农业信贷支持对农村居民消费支出的影响(2)

　　ln（Consumeit）=α0+α1ln（Creditit）+βXit+
　　δi+εit
　　其中，Consumeit表示第i个省第t年的农村消费支出；Creditit表示第i个省第t年的农村信贷支持率，这是本文的核心解释变量；Xit为一组控制变量；下标i（=1，2，3，…，30）表示对应的30个省（自治区、直辖市）的样本，t（=2001，2002，2003，…，2009）表示对应的年度；δi为不随时间变化的个体固定效应；εit为与解释变量无关的随机扰动项。
　　2.指标与数据说明
　　（1）农村消费支出（Consume），用农村居民家庭人均消费支出来衡量，指标数据直接来源于2002—2010年各年的《中国统计年鉴》。
　　（2）农村信贷水平（Credit），用农业贷款除以乡村人口（即人均农业贷款）来衡量。其中，历年农业贷款数据来源于EPS全球统计数据/分析平台的中国区域经济数据库，乡村人口数乡村人口是除城镇人口以外的全部人口。2001年人口为当年人口普查推算数，其余年份人口为年度人口抽样调查推算数据，2005年起各地区人口数据为常住人口口径。 来源于2002—2010年各年的《中国统计年鉴》。此外，为了减轻数据的剧烈波动和异方差性，增强数据的平稳性，本文对该变量进行了对数化处理。
　　（3）农村收入水平（Income），用农村居民人均纯收入来衡量，数据直接来源于EPS全球统计数据/分析平台的中国宏观经济数据库（年度分地区）。同样考虑到增强数据平稳性的要求，本文对该变量进行了对数化处理。
　　（4）财政支农支持率（Finance），用地方财政支农支出地方财政支农支出项目主要包括教育事业费、卫生经费、抚恤和社会福利救济费以及社会保障补助支出。 除以财政总支出来衡量。地方财政支农支出和财政总支出数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》以及2002—2010年各年的《中国财政年鉴》。
　　（5）城市化水平（Urban），用城市常住人口占总人口的比重来衡量城市化水平。城市常住人口数与总人口数来源于2002—2010年各年的《中国统计年鉴》。
　　（6）农村固定资产投资（Investment），用农村农户固定资产投资额占第一产业产值的比值来衡量。农村农户固定资产投资额和第一产业产值数据均来源于2002—2010年各年的《中国统计年鉴》。
　　（7）民生支出（Welfare），用各地区教育、医疗、社会福利支出总和与地区财政总支出之比来度量民生支出水平。相关数据来源于2002—2010年《中国财政年鉴》和《中国统计年鉴》。
　　（8）人口抚养比（Bring-up ratio），用总抚养比（总负担系数）来衡量由于分地区总抚养比（总负担系数）指标缺少2001年的具体数据，故本文采用将两倍2002年数据值与2003年数据值相减的差额进行数据替代。 。该指标数据直接来源于EPS全球统计数据/分析平台的中国宏观经济数据库（年度分地区）。
　　表1报告了上述8个变量的描述性统计。可以看出，各省份之间农村居民家庭人均消费支出、人均纯收入水平和人均农业贷款均存在明显差异，其中，人均农业贷款最大值为16 258.31元/人，而最小值为121.92元/人。财政支农支持率、城市化水平、农村固定资产投资水平、民生支出水平与总抚养比也存在着较大的地区差异。
　　三、实证结果与分析
　　本文借鉴主流研究方法，采用固定效应模型对省级面板数据进行估计在处理面板数据时，研究者一般选择固定效应模型或随机效应模型，二者的根本区别在于个体效应是否与其他解释变量相关。本文采用Hausman检验方法，通过检验个体效应δi是否与其他解释变量相关进行模型的选择。结果表明，固定效应模型和随机效应模型的参数估计方差的差是一个非正定矩阵且chi2值为负，这说明RE模型的基本假设Corr（δi，x）=0无法得到满足。 。为了详细检验在控制农村居民收入、财政支农支持率、城市化水平等一系列因素的情况下，农村金融信贷支持对农村居民消费支出的影响，同时为使回归结果更为稳健可信，我们采用了逐步回归的方式。表2报告了具体的回归结果。
　　从表2的回归结果中可以看出，核心解释变量农业信贷支持水平在模型（1）（2）（3）（4）（5）中均在1%的显著性水平上显著为正，说明在控制一系列社会经济因素的情况下，农业信贷支持水平对农村居民消费支出都具有正向的影响。具体来看，模型（1）中，农业信贷支持水平的系数为0.210；模型（2）在模型（1）的基础上控制了城市化水平指标，农业信贷支持水平系数为0.174；模型（3）进一步控制了财政支农支持率、民生支出两个指标，农业信贷支持水平系数变为0.153；模型（4）在模型（3）的基础上进一步控制了农村固定资产投资指标，农业信贷支持水平系数为0.149；模型（5）在模型（4）的基础上又进一步控制了人口抚养比指标，农业信贷支持水平的系数为0.146。从一系列逐步回归的结果中可以看出，在控制一系列经济社会因素后所得到的农业信贷支持水平的估计系数是比较稳健的，并且农业信贷支持水平的提高对农村居民消费支出的增长具有积极的影响。以模型（5）为例，在控制了一系列经济社会因素后，农业信贷支持水平每提高1%，农村居民消费支出平均将提高0.146%。
　　同时，从表2的回归结果中也可以看出，收入水平、财政支农支持率、民生支出对农村居民消费支出也具有积极的影响。就模型（5）而言，在控制了一系列经济社会因素后，财政支农支持率每提高1%，农村居民消费支出平均将提高1.13%；民生支出每提高1%，农村居民消费支出则将平均提高107%。由此可见，与财政支农支出和民生支出拉动农村居民消费的作用相比，农业信贷并没有发挥其应有的促进作用，这也反映了我国农业信贷整体资金配置效率低下的事实。
　　另外，为了检验农村信贷支持水平对农村居民消费支出的影响是否存在区域差异，本文进一步划分了东、中、西部地区进行回归分析具体而言，本文所指的东部地区包括：北京、福建、广东、海南、河北、江苏、辽宁、山东、上海、天津、浙江11个省份，中部地区包括：安徽、河南、黑龙江、湖北、湖南、吉林、江西、山西8个省份，西部地区包括：甘肃、广西、贵州、内蒙古、宁夏、青海、陕西、四川、新疆、云南、重庆11个省份。 ，回归结果如表3所示。其中，模型（1）（2）（5）（6）中农业信贷支持水平系数均在1%的显著性水平上显著为正，模型（3）（4）中农业信贷支持水平系数在5%的显著性水平上显著为正。可以看出，东、中、西部的农业信贷支持水平都对农村居民消费支出具有正向影响，其中农业信贷支持水平对农村居民消费支出的影响中部最强，西部次之，东部最弱。具体而言，在控制了一系列社会经济因素后，中部地区的农业信贷支持水平每提高1%，农村居民消费支出将平均提高0.142%；西部地区的农业信贷支持水平每提高1%，农村居民消费支出将平均增加0.137%；而在东部地区，农业信贷支持水平每增加1%将使农村居民消费支出平均增加0.096%。这在一定程度上说明，相对于经济发达地区而言，在经济较为落后的地区加大发展农村金融的力度，提升农业信贷支持水平，将更有效地促进农村居民消费支出的增加。原因在于，相比中、西部经济较为落后地区，东部经济发达地区的金融市场更为完备，居民资金来源更为多样化，因此，东部地区农业信贷支持对农村居民消费支出的影响相对较小。
　　就城市化水平对农村居民消费支出的影响而言，仅在东部地区表现出了显著的正向影响，中、西部地区城市化水平对于农村居民消费支出的影响并不显著。这一差异可能是由于东部地区的城市化进程与深度总体而言优于中、西部地区，而只有当城市化进程发展到一定阶段，才可能对农村居民的消费支出带来积极影响。东、中部地区的农村固定资产投资对农村居民消费支出具有显著的正向影响，但是西部地区这一指标的系数并不显著。这一结果可能主要是由于我国不同地区农村的农业发展水平不同所导致，东、中部相对于西部地区而言，固定资产投资的规模已达到规模经济效益。而在民生支出和财政支农支出指标上也显示出了不同程度的地区差异，我们认为造成这种差异的主要原因可能是政府支出在各地区间的资金配置效率不同。