看，靜態(tài)空間面板模型忽略了消費(fèi)滯后一期水平的影響，而現(xiàn)實(shí)中消費(fèi)慣性對當(dāng)期消費(fèi)的影響是不容忽視的。因此，動態(tài)空間面板模型對農(nóng)村居民消費(fèi)變化的解釋更為理想。

表3　靜態(tài)空間面板模型的估計(jì)結(jié)果

注：(1)、(2)和(3)分別代表地區(qū)固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)和時空固定效應(yīng)，下同；ρ對應(yīng)SAR模型，κ對應(yīng)SEM模型。

第三，從空間相關(guān)系數(shù)的估計(jì)結(jié)果來看，多數(shù)空間相關(guān)性系數(shù)ρ值為正，且均通過了較高顯著性水平檢驗(yàn)(SAR模型、SEM模型和動態(tài)空間面板模型的時空固定效應(yīng)模型的空間相關(guān)性系數(shù)ρ值為負(fù)，但其顯著性水平相對較低，分別為10%、5%和5%)。這進(jìn)一步表明，農(nóng)村居民消費(fèi)存在顯著的正向空間溢出。即，一個地區(qū)農(nóng)村居民的消費(fèi)支出依賴于與其具有相似空間特征的地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)。一方面，經(jīng)濟(jì)增長通過增收效應(yīng)對消費(fèi)具有促進(jìn)作用。經(jīng)濟(jì)增長的空間集聚會導(dǎo)致居民消費(fèi)具有同樣的集聚特征。因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近的鄰近地區(qū)，其居民消費(fèi)水平也趨于同一水平。另一方面，一般而言，周圍地區(qū)消費(fèi)者收入和消費(fèi)水平提高時，在周圍消費(fèi)者的“示范作用”下，該消費(fèi)者會提高其消費(fèi)傾向并增加消費(fèi)支出，即消費(fèi)者的消費(fèi)行為在空間維度是互相不獨(dú)立的，地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)習(xí)性和水平的變化會在地區(qū)間同向傳導(dǎo)，形成相鄰地區(qū)居民的消費(fèi)趨同。

表4　動態(tài)空間面板估計(jì)結(jié)果

從表4的系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果可以看出，本文重點(diǎn)關(guān)注的農(nóng)業(yè)信貸配給程度與農(nóng)村居民消費(fèi)負(fù)相關(guān)。這充分說明農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)具有抑制作用?？梢?，農(nóng)業(yè)信貸配給對鄰近地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)會產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，即，鄰近地區(qū)相似的農(nóng)業(yè)信貸配給程度，經(jīng)過農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的空間集聚和消費(fèi)示范效應(yīng)，會導(dǎo)致相鄰地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)趨同的現(xiàn)象。具體而言，在農(nóng)村金融較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，較低的農(nóng)業(yè)信貸配給程度可以促進(jìn)本地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)村居民收入的增加，進(jìn)而提升本地區(qū)農(nóng)村居民的消費(fèi)水平，同時，在“消費(fèi)示范效應(yīng)”(Duesenberry，1949；郭亞帆等，2014*郭亞帆，曹景林：《農(nóng)村居民消費(fèi)內(nèi)外部示范效應(yīng)研究》，《財貿(mào)研究》，2015年第3期。)的作用下，本地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)水平的增加又會拉動鄰近地區(qū)的農(nóng)村消費(fèi)。這一結(jié)論的政策啟示是，增加本地區(qū)農(nóng)業(yè)信貸的有效供給，放松農(nóng)業(yè)信貸約束，在擴(kuò)大本地農(nóng)村內(nèi)需的同時，通過農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長和消費(fèi)的空間傳導(dǎo)，還可以有效改善相鄰地區(qū)的農(nóng)村居民福祉。

在其他變量中，滯后一期消費(fèi)對農(nóng)村居民消費(fèi)具有正向拉動作用，說明農(nóng)村居民具有明顯的慣性消費(fèi)傾向。農(nóng)村居民收入水平的提高對農(nóng)村居民消費(fèi)具有顯著的正向促進(jìn)作用。農(nóng)村勞動力水平和城鎮(zhèn)化水平的提高對農(nóng)村居民消費(fèi)同樣具有顯著的帶動作用。

五、簡要結(jié)論

本文利用1983-2013年31省市的面板數(shù)據(jù)，在分析農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)空間溢出效應(yīng)形成機(jī)理的基礎(chǔ)上，利用靜態(tài)空間面板模型和動態(tài)空間面板模型的估計(jì)方法，對比分析了農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：鄰近地區(qū)間的農(nóng)村居民消費(fèi)存在顯著的正向溢出；動態(tài)空間面板模型的系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果對其空間溢出效應(yīng)的解釋更佳。綜合分析結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)信貸配給不僅會抑制本地區(qū)的農(nóng)村居民消費(fèi)，而且會阻礙鄰近地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)水平的提高。這些研究結(jié)論的政策啟示在于，通過農(nóng)村金融增量改革，增加農(nóng)業(yè)信貸有效供給，降低農(nóng)業(yè)信貸配給程度，有助于拉動本地區(qū)及其周邊地區(qū)的農(nóng)村居民消費(fèi)，促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長。因此，地方政府在制定和實(shí)施擴(kuò)大農(nóng)村內(nèi)需的舉措時，應(yīng)加強(qiáng)地區(qū)間的協(xié)調(diào)與合作，充分利用農(nóng)村居民消費(fèi)的空間溢出效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)政策作用的最大化；進(jìn)行農(nóng)村金融體制的增量改革，增加農(nóng)業(yè)信貸有效供給，應(yīng)當(dāng)成為政府?dāng)U大農(nóng)村內(nèi)需的重要政策選擇。

[責(zé)任編輯：王波]

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于二維空間的農(nóng)戶信貸配給異質(zhì)規(guī)律研究”(項(xiàng)目編號：71203001)。

劉艷華(1979-)，男，博士，安徽工業(yè)大學(xué)商學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師。

F832.43

A

1003-8353(2016)07-0103-09