摘 要：運用2014—2021年四川省面板數(shù)據(jù)，分別構建靜態(tài)面板和動態(tài)面板選擇系統(tǒng)，用GMM 方法對涉農信貸和農業(yè)保險與農村居民收入之間的作用機制進行分析，結果表明：農戶參加儲蓄對收入增長具有顯著正向影響，申請貸款會在當期促進收入增長，后期因面臨還款壓力而使收入降低，參加農業(yè)保險通過增強風險意識和享受防災服務而支持收入增長，獲得農險賠款在短期內與收入負相關，但長期內可促進收入水平提升。

關鍵詞： 涉農信貸；農業(yè)保險；面板數(shù)據(jù)；GMM模型

中圖分類號：F842.6 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2023）01-0026-08

一、引言及文獻綜述

農業(yè)是天然的弱質行業(yè)，農業(yè)生產容易遭受各類外界約束和風險襲擾，資金瓶頸、自然災害是影響農業(yè)投資的關鍵因素，成為制約農業(yè)擴大生產和農民穩(wěn)定增收的重要障礙。中央一號文件指出，抓好農業(yè)穩(wěn)產和農民增收，是確保農業(yè)高質量發(fā)展、保障糧食安全的前提與基礎。據(jù)統(tǒng)計，2019年我國各種自然災害共計造成1.3億人次受災、農作物絕收258．5萬公頃、農業(yè)直接經濟損失2644.6億元。金融具有天然的社會屬性，涉農信貸是農村經濟增長的重要資金來源，農業(yè)保險是轉移農業(yè)風險的重要手段，兩者相互作用，共同促進農業(yè)產出和農民收入增加，因此，涉農信貸和農業(yè)保險對農村居民收入影響的研究一直是理論界和實務界關心的熱點問題。

（一）涉農信貸對農村居民收入影響綜述

關于涉農信貸與農村居民收入方面的研究，國外研究成果主要有信貸約束、信貸供給和降低貧困等觀點。20世紀90 年代孟加拉國小額信貸成功后，涉農信貸對居民收入的影響逐漸成為熱門課題。在緩解信貸約束方面，Adetiloye（2012）研究發(fā)現(xiàn)，農業(yè)信貸通過傳統(tǒng)資本路徑提升農民的投資和經營能力，有效緩解信貸約束緊張并最終促進農業(yè)產出和農民增收［1］。在增加信貸供給方面，Burgess和Pande（2005）分析了農村居民參與金融活動的影響，結果顯示金融機構網點每增加 1% ，農村居民貧困概率降低 0.34%［2］；Greenwood和Jovanovic（1990）發(fā)現(xiàn)金融服務與經濟增長的關系符合McKinnon等人的經濟發(fā)展觀，隨著農村金融發(fā)展，低收入群體將享受完善的金融服務，貧富差距將逐漸縮?。?，4］。在降低貧困方面，Swain Floro（2011）利用截面數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)微型金融的風險應對機制可以提升低收入群體的風險抵抗能力，顯著降低貧困脆弱性［5］。

國內研究主要聚焦支持脫貧攻堅和促進投資消費兩方面。王海燕和岳華等（2022）研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的發(fā)展能顯著提升家庭創(chuàng)業(yè)意愿，這種作用主要通過緩解家庭信貸約束、信息約束和金融約束來實現(xiàn)。同時，數(shù)字金融對家庭創(chuàng)業(yè)的促進效果在中西部地區(qū)農村低收入家庭更為明顯［6］。 尹志超和郭沛瑤等（2020）運用CHFS（2011—2017）數(shù)據(jù)，研究精準扶貧對農戶信貸的影響，發(fā)現(xiàn)精準扶貧政策使得貧困戶獲得農業(yè)信貸的概率提高1.93%，獲得農業(yè)信貸的規(guī)模提高20.43%［7］。公茂剛和張梅嬌（2020）采用“滲透性+可接觸性+效用性”三維矩陣構建農村金融包容度指標，發(fā)現(xiàn)金融包容性整體呈上升趨勢［8］。上述文獻對涉農信貸和農民收入之間的影響進行了多方檢驗。

（二）農業(yè)保險對農村居民收入影響綜述

Hart和Babcock（2015）認為艾奧瓦州的農業(yè)保險計劃提供經濟增加值1.6億美元，其中 50%以保險金形式賠償給參保農戶［9］。國內學者中，葉明華（2015）、張偉（2019）發(fā)現(xiàn)農業(yè)保險可以提高農作物的產量，進而提高農戶收入水平；楊春玲和周肖肖（2010）、孫朋和陳盛偉（2011）認為農業(yè)保險是農村居民收入的格蘭杰因素，農業(yè)保險對農村居民收入具有促進作用［10，11］；費清和江生忠等（2018）對322個地級市2007—2015年數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)農業(yè)技術進步和農業(yè)保險保障對農民收入具有正向作用［12］；庹國柱和張峭（2018）認為農業(yè)保險是促進農業(yè)穩(wěn)定最重要的風險管理制度，在加速推進農業(yè)現(xiàn)代化的背景下，應正確樹立農業(yè)保險的政策目標，保障農戶收入穩(wěn)定增長［13］。

然而，Siamwalla和Valdes （1986）認為農業(yè)保險在出現(xiàn)規(guī)模效應之前，難以幫助農村居民充分分散風險［14］；Glauber等（2002）、O’Donoghue等（2007）認為農業(yè)保險在增加農業(yè)產量的同時，不一定會使農村居民收入提高，對農民增收的效應并不顯著［15，16］。周穩(wěn)海和趙桂玲等（2014）發(fā)現(xiàn)保費支出對農村居民收入影響顯著為負，賠款對農村居民收入影響顯著為正［17］。祝仲坤和陶建平（2015）發(fā)現(xiàn)參加農業(yè)保險導致農戶管理水平下降，對農戶收入具有顯著負向作用，保費補貼對農戶收入具有顯著正向作用［18］。關于農業(yè)保險與居民收入之間的研究眾說紛紜，在市場尚未成熟之前，研究成果未能形成一致。

（三）“涉農信貸+農業(yè)保險”對農村居民收入影響綜述

關于涉農信貸和農業(yè)保險兩種金融模式的聯(lián)動，學界給出新的理論觀點和政策解釋。Miranda和Gonzalez-Vega（2010）認為如果沒有農業(yè)保險的幫助，遭遇自然災害會影響家庭對農業(yè)生產的投資并阻礙新技術運用，使得發(fā)展中國家的窮人缺乏擺脫貧困的積極性［19］。Giné和Townsend等（2008）研究了印度小型農場購買降雨保險的合同設計和制度特征，發(fā)現(xiàn)保費支出與收入之間的相關性較低、家庭財富總量增加、信貸約束程度降低［20］。

林凱旋（2020）認為資本逐利避險的特性與農業(yè)生產高風險低收益相矛盾，需要銀?；訌母旧辖鉀Q金融與農業(yè)之間的供需錯配［21］。張偉和黃穎等人（2020）認為農民遭受災害時，農業(yè)信貸會導致農民收入下降，農業(yè)保險則顯著提高災害條件下的農民收入，應以農業(yè)保險為主、涉農信貸為輔［22］。孫繼國和王倩等（2020）認為正規(guī)金融可以有效化解農業(yè)風險，35歲以上、非貧困戶、西部地區(qū)作用更顯著［23］。蔣遠勝和徐光順（2019）指出保險賠款是傳統(tǒng)信貸以外最為重要的資源補充，生產方式多元化需要農村金融機構提供一站式服務［24］。廖樸等人（2019）認為單獨信貸產品的扶貧效果接近零，保險能夠幫助閾值以上人群擺脫潛在貧困， “信貸 + 保險”能解決深度貧困問題［25］。劉素春和智迪迪（2017）發(fā)現(xiàn)農業(yè)保險與農業(yè)信貸存在中度耦合，兩者相互依賴共同提高農民收入水平［26］。上述學者已在“涉農信貸+農業(yè)保險”的交叉領域做出銀?；拥内厔菖袛啵芯砍晒C實農業(yè)保險對涉農信貸的補充作用，兩者融合可以更好地促進農村居民收入增長。

關于“涉農信貸+農業(yè)保險”的研究呈現(xiàn)以下特點。一是由于我國農業(yè)保險起步較晚，運行時間較短，關于農業(yè)保險與農民增收之間的研究缺乏系統(tǒng)支撐，研究結論存在相悖之處；二是通過農村金融聚焦脫貧攻堅政策的文獻較多，但脫離精準脫貧這一特定政策，如何更加有效地保障農村金融供給、建立支持增收長效機制的研究還較少；三是現(xiàn)有研究多采用靜態(tài)論證，研究結論較為單調，容易存在計量方法上的偏誤；四是關于“信貸+保險”的耦合研究屬于前沿課題，研究成果較少，需要繼續(xù)深入開展理論與實證探索。

二、理論回顧和研究假設

（一）理論回顧

1.技術協(xié)同理論。涉農信貸是農村金融的基本職能。發(fā)放涉農貸款之后，金融機構通過受托支付、實地調查等手段完成貸后追蹤并保障資金安全，其間可以通過引進農業(yè)科技或優(yōu)惠政策幫助農民發(fā)展生產，從而為農民提供資金借貸以外的增值服務，產生技術協(xié)同效應。農業(yè)保險機構會在承保之后開展各類防災防損服務，化被動賠付為主動預防，通過引入農業(yè)科技降低生產者的風險損失概率，提高保險標的抗風險能力。

2.規(guī)模經濟理論。涉農信貸具有季節(jié)性特點，往往與農業(yè)生產保持同步，通過保障基層農戶的生產性資金需求，可以實現(xiàn)周而復始的資金循環(huán)。在精準對接生產者的資金需求以后，涉農信貸能夠幫助農戶實現(xiàn)規(guī)?；a，實現(xiàn)規(guī)模經濟和規(guī)模效益。農業(yè)保險則可幫助農戶降低風險損失預期，促使農戶在土地、資金和人力等約束條件下做出收益最高的生產決策，實現(xiàn)農業(yè)生產的規(guī)?；N養(yǎng)殖，發(fā)揮農業(yè)生產的規(guī)模效應，提升農戶規(guī)模化種養(yǎng)殖的積極性。

（二）研究假設

基于上述理論，為深入分析涉農信貸和農業(yè)保險對農村居民收入的影響機理，本文提出以下研究假設：

假設1 涉農信貸與農村居民收入顯著正相關。金融服務于實體經濟，農村金融根植農村，涉農信貸增長有助于農村居民擴大再生產和提高消費水平，最終拉動居民收入增長，但應注意償還金融機構借款的壓力可能對農村居民收入造成的影響。

假設2 農業(yè)保險與農村居民收入顯著正相關。農業(yè)保險是除涉農信貸之外最主要的農村金融力量，為農村居民抵抗自然災害和價格波動導致的收入損失提供了重要保障，但應注意農業(yè)保險賠款與居民實際遭受的風險損失之間的差距。

假設3 根據(jù)前述分析，農村居民通過廣泛參與金融活動可以促進風險意識和理財意識的增強，進而通過科技紅利和風險投資影響農業(yè)產出，并最終表現(xiàn)為農村居民收入的持續(xù)增長，因此涉農存款和參加農業(yè)保險與農村居民收入之間具有嚴格的相關關系。

假設4 涉農貸款具有普惠性質，農業(yè)保險屬于政策性業(yè)務，兩者在短期內能夠使農戶掌握一定的資金用于生產和生活，但金融機構貸款需在未來償還，而保險賠款尚不足以彌補風險損失，因此兩種資金流入在短期和長期內存在互斥的相關關系。

三、指標選取和模型設計

（一）指標選取

1.農村居民人均收入（Y）。模型被解釋變量用農村居民人均可支配收入（Income）表示，包括工資性收入、經營性凈收入、財產性凈收入和轉移性凈收入，涵蓋從農林牧漁生產到外出務工、居家創(chuàng)業(yè)、零售批發(fā)等各類收入來源。

2.涉農信貸發(fā)展水平（RF，rural-finance）。模型核心解釋變量主要指標包括涉農存款（RF-deposit）和涉農貸款（RF-loan）。用涉農存款的當期（RF-deposit）和滯后一期（L.RF-deposit）分別表示農戶通過儲蓄獲得收入增長的長短期效應。用涉農貸款的當期（RF-loan）和滯后一期（L.RF-loan）分別表示農戶通過貸款資金擴大生產而獲得的收入增長。

3.農業(yè)保險發(fā)展水平（AI，agricultural insurance）。模型核心解釋變量主要指標包括保費支出（AI-premium）和賠款收入（AI-indemnity）①。兩項指標是衡量農業(yè)保險經營規(guī)模和效益的重要指標，數(shù)值越大表明農業(yè)保險發(fā)展水平越高。用保費支出（AI-premium）的當期和滯后一期（L.AI-premium）表示參加農業(yè)保險對農村居民風險態(tài)度的影響。用賠款收入的當期（AI-indemnity）和滯后一期（L.AI-indemnity）表示農村居民從農業(yè)保險獲得的風險補償。

4.人均耕地面積（Field）。此為模型控制變量，土地作為農村居民最重要的生產要素，在農村居民收入中占據(jù)重要位置，理論上該指標與農村居民收入呈正向關系。

5.人均資本投入（Capital）。此為模型控制變量，資本也是影響農業(yè)生產的重要因素，而農村居民用電量是比較常見的資本投入指標，理論上該指標與農村居民收入呈正向關系。

6.農業(yè)產業(yè)結構（Structure）。此為模型控制變量，產業(yè)結構是指一二三產業(yè)的比例構成，本文用農林牧漁業(yè)總產值占當?shù)貒裆a總值的比例表示。產業(yè)結構的持續(xù)優(yōu)化可促使剩余勞動力向二三產業(yè)轉移，從而提高居民收入。

（二）模型設計

基于Cobb-Douglas生產函數(shù)，將農村金融發(fā)展水平（RF）、農業(yè)保險發(fā)展水平（AI）作為核心解釋變量，將人均耕地面積（Field）、人均資本投入（Capital）、農業(yè)產業(yè)結構（Structure）作為控制變量，單獨或組合引入生產過程，率先建立靜態(tài)面板模型。模型表達式為：

ln yit=c+α1ln RFit+α2ln AIit+α3ln Fieldit+α4ln Capitalit+α5ln Structureit+λi+εt+μit i=［1，20］，t=［2014，2021］（1）

其中，yit表示第i個城市第t年的農村居民人均收入；RFit表示第i個城市第t年的涉農信貸發(fā)展水平，RFit-deposit表示涉農存款，RFit-loan表示涉農貸款；AIit 表示第i個城市第t年的農業(yè)保險發(fā)展水平，AIit-premium表示保費支出，AIit-indemnity表示賠款收入；c 為常數(shù)項，F(xiàn)ieldit、Capitalit、Structureit分別代表第 i 個城市第 t 年的人均耕地面積、人均資本投入和農業(yè)產業(yè)結構，λi和εt分別為個體效應和時間效應的虛擬變量，μit

為擾動項。

分別運用混合最小二乘（Pooled OLS）和固定效應（Fixed Effects）方法進行靜態(tài)面板估計，但靜態(tài)模型容易忽略被解釋變量的時間慣性并導致估計結果偏誤，因此在靜態(tài)模型基礎上，建立動態(tài)面板模型。模型表達式為：

ln yit=c+βln yi，t－1+α1ln RFit+α2ln AIit+α3ln Fieldit+α4ln Capitalit+α5ln Structureit+λi+εt+μiti=［1，20］，t=［2014，2021］（2）

其中，ln yi，t－1表示第 i 個城市第t-1年的農村居民人均收入，即被解釋變量的滯后一期，其余指標與靜態(tài)平衡面板保持一致。在動態(tài)面板模型估計方面，分別采用差分GMM和系統(tǒng)GMM方法進行，兩種方法均適用于時間較短的動態(tài)面板數(shù)據(jù)，克服靜態(tài)面板可能存在的內生偏誤，是目前較為常見的估計方法。

四、數(shù)據(jù)采集和描述性統(tǒng)計

（一）數(shù)據(jù)采集

截至2021年底，四川省共有農村居民5752.7萬人，是西部地區(qū)人口大省和農業(yè)大省。涉農信貸方面，農信社改制數(shù)量位居西部地區(qū)第一，涉農貸款余額連續(xù)8年實現(xiàn)增長。農業(yè)保險方面，政策性險種數(shù)量與規(guī)模雙居西部地區(qū)第一，地方特色險種、指數(shù)保險和收入保險成為重要補充。分別從統(tǒng)計部門和金融主管部門獲取2014—2021年四川省涉農信貸和農業(yè)保險的經營數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)來源的真實性，其他數(shù)據(jù)取自CSMAR以及四川省統(tǒng)計局、農業(yè)農村廳等部門。

（二）描述性統(tǒng)計結果

由于成都市的涉農信貸和農業(yè)保險發(fā)展水平與省內其余市（州）存在較大差異，為平滑數(shù)據(jù)指標，剔除成都市數(shù)據(jù)，僅選用其余20個市（州）的數(shù)據(jù)，并對相關數(shù)據(jù)取自然對數(shù)。變量描述如表1所示。本文使用STATA12.0為計量分析軟件。

五、實證檢驗

（一）涉農信貸發(fā)展水平對農村居民收入影響的檢驗

根據(jù)假設1，為檢驗涉農信貸對農村居民收入的影響，以農村人均收入（Income）作為被解釋變量，以人均涉農存款（RF-deposit）和人均涉農貸款（RF-loan）作為核心解釋變量（分別取當期和滯后一期），引入控制變量分別進行靜態(tài)面板和動態(tài)面板分析。實證結果見表2。

表2分別列出靜態(tài)面板和動態(tài)面板的結果。列（1）和列（2）不考慮滯后期影響，其中列（1）是混合OLS的結果，列（2）是固定效應回歸的結果，根據(jù)F檢驗和Hausman檢驗， F檢驗強烈拒絕原假設，固定效應優(yōu)于混合回歸。Hausman檢驗顯示固定效應優(yōu)于隨機效應。因此列（2）固定效應模型更有效。列（3）和列（4）是考慮滯后影響的動態(tài)結果，列（3）運用差分GMM，列（4）運用系統(tǒng)GMM，系統(tǒng)GMM的系數(shù)估計值與差分GMM較為接近，AR（2） P值顯示不存在二階自相關。但從Sargan檢驗來看，在10%顯著性水平上差分GMM存在過度識別問題，系統(tǒng)GMM則不存在，結果更加可靠。根據(jù)上述分析，列（4）系統(tǒng)GMM估計結果較列（1）～列（3）更加有效。從列（4）可知，人均涉農存款的當期（RF-deposit）和滯后一期（L.RF-deposit）、人均涉農貸款的當期（RF-loan）、人均耕地面積（Field）、人均資本投入（Capital）的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著，估計系數(shù)分別為0.1324、0.0885、0.1633、0.0721和0.0960。

（二）農業(yè)保險發(fā)展水平對農村居民收入影響的檢驗

根據(jù)假設2，為檢驗農業(yè)保險對農村居民收入的影響，以農村人均收入（Income）作為被解釋變量，以人均保費支出（AI-premium）和人均賠款收入（AI-indemnity）作為核心解釋變量（分別取當期和滯后一期），引入控制變量進行靜態(tài)和動態(tài)分析。結果見表3。

表3的結構與表2保持一致，在靜態(tài)模型中，通過F檢驗和Hausman檢驗確定固定效應模型較優(yōu)。動態(tài)模型中，AR（2） P值顯示差分GMM和系統(tǒng)GMM均不存在二階自相關，Sargan檢驗顯示5%顯著性水平上系統(tǒng)GMM優(yōu)于差分GMM。根據(jù)上述分析，系統(tǒng)GMM估計結果較其他模型更加有效。從列（4）可知，人均保費支出的當期（AI-premium）和滯后一期（L.AI-premium）、人均賠款收入的滯后一期（L.AI-indemnity）、人均耕地面積（Field）、人均資本投入（Capital）、農業(yè)產業(yè)結構（Structure）的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著，估計系數(shù)分別為0.0156、0.0107、0.0175、0.0693、0.2380和0.0616。

（三）涉農存款和保費支出對農村居民收入影響的檢驗

表4和表5分別從資金流出和資金流入角度進行組合分析。從資金流出角度，根據(jù)假設3，以農村人均收入（Income）作為被解釋變量，以人均涉農存款（RF-deposit）和人均保費支出（AI-premium）作為核心解釋變量（分別取當期和滯后一期），引入控制變量進行靜態(tài)和動態(tài)分析。具體結果見表4。

表4的結果支持系統(tǒng)GMM估計。從列（4）可知，人均涉農存款的當期（RF-deposit）和滯后一期（L.RF-deposit）、人均保費支出的滯后一期（L.AI-premium）、人均耕地面積（Field）、人均資本投入（Capital）、農業(yè)產業(yè)結構（Structure）的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著，估計系數(shù)分別為0.0878、0.0989、0.0166、0.0714、0.1842和0.0821。

（四）涉農貸款和賠款收入對農村居民收入影響的檢驗

從資金流入角度，將涉農信貸和農業(yè)保險進行組合檢驗對農村居民收入的影響。根據(jù)假設4，以農村人均收入（Income）作為被解釋變量，以人均涉農貸款（RF-loan）和人均賠款收入（AI-indemnity）作為核心解釋變量（分別取當期和滯后一期），引入控制變量分別進行靜態(tài)和動態(tài)分析。具體結果見表5。

表5結果顯示系統(tǒng)GMM結果更優(yōu)。從列（4）可知，人均涉農貸款的當期（RF-loan）和滯后一期（L.RF-loan）、人均賠款收入的當期（AI-indemnity）和滯后一期（L.AI-indemnity）、人均資本投入（Capital）、人均耕地面積（Field）均在1%水平上顯著，農業(yè)產業(yè)結構（Structure）的回歸系數(shù)在10%水平上顯著，相關系數(shù)分別為0.2579、-0.1267、-0.0137、0.0220、0.1197、0.0559和0.0338。

對比表2～表5，除表2列（4）涉農貸款的滯后一期和農業(yè)產業(yè)結構、表3列（4）農險賠款收入的當期和表4列（4）農險保費支出的當期4項指標與農村居民收入之間的關系不顯著之外，其余指標在系統(tǒng)GMM方法下均與農村居民收入之間存在顯著相關關系，且同一指標在不同組合中的正負方向保持一致。表2～表5結果還顯示，與農業(yè)保險相比，涉農信貸的兩項核心解釋變量與農村居民收入水平的相關系數(shù)更高，回歸結果也更顯著。

在涉農信貸方面，涉農存款的當期效應和滯后一期效應均為顯著正向，涉農貸款的當期效應為顯著正向、滯后一期效應為顯著負向。這表明，涉農存款的增加為居民帶來了收益并導致農村居民人均收入水平的實際增長，涉農存款在短期或長期內都是導致居民收入增長的格蘭杰因素。面向農戶發(fā)放涉農貸款時，當期可以促進農戶擴大生產規(guī)模并提高農村居民的人均收入，但在長期內農戶面臨貸款償還壓力，將導致農村居民收入的減少。

在農業(yè)保險方面，農業(yè)保險保費支出的當期效應和滯后一期效應均為顯著正向，農業(yè)保險賠款收入的當期效應為顯著負向、滯后一期效應為顯著正向。這表明，當農村居民通過繳納保費購買農業(yè)保險時，短期內可以增強農民的風險意識并吸引保險機構的防災防損推廣活動，長期內可以促使農業(yè)生產者增加科技投入、提升農業(yè)生產的抗風險水平，從而有效提升人均收入。當農業(yè)生產遭受損失獲得農業(yè)保險賠款時，短期內由于農險賠款收入不足以彌補保險事故造成的損失，農業(yè)生產者收入下降；長期來看由于農戶獲得保險賠款減少了對未來不確定性的擔憂，可以幫助農戶盡快恢復生產、擴大生產規(guī)模，從而有效增加農業(yè)產出并提高農村人均收入水平。

（五）模型檢驗

為保證結果穩(wěn)健，分別采用不同方法進行估計，包括OLS、FE、RE、差分GMM、系統(tǒng)GMM等，相關結果已經列示在表2～表5。不同方法得到的估計結果其正負方向和顯著性均保持同步，表明模型設定和研究結論是穩(wěn)健的。

異質性檢驗方面，采用分地域檢驗方法，將省內20個市（州）劃分為成都平原經濟區(qū)和非成都平原經濟區(qū)，部分結果如表6所示，核心解釋變量的系數(shù)大小保持同步。

六、結論和啟示

根據(jù)上述研究，得出以下結論：第一，涉農儲蓄與農村居民收入之間呈正相關，當居民通過貸款擴大生產規(guī)模、通過保險保障生產安全之后，無論短期還是長期，均能保持儲蓄與收入的同步增長。第二，涉農貸款作為普惠金融的重要內容，其投向和規(guī)模有助于生產者穩(wěn)步提升生產效率和水平，短期可以促使居民收入正常增長，并體現(xiàn)為涉農儲蓄和參保意愿的同步提升。第三，農業(yè)保險賠款收入短期不足以彌補農業(yè)生產者遭受的全部損失，一旦遭受保險事故，容易導致人均收入減少，表明農業(yè)保險賠付水平還較低。第四，農業(yè)保險雖在短期內無法為生產者提供足額保障，但通過參保和獲得賠款可以促使生產者增強風險意識、提升抗風險能力，從而幫助生產者利用貸款資金擴大再生產，通過產量增長和規(guī)模效益提升收入水平。

根據(jù)上述結論得出以下啟示：第一，大力發(fā)展農村金融，努力拓展涉農信貸的深度和廣度。加大金融機構政策指導，降低涉農貸款撥備覆蓋率，推廣無還本續(xù)貸模式，加強涉農貸款考核，釋放更多資金用于農業(yè)生產。第二，大力促進農業(yè)保險發(fā)展，持續(xù)提升農業(yè)保險覆蓋面和保障程度。在已有的財政補貼基礎上，優(yōu)化農業(yè)保險繳費結構，引導農業(yè)生產者通過主動參與農業(yè)保險來增強風險防范能力和防范水平。在三大主糧作物和主要養(yǎng)殖禽畜方面實現(xiàn)物化成本全覆蓋，努力提升農業(yè)保險“綠箱”政策的功能作用。第三，開展制度創(chuàng)新，探索農村金融融合式發(fā)展。在涉農貸款基礎上，實現(xiàn)農業(yè)保險與涉農信貸的有機結合，分階段推進貸款主體與參保主體的融合、貸款銀行與保險主體的融合、銀行監(jiān)管與保險監(jiān)管的融合，幫助農業(yè)生產者提高生產實力和風險抵抗力，降低貸款機構的不良損失風險，真正從風險融合和損失互補的角度增強農村金融支持農業(yè)生產的能力與水平。

注釋：

① "在農業(yè)保險專業(yè)術語中，保費通常是收入概念，賠款通常是支出概念。但從消費者角度來看，保費屬于資金流出，賠款屬于資金流入，故本文使用保費支出（AI-premium）和賠款收入（AI-indemnity）。

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（責任編輯：王鐵軍）

Dynamic Research on Rural Credit， Agricultural Insurance and Rural Residents’ Income

--An empirical test based on the perspective of capital flow

CHEN Wei，JIANG Yuansheng

（School of Economics，Sichuan Agricultural University ， Chengdu，Sichuan 611130，China）

Abstract：Based on the panel data of Sichuan province， this paper constructed a static panel model and a dynamic panel model respectively， and finally selects the systematic Generalized method of moments to make an empirical analysis of the mechanism of action between rural credit， agricultural insurance and farmers’ income. Results showed that the farmers’ participating in savings has significant positive effect on income growth， their loans will help income growth in the current and their loan repayment pressure will result in reducing their income; taking part in agricultural insurance will improve their risk consciousness and provide access to disaster service which support their income growth; and agriculture insurance indemnity will result in less income in the short term， but promote income level in the long term.

Key words：rural credit; agricultural insurance; panel data; GMM model

收稿日期： 2022-06-18

基金項目： 國家社會科學基金重點項目（20AJY011）；四川省軟科學重點課題（2019-RK00-00129-ZF）；2021四川省軟科學重點課題（21JDR0169）

作者簡介： 陳 ?。?985—），男，甘肅張掖人，四川農業(yè)大學經濟學院博士研究生，研究方向：農村金融、農業(yè)保險；蔣遠勝（1969—），男，湖南洪江人，經濟學博士，四川農業(yè)大學經濟學院教授，研究方向：農村金融、農村與區(qū)域發(fā)展。