■王永倉，王小華

一、引言

“三農(nóng)”問題是關(guān)系國計民生的重要問題，實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興既要解決資金從哪里來的問題，更要設(shè)法提高資金的使用效率。財政金融作為“三農(nóng)”資金來源的主要渠道，在提高農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平和促進農(nóng)民收入增長方面有著重要的作用。雖然在過去相當長的一段時期，農(nóng)村地區(qū)面臨財政投入不足、金融發(fā)展滯后等問題。但隨著國家經(jīng)濟實力增強，我國對“三農(nóng)”問題的關(guān)注增強，各級政府部門積極采取措施引導(dǎo)資金流入農(nóng)村，財政金融對“三農(nóng)”的投入強度大幅提高，支持力度不斷增強。全國農(nóng)林水事務(wù)財政支出由2004 年的1694 億元上升到2018年的2.08 萬億元，占財政支出比重由不足6%提升到近年的11%以上。金融對“三農(nóng)”的信貸服務(wù)大幅提升，2018 年金融機構(gòu)全口徑涉農(nóng)貸款余額達到32.68 萬億元，占各項貸款余額的24%。農(nóng)業(yè)保險發(fā)展迅猛，保險保費收入從2007年的53.33億元上升到2018年的572.65億元，年均復(fù)合增長24.10%，參保農(nóng)戶以及承保農(nóng)作物品種和面積都有很大提升。隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的推進，財政金融支農(nóng)的力度將會進一步加強，如何提高財政支農(nóng)資金的使用效率，促進農(nóng)民收入持續(xù)增長將是一個重要問題。評估財政金融支農(nóng)的增收效果，探討財政金融支農(nóng)影響農(nóng)民收入增長的相互作用機制，有助于優(yōu)化財政金融支農(nóng)安排，強化支農(nóng)資金管理，提高資金使用效率，對建立健全促進農(nóng)民收入增長的長效機制和實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興具有較強的理論意義和應(yīng)用價值。

二、文獻綜述

（一）財政支農(nóng)與農(nóng)民收入增長

財政支農(nóng)政策是政府干預(yù)農(nóng)業(yè)最直接的方式之一，財政支農(nóng)資金通過改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件和支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營項目，進而提升農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力、促進農(nóng)民收入增長。但也有學(xué)者認為中國財政支農(nóng)資金存在投入不足和使用效率低下的問題。溫濤和王煜宇（2005）認為中國農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展存在資金投入不足和使用效率低下的雙重瓶頸，簡單的財政支農(nóng)資金注入并沒有促進農(nóng)民收入增長。李燕凌和歐陽萬福（2011）對2004—2006年縣鄉(xiāng)政府財政支農(nóng)的研究表明，縣鄉(xiāng)政府財政支農(nóng)的功能覆蓋面較窄，對農(nóng)民收入不敏感。王朝才（2011）認為中國財政支農(nóng)資金零星地分散在各部門，資金分散使用及效率低下的現(xiàn)象尤為突出。汪海洋等（2014）認為中國各項財政農(nóng)業(yè)支出效率相對較低，且缺乏長效機制保障支農(nóng)資金的使用效率，各項財政支農(nóng)資金對農(nóng)民增收的正向拉動作用不明顯。

（二）農(nóng)村金融與農(nóng)民收入增長

現(xiàn)代金融理論認為金融是經(jīng)濟增長的核心，金融發(fā)展通過集聚資源、便利交易、分散風(fēng)險等途徑，改善資源跨時空配置效率，促進經(jīng)濟發(fā)展和福利水平的提高。但也有學(xué)者認為這種促進作用具有局限性和區(qū)域異質(zhì)性，黃壽峰（2016）采用空間面板分位數(shù)分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融僅在高分位點對農(nóng)民收入增長有促進作用。阮貴林和孟衛(wèi)東（2016）基于省級面板數(shù)據(jù)的研究表明農(nóng)業(yè)保險能夠顯著促進東、中部地區(qū)農(nóng)民收入增長，對西部地區(qū)農(nóng)民的收入增長效應(yīng)不明顯。石文香和陳盛偉（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。也有很多研究表明發(fā)展中國家缺乏完善的金融體系，農(nóng)村金融的配置是無效的。賈春新（2000）認為中國金融發(fā)展僅僅是通過金融資產(chǎn)規(guī)模的增長重新分配社會財富，對提高金融資源配置效率和收入增長沒有作用。溫濤和王煜宇（2005）認為農(nóng)村金融發(fā)展抑制了農(nóng)民收入增長。余新平等（2010）分析了中國1978—2008年時間序列數(shù)據(jù)，結(jié)果表明農(nóng)村貸款、農(nóng)業(yè)保險收入和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款抑制了農(nóng)民收入增長。雷澩和郭蘇文（2016）認為中國農(nóng)村金融體系效率水平較低，金融資源配置失衡，農(nóng)村金融的這種低效率抑制了農(nóng)民增收，加劇了農(nóng)民貧困，拉大了城鄉(xiāng)收入差距。

（三）財政金融協(xié)同與農(nóng)民收入增長

農(nóng)民收入持續(xù)增長離不開財政金融支持，在“支農(nóng)”建設(shè)中，財政支農(nóng)與金融支農(nóng)各有分工，相互補充。如何充分發(fā)揮財政金融的職能，實現(xiàn)支農(nóng)資金有效協(xié)同也是很多學(xué)者關(guān)注的重要問題。部分學(xué)者關(guān)注財政金融支農(nóng)本身的協(xié)同程度，姜松等（2013）采用DEA—Malmquist 指數(shù)與GARCH 模型分析了中國1985—2009 年的省級面板數(shù)據(jù)，結(jié)果表明中國財政金融支農(nóng)的協(xié)同效率存在“集簇性”“非對稱性”以及長短期演化存在差異的特征。韓占兵（2014）研究發(fā)現(xiàn)財政金融的協(xié)同效率水平呈東中西依次遞減的態(tài)勢，中國的財政金融支農(nóng)總體上尚未形成協(xié)同發(fā)展的良性框架。部分學(xué)者則直接討論財政金融支農(nóng)影響農(nóng)民增收的協(xié)同效應(yīng)。彭克強（2008）利用1987—2007 年的時間序列數(shù)據(jù)，認為財政金融支農(nóng)處于“單干”式的嚴重割裂狀態(tài)，需要將兩者有機結(jié)合起來，發(fā)揮各自的比較優(yōu)勢，提高資金使用效率，促進農(nóng)民收入增長。胡宗義等（2014）研究財政金融支農(nóng)結(jié)構(gòu)與農(nóng)村經(jīng)濟增長的非線性效應(yīng)，結(jié)果表明財政金融支農(nóng)的最優(yōu)結(jié)構(gòu)比重為3.502，多數(shù)省份沒有達到最優(yōu)比重。黃壽峰（2016）基于1997—2013年中國省級面板數(shù)據(jù)的分析表明，財政金融支農(nóng)的協(xié)同作用對農(nóng)民收入增長的影響不明顯。

（四）財政支農(nóng)對金融支農(nóng)的撬動效應(yīng)

在研究財政金融支農(nóng)協(xié)同效應(yīng)時，有學(xué)者認為財政資金通過金融途徑投入農(nóng)業(yè)，有利于提高資金的配置效率（董曉林等，2016），整合財政金融資源，提升財政支農(nóng)撬動金融支農(nóng)的杠桿效應(yīng)是必要的（冉光和，2009）。財政支農(nóng)撬動農(nóng)村金融可以分為傳統(tǒng)路徑和新型路徑，傳統(tǒng)路徑主要是通過利息補貼、費用獎勵及稅收減免等方式給予金融機構(gòu)提供支持，新型路徑體現(xiàn)為政府聯(lián)合金融機構(gòu)、民間資本等機構(gòu)成立擔?；?、風(fēng)險補償基金等。董曉林等（2016）基于交易成本的視角，認為財政支農(nóng)通過降低農(nóng)村金融的交易費用，激勵金融機構(gòu)釋放更多的支農(nóng)資金；但不同路徑降低交易費用的類型不同，進而導(dǎo)致撬動金融資金的效應(yīng)存在差異；此外，政府部門與金融機構(gòu)之間的委托代理問題也會影響財政支農(nóng)對金融支農(nóng)資金的撬動效應(yīng)，通過對安徽省的案例分析表明，創(chuàng)新型路徑的金融資金轉(zhuǎn)化效率更高，效果更強。也有研究認為在財政支農(nóng)資金不足、財政支農(nóng)體系不健全的情況下，金融機構(gòu)承擔了大量本該財政承擔的職能，影響農(nóng)村金融發(fā)展的可持續(xù)性。王桂堂（2005）認為改革開放以來，由于財政實力過多地被削弱以及城鄉(xiāng)公共產(chǎn)品配置不合理，導(dǎo)致過分倚重商業(yè)性金融的支農(nóng)作用而弱化了財政對農(nóng)村政策性金融的支持。謝平和徐忠（2006）基于貴州的調(diào)查數(shù)據(jù)分析，認為在貧困地區(qū)公共財政未能發(fā)揮應(yīng)有的作用，導(dǎo)致健全的金融體系無法建立，將農(nóng)村金融作為支農(nóng)工具，進一步扭曲了農(nóng)村金融體制，只有讓公共財政發(fā)揮應(yīng)有的作用才能形成商業(yè)可持續(xù)的農(nóng)村金融體制。王朝才（2011）認為分散的財政資金不能形成合力，更不能撬動民間資金投入。趙洪丹和朱顯平（2015）進一步指出在財政支農(nóng)體系不完善和財政支農(nóng)資金嚴重不足的情況下，農(nóng)村金融機構(gòu)承擔了大量本該有財政承擔的職能，導(dǎo)致金融機構(gòu)無法可持續(xù)經(jīng)營，很難完成服務(wù)“三農(nóng)”的重任。

（五）文獻評述

關(guān)于財政支農(nóng)、農(nóng)村金融與農(nóng)民收入增長的理論及應(yīng)用研究成果已經(jīng)較為豐富，為探索財政金融支農(nóng)的增收效應(yīng)和作用機制提供了理論借鑒和邏輯起點，但是現(xiàn)有文獻也存在以下幾點不足：一是考察金融支農(nóng)的農(nóng)民增收效應(yīng)時大多基于農(nóng)業(yè)貸款這一指標，對農(nóng)戶貸款、農(nóng)村貸款及農(nóng)業(yè)保險的關(guān)注相對不足。二是關(guān)于財政支農(nóng)與金融支農(nóng)的協(xié)同分析相對較少，以及缺乏從實證的角度檢驗財政支農(nóng)撬動涉農(nóng)信貸、農(nóng)業(yè)保險進而促進農(nóng)民增收的效應(yīng)。

自2007年起，中國農(nóng)業(yè)保險有了快速發(fā)展，各省農(nóng)業(yè)保險統(tǒng)計資料較為完整。此外，隨著涉農(nóng)貸款統(tǒng)計制度的完善，自2009 年起各省涉農(nóng)信貸有了完整的統(tǒng)計資料，包括涉農(nóng)貸款、農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)村貸款和農(nóng)戶貸款的詳細數(shù)據(jù)。本文充分利用這些詳細統(tǒng)計資料，將財政支農(nóng)、涉農(nóng)信貸和農(nóng)業(yè)保險納入統(tǒng)一分析框架，利用面板數(shù)據(jù)模型檢驗其對農(nóng)民的增收效應(yīng)及互動機制。與現(xiàn)有文獻對照，本文可能的創(chuàng)新在于充分利用最新的涉農(nóng)貸款和農(nóng)業(yè)保險統(tǒng)計資料，同時實證檢驗了涉農(nóng)信貸、農(nóng)業(yè)保險和財政支農(nóng)的農(nóng)民增收效應(yīng)，并考察了財政金融間的協(xié)調(diào)效應(yīng)和中介作用機制。此外，還討論了財政支農(nóng)、農(nóng)業(yè)貸款的農(nóng)民增收效應(yīng)在金融危機前后的差異。

三、模型設(shè)定、變量說明與估計方法

（一）模型設(shè)定

1.財政金融支農(nóng)與農(nóng)民收入增長

基于總量生產(chǎn)函數(shù)的分析框架，將財政支農(nóng)、金融支農(nóng)作為生產(chǎn)要素投入，構(gòu)建反映財政支農(nóng)、金融支農(nóng)與農(nóng)村經(jīng)濟產(chǎn)出的生產(chǎn)函數(shù)：

其中，Y 表示經(jīng)濟產(chǎn)出，K 表示資本存量，L表示勞動投入，H 表示人力資本，G 表示財政支農(nóng)，F(xiàn)表示金融支農(nóng)?？紤]到目前中國城鎮(zhèn)化水平僅達到60%，農(nóng)村勞動力還存在剩余的現(xiàn)實情況，為了重點考察財政支農(nóng)、金融支農(nóng)對農(nóng)村經(jīng)濟產(chǎn)出的影響，參照溫濤和王煜宇（2005）、王定祥等（2009）及余新平等（2010）的處理方法，對農(nóng)村勞動力投入施加一個容量限制，即有：

令m=（L）θ表示農(nóng)村經(jīng)濟的最大產(chǎn)出能力。一旦農(nóng)村經(jīng)濟達到最大勞動容量，生產(chǎn)將達到規(guī)模收益恒定的條件，此時農(nóng)村經(jīng)濟的產(chǎn)出將取決于資本投入、人力資本、財政支農(nóng)和金融支農(nóng)。由式（1）和式（2）可得：

對（3）式進行全微分，即有：

結(jié)合中國金融支農(nóng)的實際情況，本文選擇涉農(nóng)信貸、農(nóng)業(yè)保險保費收入與農(nóng)業(yè)增加值的比值作為衡量金融支農(nóng)的指標，分別用SNXD和NYBX表示，即有：

將式（5）取全微分后帶入式（4），即有：

考慮到城市化（CSH）、貿(mào)易開放對（MYKF）和工業(yè)化水平（GYH）對農(nóng)民收入增長的影響，將其作為控制變量引入式（7），從而可以得到本文的基本計量模型：

其中，NI表示農(nóng)民人均收入增長，β0表示常數(shù)項，β6表示城市化的邊際收入，β7表示貿(mào)易開放的邊際收入，β8表示工業(yè)化的邊際收入，ε表示隨機誤差項。

借鑒余新平等（2010）的做法，用農(nóng)戶投資（NHTZ）來代替資本增長dK，則式（8）可以變形為：

其中，人力資本（H）、財政支農(nóng)（G）、涉農(nóng)信貸（SNXD）、農(nóng)業(yè)保險（NYBX）、城市化（CSH）、貿(mào)易開放（MYKF）、工業(yè)化（GYH）的變化都能影響農(nóng)民收入（NI）增長。由于差分變量只是水平變量前后期的差值，不難證明上述變量的水平值也存在穩(wěn)定關(guān)系。對各水平變量取對數(shù)，可以得到分析財政支農(nóng)、金融支農(nóng)影響農(nóng)民收入增長的實證模型：

其中，i表示省份，t表示時間，μi表示個體效應(yīng)，εit表示隨機項。

2.財政金融支農(nóng)影響農(nóng)民增收的協(xié)同效應(yīng)

財政金融的有效協(xié)同方能促進經(jīng)濟增長和居民增收已是經(jīng)濟界都認同的原理。財政金融支農(nóng)的協(xié)同是指基于財政金融的功能不同而導(dǎo)致的分工匹配。為了檢驗協(xié)同作用對農(nóng)民收入增長的影響，本文在式（10）分別引入lnSNXDit×lnGit、lnNYBXit×lnGit，可得到協(xié)同效應(yīng)分析的面板計量模型：

在式（11）和式（12）中，如果a1、a2顯著大于零，則表明涉農(nóng)信貸、農(nóng)業(yè)保險、財政支農(nóng)在促進農(nóng)民增收方面存在正向的協(xié)同效應(yīng)。

3. 財政支農(nóng)、金融支農(nóng)影響農(nóng)民增收的中介效應(yīng)

合理利用財政資金撬動金融資金投入也是促進農(nóng)民收入增長的重要手段。為了檢驗財政支農(nóng)撬動金融支農(nóng)資金供給，進而促進農(nóng)民收入增長的作用機制，借鑒溫忠麒和葉寶娟（2014）關(guān)于中介效應(yīng)的分析思路，建立如下中介效應(yīng)計量模型：在式（13）—（15）中COV 表示一組控制變量，即農(nóng)戶投資（lnNHTZ）、人力資本（lnH）、城市化（lnCSH）、貿(mào)易開放（lnMYKF）和工業(yè)化水平（lnGYH）。

（二）變量選取與估計方法

1. 被解釋變量：農(nóng)民收入（NI）。采用扣除價格因素后的農(nóng)村居民人均純收入來衡量農(nóng)民收入水平，農(nóng)民純收入等于總收入扣除獲得收入時發(fā)生的費用，符合農(nóng)民增收的內(nèi)涵（盧飛等，2017）。由于自2013 年起，農(nóng)村人均收入的統(tǒng)計由農(nóng)村居民人均純收入變更為農(nóng)村居民人均可支配收入，因此2013—2017 年的農(nóng)民收入用農(nóng)村居民人均可支配收入替代。

2.核心解釋變量：財政支農(nóng)（G）和金融支農(nóng)（F）。關(guān)于財政支農(nóng)，在本文研究的樣本期間，中國財政支出的分類指標體系發(fā)生變化，為了使各期數(shù)據(jù)具有可比性，借鑒黃紅光等（2018）的處理方式，財政支農(nóng)支出的內(nèi)涵如下：2000—2002 年的財政支農(nóng)支出為支援農(nóng)村生產(chǎn)支出、農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)支出、農(nóng)林水利氣象等各部門事業(yè)費及財政補貼性支出四者之和，2003—2006年為農(nóng)業(yè)支出、林業(yè)支出、農(nóng)林水利氣象等各部門事業(yè)費三者之和，2007—2017 年為財政農(nóng)林水事務(wù)支出。關(guān)于金融支農(nóng)，涉及到存款、信貸、保險、期貨、擔保等多個方面。在早期的實證文獻中大多采用了農(nóng)業(yè)貸款這一指標，但是在農(nóng)村產(chǎn)業(yè)多樣化、經(jīng)營主體多元化、農(nóng)戶經(jīng)營及就業(yè)活動差異化等背景下，雖然涉農(nóng)貸款總體上衡量了信貸對“三農(nóng)”的支持力度，但無法具體反應(yīng)對“農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)戶”的支持力度。自2007年起，我國的農(nóng)業(yè)保險也有長足的發(fā)展，省級層面的數(shù)據(jù)較為完備。基于上述分析，本文從信貸和農(nóng)業(yè)保險兩個方面衡量金融支農(nóng)力度。其中，涉農(nóng)信貸包括全口徑涉農(nóng)貸款（SNDK）這一涉農(nóng)信貸總量指標，以及農(nóng)業(yè)貸款（NYDK）、農(nóng) 村 貸 款（NCDK）和 農(nóng) 戶 貸 款（NHDK）三個分類指標；農(nóng)業(yè)保險則使用農(nóng)業(yè)保險保費收入（NYBX）來衡量。

3. 控制變量。借鑒已有文獻，本文對以下可能影響農(nóng)民收入增長的變量進行控制：農(nóng)戶投資（NHTZ），采用扣除住宅投資后的農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資衡量農(nóng)戶生產(chǎn)性投資水平；人力資本（H），采用農(nóng)村6 歲以上人口平均受教育年限衡量農(nóng)村人力資本水平；城市化（CSH），采用城鎮(zhèn)常住人口占常住總?cè)丝诘谋戎睾饬砍鞘谢M程；貿(mào)易開放（MYKF），采用按當年平均匯率換算為人民幣的進出口總額占GDP 的比值來衡量；工業(yè)化程度（GYH），采用工業(yè)增加值占GDP的比重衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的情況。

本文采用了中國除港澳臺及西藏以外的30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)，所有數(shù)量來源于《新中國六十年統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村金融服務(wù)報告》《中國保險統(tǒng)計年鑒》以及Wind 數(shù)據(jù)庫。為平滑數(shù)據(jù)波動性，對各變量取自然對數(shù)，變量的描述性統(tǒng)計如表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計

按照面板數(shù)據(jù)模型通常的處理方法，采用固定效應(yīng)模型（FE模型）和隨機效應(yīng)模型（RE模型）進行估計，并根據(jù)Hausman 檢驗的結(jié)果確定模型的具體形式。本文所用30個省份的面板數(shù)據(jù)，時間跨度在9—18 年之間，對可能存在的序列相關(guān)、截面相關(guān)、異方差問題，采用SCC 模型進行修正，采用工具變量GMM、LIML 和2SLS 方法對內(nèi)生性問題進行控制，采用交互效應(yīng)和中介效應(yīng)模型分析財政支農(nóng)和金融支農(nóng)的互動對農(nóng)民收入增長的影響。

四、實證結(jié)果分析

（一）財政金融支農(nóng)與農(nóng)民收入增長

根據(jù)上文的理論分析，財政支農(nóng)與金融支農(nóng)在影響農(nóng)民收入增長方面可能存在相互聯(lián)系的機制，為了規(guī)避這種聯(lián)系帶來的偏差，本文分別將財政支農(nóng)與金融支農(nóng)帶入模型進行估計，Hausman檢驗拒絕隨機效應(yīng)模型，因此采用固定效應(yīng)SCC模型來修正FE模型。表2報告了基于式（10）的固定效應(yīng)SCC 模型（FE/SCC）估計結(jié)果。模型（1a）和（1b）表明無論是全樣本期間（2000—2017 年）還是金融危機以后（2009—2017）財政支農(nóng)對農(nóng)民收入的彈性系數(shù)顯著為正，且金融危機后的彈性系數(shù)大于全樣本期間的彈性系數(shù)。模型（2a）和（2b）顯示在全樣本期間（2000—2017年）農(nóng)業(yè)貸款對農(nóng)民收入增長的彈性系數(shù)為正，通過10%的顯著性水平檢驗。金融危機后（2009—2017年）農(nóng)業(yè)貸款的彈性系數(shù)略大，且通過1%的顯著性水平檢驗。模型（3）—（6）表 明 農(nóng) 村 貸 款（lnNCDK）、農(nóng) 戶 貸 款（lnNHDK）、涉農(nóng)貸款（lnSNDK）和農(nóng)業(yè)保險（lnNYBX）對農(nóng)民收入的彈性系數(shù)顯著為正。財政支農(nóng)、涉農(nóng)信貸及農(nóng)業(yè)保險有助于促進農(nóng)民收入的增長。此外，農(nóng)村貸款、農(nóng)戶貸款、農(nóng)業(yè)貸款的增收效應(yīng)均小于涉農(nóng)貸款，可以推斷“三農(nóng)”貸款以外的其他涉農(nóng)貸款對農(nóng)民收入增長的促進作用可能更強。

表2 財政金融支農(nóng)與農(nóng)民收入增長（FE/SCC）

控制變量估計結(jié)果顯示，農(nóng)戶投資（lnNHTZ）的彈性系數(shù)較小，且符號不穩(wěn)定，僅在模型（2a）和（2b）中通過10%的顯著性檢驗；人力資本（lnH）在所有模型中的彈性系數(shù)為正，且至少通過5%的顯著性水平檢驗；城鎮(zhèn)化（lnCSH）在所有模型中彈性系數(shù)為正，且均通過1%的顯著性水平檢驗；貿(mào)易開放（lnMYKF）的彈性系數(shù)幾乎為負，在模型（1a）和（2a）中均通過1%的顯著性檢驗；工業(yè)化（lnGYH）的系數(shù)符號為負，且均通過1%的顯著性水平檢驗。

為驗證上述估計結(jié)果的穩(wěn)健性，采用財政支農(nóng)和涉農(nóng)信貸、農(nóng)業(yè)保險各自的滯后項作為工具變量，運用過度識別的廣義矩估計法（GMM）、有限信息最大似然估計法（LIML）和兩階段最小二乘法（2SLS）進行穩(wěn)健性估計，以緩解可能因遺漏變量、反向因果以及解釋變量測度誤差等導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，表3 匯報了GMM估計結(jié)果。模型（1a）—（1b）的內(nèi)生性檢驗在1%的水平上拒絕原假設(shè)，說明財政支農(nóng)的內(nèi)生性顯著存在，因此使用工具變量的估計結(jié)果更為準確。弱工具變量檢驗的F值大于10，表明不存在弱工具變量問題。Hansen—J檢驗統(tǒng)計量的P值大0.2，表明不能拒絕過度識別原假設(shè)。這些檢驗結(jié)果表明工具變量滯后期的選擇是恰當?shù)?。GMM估計結(jié)果表明無論是全樣本期間還是金融危機后，財政支農(nóng)的系數(shù)都通過1%的顯著性檢驗，與對應(yīng)的固定效應(yīng)SCC模型相比，GMM估計回歸系數(shù)明顯提高，這說明內(nèi)生性問題低估了財政支農(nóng)對農(nóng)民收入增長的影響。此外，國際金融危機后的增收效應(yīng)依然強于全樣本期間。同理可知，模型（2a）和（5）的內(nèi)生性檢驗分別在5%和1%的水平上決絕原假設(shè)，說明內(nèi)生性問題顯著存在，而模型（2b）—（4）和模型（6）的內(nèi)生性問題相對較輕。模型（2a）—（6）弱工具變量檢驗F 值均大于10，Hansen—J 檢驗P 值大于0.1，表明可以接受過度識別原假設(shè)，滯后工具變量的選擇是恰當?shù)?。模型?a）和（2b）表明，對內(nèi)生性進行控制后，農(nóng)業(yè)貸款（lnNYDK）系數(shù)變大通過10%的顯著性檢驗，全樣本期間的彈性系數(shù)與金融危機后幾乎相當。模型（3）—（6）的估計結(jié)果均表明，農(nóng)村貸款（lnNCDK）農(nóng)戶貸款（lnNHDK）、涉農(nóng)貸款（lnSNDK）和農(nóng)業(yè)保險（lnNYBX）的系數(shù)均通過1%的顯著性檢驗。涉農(nóng)貸款和農(nóng)業(yè)保險的彈性系數(shù)相對于固定效應(yīng)SCC模型有所提高，內(nèi)生性問題可能低估了涉農(nóng)貸款和農(nóng)業(yè)保險的農(nóng)民增收效應(yīng)；農(nóng)戶貸款的彈性系數(shù)與固定效應(yīng)SCC 模型的估計結(jié)果相當，內(nèi)生性問題對農(nóng)戶貸款的農(nóng)民增收效應(yīng)影響較?。晦r(nóng)村貸款的彈性系數(shù)小于固定效應(yīng)SCC模型的估計結(jié)果，內(nèi)生性問題可能高估了農(nóng)業(yè)貸款的農(nóng)民增收效應(yīng)。基于LIML 和2SLS 的估計結(jié)果與GMM 估計結(jié)論基本一致（由于篇幅限制，沒有報告估計結(jié)果），說明工具變量估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表3 財政金融支農(nóng)與農(nóng)民收入增長（工具變量GMM）

固定效應(yīng)SCC 模型的估計結(jié)果表明財政支農(nóng)、涉農(nóng)信貸和農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入增長具有顯著的促進效應(yīng)，采用工具變量法對內(nèi)生性處理后，依然不改變模型的基本結(jié)論。相對于全樣本期間估計結(jié)果，國際金融危機后財政支農(nóng)對農(nóng)民收入增長的彈性系數(shù)明顯更大，表明財政支農(nóng)對農(nóng)民的增收效應(yīng)得到增強，受益于“精準扶貧”“精準脫貧”等一系列政策的支持，農(nóng)民從財政支農(nóng)中獲取的收益明顯提高。全樣本期間的估計結(jié)果還表明，農(nóng)業(yè)貸款的增收效應(yīng)相對較弱，在多數(shù)模型中僅通過10%的顯著性檢驗，這一情況在金融危機后并沒有得到改善①由于缺乏金融危機前農(nóng)村貸款、農(nóng)戶貸款和涉農(nóng)貸款的詳細資料，農(nóng)業(yè)保險的強勢發(fā)展也起于2007年，因此本文僅討論農(nóng)業(yè)貸款的增收效應(yīng)在金融危機后的變化。②為檢驗關(guān)于金融危機后財政支、農(nóng)業(yè)貸款增收效應(yīng)變化的判斷的可靠性，引入時間虛擬變量T，令金融危機前T=0，金融危機后T=1，將財政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)貸款分別與T相乘，得到lnG×T和lnNYDK×T，將T、lnG×T、lnNYDK×T分別帶入相應(yīng)模型進行估計。結(jié)果表明lnG×T的系數(shù)顯著為正，lnNYDK×T的系數(shù)不顯著（限于篇幅，沒有匯報相應(yīng)的估計結(jié)果），進一步證實了本文的上述觀點。。此外，全口徑涉農(nóng)貸款的增收效應(yīng)明顯強于農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)村貸款和農(nóng)戶貸款，僅就增加農(nóng)民收入而言直接增加對“三農(nóng)”的貸款供給，并非提高農(nóng)民收入的最佳路徑，其他類型的涉農(nóng)貸款對農(nóng)民的增收效應(yīng)可能更強。造成這種情況的原因可能與“三農(nóng)”領(lǐng)域經(jīng)營活動的低收益性和高風(fēng)險有關(guān)。并且受到“三農(nóng)”金融服務(wù)成本高、風(fēng)控難等因素的影響，政府主導(dǎo)的金融支農(nóng)模式很難具有持續(xù)性，其運作效率并不高。農(nóng)業(yè)保險的增收效應(yīng)不及涉農(nóng)貸款和財政支農(nóng)，這是因為農(nóng)業(yè)保險的功能在于提供保障，減少損失，保持農(nóng)業(yè)經(jīng)營者收入的穩(wěn)定性。

表4 財政金融支農(nóng)影響農(nóng)民收入增長的協(xié)同效應(yīng)（FE/SCC）

（二）財政金融支農(nóng)影響農(nóng)民收入的協(xié)同效應(yīng)

財政支農(nóng)、金融支農(nóng)由于各自功能不同，在解決“三農(nóng)”問題的過程中需要充分發(fā)揮各自的職能，協(xié)調(diào)搭配，密切配合，以促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展、提高農(nóng)民收入增長。為檢驗財政支農(nóng)與涉農(nóng)信貸、財政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)保險的協(xié)同作用對農(nóng)民收入的影響，遵循一般文獻的處理方法，對交互項進行標準化處理，然后將交互項和相應(yīng)的主變量同時引入式（11）和式（12）進行估計，表4報告了固定效應(yīng)SCC 模型估計結(jié)果。模型（1a）—（4）表明農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)村貸款、涉農(nóng)貸款與財政支農(nóng)的交互項（lnNYDK×lnG、lnNCDK×lnG、lnSNDK×lnG）系數(shù)不顯著，農(nóng)戶貸款和財政支農(nóng)的交互項（lnNHDK×lnG）系數(shù)顯著為負數(shù)，農(nóng)戶貸款和財政支農(nóng)的交互作用在一定程度抑制了農(nóng)民收入增長。需要注意的是農(nóng)業(yè)貸款和財政支農(nóng)的交互項在全樣本期間的系數(shù)為正，在金融危機后為負，財政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)貸款的協(xié)同效應(yīng)并沒有得改善，如模型（1a）和（1b）所示。模型（5）的交互項系數(shù)（lnNYBX×lnG）系數(shù)為正，通過10%的顯著性檢驗，財政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)保險的協(xié)同作用在一定程度上有助于農(nóng)民收入提高。為檢驗上述結(jié)果的穩(wěn)健性，將農(nóng)機和化肥使用情況加入控制變量組（限于篇幅，沒有報告估計結(jié)果），估計結(jié)果與上述結(jié)論基本一致。

協(xié)同效應(yīng)的估計表明，財政支農(nóng)與涉農(nóng)貸款的交互項系數(shù)不顯著，總體上財政支農(nóng)與涉農(nóng)信貸的協(xié)同作用沒有有效促進農(nóng)民收入增長，二者在促進農(nóng)民收入增長方面存在協(xié)同效率低下的問題。從分類回歸結(jié)果來看，財政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)貸款、財政支農(nóng)與農(nóng)村貸款的協(xié)同作用對農(nóng)民增收的影響不顯著，財政支農(nóng)與農(nóng)戶貸款的協(xié)同作用在一定程度上抑制了農(nóng)民收入增長。財政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)保險的協(xié)同作用在一定程度上促進農(nóng)民收入增長。在當前階段，雖然財政支農(nóng)、各項涉農(nóng)信貸、農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民增收的效應(yīng)較為明顯，但是彼此之間的協(xié)同效應(yīng)依然存在不足，尤其是財政支農(nóng)和涉農(nóng)信貸對農(nóng)民增收的影響總體上依然處于“單干”狀態(tài)。雖然社會各界均意識到財政支農(nóng)與金融支農(nóng)的協(xié)同方能促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展和農(nóng)民收入增長，并進行了很多有益探索。但現(xiàn)實是兩者協(xié)同推進的最佳結(jié)合點并未找到，金融財政化及財政金融化的現(xiàn)象時有發(fā)生，總體上依然尚未形成有效的協(xié)同機制，在某些情況下甚至出現(xiàn)相互抵消的局面，削弱了對農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展及農(nóng)民收入增長的支持力度。

（三）財政金融支農(nóng)影響農(nóng)民收入增長的中介效應(yīng)

通過中介效應(yīng)模型來分析財政支農(nóng)撬動金融支農(nóng)資金投入進而影響農(nóng)民收入的作用機制。根據(jù)中介效應(yīng)的分析方法（溫忠麟和葉寶娟，2014），表2 的模型（2a）—（6）報告了基于式（13）的估計結(jié)果，表5 的模型（1）—（5）和模型（6）—（10）分別報告了基于式（14）和式（15）的估計結(jié)果。模型（1）—（5）的估計結(jié)果顯示，財政支農(nóng)（lnG）對農(nóng)業(yè)貸款（lnNYDK）、農(nóng)村貸款（lnNCDK）、農(nóng)戶貸款（lnNHDK）、涉農(nóng)貸款（lnSNDK）和農(nóng)業(yè)保險（lnSNBX）的彈性系數(shù)為正，且均通過顯著性水平檢驗，表明了財政支農(nóng)顯著撬動了涉農(nóng)信貸和農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展。模型（6）的估計結(jié)果顯示，財政支農(nóng)（lnG）與農(nóng)民收入的彈性系數(shù)為0.399，且通過1%的顯著性水平檢驗，但是農(nóng)業(yè)貸款（lnNYDK）的彈性系數(shù)為負數(shù)，且未通過顯著性檢驗，因此財政支農(nóng)通過促進農(nóng)業(yè)貸款進而促進農(nóng)民收入增長的中介效應(yīng)可能不存在。模型（7）—（10）的估計結(jié)果顯示所有變量的估計系數(shù)均為正，且通過顯著性檢驗。這說明財政支農(nóng)通過促進農(nóng)村貸款、農(nóng)戶貸款、農(nóng)業(yè)保險進而帶動農(nóng)民增收的中介效應(yīng)是存在的，且表現(xiàn)為不完全的中介效應(yīng)。換句話說，財政支農(nóng)不僅能夠直接促進農(nóng)民收入增長，還能夠通過撬動農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)村貸款、涉農(nóng)信貸及農(nóng)業(yè)保險的供給進而促進農(nóng)民增收。將農(nóng)機和化肥使用情況引入控制變量組的穩(wěn)健性估計結(jié)果依然沒有改變模型的基本結(jié)論（限于篇幅限制，沒有匯報估計結(jié)果）。

表5 中介效應(yīng)檢驗（FE/SCC）

五、結(jié)論及啟示

本文建立了總量生產(chǎn)函數(shù)模型，實證檢驗了財政金融支農(nóng)對農(nóng)民增收的影響及互動機制。研究結(jié)論如下：一是財政支農(nóng)、涉農(nóng)信貸和農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入增長都有積極作用，農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)村貸款和農(nóng)戶貸款的增收效應(yīng)明顯弱于全口徑涉農(nóng)貸款。二是從時間差異看，金融危機后財政支農(nóng)的增收效應(yīng)得到明顯提高，農(nóng)業(yè)貸款的增收效應(yīng)則無顯著差異。三是財政支農(nóng)、涉農(nóng)信貸、農(nóng)業(yè)保險在促進農(nóng)民增收方面存在協(xié)同效率不足的問題。財政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)保險的協(xié)同作用有助于農(nóng)民收入增長；財政支農(nóng)與涉農(nóng)信貸并沒有形成有效的協(xié)同效應(yīng)，實際上，財政支農(nóng)與農(nóng)戶貸款的交互作用在一定程度上抑制了農(nóng)民收入增長。四是從機制看，財政支農(nóng)通過撬動農(nóng)村金融服務(wù)增加從而有利于農(nóng)民收入增長。具體路徑表現(xiàn)為：財政支農(nóng)促進了農(nóng)村貸款、農(nóng)戶貸款、涉農(nóng)貸款及農(nóng)業(yè)保險進而促進農(nóng)民增收。財政支農(nóng)能夠撬動農(nóng)業(yè)貸款，但并不能因此有效促進農(nóng)民增收。

當前財政金融支農(nóng)仍然面臨一些難題，財政金融支農(nóng)服務(wù)與“三農(nóng)”的實際需求相比仍有很大的空間，財政金融支農(nóng)之間的有效協(xié)同機制亟待完善。要進一步健全財政金融支農(nóng)政策體系，加強農(nóng)村金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，優(yōu)化財政金融資金投向，提高財政支農(nóng)、涉農(nóng)信貸和農(nóng)業(yè)保險對“三農(nóng)”的服務(wù)能力。完善“三農(nóng)”財政投入保障機制，整合各項財政支農(nóng)資金，優(yōu)化資金投入結(jié)構(gòu)，規(guī)范資金的投入渠道，加強財政支農(nóng)的資金的監(jiān)督管理。擴大農(nóng)村金融服務(wù)的覆蓋面和服務(wù)領(lǐng)域，加大金融服務(wù)產(chǎn)品和服務(wù)技術(shù)創(chuàng)新力度，增強對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和新產(chǎn)業(yè)的支持力度，切實提高金融服務(wù)“三農(nóng)”的效率。明晰政府與市場邊界，整合財政金融資源，繼續(xù)完善農(nóng)村財政金融的互動機制，實現(xiàn)財政支農(nóng)、涉農(nóng)信貸和農(nóng)業(yè)保險的功能互補和有效協(xié)同；創(chuàng)新財政引導(dǎo)金融支農(nóng)路徑，充分利用財政資金的撬動金融支農(nóng)的杠桿作用以帶動金融支農(nóng)資金的高效投入，助推三次產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，提高農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量、促進農(nóng)民收入可持續(xù)增長和城鄉(xiāng)經(jīng)濟融合發(fā)展。