商藝強，陳燕翎,2，傅瑋韡,3，莊佩芬

（1.福建農(nóng)林大學 經(jīng)濟學院，福建 福州 350002；2.福建工程學院 管理學院，福建 福州 350108；3.福建農(nóng)林大學 計算機與信息學院，福建 福州 350002）

農(nóng)民作為農(nóng)村經(jīng)濟活動的主體，對于農(nóng)村的經(jīng)濟建設發(fā)揮著重要的作用，而農(nóng)民的收入問題則始終是關系農(nóng)民生存與發(fā)展的大問題,農(nóng)民收入的增長又依賴于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展。隨著中國農(nóng)村金融的不斷發(fā)展，農(nóng)業(yè)貸款成為農(nóng)民獲得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資金的重要來源，與農(nóng)民發(fā)展生產(chǎn)，增加收入之間具有密切的關系。當前學術界針對農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)民收入關系的研究已比較成熟，但很少有文章從農(nóng)業(yè)貸款深化這一角度出發(fā)。因此，基于福建省數(shù)據(jù)，研究福建省農(nóng)業(yè)貸款深化與農(nóng)民收入之間的關系，不僅具有理論價值，也具有一定的現(xiàn)實意義。

1 文獻綜述

了解農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)民收入方面的文獻對于研究農(nóng)業(yè)貸款深化對農(nóng)民收入的影響至關重要。有些學者認為農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)民收入之間存在正相關關系。孟兆娟和劉彥軍通過對“郁南模式”的研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民收入的增長很大程度上得益于農(nóng)業(yè)貸款等金融服務開展。在著名的“郁南模式”中，擴大農(nóng)業(yè)貸款的范圍成為其工作的重點，幾乎所有的縣域金融機構(gòu)都被涵蓋在這一范圍之內(nèi)。除此之外，“郁南模式”將農(nóng)村金融需求作為業(yè)務開展的中心，并針對低收入農(nóng)戶，創(chuàng)新出新的貸款業(yè)務，這都在很大程度上增加了農(nóng)民的收入[1]。楊春玲和周肖肖認為農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)基本建設投資是促進農(nóng)民增收的關鍵因素[2]。姚林香和肖建華也在研究中發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)性財政投入、農(nóng)業(yè)貸款對農(nóng)民收入增長具有一種良性作用關系，其二者可以促進農(nóng)民收入的增加[3]。而有些學者通過研究發(fā)現(xiàn)二者之間并未存在正相關關系。郭燕枝和劉旭認為農(nóng)業(yè)貸款對農(nóng)民收入并沒有顯著的正向增加效應，農(nóng)業(yè)貸款不是增加農(nóng)民收入的關鍵因素[4]。吳永興和袁天昂通過研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)貸款在一定程度上會使農(nóng)民收入減少，其對農(nóng)業(yè)貸款的增加具有阻礙作用[5]。劉艷華認為農(nóng)業(yè)貸款對于農(nóng)民消費及收入具有負向效應[6]。錢水土和許嘉揚也指出，農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)民收入之間雖然存在協(xié)整關系，但從短期來看，其抑制了農(nóng)民收入的增長[7]。另外，對策方面，高云峰和王子鍵則提出應該注重對農(nóng)村金融市場的建設工作，加大對農(nóng)村金融市場的培養(yǎng)力度及其對農(nóng)業(yè)貸款的資金供給，注重對農(nóng)業(yè)貸款投放結(jié)構(gòu)的調(diào)整和改善[8]。陳紅紅認為加快發(fā)展農(nóng)村金融才是工作的重點，認為這能有效的滿足農(nóng)村經(jīng)濟主體日益擴大的對于信貸資金的需求[9]。李長生和顏玄洲則從兩個方面出發(fā)提出對策建議。一是直觀有效的增加農(nóng)業(yè)貸款的額度；二是在貸款的過程中，必須綜合考慮貸款的風險、收益，在此基礎上不斷創(chuàng)新出針對農(nóng)民的金融服務[10]。

目前學術界關于該方面的研究多是以農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)民收入為研究對象，從其各自的現(xiàn)狀、問題等角度出發(fā)，重點則多是根據(jù)所收集的時間序列數(shù)據(jù)，運用OLS回歸分析、灰色關聯(lián)分析、VAR模型等研究方法來實證分析農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)民收入之間具體關系。但是對于農(nóng)業(yè)貸款深化與農(nóng)民收入關系的研究較少，而且在變量選取上，存在一定的單一性。基于此，本文構(gòu)建農(nóng)業(yè)貸款深化這一指標，然后將其與農(nóng)民收入做為研究對象，同時將農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值作為另外一項指標引入模型中進行分析。最后研究出福建省農(nóng)業(yè)貸款深化與農(nóng)民收入之間的具體關系并提出相應的對策建議。

2 福建省農(nóng)業(yè)貸款及農(nóng)民收入的現(xiàn)狀

中央一號文件連續(xù)十三年以“三農(nóng)”為主題，在強調(diào)“三農(nóng)”的重要地位之時，也明確提出要加大對農(nóng)村金融的支持力度，增加對農(nóng)村地區(qū)的資金供給，引導信貸向農(nóng)村發(fā)展。福建省作為中國重要的沿海省份，經(jīng)濟發(fā)達，同時也積極貫徹中央政策，近些年來，福建省加強對“三農(nóng)”的金融政策引導和金融支持，增加縣域金融機構(gòu)數(shù)量，完善農(nóng)村金融機構(gòu)體系。對于農(nóng)村地區(qū)的貸款支持不斷加大，貸款數(shù)量呈逐年上漲趨勢，農(nóng)業(yè)貸款在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中所發(fā)揮的作用也越來越大。

在農(nóng)村經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，農(nóng)民收入也取得的明顯的提升。縱觀近二十年來的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，福建省農(nóng)民人均純收入呈現(xiàn)出逐年增長的趨勢，截止到2015年為止，已經(jīng)達到13 793元。不僅數(shù)額逐年增大，而且農(nóng)民的收入結(jié)構(gòu)也在不斷改善，家庭經(jīng)營性收入在農(nóng)民收入中所占比重逐漸減小，工資性收入所占比重逐漸增大，這都從不同方面說明了福建省農(nóng)民收入正在不斷向好的方向發(fā)展。

3 變量的說明、選取與模型的構(gòu)建

3.1 變量的說明

本文主要研究的是農(nóng)業(yè)貸款深化與農(nóng)民收入之間的關系，選用農(nóng)業(yè)貸款深化和農(nóng)民收入兩個變量進行研究，是基于農(nóng)業(yè)貸款深化對農(nóng)民收入有影響的判斷。農(nóng)業(yè)貸款深化反映的是農(nóng)業(yè)貸款在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中的作用程度，農(nóng)業(yè)貸款深化不斷增大，意味著農(nóng)業(yè)貸款在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中發(fā)揮的作用不斷增加。更具體的說，即農(nóng)民進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時所獲得的農(nóng)業(yè)資金越來越多，生產(chǎn)資金的充?？梢詾檗r(nóng)業(yè)提供更好的發(fā)展機會?；诖耍欣碛烧J為農(nóng)業(yè)貸款深化會對農(nóng)民收入產(chǎn)生影響。

除此之外，考慮到農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值對農(nóng)民收入有重要的影響，本文在農(nóng)業(yè)貸款深化和農(nóng)民收入之外，另外引入農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值這一變量。農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值表示的是一定時期內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的總規(guī)模和總成果，通常是按照農(nóng)、林、牧、漁業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量乘上其各自的價格求得。農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值一定程度上代表了農(nóng)民在一定時期內(nèi)的生產(chǎn)勞動所獲，這種勞動所獲，其數(shù)值高低與農(nóng)民收入增加與否之間具有密切聯(lián)系?；诖耍疚恼J為農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值會對農(nóng)民收入產(chǎn)生影響。

在研究福建省農(nóng)業(yè)貸款深化與農(nóng)民收之間的關系時，除了選用農(nóng)民人均純收入外，另外選取了農(nóng)業(yè)貸款深化、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值兩個變量，基于選用的這三個變量，通過構(gòu)建模型，來進一步分析其二者與農(nóng)民收入之間的關系。

3.2 變量的選取

對所選變量農(nóng)民人均純收入、農(nóng)業(yè)貸款深化和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的具體指標說明如下。

農(nóng)民人均純收入（INC）：采用的1990-2015年福建省農(nóng)民人均純收入數(shù)據(jù)來自歷年《福建統(tǒng)計年鑒》。

農(nóng)業(yè)貸款深化（LOAN）：采用的農(nóng)業(yè)貸款深化這一概念是參照麥金農(nóng)和肖在1976年創(chuàng)立的金融深化理論提出的。金融深化指的是金融在社會經(jīng)濟活動中的作用深度化。而Goldsmith在1969年提出的金融相關比率FIR則被用于衡量一個國家金融深化的情況。在后來的研究中，學者將FIR概括為：FIR=金融資產(chǎn)/GDP，即用金融資產(chǎn)與GDP的比值來衡量一國金融深化的程度。因此，參照此公式，本文將農(nóng)業(yè)貸款深化表達為：農(nóng)業(yè)貸款深化=農(nóng)業(yè)貸款/農(nóng)業(yè)增加值。需要說明的是，該公式中農(nóng)業(yè)增加值即第一產(chǎn)業(yè)增加值。但第一產(chǎn)業(yè)增加值并不等于農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值，它是農(nóng)林牧漁業(yè)現(xiàn)價總產(chǎn)值扣除生產(chǎn)過程中消耗的各種物質(zhì)產(chǎn)品價值之后的余額。本文用農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)增加值二者之比所得的農(nóng)業(yè)貸款深化這一指標來衡量農(nóng)業(yè)貸款在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中的作用深化度。換言之，本文用農(nóng)業(yè)貸款深化來表示農(nóng)業(yè)貸款在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中所起的作用。本文中1990-2009年的農(nóng)業(yè)貸款數(shù)據(jù)來自歷年的 《福建統(tǒng)計年鑒》，2010-2015年的農(nóng)業(yè)貸款數(shù)據(jù)根據(jù)中經(jīng)網(wǎng)縣域金融機構(gòu)貸款額整理得出。本文采用的1990-2015年的農(nóng)業(yè)增加值數(shù)據(jù)來自歷年的《福建統(tǒng)計年鑒》。

農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值（AGDP）：采用的1990-2015年的福建省農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值數(shù)據(jù)來自歷年《福建統(tǒng)計年鑒》。

3.3 模型構(gòu)建

在變量選取的基礎上，本文構(gòu)建如下模型來動態(tài)分析農(nóng)業(yè)貸款深化對農(nóng)民收入的影響：

INC表示農(nóng)民人均純收入，LOAN表示農(nóng)民貸款深化，AGDP表示農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值，其中，LN均表示對數(shù)化后的數(shù)值。P為滯后階數(shù)，T為樣本個數(shù)，εt是擾動向量。為了消除異方差，使變量的線性趨勢更加顯著，本文對農(nóng)民人均純收入，農(nóng)業(yè)貸款深化、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值三個變量進行取對數(shù)處理，結(jié)果如圖1所示：

圖1 變量取對數(shù)趨勢圖Figure 1 Trend of variables after logarithm treatment

4 實證分析

4.1 單位根檢驗

為了避免回歸分析中出現(xiàn)“偽回歸的現(xiàn)象”，因此首先進行單位根檢驗，結(jié)果如表1所示：

表1 變量的檢驗Table 1 Testof variables

根據(jù)表1可知，農(nóng)民收入、農(nóng)業(yè)貸款深化、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值三個變量的原始序列在5%的顯著性水平下是顯著的，即序列在原序列水平下是平穩(wěn)的，序列為I(0)序列。

4.2 協(xié)整檢驗

由于變量均是原序列單整，可以得出這幾個變量之間可能存在協(xié)整關系，本文采用Johansen協(xié)整檢驗方法進行檢驗。由于經(jīng)濟變量經(jīng)常與滯后期有關，因此協(xié)整檢驗需要確定滯后階數(shù)。首先根據(jù)AIC、SC信息準則確定最優(yōu)滯后階數(shù)，如表2所示：

表2 最優(yōu)滯后階數(shù)的選取Table 2 The selection of the optimal lag order number

根據(jù)表2可知，滯后階數(shù)為2時，AIC、SC是最小的，所以選擇最優(yōu)滯后階數(shù)為2，則協(xié)整檢驗滯后階數(shù)選擇為最優(yōu)滯后階數(shù)減1，因此，進行協(xié)整檢驗結(jié)果如表3所示：

表3 協(xié)整檢驗結(jié)果Table 3 The results of co-integration test

拒絕不存在協(xié)整檢驗的原假設，即變量間至少存在1個協(xié)整關系。協(xié)整方程如下所示：

由方程可知，農(nóng)民收入、農(nóng)業(yè)貸款深化和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值三個變量之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關系。農(nóng)業(yè)貸款深化和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值對于農(nóng)民收入均有顯著的正向影響。

4.3 格蘭杰因果檢驗

通過上文可知農(nóng)民收入、農(nóng)業(yè)貸款深化、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值三個變量之間存在協(xié)整關系，接下來對三變量之間的因果關系進行檢驗。采用格蘭杰因果關系檢驗，結(jié)果如表4所示：

表4 格蘭杰因果關系檢驗結(jié)果Table 4 The results of Granger causality test

根據(jù)表4可知，在5%的顯著性水平下，農(nóng)民收入、農(nóng)業(yè)貸款深化、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值三變量兩兩之間均存在雙向的格蘭杰因果關系。

4.4 VAR模型建立

建立VAR（2）模型，結(jié)果如下所示：

建立VAR模型后，為進行脈沖響應分析，需對模型的穩(wěn)定性進行檢驗，只有在VAR模型穩(wěn)定的基礎上才可以進行脈沖響應分析及方差分解，對VAR模型的AR根進行檢驗，結(jié)果如表5所示：

表5 根的穩(wěn)定性檢驗Table 5 The stability testof the root

根據(jù)表5可知，AR根都小于1，在單位圓內(nèi)，即所建立的VAR模型是穩(wěn)定的。

4.5 脈沖響應分析

之后進一步進行脈沖響應分析，得到結(jié)果如圖2所示：

圖2 脈沖響應圖Figure 2 Impulse response analysis

根據(jù)圖2中上圖可知，農(nóng)民收入對農(nóng)業(yè)貸款深化給予的一個標準差的沖擊作出的響應，響應第1期為0，且響應在第3期以前都是有所滯后的，貼近零軸。在第3期以后逐漸增加，到第10期以后區(qū)趨于穩(wěn)定，這說明農(nóng)業(yè)貸款深化對農(nóng)民收入的促進作用具有一定的滯后性。根據(jù)圖2中下圖可知，農(nóng)民收入對農(nóng)林牧副漁總產(chǎn)值給予的一個標準差的沖擊作出的響應第1期到第10期都是正向的，而且不斷增加，最終在第10期以后趨于平穩(wěn)，這說明農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值能夠在一定程度上促進了農(nóng)民收入的增加。

4.6 方差分解

下面利用方差分解方法來分析農(nóng)業(yè)貸款深化和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值兩個變量對農(nóng)民收入的貢獻度，結(jié)果如表6所示：

表6 方差分解Table 6 Variance decomposition

根據(jù)表6可知，農(nóng)民收入受自身干擾的影響從第1期的100%降到第10期的57.835%，雖然逐其降低，但仍然占較大比重。農(nóng)業(yè)貸款深化對農(nóng)民收入的影響逐期增加，當預測期為10時，影響達到了36.967%。農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值總產(chǎn)值對農(nóng)民收入的影響也是逐期上漲，在第10期達到了5.198%，但整體低于農(nóng)業(yè)貸款深化對農(nóng)民收入的影響。

5 結(jié)論及對策建議

5.1 結(jié)論

通過上文分析，可以得到如下結(jié)論：

第一，通過協(xié)整檢驗可以得出，長期來看，福建省農(nóng)業(yè)貸款深化、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值與福建省農(nóng)民收入之間呈現(xiàn)正相關關系。

第二，通過格蘭杰因果關系檢驗得出，福建省農(nóng)業(yè)貸款深化與農(nóng)民收入之間存在雙向的格蘭杰因果關系，這表明不僅農(nóng)業(yè)貸款深化對于農(nóng)民收入的增加有一定的促進作用，而且農(nóng)民收入的增加也能進一步加大福建省農(nóng)業(yè)貸款深化；另外，福建省農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值與農(nóng)民收入之間也存在雙向的格蘭杰因果關系，這表明一方面農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的增加能夠促進農(nóng)民收入的增加，另一方面，農(nóng)民收入的增加也能促進農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的增加；最后，福建省農(nóng)業(yè)貸款深化與農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值之間也存在雙向的格蘭杰因果關系。

第三，通過脈沖響應分析和方差分解可以得出，農(nóng)業(yè)貸款深化和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值均對農(nóng)民收入存在促進作用，但是整體而言，農(nóng)業(yè)貸款深化對農(nóng)民收入的影響更大。

5.2 對策建議

根據(jù)前文研究可知，農(nóng)業(yè)貸款深化對農(nóng)民收入有著明顯的促進作用，因此本文從農(nóng)業(yè)貸款深化這一角度出發(fā)，提出相應的對策建議，以期促進農(nóng)民收入的增加。農(nóng)業(yè)貸款深化表示的是農(nóng)業(yè)貸款在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中的作用程度。因此究其根本，促進農(nóng)民增收的工作重點依然應該放在農(nóng)業(yè)貸款上。

第一，應增加農(nóng)業(yè)貸款的額度，并嚴格把握農(nóng)業(yè)貸款投放的重點，即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目，保證將農(nóng)業(yè)貸款真正用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動。從源頭上增加農(nóng)業(yè)貸款，并將其優(yōu)先應用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目，才能保證農(nóng)業(yè)貸款真正發(fā)揮作用，造福農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)民收入。

第二，應加強對農(nóng)業(yè)貸款的風險控制，創(chuàng)新出適合當?shù)孛袂榈霓r(nóng)業(yè)貸款模式，這能有效增加農(nóng)業(yè)貸款抗擊風險的能力，保證農(nóng)業(yè)貸款穩(wěn)定持續(xù)的發(fā)展。只有這樣農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動才能夠得到持續(xù)穩(wěn)定的資金來源，農(nóng)業(yè)貸款才能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中不斷發(fā)揮更大的作用，促進農(nóng)業(yè)貸款深化，增加農(nóng)民收入。

第三，應積極改善農(nóng)業(yè)貸款的流通機制，保證農(nóng)業(yè)貸款從發(fā)放到流通各個環(huán)節(jié)都能夠暢通無阻。高效的農(nóng)業(yè)貸款流通效率可以保證農(nóng)業(yè)貸款能夠在最短的時間內(nèi)作用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中，從而增加農(nóng)業(yè)貸款深化程度，增加農(nóng)民收入。

第四，應針對農(nóng)民，建立合適的抵押擔保機制，做到合理降低農(nóng)民申請貸款的門檻，增大農(nóng)民獲得貸款的可能，只有農(nóng)民拿到了貸款，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動才有可能穩(wěn)定持續(xù)進行下去，農(nóng)民收入才有可能提高。

[1]孟兆娟，劉彥軍．金融促進農(nóng)民增收的內(nèi)涵及啟示[J]．經(jīng)濟論壇，2012（7）：72-75．

[2]楊春玲，周肖肖．農(nóng)民收入影響因素的實證分析[J]．財經(jīng)論叢，2010（2）：13-18．

[3]姚林香，肖建華．財政投入對中國農(nóng)民收入的影響：基于協(xié)整方法的時間序列分析[J]．金融與經(jīng)濟，2010（12）：17-20．

[4]郭燕枝，劉旭．基于格蘭杰因果檢驗和典型相關的農(nóng)民收入影響因素研究[J]．農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2011（10）：92-97．

[5]吳永興，袁天昂．農(nóng)村金融、財政支農(nóng)資金與農(nóng)民收入實證研究：以云南省為例[J]．西南金融，2011（9）：30-31．

[6]劉艷華.農(nóng)業(yè)信貸配給對農(nóng)村居民消費的間接效應：基于面板門檻模型的闡釋[J]．農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2016（7）：99-105．

[7]錢水土，許嘉揚．中國農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)民收入關系研究：基于面板協(xié)整和誤差修正模型的實證分析[J]．金融理論與實踐，2011（11）：16-17．

[8]高云峰，王子鍵．西部地區(qū)農(nóng)業(yè)信貸投入的產(chǎn)出效應及其比較研究[J]．農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2012（9）：40-41．

[9]陳紅紅，夏詠，辛沖沖．新疆農(nóng)業(yè)資金投入與農(nóng)民收入效應關系的實證研究[J]．中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2017（2）：124-131．

[10]李長生，顏玄洲．農(nóng)業(yè)貸款對農(nóng)民收入的影響:基于狀態(tài)空間模型的動態(tài)分析[J]．農(nóng)林經(jīng)濟管理學報，2015（4）：362-368．