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的作用機制，采用動態(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。利用stata13.0、Eviews7.0進行計量經(jīng)濟學實驗操作，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)村貧困水平指標之間的關系，為今后的有關研究提供借鑒。同時，根據(jù)所得的計量結(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。

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

中圖分類號：F830.5 文獻標識碼：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)濟第三極。環(huán)渤海地區(qū)的五個省份，人口數(shù)量巨大，除兩個直轄市外，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)村人口對金融知識的認知水平有待提高，對于農(nóng)村金融風險多采取回避態(tài)度，他們大多采取的金融活動只有存款，因此，鼓勵與引導他們充分利用閑散資金進行多種金融活動成為農(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、鼓勵農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè)，實現(xiàn)“錢生錢”，還可以充分調(diào)動資金流動，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)濟注入了新鮮血液，對全面建設小康社會的目標實現(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際和理論價值。

通過國內(nèi)外學者對農(nóng)村小微金融的實證研究對比可以發(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，大部分人認為農(nóng)業(yè)貸款對減貧有促進作用，少部分人認為影響微弱，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)濟區(qū)，結(jié)合我國的具體情況，以跨越20年的五省動態(tài)面板數(shù)據(jù)為樣本進行分析。此外，選取有針對性的指標，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?。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)機械總動力等指標，對其中部分數(shù)據(jù)進行取比值等操作構(gòu)建指標，然后對所有指標取對數(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。實證分析時采取小數(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，實證分析部分采用的數(shù)據(jù)也是該指標取對數(shù)之后的數(shù)值。另外一個內(nèi)生解釋變量選擇農(nóng)村農(nóng)業(yè)貸款量（RPG），在實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)貸款的代表指標之一，實證分析部分采用的數(shù)據(jù)是該指標取對數(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）兩個對農(nóng)民生活有顯著影響的指標，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要求的變量個數(shù)恰好識別，控制變量個數(shù)設定為兩個。

1.2 實證分析

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間效應，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代表五個省份， t代表1996—2015的20年。在進行回歸之前，首先需要對模型以及數(shù)據(jù)進行檢驗，檢驗結(jié)果在5%的顯著性水平下均顯著。經(jīng)過LM檢驗，拒絕混合回歸模型;經(jīng)過豪斯曼檢驗，固定效應模型的效果優(yōu)于隨機效應模型，所以應選擇固定效應模型。

對OLS回歸系數(shù)進行修正之后的全面FGLS估計結(jié)果在5%的顯著性水平下拒絕原假設，說明回歸系數(shù)可信?；貧w系數(shù)除了農(nóng)村GDP指標，其余指標均在5%的顯著性水平下顯著，農(nóng)村GDP指標在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，即會較大程度地增加農(nóng)民貧困程度，這與預想存在較大差異，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。不平穩(wěn)的回歸會導致結(jié)果存在誤差，因此上述混合OLS回歸結(jié)果可信度較低，因此進一步采用GMM進行廣義矩估計。

由于數(shù)據(jù)的不平穩(wěn)，加之前面的估計值只是建立在長面板的基礎上進行的分析，考慮的僅僅是固定效應，固定效應會造成回歸參數(shù)的偏差，因此接下來采用動態(tài)面板對回歸參數(shù)進行更為準確的估計，運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，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)之間的關系，在建立計量經(jīng)濟學模型的基礎上，以北京、天津、遼寧、河北、山東五個省份為樣本，選取1996—2015年面板數(shù)據(jù)，運用混合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，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，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，還是遠遠不夠的，提高農(nóng)民生活水平，還需要其他各方面的支持，比如政府財政支持、農(nóng)業(yè)技術(shù)革新、農(nóng)業(yè)機械動力等，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)合時代大背景，在實證檢驗的基礎上，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，要將其他各領域的金融產(chǎn)品也帶到農(nóng)村，比如針對于自然、人為災害的農(nóng)業(yè)保險、林業(yè)保險、林業(yè)貸款、漁業(yè)保險、漁業(yè)貸款等，還有針對于大宗商品規(guī)避風險的期權(quán)、期貨等產(chǎn)品，創(chuàng)設完善的農(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)會有短期的上升，在這段時間，政府的財政政策就顯得尤為重要，它可以在短期內(nèi)彌補可支配收入不足的問題，消除農(nóng)民的后顧之憂。此外，科學技術(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。各省應充分利用北京、天津等地先進的技術(shù)，加大農(nóng)業(yè)科技方面的重視力度，采取高校對接、設備下鄉(xiāng)、科學家下鄉(xiāng)、增加農(nóng)業(yè)機械動力、改良化肥等政策，改善農(nóng)民生產(chǎn)方式，縮減生產(chǎn)風險，增大生產(chǎn)效率，增加農(nóng)作物產(chǎn)量。

參考文獻

Ariel Ben Yishay， Andrew Fraker， Raymond Guiteras， Giordano Palloni， Neil Buddy Shah， Stuart Shirrell， Paul Wang， Microcredit and willingness to pay for environmental quality： Evidence from a randomized-controlled trial of finance for sanitation in rural Cambodia， Journal of Environmental Economics and Management， Available online 25 November 2016， ISSN 0095-0696.

Gashaw Tadesse Abate， Shahidur Rashid， Carlo Borzaga， Kindie Getnet， Rural Finance and Agricultural Technology Adoption in Ethiopia： Does the Institutional Design of Lending Organizations Matter？， World Development， Volume 84， August 2016， Pages 235-253， ISSN 0305-750X.

G. Dorfleitner， S. Just-Marx， C. Priberny， What drives the repayment of agricultural micro loans？ Evidence from Nicaragua， The Quarterly Review of Economics and Finance， Volume 63， February 2017， Pages 89-100， ISSN 1062-9769.

傅鵬，張鵬.農(nóng)村金融發(fā)展減貧的門檻效應與區(qū)域差異——來自中國的經(jīng)驗數(shù)據(jù)[J]. 當代財經(jīng)，2016（06）.

高遠東，張衛(wèi)國.中國農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的減貧效應研究[J].西南民族大學學報（人文社會科學版），2014（12）.

師榮蓉，徐璋勇，趙彥嘉.金融減貧的門檻效應及其實證檢驗——基于中國西部省際面板數(shù)據(jù)的研究[J].中國軟科學，2013（03）.

蘇靜，胡宗義.農(nóng)村金融減貧的直接效應與中介效應——基于狀態(tài)空間模型和中介效應檢驗的動態(tài)分析[J].財經(jīng)理論與實踐，2015（04）.

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