魏靜 方行明 王金哲

[摘要] 農(nóng)村金融發(fā)展是否能夠促進(jìn)農(nóng)民增收在理論界存在著爭議。本文以四川省作為研究對象，基于全省21個(gè)市州的空間面板數(shù)據(jù)構(gòu)建了農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入關(guān)系的普通面板和空間面板模型，研究二者關(guān)系以及農(nóng)村金融的空間溢出效應(yīng)。結(jié)果表明，四川省農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民增收具有顯著的正向影響;在考慮了空間因素之后，本地農(nóng)村金融發(fā)展對本地農(nóng)民增收具有更大的促進(jìn)作用，而對鄰近地區(qū)具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)（即金融抑制）;農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、政府財(cái)政支農(nóng)力度具有顯著正向影響，一產(chǎn)占比具有顯著負(fù)向影響，農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)無顯著影響。因此，應(yīng)努力消除農(nóng)村金融發(fā)展的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，適當(dāng)抑制地區(qū)間發(fā)展不平衡產(chǎn)生的極化效應(yīng)，加大投入以提升農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活力以及加快各地市州產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。

[關(guān)鍵詞] 農(nóng)村金融;農(nóng)民收入;空間溢出;金融抑制

一、引言

改革開放以來，我國農(nóng)民收入穩(wěn)步增長，農(nóng)村工作取得了令人矚目的成就。進(jìn)入新世紀(jì)以來農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也得到了大幅度的提升，第一產(chǎn)業(yè)增加值由2000年的14944億元增長到2018年的64734億元，年均增長率為8.49%;農(nóng)民收入增長進(jìn)一步加快，農(nóng)村居民人均可支配收入從2000年的2282.1元增長到2018年的14617元，年均增長率為10.87%，①高于增加值增長2.38個(gè)百分點(diǎn)。與此同時(shí)，在相關(guān)政策的支持下，農(nóng)村金融迅速發(fā)展，自2007年創(chuàng)立涉農(nóng)貸款統(tǒng)計(jì)以來，按照可比口徑，我國本外幣涉農(nóng)貸款余額由2007年的6.1萬億元增長到2018年的32.68萬億元，①年均增速為16.66%，高于同期農(nóng)村居民人均可支配收入平均增速約6個(gè)百分點(diǎn)。那么，農(nóng)村金融的發(fā)展與農(nóng)民增收究竟是什么關(guān)系、有無促進(jìn)作用？這一問題在學(xué)界存在著很大的爭議，有許多學(xué)者甚至提出了否定的觀點(diǎn)。由于金融機(jī)構(gòu)往往與政府的目標(biāo)并不一致。金融機(jī)構(gòu)作為企業(yè)，其經(jīng)營目標(biāo)是以利潤為導(dǎo)向，其涉農(nóng)貸款可能更多地投向利潤較高的產(chǎn)業(yè)或領(lǐng)域，而農(nóng)民增收問題更多側(cè)重于社會的公平發(fā)展及對“弱勢群體”的扶持，這一領(lǐng)域的金融投資所產(chǎn)生的利潤率往往較低，因而農(nóng)村金融投入農(nóng)民增收的資金可能很少，這也就可能產(chǎn)生學(xué)界所言的“金融抑制”問題，即農(nóng)村金融的發(fā)展對農(nóng)民增收沒有產(chǎn)生促進(jìn)效應(yīng)，甚至?xí)a(chǎn)生抑制效應(yīng)。由于不同地區(qū)的金融運(yùn)行、導(dǎo)向和調(diào)控有所不同，產(chǎn)生的結(jié)果也不同，各省之間表現(xiàn)為異質(zhì)性。并且，全國整體的情況與分區(qū)域、分省份往往并不一致，也存在著異質(zhì)性，所以即便有眾多學(xué)者已經(jīng)分析了全國的數(shù)據(jù)，還需有針對性地進(jìn)行分區(qū)域、分省份的研究才能得到真實(shí)、全面的結(jié)論。有鑒于此，本文選擇農(nóng)村金融改革與發(fā)展試點(diǎn)的標(biāo)志性省份——四川省作為研究對象，以驗(yàn)證所謂金融抑制在四川省是否存在，即四川省農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民增收產(chǎn)生的是積極、正向的影響還是負(fù)向影響，以此充實(shí)現(xiàn)有的理論研究，并對實(shí)踐提供指導(dǎo)參考。

二、相關(guān)文獻(xiàn)述評

有關(guān)農(nóng)村金融與農(nóng)民收入之間關(guān)系的研究最初始于金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究，國外諸多文獻(xiàn)對金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行了深入研究。Gurley （1955）認(rèn)為，對經(jīng)濟(jì)增長而言，金融的發(fā)展是必要條件。[1]Greenwood （1990）通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展與居民收入的分配之間并非呈線性關(guān)系，而是非線性關(guān)系，即“倒U型”的庫茲涅茨曲線關(guān)系。[2]Levine （1997）認(rèn)為金融的發(fā)展通過兩個(gè)渠道影響經(jīng)濟(jì)增長，即資本的積累和技術(shù)進(jìn)步。[3]Galor （1993）和Banerjee （1993）對收入差距、金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，將收入差距作為被解釋變量，實(shí)證研究了后兩者對收入差距的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)金融市場的作用舉足輕重，居于基礎(chǔ)性的地位，建立一個(gè)良好的金融市場是減小收入差距的必要條件。[4][5]

從國內(nèi)研究來看，主流觀點(diǎn)認(rèn)為農(nóng)村金融的發(fā)展對農(nóng)民增收具有負(fù)向影響，即存在一定的金融抑制。許崇正（2005）通過分析農(nóng)產(chǎn)品的市價(jià)、農(nóng)民信貸投資、農(nóng)民文化水平、農(nóng)戶就業(yè)結(jié)構(gòu)等因素對農(nóng)民收入的影響，并指出自上世紀(jì)90年代以來，以農(nóng)民信貸投資作為農(nóng)村金融發(fā)展的替代變量時(shí)，農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民收入沒有顯著的影響，即實(shí)際上農(nóng)村金融沒有真正發(fā)揮出理論上應(yīng)有的拉動作用。[6]溫濤（2005）研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村金融發(fā)展會在一定程度上使城市經(jīng)濟(jì)形成一種類似“極化效應(yīng)”的吸引力，極化效應(yīng)促使生產(chǎn)資源更加快速的流向城鎮(zhèn)，因此由于農(nóng)村金融發(fā)展，促使農(nóng)村的資源空心化，最終造成農(nóng)村居民收入增速放緩或收入下降的不良結(jié)果，由此造成農(nóng)村金融對本地農(nóng)民增收形成顯著的金融抑制效應(yīng)。[7]朱德莉（2014）運(yùn)用了1978～2013年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分別用規(guī)模指標(biāo)和資源配置效率指標(biāo)來衡量農(nóng)村金融發(fā)展，用協(xié)整分析農(nóng)村金融和農(nóng)民增收是否存在長期平穩(wěn)關(guān)系，并用誤差修正模型進(jìn)行短期關(guān)系的探討，發(fā)現(xiàn)它們之間是存在著一種長期均衡關(guān)系，同時(shí)無論是從規(guī)模還是效率角度，農(nóng)村金融發(fā)展都對農(nóng)民增收產(chǎn)生顯著的消極影響。[8]

從省份層面的研究來看，一些學(xué)者認(rèn)為金融發(fā)展能夠促進(jìn)農(nóng)民增收。例如：李泉（2012）將甘肅省作為實(shí)證研究對象，并發(fā)現(xiàn)甘肅省的農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民增收具有長期的促進(jìn)作用，而農(nóng)村儲蓄對農(nóng)民增收具有負(fù)向影響;[9]吳蓉蓉（2009）對貴州省的農(nóng)村金融與農(nóng)民增收進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)二者之間存在著一種長期穩(wěn)定均衡關(guān)系，同樣將農(nóng)村金融發(fā)展指標(biāo)也分為規(guī)模和效率兩方面，指出前者會產(chǎn)生顯著的消極作用，后者則會產(chǎn)生顯著的積極效應(yīng)。[10]

有些學(xué)者則認(rèn)為需要分地區(qū)分時(shí)期進(jìn)行研究，不同時(shí)空所研究結(jié)果也會存在差異。孫玉奎（2014）發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民增收的影響有限，分地區(qū)來看，東中西三大區(qū)域的影響呈現(xiàn)階梯式下降的特征，在東部地區(qū)，農(nóng)村金融不僅能夠發(fā)揮出它顯著的積極作用，而且在降低城鄉(xiāng)收入差距方面也具有顯著促進(jìn)作用;而在中西部地區(qū)，農(nóng)村金融的影響并不顯著，并且在縮小收入差距方面，農(nóng)村金融不但沒能起到縮小差距的作用，反而會擴(kuò)大收入差距。[11]劉賽紅（2012）通過對東中西地區(qū)研究發(fā)現(xiàn)，東中部地區(qū)的二者關(guān)系存在著顯著的長期均衡關(guān)系，短期無顯著關(guān)系，而西部地區(qū)不存在長期的均衡關(guān)系。[12]賈立（2010）將整個(gè)西部地區(qū)作為研究對象，也從農(nóng)村金融發(fā)展的規(guī)模和效率兩方面研究其對農(nóng)民增收的影響，發(fā)現(xiàn)規(guī)模與效率具有顯著不同的影響結(jié)果，即前者具有顯著的正向效應(yīng)，而后者則產(chǎn)生顯著的負(fù)向效應(yīng)。[13]這與吳蓉蓉對貴州省的研究結(jié)論相反。余新平（2010）經(jīng)過實(shí)證研究后發(fā)現(xiàn)農(nóng)村存款、保險(xiǎn)賠付對農(nóng)民收入的增長具有顯著正向影響，而農(nóng)村貸款、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)收入對農(nóng)民收入增長具有顯著負(fù)向影響;其中，農(nóng)業(yè)貸款的影響效果并不能立即顯現(xiàn)出來，它的影響效果存在著一定的滯后效應(yīng)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款不僅不會促進(jìn)農(nóng)民增收，而且還對農(nóng)民增收存在著一定的抑制作用。[14]杜興端（2011）基于向量自回歸模型，通過協(xié)整分析、格蘭杰因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)分析，將農(nóng)村金融的影響也分為規(guī)模和效率兩方面，認(rèn)為長期和短期的結(jié)論具有巨大的差異，長期中效率、規(guī)模與農(nóng)民收入的增加存在長期穩(wěn)定關(guān)系，而在短期中，規(guī)模和效率都將顯著負(fù)向影響農(nóng)民收入的增加。[15]

綜合國內(nèi)學(xué)者現(xiàn)有的研究成果，可以得出以下結(jié)論：第一，針對農(nóng)村地區(qū)金融發(fā)展能否促進(jìn)農(nóng)民收入提高的問題，國內(nèi)學(xué)者大多持否定的結(jié)論，但在不同地區(qū)和不同具體指標(biāo)上的結(jié)論有所差異。然而，由于不同地區(qū)的金融運(yùn)行、導(dǎo)向和調(diào)控有所不同，產(chǎn)生的結(jié)果也就不同，并且全國整體的情況與分區(qū)域、分省份往往并不一致，即便分析了全國的數(shù)據(jù)，還需有針對性地進(jìn)行分區(qū)域、分省份的研究。因此，本文選取中國農(nóng)業(yè)大省四川省作為研究對象來進(jìn)一步研究這個(gè)問題。第二，現(xiàn)有文獻(xiàn)都是從省級或國家層面進(jìn)行的研究，缺乏以地級市數(shù)據(jù)為樣本的實(shí)證研究。而地級市的數(shù)據(jù)更為基礎(chǔ)，更能真實(shí)反映農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、農(nóng)村金融與農(nóng)民收入之間的關(guān)系。第三，在研究方法上，對農(nóng)村金融與農(nóng)民收入關(guān)系的研究絕大多數(shù)學(xué)者都是運(yùn)用時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的實(shí)證研究，通過構(gòu)建時(shí)間序列VAR模型或進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)進(jìn)行研究，[16-19]也有學(xué)者構(gòu)建面板VAR模型進(jìn)行實(shí)證研究。[11][12]但現(xiàn)有的研究方法較少關(guān)注空間因素，忽視了農(nóng)村金融發(fā)展、農(nóng)民收入增長的空間溢出效應(yīng)，這就會造成歸因錯(cuò)誤、內(nèi)生性等問題。因此，為了豐富農(nóng)村金融與農(nóng)民增收關(guān)系的理論與實(shí)證研究內(nèi)容，我們在構(gòu)建了基本的面板模型之后，進(jìn)一步構(gòu)建空間杜賓模型，探討農(nóng)村金融的空間溢出效應(yīng)，為進(jìn)一步探究農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長之間的關(guān)系提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

三、四川省農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民增收概況

四川省是全國農(nóng)村改革的重要發(fā)源地之一。黨的十八屆三中全會以來，四川省積極推進(jìn)農(nóng)村金融發(fā)展的改革，進(jìn)行了一系列的探索和嘗試，積極豐富農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)類型，持續(xù)促進(jìn)金融產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新，由此創(chuàng)造了一批可復(fù)制可推廣的有益經(jīng)驗(yàn)與典型案例。例如：成都市于2015年成為全國首個(gè)農(nóng)村金融服務(wù)綜合改革試點(diǎn)城市，以普惠金融為主攻方向，通過設(shè)立農(nóng)村金融服務(wù)聯(lián)絡(luò)員制度，設(shè)立若干個(gè)助農(nóng)取款點(diǎn)，為農(nóng)民提供更多的便利和優(yōu)惠。因此，四川省在農(nóng)村金融改革創(chuàng)新上是一個(gè)標(biāo)志性的省份，通過驗(yàn)證四川省農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民增收產(chǎn)生促進(jìn)作用還是抑制作用，即金融抑制是否存在，對判斷農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民增收的關(guān)系無疑具有理論和實(shí)踐意義。

從表1可以看出，2008～2016年四川省農(nóng)村居民人均可支配收入一直保持平穩(wěn)上升，增長將近2.7倍，年均增長率13%。2016年四川省農(nóng)村居民可支配收入為11203元，略低于全國平均水平（12363元）。四川省不斷加大涉農(nóng)貸款力度，涉農(nóng)貸款額呈現(xiàn)出更為陡峭的增長趨勢，增長了約6倍，年均增長率達(dá)到了26%，高出農(nóng)村居民人均可支配收入增速的一倍。涉農(nóng)貸款占比（涉農(nóng)貸款額占總貸款額的比重）不斷上升，由2008年的21.8%上升至2016年的36.3%，上升了14.5個(gè)百分點(diǎn);鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)從業(yè)人員占比呈平緩下降趨勢，由2008年的63.7%下降至2016年的56.1%，下降了7.6個(gè)百分點(diǎn)，即鄉(xiāng)村從業(yè)人員中從事農(nóng)業(yè)的就業(yè)人員在逐年減少，非農(nóng)從業(yè)人員在逐年增加，表明就業(yè)結(jié)構(gòu)正在逐漸優(yōu)化;農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值占比也在逐年減少，由2008年29.3%下降至2016年的20.9%;第一產(chǎn)業(yè)占比也逐年下降，由2008年的17.6%下降至2016年的12.0%，下降了5.6個(gè)百分點(diǎn)，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也正在不斷優(yōu)化;農(nóng)業(yè)投資比重呈逐年平緩上升的趨勢，由2008年的3.7%上升至2016年的4.5%，上升了0.8個(gè)百分點(diǎn)，說明四川對農(nóng)業(yè)發(fā)展的投資力度在逐年加大，但其比重仍然較低且增加幅度不大。

四、模型構(gòu)建與變量選取

1.模型構(gòu)建

（l）普通面板模型的構(gòu)建。本文重點(diǎn)考察農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民收入增長的影響，同時(shí)考慮到農(nóng)民收入增長可能受其他非金融因素的影響，因此引入農(nóng)業(yè)發(fā)展水平（NGDP）、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（AGR）、農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)（AEM）和政府財(cái)政支農(nóng)力度（GOV），建立如下面板計(jì)量模型：

INC=α+βlFG+β2NGDP+β3AGR+β4AEM+β5GOV+εe

（1）

（2）空間面板模型的構(gòu)建。如果經(jīng)過Moran I指數(shù)檢驗(yàn)，農(nóng)民收入存在空間相關(guān)性，則構(gòu)建空間面板模型。當(dāng)存在空間相關(guān)性時(shí)，將被解釋變量的滯后項(xiàng)納入模型，則稱為空間自回歸模型（Spatial Lag Model，SLM或Spatial Autoregressive Model，SAR），若空間依賴性通過誤差項(xiàng)來體現(xiàn)，則構(gòu)建空間誤差模型（Spatial Error Mod-el，SEM）。空間自回歸模型與空間誤差模型的一般形式是空間杜賓模型，空間杜賓模型兼顧了其他兩大模型的特點(diǎn)，同時(shí)考慮了空間滯后被解釋變量和空間滯后解釋變量對被解釋變量的影響?？臻g杜賓模型的一般形式為：

上式中與是待估常數(shù)回歸參數(shù)，空間杜賓模型實(shí)際上是將各解釋變量的滯后項(xiàng)帶入了空間滯后模型中，因此對杜賓模型設(shè)定假設(shè)約束條件，它將轉(zhuǎn)化為空間滯后模型或空間誤差模型?，F(xiàn)構(gòu)建加入不同控制變量時(shí)的空間杜賓模型：

INC=α+1βFG+β2NGDP+Wδ1FG+Wδ2NGDP+ε （2）

INC=α+β1FG+β2NGDP+β3AGR+WδIFG+Wδ2NGDP+Wδ3AGR+ε（3）

INC=α+β1FG+β2NGDP+β3AGR+β4AEM+WδlFG+Wδ2NGDP+Wδ3AGR+Wδ4AEM+ε （4）

INC=α+β1FG+β2NGDP+β3AGR+β4AEM+β5GOV+WδIFG+Wδ2NGDP+Wδ3AGR+Wδ4AEM+Wδ5GOV+ε （5）

2.變量選取

（l）農(nóng)民收入（INC）：用農(nóng)村居民人均可支配收入來衡量，自2013年開始，統(tǒng)計(jì)上衡量農(nóng)民收入的指標(biāo)由農(nóng)村居民人均純收入變?yōu)檗r(nóng)村居民人均可支配收入，農(nóng)民純收入計(jì)算方法是全國統(tǒng)一的，①通過公式換算，將2007～2012年農(nóng)村居民純收入大致?lián)Q算為可支配收入并進(jìn)行對數(shù)化處理。其數(shù)據(jù)來源于歷年《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（2）農(nóng)村金融發(fā)展（FG）：M2/GDP是最頻繁用于衡量金融發(fā)展規(guī)模的指標(biāo)，然而，我國金融結(jié)構(gòu)具有明顯的銀行導(dǎo)向性，所以采用年末金融機(jī)構(gòu)人民幣涉農(nóng)貸款余額作為農(nóng)村金融發(fā)展的衡量指標(biāo)?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，我們采用市級年末金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額.（歷年省級年末金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款額/金融貸款總額）來大致估計(jì)各市的涉農(nóng)貸款額。各市級和省級年末金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款數(shù)據(jù)都來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（3）控制變量。影響農(nóng)民收入的其他控制變量主要有農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)和政府財(cái)政支農(nóng)力度。農(nóng)業(yè)發(fā)展水平（NGDP）用廣義的農(nóng)業(yè)來表示，即各地級市的農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值來表示。狹義的農(nóng)業(yè)僅僅指種植業(yè)，不能很好地代表農(nóng)村的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，因此用廣義農(nóng)業(yè)來衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（AGR）用第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的占比來表示。農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)由農(nóng)林牧漁從業(yè)人員占鄉(xiāng)村總從業(yè)人員占比來表示。政府財(cái)政支農(nóng)力度（GOV）以各地區(qū)各年財(cái)政用于農(nóng)林水事務(wù)的總支出來衡量，并對所有控制變量進(jìn)行對數(shù)化處理。數(shù)據(jù)來源于《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

本研究樣本期為2007～2016年，樣本數(shù)為四川省21個(gè)市州。由于四川省包含18個(gè)地級市和3個(gè)自治州，地級市與自治州都屬于同級的地級行政區(qū)，為了保持四川省在空間研究上的完整性，將3個(gè)自治州也納入研究范圍。表2給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

五、農(nóng)村金融發(fā)展收入效應(yīng)的實(shí)證分析

1.空間相關(guān)性分析

有關(guān)農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長的現(xiàn)有實(shí)證研究，大多僅考慮了時(shí)間維度，正如前面所述，不同時(shí)間和空間維度將存在顯著的異質(zhì)性，因此我們進(jìn)一步將空間因素納入模型，檢驗(yàn)是否存在空間溢出效應(yīng)。進(jìn)行空間分析的前提條件是變量必須具有空間相關(guān)性，因此，首先對被解釋變量進(jìn)行空間相關(guān)性驗(yàn)證分析。本文采用O-I的空間鄰接矩陣和全局Moran I指數(shù)來檢驗(yàn)農(nóng)民收入是否存在空間相關(guān)性。

首先構(gòu)建滿足如下條件的空間權(quán)重矩陣Wij，矩陣元素的確定采用鄰接標(biāo)準(zhǔn)：當(dāng)區(qū)域i與區(qū)域j相鄰時(shí)，Wij=l;當(dāng)區(qū)域i與區(qū)域j不相鄰時(shí)，Wij=0。對2007～2016年四川省21個(gè)市州農(nóng)民收入空間相關(guān)性進(jìn)行了Moran I檢驗(yàn)，Moran I指數(shù)可以度量全局空間自相關(guān)，反映空間鄰接或空間鄰近的區(qū)域單元屬性值的相似程度，其值在[-1，1]之間。若在（0，1]之間表示存在正的空間自相關(guān)，鄰近單元相似度較大，存在正向的相互反饋;在[-l，0）之間表示存在負(fù)向空間自相關(guān)，鄰近區(qū)域體現(xiàn)出某種程度的“競爭”關(guān)系;為零表示不相關(guān)。檢驗(yàn)結(jié)果如下表3所示：農(nóng)民收入的Moran I的數(shù)值均大于0，表示存在空間正相關(guān)，即高值與高值相鄰，低值與低值相鄰，且在2007～2016年的Z值均高于0.05水平上的臨界值（1.65），在2015年和2016年農(nóng)民收入的Moran I的正態(tài)統(tǒng)計(jì)量Z值高于0.01水平上的臨界值（1.96）。這表明農(nóng)民收入具有明顯的空間相關(guān)性，其特征是農(nóng)民收入水平較高的地級市相互鄰近，收入水平較低的地級市相互鄰近。因此，有必要進(jìn)一步運(yùn)用空間計(jì)量模型來分析農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民收入水平的影響效應(yīng)。

2.面板模型實(shí)證結(jié)果分析

面板模型實(shí)證結(jié)果如下表4所示，我們通過對固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)和混合效應(yīng)普通面板模型進(jìn)行回歸，并進(jìn)行模型檢驗(yàn)與選擇，經(jīng)過F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，我們選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行結(jié)果分析。

（l）普通面板分析。先對未考慮空間相關(guān)性的普通面板回歸結(jié)果進(jìn)行分析：

①農(nóng)村金融發(fā)展促進(jìn)了農(nóng)民增收。農(nóng)村金融發(fā)展的系數(shù)值為0.199，且在1%的顯著性水平下顯著，即農(nóng)村金融發(fā)展變動l%，農(nóng)民收入增加變動0.199%，說明農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民收入增加具有顯著的促進(jìn)作用，這與大多數(shù)學(xué)者所得結(jié)論相同。

②農(nóng)業(yè)發(fā)展水平對農(nóng)民增收具有較大的促進(jìn)作用。農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值系數(shù)值0.696，且在l%的顯著性水平下顯著，即農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值變動l%，農(nóng)民收入增加變動0.696%，說明農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值與農(nóng)民增收呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對農(nóng)民增收具有巨大的促進(jìn)作用。⑧農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)民增收也有促進(jìn)作用。農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)值0.019，且在5%的顯著性水平顯著，即農(nóng)林牧漁從業(yè)人員占比變動l%，農(nóng)民收入增加變動0.019%。這說明農(nóng)林牧漁從業(yè)人員占比對農(nóng)民增收具有顯著的促進(jìn)作用，對農(nóng)業(yè)的投入不僅要有物質(zhì)投入，還要有人力資本的投入，因此對農(nóng)村的人力資本投入對農(nóng)民增收具有顯著的正向影響。此外，一產(chǎn)占比和政府財(cái)政支農(nóng)力度系數(shù)不顯著，不能說明二者與農(nóng)民增收之間的關(guān)系。

（2）空間面板實(shí)證結(jié)果分析。在對普通面板模型進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，我們對空間自回歸模型、空間誤差模型和空間杜賓模型進(jìn)行了估計(jì)。通過對對數(shù)似然函數(shù)值和擬合優(yōu)度等統(tǒng)計(jì)量的比較，選擇空間杜賓模型進(jìn)行實(shí)證分析，通過hausman檢驗(yàn)，我們選擇具有固定效應(yīng)的空間杜賓模型。式（2）（3）（4）（5）是分別加入了農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)和政府財(cái)政支農(nóng)力度變量的回歸結(jié)果。由此我們可以看出，除了農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)民增收不具有顯著影響外，其他變量的系數(shù)值都非常顯著。

①農(nóng)村金融發(fā)展促進(jìn)農(nóng)民增收且較普通面板顯著性更大。農(nóng)村金融發(fā)展的系數(shù)值為0.379，并在l%的顯著性水平下顯著，說明四川各市農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民增收具有顯著的正向影響。和普通面板相比，其系數(shù)值變大，說明在考慮了空間相關(guān)性時(shí)，農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民增收具有更大的顯著性正向影響，農(nóng)村金融發(fā)展的收入效應(yīng)也更大。

②農(nóng)業(yè)發(fā)展水平對農(nóng)民增收有巨大的促進(jìn)作用，但其系數(shù)值小于普通面板系數(shù)。農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)值為0.43，說明農(nóng)林牧漁產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對農(nóng)民增收具有顯著的正向影響。

③一產(chǎn)占比對農(nóng)民增收具有顯著的反向影響。一產(chǎn)占比的系數(shù)值為-1.037，且在l%的顯著性水平下顯著，一產(chǎn)占比越大反而對農(nóng)民增收具有顯著反向的影響，說明一產(chǎn)占比增加并不是農(nóng)民增收的有效途徑。

④政府支農(nóng)力度對農(nóng)民增收具有促進(jìn)作用。政府支農(nóng)投資的系數(shù)為0.063，且在1%的顯著性水平下顯著，這說明政府的農(nóng)業(yè)投資對農(nóng)民增收具有顯著的正向影響?？紤]了空間相關(guān)性后，政府投資對農(nóng)民增收有了正向影響，但與普通面板回歸結(jié)果不同。

需要說明的是，考慮了空間相關(guān)性后，農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)值為0.008，但是不顯著，說明農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)民增收沒有顯著影響，這一點(diǎn)也與普通面板回歸結(jié)果不同。

（3）空間溢出效應(yīng)分析。通過空間面板分析得出的有關(guān)空間溢出效應(yīng)如下：

①農(nóng)村金融發(fā)展的空間溢出效應(yīng)為負(fù)。農(nóng)村金融發(fā)展的空間溢出效應(yīng)系數(shù)為一0.085，且在l%的顯著性水平上顯著，說明本地區(qū)的農(nóng)村金融發(fā)展對相鄰地區(qū)的農(nóng)民增收具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)。即本地的農(nóng)村金融發(fā)展對本地的農(nóng)民增收具有顯著正向影響，卻對鄰近地區(qū)的農(nóng)民增收具有顯著的金融抑制效應(yīng)，這種金融抑制效應(yīng)很大可能是通過極化效應(yīng)、爭奪資源而形成的，本地農(nóng)村金融發(fā)展帶來良好的市場環(huán)境和較高的收益，吸引鄰近地區(qū)的資源流入，因此本地與鄰近地區(qū)之間將表現(xiàn)出一種資源競爭關(guān)系。

②農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的空間溢出效應(yīng)為負(fù)。農(nóng)業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)系數(shù)為一0.181，且在1%的顯著性水平下顯著，說明本地的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平對鄰近地區(qū)農(nóng)民的收入具有負(fù)向的空間溢出效應(yīng)，存在著一定的經(jīng)濟(jì)抑制效應(yīng)。從形成機(jī)制來看，本地農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于臨近地區(qū)，將會產(chǎn)生較強(qiáng)的資源集聚和吸納能力，使周邊資源向本地集聚，向周邊產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)輻射的效應(yīng)較小。

③本地一產(chǎn)占比對鄰近地區(qū)的農(nóng)民收入具有顯著的正向空間溢出效應(yīng)。一產(chǎn)占比的系數(shù)值0.469，并且通過l%的顯著性檢驗(yàn)，說明本地的第一產(chǎn)業(yè)占比的提升會有利于鄰近地區(qū)農(nóng)民收入的增加。一產(chǎn)占比代表的是各地級市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，按照產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由低級到高級的演化規(guī)律，一產(chǎn)降低，二產(chǎn)也逐漸降低，最終形成三產(chǎn)占主要地位的演化趨勢，一產(chǎn)占比增加將可能不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級形式轉(zhuǎn)換，這可能會導(dǎo)致要素資源流向鄰近地區(qū)，促進(jìn)鄰近地區(qū)農(nóng)民收入增長。

此外，本地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)與政府支農(nóng)力度的空間溢出效應(yīng)系數(shù)并不顯著，說明二者對鄰近地區(qū)的農(nóng)民收入并不存在顯著溢出效應(yīng)。

六、研究結(jié)論與政策建議

本文在參照現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上，選取農(nóng)村金融改革與發(fā)展試點(diǎn)的標(biāo)志性省份四川省作為研究對象，采用空間面板回歸模型中的空間杜賓模型，利用2007-2016年四川省21個(gè)市州的相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了四川省各市州的農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民收入水平之間的關(guān)系和空間溢出效應(yīng)，得出了如下結(jié)論：

第一，四川省農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民收入具有顯著的正向影響，即農(nóng)村金融發(fā)展促進(jìn)了農(nóng)民增收，不存在金融抑制效應(yīng)。由于存在空間相關(guān)性，相比于普通面板，空間杜賓模型下的農(nóng)村金融發(fā)展系數(shù)值更大，表明在存在空間相關(guān)性的條件下，農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)民增收的正向影響作用更大。

第二，各個(gè)控制變量的空間溢出效應(yīng)結(jié)果存在差異。在農(nóng)民收入存在空間相關(guān)性的前提下，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平和政府支農(nóng)投入對農(nóng)民收入都具有顯著的正向影響，一產(chǎn)占比對農(nóng)民增收具有負(fù)向影響，而農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)民增收沒有顯著影響。

第三，本地農(nóng)村金融發(fā)展對鄰近地區(qū)農(nóng)民收入存在金融抑制。本地農(nóng)村金融發(fā)展對鄰近地區(qū)具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，同時(shí)，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平對鄰近地區(qū)的農(nóng)村居民收入也具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，它們的發(fā)展都將對鄰近地區(qū)農(nóng)民增收產(chǎn)生抑制效應(yīng)。

基于上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：

第一，努力消除農(nóng)村金融發(fā)展的負(fù)向空間溢出效應(yīng)。鑒于農(nóng)村金融發(fā)展具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，對相鄰地區(qū)農(nóng)民收入水平的提高具有顯著的金融抑制，省政府應(yīng)在制定三農(nóng)政策方面，充分考慮到不同市州之間的農(nóng)村金融聯(lián)動效應(yīng)，從整個(gè)片區(qū)的角度考慮如何提高農(nóng)村金融發(fā)展水平。要明確這種金融抑制產(chǎn)生的原因，是由于供給端、需求端還是供需結(jié)構(gòu)不合理引起的金融抑制，因地制宜制定地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展政策，引導(dǎo)農(nóng)村金融健康發(fā)展。

第二，適當(dāng)抑制地區(qū)間發(fā)展不平衡產(chǎn)生的極化效應(yīng)。努力改變極化效應(yīng)所導(dǎo)致的資本、勞動力等生產(chǎn)要素單極流動，造成資源的分配不均。例如：成都由于其極大的極化效應(yīng)，易于導(dǎo)致資金、人力等資源向成都流動，造成相鄰地區(qū)的資金、投資、人力的外流，由此產(chǎn)生成都的農(nóng)村金融發(fā)展對鄰近地區(qū)的金融抑制效應(yīng)，從而抑制鄰近地區(qū)農(nóng)民收入增長。因此，應(yīng)通過政策引導(dǎo)，在鄉(xiāng)村振興的發(fā)展戰(zhàn)略下，促使資金、資本等生產(chǎn)要素流入相鄰農(nóng)村地區(qū)，實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展。

第三，通過加大投入提高農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活力。由實(shí)證結(jié)果可以看出，政府支農(nóng)投資對農(nóng)民增收具有促進(jìn)作用，并且不具有顯著空間溢出效應(yīng)，因此可以通過增加支農(nóng)投入，繼續(xù)加大對重點(diǎn)的三農(nóng)項(xiàng)目進(jìn)行補(bǔ)貼和扶持，并且建立農(nóng)村資金監(jiān)管機(jī)制，監(jiān)督和促進(jìn)支農(nóng)資金的規(guī)范運(yùn)作，以提升農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展活力，從根本上提高農(nóng)民的收入水平。

第四，加快各市州產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。努力改變農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)過于單一的局面，大力發(fā)展第二、第三產(chǎn)業(yè)，拓寬就業(yè)與創(chuàng)業(yè)渠道，提升第二、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量，適時(shí)增加勞動回報(bào)率和工資率，促進(jìn)農(nóng)民收入進(jìn)一步增加。

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