财政投入和金融支持对农民农业增收贡献的比较

茹玉++林万龙

摘 要：基于2000～2013年省级面板数据，运用固定效应模型和分位数回归模型考察了财政投入和金融支持对提升农民农业收入的影响，并采用因素分解法比较两者对农民农业增收的贡献大小，继而通过两步固定效应回归、分组回归和替换变量回归三种方式检验结果的稳健性，均得出一致结果，即财政投入和金融支持均促进农业增收，其中财政投入贡献更大，此外大规模的土地投入和完善的基础设施建设也有利于农业收入提高。关键词： 农业增收；固定效应模型；分位数回归；因素分解；稳健检验中图分类号：F810.45

文献标识码： A

文章编号：1003-7217（2016）05-0081-07一、引言农业发展一直是国家重点关注的领域，如何提高农民收入更是重中之重。自2004年起中央1号文件连续12年聚焦到“三农”工作，国家财政也逐年加大对农村和农业的资金支持，为“三农”发展及农民收入增长提供了一定的保障，1985～2012年，三农支出从153.6亿元增加到12387.6亿元，增长79.65倍，而财政总支出从2004.25亿元增加到125953亿元，增长61.84倍，三农支出占财政总支出的比重从7.7%扩大到9.8%①。与此同时，农业生产的金融投入也在不断增加，1985～2012年，农业贷款余额从442.15亿元增加到27300亿元②，增长60.74倍。金融对农业投入的增加对农民增收同样发挥了积极作用。那么上述的财政和金融投入中，哪个因素在农民增收中的作用更大？陈义林研究发现，财政和金融支农均会对农民收入产生影响，但就效果而言，金融支农明显优于财政支农[1]。而刘涵则认为，公共财政的支持是促进农业发展和保障农民收益的主要手段，这是因为农业生产者往往收益不高，面临的自然风险等不确定性较大，在其生产过程中又涉及到农业基础设施等公共产品的外部性问题，在这种情况下政府通过财政投入支持农业就显得非常必要，财政支农可谓是国家调控农业生产、影响农民收入的一个基本工具[2，3]。还有学者认为个人投入对农民增收促进作用更强，如许庆等认为，农民的土地投入对收入影响最大[4]。王春超强调农户的家庭投资以及农民文化水平是解决农民增收的重要着眼点[5]。此外，还有很多学者就不同因素对农民不同收入来源的贡献进行了研究。比如，对于工资性收入，Lu（2006），娄世艳和李建民（2008）指出，农民个人的受教育程度对工资性收入影响最大[6，7]。徐增海以1990～2008年30个省市面板数据实证分析得出，非农就业是增加农民工资性收入的最主要途径[8]。而张占贞和王兆君的研究则发现，人均交通通讯支出比重对农民工资性收入贡献最大，农民个人受教育程度及非农劳动投入次之，而财政投入和农民个人固定资产投资的影响较弱[9]。对于家庭经营收入，陈艳和王雅鹏认为农产品价格和生产要素投入是农民家庭经营性收入增长的最主要原因[10]。纵观以往的研究，关于两类投入对农民农业收入影响的研究尚比较缺乏。目前，我国农村地区尚有一半以上农户的主要收入来源是农业，就全国来说，2012年，农业收入占农民纯收入的比重仍占34.39%，在农民收入构成中仍具有重要位置。因此，分析不同投入对农民农业收入的影响非常必要。基于此，本文采用2000～2013年省级面板数据，通过建立固定效应模型和分位数回归模型实证分析财政投入和金融支持对提高农民农业收入的影响，并比较两类投入对农民农业增收的重要程度，以期为未来更加合理有效地分配资源以及保障农业稳定生产和切实提高农民农业收入提供一定的政策依据。二、研究数据与研究方法（一）变量选择结合以往的研究，本文将影响农民农业收入的因素概括为四个方面，即财政投入、金融支持、农民个人投入和社会经济环境，财政投入和金融支持是本文重点考察的对象，农民个人投入和社会经济环境则作为控制变量加以讨论。其中：财政投入用人均财政支农支出表示③。从逻辑上分析，财政投入可能从两个方面影响农民农业收入，一方面，财政支农支出降低农业生产成本，加大财政对农业的支持可以鼓励农民生产从而拉动农业收入的增长[11，12]。而另一方面，财政的支持可能导致农民生产性投入减少，引起农业生产的边际效率下降，从而不利于农业收入的提升[13，14]。此外，如果大规模的财政支出促进了农业产出的大幅度增长，对于需求弹性较低的农产品来说，一旦产量增加，价格就会迅速下调，但需求增加有限，由此导致农民虽增产却不增收[15]。金融支持由人均农业贷款额表示。“贷款难”问题曾一度限制了农民的大规模生产进而抑制农民增收，随着国家多项惠农政策的出台，广大农村地区的金融机构开始逐步放宽对农民的借贷条件，一定程度上满足了农民的资金需求，从而促进农民加大生产进而提升收入。故从逻辑上推断，金融支持越大，农民贷款越容易满足，农民生产动力越强，农业收入增长越快[12]。农民个人的禀赋和投入也会对收入产生影响，因此在分析财政和金融投入的贡献时，必须控制农民个人投入的影响。农民个人投入包括土地和劳动力投入，其中土地投入用人均农作物播种面积表示。农村劳动力包括农村劳动力的结构和农村劳动力素质，分别用乡村劳动力中从事第一产业劳动的人口比重和劳动力的文化水平表示[6，16-19]。理论上，土地投入越多、从事第一产业的劳动力越多、劳动力素质越高，农民获得的农业收入越高。而对于社会经济环境，农村产业结构和基础设施建设水平会影响农业收入[20]，分别用第一产业GDP比重和人均交通通讯支出比重表示[9]。此外，为控制政策变化的影响，本文将全面取消农业税政策作为一个制度因素加以考虑。另外，将省虚拟变量加入回归方程以控制地区间的其他差异。（二）数据来源本文以2000～2013年省级面板数据为研究样本，其中农民农业收入、人均财政支农支出、人均农业贷款额及人均GDP均以2000年为基期通过居民消费价格指数进行缩减调整为实际值，并取自然对数，以避免各数据的趋势性问题。此外，由于农业贷款这一变量的数据只涵盖2000～2008年，但是金融支持对农业收入影响较大，直接删去变量会造成回归结果有偏，故分别以包含金融支持和不包含金融支持两组样本进行回归并考察结果的稳健性。变量数据来源于《中国农村统计年鉴》、《中国区域统计年鉴》、《新中国60年统计资料汇编》、历年省级统计年鉴以及国家统计局等，部分数据经计算整理而得。具体变量选择及数据描述情况如表1。（三）模型设定本文将采用多元线性回归模型和分位数回归模型。模型表示如下：三、实证分析结果（一）多元线性回归及因素分解本文基于2000～2013年省级面板数据展开实证研究，而面板数据通常采用混合模型、固定效应模型和随机效应模型。混合模型假设不存在个体异质效应，即所有个体的回归方程拥有共同的截距和斜率。而固定效应模型和随机效应模型考虑个体异质因素，其中固定效应模型假定截距项与解释变量存在相关关系，而随机效应模型认为截距项与解释变量间不相关。就本文来说，由于不同省之间存在着自然和气候条件等不可观测因素的差异，这些因素又一定程度上影响农民农业收入，因此运用固定效应模型或随机效应模型[22]。在回归中，经过Hausman检验发现，固定效应模型更为适合。综上分析，将财政投入和金融支持依次加入方程进行回归（结果如表2）。总体来看，财政投入和金融支持均显著促进农民农业增收。此外，土地投入及基础设施建设水平对农业增收也有非常积极的影响，且作用显著。下面以回归结果3为例，具体分析财政投入和金融支持的影响，并利用因素分解法计算出两个因素的作用大小，从而找出影响农民农业增收的最为重要的因素。财政支农促进农业增收，是影响农民农业增收的众多因素中最重要的因素之一。由回归结果可知，当财政投入每增加1%时，农业收入增加0.1481%，且由因素分解结果可知，相比金融支持，财政支农对农业增收的作用更大。由此可以说明，财政投入确实大幅地提高了农民农业收入，参照农业发达国家的财政支农规模④，未来我国可考虑继续加大对农业的财政投入 [23]。金融支持对农业增收有显著促进作用，尽管金融支农的贡献较弱，但是农业贷款依然有效地帮助农民提升了农业收入，因而未来可以考虑进一步出台优惠政策，鼓励农村金融机构增加农业贷款规模，从而促进农民收益提高。个人投入中人均农作物播种面积显著提高农民农业收入。而劳动力文化水平对农业收入的影响并不显著，这可能是因为对于大多数农民来说，农业生产更多凭借农民的生产经验，与农民的受教育水平关系不大；也可能存在其他原因，这需要进一步研究。基础设施建设水平对农民农业收入的影响显著为正。基础设施发达的地区，农民的交通通讯条件便利，农产品的销售更加畅通，农产品销量更多，并且农产品流通的成本更低，从而农业收入增长更快。综上来看，财政投入和金融支持对农业增收都有显著的积极影响，并且财政支农的贡献更大。未来政府可以考虑继续加大对农业的资金支持、改进金融服务水平和投入力度、鼓励土地规模化经营以及改善落后地区的基础设施建设水平，从而保障农民农业收入持续稳步提升。（二）分位数回归及因素分解考虑到自然和气候条件等不可测因素对农民农业收入可能造成的影响，在分位数回归时控制了省虚拟变量，回归结果如表3。可以看出，财政投入对提升农民农业收入的影响仍然显著为正，且作用较大，特别是在农业收入较高的地区，财政投入对农业增收的边际效果更加明显，由此形成良性循环，即财政投入促进农业增收，农业增收反过来更大幅度地推进这种关系，这进一步肯定了财政支农的积极作用。此外，金融支持、土地投入和基础设施建设在农业增收中也具有积极的效果，而其他因素的作用与固定效应回归结果类似，在此不再赘述。（三）稳健性检验从上述固定效应回归和分位数回归结果可知，财政投入和金融支持在提升农民农业收入中发挥了非常重要的作用。为了进一步验证结果的可靠性，从以下三个方面进行稳健性检验：1.考虑内生性。从逻辑上推断，财政支农支出的规模有可能受到农民收入多少的影响，一方面，财政投入可能倾向于贫困群体，这是因为政府参与主要目的之一是扶贫济弱以实现整体发展，从理论上可以认为政府更倾向于弱势地区和弱势群体，也就是说，对于农民收入较低的地区，政府更有可能加大投入，鼓励这部分农民积极生产从而提高收入水平；相反，对于农民收入较高的地区，政府则会减少投入。另一方面，财政投入也可能更愿意选择富裕群体，这可能与发达地区的资源需求和资源获取能力有关，越是发达的地区，农民的生产规模越大，生产科技化水平越高，因而生产所需投资越多，这就越需要政府的支持，并且这些地区往往因为收入水平更高而拥有更大的资源获取能力，从而更容易获得财政支持。如果事实果真如此，无论是正向还是负向影响，都会造成本文中因变量（农民农业收入）和自变量（人均财政支农支出）互为因果关系，引起内生性问题⑤，从而导致回归结果不准确。为此，在假设内生性存在的情况下，采用两步固定效应回归的方法重新分析财政投入对农民农业增收的影响。第一阶段首先以人均财政支农支出为因变量进行回归，根据第一阶段的回归结果，求出人均财政支农支出的拟合值作为工具变量代替其实际值重新放入方程，进行第二阶段回归，由此消除可能存在的内生性问题。根据以往学者的研究结果，财政支农支出可能受到经济发展水平、产业结构、基础设施建设水平、金融发展水平等多因素的影响[24，25]，故本文选取人均GDP、第一产业GDP比重、人均交通通讯支出比重、人均农业贷款额、人均农作物播种面积、农民人均纯收入回归人均财政支农支出，为避免这一阶段的内生性问题，在第一阶段回归中将所有自变量滞后一期放入方程，根据回归结果求得人均财政支农支出的拟合值，并将其代入原方程进行第二阶段回归。2.分组回归。按人均财政支农支出从小到大排序，均等分组。在回归中笔者分别试验了分3组和分2组的情况，两个回归结果均表明财政支农支出越多，农业收入提升越快。但是，由于其他变量存在局部数据缺失问题，分3组导致财政投入较高水平的组样本量较少，故表4仅列出分2组的回归结果，即人均财政支农支出小于403元和人均财政支农支出大于403元的两组子样本，它们分别代表低水平财政投入和高水平财政投入两种情况。3.替换变量。用财政支农支出比重（即财政支农支出占财政总支出的比重）替代人均财政支农支出，重新回归原方程，结果见表4。

由表4可知，无论是否考虑内生性，财政投入对提升农民农业收入的影响都是显著为正的，并且考虑内生性情况下边际效果更加突出。另外，分组回归和替换变量回归也都得到同样的结果，由此证实了结果的稳健性，即财政投入对农民农业收入增长至关重要，因此政府增加对农业的财政投入是明智的举措。此外，金融支持、土地投入和基础设施建设依然促进农业增收，但是在高水平财政投入下土地投入和基础设施建设的这种作用并不明显，这可能是因为在高财政投入地区，农民农业收入提升更多地依靠财政支持，而有限度地扩大土地投入和改善基础设施建设水平影响并不大。而关于劳动力文化水平的作用，可以看出，在低水平财政投入下，文化程度高的农民获得的农业收入更高，而高水平财政投入下，劳动力文化水平高反而不利于农业收入增长，这可能是因为当财政资金有限时，农民需要积极生产从而保障农业收入，这种情况下文化程度高会帮助农民增加生产效率从而提高农业收入；而当财政投入力度较大时，财政补贴的资金就可以抵消农民的土地成本，这种情况下文化程度高的农民可能将更多精力用于从事非农劳动，因而农业收入有所下降。综合来看，稳健性检验结果与前述固定效应回归结果基本一致，由此再次印证了财政投入和金融支持对促进农业增收是有积极影响的。四、结论一直以来，如何提高农民农业收入都是社会各界持续关注的焦点问题。为此，国家逐年加大财政投入支持农民生产从而提高农业收入。与此同时，金融支农的力度也在不断加大，进而促进了农业收入增长。然而，这两类投入究竟哪一因素对农业增收的贡献最大还无从得知。为此，以2000～2013年省级面板数据为样本，运用固定效应模型和分位数回归模型分析财政投入和金融支持对提升农民农业收入的影响，并通过因素分解的方法比较两者对农业增收的贡献大小，在此基础上采用考虑内生性的两步固定效应回归、分组回归和替换变量回归三种方法进行稳健性检验。结果表明，财政投入和金融支持均有效促进了农民农业增收，其中财政投入的贡献最大。此外，土地投入和基础设施建设对农民农业增收也是非常有利的。由此，今后政府可以继续加大对农业的财政投入、鼓励农村金融机构更大规模地放贷于民，从而促进农民农业收入提高。另外，实行土地规模化经营、改善基础设施建设水平等方式也是提高农民农业收入的有效途径。

注释：①数据来源：根据历年《中国农村统计年鉴》相关数据整理而得。②数据来源：《新中国60年统计资料汇编》、《2012年金融机构贷款投向统计报告》。③2002年以前，省级财政支农支出由支援农村生产支出、农业综合开发支出和农林水利气象等部门事业费构成；2002～2006年的财政支农支出由农业支出、林业支出和农林水利气象等部门事业费构成；2007～2012年的财政支农支出则由农林水事务费表示。虽然部门事业费等财政支出不能直接作用于农业增收，但是这部分支出通过激励相关部门工作人员改善农村生产生活环境从而间接影响农民农业收入水平，因而也将其视为财政支农的一部分。鉴于历年来财政支农支出统计口径发生了较大调整，在本文中仅讨论财政支农支出规模的影响，对于财政支农支出的各部分构成对农民农业收入的影响将在日后的研究中进一步讨论。④美国、英国和澳大利亚等农业发达国家财政支农投入相当于第一产业GDP的25%以上，日本、以色列等国财政支持农业的资金规模占到第一产业GDP的45%～95%，而作为发展中国家，印度、巴西等国的财政支农规模也超过了第一产业GDP的10%。⑤农民农业收入是农民收入中较为重要的组成部分，如果财政支农支出受到农民收入影响，而它反过来又影响农民农业收入，这就很有可能产生互为因果的内生性问题。参考文献：[1]陈义林. 我国财政支农与金融支农对农民收入的影响基于VAR模型的实证分析[J].改革与战略，2008，24（12）： 87-89.[2]刘涵. 财政支农支出对农业经济增长影响的实证分析[J].农业经济问题（月刊），2008，（10）： 30-35.[3]王亚芬，周诗星，高铁梅. 中国财政支持“三农”政策的影响效应研究[J].财经问题研究，2015，（9）： 85-92.[4]许庆，田士超，徐志刚，邵挺. 农地制度、土地细碎化与农民收入不平等[J].经济研究，2008，（2）： 83-92，105.[5]王春超. 增加农民收入的关键因素及主要对策以湖北省为例的研究[J].经济科学，2004，（1）： 17-29.[6]Lu Q，Miao SS.Farmer income differential in regions [J]. Chinese Geographical Science， 2006， 16（3）： 199-202.[7]娄世艳，李建民. 中国农村居民工资性收入影响因素实证研究尤其教育在其中的作用[J]. 教育与经济，2008，（3）： 8-13.[8]徐增海. 我国农民工资性收入波动及其环境因素的实证研究[J]. 中国软科学，2011，（6）：186-192.[9]张占贞，王兆君. 我国农民工资性收入影响因素的实证研究[J].农业技术经济，2010，（2）： 56-61.[10]陈艳，王雅鹏. 农民家庭经营性纯收入影响因素的贡献分析[J]. 农业技术经济，2004，（5）： 12-15.[11]Briggeman B C，Gray A W，Morehart M J，et al. A new U.S. farm household typology：implications for agricultural policy[J]. Review of Agricultural Economics，2007，29（4）： 765-782.[12]刘振彪. 我国财政支农支出促进农民收入增长的实证分析[J]. 财经理论与实践，2011，32（171）：63-67.[13]Kormendi R.Government debt，government spending and private sector behavior[J]. American Economic Review， 1983，73（5）：994- 1010.[14]Aschauer D A. Fiscal policy and aggregate demand [J] .American Economic Review， 1985， 75（1）：117- 127.[15]林毅夫. 促进农村发展的几点战略和政策思考[A].中国“三农”问题国际研讨会会议要报[C]. 2004：13-21.[16]林毅夫.中国的城市发展与农村现代化[J].北京大学学报（哲学社会科学版），2002，39（4）：12-15.[17]钟甫宁，顾和军，纪月清.农民角色分化与农业补贴政策的收入分配效应江苏省农业税减免、粮食直补收入分配效应的实证研究[J].管理世界，2008，（5）： 65-76.[18]Kan I，Kimhi A，Lerman Z.Farm output，nonfarm income and commercialization in rural georgia [J]. Journal of Agricultural and Development Economics，2006， 3（2）： 276-286.[19]辛岭，王艳华. 农民受教育水平与农民收入关系的实证研究[J].中国农村经济，2007，（1）：93-100.[20]王德文，蔡昉. 宏观经济政策调整与农民增收[J].中国农村观察，2003，（4）： 2-12.[21]Yu Q，Tsui K.Factor decomposition of subprovincial fiscal disparities in China[J]. China Economic Review， 2005，16（4）： 403-418.[22]Mendelsohn R，Basist A，Kurukulasuriya P，et al. Climate and rural income[J]. Climatic Change， 2007，81（1）：101-118.[23]李焕彰，钱忠好. 财政支农政策与中国农业增长：因果与结构分析[J].中国农村经济，2004，（8）： 38-43.[24]何振国. 中国财政支农支出的最优规模及其实现[J].中国农村经济，2006，（8）： 4-9，16.[25]孙红霞. 财政支农支出总量与最优支出规模的实证分析[J] .农村财政与财务， 2008， （5）： 16-19.（责任编辑：漆玲琼）