0普惠金融、网络普及度与农村收入增长关系探析

司有林

摘要：现选用了2007～2016年31个省级行政区十年的面板数据，基于门槛模型研究了普惠金融、网络普及度和农村收入增长三者的关系。现主要分析了普惠金融和农村金融发展现状，运用门槛回归方法与模型建立，得出了相应的结果，主要包括 门槛效应的显著性检验和门槛值置信区间;模型回归结果;回归结果分析等。

关键词：普惠金融;网络普及度;农村收入

中图分类号：F832.6    文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2019）10-0010-03

在党的十九大报告里，习近平总书记指出，农业、农村、农民问题是关系国计民生的根本性问题，必须始终把解决好“三农”问题作为全党工作重中之重。作为收入增长的重要助力，金融发展对于提高农民和农村小微企业收入，健全农业社会化服务体系，推动农业农村的现代化发展都有着重要意义。

作为当前金融改革的重要内容，普惠金融和金融科技在农村金融领域相辅相成。现从普惠金融的视角出发，考察在不同的科技水平（网络普及度）下，普惠金融对于农村收入增长的影响大小，以期对三者的关系有更加全面的认识。

一、发展现状

普惠金融体系（Inclusive Financial System）的概念最早由联合国在“2005年国际小额信贷年”提出。联合国认为，普惠金融的意义在于为弱势的家庭和小企业提供可负担的金融服务，以帮助他们提高收入和改善投融资环境。焦瑾璞（2010）认为，普惠金融体系应当具备四个特征。家庭和企业可以在合理的价格下获得金融服务，金融机构要有完善健全的管理和监督制度，金融机构要能够提供可持续性的长期金融服务，金融机构应在良性竞争的基础上提供更加高效的金融服务。

纵观国内普惠金融的发展，我国的公益性小额信贷试验开始于20世纪90年代到21世纪初，这一时期的小额信贷一般来自政府和国际组织的支持。随着小额信贷的不断发展，商业银行和信用社等金融机构也逐渐加入到这一领域中来，使小额信贷业务逐渐规范化。2006年底，银监会放宽了农村地区金融机构的准入门槛，村镇银行和小额贷款公司的设立进一步完善了小额信贷的服务体系。

近年来，建立与完善全面的普惠金融体系在政策导向和制定层面受到了越来越多的重视。自2013年《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中明确提出“发展普惠金融”以来，各级政府和金融机构都在积极致力于推动普惠金融发展，不断完善普惠金融体系构建规划的具体路线。2015年底，国务院印发《推进普惠金融发展规划（2016～2020年）》，提出了到2020年使我国普惠金融发展水平居于国际中上游水平的发展目标。2017年5月，银监会发布了《关于印发大中型商业银行设立普惠金融事业部实施方案的通知》，指明商业银行设立普惠金融事业部的焦點要放在小微企业、“三农”、创业创新群体和脱贫攻坚等领域。

在普惠金融工作不断深化的同时，也应当看到当前我国农村金融工作面临的难点。首先，农村的金融资源分配仍存在不足。由于农村地区经济发展水平和基础设施建设较为落后，金融资源往往更多地向城镇倾斜。在涉农主体内部，马九杰等（2013）的研究指出，相较于农业龙头企业，普通农户和农业中小企业往往受到更强的信贷约束。而且越是在农村地区，金融机构越是集中于抢夺稀缺的优质客户，使得农村信贷出现了结构性的失衡。因此，无论是从城乡差距还是农村内部的角度来看，农村金融资源的分配仍有很大优化的空间。

其次，农村的信用体系尚不健全。农户和农村小微企业的征信信息收集难度和信息偏差均较大，这就对金融机构征信信息采集和管理提出了较高要求，而农村地区的金融机构受限于机构规模和业务水平，往往很难完成这样的工作。

最后，农村的金融产品种类不够丰富，亟需金融产品和工具的创新。一方面，由于金融资源向城镇和发达地区集中，我国金融机构针对农村和农业生产的金融产品种类还比较有限。另一方面，农业生产受限于自然条件，生产周期较长，且在农作物生长、收获和销售阶段均存在较大的不确定性，对农户来说，常规的银行信贷往往存在缺少质押品、贷款周期短且利率偏高等问题。因此，农村金融改革有必要结合农村生产的实际，将农业生产规律纳入到农村金融产品的设计中去。

对于上述问题，金融科技的不断进步不仅提供了更加便捷的征信数据分析手段，以及个人和小微企业的精细化管理方案，也使商业银行可以基于这些信息实现更加多样化的金融工具创新。因此，地区的科技发展水平，尤其是网络普及程度就成为了普惠金融业务能否有效发挥促进农村地区收入这一作用的关键要素。基于这一思想，现将利用2007～2016年的省级数据，建立以网络普及度为门槛变量，普惠金融发展水平为自变量，农村人均可支配收入为因变量的门槛模型对三者的相互关系进行分析。

二、方法与模型

（一）门槛回归方法

门槛回归的基本思想是基于某一变量（门槛变量）的取值，将数据划分为若干个不同的区间来分别进行回归分析。现选用的模型是Hansen（1999）所提出的固定效应面板门槛模型，该模型可以基于样本数据自身内生的确定门槛值和划分区间，从而避免了人为设定模型门槛值的误差，其基本形式如（1）式所示。

yit=μi+β'1xitI（qit≤γ）+β'2xitI（qit>γ）+eit   （1）

其中，i是个体下标，t是时间下标，μi是个体的固定效应，eit 是随机误差项，qit是门槛变量，γ是门槛值。若括号中的不等式满足，I取1，否则取0。xit是门槛依赖变量，即xit对yit的回归系数依赖于门槛变量qit的取值，β'1和β'2分别是在qit≤γ和qit>γ这两个区间下xit对yit的回归系数。

（二）模型建立

现研究的问题是在不同程度的网络普及度下，普惠金融对农村地区人均收入的提升作用。根据门槛回归的设定，模型如（2）式所示。

lnruralit=μi+β1inclfitI（internetit≤γ）+β2inclfitI

（internetit>γ）+βkXit+eit       （2）

其中，lnruralit、inclfit和internet分别表示t时期i省份农村人均可支配收入的对数值、普惠金融指数和互联网普及度，Xit为模型的其他解释变量，包括地方财政的农业支出占GDP比重（fiscit），就业人员人均教育年限（eduit）和失业率（uempit）。

三、变量与数据选取

（一）普惠金融指数的构建

已有文献中对普惠金融指数的构建提出了多种计算方法，肖翔和洪欣（2014）对主流的普惠金融指数编制方法进行了总结，指出建立普惠金融体系首先需要确立多维度的综合指标体系，其次是对指标进行无量纲化处理，最后在确定各维度权重的基础上加权平均得到指数。现采用罗斯丹等（2016）的方法，从金融服务可获得度、金融服务渗透度、金融资源使用度和社会投资承受度四个维度选取了九个指标（人均存贷款、每平方公里金融机构和从业人员数量、每十万人金融机构和从业人员数量、存贷款占GDP比重、自筹资金和其他资金占全社会固定在资产投资比重），并采取改进型功效函数对各项指标进行无量纲化处理和加总，得到2007～2016年31个省级行政单位的普惠金融指数。各项指标的数据主要来自国家统计局和分省《金融运行报告》。

（二）其他变量的来源和计算

现采用的其他变量包括农村人均可支配收入的对数值、互联网普及度、地方财政的农业支出占GDP比重、就业人员人均教育年限和失业率，主要来自国家统计局和《中国劳动统计年鉴》。其中，互联网普及度的计算方法为各省上网人数占全省总人口的比重。就业人员平均教育年限按照《中国劳动统计年鉴》中对不同教育水平赋予不同教育年限的方法加权平均得到。

四、实证分析结果

（一）门槛效应的显著性检验和门槛值置信区间

在回归分析前，首先需要对门槛的存在性进行检验，即门槛效应的显著性检验。不妨直接对模型进行三重门槛的检验，并将每重门槛的自举次数设为300，结果如表1。

从检验结果可以看到，模型的前两重门槛都在1%的水平上显著，但第三重门槛已经不再显著，故本模型采用双重门槛的设定进行回归。

基于双重门槛模型，我们在95%的置信度下得到门槛的估计值及其置信区间如表2所示。模型中的第一重门槛在网络普及度为30.84%附近，第二重门槛在网络普及度为42.18%附近。

（二）模型回归结果

在进行门槛模型回归前，我们先对模型中的变量进行了固定效应模型的回归，以观察变量间的基本关系，结果如表3的第一列所示。从回归结果可以看出，各变量对农村收入的影响均是显著的，其中網络普及度、农业财政支出、教育水平对农村收入有正向推动作用，而失业率的升高会导致农村收入水平的下滑。

根据上述检验得到的两处门槛值，现可以将网络普及度划分为三个区间进行门槛回归，回归结果如表3第二列所示。可以看到，随着网络普及度的上升，普惠金融对农村收入的正向作用逐渐增大。在网络普及度小于31%时，普惠金融发展对农村收入的提升作用较小。当网络普及度跨过第一重门槛后，普惠金融对农村收入的提振作用出现了明显升高。当网络普及度跨过第二重门槛后，普惠金融对农村收入的正向影响再次提高。其他解释变量的回归结果基本与固定效应模型一致。同时，通过对比两个模型，也可以看到门槛模型在解释力度上明显优于固定效应模型。

（三）回归结果分析

从固定效应模型和门槛模型的估计结果来看，政府加大支农力度以及提高教育发展水平都可以有效地促进农村收入的增加。失业率作为宏观经济的测度指标，其回归结果表明，在宏观经济环境恶化时，农村的收入水平也会受到负向的冲击。

在门槛模型中，为了更加直观的观察网络普及度门槛值的影响，现将2007年和2016年各省区在两重门槛下的分布情况整理如表4。在2007年我国除了北上广外，其余地区网络普及度均在第一重门槛之外。然而到了2016年，除云南省外，我国网络普及度均跃升到了第二重门槛以上，且大部分省份的网络普及度达到50%以上。由此可见，网络技术在我国的迅速普及已经为普惠金融与金融科技的结合奠定了基础，也为普惠金融促进农村收入提升创造了良好的条件。

五、结论

现从普惠金融提升农村收入水平的角度出发，考察以网络普及度为代表的区域技术水平将如何对二者的联系产生影响。实证结果表明，政府不仅可以通过加大农业和教育事业的财政支出、控制失业和推动普惠金融发展来提高农村收入，还可以利用网络技术的普及放大普惠金融的正向作用。从这个角度来看，无论是强调农村、小微企业等弱势群体的普惠金融，还是以网络技术普及为基石的金融科技，在“三农”问题的领域内都是不可或缺的。只有将二者结合起来，才能最大程度地推动农村金融改革的步伐，实现农村金融对农村经济的良性支撑。

参考文献：

[1] Hansen B E.  Threshold   effects  in  non-dynamic panels： Estimation， testing， and inference[J]. Journal of Econometrics， 1999（2）：345-368.

[2] 焦瑾璞.构建普惠金融体系的重要性[J].中国金融，2010（10）：12-13.

[3] 罗斯丹，陈 晓，姚悦欣.我国普惠金融发展的减贫效应研究[J].当代经济研究，2016（12）：84-93.

[4] 马九杰，吴本健，周向阳.农村金融欠发展的表现、成因与普惠金融体系构建[J].理论探讨，2013（2）：75-78.

[5] 肖 翔，洪 欣.普惠金融指数的编制研究[J].武汉金融，2014（9）：7-11.

[责任编辑：王功巧]