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摘 要 基于2000～2012年武陵山民族特困地区71县的数据，分别采用静态面板模型和动态面板模型，实证考察了武陵山区金融发展对农民增收的效应。结果表明：金融规模扩大对农民增收具有正向效应，而金融效率提升对农民增收具有负向影响，金融效率改善对农民增收的影响具有“门槛效应”；城镇化进程的加快有助于农民增收，且并不存在“门槛效应”。城镇化与金融规模扩大的交互作用对农民增收具有正向效应，而金融效率提升与城镇化的交互作用对农民增收具有负效应。此外，区域产业结构调整对农民增收具有负向作用，而公共财政收支增加、县域经济发展水平提高、全社会固定资产投资、农业现代化建设等因素对农民增收具有正向效应。为有效解决贫困地区及农民的金融抑制问题，必须大力提升金融发展水平，增强金融精准扶贫力度，提高各类扶贫资金和政策性担保资源的整体配置效率。
关键词 武陵山民族特困地区；金融发展 ；农民增收；效应
[中图分类号]F327；F832.7 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461（2016）06-0041-08
一、引 言
改革开放30多年来，中国经济总量持续快速的增长促进了城乡居民收入水平的提高和社会福利状况的总体改善。2014年，中国人均国内生产总值7 594美元，按世界银行标准，中国已经由低收入国家跃升至中上等高收入国家行列。然而，在中国经济总量持续快速增长态势下，以城乡收入差距、农民增收缓慢为主要特征的城乡二元经济结构却没有表现出明显持续的收敛态势。测度城乡收入差距的城乡收入比由1978年的2.57∶1上升到2009年的历史最大值3.33∶1，2013年仍然高达3.03∶1，中国仍然处于全球城乡收入高差距行列。另一方面，中国还面临着区域差距过大和扶贫任务艰巨等严峻挑战。多年来中国致力于扶贫减贫，近几年中央政府又提出了包容性增长的理念，推动了财富更多惠及贫困阶层，已成功帮助7亿多人摆脱了贫困，对世界减贫的贡献率超过70%，取得了令世人震惊的举世瞩目的成就。然而，中国仍然还有7 000多万农村人口生活在贫困线以下，很多是位于历史极贫地区，减贫任务繁重艰巨。当前，贫困、贫富差距过大以及农民增收缓慢等问题，已经成为制约我国全面建设小康社会与成功跨越中等收入国家陷阱的瓶颈性障碍。
2015年，习近平总书记在中央扶贫开发工作会议上指出，要坚持精准扶贫、精准脱贫，重在提高贫困地区的脱贫攻坚成效。武陵山民族特困地区（简称武陵山区）等11个集中连片特困区①在国家发展格局中遭遇“被遗忘、被边缘、被救济”的尴尬处境，针对连片特困区及其农民收入的扶贫攻坚，将是未来十年国家精准扶贫战略的必然选择。深入研究落后地区尤其是贫困地区的农民增收问题及其背后的影响因素、逻辑机理，为制定和实施有效的精准扶贫制度安排和政策措施提供参考依据，对于促进经济新常态背景下中国经济“五位一体”发展，无疑具有重要的现实意义。
有效解决贫困地区经济社会发展落后以及农民增收缓慢等问题，加大对贫困地区及其农民增收的金融支持力度，提高金融资源配置效率无疑是扶贫政策制定及有关制度安排难以回避的重要议题。然而，由于自然、历史、民族、经济、政治等多维因素的共同作用，使得处于弱势地位的集中连片贫困地区及其农民群体，在金融市场化改革及金融资源配置市场化大背景下，难以有效吸纳、聚集足够的金融要素，多年来中国金融资源在城乡、区域之间的非均衡配置已经形成了难以逆转的路径依赖。因此，理论界与实务界都应高度重视贫困地区及其农民群体多年累积的金融抑制问题，加大金融扶贫力度、提升金融资源配置效率，以促进贫困减缓。
二、文献回顾
有关金融资源配置以及金融促进农民增收的成效研究，一直是学术界持续关注的热点问题。欧美发达国家或地区已经建立起了较为健全地促进农业增效、农民增收的财政金融制度安排，几乎不存在城乡割裂的二元经济结构特征。因此，国外专门针对金融发展与农民增收及相关领域的研究不多，研究对象主要集中在城乡二元经济结构特征较为显著的发展中国家或落后地区。并且，国外学者并没有直接探讨金融发展与农民收入增长之间的关系，而是更多地分析金融发展如何影响城乡收入差距，间接地揭示了金融发展与农民收入增长间的内在联系。例如，Greenwood 和Jovanovic（1990）基于动态模型分析率先揭示了金融发展和城乡收入差距之间的倒U型关系，持这种观点的还有Aghion 和 Bolton（1997）等。与上述观点迥异的是，Maurer 和 Haber（2003）研究发现，金融深化并不会缩小城乡收入差距，相反促进了收入差距的扩大。Galor 和 Zeira（1993）、Banerjee 和 Newman（1993）的研究发现金融发展与收入分配差距负相关，只有在完善金融市场的前提下金融发展才有助于城乡收入差距的收殓。Beck 和 Levine（2004）、Honoban（2004）分别基于跨国数据实证分析得出，金融发展对一国城乡收入差距收敛具有显著作用。由此可见，国外有关发展中国家或地区金融发展与城乡收入差距或农民收入之间的变动关系并未形成逻辑一致的回答。
国内有关金融发展与农民增收问题的研究，主要围绕金融发展是否能够促进农民增收这一问题的争论展开。一是中国金融发展有助于农民增收。 王虎等（2006）基于1980～2004年的全国数据的实证研究发现，金融发展有效地促进了农民收入增长。刘忠群等（2008）基于 1978～2006 年全国30个省级面板数据的实证研究表明，金融发展显著地促进了农民收入增长，并进一步揭示了我国金融中介市场的不完备和低效率严重制约了金融发展对农民增收效应的释放。陈伟国、樊士德（2009）运用 1978～2006 中国省级面板数据的实证检验揭示，中国金融发展规模的扩大显著扩大了城乡收入差距，而金融发展效率的提升有助于城乡收入差距的收敛，金融发展中农业贷款规模的扩大显著地促进了农民收入增长。娄永跃、夏传文等（2010）、王婧磊（2012）也研究发现，农村储蓄、农业贷款增长、农村金融机构数量增加等农村金融发展对农民收入增长均有正向作用。田杰等（2012）基于2006～2009 中国1 883 个县（市）面板数据的实证研究发现，农村金融密度增加对农村经济增长和农民增收有显著地促进效应。二是中国金融发展对农民收入增长的效应不显著、甚至为负。温涛、冉光和、熊德平（2005）基于 1952～2003年时间序列数据的分析揭示，中国金融发展不仅没有促进农民增收，相反还引致农村稀缺的金融资源加剧向城市聚集，导致了城乡居民收入差距的持续扩大，持续强化了城乡二元经济结构。杜兴端、杨少垒（2011）的实证研究发现，农村金融发展规模及效率对农民增收具有显著的负向作用，农村金融发展不仅没有促进农民收入增长，反而具有一定的抑制作用，其根本原因在于我国农村金融供给与农民收入增长的实际需求之间的严重错位。钱水土、周永涛（2011）发现，农村金融资金错配的低效率是引致农民增收缓慢的主要原因。 纵观已有金融发展与农民收入关系的研究，仍然具有较大的改善空间。一是在研究对象（区域）选择上，大多集中在全国或省域层面，鲜有针对集中连片特困地区的金融发展与农民收入关系的研究；二是在研究方法上，大多采用向量自回归模型、Granger因果关系检验以及误差修正模型对两者关系进行实证检验，部分学者基于省级面板数据的检验大多采用静态面板模型，少有采用动态面板模型，结论稳健性有待考验。
基于以上考虑，本研究打破传统的行政区划观念，实证对象选用国家新阶段扶贫攻坚的主战场之一、全国11个连片特困地区中先行先试的样本——武陵山区②，该地区集革命老区、民族地区、贫困地区于一体，是跨省交界面积大、少数民族聚集多、贫困人口分布广的连片特困地区。深入探讨武陵山区金融发展促进农民增收的效应，揭示其背后的逻辑动因，并提出政策建议。
三、模型、数据与方法
虽然我们关注的是金融发展对农民增收的效应，但是在实证分析过程中不能忽略影响农民增收的其他因素。例如，县域经济发展、城镇化进程、产业结构、农业现代化、固定资产投资、地方政府财政支出等。因此，实证研究金融发展对农民增收效应时，我们对其他影响因素进行“控制”。本文用武陵山区71个区县的农民人均纯收入作为被解释变量，对金融发展水平、城市化进程、县域经济发展水平、产业结构、农业现代化、固定资产投资以及财政支出等解释变量进行回归分析，以考察这些影响因素对农民增收的效应。由此构建面板模型如下：
在式（1）中，下标i、t（t=2000，…，2012）分别代表第i个区县和第t年；本文的样本选用武陵山区71个区县。X为除去金融发展变量以外的控制变量集合，c为常数项，γ是这些变量的系数，Φt为反映年度效应的时间虚拟变量，以控制横截面的相依性；μit为误差项。
具体变量解释如下：①农民收入incr，用各区县的农民人均纯收入衡量。②金融发展水平，用金融相关率fir和金融效率fae来衡量，即金融相关率fir=金融机构存贷款余额/国民生产总值，亦即金融深化指标，来衡量金融规模扩张程度。用金融效率fae=金融机构贷款余额/金融机构存款余额，来反映金融系统配置资本的效率或金融中介将储蓄转化为贷款的效率。本文在考察金融效率对农民收入增长的影响时，还引入了金融效率的平方项fae2，以捕捉金融效率对农民收入增长的非线性效应。③城镇化率urb，用城镇人口占县域总人口的比例表示。④县域经济发展水平agdp，用人均GDP衡量。⑤农业现代化avamp，用农业机械化水平即人均农业机械总动力衡量。⑥固定资产投资agfi，用人均固定资产投资水平来衡量。⑦公共财政支出，用地方政府的农林水支出afsa与乡村人口比值以及人均教育支出aedu两者来衡量，并分别测算二者对农民增收的效应，以揭示公共财政支出不同细分科目对农民增收效应的差异性。⑧产业结构is，用公式is=来测算，式中：x1、x2、x3分别表示第二产业、第三产业、非农产业占GDP的份额。wi为其对应权重，根据实践经验进行取值（w1=0.2，w2=0.3，w3=0.5），一般来说，is值愈大，表明产业结构愈合理。
本文涉及到的所有样本数据均来源于各省市及各县级统计年鉴。为了提高参数估计的有效性并减少其他干扰因素的影响，在控制变量中，所有变量数据在原始数据的基础上取了平均值。在估计具体模型时，为提高变量的平稳性并减少异方差的影响，变量incr、agdp、avamp、agfi、afsa、aedu均取自然对数。各变量的统计描述见表1。
四、实证结果与分析
（一）基准回归
基于2000～2012年武陵山民族特困地区71个区县农民人均纯收入、金融发展水平等面板数据，运用面板模型的估计方法对式（1）进行估计，结果见表2。其中，模型（1）为混合OLS估计，模型（2）和模型（3）分别为固定效应（FE）和随机效应（RE）回归。为避免模型设定的偏差，本文进行了相关的模型形式设定检验，LM检验结果在1%的显著性水平上显著拒绝“不存在个体固定效应”的原假设，表明FE明显优于OLS混合模型；Hausman检验的结果显著拒绝原假设，表明FE模型更有效率。由此，在模型（1）～（3）中，基于固定效应（FE）的模型（2）具有最好的估计效率和稳健性。实证结果如表2所示。
金融相关率fir的估计系数符号为正，表明金融规模的扩张能够促进农民增收，与王虎等（2006）、刘忠群等（2008）的研究结论吻合。金融规模的扩大强化了金融机构对闲散资金的集聚能力，使其能够吸收更多的储蓄资金，进而使银行等金融机构的借款能力增强，有利于填补各个地区经济发展中的资金缺口，加速城镇和农村地区的经济发展。由于城镇经济发展存在“涓滴效应”，即优先发展起来的地区通过消费、就业等方面惠及贫困地区，资源的流动性增强，金融投资的交易成本下降，最终使投资增加。具体来说，这种“涓滴效应”对农民收入增长有两大作用：一是带来了更多的就业机会，使城镇能够吸纳更多的农村剩余农动力，同时使进城务工的农民工资性收入增加；二是城镇经济增长促使社会经济总量增长，使国家税收增加，政府转移支付和政府支出力度增强，最终增加农民的转移性收入。而农村经济发展，首先有助于改善农村交通不便， 资源匮乏， 信息闭塞等现状，为农民从事农业经营性收入以及外出经商创造了条件；其次有助于改善农村金融资源的配置效率及回报率，便于满足日益增长的农业生产投入资金需求，维持农业的长期稳定发展，一定程度上有利于增加农民经营性收入。
值得注意的是，在表2中模型（1）～（3）的估计结果中，金融效率fae的估计系数都为负，且均在1%的水平下显著，而fae2的估计系数为正，这表明近年来武陵山区的金融效率对农民收入增长影响存在“门槛效应”：在一定范围内，金融系统配置资本的效率或金融中介将储蓄转化为贷款的效率提升，无助于农民收入的增加，相反还对农民增收具有负向作用，但当金融效率超过某一个临界值后，金融效率提升对农民增收开始发挥正向效应。根据模型（2），由fae和fae2的估计系数得到门槛值为fae=2.58，即金融机构贷款余额/金融机构存款余额大于或等于2.58时，金融效率改善对农民增收的促进效应才得以显现。尽管理论上fae可以是大于零的任何常数，也位于本文实证数据取值区间[0.027，4.099]之内，但武陵山区金融效率对农民增收的促进效应发挥作用的门槛值之高，远远高于实践经验得到的fae∈（0，1]的理想水平。究其原因，资本的逐利性决定了金融机构或金融中介在稀缺金融资源市场化配置过程中，往往会偏爱资本回报率更高的城镇地区，进而使农村地区的金融发展远远落后于城镇（Wei and Wang，1997；章奇，2004；陈刚、尹希果，2008），而在武陵山区等贫困地区金融机构或金融中介对“三农”的“抽血效应”将更为明显。在城乡金融效率总体上升的背景下，农村尤其是贫困地区的金融效率却持续下降，从而对农业增效、农民增收产生负向效应。这也让我们认识到，武陵山区等贫困地区金融机构或金融中介的金融资源动员能力有限，难以有效化解金融资源的供需矛盾，有限的金融资源不仅无法满足农村或农民的需求，即使城镇地区的资金需求也难以满足。要有效填补贫困地区金融缺口并解决城乡金融资源配置不均等问题，必须加大对贫困地区或农民群体的金融支持力度，精准配置，促进贫困地区城乡经济协调发展以及农民增收，才能取得新时期扶贫开发的良好效果。 从表2中模型（1）～（3）的估计结果来看，城镇化率urb的估计系数都为正，且模型（2）中urb的估计系数在5%水平上显著，这反映了城镇化进程的推进能够显著改善农民的收入状况。究其原因，提高城镇化水平，一方面有利于转移农村剩余劳动力，增加劳动者进城务工的工资性收入；另一方面也让留在农村务农的劳动力有机会通过土地流转以促进土地资源向生产大户集中，推进适度规模经营，从而有助于提升农民的生产经营性收入。鉴于有研究者（姚旭兵、罗光强，2015）实证发现，城镇化对农民收入的影响存在“门槛效应”，在低水平城镇化的省份，城镇化对农民收入的促进作用不显著。为了验证这一结论在武陵山区等贫困地区的适用性，笔者尝试剔除了urb>50%的样本数据（湖南省的吉首、武陵源、冷水江、鹤城四县），并构建了模型（4），由表2可知，模型（2）与模型（4）差异不大，所有系数的符号保持一致，这说明在城镇化率小于50%的前提下，推进城镇化进程也有助于农民增收。
根据模型（2），可以得到其他控制变量的系数符号。其中，is的估计系数为负，且在1%的水平上显著，这反映了近年来武陵山片区的区域产业结构调整在一定程度上阻碍了农民收入的增加；afsa与aedu的估计系数均为正，且在1%的水平上显著，表明无论是政府公共财政支出中农村农林水支出或农村基本建设支出对农民收入有促进作用，还是公共教育支出对农民增收都存在正效应，增加政府教育投资以提升农村地区的人力资本水平，从而有助于农民增收，而增加农村农林水支出或农村基本建设支出，有助于改善农村经济社会发展环境以及农业生产经营条件，从而促进农业增效、农民增收；agdp的估计系数为正，表明县域经济发展水平越高，农民受益越大；agfi的估计系数为正，表明社会固定资产投资总体上对农民收入具有正向促进作用；avamp的估计系数为正，表明农业现代化，特别是机械化水平的提高，是农户增收的重要途径。
（二）稳健性回归
主要目的是对模型（1）～（4）的主要结论进行稳健性检验。前述基准回归属于静态面板模型，该模型虽然能够通过控制其他解释变量从而得出比较稳健的结果，但该模型并没有考虑到解释变量之间的交互作用，更没有考虑到incr的连续性和动态效应，也难以有效解决解释变量特别是urb的内生性问题。故此，在式（1）的基础上，分别引入交互项urb*fir、urb*fae和fir*fae，以及被解释变量滞后项incri，t-1，得到模型（5）、（6）、（7）、（8），见表3。
模型（5）引入交互项urb*fir和urb*fae主要是考虑到城镇化与金融发展之间具有的内在互动发展机制。城镇化水平的提高可以从需求和供给两方面促进金融的发展；金融发展可以通过促进储蓄转化为投资、提高资本配置效率和降低交易成本等方面促进生产要素向城镇聚集，进而促进城镇化的发展。因此，笔者认为有必要分析二者对农民收入增长的协同作用。而模型（6）引入交互项fir*fae，可以用来衡量金融发展对农民增收的综合影响。incri，t-1是incr（i，t）的滞后一期项，将其纳入模型（7）既反映了农民相邻年份收入的持续性，也可作为部分遗漏变量的代理变量。此外，李建军（2008）也研究发现，农民收入自身对农民收入增长具有十分重要的影响，当农民收入水平达到某一阈值时，农民收入就会产生一种自我增进机制；反之，如果农民处于贫困状态，或受到冲击（如灾害、疾病）使农民收入大幅减少而转入贫困，就可能使农民陷入贫困“魔比斯环”。为此，本文考虑在模型（8）中同时引入incri，t-1和incri，t-12，以检验武陵山区农民收入的自我增进机制。此外，模型（5）和（6）依然采用静态面板估计方法，模型（7）和（8）采用动态面板估计方法，即一步系统GMM估计方法。
与基准模型（1）～（4）对比，变量系数变化不大，且符号基本保持一致，这说明基准回归得到的结论是稳健的。由模型（5），urb*fir系数为正，可以解释金融规模扩大与城镇化之间具有良性互动关系，二者相互促进，共同推进农户收入增长；urb*fae系数为负，表明金融效率提升与城镇化的互动对农民增收具有负效应，可能的原因是城镇化进程可能有助于推进城镇金融效率提升，但容易引起不平等的城乡金融配置，从而导致农村或农民金融抑制，这与前述主要结论吻合。模型（6）中fir*fae的系数为负，说明近年来武陵山区的金融发展总体上阻碍了农户增收。因此，地方政府应鼓励农村金融发展创新，加大对农村或农民的金融扶贫力度，以减轻金融市场化改革进程中城镇对农村的“抽血效应”。模型（7）和模型（8）的稳健性检验结果证实，农民收入自身对农民收入增长具有十分重要的影响，且是一种良性循环的正向影响。但是，由incri，t-1和incri，t-12的系数均为正可知，并不存在李建军所谓的贫困“魔比斯环”。更严格地讲，实证结果至少说明在2000～2012年期间、在武陵山片区不存在Ragnar Nurkse的“贫困恶性循环论”，或武陵山区农民收入已经成功跨越了所谓的“魔比斯环”陷阱。
五、结论及含义
本文基于2000～2012年武陵山区71县的面板数据，分别采用静态面板模型和动态面板模型，实证考察了武陵山区金融发展对农民增收的效应。结果表明：①武陵山区金融规模扩大对农民增收具有正向效应，而金融效率提升对农民增收具有负向影响，金融效率改善对农民增收的影响具有“门槛效应”。②武陵山区城镇化进程的加快有助于农民增收，且并不存在“门槛效应”。在考察城镇化与金融发展的交互作用对农民增收的作用时发现，金融规模扩大与城镇化之间具有良性互动关系，二者相互促进，共同推进农户收入增长，而金融效率提升与城镇化的交互作用对农民增收具有负效应。③武陵山区区域产业结构调整对农民增收具有负向作用，而公共财政收支增加、县域经济发展水平提高、全社会固定资产投资、农业现代化建设等因素对农民增收具有正向效应。④武陵山区农民收入具有一种自我增进机制，并不存在李建军（2008）所谓的贫困“魔比斯环”陷阱，或武陵山区农民收入已经成功跨越了所谓的“魔比斯环”陷阱。 鉴于贫困地区及其农村地区存在显著的金融抑制现象，普遍存在资本原始积累的先天性不足、金融资源配置市场化背景下的金融资源外流以及外源性资本获取能力低下等问题，使得贫困地区农民增收难以获取有效的金融支持。本文提出以下政策建议：
第一，提高贫困地区金融服务水平。发挥农业发展银行等政策性金融机构在金融扶贫开发中的主导性作用，在原有粮食收购和县域基础设施建设传统业务基础上，进一步创新服务领域、服务模式、服务手段；推进金融体系建设，支持和引导金融机构到贫困地区设立分支机构，并向乡镇延伸服务网点；加快推进新型农村金融组织建设；探索移动金融、互联网金融在贫困县的推广应用，支持打造电商与实体结合、线上和线下联动的乡镇商贸示范点，以商贸活跃经济、促进发展优化金融生态环境；扩大武陵山区等连片贫困地区融资规模，宏观定向调控政策释放相应资金用于贫困地区；积极推进农村土地等产权登记速度，加快搭建农业、林业、国土、房产、水务、知识产权为一体的农村产权交易平台，扩充“三农”抵押范围，为农民、农村集体经济组织、新型农业经营主体提供更加宽广的融资渠道，以此激活农村各种生产要素活力，从根本上缓解“三农”抵押融资难题。
第二， 加大金融精准扶贫力度。针对贫困地区有生产能力、有金融服务需求的建档立卡贫困户，以及能带动贫困户脱贫致富的新型农业经营主体、特色优势企业、能人大户等，建立、完善以扶贫小额贷款和扶贫项目贷款为金融支持的主要方式，大力创新扶贫金融产品和服务，提高金融扶贫的力度和精准度。例如，针对贫困农户发展生产小额“特惠贷”；针对农业产业化经营可以尝试“公司+农户+基地+扶贫贴息”信贷模式；“以扶贫资金作抵押”信贷模式，即地方政府将整合各种扶贫资金打包抵押给银行，银行再放大一定倍数，加大对贫困地区重点项目的扶贫开发；“担保机构+农民合作社+银行机构”信贷模式，融资担保机构与农民合作社合作，向社员提供融资担保，满足贫困户、贫困村贷款需求，解决贫困户贷款的抵押担保难题等。
第三，有效整合各类扶贫资金和政策性担保资源，设立农业产业化发展基金，健全金融服务扶贫的风险分担补偿机制。引导社会资本创设“惠农贷”等金融产品，支持建立或完善贫困地区农业信贷担保体系，为农业生产经营和农村开发建设贷款提供信用担保和风险补偿，着力解决“三农”发展融资难、融资贵问题；拓展涉农政策性保险业务，扩大农业保险覆盖面。
[注 释]
① 国家扶贫办制定的《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020）》明确将六盘山区、秦巴山区、武陵山区、乌蒙山区、滇桂黔石漠化片区、滇西边境山区、大兴安岭南麓山区、燕山—太行山区、吕梁山区、大别山区、罗宵山区等连片特困地区和已明确实施特殊政策的西藏、四省（四川、云南、甘肃、青海）藏区、新疆南疆三地州确定为中国未来十年扶贫攻坚的主战场。
② 武陵山集中连片特困区（简称武陵山片区），地处湖南、湖北、重庆和贵州四省市交界处，包括71个县（市、区），分别有：重庆（黔江、丰都、武隆、石柱、秀山、酉阳、彭水）、贵州（正安、道真、务川、凤冈、湄潭、余庆、铜仁、万山、江口、玉屏、石阡、思南、印江、德江、沿河、松桃）、湖北（恩施、利川、建始、巴东、宣恩、咸丰、来凤、鹤峰、秭归、长阳、五峰）、湖南（吉首、泸溪、凤凰、花垣、保靖、古丈、永顺、龙山、安化、鹤城、中方、沅陵、辰溪、溆浦、会同、麻阳、新晃、芷江、靖州、通道、洪江市、新邵、邵阳、隆回、洞口、绥宁、新宁、城步、武冈、新化、冷水江、涟源、石门、永定、武陵源、慈利、桑植）。
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关键词 武陵山民族特困地区；金融发展 ；农民增收；效应
[中图分类号]F327；F832.7 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461（2016）06-0041-08
一、引 言
改革开放30多年来，中国经济总量持续快速的增长促进了城乡居民收入水平的提高和社会福利状况的总体改善。2014年，中国人均国内生产总值7 594美元，按世界银行标准，中国已经由低收入国家跃升至中上等高收入国家行列。然而，在中国经济总量持续快速增长态势下，以城乡收入差距、农民增收缓慢为主要特征的城乡二元经济结构却没有表现出明显持续的收敛态势。测度城乡收入差距的城乡收入比由1978年的2.57∶1上升到2009年的历史最大值3.33∶1，2013年仍然高达3.03∶1，中国仍然处于全球城乡收入高差距行列。另一方面，中国还面临着区域差距过大和扶贫任务艰巨等严峻挑战。多年来中国致力于扶贫减贫，近几年中央政府又提出了包容性增长的理念，推动了财富更多惠及贫困阶层，已成功帮助7亿多人摆脱了贫困，对世界减贫的贡献率超过70%，取得了令世人震惊的举世瞩目的成就。然而，中国仍然还有7 000多万农村人口生活在贫困线以下，很多是位于历史极贫地区，减贫任务繁重艰巨。当前，贫困、贫富差距过大以及农民增收缓慢等问题，已经成为制约我国全面建设小康社会与成功跨越中等收入国家陷阱的瓶颈性障碍。
2015年，习近平总书记在中央扶贫开发工作会议上指出，要坚持精准扶贫、精准脱贫，重在提高贫困地区的脱贫攻坚成效。武陵山民族特困地区（简称武陵山区）等11个集中连片特困区①在国家发展格局中遭遇“被遗忘、被边缘、被救济”的尴尬处境，针对连片特困区及其农民收入的扶贫攻坚，将是未来十年国家精准扶贫战略的必然选择。深入研究落后地区尤其是贫困地区的农民增收问题及其背后的影响因素、逻辑机理，为制定和实施有效的精准扶贫制度安排和政策措施提供参考依据，对于促进经济新常态背景下中国经济“五位一体”发展，无疑具有重要的现实意义。
有效解决贫困地区经济社会发展落后以及农民增收缓慢等问题，加大对贫困地区及其农民增收的金融支持力度，提高金融资源配置效率无疑是扶贫政策制定及有关制度安排难以回避的重要议题。然而，由于自然、历史、民族、经济、政治等多维因素的共同作用，使得处于弱势地位的集中连片贫困地区及其农民群体，在金融市场化改革及金融资源配置市场化大背景下，难以有效吸纳、聚集足够的金融要素，多年来中国金融资源在城乡、区域之间的非均衡配置已经形成了难以逆转的路径依赖。因此，理论界与实务界都应高度重视贫困地区及其农民群体多年累积的金融抑制问题，加大金融扶贫力度、提升金融资源配置效率，以促进贫困减缓。
二、文献回顾
有关金融资源配置以及金融促进农民增收的成效研究，一直是学术界持续关注的热点问题。欧美发达国家或地区已经建立起了较为健全地促进农业增效、农民增收的财政金融制度安排，几乎不存在城乡割裂的二元经济结构特征。因此，国外专门针对金融发展与农民增收及相关领域的研究不多，研究对象主要集中在城乡二元经济结构特征较为显著的发展中国家或落后地区。并且，国外学者并没有直接探讨金融发展与农民收入增长之间的关系，而是更多地分析金融发展如何影响城乡收入差距，间接地揭示了金融发展与农民收入增长间的内在联系。例如，Greenwood 和Jovanovic（1990）基于动态模型分析率先揭示了金融发展和城乡收入差距之间的倒U型关系，持这种观点的还有Aghion 和 Bolton（1997）等。与上述观点迥异的是，Maurer 和 Haber（2003）研究发现，金融深化并不会缩小城乡收入差距，相反促进了收入差距的扩大。Galor 和 Zeira（1993）、Banerjee 和 Newman（1993）的研究发现金融发展与收入分配差距负相关，只有在完善金融市场的前提下金融发展才有助于城乡收入差距的收殓。Beck 和 Levine（2004）、Honoban（2004）分别基于跨国数据实证分析得出，金融发展对一国城乡收入差距收敛具有显著作用。由此可见，国外有关发展中国家或地区金融发展与城乡收入差距或农民收入之间的变动关系并未形成逻辑一致的回答。
国内有关金融发展与农民增收问题的研究，主要围绕金融发展是否能够促进农民增收这一问题的争论展开。一是中国金融发展有助于农民增收。 王虎等（2006）基于1980～2004年的全国数据的实证研究发现，金融发展有效地促进了农民收入增长。刘忠群等（2008）基于 1978～2006 年全国30个省级面板数据的实证研究表明，金融发展显著地促进了农民收入增长，并进一步揭示了我国金融中介市场的不完备和低效率严重制约了金融发展对农民增收效应的释放。陈伟国、樊士德（2009）运用 1978～2006 中国省级面板数据的实证检验揭示，中国金融发展规模的扩大显著扩大了城乡收入差距，而金融发展效率的提升有助于城乡收入差距的收敛，金融发展中农业贷款规模的扩大显著地促进了农民收入增长。娄永跃、夏传文等（2010）、王婧磊（2012）也研究发现，农村储蓄、农业贷款增长、农村金融机构数量增加等农村金融发展对农民收入增长均有正向作用。田杰等（2012）基于2006～2009 中国1 883 个县（市）面板数据的实证研究发现，农村金融密度增加对农村经济增长和农民增收有显著地促进效应。二是中国金融发展对农民收入增长的效应不显著、甚至为负。温涛、冉光和、熊德平（2005）基于 1952～2003年时间序列数据的分析揭示，中国金融发展不仅没有促进农民增收，相反还引致农村稀缺的金融资源加剧向城市聚集，导致了城乡居民收入差距的持续扩大，持续强化了城乡二元经济结构。杜兴端、杨少垒（2011）的实证研究发现，农村金融发展规模及效率对农民增收具有显著的负向作用，农村金融发展不仅没有促进农民收入增长，反而具有一定的抑制作用，其根本原因在于我国农村金融供给与农民收入增长的实际需求之间的严重错位。钱水土、周永涛（2011）发现，农村金融资金错配的低效率是引致农民增收缓慢的主要原因。 纵观已有金融发展与农民收入关系的研究，仍然具有较大的改善空间。一是在研究对象（区域）选择上，大多集中在全国或省域层面，鲜有针对集中连片特困地区的金融发展与农民收入关系的研究；二是在研究方法上，大多采用向量自回归模型、Granger因果关系检验以及误差修正模型对两者关系进行实证检验，部分学者基于省级面板数据的检验大多采用静态面板模型，少有采用动态面板模型，结论稳健性有待考验。
基于以上考虑，本研究打破传统的行政区划观念，实证对象选用国家新阶段扶贫攻坚的主战场之一、全国11个连片特困地区中先行先试的样本——武陵山区②，该地区集革命老区、民族地区、贫困地区于一体，是跨省交界面积大、少数民族聚集多、贫困人口分布广的连片特困地区。深入探讨武陵山区金融发展促进农民增收的效应，揭示其背后的逻辑动因，并提出政策建议。
三、模型、数据与方法
虽然我们关注的是金融发展对农民增收的效应，但是在实证分析过程中不能忽略影响农民增收的其他因素。例如，县域经济发展、城镇化进程、产业结构、农业现代化、固定资产投资、地方政府财政支出等。因此，实证研究金融发展对农民增收效应时，我们对其他影响因素进行“控制”。本文用武陵山区71个区县的农民人均纯收入作为被解释变量，对金融发展水平、城市化进程、县域经济发展水平、产业结构、农业现代化、固定资产投资以及财政支出等解释变量进行回归分析，以考察这些影响因素对农民增收的效应。由此构建面板模型如下：
在式（1）中，下标i、t（t=2000，…，2012）分别代表第i个区县和第t年；本文的样本选用武陵山区71个区县。X为除去金融发展变量以外的控制变量集合，c为常数项，γ是这些变量的系数，Φt为反映年度效应的时间虚拟变量，以控制横截面的相依性；μit为误差项。
具体变量解释如下：①农民收入incr，用各区县的农民人均纯收入衡量。②金融发展水平，用金融相关率fir和金融效率fae来衡量，即金融相关率fir=金融机构存贷款余额/国民生产总值，亦即金融深化指标，来衡量金融规模扩张程度。用金融效率fae=金融机构贷款余额/金融机构存款余额，来反映金融系统配置资本的效率或金融中介将储蓄转化为贷款的效率。本文在考察金融效率对农民收入增长的影响时，还引入了金融效率的平方项fae2，以捕捉金融效率对农民收入增长的非线性效应。③城镇化率urb，用城镇人口占县域总人口的比例表示。④县域经济发展水平agdp，用人均GDP衡量。⑤农业现代化avamp，用农业机械化水平即人均农业机械总动力衡量。⑥固定资产投资agfi，用人均固定资产投资水平来衡量。⑦公共财政支出，用地方政府的农林水支出afsa与乡村人口比值以及人均教育支出aedu两者来衡量，并分别测算二者对农民增收的效应，以揭示公共财政支出不同细分科目对农民增收效应的差异性。⑧产业结构is，用公式is=来测算，式中：x1、x2、x3分别表示第二产业、第三产业、非农产业占GDP的份额。wi为其对应权重，根据实践经验进行取值（w1=0.2，w2=0.3，w3=0.5），一般来说，is值愈大，表明产业结构愈合理。
本文涉及到的所有样本数据均来源于各省市及各县级统计年鉴。为了提高参数估计的有效性并减少其他干扰因素的影响，在控制变量中，所有变量数据在原始数据的基础上取了平均值。在估计具体模型时，为提高变量的平稳性并减少异方差的影响，变量incr、agdp、avamp、agfi、afsa、aedu均取自然对数。各变量的统计描述见表1。
四、实证结果与分析
（一）基准回归
基于2000～2012年武陵山民族特困地区71个区县农民人均纯收入、金融发展水平等面板数据，运用面板模型的估计方法对式（1）进行估计，结果见表2。其中，模型（1）为混合OLS估计，模型（2）和模型（3）分别为固定效应（FE）和随机效应（RE）回归。为避免模型设定的偏差，本文进行了相关的模型形式设定检验，LM检验结果在1%的显著性水平上显著拒绝“不存在个体固定效应”的原假设，表明FE明显优于OLS混合模型；Hausman检验的结果显著拒绝原假设，表明FE模型更有效率。由此，在模型（1）～（3）中，基于固定效应（FE）的模型（2）具有最好的估计效率和稳健性。实证结果如表2所示。
金融相关率fir的估计系数符号为正，表明金融规模的扩张能够促进农民增收，与王虎等（2006）、刘忠群等（2008）的研究结论吻合。金融规模的扩大强化了金融机构对闲散资金的集聚能力，使其能够吸收更多的储蓄资金，进而使银行等金融机构的借款能力增强，有利于填补各个地区经济发展中的资金缺口，加速城镇和农村地区的经济发展。由于城镇经济发展存在“涓滴效应”，即优先发展起来的地区通过消费、就业等方面惠及贫困地区，资源的流动性增强，金融投资的交易成本下降，最终使投资增加。具体来说，这种“涓滴效应”对农民收入增长有两大作用：一是带来了更多的就业机会，使城镇能够吸纳更多的农村剩余农动力，同时使进城务工的农民工资性收入增加；二是城镇经济增长促使社会经济总量增长，使国家税收增加，政府转移支付和政府支出力度增强，最终增加农民的转移性收入。而农村经济发展，首先有助于改善农村交通不便， 资源匮乏， 信息闭塞等现状，为农民从事农业经营性收入以及外出经商创造了条件；其次有助于改善农村金融资源的配置效率及回报率，便于满足日益增长的农业生产投入资金需求，维持农业的长期稳定发展，一定程度上有利于增加农民经营性收入。
值得注意的是，在表2中模型（1）～（3）的估计结果中，金融效率fae的估计系数都为负，且均在1%的水平下显著，而fae2的估计系数为正，这表明近年来武陵山区的金融效率对农民收入增长影响存在“门槛效应”：在一定范围内，金融系统配置资本的效率或金融中介将储蓄转化为贷款的效率提升，无助于农民收入的增加，相反还对农民增收具有负向作用，但当金融效率超过某一个临界值后，金融效率提升对农民增收开始发挥正向效应。根据模型（2），由fae和fae2的估计系数得到门槛值为fae=2.58，即金融机构贷款余额/金融机构存款余额大于或等于2.58时，金融效率改善对农民增收的促进效应才得以显现。尽管理论上fae可以是大于零的任何常数，也位于本文实证数据取值区间[0.027，4.099]之内，但武陵山区金融效率对农民增收的促进效应发挥作用的门槛值之高，远远高于实践经验得到的fae∈（0，1]的理想水平。究其原因，资本的逐利性决定了金融机构或金融中介在稀缺金融资源市场化配置过程中，往往会偏爱资本回报率更高的城镇地区，进而使农村地区的金融发展远远落后于城镇（Wei and Wang，1997；章奇，2004；陈刚、尹希果，2008），而在武陵山区等贫困地区金融机构或金融中介对“三农”的“抽血效应”将更为明显。在城乡金融效率总体上升的背景下，农村尤其是贫困地区的金融效率却持续下降，从而对农业增效、农民增收产生负向效应。这也让我们认识到，武陵山区等贫困地区金融机构或金融中介的金融资源动员能力有限，难以有效化解金融资源的供需矛盾，有限的金融资源不仅无法满足农村或农民的需求，即使城镇地区的资金需求也难以满足。要有效填补贫困地区金融缺口并解决城乡金融资源配置不均等问题，必须加大对贫困地区或农民群体的金融支持力度，精准配置，促进贫困地区城乡经济协调发展以及农民增收，才能取得新时期扶贫开发的良好效果。 从表2中模型（1）～（3）的估计结果来看，城镇化率urb的估计系数都为正，且模型（2）中urb的估计系数在5%水平上显著，这反映了城镇化进程的推进能够显著改善农民的收入状况。究其原因，提高城镇化水平，一方面有利于转移农村剩余劳动力，增加劳动者进城务工的工资性收入；另一方面也让留在农村务农的劳动力有机会通过土地流转以促进土地资源向生产大户集中，推进适度规模经营，从而有助于提升农民的生产经营性收入。鉴于有研究者（姚旭兵、罗光强，2015）实证发现，城镇化对农民收入的影响存在“门槛效应”，在低水平城镇化的省份，城镇化对农民收入的促进作用不显著。为了验证这一结论在武陵山区等贫困地区的适用性，笔者尝试剔除了urb>50%的样本数据（湖南省的吉首、武陵源、冷水江、鹤城四县），并构建了模型（4），由表2可知，模型（2）与模型（4）差异不大，所有系数的符号保持一致，这说明在城镇化率小于50%的前提下，推进城镇化进程也有助于农民增收。
根据模型（2），可以得到其他控制变量的系数符号。其中，is的估计系数为负，且在1%的水平上显著，这反映了近年来武陵山片区的区域产业结构调整在一定程度上阻碍了农民收入的增加；afsa与aedu的估计系数均为正，且在1%的水平上显著，表明无论是政府公共财政支出中农村农林水支出或农村基本建设支出对农民收入有促进作用，还是公共教育支出对农民增收都存在正效应，增加政府教育投资以提升农村地区的人力资本水平，从而有助于农民增收，而增加农村农林水支出或农村基本建设支出，有助于改善农村经济社会发展环境以及农业生产经营条件，从而促进农业增效、农民增收；agdp的估计系数为正，表明县域经济发展水平越高，农民受益越大；agfi的估计系数为正，表明社会固定资产投资总体上对农民收入具有正向促进作用；avamp的估计系数为正，表明农业现代化，特别是机械化水平的提高，是农户增收的重要途径。
（二）稳健性回归
主要目的是对模型（1）～（4）的主要结论进行稳健性检验。前述基准回归属于静态面板模型，该模型虽然能够通过控制其他解释变量从而得出比较稳健的结果，但该模型并没有考虑到解释变量之间的交互作用，更没有考虑到incr的连续性和动态效应，也难以有效解决解释变量特别是urb的内生性问题。故此，在式（1）的基础上，分别引入交互项urb*fir、urb*fae和fir*fae，以及被解释变量滞后项incri，t-1，得到模型（5）、（6）、（7）、（8），见表3。
模型（5）引入交互项urb*fir和urb*fae主要是考虑到城镇化与金融发展之间具有的内在互动发展机制。城镇化水平的提高可以从需求和供给两方面促进金融的发展；金融发展可以通过促进储蓄转化为投资、提高资本配置效率和降低交易成本等方面促进生产要素向城镇聚集，进而促进城镇化的发展。因此，笔者认为有必要分析二者对农民收入增长的协同作用。而模型（6）引入交互项fir*fae，可以用来衡量金融发展对农民增收的综合影响。incri，t-1是incr（i，t）的滞后一期项，将其纳入模型（7）既反映了农民相邻年份收入的持续性，也可作为部分遗漏变量的代理变量。此外，李建军（2008）也研究发现，农民收入自身对农民收入增长具有十分重要的影响，当农民收入水平达到某一阈值时，农民收入就会产生一种自我增进机制；反之，如果农民处于贫困状态，或受到冲击（如灾害、疾病）使农民收入大幅减少而转入贫困，就可能使农民陷入贫困“魔比斯环”。为此，本文考虑在模型（8）中同时引入incri，t-1和incri，t-12，以检验武陵山区农民收入的自我增进机制。此外，模型（5）和（6）依然采用静态面板估计方法，模型（7）和（8）采用动态面板估计方法，即一步系统GMM估计方法。
与基准模型（1）～（4）对比，变量系数变化不大，且符号基本保持一致，这说明基准回归得到的结论是稳健的。由模型（5），urb*fir系数为正，可以解释金融规模扩大与城镇化之间具有良性互动关系，二者相互促进，共同推进农户收入增长；urb*fae系数为负，表明金融效率提升与城镇化的互动对农民增收具有负效应，可能的原因是城镇化进程可能有助于推进城镇金融效率提升，但容易引起不平等的城乡金融配置，从而导致农村或农民金融抑制，这与前述主要结论吻合。模型（6）中fir*fae的系数为负，说明近年来武陵山区的金融发展总体上阻碍了农户增收。因此，地方政府应鼓励农村金融发展创新，加大对农村或农民的金融扶贫力度，以减轻金融市场化改革进程中城镇对农村的“抽血效应”。模型（7）和模型（8）的稳健性检验结果证实，农民收入自身对农民收入增长具有十分重要的影响，且是一种良性循环的正向影响。但是，由incri，t-1和incri，t-12的系数均为正可知，并不存在李建军所谓的贫困“魔比斯环”。更严格地讲，实证结果至少说明在2000～2012年期间、在武陵山片区不存在Ragnar Nurkse的“贫困恶性循环论”，或武陵山区农民收入已经成功跨越了所谓的“魔比斯环”陷阱。
五、结论及含义
本文基于2000～2012年武陵山区71县的面板数据，分别采用静态面板模型和动态面板模型，实证考察了武陵山区金融发展对农民增收的效应。结果表明：①武陵山区金融规模扩大对农民增收具有正向效应，而金融效率提升对农民增收具有负向影响，金融效率改善对农民增收的影响具有“门槛效应”。②武陵山区城镇化进程的加快有助于农民增收，且并不存在“门槛效应”。在考察城镇化与金融发展的交互作用对农民增收的作用时发现，金融规模扩大与城镇化之间具有良性互动关系，二者相互促进，共同推进农户收入增长，而金融效率提升与城镇化的交互作用对农民增收具有负效应。③武陵山区区域产业结构调整对农民增收具有负向作用，而公共财政收支增加、县域经济发展水平提高、全社会固定资产投资、农业现代化建设等因素对农民增收具有正向效应。④武陵山区农民收入具有一种自我增进机制，并不存在李建军（2008）所谓的贫困“魔比斯环”陷阱，或武陵山区农民收入已经成功跨越了所谓的“魔比斯环”陷阱。 鉴于贫困地区及其农村地区存在显著的金融抑制现象，普遍存在资本原始积累的先天性不足、金融资源配置市场化背景下的金融资源外流以及外源性资本获取能力低下等问题，使得贫困地区农民增收难以获取有效的金融支持。本文提出以下政策建议：
第一，提高贫困地区金融服务水平。发挥农业发展银行等政策性金融机构在金融扶贫开发中的主导性作用，在原有粮食收购和县域基础设施建设传统业务基础上，进一步创新服务领域、服务模式、服务手段；推进金融体系建设，支持和引导金融机构到贫困地区设立分支机构，并向乡镇延伸服务网点；加快推进新型农村金融组织建设；探索移动金融、互联网金融在贫困县的推广应用，支持打造电商与实体结合、线上和线下联动的乡镇商贸示范点，以商贸活跃经济、促进发展优化金融生态环境；扩大武陵山区等连片贫困地区融资规模，宏观定向调控政策释放相应资金用于贫困地区；积极推进农村土地等产权登记速度，加快搭建农业、林业、国土、房产、水务、知识产权为一体的农村产权交易平台，扩充“三农”抵押范围，为农民、农村集体经济组织、新型农业经营主体提供更加宽广的融资渠道，以此激活农村各种生产要素活力，从根本上缓解“三农”抵押融资难题。
第二， 加大金融精准扶贫力度。针对贫困地区有生产能力、有金融服务需求的建档立卡贫困户，以及能带动贫困户脱贫致富的新型农业经营主体、特色优势企业、能人大户等，建立、完善以扶贫小额贷款和扶贫项目贷款为金融支持的主要方式，大力创新扶贫金融产品和服务，提高金融扶贫的力度和精准度。例如，针对贫困农户发展生产小额“特惠贷”；针对农业产业化经营可以尝试“公司+农户+基地+扶贫贴息”信贷模式；“以扶贫资金作抵押”信贷模式，即地方政府将整合各种扶贫资金打包抵押给银行，银行再放大一定倍数，加大对贫困地区重点项目的扶贫开发；“担保机构+农民合作社+银行机构”信贷模式，融资担保机构与农民合作社合作，向社员提供融资担保，满足贫困户、贫困村贷款需求，解决贫困户贷款的抵押担保难题等。
第三，有效整合各类扶贫资金和政策性担保资源，设立农业产业化发展基金，健全金融服务扶贫的风险分担补偿机制。引导社会资本创设“惠农贷”等金融产品，支持建立或完善贫困地区农业信贷担保体系，为农业生产经营和农村开发建设贷款提供信用担保和风险补偿，着力解决“三农”发展融资难、融资贵问题；拓展涉农政策性保险业务，扩大农业保险覆盖面。
[注 释]
① 国家扶贫办制定的《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020）》明确将六盘山区、秦巴山区、武陵山区、乌蒙山区、滇桂黔石漠化片区、滇西边境山区、大兴安岭南麓山区、燕山—太行山区、吕梁山区、大别山区、罗宵山区等连片特困地区和已明确实施特殊政策的西藏、四省（四川、云南、甘肃、青海）藏区、新疆南疆三地州确定为中国未来十年扶贫攻坚的主战场。
② 武陵山集中连片特困区（简称武陵山片区），地处湖南、湖北、重庆和贵州四省市交界处，包括71个县（市、区），分别有：重庆（黔江、丰都、武隆、石柱、秀山、酉阳、彭水）、贵州（正安、道真、务川、凤冈、湄潭、余庆、铜仁、万山、江口、玉屏、石阡、思南、印江、德江、沿河、松桃）、湖北（恩施、利川、建始、巴东、宣恩、咸丰、来凤、鹤峰、秭归、长阳、五峰）、湖南（吉首、泸溪、凤凰、花垣、保靖、古丈、永顺、龙山、安化、鹤城、中方、沅陵、辰溪、溆浦、会同、麻阳、新晃、芷江、靖州、通道、洪江市、新邵、邵阳、隆回、洞口、绥宁、新宁、城步、武冈、新化、冷水江、涟源、石门、永定、武陵源、慈利、桑植）。
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