1、江蘇省農(nóng)村金融開展對農(nóng)民收入構造影響的實證研究關鍵字：農(nóng)村金融;收入構造;典型相關分析一、背景分析一指標設定1.農(nóng)村金融開展指標1農(nóng)村金融開展規(guī)模X1用江蘇省農(nóng)村貸款余額與農(nóng)村GDP的比值來衡量江蘇省農(nóng)村金融開展規(guī)模，反映每單位農(nóng)村貸款投入可以產(chǎn)出多少的農(nóng)村GDP。在一樣數(shù)量的農(nóng)村貸款下，農(nóng)村GDP越高，那么說明該地區(qū)每單位農(nóng)村貸款產(chǎn)出的經(jīng)濟效應就越高，那么農(nóng)村金融開展規(guī)模就越高。由于鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)是農(nóng)村金融效勞體系中最重要的效勞對象，與農(nóng)民收入的增長有著密不可分的聯(lián)絡。所以，將鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款歸于農(nóng)村貸款。農(nóng)村貸款余額為鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款余額與農(nóng)業(yè)貸款余額之和。農(nóng)村GDP計算參照多數(shù)文獻的做法，農(nóng)村GDP為

2、第一產(chǎn)業(yè)增加值和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)增加值之和。農(nóng)村金融開展程度=農(nóng)村貸款/農(nóng)村GDP。2農(nóng)村金融開展構造X2在農(nóng)村貸款中，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款越多，越有利于吸收農(nóng)村剩余勞動力，促進農(nóng)民工資性收入的增長。用江蘇省鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款余額與農(nóng)村貸款余額的比值來衡量江蘇省農(nóng)村金融開展構造，用來反映江蘇省的農(nóng)村金融是否通過鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的開展來促進農(nóng)民增收的。江蘇省農(nóng)民收入增長的源泉由過去主要依靠家庭經(jīng)營性收入增長轉變?yōu)橹饕蕾噭趧訄蟪晷怨べY性收入的增長。農(nóng)村金融開展構造=鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款/農(nóng)村貸款。3農(nóng)村金融開展效率X3農(nóng)村金融開展效率是指農(nóng)村金融機構將搜集而來的閑散的資金分配到資金缺乏部門的效率，就是指農(nóng)村存款轉化為農(nóng)村貸款去支持農(nóng)

3、村經(jīng)濟開展的效率。農(nóng)村金融開展效率越低，說明農(nóng)村存款轉化為農(nóng)村貸款的效率就越低，農(nóng)村金融脫農(nóng)現(xiàn)象就越嚴重。農(nóng)村存款余額為農(nóng)戶儲蓄存款余額與農(nóng)業(yè)存款余額之和，農(nóng)村金融開展效率=農(nóng)村貸款/農(nóng)村存款。這在一定程度上反映了農(nóng)村金融資源外流的程度。2.農(nóng)民收入程度指標二 數(shù)據(jù)來源與處理本文所使用的數(shù)據(jù)都進展了對數(shù)形式的處理，理由如下：第一，不改變變量之間的協(xié)整關系，使其趨勢線性化，減緩時間序列中存在異方差的影響;第二，對數(shù)形式的變量可以在模型中表示變量的彈性，可以考察自變量的相對變化引起因變量的相對變化;第三，采用對數(shù)形式，可以減少變量差分的次數(shù)，相對容易得到平穩(wěn)的時間序列。三典型相關分析的根本思想本文

4、運用典型相關分析的方法來研究江蘇省農(nóng)村金融開展與農(nóng)民收入增長之間的關系，進一步討論農(nóng)村金融中哪個方面對農(nóng)民收入構造中何種收入產(chǎn)生最大的影響。典型相關分析是借用主成分分析降維的思想，研究兩組變量之間相關關系的多元統(tǒng)計分析方法。它的根本思路是：在第一組變量中提出一個變量的線性組合，在第二組變量中也提出一個變量的線性組合，每個線性組合可以分別代表各自原始變量的大部分信息，并且這對線性組合的相關性最大，這樣的一對線性組合被稱為第一對典型相關變量;然后在每組變量中尋找第二對典型相關變量，使其在與第一對典型變量不相關的典型變量中，這對典型相關變量具有最大的相關性。如此下去，直到兩組變量的相關被提取完畢或只

5、剩下微弱的相關為止?？梢姷湫拖嚓P分析把原來兩組變量的相關關系集中到少數(shù)幾對典型變量的關系上。三、江蘇省農(nóng)村金融開展與農(nóng)民收入增長的實證分析在進展典型相關分析之前，設U代表江蘇農(nóng)村金融開展程度，V代表江蘇農(nóng)民人均純收入。本文運用SPSS.20進展典型相關分析，輸出結果如下：一典型相關系數(shù)及顯著性檢驗表1 典型相關系數(shù)估計值CanonicalCorrelations10.99020.7893 0.374表2 典型相關系數(shù)的檢驗值Test that remaining correlation are zeroWilksChi-SQDFSig.10.006148.98390.00020.32433.2

6、0540.00030.8604.45010.035萬炳剛等：江蘇省農(nóng)村金融開展對農(nóng)民收入構造影響的實證研究二典型冗余分析典型冗余分析用來表示各典型變量對原始變量組整體變異的解釋程度，分為組內(nèi)變差解釋和組間變差解釋。表3 農(nóng)村金融開展組被自身解釋的程度Proportion of Variance of Set-1 Explained by Its Own Can.VarCV1-1 0.557CV1-3 0.173表4 農(nóng)民收入組被自身解釋的程度Proportion of Variance of Set-1 Explained by Its Own Can.VarCV2-1 0.889CV2-2

7、0.054CV2-3 0.057表4表示V組內(nèi)變差解釋結果，農(nóng)民收入組三個典型變量也被自身解的變異量高達100%，其中農(nóng)民收入組第一典型變量V1可以解釋自身原始變量組變異比率最高，到達88.9%，而第二典型變量和第三典型變量對農(nóng)民收入的解釋總共只有11.1%。表5 農(nóng)村金融組被農(nóng)民收入組解釋的程度Proportion of Variance of Set-1 Explained by Its Opposite Can.VarCV2-1 0.346CV2-2 0.168CV2-3 0.024 表6 農(nóng)民收入組被農(nóng)村金融組解釋的程度Proportion of Variance of Set-1 E

8、xplained by Its Opposite Can.VarCV1-1 0.871CV1-3 0.008表5表示U組間變差解釋結果，測度江蘇省農(nóng)村金融開展的變差被農(nóng)民人均純收入程度解釋的程度，由圖可知，農(nóng)村金融開展的差異被農(nóng)民人均純收入解釋的比率總計為53.8%。說明江蘇省農(nóng)民人均純收入家庭經(jīng)營性收入、工資性收入、其他收入可以解釋由農(nóng)村金融開展的規(guī)模、農(nóng)村金融開展的構造、農(nóng)村金融開展的效率構成的農(nóng)村金融開展差異的53.8%，其低于農(nóng)村金融開展第一典型變量對自身的解釋程度，說明江蘇省農(nóng)村收入促進農(nóng)村金融開展力度是不夠的。表6表示V組間變差解釋結果，江蘇省農(nóng)民人均純收入增長的差異被農(nóng)村金融開展

9、解釋比率為91.3%，即農(nóng)村金融開展各要素如農(nóng)村金融開展的規(guī)模、農(nóng)村金融開展的效率、農(nóng)村金融開展的構造總共可以解釋由家庭經(jīng)營性收入、工資性收入、其他收入構成的農(nóng)民人均純收入增減變化的91.3%，要遠遠高于農(nóng)民人均純收入對農(nóng)村金融開展差異的解釋的程度。說明江蘇省農(nóng)村金融開展可以有效地促進農(nóng)民收入的增長。三典型相關模型由于原始變量的測量單位不同，不宜直接比較，本文采用標準化典型變量的系數(shù)，給出典型相關模型。表7 標準化的農(nóng)村金融組典型判別式函數(shù)系數(shù)Standardized Canonical Coefficient for Set-1123X10.1050.612X20.0040.097-1.34

10、9X31.0570.5921.176表8標準化的農(nóng)村收入組典型判別式函數(shù)系數(shù)Standardized Canonical Coefficient for Set-2123Y1-0.0253.332- 3.765Y2-1.845-2.0907.620Y30.927-1.380-4.246通過表7和表8，我們可以得到第一典型相關變量的表達式：在第一典型相關表達式中，Y3的系數(shù)為0.927，與Y2的系數(shù)相差不大，說明V1在一定程度上也代表了其他收入，其他收入包括農(nóng)民財產(chǎn)性收入和轉移性收入。U1主要代表了農(nóng)村金融開展構造，說明農(nóng)村金融開展的構造完善可以促進農(nóng)民其他收入的增長。農(nóng)村金融開展構造越完善，鄉(xiāng)

11、鎮(zhèn)企業(yè)貸款在農(nóng)村貸款中的比重上升，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)在增加資本要素投入的過程中，對土地要素的需求也會增大，由于鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)位于農(nóng)村地區(qū)，從而加大了對農(nóng)村農(nóng)田和宅基地的征收需求，農(nóng)田和宅基地是我國農(nóng)民財產(chǎn)性收入的重要源泉，農(nóng)民獲得財產(chǎn)性收入概率就會增大。此外，一旦土地被征收，就意味著農(nóng)民失去了根本生存保障，政府會進一步健全社會保障制度，增大對農(nóng)民的轉移性收入的力度。因此農(nóng)村金融開展構造越完善，農(nóng)民收入中的其他收入也會進步。 第二個典型相關的表達式：四、考慮與建議通過上面的分析可知，江蘇省農(nóng)村金融開展對農(nóng)民工資性收入的影響強于對農(nóng)村家庭經(jīng)營性收入的影響。影響農(nóng)民工資性收入最重要的因素是農(nóng)村金融開展構造，其次是農(nóng)

12、村金融開展規(guī)模。影響農(nóng)村家庭經(jīng)營性收入最顯著的因素是農(nóng)村金融開展規(guī)模，其他農(nóng)村金融變量的解釋力較弱。農(nóng)村金融開展的構造也在一定程度上促進了財產(chǎn)性收入和轉移性收入的增長。江蘇農(nóng)村金融開展總共解釋了農(nóng)民收入差異的91.3%，而農(nóng)民收入總共解釋了農(nóng)村金融開展變化的53.8%，說明江蘇農(nóng)村金融促進農(nóng)民收入增長的力度要遠遠的超過農(nóng)民收入促進農(nóng)村金融開展的?？梢?，江蘇農(nóng)村金融與農(nóng)民收入之間的關系更多地表現(xiàn)為單向促進作用，雙向聯(lián)動作用還很弱。將農(nóng)民收入增長作為農(nóng)村金融開展的主要目的已經(jīng)成為不爭的事實。為了實現(xiàn)這個目的，應從保障農(nóng)民家庭經(jīng)營性收入和進步農(nóng)民工資性收入著手，來開展農(nóng)村金融，必須從以下幾個方面著手

13、：一加大對保障農(nóng)業(yè)消費、促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的扶持力度，穩(wěn)定和進步農(nóng)村家庭經(jīng)營性收入雖然農(nóng)民家庭經(jīng)營性收入在農(nóng)民收入中的比重呈下降的態(tài)勢，但其對于農(nóng)民是最根本和最重要的收入來源。在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化消費中，裝備農(nóng)業(yè)機械、改良品種、采用先進的技術、施用化肥、農(nóng)藥以及根底設施建立等都需要巨額的資金投入，因此政府應利用差異化存款準備金制度、貸款貼息、財稅貼息、央行支農(nóng)再貸款等多種政策工具，農(nóng)村政策性銀行實行“單獨管理，把貸款業(yè)務重點投放到農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化消費上來，有效地促進農(nóng)民家庭經(jīng)營性收入的增長。二建立農(nóng)村資金的回流機制，進步農(nóng)村金融支農(nóng)的效率隨著工業(yè)化、城市化迅猛的開展，農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)地位非常凸顯，造成農(nóng)業(yè)信貸具有高風

14、險、低收益、資金周轉慢、本錢高的等特點與農(nóng)村金融機構的盈利性、平安性、流動性等經(jīng)營原那么相悖，導致農(nóng)村大量的資金流向了城市。因此要建立農(nóng)村資金的回流機制，改變農(nóng)村資金配置效率低效所造成的農(nóng)村資金大量流失的趨勢。同時，農(nóng)村金融開展應該“數(shù)量與“質(zhì)量并重，在努力擴大農(nóng)村金融開展規(guī)模的同時，必須強化農(nóng)村金融支農(nóng)效率，最終才能實現(xiàn)農(nóng)村金融開展與農(nóng)民收入增長之間的良性互動。三優(yōu)化農(nóng)村金融開展構造，構建專門為鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)融資的金融效勞機構參考文獻：1Goldsmith，Raymond W.，F(xiàn)inacial Structure and DevelopmentM.1969，New Haven ：Yale University Press.2King， R .Levine， R.， Finance and Growth： Schumpeter MightBe Right，Quarterly Journal of EconomicsJ.1993，1084：717-738.3Greenwood， Jeremy Boyan Jovanovic， Financial Development，Growth， and the Distribution of Income， Journa